Die World Meteorological Organization, WMO, hat Standards für Messstationen erarbeitet, die gewährleisten sollen, dass die Temperatur- und Wetterdaten, die von Messstationen geliefert werden, valide und vergleichbar zwischen unterschiedlichen Stationen sind. Es geht um nicht mehr und nicht weniger als die Bestimmung von u.a. der globalen Temperatur, DEM MAß, an dem die gesamte „Menschen machen Klimawandel“-Erzählung hängt.
Die Standards können hier nachgelesen werden.
Im ANNEX 1.B. SITING CLASSIFICATIONS FOR SURFACE OBSERVING STATIONS ON LAND (The text of the common ISO/WMO standard 19289:2014(E)) findet sich die detaillierte Einteilung von Messstationen in die Klassen 1 bis 5, wobei die Klassen 1 und 2 relativ verlässliche Daten liefern, die Messstationen der Klasse 3 fragwürdige Daten und Messstationen der Klasse 4 und 5 nicht verwertbaren Junk.
Die folgende Abbildung stellt die Kriterien für eine Messstation, die eine Messstation erfüllen MUSS, damit sie als Klasse-1-Messstation, also als Messstation, die die besten Daten liefert, eingerodnet werden kann, graphisch dar:
Es sind insgesamt fünf Kriterien, anhand derer bestimmt wird, in welche Klasse die jeweilige Messstation fällt, welcher Qualität die Daten sind, die sie liefert.
Die höchsten Ansprüche für Klasse 1 sind die folgenden:
- Ebene, offene Landfläche, Vegetation nicht höher als 10 Zentimeter;
- Mindestens 100 Meter von Hitzequellen entfernt (Gebäude, Parkplätze, versiegelte Oberflächen [Straßen usw.]…);
- Mindestens 100 Meter von offenen Wasserflächen entfernt;
- Kein Schatten auf der Messstation, wenn die Sonne höher als 5 Grad steht.
Klasse 2 unterscheidet sich von Klasse 1 darin, dass
- die nächste Hitzequelle mindestens 30 Meter entfernt sein muss;
- eine Entfernung von mindestens 30 Metern zur nächsten offenen Wasserfläche vorhanden sein muss;
- kein Schatten auf die Messstation fallen darf, wenn die Sonne höher als 7 Grad steht.
Mit Klasse 3 kommen wir bereits in den Bereich von Prä-Junk:
- Natürlicher Standort, Vegetation nicht höher als 25 Zentimeter (der Standort muss nicht eben sein);
- Mindestens 10 Meter Entfernung zur nächsten Hitzequelle;
- Mindestens 10 Meter Entfernung zur nächsten offenen Wasserfläche,
- Kein Schatten auf die Messstation, wenn die Sonne höher als 7 Grad steht.
Klasse 4 und damit Junk-Status wird zugeschrieben, wenn
- die Messstation nahe bei künstlichen Hitzequellen und reflektierenden Oberflächen (Straßen, Gebäude, Asphalt) steht,
- die weniger als 50% der Oberfläche innerhalb eines Radius von 10 Metern um die Messstation einnehmen oder
- die weniger als 30% der Oberfläche innerhalb eines Radius von 3 Metern um die Messstation einnehmen;
Klasse 5 die Daten liefert, von denen man sich fragt, warum sie überhaupt beachtet werden, liegt vor, wenn
- die Messstation an einem Ort liegt, der nicht einmal die Anforderungen an einen Klasse-4-Standort erfüllt.
Den fünf Klassen wird die folgende Verlässlichkeit der Daten, die sie liefern, zugeschrieben:
- Klasse-1-Daten: akkurat.
