Lautsprecher | Transkript |
| Mason Chen | Hallo allerseits. Danke fürs Einschalten. Ich bin Maurer und präsentiere heute eine Studie zu wichtigen Indikatoren wie Luftfeuchtigkeit, |
| Temperatur- und Taupunktwerte beim Stromausfall in Texas im Jahr 2021, um zu verhindern, dass ähnliche Katastrophen in der Zukunft passieren. |
| Daher war die Stromausfallkrise im Jahr 2021 die teuerste Katastrophe in der Geschichte von Texas, nicht nur für die Anwohner vor Ort, sondern auch für andere Orte in den Vereinigten Staaten, die auf Erdgas und Öl aus Texas angewiesen waren. |
| das über die größte Verarbeitungskapazität für Erdgas verfügt, und alle Bundesstaaten des Landes waren von der Krise betroffen. |
| Deshalb wollten wir sehen, ob wir dazu beitragen können, zukünftige ähnliche Katastrophen zu verhindern. Obwohl viele politische und finanzielle Faktoren zur Krise geführt haben, |
| Wir wollten auch die wissenschaftlichen und ökologischen Faktoren berücksichtigen, um diese Veranstaltung ganzheitlicher bewerten und angehen zu können. |
| Zu diesem Zweck haben wir beschlossen, das historische Wettergeschehen in Houston von 2012 bis 2021 jedes Jahr im Februar zu untersuchen, da Houston eine der am stärksten betroffenen Städte war. |
| Wir werden Ausreißermethoden und Clustering-Tools verwenden, um zu verstehen, wie selten die Wettersituation während der Saison 2021 war. |
| im Vergleich zu den vergangenen Jahren, und auch um dabei zu helfen, die wichtigsten Wetterindikatoren für künftige potenzielle Krisen zu identifizieren, indem wir sowohl die wissenschaftlichen als auch die Umweltfaktoren verstehen. |
| Bevor wir also auf den Gesamtrahmen der Präsentation eingehen, möchten wir einen kleinen Einblick in den Hintergrund der Veranstaltung und die Motivation hinter diesem Projekt geben. |
| Die Stromausfallkrise in Texas ereignete sich also im Februar 2021, und viele Quellen führen das Ereignis auf das Versäumnis des Staates zurück, seine elektrischen Systeme im Voraus vorzubereiten. |
| Tatsächlich war es in diesem Jahr nicht das erste Mal, dass es in Texas zu größeren Stromausfällen kam. Vor zehn Jahren, im Jahr 2011, ebenfalls im Februar, führten die Schneestürme am Murmeltiertag dazu, dass die Erdgaskraftwerke vieler Städte vollständig einfroren. |
| Texas verhängte für etwa drei Viertel des Staates Sperrfristen. |
| Die North America...North American Electricity Reliability Corporation versuchte, Pläne mit dem Electric Reliability Council of Texas (kurz ERCOT) auszuhandeln. |
| die Infrastruktur der Kraftwerke des Landes zu modernisieren, was jedoch aus Kostengründen meist vernachlässigt wurde. Viele Ölproduzenten nahmen das Risiko eines Einfrierens ihrer Kraftwerke in Kauf |
| Normalerweise sind es zwei bis drei Tage pro Jahr, aber die Risiken und Häufigkeiten sind aufgrund des Klimawandels größer geworden, was das Wetter unvorhersehbarer macht. |
| Als im Februar dieses Jahres eine Reihe von Winterstürmen über Texas fegte, konnten die Kraftwerke den extremen Frostbedingungen nicht standhalten, weil sie nicht im Voraus vorbereitet waren. |
| Und viele Energiequellen funktionierten nicht mehr, darunter erneuerbare Energien wie Windkraft und nicht erneuerbare Energien wie Kohle und Erdgas. |
| Als Reaktion darauf war ERCOT nicht in der Lage, die Geräteprobleme zu lösen, und führte im ganzen Bundesstaat zu Stromausfällen durch. |
| Bei extremen Wetterbedingungen wurden auch viele Ernten zerstört, was zu Nahrungsmittelknappheit führte, und viele Bürger froren in ihren Häusern und litten aufgrund der anhaltenden Stromausfälle unter Unterkühlung. |
