Die Schriftenreihe informiert über die Fortschreibung des Projektes „Klimawandel und Wasserhaushalt in Sachsen“ (KlIWES-2.0) mit einem weiterentwickelten ARCEGMO- Modell- Konzept. Zunächst erfolgte eine Neuberechnung des IST- Wasserhaushaltes bis 2015. Ergänzend wurden mit acht ausgewählten WEREX-VI- Klima- Realisierungen künftige Wasserhaushalts- Entwicklungen (bis 2100) modelliert. Die Ergebnisse zeigen überwiegend ein weiter abnehmende Abfluss- Dargebots- Entwicklung in den Gewässereinzugsgebieten. Über das neue Anwendungs- Tool „KliWES-2.0“ sind die Ergebnisse im „Wasserhaushaltsportal Sachsen“ für einen breiten Nutzerkreis auch webbasiert verfügbar. Redaktionsschluss: 10.06.2022

Komplexe Netzwerke sind mächtige Werkzeuge, die die Untersuchung komplexer Systeme unterstützen. In vielen Bereichen werden komplexe Netzwerke eingesetzt, um die Dynamik interagierender Entitäten wie Neuronen, Menschen oder sogar Wettersysteme zu verstehen. Darüber hinaus erweitern sich die Anwendungsbereiche mit der stetigen Entwicklung neuer theoretischer Ansätze. In dieser Arbeit wollen wir sowohl den theoretischen Rahmen der Netzwerkwissenschaften weiterentwickeln als auch komplexe Netzwerke in der Klimatologie und der computergestützten Sozialwissenschaft anwenden. / Complex networks are powerful tools enabling the study of complex systems. In many fields, complex networks are used as a tool to gain an understanding of the dynamics of interacting entities such as neurons in a brain, humans on social media, or global weather systems. At the same time, new theoretical frameworks that extend the toolbox of Network Science promote the application of network tools in new research fields. In this thesis, we aim for both, advancing the theoretical framework of Network Science as well as applying complex networks in Climatology and Computational Social Science.

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Uncertainties are pervasive in the Earth System modelling. This is not just due to a lack of knowledge about physical processes but has its seeds in intrinsic, i.e. inevitable and irreducible, uncertainties concerning the process of modelling as well. Therefore, it is indispensable to quantify uncertainty in order to determine, which are robust results under this inherent uncertainty. The central goal of this thesis is to explore how uncertainties map on the properties of interest such as phase space topology and qualitative dynamics of the system. We will address several types of uncertainty and apply methods of dynamical systems theory on a trendsetting field of climate research, i.e. the Indian monsoon.<br><br> For the systematic analysis concerning the different facets of uncertainty, a box model of the Indian monsoon is investigated, which shows a saddle node bifurcation against those parameters that influence the heat budget of the system and that goes along with a regime shift from a wet to a dry summer monsoon. As some of these parameters are crucially influenced by anthropogenic perturbations, the question is whether the occurrence of this bifurcation is robust against uncertainties in parameters and in the number of considered processes and secondly, whether the bifurcation can be reached under climate change. Results indicate, for example, the robustness of the bifurcation point against all considered parameter uncertainties. The possibility of reaching the critical point under climate change seems rather improbable. <br><br> A novel method is applied for the analysis of the occurrence and the position of the bifurcation point in the monsoon model against parameter uncertainties. This method combines two standard approaches: a bifurcation analysis with multi-parameter ensemble simulations. As a model-independent and therefore universal procedure, this method allows investigating the uncertainty referring to a bifurcation in a high dimensional parameter space in many other models. <br><br> With the monsoon model the uncertainty about the external influence of El Niño / Southern Oscillation (ENSO) is determined. There is evidence that ENSO influences the variability of the Indian monsoon, but the underlying physical mechanism is discussed controversially. As a contribution to the debate three different hypotheses are tested of how ENSO and the Indian summer monsoon are linked. In this thesis the coupling through the trade winds is identified as key in linking these two key climate constituents. On the basis of this physical mechanism the observed monsoon rainfall data can be reproduced to a great extent. Moreover, this mechanism can be identified in two general circulation models (GCMs) for the present day