Power law and entropy analysis of catastrophic phenomena

Catastrophic events, such as wars and terrorist attacks, tornadoes and hurricanes, earthquakes, tsunamis, floods and landslides, are always accompanied by a large number of casualties. The size distribution of these casualties has separately been shown to follow approximate power law (PL) distributions. In this paper, we analyze the statistical distributions of the number of victims of catastrophic phenomena, in particular, terrorism, and find double PL behavior. This means that the data sets are better approximated by two PLs instead of a single one. We plot the PL parameters, corresponding to several events, and observe an interesting pattern in the charts, where the lines that connect each pair of points defining the double PLs are almost parallel to each other. A complementary data analysis is performed by means of the computation of the entropy. The results reveal relationships hidden in the data that may trigger a future comprehensive explanation of this type of phenomena.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.

Improving the Scalability of Reduct Determination in Rough Sets

Rough Set Data Analysis (RSDA) is a non-invasive data analysis approach that solely relies on the data to find patterns and decision rules. Despite its noninvasive approach and ability to generate human readable rules, classical RSDA has not been successfully used in commercial data mining and rule generating engines. The reason is its scalability. Classical RSDA slows down a great deal with the larger data sets and takes much longer times to generate the rules. This research is aimed to address the issue of scalability in rough sets by improving the performance of the attribute reduction step of the classical RSDA - which is the root cause of its slow performance. We propose to move the entire attribute reduction process into the database. We defined a new schema to store the initial data set. We then defined SOL queries on this new schema to find the attribute reducts correctly and faster than the traditional RSDA approach. We tested our technique on two typical data sets and compared our results with the traditional RSDA approach for attribute reduction. In the end we also highlighted some of the issues with our proposed approach which could lead to future research.

Multi-Objective Genetic Algorithms for the Single Allocation Hub Location Problem

Hub Location Problems play vital economic roles in transportation and telecommunication networks where goods or people must be efficiently transferred from an origin to a destination point whilst direct origin-destination links are impractical. This work investigates the single allocation hub location problem, and proposes a genetic algorithm (GA) approach for it. The effectiveness of using a single-objective criterion measure for the problem is first explored. Next, a multi-objective GA employing various fitness evaluation strategies such as Pareto ranking, sum of ranks, and weighted sum strategies is presented. The effectiveness of the multi-objective GA is shown by comparison with an Integer Programming strategy, the only other multi-objective approach found in the literature for this problem. Lastly, two new crossover operators are proposed and an empirical study is done using small to large problem instances of the Civil Aeronautics Board (CAB) and Australian Post (AP) data sets.

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Beyond Panel Unit Root Tests: Using Multiple Testing to Determine the Non Stationarity Properties of Individual Series in a Panel

Most panel unit root tests are designed to test the joint null hypothesis of a unit root for each individual series in a panel. After a rejection, it will often be of interest to identify which series can be deemed to be stationary and which series can be deemed nonstationary. Researchers will sometimes carry out this classification on the basis of n individual (univariate) unit root tests based on some ad hoc significance level. In this paper, we demonstrate how to use the false discovery rate (FDR) in evaluating I(1)=I(0) classifications based on individual unit root tests when the size of the cross section (n) and time series (T) dimensions are large. We report results from a simulation experiment and illustrate the methods on two data sets.

Factor models, VARMA processes and parameter instability with applications in macroeconomics

Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.

Les impacts de la dispersion historique sur la variabilité génétique à différentes échelles spatiales : connaître l'histoire pour mieux comprendre le présent.

