Forschung

Pflanzen in Glaskolben, die in einer Kühlung stehen

Durch einen quantitativen Blick auf ökologische Systeme führen wir unsere Forschung in den folgenden Bereichen durch:

  • Biometrik: Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften, insbesondere Problemfälle der Verteilungsanalyse (räumliche Autokorrelation, kollineare Prädiktoren)
  • Statistische Ökologie: Anwendung statistischer Methoden zur Analyse und Theoretisierung ökologischer Fragestellungen
  • Forstliches Mess- und Vermessungswesen: Weiterentwicklung und Erprobung von Messmethoden und Geräten für terrestrische Vermessungen und Inventuren. Entwicklung von Methoden zur Volumenbestimmung, Artenprognose und Zuwachsermittlung
  • Analyse und Modellierung ökologischer Netzwerke (Schwerpunkt Bestäubernetzwerke)
  • Bayes’sche Statistik, insbesondere Anwendung in hierarchischen statistischen Modellen und zur Quantifizierung der Fehlerfortpflanzung
  • Evidenzbasierte Ökosystemleistungen: Wissenschaftliche Qualität des Ökosystemleistungskonzepts durch Klassifizierung der Studienlage
  • Naturschutzthemen mit statistischer Relevanz (z.B. durch Auswertung von Datenbanken, komplexe statistische Analysen oder kompliziertere Populationsmodelle)
  • Statistische Parametrisierung von Waldmodellen; dabei geht es weniger um die Entwicklung von Waldmodellen als vielmehr um die Schätzung von Modellparametern aus gemessenen Umweltdaten
  • Ursachen der Biodiversität, von der lokalen bis zur globalen Skala
  • Verhaltensökologie von Säugetieren, insbesondere Habitatpräferenzen und Bewegungsmustern

Research projects

Forschungseinheit

MULTI.DIV (Zukunftsperspektiven)

Überblick
MULTI.DIV ist ein Interreg-Projekt, das sich auf den Erhalt der biologischen Vielfalt in der Oberrheinregion konzentriert – einem bedeutenden mitteleuropäischen Biodiversitäts-Hotspot, zu dem auch das 3.000 km² große, grenzüberschreitende Biosphärenreservat „Pfälzerwald-Nordvogesen“ gehört.
Die Herausforderung
Der globale Wandel und der damit verbundene Verlust an biologischer Vielfalt stellen große Bedrohungen für die Region dar. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind eine deutsch-französische grenzüberschreitende Zusammenarbeit und die Bündelung von Fachwissen erforderlich.
Unser Arbeitspaket
Unser Team konzentriert sich auf die Bewertung des zukünftigen Potenzials der Oberrheinregion als Biodiversitäts-Hotspot mithilfe bayesscher Modelle, die Open-Source-Daten mit Daten der Projektpartner kombinieren. Durch grenzüberschreitende Workshops und Symposien beziehen wir lokales Wissen ein, um bisher übersehene Umweltrisiken zu identifizieren und die Modellunsicherheit im Biosphärenreservat Pfälzer Wald-Nordvogesen sowie in der gesamten Region zu quantifizieren.
Erwartete Ergebnisse
Das Projekt wird eine umfassende Analyse des Biodiversitätspotenzials, Konzepte für langfristige Monitoring-Programme, ein grenzüberschreitendes Netzwerk aus Naturkundemuseen und Forschungseinrichtungen sowie eine Strategie mit konkreten operativen Empfehlungen für einen nachhaltigen Schutz der biologischen Vielfalt in der gesamten Oberrheinregion liefern.

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Collaborative Research Centre

Small Data

In vielen Bereichen der Wissenschaft, insbesondere in der Umweltwissenschaft, wurden Prozessmodelle entwickelt, um unser Wissen über die den Flüssen und Zuständen zugrunde liegenden Mechanismen darzustellen. Wir stellen die Hypothese auf, dass solches Prozesswissen rein datengetriebene neuronale Netze bei kleinen Datenmengen erheblich verbessern kann. Daher wollen wir die Ansätze für Prozessmodelle in neuronalen Netzen erweitern, indem wir neuronale Netze mit vorhandenem biophysikalischem Prozesswissen anreichern und erklärbare KI zur Verbesserung von Prozessmodellen einsetzen.

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Sonderforschungsbereich

ECOSENSE

Das interdisziplinäre Forschungsprojekt ECOSENSE wird alle relevanten Skalen in einer Ökosystem-Forschungsbewertung der nächsten Generation untersuchen. Unsere Vision ist es, kritische Veränderungen in der Funktionsweise von Ökosystemen auf der Grundlage des Verständnisses hierarchischer Prozessinteraktionen zu erkennen und vorherzusagen. Zu diesem Zweck wird ECOSENSE ein neues, vielseitiges, verteiltes, kosteneffizientes, autonomes und intelligentes Sensornetz auf der Grundlage neuartiger Mikrosensoren entwickeln, implementieren und testen, das auf die spezifischen Bedürfnisse in abgelegenen und rauen Waldgebieten zugeschnitten ist.

