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Arbeitsgruppen

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Beitrag zur Forschung des ZALF

Für eine nachhaltige Nutzung von Landschaften ist ein tiefgreifendes Verständnis der Vielzahl von Prozessen, die in der Landschaft wechselwirken, eine zentrale Voraussetzung. In vielfältig vernetzten Forschungsaktivitäten werden am ZALF diese Landschaftsprozesse untersucht, wobei große Mengen empirischer Daten mit unterschiedlicher Unsicherheit anfallen. Diese bedürfen einer umfangreichen Dokumentation wie auch leistungsfähiger Verfahren der statistischen Analyse. In der Forschungsplattform „Datenanalyse & Simulation“ werden die Erfassung der Meta-Daten, eine langfristige Speicherung gut dokumentierter Daten und die Erstellung benutzerfreundlicher Schnittstellen für die Recherche gewährleistet. Zusätzlich werden leistungsfähige Verfahren für die Analyse hochdimensionaler, heterogener Datensätze unterschiedlicher zeitlicher und räumlicher Abdeckung weiterentwickelt und angewendet, mit besonderem Fokus auf typische Charakteristika derartiger Datensätze, wie Nichtlinearität, Instationarität, räumliche Korrelationen und Gedächtniseffekte.

Aus der Datenanalyse abgeleitete Hypothesen werden mit Hilfe von Modellen überprüft. Modellierung ist ein etabliertes Werkzeug in vielen Disziplinen und die Zahl und Komplexität der verfügbaren Modelle steigt stetig. Nicht zuletzt die Vielschichtigkeit von Landschaftsprozessen hat zu einer Vielzahl von Modellansätzen geführt, die zur Unterstützung einer integrierten Landschaftsforschung in neu zu entwickelnden Modellplattformen zusammengeführt werden müssen. Aber auch jenseits der Modellentwicklung ergeben sich Herausforderungen, die eine vertiefte wissenschaftliche Betrachtung erfordern: Methoden der Modellkalibrierung und validierung, Datenassimilationstechniken, datengetriebene Modellierungsansätze sowie das Verhalten von Modellen und Modell-Ensembles an den Grenzen ihrer Anwendung. Insbesondere Modelle, die auf Landschaftsebene agieren und Prozesse verschiedener Instanzen integrieren, um Interaktionen an der Schnittstelle von Natur, Wirtschaft und Gesellschaft zu beschreiben, sind noch nicht vollständig erforscht. Die Forschungsplattform „Datenanalyse & Simulation“ schließt diese Lücken und setzt einen Rahmen für die Integration verschiedener Disziplinen und Modellierungsansätze für das Verständnis der landwirtschaftlichen Landschaftsfunktion.

 

Arbeitsgruppen

 

Dimensionalitäts-Abschätzung und -reduktion

Bild der AG Dimensionalitäts-Abschätzung und -reduktion 

Trotz einer großen Zahl möglicher Observablen werden Landschaften als Systeme niedriger effektiver Freiheitsgrade angesehen. Die Arbeitsgruppe ermittelt daher in großen Datensätzen der Umweltforschung die Zahl effektiver Freiheitsgrade (z. B. mittels Korrelations-Dimension) und bestimmt mit Verfahren der Dimensionalitätsreduktion (z.B. Hauptkomponentenanalyse, Isometric Feature Mapping, etc.) die jeweils dominierenden Prozesse. Dabei werden v.a. Methoden eingesetzt, die explizit die Herausforderungen hoch-dimensionaler, heterogener Datensätze unterschiedlicher zeitlicher und räumlicher Abdeckung sowie die für diese Datensätze charakteristische Nichtlinearität, Instationarität, räumliche Korrelationen und Gedächtniseffekte berücksichtigen. Diese Verfahren sind bisher in den meisten Disziplinen der Umwelt- und der damit verbunden Sozial- und Wirtschaftswissenschaften nur in sehr geringem Maße verwendet worden.

Kontakt: Prof. Dr. Gunnar Lischeid

 

Landschaftsmodellierung

Bild der AG Integrierte Landschaftsmodellierung

Diese neu etablierte Arbeitsgruppe erarbeitet die Rahmenbedingungen für die Kopplung von grundlegend unterschiedlichen Modellierungsansätzen zu einer integrierten Landschaftssimulation. Dabei konzentriert sich die Arbeitsgruppe zunächst auf ein Konzept zur Integration prozessbasierter Simulationsmodelle für Agrar-, Grünland- und Waldökosysteme in einen Modellierungs-Rahmen, mit besonderem Fokus auf die Übergangszonen zwischen diesen systemen und den dort beobachteten abiotischen Prozessen. Außerdem sollen Fernerkundungs-Daten eingesetzt werden, um eindimensionale prozessbasierte und zwei- bis dreidimensionale andere Typen von Modellen auf der Landschaftsskala zu parametrieren, zu initialisieren und anzutreiben. Dazu gehören auch Modelle für sozioökonomische Prozesse.

