Refine
Year of publication
Document Type
- Article (12)
- Working Paper (7)
- Part of a Book (4)
- Other (4)
- Report (2)
Keywords
- Klimawandel (2)
- (anthropogene) Klimabeeinflussung (1)
- Climate change (1)
- Extremereignis (1)
- Globaler Wandel (1)
- Greenhouse effect (1)
- Klimamodell (1)
- Klimaschutz (1)
- Observed climate signals (1)
- Principal component analysis (1)
- Attribution and detection of anthropogenic climate change using a backpropagation neural network (2002)
-
Simulation of global temperature variations and signal detection studies using neural networks
(1998)
- The concept of neural network models (NNM) is a statistical strategy which can be used if a superposition of any forcing mechanisms leads to any effects and if a sufficient related observational data base is available. In comparison to multiple regression analysis (MRA), the main advantages are that NNM is an appropriate tool also in the case of non-linear cause-effect relations and that interactions of the forcing mechanisms are allowed. In comparison to more sophisticated methods like general circulation models (GCM), the main advantage is that details of the physical background like feedbacks can be unknown. Neural networks learn from observations which reflect feedbacks implicitly. The disadvantage, of course, is that the physical background is neglected. In addition, the results prove to be sensitively dependent from the network architecture like the number of hidden neurons or the initialisation of learning parameters. We used a supervised backpropagation network (BPN) with three neuron layers, an unsupervised Kohonen network (KHN) and a combination of both called counterpropagation network (CPN). These concepts are tested in respect to their ability to simulate the observed global as well as hemispheric mean surface air temperature annual variations 1874 - 1993 if parameter time series of the following forcing mechanisms are incorporated : equivalent CO2 concentrations, tropospheric sulfate aerosol concentrations (both anthropogenic), volcanism, solar activity, and ENSO (all natural). It arises that in this way up to 83% of the observed temperature variance can be explained, significantly more than by MRA. The implication of the North Atlantic Oscillation does not improve these results. On a global average, the greenhouse gas (GHG) signal so far is assessed to be 0.9 - 1.3 K (warming), the sulfate signal 0.2 - 0.4 K (cooling), results which are in close similarity to the GCM findings published in the recent IPCC Report. The related signals of the natural forcing mechanisms considered cover amplitudes of 0.1 - 0.3 K. Our best NNM estimate of the GHG doubling signal amounts to 2.1K, equilibrium, or 1.7 K, transient, respectively.
-
Statistical separation of observed global and European climate data into natural and anthropogenic signals
(2003)
- Observed global and European spatiotemporal related fields of surface air temperature, mean-sea-level pressure and precipitation are analyzed statistically with respect to their response to external forcing factors such as anthropogenic greenhouse gases, anthropogenic sulfate aerosol, solar variations and explosive volcanism, and known internal climate mechanisms such as the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the North Atlantic Oscillation (NAO). As a first step, a principal component analysis (PCA) is applied to the observed spatiotemporal related fields to obtain spatial patterns with linear independent temporal structure. In a second step, the time series of each of the spatial patterns is subject to a stepwise regression analysis in order to separate it into signals of the external forcing factors and internal climate mechanisms as listed above as well as the residuals. Finally a back-transformation leads to the spatiotemporally related patterns of all these signals being intercompared. Two kinds of significance tests are applied to the anthropogenic signals. First, it is tested whether the anthropogenic signal is significant compared with the complete residual variance including natural variability. This test answers the question whether a significant anthropogenic climate change is visible in the observed data. As a second test the anthropogenic signal is tested with respect to the climate noise component only. This test answers the question whether the anthropogenic signal is significant among others in the observed data. Using both tests, regions can be specified where the anthropogenic influence is visible (second test) and regions where the anthropogenic influence has already significantly changed climate (first test).
-
Langzeitänderungen des Niederschlages in Deutschland
(2005)
- Die im Industriezeitalter und im globalen Mittel beobachtete Erwärmung der unteren Atmosphäre zeigt ausgeprägte regional-jahreszeitliche Besonderheiten (IPCC 2001, SCHÖNWIESE 2003, 2004). Dies gilt in noch höherem Maß für den Niederschlag (vgl. Kap. 3.1.2 und 3.1.8). Die Vermutung, dass eine solche Erwärmung zu einer Intensivierung des hydrologischen Zyklus führt, was im Prinzip zunächst richtig ist (vgl. Kap. 3.1.2), erweist sich jedoch als viel zu simpel, wenn daraus einfach auf eine generelle Niederschlagszunahme geschlossen wird. Dies gilt sogar innerhalb einer so kleinen Region wie Deutschland. Denn obwohl Deutschland im Mittel überproportional an der »globalen« Erwärmung teilnimmt (SCHÖNWIESE 2003, 2004), zeigen die Langzeitänderungen des Niederschlages im Detail ganz unterschiedliche Charakteristika. Dabei kann die hier vorgestellte Beschreibung der in Deutschland beobachteten Niederschlagtrends subregional noch wesentlich verfeinert werden, vgl. z.B. Analyse für Sachsen (FRANKE et al. 2004), da der Niederschlag eine nur geringe räumliche Repräsentanz aufweist (SCHÖNWIESE & RAPP 1997). Zeitliche Änderungen von Klimaelementen lassen sich nun in ganz unterschiedlicher Weise betrachten. Am meisten verbreitet sind lineare Trendberechnungen, wie sie auch einem Teil der hier vorliegenden Studie zugrunde liegen. Es können aber auch Trends anderer statistischer Kenngrößen als des Mittelwertes von Interesse sein, z.B. der Varianz. Häufigkeitsverteilungen, die in normierter Form Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen heißen, erlauben die Bestimmung solcher Kenngrößen in Form der Verteilungsparameter. Wird unter Nutzung geeigneter Verteilungen (z.B. Normal- oder Gumbelverteilung, vgl. unten Abb. 3.1.6-4) eine statistische Modellierung der jeweils betrachteten klimatologischen Zeitreihe vorgenommen, werden Aussagen über die Unter- bzw. Überschreitungswahrscheinlichkeiten bestimmter Schwellenwerte möglich, in verallgemeinerter Form für beliebige Schwellen und Zeiten (TRÖMEL 2004). Da dieser extremwertorientierte Aspekt von großer Wichtigkeit ist, soll auch ihm hier nachgegangen werden (vgl. alternativ Kap. 3.1.7 und 3.1.10). Die im Folgenden verwendeten Daten sind jeweils Monatssummen des Niederschlages 1901–2000 an 132 Stationen in Deutschland (teilweise unter Einbezug einiger Stationen in den angrenzenden Ländern), einschließlich der daraus abgeleiteten Flächenmittelwerte (sog. Rasterdaten; Quelle: Deutscher Wetterdienst, siehe u.a. MÜLLER-WESTERMEIER 2002; vgl. weiterhin RAPP & SCHÖNWIESE 1996, dort auch Hinweise zur Homogenitätsprüfung, sowie RAPP 2000).
-
Klimawandel - Tatsache oder Fiktion?
(2005)
- Kurzfassung eines Vortrags vom 12. Juli 2004 bei der NaturPur Energie AG, Darmstadt.
