Ben ik de enige die hier een beetje allergisch voor is?
Een datareeks is een datareeks. Punt uit. Basisgegevens. Geen aanpassingen in je oorspronkelijke meetresultaten.
Achteraf corrigeren is per definitie gevaarlijk voor je neutrale cijfers.
Als je wilt gaan vergelijken doe je alleen in dat onderzoek bepaalde homogenisering en kun je op basis van de kennis van dat moment correcties maken ten behoeve van je vergelijk. Daar ben je open een eerlijk in en je laat zien hoe en waarom je corrigeert. Maar je laat je oorspronkelijke meetgegevens altijd intact en dat blijft de basis van welk onderzoek dan ook.
Nu loop je gevaar dat de oorspronkelijke data steeds onzichtbaarder wordt. Ook loop je gevaren van correctie op correctie. Je gaat rekenen met cijfers die niet echt gemeten zijn, maar gehomogeniseerd. Bij de gemeten Temperatuur hoort ook een dauwpunt, een neerslagintensiteit, een neerslagvorm en ga zo maar door. Ga je daar ook op corrigeren? Dan is het einde zoek, maar de onderlinge verhouding zijn dat nu ook.
Nee, ik ben een fel tegenstander van aanpassen van de data. Meten is meten. In elke periode zal een andere visie, stand van de wetenschap of wat dan ook aan de basis liggen van de behoefte om te homogeniseren, en op de manier van homogeniseren. Dus raak je steeds verder van je neutrale meetdata vandaan.
Ik zeg, niet doen! Je houdt jezelf en anderen voor de gek.
groeten Rob
In eerste instantie klinkt je verhaal heel acceptabel. Er is echter een addertje onder het gras: iedere meting heeft een meetfout. "Meten is meten" is dus ook maar betrekkelijk. Pas als je de mogelijke fout in een meting meeneemt ben je goed bezig.
De ene meting is de andere niet.
Het ene meetinstrument is het andere niet.
De ene meetsituatie is de andere niet.
Vooral bij temperatuurmeting lijkt mij de nauwkeurigheid een punt. Ook bij een heel nauwkeurig instrument weet je maar één ding zeker: de temperatuur van het instrument!
We proberen zo goed mogelijk het instrument dezelfde temperatuur te laten hebben als de lucht buiten de meetopstelling, maar daar zit altijd een afwijking in.
En dan nog de vraag: is de temperatuur in de directe omgeving van de weerhut/meetopstelling altijd representatief voor de temperatuur over een groter gebied?
Ik ben zeker geen kenner van homogeniseringstechnieken. Ik denk dat men zo redeneert: dan maar in één keer goed homogeniseren en niet voor ieder onderzoek opnieuw (laten) doen. Vergelijken doe je namelijk altijd in de klimatologie.
Wel ben ik met je eens dat oorspronkelijke data altijd beschikbaar moeten blijven.
Groet,
Cees
Quote selectie