Beste Rob,
...de onzekerheidsmarge neemt toe naarmate er aan data of datasets wordt gerekend.
Kan je voorbeelden noemen van temperatuurreeksen waarbij de onzekerheidsmarge is toegenomen door het homogeniseren (en waardoor het is veroorzaakt)?
De redenering waarom je gaat homogeniseren is gebaseerd op bepaalde aannames.
Ik neem aan dat je
reden bedoelt i.p.v.
redenering.
Je schetst het beeld dat homogeniseren niet op feitelijke waarnemingen berusten door te zeggen dat het enkel gebaseerd wordt op aannames. Ik zie het anders en leg mijn visie uit met dit vereenvoudigde voorbeeld:
Men neemt een oud en een modern meetsysteem.
Er is een verschil tussen het oude en moderne systeem. De onnauwkeurigheid in de meting van het moderne systeem is onder een bepaalde conditie kleiner dan het oude systeem. Dit is vastgesteld door met beide systemen metingen te verrichten onder die bepaalde conditie.
Wanneer men van een periode meetgegevens heeft van het oude systeem en van een andere periode meetgegevens heeft van het moderne systeem, hoe ga je de gegevens dan vergelijken? De ruwe data vergelijken is als appels met peren vergelijken door de bekende verschillen in de metingen van de systemen. Door met kennis (dus geen aannames) over deze verschillen één van de twee meetreeksen te corrigeren voor de ander is een eerlijk vergelijk te maken.
Ik acht het noodzakelijk meetreeksen te homogeniseren waar anders appels met peren vergeleken worden. Het KNMI is zo vriendelijk kant en klare gehomogeniseerde gegevens aan te leveren, waarvan de methodiek inzichtelijk is. Én de ruwe data is ook beschikbaar. (Mocht je de gebruikte methodiek van het KNMI niet geschikt achten dan kan je je eigen methodiek hierop toepassen.)
De mate van homogeniseren is gebaseerd op andere berekeningen, die weer gebaseerd zijn op bepaalde aannames.
Welke berekeningen, hoe zijn deze opgesteld? En op welke aannames zijn de berekeningen gebaseerd?
Zo gaat het nou eenmaal. Dat is de reden dat ik de originele datasets altijd op no1 zou houden.
Ben je het eens dat meetreeksen, voor het trekken van conclusies uit de gegevens, gehomogeniseerd dienen te worden, dusdanig dat de meetresultaten gecorrigeerd zijn voor ongewenste invloeden (door bijvoorbeeld verandering van meetsysteem, meetlocatie, meetomgeving.
Quote selectie