La variabilité génétique actuelle est influencée par une combinaison complexe de variables historiques et contemporaines. Dès lors, une interprétation juste de l’impact des processus actuels nécessite une compréhension profonde des processus historiques ayant influencé la variabilité génétique. En se basant sur la prémisse que des populations proches devraient partager une histoire commune récente, nombreuses études, effectuées à petite échelle spatiale, ne prennent pas en considération l’effet potentiel des processus historiques. Cette thèse avait pour but de vérifier la validité de cette prémisse en estimant l’effet de la dispersion historique à grande et à petite échelle spatiale. Le premier volet de cette thèse avait pour but d’évaluer l’impact de la dispersion historique sur la répartition des organismes à grande échelle spatiale. Pour ce faire, les moules d’eau douce du genre flotteurs (Pyganodon spp.) ont servies de modèle biologique. Les moules d'eau douce se dispersent principalement au stade larvaire en tant que parasites des poissons. Une série de modèles nuls ont été développés pour évaluer la co-occurrence entre des parasites et leurs hôtes potenitels. Les associations distinctes du flotteur de Terre-Neuve (P. fragilis) avec des espèces de poissons euryhalins permettent d’expliquer sa répartition. Ces associations distinctes ont également pu favoriser la différenciation entre le flotteur de Terre-Neuve et son taxon soeur : le flotteur de l’Est (P. cataracta). Cette étude a démontré les effets des associations biologiques historiques sur les répartitions à grande échelle spatiale. Le second volet de cette thèse avait pour but d’évaluer l’impact de la dispersion historique sur la variabilité génétique, à petite échelle spatiale. Cette fois, différentes populations de crapet de roche (Ambloplites rupestris) et de crapet soleil (Lepomis gibbosus), dans des drainages adjacents ont servies de modèle biologique. Les différences frappantes observées entre les deux espèces suggèrent des patrons de colonisation opposés. La faible diversité génétique observée en amont des drainages et la forte différenciation observée entre les drainages pour les populations de crapet de roche suggèrent que cette espèce aurait colonisé les drainages à partir d'une source en aval. Au contraire, la faible différenciation et la forte diversité génétique observées en amont des drainages pour les populations de crapet soleil suggèrent une colonisation depuis l’amont, induisant du même coup un faux signal de flux génique entre les drainages. La présente étude a démontré que la dispersion historique peut entraver la capacité d'estimer la connectivité actuelle, à petite échelle spatiale, invalidant ainsi la prémisse testée dans cette thèse. Les impacts des processus historiques sur la variabilité génétique ne sont pas faciles à démontrer. Le troisième volet de cette thèse avait pour but de développer une méthode permettant de les détecter. La méthode proposée est très souple et favorise la comparaison entre la variabilité génétique et plusieurs hypothèses de dispersion. La méthode pourrait donc être utilisée pour comparer des hypothèses de dispersion basées sur le paysage historique et sur le paysage actuel et ainsi permettre l’évaluation des impacts historiques et contemporains sur la variabilité génétique. Les performances de la méthode sont présentées pour plusieurs scénarios de simulations, d’une complexité croissante. Malgré un impact de la différentiation globale, du nombre d’individus ou du nombre de loci échantillonné, la méthode apparaît hautement efficace. Afin d’illustrer le potentiel de la méthode, deux jeux de données empiriques très contrastés, publiés précédemment, ont été ré analysés. Cette thèse a démontré les impacts de la dispersion historique sur la variabilité génétique à différentes échelles spatiales. Les effets historiques potentiels doivent être pris en considération avant d’évaluer les impacts des processus écologiques sur la variabilité génétique. Bref, il faut intégrer l’évolution à l’écologie.

Sea Surface Temperature-Convection Relationship in Tropical Oceans with Special Emphasis to Intraseasonal Variability of Indian Summer Monsoon

The SST convection relation over tropical ocean and its impact on the South Asian monsoon is the first part of this thesis. Understanding the complicated relation between SST and convection is important for better prediction of the variability of the Indian monsoon in subseasonal, seasonal, interannual, and longer time scales. Improved global data sets from satellite scatterometer observations of SST, precipitation and refined reanalysis of global wind fields have made it possible to do a comprehensive study of the SST convection relation. Interaction of the monsoon and Indian ocean has been discussed. A coupled feedback process between SST and the Active-Break cycle of the Asian summer monsoon is a central theme of the thesis. The relation between SST and convection is very important in the field of numerical modeling of tropical rainfall. It is well known that models generally do very well simulating rainfall in areas of tropical convergence zones but are found unable to do satisfactory simulation in the monsoon areas. Thus in this study we critically examined the different mechanisms of generation of deep convection over these two distinct regions.The study reported in chapter 3 has shown that SST - convection relation over the warm pool regions of Indian and west Pacific oceans (monsoon areas) is in such a way that convection increases with SST in the SST range 26-29 C and for SST higher than 29-30 C convection decreases with increase of SST (it is called Waliser type). It is found that convection is induced in areas with SST gradients in the warm pool areas of Indian and west Pacific oceans. Once deep convection is initiated in the south of the warmest region of warm pool, the deep tropospheric heating by the latent heat released in the convective clouds produces strong low level wind fields (Low level Jet - LLJ) on the equatorward side of the warm pool and both the convection and wind are found to grow through a positive feedback process. Thus SST through its gradient acts only as an initiator of convection. The central region of the warm pool has very small SST gradients and large values of convection are associated with the cyclonic vorticity of the LLJ in the atmospheric boundary layer. The conditionally unstable atmosphere in the tropics is favorable for the production of deep convective clouds.

Mean Squared Residue Based Biclustering Algorithms for the Analysis of Gene Expression Data

