Ilie, I.; Dittrich, P.; Carvalhais, N.; Jung, M.; Heinemeyer, A.; Migliavacca, M.; Morison, J. I. L.; Sippel, S.; Subke, J.-A.; Wilkinson, M.et al.; Mahecha, M. D.: Reverse engineering model structures for soil and ecosystem respiration: the potential of gene expression programming. Geoscientific Model Development 10 (9), S. 3519 - 3545 (2017)
Kwon, M. J.; Beulig, F.; Ilie, I.; Wildner, M.; Küsel, K.; Merbold, L.; Mahecha, M. D.; Zimov, N.; Zimov, S. A.; Heimann, M.et al.; Schuur, E. A. G.; Kostka, J. E.; Kolle, O.; Hilke, I.; Göckede, M.: Plants, microorganisms, and soil temperatures contribute to a decrease in methane fluxes on a drained Arctic floodplain. Global Change Biology 23 (6), 13558, S. 2396 - 2412 (2017)
Ilie, I.: CMAGEP: A new method for automatic model discovery from data and its application to terrestrial ecosystem carbon exchange fluxes. Dissertation, 184 S., Friedrich Schiller University Jena, Jena (2019)
Die Chinesische Akademie der Wissenschaften (CAS) und die Deutsche Akademie der Wissenschaften Leopoldina veranstalten vom 29. - 30. Oktober 2024 in Berlin eine gemeinsame Konferenz zu den Herausforderungen auf dem Weg zur Klimaneutralität.
Die Umsetzung des Pariser Klimaabkommen ist inzwischen kaum mehr plausibel, kann aber trotzdem nicht aufgegeben werden. Das DKK hat in seinem Positionspapier in sechs Kernbotschaften zu diesem Dilemma Stellung bezogen.
Fachleute aus Wissenschaft, Journalismus, Kommunen und Nichtregierungsorganisationen halten einen Kurswechsel in der Kommunikation über Klimathemen für dringend geboten. Anlässlich des K3 Kongresses zur Klimakommunikation mit rund 400 Teilnehmenden in Graz wurde der Aufruf veröffentlicht.
Der Klimawandel verändert die globalen Wasserkreisläufe. Dabei wird der Regen anders verteilt: In der Mittelmeerregion kommt es einerseits zu längeren und intensiveren Dürren und andererseits zu mehr und heftigerem Starkregen. Modelle mit höherer Auflösung sollen Wetterextreme regional und lokal ebenso präzise voraussagen wie die Auswirkungen unter anderem auf die Landwirtschaft.
Seit dem ersten Messflug im Jahr 1994 hat die europäische Forschungsinfrastruktur IAGOS eine Messtechnik für Linien-Flugzeuge entwickelt, die regelmäßig umfangreiche Klimadaten aus der Atmosphäre liefert.
EU fördert internationales Forschungsprojekt AI4PEX, um Erdsystemmodelle und damit wissenschaftliche Vorhersagen des Klimawandels weiter zu verbessern. Beteiligte Wissenschaftler*innen aus 9 Ländern trafen sich bereits Ende Mai 2024 zum Projektstart am federführenden MPI für Biogeochemie in Jena.
Thüringen ist stark vom Klimawandel betroffen, was sich bereits in extremen Wetter- und Witterungsereignissen und steigenden Temperaturen zeigt. Der Klimarat fordert eine konsequente Umsetzung und Verschärfung der klimapolitischen Ziele, um bis 2045 Klimaneutralität zu erreichen. Die kommende Wahlperiode ist entscheidend für die Zukunft Thüringens.
Vom griechischen Philosophen Aristoteles über Charles Darwin bis heute haben sich Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit dieser grundlegenden Frage der Biologie beschäftigt. Entgegen der öffentlichen Wahrnehmung ist sie jedoch immer noch weitgehend ungelöst. Forschende haben nun einen neuen Ansatz für das Auffinden und die Abgrenzung von Arten mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) vorgestellt.
Bei der Untersuchung des Klimawandels wird allgemein angenommen, dass die Gesamtmenge der Kohlenstoffemissionen die Erderwärmung bestimmt. Eine neue Studie legt jedoch nahe, dass nicht nur die Menge, sondern auch der Zeitpunkt dieser Emissionen das Ausmaß der Oberflächenerwärmung auf einer menschenbezogenen Zeitskala bestimmt.
Stickstoffdünger und Stickoxide aus fossilen Brennstoffen belasten die Luft und das Trinkwasser, führen zur Überdüngung von Gewässern und Landökosystemen, reduzieren die Artenvielfalt und schädigen die Ozonschicht. Was das Klima angeht, haben sie unter dem Strich aber eine kühlende Wirkung.
Ein Forschungsteam unter der Leitung des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung (iDiv) und der Universität Leipzig hat einen Algorithmus entwickelt, der Beobachtungsdaten der App Flora Incognita analysiert. Daraus lassen sich ökologische Muster ableiten, die Aufschluss über die Auswirkungen des Klimawandels auf die Pflanzenwelt geben.