Untersuchung historischer und heutiger Klimadynamik und deren Stabilität mittels raum-zeitlicher Analyse mit komplexen Netzwerken
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Eine Weiterentwicklung des Event Synchronization-Konzeptes und entsprechender statistischer Schätzverfahren führte zur Entwicklung neuer und robusterer Rekonstruktionsverfahren für Klimanetzwerke von Extremereignissen. Diese Rekonstruktionsverfahren umfassen sowohl gerichtete als auch gewichtete Netzwerke räumlich verteilter Extremereignisse und beinhalten einen statistischen Signifikanztest für die rekonstruierten Netzwerklinks. Für diese speziellen Netzwerke wurden die neuen Netzwerkmaße Direktionalität, Netzwerk-Divergenz und Impakt entwickelt. Das Direktionalitätsmaß verweist auf dominante Ausrichtungen von Netzwerklinks im eingebetteten Raum und schätzen somit Isochronen von Frontsystemen ab, d. h. Linien entlang denen Ereignisse simultan auftreten. Diese Methode wurde an verschiedenen atmosphärischen Zirkulationsmustern über Deutschland als auch Südamerika demonstriert. Dieses Maß ermöglicht weitere neue Netzwerkmaße, welche nicht nur einfache topologische Informationen liefern sondern diese auch in den räumlichen Kontext stellen. Die Netzwerk-Divergenz, welche Quellen und Senken im Netzwerk findet, zusammen mit dem Impakt-Maß kann benutzt werden um das Auftreten von Extremereignissen mit Hilfe von gerichteten Netzwerken vorherzusagen. Diese Möglichkeit wurde für eine Region in den östlichen Zentralanden demonstriert, einer Region in der extreme Niederschlagsereignisse häufig zu Bergstürzen und Hochwassern führen. Daneben wurde ein Coarse-graining-Verfahren für Klimanetzwerke entwickelt, das das ursprüngliche Klimanetzwerk auf das zugrundeliegende Teleconnections-Netzwerk reduziert. Dieses Verfahren konnte Teleconnections zwischen Meeresoberflächentemperatur und Niederschlag als auch einen neuen Niederschlagsdipol über Asien finden. In einer weiteren, theoretischeren Arbeit wurden Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen der klassischen EOF-Analyse und dem Klimanetzwerk-Verfahren aufgezeigt. Diese neuen Erkenntnisse verbessern Verständnis und Akzeptanz des neuen Klimanetzwerk-Verfahrens. Als ein alternativer Zugang zur Untersuchung räumlich verteilter Kippelemente wurde das Recurrence Plot-Verfahren getestet. In dieser Pilotstudie konnte gezeigt werden, wie diese Methode mit hochdimensionalen Daten arbeitet und daß sie verschiedene Typen raumzeitlicher Dynamik charakterisieren kann.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Prediction of extreme floods in the eastern Central Andes based on a complex networks approach, Nature Communications, 5, 5199 (2014)
N. Boers, B. Bookhagen, H. M. J. Barbosa, N. Marwan, J. Kurths, J. A. Marengo
(Siehe online unter https://doi.org/10.1038/ncomms6199) - The South American rainfall dipole: A complex network analysis of extreme events, Geophysical Research Letters, 41(20), 7397–7405 (2014)
N. Boers, A. Rheinwalt, B. Bookhagen, H. M. J. Barbosa, N. Marwan, J. Marengo, J. Kurths
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/2014GL061829) - Analysing spatially extended high-dimensional dynamics by recurrence plots, Physics Letters A, 379, 894–900 (2015)
N. Marwan, S. Foerster, J. Kurths
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.physleta.2015.01.013) - Complex network based techniques to identify extreme events and (sudden) transitions in spatio-temporal systems, Chaos, 25, 097609 (2015)
N. Marwan, J. Kurths
(Siehe online unter https://doi.org/10.1063/1.4916924) - How complex climate networks complement eigen techniques for the statistical analysis of climatological data, Climate Dynamics, online first, (2015)
J. F. Donges, I. Petrova, A. Loew, N. Marwan, J. Kurths
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00382-015-2479-3) - Non-Linear Time Series Analysis of Precipitation Events Using Regional Climate Networks for the Region of Germany, Climate Dynamics, online first, (2015)
A. Rheinwalt, N. Boers, N. Marwan, J. Kurths, P. Hoffmann, F.-W. Gerstengarbe, P. Werner
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00382-015-2632-z)
