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"Nicht-Ereignisse", Lebensenttäuschungen aufgrund des dauerhaften Ausbleibens erwünschter Ereignisse oder des Nicht-Erreichens von bedeutsamen Lebenszielen, können zu existenziellen Krisen führen. Die Autoren haben 40 Personen befragt und an ihrem Beispiel die Bewältigungsprozesse solcher Krisen untersucht, die z.B. durch ungewollte Kinderlosigkeit oder eine ausgebliebene berufliche Karriere ausgelöst worden waren. Dabei fanden sie verschiedene Prozesshilfen: kognitive und emotionale Verarbeitungsprozesse, soziale Unterstützung, Ersatzaktivitäten und pragmatisches Handeln. Alle Befragten berichteten von Entwicklungsgewinnen aufgrund der Krise und ihrer Bewältigung.
Die Zunahme an Gewalttaten, insbesondere durch Kinder und Jugendliche, wird in der öffentlichen und pädagogischen Diskussion weithin beklagt. Zwar zeigen zeitvergleichende Analysen, dass von einer dramatischen Erhöhung der Gewalhandlungen keine Rede sein kann; eher ist die öffentliche Sensibilität für derartige Vorfälle gestiegen. Andererseits gibt es erschreckende Beispiele für besonders brutale Übergriffe, die im öffentlichen Bewusstsein naturgemäß dominieren. Eindeutig zugenommen haben in den letzten Jahren politisch motivierte Gewalttaten, insbesondere mit rechtsextremistischem Hintergrund. Doch unabhängig davon, ob und wo die Zahl der Gewalthandlungen angestiegen ist, beinhaltet jede einzelne Tat einen Angriff auf die Menschenwürde und die politische Kultur und ruft deshalb nach Gegenmaßnahmen.
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.
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.