Untersuchung des Einflusses des Klimawandels auf die Jahreszeiteneigenschaften
Salah Basem Ajjur, Hamad Bin Khalifa University (HBKU)
Salah Basem Ajjur promoviert derzeit an der Hamad Bin Khalifa University auf dem Gebiet der nachhaltigen Bewirtschaftung von Wasserressourcen in Trockengebieten unter klimatischen und anthropogenen Einflüssen. Ein wichtiger Teil seiner Arbeit ist das Verständnis der durch den Klimawandel beeinflussten jahreszeitlichen Merkmale und der Auswirkungen auf Landwirtschaft, Ökosysteme usw.
In seiner jüngsten Veröffentlichung "Seventy-year disruption of season characteristics in the Arabian Peninsula" [1] sagt Ajjur zu den angestellten Untersuchungen: "In der Region gibt es zahlreiche Phänomene, die für abrupte Veränderungen der Jahreszeiten relevant sind (z. B. Verlängerung der Dürreperiode, Niederschlags- und Hitzeextreme, saisonale Veränderungen der Temperatur- und Feuchtigkeitszyklen). Daher musste ich die künftigen Schwankungen verschiedener klimatischer und hydrologischer Parameter wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, Niederschlag, relative Luftfeuchtigkeit, Wolkendecke, geopotentielle Höhe usw. für das 21. Jahrhundert untersuchen. Das für Wetter- und Klimadaten verwendete Standarddatenformat ist das Network Common Data Form (NetCDF). Dies erfordert die Analyse großer Datensätze von NetCDF-Dateien über verschiedene Zeiträume, was mühsam und zeitaufwändig ist."
Durch die Analyse historischer Klimaparameter, die aus der Analyse des National Centers for Environmental Prediction (NCEP)/National Center for Atmospheric Research (NCAR) stammen, stellte Ajjur fest, dass die Merkmale der vier Jahreszeiten von der astronomischen, konventionellen Definition der Jahreszeiten abweichen, und zwar insbesondere in den letzten 30 Jahren. Beim Vergleich der Daten aus den Jahren 1990-2019 mit einer 70-jährigen Analyse (1950-2019) stellte er eine zusätzliche Verlängerung des Sommers und eine Verkürzung des Winters fest [1].
"Die neue Version von Origin (2021b) kann erfreulicherweise NetCDF-Datendateien direkt verarbeiten. Origin kann mehrere NetCDF-Dateien einfach importieren und verbinden. Es ermöglichte mir, Daten zu unterteilen, Mittelwerte zu bilden, Zeitachsen zu überspringen und Formeln durch die Importoptionen einzufügen."
Über die Art und Weise, wie Origin ihm bei dieser Arbeit geholfen hat, sagt Ajjur: "Origin hat mir geholfen, meine Ziele zu erreichen, und hat mir Zeit und Mühe durch seine Funktionen bei der Handhabung von Klimadaten gespart... Die neue Version von Origin (2021b) kann erfreulicherweise NetCDF-Datendateien direkt verarbeiten. Origin kann mehrere NetCDF-Dateien einfach importieren und verbinden. Es ermöglichte mir, Daten zu unterteilen, Mittelwerte zu bilden, Zeitachsen zu überspringen und Formeln durch die Importoptionen einzufügen. Die Beispiele im OriginLab-YouTube-Kanal sind hilfreich, um zu verstehen, wie man aggregierte tägliche, monatliche und saisonale Durchschnittsdaten aus NetCDF-Dateien importiert. Es wird auch gezeigt, wie man Matrixdaten spiegelt, dreht, interpoliert und eine lineare Anpassung mehrerer Mittelwerte durchführt... Ich habe früher viel Zeit damit verbracht, diese Funktionen in Python und R zu kodieren. Darüber hinaus konnte ich mit Origin die Analyse mehrmals duplizieren. Wenn ich den zu untersuchenden Klimaparameter (d. h. die NetCDF-Datei) ändere, wiederholt die automatische Berechnungsoption die Analyse mit einem Klick."
"Ein weiterer Aspekt, der meine Aufmerksamkeit auf Origin gelenkt hat, sind die jüngsten Verbesserungen am eingebetteten Python. Diese Verbesserungen helfen dabei, mit modernen Anwendungen von Klimadaten umzugehen, ohne viel lästige Hintergrundarbeit zu leisten. Dazu gehört der Umgang mit NetCDF-Dateien mit verschiedenen Strukturen, unterschiedlichen Datumsformaten usw."
Die eingebettete Python-Unterstützung in Origin war für Ajjur ebenfalls eine wichtige Eigenschaft. Er erklärt: "Ein weiterer Aspekt, der meine Aufmerksamkeit auf Origin gelenkt hat, sind die jüngsten Verbesserungen am eingebetteten Python. Diese Verbesserungen helfen dabei, mit modernen Anwendungen von Klimadaten umzugehen, ohne viel lästige Hintergrundarbeit zu leisten. Dazu gehört der Umgang mit NetCDF-Dateien mit verschiedenen Strukturen, unterschiedlichen Datumsformaten usw. Die neuesten Verbesserungen in der Origin-Programmierung erweitern auch das Wissen des Benutzers über neue Techniken des maschinellen Lernens, der Datenverarbeitung und künstlicher neuronaler Netze. Bei mehreren Forschungsproblemen habe ich zunächst die erforderlichen Python-Pakete über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) in Origin installiert. Dann schrieb ich meine Python-Codes und -Funktionen und tauschte Daten zwischen Python-Code und Origin-Matrizen aus. Ich habe auch das externe Python (auf meinem Computer installiert) mit der Origin-Software verwendet. In dieser Hinsicht half Origin bei der Durchführung der erforderlichen weiteren Analysen und der grafischen Darstellung nach der Verarbeitung meiner Daten im externen Python."
Was die zukünftige Nutzung von Origin betrifft, so merkt Ajjur an: "Ich plane, die multivariaten statistischen Ansätze in Origin zu erkunden. Hauptsächlich werde ich die Hauptkomponentenanalyse und die Clusteranalyse verwenden. Die Hauptkomponentenanalyse ist ein Ansatz, der zahlreiche Eingabevariablen durch Reduzierung ihrer Dimensionalität in Hauptkomponenten mit minimalem Informationsverlust analysiert. Diese Analyse ist eine wertvolle Methode, um den Analyseprozess großer Datensätze in der Klimaforschung zu erleichtern. Die Clusteranalyse ist ein statistischer Ansatz, mit dem die Variablen eines Datensatzes in kleinere Gruppen, die so genannten Cluster, eingeteilt werden. Die Methode ist zuverlässig in der Entwicklung synoptischer Klimatologie."
Die OriginLab Corp. dankt Salah Ajjur für die Zusammenarbeit bei den NetCDF-Funktionen während der Betaphase der Version 2021b und hofft, dass diese Funktionen für die breitere wissenschaftliche Gemeinschaft, die Klimadaten untersucht, nützlich sind.
[1] Ajjur, SB and Al‐Ghamdi, SG (2021), Seventy‐year disruption of seasons characteristics in the Arabian Peninsula. International Journal of Climatology. https://doi.org/10.1002/joc.7160
Originaltext: OriginLab Corp., User Case Studies: Studying the Influence of Climate Change on Season Characteristics