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Reichweite
ü
ber die Varianz der Datenreihe
˃
0
2
ansteigen, deuten auf eine
Drit
(
Trend
im Autokorrelogramm, Abb. 4.18). Die Varianz der Messreihe ist dann nicht konstant,
sondern abhängig vom Abstand. Messreihen, die eine Drit aufweisen, werden als in-
stationär bezeichnet. Durch Entfernung der Drit ergibt sich der stationäre oder
resi-
duale Anteil
der Messreihe, der wieder mit einem Semivariogramm modelliert werden
kann.
4.3.3 Kreuzkorrelation und Kreuzassoziation
Wenn Datenreihen unterschiedlicher Herkunt miteinander verglichen werden, spricht
man von einer
Kreuzkorrelation
. Diese Datenreihen können Merkmale wiedergeben,
die auf den ersten Blick keine Gemeinsamkeiten haben. Selbst die Dimensionen der
Merkmale (
°
, m, kN etc.) können verschieden sein. Beispiele wären die Injektion von
Abwasser in eine Verwerfungszone, die mit der im gleichen Zeitraum beobachteten
Erdbebenhäui gkeit verglichen wird, oder die Grundwasserqualität unweit einer ober-
l ächennahen Kontamination, die mit dem Aut reten von Regenschauern assoziiert
wird. Dabei ist die Aufnahmeachse als räumliche oder zeitliche Messgerade bei beiden
Datenreihen die gleiche.
Mit der Kreuzkorrelation wird die Ähnlichkeit beider Datenreihen quantii ziert, in-
dem sie gegeneinander verschoben und verglichen werden. In Analogie zur Kovarianz
und Autokovarianz ergibt sich die
Kreuzkovarianz
f
ü
r zwei Messserien
(y
i
, z
i
)
zu
Abb. 4.20
Erdbebenhäufigkeit, Erdgasspeicherung, Kreuzkorrelogramm.