Computational Biology is the research are that contributes to the analysis of biological data through the development of algorithms which will address significant research problems.The data from molecular biology includes DNA,RNA ,Protein and Gene expression data.Gene Expression Data provides the expression level of genes under different conditions.Gene expression is the process of transcribing the DNA sequence of a gene into mRNA sequences which in turn are later translated into proteins.The number of copies of mRNA produced is called the expression level of a gene.Gene expression data is organized in the form of a matrix. Rows in the matrix represent genes and columns in the matrix represent experimental conditions.Experimental conditions can be different tissue types or time points.Entries in the gene expression matrix are real values.Through the analysis of gene expression data it is possible to determine the behavioral patterns of genes such as similarity of their behavior,nature of their interaction,their respective contribution to the same pathways and so on. Similar expression patterns are exhibited by the genes participating in the same biological process.These patterns have immense relevance and application in bioinformatics and clinical research.Theses patterns are used in the medical domain for aid in more accurate diagnosis,prognosis,treatment planning.drug discovery and protein network analysis.To identify various patterns from gene expression data,data mining techniques are essential.Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data.To overcome the problems associated with clustering,biclustering is introduced.Biclustering refers to simultaneous clustering of both rows and columns of a data matrix. Clustering is a global whereas biclustering is a local model.Discovering local expression patterns is essential for identfying many genetic pathways that are not apparent otherwise.It is therefore necessary to move beyond the clustering paradigm towards developing approaches which are capable of discovering local patterns in gene expression data.A biclusters is a submatrix of the gene expression data matrix.The rows and columns in the submatrix need not be contiguous as in the gene expression data matrix.Biclusters are not disjoint.Computation of biclusters is costly because one will have to consider all the combinations of columans and rows in order to find out all the biclusters.The search space for the biclustering problem is 2 m+n where m and n are the number of genes and conditions respectively.Usually m+n is more than 3000.The biclustering problem is NP-hard.Biclustering is a powerful analytical tool for the biologist.The research reported in this thesis addresses the problem of biclustering.Ten algorithms are developed for the identification of coherent biclusters from gene expression data.All these algorithms are making use of a measure called mean squared residue to search for biclusters.The objective here is to identify the biclusters of maximum size with the mean squared residue lower than a given threshold. All these algorithms begin the search from tightly coregulated submatrices called the seeds.These seeds are generated by K-Means clustering algorithm.The algorithms developed can be classified as constraint based,greedy and metaheuristic.Constarint based algorithms uses one or more of the various constaints namely the MSR threshold and the MSR difference threshold.The greedy approach makes a locally optimal choice at each stage with the objective of finding the global optimum.In metaheuristic approaches particle Swarm Optimization(PSO) and variants of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure(GRASP) are used for the identification of biclusters.These algorithms are implemented on the Yeast and Lymphoma datasets.Biologically relevant and statistically significant biclusters are identified by all these algorithms which are validated by Gene Ontology database.All these algorithms are compared with some other biclustering algorithms.Algorithms developed in this work overcome some of the problems associated with the already existing algorithms.With the help of some of the algorithms which are developed in this work biclusters with very high row variance,which is higher than the row variance of any other algorithm using mean squared residue, are identified from both Yeast and Lymphoma data sets.Such biclusters which make significant change in the expression level are highly relevant biologically.

Design and Development of data mining models for the predictions of manpower placement in the technical Domain

Data mining is one of the hottest research areas nowadays as it has got wide variety of applications in common man’s life to make the world a better place to live. It is all about finding interesting hidden patterns in a huge history data base. As an example, from a sales data base, one can find an interesting pattern like “people who buy magazines tend to buy news papers also” using data mining. Now in the sales point of view the advantage is that one can place these things together in the shop to increase sales. In this research work, data mining is effectively applied to a domain called placement chance prediction, since taking wise career decision is so crucial for anybody for sure. In India technical manpower analysis is carried out by an organization named National Technical Manpower Information System (NTMIS), established in 1983-84 by India's Ministry of Education & Culture. The NTMIS comprises of a lead centre in the IAMR, New Delhi, and 21 nodal centres located at different parts of the country. The Kerala State Nodal Centre is located at Cochin University of Science and Technology. In Nodal Centre, they collect placement information by sending postal questionnaire to passed out students on a regular basis. From this raw data available in the nodal centre, a history data base was prepared. Each record in this data base includes entrance rank ranges, reservation, Sector, Sex, and a particular engineering. From each such combination of attributes from the history data base of student records, corresponding placement chances is computed and stored in the history data base. From this data, various popular data mining models are built and tested. These models can be used to predict the most suitable branch for a particular new student with one of the above combination of criteria. Also a detailed performance comparison of the various data mining models is done.This research work proposes to use a combination of data mining models namely a hybrid stacking ensemble for better predictions. A strategy to predict the overall absorption rate for various branches as well as the time it takes for all the students of a particular branch to get placed etc are also proposed. Finally, this research work puts forward a new data mining algorithm namely C 4.5 * stat for numeric data sets which has been proved to have competent accuracy over standard benchmarking data sets called UCI data sets. It also proposes an optimization strategy called parameter tuning to improve the standard C 4.5 algorithm. As a summary this research work passes through all four dimensions for a typical data mining research work, namely application to a domain, development of classifier models, optimization and ensemble methods.

Development of Hierarchical Clustering Techniques for Gridded Data from Mixed Data Sequences

Knowledge discovery in databases is the non-trivial process of identifying valid, novel potentially useful and ultimately understandable patterns from data. The term Data mining refers to the process which does the exploratory analysis on the data and builds some model on the data. To infer patterns from data, data mining involves different approaches like association rule mining, classification techniques or clustering techniques. Among the many data mining techniques, clustering plays a major role, since it helps to group the related data for assessing properties and drawing conclusions. Most of the clustering algorithms act on a dataset with uniform format, since the similarity or dissimilarity between the data points is a significant factor in finding out the clusters. If a dataset consists of mixed attributes, i.e. a combination of numerical and categorical variables, a preferred approach is to convert different formats into a uniform format. The research study explores the various techniques to convert the mixed data sets to a numerical equivalent, so as to make it equipped for applying the statistical and similar algorithms. The results of clustering mixed category data after conversion to numeric data type have been demonstrated using a crime data set. The thesis also proposes an extension to the well known algorithm for handling mixed data types, to deal with data sets having only categorical data. The proposed conversion has been validated on a data set corresponding to breast cancer. Moreover, another issue with the clustering process is the visualization of output. Different geometric techniques like scatter plot, or projection plots are available, but none of the techniques display the result projecting the whole database but rather demonstrate attribute-pair wise analysis

