TY  - THES
A1  - Canil, Laura
T1  - Tuning Interfacial Properties in Perovskite Solar Cells through Defined Molecular Assemblies
T1  - Anpassung von Grenzflächeneigenschaften von Perowskit-Solarzellen durch den Einsatz von molekularen Schichten
N2  - In the frame of a world fighting a dramatic global warming caused by human-related activities, research towards the development of renewable energies plays a crucial role. Solar energy is one of the most important clean energy sources and its role in the satisfaction of the global energy demand is set to increase. In this context, a particular class of materials captured the attention of the scientific community for its attractive properties: halide perovskites. Devices with perovskite as light-absorber saw an impressive development within the last decade, reaching nowadays efficiencies comparable to mature photovoltaic technologies like silicon solar cells. Yet, there are still several roadblocks to overcome before a wide-spread commercialization of this kind of devices is enabled. One of the critical points lies at the interfaces: perovskite solar cells (PSCs) are made of several layers with different chemical and physical features. In order for the device to function properly, these properties have to be well-matched. 
This dissertation deals with some of the challenges related to interfaces in PSCs, with a focus on the interface between the perovskite material itself and the subsequent charge transport layer. In particular, molecular assemblies with specific properties are deposited on the perovskite surface to functionalize it. The functionalization results in energy level alignment adjustment, interfacial losses reduction, and stability improvement.
First, a strategy to tune the perovskite’s energy levels is introduced: self-assembled monolayers of dipolar molecules are used to functionalize the surface, obtaining simultaneously a shift in the vacuum level position and a saturation of the dangling bonds at the surface. A shift in the vacuum level corresponds to an equal change in work function, ionization energy, and electron affinity. The direction of the shift depends on the direction of the collective interfacial dipole. The magnitude of the shift can be tailored by controlling the deposition parameters, such as the concentration of the solution used for the deposition. The shift for different molecules is characterized by several non-invasive techniques, including in particular Kelvin probe. Overall, it is shown that it is possible to shift the perovskite energy levels in both directions by several hundreds of meV. Moreover, interesting insights on the molecules deposition dynamics are revealed.
Secondly, the application of this strategy in perovskite solar cells is  explored.  Devices with different perovskite compositions (“triple cation perovskite” and MAPbBr3) are prepared. The two resulting model systems present different energetic offsets at the perovskite/hole-transport layer interface. Upon tailored perovskite surface functionalization, the devices show a stabilized open circuit voltage (Voc) enhancement of approximately 60 meV on average for devices with MAPbBr3, while the impact is limited on triple-cation solar cells. This suggests that the proposed energy level tuning method is valid, but its effectiveness depends on factors such as the significance of the energetic offset compared to the other losses in the devices. 
Finally, the above presented method is further developed by incorporating the ability to interact with the perovskite surface directly into a novel hole-transport material (HTM), named PFI. The HTM can anchor to the perovskite halide ions via halogen bonding (XB). Its behaviour is compared to that of another HTM (PF) with same chemical structure and properties, except for the ability of forming XB. The interaction of perovskite with PFI and PF is characterized through UV-Vis, atomic force microscopy and Kelvin probe measurements combined with simulations. Compared to PF, PFI exhibits enhanced resilience against solvent exposure and improved energy level alignment with the perovskite layer. As a consequence, devices comprising PFI show enhanced Voc and operational stability during maximum-power-point tracking, in addition to hysteresis reduction. XB promotes the formation of a high-quality interface by anchoring to the halide ions and forming a stable and ordered interfacial layer, showing to be a particularly interesting candidate for the development of tailored charge transport materials in PSCs.
Overall, the results exposed in this dissertation introduce and discuss a versatile tool to functionalize the perovskite surface and tune its energy levels. The application of this method in devices is explored and insights on its challenges and advantages are given. Within this frame, the results shed light on XB as ideal interaction for enhancing stability and efficiency in perovskite-based devices.
N2  - Im Kampf gegen den menschengemachten Klimawandel spielt die Forschung und Entwicklung von erneuerbaren Energien eine tragende Rolle. Solarenergie ist eine der wichtigsten grünen Energiequellen und von steigender Bedeutung für die Deckung des globalen Energiebedarfs. In diesem Kontext hat eine bestimme Materialklasse aufgrund ihrer attraktiven Eigenschaften die Aufmerksamkeit der Wissenschaft erregt: Halogenid-Perowskit. Perowskit-Solarzellen haben im letzten Jahrzehnt eine beeindruckende Entwicklung durchgemacht und erreichen heutzutage Effizienzen, die mit weit entwickelten Photovoltaik-Technologien wie Silizium-Solarzellen vergleichbar sind. Jedoch existieren immer noch mehrere Hürden, die einer marktweiten Kommerzialisierung dieser jungen Technologie im Wege stehen. Eines der kritischen Probleme befindet sich an den Grenzflächen. Perowskit-Solarzellen bestehen aus mehreren Schichten mit unterschiedlichen chemischen und physikalischen Eigenschaften. Damit die Solarzelle bestmöglich funktioniert, müssen diese Eigenschaften aufeinander abgestimmt sein. 
Diese Dissertation beschäftigt sich mit einigen Herausforderungen im Zusammenhang mit Grenzflächen in Perowskit-Solarzellen, dabei liegt der Fokus auf der Grenzfläche zwischen Perowskit-Absorber und der angrenzenden Ladungstransportschicht. Insbesondere werden organische Moleküle mit spezifischen Eigenschaften verwendet um die Oberfläche des Perowskiten zu funktionalisieren. Dadurch wird eine Bandanpassung erreicht, Grenzflächenverluste reduziert und die Stabilität der Solarzellen erhöht. 
Zunächst wird eine Strategie zum Anpassen der Bandenergien vorgestellt: Selbst-organisierende Monoschichten dipolarer Moleküle werden auf die Perowskit-Oberfläche abgeschieden, um diese zu funktionalisieren. Dadurch wird eine Anpassung des Energie-Levels im Perowskiten und die Sättigung von ungebundenen Elektronenbindungen (engl. dangling bonds) an der Oberfläche erreicht. Die Richtung der Energielevel-Verschiebung hängt von der Richtung des kollektiven Grenzflächen-Dipols ab. Der Betrag der Energielevel-Verschiebung kann über die Depositionsparameter während der Schichtherstellung eingestellt werden. Die Energielevel-Verschiebung bei der Verwendung verschiedener Moleküle wird mit Hilfe verschiedener non-invasiver Charakterisierungsmethoden untersucht, insbesondere mit der Hilfe von Kelvin-Sonde Messungen. Diese Messungen ermöglichen interessante Erkenntnisse über die Dynamik der Deposition der Moleküle.  Es ist möglich die Energielevel in beide Richtungen um mehrere hundert meV zu verschieben.
Als Zweites wird die Anwendung dieser Stategie in Perowskit-Solarzellen erforscht. Solarzellen mit Perowskit-Absorbern unterschiedlicher Zusammensetzung (“Dreifach-Kationen-Perowskit” und MAPbBr3) werden präpariert; die beiden Modellsysteme besitzen dann unterschiedliche energetische Offsets an der Perowskit-Lochleiter Grenzfläche. Mit einer maßgeschneiderter Funktionalisierung der Perowskit-Oberfläche zeigen die MAPbBr3 Solarzellen eine permanente Verbesserung der offene-Klemmen-Spannung (engl. open circuit voltage, Voc) um durchschnittlich 60 meV, während der Einfluss auf die Solarzellen mit Dreifach-Kationen-Perowskit gering ist. Dies zeigt, dass die vorgestellte Methode zur Bandanpassung funktioniert, aber ihre Effektivität zudem von weiteren Faktoren abhängt: Die Relevanz des energetischen Offsets im Vergleich zu anderen Verlustmechanismen beeinflusst unter anderem die Effektivität der Funktionalisierung. 
Abschließend wird beschrieben, wie die präsentierte Methode zur Bandanpassung weiterentwickelt wird, indem das Vermögen, mit der Perowskit-Oberfläche zu interagieren, direkt in einen neuartigen Lochleiter („PFI“) integriert wird. Der Lochleiter kann sich über Halogenbindungen an den Perowskiten anlagern. Das Verhalten von PFI wird verglichen mit dem eines anderen Lochleiters („PF“), welcher die fast gleiche chemische Struktur und sehr ähnliche Eigenschaften aufweist, ausgenommen der Fähigkeit eine Halogenbindung zu formen. Die PFI-Perowskit und PF-Perowskit Interaktion wird durch UV-Vis Spektroskopie, Rasterkraftmikroskopie und Kelvin-Sonde Messungen, kombiniert mit Simulationen, charakterisiert. Beim direkten Vergleich von PFI und PF zeigt sich die Bildung der Halogenbindung in einer bei PFI verbesserten Widerstandskraft gegen Lösungsmittel und Bandanpassung zum Perowskiten. Beim Folgerichtig zeigen Solarzellen mit PFI zusätzlich zu einer verringerten Hysterese einen höheren Voc und eine erhöhte Stabilität während des Betriebs unter Maximum-Power-Point Tracking
Zusammenfassend stellt diese Dissertation somit ein vielseitiges Werkzeug zur Funktionalisierung von Perowskit-Oberflächen und der dadurch erreichten Bandanpassung vor. Die Anwendung dieses Werkzeugs an Solarzellen wird erprobt und Einsichten in seine Vorteile und Nachteile erlangt. Die Halogenbindung wird als spezifische Interaktion identifiziert, die sich ideal zur Steigerung von Effizienz und Stabilität von Perowskit-basierten optoelektronischen Bauteilen erweisen könnte.
KW  - photovoltaic
KW  - perovskite solar cells
KW  - interfaces
KW  - energy levels
KW  - halogen bonding
KW  - Grenzflächen
KW  - Perowskit Solarzellen
KW  - Photovoltaik
KW  - Bandenenergien
KW  - Halogenbindung
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-546333
ER  - 
TY  - THES
A1  - Kegelmann, Lukas
T1  - Advancing charge selective contacts for efficient monolithic perovskite-silicon tandem solar cells
T1  - Entwicklung Ladungsselektiver Kontakte für Effiziente Monolithische
Perowskit-Silizium Tandem-Solarzellen
N2  - Hybrid organic-inorganic perovskites are one of the most promising material classes for photovoltaic energy conversion. In solar cells, the perovskite absorber is sandwiched between n- and p-type contact layers which selectively transport electrons and holes to the cell’s cathode and anode, respectively. This thesis aims to advance contact layers in perovskite solar cells and unravel the impact of interface and contact properties on the device performance. Further, the contact materials are applied in monolithic perovskite-silicon heterojunction (SHJ) tandem solar cells, which can overcome the single junction efficiency limits and attract increasing attention. Therefore, all contact layers must be highly transparent to foster light harvesting in the tandem solar cell design. Besides, the SHJ device restricts processing temperatures for the selective contacts to below 200°C.
A comparative study of various electron selective contact materials, all processed below 180°C, in n-i-p type perovskite solar cells highlights that selective contacts and their interfaces to the absorber govern the overall device performance. Combining fullerenes and metal-oxides in a TiO2/PC60BM (phenyl-C60-butyric acid methyl ester) double-layer contact allows to merge good charge extraction with minimized interface recombination. The layer sequence thereby achieved high stabilized solar cell performances up to 18.0% and negligible current-voltage hysteresis, an otherwise pronounced phenomenon in this device design. Double-layer structures are therefore emphasized as a general concept to establish efficient and highly selective contacts.
Based on this success, the concept to combine desired properties of different materials is transferred to the p-type contact. Here, a mixture of the small molecule Spiro-OMeTAD [2,2’,7,7’-tetrakis(N,N-di-p-methoxyphenylamine)-9,9’-spirobifluoren] and the doped polymer PEDOT [poly(3,4-ethylenedioxythiophene)] is presented as a novel hole selective contact. PEDOT thereby remarkably suppresses charge recombination at the perovskite surface, allowing an increase of quasi-Fermi level splitting in the absorber. Further, the addition of Spiro-OMeTAD into the PEDOT layer is shown to enhance charge extraction at the interface and allow high efficiencies up to 16.8%. 
Finally, the knowledge on contact properties is applied to monolithic perovskite-SHJ tandem solar cells. The main goal is to optimize the top contact stack of doped Spiro-OMeTAD/molybdenum oxide(MoOx)/ITO towards higher transparency by two different routes. First, fine-tuning of the ITO deposition to mitigate chemical reduction of MoOx and increase the transmittance of MoOx/ITO stacks by 25%. Second, replacing Spiro-OMeTAD with the alternative hole transport materials PEDOT/Spiro-OMeTAD mixtures, CuSCN or PTAA [poly(triaryl amine)]. Experimental results determine layer thickness constrains and validate optical simulations, which subsequently allow to realistically estimate the respective tandem device performances. As a result, PTAA represents the most promising replacement for Spiro-OMeTAD, with a projected increase of the optimum tandem device efficiency for the herein used architecture by 2.9% relative to 26.5% absolute. The results also reveal general guidelines for further performance gains of the technology.
