Show simple item record

2013-01-14Dissertation DOI: 10.18452/16667
Functional network macroscopes for probing past and present Earth system dynamics
dc.contributor.authorDonges, Jonathan Friedemann
dc.date.accessioned2017-06-18T12:01:21Z
dc.date.available2017-06-18T12:01:21Z
dc.date.created2013-02-11
dc.date.issued2013-01-14
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/17319
dc.description.abstractVom Standpunkt des Physikers aus gesehen, ist die Erde ein dynamisches System von großer Komplexität. Funktionale Netzwerke werden aus Beobachtungs-, und Modelldaten abgeleitet oder aufgrund theoretischer Überlegungen konstruiert. Indem sie statistische Zusammenhänge oder kausale Wirkbeziehungen zwischen der Dynamik gewisser Objekte, z.B. verschiedenen Sphären des Erdsystems, Prozessen oder lokalen Feldvariablen darstellen, bieten funktionale Netzwerke einen natürlichen Ansatz zur Bearbeitung fundamentaler Probleme der Erdsystemanalyse. Dazu gehören Fragen nach dominanten, dynamischen Mustern, Telekonnektionen und Rückkopplungsschleifen in der planetaren Maschinerie, sowie nach kritischen Elementen wie Schwellwerten, sogn. Flaschenhälsen und Schaltern im Erdsystem. Der erste Teil dieser Dissertation behandelt die Theorie komplexer Netzwerke und die netzwerkbasierte Zeitreihenanalyse. Die Beiträge zur Theorie komplexer Netzwerke beinhalten Maße und Modelle zur Analyse der Topologie (i) von Netzwerken wechselwirkender Netzwerke und (ii) Netzwerken mit ungleichen Knotengewichten, sowie (iii) eine analytische Theorie zur Beschreibung von räumlichen Netzwerken. Zur Zeitreihenanalyse werden (i) Rekurrenznetzwerke als eine theoretisch gut begründete, nichtlineare Methode zum Studium multivariater Zeitreihen vorgestellt. (ii) Gekoppelte Klimanetzwerke werden als ein exploratives Werkzeug der Datenanalyse zur quantitativen Charakterisierung der komplexen statistischen Interdependenzstruktur innerhalb und zwischen distinkten Feldern von Zeitreihen eingeführt. Im zweiten Teil der Arbeit werden Anwendungen zur Detektion von dynamischen Übergängen (Kipppunkten) in Zeitreihen, sowie zum Studium von Flaschenhälsen in der atmosphärischen Zirkulationsstruktur vorgestellt. Die Analyse von Paläoklimadaten deutet auf mögliche Zusammenhänge zwischen großskaligen Veränderungen der afrikanischen Klimadynamik während des Plio-Pleistozäns und Ereignissen in der Menschheitsevolution hin.ger
dc.description.abstractThe Earth, as viewed from a physicist''s perspective, is a dynamical system of great complexity. Functional complex networks are inferred from observational data and model runs or constructed on the basis of theoretical considerations. Representing statistical interdependencies or causal interactions between objects (e.g., Earth system subdomains, processes, or local field variables), functional complex networks are conceptually well-suited for naturally addressing some of the fundamental questions of Earth system analysis concerning, among others, major dynamical patterns, teleconnections, and feedback loops in the planetary machinery, as well as critical elements such as thresholds, bottlenecks, and switches. The first part of this thesis concerns complex network theory and network-based time series analysis. Regarding complex network theory, the novel contributions include consistent frameworks for analyzing the topology of (i) general networks of interacting networks and (ii) networks with vertices of heterogeneously distributed weights, as well as (iii) an analytical theory for describing spatial networks. In the realm of time series analysis, (i) recurrence network analysis is put forward as a theoretically founded, nonlinear technique for the study of single, but possibly multivariate time series. (ii) Coupled climate networks are introduced as an exploratory tool of data analysis for quantitatively characterizing the intricate statistical interdependency structure within and between several fields of time series. The second part presents applications for detecting dynamical transitions (tipping points) in time series and studying bottlenecks in the atmosphere''s general circulation structure. The analysis of paleoclimate data reveals a possible influence of large-scale shifts in Plio-Pleistocene African climate variability on events in human evolution.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectTheorie komplexer Netzwerkeger
dc.subjectnichtlineare Zeitreihenanalyseger
dc.subjectfunktionale Netzwerkeger
dc.subjectNetzwerke von Netzwerkenger
dc.subjectKlimanetzwerkeger
dc.subjectRekurrenzanalyseger
dc.subjectErdsystemanalyseger
dc.subjectKlimadynamikger
dc.subjectPaläoklimager
dc.subjectKippelemente und Kipppunkteger
dc.subjectEvolution des Menschenger
dc.subjectcomplex network theoryeng
dc.subjectnonlinear time series analysiseng
dc.subjectfunctional networkseng
dc.subjectnetworks of networkseng
dc.subjectclimate networkseng
dc.subjectrecurrence analysiseng
dc.subjectEarth system analysiseng
dc.subjectclimate dynamicseng
dc.subjectpaleoclimateeng
dc.subjecttipping elements and tipping pointseng
dc.subjecthuman evolutioneng
dc.subject.ddc530 Physik
dc.titleFunctional network macroscopes for probing past and present Earth system dynamics
dc.typedoctoralThesis
dc.subtitlecomplex hierarchical interactions, tipping points, and beyond
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100207126
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/16667
dc.identifier.alephidBV040741541
dc.date.accepted2012-12-13
dc.contributor.refereeKurths, Jürgen
dc.contributor.refereeHavlin, Shlomo
dc.contributor.refereeSmall, Michael
dc.subject.dnb29 Physik, Astronomie
dc.subject.rvkST 201
dc.subject.rvkUS 8200
local.edoc.pages259
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I

Show simple item record