Kipppunkte sind mehr als Drama: Es geht um Messbarkeit

„Kipppunkt“ klingt oft nach Weltuntergangs-Schalter: Ein bisschen Druck mehr – und zack, alles kippt. In der Forschung ist das Konzept präziser: Viele Teile des Erdsystems können mehrere stabile Zustände haben, und unter bestimmten Bedingungen kann der Übergang in einen neuen Zustand abrupt passieren. Genau diese Abruptheit ist das Problem, weil sie Vorwarnzeiten kurz machen kann. Ein Team um Forschende der Universität Potsdam, des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung und der TU München stellt nun eine Methode vor, die messen soll, wie nah ein System an so einer Instabilität ist – und zwar auch dann, wenn die Daten starke saisonale Schwankungen enthalten.

Das Kernproblem: Saison überdeckt Trend

Viele etablierte Frühwarnsignale für Instabilitäten funktionieren am besten, wenn Zeitreihen „stationär“ sind – also ohne Trend und ohne saisonale Muster. In der Praxis heißt das meist: Daten werden erst „enttrendert“ und „entsaisonalisiert“. Das klingt harmlos, ist aber heikel. Denn gerade bei Klima- und Ökosystemdaten ist oft nicht eindeutig, was „Trend“ ist, was „Saison“ und was „Rauschen“. Wer hier falsch trennt, kann sich Stabilität einbilden, wo keine ist – oder umgekehrt Alarm schlagen, weil die Datenaufbereitung Artefakte erzeugt.

Die neue Studie setzt genau hier an: Statt die Saisonalität mühsam herauszurechnen, wird sie mathematisch als Teil des Systems behandelt. Der Trick ist, die Stabilität eines Systems zu quantifizieren, das regelmäßig „getaktet“ wird – etwa durch den Jahreslauf. Dafür nutzt das Team sogenannte Floquet-Multiplikatoren. Vereinfacht gesagt: Man schaut, ob kleine Störungen innerhalb dieses periodischen Taktes wieder gedämpft werden (stabil) oder ob sie sich verstärken (instabil). So sollen Warnsignale zugänglich werden, ohne dass man vorher an den Daten so lange „herumputzt“, bis am Ende nur noch das bleibt, was ins Modell passt.

Warum ausgerechnet Gletscher dafür ein Härtetest sind

Gletscher sind nicht nur Eismassen, sondern dynamische Fließsysteme. Viele bewegen sich relativ stetig, aber einige zeigen ein besonderes Verhalten: Sie können über längere Zeit sehr langsam sein und dann plötzlich in eine Phase stark beschleunigten Fließens wechseln – ein sogenannter Gletscher-Vorstoß oder „Surge“. Solche Ereignisse sind regional relevant, weil sie Naturgefahren verschärfen können, etwa durch instabile Eis- und Schuttmassen oder durch veränderte Abflusswege.

Für die Forschung sind Surges gleichzeitig ein extremes Datenproblem: Die Geschwindigkeit eines Gletschers schwankt saisonal ohnehin stark, und diese Schwankungen können von Jahr zu Jahr drastisch unterschiedlich ausfallen. Klassische Methoden, die eine „typische Saison“ abziehen wollen, geraten dabei schnell an Grenzen. Genau deshalb nutzen die Autorinnen und Autoren Gletscher als Testfeld: Wenn eine Methode hier funktioniert, ist das ein gutes Zeichen, dass sie auch in anderen saisonal getriebenen Erdsystemen nützlich sein könnte.

Was die Studie konkret zeigt – und wo die Unsicherheit bleibt

In der Arbeit wird die Methode an mehreren Beispielen demonstriert, darunter Berggletscher in Alaska und in Asien sowie Daten zum Amazonasgebiet. Bei den Gletschern berichten die Forschenden, dass sich der Beginn eines Surge aus Oberflächengeschwindigkeitsdaten vorhersagen lässt – und zwar mit einem Vorlauf von mehreren Jahren. Das ist ein starkes Versprechen, das aber vorsichtig gelesen werden sollte: „Vorhersagen“ kann in der Wissenschaft vieles bedeuten, von „wir sehen ein statistisches Frühwarnsignal“ bis hin zu „wir können Zeitpunkt und Stärke zuverlässig prognostizieren“. Die Studie positioniert sich klar in Richtung Frühwarnsignal: Sie will Stabilitätsverlust messbar machen, nicht das komplette Verhalten des Systems deterministisch ausrechnen.

Ein weiterer wichtiger Punkt: Die Methode soll robust sein, wenn Daten aus verschiedenen Sensoren zusammengeführt werden und sich dadurch das „Rausch-Niveau“ verändert – ein typisches Problem in langen Zeitreihen, wenn Messmethoden besser werden oder Satelliten wechseln. Auch hier gilt: Robustheit ist nicht „unfehlbar“, aber es ist ein realistischer Anspruch an ein Werkzeug, das in der Praxis genutzt werden soll.

Beim Amazonasbeispiel geht es nicht darum, eine konkrete „Wann kippt der Regenwald?“-Uhr zu liefern. Vielmehr zeigt die Studie, dass sich räumliche Muster der Destabilisierung aus Daten rekonstruieren lassen. Das ist spannend, weil Kipppunkte selten überall gleichzeitig passieren: Oft gibt es Regionen, die früher empfindlich reagieren als andere. Aber auch hier bleibt entscheidend, welche Daten genutzt wurden, wie gut sie lokale Einflüsse abbilden und wie stark alternative Erklärungen (z. B. Landnutzung, Dürren, Brände) die Signale prägen.

Warum das für Klimarisiken und Monitoring relevant sein könnte

Wenn sich Instabilitäten in saisonalen Systemen tatsächlich verlässlicher quantifizieren lassen, ist das mehr als akademisch. Für Naturgefahren-Monitoring könnte es helfen, Systeme zu identifizieren, die „kritischer“ werden – lange bevor ein Ereignis sichtbar eskaliert. Und wissenschaftlich ist es ein Schritt hin zu vergleichbaren Stabilitätsmaßen über ganz unterschiedliche Systeme hinweg: von Gletschern über Vegetation bis hin zu anderen klimatisch getriebenen Prozessen.

Der zentrale Mehrwert ist dabei die Transparenz gegenüber dem Datenproblem: Statt zu behaupten, man habe die Saison „sauber entfernt“, wird Saisonalität zum festen Bestandteil der Stabilitätsanalyse gemacht. Das reduziert eine typische Fehlerquelle – ersetzt aber nicht die Notwendigkeit, Ergebnisse gegen alternative Erklärungen, Datengüte und regionale Besonderheiten zu testen.