N2  - Hybride, organisch-anorganische Perowskite gelten als eine der vielversprechendsten Materialklassen für die photovoltaische Energieumwandlung. Dazu werden Perowskit-Absorber in Solarzellen zwischen n- und p-Typ Kontaktschichten angeordnet, die Elektronen oder Löcher selektiv zur Kathode bzw. Anode der Zelle transportieren. Ziel dieser Arbeit ist es, die ladungsselektiven Transportschichten in Perowskit-Solarzellen zu verbessern und Einflüsse der Grenzflächen- und Kontakteigenschaften auf die Zelleffizienz herauszustellen. Darüber hinaus werden die selektiven Schichten in monolithischen Perowskit-Silizium-Heterokontakt (SHK) Tandem-Solarzellen eingesetzt. Diese können höhere Wirkungsgrade als Einfachsolarzellen erzielen und erfahren zunehmende Aufmerksamkeit aus der Forschung. Hierfür müssen alle Kontaktschichten hochtransparent sein, um eine möglichst effiziente Lichtausnutzung im Tandem-Solarzellen-Design zu erzielen. Des Weiteren limitiert die SHK-Solarzelle die höchst mögliche Temperatur zur Abscheidung der selektiven Kontakte auf 200°C.
In einer Vergleichsstudie werden deshalb zunächst verschiedene elektronenselektive Kontaktmaterialien, die alle unter 180°C prozessiert werden, in n-i-p-Typ Perowskit-Solarzellen eingesetzt. Es zeigt sich hierbei, wie wesentlich die selektiven Kontakte und ihre Grenzflächen zum Absorber die Effizienz der Solarzellen bestimmen. Eine Kombination aus Fulleren und Metalloxid in einem TiO2/PC60BM (Phenyl-C60-Buttersäuremethylester) Doppelschichtkontakt ermöglicht dabei eine besonders gute Ladungsextraktion und stark reduzierte Grenzflächenrekombination. Die Materialzusammenstellung erreicht in der Studie hohe stabilisierte Solarzellenwirkungsgrade bis zu 18,0% und eine vernachlässigbare Strom-Spannungs-Hysterese, ein üblicherweise ausgeprägtes Phänomen in diesem Zellaufbau. Das Ergebnis stellt Doppelschicht-Strukturen als generelles Konzept zur Herstellung effizienter und hochselektiver Kontakte heraus.
Basierend auf diesem Erfolg wird das Konzept, Eigenschaften verschiedener Materialien miteinander zu kombinieren, anschließend auf den p-Typ Kontakt übertragen. Dazu wird ein neuartiger lochselektiver Kontakt vorgestellt, bestehend aus einer Mischung des kleinen Moleküls Spiro-OMeTAD [2,2‘7,7‘-tetrakis(N,N-di-p-methoxyphenylamin)-9,9‘-spirobifluoren] und dem dotierten Polymer PEDOT [poly(3,4-ethylendioxythiophen)]. PEDOT unterdrückt dabei bemerkenswerter Weiße die Ladungsträgerrekombination an der Perowskit-Grenzfläche, wodurch eine Erhöhung der Quasi-Fermi-Niveau-Aufspaltung im Absorber erzielt wird. Weiterhin wird gezeigt, dass die Zugabe von Spiro-OMeTAD in die PEDOT-Schicht die Lochextraktion an der Grenzfläche verbessert und folglich hohe Solarzellenwirkungsgrade von bis zu 16,8% ermöglicht. 
Schließlich wird das gewonnene Wissen über die Bedeutung der Kontakt- und Grenzflächeneigenschaften auf monolithische Perowskit-SHK-Tandemsolarzellen angewandt. Das Hauptziel dabei ist die Optimierung des oberen Kontaktstapels, bestehend aus dotiertem Spiro-OMeTAD/Molybdän Oxid (MoOx)/ITO, hin zu verbesserter Transparenz. Zwei verschiedene Ansätze werden hierzu verfolgt. Erstens, durch Feinanpassung der ITO-Abscheidung kann eine chemische Reduktion von MoOx verringert und die Transmission von MoOx/ITO-Schichtstapeln um 25% erhöht werden. Zweitens: Durch Ersetzen des Spiro-OMeTAD mit alternativen, transparenteren Lochtransportmaterialien sollen parasitäre Absorptionsverluste vermieden werden. Als potentielle Lochkontakte werden dabei PEDOT/Spiro-OMeTAD-Mischungen, CuSCN und PTAA [Poly(triarylamin)] analysiert. Experimentelle Untersuchungen liefern optimierte Dicken der Lochkontakt und MoOx Schichten und dienen der Validierung optischer Simulationen der Schichtstapel. Dies erlaubt im Folgenden eine realistische Abschätzung der maximal erreichbaren Tandemsolarzelleneffizienzen. Dabei stellt PTAA den vielversprechendsten Ersatz für Spiro-OMeTAD dar, mit einer prognostizierten Erhöhung des erreichbaren Tandem-Solarzellenwirkungsgrad um 2,9% relativ auf 26,5% absolut. Die Ergebnisse stellen zudem einen Leitfaden zur weiteren Effizienzsteigerung der Tandemsolarzellen-Technologie dar.
KW  - perovskite
KW  - silicon
KW  - tandem solar cell
KW  - interface engineering
KW  - contact layers
KW  - Perowskit
KW  - Silizium
KW  - Tandem-Solarzelle
KW  - Interface-Engineering
KW  - Kontaktschichten
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-426428
ER  - 
TY  - THES
A1  - Dörries, Timo Julian
T1  - Anomalous transport and non-Gaussian dynamics in mobile-immobile models
N2  - The mobile-immobile model (MIM) has been established in geoscience in the context of contaminant transport in groundwater. Here the tracer particles effectively immobilise, e.g., due to diffusion into dead-end pores or sorption. The main idea of the MIM is to split the total particle density into a mobile and an immobile density. Individual tracers switch between the mobile and immobile state following a two-state telegraph process, i.e., the residence times in each state are distributed exponentially. In geoscience the focus lies on the breakthrough curve (BTC), which is the concentration at a fixed location over time.  We apply the MIM to biological experiments with a special focus on anomalous scaling regimes of the  mean squared displacement (MSD) and non-Gaussian displacement distributions. As an exemplary system, we have analysed the motion of tau proteins, that diffuse freely inside axons of neurons. Their free diffusion thereby corresponds to the mobile state of the MIM. Tau proteins stochastically bind to microtubules, which effectively immobilises the tau proteins until they unbind and continue diffusing. Long immobilisation durations compared to the mobile durations give rise to distinct non-Gaussian Laplace shaped distributions. It is  accompanied by a plateau in the MSD for initially mobile tracer particles at relevant intermediate timescales. An equilibrium fraction of initially mobile tracers gives rise to non-Gaussian displacements at intermediate timescales, while the MSD remains linear at all times. In another setting  bio molecules diffuse in a biosensor and transiently bind to specific receptors, where advection becomes relevant in the mobile state. The plateau in the MSD observed for the advection-free setting and long immobilisation durations persists also for the case with advection. We find a new clear regime of anomalous diffusion with non-Gaussian distributions and a cubic scaling of the MSD. This regime emerges for initially mobile and for initially immobile tracers. For an equilibrium fraction of initially mobile tracers we observe an intermittent ballistic scaling of the MSD.  The long-time effective diffusion coefficient is enhanced by advection, which we physically explain with the variance of mobile durations.  Finally, we generalize the MIM to incorporate arbitrary immobilisation time distributions and focus on a Mittag-Leffler immobilisation time distribution with power-law tail ~ t^(-1-mu)  with 0<mu<1 and diverging mean immobilisation durations.  A fit of our model to the BTC of experimental data from tracer particles in aquifers matches the BTC including the power-law tail.  We use the fit parameters for plotting the displacement distributions and the MSD. We find Gaussian normal diffusion at short times and long-time power-law decay of mobile mass accompanied by anomalous diffusion at long times.  The long-time diffusion is subdiffusive in the advection-free setting, while it is either subdiffusive for 0<mu<1/2 or superdiffusive for 1/2<mu<1 when advection is present. In the long-time limit we show equivalence of our model to a bi-fractional diffusion equation.
N2  - In den Geowissenschaften wurde das 	"mobile-immobile model" (MIM) entwickelt, um den Transport von Verunreinigungen in Grundwässern zu beschreiben. Diese Verunreinigungen können in Sackgassenporen diffundieren oder an Oberflächen adsorbieren. Dabei bewegen sich die Verunreinigungen effektiv nicht. Der Grundgedanke des MIMs besteht darin, die Dichte der Verunreinigungen in eine Dichte aus mobilen Partikeln und eine Dichte aus immobilen Partikeln aufzuteilen. Jedes einzelne Teilchen der  Verunreinigung wechselt dabei zwischen dem mobilen Zustand, wo es diffundiert und sich durch Advektion bewegt und dem immobilen Zustand, wo es sich nicht bewegt. Je nach Zustand wird die Verunreinigung der mobilen oder der immobilen Dichte zugerechnet. Die Aufenthaltsdauern im mobilen und immobilen Zustand folgen jeweils einer Exponentialverteilung. Dies bedeutet, dass der Wechsel zwischen mobilen und immobilen Zustand durch einen Telegrafenprozess beschrieben werden kann. In den Geowissenschaften liegt der Fokus auf der "breakthrough curve" (BTC), was die Konzentrationskurve an einem festen Ort definiert. Der Grundgedanke dieser Arbeit besteht nun darin, das MIM auf biologische Systeme zu übertragen, wo beispielsweise Proteine zwischen einem diffusiven und einem immobilen Zustand wechseln. Dabei fokussieren wir uns auf Messgrößen, die üblicherweise in Experimenten mit einzelnen Molekülen oder Proteinen gemessen werden. Typische Messgrößen stellen die mittlere quadratische Verschiebung (MSD) und die Verschiebungsdichte dar, wobei wir besonderen Fokus auf nicht-lineare MSDs und nicht-Gaußsche Verteilungen legen. Als tragendes Beispiel für MIM in biologischen Systemen identifizieren wir Tau Proteine, welche in Nervenzellen diffundieren und für eine zufällige Dauer an Mikrotubuli binden, wobei sie effektiv unbeweglich werden. In der eindimensionalen Beschreibung des Systems sind die mittleren Bindungsdauern wesentlich länger als die durchschnittlichen Diffusionsdauern. Dadurch entsteht eine exponentielle Ortswahrscheinlichkeitsverteilung begleitet von einem Plateau im MSD auf mittleren Zeitskalen, wenn die Proteine zu Beginn alle mobil sind. Für eine Gleichgewichtsverteilung an mobilen Proteinen zu Beginn ist das MSD linear, wobei die Verteilung einer skalierten Laplaceverteilung entspricht. In anderen Systemen, wie beispielsweise biologischen Molekülen in Biosensoren, spielt Advektion eine wichtige Rolle. Das Plateau, welches wir im MSD für lange mittlere Immobilisierungsdauern finden, besteht auch mit Advektion. Zusätzlich finden wir ein neues Regime mit einem anomalen Skalierungsverhalten des MSDs. Dabei wächst das MSD kubisch unabhängig von der mittleren Immobilisierungsdauer, sofern die Advektionsgeschwindigkeit hinreichend groß ist. Für eine Gleichgewichtsverteilung an mobilen Molekülen finden wir ein ballistisches Regime im MSD. Das Langzeitverhalten vom MSD ist linear, wobei der effektive Diffusionskoeffizient durch Advektion verstärkt wird. Dieser Effekt ist in der Literatur bekannt. Wir bieten hier aber eine physikalische Erklärung über eine Kopplung der Advektion mit der Varianz der gesamten Aufenthaltsdauer im mobilen Zustand.  Abschließend erweitern wir das MIM, indem wir über exponentiell verteilte Immobilisierungsdauern hinausgehen und beliebige Verteilungen zulassen.  Das entsprechende Modell nennen wir extended MIM (EMIM).  Besonderen Fokus legen wir dabei auf eine Mittag-Leffler Verteilung, die sich  durch ein Potenzgesetz ~t^(-1-mu) mit 0<mu<1 für lange Immobilisierungsdauern auszeichnet. Solche Verteilungen werden in Experimenten gemessen. Das Potenzgesetz hat zur Folge, dass der Mittelwert divergiert.  Wir fitten EMIM zu einer BTC aus einem Experiment, in dem die Konzentration von fluoreszenter Farbe nach Durchlauf eines Grundwasserleiters gemessen wird.  Das gemessene Potenzgesetz der BTC kann durch MIM erklärt werden. Wir verwenden die erhaltenen Fitparameter, um das MSD und die Dichten darzustellen. Dabei finden wir ein lineares MSD mit Gaußscher Verteilung zu Beginn und eine nicht-Gaußsche Verteilung im Langzeitverhalten. Im Allgemeinen ist das MSD von EMIM mit der Mittag-Leffler Verteilung subdiffusiv im advektionsfreien Fall. Mit vorhandener Advektion finden wir Subdiffusion für 0<mu<1/2 und Superdiffusion für 1/2<mu<1. Im Langzeitlimes konvergiert EMIM zu einer bifraktionelen Diffusiongleichung.
KW  - anomalous diffusion
KW  - tau proteins
KW  - contaminant transport
KW  - mobile-immobile model (MIM)
KW  - anomale Diffusion
KW  - Schadstofftransport
KW  - mobile-immobile model (MIM)
KW  - Tau-Protein
Y1  - 2024
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-634959
ER  - 
TY  - THES
A1  - Banerjee, Abhirup
T1  - Characterizing the spatio-temporal patterns of extreme events
BT  - from recurrence to prediction
N2  - Over the past decades, there has been a growing interest in ‘extreme events’ owing to the increasing threats that climate-related extremes such as floods, heatwaves, droughts, etc., pose to society. While extreme events have diverse definitions across various disciplines, ranging from earth science to neuroscience, they are characterized mainly as dynamic occurrences within a limited time frame that impedes the normal functioning of a system. Although extreme events are rare in occurrence, it has been found in various hydro-meteorological and physiological time series (e.g., river flows, temperatures, heartbeat intervals) that they may exhibit recurrent behavior, i.e., do not end the lifetime of the system. The aim of this thesis to develop some
sophisticated methods to study various properties of extreme events.

