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Ryan, E. M.; Ogle, K.; Peltier, D.; Walker, A. P.; Kauwe, M. G. D.; Medlyn, B. E.; Williams, D. G.; Parton, W.; Asao, S.; Guenet, B.et al.; Harper, A. B.; Lu, X.; Luus, K.; Zaehle, S.; Shu, S.; Werner, C.; Xia, J.; Pendall, E.: Gross primary production responses to warming, elevated CO2, and irrigation: quantifying the drivers of ecosystem physiology in a semiarid grassland. Global Change Biology 23 (8), S. 3092 - 3106 (2017)
Karion, A.; Sweeney, C.; Miller, J. B.; Andrews, A. E.; Commane, R.; Dinardo, S.; Henderson, J. M.; Lindaas, J.; Lin, J. C.; Luus, K.et al.; Newberger, T.; Tans, P.; Wofsy, S. C.; Wolter, S.; Miller, C. E.: Investigating Alaskan methane and carbon dioxide fluxes using measurements from the CARVE tower. Atmospheric Chemistry and Physics 16 (8), S. 5383 - 5389 (2016)
Kwon, M. J.; Heimann, M.; Kolle, O.; Luus, K.; Schuur, E. A. G.; Zimov, N.; Zimov, S. A.; Göckede, M.: Long-term drainage reduces CO2 uptake and increases CO2 emission on a Siberian floodplain due to shifts in vegetation community and soil thermal characteristics. Biogeosciences 13 (14), S. 4219 - 4235 (2016)
Medlyn, B. E.; De Kauwe, M. G.; Zaehle, S.; Walker, A. P.; Duursma, R. A.; Luus, K.; Mishurov, M.; Pak, B.; Smith, B.; Wang, Y. P.et al.; Yang, X.; Crous, K. Y.; Drake, J. E.; Gimeno, T. E.; Macdonald, C. A.; Norby, R. J.; Power, S. A.; Tjoelker, M. G.; Ellsworth, D. S.: Using models to guide field experiments: a priori predictions for the CO2 response of a nutrient- and water-limited native Eucalypt woodland. Global Change Biology 22 (8), S. 2834 - 2851 (2016)
Norby, R. J.; Kauwe, M. G. D.; Domingues, T. F.; Duursma, R. A.; Ellsworth, D. S.; Goll, D. S.; Lapola, D. M.; Luus, K.; MacKenzie, A. R.; Medlyn, B. E.et al.; Pavlick, R.; Rammig, A.; Smith, B.; Thomas, R.; Thonicke, K.; Walker, A. P.; Yang, X.; Zaehle, S.: Model–data synthesis for the next generation of forest free-air CO2 enrichment (FACE) experiments. New Phytologist 209 (1), S. 17 - 28 (2016)
Luus, K.; Lin, J. C.: The polar vegetation photosynthesis and respiration model: a parsimonious, satellite-data-driven model of high-latitude CO2 exchange. Geoscientific Model Development 8 (8), S. 2655 - 2674 (2015)
Luus, K.; Gel, Y.; Lin, J. C.; Kelly, R. E. J.; Duguay, C. R.: Pan-Arctic linkages between snow accumulation and growing-season air temperature, soil moisture and vegetation. Biogeosciences 10 (11), S. 7575 - 7597 (2013)
Europa ist durch Dürren oder Starkregen besonders stark betroffen. KI kann Frühwarnsysteme für Extremwetterereignisse und deren Folgen unterstützen und dadurch Schäden minimieren.
Dank FLUXCOM-X, der nächsten Generation Daten-getriebener, KI-basierter Erdsystemmodelle, können Forschende den Stoffwechsel der Erde nun in noch nie dagewesener Detailtiefe sehen – überall an Land und zu jeder Stunde des Tages.
Ein Forschungsteam hat einen Ansatz entwickelt, KI in Erdsystem-Modelle zu integrieren, und hierzu zwei Perspektiven zukünftiger Forschungsschwerpunkte veröffentlicht.
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.
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.
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.
Das neue Forschungsprojekt "PollenNet" soll mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz die präzise Vorhersage der Verbreitung von Pollen ermöglichen. Um die Vorsorge vor Allergien zu verbessern, bringen Expertinnen und Experten fachübergreifend neueste Erkenntnisse aus den verschiedensten Bereichen zusammen.
Wenn Flüsse über die Ufer treten, können die Folgen verheerend sein. Mit Methoden des Erklärbaren Maschinellen Lernens haben Forschende nachgewiesen, dass Überschwemmungen extremer ausfallen, wenn mehrere Faktoren an deren Entstehung beteiligt sind.
Pflanzenbeobachtungen, die mit Pflanzenbestimmungs-Apps wie Flora Incognita gesammelt werden, erlauben Aussagen über die Entwicklungsstadien von Pflanzen - sowohl kleinräumig als auch europaweit.
Die Pflanzenerkennungs-App Flora Incognita erhält den diesjährigen Sonja Bernadotte-Preis für ihre Bedeutung im Naturbildungswesen für alle Altersgruppen bei gleichzeitig hohem wissenschaftlichen Anspruch.
Deutschlands beliebteste Pflanzenbestimmungs-App „Flora Incognita“ wurde durch eine neue Künstliche Intelligenz weiter aufgewertet. Dadurch verdreifacht sich die Anzahl der bestimmbaren Pflanzenarten auf rund 16.000. Außerdem steht die App nun in 20 verschiedenen Sprachen zur Verfügung und zusätzlich auch im Offline-Modus.
Mit einer Auftaktveranstaltung am 12. Januar 2023 eröffneten die Friedrich-Schiller-Universität Jena, das Max-Planck-Institut für Biogeochemie und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt gemeinsam die ELLIS Unit Jena. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden eingesetzt, um bei der Bewältigung globaler Umweltkrisen zu helfen.