Clark, D. A.; Brown, S.; Kicklighter, D. W.; Chambers, J. Q.; Thomlinson, J. R.; Ni, J.; Holland, E. A.: Net primary production in tropical forests: An evaluation and synthesis of existing field data. Ecological Applications 11 (2), S. 371 - 384 (2001)
Ni, J.: Carbon storage in terrestrial ecosystems of China: Estimates at different spatial resolutions and their responses to climate change. Climatic Change 49 (3), S. 339 - 358 (2001)
Ni, J.; Zhang, X. S.; Scurlock, J. M. O.: Synthesis and analysis of biomass and net primary productivity in Chinese forests. Annals of Forest Science 58 (4), S. 351 - 384 (2001)
Ni, J.: A simulation of biomes on the Tibetan Plateau and their responses to global climate change. Mountain Research and Development 20 (1), S. 80 - 89 (2000)
Ni, J.: Modelling vegetation distribution and net primary production along a precipitation gradient, the Northeast China Transect (NECT). Ekologia (Bratislava) 19 (4), S. 375 - 386 (2000)
Ni, J.; Zhang, X.-S.: Climate variability, ecological gradient and the Northeast China Transect (NECT). Journal of Arid Environments 46 (3), S. 313 - 325 (2000)
Ni, J.; Li, Y.-Y.; Zhang, X.-S.: The scientific significance of the north east China transect (NECT) to global change study by its ecogeographic characteristics. Acta Ecologica Sinica 19 (5), S. 622 - 629 (1999)
Ni, J.; Zhang, X. S.: Classification of terrestrial biomes in China for global change and biodiversity studies. In: Biological diversity and the future of human beings, S. 323 - 338 (Hg. Chen, Y.Y.). Science Press, Beijing (1998)
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.
David Hafezi Rachti wurde gleich zweimal ausgezeichnet: für sein EGU-Poster mit dem diesjährigen „Outstanding Student and PhD candidate Presentation“ (OSPP) und für seine Bachelorarbeit erhielt er den ersten Preis des „Young Climate Scientist Award 2024“.
Das Global Carbon Project zeigt, dass die fossilen CO2-Emissionen auch 2024 weiter ansteigen. Es fehlen Anzeichen für den schnellen und starken Rückgang der Emissionen, der nötig wäre, um die Auswirkungen des Klimawandels einzugrenzen.
Niederschläge im Amazonas-Regenwald lassen massenhaft natürliche Nanopartikel entstehen, die zur Bildung von Wolken und weiteren Regenfällen führen können
Die Umsetzung des Pariser Klimaabkommen ist inzwischen kaum mehr plausibel, kann aber trotzdem nicht aufgegeben werden. Das DKK hat in seinem Positionspapier in sechs Kernbotschaften zu diesem Dilemma Stellung bezogen.
Ein Forschungsteam hat einen Ansatz entwickelt, KI in Erdsystem-Modelle zu integrieren, und hierzu zwei Perspektiven zukünftiger Forschungsschwerpunkte veröffentlicht.
Der Klimawandel verändert die globalen Wasserkreisläufe. Dabei wird der Regen anders verteilt: In der Mittelmeerregion kommt es einerseits zu längeren und intensiveren Dürren und andererseits zu mehr und heftigerem Starkregen. Modelle mit höherer Auflösung sollen Wetterextreme regional und lokal ebenso präzise voraussagen wie die Auswirkungen unter anderem auf die Landwirtschaft.
Eine aktuelle Studie deutet darauf hin, dass nicht zunehmende Dürren in den Tropen und veränderte Reaktionen des Kohlenstoffkreislaufs aufgrund des Klimawandels für die starke Reaktion der Tropen auf steigenden Temperaturen verantwortlich sind. Stattdessen könnten wenige aber besonders starke El Niño- Ereignisse dafür verantwortlich sein.
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.
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.