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Beitrag zur Forschung des ZALF

Für die Landschaftsforschung ebenso wie für eine nachhaltige Nutzung von Landschaften ist ein tiefgreifendes Verständnis der Vielzahl von Prozessen, die in der Landschaft wechselwirken, eine zentrale Voraussetzung. Aufgrund multikausaler Zusammenhänge und der Gleichzeitigkeit von natürlichen und anthropogenen Prozessen sind empirische Untersuchungen und Modellierungen mit hohen Unsicherheiten behaftet. Daher besteht dringender Bedarf sowohl für umfangreiche und gut dokumentierte Datensätze als auch für leistungsfähige Verfahren der statistischen Analyse als Voraussetzung für die Überprüfung und Erweiterung unseres Verständnisses von Prozessen in der Landschaft. In der Forschungsplattform „Daten“ werden die umfassende Erfassung der Meta-Daten, eine langfristige Speicherung gut dokumentierter Daten und die Erstellung benutzerfreundlicher Schnittstellen für die Recherche und für den Zugang zu den Daten gewährleistet.

Zusätzlich werden leistungsfähige Verfahren für die Analyse großer und heterogener Datensätze weiterentwickelt und angewendet. Hierzu gehören insbesondere Methoden, die explizit die Herausforderungen hochdimensionaler, heterogener (nominal, ordinal, Intervall- und Verhältnis-skalierter) Datensätze unterschiedlicher zeitlicher und räumlicher Abdeckung berücksichtigen, darunter auch typische Charakteristika derartiger Datensätze (z. B. Nichtlinearität, Instationarität, räumliche Korrelationen und Gedächtniseffekte).

Die Aktivitäten der Forschungsplattform „Daten“ bauen auf den in den Programmbereichen 1 und 2 erhobenen Daten und den dort bereitgestellten fachlichen Expertisen auf. Sie stehen außerdem in engem Zusammenhang mit den datenbasierten Modellierungsaktivitäten in der Forschungsplattform „Modelle & Simulation“ sowie mit interdisziplinären Auswertungen und der Entwicklung einer Theorie der Landschaft im Programmbereich 3.

 

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

 

Kleingewässer in der Agrarlandschaft

Bild der AG Kleingewässer in der Agrarlandschaft

Das Ziel der Arbeitsgruppe ist es, die oftmals komplexen Rückkopplungen zwischen hydrologischen, biologischen und biogeochemischen Prozessen besser zu verstehen und somit Grundlagen für einen Schutz bzw. eine nachhaltigen Bewirtschaftung auch unter sich ändernden anthropogenen und klimatischen Bedingungen zu legen. Dazu ist es erforderlich, Expertisen und Methoden aus unterschiedlichen Disziplinen wie der Hydrologie und Hydrogeologie, Bodenkunde, Biologie einschließlich Mikrobiologie, etc. systematisch zu verschneiden. Damit wird innerhalb der Arbeitsgruppe ein stark interdisziplinärer Ansatz verfolgt, wie ihn auch das ZALF insgesamt anstrebt.

Kontakt: Prof. Dr. Gunnar Lischeid

 

Geodaten (Service)

Bild der AG Geodaten (Service)

Aufgabe diser 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

 

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