Schätzung der Verdunstung mithilfe von Machine- und Deep Learning-Methoden

ZusammenfassungDie Verdunstung ist ein entscheidender Prozess im globalen Wasser‑, Energie- sowie Kohlenstoffkreislauf. Daten zur räumlich-zeitlichen Dynamik der Verdunstung sind daher von großer Bedeutung für Klimamodellierungen, zur Abschätzung der Auswirkungen der Klimakrise sowie nicht zuletzt für die Landwirtschaft.In dieser Arbeit wenden wir zwei Machine- und Deep Learning-Methoden für die Vorhersage der Verdunstung mit täglicher und halbstündlicher Auflösung für Standorte des FLUXNET-Datensatzes an. Das Long Short-Term Memory Netzwerk ist ein rekurrentes neuronales Netzwerk, welchen explizit Speichereffekte berücksichtigt und Zeitreihen der Eingangsgrößen analysiert (entsprechend physikalisch-basierten Wasserbilanzmodellen). Dem gegenüber gestellt werden Modellierungen mit XGBoost, einer Entscheidungsbaum-Methode, die in diesem Fall nur Informationen für den zu bestimmenden Zeitschritt erhält (entsprechend physikalisch-basierten Energiebilanzmodellen). Durch diesen Vergleich der beiden Modellansätze soll untersucht werden, inwieweit sich durch die Berücksichtigung von Speichereffekten Vorteile für die Modellierung ergeben.Die Analysen zeigen, dass beide Modellansätze gute Ergebnisse erzielen und im Vergleich zu einem ausgewerteten Referenzdatensatz eine höhere Modellgüte aufweisen. Vergleicht man beide Modelle, weist das LSTM im Mittel über alle 153 untersuchten Standorte eine bessere Übereinstimmung mit den Beobachtungen auf. Allerdings zeigt sich eine Abhängigkeit der Güte der Verdunstungsvorhersage von der Vegetationsklasse des Standorts; vor allem wärmere, trockene Standorte mit kurzer Vegetation werden durch das LSTM besser repräsentiert, wohingegen beispielsweise in Feuchtgebieten XGBoost eine bessere Übereinstimmung mit den Beobachtung liefert. Die Relevanz von Speichereffekten scheint daher zwischen Ökosystemen und Standorten zu variieren.Die präsentierten Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von Methoden der künstlichen Intelligenz für die Beschreibung der Verdunstung.

Neuronale Korrelate emotionaler Dysregulation bei Patienten mit Borderline-Persönlichkeitsstörung

ZusammenfassungDie Borderline-Persönlichkeitsstörung (BPS) ist eine schwerwiegende psychiatrische Erkrankung, die insbesondere durch eine Störung der Emotionsregulation gekennzeichnet ist. Gängige neuronale Modelle der Emotionsregulation gehen davon aus, dass zwei Prozesse in diesem Zusammenhang von Bedeutung sind: einerseits ein ventrales neuronales Netzwerk, welches für die Emotionsentstehung entscheidend ist (bottom-up) und andererseits präfrontale neuronale Strukturen, die mittels kognitiver Kontrollmechanismen der Emotionsregulation dienen (top-down). Neuere Forschung weist auf die Bedeutung impliziter Emotionsregulation unabhängig von exekutiven Funktionen hin. Untersuchungen zu neuronalen Korrelaten emotionaler Dysregulation bei der BPS finden vor allem eine Hyperreaktivität der Amygdala, die als erhöhte Sensibilität für emotionale Reize und Grundlage emotionaler Instabilität gedeutet werden kann. Psychotherapeutische Ansätze zeigen dazu passend eine Reduktion dieser erhöhten emotionalen Sensitivität im Sinne reduzierter Amygdalaaktivierung in Folge der Behandlung. In Bezug auf die Mechanismen einer veränderten Emotionsregulation bleiben die Befunde uneindeutig, was der geringen Stichprobengröße und großen Methodenvariabilität, aber auch einer notwendigen Erweiterung von Emotions-regulationsmodellen geschuldet sein kann.