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Das Haus wird Umwelteinflüssen ausgesetzt sein und sollte daher unter Berücksichtigung verschiedener Aspekte entworfen werden, um die Auswirkungen zu minimieren.

• Besonders wichtig ist es, die Auswirkungen von Wind und Regen zu berücksichtigen und Maßnahmen zu ergreifen, um das Eindringen von Wasser durch Türen, Fenster und mögliche Undichtigkeiten zu minimieren.

• Darüber hinaus sollte die Exposition gegenüber Temperatur und Wind beachtet werden, da dies die thermische Widerstandsfähigkeit des Hauses beeinflusst und damit die Heizkosten.

Im Folgenden wird gezeigt, wie man historische Wetterinformationen von der Website openweathermap.org beziehen kann und eine erste Erkundung der Daten für dieses Projekt durchführt. Dieselbe Vorgehensweise kann für jede andere Standort verwendet werden, für den die entsprechenden Daten erlangt werden.

>Modell

ID:(64, 0)

Beschreibung

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Um auf die Anwendung zuzugreifen, hast du zwei Möglichkeiten:

1. Verwende die Bilder auf der rechten Seite der Hauptseite:

• Klicke auf das Spyrit-Logo in der oberen linken Ecke, um zur Hauptseite zu gelangen.
• Sobald du auf der Hauptseite bist, kannst du durch die Bilder auf der rechten Seite navigieren.
• Verwende die "<" (links) und ">" (rechts) Pfeile, um zwischen den Bildern zu blättern.
• Wenn du das gewünschte Bild gefunden hast, klicke darauf und die Anwendung wird geladen.

2. Verwende das Navigationsmenü auf der linken Seite:

• Gehe zum Abschnitt "Wissen" im Navigationsmenü auf der linken Seite.
• Wähle dann "Palos Verdes" aus dem Dropdown-Menü aus.
• Wähle als nächstes die Option "Clima" innerhalb des Palos Verdes Abschnitts.
• Wähle "Caracterización" im Untermenü aus.
• Wähle schließlich "Datos climáticos clave".
• Wenn du diese Schritte befolgst, wird die Anwendung geladen.

ID:(472, 0)

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Um auf die heruntergeladenen Daten von openweathermap.org zuzugreifen (siehe zugehörige Präsentation), musst du zuerst die Datei auswählen. Klicke dazu auf die Schaltfläche "Laden" und suche die CSV-Datei:

Nach Bestätigung werden die Daten geladen und stehen für weitere Abfragen zur Verfügung.

ID:(456, 0)

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Sobald die Daten zur Visualisierung ausgewählt sind, werden sie sowohl grafisch dargestellt, indem der Durchschnittswert, der Durchschnittswert plus und minus der Standardabweichung angezeigt werden, als auch in einer Tabelle mit den numerischen Werten:

Die Daten sind wie folgt strukturiert:

• Jährliche Durchschnittswerte über alle Monate.

• Monatliche Durchschnittswerte über alle Jahre.

Die grafische Darstellung ermöglicht es uns, mögliche Trends von systematischeren Veränderungen, wie zum Beispiel Klimawandel oder Umweltveränderungen, zu erkennen. Die monatliche Analyse gibt uns einen Einblick darin, wie sich der Parameter im Laufe des Jahres verändert.

ID:(457, 0)

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Nachdem die Daten zur Visualisierung ausgewählt wurden, werden sie sowohl grafisch dargestellt, indem der Durchschnittswert, der Durchschnittswert plus und minus der Standardabweichung angezeigt wird, als auch in einer Tabelle mit den numerischen Werten:

Die Daten sind wie folgt strukturiert:

• Jährliche Durchschnittswerte über alle Monate.
• Monatliche Durchschnittswerte über alle Jahre.

