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Beitrag des Instituts zur Forschung des ZALF

       

Das Institut für Landschaftssystemanalyse trägt zur Forschung in allen drei Kernthemen des ZALF bei.

Das Entwickeln von Algorithmen und Modulen für prozessbasierte Simulationsmodelle geht immer mit dem Verständnis der jeweiligen Prozesse einher. Üblicherweise steht dabei die experimentelle Prozessaufklärung zuvorderst, die von den Nachbarinstituten des ZALF oder von externen Partnern in der jeweiligen Fachdisziplin geleistet wird. Die Modellierung von Systemen kann allerdings auch Hinweise erarbeiten, dass bestimmte Prozessvorstellungen nicht zu gemessenen Daten passen und deshalb erneut, und unter einem anderen Blickwinkel untersucht werden sollten. Auf diese Weise unterstützt das Institut insbesondere Forschungsaktivitäten zum Kohlenstoffkreislauf in Landschaften und forensische Untersuchungen im Kernthema I.

Sind die Modelle fertig und nutzbar, werden sie häufig für die Analyse von komplexen Wirkgefügen eingesetzt, z.B. für die Reaktion eines Agrarökosystems auf den Klimawandel oder auf die Änderung der Landnutzung. Für derartige Forschungsaktivitäten im Rahmen des Kernthemas II liefert das Institut nicht nur die Modelle, sondern auch die Expertise der Systemanalyse, z.B. bei der Erarbeitung von nachhaltigen Landnutzungssystemen mittels Szenarien.

Darüber hinaus nutzen wir den Dialog mit Modellanwendern im Kernthema III zur Weiterentwicklung von modellbasierten Entscheidungsunterstützungssystemen für unterschiedliche praktische Problemstellungen. Die Bildung sozioökonomischer Strukturen und Regeln in ländlichen Regionen haben ebenfalls den Charakter dynamischer Systeme und sind deshalb ein spannendes, neues Betätigungsfeld für die Wissenschaftler des Instituts.

 

Arbeitsgebiete

Die Forschung im Institut für Landschaftssystemanalyse ist in drei Arbeitsgebieten organisiert. Wir entwickeln Grundlagen zur Simulationsmethodik und Systemtheorie, untersuchen Prozesse und integrierte Systemantworten in terrestrischen Ökosystemen (Ökosystemmodellierung) und nutzen große Datensätze aus unterschiedlichen Quellen zum Antrieb von Modellen auf größeren Skalen (Modell-Daten-Integration).

 

Simulationsmethodik und Systemtheorie

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Ansprechpartner: Dr. Ralf Wieland

Das Entwickeln von Simulationsmethodik und Systemtheorie ist eine der originären Aufgaben des LSA wie auch ein Alleinstellungsmerkmal in Bezug auf das ZALF. Mit neuen Methoden und Anwendungen in den Bereichen der Fuzzy-Modellierung, des Machine Learning und der Computational Fluid Dynamics wurden hier jüngst international sichtbare Erfolge erzielt und eine Brücke zu den Themen Ernährungssicherheit und Ressourcenschutz geschlagen. Vor kurzem wurde das Flaggschiff der LSA-Methodenentwicklung, die Open-Source-Methodenplattform SAMT, in ihrer Version 2.0 vorgestellt. Das Arbeitsgebiet unterstützt methodisch Aktivitäten in allen drei Kernthemen des ZALF.

 

Ökosystemmodellierung

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Ansprechpartner: Dr. Dr. habil. Kurt Christian Kersebaum

Das Arbeitsgebiet setzt Themen in der Ensemblemodellierung von Pflanzenwachstumsmodellen mit der Betrachtung von Prozessen in Fruchtfolgesystemen. Die Wissenschaftler engagieren sich Forschungsprojekten und Netzwerken zur Reduzierung von Unsicherheiten von prozessbasierten Simulationen landwirtschaftlicher Erträge, zur Yield Gap-Analyse, zur Skalierungsmethodik unter Verwendung von 1D-Prozessmodellen und zu Boden-Pflanze-Atmosphäre-Interaktionen im Klimawandel, unter Einsatz der LSA-Modelle HERMES oder MONICA. Das Arbeitsgebiet bedient vorrangig die Kernthemen „Landschaftsprozesse“ und „Landnutzungswandel und Wirkungen“ mit relevanten Arbeiten zur Sicherung der weltweiten Ernährung und zum nachhaltigen Einsatz natürlicher Ressourcen.p>

 

Modell-Daten-Integration

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Ansprechpartner: Dr. Ralf Wieland (kommissarisch)

Das Arbeitsgebiet Modell-Daten-Integration rückt die Fernerkundung und die Verarbeitung großen Datenmengen zum direkten Modellantrieb in den Fokus des Instituts, unter strategischer Einbeziehung der fernerkundlichen Arbeitsgruppen benachbarter Institutionen. Die Verbesserung von Bildinterpretation und -klassifikation unter Verwendung von Meta-Information nach Bayes und die Assimilation von Flächendaten in die Simulation von Prozessmodellen im Landschaftsmaßstab werden hier als vorrangige Ziele gesetzt.

 

 

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