situation and for future projections under climate change. <br><br> Furthermore, uncertainties in the process of coupling models are investigated, where the focus is on a comparison of forced dynamics as opposed to fully coupled dynamics. The former describes a particular type of coupling, where the dynamics from one sub-module is substituted by data. Intrinsic uncertainties and constraints are identified that prevent the consistency of a forced model with its fully coupled counterpart. Qualitative discrepancies between the two modelling approaches are highlighted, which lead to an overestimation of predictability and produce artificial predictability in the forced system. The results suggest that bistability and intermittent predictability, when found in a forced model set-up, should always be cross-validated with alternative coupling designs before being taken for granted. <br><br> All in this, this thesis contributes to the fundamental issue of dealing with uncertainties the climate modelling community is confronted with. Although some uncertainties allow for including them in the interpretation of the model results, intrinsic uncertainties could be identified, which are inevitable within a certain modelling paradigm and are provoked by the specific modelling approach. / Die vorliegende Arbeit untersucht, auf welche Weise Unsicherheiten, wie sie in der integrierten Klima(folgen)forschung allgegenwärtig sind, die Stabilität und die Struktur dynamischer Systeme beeinflussen. <br> Im Rahmen der Erdsystemmodellierung wird der Unsicherheitsanalyse zunehmend eine zentrale Bedeutung beigemessen. Einerseits können mit ihrer Hilfe disziplinäre Qualitäts-standards verbessert werden, andererseits ergibt sich die Chance, im Zuge von "Integrated Assessment" robuste entscheidungsrelevante Aussagen abzuleiten. <br><br> Zur systematischen Untersuchung verschiedener Arten von Unsicherheit wird ein konzeptionelles Modell des Indischen Monsuns eingesetzt, das einen übergang von einem feuchten in ein trockenes Regime aufgrund einer Sattel-Knoten-Bifurkation in Abhängigkeit derjenigen Parameter zeigt, die die Wärmebilanz des Systems beeinflussen. Da einige dieser Parameter anthropogenen Einflüssen und Veränderungen unterworfen sind, werden zwei zentrale Punkte untersucht: zum einen, ob der Bifurkationspunkt robust gegenüber Unsicherheiten in Parametern und in Bezug auf die Anzahl und die Art der im Modell implementierten Prozesse ist und zum anderen, ob durch anthropogenen Einfluss der Bifurkationspunkt erreicht werden kann. Es zeigt sich unter anderem, dass das Auftreten der Bifurkation überaus robust, die Lage des Bifurkationspunktes im Phasenraum ist hingegen sehr sensitiv gegenüber Parameterunsicherheiten ist. <br><br> Für diese Untersuchung wird eine neuartige Methode zur Untersuchung des Auftretens und der Lage einer Bifurkation gegenüber Unsicherheiten im hochdimensionalen Parameterraum entwickelt, die auf der Kombination einer Bifurkationsanalyse mit einer multi parametrischen Ensemble Simulation basiert. <br><br> Mit dem Monsunmodell wird des weiteren die Unsicherheit bezüglich des externen Einflusses von El Niño / Southern Oscillation (ENSO) untersucht. Es ist bekannt, dass durch ENSO die Variabilität des Indischen Monsun beeinflußt wird, wohingegen der zu Grunde liegende Mechanismus kontrovers diskutiert wird. In dieser Arbeit werden drei verschiedene Hypothesen zur Kopplung zwischen diesen beiden Phänomenen untersucht. Es kann gezeigt werden, dass die Passat Winde einen Schlüsselmechanismus für den Einfluß von ENSO auf den Indischen Monsun darstellen.<br> Mit Hilfe dieses Mechanismus können die beobachteten Niederschlagsdaten des Monsuns zu einem großen Anteil reproduziert werden. Zudem kann dieser Mechanismus kann auch in zwei globalen Zirkulationsmodellen (GCMs) für den heutigen Zustand und für ein Emissionsszenario unter Klimawandel identifiziert werden. <br><br> Im weiteren Teil der Arbeit werden intrinsische Unsicherheiten identifiziert, die den Unterschied zwischen der Kopplung von Teilmodulen und dem Vorschreiben von einzelnen dieser Module durch Daten betreffen. Untersucht werden dazu ein getriebenes GCM-Ensemble und ein konzeptionelles Ozean-Atmosphären-Modell, das eine strukturierte Analyse anhand von Methoden der Theorie dynamischer Systeme ermöglicht.