Suchergebnisse

    • was wir tun

      Messungen, Modellierung und Analysen des Fachbereichs Klimawissenschaften Podcasts des Fachbereichs Klimawissenschaften Der Paläoklimatologe Gerrit Lohmann erforscht die langzeitlichen Schwankungen des

    • Aus dem Polarflugzeug die Gletscher vermessen

      ischen Variablen während ihrer Forschungsflüge kontinuierlich auf, da diese bei den späteren Modellierungen eine wichtige Rolle spielen. Zeitgleich zu den Messflügen wurden auch Aufnahmen der deutschen

    • Tauende Permafrostböden setzen große Mengen Lachgas frei

      Permafrostregionen zu sammeln. Mit weiteren Methoden wie der Satellitenfernerkundung und der Modellierung arbeiten wir daran, diese Beobachtungen auch für größere Regionen abzuschätzen“, sagt Guido Grosse

    • Europäischer Forschungsrat (ERC) fördert Potsdamer AWI-Forscherin

      auf dem Gebiet der Permafrostforschung. Dabei hat sie Flussmessungen, Inkubationsexperimente, Modellierung und Datensynthese angewendet. Um die Dynamik nördlicher Torfgebiete zu analysieren, hat sie p

    • Gemeinsam Müll am Meeresboden aufspüren, um unsere blinden Flecken zu beseitigen

      also Müllteile größer als 2,5 Zentimeter. Mit besser harmonisierten Daten soll zukünftig auch die Modellierung vorangetrieben werden, um mehr über Ursachen, Vorkommen und Verteilung von Meeresmüll aussagen

    • Treibhausgas-Senken in der Arktis: Förderung des Europäischen Forschungsrats

      Kanada, Grönland und Finnland durchführen, mit mikrobiellen Untersuchungen sowie statistischer Modellierung kombinieren und so von der mikrobiellen Skala über Boden- und Pflanzenprozesse bis hin zur Ök

    • NOMIS-Preis 2025 geht an AWI-Forscher Markus Rex

      quantifizieren. Das Vorhaben nutzt deep learning-Methoden der künstlichen Intelligenz zur Modellierung von Wolkenprozessen. Mithilfe neu verfügbarer Beobachtungsdaten der AWI-Polarstationen und

    • MOMENT

      MOMENT Das Projekt „Permafrostforschung auf dem Weg zur integrierten Beobachtung und Modellierung des Methanhaushalts von Ökosystemen“, kurz MOMENT, befasst sich mit dem übergeordneten Ziel, Unsicherheiten

    • Wasser: COSYNA

      sche und biologischen Zustand der Sedimente wird im Wasser und am Meeresboden untersucht. Die Modellierung mit COSYNA nutzt verschachtelte Modelle für die Gewässerkunde (Salzgehalt, Wellen, Strömungen)

    • Machine Learning

      n in der Klimawissenschaft. ML entwickelt sich zu einem wichtigen Werkzeug für die prädiktive Modellierung bei der Wettervorhersage und zur Verbesserung unseres Verständnisses der Klimaphysik. Die Hau