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In Ostkreta tritt innerhalb der Phyllit-Quarzit-Serie ein in vier Einheiten untergliederbares präalpidisches Altkristallin auf. Das basale Kalavros-Kristallin (KCC) wurde während der permischen (Monazitalter) Barrow-Metamorphose (Staurolith-Zone) überprägt. Unter amphibolitfaziellen Metamorphosebedingungen bildeten sich liegende Isoklinalfalten sowie eine mylonitische Foliation. Die Verteilung der -c-Achsen von Quarzen belegt non-koaxiale Deformation durch Rhomben<a>- und Prismen<a>Gleitung, die sich in einer hochtemperierten Grenzflächenwanderung (GBM) äußerte. Zudem wuchsen vierphasige Granate, in denen die äußerste Zone auf einen nochmaligen Druckanstieg hindeutet. Die Granate wurden wiederum von Muskoviten, die aus einer Deformation mit Top-E- bis Top-NE-Scherung resultierten, überwachsen. Das überlagernde Myrsini-Kristallin (MCC) besteht aus Glimmerschiefern, Gneisen, Quarziten und Marmoren. Die Liefergebiete der Paragesteine (Zirkonaltersspektrum eines Paragneises) weisen Einflüsse der amazonischen- (2,8 Ga), eburnischen- (1,9 Ga), kibaran/sunsasischen- (0,9 - 1,1 Ga) und panafrikanischen- (0,9 - 0,5 Ga) Orogenese auf. Im Mittelkambrium intrudierten Granite in die sedimentären/kristallinen Gesteine (514 ±14 Ma zrn & 507 ±189 Ma mnz). Während des Unterkarbons (Monazitalter) fand eine Barrow-Metamorphose (Staurolith-Zone) mit non-koaxialer Top-N-Scherung statt. Hierbei bildeten sich geschlossene, liegende Falten sowie eine mylonitische Foliation. Die Quarz-c-Achsen belegen non-koaxiale Rhomben<a>- bis Prismen<a>Gleitung, die sich in Subkornrotations-Rekristallisation (SGR) und hochtemperierter Korngrenzwanderungs-Rekristallisation (GBM) äußerte. Im Gegensatz zu den Granaten des KCC bildeten sich nur dreiphasige Granate. Während des retrograden variszischen Deformationspfades entstanden Top-NE-Scherzonen. Der bis in die Unterkreide anhaltende Aufstieg der Gesteine wird von Zirkon-Spaltspurenaltern (150 ±14 Ma) dokumentiert. Das hangende Chamezí-Kristallin (CCC) besteht aus Gneisen und Glimmerschiefern. Auch hier intrudierten im Mittelkambrium (S-Typ-)Granite (511 ±16 Ma zrn & 521 ±28 Ma mnz). Relikte einer prävariszischen Orogenese stellen die Granatkerne und Margarite in den Glimmerschiefern dar. Das Alter der Barrow-Metamorphose (Granat-Zone) mit Top-N-Scherung konnte mangels geeigneter Minerale nicht bestimmt werden. Die Verteilung der Quarz-c-Achsen resultiert aus einer non-koaxialen Deformation bei der überwiegend Basis<a>- und Rhomben<a>Gleitung mit Subkornrotations-Rekristallisation (SGR) auftrat. Es bildete sich eine protomylonitische Foliation sowie liegende offene N-S Falten, die anschließend mehrphasig überprägt wurden. Für einen langsamen Aufstieg der Gesteine sprechen die semiduktilen Top-NE-Scherzonen und jurassischen Zirkon-Spaltspurenalter (158 ±16 Ma). Eine unbekannte Position innerhalb des Altkristallins nimmt das Vaí-Kristallin (VCC) ein. Während der Trias intrudierten hier granitoide Gesteine (223 ±11Ma zrn). Eine spätere amphibolitfazielle Überprägung zeigt Top-NW-Scherung. Der schnelle Aufstieg der Gesteine wird durch jurassische Zirkon-Spaltspurenalter dokumentiert (184 ±11 Ma). Die Kristallingerölle der hangenden skythischen Metakalkkonglomerate können auf Grund der permischen bis triassischen Metamorphose der kretischen Altkristalline, der triassischen Intrusion der Granite des Vaí-Kristallins sowie den jurassischen Zirkon-Spaltspurenaltern nicht aus der unterlagernden Altkristallin-Einheit stammen. Der Kontakt zwischen dem Altkristallin und dem Metakalkkonglomerat ist somit das Ergebnis der alpidischen Orogenese. Auch die Zirkone, Monazite und Rutile wurden von der Niedertemperatur/Hochdruck-Metamorphose der alpidischen Orogenese beeinflusst. Vor allem die Zirkone des Chamezí-Orthogneises zeigen einen Pb- und vermutlich