Microphytoplankton community structure in the North Eastern Arabian Sea during Winter Monsoon

The overall attempt of the study was aimed to understand the microphytoplankton community composition and its variations along a highly complex and dynamic marine ecosystem, the northern Arabian Sea. The data generated provides a first of its kind knowledge on the major primary producers of the region. There appears significant response among the microphytoplankton community structure towards the variations in the hydrographic conditions during the winter monsoon period. Interannually, variations were observed within the microphytoplankton community associated with the variability in temperature patterns and the intensity of convective mixing. Changing bloom pattern and dominating species among the phytoplankton community open new frontiers and vistas towards more intense study on the biological responses towards physical processes. The production of large amount of organic matter as a result of intense blooming of Noctiluca as well as diatoms aggregations augment the particulate organic substances in these ecosystem. This definitely influences the carbon dynamics of the northern Arabian Sea. Detailed investigations based on time series as well as trophodynamic studies are necessary to elucidate the carbon flux and associated impacts of winter-spring blooms in NEAS. Arabian sea is considered as one among the hotspot for carbon dynamics and the pioneering records on the major primary producers fuels carbon based export production studies and provides a platform for future research. Moreover upcoming researches based on satellite based remote sensing on productivity patterns utilizes these insitu observations and taxonomic data sets of phytoplankton for validation of bloom specific algorithm development and its implementation. Furthermore Saurashtra coast is considered as a major fishing zone of Indian EEZ. The studies on the phytoplankton in these regions provide valuable raw data for fishery prediction models and identifying fishing zones. With the Summary and Conclusion 177 baseline data obtained further trophodynamic studies can be initiated in the complex productive North Eastern Arabian Seas (NEAS) ecosystem that is still remaining unexplored.

Einfluß der Gewässerversauerung auf Hyporheos und Bryorheos: Untersuchungen an zwei Waldbächen im Westharz

