Département Analyse des Systèmes, Evaluation Intégrée et Modélisation

Analyse des systèmes et modelisation

Dans SIAM, nous développons et utilisons des modèles et des techniques formelles pour les systèmes naturels, techniques, sociaux et économiques concernant l'eau et autres ressources naturelles. Notre objectif est de démontrer le comportement de ces systèmes, de le comprendre et de le prédire. En savoir plus

Nouvelles publications

Qi, W., Feng, L., Liu, J., & Yang, H. (2022). Growing hydropower potential in China under 1.5 °C and 2.0 °C global warming and beyond. Environmental Research Letters, 17(11), 114049 (11 pp.). doi:10.1088/1748-9326/ac9c72, Institutional Repository
Zhang, X., Yang, H., Zhang, W., Fenicia, F., Peng, H., & Xu, G. (2022). Hydrologic impacts of cascading reservoirs in the middle and lower Hanjiang River basin under climate variability and land use change. Journal of Hydrology: Regional Studies, 44, 101253 (22 pp.). doi:10.1016/j.ejrh.2022.101253, Institutional Repository
Kyathanahally, S. P., Hardeman, T., Reyes, M., Merz, E., Bulas, T., Brun, P., … Baity-Jesi, M. (2022). Ensembles of data-efficient vision transformers as a new paradigm for automated classification in ecology. Scientific Reports, 12, 18590 (11 pp.). doi:10.1038/s41598-022-21910-0, Institutional Repository
Viswanathan, M., Scheidegger, A., Streck, T., Gayler, S., & Weber, T. K. D. (2022). Bayesian multi-level calibration of a process-based maize phenology model. Ecological Modelling, 474, 110154 (16 pp.). doi:10.1016/j.ecolmodel.2022.110154, Institutional Repository
Safin, A., Bouffard, D., Ozdemir, F., Ramón, C. L., Runnalls, J., Georgatos, F., … Šukys, J. (2022). A Bayesian data assimilation framework for lake 3D hydrodynamic models with a physics-preserving particle filtering method using SPUX-MITgcm v1. Geoscientific Model Development, 15(20), 7715-7730. doi:10.5194/gmd-15-7715-2022, Institutional Repository

News

7 mars 2024 –

Quels obstacles éliminer afin que les poissons puissent migrer facilement? Où les mesures sont-elles les plus judicieuses et qu’en est-il du rapport coûts-efficacité?

Quels obstacles éliminer afin que les poissons puissent migrer facilement? Où les mesures sont-elles les plus judicieuses et qu’en est-il du rapport coûts-efficacité?

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Événements

30.05.​2024,

Projets de recherche

Combler le fossé entre la science des données et la modélisation mécaniste pour acquérir des connaissances sur la composition des communautés
Heterogene Datenplattform für die operative Modellierung und Vorhersage von Schweizer Seen
Deep Neural Networks, (DNNs) haben beeindruckende empirische Leistungen gezeigt, bedeuten aber immer noch eine Blackbox-Funktion zur Modellierung von Daten
Skalierbarer Bayes'scher Inferenzrahmen für die Quantifizierung von Unsicherheiten in stochastischen Modellen mit Tausenden von parallelen Prozessoren am Swiss National Supercomputing Center und der ETH Zürich

SPUX - High performance Datenwissenschaft

Modellierung der Lebensgemeinschaften von Makroinvertebraten in Fliessgewässern.
Wir vergleichen Invasionen in aquatischen und terrestrischen Ökosystemen vor allem auf großen (nationalen) räumlichen Skalen und zwischen verschiedenen Taxa auf höherer Ebene
Wir verwenden Methoden des maschinellen Lernens um die Auswirkungen von Chemikalien auf aquatische Arten vorherzusagen
Entwicklung eines halb-verteilten hydrologischen Modells mit einem "flexiblen" Ansatz