There is a relatively high probability of encountering early warning signals when approaching a tipping point. However, this should not be confused with the probability that a tipping point is actually approaching if statistical early warning signals are observed. This is because there could be several alternative explanations for the presence of such early warning signals. In a Perspective article in the current issue of the scientific journal Nature Climate Change, a team of researchers from the Alfred Wegener Institute suggests taking a critical look at the evaluation of the statistical significance of these findings.
Kipppunkte sind kritische Schwellenwerte, bei denen eine kleine Änderung eines Parameters zu einer Verschiebung eines Systems von einem stabilen Zustand in einen anderen führen kann. Nähert sich ein System einem Kipppunkt an, lassen sich häufig statistische Frühwarnsignale beobachten. Vielzitierte Klima-Kipppunkte sind beispielsweise der Kollaps von Eisschilden in der Westantarktis oder das „Kippen“ der atlantischen Umwälzzirkulation (AMOC). Die AMOC ist eine der wichtigsten Komponenten der globalen thermohalinen Zirkulation, ein riesiges Förderband im Ozean, das warmes und kaltes Wasser in verschiedenen Tiefen des Atlantiks transportiert. Änderungen in den Schwankungen der Stärke der AMOC wurden von verschiedenen vorangegangenen Studien als ein statistisches Frühwarnsignal für das herannahende „Kippen“ der Atlantischen Umwälzströmung interpretiert.
Forschende vom Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) und der Universität Utrecht haben sich in der Fachzeitschrift Nature Climate Change mit dem Zusammenhang zwischen statistischen Frühwarnsignalen und der Voraussage von sich annähernden Klima-Kipppunkten beschäftigt. „Studien, die versuchen, Klimakipppunkte mit Hilfe von statistischen Frühwarnsignalen vorherzusagen, verwechseln oft die Wahrscheinlichkeit, dass Frühwarnsignale in den Beobachtungsdaten auftreten mit der tatsächlichen Wahrscheinlichkeit, dass es zu dem Überschreiten eines Klimakipppunktes kommt“, berichtet Dr. Vanessa Skiba vom AWI Potsdam. Die Verwechslung dieser Wahrscheinlichkeiten führt zu einer verzerrten Bewertung der statistischen Signifikanz führt. Vanessa Skiba erläutert weiter: „Zukünftige Studien müssen dies berücksichtigen, wenn sie die Wahrscheinlichkeit des Überschreitens eines Klimakipppunktes ermitteln. Dafür geeignet ist zum Beispiel ein Bayesischer Ansatz bei dem die errechnete Wahrscheinlichkeit für Frühwarnsignale in den Beobachtungsdaten kombiniert wird mit der bisher angenommenen Wahrscheinlichkeit für den untersuchten Klimakipppunkt. Zusätzlich ermöglicht dieser Ansatz die Berücksichtigung von alternativen Mechanismen im Klimasystem welche zu Schwankungen in Charakteristiken von Kippelemente und somit fälschlicher Detektion von statistischen Frühwarnsignale führen können.”
Originalpublikation:
Max Rietkerk, Vanessa Skiba, Els Weinans, Raphaël Hébert und Thomas Laepple: Ambiguity of early warning signals for climate tipping points, Nat. Clim. Change (2025). DOI: https://doi.org/10.1038/s41558-025-02328-8