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Wissenschaftliche Highlights des IGB
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131 - 140 von 729 Einträge
März 2025
WIREs Water. - 12(2025)2, Art. e70015

Recent Developments and Emerging Challenges in Tracer-Aided Modeling

Hyekyeng Jung; Dörthe Tetzlaff; Christian Birkel; Chris Soulsby

Die Autor*innen haben die Fortschritte u. Herausforderungen der tracergestützten Modellierung untersucht, die Einblicke in interne Speicher, Wasserquellen, Fließwege, Mischungsprozesse u.Wasseralter bietet, die sich nicht allein aus hydrometrischen Daten ableiten lassen. Mithilfe von Tracerdaten lassen sich hydrologische Modelle falsifizieren u. Hypothesen überprüfen.

März 2025
Ecological Indicators. - 172(2025), Art. 113331

Diversification of macrophytes within aquatic nature-based solutions (NBS) developing under urban environmental conditions across European cities

Krzysztof Szoszkiewicz; Krzysztof Achtenberg; Robrecht Debbaut; Vladimíra Dekan Carreira; Daniel Gebler; Szymon Jusik; Tomasz Kałuża; Krister Karttunen; Niko Lehti; Silvia Martin Muñoz; Mariusz Sojka; Ana Júlia Pereira; Pedro Pinho; Jonas Schoelynck; Jan Staes; Doerthe Tetzlaff; Maria Magdalena Warter; Kati Vierikko
März 2025
Ecology. - 106(2025)3, Art. e70043

Cell size explains shift in phytoplankton community structure following storm-induced changes in light and nutrients

Alexis L. N. Guislain; Jens C. Nejstgaard; Jan Köhler; Erik Sperfeld; Ute Mischke; Birger Skjelbred; Hans-Peter Grossart; Anne Lyche Solheim; Mark O. Gessner; Stella A. Berger

In einem Großexperiment im Seelabor wurde untersucht, ob die Zellgröße die Veränderungen in Phytoplanktongemeinschaften nach sturmbedingten Nährstoff- und cDOM-Eintrag erklärt. Mit abnehmender Lichtverfügbarkeit nach der Eintrag von cDOM verschob sich die Zellgrößenverteilung allmählich in Richtung großzellige Arten.

März 2025
Water Resources Research. - 61(2025)3, Art. e2024WR038779

DREAM(LoAX): Simultaneous Calibration and Diagnosis for Tracer-Aided Ecohydrological Models Under the Equifinality Thesis

Songjun Wu; Doerthe Tetzlaff; Keith Beven; Chris Soulsby

Die Autor*innen haben einen neuen Algorithmus DREAM(LoAX) als effektives Konditionierungswerkzeug entwickelt, um epistemische Unsicherheit in prozessbasierten Modellen zu berücksichtigen. Er liefert Echtzeit-Diagnoseinformationen zu Modellfehlern.