Wissenschaftler haben einen Weg gefunden, große Veränderungen in komplexen Systemen, wie Ökosystemen, vorherzusagen, indem sie Signale aus verschiedenen Teilen des Systems nutzen. Diese großen Veränderungen, die als Kipppunkte bezeichnet werden, können das Funktionieren eines Systems drastisch verändern. Zum Beispiel können Kipppunkte Ereignisse wie Massenaussterben oder den Beginn einer Epidemie erklären. Frühwarnsignale können helfen, diese Verschiebungen vorherzusagen, bevor sie eintreten.

Früher war unklar, wie man Frühwarnsignale aus verschiedenen Teilen eines Systems am besten kombinieren kann. Die neue Methode, die auf komplexer Mathematik basiert, hilft dabei, welche Teile des Systems beobachtet werden sollten, um genauere Vorhersagen zu treffen. Diese Methode betrachtet sowohl die Stärke als auch die Unsicherheit der Signale. Die Verwendung von Signalen aus mehreren Teilen des Systems kann hilfreich sein, aber nicht immer.

Die Forscher testeten ihre Methode mit verschiedenen Netzwerken und Modellen. Sie fanden heraus, dass ihr Ansatz gut funktioniert, insbesondere wenn verschiedene Teile des Systems unterschiedlichen Ebenen von Rauschen und Stress ausgesetzt sind. Zum Beispiel könnten in einem Ökosystem einige Arten frühzeitiger Warnsignale zeigen als andere. Die Auswahl der richtigen Arten zur Beobachtung kann die Qualität der Vorhersagen verbessern und Zeit sparen.

Diese neue Methode kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, wie Ökologie, Klimawissenschaft und Krankheitsbekämpfung. Sie benötigt keine detaillierten Informationen über das Netzwerk des Systems, was die Anwendung auf Daten aus der realen Welt erleichtert. Indem sich Wissenschaftler auf die richtigen Teile eines Systems konzentrieren, können sie potenzielle Krisen besser vorhersagen und darauf reagieren, wodurch unser Verständnis komplexer Systeme verbessert und nützlicher wird.