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Marschner, B.; Brodowski, S.; Dreves, A.; Gleixner, G.; Gude, A.; Grootes, P. M.; Hamer, U.; Heim, A.; Jandl, G.; Ji, R.et al.; Kaiser, K.; Kalbitz, K.; Kramer, C.; Leinweber, P.; Rethemeyer, J.; Schaeffer, A.; Schmidt, M. W. I.; Schwark, L.; Wiesenberg, G. L. B.: How relevant is recalcitrance for the stabilization of organic matter in soils? Journal of Plant Nutrition and Soil Science 171 (1), S. 91 - 110 (2008)
Mügler, I.; Sachse, D.; Werner, M.; Xu, B. Q.; Wu, G. J.; Yao, T. D.; Gleixner, G.: Effect of lake evaporation on δ D values of lacustrine n-alkanes: A comparison of Nam Co (Tibetan Plateau) and Holzmaar (Germany). Organic Geochemistry 39 (6), S. 711 - 729 (2008)
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Tyler, J. J.; Leng, M. J.; Sloane, H. J.; Sachse, D.; Gleixner, G.: Oxygen isotope ratios of sedimentary biogenic silica reflect the European transcontinental climate gradient. Journal of Quaternary Science 23 (4), S. 341 - 350 (2008)
Xia, Z. H.; Xu, B. Q.; Mügler, I.; Wu, G. J.; Gleixner, G.; Sachse, D.; Zhu, L. P.: Hydrogen isotope ratios of terrigenous n-alkanes in lacustrine surface sediment of the Tibetan Plateau record the precipitation signal. Geochemical Journal 42 (4), S. 331 - 338 (2008)
Ekberg, A.; Buchmann, N.; Gleixner, G.: Rhizospheric influence on soil respiration and decomposition in a temperate Norway spruce stand. Soil Biology and Biochemistry 39 (8), S. 2103 - 2110 (2007)
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Prokushkin, A. S.; Gleixner, G.; Mcdowell, W. H.; Rühlow, S.; Schulze, E. D.: Source- and substrate-specific export of dissolved organic matter from permafrost-dominated forested watershed in central Siberia. Global Biogeochemical Cycles 21 (4), S. GB4003 (2007)
Rubino, M.; Lubritto, C.; D'onofrio, A.; Terrasi, F.; Gleixner, G.; Cotrufo, M. F.: An isotopic method for testing the influence of leaf litter quality on carbon fluxes during decomposition. Oecologia 154 (1), S. 155 - 166 (2007)
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Krull, E.; Sachse, D.; Mügler, I.; Thiele, A.; Gleixner, G.: Compound-specific δ13C and δ2H analyses of plant and soil organic matter: A preliminary assessment of the effects of vegetation change on ecosystem hydrology. Soil Biology and Biochemistry 38 (11), S. 3211 - 3221 (2006)
Sachse, D.; Radke, J.; Gleixner, G.: δ D values of individual n-alkanes from terrestrial plants along a climatic gradient - Implications for the sedimentary biomarker record. Organic Geochemistry 37 (4), S. 469 - 483 (2006)
Steinbeiss, S.; Schmidt, C. M.; Heide, K.; Gleixner, G.: δ 13C values of pyrolysis products from cellulose and lignin represent the isotope content of their precursors. Journal of Analytical and Applied Pyrolysis 75 (1), S. 19 - 26 (2006)
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.