Der Einsatz von Data Mining und Machine Learning in der See-Ökosystem-Modellierung

Die Dissertation untersucht die Einsatzmöglichkeiten von Data Mining und Machine Learning in der Entwicklung empirischer Modelle für See-Ökosysteme. Am Beispiel des Ammersees werden hierzu ein Modell zur Berechnung der Wasseroberflächentemperatur aus Lufttemperaturdaten, ein Modell zur Bestimmung der Zirkulationsverhältnisse im Winter sowie ein Modell für den Stoffhaushalt vorgestellt. Anhand dieser Modelle wird unter Verwendung von REMO-UBA-Klimadaten die Entwicklung des Ammersees bis 2050 simuliert.