Im Rahmen der Fallstudie Harz sollte an der Schnittstelle zwischen Grundlagenforschung und angewandter Forschung ein Beitrag zur Klärung der Frage geleistet werden, inwieweit zwei Zuläufe der Sösetalsperre im Westharz versauert bzw. versauerungsgefährdet sind; aus diesem Stausee wird Trinkwasser für mehrere Gemeinden in Norddeutschland gewonnen. Die Belastung des fast vollständig bewaldeten Einzugsgebiets der Sösetalsperre mit luftbürtigen Schadstoffen (Saurer Regen) zählte zu den höchsten in Mitteleuropa. An jeweils drei Untersuchungsstellen der beiden Bäche Alte Riefensbeek (R1 bis R3) und Große Söse (S1 bis S3) wurden zwischen März 1987 und November 1988 Proben aus Moospolstern und dem hyporheischen Interstitial entnommen und physikalisch, chemisch und biologisch untersucht. Ergänzend wurden Wasserproben zwischen März 1986 und Oktober 1991 sowie vom April 1998 ebenso wie qualitative Fänge von Makroinvertebraten zwischen November 1986 und Juli 1990 sowie vom April 1998 ausgewertet. Die Analyse der tierischen Besiedlung der Moos- und Interstitialproben beschränkte sich auf die taxonomischen Gruppen Turbellaria (Strudelwürmer), Mollusca (Weichtiere), Amphipoda (Flohkrebse), Ephemeroptera (Eintagsfliegen), Plecoptera (Steinfliegen), Heteroptera (Wanzen), Megaloptera (Schlammfliegen), Coleoptera (Käfer), Trichoptera (Köcherfliegen) und Diptera (Zweiflügler). Der Grundsatz, daß normalverteilte und nicht normalverteilte Daten statistisch unterschiedlich behandelt werden müssen, wurde konsequent angewandt. Am Beispiel der Choriotopstruktur wurde gezeigt, daß die Auswahl des Analyseverfahrens das Ergebnis der ökologischen Interpretation multivariater statistischer Auswertung beeinflußt. Die Daten der Korngrößen-Verteilung wurden vergleichend einer univariaten und einer multivariaten statistischen Analyse unterworfen. Mit dem univariaten Verfahren wurden die Gradienten der ökologisch relevanten Korngrößen-Parameter eher erkannt als mit dem multivariaten Verfahren. Die Auswirkungen von Gewässerversauerung sowie anderer Umweltfaktoren (insgesamt 42 Faktoren) auf die Lebensgemeinschaften wurden anhand der Parameter Artenzahl, Besiedlungsdichte, Körpergröße und Biomasse untersucht. Abundanz, Biomasse und Körpergröße sowie die Umweltfaktoren wurden auf einem horizontalen Gradienten, d.h. im Längslauf der Bäche, und auf einem vertikalen Gradienten, d.h. fließende Welle / Bryorheon / Benthon versus Hyporheon, untersucht. Es wurde ein terminologisches System für die Kompartimente in der Fließgewässer-Aue vorgeschlagen, das in sich einheitlich ist. Es wurde ein neuer Moos-Vitalitätsindex für die Moospolster vorgestellt. Es wurden Bestimmungsschlüssel für die Larven der Chloroperlidae (Steinfliegen-Familie) und der Empididae (Tanzfliegen) in den beiden Harzbächen entwickelt. Die untersuchten Bachstrecken waren frei von Abwasserbelastung. An zwei Stellen wurde Wasser für einen Forellenteich ausgeleitet. Abgesehen von zwei meterhohen Abstürzen in der Großen Söse waren wasserbauliche Veränderungen ohne große Bedeutung. Das Abfluß-Regime war insofern nicht mehr natürlich, als beide Bäche in das System der bergbaulichen Bewässerungsgräben des Oberharzes eingebunden sind. Die Söse hatte ein F-nivopluviales Abfluß-Regime, der abflußreichste Doppelmonat war der März / April, die Unregelmäßigkeit des Abfluß-Regimes war sehr hoch, die Vorhersagbarkeit sehr niedrig, die monatlichen Abfluß-Maxima wiesen eine sehr geringe Konstanz auf. Der Zeitraum der biologischen Probenahme wurde von überdurchschnittlich vielen Tagen mit mäßig erhöhten Abflüssen geprägt, sehr große Hochwasser-Wellen fehlten aber. Die Abfluß-Dynamik wurde statistisch beschrieben. Das hydraulische Regime wurde anhand der Meßgrößen Fließgeschwindigkeit, Fließkraft und FROUDE-Zahl dargestellt. Der Zusammenhang zwischen Abfluß und Fließgeschwindigkeit auf der einen Seite und der Korngrößen-Verteilung auf der anderen Seite wurde statistisch untersucht, ebenfalls zwischen dem Abfluß und dem Kohlenstoff- und Stickstoff-Gehalt der Feinstpartikel sowie dem Wasserchemismus. In den Phasen ohne Hochwasser hatte das Hyporheal die Funktion einer Senke für Feinstkörner. Das Bachbett der Alten Riefensbeek war stabiler als das der Großen Söse. Insgesamt gesehen war das hyporheische Sediment in den quellnahen Abschnitten grobkörniger und auf den quellfernen Strecken feinkörniger. Der prozentuale Anteil der Feinstkörner im Hyporheal und Benthal nahm aber im Längslauf der Bäche ab. Dies ist ungewöhnlich, konnte aber nicht plausibel mit geologischen und hydrologischen Meßgrößen erklärt werden. Beide Bäche waren sommerkalt. Der Einfluß der Wassertemperatur auf die Larvalentwicklung wurde beispielhaft an den Taxa Baetis spp. und Leuctra gr. inermis untersucht. Es gab eine Tendenz, daß der Kohlenstoff- und Stickstoff-Gehalt der Feinstpartikel vom Benthal in das Hyporheal anstieg. Dies war ein weiterer Hinweis darauf, daß das Hyporheal die Funktion einer Senke und Vorratskammer für Nährstoffe hat. Der Zusammenhang zwischen partikulärer und gelöster Kohlenstoff-Fraktion wurde diskutiert. Im Hyporheon war die Nitrifikation nicht stärker als in der fließenden Welle. Es gab Hinweise, daß die sauren pH-Werte in der Großen Söse die Nitrifikation hemmten. Die Valenzen der Moos- und Tier-Taxa bezüglich Fließgeschwindigkeit, pH-Wert, Alkalinität sowie der Gehalte von Sauerstoff, Calcium, Magnesium, Kalium und Natrium wurden zusammengestellt. Das hyporheische Sediment war sehr grob und hatte eine hohe Porosität. Der Austausch zwischen fließender Welle und hyporheischem Wasser konnte deshalb sehr schnell erfolgen, es gab keine intergranulare Sprungschicht, die physikalischen und chemischen Tiefengradienten waren in den meisten Fällen gar nicht ausgeprägt oder nur sehr flach. Die Wassertemperatur des Freiwassers unterschied sich nicht signifikant von derjenigen im hyporheischen Wasser. Es gab -- von wenigen Ausnahmen bei pH-Wert, Leitfähigkeit und Sauerstoffgehalt abgesehen -- keine signifikanten Unterschiede zwischen dem Wasserchemismus der fließenden Welle und dem des Hyporheals. Die physikalischen und chemischen Voraussetzungen für die Refugialfunktion des Hyporheons waren deshalb für