Zeitlicher Verlauf – Persistenz (2026) – Hohenstein-Oberstetten

Stand: 2026-02-19 00:42:02

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Wie diese Analysen zu lesen sind

Diese Seiten untersuchen meteorologische Zeitreihen als zeitlich zusammenhängende Prozesse. Im Fokus stehen Abweichungen vom saisonal Erwartbaren, deren Dauer, Stärke und zeitliche Struktur.

Statistische Kenngrößen wie Persistenz, Autokorrelation oder Lag-Abhängigkeiten dienen hier der Beschreibung typischer Dynamiken, nicht der Vorhersage oder Kausalinterpretation.

Alle Auswertungen sind deskriptiv.

Temperatur-Persistenz – Zeitlicher Verlauf (2026)

Diese Seite zeigt den zeitlichen Verlauf der Persistenz im laufenden Jahr. Pro Tag wird der Betrag |Tmean(t+k) − Tmean(t)| berechnet. Kleine Werte bedeuten stabile Wetterlagen, große Werte dynamische Umschwünge.

Persistenz (Lag 1 Tage)

0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.55.0JanFebMärAprMaiJunJulAugSepOktNovDez|ΔT| über 1 Tag(e) [°C]
Laufendes Jahr

Für die letzten 1 Tage eines Jahres ist |Tmean(t+1) − Tmean(t)| innerhalb des Jahres nicht definiert.

Persistenz (Lag 3 Tage)

0.01.02.03.04.05.06.07.08.09.010.0JanFebMärAprMaiJunJulAugSepOktNovDez|ΔT| über 3 Tag(e) [°C]
Laufendes Jahr

Für die letzten 3 Tage eines Jahres ist |Tmean(t+3) − Tmean(t)| innerhalb des Jahres nicht definiert.

Persistenz (Lag 7 Tage)

0.01.02.03.04.05.06.07.08.0JanFebMärAprMaiJunJulAugSepOktNovDez|ΔT| über 7 Tag(e) [°C]
Laufendes Jahr

Für die letzten 7 Tage eines Jahres ist |Tmean(t+7) − Tmean(t)| innerhalb des Jahres nicht definiert.

Wie liest man diese Darstellung?

Die y-Achse wird pro Lag separat skaliert. Lag 7 führt typischerweise zu größeren |ΔT|-Werten als Lag 1.

Bezüge