Sierra, C. A.; Quetin, G. R.; Metzler, H.; Mueller, M.: A decrease in the age of respired carbon from the terrestrial biosphere and increase in the asymmetry of its distribution. Philosophical Transactions of the Royal Society of London - Series A: Mathematical Physical and Engineering Sciences 381 (2261), 20220200 (2023)
Sierra, C.; Metzler, H.; Mueller, M.; Kaiser, E.: Closed-loop and congestion control of the global carbon climate system. Climatic Change 165, 15 (2021)
Metzler, H.; Zhu, Q.; Riley, W.; Hoyt, A. M.; Müller, M.; Sierra, C.: Mathematical reconstruction of land carbon models from their numerical output: computing soil radiocarbon from 12C dynamics. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 12 (1), e2019MS001776 (2020)
Sierra, C. A.; Ceballos-Núñez, V.; Metzler, H.; Mueller, M.: Representing and understanding the carbon cycle using the theory of compartmental dynamical systems. Journal of Advances in Modeling Earth Systems 10 (8), S. 1729 - 1734 (2018)
Metzler, H.; Mueller, M.; Sierra, C.: Transit-time and age distributions for nonlinear time-dependent compartmental systems. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 115 (6), S. 1150 - 1155 (2018)
Metzler, H.; Sierra, C.: Linear autonomous compartmental models as continuous-time Markov chains: transit-time and age distributions. Mathematical Geosciences 50 (1), S. 1 - 34 (2018)
Sierra, C.; Müller, M.; Metzler, H.; Manzoni, S.; Trumbore, S. E.: The muddle of ages, turnover, transit, and residence times in the carbon cycle. Global Change Biology 23 (5), S. 1763 - 1773 (2017)
Metzler, H.: Compartmental systems as Markov chains: age, transit time, and entropy. Dissertation, 127 S., Friedrich Schiller University Jena, Jena (2020)
Eine Studie der Universität Leipzig, des Deutschen Zentrums für integrative Biodiversitätsforschung Halle-Jena-Leipzig (iDiv) und des MPI für Biogeochemie zeigt, dass Lücken im Kronendach eines Auenmischwalds einen direkten Einfluss auf die Temperatur und Feuchtigkeit im Waldboden haben, jedoch nur geringe Auswirkungen auf die Bodenaktivität.
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.
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.
Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) heißt seine Gäste am 20. und 21. August wieder zum Tag der offenen Tür der Bundesregierung herzlich willkommen. Als eines der erfolgreichen unterstützten Projekte wurde auch Flora Incognita gebeten, an der Ausstellung für die Besucher teilzunehmen.
Das Ausstellungsschiff MS Wissenschaft startete am 03.05.2022 auf Deutschlandtour, auch mit Flora Incognita an Bord. Die App zur Pflanzenbestimmung ist eines von 25 ausgewählten Exponaten, die Menschen jeden Alters in dem schwimmenden Science Center zum Entdecken, Ausprobieren und Mitmachen einladen.
Smartphone-Apps zur Pflanzenbestimmung wie „Flora Incognita“ können nicht nur Pflanzenarten erkennen, sie erfassen auch großräumige ökologische Muster. Diese Muster stimmen mit Langzeit-Kartierungen der deutschen Flora erstaunlich gut überein, obwohl sie in kürzester Zeit gewonnen wurden und stark vom Verhalten der App-Nutzer beeinflusst werden.
Mobile apps like Flora Incognita that allow automated identification of wild plants cannot only identify plant species, but also uncover large scale ecological patterns. This opens up new perspectives for rapid detection of biodiversity changes. These are the key results of a study led by a team of researchers from Central Germany, which has recently been published in Ecography.
Smartphone-Apps zur Pflanzenbestimmung wie „Flora Incognita“ können nicht nur Pflanzenarten erkennen, sie erfassen auch großräumige ökologische Muster. Damit eröffnen sich neue Perspektiven für die schnelle Erfassung von Veränderungen der Biodiversität. Das sind die wesentlichen Erkenntnisse einer Studie, die von einem Forscherteam aus Mitteldeutschland durchgeführt und in der Zeitschrift Ecography veröffentlicht wurde.