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ZiF-Kooperationsgruppe

Erforschung der Variabilität des Klimas: physikalische Modelle, statistische Inferenz und stochastische Dynamik

Februar - März 2013

Leitung: Peter Imkeller (Berlin, GER), Holger Kantz (Dresden, GER), Ilya Pavlyukevich (Jena, GER)

In dieser Kooperationsgruppe sollen Kräfte dreier Disziplinen gebündelt werden, um Themen im Zusammenhang mit physikalischen Modellen des Klimas zu behandeln, die sich aus den astronomischen Zyklen der Erde und paläo-klimatischen Zeitreihen ergeben, sowie ihrer statistischen und stochastischen Analyse.

Aufgrund der langen Zeitskalen, in denen das Klima variiert, beziehen sich die meisten der zu modellierenden und zu interpretierenden Phänomene auf das Paläo-Klima. Die Fluktuationen der globalen Erdtemperatur im Verlauf der vergangenen Jahrhunderttausende oder Jahrmillionen erfordern ein Verständnis sowohl schwacher periodischer Antriebskräfte und stochastischer Störungen, als auch (parametrischer) Gründe dramatischer Übergänge. Das Hintergrundwissen dafür stammt aus der auf der Physik basierenden Klimatologie.

Da Information über das Klima vergangener Zeiträume in Zeitreihen gespeichert sind, die z. B. aus Eiskernbohrungen oder Sedimenten stammen, sind statistische Aspekte der Datenanalyse wesentlich für das Verständnis und die Verbesserung der Genauigkeit von Eingangsdaten. Auch die Gewinnung von Modellparametern und die Modellvalidierung sind Herausforderungen an die Statistik.

Schließlich erweisen sich geeignete Modelle als stochastisch. Daher sind die Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitstheorie, und der Theorie stochastischer Prozesse und ihrer Dynamik unverzichtbar für das analytische Verständnis und die Behandlung der resultierenden Modelle. Daher zielt unser Projekt auf eine gemeinsame Anstrengung der drei Disziplinen nicht- lineare Physik komplexer interagierender Systeme, statistische Inferenz und Zeitreihenanalyse sowie stochastische Analyse und zufällige dynamische Systeme. Unser Hauptziel ist die Verbesserung physikalischer Modelle, z. B. durch die Verwendung nicht-Gaußscher stochastischer Störungen, die Kalibrierung und Validierung von Modellen durch passende und z. T. neue statistische Methoden, sowie das Verständnis und die Analyse dieser Modelle aus mathematischer Sicht.

Inhaltliche Anfragen zur Kooperationsgruppe beantwortet Ihnen Prof. Dr. Ilya Pavlyukevich (ilya.pavlyukevich@uni-jena.de).







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