Logo PIK

Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) – Arbeitsgruppe Weiterentwicklung von Zeitreihenanalyse-Techniken

Das Potsdam-Institut ist ein außeruniversitäres Forschungsinstitut, welches sich hauptsächlich mit den Fragen nach den Ursachen und Auswirkungen des Klimawandels und mit dem Entwickeln von Politikoptionen zur Abmilderung der Klimarisiken beschäftigt. Es wurde 1992 gegründet und ist Mitglied der Leibniz-Gemeinschaft.

An der Forschung in der Bleßberghöhle ist die Gruppe „Weiterentwicklung von Zeitreihenanalyse-Techniken“ der Abteilung „Komplexe Systeme“ beteiligt. Hier werden gemeinsam mit den Partnern die Altersmodelle für die Stalagmiten berechnet sowie komplexe statistische Auswertungen der Paläoklimadaten durchgeführt.

Ansprechpartner

Dr. Norbert Marwan

Webseite

https://www.pik-potsdam.de/

Publikationen

Marwan, Norbert

Bleßberghöhle – Schatzkammer für die Wissenschaft Vortrag

15.06.2022, (VdHK-Symposium: Wissenschaft unter Tage – Höhlenforschung im Dialog, Truckenthal (Germany)).

BibTeX

Breitenbach, Sebastian F. M.; Marwan, Norbert

Die Bleßberghöhle – ein Glücksfall für die Klimaforschung Buchabschnitt

In: Thüringer Höhlenverein, e. V. (Hrsg.): Nächster Halt: Bleßberghöhle, Suhl, 2022.

Abstract | BibTeX

Marwan, Norbert; Kraemer, Kai Hauke; Wiesner, Karolin; Breitenbach, Sebastian F. M.; Leonhardt, Jens

Recurrence based entropies Vortrag

07.05.2019, (Fourth International Conference on Recent Advances in Nonlinear Mechanics, Łódz (Poland)).

Abstract | BibTeX

Marwan, Norbert; Kraemer, Kai Hauke; Wiesner, Karolin; Breitenbach, Sebastian F. M.; Leonhardt, Jens

Recurrence based entropies Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2019-2817, 2019.

Abstract | Links | BibTeX

Breitenbach, Sebastian F. M.; Plessen, Birgit; Waltgenbach, Sarah; Tjallingii, Rik; Leonhardt, Jens; Jochum, Klaus-Peter; Meyer, Hanno; Goswami, Bedartha; Marwan, Norbert; Scholz, Denis

Holocene interaction of maritime and continental climate in Central Europe: New speleothem evidence from Central Germany Artikel

In: Global and Planetary Change, Bd. 176, S. 144–161, 2019.

Abstract | Links | BibTeX

Breitenbach, Sebastian F. M.; Plessen, Birgit; Waltgenbach, Sarah; Tjallingii, Rik; Leonhardt, Jens; Jochum, Klaus-Peter; Meyer, Hanno; Marwan, Norbert; Scholz, Denis

Tracing past shifts of the boundary between maritime and continental climate over Central Europe Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2018-9046, 2018.

Abstract | Links | BibTeX

Breitenbach, Sebastian F. M.; Plessen, Birgit; Wenz, Sarah; Leonhardt, Jens; Tjallingii, Rik; Scholz, Denis; Jochum, Klaus-Peter; Marwan, Norbert

A multi-proxy reconstruction of Holocene climate change from Blessberg Cave, Germany Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2016-14213, 2016.

Abstract | Links | BibTeX

Marwan, Norbert; Breitenbach, Sebastian F. M.; Plessen, Birgit; Scholz, Denis; Leonhardt, Jens

Recurrence properties as signatures for abrupt climate change Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2014-8893, 2014.

Abstract | Links | BibTeX

Abrupte Änderungen im Klima

Klose, J.; Scholz, D.; Weber, M.; Vonhof, H.; Plessen, B.; Breitenbach, S.; Marwan, N.

Timing and progression of Dansgaard-Oeschger events in Central Europe based on three precisely dated speleothems from Bleßberg Cave, Germany Konferenzberichte

Poster, 2023, (XXI INQUA Conference, Rome (Italy)).

Abstract | BibTeX

Marwan, Norbert

Bleßberghöhle – Schatzkammer für die Wissenschaft Vortrag

15.06.2022, (VdHK-Symposium: Wissenschaft unter Tage – Höhlenforschung im Dialog, Truckenthal (Germany)).

