Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
In den letzten Jahren erfreuen sich komplexe Netzwerke einer zunehmenden Beliebtheit, um Zusammenhänge und Strukturen in hoch-dimensionalen Datensätzen zu analysieren. Im Unterschied zu vielen anderen Forschungsgebieten wurden sie jedoch selten auf Paläoklima-Daten angewandt, obwohl die steigende Anzahl an veröffentlichen Zeitreihen die Nutzung effizienter Methoden multivariater Analyse ermöglicht. Die Resultate der wenigen Studien, in denen Netzwerkmethoden und Paläoklima-Daten kombiniert wurden, sind außerdem geprägt von niedriger Robustheit und hohen Unsicherheiten. Dies steht im Zusammenhang zu der niedrigen Anzahl und Auflösung der Zeitreihen als auch den Unsicherheiten, die den meisten Paläoklima-Rekonstruktionen zu eigen sind. In dieser Doktorarbeit schlage ich verschiedene Wege vor, um diese Probleme zu überwinden, indem verlässlichere, quantitative Resultate ermöglicht werden, unter anderem indem die Datenunsicherheiten explizit in die Analyse mit einbezogen werden. Zu diesem Zweck präsentiere ich vier Fallstudien mit einem Fokus auf zwei Zeiträume, das späte Holozän (die letzten zweitausend Jahre) und den Übergang von der letzten Kaltzeit zur aktuellen Warmzeit, die letzte glaziale Termination. Alle diese Studien legen einen räumlichen Fokus auf den Nordatlantik, eine Schlüsselregion globaler Klimavariabilität. Ich beschränke mich hierbei auf zwei Methoden, eine der netzwerkbasierten Zeitreihenanalyse, Sichtbarkeitsgraphen genannt, und eine der räumlichen Analyse, sogenannte Klimanetzwerke. Neben Erweiterungen von existierende Methoden, schlage ich auch neue Wege vor, um verlässliche Resultate auch für Zeitreihen mit hohen Unsicherheiten zu erhalten. Diese Fallstudien demonstrieren, dass Netzwerkmethoden auch für die Analyse von Paläoklima-Daten nützlich sein können. Sie sind daher ein weiterer Schritt hin zu einer künftigen Anwendung durch eine größere Anzahl an Forschenden. ; In recent years, complex networks have become an increasingly popular tool to analyse relationships and structures in ...