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Programmbereich 4 „Simulations- und Datenwissenschaften“

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Für die Agrarlandschaftsforschung müssen umfangreiche Landschaftsdaten generiert, analysiert und bereitgestellt werden. Innovative Entwicklungen in anderen Forschungsbereichen bei der Generierung raumbezogener Daten (z. B. Nah- und Fernerkundung) sowie in der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen (z. B. Big Data-Ansätze) bieten auch für die Agrarlandschaftsforschung hervorragende Möglichkeiten, um immer größere Datenmengen systematisch zu nutzen und optimal in betreffende Forschungsprogramme zu integrieren. Darüber hinaus ist die numerische Modellbildung und Simulation ein zentraler Bestandteil der Forschung. Am ZALF steht besonders die interaktive und einfache Nutzung von Modellen und Methoden zur Analyse von Prozessen in Agrarlandschaften im Fokus. Der Programmbereich "Simulations- und Datenwissenschaften" entwickelt ein kohärentes Konzept für die Integration von Daten, Modelle und Simulationsmethoden für die Landschaftsforschung, von der technischen Lösung bis hin zu einer Landschaftstheorie.

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Unsere Arbeitsgruppen

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Neben methodischen Fragestellungen adressieren die Forschungsthemen des Programmbereiches 4 insbesondere die folgenden, auch in der Deutschen Nachhaltigkeitsstrategie verankerten UN-Nachhaltigkeitsziele:

 

Themen im Programmbereich 4 

 

 

Aktuelles

Title: Innovationszentrum für Agrarsystemtransformation (IAT) eröffnet
MehrLink: https://www.zalf.de/de/aktuelles/Seiten/Pressemitteilungen/Festakt-IAT-Eroeffnung-2026.aspx, Mehr
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MyTextfeld:
MyMeldungsdatum: 2026-03-17 17:00:00
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Struktureinheiten:Label:
/de/aktuelles/BilderAktuellMeldungen/Meldungen/Pressemitteilung/ZALF_Festakt_0010.jpg?RenditionID=2
17.03.2026

Innovationszentrum für Agrarsystemtransformation (IAT) eröffnet

Title: Erfolgreiche Promotionsverteidigung von Valeh Khaledi
MehrLink: https://www.zalf.de/de/aktuelles/Seiten/PB4/Erfolgreiche-Promotionsverteidigung-von-Valeh-Khaledi.aspx, Mehr
MyLinkPDFUrl:
MyTextfeld:
MyMeldungsdatum: 2026-02-27 10:00:00
MyLabels:
Struktureinheiten:Label:
RenditionID=2
27.02.2026

Erfolgreiche Promotionsverteidigung von Valeh Khaledi

Title: Juan Camilo Rivera Palacio gewinnt Wettbewerb für Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz
MehrLink: https://www.zalf.de/de/aktuelles/Seiten/PB4/KI-Frühwarntool_Kaffeeproduktion.aspx, Mehr
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MyTextfeld:
MyMeldungsdatum: 2026-02-09 11:00:00
MyLabels:
Struktureinheiten:Label:
Generation of early warning information on coffee productivity using smartphone photos
09.02.2026

Juan Camilo Rivera Palacio gewinnt Wettbewerb für Forschung im Bereich Künstliche Intelligenz

Publikationen

MyTitle: Cultivar evolution underpins maize yield sensitivity to adverse climate conditions
MyLinkAnsehenUrl: https://www.nature.com/articles/s41467-026-71045-3, DOI-Namen auflösen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld:
MyAutoren: Zhang, L., Bai, Z., Xi, W., Zhang, D., Olesen, J. E., Harrison, M. T., Bernacchi, C., Makowski, D., McDonald, A. J., Shi, S., Liu, K., Eyshi Rezaei, E., Zheng, Q., Shan, Y., Chen, F., Yin, X. (2026)
MyMeldungsdatum:
MyLabels:
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Cultivar evolution underpins maize yield sensitivity to adverse climate conditions

Zhang, L., Bai, Z., Xi, W., Zhang, D., Olesen, J. E., Harrison, M. T., Bernacchi, C., Makowski, D., McDonald, A. J., Shi, S., Liu, K., Eyshi Rezaei, E., Zheng, Q., Shan, Y., Chen, F., Yin, X. (2026)
MyTitle: Modeling saline soil complex permittivity from bound-water microphysics: Laboratory validation at L-/C-bands
MyLinkAnsehenUrl: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425726001562?via%3Dihub, DOI-Namen auflösen
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MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld:
MyAutoren: Wang, J., Sun, Z., Zhu, W., Ren, L., Eyshi Rezaei, E. (2026)
MyMeldungsdatum:
MyLabels:
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Modeling saline soil complex permittivity from bound-water microphysics: Laboratory validation at L-/C-bands