auch einen U-Verlust sowie einen Austausch von radiogenem Pb durch rezentes Pb. Dieser niedergradige Fluidtransport äußerte sich zudem in einem Lösen der Zirkone sowie einer zerstörten Zirkonstruktur. Gleichzeitig fand ein Einbau von Ca2+, Mn2+ und Mg2+ statt, der von den Ca-reichen Fluiden, die auf Grund der Karbonat-reichen Deckenstapel auftraten, forciert wurde. Keinen Einfluss auf den Blei-Verlust der Zirkone zeigt dagegen die amphibolit- bis grünschieferfazielle präalpidische Überprägung. Auf Grund der Altersspektren der Zirkone sowie der tektonischen Transportrichtungen werden die Kristallinkomplexe als Fragmente von Gondwana interpretiert. Im Rahmen der spät-panafrikanischen Metamorphose und Deformation erfolgte der Aufstieg der Plutonite, an die sich eine Riftingphase anschließt, während der sich die Fragmente abspalteten. Im Karbon bis Perm kollidierten unter Top-N-Kinematik das MCC, CCC und KCC mit Gondwana. In der Trias erfolgte letztlich der Aufstieg der Plutonite des VCC und dessen anschließende Überprägung. Die Heraushebung der Gesteine erfolgte im Jura.
Im Zusammenhang mit der Diskussion des globalen Klimawandels stellt sich die Frage, ob extreme Wettersituationen wahrscheinlicher werden. Diese Frage ist wegen der Gefahren, die von extremen Wettersituationen ausgehen, weit über die Grenzen der Meteorologie hinaus von Bedeutung. Dennoch findet man in der Fachliteratur sehr wenige Beiträge zu diesem Thema. Dies liegt im wesentlichen daran, dass bei der Analyse von Extremwerten im allgemeinen von konstanten Überschreitungswahrscheinlichkeiten für Schwellwerte ausgegangen wird. Wenn diese Arbeitshypothese wahr ist, können Wiederkehrzeiten einfach als Kehrwert der Eintrittswahrscheinlichkeit angesehen werden. Dann – nur dann - macht der Ausdruck Jahrhundertereignis einen Sinn, der über den Moment hinaus reicht. In diesem Beitrag soll zunächst das Vokabular zur Beschreibung von Extremwerten (hier als Werte oberhalb von Schwellen) vorgestellt bzw. in Erinnerung gerufen werden. Diese werden auf den einfachen Fall stationärer Zeitreihen angewendet, woraus die üblichen vereinfachten Zusammenhänge folgen. Im Anschluss wird ein künstliches Beispiel einer Variable mit veränderlichem Mittelwert untersucht. Dieses zeigt deutlich, wie stark die Kenngrößen des Extremverhaltens von Schwankungen im Mittelwert abhängen können. Bei der Analyse klimatologischer Beobachtungsdaten, steht man vor dem Problem, dass kein einfaches Modell für die Generierung der Zeitreihe zur Verfügung steht, woraus man die Eigenschaften des Extremverhaltens ableiten könnte. Gelingt es jedoch, die Beobachtungen mit Hilfe einfacher empirischer Modellgleichungen hinreichend gut zu beschreiben, so ist der Weg zur Analyse der Extremwerte in instationären Zeitreihen geebnet. Dabei braucht man nicht, wie oft üblich, nur die (relativ wenigen) (Extremwerte für die Analyse des Extremverhaltens heranzuziehen, sondern kann die gesamte von der Zeitreihe zur Verfügung gestellte Information nutzen. Diese Strategie wird exemplarisch an zwei Zeitreihen vorgestellt. Aus Gründen der Einfachheit sind dies Monatsmittel bzw. Jahresmittel der Temperatur. In diesen sind eindeutige Änderungen sowohl im mittleren als auch im extremen Verhalten sichtbar. Daraus kann zwar geschlossen werden, dass sich die Wettersituationen im Laufe der Zeit verändert haben, nicht aber wie. Ein häufigeres Auftreten extremer Mittelwerte kann bedeuten, dass warme Wettersituationen häufiger oder wärmer geworden sind, oder das kalte Wettersituationen wärmer oder weniger geworden sind, oder aber, dass eine Überlagerung verschiedener Veränderungen zu diesem Ergebnis führt. So kann die Frage, ob extreme Wettersituationen wahrscheinlicher werden, in diesem Beitrag nicht abschließend geklärt werden, jedoch wird ein Werkzeug vorgestellt, das geeignet erscheint, diese Frage zu beantworten.
