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Uncertainties in climate data analysis

Unsicherheiten in der Analyse von Klimadaten

  • 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 toScientific 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.show moreshow less
  • 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 MethodeWissenschaftliche 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.show moreshow less

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Metadaten
Author:Bedartha Goswami
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-78312
Subtitle (English):Perspectives on working with measurement errors and other unknowns
Subtitle (German):Über Möglichkeiten der Arbeit mit Meßfehlern und anderen Unbekannten
Advisor:Jürgen Kurths
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Year of Completion:2014
Publishing Institution:Universität Potsdam
Granting Institution:Universität Potsdam
Date of final exam:2015/04/05
Release Date:2015/07/20
Tag:Bayessche Schätzer; Datenanalyse
Bayesian estimation; data analysis
RVK - Regensburg Classification:UT 6200 , SK 830
Organizational units:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Physik und Astronomie
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik
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