Es gibt eine relativ hohe Wahrscheinlichkeit, bei der Annäherung an einen Kipppunkt auf Frühwarnsignale zu stoßen. Jedoch sollte dies nicht mit der Wahrscheinlichkeit verwechselt werden, dass sich ein Kipppunkt tatsächlich nähert, wenn Frühwarnsignale beobachtet werden. Denn für das Vorhandensein positiver Frühwarnsignale könnte es mehrere alternative Erklärungen geben. Ein Team um Forschende des Alfred-Wegener-Instituts regt in einem Perspektiven-Beitrag in der aktuellen Ausgabe der Fachzeitschrift Nature Climate Change an, sich kritisch mit der Bewertung statistischer Signifikanzen dieser Zusammenhänge auseinanderzusetzen.
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