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Artificial drainage of agricultural land, for example with ditches or drainage tubes, is used to avoid water logging and to manage high groundwater tables. Among other impacts it influences the nutrient balances by increasing leaching losses and by decreasing denitrification. To simulate terrestrial transport of nitrogen on the global scale, a digital global map of artificially drained agricultural areas was developed. The map depicts the percentage of each 5’ by 5’ grid cell that is equipped for artificial drainage. Information on artificial drainage in countries or sub-national units was mainly derived from international inventories. Distribution to grid cells was based, for most countries, on the "Global Croplands Dataset" of Ramankutty et al. (1998) and the "Digital Global Map of Irrigation Areas" of Siebert et al. (2005). For some European countries the CORINE land cover dataset was used instead of the both datasets mentioned above. Maps with outlines of artificially drained areas were available for 6 countries. The global drainage area on the map is 167 Mio hectares. For only 11 out of the 116 countries with information on artificial drainage areas, sub-national information could be taken into account. Due to this coarse spatial resolution of the data sources, we recommended to use the map of artificially drained areas only for continental to global scale assessments. This documentation describes the dataset, the data sources and the map generation, and it discusses the data uncertainty.
In der hier vorliegenden Arbeit wurden Spurenstoff-Flüsse zwischen Atmosphäre und Pedosphäre, sowie zwischen Atmosphäre und Vegetation untersucht. Der Austausch zwischen Atmosphäre und Boden wurde mit Hilfe von dynamischen Bodenkammern gemessen. Zur Bestimmung des Austauschs zwischen Atmosphäre und Biosphäre wurden Gradienten der Spurengase oberhalb der Baumkronen gemessen und daraus die Flüsse bestimmt. Weiterhin wurden methodische Vergleiche der Gradientmethode mit anderen Methoden (Relaxed-Eddy-Accumulation, Eddy- Correlation) durchgeführt. Die Untersuchungen mit Hilfe der Gaswechselkammern zeigen, dass während aller Messungen der Boden eine Senke von atmosphärischem Carbonylsulfid dargestellt hat. Hiermit wird die Rolle des Bodens als eine Senke für COS bestätigt. Die Depositonsraten betragen im Mittel - 0,81 pmolm exp -2 s exp -1 und besitzen eine Variabilität zwischen - 0,23 und - 1,38 pmolm exp -2 s exp -1. Im Vergleich zu den Literaturwerten (siehe Tabelle 1.1) sind die Aufnahmeraten des Bodens auf der Versuchsfläche "F1" schwach ausgeprägt. Im Vergleich zu anderen Arbeiten (siehe Lehmann & Conrad, 1996; Kesselmeier et al., 1999) sind keine eindeutigen Korrelationen zwischen dem COS-Fluss und der Lufttemperatur bzw. der Bodenfeuchte oder den Bodentemperaturen in 2, 5 und 10 cm zu erkennen. Diese hier aufgeführten Arbeiten beruhen jedoch auf Labormessungen mit nur sehr geringen homogenen und präparierten Bodenmengen. Die Feldmessungen im Rahmen dieser Arbeit wurden nicht unter vergleichbar definierten Bedingungen durchgeführt. Aufgrund zahlreicher beeinflussender Parameter und der vertikalen Inhomogenität des Bodens konnte jedoch auch nicht mit vergleichbar guten Korrelationen gerechnet werden. Eine saisonale Abhängigkeit der COS-Aufnahme ist über einen Zeitraum von 21 2 Monaten nicht ausgeprägt. Da die Messungen einer Kampagne im Mai 1999 aufgrund von Kontaminationen der Luftproben vollständig verworfen wurden, erstreckten sich die Messungen nur vom Hochsommer bis zum Frühherbst. Die räumliche Variabilität erreicht dagegen innerhalb einer Entfernung von 10 m eine Spanne zwischen - 0,43 und - 0,73 pmolm exp -2 s exp -1. Zurückzuführen ist dies auf die starke räumliche ....