versauerungsempfindliche Taxa nicht gegeben. In der Tiefenverteilung der untersuchten Tiergruppen im Hyporheal lag das Maximum der Abundanz bzw. Biomasse häufiger in 10 cm als in 30 cm Tiefe. Daraus läßt sich aber keine allgemeine Gesetzmäßigkeit ableiten. Es wurde durchgehend die Definition angewendet, daß die Gewässerversauerung durch den Verlust an Pufferkapazität charakterisiert ist. Saure Gewässer können, müssen aber nicht versauert sein; versauerte Gewässer können, müssen aber nicht saures Wasser haben. Maßstab für das Pufferungsvermögen eines Gewässers ist nicht der pH-Wert, sondern sind die Alkalinität und andere chemische Versauerungsparameter. Der pH-Wert war auch operativ nicht als Indikator für Gewässerversauerung anwendbar. Die chemische Qualität des Bachwassers der Großen Söse entsprach aufgrund der Versauerung nicht den umweltrechtlichen Vorgaben bezüglich der Parameter pH-Wert, Aluminium, Eisen und Mangan, bzgl. Zink galt dies nur an S1. In der Alten Riefensbeek genügte das Hyporheal-Wasser in 30 cm Tiefe an R2 bzgl. des Sauerstoff-Gehalts nicht den umweltrechtlichen Anforderungen. Nur im Freiwasser an R1 genügten die Ammonium-Werte den Vorgaben der EG-Fischgewässer-Richtlinie, der Grenzwert wurde an allen anderen Meßstellen und Entnahmetiefen überschritten. Das BSB-Regime in allen Entnahmetiefen an R2, im Freiwasser an R3 und S1, im Hyporheal an R1 sowie in 30 cm Tiefe an R3 genügte nicht den Anforderungen der Fischgewässer-Richtlinie. Der Grenzwert für Gesamt-Phosphor wurde an S3 überschritten. In der Großen Söse war der Aluminium-Gehalt so hoch, daß anorganisches und organisches Aluminium unterschieden werden konnten. Besonders hohe Gehalte an toxischem anorganischen Aluminium wurden an Tagen mit Spitzen-Abflüssen und Versauerungsschüben gemessen. Erst die Ermittlung verschiedener chemischer Versauerungsparameter zeigte, daß auch die alkalischen Probestellen R2 und R3 mindestens versauerungsempfindlich waren. Die Messung bzw. Berechnung von chemischen Versauerungsparametern sollte deshalb zum Routineprogramm bei der Untersuchung von Gewässerversauerung gehören. Zu Beginn des Untersuchungsprogramms war angenommen worden, daß die mittleren und unteren Abschnitte der Alten Riefensbeek unversauert sind. Dieser Ansatz des Untersuchungsprogramms, einen unversauerten Referenzbach (Alte Riefensbeek) mit einem versauerten Bach (Große Söse) zu vergleichen, mußte nach der Berechnung von chemischen Versauerungsindikatoren sowie der Analyse der Abundanz- und Biomasse-Werte modifiziert werden. Es gab einen Versauerungsgradienten entlang der Probestellen: R1 (unversauert) R2 und R3 (versauerungsempfindlich bis episodisch leicht versauert) S2 und S3 (dauerhaft versauert) S1 (dauerhaft stark versauert). An S1 war das Hydrogencarbonat-Puffersystem vollständig, an S2 und S3 zeitweise ausgefallen. Die Versauerungslage an R2 und R3 war also schlechter als vorausgesehen. Unterschiede im Versauerungsgrad zwischen den Meßstellen waren nicht so sehr in unterschiedlichen Eintragsraten von versauernden Stoffen aus der Luft begründet, sondern in unterschiedlichen Grundgesteinen mit unterschiedlichem Puffervermögen. Der Anteil der verschiedenen sauren Anionen an der Versauerung wurde untersucht, die chemischen Versauerungsmechanismen wurden mit Hilfe von Ionenbilanzen und verschiedenen Versauerungsquotienten analysiert. Die beiden untersuchten Bäche waren von anthropogener Versauerung betroffen. Dabei spielte die Schwefel-Deposition (Sulfat) eine größere Rolle als die Stickstoff-Deposition (Nitrat). Die Probestelle S1 war immer schon in unbekanntem Maß natürlich sauer. Dieser natürlich saure Zustand wurde von der hinzugekommenen anthropogenen Versauerung bei weitem überragt. Die wenigen gewässerökologischen Daten, die im Wassereinzugsgebiet der Söse vor 1986 gewonnen wurden, deuten darauf hin, daß die Versauerung in den 70er und in der ersten Hälfte der 80er Jahre vom Boden und Gestein in die Bäche durchgeschlagen war. Dieser Versauerungsprozeß begann vermutlich vor 1973 in den Quellen auf dem Acker-Bruchberg und bewegte sich im Laufe der Jahre immer weiter talwärts in Richtung Trinkwasser-Talsperre. Der Mangel an (historischen) freilandökologischen Grundlagendaten war nicht nur im Untersuchungsgebiet, sondern ist allgemein in der Versauerungsforschung ein Problem. Wenn sich das Vorkommen von nah verwandten Arten (weitgehend) ausschließt, kann dies an der Versauerung liegen, z.B. war die Alte Riefensbeek ein Gammarus-Bach, die Große Söse ein Niphargus-Bach; dieses muß aber nicht an der Versauerung liegen, z.B. fehlte Habroleptoides confusa im Hyporheos an R3, Habrophlebia lauta hatte dagegen ihr Abundanz- und Biomasse-Maximum an R3. Zugleich lag das Maximum des prozentualen Anteils von Grobsand an R3, eine mögliche Ursache für diese interspezifische Konkurrenz. Die biologische Indikation von Gewässerversauerung mit Hilfe der Säurezustandsklassen funktionierte nicht in den beiden Harzbächen. Es wurde deshalb ein biologischer Versauerungsindex vorgeschlagen; dieser wurde nicht am pH-Wert kalibriert, sondern an der chemischen Versauerungslage, gekennzeichnet durch die Alkalinität und andere chemische Meßgrößen der Versauerung. Dafür wurden aufgrund der qualitativen und quantitativen Daten die häufigeren Taxa in die vier Klassen deutlich versauerungsempfindlich, mäßig versauerungsempfindlich, mäßig versauerungstolerant und deutlich versauerungstolerant eingeteilt. Es reicht nicht aus, die biologischen Folgen von Gewässerversauerung sowie Veränderungen in der Nährstoff-Verfügbarkeit und im sonstigen Wasserchemismus nur anhand der Artenzahl oder des Artenspektrums abzuschätzen. Vielmehr müssen quantitative Methoden wie die Ermittlung der Abundanzen angewandt werden, um anthropogene und natürliche Störungen des Ökosystems zu erfassen. Es wurde eine Strategie für die behördliche Gewässergüteüberwachung von Bachoberläufen vorgeschlagen, die flächendeckend die Versauerungsgefährdung erfassen kann. Die Auswirkungen der zeitlichen Dynamik des Versauerungschemismus wurden am Beispiel des versauerungsempfindlichen Taxons Baetis spp. (Eintagsfliegen) dargestellt. An S2 und S3 kam es zu starken Versauerungsschüben. Baetis