Der ambulante Versorgungssektor hat in den letzten Jahren einen strukturellen Wandel der Angebotsformen hin zu Kooperationsmodellen erfahren. Ein Beispiel dafür sind Medizinischen Versorgungszentren (MVZ). MVZ sind auf städtische Gebiete konzentriert. Welche Kriterien für die Ansiedlung von MVZ entscheidend sind und inwiefern sie die ambulante Versorgungsstruktur beein-flussen, ist bisher nicht umfassend wissenschaftlich untersucht worden. Im Rahmen der Studie wurden Standortfaktoren von MVZ, deren raum-zeitliche Ausbreitung und ihr Einfluss auf die Sicherstellung der ambulanten Versorgung untersucht. Als Untersuchungsgebiet dient Mecklenburg-Vorpommern. Es wurde ein mehrstufiger Analyseansatz umgesetzt, der aus qualitativen und quantitativen Methoden besteht: einer systematischen Literaturrecherche, einer Bestandsanalyse inklusive einer Erreichbarkeitsmodellierung, einer GIS-gestützten Analyse der Standortfaktoren, einer Analyse raum-zeitlicher Ausbreitungsmuster, einer Ärztebefragung sowie Experteninterviews. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass auch in Mecklenburg-Vorpommern eine verstärkte Ansiedlung von MVZ in Städten stattfindet, jedoch im Laufe der Zeit zunehmend dezentrale Regionen gewählt werden. Dabei wurde in raum-zeitlicher Hinsicht eine signifikante Zunahme an MVZ in der Nähe zu Mittelzentren nachgewiesen. Die Standortanalyse konnte belegen, dass bei der Ansiedlung von MVZ weiche personenbezogene und harte Standortfaktoren entscheidend sind. Die Auswertungen von Behandlungsfällen und Bedarfsplanungsanteilen konnte aufzeigen, dass der Einfluss von MVZ auf die Sicherstellung in mittel-/großstädtischen Regionen am geringsten ist, während er mit zunehmender Ländlichkeit steigt. Jedoch wurde anhand der Ärztebefragung eine reduzierte Arbeits-stundenzahl für MVZ-Ärzte nachgewiesen. Insgesamt konnte die Studie den Mehrwert eines mehrstufigen Analyseansatzes sowie die Notwendigkeit der weiterführenden Forschung und der Bedeutung von MVZ im Bundesland aufzeigen. / The outpatient care sector has experienced changes of the supply structure in recent years towards cooperation models. One example of this are Medical Care Centres (MVZ). MVZs are concentrated in urban areas. Which criteria are crucial for the settlement of MVZs and how this form of operation influences the structure of outpatient care has not yet been scientifically investigated. The study therefore aimed to identify location factors, to analyse their spatio-temporal spread and to examine their influence on the assurance of outpatient care. The analyses were performed using the example of Mecklenburg-Western Pomerania. A multi-level analysis approach was implemented, consisting of various qualitative and quantitative methods: a systematic literature research, an analysis of the existing situation including accessibility modelling, a GIS-based analysis of location factors, an analysis of spatio-temporal dispersion patterns, a survey of doctors as well as expert interviews. The results of the study show that in the study area, MVZs are more frequently located in towns and cities, but that decentralised regions are increasingly being chosen over time. In this context, a significant increase in MVZ locations in the vicinity of medium-sized centres was demonstrated in spatial-temporal respect. The location analysis was able to show that soft person-related and hard location factors play a significant role in the settlement of MVZs. The evaluations of treatment cases and demand planning proportions were able to demonstrate that the influence of MVZs on ensuring outpatient care is lowest in medium-sized/large urban regions, while there is an increasing influence with greater rurality. However, a reduced number of working hours for MVZ physicians was demonstrated based on the physician survey. Overall, the study was able to show the added value of a multi-level analysis approach as well as the need for further research and the relevance of MVZs in the federal state.

Erdbeben gehören zu den zerstörerischsten Naturgefahren auf diesem Planeten. Obwohl Erdbeben seit Jahrtausenden dokumentiert sing, bleiben viele Fragen zu Erdbeben unbeantwortet. Eine Frage ist die Vorhersagbarkeit von Brüchen: Inwieweit ist es möglich, die endgültige Größe eines Bebens zu bestimmen, bevor der zugrundeliegende Bruchprozess endet? Diese Frage ist zentral für Frühwarnsysteme. Die bisherigen Forschungsergebnisse zur Vorhersagbarkeit von Brüchen sind widersprüchlich. Die Menge an verfügbaren Daten für Erdbebenforschung wächst exponentiell und hat den Tera- bis Petabyte-Bereich erreicht. Während viele klassische Methoden, basierend auf manuellen Datenauswertungen, hier ihre Grenzen erreichen, ermöglichen diese Datenmengen den Einsatz hochparametrischer Modelle und datengetriebener Analysen. Insbesondere ermöglichen sie den Einsatz von maschinellem Lernen und deep learning. Diese Doktorarbeit befasst sich mit der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur Untersuchung zur Erbebenanalyse. Wir untersuchen zuerst die Kalibrierung einer hochpräzisen Magnitudenskala in einem post hoc Scenario. Nachfolgend befassen wir uns mit Echtzeitanalyse von Erdbeben mittels deep learning. Wir präsentieren TEAM, eine Methode zur Frühwarnung. Auf TEAM aufbauend entwickeln wir TEAM-LM zur Echtzeitschätzung von Lokation und Magnitude eines Erdbebens. Im letzten Schritt untersuchen wir die Vorhersagbarkeit von Brüchen mittels TEAM-LM anhand eines Datensatzes von teleseismischen P-Wellen-Ankünften. Dieser Analyse stellen wir eine Untersuchung von Quellfunktionen großer Erdbeben gegenüber. Unsere Untersuchung zeigt, dass die Brüche großer Beben erst vorhersagbar sind, nachdem die Hälfte des Bebens vergangen ist. Selbst dann können weitere Subbrüche nicht vorhergesagt werden. Nichtsdestotrotz zeigen die hier entwickelten Methoden, dass deep learning die Echtzeitanalyse von Erdbeben wesentlich verbessert. / Earthquakes