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Die kombinierten Auswirkungen der Klimaerwärmung und des erhöhten Nährstoffeintrags durch menschliche Aktivitäten haben weltweit zu einer zunehmenden Häufigkeit und Schwere von Cyanobakterienblüten geführt. In vielen Seen gibt es jedoch eine beträchtliche Variabilität in der Stärke der Algenblüten innerhalb und zwischen den Jahren, die nicht gut verstanden ist, was die Bemühungen um die Vorhersage und das Management zukünftiger Blüten erschwert. Darüber hinaus ist es wahrscheinlich, dass nicht alle Cyanobakterienblüten qualitativ zur gleichen Klasse von Phänomenen gehören. Die Entwicklung robuster Vorhersagemethoden erfordert daher ein Verständnis der Unterschiede in der Ökologie von Blüteereignissen in verschiedenen Arten von Seen und die Auswahl geeigneter Vorhersagemethoden auf der Grundlage unseres theoretischen Verständnisses der Systemdynamik.
In diesem Projekt kombinieren wir prozessbasierte Modelle der Seephysik mit neuen maschinellen Lernmethoden, um die Prozesse zu verstehen, die zur Entstehung von Cyanobakterienblüten führen, und um hybride Modellierungsansätze zur Vorhersage von Cyanobakterienblüten in verschiedenen Seentypen in der ganzen Schweiz zu entwickeln. Mit diesen Methoden bauen wir ein neues Verständnis der relativen Vorhersagbarkeit von Cyanobakterienblüten in verschiedenen Umgebungen auf, erstellen kurzfristige Vorhersagen über das Auftreten von Blüten in Schweizer Seen und erstellen langfristige Vorhersagen zur Abschätzung der Häufigkeit zukünftiger Cyanobakterienblüten in Schweizer Seen als Reaktion auf verschiedene Szenarien des Klimawandels und der anthropogenen Nährstoffbelastung.