konnte sich nicht ganzjährig halten, sondern nur in versauerungsarmen Phasen im Sommer und im Herbst; es gab einen Besiedlungskreislauf aus Ausrottungs- und Wiederbesiedlungsphasen. Die temporäre Population von Baetis an S2 und S3 bestand nur aus ersten Larvenstadien. Die Probestellen wurden auf horizontalen Gradienten der Umweltfaktoren angeordnet. Bei einigen Parametern gab es keinen Gradienten (z.B. Sauerstoff-Gehalt), bei anderen Parametern waren die Meßstellen auf sehr flachen Gradienten angeordnet (z.B. C:N-Quotient der Feinstkörner), bei den restlichen Meßgrößen waren die Gradienten sehr deutlich (z.B. Alkalinität). Bei den Längsgradienten von Abundanz und Biomasse waren alle Möglichkeiten vertreten: Zunahme (z.B. Leuctra pseudosignifera), Abnahme (z.B. Gammarus pulex), Maximum an der mittleren Probestelle (z.B. Leuctra pseudocingulata) und kein signifikanter Trend (z.B. Nemoura spp.). Abundanz und Biomasse zahlreicher taxonomischer Einheiten hatten ihr Maximum im Längslauf an den quellnächsten Probestellen R1 und S1, z.B. Protonemura spp. und Plectrocnemia spp. Die Lebensgemeinschaften an R1 und S1 waren allerdings völlig unterschiedlich zusammengesetzt. Die häufig vertretene Annahme, versauerte Gewässer seien biologisch tot, ist falsch. Unter Anwendung des 3. biozönotischen Grundprinzips wurde das Maximum von Abundanz und Biomasse in den quellnahen Abschnitten mit dem eustatistischen (stabilen) Regime von Wassertemperatur, Abfluß und Protonen-Gehalt, in der Alten Riefensbeek auch von Alkalinität und ALMER-Relation erklärt. Aufgrund der natürlichen und anthropogenen Störungen war im Längslauf der untersuchten Bäche keine natürliche biozönotische Gliederung des Artenbestands erkennbar. Die Korrelationsberechnungen zwischen den Umweltfaktoren und der Taxazahl ergaben, daß in erster Linie versauerungsrelevante Parameter -- Gehalte saurer Anionen, basischer Kationen und von Metallen, Alkalinität usw. -- die höchsten Korrelationskoeffizienten mit der Taxa-Zahl hatten; unter den natürlichen Meßgrößen zählten nur die Gehalte von DOC und TIC sowie der Anteil der Sande zu der Gruppe mit den höchsten Korrelationskoeffizienten. Die Korrelationsberechnungen zwischen den Umweltfaktoren und den Abundanzen ergab dagegen, daß die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft nicht nur durch die anthropogene Gewässerversauerung, sondern mindestens genauso durch einige natürliche Meßgrößen beeinflußt wurde. Es gab in den Harzbächen keinen ökologischen Superfaktor, der die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft überwiegend bestimmte. Auch die Meßgrößen der anthropogenen Gewässerversauerung waren nicht solch ein Superfaktor. Einen ähnlich hohen Einfluß auf die quantitative Zusammensetzung der Lebensgemeinschaft hatten die geologisch bestimmten Umweltfaktoren Leitfähigkeit und TIC-Gehalt, der von der Landnutzung bestimmte DOC-Gehalt sowie der Chlorid-Gehalt, der geologisch, möglicherweise aber auch durch den Eintrag von Straßensalz bestimmt wird. Die Mischung von anthropogenen und natürlichen Faktoren wurde in einem Modell der Wirkung von abiotischen Faktoren auf Bryorheos und Hyporheos dargestellt. Als Beispiel für die zeitliche Nutzung ökologischer Nischen wurde die Verteilung der Larven und Adulten der Dryopidae (Hakenkäfer) im Hyporheos und Bryorheos untersucht. Die Larven wurden vorzugsweise im Hyporheon, die Adulten im Bryorheon angetroffen. Die untersuchten Taxa wurden in die Varianten bryorheobiont, bryorheophil, bryorheotolerant, bryorheoxen und bryorheophob bzw. hyporheobiont, hyporheophil, hyporheotolerant, hyporheoxen und hyporheophob eingeteilt, um ihre räumliche Nutzung ökologischer Nischen zu beschreiben. Die gängige Lehrmeinung, daß das Hyporheon die Kinderstube benthaler Makroinvertebraten ist, konnte für zahlreiche Taxa bestätigt werden (z.B. Habrophlebia lauta). Für die bryorheophilen Taxa (z.B. Gammarus pulex und Baetis spp.) trifft diese Lehrmeinung in den beiden Harzbächen nicht zu. Vielmehr übernimmt das Bryorheon die Funktion einer Kinderstube. Die Larven von Plectrocnemia conspersa / geniculata sowie von Baetis spp. und Amphinemura spp. / Protonemura spp. neben Gammarus pulex zeigten eine Habitatbindung, die erstgenannte Gattung an das Hyporheal, die letztgenannten 3 Taxa an untergetauchte Moospolster (Bryorheal). Die Idee von der Funktion des Hyporheals als Kinderstube der Larven und Jungtiere, als Schutzraum gegen die Verdriftung durch Strömung und vor Fraßdruck durch Räuber sowie als Ort hohen Nahrungsangebots mußte für die letztgenannten 3 Taxa abgelehnt werden. Für sie übernahm das Bryorheal diese Aufgaben. Zwar waren die beiden Bäche oligotroph und die Nahrungsqualität der Feinstkörner im Hyporheal war niedrig. Die Abundanz- und Biomasse-Werte im Bryorheos und Hyporheos gehörten aber zu den weltweit höchsten. Es wurde das Paradoxon diskutiert, daß im Hyporheon der beiden Bäche Diatomeen-Rasen gefunden wurden, obwohl das Hyporheon lichtlos sein soll. Das Hyporheon wurde als ein Ökoton zwischen Benthon / Rheon und Stygon angesehen. Es wurden vier Haupttypen des Hyporheons beschrieben. Wegen des sehr unterschiedlichen Charakters des Hyporheons in verschiedenen Fließgewässern gibt es keinen einheitlichen Satz von abiotischen und biotischen Faktoren, mit denen das Hyporheon vom Benthon und Stygon abgegrenzt werden kann. In den beiden Harzbächen ähnelte das Hyporheon mehr dem Benthon als dem Stygon. Es konnte nicht anhand der chemischen Meßgrößen vom Benthon abgegrenzt werden, sondern anhand der physikalischen Meßgrößen Trübung und der Anteile von Feinsand und Schluffe/Tone sowie anhand der biologischen Parameter Summen-Abundanz und Summen-Biomasse. Aus der Typologie des Hyporheons folgt, daß ein bestimmtes Hyporheon nicht alle in der Literatur beschriebenen Funktionen innerhalb der Fließgewässer-Aue übernehmen kann. Es wurde ein Schema entwickelt, mit dem sich die optimale Liste der Parameter für die Untersuchung eines bestimmten Hyporheons auswählen läßt. Der Tendenz in der Fließgewässer-Ökologie, immer neue Konzepte zu entwickeln, die allgemeingültig sein sollen, wurde das Konzept vom individuellen Charakter von Fließgewässer-Ökosystemen entgegengestellt.

