Tanunchai, B.; Ji, L.; Schroeter, S. A.; Wahdan, S. F. M.; Larpkern, P.; Lehnert, A.-S.; Alves, E. G.; Gleixner, G.; Schulze, E. D.; Noll, M.et al.; Buscot, F.; Purahong, W.: A poisoned apple: First insights into community assembly and networks of the fungal pathobiome of healthy-looking senescing leaves of temperate trees in mixed forest ecosystem. Frontiers in Plant Science 13, 968218 (2022)
Tanunchai, B.; Schroeter, S. A.; Ji, L.; Wahdan, S. F. M.; Hossen, S.; Lehnert, A.-S.; Grünberg, H.; Gleixner, G.; Buscot, F.; Schulze, E. D.et al.; Noll, M.; Purahong, W.: More than you can see: Unraveling the ecology and biodiversity of lichenized fungi associated with leaves and needles of 12 temperate tree species using high-throughput sequencing. Frontiers in Microbiology 13, 907531 (2022)
Chowdhury, S.; Lange, M.; Malik, A. A.; Goodall, T.; Huang, J.; Griffiths, R. I.; Gleixner, G.: Plants with arbuscular mycorrhizal fungi efficiently acquire Nitrogen from substrate additions by shaping the decomposer community composition and their net plant carbon demand. Plant and Soil 475, S. 473 - 490 (2022)
Mielke, L.; Taubert, M.; Cesarz, S.; Ruess, L.; Kuesel, K.; Gleixner, G.; Lange, M.: Nematode grazing increases the allocation of plant-derived carbon to soil bacteria and saprophytic fungi, and activates bacterial species of the rhizosphere. Pedobiologia 90, 150787 (2022)
Gleixner, G.: Insights into the known 13C depletion of methane—contribution of the kinetic isotope effects on the serine hydroxymethyltransferase reaction. Frontiers in Chemistry 9, 698067 (2022)
Gayantha, K.; Roberts, P.; Routh, J.; Wedage, O.; Ott, F.; Frenzel, P.; Chandrajith, R.; Gleixner, G.: Mid-late Holocene sub-millennial scale inverse trends of South Asian summer and winter monsoons in Sri Lanka. Frontiers in Earth Science 9, 789291 (2021)
Simon, C.; Pimentel, T. P.; Monteiro, M. T. F.; Candido, L. A.; Gastmans, D.; Geilmann, H.; da Oliveira, R. C.; Rocha, J. B.; Pires, E.; Quesada, C. A.et al.; Forsberg, B. R.; Feirrera, S. J. F.; da Cunha, H. B.; Gleixner, G.: Molecular links between whitesand ecosystems and blackwater formation in the Rio Negro watershed. Geochimica et Cosmochimica Acta 311, S. 274 - 291 (2021)
Huang, J.; Hammerbacher, A.; Gershenzon, J.; van Dam, N. M.; Sala, A.; McDowell, N. G.; Chowdhury, S.; Gleixner, G.; Trumbore, S. E.; Hartmann, H.: Storage of carbon reserves in spruce trees is prioritized over growth in the face of carbon limitation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 118 (33), e2023297118 (2021)
Schroeter, N.; Mingram, J.; Kalanke, J.; Lauterbach, S.; Tjallingii, R.; Schwab, V. F.; Gleixner, G.: The reservoir age effect varies with the mobilization of pre-aged organic carbon in a high-altitude Central Asian catchment. Frontiers in Earth Science 9, 681931 (2021)
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.