One of the main challenges in analyzing such extreme event-like time series is that they have large temporal gaps due to the paucity of the number of observations of extreme events. As a result, existing time series analysis tools are usually not helpful to decode the underlying
information. I use the edit distance (ED) method to analyze extreme event-like time series in their unaltered form. ED is a specific distance metric, mainly designed to measure the similarity/dissimilarity between point process-like data. I combine ED with recurrence plot techniques to identify the recurrence property of flood events in the Mississippi River in the United States. I also use recurrence quantification analysis to show the deterministic properties
and serial dependency in flood events.

After that, I use this non-linear similarity measure (ED) to compute the pairwise dependency in extreme precipitation event series. I incorporate the similarity measure within the framework of complex network theory to study the collective behavior of climate extremes. Under this architecture, the nodes are defined by the spatial grid points of the given spatio-temporal climate dataset. Each node is associated with a time series corresponding to the temporal evolution
of the climate observation at that grid point. Finally, the network links are functions of the pairwise statistical interdependence between the nodes. Various network measures, such as degree, betweenness centrality, clustering coefficient, etc., can be used to quantify the network’s topology. We apply the methodology mentioned above to study the spatio-temporal coherence pattern of extreme rainfall events in the United States and the Ganga River basin, which reveals its relation to various climate processes and the orography of the region.

The identification of precursors associated with the occurrence of extreme events in the near future is extremely important to prepare the masses for an upcoming disaster and mitigate the potential risks associated with such events. Under this motivation, I propose an in-data prediction recipe for predicting the data structures that typically occur prior to extreme events using the Echo state network, a type of Recurrent Neural Network which is a part of the reservoir
computing framework. However, unlike previous works that identify precursory structures in the same variable in which extreme events are manifested (active variable), I try to predict these structures by using data from another dynamic variable (passive variable) which does not show large excursions from the nominal condition but carries imprints of these extreme events. Furthermore, my results demonstrate that the quality of prediction depends on the magnitude
of events, i.e., the higher the magnitude of the extreme, the better is its predictability skill. I show quantitatively that this is because the input signals collectively form a more coherent pattern for an extreme event of higher magnitude, which enhances the efficiency of the machine to predict the forthcoming extreme events.
N2  - In den letzten Jahrzehnten hat das Interesse an ‘Extremereignissen’ aufgrund der zunehmenden Bedrohung, die klimabedingte Extreme wie Überschwemmungen, Hitzewellen, Dürren usw. für die Gesellschaft darstellen, zugenommen. Obwohl Extremereignisse in verschiedenen Disziplinen - von der Geowissenschaft bis zu den Neurowissenschaften - unterschiedlich definiert werden, werden sie hauptsächlich als dynamische Ereignisse innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens
charakterisiert, die das normale Funktionieren eines Systems beeinträchtigen. Obwohl Extremereignisse selten vorkommen, wurde festgestellt, dass verschiedene hydro-meteorologische und physiologische Zeitreihen (z. B. Stromabflussmengen, Temperaturen, Herzschlagintervalle) rekurrentes Verhalten. Das heißt, sie enden nicht an der Lebensdauer des Systems. Das Ziel dieser Arbeit ist es, fortschrittliche Methoden zur Untersuchung verschiedener Eigenschaften
von Extremereignissen zu entwickeln.

Eine der größten Herausforderungen bei der Analyse solcher extremen Ereignisse ist, dass sie große zeitliche Lücken aufweisen, da die Anzahl beobachteter Extremereignissen gering ist. Bestehende Zeitreihenanalysetools sind daher in der Regel nicht hilfreich, um die zugrundeliegenden Informationen zu entschlüsseln. Ich verwende die Edit-Distanz (ED) Methode, um extremeereignisähnliche Zeitreihen in ihrer unveränderten Form zu analysieren. ED ist eine spezielle Abstandsmetrik, die hauptsächlich zur Messung der Ähnlichkeit/Unähnlichkeit zwischen punktprozessähnlichen Daten entwickelt wurde. Ich kombiniere ED mit Rekurrenzplots, um die Wiederkehr-Eigenschaften von Hochwasserereignissen am Mississippi in den Vereinigten
Staaten zu ermitteln. Außerdem werte ich die Wiederkehr-Eigenschaften quantitativ aus, um die deterministische Charakteristik und die serielle Abhängigkeit bei Hochwasserereignissen aufzuzeigen.

Anschließend verwende ich dieses nichtlineare Ähnlichkeitsmaß(ED), um die paarweise Abhängigkeit in extremen Niederschlagsereignisreihen zu berechnen. Ich verknüpfe das Ähnlichkeitsmaß mit der Theorie komplexer Netzwerke, um das kollektive Verhalten von Klimaextremen zu untersuchen. In diesem Fall werden die Knoten durch die räumlichen Gitterpunkte des zu untersuchenden raumzeitlichen Klimadatensatzes definiert. Jeder Knoten repräsentiert eine Zeitreihe, die die zeitliche Entwicklung der Klimabeobachtung an diesem Gitterpunkt beschreibt. Schließlich sind die Netzwerkverbindungen Funktionen der paarweisen statistischen Interdependenz zwischen den Knotenpunkten. Zur Quantifizierung der Netztopologie können verschiedene Netzwerkmaße wie unter anderem der Grad, die Betweenness-Zentralität, oder der Clustering-Koeffizient verwendet werden. Wir wenden die oben erwähnte Methodik an, um das raumzeitliche Kohärenzmuster extremer Niederschlagsereignisse in den Vereinigten Staaten und im Einzugsgebiet des Ganges zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Zusammenhang zwischen dem Kohärenzmuster und verschiedenen Klimaprozessen und der Orographie der Region besteht.