- Klasse-2-Daten: 5% Fehlerwahrscheinlichkeit;
- Klasse-3-Daten: 15% Fehlerwahrscheinlichkeit;
- Klasse-4-Daten: 25% Fehlerwahrscheinlichkeit;
- Klasse-5-Daten: 100% Fehlerwahrscheinlichkeit;
Eigentlich kann man keinerlei Daten, die nicht von einem Klasse-1 oder Klasse-2 Standort einer Messstation geliefert werden, überhaupt berichten oder gar verarbeiten. Indes, der Deutsche Wetterdienst, auf dessen Seiten nichts so häufig beteuert wird, wie die Messung im Einklang mit den Standards der WMO, also den Standards, die wir gerade dargestellt haben, betreibt sechs Junk-Messstationen in Berlin.
Aber sehen Sie selbst:
Berlin-Brandenburg:
Die Messstation befindet sich innerhalb eines Radius von 100 Metern zu Hitzequellen. Die Daten entsprechen bestenfalls der Klasse-4, sind also mit einer Fehlerwahrscheinlichkeit von mindestens 25% behaftet. Sowas interpretiert man normalerweise nicht.
Berlin-Buch:
Die Messstation Berlin Buch ist von Bäumen umgeben, die Anforderungen an Schattenfreiheit wenn die Sonne höher als 7 Grad geschweige denn 5 Grad am Horizont steht, ist mit Sicherheit nicht erfüllt. Die umgebende Vegetation „Bäume“ hat eine Höhe, die 25 Zentimeter überschreiten dürfte, ergo sind auch die Daten aus Berlin Buch bestenfalls Klasse 4 Daten und damit Junk.
Berlin-Dahlem:
Für Berlin-Dahlem gilt, was für Berlin Buch geschrieben wurde. Abermals sind die Kriterien, die erfüllt sein müssen, um die Station zu einer Klasse-3-Station zu machen, nicht erfüllt (Höhe der Vegetation). Abermals liefert die Messstation Junk-Daten
Berlin-Mitte
Über Berlin Mitte muss man nicht diskutieren. Die Hitzequellen sind so nahe, dass nicht einmal die Kriterien für Klasse-4-Messstationen erfüllt werden. Hier wird ausnahmslos Mist gemessen.
Berlin-Tegel:
Auch Berlin-Tegel liegt zu nahe an Hitzequellen, als dass die Messstation über eine Einordnung als Klasse-4-Messstation hinaus kommen könnte.
Berlin-Tempelhof:
Berlin-Tempelhof teilt das Schicksal von Berlin-Tegel, indes, hier sind nicht nur die Hitzequellen viel zu nahe, hier wird durch die Einfassung des Tempelhofer Feldes mit Mietskasernen geradezu gewährleistet, dass Höchsttemperaturen gemessen werden, denn das Kleinklima, das entsteht, gleicht dem eines ummauerten „Walled Gardens“, die im Vereinigten Königreich weit verbreitet sind, um die häufig nicht ausreichenden Temperaturen zu optimieren, künstlich zu erhöhen, damit der Anbau von Obst und Gemüse und die Zucht von Pflanzen verbessert werden kann.
Fassen wir zusammen:
Der Deutsche Wetterdienst betreibt in/um Berlin sechs Messstationen:
- Berlin-Brandenburg;
- Berlin-Buch;
- Berlin-Dahlem;
- Berlin-Mitte;
- Berlin-Tegel;
- Berlin-Tempelhof;
KEINE davon erfüllt rudimentäre Anforderungen an eine Messstation, die verlässliche Daten liefert. Die Anforderungen, an denen wir die Messstationen des Deutschen Wetterdienstes gemessen haben, sind die der WMO, deren Einhaltung der Deutsche Wetterdienst auf seinen Seiten regelmäßig versichert. Wir haben diese Versicherung anhand der Messstationen in Berlin geprüft. Sie trifft in keinem Fall zu. Alle Messstationen Berlins liefern falsche Temperatur- und Wetterdaten, und natürlich bedingt der Fehler zu HOHE Werte, nicht etwa zu geringe Werte.
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Author: Michael Klein
Michael Klein