Quantifying long-range correlations in complex networks beyond nearest neighbors

We propose a fluctuation analysis to quantify spatial correlations in complex networks. The approach considers the sequences of degrees along shortest paths in the networks and quantifies the fluctuations in analogy to time series. In this work, the Barabasi-Albert (BA) model, the Cayley tree at the percolation transition, a fractal network model, and examples of real-world networks are studied. While the fluctuation functions for the BA model show exponential decay, in the case of the Cayley tree and the fractal network model the fluctuation functions display a power-law behavior. The fractal network model comprises long-range anti-correlations. The results suggest that the fluctuation exponent provides complementary information to the fractal dimension

Die Erwärmung bodennaher Luftschichten in Zentralasien

Der Beitrag gliedert sich wie folgt: Zunächst wird die Arbeit von Giese/Moßig (2004) zum Klimawandel in Zentralasien aufgegriffen und die Ergebnisse herkömmlicher Verfahren zur Bestimmung der Temperaturentwicklung anhand der vorliegenden Zeitreihen kurz dargestellt (Kapitel 2). Im Anschluss daran wird als erstes Problem die Bestimmung geeigneter Anfangs- und Endzeitpunkte bei der Verwendung von regressionsanalytischen Verfahren aufgezeigt (Kapitel 3). In Kapitel 4 wird das Verfahren der Detrended Fluctuation Analysis (DFA) zunächst ausführlich erläutert und die inhaltliche Aussagekraft der Ergebnisse am Beispiel der Station Karakol dargelegt. Diesbezüglich werden insbesondere die Auswirkungen auftretender Langzeitkorrelationen bei der Analyse von Zeitreihen erörtert. Darauf aufbauend wird eine systematische Anwendung des Verfahrens vorgenommen, um Aussagen über die Stärke erkannter Trends treffen zu können (Kapitel 5). Die Ausführungen schließen in Kapitel 6 mit einer kritischen Zusammenfassung sowie einem Ausblick auf offene Forschungsfragen

Die Erwärmung bodennaher Luftschichten in Zentralasien

Der Beitrag gliedert sich wie folgt: Zunächst wird die Arbeit von Giese/Moßig (2004) zum Klimawandel in Zentralasien aufgegriffen und die Ergebnisse herkömmlicher Verfahren zur Bestimmung der Temperaturentwicklung anhand der vorliegenden Zeitreihen kurz dargestellt (Kapitel 2). Im Anschluss daran wird als erstes Problem die Bestimmung geeigneter Anfangs- und Endzeitpunkte bei der Verwendung von regressionsanalytischen Verfahren aufgezeigt (Kapitel 3). In Kapitel 4 wird das Verfahren der Detrended Fluctuation Analysis (DFA) zunächst ausführlich erläutert und die inhaltliche Aussagekraft der Ergebnisse am Beispiel der Station Karakol dargelegt. Diesbezüglich werden insbesondere die Auswirkungen auftretender Langzeitkorrelationen bei der Analyse von Zeitreihen erörtert. Darauf aufbauend wird eine systematische Anwendung des Verfahrens vorgenommen, um Aussagen über die Stärke erkannter Trends treffen zu können (Kapitel 5). Die Ausführungen schließen in Kapitel 6 mit einer kritischen Zusammenfassung sowie einem Ausblick auf offene Forschungsfragen. --

The Myth of Global Science

Scientific collaboration, in most cases, is seen a joint action on a global scale that involves researchers from not just one region or one country but instead forming an international network of researchers. This type of epistemic communities build up especially in the case of analytical modes of knowledge production. Rationales for a global science system are needs for complementary ressources in an increasingly specialized world. Further, information and communication technologies contributed to flatten the world for intense, yet spatially distant collaboration. Based on the large scale analysis of the production of scientific publications in six distinct technologies/scientific fields from 2004 to 2008 these notions may be challenged. The probability of a collaboration is a power-law function of the distance between the participating authors: The higher the spatial proximity, the higher the chance of a jointly written paper, i.e. collaboration. Two main universal effects can be isolated: an intra-country effect following a power law with a negative exponent, and an inter-country effect that shows features of a random distributed distance function. The former effect outcompetes the latter by a factor of around 50-100. This behaviour has inevitable consequences for the design of research collaboration programs by governments world-wide