Geländeklima beschreibt die kleinräumige Differenzierung von Klima durch Relief, Oberflächen, Vegetation, Bodenfeuchte und Landnutzung. Es ist der Bereich, in dem atmosphärische Prozesse unmittelbar mit konkreten Landschaften verbunden werden: mit Hängen und Mulden, Wald und Wiese, versiegelten und unversiegelten Flächen, Schatten, Strahlung, Wind und Wasserverfügbarkeit.
Der Kurs setzt dort an, wo allgemeine Klimatheorie in angewandte Analyse übersetzt wird. Im Mittelpunkt steht nicht die Wiederholung meteorologischer Grundlagen, sondern die Frage, wie Messdaten aus konkreten Standorten so geprüft, strukturiert und ausgewertet werden können, dass daraus nachvollziehbare Aussagen über lokale Energieflüsse und mikroklimatische Unterschiede entstehen.
Dafür nutzen wir das R-Paket fieldClim, das aus den Kurs- und Forschungsarbeiten zu Geländeklima, Energiehaushalt und stationsbasierter Mikroklimaanalyse hervorgegangen ist. Das Paket bündelt wiederkehrende Arbeitsschritte: Messdaten einlesen, Zeitreihen prüfen, Strahlungs- und Bodenwärmestromgrößen kontrollieren, Stationsdaten in ein konsistentes Objekt überführen und verschiedene Ansätze zur Abschätzung turbulenter Wärmeflüsse anwenden.
Die zentrale fachliche Idee ist einfach: Eine Oberfläche erhält Energie, speichert einen Teil davon, gibt einen Teil als fühlbare Wärme an die Luft ab und nutzt einen Teil für Verdunstung. Wie diese Aufteilung ausfällt, hängt vom Standort ab. Eine feuchte Wiese, ein trockener Acker, ein Waldrand oder eine offene Messfläche können bei gleicher großräumiger Wetterlage sehr unterschiedliche Energiehaushalte zeigen. fieldClim hilft dabei, diese Unterschiede nicht nur zu beschreiben, sondern rechnerisch und methodisch nachvollziehbar zu machen.
Der Kurs führt schrittweise von der Messstation zum auswertbaren Modell. Zuerst geht es um die Datenbasis: Welche Spalten liegen vor, welche Einheiten werden erwartet, welche Zeitstruktur ist plausibel, und wo fehlen Messwerte? Danach werden Strahlung und Bodenwärmestrom als zentrale Größen der verfügbaren Energie geprüft. Anschließend wird gezeigt, wie ein weather_station-Objekt die Messdaten, Standortinformationen und methodischen Annahmen bündelt. Abschließend werden verschiedene Wärmeflussmethoden in fieldClim angewendet und verglichen.
Dabei geht es nicht darum, eine einzelne „richtige“ Methode zu finden. Entscheidend ist, den Zusammenhang zwischen Messaufbau, Modellannahme und zulässiger Aussage zu verstehen. Eine Methode kann nur das leisten, was die vorhandenen Daten und ihre physikalische Interpretation erlauben. Genau diese Übersetzung von Theorie in reproduzierbare Analyse steht im Zentrum des Kurses.
Lernziele
Am Ende des Kurses können die Studierenden Messdaten aus geländeklimatischen Stationen in R einlesen, prüfen und für die weitere Analyse vorbereiten. Sie verstehen, welche Rolle Strahlung, Bodenwärmestrom, Temperatur, Feuchte und Wind in der stationsbasierten Energiehaushaltsanalyse spielen und wie diese Größen in fieldClim verarbeitet werden.
Sie können ein weather_station-Objekt aufbauen, inspizieren und für Paketfunktionen nutzen. Sie sind außerdem in der Lage, einfache Wärmeflussabschätzungen mit fieldClim durchzuführen, Ergebnisse grafisch zu prüfen und methodisch zu begründen, welche Aussagen aus den Ergebnissen abgeleitet werden dürfen.
Arbeitsverständnis
Dieser Kurs ist als Anwendungskurs angelegt. Die theoretischen Grundlagen zu Geländeklima, Mikroklima, Strahlung und Energiehaushalt werden vorausgesetzt und hier in einen praktischen R-Workflow übersetzt. Der Schwerpunkt liegt auf dem sauberen Umgang mit Messdaten, auf nachvollziehbaren Rechenschritten und auf einer vorsichtigen Interpretation der Ergebnisse.
R wird dabei nicht als Selbstzweck verwendet. Der Code soll lesbar, schlicht und überprüfbar bleiben. Wir arbeiten mit relativen Projektpfaden, einfachen Datenstrukturen, base-R-Grafiken und klaren Zwischenergebnissen. Ziel ist nicht ein besonders eleganter Code, sondern ein Workflow, den man fachlich versteht, wiederholen und an eigene Messdaten anpassen kann.
Geländeklimatische Analyse beginnt nicht mit fertigen Karten oder perfekten Modellen. Sie beginnt mit Messwerten, deren Qualität, Bedeutung und Grenzen geklärt werden müssen. Erst daraus entsteht eine belastbare Interpretation lokaler Klima- und Energiehaushaltsmuster.