TY - THES A1 - Gámez López, Antonio Juan T1 - Application of nonlinear dimensionality reduction to climate data for prediction T1 - Anwendung nichtlinearer Dimensionsreduktion auf Klimadaten zur Vorhersage N2 - This Thesis was devoted to the study of the coupled system composed by El Niño/Southern Oscillation and the Annual Cycle. More precisely, the work was focused on two main problems: 1. How to separate both oscillations into an affordable model for understanding the behaviour of the whole system. 2. How to model the system in order to achieve a better understanding of the interaction, as well as to predict future states of the system. We focused our efforts in the Sea Surface Temperature equations, considering that atmospheric effects were secondary to the ocean dynamics. The results found may be summarised as follows: 1. Linear methods are not suitable for characterising the dimensionality of the sea surface temperature in the tropical Pacific Ocean. Therefore they do not help to separate the oscillations by themselves. Instead, nonlinear methods of dimensionality reduction are proven to be better in defining a lower limit for the dimensionality of the system as well as in explaining the statistical results in a more physical way [1]. In particular, Isomap, a nonlinear modification of Multidimensional Scaling methods, provides a physically appealing method of decomposing the data, as it substitutes the euclidean distances in the manifold by an approximation of the geodesic distances. We expect that this method could be successfully applied to other oscillatory extended systems and, in particular, to meteorological systems. 2. A three dimensional dynamical system could be modeled, using a backfitting algorithm, for describing the dynamics of the sea surface temperature in the tropical Pacific Ocean. We observed that, although there were few data points available, we could predict future behaviours of the coupled ENSO-Annual Cycle system with an accuracy of less than six months, although the constructed system presented several drawbacks: few data points to input in the backfitting algorithm, untrained model, lack of forcing with external data and simplification using a close system. Anyway, ensemble prediction techniques showed that the prediction skills of the three dimensional time series were as good as those found in much more complex models. This suggests that the climatological system in the tropics is mainly explained by ocean dynamics, while the atmosphere plays a secondary role in the physics of the process. Relevant predictions for short lead times can be made using a low dimensional system, despite its simplicity. The analysis of the SST data suggests that nonlinear interaction between the oscillations is small, and that noise plays a secondary role in the fundamental dynamics of the oscillations [2]. A global view of the work shows a general procedure to face modeling of climatological systems. First, we should find a suitable method of either linear or nonlinear dimensionality reduction. Then, low dimensional time series could be extracted out of the method applied. Finally, a low dimensional model could be found using a backfitting algorithm in order to predict future states of the system. N2 - Das Ziel dieser Arbeit ist es das Verhalten der Temperatur des Meers im tropischen Pazifischen Ozean vorherzusagen. In diesem Gebiet der Welt finden zwei wichtige Phänomene gleichzeitig statt: der jährliche Zyklus und El Niño. Der jährliche Zyklus kann als Oszillation physikalischer Variablen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Höhe des Meeresspiegels), welche eine Periode von einem Jahr zeigen, definiert werden. Das bedeutet, dass das Verhalten des Meers und der Atmosphäre alle zwölf Monate ähnlich sind (alle Sommer sind ähnlicher jedes Jahr als Sommer und Winter des selben Jahres). El Niño ist eine irreguläre Oszillation weil sie abwechselnd hohe und tiefe Werte erreicht, aber nicht zu einer festen Zeit, wie der jährliche Zyklus. Stattdessen, kann el Niño in einem Jahr hohe Werte erreichen und dann vier, fünf oder gar sieben Jahre benötigen, um wieder aufzutreten. Es ist dabei zu beachten, dass zwei Phänomene, die im selben Raum stattfinden, sich gegenseitig beeinflussen. Dennoch weiß man sehr wenig darüber, wie genau el