Abstract. In this study, we use mutual information to characterise statistical dependencies of seed and relativistic electron fluxes in the Earth's radiation belts on ultra-low-frequency (ULF) wave power measured on the ground and at geostationary orbit. The benefit of mutual information, in comparison to measures such as the Pearson correlation, lies in the capacity to distinguish non-linear dependencies from linear ones. After reviewing the property of mutual information and its relationship with the Pearson correlation for Gaussian bivariates, we present a methodology to quantify and distinguish linear and non-linear statistical dependencies that can be generalised to a wide range of solar wind drivers and magnetospheric responses. We present an application of the methodology by revisiting the case events studied by Rostoker et al. (1998). Our results corroborate the conclusions of Rostoker et al. (1998) that ULF wave power and relativistic electron fluxes are statistically dependent upon one another. We also estimate that the Pearson correlation is missing between 20 % and 30 % of the statistical dependency between ULF wave power and relativistic electron fluxes. Thus, the Pearson correlation underestimates the impact of ULF waves on energetic electron fluxes. However, we find that observed enhancements in relativistic electron fluxes correlate modestly, both linearly and non-linearly, with the ULF power spectrum when compared with values found in previous studies (Simms et al., 2014) and with correlational values found between seed electrons and ULF wave power for the same case events. Our results are indicative of the importance of incorporating data analysis tools that can quantify linear and non-linear interdependencies of various solar wind drivers.
Introduction Intravenous infusion therapy is a common and challenging invasive treatment procedure in hospital wards. Administration mistakes can have serious, even life-threatening, consequences. The Monidor solution was developed to help nurses administer gravity-based infusions and monitor them remotely, to avoid complications and reduce workload. Its real-world effects and economic consequences were unknown. Methods An exploratory survey was carried out to estimate the potential impact of the Monidor solution on events and nurse time use. At the end of their shift, nurses estimated effects in terms of routine room visits avoided, prevention of complications, and impact on nurse time requirements. Linear regression was applied to estimate predictors of time freed. A health economic model was developed to evaluate economic consequences and to calculate the net return on investment for a hypothetical hospital ward. A 1-month time horizon was used, and discounting was not applied. Results A total of 216 responses were obtained from 6 Finnish hospitals, from a total of 15 wards, and 56.3% of nurses found that the Monidor solution freed nurse time, while < 3.5% experienced additional time requirements. Per nurse shift, the Monidor solution avoided on average 2.064 routine room visits, helped detect end of infusion 1.340 times, and led to 5.045 min of time freed. One routine visit avoided was associated with 2.453 min of time freed in the linear regression. In the conservative setting, the freed monthly capacity in the hypothetical ward amounted to €1270.90 per month (year 2021), yielding a return on investment of 2.63. Uncertainty of linear regression coefficient values was identified as a driver of uncertainty in sensitivity analysis, with return on investment ranging from 1.55 to 3.71. Conclusions The study demonstrated that management and remote monitoring with the Monidor solution frees nurse time and reduces routine activities associated with gravity-based intravenous infusions. These findings could be confirmed in a comparative empirical study. Supplementary Information The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12325-022-02093-6.
Abstract. In this study, we use mutual information to characterise statistical dependencies of seed and relativistic electron fluxes in the Earth's radiation belts on ultra low frequency (ULF) wave power measured on the ground and at geostationary orbit . The benefit of mutual information, in comparison to measures such as the Pearson correlation, lies in the capacity to distinguish nonlinear dependencies from linear ones. After reviewing the property of mutual information and its relationship with the Pearson correlation for Gaussian bivariates of arbitrary correlation, we present a methodology to quantify and distinguish linear and nonlinear statistical dependencies that can be generalised to a wide range of solar wind drivers and magnetospheric responses. We present an application of the methodology by revisiting the case events studied by Rostoker et al. (1998). Our results corroborate the conclusions of Rostoker et al. (1998) that ULF wave power and relativistic electron fluxes are statistically dependent upon one another. However, we find that observed enhancements in relativistic electron fluxes correlate modestly, both linearly and nonlinearly, with the ULF power spectrum when compared with values found in previous studies (Simms et al., 2014), and with values found between seed electrons and ULF wave power for the same case events. Our results are indicative of the importance in incorporating data analysis tools that can quantify and distinguish between linear and nonlinear interdependencies of various solar wind drivers.
