Don, A.; Bärwolff, M.; Kalbitz, K.; Andruschkewitsch, R.; Jungkunst, H. F.; Schulze, E. D.: No rapid soil carbon loss after a windthrow event in the High Tatra. Forest Ecology and Management 276, S. 239 - 246 (2012)
Don, A.; Scholten, T.; Schulze, E.-D.: Conversion of cropland into grassland: Implications for soil organic-carbon stocks in two soils with different texture. Journal of Plant Nutrition and Soil Science 172 (1), S. 53 - 62 (2009)
Don, A.; Schulze, E. D.: Controls on fluxes and export of dissolved organic carbon in grasslands with contrasting soil types. Biogeochemistry 91, S. 117 - 131 (2008)
Don, A.; Arenhövel, W.; Jacob, R.; Scherer-Lorenzen, J. R.; Schulze, E.-D.: Anwuchserfolg von 19 verschiedenen Baumarten bei Erstaufforstungen - Ergebnisse eines Biodiversitätsexperiments. Allgemeine Forst- und Jagdzeitung 178 (9/10), S. 164 - 172 (2007)
Don, A.; Schumacher, J.; Scherer-Lorenzen, M.; Scholten, T.; Schulze, E. D.: Spatial and vertical variation of soil carbon at two grassland sites - Implications for measuring soil carbon stocks. Geoderma 141 (3-4), S. 272 - 282 (2007)
Scherer-Lorenzen, M.; Schulze, E. D.; Don, A.; Schumacher, J.; Weller, E.: Exploring the functional significance of forest diversity: A new long-term experiment with temperate tree species (BIOTREE). Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics 9 (2), S. 53 - 70 (2007)
Don, A.; Kalbitz, K.: Amounts and degradability of dissolved organic carbon from foliar litter at different decomposition stages. Soil Biology and Biochemistry 37 (12), S. 2171 - 2179 (2005)
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“.
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.
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.
Bei der Untersuchung des Klimawandels wird allgemein angenommen, dass die Gesamtmenge der Kohlenstoffemissionen die Erderwärmung bestimmt. Eine neue Studie legt jedoch nahe, dass nicht nur die Menge, sondern auch der Zeitpunkt dieser Emissionen das Ausmaß der Oberflächenerwärmung auf einer menschenbezogenen Zeitskala bestimmt.
Tropenwäldern werden durch menschliche Einflüsse kontinuierlich fragmentiert und geschädigt werden. Mittels Fernerkundungsdaten und modernsten Methoden der Datenanalyse können Forschende nun erstmalig zeigen, dass die Auswirkungen dieser Schädigung größer sind als bisher angenommen.
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.