Wang, J., Sun, Z., Zhu, W., Ren, L., Eyshi Rezaei, E. (2026)
MyTitle: Diversification and policy options for risk management in arable farming
MyLinkAnsehenUrl: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308521X26000454?via%3Dihub, DOI-Namen auflösen
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MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld:
MyAutoren: von Czettritz und Neuhaus, H. C., Hosseini-Yekani, S.-A., Yu, J., Reckling, M., Zander, P. (2026)
MyMeldungsdatum:
MyLabels:
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Diversification and policy options for risk management in arable farming

von Czettritz und Neuhaus, H. C., Hosseini-Yekani, S.-A., Yu, J., Reckling, M., Zander, P. (2026)
MyTitle: A Global-Scale Time Series Dataset for Groundwater Studies within the Earth System
MyLinkAnsehenUrl: https://www.nature.com/articles/s41597-026-06966-1, DOI-Namen auflösen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld:
MyAutoren: Bäthge, A., Vargas, C. R., Lischeid, G., Collenteur, R., Cuthbert, M., Fleckenstein, J., Flörke, M., de Graaf, I., Gnann, S., Hartmann, A., Huggins, X., Moosdorf, N., Wada, Y., Wagener, T., Reinecke, R. (2026)
MyMeldungsdatum:
MyLabels:
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

A Global-Scale Time Series Dataset for Groundwater Studies within the Earth System

Bäthge, A., Vargas, C. R., Lischeid, G., Collenteur, R., Cuthbert, M., Fleckenstein, J., Flörke, M., de Graaf, I., Gnann, S., Hartmann, A., Huggins, X., Moosdorf, N., Wada, Y., Wagener, T., Reinecke, R. (2026)
MyTitle: Thunderstorm drivers and trends in Ghana, West Africa: an interpretable machine learning study
MyLinkAnsehenUrl: https://link.springer.com/article/10.1007/s00703-026-01143-w, DOI-Namen auflösen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld:
MyAutoren: Akum, R. A., Lischeid, G., Oguntunde, P. G., Balogun, R. A. (2026)
MyMeldungsdatum:
MyLabels:
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

Thunderstorm drivers and trends in Ghana, West Africa: an interpretable machine learning study

Akum, R. A., Lischeid, G., Oguntunde, P. G., Balogun, R. A. (2026)

Projekte

MyTitle: EOAgriTwin - Erdbeobachtungsbasierter digitaler Zwilling für eine stressresistente Landwirtschaft
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2488, Ansehen
MyLinkPDFUrl: https://www.eoagritwin.eu/, EOAgriTwin
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 18.11.2024
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
MyLabels: PB4; RSA
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

EOAgriTwin - Erdbeobachtungsbasierter digitaler Zwilling für eine stressresistente Landwirtschaft

Start: 18.11.2024
MyTitle: DRIVE - Datengetriebene und genomeditierte Züchtung lokal angepasster Weizensorten zur Förderung der landwirtschaftlichen Biodiversität, nachhaltigen Klimaresilienz und Ressourceneffizienz
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2483, Ansehen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.11.2024
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
MyLabels: ESM; PB4
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

DRIVE - Datengetriebene und genomeditierte Züchtung lokal angepasster Weizensorten zur Förderung der landwirtschaftlichen Biodiversität, nachhaltigen Klimaresilienz und Ressourceneffizienz

Start: 01.11.2024
MyTitle: DivAg-AIM - Diversifizierte Agrarlandschaftsgestaltung mit vertrauenswürdigem KI-gestütztem Management
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2429, Ansehen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.05.2024
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
MyLabels: AIA; PB4
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

DivAg-AIM - Diversifizierte Agrarlandschaftsgestaltung mit vertrauenswürdigem KI-gestütztem Management

Start: 01.05.2024
MyTitle: KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - KI und Citizen Science gestütztes Monitoring von zertifizierten Biodiversitätsprojekten
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2487, Ansehen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.12.2024
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
MyLabels: PB4; AIA
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

KICS-Zert-2: BiodivKI-2 - KI und Citizen Science gestütztes Monitoring von zertifizierten Biodiversitätsprojekten

Start: 01.12.2024
MyTitle: MoorgrünFE - Nutzung von nah- und fernerkundlichen Daten verschiedener Sensoren für die Entwicklung von alternativen Modellierungsansätzen
MyLinkAnsehenUrl: https://www.zalf.de/de/forschung_lehre/projekte/Seiten/details.aspx?iddp=2331, Ansehen
MyLinkPDFUrl:
MyTitelMehrzeilig:
MyTextfeld: Start: 01.11.2022
MyAutoren:
MyMeldungsdatum:
MyLabels: RSA; PB4
Struktureinheiten:Label: NewWindow:

MoorgrünFE - Nutzung von nah- und fernerkundlichen Daten verschiedener Sensoren für die Entwicklung von alternativen Modellierungsansätzen

Start: 01.11.2022

 

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Personen des Programmbereichs

 

Co-Leitung

Prof. Dr. Gunnar Lischeid
T +49 (0)33432 82-300

Prof. Dr. Claas Nendel
T +49 (0)33432 82-355

 

Administration

Nathalie Richter
T +49 (0)33432 82-276
F +49 (0)33432 82-334

 

Sekretariat

Annett Stange
T +49 (0)33432 82-274

 

 

Adresse

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

Eberswalder Straße 84
1537​4 Müncheberg​​

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