are among the largest and most destructive natural hazards known to humankind. While records of earthquakes date back millennia, many questions about their nature remain open. One question is termed rupture predictability: to what extent is it possible to foresee the final size of an earthquake while it is still ongoing? This question is integral to earthquake early warning systems. Still, research on this question so far has reached contradictory conclusions. The amount of data available for earthquake research has grown exponentially during the last decades reaching now tera- to petabyte scale. This wealth of data, while making manual inspection infeasible, allows for data-driven analysis and complex models with high numbers of parameters, including machine and deep learning techniques. In seismology, deep learning already led to considerable improvements upon previous methods for many analysis tasks, but the application is still in its infancy. In this thesis, we develop machine learning methods for the study of rupture predictability and earthquake early warning. We first study the calibration of a high-confidence magnitude scale in a post hoc scenario. Subsequently, we focus on real-time estimation models based on deep learning and build the TEAM model for early warning. Based on TEAM, we develop TEAM-LM, a model for real-time location and magnitude estimation. In the last step, we use TEAM-LM to study rupture predictability. We complement this analysis with results obtained from a deep learning model based on moment rate functions. Our analysis shows that earthquake ruptures are not predictable early on, but only after their peak moment release, after approximately half of their duration. Even then, potential further asperities can not be foreseen. While this thesis finds no rupture predictability, the methods developed within this work demonstrate how deep learning methods make a high-quality real-time assessment of earthquakes practically feasible.

Diese Arbeit untersucht, inwiefern Visual Analytics die Analyse von Prozessen in geowissenschaftlichen raum-zeitlichen Daten unterstützen kann. Hierzu wurden drei neuartige Visual Analytics Ansätze entwickelt. Jeder Ansatz addressiert eine wichtige Analyseperspektive. Der erste Ansatz erlaubt es, wichtige räumliche Zustände in den Daten sowie deren auftreten in der Zeit zu untersuchen. Mittels hierarchischem Clustering werden alle in den Daten enthaltenen räumlichen Zustände in einer Clusterhierarchie verortet. Interaktive visuelle Analyse ermöglicht es, verschiedene räumliche Zustände aus den Daten zu extrahieren und die dazugehörigen raum-zeitlichen Muster zu interpretieren und zu bewerten. Der zweite Ansatz unterstützt die systematische Analyse des in den Daten zu beobachtenden zeitlichen Verhaltens sowie dessen Auftreten im geographischen Raum mittels einer Kombination aus Cluster Ensembles und interaktiver visueller Exploration. Der dritte Ansatz gestattet die Detektion und Analyse von zeitlichen Zusammenhängen in den Daten. Hierzu wurde eine etablierte Methode zur Analyse von zeitlichen Zusammenhängen zwischen zwei einzelnen Zeitreihen, gefensterte Kreuzkorrelation, durch Visual Analytics auf den Vergleich von Zeitreihenensembles erweitert. Dadurch ist es nicht nur möglich, Zusammenhänge zwischen Zeitreihen zu untersuchen, sondern auch Unsicherheiten in den Daten zu berücksichtigen. Alle Ansätze wurden anhand einer nutzer- und aufgabenorientierten Methodik entwickelt und erfolgreich in Anwendungsfällen aus der Erdsystem-Modellierung, der Ozeanmodellierung, der Paläoklimatologie und sogar den Kognitionswissenschaften eingesetzt. Diese Dissertation zeigt, dass Visual Analytics einen wertvollen Ansatz zur Analyse von Prozess-bezogenen Mustern in raum-zeitlichen Daten darstellt. Es kann die Grenzen existierender Analysemethoden erweitern und ermöglicht Geowissenschaftlern neue, aufschlussreiche Sichtweisen auf Daten und die darin beschriebenen Prozesse. / This thesis studied how visual analytics can facilitate the analysis of processes in geoscientific spatiotemporal data. Three novel visual analytics solutions were developed, each addressing an important analysis perspective. The first solution addresses the analysis of prominent spatial situations in the data and their occurrence over time. Hierarchical clustering is used to arrange all spatial situations in the data in a hierarchy of clusters. The combination with interactive visual analysis enables geoscientists to explore and alter the resulting hierarchy, to extract different sets of representative spatial situations, and to interpret and assess the corresponding spatiotemporal patterns. The second solution supports geoscientists in the analysis of prominent types of temporal behavior and their location in geographic space. Cluster ensembles are integrated with interactive visual exploration to enable users to systematically detect and interpret various types of temporal behavior in different data sets and to use this information for assessment of simulation model output. The third solution enables geoscientists to detect and analyze interrelations of temporal behavior in the data. Windowed cross-correlation, a technique for comparison of two individual time series, was extended to the comparison of entire ensembles of time series through visual analytics. This not only allows scientists to study interrelations, but also to assess how much these interrelations vary between two ensembles. All visual analytics solutions were developed following a rigorous user- and task-centered methodology and successfully applied to use cases in Earth system modeling, ocean modeling, paleoclimatology, and even cognitive science. The results of this thesis demonstrate that visual analytics successfully addresses important analysis perspectives and that it is a valuable approach to the analysis of process-related patterns in geoscientific spatiotemporal data.