| Hier ist also eine sehr kurze Zeitleiste dessen, was über einen Zeitraum von etwa zwei Wochen passiert ist. So gab es Anfang Februar einige Stürme, die Texas heimsuchten, einer davon war der Wintersturm Uri, der viele Orte in Texas in eine noch schlimmere Situation stürzte. Kurz danach, |
| Der Strombedarf erreichte 69.000 Megawatt, einen Landesrekord, und übertraf damit den bisherigen Rekord von 65.000 Megawatt. |
| Und am Tag danach begann ERCOT, Stromausfälle einzuleiten, die sowohl auf Schäden durch anfällige Energieanlagen als auch auf den erhöhten Strombedarf zurückzuführen waren. Die fortlaufenden Stromausfälle endeten schließlich am 19. Februar. |
| Hier sehen Sie die Bilder des Wintersturms aus Satellitenbildern. Das Bild links wurde aufgenommen, kurz bevor die erste Schneesturmwelle Texas traf. |
| Die zweite Aufnahme auf dem Höhepunkt der Situation. Deshalb habe ich Houston besonders gezeigt, weil es von allen Städten den größten Kontrast aufweist und am stärksten betroffen war. |
| Deshalb wird der Fokus auch auf Houston liegen. Man kann den Stromausfall Mitte Februar im Vergleich zu Ende Februar deutlich erkennen. |
| Nachdem wir die weitreichenden Auswirkungen der Situation und die möglichen Ursachen des Ausfalls verstanden hatten, wollten wir herausfinden, ob es bestimmte Wetterindikatoren gibt, die uns zu mehr führen würden |
| Diese Informationen liefern spezifische Umweltursachen für den Ausfall und könnten in Zukunft als Referenz für die frühzeitige Vorbereitung auf Krisen verwendet werden, indem zu Beginn der Wintersaison auf wichtige Wetterindikatoren geachtet wird. |
| Wie ich bereits sagte, werden wir für das Projekt die Wetterinformationen von Houston nutzen, da Houston eine der am stärksten betroffenen Städte war. |
| Zunächst werden wir versuchen, die Wissenschaft hinter diesen Indikatoren, ihre Unterschiede und ihre Bedeutung zu verstehen. |
| Und dann werden wir verschiedene Ausreißer-Clustering-Tools verwenden, um zu untersuchen, welche dieser Wettermarker im Februar in Houston im Vergleich zu den letzten 10 Jahren am unterschiedlichsten waren, und auch vergleichen, wie einzigartig das Klima im Februar 2021 war. |
| Und während der gesamten Präsentation werden wir versuchen, statistische Analysen und die Ergebnisse mit der Umweltwissenschaft zu verknüpfen, um herauszufinden, welche Wetterfaktoren am meisten zum Stromausfall in Texas im Jahr 2021 beigetragen haben. |
| Eine der dringendsten Fragen, die wir hatten, war, welcher konkrete Umweltfaktor zur Krise beigetragen hat. Wir wissen also, dass die Stürme und die mangelnde Wintertauglichkeit allgemeine Faktoren waren, |
| Aber nicht alle Stürme führen zum Einfrieren gefährdeter Energieanlagen. Deshalb wollten wir wissen, welche spezifischen Wetterfaktoren zum Ausfall des Stromnetzes führen, damit Sie wissen, was Sie für die Zukunft vorbereiten müssen. |
| Wir beschlossen, dies in Houston zu untersuchen und die Wetterfaktoren in Houtson mit anderen Städten in Texas zu vergleichen, in denen wir nicht so stark betroffen sind. |
| Wir haben uns für Dallas entschieden, weil es sehr nah beieinander liegt und beide das gleiche Stromsystem nutzen, sodass es auch als gute Vergleichsbasis dient. |
| Auf der rechten Seite finden Sie die Wetterstatistiken für den Monat Februar in Houston und Dallas. Interessanterweise, wenn Sie sich einen Temperaturmarker ansehen, sei es die maximale Durchschnitts- oder die minimale Temperatur, |
