Daten und Werkzeuge

Kohlenstoffumsatzzeiten: Naixin hat mehrere globale Datensätze zur Bruttoprimärproduktivität, zum Bodenkohlenstoff und zum Vegetationskohlenstoff zusammengeführt und verarbeitet, um ein großes Ensemble globaler Kohlenstoffumsatzzeiten für ganze Ökosysteme zu erstellen (Fan et al., 2020). Der von Nuno entwickelte Datensatz wurde bereits für die Bewertung von Erdsystemmodellen verwendet (Carvalhais et al., 2014). Diese beiden Daten sind über das Datenportal des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie öffentlich zugänglich.

ESMValTool: Das Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) ist eine Gemeinschaftsentwicklung, die darauf abzielt, die Ursachen und Auswirkungen von Modellverzerrungen und die Streuung zwischen Modellen zu verbessern, zu diagnostizieren und zu verstehen. Im Rahmen des CRESCENDO-Projekts hat Sujan ein ESMValTool-"Rezept" beigesteuert, das die ESM-Simulationen von 𝝉 diagnostiziert.

Waldalter: Auf der Grundlage von Waldinventurdaten hat Simon ein ML-Modell entwickelt, um das Alter von Waldbeständen aus globalen Fernerkundungs- und Klimadaten abzuleiten.

Globale oberirdische Biomasse: Wir haben mit GAMMA Remote Sensing im Rahmen des GlobBiomass ESA DUE Konsortiums zusammengearbeitet, um eine globale hochauflösende Karte der oberirdischen Biomasse zu erstellen. Die Daten sind hier zu finden: https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.894711.

Lambda: Çağlar (GDM/MDI) entwickelte einen neuen ökohydrologischen Datensatz mit Metriken zur Charakterisierung der Vegetationsdynamik unter Feuchtigkeitsbegrenzung in Afrika unter Verwendung täglicher Zeitreihen der Fraction of Vegetation Cover (FVC) des geostationären Satelliten METEOSAT (Küçük et al., 2020).

TEA: Transpiration Estimation Algorithm : Jake (GDM/MDI) stellt Daten (https://zenodo.org/record/3978408#.YECpgWLPx_V), die Algorithmen und einige der Werkzeuge zur Verfügung, die bei der Untersuchung der Evapotranspirationsflussaufteilung aus Eddy-Kovarianz-Daten entwickelt wurden (https://github.com/jnelson18/).