Analyse von Niederschlagswahrscheinlichkeiten ausgewählter Stationen Vorderindiens

Zusammenfassung

Zur Darstellung der Niederschlagsverhältnisse benutzt man neben den mitleren Summen der Niederschlagshöhen für den zu untersuchenden Zeitraum die Verteilung der Niederschlagshöhen (Niederschlagshäufigkeit) selbst. Die Versuche, aus dieser Häufigkeit zu einer meteorologisch echten Wahrscheinlichkeit zu gelangen, sind bisher nicht gelungen, da die innere Gesetzmässig keit der atmosphärischen Zustände, die zum Niederschlag führen, nicht erkannt und berücksichtigt wurde.

Aus der Grosszahlforschung, angewandt auf die Niederschlagsbeobachtungen einiger deutscher Stationen, ergab sich, dass die Zahlen zur Kennzeichnung der Niederschlagsverhältnisse einem logarithmischen Gesetz folgen. Stellt man daher die Niederschlagshöhen in logarithmischer Folge dar, so erhält man meteorologisch echte Niederschlagswahrscheinlichkeiten, deren Häufigkeitskurven Normalverteilugen nachGauss oder Summen mehrerer Normalveiteilungen sind. An Hand von Niederschlagsbeobachtungen unter extremen Klimabedingungen konnte sowohl für den niederschlagsreichsten Ort der Erde als auch für Stationen im Monsungebiet und bei Stationen mit ausgeprägten Trockenzeiten die Gültigkeit dieser Verteilungen nachgewiesen werden.

Summary

For interpretation of precipitations usually one takes besides middle sums of precipitation-heights of the investigating period the frequency of the heights. Till now the experiments to get a meteorological real probanility for this frequency were unsuccessful, because it was not considered the internal law of the atmospheric conditions leading to precipitations.

From statistic investigations, applied on observations of precipitations for some German stations, could be followed, that there is necessary a logarithmic law for characterizing, conditions of precipitations. Therefore in a logarithmic scale we get a real meteorological probability for the frequency of precipitation-heights. Then the distribution consists of one Gaussian normal distribution or a sum of Gaussian normal distributions. The validity of this logarithmic law can be proved on examples by dates of extreme climates such as Cherrapunji, Karachi, Madras and Quetta.