Matthias Horx  Theorie der Trend- und Zukunftsforschung

Theorie der integrierten Prognostik

Interessieren Sie sich für Hintergründe, Philosophien und
vertiefte Methodik-Probleme der prognostischen
Wissenschaften?

Diese Texte sind im Rahmen meines Prognostik-Seminars
an der Zeppelin-Universität entstanden.
Sie sind "work in progress" und werden ständig
ergänzt und weitergeschrieben.

Eine Zusammenfassung der wichtigsten Ansätze der Integrierten Prognostik finden Sie hier:
Integrierte Systemische Prognostik.

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3.07  Fraktale oder nonlinear-dynamische Systeme

Fraktale Systeme vereinigen sehr viele kleine Realraum-Rechenoperationen (Ereignisse, Molekulare Prozesse, Interaktionen) zu gewaltigen Strömen von Wahrscheinlichkeit.

Vereinfacht ausgedrückt: Die Komplexität der Sub-Systeme ist sehr gering, die des Gesamt-systems aber sehr hoch.

In einer fraktalen Systemstruktur entsteht eine „Spaltung” der Probabilität in die Extreme. Kleine Störungen des Systems oder Abweichungen haben kaskadenhafte, aufschaukelnde Auswirkungen (der berühmte Schmetterlingseffekt, auch Phasenübergang genannt).

Im lokalen Mikro-Bereich lassen sich dennoch stabile Algorithmen und Parameter feststellen. Im mittleren Zeitverlauf kommt es jedoch immer wieder zu turbulenten Aufschaukelungen. Fraktale Systeme erzeugen eine Vielzahl von Bifurkationen.

Ein typisches Beispiel für ein fraktales System ist das Wetter, dessen Berechnung seit Jahrhunderten eine zentrale Herausforderung der Systemwissenschaften darstellt.

Beim Wetter zeigt sich die „Janusköpfigkeit” fraktaler Systeme: Man kann zwar mittelfristige STRUKTUREN immer besser prognostizieren, aber keine Exaktheiten (Zeit/Raum).

Da aber die Exaktheiten enorme Datenmengen in das System zurückspeisen, ist die grundlegend chaotische Struktur nicht „errechenbar”.

Dennoch gibt es immer weitere Annäherungsversuche: Das Projekt PANDOWAE (Predictability and Dynamics of Weather Systems in the Atlantic-European Sector – Vorhersagbarkeit und Dynamik des Wetters im atlantisch-europäischen Raum) ist an acht Universitäten in Deutschland, der Schweiz und England angesiedelt.

Innerhalb der sechsjährigen Laufzeit wollen die Forscher die zuverlässige Vorhersagbarkeit von drei Tagen auf bis zu zwei Wochen verlängern. Dabei konzentrieren sie sich vor allem auf mögliche Fehlerquellen in den Modellen des Deutschen Wetterdienstes.


Schlüsselliteratur:

  • Giles Foden, Turbulence
    Faber & Faber, London 2009

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