| Dallas hat immer die niedrigere Temperatur. |
| Wir gehen daher davon aus, dass niedrigere Temperaturen das Risiko des Einfrierens der Geräte erhöhen, aber das scheint hier nicht der Fall zu sein. Stattdessen erscheint also die Taupunkttemperatur |
| Wenn wir also in Houston eine höhere Taupunkttemperatur haben als in Texas, fragen wir uns, ob die Taupunkttemperatur der wichtigste Indikator für das Frostrisiko sein könnte. |
| Was ist also die Taupunkttemperatur und warum ist sie wichtig und wie unterscheidet sie sich von unserem regulären Temperaturmaß? |
| Insbesondere die Temperatur ... Lufttemperatur ist das Maß für die Geschwindigkeit von Luftmolekülen, d. h. je schneller sich die Moleküle bewegen, |
| je größer die kinetische Energie und desto höher die Temperatur. Die Kondensation hängt von der Temperatur der Luft ab. Wenn also die Lufttemperatur niedriger ist, bewegen sich die Wassermoleküle langsamer, sodass die Anziehungskräfte der Wassermoleküle dazu führen, dass sie aneinander haften. |
| Nun ist die relative Luftfeuchtigkeit, oder einfach nur Luftfeuchtigkeit, ein Maß dafür, wie viel Energie zur Verdunstung aufgewendet wurde, um diese Wassermoleküle voneinander zu lösen und der Kondensation zu widerstehen. |
| Wenn wir also eine relative Luftfeuchtigkeit von 25 % hätten, bedeutet das, dass 25 % der verfügbaren Energie für die Verdunstung von Wasser aus Gewässern wie Seen verwendet wurden und 75 % der Energie für eine weitere Verdunstung zur Verfügung stehen. |
| Nun ist die relative Luftfeuchtigkeit etwas irreführend, da sie von der Lufttemperatur und der Taupunkttemperatur abhängt. Es ist selbst kein unabhängiges Maß für die Feuchtigkeit. |
| Der Taupunkt ist also die Temperatur, bei der die Kondensation erstmals einsetzt. Wenn also die Lufttemperatur unter die Taupunkttemperatur sinkt, beginnt die Kondensation. |
| Und im Gegensatz zur Luftfeuchtigkeit liegt ein Anstieg der Taupunkttemperatur nur daran, dass die Feuchtigkeitsmenge in der Luft zunimmt. Mit anderen Worten: Die Taupunkttemperatur ist ein unabhängiges Maß dafür, wie viel Feuchtigkeit in der Luft enthalten ist. |
| Andererseits hängt die Luftfeuchtigkeit aber auch von der Differenz zwischen Lufttemperatur und Taupunkttemperatur ab. |
| Wenn also die Taupunkttemperatur gleich der Lufttemperatur ist, beträgt die relative Luftfeuchtigkeit 100 %. |
| Je größer der Unterschied zwischen Taupunkttemperatur und Lufttemperatur ist, desto geringer ist die relative Luftfeuchtigkeit. Wenn sich also die relative Luftfeuchtigkeit ändert, kann dies auf Temperaturänderungen oder Feuchtigkeitsänderungen oder beides zurückzuführen sein. |
| Wie hängen nun Lufttemperatur, relative Luftfeuchtigkeit und Taupunkttemperatur mit dem Atmosphärendruck zusammen? Der Taupunkt ist unabhängig vom Atmosphärendruck. |
| ??? besagt, dass der Druck direkt mit der Temperatur variiert. Wenn Sie also ein Gas haben, bewegen sich die Moleküle schneller und klettern häufiger innerhalb der Behälterwände, wodurch der Druck steigt. |
| Die Luftfeuchtigkeit steht auch in direktem Zusammenhang mit dem Druck, denn wenn Sie eine feste Dampfmenge in der Luft haben und das Luftvolumen kondensieren, steigt der Druck und der Gesamtfeuchtigkeitsanteil in der Luft, also die relative Luftfeuchtigkeit, steigt ebenfalls. |
| Basierend auf diesen Informationen könnte man also davon ausgehen, dass die Taupunkttemperatur und die Lufttemperatur die beiden wichtigsten Variablen zur Bestimmung des Frostrisikos sind |
