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In der aktuellen Forschung werden Giulio Camillo und Samuel Quiccheberg auffallend oft gemeinsam erwähnt oder aufeinander bezogen. Ausführliche Arbeiten bzw. Untersuchungen zu möglichen Verbindungen der Autoren, die über die bloße Festsellung der Erwähnung Camillos durch Quiccheberg hinaus gehen, gibt es nicht. Sinn dieser Arbeit ist es, die Texte der Autoren näher zu untersuchen, den Grund der Erwähnung Camillos durch Quiccheberg zu klären und aus dieser Untersuchung mögliche Schnittstellen der Autoren aufzuzeigen und diese zu analysieren.
Während der Brief in Zeiten von persönlichen Krisen und Konflikten mancherlei Unannehmlichkeiten aus dem Kommunikationsweg räumt, stellt der Kontext Krieg für das Briefeschreiben in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung dar. Der Privatbrief (Epistula familiaris) ist in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts in Westeuropa – das heisst auch zur Zeit des 2. Weltkriegs – das wichtigste Medium informeller Distanzkommunikation, welche im Allgemeinen durch Inoffizialität und Spontaneität, durch Individualität und Vertraulichkeit gekennzeichnet ist. In der Regel ist der Privatbrief im juristischen Sinne nicht verfügbar. Ein Kennzeichen ist somit auch seine Nichtreproduzierbarkeit. Neben der thematischen Offenheit macht sich meist eine stärkere stilistische Freiheit bemerkbar. Zeichen von Flüchtigkeit oder Sorgfalt sind ausser den Formalia des Datums, der Anrede, des Textkörpers und der Unterschrift, über das geschriebene Wort hinaus nonverbale Informationen wie die Lesbarkeit der Schrift, die Wahl des Papiers, Schreibwerkzeug sowie die Länge eines Briefes (vgl. Ermert 1979, Nickisch 1991, Beyer/ Täubrich 1996, Zott 2003). Der Privatbrief wird zwar im graphischen Medium der Schrift realisiert, steht aber stilistisch der konzeptionellen "Mündlichkeit" näher. (Koch/ Oesterreicher 1994, 587) Der private Briefwechsel wird spontan aufgenommen und kann in der Regel ohne Zwang abgebrochen werden (vgl. Zott 2003). ...
Man kann die Menschheit in zwei Gruppen teilen: in solche, die sich an fremden Orten verbal anschmiegen und die lokale Sprache in sich aufnehmen als wäre es schon immer die eigene gewesen und solche, die ihre Sprache an einem fremden Ort beibehalten und sich kaum merklich oder gar nicht von ihrer neuen Umgebung sprachlich beeinflussen lassen. Daher fällt einem meist auf, ob jemand beispielsweise in Solothurn seinen Berner, Basler oder Thurgauer Dialekt beibehalten hat, oder aber man beobachtet – vielleicht sodann mit einer gewissen Skepsis –, dass ein zugezogener Mensch das Solothurnische langsam annimmt und seinen eigenen Dialekt nach und nach zu verlernen scheint. ...
Der Autor beschäftigt sich u. a. mit den Fragen: Welchen Stellenwert haben unsere literarischen Bildungsgüter in der Mediengesellschaft? Stehen Goethe und Schiller, das Dioskurenpaar der deutschen Klassik, noch fest auf dem Weimarer Sockel, oder zerbröselt dieser zum Sanierungsfall, en passant besucht auf Klassenfahrten, von denen nur das ins heimische Bücherregal wandert, was leicht faßlich ist?
