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.