Extreme Ereignisse
Extrem gewagt
Schwere Erdbeben, Wirbelstürme und Überschwemmungen treten viel häufiger auf, als nach der klassischen Statistik zu erwarten wäre. Neue Forschungsansätze suchen nach einer besseren Erfassung extremer Ereignisse.
All diese Extremereignisse haben eines gemeinsam: Sie treten höchst selten auf, können dabei aber enorme Schäden anrichten. Wann, wo und wie stark sie zuschlagen, scheint dem Zufall überlassen. Zwar versuchen Wissenschaftler seit Jahrzehnten, halbwegs verlässliche Prognosen und Frühwarnsysteme zu entwickeln. Erfolg haben sie damit bislang aber kaum. Erdbeben, Tornados oder Börsenkrisen lassen sich entweder gar nicht vorhersagen, oder die Prognosen sind zu vage, als dass sie konkreten Nutzen hätten.
Nun hofft die Fachwelt auf einen neuen Ansatz. Statt nur innerhalb der einzelnen Disziplinen nach besseren Prognoseverfahren zu suchen, arbeiten die Wissenschaftler zunehmend auch interdisziplinär und fahnden nach mathematischen Parallelen. "Wir hoffen, dass verschiedene Disziplinen voneinander lernen und wir neue, grundlegende Erkenntnisse gewinnen", sagt Professor Holger Kantz vom Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme in Dresden. Sollten sich tatsächlich Gemeinsamkeiten zwischen Wetterextremen, Finanzkrisen und Erdstößen zeigen, dürften demnach auch die Prognosen treffsicherer werden. Noch steht dieser Ansatz der Extremforschung am Anfang. Doch erste Erfolge deuten sich bereits an.
Wie schön wäre es doch, wenn das Einzige, was die Bewegung des Meerwassers beeinflusste, die Gezeiten wären!


Frank Grotelüschen hat in Mainz
und Hamburg Physik studiert. Er
lebt als freier Wissenschaftsjournalist
in Hamburg.
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1. Die Rolle der Normalverteilung
10.01.2010, Günther ItzelsbergerWachstumprozesse werden oft mit einer logarithmischen Normalverteilung beschrieben.
In der Natur beoachtete Prozessgeschehen weisen nur in bestimmten Zeitabschnitten eine Normalverteilung auf.
In der Produktionspraxis, wo die Vorausetzungen für Normalverteilungen gut erfüllt sind, hat sich eine grafische Analyse von Daten in einem auf der Normalverteilung beruhendem Wahrscheinlichkeitsnetz ("Wahrscheinlichkeitspapier") sehr bewährt. Hier lassen sich auch kleine Datenmengen gut auswerten. Der Vorteil der grafischen Auswertung besteht darin, dass das Netz ein empfindliches Filter für Abweichungen von der Normalverteilung darstellt. Die Darstellung von Häufigkeitsdaten im Wahrscheinlichkeitsnetz empfiehlt sich auch, um normale Komponenten in der Zeitreihe zu erkennen und um zu entmischen.
Das "United States Department of Commerce National Bureau of Standards Handbook 91 Experimental Statistics" gibt ein Wahrscheinlichkeitsnetz für Extremwerte an. Hier lassen sich ebenfalls die angedeuteten Untersuchungen ausführen. Wohlbemerkt für geringen Datenumfang!
In der Qualitätssicherung bei Luftfahrtprojekten war das Vorgehen sehr beliebt.
Die aufgeführte Vorgehensweise der Spektralanalyse gilt doch nur für stationäre Prozesse?
Mit Mathcad läßt sich eine Auswertung mit Wahrscheinlichkeitsnetzen gut programmieren.