Niño den jährlichen Zyklus beeinflusst, und umgekehrt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, erstens, sich auf die Temperatur des Meers zu fokussieren, um das gesamte System zu analysieren; zweitens, alle Temperaturzeitreihen im tropischen Pazifischen Ozean auf die geringst mögliche Anzahl zu reduzieren, um das System einerseits zu vereinfachen, ohne aber andererseits wesentliche Information zu verlieren. Dieses Vorgehen ähnelt der Analyse einer langen schwingenden Feder, die sich leicht um die Ruhelage bewegt. Obwohl die Feder lang ist, können wir näherungsweise die ganze Feder zeichnen wenn wir die höchsten Punkte zur einen bestimmten Zeitpunkt kennen. Daher, brauchen wir nur einige Punkte der Feder um ihren Zustand zu charakterisieren. Das Hauptproblem in unserem Fall ist die Mindestanzahl von Punkten zu finden, die ausreicht, um beide Phänomene zu beschreiben. Man hat gefunden, dass diese Anzahl drei ist. Nach diesem Teil, war das Ziel vorherzusagen, wie die Temperaturen sich in der Zeit entwickeln werden, wenn man die aktuellen und vergangenen Temperaturen kennt. Man hat beobachtet, dass eine genaue Vorhersage bis zu sechs oder weniger Monate gemacht werden kann, und dass die Temperatur für ein Jahr nicht vorhersagbar ist. Ein wichtiges Resultat ist, dass die Vorhersagen auf kurzen Zeitskalen genauso gut sind, wie die Vorhersagen, welche andere Autoren mit deutlich komplizierteren Methoden erhalten haben. Deswegen ist meine Aussage, dass das gesamte System von jährlichem Zyklus und El Niño mittels einfacherer Methoden als der heute angewandten vorhergesagt werden kann. KW - Nichtlineare Dynamik KW - El Niño Phänomen KW - Prognose KW - nonlinear dynamics KW - El Niño KW - prediction Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-10956 ER - TY - JOUR A1 - Hasenbring, Monika Ilona A1 - Levenig, Claudia A1 - Hallner, D. A1 - Puschmann, Anne-Katrin A1 - Weiffen, A. A1 - Kleinert, Jens A1 - Belz, J. A1 - Schiltenwolf, Marcus A1 - Pfeifer, A. -C. A1 - Heidari, Jahan . A1 - Kellmann, M. A1 - Wippert, Pia-Maria T1 - Psychosoziale Risikofaktoren für chronischen Rückenschmerz in der Allgemeingesellschaft und im Leistungssport T1 - Psychosocial Risk Factors for chronic Back Pain in the General Population and in Competitive Sports BT - Von der Modellbildung zum klinischen Screening – ein Review aus dem MiSpEx-Netzwerk BT - From theory to clinical screening—a review from the MiSpEx network A Review from the MiSpEx Network JF - Manuelle Medizin N2 - Hintergrund Lumbale Ruckenschmerzen und ihre Neigung zur Chronifizierung stellen nicht nur in der Allgemeinbevolkerung, sondern auch im Leistungssport ein bedeutendes Gesundheitsproblem dar. Im Gegensatz zu Nichtathleten ist die Erforschung psychosozialer Risikofaktoren sowie von Screeningfragebogen, die moglichst fruhzeitig die Entwicklung chronischer Schmerzen erkennen und vorhersagen konnen, im Leistungssport noch in den Anfangen. Das vorliegende systematische Review gibt einen uberblick uber den Stand der Risikofaktorenforschung in beiden Feldern und untersucht die pradiktive Qualitat verschiedener Screeningfragebogen bei Nichtathleten. Methodik Die Literatursuche erfolgte zwischen Marz und Juni 2016 in den Datenbanken MEDLINE, PubMed und PsycINFO mit den Suchbegriffen psychosocial screening, low back pain, sciatica und prognosis, athletes. Eingeschlossen wurden prospektive Studien an Patienten mit lumbalen Ruckenschmerzen mit und ohne Ausstrahlung in das Bein, 18Jahre und mit einem Follow-up von mindestens 3-monatiger Dauer. Ergebnisse In das Review zu Screeninginstrumenten wurden 16Studien einbezogen. Alle waren an klinischen Stichproben der Allgemeingesellschaft durchgefuhrt worden. Zu den am haufigsten publizierten Screeningfragebogen gehoren der orebro Musculoskeletal Pain Screening Questionnaire (oMPSQ) mit einer zufriedenstellenden Fruherkennung der Wiederherstellung der Arbeitsfahigkeit sowie das STarT Back Screening Tool (SBT) mit guter Vorhersage schmerzbedingter Beeintrachtigung. Fur die Vorhersage kunftiger Schmerzen eignen sich die Risikoanalyse der Schmerzchronifizierung (RISC-R) und der Heidelberger Kurzfragebogen (HKF). Schlussfolgerungen Psychosoziale Risikofaktoren fur chronische Ruckenschmerzen, wie z.B. chronischer Stress, ungunstige Schmerzverarbeitung und depressive