| Sowohl die Menge der bewegten Luft als auch die Kühle des Wetters sind wichtig. Nun wollen wir sehen, ob sich das tatsächlich in der Wetterstatistik widerspiegelt. |
| Okay, jetzt verfügen wir über mehr Wissen über das Wetter ... darüber, ob die Wissenschaft und was diese Indikatoren bedeuten, |
| Wir können in die statistische Analyse eintauchen und untersuchen, ob ein Anstieg des Feuchtigkeitsgehalts oder des Taupunkts vorliegt oder nicht |
| ist maßgeblich für die Wetterverhältnisse im Jahr 2021 verantwortlich. Um unsere Daten zu sammeln, verwenden wir also Clustering Sampling, eine Art Stichprobenmethode, bei der wir die Bevölkerung in Cluster aufteilen und dann vier Cluster auswählen ???. In unserem Fall haben wir uns also für den Monat Februar entschieden |
| aus den letzten 10 Jahren, da es im Februar dieses Jahres zu einem Ausfall kam und Sie die Schwankungen von Monat zu Monat und von Saison zu Saison in unserer Stichprobe nicht berücksichtigen wollten. |
| Und wir wollen Daten aus allen vergangenen zehn Jahren sammeln und nicht nur aus dem Vorjahr, da das Wetter aufgrund des Klimawandels möglicherweise immer schlechter wird. Dieses Jahr war also bisher die schlechteste Saison, und der Kontrast wird deutlicher, wenn wir sie mit mehreren Jahren vergleichen. |
| Wir haben die täglichen Wetterstatistiken im Februar 2012 bis 2021 erfasst, was einer Gesamtstichprobengröße von 283 Tagen entspricht, da es im Februar mindestens 28 Tage und in den Schaltjahren drei zusätzliche Tage gibt. |
| Und für jeden Tag haben wir die maximale durchschnittliche und minimale Temperatur, den Taupunkt, die Luftfeuchtigkeit, die Windgeschwindigkeit und den Druck sowie den Niederschlag erfasst. |
| Wir haben den maximalen Durchschnitt und den minimalen Wert erfasst, da einer möglicherweise ein wichtigeres und genaueres Maß darstellt als der andere, was wir ebenfalls noch nicht wissen. |
| Eine Stichprobengröße von 283 Tagen bestand auch den Power-Test, wobei Power die Wahrscheinlichkeit ist, die Nullhypothese korrekt abzulehnen. Wir müssen also nicht wirklich noch mehr Daten sammeln. |
| Wir wollten also sehen, welche Wetterindikatoren es gibt |
| Ausreißer haben. Nur wenn ein Parameter viele Ausreißer aufweist, ist es wahrscheinlicher, dass dieser Indikator leichter durch extreme Wetterbedingungen beeinflusst wird, was ihn zu einer wichtigeren Referenz für zukünftige Situationen machen würde. |
| Hier haben wir also die Ausreißer des Quantilbereichs für alle 10 Jahre ermittelt. Das Ausreißerkriterium wird auf Grundlage des Interquartilabstands bestimmt. |
| IQR, das ist die Differenz zwischen Quantil 3 mit dem 75. Perzentil aller Werte für diese Variable und Quantil 1 bis 25. Perzentil. Daher wurde der untere Ausreißerschwellenwert als Quantil 1 minus dem 1,5-fachen IQR bestimmt, während der obere Ausreißerschwellenwert Quantil 3 plus dem 1,5-fachen IQR war. |
| Wir haben einige Ausreißer für das Maximum... |
| maximaler Luftfeuchtigkeitsprozentsatz und Niederschlag. |
| Aber diese Ausreißer stammen aus allen 10 Jahren und uns interessieren vor allem die Tage, an denen der Stromausfall in Texas ??? |
| also nur ein paar Wochen im Februar 2021. |
| Daher konzentrieren wir uns jetzt stattdessen auf den Zeitraum vom 2. bis 25. Februar 2021, der ungefähr der Zeitspanne der Ausfallkrise entspricht. |
| Auch hier werden nur die Daten aus Houston berücksichtigt. Schon in diesen drei Wochen können wir also erkennen, dass die Temperatur von allen Wetterparametern die meisten Ausreißer aufweist |