Die Gleichung zur Berechnung des Durchschnitts lautet:

$\bar{x}=\displaystyle\frac{1}{N}\displaystyle\sum_{i=1}^N x_i$

Hierbei repräsentiert $x_i$ den $i$-ten Wert und $N$ die Anzahl der Werte.

Zusätzlich wird die Standardabweichung berechnet, um einen Eindruck von der Variabilität des Durchschnittswerts zu bekommen, d.h. wie stark er variieren kann. Die Standardabweichung $\sigma$ wird mit folgender Gleichung berechnet:

$\sigma^2=\displaystyle\frac{1}{N}\displaystyle\sum_{i=1}^N x_i^2 - \bar{x}^2$

Im Falle einer gaußförmigen Verteilung der Daten gilt, dass 34,1% der Daten zwischen den Werten $\bar{x}-\sigma$ und dem Durchschnittswert $\bar{x}$ liegen und ebenso 34,1% zwischen dem Durchschnittswert $\bar{x}$ und $\bar{x}+\sigma$. Das bedeutet, dass in diesem Fall 68,2% der Daten im Bereich von $\bar{x}-\sigma$ bis $\bar{x}+\sigma$ liegen:

Es ist wichtig zu beachten, dass:

Die Verteilung nicht notwendigerweise gaußförmig ist.

Wenn die Verteilung nicht gaußförmig ist, kann der Bereich $[\bar{x}-\sigma,\bar{x}+\sigma]$ Werte enthalten, die keinen Sinn ergeben. Zum Beispiel können negative Werte oder Werte größer als 100% auftreten, wenn der Bereich zwischen $[0,100]$ liegen sollte.

Daher sollte die Standardabweichung als Maß für die Streuung der Werte betrachtet werden, d.h. wie wahrscheinlich es ist, dass sie um den Durchschnittswert herum liegen.

ID:(473, 0)

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Der jährliche Durchschnitt 11.3°C zeigt einen weitgehend stabilen Wert, ohne anomale Trends aufzuweisen:

Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant, was auf eine gleichbleibende Schwankung ohne bemerkenswerte Variationen hinweist.

ID:(458, 0)

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Der monatliche Durchschnitt zeigt deutlich das Profil eines Ortes auf der südlichen Hemisphäre mit einem Höchstwert im Sommer von etwa 14,3°C im Februar und einem Tiefstwert von etwa 8,7°C im Juli:

Es ist jedoch zu beachten, dass die Standardabweichung nicht vernachlässigbar ist, was bedeutet, dass ein einzelner Monat im Juli eine deutlich niedrigere Durchschnittstemperatur (z.B. 7°C) oder eine höhere Durchschnittstemperatur (z.B. 10°C) aufweisen kann. Dies zeigt, dass es innerhalb desselben Monats erhebliche Temperaturschwankungen geben kann.

ID:(459, 0)

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Die durchschnittliche Windgeschwindigkeit hat sich im Laufe der Jahre bei etwa 5,9 m/s gehalten, ohne anomale Trends zu zeigen:

Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant, was darauf hinweist, dass keine Tendenz zu Variationen in den Schwankungen besteht.

Der Wert kann als hoch betrachtet werden und ist direkt auf die Lage an der Küste zurückzuführen.

ID:(460, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass die Windgeschwindigkeit im Herbst leicht abnimmt und im Winter zunimmt:

Diese Variation ist jedoch im Vergleich zur Standardabweichung relativ gering.

ID:(461, 0)

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Der stündliche Niederschlag liegt im Bereich von 0,96 mm/h und hat sich im Laufe der Jahre ohne anomale Trends gehalten:

Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant und zeigt keine Tendenz zu Schwankungen.

In diesem Fall erreicht die untere Kurve negative Werte, was keinen Sinn ergibt. Dies spiegelt wider, dass die Verteilung keine gaußförmige Form aufweist und daher die Standardabweichung nicht unbedingt die Breite einer Glockenkurve repräsentiert, wie zuvor besprochen.