Die Genese der Leptinite und Paragneise zwischen Nordrach und Gengenbach im mittleren Schwarzwald
(1990)
Nachdem die Erforschung der anatektischen Prozesse lange Jahre das Bild des metamorphen Schwarzwalds prägte, wurden durch das Erkennen von Niedrigdruck- und Mitteldruck-Faziesserien (BLÜMEL 1983) und durch die lithologische Gliederung (WIMMENAUER 1984) neue Akzente im metamorphen Grundgebirge gesetzt. Im Rahmen des Kontinentalen Tiefbohrprogramms der Bundesrepublik Deutschland (KTB) wurde im Raum Nordrach-Gengenbach eine Leptinit-Paragneis-Wechselfolge kartiert. Vier Einheiten konnten unterschieden werden: (1) homogene Areale aus biotitarmen Leptiniten, (2) homogene Areale aus biotitreichen Leptiniten, (3) Areale aus verschiedenen, psammopelitischen Paragneisen und (4) eine Wechsellagerung im Aufschlussbereich zwischen Paragneisen und biotitarmen Leptiniten. Die ganze Wechselfolge stellt einen metamorphen, vulkano-sedimentären Komplex aus mindestens zwei verschiedenen Rhyolithen, rhyolithischen Tuffen, Tonsteinen, Grauwacken/Arkosen und Tuffiten dar. Die Struktur des Arbeitsgebiets wird durch die Wippersbach-Mulde, einen Bereich entlang des Haigerach-Tals mit Tendenz zu einem hochtemperatur-mylonitischen Gefüge und den Nordracher Granit, der parallel zur Foliation der Metamorphite intrudierte, geprägt. Im Mittelbachtal ist in streichender Verlängerung der Zone Diersburg-Berghaupten eine ca. 200 m breite Störungszone aufgeschlossen, die mehrphasig mylonitisch und kataklastisch überprägt wurde. Die biotitarmen Leptinite bestehen im wesentlichen aus 40 % Quarz und 60 % Feldspat. Sie sind nahezu massig, feinkörnig-ungleichkörnig (0,1 - 1 mm) mit amöboiden Kornformen. Mylonitische Gefüge kommen untergeordnet vor. Ihr Mineralbestand lautet: Quarz, Biotit, Granat, Sillimanit, Cordierit, Spinell, Ilmenit, Rutil. Die ehemaligen Hypersolvus-Feldspäte Mesoperthit und Antiperthit zeigen eine Entwicklungsreihe zu diskreten Plagioklas(An10-20)- und Orthoklas-Körnern. Um Granat ist eine Corona aus Cordierit-Quarz-Symplektit oder hellgrünem Biotit entwickelt. Die biotitreichen Leptinite haben durch den erhöhten Biotit-Gehalt (um 3 %) ein flaseriges Gefüge. Ihnen fehlt Mesoperthit, dafür führen sie reichlich Antiperthit (An20). Monazit ist ein charakteristischer akzessorischer Gemengteil. Die chemische Zusammensetzung der Leptinite entspricht der von Rhyolithen und ist über viele km nahezu konstant. Eine Probe ist stark an Uran verarmt. Die untersuchten Leptinite ähneln nach Auftreten, Chemismus und Metamorphose den Leptiniten von Todtmoos im Südschwarzwald. Die Paragneise werden in Quarz-Feldspat-reiche Meta-Grauwacken/Meta-Arkosen und Cordierit-reiche Meta-Pelite gegliedert. Das Gefüge ist feinkörnig, lagig-flaserig, teilweise mittelkörnig-migmatitisch und selten mylonitisch oder metablastisch. Der Mineralbestand lautet: Quarz, Plagioklas(An30), Antiperthit, Orthoklas, Biotit, Cordierit, Granat, Kyanit, Sillimanit (meist pseudomorph nach Kyanit), Andalusit (kontaktmetamorph), Spinell, Diaspor, Rutil, Graphit, Ilmenit und Sulfide. Die chemischen Analysen der Paragneise wurden mit denen von nicht