TY - THES A1 - Goswami, Bedartha T1 - Uncertainties in climate data analysis T1 - Unsicherheiten in der Analyse von Klimadaten BT - Perspectives on working with measurement errors and other unknowns BT - Über Möglichkeiten der Arbeit mit Meßfehlern und anderen Unbekannten N2 - Scientific inquiry requires that we formulate not only what we know, but also what we do not know and by how much. In climate data analysis, this involves an accurate specification of measured quantities and a consequent analysis that consciously propagates the measurement errors at each step. The dissertation presents a thorough analytical method to quantify errors of measurement inherent in paleoclimate data. An additional focus are the uncertainties in assessing the coupling between different factors that influence the global mean temperature (GMT). Paleoclimate studies critically rely on `proxy variables' that record climatic signals in natural archives. However, such proxy records inherently involve uncertainties in determining the age of the signal. We present a generic Bayesian approach to analytically determine the proxy record along with its associated uncertainty, resulting in a time-ordered sequence of correlated probability distributions rather than a precise time series. We further develop a recurrence based method to detect dynamical events from the proxy probability distributions. The methods are validated with synthetic examples and demonstrated with real-world proxy records. The proxy estimation step reveals the interrelations between proxy variability and uncertainty. The recurrence analysis of the East Asian Summer Monsoon during the last 9000 years confirms the well-known `dry' events at 8200 and 4400 BP, plus an additional significantly dry event at 6900 BP. We also analyze the network of dependencies surrounding GMT. We find an intricate, directed network with multiple links between the different factors at multiple time delays. We further uncover a significant feedback from the GMT to the El Niño Southern Oscillation at quasi-biennial timescales. The analysis highlights the need of a more nuanced formulation of influences between different climatic factors, as well as the limitations in trying to estimate such dependencies. N2 - Wissenschaftliche Untersuchungen setzen nicht nur eine Formulierung des gegenwärtigen Kenntnisstandes mitsamt ihrer Unsicherheiten voraus, sondern ebenso eine Eingrenzung des Unbekannten. Bezogen auf die Analyse von Klimadaten beinhaltet dies eine präzise Spezifikation gemessener Größen sowie eine durchgängige Berücksichtigung ihrer Messunsicherheiten in allen Schritten der Analyse. Diese Dissertation präsentiert eine analytische Methode zur Quantifizierung der in Paläoklimadaten inhärenten Messunsicherheiten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung von Unsicherheiten in der Kopplungsstruktur zwischen Klimafaktoren die bekanntermaßen die globale Durchschnittstemperatur (GMT global mean temperature) beeinflussen. Die Paläoklimaforschung beruht in kritischem Maße auf der Analyse von Proxydaten welche die Klimaentwicklung dokumentieren. Allerdings sind Proxydaten mit inhärenten Datierungsunsicherheiten behaftet. Basierend auf einem generischen Bayes’schen Ansatz wird in dieser Dissertation eine analytische Methode vorgestellt um aus den zeitlich unsicheren Proxydaten zeitlich präzise Folgen korrelierter Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu erhalten. Von diesen Verteilungen werden Proxyzeitreihen zusammen mit ihren Unsicherheiten berechnet. Weiterhin wird eine rekurrenzbasierte Methode zur Analyse von Proxydaten entwickelt welche anhand dieser Wahrscheinlichkeitsverteilungen plötzliche Änderungen in der Dynamik des Systems ermittelt. Beide Methoden werden mit Hilfe synthetischer Beispieldaten validiert und mit realen Proxydaten demonstriert. Diese statistische Analyse von Proxydaten deckt unteranderem die Beziehungen zwischen der Variabilität der Daten und zugehöriger Unsicherheiten der Proxyzeitreihen auf. Die Re- kurrenzanalyse des Ostasiatischen Sommermonsuns bestätigt die bekannten Trockenzeiten der letzten 9.000 Jahre um 8.200 bzw. 4.400 Jahre vor unserer Zeit und deckt eine zusätzliche Trockenzeit um etwa 6.900 Jahre vor unserer Zeit auf. Die Kopplungsstruktur zwischen Klimafaktoren die bekanntermaßen die GMT beeinflussen lässt sich als ein verworrenes, gerichtetes Netzwerk mit multiplen Links, welche zu verschiedenen Zeitskalen gehören, darstellen. Speziell ergibt sich eine signifikante Wechselwirkung zwischen der GMT und dem ENSO-Phänomen (El Niño-Southern Oscillation) auf einer quasi-zweijährigen Zeitskala. Einerseits beleuchtet diese Analyse die Notwendigkeit Einflüsse verschiedener Klimafaktoren auf die GMT nuancierter zu formulieren, andererseits werden die Grenzen der Quantifizierung dieser Einflüsse aufgezeigt. KW - data analysis KW - Bayesian estimation KW - Bayessche Schätzer KW - Datenanalyse Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-78312 ER - TY - JOUR A1 - Goswami, Bedartha A1 - Heitzig, Jobst A1 - Rehfeld, Kira A1 - Marwan, Norbert A1 - Anoop, Ambili A1 - Prasad, Sushma A1 - Kurths, Jürgen T1 - Estimation of sedimentary proxy records together with associated uncertainty JF - Nonlinear processes in geophysics N2 - Sedimentary proxy records constitute a significant portion of the recorded evidence that allows us to investigate paleoclimatic conditions and variability. However, uncertainties in the dating of proxy archives limit our ability to fix the timing of past events and interpret proxy record intercomparisons. While there are various age-modeling approaches to improve the estimation of the age-depth relations of archives, relatively little focus has been placed on the propagation of the age (and radiocarbon calibration) uncertainties into the final proxy record. We present a generic Bayesian framework to estimate proxy records along with their associated uncertainty, starting with the radiometric age-depth and proxy-depth measurements, and a radiometric calibration curve if required. We provide analytical expressions for the posterior proxy probability distributions at any given calendar age, from which the expected proxy values and their uncertainty can be estimated. We illustrate our method using two synthetic data sets and then use it to construct the proxy records for groundwater inflow and surface erosion from Lonar lake in central India. Our analysis reveals interrelations between the uncertainty of the proxy record over time and the variance of proxies along the depth of the archive. For the Lonar lake proxies, we show that, rather than the age uncertainties, it is the proxy variance combined with calibration uncertainty that accounts for most of the final uncertainty. We represent the proxy records as probability distributions on a precise, error-free timescale that makes further time series analyses and intercomparisons of proxies relatively simple and clear. Our approach provides a coherent understanding of age uncertainties within sedimentary proxy records that involve radiometric dating. It can be potentially used within existing age modeling structures to bring forth a reliable and consistent framework for proxy record estimation. Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.5194/npg-21-1093-2014 SN - 1023-5809 VL - 21 IS - 6 SP - 1093 EP - 1111 PB - Copernicus CY - Göttingen ER -