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Praveen Kumar Pothapakula

• The climate system is one of the classical examples of a complex dynamical system consisting of interacting sub-systems through mass, momentum, and energy exchange across various spatial and temporal scales. This thesis aims to detect and quantify sub-component interactions from an information exchange (IE) perspective. For this purpose, IE estimators derived from information theory are explored and applied to the available climate data obtained from observations, reanalysis, global and regional climate models. Specifically, this thesis investigates the usefulness of information theory methods for process-oriented climate model evaluation. Firstly, methods derived from the concepts of information theory such as transfer entropy and information flow along with their linear and non-linear estimation techniques are initially tested and applied to idealized two-dimensional dynamical systems. The results revealed an expected direction and magnitude of IE providing insights into underlying dynamics. However, as expected the linear estimators are robust for linear systems but fail for non-linear systems. Though the non-linear estimators (kernel and kraskov) showed expected results for all the idealized systems, their free tuning parameters are to be tested for consistent results. Moreover, these methods are sensitive to the available time series length. A real world example case study involving the dynamics between the Indian and Pacific oceans revealed a physically consistent bi-directional IE. However, unexpected IE was detected in the example of North Atlantic and European air temperatures indicating hidden drivers. Though IE provides insights into system dynamics, the availability of time series length and the system at hand must be carefully taken into account before inferring any possible interpretations of the results. Quantifying the IE from El-Ni\~{n}o southern oscillation (ENSO) and Indian Ocean Dipole (IOD) to the Indian Summer Monsoon Rainfall (ISMR) with the observational and reanalysis data sets revealed that both ENSO and IOD are synergistic predictors for the inter-annual variability of the ISMR over central India i.e., the monsoon core region. Though the investigated three Global Climate Models (GCM) could not reveal the underlying IE dynamics of ENSO, IOD, and ISMR, a Regional Climate Model (RCM) simulation downscaling one of the GCMs with realistic large scale signals across the lateral boundaries showed good agreement with the observations. Evaluating a coupled regional climate modeling system driven by two different global data sets with IE estimators revealed significant differences between the process chains linking the north-west Mediterranean sea surface temperatures, evaporation, wind speed, and the Vb-cyclone induced precipitation over Danube, Odra, and Elbe catchments in the historical period (1951-2005). Detailed investigation revealed that the north-west Mediterranean Sea in the coupled regional simulation driven by ERA-20C reanalysis corresponded to the Vb-cyclone precipitation over the three catchments while no such correspondence is noted in the EC-EARTH driven simulation. This discrepancy is attributed to the inheritance of the simulation biases from GCM into the RCM. In the future period (1965-2099), no significant changes in the processes are noted from the simulation. Overall, this thesis used IE estimators in investigating the underlying dynamics of climate system and climate models. The estimators proved useful in providing insights into climate system dynamics assisting in a process based climate model evaluation.
