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Die Mensch-Tier-Beziehung im (Politik-) Unterricht
No full textDer vorliegende Beitrag, der sich weniger als Fachbeitrag, sondern vielmehr als Erfahrungsbericht aus der Praxis versteht, berichtet von unterschiedlichen Versuchen, die Mensch-Tier-Beziehung in den schulischen Kontext einzubringen und somit der unzureichenden Beachtung der Thematik entgegenzuwirken. Nachdem überblicksartig die Relevanz der Mensch-Tier-Thematik herausgestellt und auf diese Weise die Notwendigkeit einer unterrichtlichen Beschäftigung mit dem Verhältnis von Menschen und anderen Tieren begründet wird, wird zunächst von einem ersten Versuch berichtet, (angehende) Lehrkräfte im Rahmen eines Workshops am Studienseminar Potsdam für die Relevanz der Mensch-Tier-Thematik zu sensibilisieren sowie über eine mögliche Umsetzung in den verschiedenen Unterrichtsfächern zu informieren. Anschließend werden – exemplarisch für den Politikunterricht – zwei Unterrichtsstunden, die die Mensch-Tier-Beziehung auf verschiedene Weise in den Politikunterricht einbeziehen, sowie die im Rahmen der Durchführung gesammelten Erfahrungen vorgestellt
Entwicklung und internationale Politik
No full textGut zwei Jahrzehnte nach dem Millenniumsgipfel der Vereinten Nationen bleiben berechtigte Zweifel an der Wirksamkeit von Entwicklungszusammenarbeit (EZ). Ist das Politikfeld von den Realitäten überholt worden? Welchen Beitrag haben Entwicklungstheorien für die Weiterentwicklung von Entwicklungspolitik leisten können? Der Beitrag zieht eine Bilanz, die von der ersten Entwicklungsdekade in den 1960er-Jahren bis zu den Folgen der Covid-19-Pandemie reicht. Er plädiert für eine herrschaftskritische Weiterentwicklung des Entwicklungsbegriffs und für eine Stärkung globaler Kooperation
3D Attributanalyse und -klassifizierung zur Interpretation von Georadar-Daten in sedimentären Umgebungen: Synthetische Studien und Feldbeispiele
No full textDie Untersuchung des oberflächennahen Untergrundes erfolgt heutzutage bei Frage- stellungen aus den Bereichen des Bauwesens, der Archäologie oder der Geologie und Hydrologie oft mittels zerstörungsfreier beziehungsweise zerstörungsarmer Methoden der angewandten Geophysik. Ein Bereich, der eine immer zentralere Rolle in Forschung und Ingenieurwesen einnimmt, ist die Untersuchung von sedimentären Umgebungen, zum Beispiel zur Charakterisierung oberflächennaher Grundwassersysteme. Ein in diesem Kontext häufig eingesetztes Verfahren ist das des Georadars (oftmals GPR - aus dem Englischen ground-penetrating radar). Dabei werden kurze elektromagnetische Impulse von einer Antenne in den Untergrund ausgesendet, welche dort wiederum an Kontrasten der elektromagnetischen Eigenschaften (wie zum Beispiel an der Grundwasseroberfläche) reflektiert, gebrochen oder gestreut werden. Eine Empfangsantenne zeichnet diese Signale in Form derer Amplituden und Laufzeiten auf. Eine Analyse dieser aufgezeichneten Signale ermöglicht Aussagen über den Untergrund, beispielsweise über die Tiefenlage der Grundwasseroberfläche oder die Lagerung und Charakteristika oberflächennaher Sedimentschichten. Dank des hohen Auflösungsvermögens der GPR-Methode sowie stetiger technologischer Entwicklungen erfolgt heutzutage die Aufzeichnung von GPR- Daten immer häufiger in 3D.
Trotz des hohen zeitlichen und technischen Aufwandes für die Datenakquisition und -bearbeitung werden die resultierenden 3D-Datensätze, welche den Untergrund hochauflösend abbilden, typischerweise von Hand interpretiert. Dies ist in der Regel ein äußerst zeitaufwendiger Analyseschritt. Daher werden oft repräsentative 2D-Schnitte aus dem 3D-Datensatz gewählt, in denen markante Reflektionsstrukuren markiert werden. Aus diesen Strukturen werden dann sich ähnelnde Bereiche im Untergrund als so genannte Radar-Fazies zusammengefasst. Die anhand von 2D-Schnitten erlangten Resultate werden dann als repräsentativ für die gesamte untersuchte Fläche angesehen. In dieser Form durchgeführte Interpretationen sind folglich oft unvollständig sowie zudem in hohem Maße von der Expertise der Interpretierenden abhängig und daher in der Regel nicht reproduzierbar.