Die Identifizierung von Vorläufern, die mit dem Auftreten von Extremereignissen in naher
Zukunft verbunden sind, ist äußerst wichtig, um die Bevölkerung auf eine bevorstehende Katastrophe vorzubereiten und potenziell resultierende Risiken zu mindern. Deshalb schlage ich ein datenbasiertes Vorhersageverfahren zur Bestimmung der Datenstrukturen vor, die typischerweise vor extremen Ereignissen auftreten. Das Verfahren basiert auf dem Echo-State Netzwerk, einem rekurrenten neuronalen Netz, das dem Reservoir-Computing zugeordnet wird. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten, die Vorläuferstrukturen in der Variablen identifizieren, in der sich Extremereignisse manifestieren (aktive Variable), versuche ich die Strukturen anhand anderer dynamischer Variablen (passive Variablen) vorherzusagen. Diese Variablen weichen selbst nicht sonderlich von ihrem eigenen Sollzustand ab, aber sie besitzen eine Aussagekraft gegenüber den Extremereignissen. Meine Ergebnisse zeigen, dass die Qualität der Vorhersage von der Magnitude der Ereignisse abhängt, d.h. je extremer ein Ereignis ist, desto besser kann es vorhergesagt werden. Ich belege quantitativ, dass dieser Zusammenhang darauf basiert, dass die gesammelten Eingangssignale aussagekräftigere Kohärenzmuster für Extremereignisse hoher Magnitude bilden. Dies erhöht die Wirksamkeit des Ansatzes bei der Vorhersage bevorstehender Extremereignisse.
KW  - extreme events
KW  - Extremereignisse
KW  - floods
KW  - extreme precipitation
KW  - edit distance
KW  - recurrence plot
KW  - complex network
KW  - echo state network
KW  - Überschwemmungen
KW  - Extremniederschläge
KW  - Edit-Distanz
KW  - Rekurrenzplot
KW  - komplexes Netzwerk
KW  - Echo-State Netzwerk
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-559839
ER  - 
TY  - THES
A1  - Aue, Lars
T1  - Cyclone impacts on sea ice in the Atlantic Arctic Ocean
T1  - Auswirkungen von Zyklonen auf das Meereis im Atlantischen Arktischen Ozean
N2  - The Arctic is the hot spot of the ongoing, global climate change. Over the last decades, near-surface temperatures in the Arctic have been rising almost four times faster than on global average. This amplified warming of the Arctic and the associated rapid changes of its environment are largely influenced by interactions between individual components of the Arctic climate system. On daily to weekly time scales, storms can have major impacts on the Arctic sea-ice cover and are thus an important part of these interactions within the Arctic climate. The sea-ice impacts of storms are related to high wind speeds, which enhance the drift and deformation of sea ice, as well as to changes in the surface energy budget in association with air mass advection, which impact the seasonal sea-ice growth and melt. 

The occurrence of storms in the Arctic is typically associated with the passage of transient cyclones. Even though the above described mechanisms how storms/cyclones impact the Arctic sea ice are in principal known, there is a lack of statistical quantification of these effects. In accordance with that, the overarching objective of this thesis is to statistically quantify cyclone impacts on sea-ice concentration (SIC) in the Atlantic Arctic Ocean over the last four decades. In order to further advance the understanding of the related mechanisms, an additional objective is to separate dynamic and thermodynamic cyclone impacts on sea ice and assess their relative importance. Finally, this thesis aims to quantify recent changes in cyclone impacts on SIC. These research objectives are tackled utilizing various data sets, including atmospheric and oceanic reanalysis data as well as a coupled model simulation and a cyclone tracking algorithm. 

Results from this thesis demonstrate that cyclones are significantly impacting SIC in the Atlantic Arctic Ocean from autumn to spring, while there are mostly no significant impacts in summer. The strength and the sign (SIC decreasing or SIC increasing) of the cyclone impacts strongly depends on the considered daily time scale and the region of the Atlantic Arctic Ocean. Specifically, an initial decrease in SIC (day -3 to day 0 relative to the cyclone) is found in the Greenland, Barents and Kara Seas, while SIC increases following cyclones (day 0 to day 5 relative to the cyclone) are mostly limited to the Barents and Kara Seas. 
 
For the cold season, this results in a pronounced regional difference between overall (day -3 to day 5 relative to the cyclone) SIC-decreasing cyclone impacts in the Greenland Sea and overall SIC-increasing cyclone impacts in the Barents and Kara Seas. A cyclone case study based on a coupled model simulation indicates that both dynamic and thermodynamic mechanisms contribute to cyclone impacts on sea ice in winter. A typical pattern consisting of an initial dominance of dynamic sea-ice changes followed by enhanced thermodynamic ice growth after the cyclone passage was found. This enhanced ice growth after the cyclone passage most likely also explains the (statistical) overall SIC-increasing effects of cyclones in the Barents and Kara Seas in the cold season.

Significant changes in cyclone impacts on SIC over the last four decades have emerged throughout the year. These recent changes are strongly varying from region to region and month to month. The strongest trends in cyclone impacts on SIC are found in autumn in the Barents and Kara Seas. Here, the magnitude of destructive cyclone impacts on SIC has approximately doubled over the last four decades. The SIC-increasing effects following the cyclone passage have particularly weakened in the Barents Sea in autumn. As a consequence, previously existing overall SIC-increasing cyclone impacts in this region in autumn have recently disappeared. Generally, results from this thesis show that changes in the state of the sea-ice cover (decrease in mean sea-ice concentration and thickness) and near-surface air temperature are most important for changed cyclone impacts on SIC, while changes in cyclone properties (i.e. intensity) do not play a significant role.
N2  - Die Arktis ist der Hotspot des globalen Klimawandels. In den letzten Jahrzehnten sind die oberflächennahen Temperaturen in der Arktis fast viermal so schnell gestiegen wie im globalen Durchschnitt. Diese verstärkte Erwärmung der Arktis und die damit verbundenen raschen Umweltveränderungen werden u.a. durch Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Komponenten des arktischen Klimasystems angetrieben. Auf täglichen bis wöchentlichen Zeitskalen können Stürme große Einflüsse auf das arktische Meereis haben und sind somit ein wichtiger Teil dieser Wechselwirkungen innerhalb des arktischen Klimas. Der Einfluss der Stürme auf das Meereis resultiert aus den hohen Windgeschwindigkeiten, welche die Drift und Verformung des Meereises verstärken, sowie aus Änderungen in der Oberflächenenergiebilanz im Zusammenhang mit der Advektion von Luftmassen, was das Wachstum und Schmelzen des Meereises beeinflusst.

Das Auftreten von Stürmen in der Arktis ist oft mit dem Durchzug von Zyklonen verbunden. Obwohl die oben beschriebenen Mechanismen, wie sich Stürme/Zyklone auf das arktische Meereis auswirken, im Prinzip bekannt sind, fehlt es an einer statistischen Quantifizierung dieser Effekte. Dementsprechend ist das übergeordnete Ziel dieser Arbeit eine statistische Quantifizierung der Auswirkungen von Zyklonen auf die Meereiskonzentration (engl. Sea Ice Concentration, SIC) im atlantischen Arktischen Ozeans über die letzten vier Jahrzehnte. Um ein Verständnis für die zugrunde liegenden Mechanismen zu erlangen, besteht ein weiteres Ziel darin, die dynamischen und thermodynamischen Auswirkungen von Zyklonen auf das Meereis zu trennen und ihre relative Bedeutung zu analysieren. Zuletzt zielt diese Arbeit darauf ab, aktuelle Veränderungen der Zykloneneinflüsse auf das Meereis zu quantifizieren. Zum Erreichen dieser Forschungsziele werden verschiedene Datensätze genutzt, darunter atmosphärische und ozeanische Reanalysedaten sowie eine gekoppelte Modellsimulation und ein Algorithmus zur automatischen Identifikation von Zyklonen.

Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass Zyklone die SIC im atlantischen Arktischen Ozean von Herbst bis Frühjahr signifikant beeinflussen, während es im Sommer meist keine signifikanten Auswirkungen gibt. Die Stärke und das Vorzeichen (abnehmende oder zunehmende SIC) der Auswirkungen der Zyklone hängt stark von der betrachteten täglichen Zeitskala und der Region des Arktischen Ozeans ab. So ist ein anfänglicher Rückgang der SIC (Tag -3 bis Tag 0 relativ zum Zyklonendurchgang) in der Grönland-, der Barents- und der Karasee festzustellen, während ein SIC-Anstieg nach dem Zyklonendurchgang (Tag 0 bis Tag 5 relativ zum Zyklonendurchgang) hauptsächlich auf die Barents- und die Karasee beschränkt ist.

Für die kalte Jahreszeit ergibt sich daraus ein ausgeprägter regionaler Unterschied zwischen insgesamt (Tag -3 bis Tag 5 relativ zum Zyklon) SIC-verringernden Zyklonenauswirkungen in der Grönlandsee und insgesamt SIC-erhöhenden Zyklonenauswirkungen in der Barents- und Karasee. Die Analyse spezifischer Zyklonenfälle basierend auf einer gekoppelten Modellsimulation zeigt, dass sowohl dynamische als auch thermodynamische Mechanismen zu den Auswirkungen von Zyklonen auf das Meereis im Winter beitragen. Hierbei wurde ein typisches Muster bestehend aus einer anfänglichen Dominanz dynamischer Meereisveränderungen gefolgt von verstärktem thermodynamischem Eiswachstum nach der Zyklonenpassage gefunden. Dieses verstärkte Eiswachstum nach der Zyklonenpassage erklärt u.a. auch die (statistischen) insgesamt SIC-erhöhenden Effekte von Zyklonen in der Barents- und Karasee im Winter.