metamorphen Sedimenten verglichen: die cordieritreichen Paragneise konnten als metamorphe Tongesteine bestimmt werden, die Quarz-Feldspat-reichen Paragneise sind metamorphe Grauwacken oder Arkosen, da sich Grauwacken und Arkosen nach ihrer chemischen Analyse nicht eindeutig unterscheiden lassen. Im Arbeitsgebiet gibt es nur ein kleines Amphibolit-Vorkommen. Es handelt sich um einen Cummingtonit-führenden Amphibolit, bei dem sich noch ein früheres Metamorphose-Stadium unter hohen Drücken nachweisen lässt. Der Strukturzustand der Alkalifeldspäte (Or85) ist lithologieabhängig und liegt zwischen Orthoklas und Maximum Mikroklin. Granat ist nur schwach diffusions-zoniert. Die Ca-reichen Zentren und Ca-armen Ränder der Granate zeigen eine Druckentlastung an. Aus den Biotit-Analysen (TiO2 bis 5,3 Gew.-%) wurde abgeleitet, da die Tschermak-Substitution die AlVI-Variation nicht erklären kann, sondern dass der AlVI-Gehalt in den untersuchten Biotiten wahrscheinlich vom Fe/(Fe+Mg)-Verhältnis des Gesteins abhängt. Cordierit (teilweise Fe-reich) ist meist pinitisiert. Bei einigen Piniten kann nicht ausgeschlossen werden, dass nach NEDELEC & PAQUET (1981) nicht Cordierit sondern eine Schmelze das Edukt war. Grüner und brauner Fe-Mg-Zn-Aluminat-Spinell kommt vorwiegend zusammen mit Cordierit (±Diaspor) als Corona um Kyanit vor. Das ganze Aggregat wird durch eine äußere Plagioklas-Corona vom Rest des Gesteins abgekapselt. Die metamorphe Entwicklung der untersuchten Gesteine beginnt mit einem druckbetonten Stadium (Hochdruck-Granulitfazies bis ?Eklogit-Fazies) und der Paragenese Granat + Kyanit + Hypersolvus-Feldspäte + Quarz ± Biotit. Die Temperatur lässt sich nur recht unsicher zu 700 °C abschätzen. Mit dem jetzt vorliegenden Plagioklas ergibt sich mit dem GPAQ-Thermobarometer, dem GRAIL- und dem GRIPS-Barometer ein Druck um 7-9 kbar, der als gut belegter Mindestdruck interpretiert wird. Falls aber während dieses Stadiums die Ca-reichen Granat-Zentren der biotitarmen Leptinite mit einem Hypersolvus-Alkalifeldspat (3 Mol-% Anorthit-Komponente nach der CIPW-Norm der Gesteinsanalyse) und Kyanit im Gleichgewicht standen, dann ergeben sich deutlich höhere Drücke von 14-19 kbar. Dieses Metamorphose-Stadium lässt sich mit dem geochronologischen 480 Ma-Ereignis (Ordovizium) korrelieren. Darauf folgt ein Druckentlastungs-Zwischenstadium mit der Umwandlung von Kyanit in Sillimanit und der Bildung der Spinell-Coronen um Al2SiO5-Minerale. Den Abschluss der Metamorphose-Entwicklung bildet ein statisches Cordieritisierungs-Stadium (LP-HT-Metamorphose, Cordierit-Kalifeldspat-Paragenese). Es bewirkte das statische Wachstum von reichlich Cordierit in Biotit-Sillimanit-reichen Teilgefügen und um Granat. Die Temperatur lag dabei nach dem Granat-Biotit-, dem Granat-Cordierit- und dem Granat-Ilmenit-Thermometer bei 650±50 °C. Der Druck betrug dabei nach dem GPAQ-Thermobarometer 3±2 kbar. Dieses Metamorphose-Stadium ist im NE des Raums Nordrach-Gengenbach stark ausgeprägt, im SW, wo das frühe, druckbetonte Stadium gut erhalten ist, nur schwach. Das statische Cordieritisierungs-Stadium lässt sich in das Karbon einstufen.
