von Buttlar, J.; Zscheischler, J.; Rammig, A.; Sippel, S.; Reichstein, M.; Knohl, A.; Jung, M.; Menzer, O.; Arain, M. A.; Buchmann, N.et al.; Cescatti, A.; Gianelle, D.; Kieley, G.; Law, B. E.; Magliulo, V.; Margolis, H.; McCaughey, H.; Merbold, L.; Migliavacca, M.; Montagnani, L.; Oechel, W.; Pavelka, M.; Peichl, M.; Rambal, S.; Raschi, A.; Scott, R. L.; Vaccari, F. P.; van Gorsel, E.; Varlagin, A.; Wohlfahrt, G.; Mahecha, M. D.: Impacts of droughts and extreme-temperature events on gross primary production and ecosystem respiration: a systematic assessment across ecosystems and climate zones. Biogeosciences 15 (5), S. 1293 - 1318 (2018)
Frank, D.; Reichstein, M.; Bahn, M.; Frank, D.; Mahecha, M. D.; Smith, P.; Thonicke, K.; van der Velde, M.; Vicca, S.; Babst, F.et al.; Beer, C.; Buchmann, N.; Canadell, J. G.; Ciais, P.; Cramer, W.; Ibrom, A.; Miglietta, F.; Poulter, B.; Rammig, A.; Seneviratne, S. I.; Walz, A.; Wattenbach, M.; Zavala, M. A.; Zscheischler, J.: Effects of climate extremes on the terrestrial carbon cycle: concepts, processes and potential future impacts. Global Change Biology 21, S. 2861 - 2880 (2015)
Mooij, J. M.; Peters, J.; Janzing, D.; Zscheischler, J.; Schölkopf, B.: Distinguishing cause from effect using observational data: methods and benchmarks. Journal of Machine Learning Research 17, 32 (2015)
Sippel, S.; Zscheischler, J.; Heimann, M.; Otto, F. E.L.; Peters, J.; Mahecha, M. D.: Quantifying changes in climate variability and extremes: Pitfalls and their overcoming. Geophysical Research Letters 42 (22), S. 9990 - 9998 (2015)
Whan, K.; Zscheischler, J.; Orth, R.; Shongwe, M.; Rahimi, M.; Asare, E. O.: Impact of soil moisture on extreme maximum temperatures in Europe. Weather and Climate Extremes 9, S. 57 - 67 (2015)
Zscheischler, J.; Reichstein, M.; von Buttlar, J.; Mu, M.; Randerson, J. T.; Mahecha, M. D.: Carbon cycle extremes during the 21st century in CMIP5 models: Future evolution and attribution to climatic drivers. Geophysical Research Letters 41 (24), S. 8853 - 8861 (2014)
von Buttlar, J.; Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.: An extended approach for spatiotemporal gapfilling: dealing with large and systematic gaps in geoscientific datasets. Nonlinear Processes in Geophysics 21, S. 203 - 215 (2014)
Jung, M.; Zscheischler, J.: A guided hybrid genetic algorithm for feature selection with expensive cost functions. Procedia Computer Science 18, S. 2337 - 2346 (2013)
Reichstein, M.; Bahn, M.; Ciais, P.; Frank, D.; Mahecha, M. D.; Seneviratne, S. I.; Zscheischler, J.; Beer, C.; Buchmann, N.; Frank, D. C.et al.; Papale, D.; Smith, A. R. P.; Thonicke, K.; van der Velde, M.; Vicca, S.; Walz, A.; Wattenbach, M.: Climate extremes and the carbon cycle. Nature 500, S. 287 - 295 (2013)
Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.; Harmeling, S.: Climate classifications: the value of unsupervised clustering. Procedia Computer Science 9, S. 897 - 906 (2012)
Camps-Valls, G.; Jung, M.; Ichii, K.; Papale, D.; Tramontana, G.; Bodesheim, P.; Schwalm, C.; Zscheischler, J.; Mahecha, M. D.; Reichstein, M.: Ranking drivers of global carbon and energy fluxes over land. In: IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing IGARSS, S. 4416 - 4419. (2015)
Zscheischler, J.; Janzing, D.; Zhang, K.: Testing whether linear equations are causal: A free probability theory approach. In: Proceedings of the 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI). AUAI Press. (2011)
Wir trauern um unseren langjährigen Mitarbeiter, Freund und Kollegen Gerhard Bönisch, der am 6. Mai 2024 im Alter von 62 Jahren nach langer, schwerer Krankheit verstarb.
Pflanzenbeobachtungen, die mit Pflanzenbestimmungs-Apps wie Flora Incognita gesammelt werden, erlauben Aussagen über die Entwicklungsstadien von Pflanzen - sowohl kleinräumig als auch europaweit.
Wir haben ein neues auswärtiges Mitglied gewonnen: Prof. Dr. Christian Wirth wurde vom Senat der Max-Planck-Gesellschaft auf Antrag des Instituts zu dessen Auswärtigem Wissenschaftlichen Mitglied ernannt. Als ehemaliger Gruppenleiter und später Fellow am MPI-BGC hat Prof. Wirth den Aufbau der TRY Datenbank initiiert und unterstützt.
Im alljährlichen Ranking der weltweit meistzitierten und damit einflussreichen Wissenschaftler*innen sind 2023 erneut fünf Autoren unseres Instituts vertreten.
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.
Im alljährlichen Ranking der weltweit meistzitierten und damit einflussreichen Wissenschaftler*innen sind 2023 erneut fünf Autoren unseres Instituts vertreten.
Infomationslücken in globalen Karten zu Pflanzenmerkmalen können mit Daten aus Naturbestimmungsapps geschlossen werden. Nutzer der App iNaturalist helfen der Forschung maßgeblich, globale Karten von Pflanzenmerkmalen zu erstellen. Die neuen Karten bilden unter anderem eine verbesserte Grundlage für das Verständnis von Pflanzen-Umwelt -Interaktionen und zur Erdsystemmodellierung.
Einem internationalen Forschungsteam gelang es, global wirkende Faktoren zu erkennen, die die Vielfalt der Formen und Funktionen von Pflanzen hervorrufen. Forschenden trugen weltweit Pflanzendaten zusammen und konnten erstmalig für Merkmale wie Größe, Aufbau und Lebensspanne der Pflanzen zeigen, wie stark diese durch Klima- und Bodeneigenschaften bestimmt werden.
Eine neue Studie, geleitet von der Universität von Wyoming (UW) unter Beteiligung des MPI-BGC beleuchtet diese Beziehung von Pflanzeneigenschaften und Umweltbedingungen mit dem Fokus auf Eigenschaften der Wurzeln und stellt die Natur ökologischer Trade-offs in Frage.
Wissenschaftler stellten mit Daten des Langzeitexperiments Jena Experiment fest, dass die Pflanzenmerkmale, die die Funktionen eines Ökosystems bestimmen, sich von Jahr zu Jahr ändern. Wie sich der Wandel der biologischen Vielfalt langfristig auswirkt, sei deshalb schwer vorherzusagen.