<br> In den meisten Fällen kann die getriebene Version, in der ein Teil der Dynamik als externer Antrieb vorschrieben wird, das voll gekoppelte Pendant nachbilden. Es wird gezeigt, dass es jedoch auch Regionen im Phasen- und Parameterraum gibt, in dem sich die zwei Modellierungsansätze signifikant unterscheiden und unter anderem zu einer überschätzung der Vorhersagbarkeit und zu künstlichen Zuständen im getriebenen System führen. Die Ergebnisse legen den Schluss nahe, dass immer auch alternative Kopplungsmechanismen getestet werden müssen bevor das getriebene System als adäquate Beschreibung des gekoppelten Gesamtsystems betrachtet werden kann. <br><br> Anhand der verschiedenen Anwendungen der Unsicherheitsanalyse macht die Arbeit deutlich, dass zum einen Unsicherheiten intrinsisch durch bestimmte Arten der Modellierung entstehen und somit unvermeidbar innerhalb eines Modellierungsansatzes sind, dass es zum anderen aber auch geeignete Methoden gibt, Unsicherheiten in die Modellierung und in die Bewertung von Modellergebnissen einzubeziehen.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein besseres Verständnis der Kopplung der Troposphäre und der Stratosphäre in den mittleren und polaren Breiten der Nordhemisphäre (NH) auf Monatszeitskalen erzielt, die auf die Ausbreitung von quasi-stationären Wellen zurückzuführen ist. Der Schwerpunkt lag dabei auf den dynamisch aktiven Wintermonaten, welche die grösste Variabilität aufweisen. Die troposphärische Variabilität wird zum Grossteil durch bevorzugte Zirkulationsstrukturen, den Telekonnexionsmustern, bestimmt. Mittels einer rotierten EOF-Analyse der geopotenziellen Höhe in 500 hPa wurden die wichtigsten regionalen troposphärischen Telekonnexionsmuster der Nordhemisphäre berechnet. Diese lassen sich drei grossen geografischen Regionen zuordnen; dem nordatlantisch-europäischen Raum, Eurasien und dem pazifisch-nordamerikanischen Raum. <br><br> Da es sich um die stärksten troposphärischen Variabilitätsmuster handelt, wurden sie als grundlegende troposphärische Grössen herangezogen, um dynamische Zusammenhänge zwischen der troposphärischen und der stratosphärischen Zirkulation zu untersuchen. Dabei wurde anhand von instantanen und zeitverzögerten Korrelationsanalysen der troposphärischen Muster mit stratosphärischen Variablen erstmalig gezeigt, dass unterschiedliche regionale troposphärische Telekonnexionsmuster unterschiedliche Auswirkungen auf die stratosphärische Zirkulation haben. Es ergaben sich für die pazifisch-nordamerikanischen Muster signifikante instantane Korrelationen mit quasi-barotropen Musterstrukturen und für die nordatlantisch-europäischen Muster zonalsymmetrische Ringstrukturen ab 1978 mit signifikanten Korrelationswerten über tropischen und subtropischen Breiten und inversen Korrelationswerten über polaren Gebieten. <br><br> Bei einer Untersuchung des Einflusses der stratosphärischen Variabilität wurde gezeigt, dass sich die stärkste Kopplung von nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmustern mit der stratosphärischen Zirkulation bei einem in Richtung Europa verschobenen Polarwirbel ergibt, wodurch die signifikanten Korrelationen ab 1978 erklärt werden können. Eine zonal gemittelte und vor allem lokale Untersuchung der Wellenausbreitungsbedingungen während dieser stratosphärischen Situation zeigt, dass es zu schwächeren Windgeschwindigkeiten in der Stratosphäre im Bereich von Nordamerika und des westlichen Nordatlantiks kommt und sich dadurch die Wellenausbreitungsbedingungen in diesem geografischen Bereich für planetare Wellen verbessern. Durch die stärkere Wellenausbreitung kommt es zu einer stärkeren Wechselwirkung mit dem Polarjet, wobei dieser abgebremst wird. Diese Abbremsung führt zu einer Verstärkung der meridionalen Residualzirkulation. D. h., wenn es zu einer verstärkten Wellenanregung im Nordatlantik und über Europa kommt, ist die Reaktion der Residualzirkulation bei einem nach Europa verschobenem Polarwirbel besonders stark. <br><br> Die quasi-barotropen Korrelationsstrukturen, die sich bei den pazifisch-nordamerikanischen Mustern zeigen, weisen aufgrund von abnehmenden Störungsamplituden mit zunehmender Höhe, keiner Westwärtsneigung und einem negativen Brechungsindex im Pazifik auf verschwindende Wellen hin, die als Lösung der Wellengleichung bei negativem Brechungsindex auftreten. Dies wird durch den Polarjet, der im Bereich des Pazifiks stets sehr weit in Richtung Norden verlagert ist, verursacht. <br><br> Abschliessend wurde in dieser Arbeit untersucht, ob die gefundenen Zusammenhänge von nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmustern mit der stratosphärischen Zirkulation auch von einem Atmosphärenmodell wiedergegeben werden können. Dazu wurde ein transienter 40-Jahre-Klimalauf des ECHAM4.L39(DLR)/CHEM Modells mit möglichst realistischen Antrieben erstmalig auf die Kopplung der Troposphäre und der Stratosphäre analysiert. Dabei konnten sowohl die troposphärischen, als auch die stratosphärischen Variabilitätsmuster vom Modell simuliert