Tässä hankkeessa kerättiin tietoa äärimmäisen voimakkaiden avaruussää-myrskyjen vaikutuksista erilaisiin teknisiin järjestelmiin. Selvitykseen osallistuivat Ilmatieteen laitos, Helsingin yliopisto (HY, Avaruusfysiikan tutkimus) ja Change in Momentum -yritys. Raportissa esitellään laajasta kirjallisuustutkimuksesta kerättyä tietoa voimakkaista myrskyistä ja tietokonesimulaatioiden tuloksia. Raportin loppuosassa käsitellään avaruussäämyrskyihin liittyviä suoria ja välillisiä yhteiskunnallisia riskejä, kuvataan verrokkimaiden kansallisten riskiarvioiden tuloksia jaesitellään varautumisharjoituksiin soveltuva äärimmäisen avaruusmyrskyn skenaario. Kirjallisuustutkimuksessa kiinnitettiin erityistä huomiota avaruus-säämyrskyjen aiheuttamiin ongelmiin sähkönjakelujärjestelmissä niiden laajojen kerrannaisvaikutusten vuoksi. Nopeat vaihtelut Maan magneetti-kentässä synnyttävät jakelujärjestelmiin haitallisia geomagneettisesti indusoituneita (GI) virtoja. Äärimmäisten myrskyjen aikaan saattaa esiintyä jopa kolme kertaa suurempia magneettikentän aikaderivaattoja Euroopassa mitattuihin arvoihin verrattuna. Haittavaikutuksille altis alue ulottuu Keski- ja Etelä-Eurooppaan asti. Meidän tulee siis varautua myrskyjen aiheuttamiin välillisiin vaikutuksiin esim. kansainvälisten toimitusketjujen ongelmien seurauksena, vaikka Suomen sähkönjakelujärjestelmän GI-virtojen sietokyvyn tiedetään olevan hyvä. Koska geomagneettisia myrskyjä riittävän tarkasti kuvaavat aikasarjat ovat verrattain lyhyitä (<150 vuotta), tilastollisissa arvioissa esiintymistodennäköisyyksille esiintyy vielä paljon vaihtelua. Kirjallisuudessa annetut arviot yleisesti vertailukohteena käytetyn vuoden 1859 Carrington-myrskyn kaltaisen ääritapahtuman todennäköisyy-delle seuraavan 10 vuoden sisällä vaihtelevat välillä 0,5–20 %. Hankkeessa testattiin ensimmäistä kertaa Helsingin yliopiston Vlasiator-simulaatiota avaruussäämyrskyjen mallinnuksessa erityisesti satelliittien toimintaympäristöön liittyen. Suurteholaskentaa vaativa Vlasiator on maailman ainoa mallinnustyökalu, joka kattaa koko lähiavaruuden ja kuvaa tarkasti avaruusplasman ionien vaikutuksen myrskyjen kehittymiseen. Simulaatiot osoittivat, että äärimmäisten myrskyjen aikaan geostationaariset ja navigointi-satelliitit menettävät ajoittain magnetosfäärin antaman suojan Auringon hiukkaspurkauksia vastaan. Geostationaaristen satelliittien hiukkasmittausten perusteella HY:n tutkijat arvioivat myös, että korkeaenergiaisten elektronien vuot saattavat olla äärimmäisissä tilanteissa 1–3 kertaluokkaa suuremmat kuin aiempien myrskyjen aikana mitatut satelliittiteknologialle ongelmia aiheuttaneet vuot. Tässä hankkeessa vuosina 2021–2022 tehtyjä Vlasiatorajoja ja muuta tutkimustyötä tarkennetaan ja laajennetaan Suomen Akatemian rahoittamassa “Preparing for the most extreme space weather” -hankeessa vuosina 2020–2023.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.