193.174.19.232Abstract: G. Balasis, M. A. Balikhin, S. C. Chapman, G. Consolini, I. A. Daglis, R. V. Donner, J. Kurths, M. Paluš, J. Runge, B. T. Tsurutani, D. Vassiliadis, S. Wing, J. W. Gjerloev, J. Johnson, M. Materassi, T. Alberti, C. Papadimitriou, P. Manshour, A. Z. Boutsi, M. Stumpo (2023)

Space Science Reviews, 219(5), p. (2023) DOI:10.1007/s11214-023-00979-7

Complex Systems Methods Characterizing Nonlinear Processes in the Near-Earth Electromagnetic Environment: Recent Advances and Open Challenges

G. Balasis, M. A. Balikhin, S. C. Chapman, G. Consolini, I. A. Daglis, R. V. Donner, J. Kurths, M. Paluš, J. Runge, B. T. Tsurutani, D. Vassiliadis, S. Wing, J. W. Gjerloev, J. Johnson, M. Materassi, T. Alberti, C. Papadimitriou, P. Manshour, A. Z. Boutsi, M. Stumpo

Learning from successful applications of methods originating in statistical mechanics, complex systems science, or information theory in one scientific field (e.g., atmospheric physics or climatology) can provide important insights or conceptual ideas for other areas (e.g., space sciences) or even stimulate new research questions and approaches. For instance, quantification and attribution of dynamical complexity in output time series of nonlinear dynamical systems is a key challenge across scientific disciplines. Especially in the field of space physics, an early and accurate detection of characteristic dissimilarity between normal and abnormal states (e.g., pre-storm activity vs. magnetic storms) has the potential to vastly improve space weather diagnosis and, consequently, the mitigation of space weather hazards. This review provides a systematic overview on existing nonlinear dynamical systems-based methodologies along with key results of their previous applications in a space physics context, which particularly illustrates how complementary modern complex systems approaches have recently shaped our understanding of nonlinear magnetospheric variability. The rising number of corresponding studies demonstrates that the multiplicity of nonlinear time series analysis methods developed during the last decades offers great potentials for uncovering relevant yet complex processes interlinking different geospace subsystems, variables and spatiotemporal scales.

back


Creative Commons License © 2024 SOME RIGHTS RESERVED
The content of this web site is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.0 Germany License.

Please note: The abstracts of the bibliography database may underly other copyrights.

Ihr Browser versucht gerade eine Seite aus dem sogenannten Internet auszudrucken. Das Internet ist ein weltweites Netzwerk von Computern, das den Menschen ganz neue Möglichkeiten der Kommunikation bietet.

Da Politiker im Regelfall von neuen Dingen nichts verstehen, halten wir es für notwendig, sie davor zu schützen. Dies ist im beidseitigen Interesse, da unnötige Angstzustände bei Ihnen verhindert werden, ebenso wie es uns vor profilierungs- und machtsüchtigen Politikern schützt.

Sollten Sie der Meinung sein, dass Sie diese Internetseite dennoch sehen sollten, so können Sie jederzeit durch normalen Gebrauch eines Internetbrowsers darauf zugreifen. Dazu sind aber minimale Computerkenntnisse erforderlich. Sollten Sie diese nicht haben, vergessen Sie einfach dieses Internet und lassen uns in Ruhe.

Die Umgehung dieser Ausdrucksperre ist nach §95a UrhG verboten.

Mehr Informationen unter www.politiker-stopp.de.