werden. Allerdings zeigen sich in den stratosphärischen Mustern Phasenverschiebungen in den Wellenzahl-1-Strukturen und ihre Zeitreihen weisen keinen signifikanten Trend ab 1978 auf. Die Kopplung der nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmuster mit der stratosphärischen Zirkulation zeigt eine wesentlich schwächere Reaktion der meridionalen Residualzirkulation. Somit stellte sich heraus, dass insbesondere die stratosphärische Zirkulation im Modell starke Diskrepanzen zu den Beobachtungen zeigt, die wiederum Einfluss auf die Wellenausbreitungsbedingungen haben. Es wird damit deutlich, dass für eine richtige Wiedergabe der Wellenausbreitung und somit der Kopplung der Troposphäre und Stratosphäre die stratosphärische Zirkulation eine wichtige Rolle spielt. / Within the scope of this study a better understanding of the coupling of the troposphere and the stratosphere in the middle and polar latitudes (NH) on monthly timescales, caused by the propagation of quasi-stationary waves is improved. The approach was focused on the dynamical active winter months, including the largest variablity. <br><br> The tropospheric variability is strongly affected by preferred circulation patterns, the so called teleconnection patterns. The most important, regional, tropospheric teleconnection patterns in the Northern Hemisphere are determined by means of a rotated EOF-Analyses of the geopotential height at the 500 hPa level. They can be attributed to three geographical regions; North Atlantic/Europe, Eurasia and Pacific/North America. These strongest tropospheric variability patterns are taken as the basic tropospheric quantities to analyse the connections between the tropospheric and stratospheric circulation. By means of instantaneous and time-lagged correlation analyses, it has been shown for the first time that different regional, tropospheric teleconnection patterns have different effects on the stratospheric circulation. The Pacific/North American patterns reveal significant correlation values with quasi-barotropic structures and the North Atlantic/European patterns show significant correlations over tropical and subtropical latitudes and invers correlation values over the polar region. <br><br> The investigation of the stratospheric variability influence reveals that the strongest coupling of the North Atlantic/European teleconnection patterns with the stratospheric circulation appears during periods with a shift of the polar vortex towards Europe. The zonal averaged and particularly the local analyses of the wave propagation conditions show that weaker wind speed in the stratosphere over North America and the western part of the North Atlantic leads to improved wave propagation conditions in this geographical region. The stronger wave propagation produces a stronger interaction of the waves with the polar jet which results in enhanced wave breaking and an amplification of the residual circulation. In the case of a stronger wave forcing in the North Atlantic and over Europe these will be a stronger reaction of the residual circulation. The quasi-barotropic correlation structures, induced by the Pacific/North American patterns, are an indicator for evanescent waves because of the decreasing perturbations with increasing height, none westward declination and a negative refractive index in the Pacific. This is generated by the polar jet in the Pacific which is always shifted very far to the north. <br><br> Concluding, it was studied, whether Atmospheric General Circulation Models (AGCMs) can reproduce the detected connections of the North Atlantic/European teleconnection patterns with the stratospheric circulation. Therefore the transient model run of the interactively coupled chemistry-climate model ECHAM4.L39(DLR)/ CHEM is used for analysing the troposphere-stratosphere coupling, covering the period from 1960 to 1999. Both, the tropospheric and the stratospheric variability patterns have been simulated by the model. However the stratospheric patterns show a phase shift in the wave number 1 patterns and the time series of the wave number 1 structures do not offer a significant trend since 1978. The coupling of the North Atlantic/European teleconnection patterns with the stratospheric circulation shows a significantly weaker annular-like correlation structure. It turned out, that the stratospheric circulation particularly shows strong discrepancies to the observations which can influence the wave propagation conditions again. Therefore, the stratospheric circulation plays an important role for an accurate reproduction of the wave propagation and consequently for the coupling of the troposphere and the stratosphere.

