Korrelationskarten

Korrelationskarten sind visuelle Darstellungen, die die Stärke und Richtung von linearen Beziehungen zwischen Variablen oder Feldern über eine räumliche Fläche hinweg abbilden. Sie dienen dazu, Muster und räumliche Strukturen in Geodaten oder zeitlichen Feldern zu erkennen. Typische Maßzahlen sind der Pearson- oder der Spearman-Korrelationskoeffizient; je nach Anwendungsfall können auch andere Koeffizienten eingesetzt werden.

Bei räumlichen Korrelationskarten wird für jeden Ort oder jede Rasterzelle die Korrelation zwischen der Zeitreihe der gemessenen Größe an diesem Ort und einer Zielzeitreihe berechnet. Das Ergebnis ist eine Karte von Koeffizienten zwischen -1 und +1, oft mit Hinweisen auf Signifikanz. Die Werte werden farblich codiert, wobei starke positive oder negative Korrelationen hervorgehoben werden. Es gibt auch Varianten, bei denen Korrelationen zwischen mehreren Variablen oder Feldern dargestellt werden.

Interpretation und Grenzen: Positive Werte nahe +1 bedeuten eine starke positive Beziehung, Werte nahe -1 eine starke negative Beziehung, während Werte nahe 0 auf geringe oder keine lineare Beziehung hindeuten. Signifikanztests und Anpassungen für Mehrfachtests sind wichtig, da räumliche Autokorrelation und große Datensätze zu Fehlinterpretationen führen können. Korrelationen zeigen Assoziationen, erklären jedoch keine Kausalität.

Anwendungen finden sich in Meteorologie, Klimawissenschaft, Umwelt- und Gesundheitsforschung sowie Neurowissenschaften und Wirtschaft. Beispiele umfassen die kartografische Zuordnung von Klima- oder Umweltfaktoren zu Indexgrößen, oder die Visualisierung räumlicher Konnektivität in bildgebenden Daten.