Eine vielversprechende Alternative beziehungsweise Ergänzung zur manuellen In- terpretation ist die Verwendung von so genannten GPR-Attributen. Dabei werden nicht die aufgezeichneten Daten selbst, sondern daraus abgeleitete Größen, welche die markanten Reflexionsstrukturen in 3D charakterisieren, zur Interpretation herangezogen. In dieser Arbeit wird anhand verschiedener Feld- und Modelldatensätze untersucht, welche Attribute sich dafür insbesondere eignen. Zudem zeigt diese Arbeit, wie ausgewählte Attribute mittels spezieller Bearbeitungs- und Klassifizierungsmethoden zur Erstellung von 3D-Faziesmodellen genutzt werden können. Dank der Möglichkeit der Erstellung so genannter attributbasierter 3D-GPR-Faziesmodelle können zukünftige Interpretationen zu gewissen Teilen automatisiert und somit effizienter durchgeführt werden. Weiterhin beschreiben die so erhaltenen Resultate den untersuchten Untergrund in reproduzierbarer Art und Weise sowie umfänglicher als es bisher mittels manueller Interpretationsmethoden typischerweise möglich war.Today, near-surface investigations are frequently conducted using non-destructive or minimally invasive methods of applied geophysics, particularly in the fields of civil engineering, archaeology, geology, and hydrology. One field that plays an increasingly central role in research and engineering is the examination of sedimentary environments, for example, for characterizing near-surface groundwater systems. A commonly employed method in this context is ground-penetrating radar (GPR). In this technique, short electromagnetic pulses are emitted into the subsurface by an antenna, which are then reflected, refracted, or scattered at contrasts in electromagnetic properties (such as the water table). A receiving antenna records these signals in terms of their amplitudes and travel times. Analysis of the recorded signals allows for inferences about the subsurface, such as the depth of the groundwater table or the composition and characteristics of near-surface sediment layers. Due to the high resolution of the GPR method and continuous technological advancements, GPR data acquisition is increasingly performed in three-dimensional (3D) fashion today.
Despite the considerable temporal and technical efforts involved in data acquisition and processing, the resulting 3D data sets (providing high-resolution images of the subsurface) are typically interpreted manually. This is generally an extremely time-consuming analysis step. Therefore, representative 2D sections highlighting distinctive reflection structures are often selected from the 3D data set. Regions showing similar structures are then grouped into so-called radar facies. The results obtained from 2D sections are considered representative of the entire investigated area. Interpretations conducted in this manner are often incomplete and highly dependent on the expertise of the interpreters, making them generally non-reproducible.
A promising alternative or complement to manual interpretation is the use of GPR attributes. Instead of using the recorded data directly, derived quantities characterizing distinctive reflection structures in 3D are applied for interpretation. Using various field and synthetic data sets, this thesis investigates which attributes are particularly suitable for this purpose. Additionally, the study demonstrates how selected attributes can be utilized through specific processing and classification methods to create 3D facies models. The ability to generate attribute-based 3D GPR facies models allows for partially automated and more efficient interpretations in the future. Furthermore, the results obtained in this manner describe the subsurface in a reproducible and more comprehensive manner than what has typically been achievable through manual interpretation methods
Eingefrorene Signale: Isotopische Einblicke in die Hydrologie der zentralen Arktis
No full textThe Arctic climate is currently experiencing a notable rise in air temperatures and an altered precipitation dynamic. These changes are not just regional phenomena; they have far-reaching implications for the global climate. Temperature records from the past few decades unequivocally show that the Arctic is warming at a rate of more than four times the global average, a phenomenon known as Arctic amplification. This warming trend has led to a significant reduction in sea-ice extent and thickness, fundamentally altering the region’s albedo effect, its ability to reflect solar radiation back into space. As sea-ice diminishes, dark ocean waters absorb more sunlight, further warming the region and accelerating ice melt. This dissertation delves into these transformations, focusing on the characteristics of stable water isotopes in the Arctic water cycle and their utility in understanding the multifaceted connections between atmosphere, ocean, and sea-ice.
Central to this dissertation is the utilization of stable water isotopes as a diagnostic proxy to unravel the dynamics of the Arctic hydrosphere and cryosphere. Through the comprehensive analysis of over 2200 samples of seawater, snow, and sea-ice collected during the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition, this work provides an unprecedented view of the isotopic signatures of the components shaping the central Arctic water cycle. The study highlights how the isotopic composition of sea-ice varies, revealing insights into its formation processes. First-year ice (FYI) is generally more enriched in δ18O than second-year ice (SYI), due to its initial freezing from the seawater with enriched δ18O, whereas SYI is influenced by contributions of snow melt. A distinct isotopic threshold between FYI and SYI, helped characterizing an insulated FYI (iFYI) layer underneath the SYI. Hence, different sources and formation mechanisms of sea ice could be differentiated. Furthermore, the isotopic signatures of surface seawater offer insights into spatio-temporal patterns of relative contributions of different freshwater sources from Siberian rivers to Greenland Ice Sheet melt as well as summer sea-ice and snow melt to the Arctic Ocean’s water budget.
A ground-breaking discovery in this dissertation using the MOSAiC expedition data is that a significant portion, approximately 20 %, of the Arctic’s winter snow cover originates not from traditional meteoric sources, but directly from vapour diffusion from the sea-ice through sublimation. This process occurs under the intense temperature gradients characteristic of Arctic winters, contributing to the formation of a unique snow-like structure atop the sea-ice. This “oceanic” source of snow introduces new perspectives on understanding vapour fluxes across the snowpack, the biogeochemistry of gas exchanges, and the implications for sea salt aerosol formation. The implications extend further, affecting mass-balance calculations and physical properties of snow on Arctic sea-ice.
