title: Dependency structures of climate variability patterns through causal discovery algorithms
Creators: name: Debeire, Kevin
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2025
Subjects: subject: 000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke::000 Informatik, Wissen, Systeme::000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke
subject: causal discovery
subject: causal effect estimation
subject: climate projection
subject: uncertainty quantification
subject: climate model weighting
subject: modes variability
subject: climate variability pattern

description: Understanding and accurately projecting climate change and its impacts is critical for guiding global efforts in mitigation and adaptation. Earth system models (ESM), such as those participating in the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), represent the physical, chemical, and biological processes and feedbacks of the Earth's climate and are the primary tools to project climate change. However, the inherent complexity of these models leads to significant uncertainties in future climate projections. This dissertation aims to address these uncertainties by developing and applying advanced causal discovery algorithms and statistical techniques to uncover the complex interactions driving the patterns of climate variability. The dissertation is structured around three major contributions focused on uncertainty quantification: causal effect estimation, time series causal discovery, and their applications to reduce the uncertainty of climate model projections. Regarding the first contribution, this thesis develops a framework for establishing uncertainty bounds for long-term causal effects in spatio-temporal systems. This involves deriving explicit formulas for quantifying long-term effects in Spatially Aggregated Vector AutoRegressive (SAVAR) models, which provide a deeper understanding of the system's response to external perturbations. The asymptotic properties of these estimators are also derived, offering possibilities to quantify uncertainties of the estimates under suitable conditions. To validate the theoretical findings, several numerical experiments are conducted, comparing different methods for estimating the effects of an external perturbation on the system. Among the methods tested, the approach using causal discovery consistently outperforms others, underscoring that causal discovery is a powerful tool to investigate complex systems. Second, recognizing the importance of accurately capturing temporal dependencies in complex systems, this dissertation further develops advanced methodologies to enhance time series causal discovery. In particular, it introduces a novel bootstrap approach for time series causal discovery that preserves temporal dependencies and lag structures. The original time series data is bootstrapped using the temporal-preserving approach, and a causal discovery algorithm is run independently on each bootstrap sample to produce the same number of graphs. These graphs are then aggregated by majority voting into an output graph, with the frequency of each edge type in the bootstrap ensemble providing confidence measures for the causal graph links. While it increases computational demands, the approach enhances the performance of time series causal discovery algorithms. Its versatility allows it to be integrated with various causal discovery methods, making it a valuable tool for a wide range of real-world applications, including applications in climate science. Third, the dissertation develops methods with the Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool), a community diagnostic and performance metrics tool for routine evaluation of Earth system models, to first derive unweighted multi-model precipitation and temperature projections. This study reveals large uncertainties in these unweighted projections, particularly regarding precipitation over land, highlighting the challenge of accurately projecting future precipitation under climate change. Building on this, this thesis then develops an approach that reduces uncertainties in climate model projections for precipitation over land with causal discovery. By performing causal discovery on sea level pressure (SLP) components from Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) climate models, the thesis identifies dynamical patterns of SLP that influence precipitation variability. It then introduces a novel multi-model weighting scheme, termed causal weighting. This weighting scheme puts more weight on models that exhibit higher performance in reproducing causal fingerprints of observed dynamical SLP patterns and on models with more distinct patterns to consider interdependencies in the ensemble. This weighting scheme is successfully applied to CMIP6 and reduces the uncertainty range of precipitation projections over land, demonstrating its effectiveness. Overall, the thesis advances the state-of-the-art in causal discovery methods and effect estimation, as well as their applications to climate science. The findings provide a methodological foundation for improving climate model projections, particularly in areas where uncertainties have profound implications, ultimately supporting more effective decision-making in a world that experiences rapid climate change.
