Nichtlineare Empirical Mode-Analyse komplexer Systeme: Entwicklung eines allgemeinen Ansatzes und Anwendung in der Klimaforschung

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Norbert Marwan
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405856037

Eine große Anzahl von Rückkopplungen, u. a. nichtlineare Wechselwirkungen zwischen vielen Einzelkomponenten eines Systems auf verschiedenen Skalen, ist verantwortlich für die hochkomplexe und diverse Dynamik des Erdklimas. Durch Kombination und Anwendung verschiedener neuer Verfahren aus statistischer Mechanik und der Theorie dynamischer Systeme, wie komplexe Netzwerke und empirische Modellierung, werden unsere Möglichkeiten, das Verhalten solcher natürlichen Systeme zu analysiere, modellieren und vorherzusagen, deutlich verbessert. Diese Verfahren werden auf wichtige Fragestellungen aus den Klimawissenschaften angewendet und überbrücken so eine Lücke zwischen Physik und Geowissenschaften die sich somit gegenseitig bereichern. Die Basis unserer Forschung ist eine neuartige Methode der principal empirical mode Suche, welche die Evolution des beobachteten Systems geeignet beschreibt. Ein principal manifold Zugang wird für die Konstruktion komplexer Klimanetzwerke sowie für die Untersuchung von Teleconnections im Klimasystem herangezogen. Desweiteren liefert es eine Phasenraumrekonstruktion für die nachfolgende multidimensionale Wiederkehranalyse. Wiederkehr- und komplexe Netzwerkanalyse werden ebenfalls weiterentwickelt, vor allem um multivariate Wechselwirkungen auf verschiedenen Zeitskalen aufzuspüren. Dazu sollen Ideen wie multi-layer Netzwerke, Netzwerke von Netzwerken, Wiederkehrwahrscheinlichkeiten und Wavelettransformationen genutzt werden. Entsprechend diesem neuartigen Zugang, werden optimale Prädiktoren (Variablen) für die stochastische Modellierung mittels komplexer Netzwerke und empirical mode Analyse bestimmt. Dieses zu entwickelnde Framework wird an prototypischen Systemen getestet und schließlich (1) zur Untersuchung raumzeitlicher Muster und kritischer Übergänge im Paläoklima der letzten 10000 bis 20000 Jahre (Fokus auf Dynamik asiatischer Monsun, Paläoklimadaten mit Lücken) sowie (2) zur saisonalen und interannuellen Vorhersage von Klimaphänomenen mittlerer geographischer Breite, vor allem hinsichtlich dem verstärkten Auftreten von extremen Wetterereignissen (Hitzewellen, Starkregen) verwendet. Der Erfolg dieses Projektes basiert auf der Zusammenarbeit der russischen und deutschen Forschergruppen durch ihre verschiedenen Expertisen in den numerischen Verfahren und wissenschaftlichen Disziplinen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Russische Föderation
• Partnerorganisation: Russian Science Foundation
• Mitverantwortlich: Professor Dr. Jürgen Kurths
• Kooperationspartner: Dr. Dmitry Mukhin