Over a year-long period, the investigation of Arctic snow highlights significant seasonal changes closely tied to local or regional atmospheric conditions, based on 911 snow isotope measurements. Snow, with its highly variable and depleted δ18O values, plays a crucial role in the Arctic water cycle. During autumn, an inherited signal in snow isotopes from earlier precipitation events led to distinct differences between δ18O values of snow and water vapour. During the winter months, when the RV Polarstern transitioned from the Siberian to the Atlantic sector of the Arctic Ocean, significant differences in δ18O and d-excess values in snow and vapour were noted. These differences suggest kinetic fractionation, likely primarily driven by sublimation, during the severe cold and dry conditions. This observation is associated with a generally low statistical correlation between the δ18O in snow and air temperature. This highlights the greater influence of post-depositional processes on the snow isotopes, compared to the those during deposition. Wind-driven snow re-distribution, occurring consistently throughout the winter, led to a mixed but depleted δ18O signal in surface snow across the sea-ice by spreading meteoric snow of lower δ18O. This effect is more evident in ridge situations, contrasting sharply with flat ice samples in both, snow profile heights and isotopic compositions. Summer months show isotopic alignment between surface snow and vapour under warmer conditions, suggesting equilibrium fractionation between them.
In general, this dissertation contributes to a better understanding of the Arctic water cycle and their stable isotopic signatures, emphasizing their importance in deciphering the feedback mechanisms driving current changes in the Arctic climate. By offering detailed insights into the interactions between snow, sea-ice, ocean and atmosphere, this work advances our knowledge of the Arctic system.Das arktische Klima verzeichnet derzeit einen deutlichen Anstieg der Lufttemperaturen und eine veränderte Niederschlagsdynamik. Diese Veränderungen sind keine regionalen Phänomene, sondern haben weitreichende Auswirkungen auf das globale Klima. Temperaturaufzeichnungen der letzten Jahrzehnte zeigen, dass die Erwärmung in der Arktis mehr als das Vierfache des globalen Durchschnitts beträgt, ein Phänomen, das als arktische Verstärkung bekannt ist. Der Erwärmungstrend führte zu einer erheblichen Verringerung der Meereisausdehnung und -dicke, was den Albedo-Effekt, d. h. die Fähigkeit, die Sonnenstrahlung in den Weltraum zurückzuwerfen, in der Region grundlegend verändert. Wenn das Meereis zurückgeht, absorbiert das dunkle Meerwasser mehr Sonnenlicht, was die Arktis weiter erwärmt und die Eisschmelze beschleunigt. Die vorliegende Dissertation befasst sich mit diesen Veränderungen und konzentriert sich dabei auf die Eigenschaften stabiler Wasserisotope im arktischen Wasserkreislauf und deren Nutzen für das Verständnis der vielschichtigen Verbindungen zwischen Atmosphäre, Ozean und Meereis.
Im Mittelpunkt dieser Dissertation steht die Nutzung stabiler Wasserisotope als diagnostisches Hilfsmittel, um die Dynamik der arktischen Hydrosphäre und Kryosphäre zu entschlüsseln. Durch die umfassende Analyse von mehr als 2200 Meerwasser-, Schnee- und Meereisproben, die während der Expedition „Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate“ (MOSAiC) gesammelt wurden, bietet diese Arbeit einen unikalen Einblick der Komponenten, die den zentralen arktischen Wasserkreislauf bestimmen, und deren Isotopensignaturen. Die Studie zeigt auf, wie sich die Isotopenzusammensetzung des Meereises unterscheidet und gibt Einblicke in die jeweiligen Entstehungsprozesse. Das einjährige Eis (FYI) ist im Allgemeinen stärker an δ18O angereichert als das zweijährige Eis (SYI), was auf das Gefrieren von Meerwasser mit angereichertem δ18O zurückzuführen ist. Es konnte ein eindeutiger Isotopenschwellenwert zwischen FYI und SYI ermittelt werden, der zur Abgrenzung einer isolierten FYI-Schicht (iFYI) unter dem SYI beitragen konnte. So konnten verschiedene Quellen und Entstehungsmechanismen von Meereis unterschieden werden. Darüber hinaus bieten die Isotopensignaturen des Oberflächen-Meerwassers Einblicke in die räumlich-zeitlichen Muster der relativen Beiträge verschiedener Süßwasserquellen, wie z. B. dem Eintrag aus sibirischen Flüssen, der Schmelze des Grönländischen Eisschildes, sowie der sommerlichen Meereis- und Schneeschmelze zum Wasserhaushalt des Arktischen Ozeans.
Eine bahnbrechende Entdeckung, die in dieser Dissertation mit Daten der MOSAiC-Expedition gemacht wurde, zeigt, dass ein erheblicher Teil, etwa 20 %, der winterlichen Schneedecke der Arktis nicht aus Niederschlägen stammt, sondern durch Dampfdiffusion aus dem Meereis gebildet wird. Dieser Prozess findet unter den für arktische Winter charakteristischen starken Temperaturgradienten statt und trägt zur Bildung einer einzigartigen schneeähnlichen Struktur auf dem Meereis bei. Dieser "ozeanische" Schnee eröffnet neue Perspektiven für das Verständnis von Dampfströmen durch die Schneedecke, der Biogeochemie des Gasaustauschs und der Auswirkungen auf die Bildung von Meersalz-Aerosolen. Die Auswirkungen sind weitreichend und beeinflussen auch Massenbilanzberechnungen und physikalische Eigenschaften des Schnees auf dem arktischen Meereis.