• Das Klimasystem ist ein typisches Beispiel für ein komplexes dynamisches System, das aus verschiedenen Subsystemen besteht, die durch Massen-, Impuls- und Energieaustausch auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen miteinander interagieren. Ziel dieser Arbeit ist es, die Wechselwirkungen zwischen den Subsystemen aus der Perspektive des Informationsaustauschs (engl. Information Exchange, IE) zu erkennen und zu quantifizieren. Zu diesem Zweck werden aus der Informationstheorie abgeleitete Maße für den Informationsfluß untersucht und auf die verfügbaren Klimadaten bestehend aus Beobachtungen, Reanalysen, globalen Klimamodellen und regionalen Klimamodellen angewendet. Insbesondere zeigt die vorgelegte Arbeit die Nützlichkeit informationstheoretischer Methoden für die prozessorientierte Klimamodellbewertung. Aus den Konzepten der Informationstheorie abgeleitete Methoden wie die Transferentropie, der sogenannte Informationsfluss, sowie deren lineare und nichtlineare Schätzverfahren werden zunächst getestet und auf idealisierte zweidimensionale Systeme angewendet. Die Ergebnisse liefern eine Abschätzung für die Richtung und Größe des Informationsflusses, was Einblicke in die zugrundeliegende Dynamik bietet. Wie erwartet sind die linearen Schätzer zwar robust für lineare Systeme, versagen aber bei nichtlinearen Systemen. Obwohl die nichtlinearen Schätzer (Kernel und Kraskov) robuste Ergebnisse für alle idealisierten Systeme zeigen, müssen ihre freien Tuning-parameter auf konsistente Ergebnisse getestet werden. Außerdem sind diese Methoden empfindlich gegenüber den Eigenschaften der verwendeten Zeitreihen (z.B. der Zeitreihenlänge). Die nichtlinearen Schätzer ergaben einen physikalisch konsistenten bidirektionalen Informationsaustausch zwischen dem Indischen und dem Pazifischen Ozean. Am Beispiel der Lufttemperaturen im Nordatlantik und in Europa wurde jedoch ein unerwarteter Informationsaustausch zwischen beiden Regionen festgestellt, der auf versteckte Einflussfaktoren hinweist. Obwohl die Informationstheorie wichtige Einblicke in die Systemdynamik gewährt, müssen die Länge der verfügbaren Zeitreihen und das jeweilige System sorgfältig berücksichtigt werden, bevor mögliche Interpretationen der Ergebnisse abgeleitet werden können. Die Quantifizierung des Informationsaustauschs von El-Niño und der Southern Oscillation (kurz ENSO) und dem Dipol des Indischen Ozeans (IOD) auf den Indischen Sommermonsunregen (IMSR) mithilfe von Beobachtungsund Reanalysedaten ergab, dass sowohl ENSO als auch IOD synergetische Prädiktoren für die inter-annuelle Variabilität des ISMR über Zentralindien, d.h. der Monsunkernregion, sind. Obwohl die drei untersuchten globalen Klimamodelle (GCM) die zugrundeliegende Dynamik von ENSO, IOD und ISMR nicht aufzeigen konnten, zeigte eine einzelne regionale Klimamodell-Simulation (RCM), bei der eines der GCMs mit realistischen großräumigen Signalen entlang der lateralen Grenzen regionalisiert wurde, eine gute Übereinstimmung mit den Beobachtungen. Dieses Ergebnis unterstreicht die Nützlichkeit der informationstheoretischen Schätzer für die prozessorientierte Evaluierung von Klimamodellen. Die Bewertung gekoppelter regionaler Klimamodellsysteme mit informationstheoretischen Maßen ergab signifikante Unterschiede zwischen den Prozessketten, die die Meeresoberflächentemperaturen des nordwestlichen Mittelmeers, die Verdunstung, die Windgeschwindigkeit und den von Vb-Zyklonen verursachten Niederschlag über den Einzugsgebieten von Donau, Oder und Elbe im historischen Zeitraum (1951-2005) verbinden. Detaillierte Untersuchungen ergaben, dass das nordwestliche Mittelmeer in der gekoppelten regionalen Klimasimulation auf der Grundlage der ERA-20C-Reanalyse den Vb-Zyklonenniederschlag über den drei Einzugsgebieten beeinflusst, während in der EC-EARTH-Simulation keine derartigen Zusammenhänge festgestellt wurden. Diese Diskrepanz wird auf die Vererbung der Fehlern in der Klimasimulation vom GCM auf das RCM zurückgeführt. In der zukünftigen Periode (1965-2099) werden keine signifikanten Änderungen der Prozesse in der Simulation festgestellt. Insgesamt hat diese Arbeit gezeigt, dass die Schätzer für den Informationsaustausch zusätzliche Einblicke in die zugrundeliegende Systemdynamik liefern und damit eine prozessbasierte Klimamodellbewertung unterstützen.