Signifikante Änderungen in den Auswirkungen von Zyklonen auf die SIC über die letzten vier Dekaden sind das ganze Jahr über zu finden. Diese Veränderungen variieren stark von Region zu Region und von Monat zu Monat. Die stärksten Trends in den Auswirkungen von Zyklonen auf die SIC sind im Herbst in der Barents- und Karasee zu beobachten. Hier hat sich die Stärke der zerstörerischen Auswirkungen von Zyklonen auf die SIC in den letzten vier Jahrzehnten ungefähr verdoppelt. Die SIC-erhöhenden Effekte nach der Zyklonenpassage haben sich in der Barentssee im Herbst besonders abgeschwächt.  Dadurch sind zuvor existierende, insgesamt SIC-erhöhende Zyklonenauswirkungen in dieser Region und Jahreszeit zuletzt verschwunden. Generell zeigen die Ergebnisse dieser Arbeit, dass Änderungen im Zustand des Meereises (Abnahme der mittleren Meereiskonzentration und -dicke) sowie in der Lufttemperatur die veränderten Auswirkungen der Zyklonen auf die SIC antreiben, während Veränderungen in den Eigenschaften der Zyklonen (z.B. ihre Intensität) keine wesentliche Rolle spielen.
KW  - Arctic
KW  - atmosphere
KW  - sea ice
KW  - cyclones
KW  - meteorology
KW  - Arktis
KW  - Atmosphäre
KW  - Meereis
KW  - Zyklone
KW  - Meteorologie
Y1  - 2024
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-634458
SP  - VIII, 131
ER  - 
TY  - THES
A1  - Krämer, Kai Hauke
T1  - Towards a robust framework for recurrence analysis
BT  - automated state space reconstruction, optimal parameter selection and correction schemes
N2  - In our daily life, recurrence plays an important role on many spatial and temporal scales and in different contexts. It is the foundation of learning, be it in an evolutionary or in a neural context. It therefore seems natural that recurrence is also a fundamental concept in theoretical dynamical systems science. The way in which states of a system recur or develop in a similar way from similar initial states makes it possible to infer information about the underlying dynamics of the system. The mathematical space in which we define the state of a system (state space) is often high dimensional, especially in complex systems that can also exhibit chaotic dynamics. The recurrence plot (RP) enables us to visualize the recurrences of any high-dimensional systems in a two-dimensional, binary representation. Certain patterns in RPs can be related to physical properties of the underlying system, making the qualitative and quantitative analysis of RPs an integral part of nonlinear systems science. The presented work has a methodological focus and further develops recurrence analysis (RA) by addressing current research questions related to an increasing amount of available data and advances in machine learning techniques. By automatizing a central step in RA, namely the reconstruction of the state space from measured experimental time series, and by investigating the impact of important free parameters this thesis aims to make RA more accessible to researchers outside of physics.
The first part of this dissertation is concerned with the reconstruction of the state space from time series. To this end, a novel idea is proposed which automates the reconstruction problem in the sense that there is no need to preprocesse the data or estimate parameters a priori. The key idea is that the goodness of a reconstruction can be evaluated by a suitable objective function and that this function is minimized in the embedding process. In addition, the new method can process multivariate time series input data. This is particularly important because multi-channel sensor-based observations are ubiquitous in many research areas and continue to increase. Building on this, the described minimization problem of the objective function is then processed using a machine learning approach.
In the second part technical and methodological aspects of RA are discussed. First, we mathematically justify the idea of setting the most influential free parameter in RA, the recurrence threshold ε, in relation to the distribution of all pairwise distances in the data. This is especially important when comparing different RPs and their quantification statistics and is fundamental to any comparative study. Second, some aspects of recurrence quantification analysis (RQA) are examined. As correction schemes for biased RQA statistics, which are based on diagonal lines, we propose a simple method for dealing with border effects of an RP in RQA and a skeletonization algorithm for RPs. This results in less biased (diagonal line based) RQA statistics for flow-like data. Third, a novel type of RQA characteristic is developed, which can be viewed as a generalized non-linear powerspectrum of high dimensional systems. The spike powerspectrum transforms a spike-train like signal into its frequency domain. When transforming the diagonal line-dependent recurrence rate (τ-RR) of a RP in this way, characteristic periods, which can be seen in the state space representation of the system can be unraveled. This is not the case, when Fourier transforming τ-RR.
Finally, RA and RQA are applied to climate science in the third part and neuroscience in the fourth part. To the best of our knowledge, this is the first time RPs and RQA have been used to analyze lake sediment data in a paleoclimate context. Therefore, we first elaborate on the basic formalism and the interpretation of visually visible patterns in RPs in relation to the underlying proxy data. We show that these patterns can be used to classify certain types of variability and transitions in the Potassium record from six short (< 17m) sediment cores collected during the Chew Bahir Drilling Project. Building on this, the long core (∼ m composite) from the same site is analyzed and two types of variability and transitions are
identified and compared with ODP Site  wetness index from the eastern Mediterranean. Type  variability likely reflects the influence of precessional forcing in the lower latitudes at times of maximum values of the long eccentricity cycle ( kyr) of the earth’s orbit around the sun, with a tendency towards extreme events. Type  variability appears to be related to the minimum values of this cycle and corresponds to fairly rapid transitions between relatively dry and relatively wet conditions.
In contrast, RQA has been applied in the neuroscientific context for almost two decades. In the final part, RQA statistics are used to quantify the complexity in a specific frequency band of multivariate EEG (electroencephalography) data. By analyzing experimental data, it can be shown that the complexity of the signal measured in this way across the sensorimotor cortex decreases as motor tasks are performed. The results are consistent with and comple- ment the well known concepts of motor-related brain processes. We assume that the thus discovered features of neuronal dynamics in the sensorimotor cortex together with the robust RQA methods for identifying and classifying these contribute to the non-invasive EEG-based development of brain-computer interfaces (BCI) for motor control and rehabilitation.
The present work is an important step towards a robust analysis of complex systems based on recurrence.
N2  - In unserem täglichen Leben spielt die Rekurrenz auf vielen räumlichen und zeitlichen Skalen und in verschiedenen Kontexten eine bedeutende Rolle. Es ist die Grundlage des Lernens, sei es in einem evolutionären oder in einem neuronalen Kontext. Es erscheint daher selbstverständ- lich, dass Rekurrenz auch ein grundlegendes Konzept in der dynamischen Systemwissenschaft ist. In diesem Zusammenhang ermöglicht die Art und Weise, wie sich Zustände eines Systems wiederholen oder sich auf ähnliche Weise aus ähnlichen Anfangszuständen entwickeln, Infor- mationen über die zugrunde liegende Dynamik des Systems abzuleiten. Der mathematische Raum, in dem wir den Zustand eines Systems definieren (Zustandsraum), ist häufig hoch- dimensional, insbesondere in komplexen Systemen, die darüberhinaus auch eine chaotische Dynamik aufweisen können. Der Rekurrenzplot (RP) ermöglicht es uns, die Rekurrenzen beliebiger hochdimensionaler Systeme in einer zweidimensionalen, binären Darstellung zu visualisieren. Bestimmte Muster in RPs können mit physikalischen Eigenschaften des zugrunde liegenden Systems in Beziehung gesetzt werden, wodurch die qualitative und quantitative Analyse von RPs ein integraler Bestandteil der nichtlinearen Systemwissenschaft wird. Die vorgestellte Arbeit hat einen methodischen Schwerpunkt und entwickelt die Rekurrenzsana- lyse (RA) weiter, indem sie sich mit aktuellen Forschungsfragen befasst, die sich auf eine zunehmende Menge verfügbarer Daten und Fortschritte beim maschinellen Lernen beziehen. Durch die Automatisierung eines zentralen Schritts in der RA, nämlich der Rekonstruktion des Zustandsraums aus gemessenen experimentellen Zeitreihen, und durch die Untersuchung der Auswirkungen wichtiger freier Parameter soll die RA für Forscher außerhalb der Physik zugänglicher gemacht werden.
Der erste Teil dieser Dissertation befasst sich mit der Rekonstruktion des Zustandsraums aus Zeitreihen. Hierzu wird eine neue Idee vorgeschlagen, die das Rekonstruktionsproblem so automatisiert, dass weder die Daten vorverarbeitet noch a priori Parameter geschätzt werden müssen. Die Schlüsselidee ist, dass die Güte einer Rekonstruktion durch eine geeignete Kostenfunktion evaluiert werden kann und diese Funktion im Einbettungsprozess minimiert wird. Darüber hinaus kann die neue Methode multivariate Zeitreihen-Eingabedaten verarbei- ten. Das ist insbesondere deshalb von großer Bedeutung, da mehrkanalige sensorgestützte Beobachtungen in vielen Forschungsbereichen allgegenwärtig sind und weiterhin zunehmen. Darauf aufbauend wird dann das beschriebene Minimierungsproblem der Kostenfunktion mit einem Ansatz des maschinellen Lernens bearbeitet.
Im zweiten Teil werden einige technische und methodische Aspekte der RA erörtert. Zu- nächst begründen wir mathematisch die Idee, den einflussreichsten freien Parameter in der RA, den Rekurrenzgrenzwert ε, in Bezug auf die Verteilung aller paarweisen Abstände in den Daten festzulegen. Dies ist insbesondere dann wichtig, wenn verschiedene RPs und ihre Quantifizierungsstatistiken verglichen werden, und ist für jede vergleichende Studie von grundlegender Bedeutung. Zweitens werden einige Aspekte der Rekurrenzquantifizierungs- analyse (RQA) untersucht. Als Korrekturschemata für verzerrte RQA-Statistiken, welche auf diagonalen Linien basierenden, schlagen wir eine einfache Methode zum Umgang mit Randeffekten von RPs in der RQA und einen Skeletonisierungsalgorithmus für RPs vor. Dies sorgt in der Folge zu weniger verzerrten (auf diagonalen Linien basierenden) RQA-Statistiken für hoch abgetastete Daten. Drittens wird eine neuartige RQA-Charakteristik entwickelt, die als verallgemeinertes, nichtlineares Leistungsspektrum hochdimensionaler Systeme angesehen werden kann. Das Spike-Powerspectrum transformiert ein Spike-train-ähnliches Signal in seinen Frequenzbereich. Wenn die diagonallinienabhängige Rekurrenzsrate (τ-RR) eines RP auf diese Weise transformiert wird, können charakteristische Perioden, die in der Zustands- raumdarstellung des Systems erkennbar sind, entschlüsselt werden. Dies ist nicht der Fall, wenn die τ-RR Fourier-transformiert wird.
ix
x
Schließlich werden RA und RQA im dritten Teil auf Paläoklima-Seesedimentdaten und im vierten Teil auf EEG-Daten (Elektroenzephalographie) angewendet. Nach unserem besten Wissen ist dies das erste Mal, dass RPs und RQA für die Analyse von Seesedimentdaten in einem Paläoklima-Kontext verwendet wurden. Daher wird zunächst an dem grundlegenden Formalismus und der Interpretation visuell sichtbarer Muster in RPs in Bezug auf die zugrunde liegenden Proxy-Daten gearbeitet. Wir zeigen, dass diese Muster verwendet werden können, um bestimmte Arten von Variabilität und Übergängen im Kaliumdatensatz von sechs kurzen (< 17m) Sedimentkernen zu klassifizieren, die während des Chew Bahir-Bohrprojekts gesammelt wurden. Darauf aufbauend wird der lange Kern (∼ m composite) desselben Standorts analysiert und zwei Arten von Variabilität und Übergängen werden identifiziert und mit dem Feuchtigkeitsindex des ODP-Standorts  aus dem östlichen Mittelmeerraum verglichen. Die Variabilität vom Typ  spiegelt wahrscheinlich den Einfluss des Präzessionsantriebs in den unteren Breiten zu Zeiten mit Maximalwerten des langen Exzentrizitätszyklus ( kyr) der Erdumlaufbahn um die Sonne wider, wobei die Tendenz zu extremen Ereignissen besteht. Die Variabilität vom Typ  scheint mit den lokalen Minima dieses Zyklus verbunden zu sein und entspricht ziemlich schnellen Übergängen zwischen relativ trockenen und relativ nassen Bedingungen.
Im Gegensatz dazu wird RQA seit fast zwei Jahrzehnten im neurowissenschaftlichen Kontext angewendet. Im letzten Teil werden RQA-Statistiken zur Quantifizierung der Komplexität in einem bestimmten Frequenzband multivariater EEG-Daten verwendet. Durch die Analyse experimenteller Daten kann gezeigt werden, dass die Komplexität des auf diese Weise über den sensomotorischen Kortex gemessenen Signals abnimmt, wenn motorische Aufgaben ausgeführt werden. Die Ergebnisse stimmen mit den bekannten Konzepten motorischer Gehirnprozesse überein und ergänzen diese. Wir nehmen an, dass die so entdeckten Merkmale der neuronalen Dynamik im sensomotorischen Kortex zusammen mit den robusten RQA-Methoden zur Identifizierung und Klassifizierung dieser zu der nicht-invasiven EEG-basierten Entwicklung von Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) und zur motorischen Steuerung und Rehabilitation beitragen werden.