Die Untersuchung des arktischen Schnees über den Zeitraum eines Jahres ergab, basierend auf 911 Schneeisotopenmessungen, signifikante saisonale Veränderungen, die eng mit den atmosphärischen Bedingungen verknüpft sind. Schnee mit seinen generell variablen und abgereicherten δ18O-Werten spielt eine entscheidende Rolle im arktischen Wasserkreislauf. Im Herbst sind deutlichen Unterschiede in den δ18O-Werten zwischen Schnee und Wasserdampf nachweisbar, was mit einem „ererbten“ Signal früherer Niederschlagsereignisse auf die Isotopenzusammensetzung des Schnees zu erklären ist. Während der Wintermonate, als RV Polarstern vom sibirischen in den atlantischen Sektor des Arktischen Ozeans driftete, wurden ebenfalls signifikante Unterschiede zwischen den δ18O- und d-excess-Werten in Schnee und Dampf festgestellt. Diese Unterschiede deuten auf kinetische Fraktionierungsprozesse hin, die vermutlich hauptsächlich durch Sublimation bei strengen kalten und trockenen Bedingungen stattfinden. Diese Beobachtung steht in Zusammenhang mit einer allgemein niedrigen statistischen Korrelation zwischen dem δ18O-Wert im Schnee und der Lufttemperatur. Dies zeigt, dass Prozesse nach der Ablagerung einen größeren Einfluss auf die Schneeisotope haben, als die Ablagerungsprozesse selbst. Die Umverteilung des Schnees durch Winddrift, die den ganzen Winter über stattfindet, führt zu einem abgereicherten Mischsignal im δ18O des Oberflächenschnees auf dem Meereis. Dieser Effekt ist auf Presseis-Rücken deutlicher zu erkennen als auf flacheren Meereis-Eisflächen, sowohl was die Höhe der Schneeprofile als auch die Isotopenzusammensetzung betrifft. Im Sommer unter wärmeren Bedingungen zeigen Oberflächenschnee und Wasserdampf ähnliche Isotopenwerte, was auf Gleichgewichtsfraktionierung zwischen beiden schließen lässt.
Generell trägt diese Dissertation zu einem besseren Verständnis des arktischen Wasserkreislaufs und seiner stabilen Wasser-Isotopensignaturen bei und unterstreicht deren Bedeutung für die Entschlüsselung der Rückkopplungsmechanismen, die die aktuellen Veränderungen des arktischen Klimas antreiben. Die detaillierten Einblicke in die Wechselwirkungen zwischen Schnee, Meereis, Ozean und Atmosphäre leisten einen wichtigen Beitrag und tragen zum Erkenntnisgewinn im arktischen Klimasystem bei
Von Fraktalen zu entspannten Sternhaufen
No full textStars do not form in isolation: most stars form in hierarchical associations. These star-formation structures span a large range in length scales, from small clusters to large complexes. They have complex fractal structures, owing to the physical processes occurring in the gas clouds from which they form and evolve. The youngest and most embedded clusters are not visible at optical wavelengths; therefore, we must use infrared observations to study them. The following major unanswered questions related to star-formation through young stellar structures are as follows:
-How does the star cluster formation process depend on environment?
-Are there preferred scales in star formation?
-Which physical processes are dominant in star formation?
-What causes the observed patterns in star formation?
-How do relaxed star clusters form from the fractal young stellar hierarchy?
My thesis work, in collaboration with my coauthors, aims to shed light on these pressing questions by studying star formation through near-infrared observations of young stellar structures in the Large Magellanic Cloud (LMC). The LMC is an excellent target, due to its orientation, proximity, and small line-of-sight depth. It has also been observed by state-of-the-art ground-based observatories, such as VIRCAM on the VISTA telescope at the Cerro Paranal Observatory and DECam on the Blanco telescope at the Cerro Tololo Inter-American Observatory. In particular, the VISTA survey of the Magellanic Clouds (VMC) mapped the LMC in the near-infrared bands (central wavelength of 1.02 m), (central wavelength of 1.25 m), and \ks (central wavelength of 2.15 m), which are ideal for studying young stars and star clusters. Although ground-based observations of the LMC are limited by their angular resolution, it is imperative to use the ground-based data we have as a bedrock on which to base future observations with cutting-edge space-based facilities, which have a much smaller field-of-view. Further, we can use the LMC to test theories of star and cluster formation, because we have a wide range of data, spanning a range of angular resolution.
I show that the VMC data can be exploited to study young stellar systems in a variety of ways. First, I use point-spread function (PSF) catalogs that cover the entire main body of the LMC. I show the PSF catalogs can be used to select young stars, create stellar density maps, and then detect young stellar structures. The statistical properties of these young stellar structures are then used to study the dominant physical processes behind star formation and whether there seem to be any characteristic scales associated with star formation in the LMC. I find that supersonic turbulence seems to be a major driver of star formation, and that the stellar structures are scale-free. This indicates that there is no universal, characteristic scale of star formation.
I also exploit the VMC data in a novel way to detect semi-resolved young star clusters. Semi-resolved star clusters are clusters where the cluster radius is larger than the observational PSF, but the stellar separations are much less than the PSF. Semi-resolved star clusters have previously only been found in imaging data by eye. To detect them, I create a pipeline to remove nebular emission, model the PSF, and remove point-sources from the near-infrared images using the PSF models. Then, the leftover objects in the image are extended objects like semi-resolved star clusters. I next employ a custom isophotal analysis to detect and characterize the extended objects. I find over 600 candidate star clusters in a 1.77 square degree region covering the busiest star-forming regions of the LMC. I also split these detections into 15,000 higher-significance detections by detecting their nested isophote structures. I estimate there is about a 15% contamination rate from background galaxies and blended point-sources. Then, I demonstrate the veracity of our method by showing that we successfully detect 85-100% of star clusters previously identified through manual searches and higher-resolution data. Finally, I look at my detections in publicly available James Webb Space Telescope images to further suggest that at least 80% of the detections are star clusters.
