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XI I Conte nts

2.5 Application of the 2D WTMM Methodto High-Resolution Satellite Images of Cloud Structure . . . . . . . . 75

2.6 Beyond Multifractal Analysiswith Wavelet-Based Space-Scale Correlation Functions:Revealing a Causal Information Cascadein Stock Market Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

Part II. Climate Systems

3. Space-Time Variability of the European Climate . . 105

By K. Fraedrich and C.-D. Schonwiese (With 16 Figures)

3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1053.2 Time and Space Scales: Peaks, Gaps, and Scaling . . . . . . . . . . . . . 1063.3 Europe’s Climate: Storm Tracks, Grosswetterlagen,

and Climate Zones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1133.4 Climate Trends: Europe at the End

of the Twentieth Century . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1293.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

4. Is Climate Predictable? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

By K. Hasselmann (With 17 Figures)

4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1414.2 Weather and Climate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1424.3 Climate Prediction of the First Kind: ENSO . . . . . . . . . . . . . . . . . 1444.4 Stochastic Climate Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1474.5 Climate Predictions of the Second Kind:

Global Warming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1534.6 Linear Response Relations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1564.7 Detection and Attribution of Climate Change . . . . . . . . . . . . . . . . 1594.8 Nonlinear Signatures in Linear Response . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1634.9 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

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Contents XIII

5. Atmospheric Persistence Analysis:Novel Approaches and Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

By A. Bunde, S. Havlin, E. Koscielny-Bunde, and H.J. Schellnhuber(With 7 Figures)

5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

5.2 Analysis of Meteorological Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

5.3 The Modeling Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

5.4 Record Analysis: Detrending Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176

5.5 Analysis of Temperature Records . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

5.6 Analysis of Simulated Temperature Records . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

5.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189

6. Assessment and Management of Critical Events:The Breakdown of Marine Fisheriesand The North Atlantic Thermohaline Circulation193

By J. Kropp, K. Zickfeld, and K. Eisenack (With 12 Figures)

6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

6.2 The Role of Market Mechanisms

in Marine Resource Exploitation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1956.3 Could Europe’s Heating System

be Threatened by Human Interference? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

6.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

Part III. Biodynamics

7. Fractal and Multifractal Approaches

in Physiology. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

219

By P.Ch. Ivanov, A.L. Goldberger, and H.E. Stanley (With 22 Figures)

7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219

7.2 Limitations of Traditional Techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222

7.3 Monofractal Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

7.4 Multifractal Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

7.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251

References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

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XIV Contents

8. Physiological Relevance of Scalingof Heart Phenomena . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259

By L.S. Liebovitch, T. Penzel, and J.W. Kantelhardt (With 11 Figures)

8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2598.2 Methods of Scaling Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2618.3 Heart Rate During Sleep . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2678.4 Timing Between Arrhythmic Events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2778.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 280

9. Local Scaling Properties for Diagnostic Purposes . 283

By W. Bunk, F. Jamitzky, R. Pompl, C. Rath, and G. Morfill(With 16 Figures)

9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2839.2 Reductionism . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2849.3 Scaling Index Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2869.4 Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2889.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309

10. Unstable Periodic Orbitsand Stochastic Synchronizationin Sensory Biology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311

By F. Moss and H. Braun (With 10 Figures)

10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31110.2 Unstable Periodic Orbits in Physical and Biological Systems . . . 31910.3 Synchronization of Stable Periodic Orbits

in the Paddlefish Electroreceptor

with an External Periodic Stimulus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32410.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327

11. Crowd Disasters and Simulationof Panic Situations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331

By D. Helbing, I.J. Farkas, and T. Vicsek (With 9 Figures)

11.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 331

11.2 Observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335

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