Relativistic LCAO with Minimax Principle and New Balanced Basis Sets

Relativistic density functional theory is widely applied in molecular calculations with heavy atoms, where relativistic and correlation effects are on the same footing. Variational stability of the Dirac Hamiltonian is a very important field of research from the beginning of relativistic molecular calculations on, among efforts for accuracy, efficiency, and density functional formulation, etc. Approximations of one- or two-component methods and searching for suitable basis sets are two major means for good projection power against the negative continuum. The minimax two-component spinor linear combination of atomic orbitals (LCAO) is applied in the present work for both light and super-heavy one-electron systems, providing good approximations in the whole energy spectrum, being close to the benchmark minimax finite element method (FEM) values and without spurious and contaminated states, in contrast to the presence of these artifacts in the traditional four-component spinor LCAO. The variational stability assures that minimax LCAO is bounded from below. New balanced basis sets, kinetic and potential defect balanced (TVDB), following the minimax idea, are applied with the Dirac Hamiltonian. Its performance in the same super-heavy one-electron quasi-molecules shows also very good projection capability against variational collapse, as the minimax LCAO is taken as the best projection to compare with. The TVDB method has twice as many basis coefficients as four-component spinor LCAO, which becomes now linear and overcomes the disadvantage of great time-consumption in the minimax method. The calculation with both the TVDB method and the traditional LCAO method for the dimers with elements in group 11 of the periodic table investigates their difference. New bigger basis sets are constructed than in previous research, achieving high accuracy within the functionals involved. Their difference in total energy is much smaller than the basis incompleteness error, showing that the traditional four-spinor LCAO keeps enough projection power from the numerical atomic orbitals and is suitable in research on relativistic quantum chemistry. In scattering investigations for the same comparison purpose, the failure of the traditional LCAO method of providing a stable spectrum with increasing size of basis sets is contrasted to the TVDB method, which contains no spurious states already without pre-orthogonalization of basis sets. Keeping the same conditions including the accuracy of matrix elements shows that the variational instability prevails over the linear dependence of the basis sets. The success of the TVDB method manifests its capability not only in relativistic quantum chemistry but also for scattering and under the influence of strong external electronic and magnetic fields. The good accuracy in total energy with large basis sets and the good projection property encourage wider research on different molecules, with better functionals, and on small effects.