| und die Luftfeuchtigkeit hat einen Ausreißer. Die größte Einschränkung des Quantilbereichs-Ausreißertools besteht jedoch darin, dass es die Multikolinearität nicht berücksichtigt. |
| Und aus unserer wissenschaftlichen Forschung wissen wir, dass die Luftfeuchtigkeit sowohl vom Taupunkt als auch von der Temperatur abhängt. Die Ausreißeranalyse ist möglicherweise nicht das genaueste Werkzeug und der Taupunkt ist möglicherweise immer noch einer der wichtigeren Faktoren. |
| Als alternative Methode haben wir versucht, Clustervariablen zu verwenden, die die verschiedenen Wetterparameter in verschiedene Cluster gruppieren. |
| Deshalb wollten wir sehen, ob uns das Cluster-Variablen-Tool dabei helfen kann, einen einzelnen Cluster zu identifizieren, der aus den wichtigsten Wetterindikatoren für den Stromausfall 2021 besteht. |
| Also die Farbkarte oben links, |
| Es |
| stellt jeden der Wetterparameter auf der y-Achse und dann jeden der Parameter noch einmal auf der x-Achse grafisch dar und stellt deren Korrelation dar. |
| Je blauer die Zelle, desto stärker negativ korrelieren die beiden Parameter miteinander, und je rötlicher die Zelle, desto positiver korrelieren die Parameter miteinander. |
| Auf der Farbkarte können wir die vier verschiedenen Cluster visualisieren, die wir auch in der Cluster-Mitgliedertabelle identifizieren können. |
| Cluster 1 besteht aus allen Temperatur- und Taupunktparametern, was darauf hindeutet, dass dieser Cluster möglicherweise aus den wichtigsten Wetterfaktoren der Stromkrise 2021 besteht. |
| Cluster 2 besteht aus Windgeschwindigkeit und Niederschlag, Cluster 3 aus der gesamten Luftfeuchtigkeit und Cluster 4 aus dem gesamten Druck. Also die letzten paar Cluster |
| geben uns nicht wirklich viel Aufschluss, da wir nicht überrascht sind, dass alle Feuchtigkeits- und Druckmessungen zu einem eigenen Cluster gehören und Windgeschwindigkeit und Niederschlag miteinander korrelieren. Die wichtigste Erkenntnis aus dieser Analyse ist also, dass Taupunkt und Temperatur möglicherweise am stärksten korrelieren. |
| Bisher wissen wir, dass Taupunkt und Temperatur die wichtigsten Wetterindikatoren sein könnten, aber wie ist das Wettermuster 2021 im Vergleich zu den vorherigen Klimazonen im Allgemeinen? Und können unsere aktuellen Wetterparameter erkennen ??? Wetter in Houston |
| ??? großer Ausreißer? |
| Das obere Diagramm ist also die Clusterzusammenfassung aus unserer vorherigen Clusterberichtsanalyse und die unteren beiden Diagramme sind die multivariaten statistischen Prozesskontrolldiagramme. |
| Deshalb haben wir zunächst eine Hauptkomponentenanalyse durchgeführt, um unsere Dimensionen aus den 16 Variablen zu reduzieren. Sie beziehen alle unsere Wetterparameter in unsere Hauptkomponentenanalyse ein. Wir benötigen fünf Hauptkomponenten, um mehr als 80 % der Gesamtvariation auszumachen. Aber wir können nicht wirklich unterscheiden |
| Die Situation im Jahr 2021 ergibt sich aus vergangenen Wettersituationen, wenn wir fünf Hauptkomponenten verwenden. Sie können sehen, dass die roten Punkte, die den Zeitpunkt des Auftretens einer Ausfallkrise darstellen, kaum über der roten Linie liegen, die dem T-Quadrat unserer oberen Kontrollgrenze entspricht, und überhaupt nicht, überhaupt nicht ...??? |
| Diese Grafik zeigt also, dass wir nicht in der Lage sind, das wahre Muster zu erkennen, sondern uns bei der Erklärung der Wettersituation zu sehr auf Eigenwerte verlassen. Also haben wir dann versucht, das zweite zu entfernen ??? Cluster, |