Stimmungslagen, werden zunehmend auch im Leistungssport erkannt. Screeninginstrumente, die sich in der Allgemeingesellschaft als hinreichend vorhersagestark erwiesen haben, werden aktuell im MiSpEx-Forschungsverbund auf ihre Eignung uberpruft. N2 - Background Lumbar back pain and the high risk of chronic complaints is not only an important health concern in the general population but also in high performance athletes. In contrast to non-athletes, there is a lack of research into psychosocial risk factors in athletes. Moreover, the development of psychosocial screening questionnaires that would be qualified to detect athletes with a high risk of chronicity is in the early stages. The purpose of this review is to give an overview of research into psychosocial risk factors in both populations and to evaluate the performance of screening instruments in non-athletes. Methods The databases MEDLINE, PubMed, and PsycINFO were searched from March to June 2016 using the keywords “psychosocial screening”, “low back pain”, “sciatica” and “prognosis”, “athletes”. We included prospective studies conducted in patients with low back pain with and without radiation to the legs, aged ≥18 years and a follow-up of at least 3 months. Results We identified 16 eligible studies, all of them conducted in samples of non-athletes. Among the most frequently published screening questionnaires, the Örebro Musculoskeletal Pain Screening Questionnaire (ÖMPSQ) demonstrated a sufficient early prediction of return to work and the STarT Back Screening Tool (SBT) revealed acceptable performance predicting pain-related impairment. The prediction of future pain was sufficient with the Risk Analysis of Back Pain Chronification (RISC-BP) and the Heidelberg Short Questionnaire (HKF). Conclusion Psychosocial risk factors of chronic back pain, such as chronic stress, depressive mood, and maladaptive pain processing are becoming increasingly more recognized in competitive sports. Screening instruments that have been shown to be predictive in the general population are currently being tested for suitability in the German MiSpEx research consortium. KW - Chronischer Rückenschmerz KW - Psychosoziale Risikofaktoren KW - Screening KW - Prognose KW - Chronic back pain KW - Psychosocial risk factors KW - Screening KW - Prognosis Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s00337-018-0450-1 SN - 0025-2514 SN - 1433-0466 VL - 56 IS - 5 SP - 359 EP - 373 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - THES A1 - Zhelavskaya, Irina T1 - Modeling of the Plasmasphere Dynamics T1 - Modellierung der Plasmasphärendynamik N2 - The plasmasphere is a dynamic region of cold, dense plasma surrounding the Earth. Its shape and size are highly susceptible to variations in solar and geomagnetic conditions. Having an accurate model of plasma density in the plasmasphere is important for GNSS navigation and for predicting hazardous effects of radiation in space on spacecraft. The distribution of cold plasma and its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions remain, however, poorly quantified. Existing empirical models of plasma density tend to be oversimplified as they are based on statistical averages over static parameters. Understanding the global dynamics of the plasmasphere using observations from space remains a challenge, as existing density measurements are sparse and limited to locations where satellites can provide in-situ observations. In this dissertation, we demonstrate how such sparse electron density measurements can be used to reconstruct the global electron density distribution in the plasmasphere and capture its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions. First, we develop an automated algorithm to determine the electron density from in-situ measurements of the electric field on the Van Allen Probes spacecraft. In particular, we design a neural network to infer the upper hybrid resonance frequency from the dynamic spectrograms obtained with the Electric and Magnetic Field Instrument Suite and Integrated Science (EMFISIS) instrumentation suite, which is then used to calculate the electron number density. The developed Neural-network-based Upper hybrid Resonance Determination (NURD) algorithm is applied to more than four years of EMFISIS measurements to produce the