Frühwarnsysteme für drohende Kipppunkte

• Antragsteller: Professor Dr. Florian Diekert; Professor Dr. Daniel Heyen
• Fachliche Zuordnung: Wirtschaftspolitik, Angewandte Volkswirtschaftslehre
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 576261184

Viele komplexe Systeme – von Ökosystemen bis hin zu Klimasystemen – weisen sogenannte Kipppunkte auf: kritische Schwellenwerte, deren Überschreitung abrupte und oft irreversible Regimewechsel auslösen kann. Beispiele reichen von kollabierenden Fischbeständen über das Abschmelzen von Eisschilden bis hin zu abrupten Klimaübergängen. Ein fundamentales Problem beim Management solcher Systeme ist, dass die exakte Lage dieser Kipppunkte meist unbekannt ist. Aktuelle Forschung zeigt jedoch, dass Systeme vor dem Erreichen von Kipppunkten oft charakteristische „Frühwarnsignale“ aussenden, zum Beispiel eine statistisch messbare, verlangsamte Erholung nach Störungen. Diese Signale wurden bereits empirisch in verschiedenen natürlichen und anthropogenen Systemen nachgewiesen, von experimentell kontrollierten Populationen bis hin zu paläoklimatischen Daten. Trotz dieser wissenschaftlichen Erkenntnisse besteht eine fundamentale Forschungslücke: Die Literatur zu Frühwarnsignalen konzentriert sich nahezu ausschließlich auf deren Erkennung, nicht jedoch auf deren systematische Integration in Entscheidungsprozesse. Hier setzt unser Forschungsvorhaben an. Es verbindet erstmals die naturwissenschaftliche Literatur zu Frühwarnsignalen mit der ökonomischen Entscheidungstheorie. Unser Forschungsziel ist die Entwicklung theoretischer Rahmenwerke und experimenteller Evidenz für die optimale Gestaltung von Frühwarnsystemen. Wir analysieren systematisch, wie zentrale Designdimensionen – die Granularität (Anzahl und Struktur der Signale) und die Reichweite (Detektionsdistanz) – optimale Entscheidungen unter Unsicherheit beeinflussen. Mittels mathematischer Modelle charakterisieren wir theoretisch, wie diese Dimensionen das Kipprisiko und den ökonomischen Wert von Frühwarnsystemen determinieren. Parallel führen wir verhaltensökonomische Experimente durch, um empirisch zu ermitteln, wie Entscheidungsträger auf verschiedene Frühwarnsystem-Designs reagieren und welche Konfigurationen sich als optimal erweisen. Dabei untersuchen wir systematisch verschiedene Entscheidungsumgebungen: von Einzelakteur-Szenarien bis zu strategischen Mehrakteursituationen, von statischen bis zu dynamischen Entscheidungsprozessen. Die Integration theoretischer Analyse und experimenteller Methodik ermöglicht sowohl fundamentale Erkenntnisse über optimale Systemgestaltung als auch das Verständnis realen Entscheidungsverhaltens. Die Forschungsergebnisse sollen langfristig zur Verbesserung gesellschaftlicher Managementkapazitäten für Systeme mit Kipprisiko beitragen – insbesondere in der Umwelt- und Klimapolitik, wo die frühzeitige Detektion kritischer Übergänge adaptive und präventive Entscheidungen ermöglichen könnte.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen