8.7. Szórásdiagram

Kettő, vagy több változó együttes elemzéséhez, a közöttük lévő összefüggések feltáráshoz jó segítséget nyújthatnak a szórásdiagramok. Itt két tengelyen két különböző változót ábrázolunk. Például összehasonlíthatjuk egy adott állomás hőmérsékleti és csapadék idősorát, vagy két különböző helyszín azonos éghajlati változóját (pl. hőmérsékletét). A szórásdiagramon egy pontfelhő jelenik meg, melynek minden pontja egy adott időponthoz tartozó két változó értékpárját reprezentálja. A pontfelhő alakjából és elhelyezkedéséből következtethetünk a két változó közötti összefüggésre. Példaként a 8.8. ábrán Budapest havi középhőmérsékletei és csapadékösszegei alapján felrajzolt szórásdiagramját mutatjuk be januárra és júliusra. Természetesen a két pontfelhő jól elkülönül egymástól, mivel a hőmérsékleti viszonyok nagyon eltérnek egymástól januárban és júliusban. Jól látszik, hogy a XX. században januárban a középhőmérsékletek szórása sokkal nagyobb, mint a júliusban. A havi csapadékösszeg viszont júliusban szóródnak nagyobb mértékben. Egy hosszabb időszak szórásdiagramon való ábrázolása lehetőséget ad az adott paraméter potenciális szélsőértékeinek jobb áttekintésére. Budapest esetén a januári legalacsonyabb havi középhőmérséklet megközelítette a –10 °C-ot, a júliusi legmagasabb havi középhőmérséklet pedig csaknem elérte a 25 °C-ot. A havi csapadékösszegek mindkét hónapban többször voltak nagyon alacsonyak (alig néhány mm), viszont a maximumok csak júliusban haladták meg jelentősebben a 100 mm-t.

Budapest havi középhőmérsékletének és havi csapadékösszegének szórásdiagramja az 1901–2000 időszak januári és júliusi adatai alapján.

8.8. ábra. Budapest havi középhőmérsékletének és havi csapadékösszegének szórásdiagramja az 1901–2000 időszak januári és júliusi adatai alapján (adatok: www.met.hu).

A 8.9. ábrán egy komplex klimatológiai elemzés eredményét láthatjuk, melyben együttesen alkalmazzuk a tercilisek fogalmát, az anomáliákat és a szórásdiagramot. Az NDVI a növényzet állapotát jól jellemző vegetációs index, melyet műholdas mérésekből származtathatunk (Kern et al., 2007). A grafikonon csak azon hónapok hőmérséklet- és csapadékanomália viszonyai kerültek ábrázolására, melyeknél a felső tercilisnél magasabb, vagy az alsó tercilisnél alacsonyabb volt az adott időszakra vonatkozó NDVI érték (a mosonmagyaróvári meteorológiai állomáshoz legközelebb eső műholdas képpontban). Jól látható, hogy a teljes időszak során a szokásosnál hidegebb és nedvesebb, illetve melegebb és nedvesebb éghajlati viszonyok esetén rendre szinte kizárólag alacsony, illetve magas NDVI értékek jelentkeznek. Az NDVI értéke elsősorban a hőmérsékleti anomáliától függ, melyet a csapadékviszonyok módosítanak. Az átlagosnál csapadékosabb időszakokban a magasabb hőmérsékletre a növényzet egyértelműen zöldebb, kifejlettebb állapottal reagál. Ugyanakkor a megszokottól szárazabb időszakokban a hőmérséklet növényzetet befolyásoló szerepe jóval kisebb.

Példa a szórásdiagram klimatológiai alkalmazására. Az NDVI értékek összefüggése a Mosonmagyaróvár havi hőmérsékleti és csapadékanomália idősoraival az 1981-2001 időszakra. Az alacsony és magas NDVI értékeket rendre az alsó, illetve a felső tercilis felhasználásával határoztuk meg.

8.9. ábra. Példa a szórásdiagram klimatológiai alkalmazására. Az NDVI értékek összefüggése a Mosonmagyaróvár havi hőmérsékleti és csapadékanomália idősoraival az 1981-2001 időszakra. Az alacsony és magas NDVI értékeket rendre az alsó, illetve a felső tercilis felhasználásával határoztuk meg (Bartholy et al., 2004). - animáció