publicly available electron density data set. We utilize the obtained electron density data set to develop a new global model of plasma density by employing a neural network-based modeling approach. In addition to the location, the model takes the time history of geomagnetic indices and location as inputs, and produces electron density in the equatorial plane as an output. It is extensively validated using in-situ density measurements from the Van Allen Probes mission, and also by comparing the predicted global evolution of the plasmasphere with the global IMAGE EUV images of He+ distribution. The model successfully reproduces erosion of the plasmasphere on the night side as well as plume formation and evolution, and agrees well with data. The performance of neural networks strongly depends on the availability of training data, which is limited during intervals of high geomagnetic activity. In order to provide reliable density predictions during such intervals, we can employ physics-based modeling. We develop a new approach for optimally combining the neural network- and physics-based models of the plasmasphere by means of data assimilation. The developed approach utilizes advantages of both neural network- and physics-based modeling and produces reliable global plasma density reconstructions for quiet, disturbed, and extreme geomagnetic conditions. Finally, we extend the developed machine learning-based tools and apply them to another important problem in the field of space weather, the prediction of the geomagnetic index Kp. The Kp index is one of the most widely used indicators for space weather alerts and serves as input to various models, such as for the thermosphere, the radiation belts and the plasmasphere. It is therefore crucial to predict the Kp index accurately. Previous work in this area has mostly employed artificial neural networks to nowcast and make short-term predictions of Kp, basing their inferences on the recent history of Kp and solar wind measurements at L1. We analyze how the performance of neural networks compares to other machine learning algorithms for nowcasting and forecasting Kp for up to 12 hours ahead. Additionally, we investigate several machine learning and information theory methods for selecting the optimal inputs to a predictive model of Kp. The developed tools for feature selection can also be applied to other problems in space physics in order to reduce the input dimensionality and identify the most important drivers. Research outlined in this dissertation clearly demonstrates that machine learning tools can be used to develop empirical models from sparse data and also can be used to understand the underlying physical processes. Combining machine learning, physics-based modeling and data assimilation allows us to develop novel methods benefiting from these different approaches. N2 - Die Plasmasphäre ist eine die Erde umgebende dynamische Region aus kaltem, dichtem Plasma. Ihre Form und Größe sind sehr anfällig für Schwankungen der solaren und geomagnetischen Bedingungen. Ein präzises Modell der Plasmadichte in der Plasmasphäre ist wichtig für die GNSS-Navigation und für die Vorhersage gefährlicher Auswirkungen der kosmischen Strahlung auf Raumfahrzeuge. Die Verteilung des kalten Plasmas und seine dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen sind jedoch nach wie vor nur unzureichend quantifiziert. Bestehende empirische Modelle der Plasmadichte sind in der Regel zu stark vereinfacht, da sie auf statistischen Durchschnittswerten statischer Parameter basieren. Das Verständnis der globalen Dynamik der Plasmasphäre anhand von Beobachtungen aus dem Weltraum bleibt eine Herausforderung, da vorhandene Dichtemessungen spärlich sind und sich auf Orte beschränken, an denen Satelliten In-situ-Beobachtungen liefern können. In dieser Dissertation zeigen wir, wie solche spärlichen Elektronendichtemessungen verwendet werden können, um die globale Elektronendichteverteilung in der Plasmasphäre zu rekonstruieren und ihre dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen zu erfassen. Zunächst entwickeln wir einen automatisierten Algorithmus zur Bestimmung der Elektronendichte aus In-situ-Messungen des elektrischen Feldes der Van Allen Probes Raumsonden. Insbesondere entwerfen wir ein neuronales Netzwerk, um die