In der räumlichen Klima-Analyse werden Messdaten an Stationen räumlich interpoliert (z.T. auch mit Hilfe von anderen Beobachtungs-Daten) und damit flächenhafte Gitterdatensätze der bodennahen Klimaparameter hergeleitet. Herkömmliche Methoden der räumlichen Klima-Analyse beruhen oft auf räumlicher Statistik.

Für die Interpolation von zeitlich hochaufgelösten (stündlichen) Temperaturdaten sind die traditionellen Methoden der räumlichen Statistik ungeeignet, da sie die zeitliche Organisation der Daten nicht berücksichtigen. Methoden der raum-zeitlichen Statistik sind hier vielversprechender.

Im Projekt SpaziuraT werden deshalb Methoden der raum-zeitlichen Statistik untersucht und entwickelt, um die Grundlage für einen zeitlich hochaufgelösten Temperatur-Datensatz für die Schweiz zu schaffen. Dazu wird ein raum-zeitliches Modell spezifisch für diese Anwendung konfiguriert und mit herkömmlichen Methoden der räumlichen Statistik verglichen.

Das Projekt SpaziuraT wird unter dem Titel “Advancing operational climate analysis with spatio-temporal statistics: Sub-daily analysis of air temperature in complex terrain (SpaziuraT)” vom Schweizerischen Nationalfonds (SNF) finanziert.