In der hier vorliegenden Diplomarbeit wurde der globale Einfluß des ENSO-Phänomens (El Niño/Southern Oscillation) und des Vulkanismus auf den Luftdruck in Meeresspiegelhöhe sowie auf die Lufttemperatur in Bodennähe untersucht. Weiterhin sollte der Frage nachgegangen werden, ob starke Vulkanausbrüche das ENSO-Phänomen beeinflussen. Hierfür wurden 100-jährige Zeitreihen von Jahres- und saisonalen Mitteln des Southern-Oscillation-Index (SOI), Anomalien der Meeresoberflächentemperatur im tropischen Ostpazifik (SST) sowie der Vulkanismusparameter nach Grieser [17] verwendet. Weiterhin wurde ein globaler, aus 80 flächengleichen Boxen bestehender Datensatz des Luftdrucks in Meeresspiegelhöhe für den Zeitraum 1883 bis 1992 erstellt und ein gleichartiger Boxdatensatz der Luftemperatur in Bodennähe verwendet. Die angewandte Methodik ist eine von Denhard 1996 [11] entwickelte Filtertechnik (Prozeßfilter), mit deren Hilfe sich externe Störungen auf ein dynamisches System analysieren lassen. Es wurde ein methodischer Vergleich zwischen dem Prozeßfilter und der Kreuzspektralanalyse durchgeführt, der aufzeigte, daß bei der hier vorliegenden Fragestellung der Prozeßfilter bessere Ergebnisse liefert. Die Analysen der ENSO-Parameter (SOI, SST) mit den Boxdatensätzen der internen Klimavariablen (Luftdruck und Temperatur) bestätigen die bekannten Wirkungen des ENSO-Phänomens auf das Temperatur- sowie das Luftdruckfeld in Bodennähe bzw. Meeresspiegelhöhe. Für einen entdeckten, im jahreszeitlichen Verlauf unterschiedlichen Einfluß von ENSO auf die Lufttemperatur im tropischen Westpazifik ist dem Autor keine vergleichbare Diskussion aus der Literatur bekannt. In dieser Region wurde im Winter und Frühjahr (jeweils bezogen auf die Nordhemisphäre) eine Erhöhung der Lufttemperatur während El Niño, im Sommer und Herbst dagegen eine Erniedrigung festgestellt. Die Wirkung des Vulkanismus auf den Luftdruck in Meeresspiegelhöhe ist stark von ENSO überlagert. Dieser Effekt wurde in abgeschwächter Form auch bei den, ansonsten klimatologisch interpretierbaren, Korrelationsmustern zwischen den Gebietsmittelreihen der bodennahen Lufttemperatur und dem Vulkanismusparameter festgestellt. Ein ursächliches Einwirken des Vulkanismus auf ENSO konnte im Rahmen dieser Arbeit nicht gefunden werden.
We present simulations with the Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere (CLaMS) for the Arctic winter 2002/2003. We integrated a Lagrangian denitrification scheme into the three-dimensional version of CLaMS that calculates the growth and sedimentation of nitric acid trihydrate (NAT) particles along individual particle trajectories. From those, we derive the HNO3 downward flux resulting from different particle nucleation assumptions. The simulation results show a clear vertical redistribution of total inorganic nitrogen (NOy), with a maximum vortex average permanent NOy removal of over 5 ppb in late December between 500 and 550 K and a corresponding increase of NOy of over 2 ppb below about 450 K. The simulated vertical redistribution of NOy is compared with balloon observations by MkIV and in-situ observations from the high altitude aircraft Geophysica. Assuming a globally uniform NAT particle nucleation rate of 3.4·10−6 cm−3 h−1 in the model, the observed denitrification is well reproduced. In the investigated winter 2002/2003, the denitrification has only moderate impact (<=10%) on the simulated vortex average ozone loss of about 1.1 ppm near the 460 K level. At higher altitudes, above 600 K potential temperature, the simulations show significant ozone depletion through NOx-catalytic cycles due to the unusual early exposure of vortex air to sunlight.
