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Arbeitsgruppen

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Beitrag zur Forschung des ZALF

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 bei der Verwendung von Modellen Herausforderungen, die eine vertiefte wissenschaftliche Betrachtung erfordern: Methoden der Modellkalibrierung und -validierung, Datenassimilationstechniken, daten- getriebene Modellierungsansätze sowie das Verhalten von Modellen und Modell-Ensembles an den Grenzen ihrer Anwendung werden in der Regel nicht von der Landschaftsforschung untersucht. 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. Auch anwendbare Modelllösungen, die landwirtschaftlich geprägte Landschaften als die Arena wesentlicher Landnutzungs- und Governanceentscheidungen repräsentieren, sind selten. Die Forschungsplattform „Modelle und Simulation“ schließt diese Lücken und setzt einen Rahmen für die Integration verschiedener Disziplinen und Modellierungsansätze für das Verständnis der landwirtschaftlichen Landschaftsfunktion.

In der Forschungsplattform „Modelle & Simulation“ werden Arbeitsgruppen etabliert, die modernste Forschungen zu Modellierungs- und Simulationsmethoden vorantreiben. Sie beschäftigen sich in eigenen Schwerpunkten mit

  • der Skalenabhängigkeit sowohl der Modellparameter als auch der Verfügbarkeit von Inputs,
  • dem begrenzten Vorhersagehorizont nichtlinearer Systeme und
  • der Stochastik der Systemeingaben.

 

Arbeitsgruppen

 

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: Dr. Claas Nendel

 

Integrierte 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.

Kontakt: 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.

Kontakt: Dr. Ralf Wieland

 

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