Environmental Modelling (M.Sc.)
University of Oldenburg, Deutschland
Kernbereiche: Differenzielle/stochastische Modelle, Datenassimilation, Bayes'sche Inferenz, Unsicherheitsanalyse.
Geodaten: GIS/Fernerkundung, räumliche Statistik, Habitat- und Landnutzungsmodelle.
Anwendungsbereiche: Hydrologie/Hochwasserrisiko, Luftqualität, Nährstoffkreisläufe, Biodiversität.
Werkzeuge: R/Python-Stacks, Workflow-Automatisierung, Reproduzierbarkeit.
Entscheidungsunterstützung: Szenarioanalyse, MCDA und Politikübersetzung.
These: Entwicklung und Validierung eines Modells; Bereitstellung klarer Anweisungen mit Konfidenzintervallen.
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