Chlorine monoxide (ClO) plays a key role in stratospheric ozone loss processes at midlatitudes. We present two balloonborne in situ measurements of ClO conducted in northern hemisphere midlatitudes during the period of the maximum of total inorganic chlorine loading in the atmosphere. Both ClO measurements were conducted on board the TRIPLE balloon payload, launched in November 1996 in Le´on, Spain, and in May 1999 in Aire sur l’Adour, France. For both flights a ClO daylight and night time vertical profile could be derived over an altitude range of approximately 15–31 km. ClO mixing ratios are compared to model simulations performed with the photochemical box model version of the Chemical Lagrangian Model of the Stratosphere (CLaMS). Simulations along 24-h backward trajectories were performed to study the diurnal variation of ClO in the midlatitude lower stratosphere. Model simulations for the flight launched in Aire sur l’Adour 1999 show a good agreement with the ClO measurements. For the flight launched in Le´on 1996, a similar good agreement is found, except at around ~ 650 K potential temperature (~26km altitude). However, a tendency is found that for solar zenith angles greater than 86°–87° the simulated ClO mixing ratios substantially overestimate measured ClO by approximately a factor of 2.5 or more for both flights. Therefore we conclude that no indication can be deduced from the presented ClO measurements that substantial uncertainties exist in midlatitude chlorine chemistry of the stratosphere. An exception is the situation at solar zenith angles greater than 86°–87° where model simulations substantial overestimate ClO observations.
Attribution and detection of anthropogenic climate change using a backpropagation neural network
(2002)
The climate system can be regarded as a dynamic nonlinear system. Thus traditional linear statistical methods are not suited to describe the nonlinearities of this system which renders it necessary to find alternative statistical techniques to model those nonlinear properties. In addition to an earlier paper on this subject (WALTER et al., 1998), the problem of attribution and detection of the observed climate change is addressed here using a nonlinear Backpropagation Neural Network (BPN). In addition to potential anthropogenic influences on climate (CO2-equivalent concentrations, called greenhouse gases, GHG and SO2 emissions) natural influences on surface air temperature (variations of solar activity, volcanism and the El Niño/Southern Oscillation phenomenon) are integrated into the simulations as well. It is shown that the adaptive BPN algorithm captures the dynamics of the climate system, i.e. global and area weighted mean temperature anomalies, to a great extent. However, free parameters of this network architecture have to be optimized in a time consuming trial-and-error process. The simulation quality obtained by the BPN exceeds the results of those from a linear model by far; the simulation quality on the global scale amounts to 84% explained variance. Additionally the results of the nonlinear algorithm are plausible in a physical sense, i.e. amplitude and time structure. Nevertheless they cover a broad range, e.g. the GHG-signal on the global scale ranges from 0.37 K to 1.65 K warming for the time period 1856-1998. However the simulated amplitudes are situated within the discussed range (HOUGHTON et al., 2001). Additionally the combined anthropogenic effect corresponds to the observed increase in temperature for the examined time period. In addition to that, the BPN succeeds with the detection of anthropogenic induced climate change on a high significance level. Therefore the concept of neural networks can be regarded as a suitable nonlinear statistical tool for modeling and diagnosing the climate system.
Im Rahmen der Diskussion des globalen bzw. regionalen Klimawandels sind, neben Extremereignissen, Langfristtrends von besonderem Interesse. Doch erfordert die ausgeprägte Klimavariabilität in Zeit und Raum spezielle regionale Detailuntersuchungen. Daher wird hier eine solche Analyse für Deutschland und die Klimaelemente bodennahe Lufttemperatur sowie Niederschlag vorgestellt, mit besonderem Blick auf die jahreszeitlichen/monatlichen Besonderheiten der Trends in ausgewählten Zeitintervallen zwischen 1891 und 2000. Am auffälligsten ist dabei die sich verstärkende winterliche Temperatur- und Niederschlagszunahme, während im Sommer, unter ebenfalls Erwärmung, eine Trendwende von abnehmendem zu in den letzten Dekaden zunehmendem Niederschlag eingetreten ist.
Vielleicht hätte sich außerhalb der Fachwissenschaft niemand für das Weltklimaproblem interessiert, wären da nicht zwei brisante, miteinander gekoppelte Fakten: Die Menschheit ist hochgradig von der Gunst des Klimas abhängig. Es kann uns daher nicht gleichgültig sein, was mit unserem Klima geschieht. Und: Die Menschheit ist mehr und mehr dazu übergegangen, das Klima auch selbst zu beeinflussen. Daraus erwächst uns allen eine besondere Verantwortung. ...
Wenn sich beim Klimagipfel in Den Haag [genauer bei der nun schon 6. Vertragstaatenkonferenz zur Klimaschutzkonvention der Vereinten Nationen] nun wieder die Delegationen aus fast allen Staaten der Welt treffen, um über Klimaschutzmaßnahmen zu beraten, dann schwingt auch immer die Frage mit: Sind solche Maßnahmen wirklich notwendig? Sollen wir nicht einfach warten, bis wir mehr, ja vielleicht alles wissen? ...
