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The climate system can be regarded as a dynamic nonlinear system. Thus, traditional linear statistical methods fail to model the nonlinearities of such a system. These nonlinearities render it necessary to find alternative statistical techniques. Since artificial neural network models (NNM) represent such a nonlinear statistical method their use in analyzing the climate system has been studied for a couple of years now. Most authors use the standard Backpropagation Network (BPN) for their investigations, although this specific model architecture carries a certain risk of over-/underfitting. Here we use the so called Cauchy Machine (CM) with an implemented Fast Simulated Annealing schedule (FSA) (Szu, 1986) for the purpose of attributing and detecting anthropogenic climate change instead. Under certain conditions the CM-FSA guarantees to find the global minimum of a yet undefined cost function (Geman and Geman, 1986). In addition to potential anthropogenic influences on climate (greenhouse gases (GHG), sulphur dioxide (SO2)) natural influences on near surface air temperature (variations of solar activity, explosive volcanism and the El Nino = Southern Oscillation phenomenon) serve as model inputs. The simulations are carried out on different spatial scales: global and area weighted averages. In addition, a multiple linear regression analysis serves as a linear reference. It is shown that the adaptive nonlinear CM-FSA algorithm captures the dynamics of the climate system to a great extent. However, free parameters of this specific network architecture have to be optimized subjectively. The quality of the simulations obtained by the CM-FSA algorithm exceeds the results of a multiple linear regression model; the simulation quality on the global scale amounts up to 81% explained variance. Furthermore the combined anthropogenic effect corresponds to the observed increase in temperature Jones et al. (1994), updated by Jones (1999a), for the examined period 1856–1998 on all investigated scales. In accordance to recent findings of physical climate models, the CM-FSA succeeds with the detection of anthropogenic induced climate change on a high significance level. Thus, the CMFSA algorithm can be regarded as a suitable nonlinear statistical tool for modeling and diagnosing the climate system.
Observed global and European spatiotemporal related fields of surface air temperature, mean-sea-level pressure and precipitation are analyzed statistically with respect to their response to external forcing factors such as anthropogenic greenhouse gases, anthropogenic sulfate aerosol, solar variations and explosive volcanism, and known internal climate mechanisms such as the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the North Atlantic Oscillation (NAO). As a first step, a principal component analysis (PCA) is applied to the observed spatiotemporal related fields to obtain spatial patterns with linear independent temporal structure. In a second step, the time series of each of the spatial patterns is subject to a stepwise regression analysis in order to separate it into signals of the external forcing factors and internal climate mechanisms as listed above as well as the residuals. Finally a back-transformation leads to the spatiotemporally related patterns of all these signals being intercompared. Two kinds of significance tests are applied to the anthropogenic signals. First, it is tested whether the anthropogenic signal is significant compared with the complete residual variance including natural variability. This test answers the question whether a significant anthropogenic climate change is visible in the observed data. As a second test the anthropogenic signal is tested with respect to the climate noise component only. This test answers the question whether the anthropogenic signal is significant among others in the observed data. Using both tests, regions can be specified where the anthropogenic influence is visible (second test) and regions where the anthropogenic influence has already significantly changed climate (first test).
Zur Aktualität von Wagenscheins Schulkritik heute : das Wirklichkeits-Defizit im schulischen Lernen
(2005)
Der Magnetstein - Wozu braucht es Materialien zum Sachunterricht : Ein Gespräch mit Horst Rumpf
(2003)
Der Sachunterricht beschäftigt sich mit Sachzusammenhängen. Seine grundsätzliche didaktische Zielsetzung besteht deshalb darin, mit Sachzusammenhängen umzugehen und nicht mit Bildern oder Texten über Sachen. Mit Sachen umgehen kann entweder heißen, sie in der Realität, also außerhalb der Schule aufzusuchen oder sie in die Schule hereinzuholen. Drei Gründe legen es dennoch nahe, auch Materialien im Sachunterricht einzusetzen: 1. Es gibt Sachzusammenhänge, die nicht aufgesucht und untersucht werden können. Etwa: Einen Ameisenhaufen darf man nicht zerstören und eine Schulklasse kann man nicht bei einer Geburt zuschauen lassen. 2. Materialien können die Auseinandersetzung mit Sachzusammenhängen vorbereiten oder begleiten. Es lassen sich aus Büchern und Bildern Anregungen entnehmen, ebenso Fragen oder Aufgaben. Die Dokumentation der Sachbegegnung kann ebenfalls durch Materialien unterstützt werden. 3. Sachzusammenhänge sind komplex. Materialien können eine Reduktion der Komplexität vornehmen, indem sie das Wesentliche eines Zusammenhanges enthalten. Hier geht es vor allem um Dinge, um Geräte oder einfache Abläufe. Diese Gegenstände können - im Unterschied zur Realität - Kindern die Möglichkeit bieten, selbst handelnd mit ihnen umzugehen. Diese Ausgangsthesen beinhalten eine bestimmte Grundposition zum Sachunterricht. Die Diskussion der Materialien zum Sachunterricht kann nicht von der Didaktik des Sachunterrichts getrennt werden, denn die Art des Zuganges zu einem Sachverhalt ist entscheidend dafür, was eigentlich von der Sache gelernt wird. Deshalb soll in einem ersten Schritt an einigen Beispielen eine Kritik eines Sachunterrichts vorgenommen werden, wie er in manchen Grundschulklassen anzutreffen ist.
Der Beitrag setzt sich zunächst kritisch mit verbreiteten Konzepten zum Thema Wetter und Computer auseinander. Behauptet wird ein Widerspruch zwischen didaktischem Anspruch und didaktischer Umsetzung. Der Anspruch wird in einem handlungs- und erfahrungsorientierten Unterricht gesehen. Die Umsetzung erfolgt, so die Kritik, allerdings als eine für Grundschüler nicht verstehbare Einführung in eine Wissenschaft. Für einen handlungs- und erfahrungsorientierten Sachunterricht wird als Voraussetzung gesehen, dass die Schüler die Möglichkeit erhalten, sich öffentlich und argumentativ mit ihren Konzepten und Deutungsmustern auseinander zu setzen. Für dieses Verständnis von "offenem Unterricht" eignet sich der Computer dann, wenn er nicht als Wissensspeicher und nicht zur Dokumentation von Ergebnissen herangezogen wird, sondern als Medium der Kommunikation und zur Dokumentierung von Prozessen. Konkret wird dies dargestellt an einem Unterrichtskonzept, in dem Schüler mehrerer Schulen Wetterprognosen vornehmen, an der Realität überprüfen und begründen.
Die wissenschaftliche Praxis des Sachunterrichts ist von der Praxis des schulischen Sachunterrichts systematisch unterscheidbar. Der wissenschaftliche Sachunterricht und seine Didaktik besteht als ein eigenständiger Diskurs, der sich nicht aus einer Zusammensetzung der verschiedenen Fachwissenschaften und deren Didaktiken begründet. Er hat die Aufgabe den Bildungsauftrag des Sachunterrichts in Schule und Universität zu bestimmten. Der wissenschaftliche Diskurs des Sachunterrichts bewegt sich im Kontext der diskursiven Zusammenhänge über Kind, Sache und Welt. ...