Data-driven model development in environmental geography - Methodological advancements and scientific applications

Die Erfassung räumlich kontinuierlicher Daten und raum-zeitlicher Dynamiken ist ein Forschungsschwerpunkt der Umweltgeographie. Zu diesem Ziel sind Modellierungsmethoden erforderlich, die es ermöglichen, aus limitierten Felddaten raum-zeitliche Aussagen abzuleiten. Die Komplexität von Umweltsystemen erfordert dabei die Verwendung von Modellierungsstrategien, die es erlauben, beliebige Zusammenhänge zwischen einer Vielzahl potentieller Prädiktoren zu berücksichtigen. Diese Anforderung verlangt nach einem Paradigmenwechsel von der parametrischen hin zu einer nicht-parametrischen, datengetriebenen Modellentwicklung, was zusätzlich durch die zunehmende Verfügbarkeit von Geodaten verstärkt wird. In diesem Zusammenhang haben sich maschinelle Lernverfahren als ein wichtiges Werkzeug erwiesen, um Muster in nicht-linearen und komplexen Systemen zu erfassen. Durch die wachsende Popularität maschineller Lernverfahren in wissenschaftlichen Zeitschriften und die Entwicklung komfortabler Softwarepakete wird zunehmend der Fehleindruck einer einfachen Anwendbarkeit erzeugt. Dem gegenüber steht jedoch eine Komplexität, die im Detail nur durch eine umfassende Methodenkompetenz kontrolliert werden kann. Diese Problematik gilt insbesondere für Geodaten, die besondere Merkmale wie vor allem räumliche Abhängigkeit aufweisen, womit sie sich von "gewöhnlichen" Daten abheben, was jedoch in maschinellen Lernanwendungen bisher weitestgehend ignoriert wird. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Potenzial und der Sensitivität des maschinellen Lernens in der Umweltgeographie. In diesem Zusammenhang wurde eine Reihe von maschinellen Lernanwendungen in einem breiten Spektrum der Umweltgeographie veröffentlicht. Die einzelnen Beiträge stehen unter der übergeordneten Hypothese, dass datengetriebene Modellierungsstrategien nur dann zu einem Informationsgewinn und zu robusten raum-zeitlichen Ergebnissen führen, wenn die Merkmale von geographischen Daten berücksichtigt werden. Neben diesem übergeordneten methodischen Fokus zielt jede Anwendung darauf ab, durch adäquat angewandte Methoden neue fachliche Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Forschungsgebiet zu liefern. Im Rahmen der Arbeit wurde eine Vielzahl relevanter Umweltmonitoring-Produkte entwickelt. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass sowohl hohe fachwissenschaftliche als auch methodische Kenntnisse unverzichtbar sind, um den Bereich der datengetriebenen Umweltgeographie voranzutreiben. Die Arbeit demonstriert erstmals die Relevanz räumlicher Überfittung in geographischen Lernanwendungen und legt ihre Auswirkungen auf die Modellergebnisse dar. Um diesem Problem entgegenzuwirken, wird eine neue, an Geodaten angepasste Methode zur Modellentwicklung entwickelt, wodurch deutlich verbesserte Ergebnisse erzielt werden können. Diese Arbeit ist abschließend als Appell zu verstehen, über die Standardanwendungen der maschinellen Lernverfahren hinauszudenken, da sie beweist, dass die Anwendung von Standardverfahren auf Geodaten zu starker Überfittung und Fehlinterpretation der Ergebnisse führt. Erst wenn Eigenschaften von geographischen Daten berücksichtigt werden, bietet das maschinelle Lernen ein leistungsstarkes Werkzeug, um wissenschaftlich verlässliche Ergebnisse für die Umweltgeographie zu liefern

