Shibistova, O.; Lloyd, J.; Kolle, O.; Arneth, A.; Tchebakova, N.; Zolothukhin, D.; Zrazhevskaya, G.; Schulze, E.-D.: Eddy covariance assessment of CO2 accumulation in mature pine forest (in russian). Doklady Akademii Nauk 383 (3), S. 425 - 429 (2002)
Shibistova, O.; Lloyd, J.; Zrazhevskaya, G.; Arneth, A.; Kolle, O.; Knohl, A.; Astrakhantceva, N.; Shijneva, I.; Schmerler, J.: Annual ecosystem respiration budget for a Pinus sylvestris stand in central Siberia. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 54 (5), S. 568 - 589 (2002)
Styles, J. M.; Lloyd, J.; Zolotoukhine, D.; Lawton, K. A.; Tchebakova, N.; Francey, R. J.; Arneth, A.; Salamakho, D.; Kolle, O.; Schulze, E.-D.: Estimates of regional surface carbon dioxide exchange and carbon and oxygen isotope discrimination during photosynthesis from concentration profiles in the atmospheric boundary layer. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 54 (5), S. 768 - 783 (2002)
Tchebakova, N. M.; Kolle, O.; Zolotoukhine, D.; Arneth, A.; Styles, J. M.; Vygodskaya, N. N.; Schulze, E.-D.; Shibistova, O.; Lloyd, J.: Inter-annual and seasonal variations of energy and water vapour fluxes above a Pinus sylvestris forest in the Siberian middle taiga. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 54 (5), S. 537 - 551 (2002)
Schierholz, I.; Schäfer, D.; Kolle, O.: The Weiherbach data set: An experimental data set for pesticide model testing on the field scale. Agricultural water management: an international journal 44 (1-3), S. 43 - 61 (2000)
Valentini, R.; Dore, S.; Marchi, G.; Mollicone, D.; Panfyorov, M.; Rebmann, C.; Kolle, O.; Schulze, E.-D.: Carbon and water exchanges of two contrasting central Siberia landscape types: regenerating forest and bog. Functional Ecology 14 (1), S. 87 - 96 (2000)
Kalthoff, N.; Fiedler, F.; Kohler, M.; Kolle, O.; Mayer, H.; Wenzel, A.: Analysis of energy balance components as a function of orography and land use and comparison of results with the distribution of variables influencing local climate. Theoretical and Applied Climatology 62 (1-2), S. 65 - 84 (1999)
Schulze, E.-D.; Lloyd, J.; Kelliher, F. M.; Wirth, C.; Rebmann, C.; Lühker, B.; Mund, M.; Knohl, A.; Milyukova, I. M.; Schulze, W.et al.; Ziegler, W.; Varlagin, A. B.; Sogachev, A. F.; Valentini, R.; Dore, S.; Grigoriev, S.; Kolle, O.; Panfyorov, M. I.; Tchebakova, N.; Vygodskaya, N. N.: Productivity of forests in the Eurosiberian boreal region and their potential to act as a carbon sink - asynthesis. Global Change Biology 5 (6), S. 703 - 722 (1999)
Tchebakova, N. M.; Kolle, O.; Zolotoukhin, D. A.; Lloyd, J.; Arneth, A.; Parfenova, E. I.; Schulze, E.-D.: Annual and seasonal dynamics of energy- and mass exchange in pine forest of middle taiga. In: Forest ecosystems of the Yenisey Meridian, S. 252 - 264 (Hg. Pleshikov, F. I.). Publishing House of SB RAS, Novosibirsk (2002)
Lloyd, J.; Kolle, O.; Shibistova, O.; Tchebakova, N.; Zolutukin, D.; Arneth, A.; Schulze, E.-D.: The carbon balance of a Siberian forest. In: Proceedings of the International Workshop for advanced flux network and flux evaluation, S. 39 - 45 (Hg. Inoue, G.). Hokkaido University, Center for global environmental research, Sapporo (2001)
Emmert, L.; Trumbore, S. E.; dos Santos, J.; Lima, A.; Higuchi, N.; Negrón-Juárez, R.; Dias-Júnior, C.; El-Madany, T. S.; Kolle, O.; Ribeiro, G.et al.; Marra, D. M.: Winds with destructive potential across a topographic and seasonal gradient in a Central Amazon forest. EGUsphere (2024)
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.
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.