Detecting and distinguishing tipping points using spectral early warning signals
Notice bibliographique
Résumé
Theory and observation tell us that many complex systems exhibit tipping points-thresholds involving an abrupt and irreversible transition to a contrasting dynamical regime. Such events are commonly referred to as critical transitions. Current research seeks to develop early warning signals (EWS) of critical transitions that could help prevent undesirable events such as ecosystem collapse. However, conventional EWS do not indicate the type of transition, since they are based on the generic phenomena of critical slowing down. For instance, they may fail to distinguish the onset of oscillations (e.g. Hopf bifurcation) from a transition to a distant attractor (e.g. Fold bifurcation). Moreover, conventional EWS are less reliable in systems with density-dependent noise. Other EWS based on the power spectrum (spectral EWS) have been proposed, but they rely upon spectral reddening, which does not occur prior to critical transitions with an oscillatory component. Here, we use Ornstein-Uhlenbeck theory to derive analytic approximations for EWS prior to each type of local bifurcation, thereby creating new spectral EWS that provide greater sensitivity to transition proximity; higher robustness to density-dependent noise and bifurcation type; and clues to the type of approaching transition. We demonstrate the advantage of applying these spectral EWS in concert with conventional EWS using a population model, and show that they provide a characteristic signal prior to two different Hopf bifurcations in data from a predator-prey chemostat experiment. The ability to better infer and differentiate the nature of upcoming transitions in complex systems will help humanity manage critical transitions in the Anthropocene Era.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».