und Lagrange'schen Partikelmodell zur Ausbreitung von Viren

8.3 Relevanz der Höhe der Wolkenbasis der niedrigen Wolken 73Gesamtbedeckung und der Sonnenhöhe vorhanden. Diese Variablen werden mit denx i in Gleichung (7.11) identifiziert und bilden zusammen die Matrix X in Gleichung(7.14). Der Vektor z beinhaltet die Zeitreihe der Wolkenhöhe. Die Ergebnisse für diemit Gleichung (7.14) berechneten Parameter a i lauten:• Achsenabstand: a 0 = 4096 m• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der Achse der relativen Luftfeuchtigkeit:a 1 = −2444 m• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der Achse der Temperatur:a 2 = 4.8 m/ ◦ C• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der Achse der Gesamtbedeckung:a 3 = −184 m• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der Achse der Sonnenhöhe:a 4 = −4 m/ ◦Unter einer Regressionshyperebene ist in diesem Zusammenhang das mehrdimensionaleAnalogon zu einer Ausgleichsgerade bzw. Ausgleichsebene zu verstehen. Ausder Auflistung ist die geringe Relevanz der Parameter Temperatur und Sonnenhöhebezüglich der Wolkenhöhe zu erkennen. Daraus kann man schlussfolgern, dass die Wolkenhöheunter der Voraussetzung einer linearen Approximation am besten mit derrelativen Luftfeuchtigkeit und der Gesamtbedeckung geschätzt werden kann. Führtman die Regressionsanalyse ausschließlich mit den relevanten Parametern durch, soresultiert für die Koeffizienten a i :• Achsenabstand: a 0 = 3477 m• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der relativen Luftfeuchtigkeit:a 1 = −2352 m• Steigung der Regressions(hyper)ebene bezüglich der Gesamtbedeckung: a 3 =−115 mGleichung (7.14) kann somit spezifiziert werden zu:ĥ w = 4096 m − 2444 m · RF − 184 m · GB (8.1)Dabei wurden mit ĥw der Schätzwert der Wolkenhöhe, mit RF die relative Luftfeuchtigkeitund mit GB die Gesamtbedeckung abgekürzt.Relevant für die Ausbreitungsklassen ist nicht die Wolkenhöhe selbst, sondern dieZuordnung in die beiden Kategorien h w ≤ 2000 m und h w > 2000 m. Ordnet man sowohldie tatsächlichen Wolkenhöhen h w als auch die mittels Regression abgeschätztenWolkenhöhen ĥw in diese Kategorien ein, so gelangt man zu folgendem Ergebnis: