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

      . Mit besser harmonisierten Daten soll zukünftig auch die Modellierung vorangetrieben werden, um mehr über Ursachen, Vorkommen und Verteilung von Meeresmüll aussagen zu können. Die Fachleute gehen

    • Gerrit Lohmann

      Universität Bremen für den Fachbereich Physik des Klimasystems. Modellierung Globale Ozeanzirkulation Es ist von entscheidender Bedeutung zu verstehen, inwiefern die wachsende Weltbevölkerung und die

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      ORCHESTRA Benthos-Monitoring Langzeitreihen Ökologische Modellierung BEMO CoastCarb CoastalRunoff Biogeochemische Stoffflüsse APOC DynaDeep EXC Receiver Felsküstenökologie KELPRIME OASIS SeaKey [...] AG Ökosystemanalyse AG Langzeitökologie AG Küstendynamik Modellierung AG Gemeinschafts- & Evolutionsökologie Research highlight: Evolutionary Ecology Team Forschungshighlight Gemeinschaftsökologie [...] Eiskernbohrung Mikrostruktur von Eis Paläoklimaforschung Eisschild Modellierung Fernerkundung Werkzeuge Eis-CT Eiskernlabore Fabric Analyser Fernerkundung Microstructure Mapping Numerische Modellierung Radar

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

      nutzt deep learning-Methoden der künstlichen Intelligenz zur Modellierung von Wolkenprozessen. Mithilfe neu verfügbarer Beobachtungsdaten der AWI-Polarstationen und einer Satellitenmission erforscht

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

      durchführen, mit mikrobiellen Untersuchungen sowie statistischer Modellierung kombinieren und so von der mikrobiellen Skala über Boden- und Pflanzenprozesse bis hin zur Ökosystemebene arbeiten.

      Zur Verbesserung

    • Woher das Methan im Wattenmeer kommt

      adressiert. Die Daten aus der Kampagne fließen in die numerische Modellierung und das geplante Informations‑ und Entscheidungshilfesystem von ElbeXtreme ein und unterstützen so das Risikoverständnis und die

    • Offshore Site Selection

      Nährstoffeinträge in das marine System zu verfolgen, sowie an der Modellierung von Fischfütterung, Fischwachstum und Nährstoffausscheidung und der Nährstoffaufnahme durch Mollusken und Algen. Nur so kann in

    • Machine Learning

      entwickelt sich zu einem wichtigen Werkzeug für die prädiktive Modellierung bei der Wettervorhersage und zur Verbesserung unseres Verständnisses der Klimaphysik. Die Hauptvorteile von ML in diesem Bereich

    • Wasser: COSYNA

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

    • MOMENT

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