In the final stage of this thesis, I present a novel method of tracking the transition from the fractal young stellar hierarchy to relaxed star clusters. Using the 600 candidate semi-resolved star clusters and their nested isophote structures, I create a pure cluster catalog by removing spurious objects. I create a unique roundness statistic to study each isophote detection. If a cluster has a high roundness value, I suggest it is dynamically relaxed. I use molecular cloud maps from the Magellanic Mopra Assessment survey of the same sky region to determine that the ages of most of the clusters are ≤ 5 Myr. I demonstrate that hierarchically-nested clusters exhibit rounder morphologies as we observe them at smaller spatial scales; I show that this is not an effect of the observational PSF. I suggest that this change reflects the evolution of young stellar populations from a fractal arrangement typical of newly-formed stars to a dynamically stable state akin to older bound stellar groups like open and globular clusters. Our analysis reveals that our hierarchical cluster dataset undergoes the transition to a dynamically stable state at size scales approximately around 1 parsec and free-fall times ≤ 2 Myr. The size scale we find seems to be one around which star clusters congregate; the physical mechanisms for generating this size scale remain elusive.Sterne entstehen nicht isoliert: Die meisten Sterne entstehen in hierarchischen Verbänden. Diese Sternentstehungsstrukturen erstrecken sich über einen grossen Längenbereich, von kleinen Sternhaufen bis hin zu grossen Komplexen. Aufgrund der physikalischen Prozesse, die in den Gaswolken, aus denen sie entstehen und sich entwickeln, ablaufen, weisen sie komplexe fraktale Strukturen auf. Die jüngsten und am stärksten eingebetteten Haufen sind bei optischen Wellenlängen nicht sichtbar, was bedeutet, dass wir Infrarotbeobachtungen verwenden müssen, um sie zu untersuchen. Es gibt grosse, unbeantwortete Fragen im Zusammenhang mit der Sternentstehung durch junge, eingebettete Sternentstehungsstrukturen: 1) Wie hängt der Prozess der Sternhaufenbildung von der Umgebung ab? 2) Gibt es bevorzugte Skalen bei der Sternentstehung? 3) Welche Prozesse dominieren bei der Sternentstehung? 4) Was verursacht das beobachtete Muster bei der Sternentstehung? 5) Wie bilden sich gebundene Sternhaufen aus der fraktalen Hierarchie junger Sterne? In meiner Abschlussarbeit möchte ich Licht auf diese drängenden Fragen werfen.
Um zu versuchen, solche Fragen zu beantworten, untersuche ich die Sternentstehung über junge Sternstrukturen durch Nahinfrarotbeobachtungen der Grossen Magellanschen Wolke (Large Magellanic Cloud, LMC). Die LMC ist aufgrund seiner Ausrichtung, Nähe und geringen Sichtlinientiefe ein ausgezeichnetes Ziel. Sie wurde auch von hochmodernenm bodengestützten Observatorien wie VIRCAM am VISTA-Teleskop und DECam am Blanco-Teleskop beobachtet. Insbesondere die VISTA Magellanic Clouds (VMC)-Durchmusterung kartierte die LMC im nahen Infrarot, was sich ideal für die Untersuchung junger Sterne und Sternhaufen eignet. Obwohl bodengestützte Beobachtungen der LMC durch ihre Winkelauflösung begrenzt sind, ist es unbedingt erforderlich, die uns vorliegenden bodengestützten Daten als Grundlage für zukünftige Beobachtungen mit modernsten weltraumgestützten Einrichtungen zu nutzen, die über ein viel kleineres Gesichtsfeld. Darüber hinaus können wir die LMC nutzen, um Theorien zur Stern- und Haufenbildung zu testen, da wir über eine grosse Bandbreite an Daten mit verschiedenen Winkelauflösung verfügen.
Ich zeige, dass die VMC-Daten auf vielfältige Weise zur Untersuchung junger Sternsysteme genutzt werden können. Zuerst habe ich Point-Spread-Function (PSF) Kataloge verwendet, die den gesamten Hauptteil des LMC abdecken. Ich zeige, dass die PSF-Kataloge genutzt werden können, um junge Sterne auszuwählen, Sterndichtekarten zu erstellen und dann junge Sternstrukturen zu erkennen. Anschließend habe ich die statistischen Eigenschaften dieser jungen Sternstrukturen verwendet, um die dominierenen Prozess in der Sternentstehung zu untersuchen und um herauszufinden, ob es charakteristische Skalen gibt, die im Zusammenhang mit der Sternentstehung in der LMC stehen. Anschliessend habe ich die statistischen Eigenschaften dieser jungen Sternstrukturen verwendet, um die dominierenen Prozess in der Sternentstehung zu untersuchen und um herauszufinden, ob es charakteristische Skalen gibt, die im Zusammenhang mit der Sternentstehung in der LMC stehen. Meine Untersuchung hat gezeigt, dass scheinbar die überschallschnellen Turbulenzen der Hauptantreiber für die Sternentstehung sind und, dass die Sternstrukturen skalenfrei sind. Dies deutet darauf hin, dass es keine universelle, typische Skalenlänge in der Sternentstehung gibt.