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Graduiertenkolleg

ConFoBi

ConFoBi (Conservation of Forest Biodiversity in Multiple-Use Landscapes of Central Europe) ist ein von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördertes Graduiertenkolleg (GRK) an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg. ConFoBi verfolgt zwei übergeordnete Ziele:
(1) die Qualifizierung von Nachwuchswissenschaftlern durch ein strukturiertes Promotionsprogramm für Führungspositionen innerhalb und außerhalb der Wissenschaft
(2) die Umsetzung und Durchführung eines exzellenten Forschungsprogramms.

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Forschungseinheit

REASSEMBLY

REASSEMBLY zielt darauf ab, die Dynamik von Netzwerken zu verstehen, um die Regeln der Auflösung und des Wiederaufbaus von Netzwerken in einem sehr vielfältigen tropischen Tieflandregenwald-Ökosystem aufzudecken. Wir untersuchen die Dynamik der Erholung des natürlichen Waldes von der Landwirtschaft entlang einer Chronosequenz und den Beitrag der wieder aufgebauten Netzwerke zur Widerstandsfähigkeit der Ökosystemprozesse gegen Störungen. Wir vergleichen die Entwicklung von Räuber-Beute-, Pflanzen-Bestäuber- und Pflanzen-Samen-Verbreiternetzwerken sowie von Zersetzungsnetzwerken zwischen Säugetieren, Mistkäfern und Samen und zwischen Totholz, Ameisen, Termiten und Käfern.
Unsere Forschergruppe wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft gefördert (DFG).

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Über uns

Unser Profil, aktuelle Neuigkeiten und mehr

Lehre

Unser Lehrangebot und Informationen über Abschlussarbeiten

Ausstattung

Überblick über die Forschungsausrüstung und -einrichtungen

Unser Team

Vorstellung unserer Teammitglieder und Liste der Kontaktdaten

Neue Publikationen

  • Tesch, J., Kühnhammer, K., Wagner, D., Christen, A., Dormann, C., Frey, J., … & Strack, J. (2025). The ECOSENSE forest: A distributed sensor and data management system for real-time monitoring of ecosystem processes and stresses. EGUsphere, 2025, 1-29. https://doi.org/10.5194/gi-15-253-2026
  • Plein, M., Dormann, C. F., & Christen, A. (2026). How many stations are sufficient? Exploring the effect of urban weather station density reduction on imputation accuracy of air temperature and humidity. Artificial Intelligence for the Earth Systems, e250099. https://doi.org/10.1175/AIES-D-25-0099.1
  • Sakhalkar, S.P., Blüthgen, N., Burkle, L.A., CaraDonna, P., Dalsgaard, B., Dormann, C.F., … & Tropek, R. (2026). Global patterns in plant–pollinator specialization. Nat Ecol Evol. https://doi.org/10.1038/s41559-026-03170-7
  • Schwarz, J. F., Costa, D. P., Holser, R. R., Angelakis, N., Baylis, A., Chilvers, B. L., Dormann, C.F., … & Krüger, O. (2026). Environmental Heterogeneity Predicts Behavioural Diversity in a Widely Distributed Group of Marine Carnivores. Diversity and Distributions, 32(5), e70201.
  • Metz, T., Farwig, N., Dormann, C. F., Schaefer, H. M., Guevara Andino, J. E., Brehm, G., … & Blüthgen, N. (2026). Biodiversity resilience in a tropical rainforest. Nature, 1-8. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10365-2
  • Dormann, C.F., Käber, Y., & Hartig, F. (2026). Full prediction uncertainty quantification: a plea from science and decision making. Advances in Ecological Research, 74. https://doi.org/10.1016/bs.aecr.2026.02.003
  • Rieck, M., Mupepele, A. C., & Dormann, C. F. (2026). Authorship network bias in meta-analysis. Research Synthesis Methods, 1-16. https://doi.org/10.1017/rsm.2025.10063
  • Avila, I.C., Kaschner, K., & Dormann, C.F. (2026). From traits to threats: A global assessment of marine mammal vulnerability Marine Ecology Progress Series
  • Lusk, D., Wolf, S., Svidzinska, D., Dormann, C.F., 43 others & Kattenborn, T. (2026) Crowdsourced biodiversity monitoring fills gaps in global plant trait mapping. Nature Communications 17, 1203. pdf