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Die Schriftenreihe informiert über Gefährdungspotentiale für Starkregen und Hagel, die durch den atmosphärischen Prozess der Konvektion ausgelöst sind. Neben der Erfassung des gegenwärtigen Potentials über Sachsen erfolgte auch eine Abschätzung unter zukünftig möglichen Klimarahmenbedingungen. Die Gefährdungspotentiale infolge hochreichender Konvektion und ihrer Begleiterscheinungen wie z.B. Hagel sind im Erzgebirge höher als im Vorland. Generell ist von einer Zunahme der Gefährdung im 21. Jahrhundert auszugehen, wobei die zu erwartenden Änderungen keine wesentliche flächenhafte Differenzierung zeigen. Die Ergebnisse dienen als Eingangsinformationen zur Risikobewertung und richten sich an Fachpublikum und die interessierte Öffentlichkeit. Redaktionsschluss: 09.01.2022

Das Klimasystem der Erde besteht aus zahlreichen interagierenden Teilsystemen, die sich über verschiedene Zeitskalen hinweg verändern, was zu einer äußerst komplizierten räumlich-zeitlichen Klimavariabilität führt. Das Verständnis von Prozessen, die auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen ablaufen, ist ein entscheidender Aspekt bei der numerischen Wettervorhersage. Die Variabilität des Klimas, ein sich selbst konstituierendes System, scheint in Mustern auf großen Skalen organisiert zu sein. Die Verwendung von Klimanetzwerken hat sich als erfolgreicher Ansatz für die Erkennung der räumlichen Ausbreitung dieser großräumigen Muster in der Variabilität des Klimasystems erwiesen. In dieser Arbeit wird mit Hilfe von Klimanetzwerken gezeigt, dass die Klimavariabilität nicht nur auf größeren Skalen (Asiatischer Sommermonsun, El Niño/Southern Oscillation), sondern auch auf kleineren Skalen, z.B. auf Wetterzeitskalen, in Mustern organisiert ist. Dies findet Anwendung bei der Erkennung einzelner tropischer Wirbelstürme, bei der Charakterisierung binärer Wirbelsturm-Interaktionen, die zu einer vollständigen Verschmelzung führen, und bei der Untersuchung der intrasaisonalen und interannuellen Variabilität des Asiatischen Sommermonsuns. Schließlich wird die Anwendbarkeit von Klimanetzwerken zur Analyse von Vorhersagefehlern demonstriert, was für die Verbesserung von Vorhersagen von immenser Bedeutung ist. Da korrelierte Fehler durch vorhersagbare Beziehungen zwischen Fehlern verschiedener Regionen aufgrund von zugrunde liegenden systematischen oder zufälligen Prozessen auftreten können, wird gezeigt, dass Fehler-Netzwerke helfen können, die räumlich kohärenten Strukturen von Vorhersagefehlern zu untersuchen. Die Analyse der Fehler-Netzwerk-Topologie von Klimavariablen liefert ein erstes Verständnis der vorherrschenden Fehlerquelle und veranschaulicht das Potenzial von Klimanetzwerken als vielversprechendes Diagnoseinstrument zur Untersuchung von Fehlerkorrelationen. / The Earth’s climate system consists of numerous interacting subsystems varying over a multitude of time scales giving rise to highly complicated spatio-temporal climate variability. Understanding processes occurring at different scales, both spatial and temporal, has been a very crucial problem in numerical weather prediction. The variability of climate, a self-constituting system, appears to be organized in patterns on large scales. The climate networks approach has been very successful in detecting the spatial propagation of these large scale patterns of variability in the climate system. In this thesis, it is demonstrated using climate network approach that climate variability is organized in patterns not only at larger scales (Asian Summer Monsoon, El Niño-Southern Oscillation) but also at shorter scales, e.g., weather time scales. This finds application in detecting individual tropical cyclones, characterizing binary cyclone interaction leading to a complete merger, and studying the intraseasonal and interannual variability of the Asian Summer Monsoon. Finally, the applicability of the climate network framework to understand forecast error properties is demonstrated, which is crucial for improvement of forecasts. As correlated errors can arise due to the presence of a predictable relationship between errors of different regions because of some underlying systematic or random process, it is shown that error networks can help to analyze the spatially coherent structures of forecast errors. The analysis of the error network topology of a climate variable provides a preliminary understanding of the dominant source of error, which shows the potential of climate networks as a very promising diagnostic tool to study error correlations.