Ich nutze die VMC-Daten auch auf neuartige Weise, um halbaufgelöste junge Sternhaufen zu entdecken. Halbaufgelöste Sternhaufen sind Haufen, bei denen der Haufenradius grösser als die beobachtete PSF ist, der Sternabstand jedoch viel geringer als die PSF ist. Halbaufgelöste Sternhaufen wurden bisher nur in Bilddaten mit dem blossen Auge gefunden. Um sie aufzuspüren habe ich eine Pipeline kreiert, die erst die Nebelemission entfernt, dann die PSF modelliert und das PSF Modell nutzt um die Punktquellen zu entfernen. Dann sind die übriggebliebenen Objekte im Bild ausgedehnte Objekte wie halbaufgelöste Sternhaufen. Als nächstes wende ich eine benutzerdefinierte Isophotenanalyse an, um die erweiterten Objekte zu erkennen und zu charakterisieren. Ich habe damit mehr als 600 potentielle Sternhaufen gefunden. Ich habe diese Detektionen auch in 15.000 Erkennungen mit höherer Signifikanz aufgeteilt, indem ich ihre verschachtelten Isophotenstrukturen genutzt habe. Ich finde sie innerhalb einer 1,77 Quadratgrad grossen Region, die die Region mit höechsten Sternentstehungsrate in der LMC abdeckt. Ich schätze, dass die Kontaminationsrate durch Hintergrundgalaxien und gemischte Punktquellen etwa 15 % beträgt. Anschliessend demonstriere ich die Richtigkeit unserer Methode, indem ich zeige, dass wir 85-100 % der zuvor in früheren Studien identifizierten Sternhaufen erfolgreich erkennen können. Abschliessend gleiche ich meine Entdeckungen mit öffentlich zugänglichen Bildern des James-Webb-Weltraumteleskops ab, was bestätigt, dass mindest 80% meiner Entdeckungen Sternhaufen sind.
In der letzten Phase dieser Arbeit stelle ich eine neuartige Methode zur Verfolgung des übergangs der fraktalen Hierarchie junger Sterne zu gebundenen Sternhaufen vor. Unter Verwendung der 600 möglichen halbaufgelösten Sternhaufen und ihrer verschachtelten Isophotenstrukturen erstelle ich einen reinen Haufenkatalog, indem ich Störobjekte entferne. Ich kreiere eine einzigartige Rundheitsstatistik, um jede Isophotenerkennung zu untersuchen. Wenn ein Haufen einen hohen Rundheitswert hat, schlage ich vor, dass er dynamisch entspannt ist. Ich verwende Molekülwolkenkarten derselben Himmelsregion, und stelle fest, dass das Alter der meisten Haufen jünger als 10 Mio. Jahre ist. Ich kann zeigen, dass hierarchisch verschachtelte Haufen rundere Morphologien aufweisen, da wir sie auf kleineren räumlichen Massstäben beobachten und, dass die PSF der Beobachtung darauf keinen Einfluss hat. Vermutlich spiegelt diese Veränderung die Entwicklung junger Sternpopulationen von der typischen fraktalen Anordnung neugebildeter Sterne zu einem dynamisch stabilen Zustand wieder, ganzähnlich wie von offenen zu Kugelsternhaufen. Unsere Analyse zeigt, dass unser Datensatz hierarchischer Sternhaufen den übergang in einen dynamisch stabilen Zustand bei Grössenskalen von etwa 1 Parsec und Freifallzeiten von ≤ 2 Myr durchläuft. Die Grössenskala, die wir beobachten, scheint eben jene zu sein, um die sich Sternhaufen ansammeln. Die physikalischen Mechanismen zur Erzeugung dieser Grössenskala sind noch unklar
Finden, clustern und klassifizieren von Anomalien auf großen und mehrdimensionalen Zeitreihen
No full textMultivariate time series are a form of real-valued sequence data that simultaneously record different time-dependent variables. Multivariate time series originate mostly from multi-sensor setups and serve a variety of important analytical purposes, including the detection of normal and abnormal behavior. Anomalies often occur in individual channels of a time series, but can also be found in the correlation of multiple channels. While effective data mining algorithms exist for the detection of anomalous and structurally conspicuous test recordings, these algorithms do not perform any semantic labelling. So, data analysts spend many hours connecting the large amounts of automatically extracted observations to their underlying root causes. The complexity, amount and variety of extracted time series make this task hard not only for humans, but also for existing algorithms: These algorithms either require training data for supervised learning, cannot deal with varying time series lengths, or suffer from exceptionally long runtimes.
To facilitate the analysis of anomalies in large and multivariate time series, we investigate three types of algorithms in this dissertation: Anomaly Detection, Clustering, and Classification. More precisely, we create an overview of the time series anomaly detection research field and point out short commings with published benchmarks. Then, we propose a novel and scalable time series anomaly detector that can find anomalies in the correlations of time series channels and reveal in which channels anomalies occur. To distribute the anomaly detection computation, we developed a novel library for building reactive and distributed algorithms. Moreover, we propose a fast and effective clustering technique for time series with varying lengths and introduce a framework for counteracting extremely skewed data partitions during the distributed training of machine learning algorithms.Multivariate Zeitreihen sind eine Form von reellwertigen Sequenzdaten, die gleichzeitig verschiedene zeitabhängige Variablen aufzeichnen. Sie stammen meist aus Multi-Sensor-Konfigurationen und dienen einer Vielzahl wichtiger Analysezwecke, einschließlich der Erkennung von normalem und abnormalem Verhalten. Anomalien treten häufig in einzelnen Kanälen einer Zeitreihe auf, können aber auch in der Korrelation mehrerer Kanäle gefunden werden. Zwar gibt es wirksame Data-Mining-Algorithmen zur Erkennung anomaler und strukturell auffälliger Testaufzeichnungen, doch führen diese Algorithmen keine semantische Kennzeichnung durch. Daher verbringen Datenanalystinnen und -analysten viele Stunden damit, die großen Mengen automatisch extrahierter Beobachtungen mit den ihnen zugrunde liegenden Ursachen in Verbindung zu bringen. Die Komplexität, Menge und Vielfalt der extrahierten Zeitreihen macht diese Aufgabe nicht nur für Menschen, sondern auch für bestehende Algorithmen schwierig: Diese Algorithmen benötigen entweder Trainingsdaten für überwachtes Lernen, können nicht mit unterschiedlichen Zeitreihenlängen umgehen oder leiden unter außergewöhnlich langen Laufzeiten.
