Abteilung Biogeochemische Integration

Abteilung Biogeochemische Integration

Prof. Dr. Reichstein

Wie reagieren die Ökosysteme auf sich ändernde Wetterverhältnisse, steigende Temperaturen und zunehmende Kohlendioxidkonzentrationen? Ist der Einfluss des Niederschlags wichtiger als der der Temperatur? Oder wird die Dynamik von Ökosystemen stärker durch die Verfügbarkeit von Nährstoffen beeinflusst? Welche Rolle spielen Extremereignisse bei der Entwicklung der biogeochemischen Kreisläufe? Um Antworten zu finden, müssen wir die Wechselwirkungen zwischen drei komplexen Systemen verstehen: Klima, Vegetation und Boden. Daher kombinieren wir Experimente und Langzeitbeobachtungen vor Ort mit Erdbeobachtungen, die von Flugzeugen und Satelliten in verschiedenen räumlichen Maßstäben gesammelt werden, und setzen datengestütztes maschinelles Lernen und theoriegestützte mechanistische Modellierung ein. Mit unserer Forschung versuchen wir zu verstehen, wie die terrestrische Biosphäre auf laufende Umweltveränderungen und Schwankungen der atmosphärischen Bedingungen reagiert und Rückkopplungen auf sie ausübt.

Neuste Publikationen

Die Publikationen sind nur in englischer Sprache verfügbar.

1.
Son, R.; Stratoulias, D.; Kim, H. C.; Yoon, J.-H.: Estimation of surface PM2.5 concentrations from atmospheric gas species retrieved from Tropomi using deep learning: Impacts of fire on air pollution over Thailand. Atmospheric Pollution Research 14 (10), 101875 (2023)
2.
García-García , A.; Cuesta-Valero , F. J.; Miralles , D. G.; Mahecha , M. D.; Quaas , J.; Reichstein, M.; Zscheischler, J.; Peng, J.: Soil heat extremes can outpace air temperature extremes. Nature Climate Change (2023)
3.
Fan, N.; Santoro, M.; Besnard, S.; Cartus, O.; Koirala, S.; Carvalhais, N.: Implications of the steady-state assumption for the global vegetation carbon turnover. Environmental Research Letters (angenommen)
4.
Friede, D.; Reimers, C.; Stuckenschmidt, H.; Niepert, M.: Learning disentangled discrete representations. Machine learning and knowledge discovery in databases: Research track. ECML PKDD 2023. Lecture Notes in Computer Science 14172, S. 593 - 609 (2023)
5.
De Polt, K.; Ward, P. J.; de Ruiter, M.; Bogdanovich, E.; Reichstein, M.; Frank, D.; Orth, R.: Quantifying impact-relevant heatwave durations. Environmental Research Letters 18 (10), 104005 (2023)
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