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Foto: Alexander Pogorelsky / Unsplash

24.04.2020

Zeitreisen in der Arktis

Gregor Pfalz hat die Ausstrahlung eines jungen Forschers, der darauf brennt, in die Tiefe zu gehen: Das passt, denn der Doktorand an der Berliner Information & Data Science School HEIBRiDS analysiert Daten, die aus den Sedimenten arktischer Seen stammen, um Klimavorhersagen zu treffen. Wie das geht? Mit viel Geduld und dem Vermählen zweier Disziplinen – der Geologie und der Informatik.

Foto: HEIBRiDS
Gregor Pfalz ist Doktorand an der Berliner Data Science School HEIBRiDS. Hier analysiert er Daten, die aus den Sedimenten arktischer Seen stammen, um Klimavorhersagen zu treffen. Foto: HEIBRiDS

Bevor Gregor Pfalz an die Daten kommt, mit deren Hilfe er in die Zukunft blicken will, ist bereits einiges passiert: Expeditionsforscher sind über Jahrzehnte hinweg mit Schneemobilen auf zugefrorene Seen in der russischen Arktis gefahren, haben Löcher in die Eisdecken gebohrt, Stative aufgestellt und Metallrohre verschieden tief in die Sedimente der Seen gehämmert. Oder sie fuhren im Sommer auf Booten hinaus, um von dort aus Proben zu entnehmen – von jenem feinen Schluffton am Boden der Gewässer, in dem der Schlüssel zur Vergangenheit steckt.

Bis heute werden solche Proben genommen. „Denn so ein Sediment“, erklärt Gregor Pfalz, der wache, eisblau leuchtende Augen hat, „ist ein schönes Klimaarchiv.“ Schließlich stecken darin, ähnlich wie in Baumringen, Informationen, anhand derer sich rekonstruieren lässt, wie die klimatischen Bedingungen in einem Ökosystem in der Vergangenheit waren. Die Forscher sprechen fast zärtlich von „Proxys“ – Klima-Stellvertretern, wie etwa Minerale, Kohlenstoffe oder Kieselalgen, mit deren Hilfe sich Rückschlüsse auf vergangene Stoffwechselprozesse ziehen lassen – und somit auch auf künftige.

Man könnte auch sagen: Sedimentproben sind für Geologen so etwas wie Geschichtsbücher. Und es gilt: Je länger die Proben sind, je tiefer also in die Böden der Seen gebohrt wurde, desto besser. „Wir können mit manchen bereits 50 000 bis 60 000 Jahre in die Vergangenheit schauen“, so Pfalz, der genau das tun will. Der Doktorand an der Graduiertenschule HEIBRiDS promoviert im Bereich Paläoklimatologie und wendet dabei Methoden der Datenwissenschaft an. Der Titel des seines Forschungsprojektes: „Arctic Environmental Data Analytics“ (Arktische Umweltdaten-Analyse).
 

"Wir benutzen Seesedimente, um in die Vergangenheit zu blicken und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen"


Auf einem Workshop bekam er einmal die Aufgabe, in einem Satz zusammen zu fassen, woran er forscht. Er lacht. Denn die Kollegen fanden damals, dass das, was er sagte, wie ein Haiku klang: „We use lake sediment, to look into the past to make predictions of the future” – „Wir benutzen Seesedimente, um in die Vergangenheit zu blicken und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.“

Um zu erfahren, wie Gregor Pfalz zu seiner Forschung kam, bohren wir erst einmal in seiner eigenen Geschichte: Was ist sein Werdegang, „sein Sediment“? Pfalz wurde 1989 im sächsischen Bautzen geboren – der Heimat des Senfs und der Pop-Rock-Band Silbermond. Dort machte er auch Abitur und leistete sein freies kulturelles Jahr bevor er nach Dresden ging, um Wasserwirtschaft zu studieren und Ingenieur zu werden.

Dann folgten zwei Auslöser, nach Potsdam zu gehen. Zum einen riet ihm eine Professorin aus den USA, dass die Forschung dort gut sei. Und zum anderen absolvierte er gerade ein Praktikum bei der Schweizer EAWAG, als Antje Boetius, die Direktorin des Alfred-Wegener-Instituts für Polar- und Meeresforschung (AWI) dort einen Vortrag hielt. Pfalz fand das spannend und erfuhr bald darauf, dass am AWI in Potsdam ein Platz für eine Masterarbeit frei war. Er bewarb sich, bekam den Platz und schrieb über die Erosion arktischer Küsten in Kanada.

Mit der Arktis war Pfalz also schon mal vertraut. Nach der Masterarbeit jedoch folgte eine winzige Eiszeit in seinem Lebenslauf, die sich im Nachhinein als äußerst fruchtbar erwies: Pfalz wollte promovieren, doch die Promotion mit seinem Wunschprofessoren klappte nicht. Also nutzte er die Zeit, um sich weiterzubilden und zwar in der Programmiersprache Python – dabei entdeckte er wie viel Spaß ihm Informatik macht.