BibTeX

Breitenbach, Sebastian F. M.; Marwan, Norbert

Die Bleßberghöhle – ein Glücksfall für die Klimaforschung Buchabschnitt

In: Thüringer Höhlenverein, e. V. (Hrsg.): Nächster Halt: Bleßberghöhle, Suhl, 2022.

Abstract | BibTeX

Marwan, Norbert; Breitenbach, Sebastian F. M.; Plessen, Birgit; Scholz, Denis; Leonhardt, Jens

Recurrence properties as signatures for abrupt climate change Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2014-8893, 2014.

Abstract | Links | BibTeX

Am PIK werden u. a. neue Methoden entwickelt, die einerseits neue Aspekte in Paläoklimadaten untersuchen, die aber auch mit den Schwierigkeiten klarkommen, die für gewöhnlich mit Paläoklimaanalysen zusammenhängen – wie z. B. Lücken in den DatenLücken in den Daten Stalagmiten wachsen nicht gleichmäßig. Es kann sogar zu langen Ruhephasen kommen, in denen gar kein Wachstum stattfindet. Somit werden zu diesen Zeiten die entsprechenden Umweltinformationen nicht im Stalagmit abgespeichert. Es entstehen also "Lücken" in den Daten., Unsicherheiten der AlterUnsicherheiten der Alter Um die abgespeicherten Umweltinformationen aus den Stalagmiten bestimmten Zeiträumen zuordnen zu können, muß man diese datieren. Allerdings sind alle Datierungsverfahren mit Unsicherheiten behaftet. Das heißt, man kann den Zeitpunkt von bestimmten Umweltveränderungen, die man aus den Stalagmiten herauslesen kann, nie ganz genau bestimmen, sondern nur so ungefähr. Viele statistische Verfahren benötigen allerdings genaue Zeitpunkte und können daher mit solchen Daten nicht umgehen. oder Unregelmäßigkeiten der DatenpunkteUnregelmäßigkeiten der Datenpunkte Stalagmiten wachsen nicht gleichmäßig. Daher kann man die im Stalagmiten gemessenen Umweltveränderungen nicht gleichmäßig bestimmten Zeitpunkten (z. B. jährliche Zeitpunkte) zuordnen. Das erschwert in der Regel statistische Auswertungen, da die Auswertemethoden meist von gleichmäßig verteilten Zeitpunkten ausgehen.. Dabei handelt es sich zwar um Grundlagenforschung, aber diese wird auch sofort auf interessante Fragestellungen angewendet.

Ein Schwerpunkt ist die Entwicklung und Anwendung von Methoden, die speziell die wiederkehrenden Muster untersuchen (im englischen: „recurrence“). Diese Methoden sind sehr erfolgreich für das Auffinden von abrupten Änderungen, aber auch für das Vergleichen verschiedener Datensätze, um z. B. herauszufinden, ob es da gegenseitige Einflüsse gibt.

In einer unserer ersten Analysen von den drei Stalagmiten BB-1 bis BB-3, hatten wir uns die Sauerstoffisotopeδ18O Der Atomkern des Sauerstoffs besteht aus 8 Protonen und in der Regel aus 8 Neutronen. Es gibt aber auch Sauerstoff, dessen Kerne aus 8 Protonen und 9 oder 10 Neutronen bestehen (neben selteneren, instabilen Sauerstoffisotopen). Um das zu kennzeichnen, gibt man zusätzlich zum chemischen Symbol noch die Massenzahl (Summe aus Protonen und Neutronen) an, also 16O, 17O oder 18O. Das zahlenmäßige Verhältnis zwischen dem häufigsten Isotop 16O und dem schwereren, aber viel seltener auftretenden 18O wird durch vielfältige Mechanismen bestimmt. Verdunstet z. B. das Wasser in einem Wassertropfen, so geht zuerst das Wasser mit dem leichteren Sauerstoff, also 16O, in den gasförmigen Zustand über, da hierfür weniger Energie aufgewandt werden muss. Schwerere Sauerstoffisotope verbleiben in dem Wassertropfen dagegen viel länger. Das hat zur Folge, dass sich das Verhältnis zwischen 16O und 18O zugunsten von 18O verschiebt. Diese Abweichung kann gegen Standards verglichen werden; die Abweichung dieses Verhältnisses vom Standard wird als δ18O beschrieben. Da diese Abweichung des Isotopenverhältnisses vom Normalwert von verschiedenen Umweltparametern, wie Temperatur, Wind oder Luftfeuchtigkeit abhängt, bietet sie sich als Maß für Veränderungen im hydrologischen Kreislauf und damit als Klimaindikator an. von BB-1 mit diesen Wiederkehr-Methoden angeschaut. Dabei hatten wir extra auch die DatierungsunsicherheitUnsicherheiten der Alter Um die abgespeicherten Umweltinformationen aus den Stalagmiten bestimmten Zeiträumen zuordnen zu können, muß man diese datieren. Allerdings sind alle Datierungsverfahren mit Unsicherheiten behaftet. Das heißt, man kann den Zeitpunkt von bestimmten Umweltveränderungen, die man aus den Stalagmiten herauslesen kann, nie ganz genau bestimmen, sondern nur so ungefähr. Viele statistische Verfahren benötigen allerdings genaue Zeitpunkte und können daher mit solchen Daten nicht umgehen. mit berücksichtigt. Durch die Datierungsunsicherheiten gibt es kleine Verschiebungen der Zeitreihe entlang der x-Achse. Innerhalb der Unsicherheiten sind daher verschiedene Realisierungen des Verlaufs der gemessenen Sauerstoffisotope möglich.

