Karstens, U.; Gloor, M.; Heimann, M.; Rödenbeck, C.: Insights from simulations with high-resolution transport and process models on sampling of the atmosphere for constraining midlatitude land carbon sinks. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 111 (12), S. D12301 (2006)
Patra, P. K.; Gurney, K. R.; Denning, A. S.; Maksyutov, S.; Nakazawa, T.; Baker, D.; Bousquet, P.; Bruhwiler, L.; Chen, Y.-H.; Ciais, P.et al.; Fan, S. M.; Fung, I.; Gloor, M.; Heimann, M.; Higuchi, K.; John, J.; Law, R. M.; Maki, T.; Pak, B. C.; Peylin, P.; Prather, M.; Rayner, P. J.; Sarmiento, J.; Taguchi, S.; Takahashi, T.; Yuen, C.-W.: Sensitivity of inverse estimation of annual mean CO2 sources and sinks to ocean-only sites versus all-sites observational networks. Geophysical Research Letters 33 (5), S. L05814 (2006)
Tiwari, Y. K.; Gloor, M.; Engelen, R. J.; Chevallier, F.; Rödenbeck, C.; Körner, S.; Peylin, P.; Braswell, B. H.; Heimann, M.: Comparing CO2 retrieved from atmospheric infrared sounder with model predictions: implications for constraining surface fluxes and lower-to-upper troposphere transport. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 111 (17), S. D17106 (2006)
Houweling, S.; Breon, F.-M.; Aben, I.; Rödenbeck, C.; Gloor, M.; Heimann, M.; Ciais, P.: Inverse modeling of CO2 sources and sinks using satellite data: a synthetic inter-comparison of measurement techniques and their performance as a function of space and time. Atmospheric Chemistry and Physics 4, S. 523 - 538 (2004)
Gloor, M.; Gruber, N.; Sarmiento, J.; Sabine, C. L.; Feely, R. A.; Rödenbeck, C.: A first estimate of present and preindustrial air-sea CO2 flux patterns based on ocean interior carbon measurements and models. Geophysical Research Letters 30 (1), S. 1010 (2003)
Gurney, K. R.; Law, R. M.; Denning, A. S.; Rayner, P. J.; Baker, D.; Bousquet, P.; Bruhwiler, L.; Chen, Y.-H.; Ciais, P.; Fan, S. M.et al.; Fung, I. Y.; Gloor, M.; Heimann, M.; Higuchi, K.; John, J.; Kowalczyk, E.; Maki, T.; Maksyutov, S.; Peylin, P.; Prather, M.; Pak, B. C.; Sarmiento, J.; Taguchi, S.; Takahashi, T.; Yuen, C.-W.: TransCom 3 CO2 inversion intercomparison: 1. Annual mean control results and sensitivity to transport and prior flux information. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 55 (2), S. 555 - 579 (2003)
Law, R. M.; Chen, Y.-H.; Gurney, K. R.; Baker, D.; Bousquet, P.; Bruhwiler, L.; Ciais, P.; Denning, A. S.; Fan, S.; Fung, I. Y.et al.; Gloor, M.; Heimann, M.; Higuchi, K.; John, J.; Maki, T.; Maksyutov, S.; Pak, B.; Peylin, P.; Prather, M.; Rayner, N.; Sarmiento, J.; Taguchi, S.; Takahashi, T.; Yuen, C.-W.: TransCom 3 CO2 inversion intercomparison: 2. Sensitivity of annual mean results to data choices. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 55 (2), S. 580 - 595 (2003)
Patra, P. K.; Maksyutov, S.; Baker, D.; Bousquet, P.; Bruhwiler, L.; Chen, Y.-H.; Ciais, P.; Denning, A. S.; Fan, S.; Fung, I. Y.et al.; Gloor, M.; Gurney, K. R.; Heimann, M.; Higuchi, K.; John, J.; Law, R. M.; Maki, T.; Peylin, P.; Prather, M.; Pak, B.; Rayner, P. J.; Sarmiento, J. L.; Taguchi, S.; Takahashi, T.; Yuen, C.-W.: Sensitivity of optimal extension of CO2 observation networks to model transport. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 55 (2), S. 498 - 511 (2003)
