Forschungs- und Projektgruppen

Forschungs- und Projektgruppen in der Abteilung Biogeochemische Integration

Hellgrün = Projektgruppen Dunkelgrün = Forschungsgruppen

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Die Forschungsgruppe Atmosphäre-Biosphäre-Kopplung, Klima und Kausalität
einen gemischten Ansatz aus Langzeitbeobachtung und Experimenten, um zu analysieren
konzentriert sich auf die Identifizierung von Rückkopplungen und kausalen Zusammenhängen
im Austausch von Kohlenstoff-, Wasser- und Energieströmen zwischen der terrestrischen
Biosphäre und der Atmosphäre.

Kopplung von Atmosphäre und Biosphäre, Klima und Kausalität

Alexander Winkler

Die Gruppe Ökometeorologie setzt verschiedene mikrometeorologische Methoden und
Modellierungsansätze ein, um die Wechselwirkungen zwischen Land und Atmosphäre für
Trockenland- (z.B. Mittelmeersavanne) und Feuchtgebietsökosysteme (z.B. Blue Carbon) zu untersuchen.

Öko-Meteorologie (Eco-Met)

Sung-Ching Lee

Das Ziel der Bio.AI-Forschungsgruppe ist es, das globale Biodiversitätsmonitoring durch
automatisierte Artenerkennung in Citizen Science-Projekten und Fernerkundung zu vereinfachen, zu beschleunigen und
zunehmend zu automatisieren. Unsere eigens entwickelte KI-Technologie zur Artbestimmung liefert dafür große Datenmengen
und eine gezielte Wissenschaftskommunikation trägt zusätzlich dazu bei, die Öffentlichkeit für den Schutz der Biodiversität
zu sensibilisieren.

Bio.AI

Jana Wäldchen

Die Gruppe Ecosystem Function from Earth Observation (Ökosystemfunktionen aus
der Erdbeobachtung) zielt darauf ab, neu zu überdenken, wie wir die funktionalen
Eigenschaften von Ökosystemen aus dem Weltraum quantifizieren und kartieren können.

Ökosystem-funktionen
aus der Erdbeobachtung (innerhalb GDM)

Gregory Duveiller

Die Gruppe "Global Diagnostic Modelling" entwickelt und analysiert globale
datengestützte Schätzungen von Kohlenstoff , Wasser- und Energieflüssen, ndem sie In-situ-Messungen,
Satellitenfernerkundung und meteorologische Reanalysen mit Hilfe von maschinellem Lernen und
Modelldatenfusionstechniken integriert.

Globale diagnostische Modellierung (GDM)

Martin Jung

Die Gruppe Modell-Daten-Integration ist stark motiviert durch die Herausforderung,
die die Darstellung von terrestrischen Ökosystemflüssen in Raum und Zeit in der
Erdsystemwissenschaft darstellt. Wir erforschen Strategien und entwickeln Methoden,
um Informationen aus Daten zu extrahieren und in Modelle zu übertragen, um das
Verständnis für die Funktion von Ökosystemen zu verbessern.

Modell Daten-Integration (MDI)

Nuno Carvalhais

Die Gruppe Bodenbiogeochemie will die Rolle der unterirdischen Prozesse für biogeochemische
Kreisläufe auf verschiedenen räumlichen Ebenen verstehen und quantifizieren. Unser Hauptziel ist es,
die Persistenz der organischen Substanz in Böden zu erklären,m ihre Anfälligkeit für globale
Umwelt- und Landnutzungsänderungen zu bewerten.

Biogeochemie des Bodens (SBG)

Marion Schrumpf

The research group investigates the integration of data
and domain knowledge with hybrid and explainable machine learning
methods to improve the understanding of the interaction of climate
water and ecosystems.

Machine Learning for Hydrological and Earth Systems

Shijie Jiang

Die Gruppe für cross-scale terrestrische Ökophysiologie (XTE) konzentriert sich darauf,
das durch Messungen vor Ort gewonnene Verständnis in den Kontext der großräumigen Kohlenstoff-,
Wasser- und Energiekreisläufe zu übertragen, und zwar durch wissensgestützte, datengesteuerte Methoden.

Cross-Scale terrestrische Öcophysiologie (XTE)

Jacob Nelson

Die Projektgruppe Modelling Interactions in Soil Systems (MISS) konzentriert sich auf das Verständnis der Dynamik
und der Rückkopplungen bei der Bildung und Zersetzung von organischem Kohlenstoff (SOC) im Boden. Die Gruppe legt
den Schwerpunkt auf die Rolle des mineralassoziierten organischen Kohlenstoffs (MOC) und des partikulären organischen
Kohlenstoffs (POC) unter wechselnden Umweltbedingungen.