This is a short movie about the research project No. 297 41 132 of the German Federal Environmental Agency. It is comissioned by the German Ministry for the Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety and the German Federal Environmental Agency, Division II 6.2.
The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained.
The assumption that mankind is able to have an in uence on global or regional climate, respectively, due to the emission of greenhouse gases, is often discussed. This assumption is both very important and very obscure. In consequence, it is necessary to clarify definitively which meteorological elements (climate parameters) are in uencend by the anthropogenic climate impact, and to which extent in which regions of the world. In addition, to be able to interprete such an information properly, it is also necessary to know the magnitude of the different climate signals due to natural variability (for example due to volcanic or solar activity) and the magnitide of stochastic climate noise. The usual tool of climatologists, general circulation models (GCM) suffer from the problem that they are at least quantitatively uncertain with regard to the regional patterns of the behaviour of climate elements and from the lack of accurate information about long-term (decadal and centennial) forcing. In contrast to that, statistical methods as used in this study have the advantage to test hypotheses directly based on observational data. So, we focus to the very reality of climate variability as it has occurred in the past. We apply two strategies of time series analyis with regard to the observed climate variables under consideration. First, each time series is splitted into its variation components. This procedure is called 'structure-oriented time series separation'. The second strategy called 'cause-oriented time series separation' matches various time series representing various forcing mechanisms with those representing the climate behaviour (climate elements). In this way it can be assessed which part of observed climate variability can be explained by this (combined) forcing and which part remains unexplained.
Basierend auf der Feststellung, daß selbst die aufwendigsten zur Zeit verfügbaren Klimamodelle (das sind gekoppelte atmosphärisch-ozeanische Zirkulationsmodelle, AOGCM) nicht in der Lage sind, alle bekannten externen Antriebe und internen Wechselwirkungen des Klimas simultan zu erfassen, werden zunächst die Stärken und Schwächen von rein statistischen Ansätzen zur Analyse von Zusammenhängen zwischen beobachteten Zeitreihen diskutiert. Speziell geht es dabei um die Frage, welche natürlichen und anthropogenen Antriebe in welchem Ausmaß zu den beobachteten Variationen der globalen Mitteltemperatur beigetragen haben (Signaltrennung). Es wird gezeigt, daß ein einfacher physikalisch motivierter Ansatz, der einige Schwächen der rein statistischen Ansätze vermeidet, nicht zum Ziel der Signaltrennung führt. Damit ergibt sich die Notwendigkeit, sich eingehender mit den Eigenschaften des globalen Klimasystems zu beschäftigen. So stellt sich die Frage, unter welchen Bedingungen das Klima überhaupt vorhersagbar ist. Aufgrund dieser Überlegungen erscheint es möglich, das globale Klima, repräsentiert durch die globale Mitteltemperatur, mit Hilfe von Energie-Bilanz-Modellen (EBM) zu beschreiben. Es folgt, daß ein 3-Boxen-EBM (Atmosphäre, ozeanische Mischungsschicht und tieferer Ozean) ausreicht, um den Verlauf der globalen bodennahen Mitteltemperatur zu untersuchen. Um das Problem einer Überanpassung zu vermeiden, wird