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Originaltitel:
Regionalisierung von Flurabständen in Moorgebieten: Integration von hydrologischem Monitoring, physikalisch basierter Modellierung und maschinellem Lernen
Übersetzter Titel:
Regionalization of Water Table Depths in Peatlands: Integration of Hydrological Monitoring, Physically Based Modeling, and Machine Learning
Autor:
Friedrich, Sebastian Benedikt
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Lehrstuhl für Hydrologie und Flussgebietsmanagement (Prof. Disse)
Betreuer:
Disse, Markus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Disse, Markus (Prof. Dr.); Chiogna, Gabriele (Prof. Dr.); Ludwig, Ralf (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
TU-Systematik:
BAU 650; UMW 300; BAU 651
Kurzfassung:
Moore sind wichtige Kohlenstoffspeicher, doch Entwässerung führt zu CO2-Emissionen, die stark vom Flurabstand abhängen. Diese Arbeit entwickelt einen übertragbaren Ansatz zur hochaufgelösten Regionalisierung von Moorwasserständen in bayerischen Mooren durch Monitoring, physikalisch basierter Modellierung und maschinellen Lernens. Ziel ist eine flächendeckende, aktualisierbare Datengrundlage der Moorwasserstände.
Übersetzte Kurzfassung:
Peatlands are important carbon sinks, but drainage leads to CO2 emissions that strongly depend on the groundwater table depth. This study develops a transferable approach for high-resolution regionalization of peatland water tables in Bavarian peatlands using monitoring, physically based modeling, and machine learning. The aim is to create a comprehensive and updatable data basis of peatland water levels.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1784693
Eingereicht am:
30.06.2025
Mündliche Prüfung:
22.09.2025
Dateigröße:
325140662 bytes
Seiten:
389
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250922-1784693-0-4
Veröffentlicht am:
06.10.2025
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