Die Intention dieser Hausarbeit ist eine Klimaklassifikation, basierend auf thermischen und hygrischen Daten, für eine bestimmte Region er Erde. Diesbezüglich dient als Datengrundlage das „Handbuch ausgewählter Klimastationen der Erde“ von Manfred J. Müller. Die visualisierten Klimadaten aus dem Jahre 1996 werden anhand statistischer Verfahren mittels des Computerprogramms SPSS analysiert und interpretiert. Zur kartographischen Gestaltung dient die Kartengrundlage Welt.srf, welche durch das Computerprogramms Surf erstellt wird.
Die Auswahl des Untersuchungsgebietes beschränkt sich ausschließlich auf den afrikanischen Kontinent. Ein vorheriges Auswahlverfahren schloss von allen 165 existierenden Klimastationen Afrikas diejenigen aus, welche in den relevanten Variablen Fehlwerte aufwiesen und die bei der folgenden Faktorenanalyse ohnehin ausgeschieden wären. Des Weiteren wurden Klimastationen aus dem Untersuchungsgebietes ausgeschlossen, welche außerhalb des Koordinatenbereichs lagen.
Die nun folgende Klimaklassifikation beschränkt sich daher ausschließlich auf die 128 kontinental gewählten Stationen Afrikas (einschließlich Madagaskar), mit deren Hilfe die Hausarbeit durchgeführt werden soll. Einen Überblick über die Lage und die weitgehendst gleichmäßige Verteilung der Klimastationen gibt Abbildung 1. Mit einer Landmasse von circa 30.330.000 qkm2 sind die Klimastationen des Untersuchungsgebietes auf 36,83 Grad nördlicher Breite und 33,97 Grad südlicher Breite, sowie auf den Koordinatenbereich 17,50 Grad westlicher Länge und 49,40 Grad östlicher Länge begrenzt. Demnach liegen 73 Stationen auf der nördlichen Hemisphäre und 55 Stationen auf der südlichen Hemisphäre der Erde.
Inhaltsverzeichnis
1. Ziel und Aufbau der Hausarbeit
2. Auswahl und Beschreibung des Untersuchungsgebietes
3. Faktorenanalyse
3.1 Auswahl der Variablen für die Faktorenanalyse
3.2 Deskriptiver statistischer Überblick der Variablen
3.3 Korrelationsmatrix der Variablen
3.4 Auswahl der Faktorenanzahl
3.5 Kommunalitäten
3.6 Faktorenrotation
3.7 Inhaltliche Interpretation der Faktoren
3.8 Regionale Interpretation der Faktoren
3.8.1 Faktor 1
3.8.2 Faktor 2
3.8.3 Faktor 3
3.8.4 Faktor 4
3.8.5 Faktor 5
4. Clusteranalyse
4.1 hierarchische Clusteranalyse
4.2 Clusterzentrenanalyse
4.3 Inhaltliche Interpretation der Cluster
4.4 Zusammenfassung und Benennung der Cluster
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Das primäre Ziel dieser Hausarbeit ist die Durchführung einer Klimaklassifikation für die Region Afrika, basierend auf thermischen und hygrischen Daten, unter Anwendung statistischer Verfahren mittels SPSS. Die Arbeit untersucht die räumliche Differenzierung klimatischer Verhältnisse auf dem afrikanischen Kontinent.
- Anwendung der Faktorenanalyse zur Dimensionsreduktion komplexer Klimadaten
- Einsatz der Clusteranalyse zur Identifikation homogener Klimaregionen
- Räumliche Interpretation der statistisch ermittelten Faktoren
- Klimatische Charakterisierung der identifizierten Cluster
Auszug aus dem Buch
3.8.1 Faktor 1
Tabelle 10 und Abbildung 3 zeigt die Faktorwerte für Faktor 1, welche durch Trockenheit und hoher Verdunstung im Sommer auf der Nordhemisphäre und im Winter auf der Südhemisphäre in den Monaten Mai bis Oktober gekennzeichnet sind.
Anhand der Isoliniendarstellung wird ersichtlich, dass die Faktorwerte mit zunehmender geographischer Breite auf der Südhemisphäre abnehmen und auf der Nordhemisphäre die Faktorwerte mit steigender geographischer Breite zunehmen. Ein Grund für die Verschiebung der Temperaturen ist, dass die Innertropische Konvergenz in den Sommermonaten auf der Nordhalbkugel bis nach 20° nördlicher Breite wandert. Die Stationen mit den höchsten Faktorwerten liegen nach der Klimaklassifikation von Köppen in einem Savannenklima (Sw) und einem Wüstenklima (BWh) mit einer Jahresmitteltemperatur von über 18 ºC. Die Klimastationen mit den höchsten Faktorwerten liegen in der Sahara. Dort kommen zwischen 18° und 25° nördlicher Breite warme und trockene Luftmassen an, welche zu hohen Temperaturen führt.
