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Überbrückung der Kluft zwischen Data Science und mechanistischer Modellierung für ein besseres Verständnis der Zusammensetzung von Lebensgemeinschaften.
Heterogene Datenplattform für die operative Modellierung und Vorhersage von Schweizer Seen
Deep Neural Networks, (DNNs) haben beeindruckende empirische Leistungen gezeigt, bedeuten aber immer noch eine Blackbox-Funktion zur Modellierung von Daten
Skalierbarer Bayes'scher Inferenzrahmen für die Quantifizierung von Unsicherheiten in stochastischen Modellen mit Tausenden von parallelen Prozessoren am Swiss National Supercomputing Center und der ETH Zürich
Wir testen einen Big-Data-Workflow zum Verständnis und zur Vorhersage der Planktondynamik anhand von Überwachungsdaten.
Modellierung der Lebensgemeinschaften von Makroinvertebraten in Fliessgewässern.
Wir vergleichen Invasionen in aquatischen und terrestrischen Ökosystemen vor allem auf großen (nationalen) räumlichen Skalen und zwischen verschiedenen Taxa auf höherer Ebene
Wir verwenden Methoden des maschinellen Lernens um die Auswirkungen von Chemikalien auf aquatische Arten vorherzusagen
Community detection consists of extracting the affinity between agents of a system, which is extracted from quantities such as the frequency of interactions.
Die aktivierte Dynamik ist ein sehr langsamer Prozess, der auf exponentiell großen Zeitskalen abläuft. Normalerweise wird er mit Barrieresprüngen in Verbindung gebracht
Abgeschlossene Projekte
Entscheidungsunterstützung für das Flussmanagement in Form von Vorhersagen der Konsequenzen von Management Massnahmen und der Quantifizierung gesellschaftlicher Ziele.
Wir untersuchen anthropogene Einflüsse auf die Lebensgemeinschaften von wirbellosen Kleinlebewesen und Fischen in Schweizer Fliessgewässern.
Verstehen von Bachforellen-Metapopulationen in Flussnetzwerken und Vorhersage der Auswirkungen von Habitatrevitalisierungs-Massnahmen.
Komplexe Systemtheorie trifft auf Phytoplankton “Big Data”.
Entwicklung von einheitlichen ökologischen Bewertungsmethoden für Flussmanagement.
Renaturierung von Flüssen für effektives Einzugsgebietsmanagement.
Hypothesentest in kontrollierten Experimenten zur Charakterisierung von diffuser Verschutzung in kleinen landwirtschaftlichen Einzugsgebieten.
Auf dem Weg zu einem besseren Verständnis und zuverlässigeren Vorhersagen komplexer Systeme.
Entwicklung eines dynamischen Modells um Wasser und damit zusammenhängende Energieflüsse in Funktion der Zeit zu simulieren.