Since Galileo Galilei invented the first thermometer, researchers have tried to understand the complex dynamics of ocean and atmosphere by means of scientific methods. They observe nature and formulate theories about the climate system. Since some decades powerful computers are capable to simulate the past and future evolution of climate.<br><br> Time series analysis tries to link the observed data to the computer models: Using statistical methods, one estimates characteristic properties of the underlying climatological processes that in turn can enter the models. The quality of an estimation is evaluated by means of error bars and significance testing. On the one hand, such a test should be capable to detect interesting features, i.e. be sensitive. On the other hand, it should be robust and sort out false positive results, i.e. be specific. <br><br> This thesis mainly aims to contribute to methodological questions of time series analysis with a focus on sensitivity and specificity and to apply the investigated methods to recent climatological problems. <br><br> First, the inference of long-range correlations by means of Detrended Fluctuation Analysis (DFA) is studied. It is argued that power-law scaling of the fluctuation function and thus long-memory may not be assumed a priori but have to be established. This requires to investigate the local slopes of the fluctuation function. The variability characteristic for stochastic processes is accounted for by calculating empirical confidence regions. The comparison of a long-memory with a short-memory model shows that the inference of long-range correlations from a finite amount of data by means of DFA is not specific. When aiming to infer short memory by means of DFA, a local slope larger than $alpha=0.5$ for large scales does not necessarily imply long-memory. Also, a finite scaling of the autocorrelation function is shifted to larger scales in the fluctuation function. It turns out that long-range correlations cannot be concluded unambiguously from the DFA results for the Prague temperature data set. <br><br> In the second part of the thesis, an equivalence class of nonstationary Gaussian stochastic processes is defined in the wavelet domain. These processes are characterized by means of wavelet multipliers and exhibit well defined time dependent spectral properties; they allow one to generate realizations of any nonstationary Gaussian process. The dependency of the realizations on the wavelets used for the generation is studied, bias and variance of the wavelet sample spectrum are calculated. To overcome the difficulties of multiple testing, an areawise significance test is developed and compared to the conventional pointwise test in terms of sensitivity and specificity. Applications to Climatological and Hydrological questions are presented. The thesis at hand mainly aims to contribute to methodological questions of time series analysis and to apply the investigated methods to recent climatological problems. <br><br> In the last part, the coupling between El Nino/Southern Oscillation (ENSO) and the Indian Monsoon on inter-annual time scales is studied by means of Hilbert transformation and a curvature defined phase. This method allows one to investigate the relation of two oscillating systems with respect to their phases, independently of their amplitudes. The performance of the technique is evaluated using a toy model. From the data, distinct epochs are identified, especially two intervals of phase