Die Zunahme der Konzentration von CO2 und anderen "Treibhausgasen" in der Atmosphäre ist unzweifelhaft, und ebenso unzweifelhaft reagiert das Klima darauf. Christian-Dietrich Schönwiese, Professor für Meteorologische Umweltforschung und Klimatologie an der Universität Frankfurt am Main, sieht dringenden politischen Handlungsbedarf und plädiert gleichzeitig dafür, die Debatte rund um den Klimaschutz zu versachlichen.
Die öffentliche Klimadebatte scheint sich zu verselbständigen. Abgehoben von den Erkenntnissen der Fachwissenschaftler reden die einen von der "Klimakatastrophe", die uns demnächst mit voller Wucht treffen wird, wenn wir nicht sofort alles ganz anders machen; Panik ist ihnen das rechte Mittel, Aufmerksamkeit zu erregen. Die anderen sehen im "Klimaschwindel" einen Vorwand für Forschungsgelder und zusätzliche Steuerbelastung der Wirtschaft; ihre Strategie ist Verwirrung und Verharmlosung. Mit der Fixierung auf solche Extrempositionen werden wir den Herausforderungen der Zukunft sicherlich nicht gerecht. Höchste Zeit für eine Versachlichung und für einen klärenden Beitrag zum Verwirrspiel "Klima".
Temporal changes in the occurrence of extreme events in time series of observed precipitation are investigated. The analysis is based on a European gridded data set and a German station-based data set of recent monthly totals (1896=1899–1995=1998). Two approaches are used. First, values above certain defined thresholds are counted for the first and second halves of the observation period. In the second step time series components, such as trends, are removed to obtain a deeper insight into the causes of the observed changes. As an example, this technique is applied to the time series of the German station Eppenrod. It arises that most of the events concern extreme wet months whose frequency has significantly increased in winter. Whereas on the European scale the other seasons also show this increase, especially in autumn, in Germany an insignificant decrease in the summer and autumn seasons is found. Moreover it is demonstrated that the increase of extreme wet months is reflected in a systematic increase in the variance and the Weibull probability density function parameters, respectively.
Simulation of global temperature variations and signal detection studies using neural networks
(1998)
The concept of neural network models (NNM) is a statistical strategy which can be used if a superposition of any forcing mechanisms leads to any effects and if a sufficient related observational data base is available. In comparison to multiple regression analysis (MRA), the main advantages are that NNM is an appropriate tool also in the case of non-linear cause-effect relations and that interactions of the forcing mechanisms are allowed. In comparison to more sophisticated methods like general circulation models (GCM), the main advantage is that details of the physical background like feedbacks can be unknown. Neural networks learn from observations which reflect feedbacks implicitly. The disadvantage, of course, is that the physical background is neglected. In addition, the results prove to be sensitively dependent from the network architecture like the number of hidden neurons or the initialisation of learning parameters. We used a supervised backpropagation network (BPN) with three neuron layers, an unsupervised Kohonen network (KHN) and a combination of both called counterpropagation network (CPN). These concepts are tested in respect to their ability to simulate the observed global as well as hemispheric mean surface air temperature annual variations 1874 - 1993 if parameter time series of the following forcing mechanisms are incorporated : equivalent CO2 concentrations, tropospheric sulfate aerosol concentrations (both anthropogenic), volcanism, solar activity, and ENSO (all natural). It arises that in this way up to 83% of the observed temperature variance can be explained, significantly more than by MRA. The implication of the North Atlantic Oscillation does not improve these results. On a global average, the greenhouse gas (GHG) signal so far is assessed to be 0.9 - 1.3 K (warming), the sulfate signal 0.2 - 0.4 K (cooling), results which are in close similarity to the GCM findings published in the recent IPCC Report. The related signals of the natural forcing mechanisms considered cover amplitudes of 0.1 - 0.3 K. Our best NNM estimate of the GHG doubling signal amounts to 2.1K, equilibrium, or 1.7 K, transient, respectively.
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.