Investigation of past and present climate dynamics and impact of climate tipping elements by means of a spatio-temporal analysis of climate data using complex networks
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Projekt wurde zusammen mit einer tschechischen Datenanalysegruppe der Tschechischen Akademie der Wissenschaften unter Leitung von Milan Paluš durchgeführt. Im Projekt wurden robuste Methoden zur Detektierung, Bewertung und Analyse kausaler Zusammenhänge, Kopplungsrichtungen und indirekter Kopplungen entwickelt. Diese basieren hauptsächlich auf informationstheoretischen Überlegungen in Kombination mit graphischen Modellen. Überdies wurde eine Methodik zur Korrektur von räumlich eingebetten, jedoch begrenzten Netzwerken entwickelt. Der tschechische Partner entwickelte eine Methode zur Reduzierung der umfangreichen Daten auf der Basis von Varimax, die in dem Projekt weitere Verwendung fand. Das Resultat sind Netzwerke die nur noch aus den relevanten Klimaregionen bestehen. Die entwickelten Methoden wurden schließlich angewendet, um Klimanetzwerke aus Beobachtungsdaten zu rekonstruieren und zu untersuchen. Neben weiteren Anwendungen wurden die Mechanismen hinter dem El Niño/ Southern Oscillation (ENSO) sowie der Walker-Zirkulation, als auch Kopplungen zwischen ENSO und dem tropischen Atlantik und raumzeitliche Muster in Deutschlands Niederschlägen untersucht.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Boundary effects in network measures of spatially embedded networks. EPL (Europhysics Letters). 2012;100(2):28002
Rheinwalt A, Marwan N, Kurths J, Werner P, Gerstengarbe F-W
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Escaping the Curse of Dimensionality in Estimating Multivariate Transfer Entropy. Physical Review Letters. 2012;108(25):258701
Runge J, Heitzig J, Petoukhov V, Kurths J
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Quantifying Causal Coupling Strength: A Lag-specific Measure For Multivariate Time Series Related To Transfer Entropy. Physical Review E. 2012; 86:061121
Runge J, Heitzig J, Marwan N, Kurths J
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Late Holocene Asian summer monsoon dynamics from small but complex networks of paleoclimate data. Climate Dynamics. 2013; 41(1):3–19
Rehfeld K, Marwan N, Breitenbach SFM, Kurths J
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Reliability of Inference of Directed Climate Networks Using Conditional Mutual Information. Entropy. 2013;15(6):2023–2045
Hlinka J, Hartman D, Vejmelka M, Runge J, Marwan N, Kurths J, Paluš M
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Quantifying the strength and delay of climatic interactions: The ambiguities of cross correlation and a novel measure based on graphical models. Journal of Climate. 2014;27(2):720–739
Runge J, Petoukhov, V, Kurths J
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Regional and inter-regional effects in evolving climate networks. Nonlinear Processes in Geophysics. 2014;21(2):451–462
Hlinka J, Hartman D, Jajcay N, Vejmelka M, Donner R, Marwan N, Kurths J, Paluš M