obere Hybridresonanzfrequenz aus den dynamischen Spektrogrammen abzuleiten, die wir durch die Instrumentensuite „Electric and Magnetic Field Instrument Suite“ (EMFISIS) erhielten, welche dann zur Berechnung der Elektronenzahldichte verwendet wird. Der entwickelte „Neural-network-based Upper Hybrid Resonance Determination“ (NURD)-Algorithmus wird auf mehr als vier Jahre der EMFISIS-Messungen angewendet, um den öffentlich verfügbaren Elektronendichte-Datensatz zu erstellen. Wir verwenden den erhaltenen Elektronendichte-Datensatz, um ein neues globales Modell der Plasmadichte zu entwickeln, indem wir einen auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Modellierungsansatz verwenden. Zusätzlich zum Ort nimmt das Modell den zeitlichen Verlauf der geomagnetischen Indizes und des Ortes als Eingabe und erzeugt als Ausgabe die Elektronendichte in der äquatorialebene. Dies wird ausführlich anhand von In-situ-Dichtemessungen der Van Allen Probes-Mission und durch den Vergleich der vom Modell vorhergesagten globalen Entwicklung der Plasmasphäre mit den globalen IMAGE EUV-Bildern der He+ -Verteilung validiert. Das Modell reproduziert erfolgreich die Erosion der Plasmasphäre auf der Nachtseite sowie die Bildung und Entwicklung von Fahnen und stimmt gut mit den Daten überein. Die Leistung neuronaler Netze hängt stark von der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab, die für Intervalle hoher geomagnetischer Aktivität nur spärlich vorhanden sind. Um zuverlässige Dichtevorhersagen während solcher Intervalle zu liefern, können wir eine physikalische Modellierung verwenden. Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur optimalen Kombination der neuronalen Netzwerk- und physikbasierenden Modelle der Plasmasphäre mittels Datenassimilation. Der entwickelte Ansatz nutzt sowohl die Vorteile neuronaler Netze als auch die physikalischen Modellierung und liefert zuverlässige Rekonstruktionen der globalen Plasmadichte für ruhige, gestörte und extreme geomagnetische Bedingungen. Schließlich erweitern wir die entwickelten auf maschinellem Lernen basierten Werkzeuge und wenden sie auf ein weiteres wichtiges Problem im Bereich des Weltraumwetters an, die Vorhersage des geomagnetischen Index Kp. Der Kp-Index ist einer der am häufigsten verwendeten Indikatoren für Weltraumwetterwarnungen und dient als Eingabe für verschiedene Modelle, z.B. für die Thermosphäre, die Strahlungsgürtel und die Plasmasphäre. Es ist daher wichtig, den Kp-Index genau vorherzusagen. Frühere Arbeiten in diesem Bereich verwendeten hauptsächlich künstliche neuronale Netze, um Kurzzeit-Kp-Vorhersagen zu treffen, wobei deren Schlussfolgerungen auf der jüngsten Vergangenheit von Kp- und Sonnenwindmessungen am L1-Punkt beruhten. Wir analysieren, wie sich die Leistung neuronaler Netze im Vergleich zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen verhält, um kurz- und längerfristige Kp-Voraussagen von bis zu 12 Stunden treffen zu können. Zusätzlich untersuchen wir verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und der Informationstheorie zur Auswahl der optimalen Eingaben für ein Vorhersagemodell von Kp. Die entwickelten Werkzeuge zur Merkmalsauswahl können auch auf andere Probleme in der Weltraumphysik angewendet werden, um die Eingabedimensionalität zu reduzieren und die wichtigsten Treiber zu identifizieren. Die in dieser Dissertation skizzierten Untersuchungen zeigen deutlich, dass Werkzeuge für maschinelles Lernen sowohl zur Entwicklung empirischer Modelle aus spärlichen Daten als auch zum Verstehen zugrunde liegender physikalischer Prozesse genutzt werden können. Die Kombination von maschinellem Lernen, physikbasierter Modellierung und Datenassimilation ermöglicht es uns, kombinierte Methoden zu entwickeln, die von unterschiedlichen Ansätzen profitieren. KW - Plasmasphere KW - Inner magnetosphere KW - Neural networks KW - Machine learning KW - Modeling KW - Kp index KW - Geomagnetic activity KW - Data assimilation KW - Validation KW - IMAGE EUV KW - Kalman filter KW - Plasmasphäre KW - Innere Magnetosphäre KW - Neuronale Netze KW - Maschinelles Lernen KW - Modellieren KW - Forecasting KW - Kp-Index KW - Geomagnetische Aktivität KW - Datenassimilation KW - Validierung KW - Kalman Filter KW - Prognose Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-482433 ER -