2026/05/05 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Computer Science · Environmental Science · Medicine · #Data-Driven Disease Surveillance #Ecosystem dynamics and resilience #Seismology and Earthquake Studies
paper · doi:10.5281/zenodo.20035804
openalex publication_date 2026/05/05 · openalex created_date 2026/05/06 · openalex updated_date 2026/07/01
Dieses Paper untersucht die Detektierbarkeit von Early Warning Signals (EWS) in dynamischen Systemen und hinterfragt die verbreitete Annahme, dass diese Signale invariant gegenüber der Wahl der Beobachtung sind. Auf Basis eines linearen stochastischen Modells wird gezeigt, dass die beobachtete Varianz nahe einer kritischen Transition in zwei zentrale Faktoren zerfällt:(1) die geometrische Ausrichtung der Beobachtungsprojektion relativ zur dominanten langsamen Mode und(2) die Kopplung des Rauschens an diese Mode. Eine begleitende empirische Illustration bestätigt diese Zerlegung: Die Detektierbarkeit von EWS steigt mit zunehmender Ausrichtung, kann jedoch bei degenerierter Rauschkopplung trotz günstiger Geometrie unterdrückt werden. Die Ergebnisse legen nahe, dass Early Warning Signals nicht als intrinsische Eigenschaften eines Systems verstanden werden sollten, sondern als projektionsabhängige Beobachtungsgrößen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, Messgeometrie und Rauschstruktur explizit in die Analyse und Interpretation von Frühwarnsignalen einzubeziehen. 🔑 Keywords (Deutsch) Early Warning Signals, kritische Transitionen, Projektionsgeometrie, Rauschkopplung, Varianz, Autokorrelation, kritische Verlangsamung, dynamische Systeme, Beobachtungsabhängigkeit, Bifurkationen 🇬🇧 Description (English) This paper investigates the detectability of early warning signals (EWS) in dynamical systems and challenges the common assumption that such signals are invariant under changes in observation. Using a linear stochastic framework, we show that the observed variance near a critical transition factorizes into two key components:(1) the geometric alignment between the observation projection and the dominant slow mode, and(2) the coupling of noise to that mode. A complementary empirical illustration supports this decomposition: detectability increases with alignment but can be suppressed under degenerate noise coupling, even when geometric conditions are favorable. These findings suggest that early warning signals should not be interpreted as intrinsic system properties, but as projection-dependent observables. Measurement geometry and noise structure therefore emerge as critical variables in assessing the reliability of EWS. 🔑 Keywords (English) Early Warning Signals, critical transitions, projection geometry, noise coupling, variance, autocorrelation, critical slowing down, dynamical systems, observability, bifurcation theory