Die vorliegende Arbeit ist ein wichtiger Schritt zu einer robusten Analyse komplexer Systeme basierend auf Rekurrenz.
KW  - recurrence
KW  - state space reconstruction
KW  - embedding
KW  - recurrence analysis
KW  - recurrence quantification analysis
KW  - Einbettung
KW  - Rekurrenz
KW  - Rekurrenzanalyse
KW  - quantifizierende Rekurrenzanalyse
KW  - Zustandsraumrekonstruktion/Phasenraumrekonstruktion
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-538743
ER  - 
TY  - THES
A1  - Braun, Tobias
T1  - Recurrences in past climates
T1  - Rekurrenzen in vergangenen Klimaperioden
BT  - novel concepts & tools for the study of Palaeoseasonality and beyond
BT  - neue Konzepte und Methoden zur Analyse von Paläosaisonalität und darüber hinaus
N2  - Our ability to predict the state of a system relies on its tendency to recur to states it has visited before. Recurrence also pervades common intuitions about the systems we are most familiar with: daily routines, social rituals and the return of the seasons are just a few relatable examples. To this end, recurrence plots (RP) provide a systematic framework to quantify the recurrence of states. Despite their conceptual simplicity, they are a versatile tool in the study of observational data. The global climate is a complex system for which an understanding based on observational data is not only of academical relevance, but vital for the predurance of human societies within the planetary boundaries. Contextualizing current global climate change, however, requires observational data far beyond the instrumental period. The palaeoclimate record offers a valuable archive of proxy data but demands methodological approaches that adequately address its complexities. In this regard, the following dissertation aims at devising novel and further developing existing methods in the framework of recurrence analysis (RA). The proposed research questions focus on using RA to capture scale-dependent properties in nonlinear time series and tailoring recurrence quantification analysis (RQA) to characterize seasonal variability in palaeoclimate records (‘Palaeoseasonality’).
In the first part of this thesis, we focus on the methodological development of novel approaches in RA. The predictability of nonlinear (palaeo)climate time series is limited by abrupt transitions between regimes that exhibit entirely different dynamical complexity (e.g. crossing of ‘tipping points’). These possibly depend on characteristic time scales. RPs are well-established for detecting transitions and capture scale-dependencies, yet few approaches have combined both aspects. We apply existing concepts from the study of self-similar textures to RPs to detect abrupt transitions, considering the most relevant time scales. This combination of methods further results in the definition of a novel recurrence based nonlinear dependence measure. Quantifying lagged interactions between multiple variables is a common problem, especially in the characterization of high-dimensional complex systems. The proposed ‘recurrence flow’ measure of nonlinear dependence offers an elegant way to characterize such couplings. For spatially extended complex systems, the coupled dynamics of local variables result in the emergence of spatial patterns. These patterns tend to recur in time. Based on this observation, we propose a novel method that entails dynamically distinct regimes of atmospheric circulation based on their recurrent spatial patterns. Bridging the two parts of this dissertation, we next turn to methodological advances of RA for the study of Palaeoseasonality. Observational series of palaeoclimate ‘proxy’ records involve inherent limitations, such as irregular temporal sampling. We reveal biases in the RQA of time series with a non-stationary sampling rate and propose a correction scheme.
In the second part of this thesis, we proceed with applications in Palaeoseasonality. A review of common and promising time series analysis methods shows that numerous valuable tools exist, but their sound application requires adaptions to archive-specific limitations and consolidating transdisciplinary knowledge. Next, we study stalagmite proxy records from the Central Pacific as sensitive recorders of mid-Holocene El Niño-Southern Oscillation (ENSO) dynamics. The records’ remarkably high temporal resolution allows to draw links between ENSO and seasonal dynamics, quantified by RA. The final study presented here examines how seasonal predictability could play a role for the stability of agricultural societies. The Classic Maya underwent a period of sociopolitical disintegration that has been linked to drought events. Based on seasonally resolved stable isotope records from Yok Balum cave in Belize, we propose a measure of seasonal predictability. It unveils the potential role declining seasonal predictability could have played in destabilizing agricultural and sociopolitical systems of Classic Maya populations.
The methodological approaches and applications presented in this work reveal multiple exciting future research avenues, both for RA and the study of Palaeoseasonality.
N2  - Unsere Fähigkeit, den Zustand eines Systems vorherzusagen, hängt grundlegend von der Tendenz des Systems ab, zu früheren Zuständen zurückzukehren. Solche "Rekurrenzen" sind sogar Bestandteil unserer Intuition und alltäglichen Erfahrungswelt: regelmäßige Routinen, soziale Zusammentreffen and die Wiederkehr der Jahreszeiten sind hierfür nur vereinzelte Beispiele. Rekurrenzplots (RPs) stellen uns in diesem Kontext eine systematische Methode zur Verfügung, um die Wiederkehreigenschaften von Systemzuständen quantitativ zu untersuchen. Obwohl RPs konzeptionell vergleichsweise simpel sind, stellen sie eine vielseitige Methode zur Analyse von gemessenen Beobachtungsdaten dar. Das globale Klimasystem ist ein komplexes System, bei dem ein datenbasiertes Verständnis nicht lediglich von rein akademischen Wert ist – es ist viel mehr relevant für das Fortbestehen der Gesellschaft innerhalb der natürlichen planetaren Grenzen. Um die heute beobachteten Klimaveränderungen allerdings in einen langfristigen Kontext einzuordnen, benötigen wir empirische Daten, die weit über die Periode hinaus gehen, für die instrumentelle Daten verfügbar sind. Paläoklimatologische Datenreihen repräsentieren hier ein wertvolles Archiv, dessen Auswertung jedoch Analysemethoden erfordert, die an die Komplexitäten von paläoklimatologischen ‘Proxydaten’ angepasst sind. Um einen wissenschaftlichen Beitrag zu dieser Problemstellung zu leisten, befasst sich diese Doktorarbeit mit der Konzeptionierung neuer Methoden und der problemstellungsbezogenen Anpassung bewährter Methoden in der Rekurrenzanalyse (RA). Die hier formulierten zentralen Forschungsfragen konzentrieren sich auf den Nachweis zeitskalen-abhängiger Eigenschaften in nichtlinearen Zeitreihen und, insbesondere, der Anpassung von quantitativen Maßen in der RA, um paläosaisonale Proxydaten zu charakterisieren (‘Paläosaisonalität’).
Im ersten Teil dieser Arbeit liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung neuer methodischer Ansätze in der RA. Die Vorhersagbarkeit nichtlinearer (paläo)klimatologischer Zeitreihen ist durch abrupte Übergänge zwischen dynamisch grundlegend verschiedenen Zuständen erschwert (so zum Beispiel das Übertreten sogenannter ‘Kipppunkte’). Solche Zustandsübergänge zeigen oft charakteristische Zeitskalen-Abhängigkeiten. RPs haben sich als Methode zum Nachweis von Zustandsübergängen bewährt und sind darüber hinaus geeignet, Skalenabhängigkeiten zu identifizieren. Dennoch wurden beide Aspekte bislang selten methodisch zusammengeführt. Wir kombinieren hier bestehende Konzepte aus der Analyse selbstähnlicher Strukturen und RPs, um abrupte Zustandsübergänge unter Einbezug der relevantesten Zeitskalen zu identifizieren. Diese Kombination von Konzepten führt uns ferner dazu, ein neues rekurrenzbasiertes, nichtlineares Abhängigkeitsmaß einzuführen. Die quantitative Untersuchung zeitversetzter Abhängigkeiten zwischen zahlreichen Variablen ist ein zentrales Problem, das insbesondere in der Analyse hochdimensionaler komplexer Systeme auftritt. Das hier definierte ‘Rekurrenzfluß’-Abhängigkeitsmaß ermöglicht es auf elegante Weise, derartige Abhängigkeiten zu charakterisieren. Bei räumlich ausgedehnten komplexen Systemen führen Interaktionen zwischen lokalen Variablen zu der Entstehung räumlicher Muster. Diese räumlichen Muster zeigen zeitliche Rekurrenzen. In einer auf dieser Beobachtung aufbauenden Publikation stellen wir eine neue Methode vor, mit deren Hilfe differenzierbare, makroskopische Zustände untersucht werden können, die zu zentralen, zeitlich wiederkehrenden räumlichen Mustern korrespondieren. Folgend leiten wir über zum zweiten Teil dieser Arbeit, indem wir uns Anpassungen von Methoden zur Untersuchung von Paläosaisonalität zuwenden. Messreihen paläoklimatologischer Proxydaten geben uns nur indirekt Informationen über die ihnen zugrunde liegenden Klimavariablen und weisen inhärente Limitationen auf, wie zum Beispiel unregelmäßige Zeitabstände zwischen Datenpunkten. Wir zeigen statistische Verzerrungseffekte auf, die in der quantitativen RA auftreten, wenn Signale mit nichtstationärer Abtastrate untersucht werden. Eine Methode zur Korrektur wird vorgestellt und anhand von Messdaten validiert.
Der zweite Teil dieser Dissertation befasst sich mit angewandten Analysen von paläosaisonalen Zeitreihen. Eine Literaturauswertung verbreiteter und potentiell vielversprechender Zeitreihenanalysemethoden zeigt auf, dass es eine Vielzahl solcher Methoden gibt, deren adäquate Anwendung aber Anpassungen an Klimaarchiv-spezifische Grenzen und Probleme sowie eine Zusammenführung interdisziplinärer Fähigkeiten erfordert. Daraufhin untersuchen wir an einem Stalagmiten gemessene Proxydaten aus der zentralen Pazifikregion als ein natürliches Archiv für potentielle Veränderungen der El Niño-Southern Oscillation (ENSO) währen des mittleren Holozäns. Die bemerkenswert hohe zeitliche Auflösung der Proxy-Zeitreihen erlaubt es uns, Verbindungen zwischen der Ausprägung der ENSO und saisonalen Zyklen herzustellen, wobei wir erneut Gebrauch von der RA machen. Die letzte Publikation in dieser Arbeit untersucht, in wie fern die Vorhersagbarkeit saisonaler Veränderungen eine Rolle für die Stabilität von Gesellschaften spielen könnte, deren Nahrungsversorgung auf Landwirtschaft beruht. Die klassische Maya-Zivilisation erlitt zwischen 750-950 CE eine drastische Fragmentierung urbaner Zentren, die mit regionalen Dürren in Verbindung gebracht werden. Auf Grundlage von saisonal-aufgelösten Proxydaten aus der Yok Balum Höhle in Belize, definieren wir ein quantitatives Maß für saisonale Vorhersagbarkeit. Dies erlaubt Schlussfolgerungen über die potentielle Rolle, die ein Verlust saisonaler Vorhersagbarkeit für die sich destablisierenden agrarwirtschaftlichen und soziopolitischen Systeme der Maya gehabt haben könnte.
Die methodischen Ansätze und Anwendungen in dieser Arbeit zeigen vielseitige, spannende Forschungsfragen für zukünftige Untersuchungen in der RA und Paläosaisonalität auf.
KW  - recurrence analysis
KW  - palaeoclimate
KW  - seasonality
KW  - nonlinear time series analysis
KW  - self-similarity
KW  - regime shifts
KW  - climate impact research
KW  - Klimafolgenforschung
KW  - nichtlineare Zeitreihenanalyse
KW  - Paläoklima
KW  - Rekurrenzanalyse
KW  - abrupte Übergänge
KW  - Selbstähnlichkeit
Y1  - 2023
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-586900
ER  - 
TY  - THES
A1  - Roland, Steffen
T1  - Charge carrier recombination and open circuit voltage in organic solar cells
T1  - Ladungsträger Rekombination und Leerlaufspannung in organischen Solarzellen
BT  - from bilayer-model systems to hybrid multi-junctions
BT  - von Bilayer Modellsystemen zu hybriden Mehrschichtsolarzellen
N2  - Tremendous progress in the development of thin film solar cell techniques has been made over the last decade. The field of organic solar cells is constantly developing, new material classes like Perowskite solar cells are emerging and different types of hybrid organic/inorganic material combinations are being investigated for their physical properties and their applicability in thin film electronics. Besides typical single-junction architectures for solar cells, multi-junction concepts are also being investigated as they enable the overcoming of theoretical limitations of a single-junction. In multi-junction devices each sub-cell operates in different wavelength regimes and should exhibit optimized band-gap energies. It is exactly this tunability of the band-gap energy that renders organic solar cell materials interesting candidates for multi-junction applications. Nevertheless, only few attempts have been made to combine inorganic and organic solar cells in series connected multi-junction architectures. Even though a great diversity of organic solar cells exists nowadays, their open circuit voltage is usually low compared to the band-gap of the active layer. Hence, organic low band-gap solar cells in particular show low open circuit voltages and the key factors that determine the voltage losses are not yet fully understood. Besides open circuit voltage losses the recombination of charges in organic solar cells is also a prevailing research topic, especially with respect to the influence of trap states.
The exploratory focus of this work is therefore set, on the one hand, on the development of hybrid organic/inorganic multi-junctions and, on the other hand, on gaining a deeper understanding of the open circuit voltage and the recombination processes of organic solar cells.