In dieser Studie wurden stationsbezogene Messdaten der bodennahen Lufttemperatur, des Niederschlages und des Windes in Deutschland und zum Teil auch in Mitteleuropa für den Zeitraum 1901 bzw. 1951 bis 2000 im Hinblick auf Änderungen ihres Extremverhaltens untersucht. Hierfür wurde ein bimethodischer Ansatz gewählt. Die als Methode I bezeichnete "zeitlich gleitende Extremwertanalyse" definiert für den betrachteten (gleitenden) Zeitraum feste Schwellen. An die Zeitreihen der Schwellenüber- bzw. Unterschreitungen wurden sowohl empirische, als auch theoretische Häufigkeitsverteilungen angepasst, aus denen extremwert-theoretische Größen wie Wartezeitverteilung, Wiederkehrzeit und Risiko abgeleitet wurden. Die Methode II der "strukturorientierten Zeitreihenzerlegung" sucht, basierend auf einer zugrundegelegten theoretischen Verteilung, nach zeitabhängigen Parametern der zugehörigen Wahrscheinlichkeitsdichte. Hierdurch lassen sich zeitabhängige Wahrscheinlichkeiten für das Über- bzw. Unterschreiten von Schwellen angeben. Die gleitende Analyse zeigt bei Niederschlagsmonatsdaten in ganz Deutschland für untere Schranken einen Trend zu seltenerem Auftreten von Extremereignissen. Bei oberen Schranken ist hingegen im Osten einen Trend zu seltenerem, im Westen einen Trend zu häufigerem Auftreten von Extremereignissen zu erkennen. Im Osten ergibt sich also insgesamt ein Trend zu weniger extremen Monatsniederschlagssummen, im Westen ein Trend zu höheren onatsniederschlagssummen. Bei den Niederschlagstagesdaten, bei denen nur die Untersuchung oberer Schranken sinnvoll ist, sind die Ergebnistrends denen der Niederschlagsmonatsdaten in ihrer regionalen Verteilung ähnlich. Allerdings sind die Trends hier schrankenabhängig. Insbesondere in Norddeutschland ergibt sich dabei für relativ niedrige Schranken ein Trend zu kleineren Überschreitungshäufigkeiten, für hohe Schranken hingegen ein Trend zu größeren Überschreitungshäufigkeiten. Damit ergibt sich insgesamt ein Trend zu extremeren Tagesniederschlägen. Bei den Temperaturdaten zeigen die Ergebnisse der gleitenden Analyse der Monatsdaten mit wenigen Ausnahmen ein selteneres Unterschreiten unterer Schranken (also: Kälteereignis). Dieses Verhalten ist bei den Temperaturtagesdaten sogar flächendeckend zu beobachten. Für obere Schranken (also: Hitzeereignis) ergibt sich im allgemeinen ein Trend zu häufigerem Auftreten von Extremereignissen. Allerdings ist dieser Trend nicht flächendeckend zu beobachten. Vielmehr gibt es in allen Regionen Deutschlands einzelne Stationen, bei denen ein Trend zu seltenerem Überschreiten oberer Schranken festzustellen ist. Bei der "strukturorientierten Zeitreihenzerlegung" wurden folgende Ergebnisse erzielt: Die Wahrscheinlichkeitsdichten der monatlichen und saisonalen Temperatur-Daten weisen überwiegend positive Trends im Mittelwert auf, die Streuung hat sich hier nur in Ausnahmefällen verändert. Dies führte zu teilweise deutlich gestiegenen Wahrscheinlichkeiten für besonders warme Monats- und saisonale Mittel im 20. Jh. (Ausnahme: Herbst im Datensatz 1951 bis 2000). Entsprechend sanken in diesem Zeitraum verbreitet die Wahrscheinlichkeiten für extrem kalte Monats- und saisonale Mittel. Ebenso stiegen dieWahrscheinlichkeiten für Häufigkeiten von besonders warmen Tagen (über dem 10%-Perzentil) ab 1951 in allen Jahreszeiten, besonders im Winter für die Tagesmaximum-Temperaturen. Dies korrespondiert mit einer beschleunigten Häufigkeits-Abnahme von besonders kalten Tagen in allen Jahreszeiten, besonders in Süddeutschland. Beim Niederschlag dominieren ausgeprägt jahreszeitliche Unterschiede: Im Winter findet sich sowohl ein Trend zu höheren Monats- und saisonalen Summen, als auch eine erhöhte Variabilität, was verbreitet zu einer deutlichen Zunahme von extrem hohen Niederschlagssummen in dieser Jahreszeit führt. Im Sommer hingegen wurde ein Trend zu einer verringerten Variabilität gefunden, wodurch auch extrem hohe monatliche und saisonale Niederschlagssummen in weiten Teilen Mitteleuropas in dieser Jahreszeit seltener geworden sind. Entsprechend haben Tage mit hohen (über dem 10%-Perzentil) und auch extrem hohen (über dem 5%- und 2%-Perzentil) Niederschlagssummen im Sommer verbreitet abgenommen, in den anderen Jahreszeiten (vor allem im Winter und in Westdeutschland) jedoch zugenommen. Beim Wind sind die Ergebnisse recht uneinheitlich, so dass hier eine allgemeine Charakterisierung schwer fällt. Tendenziell nehmen die Häufigkeiten extremer täglicher Windmaxima im Winter zu und im Sommer ab. Dies gilt jedoch nicht für küstennahe Stationen, wo auch im Winter oft negative Trends extremer Tagesmaxima beobachtet wurden - In Süddeutschland hingegen finden sich auch im Sommer positive Trends in den Häufigkeiten extrem starker Tagesmaxima. Jedoch sind die untersuchten Daten (Windmaxima über Beaufort 8 und mittlere monatliche Windgeschwindigkeiten) wahrscheinlich mit großen Messfehlern behaftet und zudem für die hier durchgeführten Analysen nur bedingt geeignet. Es hat sich somit gezeigt, dass das Extremverhalten von Klimaelementen, wie Temperatur und Niederschlag, im 20. Jhr. sehr starken Änderungen unterworfen war. Diese Änderungen im Extremen wiederum sind sehr stark von Änderungen des "mittleren" Zustandes dieser Klimaelemente abhängig, welcher durch statistische Charakteristika wie Mittelwert und Standardabweichung (bzw. allgemeiner Lage und Streuung) beschrieben werden kann.