| weil es von allen Clustern die geringste Variation erklärt. |
| Und wir haben die Hauptkomponentenanalyse überarbeitet. Dieses Mal sind also nur vier Hauptkomponenten erforderlich, um mindestens 80 % der Gesamtvariation auszumachen, aber wir können sie immer noch nicht klar unterscheiden |
| die Wettersituation während der Stromausfallkrise 2021 im Vergleich zu den anderen Zeiträumen. Wie können wir also sonst versuchen, das Signal zu verstärken und diesen ganzen Lärm zu reduzieren, um die Wettersituation 2021 besser von den anderen unterscheiden zu können? |
| Kehren wir nun zum Ergebnis unserer Clustervariablen zurück und prüfen, ob wir nach den repräsentativsten Variablen suchen können. Lass es uns versuchen |
| Auswahl der repräsentativsten Variablen jedes Clusters basierend auf der Clusterzusammenfassung, |
| welches aus dem R-Quadrat mit eins...mit eigenem Cluster und eins minus R-Quadrat-Verhältnis bestimmt wird. |
| R im Quadrat zum eigenen Cluster gibt an, wie ähnlich jede der Variablen dem Mittelpunkt des Clusters ist. |
| Dieser Wert kann Ihnen also nicht die Richtung der Variablen im Vergleich zur Mitte sagen, es sei denn, der Abstand ist nah genug |
| zwischen der Variablen in der Mitte ist die Richtung nicht so wichtig. Interessanterweise sind die repräsentativsten Variablen die Durchschnittswerte und nicht die Mindestparameter, die sie einbeziehen, was irgendwie überflüssig ist. |
| Nachdem wir anhand der Clustervariablen nur die Durchschnittstemperatur, die durchschnittliche Luftfeuchtigkeit, die durchschnittliche Taupunkttemperatur und den durchschnittlichen Druck untersucht haben, benötigen wir nur zwei Hauptkomponenten, um 80 % der Variation zu erklären, wie im T-Quadrat-Diagramm rechts zu sehen ist. |
| Und hier können Sie nur einen großen Anstieg sehen: |
| die aus den Tagen während der Ausfallkrise besteht. Indem wir also sowohl die Clustering-Variable als auch die Hauptkomponenten verwenden, können wir die Wettersituation erfolgreich unterscheiden. |
| während des Stromausfalls 2021. Kann uns das überarbeitete T-Quadrat-Diagramm also etwas darüber sagen, welche Wetterparameter die wichtigsten Indikatoren für die Wettersituation des Ausfalls 2021 sind? |
| Krise? Stimmen die Ergebnisse mit denen der Clustervariablenanalyse in der bisherigen wissenschaftlichen Forschung überein? |
| Wir wollten den Beitragsanteil jeder dieser vier Variablen untersuchen, können dazu jedoch nur einen einzigen Datenpunkt auswählen. |
| Deshalb haben wir uns für Probe Nr. 270 entschieden, die die schlechteste Wettersituation im Jahr 2021 aufweist, da es uns am wichtigsten ist, welche Parameter im Worst-Case-Szenario am wichtigsten sind. |
| Aus dem Beitragsproportionaldiagramm auf der rechten Seite können Sie ersehen, dass die durchschnittliche Temperatur in Taupunkten die beiden größten Beiträge leistet und der Druck nur einen geringen Beitrag und die Luftfeuchtigkeit keinen Beitrag leistet. |
| Dieses Ergebnis könnte also darauf hindeuten, dass Temperatur und Taupunkt die Hauptfaktoren für die Wettersituation sind. |
| Dies untermauert nicht nur unsere Clustervariablenanalyse, sondern kann auch durch wissenschaftliche Forschung erklärt werden. Die Lufttemperatur liefert also immer noch den größten Beitrag, aber auch der Taupunkt, der die Feuchtigkeit misst, ist ein großer Faktor beim Einfrieren. |
| Früher brauchten wir vier Cluster, um 90 % der Variation in der Hauptkomponentenanalyse zu berücksichtigen, aber jetzt brauchen wir nur noch zwei, nachdem wir die repräsentativste Variable aus jedem Cluster ausgewählt haben, also insgesamt vier Parameter. |