description: Das Verständnis und die präzise Projektion des Klimawandels und seiner Auswirkungen sind entscheidend, um globale Bemühungen zur Minderung und Anpassung zu lenken. Erdsystemmodelle (Earth System Models, ESM), wie die Modelle des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), bilden die physikalischen, chemischen und biologischen Prozesse und Rückkopplungen des Erdklimas ab und sind die Hauptinstrumente zur Projektion des Klimawandels. Die inhärente Komplexität dieser Modelle führt jedoch zu erheblichen Unsicherheiten in den Klimaprojektionen. Diese Dissertation zielt darauf ab, diese Unsicherheiten zu adressieren, indem fortschrittliche Algorithmen zur kausalen Entdeckung und statistische Techniken entwickelt und angewendet werden, um die komplexen Wechselwirkungen, die die Muster der Klimavariabilität antreiben, zu entschlüsseln. Die Arbeit ist um drei zentrale Beiträge zur Quantifizierung von Unsicherheiten strukturiert: die Schätzung kausaler Effekte, die kausale Entdeckung in Zeitreihen und deren Anwendungen zur Reduzierung der Unsicherheiten in Klimamodellprojektionen. Im Hinblick auf den ersten Beitrag entwickelt diese Arbeit ein Rahmenwerk zur Festlegung von Unsicherheitsgrenzen für langfristige kausale Effekte in raum-zeitlichen Systemen. Dies umfasst die Herleitung expliziter Formeln zur Quantifizierung langfristiger Effekte in räumlich aggregierten Vektor-Autoregressionsmodellen (Spatially Aggregated Vector AutoRegressive, SAVAR), die ein tieferes Verständnis der Reaktion des Systems auf externe Störungen ermöglichen. Die asymptotischen Eigenschaften dieser Schätzer werden ebenfalls abgeleitet, was Möglichkeiten eröffnet, Unsicherheiten der Schätzungen unter geeigneten Bedingungen zu quantifizieren. Zur Validierung der theoretischen Ergebnisse werden mehrere numerische Experimente durchgeführt, die verschiedene Methoden zum Schätzen der Effekte einer externen Störung auf das System vergleichen. Unter den getesteten Methoden schneidet der Ansatz mit kausaler Entdeckung durchweg besser ab, was unterstreicht, dass die kausale Entdeckung ein leistungsstarkes Werkzeug zur Untersuchung komplexer Systeme ist. Zweitens entwickelt diese Dissertation, in Anerkennung der Bedeutung einer präzisen Erfassung zeitlicher Abhängigkeiten in komplexen Systemen, fortschrittliche Methodologien zur Verbesserung der kausalen Entdeckung in Zeitreihen. Insbesondere wird ein neuartiger Bootstrap-Ansatz für die kausale Entdeckung in Zeitreihen eingeführt, der zeitliche Abhängigkeiten und Lag-Strukturen bewahrt. Die ursprünglichen Zeitreihendaten werden mithilfe des zeitbewahrenden Ansatzes gebootstrappt, und ein Algorithmus zur kausalen Entdeckung wird unabhängig auf jede Bootstrap-Stichprobe angewendet, um die gleiche Anzahl von Graphen zu erzeugen. Diese Graphen werden dann durch Mehrheitsentscheid in einen Ausgabegraphen aggregiert, wobei die Häufigkeit jedes Kantentyps im Bootstrap-Ensemble Vertrauensmaße für die Kanten des kausalen Graphen liefert. Obwohl dieser Ansatz die Rechenanforderungen erhöht, verbessert er die Leistung von Algorithmen zur kausalen Entdeckung in Zeitreihen. Seine Vielseitigkeit ermöglicht die Integration in verschiedene Methoden zur kausalen Entdeckung und macht ihn zu einem wertvollen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen in der Praxis, einschließlich der Klimawissenschaft. Drittens entwickelt die Dissertation Methoden mit dem Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool), einem Gemeinschaftswerkzeug für Diagnosen und Leistungsmetriken zur routinemäßigen Bewertung von Erdsystemmodellen, um zunächst ungewichtete Multi-Modell-Projektionen von Niederschlag und Temperatur abzuleiten. Diese Studie zeigt große Unsicherheiten in diesen ungewichteten Projektionen, insbesondere hinsichtlich des Niederschlags über Land, und hebt die Herausforderung hervor, zukünftige Niederschläge im Zuge des Klimawandels präzise zu projizieren. Darauf aufbauend wird in dieser Arbeit ein Ansatz entwickelt, der die Unsicherheiten in den Klimamodellprojektionen des Niederschlags über Land mithilfe der kausalen Entdeckung reduziert. Durch die Durchführung einer kausalen Entdeckung auf Komponenten des Luftdrucks auf Meereshöhe (Sea Level Pressure, SLP) aus den Klimamodellen der Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) identifiziert die Arbeit dynamische Muster des SLP, die die Variabilität des Niederschlags beeinflussen. Anschließend wird ein neuartiges Multi-Modell-Gewichtungsschema, das als kausale Gewichtung bezeichnet wird, eingeführt. Dieses Gewichtungsschema legt mehr Gewicht auf Modelle, die eine höhere Leistung bei der Reproduktion kausaler Fingerabdrücke beobachteter dynamischer SLP-Muster zeigen, und auf Modelle mit stärker ausgeprägten Mustern, um Interdependenzen im Ensemble zu berücksichtigen. Dieses Gewichtungsschema wird erfolgreich auf CMIP6 angewendet und reduziert die Unsicherheitsbandbreite der Niederschlagsprojektionen über Land, was seine Effektivität demonstriert. Insgesamt trägt die Dissertation zur Weiterentwicklung von Methoden zur kausalen Entdeckung und Schätzung von Effekten sowie deren Anwendungen in der Klimawissenschaft bei. Die Ergebnisse liefern eine methodische Grundlage zur Verbesserung von Klimamodellprojektionen, insbesondere in Bereichen mit großen Unsicherheiten und weitreichenden Implikationen, und unterstützen letztlich effektivere Entscheidungsfindung in einer Welt des schnellen Klimawandels.