Rödenbeck, C.; Houweling, S.; Gloor, M.; Heimann, M.: Time-dependent atmospheric CO2 inversions based on interannually varying tracer transport. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 55 (2), S. 488 - 497 (2003)
Rödenbeck, C.; Houweling, S.; Gloor, M.; Heimann, M.: CO2 flux history 1982-2001 inferred from atmospheric data using a global inversion of atmospheric transport. Atmospheric Chemistry and Physics 3, S. 1919 - 1964 (2003)
Gurney, K. R.; Law, R. M.; Denning, A. S.; Rayner, P. J.; Baker, D.; Bousquet, P.; Bruhwiler, L.; Chen, Y.-H.; Ciais, P.; Fan, S.et al.; Fung, I. Y.; Gloor, M.; Heimann, M.; Higuchi, K.; John, J.; Maki, T.; Maksyutov, S.; Masarie, K.; Peylin, P.; Prather, M.; Pak, B. C.; Randerson, J.; Sarmiento, J.; Taguchi, S.; Takahashi, T.; Yuen, C.-W.: Towards robust regional estimates of CO2 sources and sinks using atmospheric transport models. Nature 415 (6872), S. 626 - 630 (2002)
Levin, I.; Ciais, P.; Langenfelds, R.; Schmidt, M.; Ramonet, M.; Sidorov, K.; Tchebakova, N.; Gloor, M.; Heimann, M.; Schulze, E.-D.et al.; Vygodskaya, N. N.; Shibistova, O.; Lloyd, J.: Three years of trace gas observations over the EuroSiberian domain derived from aircraft sampling - a concerted action. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 54 (5), S. 696 - 712 (2002)
Lloyd, J.; Langenfelds, R. L.; Francey, R. J.; Gloor, M.; Tchebakova, N. M.; Zolotoukhine, D.; Brand, W. A.; Werner, R. A.; Jordan, A.; Allison, C. A.et al.; Zrazhewske, V.; Shibistova, O.; Schulze, E.-D.: A trace-gas climatology above Zotino, central Siberia. Tellus, Series B - Chemical and Physical Meteorology 54 (5), S. 749 - 767 (2002)
Gloor, M.; Bakwin, P.; Hurst, D.; Lock, L.; Draxler, R.; Tans, P.: What is the concentration footprint of a tall tower? Journal of Geophysical Research: Atmospheres 106 (16), S. 17831 - 17840 (2001)
Gloor, M.; Gruber, N.; Hughes, T. M. C.; Sarmiento, J. L.: Estimating net air-sea fluxes from ocean bulk data: Methodology and application to the heat cycle. Global Biogeochemical Cycles 15 (4), S. 767 - 782 (2001)
Gruber, N.; Gloor, M.; Fan, S.-M.; Sarmiento, J. L.: Air-sea flux of oxygen estimated from bulk data: Implications for the marine and atmospheric oxygen cycles. Global Biogeochemical Cycles 15 (4), S. 783 - 803 (2001)
Pacala, S. W.; Hurtt, G. C.; Baker, D.; Peylin, P.; Houghton, R. A.; Birdsey, R. A.; Heath, L.; Sundquist, E. T.; Stallard, R. F.; Ciais, P.et al.; Moorcroft, P.; Caspersen, J. P.; Shevliakova, E.; Moore, B.; Kohlmaier, G.; Holland, E. A.; Gloor, M.; Harmon, M. E.; Fan, S.-M.; Sarmiento, J. L.; Goodale, C. L.; Schimel, D.; Field, C. B.: Consistent land- and atmosphere-based U.S. carbon sink estimates. Science 292 (5525), S. 2316 - 2320 (2001)
Gloor, M.; Fan, S.-M.; Pacala, S.; Sarmiento, J.: Optimal sampling of the atmosphere for purpose of inverse modeling: A model study. Global Biogeochemical Cycles 14 (1), S. 407 - 428 (2000)
Gloor, M.; Wüest, A.; Imboden, D. M.: Dynamics of mixed bottom boundary layers and its implications for diapycnal transport in a stratified, natural water basin. Journal of Geophysical Research: Oceans 105 (4), 8646 (2000)
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.