coherence, 1886-1908 and 1964-1980, confirming earlier findings from a new point of view. A significance test of high specificity corroborates these results. Also so far unknown periods of coupling invisible to linear methods are detected. These findings suggest that the decreasing correlation during the last decades might be partly inherent to the ENSO/Monsoon system. Finally, a possible interpretation of how volcanic radiative forcing could cause the coupling is outlined. / Seit der Erfindung des Thermometers durch Galileo Galilei versuchen Forscher mit naturwissenschaftlichen Methoden die komplexen Zusammenhänge in der Atmosphäre und den Ozeanen zu entschlüsseln. Sie beobachten die Natur und stellen Theorien über das Klimasystem auf. Seit wenigen Jahrzehnten werden sie dabei von immer leistungsfähigeren Computern unterstützt, die das Klima der Erdgeschichte und der nahen Zukunft simulieren. <br><br> Die Verbindung aus den Beobachtungen und den Modellen versucht die Zeitreihen­analyse herzustellen: Aus den Daten werden mit statistischen Methoden charak­teristische Eigenschaften der zugrundeliegenden klimatologischen Prozesse geschätzt, die dann in die Modelle einfliessen können. Die Bewertung solch einer Schätzung, die stets Messfehlern und Vereinfachungen des Modells unterworfen ist, erfolgt statistisch entweder mittels Konfidenzintervallen oder Signifikanztests. Solche Tests sollen auf der einen Seite charakteristische Eigenschaften in den Daten erkennen können, d.h. sie sollen sensitiv sein. Auf der anderen Seite sollen sie jedoch auch keine Eigenschaften vortäuschen, d.h. sie sollen spezifisch sein. Für die vertrauenswürdige Untermauerung einer Hypothese ist also ein spezifischer Test erforderlich. <br><br> Die vorliegende Arbeit untersucht verschiedene Methoden der Zeitreihenanalyse, erweitert sie gegebenenfalls und wendet sie auf typische klimatologische Frage­stellungen an. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Spezifizität der jeweiligen Methode gelegt; die Grenzen möglicher Folgerungen mittels Datenanalyse werden diskutiert.<br><br> Im ersten Teil der Arbeit wird studiert, wie und ob sich mithilfe der sogenannten trendbereinigenden Fluktuationsanalyse aus Temperaturzeitreihen ein sogenanntes langes Gedächtnis der zugrundeliegenden Prozesse herleiten lässt. Solch ein Gedächtnis bedeutet, dass der Prozess seine Vergangenheit nie vergisst, mit fundamentalen Auswirkungen auf die gesamte statistische Beurteilung des Klimasystems. Diese Arbeit konnte jedoch zeigen, dass die Analysemethode vollkommen unspezifisch ist und die Hypothese “Langes Gedächtnis” gar nicht abgelehnt werden kann. <br><br> Im zweiten Teil werden zunächst Mängel einer sehr populären Analysemethode, der sogenannten kontinuierlichen Waveletspetralanalyse diskutiert. Diese Methode schätzt die Variabilität eines Prozesses auf verschiedenen Schwingungsperioden zu bestimm­ten Zeiten. Ein wichtiger Nachteil der bisherigen Methodik sind auch hier unspezi­fische Signifikanztests. Ausgehend von der Diskussion wird eine Theorie der Wavelet­spektralanalyse entwickelt, die ein breites Feld an neuen Anwendungen öffnet. Darauf basierend werden spezifische Signifikanztests konstruiert.<br><br> Im letzten Teil der Arbeit wird der Einfluss des El Niño/Southern Oscillation Phäno­mens auf den Indischen Sommermonsun analysiert. Es wird untersucht, ob und wann die Oszillationen beider Phänomene synchron ablaufen. Dazu wird eine etablierte Methode für die speziellen Bedürfnisse der Analyse von typischerweise sehr unregel­mäßigen Klimadaten erweitert. Mittels eines spezifischen Signifikanztests konnten bisherige Ergebnisse mit erhöhter Genauigkeit bestätigt werden. Zusätzlich konnte diese Methode jedoch auch neue Kopplungsintervalle feststellen, die die Hypothese entkräften konnten, dass ein neuerliches Verschwinden der Kopplung ein beisspielloser Vorgang sei. Schliesslich wird eine Hypothese vorgestellt, wie vulkanische Aerosole die Kopplung beeinflussen könnten.

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