| Dies bestätigt, dass die Abschirmung zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses beiträgt. |
| Die Auswahl der ausreichenden Ursachen basiert auf dem Pareto-Prinzip, das besagt, dass die wenigen lebenswichtigen 20 % der Ursachen 80 % der Ergebnisse einer bestimmten Situation ausmachen. |
| Wenn Sie diese Eigenvektoren genauer untersuchen, können Sie sehen, dass der erste Eigenvektor ziemlich gleichmäßig aus allen vier Parametern besteht, da ihre Größen alle bei etwa 0,5 liegen, während die zweite Hauptkomponente hauptsächlich aus Temperatur und Feuchtigkeit besteht. |
| kein Taupunkt. Dies könnte darauf hindeuten, dass der Taupunkt in den letzten 10 Jahren kein wichtiger Faktor war. Daher besteht der logische nächste Schritt darin, die Hauptkomponentenanalyse nur für das Jahr 2021 zu betrachten. |
| Allerdings wäre die Stichprobengröße dann zu klein, da uns im Februar 2021 nur 20 Datenpunkte vorliegen. |
| Obwohl wir nicht über eine ausreichend große Stichprobengröße verfügen, um eine Hauptkomponentenanalyse nur für das Jahr 2021 durchzuführen, wollen wir sehen, ob wir einen Unterschied zwischen den wichtigsten Parametern des letzten Jahrzehnts visualisieren können. |
| im Vergleich zu nur einem. Auf der linken Seite sehen wir also die Heatmap für die Beitragsanteile im letzten Jahrzehnt und auf der rechten Seite nur dieses Jahr. |
| Dunklere Felder weisen auf eine größere Abweichung und einen stärkeren Kontrast von der Normalsituation hin. Wenn Sie sich also die Grafik für Februar 2012 bis 2021 ansehen, sehen Sie, dass Temperatur und Luftfeuchtigkeitsprozentsatz die wichtigsten Faktoren sind, basierend auf den dunkleren Zellen. |
| Die Luftfeuchtigkeit kann aufgrund der Temperatur wichtig sein, da die Luftfeuchtigkeit sowohl von der Temperatur als auch vom Taupunkt abhängt. Das hat also wieder Probleme mit der Multikolinearität, wenn wir also schauen ???. |
| Betrachten wir hingegen nur die Wochen rund um die Stromausfallkrise, die grün schattiert sind |
| Auf der rechten Seite können Sie sehen, dass Temperatur und Taupunkt die dunkelsten Zellen enthalten. Dies zeigt also einmal mehr, dass der Taupunkt in der Ausfallkrise 2021 möglicherweise ein wichtigerer Indikator ist, in den vergangenen Wettersituationen jedoch möglicherweise nicht historisch gesehen der Fall war. |
| Wenn Sie also dieses erste Prozesskontrolldiagramm haben, können wir erkennen, dass die Wettersituation für die Stromausfallkrise ein Ausreißer ist, aber wie selten und einzigartig war sie? Also das Quadrat unten in dieser Grafik |
| stellt die beiden Hauptkomponenten grafisch dar. Es enthält verschiedene Konfidenzellipsen. Auf dem Punkt oben links steht der 15. Februar 2021, |
| als einer der verheerendsten Stürme Texas traf. Sie können sehen, dass der Punkt außerhalb der 99,5 %-Konfidenzellipse liegt, der orangefarbenen Linie. |
| Aber innerhalb der 99 %-Konfidenzellipse, der blauen Linie. Das bedeutet also, dass die Wettersituation am 15. einmal alle 200 Tage auftritt, und da der Februar 28 Tage hat, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass sie auftritt, basierend auf früheren Daten, 28 Tage geteilt durch 200 oder |
| einer in sieben Jahren. |
| ??? die Wahrscheinlichkeit, dass in Zukunft eine ähnliche Situation auftritt. Die Wettersituation kann wahrscheinlicher sein und sich mit der globalen Erwärmung sogar noch verschlimmern. |