Über diesen Weg wiederum stieß Pfalz auf die Berliner Data Science School HEIBRiDS – ein 2018 von der Helmholtz-Gemeinschaft und dem Einstein Center Digital Future (ECDF) gegründetes interdisziplinäres Graduiertenprogramm, das sich dem Ziel verschrieben hat, eine neue Forschergeneration auszubilden, die sowohl in der Datenwissenschaft als auch in einer jener naturwissenschaftlichen Disziplinen beheimatet ist, in der ein fortschrittlicher Umgang mit Daten immer wichtiger wird. Darunter: die Geologie. Und wer zählt zu den HEIBRiDS-Partnern? Das AWI.

Wieder bewarb sich Pfalz, wieder bekam er den Platz. Seit Juni 2018 arbeitet er nun in seinem Büro am AWI auf dem Potsdamer Telegrafenberg an seiner Doktorarbeit und hat dort zwei Betreuer, beide Geologen, während er einen weiteren Doktorvater an der Humboldt-Uni hat, der Informatik-Professor ist.

An der Graduiertenschule trifft er auf „Gleichgesinnte“ – andere Doktoranden, die ebenfalls an der Schnittstelle eines Forschungsfeldes mit den Datenwissenschaften arbeiten und mit denen er sich austauschen kann. Pfalz gefällt das, ebenso wie das Konzept der Schule, den Doktoranden Zeit dafür zu geben, damit sie sich mit der jeweils anderen Domäne vertraut machen können, um wirklich interdisziplinär arbeiten zu können. So besuchte Pfalz an den Universitäten, die sich an HEIBRiDS beteiligen, weitere Datenbank- und Machine-Learning-Kurse und hörte am ECDF zahlreiche Vorträge, sei es von Forschern aus der Geowissenschaft, Biologie oder Medizin, die davon berichteten, wie man die Datenwissenschaft in der Praxis anwenden kann.


"Ich versuche mein Thema bei jedem Schritt auch aus datenwissenschaftlicher Sicht zu betrachten"


„Das alles ermöglicht uns noch weiter über den Tellerrand zu schauen – und wirklich outside the box zu denken“, sagt Pfalz, der im Gesicht die Begeisterung eines jungen Wissenschaftlers trägt, der für sein Forschungsprojekt brennt. „Ich versuche, mein Thema daher bei jedem Schritt auch aus datenwissenschaftlicher Sicht zu betrachten“, sagt er. „Und Methoden anzuwenden, die vielleicht noch keiner angewendet hat.“

Die russische Arktis wurde in der Klimaforschung bisher oft unterschätzt, erzählt er. Dabei sind die Daten, die von dort kommen, wichtig für Klimamodellierer, die verstehen wollen, wie sich gewisse Prozesse global auswirken. Fehlt der Faktor russische Arktis, entgeht ihnen wichtiges Wissen. Deshalb analysiert Pfalz die Daten nun noch einmal genauer und versucht mit Hilfe von Data Science Muster zu erkennen oder „Turning Points“ in der Vergangenheit auszumachen, jene Umschwenkpunkte, die in der Klimaforschung von besonderer Bedeutung sind, weil man anhand von ihnen später auch Vorhersagen für die Zukunft treffen kann. Es sind, wenn man so will: Wenn-dann-Schlussfolgerungen.

In den ersten beiden Jahren seiner Doktorarbeit ging es für Pfalz um die Frage, wie er die Daten von den Expeditionen aus den letzten Jahrzehnten, die zum Teil auch mit unterschiedlichen Methoden erhoben wurden, miteinander vergleichbar machen kann. Außerdem gibt es in der Arktis eine weitere Herausforderung: In der Seeforschung unterscheidet man zwischen gewarften und ungewarften Seen. Bei gewarften Seen sind die Sedimentschichten, die etwas darüber aussagen, wie ein See sich jährlich verändert hat, genau zu erkennen, bei ungewarften Seen nicht. In der Arktis hat man es vorrangig mit ungewarften Seen zu tun. Immer wieder muss Pfalz daher seine Daten anschauen. Immer wieder braucht er das geowissenschaftliche Knowhow, um sie zu verstehen und die Data Science, um Muster zu entdecken. „Es ist das Zusammenspiel der beiden Disziplinen“, sagt Pfalz, „das mir hilft.“ Und die Geduld, immer wieder von Neuem zu schauen.

Anders als in den Bereichen vieler Doktoranden-Kollegen an der HEIBRiDS, hat Pfalz in seinem Projekt jedoch nichts mit „Big Data“ zu tun. Er operiert vielmehr mit vielen kleinen Datensätzen, aus denen er versucht, so viele Informationen wie möglich heraus zu ziehen. „Wir müssen in der Paläoklimatologie viel mit Unsicherheiten arbeiten“, sagt er. „Das versuche ich zu verbessern, damit wir wirklich klare Aussagen machen können.“ Denn das ist sein Wunsch und sein Antrieb: Erkenntnisse zu sammeln, um bessere Analysen machen zu können, damit Klimamodellierer bessere Vorhersagen treffen können. Vorhersagen, die am Ende zu besseren Entscheidungen führen – für das Klima in der Zukunft.

Text: Andrea Walter

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