Für eine möglichst vollständige analytische Beschreibung werden in der statistischen Klimatologie beobachtete Klimazeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses, das heißt als eine Folge von Zufallsvariablen verstanden. Die Zeitreihe soll im wesentlichen durch eine analytische Funktion der Zeit beschrieben werden können und die Beobachtung nur durch Zufallseinflüsse von dieser Funktion abweichen. Diese analytische Funktion setzt sich aus der Summe zeitlich strukturierter Komponenten zusammen, welche aus klimatologischem Blickwinkel interpretierbar erscheinen. Es werden Funktionen zugelassen, die den Jahresgang, Trends, episodische Komponenten und deren Änderung beschreiben. Die Extremereignisse sind als eine besondere weitere Komponente in die Zeitreihenanalyse aufgenommen und als von Änderungen in den Parametern der Verteilung unabhängige, extreme Werte definiert. Die Zufallseinflüsse sollen zunächst als Realisierungen unabhängiger normalverteilter Zufallsvariablen mit dem Erwartungswert Null und im Zeitablauf konstanter Varianz interpretiert werden können. In diesem Fall beschreibt die analytische Funktion der Zeit, die Summe detektierter strukturierter Komponenten, den zeitlichen Verlauf des Mittels. Ein zu einem bestimmten Zeitpunkt tatsächlich beobachteter Wert kann dann als eine mögliche Realisation einer Zufallsvariablen interpretiert werden, die der Gaußverteilung mit dem Mittelwert µ(t) zur Zeit t und konstanter Varianz genügt. Da die zugrundeliegenden Annahmen, unter Verwendung klimatologisch interpretierbarer Basisfunktionen, in der Analyse von Klimazeitreihen, die nicht die Temperatur betreffen, zumeist nicht erfüllt sind, wird in eine Verallgemeinerung des Konzepts der Zeitreihenzerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil eingeführt. Zeitlich strukturierte Änderungen werden nun in verschiedenen Verteilungsparametern frei wählbarer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen gesucht. Die gängige Beschränkung auf die Schätzung einer zeitlich veränderlichen Lokation wird aufgehoben. Skalenschätzer sowie Schätzer fär den Formparameter spielen ebenso relevante Rollen fär die Beschreibung beobachteter Klimavariabilität. Die Klimazeitreihen werden wieder als Realisation eines Zufallprozesses verstanden, jedoch genügen die Zufallsvariablen nun einer frei wählbaren Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion. Die zeitlich strukturierten Änderungen in den Verteilungsparametern werden auf Basis der gesamten Zeitreihe für jeden Zeitpunkt geschätzt. Die aus der Analyse resultierende analytische Beschreibung in Form einer zeitabhängigen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion ermöglicht weiterhin die Schätzung von Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeiten beliebig wählbarer Schwellenwerte für jeden Zeitpunkt des Beobachtungszeitraums. Diese Methode erlaubt insbesondere eine statistische Modellierung monatlicher Niederschlagsreihen durch die Zerlegung in einen deterministischen und einen statistischen Anteil. In dem speziellen Fall von 132 Reihen monatlicher Niederschlagssummen deutscher Stationen 1901-2000 gelingt eine vollständige analytische Beschreibung der Reihen durch ihre Interpretation als Realisation einer Gumbel-verteilten Zufallsvariablen mit variablem Lage- und Streuparameter. Auf Basis der gewonnenen analytischen Beschreibung der Reihen kann beispielsweise im Westen Deutschlands auf Verschiebungen der jährlichen Überschreitungsmaxima des 95%-Perzentils von den Sommer- in die Wintermonate geschlossen werden. Sie werden durch relativ starke Anstiege in der Überschreitungswahrscheinlichkeit (bis 10%) in den Wintermonaten und nur geringe Zunahmen oder aber Abnahmen in den Sommermonaten hervorgerufen. Dies geht mit einer Zunahme der Unterschreitungswahrscheinlichkeit in den Winter- und einer Abnahme in den Sommermonaten einher. Monte-Carlo-Simulationen zeigen, daß jahreszeitlich differenzierte Schätzungen von Änderungen im Erwartungswert, also gebräuchliche Trends, auf Basis der Kleinst-Quadrate-Methode systematischen Bias und hohe Varianz aufweisen. Eine Schätzung der Trends im Mittel auf Basis der statistischen Modellierung ist somit ebenso den Kleinst-Quadrate-Schätzern vorzuziehen. Hinsichtlich der Niederschlagsanalysen stellen jedoch aride Gebiete, mit sehr seltenen Niederschlägen zu bestimmten Jahreszeiten, die Grenze der Methode dar, denn zu diesen Zeitpunkten ist eine vertrauenswürdige Schätzung einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion nicht möglich. In solchen Fällen ist eine grundsätzlich andere Herangehensweise zur Modellierung der Reihen erforderlich.