Modeling Interactions in Soil Systems (MISS)

Bernhard Ahrens

Ehemalige Forschungsgruppen

Climate-ecosystem-disturbance interactions group

The Climate-Ecosystem-Disturbance Interactions group focuses on the links between climate variability and change, disturbance regimes and ecosystem structure and functioning, at regional to global scales. More specifically, the group’s research aims to:
Thematic overview of the group (i) quantify ecosystem vulnerability and resilience to climate extremes and changes in disturbance patterns, including the role of management; (ii) understand the effects of compound disturbances (climatic and/or biotic) on ecosystem dynamics and biogeochemical cycling; (iii) gain insights on the drivers of inter-annual to decadal variability in the carbon cycle with a focus on ocean-atmosphere-land teleconnections.
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Hydrology-Biosphere-Climate Interactions

Group leader: René Orth

The HydroBioClim group explored the interplay of soils, vegetation and atmosphere. Through modelling and observation data analysis the group contributed to
(1) a better management of extremes such as droughts and heat waves,
(2) improved hydro-meteorological forecasts, and
(3) more reliable climate change projections.

Hybrid and explainable deep learning (HDL)

Projektgruppenleiter: Basil Kraft

The research group investigated approaches to use deep learning for process understanding via explainable machine learning (XAI) and hybrid modeling, the combination of physically-based modeling and machine learning. Scientific insights can either be achieved via built-in mechanisms (e.g., hybrid modeling) or via post-hoc explanations. Both approaches are motivated by the ever-growing amounts of Earth observation data, the limited capability of traditional, physically-based models to reproduce observed patterns, and the capability of modern deep learning approaches to approximate the behavior of complex Earth system processes. mehr

Terrestrische Biosphärenmodellierung (TBM)

Gruppenleiter: Sönke Zaehle
Die Terrestrial Biosphere Modeling Group (TBM) zielt darauf ab, das Verständnis der Wechselwirkungen der biogeochemischen Kreisläufe von Kohlenstoff, Stickstoff und Phosphor auf zeitlichen und räumlichen Skalen für das Erdsystem zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelt und verwendet die Gruppe numerische Modelle terrestrischer Biosphärenprozesse und verwendet Beobachtungsbeschränkungen, die aus der Biosphärenüberwachung oder der Ökosystemmanipulation gewonnen wurden, um Modellformulierungen in Frage zu stellen. Eine verbesserte Darstellung wichtiger (ökophysiologischer) Prozesse, insbesondere solcher, die die Nährstoffverfügbarkeit und ihre Rolle in der Ökosystemdynamik beeinflussen, ist ein wesentlicher Bestandteil der Forschung der Gruppe. Die Gruppe untersucht die Konsequenzen der Kopplung der terrestrischen biogeochemischen Kreisläufe für biogeochemische und biogeophysikalische Wechselwirkungen mit dem Klimasystem. mehr

Empirische Rückschlüsse auf das Erdsystem

Gruppenleiter: Ehemaliger: Miguel Mahecha. Aktuell: Markus Reichstein
Die Gewinnung von Erkenntnissen aus Beobachtungen durch datengesteuerte Forschung ist ein Schlüsselelement der Erdsystemwissenschaften. Langfristige Beobachtungen verschiedener Eigenschaften des Erdsystems enthalten unser Wissen darüber, wie die Prozesse an der Landoberfläche auf Klimaschwankungen reagieren und mit der biologischen Vielfalt interagieren. Wir entwickeln Methoden, um die wertvollen Informationen in diesen Daten zu extrahieren, um sie mit Modellen zu vergleichen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Unser Ziel ist ein tieferes Verständnis der sich verändernden Landökosysteme und ihrer Reaktionen auf und Wechselwirkungen mit Klimaanomalien.

Gruppe Modellierung terrestrischer Ökosysteme

Gruppenleiter: Christian Beer
Die Terrestrial Ecosystem Modelling Group (2006 - 2014) unter der Leitung von Christian Beer untersuchte die Wechselwirkungen zwischen thermischen, hydrologischen und Kohlenstoff-Prozessen im Kontext des Klimawandels mit einem mechanistischen Modellierungsansatz, wobei der Schwerpunkt auf Ökosystemen in hohen Breitengraden lag.