Um die Analyse von Anomalien in sehr großen Zeitreihen zu erleichtern, untersuchen wir in dieser Dissertation drei Arten von Algorithmen: Anomalie-Erkennung, Clustering und Klassifizierung. Genauer gesagt, geben wir einen Überblick über das Forschungsfeld der Erkennung von Zeitreihenanomalien und weisen auf Defizite bei den veröffentlichten Benchmarks hin. Anschließend schlagen wir einen neuartigen und skalierbaren Zeitreihen-Anomalie-Detektor vor, der Anomalien in den Korrelationen von Zeitreihenkanälen finden kann und aufzeigt, in welchen Kanälen Anomalien auftreten. Um die Berechnung der Anomalieerkennung zu verteilen, haben wir eine neuartige Bibliothek für den Aufbau reaktiver und verteilter Algorithmen entwickelt. Darüber hinaus schlagen wir ein schnelles und effektives Clustering-Verfahren für Zeitreihen mit unterschiedlichen Längen vor und präsentieren ein System, um extrem unbalancierten Datenpartitionen während des verteilten Trainings von Algorithmen für maschinelles Lernen entgegenzuwirken
Effect of alkali metal salt addition on disintegration of titania particles precipitated from tetraethyl orthotitanate in ethanol
No full textInline (or in situ) photon density wave spectroscopy was used to monitor the disintegration of secondary titania particles into their primary particles. Photon density wave spectroscopy can be applied to determine the reduced scattering coefficient of a dispersion without dilution or calibration, and thus enables process analysis in materials that are usually unsuitable for established particle characterization techniques. In this work, amorphous titania particles were precipitated from tetraethyl orthotitanate in ethanol by addition of water in presence of different alkali metal salts (NaCl, KCl, CsCl, K2SO4) with concentrations between 0 and 1.6 mM. The present results suggest that the synthesized titania secondary particles disintegrate into their primary particles if the electrostatic repulsion between the primary particles is promoted. This can be achieved by an increased alkali chloride concentration in the synthesis or by addition of larger alkali metal ions. In contrast, the particles are only weakly charged upon addition of sulfate ions, and the disintegration stops. The conclusions drawn from photon density wave spectroscopy results are supported by gravimetric determination of the particle yield, dynamic light scattering measurements, zeta‐potential measurements, and electron micrographs. Additionally, the disintegration was driven to completion by addition of hydrochloric acid to create a transparent suspension of titania primary particles as small as 4.7 nm
Always on my mind
No full textThe devastating floods that swept through the Ahr valley in July 2021 left indelible marks on the region's landscape and communities. Beyond the visible damage, experience from other events suggests an increase in mental health issues among those affected. However, there is a lack of data and understanding regarding the impact of flooding on mental health in Germany. Therefore, this study aims to determine how much the flooding in 2021 affected the population's mental wellbeing. For this purpose, a household-level survey (n=516) was conducted in the district of Ahrweiler, Rhineland-Palatinate – Germany's most-affected region – 1 year after the flood event, specifically in June and July 2022. The survey employed a short epidemiological screening scale to assess the prevalence of individuals showing indications of post-traumatic stress disorder (PTSD). Using binary logistic regression analyses, we identify risk and protective factors that may have played a role in the development of PTSD to find intervention points for supporting those affected. Our findings indicate significant mental health issues 1 year after the flood event, with 28.2 % of respondents showing indications of PTSD. Furthermore, this study has uncovered essential risk factors for developing indications of PTSD after flooding: female gender, being seriously injured or becoming sick during the event, and feeling left alone to cope with flood impacts. The study emphasizes that severe flooding, such as the 2021 flood, results in new health-related needs that demand attention. As a result, care methods should be adapted to tackle the prevalence and risk factors connected with PTSD in the affected population, e.g., by providing targeted aftercare for individuals who were injured or became sick during the flood event
Funktionelle Charakterisierung von mutmaßlichen Interaktoren des Cellulose-Synthase-Komplexes
No full textThe plant cell wall plays several crucial roles during plant development with its integrity acting as key signalling component for growth regulation during biotic and abiotic stresses. Cellulose microfibrils, the principal load-bearing components is the major component of the primary cell wall, whose synthesis is mediated by microtubule-associated CELLULOSE SYNTHASE (CESA) COMPLEXES (CSC). Previous studies have shown that CSC interacting proteins COMPANION OF CELLULOSE SYNTHASE (CC) facilitate sustained cellulose synthesis during salt stress by promoting repolymerization of cortical microtubules. However, our understanding of cellulose synthesis during salt stress remains incomplete.
