Temperatur-Persistenz – Hohenstein-Oberstetten

Stand: 2026-02-19 00:35:01

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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 (Lag-Analyse)

Diese Seite zeigt Lag-Plots der Tagesmitteltemperatur Tmean: Tmean(t) gegen Tmean(t+k) für k = 1, 3 und 7 Tage. Die Darstellung erlaubt eine Einschätzung, wie stabil oder wechselhaft Wetterlagen über mehrere Tage sind.

Lag 1 Tage

Korrelation ρ (Referenz): 0.947 · laufendes Jahr = 0.563

-20.0-20.0-10.0-10.00.00.010.010.020.020.030.030.0Tmean(t)Tmean(t+1)
Referenz (alle Jahre) Laufendes Jahr Diagonale y=x

Lag 3 Tage

Korrelation ρ (Referenz): 0.845 · laufendes Jahr = -0.196

-20.0-20.0-10.0-10.00.00.010.010.020.020.030.030.0Tmean(t)Tmean(t+3)
Referenz (alle Jahre) Laufendes Jahr Diagonale y=x

Lag 7 Tage

Korrelation ρ (Referenz): 0.779 · laufendes Jahr = -0.017

-20.0-20.0-10.0-10.00.00.010.010.020.020.030.030.0Tmean(t)Tmean(t+7)
Referenz (alle Jahre) Laufendes Jahr Diagonale y=x

Wie liest man den Lag-Plot?

Jeder Punkt entspricht einem Kalendertag: x = Tmean(t), y = Tmean(t+k).

Farbig markiert: laufendes Jahr · Saisonfilter färbt die Referenzwolke · Jahr-Auswahl hebt Referenzpunkte hervor.


Die Lag-Analyse zeigt, wie stabil Temperaturen über mehrere Tage sind. Ergänzend dazu helfen folgende Auswertungen, die Ergebnisse zeitlich und klimatologisch einzuordnen:

Zusammen bilden diese Seiten eine vertiefte Analyse der Wetterstabilität aus statistischer, zeitlicher und klimatologischer Sicht.