Sauerstoffisotope von BB-1
Sauerstoffisotope von BB-1. Durch die Datierungsunsicherheiten gibt es verschiedene Möglichkeiten, zu welcher Zeit es Änderungen in diesem Klima-Archiv gab. Der Stalagmit ist in der Zeit von vor etwa 6.000 bis vor etwa 400 Jahren gewachsen.

Die Wiederkehrmuster werden mit einem speziellen Analysewerkzeug untersucht, dem sogenannten „recurrence plot“. Damit lassen sich Zeiten darstellen, zu denen ähnliche Zustände aufgetreten sind. Die Muster, die man in so einem „recurrence plot“ sieht, haben eine tiefere Bedeutung und können weiter analysiert und quantifiziert werden, um Änderungen in der DynamikDynamik Die zeitliche Veränderung von Zuständen, wie z. B. die zyklische Änderung des Klimas zwischen Warm und Kaltzeiten. des zugrundeliegenden Prozesses zu finden.

Recurrence plot der Sauerstoffisotope von BB-1
Recurrence plot einer Realisierung der gemessenen Sauerstoff-Isotopeδ18O Der Atomkern des Sauerstoffs besteht aus 8 Protonen und in der Regel aus 8 Neutronen. Es gibt aber auch Sauerstoff, dessen Kerne aus 8 Protonen und 9 oder 10 Neutronen bestehen (neben selteneren, instabilen Sauerstoffisotopen). Um das zu kennzeichnen, gibt man zusätzlich zum chemischen Symbol noch die Massenzahl (Summe aus Protonen und Neutronen) an, also 16O, 17O oder 18O. Das zahlenmäßige Verhältnis zwischen dem häufigsten Isotop 16O und dem schwereren, aber viel seltener auftretenden 18O wird durch vielfältige Mechanismen bestimmt. Verdunstet z. B. das Wasser in einem Wassertropfen, so geht zuerst das Wasser mit dem leichteren Sauerstoff, also 16O, in den gasförmigen Zustand über, da hierfür weniger Energie aufgewandt werden muss. Schwerere Sauerstoffisotope verbleiben in dem Wassertropfen dagegen viel länger. Das hat zur Folge, dass sich das Verhältnis zwischen 16O und 18O zugunsten von 18O verschiebt. Diese Abweichung kann gegen Standards verglichen werden; die Abweichung dieses Verhältnisses vom Standard wird als δ18O beschrieben. Da diese Abweichung des Isotopenverhältnisses vom Normalwert von verschiedenen Umweltparametern, wie Temperatur, Wind oder Luftfeuchtigkeit abhängt, bietet sie sich als Maß für Veränderungen im hydrologischen Kreislauf und damit als Klimaindikator an. in BB-1.

