Arbeitsgruppe Klimakausalität

Ein Ziel ist es, relevante Extremereignisse und Trends zu identifizieren, welche starke Auswirkungen auf Umwelt und Gesellschaft haben und zu verstehen, wie diese auf den Menschen zurückzuführen sind. Beispielsweise untersuchen wir Hitzewellen in Europe, extreme Kälteeinbrüche in den USA oder Niederschlag und Dürren im Mittelmeerraum.

Ein Fokus ist die zugrunde liegenden großskaligen physikalischen Treiber und kausalen Mechanismen von Extremereignissen besser zu verstehen und diese sogenannten Telekonnektionen zu quantifizieren. Insbesondere forschen wir zum stratosphärischen Polarwirbel, den weltweiten Auswirkungen des Rückgangs des Arktischen Meereises, sowie zu der Frage wie tropische und extratropische Telekonnektionen interagieren und so Extremwetterlagen begünstigen.

Ein weiterer zentraler Forschungsschwerpunkt ist, das Wissen über kausale Treiber zu nutzen, um bessere Vorhersagen über Extremereignisse zu machen und bestehende Unsicherheiten zu quantifizieren und zu kommunizieren (zum Beispiel durch storylines). Dabei betrachten wir sub-saisonale und saisonale Zeitskalen, dekadische Vorhersagen, sowie längerfristige Klimavorhersagen.

Wir verwenden eine Vielzahl an Daten und Methoden und kombinieren ‘klassische’ physikalische Methoden mit datenbasierte Algorithmen und statistischen Methoden der kausalen Inferenz.

• Cohen, J.; Agel, L.; Barlow, M.; Furtado, J.; Kretschmer, M.; Wendt, V. , The “Polar Vortex” Winter of 2013/2014,  Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2022. DOI: 10.1029/2022JD036493
• Karpechko, A.; Afargan-Gerstman, H.; Butler, A.; Domeisen, D.; Kretschmer, M.; Lawrence, Z.; Manizini, E.; Sigmond, M.; Simpson, I.; Wu, Z., Northern Hemisphere Stratosphere-Troposphere Circulation Change in CMIP6 Models: 1. Inter-Model Spread and Scenario Sensitivity , JGR Atmospheres. 2022. DOI: 10.1029/2022JD036992
• Messori, G.; Kretschmer, M.; Lee, S.; Wendt, V., Stratospheric Downward Wave Reflection Events Modulate North American Weather Regimes and Cold Spells,  Weather Clim. Dynam. 2022. S. 1215-1236, DOI: 10.5194/wcd-3-1215-2022

• Kretschmer, M.; Adams, S.; Arribas, A.; Saggioro, E.; Prudden, R.; Robinson, N.; Shepherd, T., Quantifying causal teleconnection pathways (2021),  Bulletin of the American Meteorological Society. 2020, DOI: 10.1175/BAMS-D-20-0117.1.

• Polkova, I.; Afargan-Gerstman, H.; Domeisen, D.; King, M.; Ruggieri, P.; Athanasiadis, P.; Dobrynin, M.; Aarnes, -.; Kretschmer, M.; Baehr, J., Predictors and prediction skill for marine cold air outbreaks over the Barents Sea, QJRMS. 2021, DOI: 10.1002/qj.4038.

• Kretschmer, M.; Politschouk, I.; Monnin, E., The role of the timing of Sudden Stratospheric Warmings for precipitation and temperature anomalies in Europe, International Journal of Climatology. 2021., DOI: 10.1002/joc.7426.

• Kretschmer, M.; Martin, M.; Boers, N.; Bunde, A.; Ciemer, C.; Fan, J.; Havlin, S.; Ludescher, J.; Kurths, J.; Runge, J.; Stolbova, V.; Surovyatkina, E.; Schellnhuber, H. J., Network-based forecasting of climate phenomena (2021) , Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021, DOI: 10.1073/pnas.1922872118.

• Kretschmer, M.; Zappa, G.; Shepherd, G.; Shepherd, T. G., The role of Barents–Kara sea ice loss in projected polar vortex changes,  Weather and Climate Dynamics. 2020,  DOI: 10.5194/wcd-1-715-2020

• Di Capua, G.; Kretschmer, M.; Donner, R. V.; van den Hurk, B.; Vellore, R.; Krishnan, R.; Coumou, D., Tropical and mid-latitude teleconnections interacting with the Indian summer monsoon rainfall: a theory-guided causal effect network approach, Earth System Dynamics. 2020, DOI: 10.5194/esd-11-17-2020

• Saggioro, E.; de Wiljes, J.; Kretschmer, M.; Runge, J., Reconstructing regime-dependent causal relationships from observational time series, Chaos. 2020, DOI: 10.1063/5.0020538

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• Di Capua, G.; Kretschmer, M.; Runge, J.; Alessandri, A.; Donner, R. V.; van den Hurk, B.; Vellore, R.; Krishnan, R.; Coumou, D., Long-Lead Statistical Forecasts of the Indian Summer Monsoon Rainfall Based on Causal Precursors, Weather and Forecasting. 2019, DOI: 10.1175/WAF-D-19-0002.1

• Runge, J.; Nowack, P.; Kretschmer, M.; Flaxman, S. R.; Sejdinovic, D., Detecting causal associations in large nonlinear time series datasets, Science Advances. 2019. 5 (11), DOI: 10.1126/sciadv.aau4996.

• Runge, J.; Bathiany, S.; Bollt, E. et al., Inferring causation from time series in Earth system sciences, 2019. S. AR 2553, DOI: 10.1038/s41467-019-10105-3.

• Kretschmer, M.; Coumou, D.; Agel, L.; Barlow, M.; Cohen, J.; Tziperman, E., More-Persistent Weak Stratospheric Polar Vortex States Linked to Cold Extremes, Bulletin of the American Meteorological Society. 2018. S. 49-60, DOI: 10.1175/BAMS-D-16-0259.1.
• Kretschmer, M.; Cohen, J.; Matthias, V.; Runge, J.; Coumou, D. , The different stratospheric influence on cold-extremes in Eurasia and North America,  npj Climate and Atmospheric Science. 2018, DOI: 10.1038/s41612-018-0054-4.

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• Kretschmer, M.; Runge, J.; Coumou, D., Early prediction of extreme stratospheric polar vortex states based on causal precursors, Geophysical Research Letters. 2017,DOI: 10.1002/2017GL074696.

• Kretschmer, M.; Coumou, D.; Donges, J. F.; Runge, J., Using Causal Effect Networks to analyze different Arctic drivers of mid-latitude winter circulation,  Journal of Climate. 2016. S. 4069-4081, DOI: 10.1175/JCLI-D-15-0654.1
• Kretschmer, M.; Coumou, D.; Donges, J. F.; Runge, J. ,Using Causal Effect Networks to analyze different Arctic drivers of mid-latitude winter circulation

  Journal of Climate. 2016. S. 4069-4081, DOI: 10.1175/JCLI-D-15-0654.1