ID:(462, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass die Menge des Niederschlags pro Stunde im Winter leicht ansteigt:



Diese Variation ist jedoch im Vergleich zur Standardabweichung relativ gering.

In diesem Fall erreicht die untere Kurve negative Werte, was keinen Sinn ergibt. Dies spiegelt wider, dass die Verteilung keine gaußförmige Form aufweist und daher die Standardabweichung nicht unbedingt die Breite einer Glockenkurve repräsentiert, wie zuvor besprochen.

ID:(463, 0)

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Der Anteil der Zeit, in der es regnet, hat sich im Laufe der Jahre bei etwa 24,8% gehalten, ohne anomale Trends zu zeigen:



Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant und zeigt keine Tendenz zu Schwankungen.

In diesem Fall erreicht die untere Kurve negative Werte, was keinen Sinn ergibt. Dies spiegelt wider, dass die Verteilung keine gaußförmige Form aufweist und daher die Standardabweichung nicht unbedingt die Breite einer Glockenkurve repräsentiert, wie zuvor besprochen.

ID:(464, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass der Anteil der Zeit, in der es regnet, im Sommer geringer ist, etwa 10%, und im Winter auf etwa 44% ansteigt:

Die Variation zwischen Sommer und Winter ist in der gleichen Größenordnung wie die Standardabweichung, was auf eine signifikante Veränderung hinweist, die über den Bereich der normalen Schwankungen hinausgeht.

In diesem Fall erreicht die untere Kurve negative Werte, was keinen Sinn ergibt. Dies spiegelt wider, dass die Verteilung keine gaußförmige Form aufweist und daher die Standardabweichung nicht unbedingt die Breite einer Glockenkurve repräsentiert, wie zuvor besprochen.

ID:(465, 0)

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Die Bewölkung hat sich im Laufe der Jahre bei etwa 51,9% der Zeit gehalten, ohne anomale Trends zu zeigen:

Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant und zeigt keine Tendenz zu Schwankungen.

ID:(466, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass die Bewölkung im Sommer geringer ist, etwa 33%, und im Winter höher, ungefähr 67,7%:

Diese Variation ist jedoch im Vergleich zur Standardabweichung relativ gering.

In diesem Fall erreicht die untere Kurve negative Werte, was keinen Sinn ergibt. Dies spiegelt wider, dass die Verteilung keine gaußförmige Form aufweist und daher die Standardabweichung nicht unbedingt die Breite einer Glockenkurve repräsentiert, wie zuvor besprochen.

ID:(467, 0)

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Die durchschnittliche Luftfeuchtigkeit hat sich im Laufe der Jahre bei etwa 83,9% gehalten, ohne anomale Trends zu zeigen:

Ebenso bleibt die Standardabweichung konstant und zeigt keine Tendenz zu Schwankungen.

ID:(468, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass die durchschnittliche Luftfeuchtigkeit nur geringfügig um den jährlichen Durchschnitt von 83,9% schwankt:

Dies ist vermutlich auf die Nähe zum Ozean zurückzuführen, der in Kombination mit einer relativ stabilen Temperatur eine konstant hohe Luftfeuchtigkeit im Laufe des Jahres bewirkt.

ID:(469, 0)

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Bei der jährlichen durchschnittlichen atmosphärischen Druckmessung lässt sich eine leichte Aufwärtstendenz (von 1017 auf 1018 bar) erkennen, obwohl diese deutlich geringer ist als die Standardabweichung. Daher ist sie möglicherweise nicht signifikant:

ID:(470, 0)

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In der monatlichen Durchschnittstabelle ist zu erkennen, dass der atmosphärische Druck im Sommer niedriger ist und bis zum Frühling tendenziell ansteigt, bevor er wieder abnimmt:

Der Anstieg zwischen Sommer und Frühling entspricht in etwa der Standardabweichung des Sommers, was auf einen signifikanten Effekt hinweist.

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