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Annalen der Hydrographie und Maritimen Meteorologie, Januar 1942, 
Rechnung einbezieht. Die Ausdrücke r und © sind in ihrer Anwendung auf die 
Meteorologie fürwahr kein ideales Korrelationsmaß. Sie sind in bezug auf die 
Abweichungen vom zweiten Grade, und daher kommen die großen Abweichungen, 
falls sie in beiden Reihen koinzidieren, gegenüber den mittleren und kleinen 
in ihnen in übertriebener Weise zur Geltung. Was not täte, ist ein einfach 
gebauter Ausdruck, der in bezug auf die Abweichungen vom ersten Grade ist, 
Es scheint aber unmöglich zu sein, einen solchen aufzustellen, wie ja auch die 
Lösung der verwandten Aufgabe unmöglich scheint, eine Regressionsgerade zu 
berechnen, falls man die Entfernung der Argumentspunkte von dieser Geraden 
nicht quadratisch, sondern linear mißt. Die Ausdrücke r und 0 müssen daher 
als Notbehelfe der Korrelationsrechnung, die aber unentbehrlich sind, angesehen 
werden. 
Was dagegen die Bestimmung der Veränderlichkeit der Werte einer 
Beobachtungsreihe betrifft, so besitzen wir in der durchschnittlichen Abweichung 
v= Xlx|:n ein Maß, das in bezug auf die Abweichungen linear ist und durch 
die exzessiv großen Abweichungen daher verhältnismäßig wenig beeinträchtigt 
wird. Dasselbe muß daher für die Meteorologie als das angezeigte Veränder- 
lichkeitsmaß gelten, und nicht, weil hinsichtlich der Abweichungen quadratisch, 
die Streuung vo = VSx? :n, welches Maß einige mathematisch eingestellte Meteoro- 
ljogen mit Unrecht vorziehen, offenbar weil es sich besser in die Fehlertheorie 
einfügt als die durchschnittliche Abweichung. 
Der Gebrauch des Korrelationskoeffizienten r hat sich zuerst in den biolo- 
gischen Wissenschaften eingebürgert. Hier ist seine Anwendung auch wohl- 
berechtigt, da in den Lebenserscheinungen exzessive Abweichungen von der 
Norm eine Ausnahme bilden. Daraufhin hat man denselben Koeffizienten 
auch in den Dienst der Meteorologie gestellt, ohne sich recht bewußt zu werden, 
daß in den atmosphärischen Vorgängen exzessive Abweichungen viel häufiger 
sind und dieser Koeffizient in der Meteorologie daher ein weniger solides Maß 
als in der Biologie ist. 
Die Ausdrücke r und o bestimmen im allgemeinen den Grad der Korrelation 
zweier Beobachtungsreihen gleich gut, Bei sehr hoher Korrelation ist jedoch 
der Ausdruck r ein feineres Maß, Denn in diesem Falle haben zugeordnete 
Abweichungen — möglicherweise außer den kleinen und für das Ergebnis be- 
langlosen Abweichungen — durchweg dasselbe bzw. bei negativer Korrelation 
entgegengesetzte Vorzeichen. In dem Ausdruck 9= Xxy:X|xy| werden daher 
Zähler und Nenner dann genau oder fast genau gleich, und derselbe nimmt 
somit genau oder fast genau den Wert +1 an. Der.Ausdruck r wird dagegen 
nur dann genau oder fast genau gleich -+ 1, wenn die zugeordneten Abweichungen 
nicht nur stets dasselbe bzw. entgegengesetzte Vorzeichen haben, sondern 
außerdem einander immer genau proportional sind. Er ändert sich entsprechend 
dem Grade dieser Proportionalität und ist daher ein Maß derselben. Bei sehr 
hoher Proportionalität versagt dagegen der Ausdruck o in dieser Hinsicht, 
Sehr hohe Korrelation besteht z. B. im allgemeinen zwischen den Abweichungen 
der monatlichen Luftdruck- oder Temperaturwerte in Nachbarstationen, auch 
wenn diese bis tausend und mehr Kilometer voneinander entfernt sind. In 
diesen und ähnlichen Fällen wird man daher die Korrelation mit Hilfe des 
Ausdruckes r berechnen müssen, In vorliegender Arbeit geschah dies in 8 5, 3. 
Der Ersatz des Koeffizienten r durch go gestattete, die Korrelationsrechnung 
für eine viel größere Zahl von Stationen durchzuführen, als es mittels des 
Koeffizienten r möglich gewesen wäre. Die Häufung der Stationen schien aber 
wichtig zu sein, Denn beschränkt man sich auf eine oder zwei Stationen eines 
Klimagebietes, so ist man nicht gewiß, ob die errechneten Korrelationswerte 
nicht Zufallscharakter haben, wie dies namentlich bei schwacher Korrelation 
leicht der Fall sein kann. Erst die übereinstimmende Aussage einer größeren 
Anzahl von Stationen hat Überzeugungskraft, Überdies läßt die Abstufung der 
Werte gehäufter Stationen erkennen, wie die verschiedenen Korrelationsgebiete 
allmählich ineinander übergehen.