Vortrag
Maschinelles Lernen zur Entwicklung einer dynamischen Wasserstandskarte für alle bayerischen Moorstandorte
Alexander Gerner1, Sebastian Friedrich1,2, Gabriele Chiogna1 und Markus Disse1
1Technische Universität München, School of Engineering and Design, Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement
2Hochschule Weihenstephan-Triesdorf, Peatland Science Center (PSC)
Vita / Werdegang
• Seit 2019: PostDoc TU München, Lehrstuhl Hydrologie (Prof. Disse)
• 2016 – 2019: Bayerisches Landesamt für Umwelt in Augsburg
• 2013 – 2015: Dr. Dittrich & Partner Hydro-Consult GmbH in Dresden
• 2009 – 2012: TU Dresden, Lehrstuhl für Hydrologie (Promotion)
• 1999 – 2008: DHI WASY GmbH, NL Dresden
• 1999: Diplom (Hydrologie, TU Dresden)
Forschungs-/ Arbeitsschwerpunkte
TUM – Forschung: Moorhydrologie; W-E-F-Nexus
TUM – Lehre:
• Hydrologie & Wassermanagement für Bachelor & Master
• Lehrstuhlübergreifender Master-Kurs „Integrated Land & Water Management“ im Rahmen des Studienschwerpunktes Water-Energy-Food-Nexus
Fachliche Schwerpunkte insgesamt:
• Hydrologisch-hydraulische Modellierung von Hochwassergefahren
• Wasserhaushalt incl. Wechselwirkungen Oberflächen-/ Grundwasser