Statistical MEchanics of WeatheR and Climate: Instabilities, Predictability, and Response - MERCI

• Applicants: Privatdozent Dr. Richard Blender; Professor Dr. Christian Franzke; Professor Dr. Valerio Lucarini
• Subject Area: Statistical Physics, Nonlinear Dynamics, Complex Systems, Soft and Fluid Matter, Biological Physics ; Atmospheric Science
• Term: from 2015 to 2020
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 271746055

• Final Report Year: 2021

Final Report Abstract

Unsere Arbeiten lassen sich in zwei Schwerpunkte einordnen: (i) die Diagnostik von Wetterund Klimavariablen und (ii) die Anwendung von Methoden aus der Nichtgleichgewichts-Thermodynamik zur Bestimmung von kritischen Reaktionen und Fluktuationen unseres Klimasystems, insbesondere dem anthropogenen Treibhauseffekt. Eine der faszinierendsten Facetten des Klimasystems ist, dass es Variabilität über alle zeitlichen und räumlichen Skalen hinweg aufweist. Ausgeprägte Beispiele sind Temperatur und Niederschlag. Über bestimmte räumliche und zeitliche Bereiche kann es durch Skalieren von Beziehungen in Form von Potenzgesetzen in Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen und Autokorrelationsfunktionen beschrieben werden. Dies ermöglicht einen strengen Test von Klimamodellen und die Beurteilung von anthropogenen Klimaänderungen. Aufgrund der globalen Erwärmung werden Todesopfer von Wetter- und Klimaereignissen voraussichtlich häufiger. Ursachen sind tropischer Wirbelstürme, bestimmte Meeresoberflächen-Temperaturen und atmosphärische Telekonnektionsmuster mit dem Potenzial der Vorhersagbarkeit. In dieser Studie haben wir gezeigt, dass die Nord-Atlantische Oszillation, eine der bekanntesten Telekonnektionen, durch nichtlineare autoregressive Modelle wie das GARCH-Modell beschrieben werden kann. Es liefert die pdf, Autokorrelation und Zeitskalen. Die Ursachen von Hitzewellen in Europa können durch ein nichtlineares stationäres Wellenmodell (NSWM) erfolgreich reproduziert werden. Es findet vor allem die Hauptmerkmale der beobachteten anomalen stationären Wellen in der oberen Troposphäre. Im Hinblick auf Niederschlagsextreme zeigen unsere Ergebnisse zeigen jedoch, dass mehrere Datensätze tägliche Niederschlagsextreme und den genauen Zeitpunkt unterschätzen. Unser Klimasystem kennt zwei stabile Regime, das warme Klima, in dem wir leben, und ein Schneeballklima, das durch globale Vereisung gekennzeichnet ist. Wir bieten zuerst einen Überblick über Methoden und Ideen, die für die Untersuchung der Klimareaktion auf Kräfte relevant sind. Resonanzen eines Klima-Modells können zum Zerfall des chaotischen Attraktors und großen Änderungen in der Dynamik eines dynamischen Systems führen was anhand der Korrelationszerfalls einiger Observablen bei Annäherung an eine Grenzkrise auftritt. Das lässt sich physikalisch am Eis-Albedo-Feedback erkennen. Wir beschreiben das Design von Frühwarnsignalen. Entgegen verbreiterter Annahmen sind instabilen Resonanzen und oder der Zerfall von Korrelationen keine Frühwarnindikatoren für Grenzkrisen chaotischer Attraktoren, was wir anhand von Attraktor-Änderungen im Lorenz-Modell zeigen konnten. Wir fanden, dass die Reaktion eines einfachen Modells der Atmosphäre auf orografische Antriebe einer Verletzung des Fluktuations-Dissipations-Theorems entspricht, was unsere Idee bestätigt, Methoden der statistischen Nichtgleichgewichtsmechanik und hochdimensionale chaotische dynamische Systeme zu verwenden, um das Problem des Verständnisses der Klimadynamik anzugehen.

Publications

• 2016: Parameterization of stochastic multiscale triads. Nonlin. Processes Geophys., 23, 435–445
  Jeroen Wouters, Stamen Iankov Dolaptchiev, Valerio Lucarini, and Ulrich Achatz
  
• 2017: Edge states in the climate system: exploring global instabilities and critical transitions. Nonlinearity 30, R32
  Valerio Lucarini and Tamás Bódai
  
• 2017: Fluctuations, response, and resonances in a simple atmospheric model. Physica D: Nonlinear Phenomena, 349, 15 June, 62-76
  Andrey Gritsun, Valerio Lucarini
  
• 2018: Crisis of the chaotic attractor of a climate model: a transfer operator approach. Nonlinearity 31, 2221
  Alexis Tantet, Valerio Lucarini, Frank Lunkeit and Henk A Dijkstra
  
• 2018: Resonances in a Chaotic Attractor Crisis of the Lorenz Flow. J. Stat. Phys. 170, 584–616
  Tantet, A., Lucarini, V. & Dijkstra, H.A.
  
• 2020: Evaluation of daily precipitation extremes in reanalysis and gridded observation-based datasets over Germany. Geophys. Res. Lett., 47, e2020GL089624
  Hu, G. and C. Franzke
  
• 2020: Nonlinear time series models for the North Atlantic Oscillation. Adv. Stat. Clim. Meteorol. Oceanogr., 6, 141–157
  Önskog, T., C. Franzke and A. Hannachi
  
• 2020: Risk of Extreme High Fatalities due to Weather and Climate Hazards and Its Connection to Large-Scale Climate Variability, Clim. Change, 162, 507–525
  Franzke, C. and H. Torello i Sentelles
  
• 2020: The Structure of Climate Variability Across Scales. Rev. Geophys., 58, e2019RG000657
  Franzke, C., S. Barbosa, R. Blender, H.-B. Fredriksen, T. Laepple, F. Lambert, T. Nilsen, K. Rypdal, M. Rypdal, M. Scotto, S. Vannitsem, N. Watkins, L. Yang, and N. Yuan
  
• 2021: The role of transient eddies and diabatic heating in the maintenance of European heat waves: a nonlinear quasi-stationary wave perspective. Clim. Dyn.
  Ma, Q., Franzke, C.L.E.