Mapping the geogenic radon potential for Germany by machine learning

The radioactive gas radon (Rn) is considered as an indoor air pollutant due to its detrimental effects on humanhealth. In fact, exposure to Rn belongs to the most important causes for lung cancer after tobacco smoking. Thedominant source of indoor Rn is the ground beneath the house. The geogenic Rn potential (GRP) - a functionof soil gas Rn concentration and soil gas permeability - quantifies what“earth delivers in terms of Rn”and rep-resents a hazard indicator for elevated indoor Rn concentration. In this study, we aim at developing an improvedspatial continuous GRP map based on 4448field measurements of GRP distributed across Germany. Wefittedthree different machine learning algorithms, multivariate adaptive regression splines, random forest and supportvector machines utilizing 36 candidate predictors. Predictor selection, hyperparameter tuning and performanceassessment were conducted using a spatial cross-validation where the data was iteratively left out by spatialblocks of 40 km*40 km. Thisprocedure counteracts the effectofspatial auto-correlation in predictorand responsedata and minimizes dependence of training and test data. The spatial cross-validated performance statistics re-vealed that random forest provided the most accurate predictions. The predictors selected as informative reflectgeology, climate (temperature,precipitation and soil moisture), soil hydraulic, soilphysical (field capacity, coarsefraction) and soil chemical properties (potassium and nitrogen concentration). Model interpretation techniquessuch as predictor importance as well as partial and spatial dependence plots confirmed the hypothesized domi-nant effect of geology on GRP, but also revealed significant contributions of the other predictors. Partial and spa-tial dependence plots gave further valuable insight into the quantitative predictor-response relationship and itsspatial distribution. A comparison with a previous version of the German GRP map using 1359 independent testdata indicates a significantly better performance of the random forest based map

Initial singlet and triplet spin state contributions to pp -> pp pi0

The PINTEX facility at the IUCF Cooler ring, dedicated to the study of spin dependence in nucleon-nucleon interactions, has been used to measure polarization observables of the reaction pp -> pp pi0 at beam energies between 325 and 400 MeV. The stored polarized proton beam had spin projections both in the longitudinal and the transverse directions with respect to the beam momentum. We report here on the measurements of the relative transverse and longitudinal spin-dependent cross sections, deltasigma_T/sigma_tot and deltasigma_L/sigma_tot, and how from these observables the initial spin singlet and triplet cross sections are obtained. Considering angular momentum states less or equal to one, the contribution of the Ps partial waves to the cross section can be extracted.Comment: Contribution to PANIC99, XVth Particles and Nuclei International Conference, June 10-16, 1999, Uppsala, Sweden. Latex, 5 pages, 3 figure

TEM and SEM observations on the extracellular matrix of the developing murine centra

TEM and SEM application demonstrated that the shift from chondrification to ossification in the developing murine centra from day 15 to day 18 of gestational age is marked by typical structural variations of the extracellular matrix (ECM). During day 15 GA, typical matrix vesicles with crystalline contents appeared, as followed by single and fusing pleomorphic aggregates of a more regular crystalline structure. During days 17/18 GA, these structures disappeared, and the ECM now exhibited a network of collagen fibrils that had been less conspicuous before. During the time period studied, the ECM switched from a more acid (proteoglycans) to a rather neutral (glycoproteins) milieu

Das Potential von Social Business in Österreich

Der vorliegende Bericht stellt die Ergebnisse einer im Frühjahr 2015 durchgeführten Studie zum Thema "Das Potential von Social Business in Österreich" vor. Basierend auf einer systematischen Literaturrecherche, der Auswertung von Sekundärdatensätzen und einer ExpertInnenbefragung (n=18), werden die derzeitige Bedeutung und das zukünftige Potential von Social Businesses analysiert

Leitfaden: Krankheiten und Schädlinge im Arznei- und Gewürzpflanzenanbau

Der Anbau von Arznei- und Gewürzpflanzen und die Sicherung der hohen Qualitätsansprüche an die pflanzliche Rohware setzen umfangreiches Wissen zu den verschiedenen Kulturen voraus. So ist auch der effiziente Umgang mit auftretenden Schaderregern von großer Bedeutung für den Kulturerfolg. Bislang existierte kein aktuelles Nachschlagewerk für die Praxis und Beratung zur Diagnose von Krankheiten und Schädlingen von Arznei- und Gewürzpflanzen. Im Projektzeitraum konnte durch die Universität Bonn in Zusammenarbeit mit den Kooperationspartnern Ökoplant e. V., Julius Kühn-Institut, sowie Landesanstalt für Landwirtschaft und Forsten, Sachsen-Anhalt ein Praxisleitfaden mit dem Titel „Praxisleitfaden: Krankheiten und Schädlinge im Arznei- und Gewürzpflanzenanbau - in Buchform sowie als CD-ROM erstellt werden. Der Praxisleitfaden gibt Hilfestellungen, Schadursachen möglichst frühzeitig zu erkennen, das Risiko für die Kultur einzuschätzen und wirksame Regulierungsmaßnahmen einzuleiten. An 25 wichtigen Arznei- und Gewürzpflanzenkulturen werden biotische und abiotische Schadursachen beschrieben und bildlich dargestellt. Ergänzende Schadbildbeschreibungen zu weiteren 25 Kulturen sowie eine Fülle an Zusatzinformationen sind auf einer beiliegenden CD-ROM enthalten. Zielgruppe des Vorhabens sind in erster Linie die Produzenten/Produzentinnen von Arznei- und Gewürzpflanzen, insbesondere nach ökologischen Richtlinien. Von Interesse ist der Leitfaden weiterhin für die Beratungstätigkeit, Forschungs- und Versuchseinrichtungen sowie Kontrolleure, Auditoren und Händler, da ein schneller und einfacher Überblick zu den relevanten Schaderregern ermöglicht wird. Das Buch mit beiliegender CD-ROM erscheint in der Reihe Spectrum Phytomedizin, der Deutschen Phytomedizinischen Gesellschaft e. V. und ist kostenlos zu beziehen über die Geschäftsstelle Ökoplant e. V. In elektronischer Form kann das Buch als PDF-Dokument auch unter www.phytomedizin.org (> Publikationen) heruntergeladen werden

