Forschungs- und Projektgruppen
Forschungs- und Projektgruppen in der Abteilung Biogeochemische Integration
Hellgrün = Projektgruppen Dunkelgrün = Forschungsgruppen
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.
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.
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.
Jana Wäldchen
Die Gruppe "Global Diagnostic Modelling" entwickelt und analysiert globale
datengestützte Schätzungen von Kohlenstoff, Wasser- und Energieflüssen, indem sie In-situ-Messungen,
Satellitenfernerkundung und meteorologische Reanalysen mit Hilfe von maschinellem Lernen und
Modelldatenfusionstechniken integriert.
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.
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.
Marion Schrumpf
Angesichts des zunehmenden Drucks auf die Umwelt und das Klima ist ein besseres Verständnis der Variabilität und Kausalität biogeochemischer Kreisläufe auf
verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen von entscheidender Bedeutung. Die Forschungsgruppe Maschinelles Lernen für hydrologische Systeme und Erdsysteme
(ML4HES), die auch Teil der ELLIS Unit Jena ist, untersucht, wie die Umwelt- und Klimawissenschaften von Fortschritten im Bereich des maschinellen Lernens und der
künstlichen Intelligenz profitieren können.
Shijie Jiang
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.
aus der Erdbeobachtung (innerhalb GDM)
Gregory Duveiller
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.
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.
Bernhard Ahrens
Satellitenbeobachtungen liefern indirekte Informationen über den Zustand und die Gesundheit von Landökosystemen auf regionaler Skala, auch in unzugänglichen Gebiete.
Aus Messungen in verschiedenen Wellenlängenbereichen lassen sich komplementäre Informationen, zum Beispiel über die Grünheit oder die Feuchtigkeit der Vegetation,
ableiten. Die Flora widerum beeinflusst entscheidend den Austausch von CO2, Wasser und Energie zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre, und damit kompensieren
Landökosysteme auch einen großen Anteil der menschgemachten Emissionen.
Unser Ziel ist es daher, diese Austauschprozesse besser zu verstehen und zu quantifizieren. Dafür kombinieren wir Satellitenbeobachtungen mit in-situ Messungen von
Landoberflächenflüssen an Eddykovarianzstationen mittels machinellem Lernen in datengetriebenen Modellierungsansätzen.
Die Gruppe "Anpassen von Maschinellen Lernverfahren für das Erdsystem" passt maschinelle Lernmethoden an, um das Erdsystem besser zu verstehen.
Sie konzentriert sich insbesondere auf die Beziehungen zwischen Wetter, Klima und terrestrischer Vegetation.
Unser Ziel ist es, die komplexen Wechselwirkungen zwischen diesen Variablen zu analysieren und zu unserem Verständnis der Biogeochemie beizutragen.
Christian Reimers
Ehemalige Forschungsgruppen