In this study, a pull-down of CC1 protein led to the identification of a novel interactor, termed LEA-like. Phylogenetic analysis revealed that LEA-like belongs to the LATE EMBRYOGENESIS ABUNDANT (LEA) protein family, specifically to the LEA_2 subgroup, showing a close relationship with the CC proteins. Roots of the double mutants lea-like and its closest homolog emb3135 exhibited hypersensitivity when grown on cellulose synthesis inhibitors. Further analysis of higher-order mutants of lea-like, emb3135, and cesa6 demonstrated a genetic interaction between them indicating a significant role in cellulose synthesis.
Live-cell imaging revealed that both LEA-like and EMB3135 migrated with the CSC at the plasma membrane along microtubule tracks in control and oryzalin-treated conditions which destabilize microtubules, suggesting a tight interaction. Investigation of fluorescently labeled lines of different domains of the LEA-like protein revealed that the N-terminal cytosolic domain of LEA-like colocalizes with microtubules, suggesting a physical association between the two.
Considering the established role of LEA proteins in abiotic stress tolerance, we performed phenotypic analysis of the mutant under various stresses. Growth of double mutants of lea-like and emb3135 on NaCl containing media resulted in swelling of root cell indicating a putative role in salt stress tolerance. Supportive of this the quadruple mutant, lacking LEA-like, EMB3135, CC1, and CC2 proteins, exhibited a severe root growth defect on NaCl media compared to control conditions. Live-cell imaging revealed that under salt stress, the LEA-like protein forms aggregates in the plasma membrane.
In conclusion, this study has unveiled two novel interactors of the CSC that act with the CC proteins that regulate plant growth in response to salt stress providing new insights into the intricate regulation of cellulose synthesis, particularly under such conditions.Die pflanzliche Zellwand spielt während der Pflanzenentwicklung mehrere entscheidende Rollen, wobei ihre Integrität als zentrale Signalkomponente für die Wachstumsregulierung bei biotischem und abiotischem Stress fungiert. Zellulose-Mikrofibrillen, die wichtigsten tragenden Komponenten, sind der Hauptbestandteil der primären Zellwand, deren Synthese durch Mikrotubuli assoziierte CELLULOSE SYNTHASE (CESA) Komplexe (CSC) vermittelt wird. Frühere Studien haben gezeigt, dass die mit den CSC interagierenden Proteinen COMPANION OF CELLULOSE SYNTHASE (CC) die anhaltende Zellulosesynthese bei Salzstress erleichtern, indem sie die Repolymerisation der kortikalen Mikrotubuli fördern. Unser Verständnis der Zellulosesynthese bei Salzstress ist jedoch noch unvollständig.
In dieser Studie führte ein Pull-down des CC1-Proteins zur Identifizierung eines neuen Interaktors, der als LEA-like bezeichnet wird. Eine phylogenetische Analyse ergab, dass LEA-like zur Late Embryogenesis Abundant (LEA)-Proteinfamilie gehört, insbesondere zur LEA_2-Untergruppe, die eine enge Beziehung zu den CC-Proteinen aufweist. Die Wurzeln der Doppelmutanten lea-like und seines engsten Homologen emb3135 zeigten eine Überempfindlichkeit, wenn sie auf Zellulose-Synthese-Inhibitoren wuchsen. Weitere Analysen von Mutanten höherer Ordnung von lea-like, emb3135 und cesa6 zeigten eine genetische Interaktion zwischen ihnen, die auf eine bedeutende Rolle bei der Zellulosesynthese hinweist.
Die Bildgebung in lebenden Zellen zeigte, dass sowohl LEA-like als auch EMB3135 mit dem CSC an der Plasmamembran entlang von Mikrotubuli-Spuren wandern, und zwar sowohl unter Kontrollbedingungen als auch unter Oryzalin-Behandlung, die die Mikrotubuli destabilisiert, was auf eine enge Interaktion hindeutet. Die Untersuchung von fluoreszenzmarkierten Linien verschiedener Domänen des LEA-like-Proteins ergab, dass die N-terminale zytosolische Domäne von LEA-like mit Mikrotubuli kolokalisiert, was auf eine physische Verbindung zwischen den beiden hindeutet.
In Anbetracht der bekannten Rolle der LEA-Proteine bei der abiotischen Stresstoleranz haben wir eine phänotypische Analyse der Mutante unter verschiedenen Stressbedingungen durchgeführt. Das Wachstum von Doppelmutanten von lea-like und emb3135 auf NaCl-haltigen Medien führte zu einem Anschwellen der Wurzelzellen, was auf eine mutmaßliche Rolle bei der Salzstresstoleranz hindeutet. Die Vierfachmutante, der die Proteine LEA-like, EMB3135, CC1 und CC2 fehlen, wies im Vergleich zu den Kontrollbedingungen auf NaCl-Medien einen schweren Wachstumsdefekt der Wurzeln auf. Die Bildgebung in lebenden Zellen zeigte, dass das LEA-like-Protein unter Salzstress Aggregate in der Plasmamembran bildet.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Studie zwei neue Interaktoren des CSC aufgedeckt hat, die mit den CC-Proteinen zusammenwirken und das Pflanzenwachstum als Reaktion auf Salzstress regulieren
Corrigendum to “The potential of digital nudging to bridge the gap between environmental attitude and behavior in the usage of smart home applications” [International Journal of Information Management 72 (2023) 102665]
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