Die numerische Analyse von „recurrence plots“ liefert verschiedene Ergebnisse, die verschiedene Aspekte der Klimadynamik beleuchten. Zwei solcher Ergebnisse sind hier kurz dargestellt: einerseits die KomplexitätKomplexe Systeme Komplexe Systeme bestehen aus sehr vielen Komponenten, die auch miteinander wechselwirken, zeigen unvorhersagbares Verhalten und können trotzdem charakteristische Muster hervorrufen (weshalb sie sich deutlich von rein zufälligen Systemen unterscheiden). der Klimavariabilität („TransitivityTransitivity Ein Maß aus der Netzwerktheorie, welches quantifiziert, wie stark sich Zustände zu kleinen Gruppen zusammenfinden.“) und andererseits, wie gut so ein Klimasignal vorhersagbar wäre („DeterminismDeterminism Ein Maß aus der Wiederkehr-Analyse, welches beschreibt, wie gut sich die Veränderung eines Systems vorhersagen läßt.“). Beide Ergebnisse zeigen eine generelle Tendenz zu größerer Komplexität und geringerer Vorhersagbarkeit für jüngere Alter. Sie zeigen aber auch für bestimmte Zeitpunkte kurzzeitige Anstiege zu besserer Vorhersagbarkeit, nämlich ungefähr vor 4.200, 2.800 und 1.400 Jahren. Genau zu diesen Zeitpunkten kam es zu kurzzeitigen und schnellen Vereisungen im Nordatlantik, den sogenannten „Bond-EreignissenBond-Ereignis Kurze Zeiträume im Holozän, in denen kühleres Oberflächenwasser und Treibeis aus dem Arktischen Ozean bis tief in wärmere subpolare Gewässer getrieben wurde.“. Gleichzeitig gibt es Variationen in der Komplexität des Klimasignals („Transitivity“), allerdings bewegen sich diese Variationen innerhalb eines Unsicherheitsbereiches (KonfidenzintervallKonfidenzintervall Im Rahmen der Statistik ein Bereich, in dem man den gemessenen Veränderungen nicht wirklich vertrauen kann.), so daß wir diese nicht wirklich interpretieren dürfen.

Recurrence quantification der Sauerstoffisotope von BB-1
Quantitative Analyse von Wiederkehrmustern in den Sauerstoffisotopenδ18O Der Atomkern des Sauerstoffs besteht aus 8 Protonen und in der Regel aus 8 Neutronen. Es gibt aber auch Sauerstoff, dessen Kerne aus 8 Protonen und 9 oder 10 Neutronen bestehen (neben selteneren, instabilen Sauerstoffisotopen). Um das zu kennzeichnen, gibt man zusätzlich zum chemischen Symbol noch die Massenzahl (Summe aus Protonen und Neutronen) an, also 16O, 17O oder 18O. Das zahlenmäßige Verhältnis zwischen dem häufigsten Isotop 16O und dem schwereren, aber viel seltener auftretenden 18O wird durch vielfältige Mechanismen bestimmt. Verdunstet z. B. das Wasser in einem Wassertropfen, so geht zuerst das Wasser mit dem leichteren Sauerstoff, also 16O, in den gasförmigen Zustand über, da hierfür weniger Energie aufgewandt werden muss. Schwerere Sauerstoffisotope verbleiben in dem Wassertropfen dagegen viel länger. Das hat zur Folge, dass sich das Verhältnis zwischen 16O und 18O zugunsten von 18O verschiebt. Diese Abweichung kann gegen Standards verglichen werden; die Abweichung dieses Verhältnisses vom Standard wird als δ18O beschrieben. Da diese Abweichung des Isotopenverhältnisses vom Normalwert von verschiedenen Umweltparametern, wie Temperatur, Wind oder Luftfeuchtigkeit abhängt, bietet sie sich als Maß für Veränderungen im hydrologischen Kreislauf und damit als Klimaindikator an.-Messungen von BB-1.

Neue Methoden zur Untersuchung der Paläoklimadynamik

Marwan, Norbert; Kraemer, Kai Hauke; Wiesner, Karolin; Breitenbach, Sebastian F. M.; Leonhardt, Jens

Recurrence based entropies Vortrag

07.05.2019, (Fourth International Conference on Recent Advances in Nonlinear Mechanics, Łódz (Poland)).

Abstract | BibTeX

Marwan, Norbert; Kraemer, Kai Hauke; Wiesner, Karolin; Breitenbach, Sebastian F. M.; Leonhardt, Jens

Recurrence based entropies Proceedings Article

In: Geophysical Research Abstracts, S. EGU2019-2817, 2019.

