G2TT
来源类型Projects
规范类型研究项目
Nonlinear Empirical Mode Analysis of Complex Systems: Development of General Approach and Applications in Climate
其他题名NEMACS
Norbert Marwan
开始日期2019-06-01
结束日期2022-10-31
项目经费200.200 €
资助机构DFG - Deutsche Forschungsgemeinschaft
摘要

Eine große Anzahl von Rückkopplungen, u. a. nichtlineare Wechselwirkungen zwischen vielen Einzelkomponenten eines Systems auf verschiedenen Skalen, ist verantwortlich für die hochkomplexe und diverse Dynamik des Erdklimas. Durch Kombination und Anwendung verschiedener neuer Verfahren aus statistischer Mechanik und der Theorie dynamischer Systeme, wie komplexe Netzwerke und empirische Modellierung, werden unsere Möglichkeiten, das Verhalten solcher natürlichen Systeme zu analysiere, modellieren und vorherzusagen, deutlich verbessert. Diese Verfahren werden auf wichtige Fragestellungen aus den Klimawissenschaften angewendet und überbrücken so eine Lücke zwischen Physik und Geowissenschaften die sich somit gegenseitig bereichern. Die Basis unserer Forschung ist eine neuartige Methode der principal empirical mode Suche, welche die Evolution des beobachteten Systems geeignet beschreibt. Ein principal manifold Zugang wird für die Konstruktion komplexer Klimanetzwerke sowie für die Untersuchung von Teleconnections im Klimasystem herangezogen. Desweiteren liefert es eine Phasenraumrekonstruktion für die nachfolgende multidimensionale Wiederkehranalyse. Wiederkehr- und komplexe Netzwerkanalyse werden ebenfalls weiterentwickelt, vor allem um multivariate Wechselwirkungen auf verschiedenen Zeitskalen aufzuspüren. Dazu sollen Ideen wie multilayer Netzwerke, Netzwerke von Netzwerken, Wiederkehrwahrscheinlichkeiten und Wavelettransformationen genutzt werden. Entsprechend diesem neuartigen Zugang, werden optimale Prädiktoren (Variablen) für die stochastische Modellierung mittels komplexer Netzwerke und empirical mode Analyse bestimmt. Dieses zu entwickelnde Framework wird an prototypischen Systemen getestet und schließlich (1) zur Untersuchung raumzeitlicher Muster und kritischer Übergänge im Paläoklima der letzten 10000 bis 20000 Jahre (Fokus auf Dynamik asiatischer Monsun, Paläoklimadaten mit Lücken) sowie (2) zur saisonalen und interannuellen Vorhersage von Klimaphänomenen mittlerer geographischer Breite, vor allem hinsichtlich dem verstärkten Auftreten von extremen Wetterereignissen (Hitzewellen, Starkregen) verwendet. Der Erfolg dieses Projektes basiert auf der Zusammenarbeit der russischen und deutschen Forschergruppen durch ihre verschiedenen Expertisen in den numerischen Verfahren und wissenschaftlichen Disziplinen.

标签Nonlinear Data Analysis ; Global ; Machine Learning ; Paleoclimate ; RD4 - Complexity Science ; Nonlinear Dynamics ; Monsoon
关键词https://www.pik-potsdam.de/en/output/projects/all/693
URLPotsdam Institute for Climate Impact Research (Germany)
资源类型智库项目
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/527617
推荐引用方式
GB/T 7714
Norbert Marwan. Nonlinear Empirical Mode Analysis of Complex Systems: Development of General Approach and Applications in Climate. 2019.
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