das Modell am hemisphärisch gemittelten Jahresgang von Temperatur und Ausstrahlung, am Verlauf der bodennahen Mitteltemperatur eines Zirkulationsmodells im Einschaltexperiment, sowie im Vergleich zu paläoklimatologischen Daten kalibriert. Es wird eine Lösung dieses Modells abgeleitet, die als rekursiver Filter zur Zeitreihenanalyse verwendet werden kann. Um auch den hemisphärischen Temperaturverlauf untersuchen zu können, wird das 3-Boxen-Modell auf fünf Boxen erweitert (hemisphärische Atmosphären- und ozeanische Mischungsschicht-Boxen sowie ein globaler tieferer Ozean). Auch dieses Modell wird im wesentlichen an den Jahresgängen der Temperatur kalibriert und eine Lösung in Form eines rekursiven Filters abgeleitet. Von besonderer Bedeutung ist dabei, daß die so abgeleiteten Filter weder in ihrer Struktur, noch in ihren Parameterwerten aus einer Anpassung an die zu untersuchenden Zeitreihen stammen. Bevor die beobachteten Temperaturzeitreihen für den Zeitraum von 1866 bis 1994 mit den zwei Modellversionen rekonstruiert werden können, müssen die berücksichtigten externen Antriebe in Form von Heizratenanomalien vorliegen. Es werden zwei natürliche (solare Schwankungen und explosive Vulkanaktivität) und zwei anthropogene externe Antriebe (Treibhausgas- und Schwefeldioxidemissionen, die zur Bildung von anthropogenem troposphärischen Sulfat führen) untersucht. Die Heizratenanomalien der solaren Schwankungen folgen aus Satellitenmessungen und einer Extrapolation mit Hilfe von Sonnenflecken-Relativzahlen. Für den Einfluß des Vulkanismus wurde eine Parametrisierung erstellt, die sowohl die Ausbreitung von stratosphärischem Vulkanaerosol als auch dessen Einfluß auf den Strahlungshaushalt berücksichtigt. Zur Beschreibung des anthropogenen Zusatztreibhauseffekts wurde auf Ergebnisse von Strahlungs-Konvektions-Modellen (RCM) zurückgegriffen. Der Einfluß des anthropogenen troposphärischen Sulfats wurde entsprechend dem ungenauen Kenntnisstand nur grob parametrisiert. Mit den Modellen lassen sich zu jedem Antrieb Zeitreihen der globalen und hemisphärischen Temperaturanomalien berechnen. Die beobachteten ENSO-korrigierten Temperaturanomalien lassen sich (außer im Fall der Nordhemisphäre) sehr gut als Summe dieser Antriebe und Zufallsrauschen ausdrücken. Dabei hat das Zufallsrauschen mit dem Modell verträgliche Eigenschaften und kann somit als internes Klimarauschen interpretiert werden. Es ist demnach möglich, zusätzlich zur Signaltrennung zu testen, ob sich die Temperaturzeitreihen ohne die anthropogenen Antriebe signifikant anders verhalten hätten. Der Unterschied ist auf der Südhemisphäre und global mit 99 % signifikant, auf der Nordhemisphäre mit 95 %. Das bedeutet, daß der Mensch das Klima mit hoher Wahrscheinlichkeit beeinflußt. Auf der Basis von Szenarien wird außerdem der anthropogene Einfluß auf das Klima der nächsten Dekaden prognostiziert. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage, wie groß die Zeitverzögerung zwischen anthropogenen Antrieben und deren Wirkung auf das Klima ist. Auch dieser Frage wird nachgegangen und es ergibt sich, daß diese Verzögerung zur Zeit bei etwa zehn Jahren liegt. Da die Verzögerungszeit aber keine Eigenschaft des Klimasystems ist (wie etwa eine Trägheitsoder Mischungszeit), sondern von der zeitlichen Struktur des Antriebs abhängt, ist sie keine Konstante und kann somit nur eingeschränkt für Prognosen verwendet werden. Andererseits erlaubt die Kenntnis der Verzögerungszeit eine statistische Verifikation mit Hilfe eines multiplen Regressionsmodells. Diese unterstützt die Prognosen des EBM.