In the first part of this thesis, the development of a hybrid organic/inorganic triple-junction will be discussed which showed at that time (Jan. 2015) a record power conversion efficiency of 11.7%. The inorganic sub-cells of these devices consist of hydrogenated amorphous silicon and were delivered by the Competence Center Thin-Film and Nanotechnology for Photovoltaics in Berlin. Different recombination contacts and organic sub-cells were tested in conjunction with these inorganic sub-cells on the basis of optical modeling predictions for the optimal layer thicknesses to finally reach record efficiencies for this type of solar cells.
In the second part, organic model systems will be investigated to gain a better understanding of the fundamental loss mechanisms that limit the open circuit voltage of organic solar cells. First, bilayer systems with different orientation of the donor and acceptor molecules were investigated to study the influence of the donor/acceptor orientation on non-radiative voltage loss. Secondly, three different bulk heterojunction solar cells all comprising the same amount of fluorination and the same polymer backbone in the donor component were examined to study the influence of long range electrostatics on the open circuit voltage. Thirdly, the device performance of two bulk heterojunction solar cells was compared which consisted of the same donor polymer but used different fullerene acceptor molecules. By this means, the influence of changing the energetics of the acceptor component on the open circuit voltage was investigated and a full analysis of the charge carrier dynamics was presented to unravel the reasons for the worse performance of the solar cell with the higher open circuit voltage. In the third part, a new recombination model for organic solar cells will be introduced and its applicability shown for a typical low band-gap cell. This model sheds new light on the recombination process in organic solar cells in a broader context as it re-evaluates the recombination pathway of charge carriers in devices which show the presence of trap states. Thereby it addresses a current research topic and helps to resolve alleged discrepancies which can arise from the interpretation of data derived by different measurement techniques.
N2  - In der Photovoltaikforschung spielen neuartige Dünnschichtsolarzellen eine immer größere Rolle. Neben innovativen Design und Anwendungskonzepten sind Material und Kostenreduzierung in der Herstellung die größten Triebfedern für die Entwicklung neuer Technologien. Hier sind neben den vielversprechenden Perowskitsolarzellen insbesondere organische Solarzellen zu nennen, die sich durch ihre chemische Vielseitigkeit, einfache Verarbeitung und stetige Weiterentwicklung in Bezug auf ihre Effizienz auszeichnen. Diese Vielseitigkeit ermöglicht die Herstellung organischer Solarzellen mit unterschiedlicher spektraler Empfindlichkeit, was wiederum Vorteile für den Einsatz in seriengeschaltete Mehrschichtsolarzellen bietet. Diese erlauben es, fundamentale Limitierungen von Einschichtsolarzellsystemen zu überwinden.
Der erste Teil dieser Arbeit befasst sich daher mit der Entwicklung einer neuartigen hybriden Multischichtsolarzelle, die sowohl aus anorganischen als auch organischen Subzellen besteht und zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung einen neuen Effizienzrekord für diese Klasse von Solarzellen aufzeigte. Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit fundamentalen physikalischen Prozessen in organischen Solarzellen, da viele Funktionsmechanismen noch nicht im Detail geklärt sind. An verschiedenen organischen Modellsolarzellsystemen wurde daher unter anderem der Einfluss molekularer Orientierung von Donor- und Akzeptorkomponenten der Solarzelle oder der Einfluss von Fluorinierung des Donors auf die Leerlaufspannung der Solarzelle untersucht. Auf diese Weise konnten neue wichtige Erkenntnisse über den Einfluss von verschiedenen Verlustkanälen und der Energetik auf die Leerlaufspannung gewonnen werden. Der letzte Teil der Arbeit widmet sich der Entwicklung eines neuen Modells, welches den Rekombinationsprozess von Ladungen in einer bestimmten organischen Solarzelle beschreibt. Dieses neue Modell wurde anhand umfangreicher Experimente validiert und ermöglicht es, insbesondere den Einfluss freier und in sogenannten Fallenzuständen gefangener Ladungen auf die Rekombination zu trennen. Damit hat dieses Modell eine weitreichende Bedeutung, zum einen für die Beurteilung von typischen Rekombinationsexperimenten in organischen Solarzellen und zum anderen für die Bewertung des Einflusses von Fallenzuständen auf den Rekombinationsstrom.
KW  - organic solar cells
KW  - charge carrier recombination
KW  - open circuit voltage
KW  - hybrid multi-junction solar cell
KW  - organische Solarzellen
KW  - Ladungsträgerrekombination
KW  - Leerlaufspannung
KW  - hybride Mehrschichtsolarzellen
Y1  - 2017
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-397721
ER  - 
TY  - THES
A1  - Kotha, Sreeram Reddy
T1  - Quantification of uncertainties in seismic ground-motion prediction
T1  - Quantifizierung von Unsicherheiten bei der seismischen Bodenbewegungsvorhersage
N2  - The purpose of Probabilistic Seismic Hazard Assessment (PSHA) at a construction site is to provide the engineers with a probabilistic estimate of ground-motion level that could be equaled or exceeded at least once in the structure’s design lifetime. A certainty on the predicted ground-motion allows the engineers to confidently optimize structural design and mitigate the risk of extensive damage, or in worst case, a collapse. It is therefore in interest of engineering, insurance, disaster mitigation, and security of society at large, to reduce uncertainties in prediction of design ground-motion levels. 
In this study, I am concerned with quantifying and reducing the prediction uncertainty of regression-based Ground-Motion Prediction Equations (GMPEs). Essentially, GMPEs are regressed best-fit formulae relating event, path, and site parameters (predictor variables) to observed ground-motion values at the site (prediction variable). GMPEs are characterized by a parametric median (μ) and a non-parametric variance (σ) of prediction. μ captures the known ground-motion physics i.e., scaling with earthquake rupture properties (event), attenuation with distance from source (region/path), and amplification due to local soil conditions (site); while σ quantifies the natural variability of data that eludes μ. In a broad sense, the GMPE prediction uncertainty is cumulative of 1) uncertainty on estimated regression coefficients (uncertainty on μ,σ_μ), and 2) the inherent natural randomness of data (σ). The extent of μ parametrization, the quantity, and quality of ground-motion data used in a regression, govern the size of its prediction uncertainty: σ_μ and σ. 
In the first step, I present the impact of μ parametrization on the size of σ_μ and σ. Over-parametrization appears to increase the σ_μ, because of the large number of regression coefficients (in μ) to be estimated with insufficient data. Under-parametrization mitigates σ_μ, but the reduced explanatory strength of μ is reflected in inflated σ. For an optimally parametrized GMPE, a ~10% reduction in σ is attained by discarding the low-quality data from pan-European events with incorrect parametric values (of predictor variables). 
In case of regions with scarce ground-motion recordings, without under-parametrization, the only way to mitigate σ_μ is to substitute long-term earthquake data at a location with short-term samples of data across several locations – the Ergodic Assumption. However, the price of ergodic assumption is an increased σ, due to the region-to-region and site-to-site differences in ground-motion physics.  σ of an ergodic GMPE developed from generic ergodic dataset is much larger than that of non-ergodic GMPEs developed from region- and site-specific non-ergodic subsets - which were too sparse to produce their specific GMPEs. Fortunately, with the dramatic increase in recorded ground-motion data at several sites across Europe and Middle-East, I could quantify the region- and site-specific differences in ground-motion scaling and upgrade the GMPEs with 1) substantially more accurate region- and site-specific μ for sites in Italy and Turkey, and 2) significantly smaller prediction variance σ. The benefit of such enhancements to GMPEs is quite evident in my comparison of PSHA estimates from ergodic versus region- and site-specific GMPEs; where the differences in predicted design ground-motion levels, at several sites in Europe and Middle-Eastern regions, are as large as ~50%. 
Resolving the ergodic assumption with mixed-effects regressions is feasible when the quantified region- and site-specific effects are physically meaningful, and the non-ergodic subsets (regions and sites) are defined a priori through expert knowledge. In absence of expert definitions, I demonstrate the potential of machine learning techniques in identifying efficient clusters of site-specific non-ergodic subsets, based on latent similarities in their ground-motion data. Clustered site-specific GMPEs bridge the gap between site-specific and fully ergodic GMPEs, with their partially non-ergodic μ and, σ ~15% smaller than the ergodic variance. 
The methodological refinements to GMPE development produced in this study are applicable to new ground-motion datasets, to further enhance certainty of ground-motion prediction and thereby, seismic hazard assessment. Advanced statistical tools show great potential in improving the predictive capabilities of GMPEs, but the fundamental requirement remains: large quantity of high-quality ground-motion data from several sites for an extended time-period.
N2  - Der Zweck der probabilistischen seismischen Gefährdungsbeurteilung (PSHA) auf einer Baustelle besteht darin, den Ingenieuren eine probabilistische Schätzung des Bodenbewegungspegels zu liefern, die mindestens einmal in der Entwurfslebensdauer der Struktur erreicht oder überschritten werden könnte. Eine Gewissheit über die vorhergesagte Bodenbewegung erlaubt es den Ingenieuren, das strukturelle Design sicher zu optimieren und das Risiko von weitreichenden Schäden oder im schlimmsten Fall eines Zusammenbruchs zu minimieren. Es liegt daher im Interesse des Ingenieurwesens, der Versicherung, der Katastrophenvorsorge und der Sicherheit der Gesellschaft insgesamt, die Unsicherheiten bei der Vorhersage der Bodenbewegungsebenen des Entwurfs zu reduzieren.