Praxisleitfaden "Krankheiten und Schädlinge im Arznei- und Gewürzpflanzenanbau"

Im Kapitel „Krankheiten und Schädlinge wichtiger Kulturen“ werden häufig auftretende Krankheiten und Schädlinge der 25 wichtigsten Arznei- und Gewürzpflanzen beschrieben. Die Pflanzen sind alphabetisch nach ihrem deutschen Namen sortiert. Jede Kultur ist nach Art des Erregers unterteilt in die Kapitel Viren, Bakterien, Pilze, Tierische Schaderreger und Abiotische Schadursachen. Bei den dort aufgelisteten Krankheiten und Schädlingen finden sich detaillierte Schadbildbeschreibungen mit anschaulichem Bildmaterial, anhand derer eine erste Diagnose möglich ist. Kurze Angaben zur Biologie, Bedeutung und Verbreitung sollen bei der weiteren Identifizierung helfen. Abschließend gibt es für jede Krankheit und für jeden Schädling Hinweise auf mögliche vorbeugende sowie direkte Regulierungsmaßnahmen. Schädlinge, die an verschiedenen Arznei- und Gewürzpflanzen Schaden verursachen – sogenannte polyphage Schädlinge –, werden im Kulturen-Teil nur kurz mit Schadbild und Regulierungsmaßnahmen erwähnt. Ausführlich Angaben zu diesen Schädlingen finden sich im Kapitel „Polyphage Problemschädlinge“. Beschreibungen zu den Krankheiten und Schädlingen von weiteren 25 in Deutschland weniger häufigen Kulturen sind auf der beiliegenden CD-ROM zu finden. Das dort gespeicherte Bild- und Textmaterial bietet detaillierte Beschreibungen zur Biologie und Epidemiologie der Erreger aller insgesamt 50 Arznei- und Gewürzpflanzen. Außerdem enthält der digitale Datenträger eine Fülle an Zusatzinformationen, wie zum Beispiel ergänzendes Bildmaterial, einen ausführlichen Diagnoseleitfaden sowie Informationen zum Einsatz von Nützlingen

Parallel monitoring of RNA abundance, localisation and compactness with correlative single molecule FISH on LR White embedded samples

Single mRNA molecules are frequently detected by single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH) using branched DNA technology. While providing strong and background-reduced signals, the method is inefficient in detecting mRNAs within dense structures, in monitoring mRNA compactness and in quantifying abundant mRNAs. To overcome these limitations, we have hybridized slices of high pressure frozen, freeze-substituted and LR White embedded cells (LR White smFISH). mRNA detection is physically restricted to the surface of the resin. This enables single molecule detection of RNAs with accuracy comparable to RNA sequencing, irrespective of their abundance, while at the same time providing spatial information on RNA localization that can be complemented with immunofluorescence and electron microscopy, as well as array tomography. Moreover, LR White embedding restricts the number of available probe pair recognition sites for each mRNA to a small subset. As a consequence, differences in signal intensities between RNA populations reflect differences in RNA structures, and we show that the method can be employed to determine mRNA compactness. We apply the method to answer some outstanding questions related to trans-splicing, RNA granules and mitochondrial RNA editing in single-cellular trypanosomes and we show an example of differential gene expression in the metazoan Caenorhabditis elegans