| Außerdem liegen die vier Punkte im oberen linken Quadranten, der den Taupunkt- und Temperaturvektoren entgegengesetzt ist, was einmal mehr zeigt, dass Taupunkt und Temperatur die Hauptursachen für die extremen Wetterbedingungen der Stromausfallkrise 2021 sind. |
| Eine andere Möglichkeit, das Jahr 2021 zu vergleichen |
| Situation mit der normalen Wettersituation in den letzten 10 Jahren besteht darin, das Beitragsdiagramm vom 15. Februar mit dem Mittelpunkt des Score-Diagramms zu vergleichen. |
| was sozusagen als Median für ... der 10 Jahre dient. Die Grafik oben rechts ist Beispiel Nr. 270, also der Tag mit der schlechtesten Wetterlage während der Stromausfallkrise. |
| Und das untere Diagramm ist die Stichprobe Nr. 131, die den Mittelpunkt des Score-Plots darstellt. Interessanterweise hat Probe Nr. 270 die Hauptbeiträge von Temperatur und Taupunkt, während Probe Nr. 131 nur Druck hat. |
| Diese Grafik zeigt uns also, dass nicht nur der Taupunkt ein wichtigerer Faktor bei instabilen Wetterbedingungen wird, sondern auch die Temperatur, möglicherweise aufgrund der globalen Erwärmung. |
| Temperatur und Taupunkt sind heute wichtigere Indikatoren für die Wetterlage als Druck und Luftfeuchtigkeit. |
| Was unternimmt die texanische Regierung also, um künftige Stromausfälle zu verhindern? |
| Einige Tage nach Ende des Stromausfalls wandte sich Gouverneur Abbott an die Öffentlichkeit und forderte die Wintertauglichkeit von Energieanlagen. |
| Und das Repräsentantenhaus verabschiedete einige neue Gesetze zur Reform der Notfallverfahren. Viele glauben jedoch, dass die neue Gesetzgebung nicht ausreicht, um zukünftige Krisen wie die Temperatur zu verhindern |
| Die Schwelle für extreme Wetterbedingungen ist tatsächlich niedriger als die für den Gefrierpunkt während der Krise 2021. Bis März 2021 hat das State House keine Gesetze verabschiedet |
| die eine Winterfestmachung der Kraftwerke erfordern. Ein ehemaliger strategischer Berater von ERCOT glaubt, dass der Schlüssel zur Vermeidung von Ausfällen darin besteht, für die Zukunft zu planen und den Klimawandel wirklich als einen großen Faktor in ??? zu betrachten. |
| präventiv |
| Mittel. |
| Abschließend untersuchten wir die Wissenschaft hinter der Taupunkttemperatur, der Lufttemperatur, der Luftfeuchtigkeit und dem Druck und wie sie miteinander in Zusammenhang stehen und miteinander verbunden sind. |
| Das Quantil-Ausreißer-Tool berücksichtigt mehrere Probleme nicht und wir wissen, dass die Luftfeuchtigkeit einen Einfluss auf die Taupunkttemperatur hat |
| Lufttemperatur. Deshalb haben wir Clustervariablen verwendet, um zu sehen, ob wir anhand der Cluster die wichtigsten Wetterfaktoren identifizieren können. |
| Wir haben das statistische Prozesskontrolldiagramm mithilfe der Hauptkomponentenanalyse optimiert. Wir haben die vier repräsentativsten Variablen ausgewählt: Luftfeuchtigkeit, Taupunkt, Temperatur und Druck. |
| Wir untersuchten auch die Beiträge dieser Variablen, wobei wir allgemeiner die Wärmekarte und insbesondere das Beitragsanteildiagramm für Stichprobe Nr. 270 verwendeten, die die schlechteste Wettersituation aufwies, und diese Ergebnisse mit dem Mittelpunkt des Score-Diagramms verglichen. |
| Wir haben das gefunden |
| Temperatur und Taupunkt waren wichtige Wetterindikatoren für künftige ähnliche Katastrophen, insbesondere angesichts der zunehmenden Unvorhersehbarkeit des Wetters, die mit dem Klimawandel und der globalen Erwärmung einhergeht. Das ist alles, was wir für heute haben. Danke fürs Zuhören. |
