Tulosten Analysointi

<< 8.2. Havaintolaitteisto | Sisällysluettelo | 9.1. Havaintovirheistä >>

8.3. Tulosten analysointi

Visuaalisiin havaintoihin vertailukelpoisen ZHR:n laskeminen radiohavainnoista on melko vaikeaa, sill� ylitihe�t meteorivanat sotkevat laskentamalleissa liiaksi. Samoin k�y geometriakorjauksen kanssa, mutta aktiivisten parvien edellisvuosien mittausk�yrien vertailu paljastaa vuosittaiset ero, joista voi tarvittaessa hakea tarkempia lis�tietoja muista havaintomenetelmist�.

Radiomittauksilla voidaan tutkia monia erilaisia meteoreihin liittyvi� ilmi�it�, mutta jos keskityt��n mittaamaan meteorivuon tiheytt� ja viel� likimain silmin n�ht�vien meteoreiden kirkkausalueella, voi datasta hakea muutamia avainkohtia, joista voi muodostaa mielikuvan ko. tiedon laadukkuudesta.

1. Tunnissa havaittujen meteorivanojen lukum��r�: Lukum��r�n pit�isi olla mieluimmin useissa kymmeniss�, tai sadoissa tuntia kohden. Jos lukum��r�t heittelehtiv�t levottomasti nollan ja kymmenen v�lill�, on yleens� mittausj�rjestelm� liian ep�herkk� ja kykenee tarjolla olevalta laajalta pinta-alalta havaitsemaan vain kirkkaimpia meteoreja. T�ll�in tieto j�� kohinaiseksi ja se on kelvotonta aktiivisuudeltaan heikkojen meteoriparvien havaitsemisessa ja lis�ksi v��ristynytt�, jos l�ht�kohtana on verrata lukum��ri� esim. silmin havaittuihin meteorim��riin.

T�st� voisi ottaa karkean esimerkin: per�kk�isten tuntien radiolla mitatut lukum��r�t ovat olleet: 6, 4, 5, 2, 1, 9. �kkip��t��n t�st� voisi sitten p��tell�, ett� meteoreiden tunnittainen lukum��r� on vaihdellut 1:9! Niin kai se onkin, mutta vain kirkkaiden meteoreiden osalta. Ei tuollaista vaihtelua juuri normaaliolosuhteissa tehdyist� visuaalisesti tehdyst� meteorihavainnoista tapaa. Tuollaiset kymmenkertaiset jatkuvat vaihtelut kieliv�t siit�, ett� heitell��n arpaa pienten numeroiden statistiikalla ja ei pystyt� havaitsemaan kuin kirkkaita meteoreja, joita tulee harvakseen. Kuitenkin samaan aikaan herkempi havaintoj�rjestelm� kirjaa tilastollisesti merkityksett�m�n pieni� prosentuaalisia tuntivaihteluja meteorivanojen lukum��riss�. Meteoreiden lukum��r� kasvaa kymmenkertaiseksi jokaista 2,5:tt� magnitudi-yksikk�� kohti, joka on hyv� asia hoksata.

Kun herk�ll� j�rjestelm�ll� saadaan satoja meteoreja tunnissa, voi kuitenkin t�llainen v�h�kohinaista dataa tuottava systeemi tukkeutua eritt�in voimakkaiden meteorisateiden aikana, varsinkin jos mukana on paljon kirkkaita meteoreja. N�iss� tapauksissa se ei ole optimaalinen ratkaisu.

2. Ep�loogiset tasovaihtelut, monotoniset numerosarjat ja ei-luonnonilmi�iden synnytt�m�t h�iri�piikit tuloksissa: N�it� ei saisi ilmet�, ainakaan kovin usein. Silti sporadisten meteoreiden aikaan liki toimimaton j�rjestelm� saattaa kyet� joten kuten ilmaisemaan voimakkaimmat meteoriparvet, mutta yleens� silloinkin tuloksissa on turhaa tilastollista kohinaa.

3. Sporadisten meteorien lukum��rien vuorokausivaihtelu: T�m�n pit�� n�ky� tuloksissa l�hes sinimuotoisena vuorokautisena lukum��rien vaihteluna, joka suurten meteoriparvien ulkopuolella toistuu likimain samanlaisena ja samanvaiheisena joka p�iv�. Minimi pit�� olla illalla ja maksimi aamulla paikallista aikaa.

4. Sporadisten meteorien lukum��rien vuodenaikavaihtelu: T�m�n pit�� my�s n�ky� tuloksissa, mutta se on v�hemm�n sinimuotoinen kes�n intensiivisten meteoriparvien ansiosta. Minimi t�ytyy osua maaliskuun tienoille ja laakea maksimi jonnekin syksylle, mutta sit� ei helposti erota, jos sateiden osuutta ei matemaattisesti poisteta.

5. Havaittujen meteoriparvien lukum��r�: Hyvin toimivan j�rjestelm�n vuosittaisesta datasta saa ilman suurempaa vaivaa n�kyville muutamia kymmeni� meteoriparvia. Jos datassa n�kyvien meteoriparvien m��r� j�� puoleen tusinaan, parantamisen varaa on paljon. My�s pitk�kestoisten sateiden profiilin mahdollisen ep�symmetrisyyden pystyy erottamaan.

5. Ajallinen kattavuus: minimiajanjakso, jolta tietoja pit�� olla 24 tunnilta vuorokaudessa, on 4 vuorokautta ennen ja j�lkeen meteorisateen, jotta sporadisten meteorien osuus tuloksissa voidaan m��ritt��. Mik�li etsit��n meteori-outbursteja, mittaustoiminnan pit�� olla jatkuvaa. Mik�li havaintoja tekee satunnaisesti esim. kuuntelemalla tunnin-pari, silloin-t�ll�in (ja viel� jollakin ep�herk�ll� laitteella), ihmisaivojen taipumus l�yt�� alin�ytteistetyist� satunnaisista tapahtumista �ep�normaaleja poikkeavuuksia�, synnytt�� toistuvasti harhak�sityksi� siit�, ett� �jotain outoa on taas tapahtumassa taivaalla, kun kuulin �skenkin kolme meteoriheijastusta minuutissa�.

6. J�rkev� ja luotettava tapa tallentaa ja siirt�� tietoja: Mittausj�rjestelm�n pit�isi pysty� tuottamaan itsen�isesti mahdollisimman pitk�lle tiivistetty� ja suodatettua tietoa meteoriaktiivisuudesta ilman jatkuvaa k�sintehdyn ty�n tarvetta. Sen vuoksi ei esim. paperipiirturia voi en�� kenellek��n suositella. Mit� pidempi havaintoprojekti, sit� enemm�n kannattaa aikaa k�ytt�� haittaavien ilmi�iden tunnistamiseen, niiden automaattiseen eliminointiin ja operaattorille ajamittaan turruttavien toistuvien rutiineiden helpottamiseen. Tietoja ei saisi j�tt�� jonnekin PC:n kovalevylle makaamaan ja odottamaan kovalevyn rikkoutumista, vaan niille pit�isi l�yt�� jostakin ulkopuolinen arkistointipaikka, jossa ne ovat alan tutkijoiden k�ytett�viss�.