In dieser Studie, beschäftige ich mich mit der Quantifizierung und Reduzierung der Vorhersageunsicherheit von Regressions-basierten Bodenbewegungsvorhersage-Gleichungen (GMPEs). Im Wesentlichen sind GMPEs am besten angepasste Formeln, die Ereignis-, Pfad- und Standortparameter (Prädiktorvariablen) auf beobachtete Bodenbewegungswerte an der Stelle (Vorhersagevariable) beziehen. GMPEs sind gekennzeichnet durch einen parametrischen Median (μ) und eine nichtparametrische Varianz (σ) der Vorhersage. μ erfasst die bekannte Bodenbewegungs-Physik, d. h. Skalierung mit Erdbebenbrucheigenschaften (Ereignis), Dämpfung mit Abstand von der Quelle (Region/Pfad) und Verstärkung aufgrund lokaler Bodenbedingungen (Standort); während σ die natürliche Variabilität von Daten quantifiziert, die sich dem μ entziehen. In einem weiten Sinne ist die GMPE-Vorhersageunsicherheit kumulativ von 1) Unsicherheit bezüglich der geschätzten Regressionskoeffizienten (Unsicherheit auf μ; σ_μ) und 2) der inhärenten natürlichen Zufälligkeit von Daten (σ). Das Ausmaß der μ-Parametrisierung, die Menge und die Qualität der Bodenbewegungsdaten, die in einer Regression verwendet werden, bestimmen die Größe der Vorhersageunsicherheit: σ_μ und σ. 
Im ersten Schritt stelle ich den Einfluss der μ-Parametrisierung auf die Größe von σ_μ und σ vor. Überparametrisierung scheint die σ_μ zu erhöhen, da die große Anzahl von Regressionskoeffizienten (in μ) mit unzureichenden Daten geschätzt werden muss. Unterparametrisierung mindert σ_μ, aber die reduzierte Erklärungsstärke von μ spiegelt sich in aufgeblähtem σ wider. Für eine optimal parametrisierte GMPE wird eine ~ 10% ige Verringerung von σ erreicht, indem die Daten niedriger Qualität aus paneuropäischen Ereignissen mit inkorrekten Parameterwerten (von Prädiktorvariablen) verworfen werden.
In Regionen mit wenigen Bodenbewegungsaufzeichnungen, ohne Unterparametrisierung, besteht die einzige Möglichkeit, σ_μ abzuschwächen, darin, langfristige Erdbebendaten an einem Ort durch kurzzeitige Datenproben an mehreren Orten zu ersetzen - die Ergodische Annahme. Der Preis der ergodischen Annahme ist jedoch aufgrund der Unterschiede in der Bodenbewegungsphysik von Region-zu-Region und von Ort-zu-Ort ein erhöhter σ. σ einer ergodischen GMPE, die aus einem generischen ergodischen Datensatz entwickelt wurde, ist viel größer als die von nicht-ergodischen GMPEs, die aus regions- und ortsspezifischen nicht-ergodischen Teilmengen entwickelt wurden - die zu dünn waren, um ihre spezifischen GMPEs zu erzeugen. Glücklicherweise konnte ich mit dem dramatischen Anstieg der erfassten Bodenbewegungsdaten an mehreren Standorten in Europa und im Nahen Osten die regions- und standortspezifischen Unterschiede bei der Bodenbewegungsskalierung quantifizieren und die GMPE mit 1) wesentlich genauerer Regionalität verbessern, und ortspezifische μ für Standorte in Italien und der Türkei, und 2) signifikant kleinere Vorhersage Varianz σ. Der Vorteil solcher Verbesserungen für GMPEs ist ziemlich offensichtlich in meinem Vergleich von PSHA-Schätzungen von ergodischen gegenüber regions- und ortsspezifischen GMPEs; wo die Unterschiede in den prognostizierten Bodenbewegungsebenen an verschiedenen Standorten in Europa und im Nahen Osten bis zu ~ 50% betragen.
Die Lösung der ergodischen Annahme mit gemischten Regressionen ist machbar, wenn die quantifizierten bereichs- und ortsspezifischen Effekte physikalisch sinnvoll sind und die nicht-ergodischen Teilmengen (Regionen und Standorte) a priori durch Expertenwissen definiert werden. In Ermangelung von Expertendefinitionen demonstriere ich das Potential von maschinellen Lerntechniken bei der Identifizierung effizienter Cluster von ortsspezifischen nicht-ergodischen Untergruppen, basierend auf latenten Ähnlichkeiten in ihren Bodenbewegungsdaten. Geclusterte ortsspezifische GMPEs überbrücken die Lücke zwischen ortsspezifischen und vollständig ergodischen GMPEs mit ihrem teilweise nicht-ergodischen μ und ~ 15% kleiner als die ergodische Varianz.
Die methodischen Verbesserungen der GMPE-Entwicklung, die in dieser Studie entwickelt wurden, sind auf neue Bodenbewegungsdatensätze anwendbar, um die Sicherheit der Bodenbewegungsvorhersage und damit die Bewertung der seismischen Gefährdung weiter zu verbessern. Fortgeschrittene statistische Werkzeuge zeigen ein großes Potenzial bei der Verbesserung der Vorhersagefähigkeiten von GMPEs, aber die grundlegende Anforderung bleibt: eine große Menge an hochwertigen Bodenbewegungsdaten von mehreren Standorten für einen längeren Zeitraum.
KW  - ground-motion variability
KW  - predictive modeling
KW  - mixed-effect analysis
KW  - Probabilistic Seismic Hazard and Risk Assessment
KW  - machine learning
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-415743
ER  - 
TY  - THES
A1  - Eickelmann, Stephan Felix
T1  - Experimental Study of Liquid Interfaces with Compositional Gradients
BT  - Distortion & Rupture of Ultra-Thin Films and Other Effects
N2  - Der Inhalt dieser Arbeit ist die experimentelle Untersuchung von verdunstenen dünnen Filmen auf glatten Oberflächen, und die Anreicherung, das Kristallwachstum so wie Marangoni-Fluss in der Nähe der Dreiphasenlinie bei partiell benetzenden Mischungen aus flüchtigen und nichtflüchtigen Flüssigkeiten. Im Detail werden die Eigenschaften von planaren Flüssigkeitsfilmen und dünnen Flüssigkeitsabschnitten in der Nähe der dreiphasigen Kontaktlinie behandelt. In beiden Fällen verliert die Flüssigkeit kontinuierlich eine Komponente durch Verdampfung. Ein Thema ist das  ntnetzungsveralten ultradünner Filme aus binären Mischungen eines flüchtigen Lösungsmittels und eines nichtflüchtigen Stoffes. Dabei wird analysiert wie die Dicke, bei der der Film reißt, mit der Kristallisation des gelösten Stoffes an der Grenzfläche zwischen Flüssigkeit und Substrat in Verbindung steht, sobald der gelöste Stoff seine Übersättigung erreicht. Die Resultate dieses Projektes zeigen eine universelle Beziehung zwischen der Entnetzungdicke und dem Sättigungsverhalten. Das zweite Forschungsgebiet sind einzelne Nanopartikel, die in molekular dünne Filme auf planaren Substraten eingebettet sind. Es zeigt sich, dass die Nanopartikel eine unerwartet große Filmoberflächenverzerrung (Meniskus) verursachen. Diese Verzerrung kann durch herkömmliche Reflexionsmikroskopie quantitativ gemessen werden, obwohl die Nanopartikel viel kleiner als die Rayleigh-Beugungsgrenze sind. Untersuchungen mit binären Mischungen flüchtiger Lösungsmittel und nichtflüchtiger Stoffe (Polymere) zielen auf ein besseres Verständnis/Vorhersage der finalen Schichtdicke, zeitaufgelösten Verdünnung, zeitaufgelösten Verdunstung und der Entwicklung der Konzentration des gelösten Stoffes innerhalb des verdünnenden Filmes. Eine quantitative theoretische Beschreibung der  experimentellen Ergebnisse wird hergeleitet. Unerwarteterweise zeigen die Experimente, mit vollständig mischbarer binärer Mischungen flüchtiger Flüssigkeiten, die einzeln glatte Filme bilden, dass Filme
dieser Mischungen nicht notwendigerweise kontinuierlich und glatt sind. Vielmehr können sie Oberflächenwellen bilden oder sogar aufreißen. Dies wird mit Oberflächen-Marangoni-Strömungen erklärt.
Es wird eine neue Methode für die schnelle Herstellung von ultralang gerichtetn Diphenylalanin-Einkristallen (Dip- Casting) (mm/min) vorgestellt. Dabei viii wird gezeigt, wie die spezifischen Verdunstungsbedingen an der Dreiphasenlinie für einen kontrollierten Peptidkristallwachstumsprozess verwendet werden können. Abschließend wird gezeigt, wie  die Beschränkung innerhalb einer kleinen Kapillare die Peptidkristallisation beeinflusst, diese verstanden und verwendet werden kann.
N2  - The topic of this thesis is the experimental investigation of evaporating thin films on planar solid substrates and the enrichment, the crystal growth and Marangoni flows near the three phase line in the case of partially wetting mixtures of volatile and non volatile liquids. In short, it deals with the properties of planar liquid films and with those of thin liquid sections near the three phase contact line. In both cases the liquid looses continuously one component by evaporation. One topic is the rupture behavior of ultra-thin films of binary mixtures of a volatile solvent and a nonvolatile solute. It is studied how the thickness at which the film ruptures is related to the solute crystallization at the liquid/ substrate interface as soon as the solute reaches supersaturation. A universal relation between the rupture thickness and the saturation behaviour is presented. The second research subject are individual nanoparticles embedded in molecularly thin films at planar substrates. It is found that the nanoparticles cause an unexpectedly large film surface distortion (meniscus). This distortion can be measured quantitatively by conventional reflective microscopy although the nanoparticles are much smaller than the Rayleigh diffraction limit. Investigations with binary mixtures of volatile solvents and non-volatile solutes (polymers) aim at a better understanding/prediction of the final solute coverage, the timeresolved film thinning, the time-resolved solvent evaporation, and the evolution of  the solute concentration within the thinning film. A quantiative theoretical description of the experimental findings is derived. Experiments of completely miscible binary mixtures of volatile liquids, which individually form continuous planar films show unexpectedly that films of mixtures are not necessarily continuous and planar. Rather, they may form surface
undulations or even rupture. This is explained with surface Marangoni flows. A new method for the exceptionally fast fabrication (mm/min) of ultralong aligned diphenylalanin single crystals via dip casting is presented. It is shown how the specific evaporation conditions at the three phase line can be used for a controlled peptide crystal growth process. It is further demonstrated how the confinement inside a smalll capillary affects the peptide crystallization and how this can be understood (and used).
Y1  - 2018
U6  - https://doi.org/10.17617/2.3010222
ER  -