Die Stationen mit den geringsten Faktorwerten liegen allesamt zwischen 28º und 34º südlicher Breite in Südafrika und Namibia. Eine Ursache für die geringen Faktorwerte ist dort herrschende relativ kalte Winterzeit, sodass mit zunehmenden Breitengraden auf der Südhemisphäre die Temperaturen fallen. Jedoch müssen auch die unterschiedlichen Höhen in die Betrachtung miteinbezogen werden, denn Keetsmanshoop in Namibia und Kimberley in Südafrika liegen auf über 1000 m. ü. NN.
Die Isoliniendarstellung weist in Ostafrika einem großen Teil der Region einen geringen Faktorwert zu. Diese Werte entstehen aufgrund des Hochlandes von Abessinien in Äthiopien. In dem Hochgebirge liegen die in die Untersuchung mit eingegangenen Stationen Addis Abeba, Asmera, Negelli, Harar und Jimma, welche alle zwischen 1500 m und 2450 m über NN. liegen. Des Weiteren sind die Faktorwerte in weiteren Ländern Ostafrikas (Kenia & Tansania) durch das ostafrikanische Seenhochland und die zentralafrikanische Schwelle beeinflussend geringer. Die Höhenunterschiede führen zu geringeren Temperaturen und zu einer daraus resultierende geringe Verdunstung als im Vergleich zum regionalen Umland.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Ziel und Aufbau der Hausarbeit: Einführung in die Zielsetzung, die Datengrundlage und die verwendeten statistischen Methoden der Arbeit.
2. Auswahl und Beschreibung des Untersuchungsgebietes: Definition des afrikanischen Kontinents als Untersuchungsraum und Selektion der 128 relevanten Klimastationen.
3. Faktorenanalyse: Reduktion der Vielzahl an Klimavariablen auf wesentliche, interpretierbare Einflussfaktoren zur strukturellen Analyse.
4. Clusteranalyse: Gruppierung der Stationen in homogene Cluster zur Identifikation und Benennung unterschiedlicher Klimatypen.
Schlüsselwörter
Klimaklassifikation, Afrika, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, statistische Verfahren, SPSS, Klimadaten, Temperatur, Niederschlag, Verdunstung, Klimaregionen, Geographie, Hauptkomponentenanalyse, Klimastationen, Räumliche Differenzierung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der statistischen Klimaklassifikation der Region Afrika unter Verwendung von Klimadaten aus dem Jahr 1996.
Was sind die zentralen Themenfelder der Analyse?
Die zentralen Themenfelder sind die Analyse von thermischen und hygrischen Klimaparametern sowie deren räumliche Verteilung auf dem afrikanischen Kontinent.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, mittels multivariater statistischer Verfahren die komplexen Klimadaten zu reduzieren und typische Klimaregionen (Cluster) in Afrika zu identifizieren.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit nutzt die Faktorenanalyse zur Datenreduktion sowie die hierarchische Clusteranalyse und Clusterzentrenanalyse zur Gruppierung der Klimastationen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine detaillierte Faktorenanalyse zur Extraktion klimatischer Einflussfaktoren und eine anschließende Clusteranalyse, die in einer inhaltlichen Interpretation und Benennung der verschiedenen Klimacluster mündet.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist charakterisiert durch Begriffe wie Klimaklassifikation, Faktorenanalyse, Clusteranalyse, Afrika, Klimadaten und statistische Dimensionsreduktion.
Warum wurde für die Faktorenanalyse ein Schwellenwert von fünf Faktoren gewählt?
Die Entscheidung für fünf Faktoren basierte auf der Analyse der Kommunalitäten und der geringen Differenz des Informationszuwachses bei einer Erhöhung der Faktoranzahl auf sechs oder sieben.
Welche klimatische Bedeutung hat der identifizierte Faktor 1?
Faktor 1 repräsentiert Trockenheit bei hoher Verdunstung im Sommer auf der Nordhemisphäre und im Winter auf der Südhemisphäre.
Wie unterscheidet sich Cluster 1 von Cluster 6?
Cluster 1 und Cluster 6 zeigen gegensätzliche klimatische Wertigkeiten und repräsentieren unterschiedliche Regionen: Während Cluster 1 typisch für das südliche Afrika ist, wird Cluster 6 dem nördlichen Afrika zugeordnet.
- Citation du texte
- Benedikt Breitenbach (Auteur), 2007, Klimaklassifikation der Region Afrika, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/143553