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Kontakt: Prof. Dr. Claas Nendel

 

Ökosystemmodellierung

Bild der AG Ökosystemmodellierung 

Die Arbeitsgruppe setzt sich mit Punkt- und gridbasierten Simulationen zu den Themen Ernährungssicherung, Klimaschutz- und Ressourcenmanagement auseinander. Schwerpunkte sind die vielfältigen Interaktionen zwischen Boden und Pflanze in bewirtschafteten Agrarsystemen und die Konsequenzen, die sich aus der Darstellung dieser Prozesse in Modellen für Simulationen ergeben. Dabei baut die Arbeitsgruppe auf existierenden prozessbasierten Agrar- und Waldökosystemmodellen und hydrologischen Modellen auf, die den Kern der weiteren Modellentwicklung bilden. Die zukünftige Modellverbesserung konzentriert sich insbesondere auf die Verringerung von strukturellen und parameterbedingten Unsicherheiten und auf die Erweiterung der repräsentierten Prozesse. Dafür kooperiert die Arbeitsgruppe national wie international in verschiedensten Netzwerken und Projekten, darunter z. B. MACSUR und AgMIP.

Kontakt: Prof. Dr. Claas Nendel

 

Simulationsmethodik und datengetriebene Modelle

Bild der AG Simulationsmethodik

Diese methodisch ausgerichtete Arbeitsgruppe widmet sich der Analyse des Daten-Modell-Daten-Zyklus in der Agrarlandschaftsforschung. Übergreifende Fragstellung ist die Prüfung der Eignung von etablierten Methoden aus benachbarten Disziplinen und Anwendungsbereichen für die Simulation von Zusammenhängen und Mustern in Landschaften und der Ableitung von neuen Erkenntnissen aus ihrer Anwendung. Dabei kommen Verfahren wie Machine Learning, Deep Learning, Cluster Computing, Fuzzy-Modelle, aber auch die Bayessche Modellierung zum Einsatz.

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Kontakt: Dr. Ralf Wieland

 

Forschungsdaten (Service)

Bild der AG Forschungsdaten (Service)

Die Arbeitsgruppe bietet allen ZALF Forschenden hochwertige Dienstleistungen in allen Bereichen des Forschungsdatenmanagements und in allen Phasen des Forschungsprozesses an. Unser Ziel ist die Freisetzung von Forschungspotenzialen mittels eines interoperablen Forschungsdatennetzwerkes mit orchestrierten Workflows inner- und außerhalb des ZALF. Dies ermöglicht die Genese unseres „Wissensschatzes“ als einzigartigen Vorteil für jeden ZALF Forschenden. Ergebnisse sind u. a. Datenleitlinie, Kerndatensatz, Framework und Datenmanagementpläne. Unsere Wirkungskraft wird durch Netzwerkaktivitäten und die Vermittlung neuer KI-Projekte katalysiert.

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Kontakt: Adrian Josef Krolczyk

 

Geodaten (Service)

Bild der AG Geodaten (Service)

Aufgabe dieser Service-Arbeitsgruppe ist die Bereitstellung einer gemeinsamen, qualitätsgesicherten, konsistenten und dokumentierten Geodatenbasis für die Landschaftsforschung im Rahmen einer Geodateninfrastruktur (GDI) am ZALF, und zwar auf verschiedenen Aggregationsebenen und unter Berücksichtigung des unterschiedlichen Vorwissens der Nutzer im Umgang mit Geodaten. Dies umfasst sowohl ZALF-eigene Daten als auch Daten externer Quellen.

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Kontakt: Dr. Uwe Heinrich

 

Modell- & Simulationsinfrastruktur (Service)

Bild der AG Modell- & Simulationsinfrastruktur (Service)

Diese Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit dem Aufbau einer nachhaltigen Basis für die Modellierungs- und Simulationsaktivitäten der Arbeitsgruppen des ZALF und im Besonderen der Forschungsplattform Modelle und Simulation. Dabei konzentriert sich die AG zunächst auf eine Konsolidierung der bereits am ZALF eingesetzten Modelle und den Aufbau einer gemeinsamen IT-Infrastruktur, welche diese Modelle ausführt und, in Kooperation mit der Forschungsplattform Daten, die Input-Daten bereitstellt bzw. die Simulations-Ergebnisse speichert. Auf diesen Arbeiten aufbauend implementiert die AG die technische Grundlage zur Kopplung von Modellen unterschiedlicher Art. Zusätzlich etabliert die Arbeitsgruppe auf unterschiedlichen Ebenen (Modellentwicklung, Simulation, Datenbereitstellung/-auswertung) Mechanismen zur Qualitätssicherung.

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Kontakt: Michael Berg-Mohnicke

 

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© Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF) e. V. Müncheberg