Abstract | Links | BibTeX

Am PIK werden u. a. neue Methoden entwickelt, die einerseits neue Aspekte in Paläoklimadaten untersuchen, die aber auch mit den Schwierigkeiten klarkommen, die für gewöhnlich mit Paläoklimaanalysen zusammenhängen – wie z. B. Lücken in den DatenLücken in den Daten Stalagmiten wachsen nicht gleichmäßig. Es kann sogar zu langen Ruhephasen kommen, in denen gar kein Wachstum stattfindet. Somit werden zu diesen Zeiten die entsprechenden Umweltinformationen nicht im Stalagmit abgespeichert. Es entstehen also "Lücken" in den Daten., Unsicherheiten der AlterUnsicherheiten der Alter Um die abgespeicherten Umweltinformationen aus den Stalagmiten bestimmten Zeiträumen zuordnen zu können, muß man diese datieren. Allerdings sind alle Datierungsverfahren mit Unsicherheiten behaftet. Das heißt, man kann den Zeitpunkt von bestimmten Umweltveränderungen, die man aus den Stalagmiten herauslesen kann, nie ganz genau bestimmen, sondern nur so ungefähr. Viele statistische Verfahren benötigen allerdings genaue Zeitpunkte und können daher mit solchen Daten nicht umgehen. oder Unregelmäßigkeiten der DatenpunkteUnregelmäßigkeiten der Datenpunkte Stalagmiten wachsen nicht gleichmäßig. Daher kann man die im Stalagmiten gemessenen Umweltveränderungen nicht gleichmäßig bestimmten Zeitpunkten (z. B. jährliche Zeitpunkte) zuordnen. Das erschwert in der Regel statistische Auswertungen, da die Auswertemethoden meist von gleichmäßig verteilten Zeitpunkten ausgehen.. Dabei handelt es sich zwar um Grundlagenforschung, aber diese wird auch sofort auf interessante Fragestellungen angewendet.

In diesem Beispiel wurde eine Methode entwickelt, die die Regelmäßigkeit bestimmter Muster in den Daten bestimmt. Die Fachbegriffe sind hier „recurrence“ (Wiederkehr) und „entropy“ (ein Maß für die Unordnung). Methoden, die nach wiederkehrenden Mustern suchen, finden in verschiedenen Fachbereichen Anwendung, nicht nur in den Geowissenschaften, sondern auch in der Medizin, im Maschinenbau, Finanzsektor usw. Neben dem Auffinden von abrupten Änderungen werden sie auch für den Vergleich verschiedener Datensätze oder zur Klassifizierung (z. B. für Maschinelles Lernen) benutzt.

Die weiterentwickelte Methode wurde auf die Kohlenstoffisotopendaten von BB-1 und BB-3 angewendet (dazu wurden die Daten aus beiden Stalagmiten mit einem speziellen Verfahren zu einer langen Datenreihe vereinigt). Interessanterweise gibt es regelmäßige Unterschiede während des Einflusses des maritimen Klimas (Atlantikeinfluß) und während des Einflusses des Kontinentalklimas. Während des Atlantikeinflusses scheint sich das Klima regelmäßiger geändert zu haben als während des dominierenden Kontinentalklimas (da kann z. B. durch den regelmäßigen Wechsel von Kaltereignissen im Nordatlantik, sogenannten „Bond-EreignissenBond-Ereignis Kurze Zeiträume im Holozän, in denen kühleres Oberflächenwasser und Treibeis aus dem Arktischen Ozean bis tief in wärmere subpolare Gewässer getrieben wurde.“, oder auch mit der Nordatlantik-OszillationNordatlantische Oszillation Regelmäßige Schwankung des Druckverhältnisses zwischen dem Islandtief im Norden und dem Azorenhoch im Süden über dem Nordatlantik. Verantwortlich für schnell wechselnde Großwetterlagen oder stabilen Wetterlagen (Schön- wie Schlechtwetter) in Europa und sogar Asien. zusammenhängen). Das könnte genutzt werden, um den Wechsel der Klimazonengrenze, wie er für die letzten 4000 Jahren bekannt ist (siehe Klimazonenverschiebung in Mitteleuropa), weiter in die Vergangenheit auszuweiten. Immer wenn das neue Maß anzeigt, daß es eine regelmäßigere Klimadynamik gab, lag die Klimazonengrenze weiter östlich von der Bleßberghöhle.