LeadLearners.Org™ Thanks to all our 867781 visitors today, Wednesday, 24/Jul/2019

Изберете Scholarship Позиция
Lead Learners LeadLearners.Org
Препоръчителни Pages: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | Абонирам

Име на стипендия / програма

PhD позиция с акцент върху количественото несигурност от скачени хидро-биохимични модели на екосистемите



Важно описание
Позицията на PhD е вградена в DFG (German Research Foundation) финансира проект, който има за цел определяне на размера на несигурността на симулирани биосферен-атмосфера-хидросфера потоци на C и N съединения и екосистема C и фондови промени N в регионален мащаб се дължи на вход, параметричен и структурни несигурност на модела.

Вода, въглерод и азот са ключови елементи за всички процеси оборота екосистема и те са свързани с различни екологични проблеми, включително и еутрофикацията, емисии на парникови газове или поглъщането на въглерода. Един по-задълбочени познания на взаимодействието на вода, се изисква въглерод и азот по скалата на ландшафта, за да се подобри използването и управлението на земята, като в същото време предотвратяват въздействието върху околната среда. Това е дори по-важно под светлината на бъдещи климатични промени и земеползване.
В рамките на проект "неопределеността прогнозира хидро-биогеохимичните потоци и проследи газовите емисии върху скалата на ландшафта при изменение и промените в използването на земята" кандидат PhD, в сътрудничество с нашите партньори от Университета на Giessen, ще разработи процес-ориентирана пейзаж модел, който изрично се симулира динамичното взаимодействие на процесите на вода, въглерод и азот оборота. За това Modelling Framework CMF Catchment, модулна кутия с инструменти за прилагане и изпитване хипотеза на хидроложкия поведение, ще бъде свързан с биогеохимичен LandscapeDNDC модел, процес, основан на динамичен модел за симулация на емисиите на парникови газове от почвата и свързаните с тях процеси на оборота.

Поради присъщата сложност на моделите, които се използват, за предсказващо несигурността на прикачените модели е неизвестен. Това предсказуем (глобално) несигурност на потоци от лихви
(например емисиите на парникови газове) е съставен от стохастичен и структурни компоненти. Stochastic несигурност е резултат от грешки в параметър оценка, лошо известни начални състояния на модела, несъвпадащи гранични условия или неточности в модел на входа и потвърждаване на данните. Структурно несигурност е свързана с недостатъци или опростена описание на естествените процеси в модел.

Ние търсим Ph.D. студент да обърне специално внимание на научноизследователските теми чрез разработване на подходяща оценка и количествено подходи с помощта на съчетание хидро-биогеохимичен модел и разполагането на висока изчислителна производителност (HPC) инфраструктура в цяла Германия. От успешния кандидат ще се обърне внимание на следните теми:
• оценка на неопределеността на обвързаните с моделни системи на ниво сайт, чрез създаване и разгръщане на прикачено хидроложки - биогеохимичен модел
• Регионално приложение модел и несигурности оценка чрез определяне на най-добрия пространствената разделителна способност на данните, модел калибриране и оценката несигурност
• Връзка на регионалните C, N и водни потоци за използването на земята, изменението на климата и въздействието върху водните и хранителни потоци по скалата на ландшафта
• Вероятностни и детерминистични ансамбъл прогнози


Ние предлагаме една позиция в добре установена и по света призна изследователски екип с отлична инфраструктура за научни изследвания и подкрепа. Ние сме добре, свързани с национални и международни изследователски програми.
Заплата ще бъде 65% от TV-L E13 позиция.
The доктор позиция ще бъде за максимален период от три години. Студентите ще имат възможност да участват в различни курсове, например, предлагани от Research School MICMoR на ( http://www.micmor.kit.edu/ ).
Изисквания
• Силна фон при компютрите (Unix, Linux, HPC) и програмиране
• Силна фон в поне една тема на биогеохимията, хидрология, метеорология, физика, математика, инженерни или компютърни науки
• Фон на стохастичната симулация е за предпочитане
• Aptitude да учат и да работят със сложни модели и HPC среди
• Чувство за отговорност, способност да се спазят крайните срокове, владеенето на работа в мултидисциплинарен екип от изследователи
• Магистър или диплома, която дава възможност за провеждане на докторска проучване в Университета във Фрайбург, Факултета по горите и науки за околната среда

The Карлсруе технологичен институт (KIT) е сливането на бившия Университета в Карлсруе и Карлсруе. Това прави KIT уникална институция в Германия, съчетаващ мисиите на един университет и това на национален център за научни изследвания в Хелмхолц-асоциация. С персонал от 8000 и годишен бюджет в размер на EUR 650 Mio., KIT се нарежда сред най-големите институции за научни изследвания и висше образование от цял ​​свят.

Приложения, включително автобиография, сертификати, кратко описание на собствените си интереси и умения по отношение на профила на позицията си, както и информация за контакт на две професионални рефери трябва да бъдат адресирани до

Проф. д-р Клаус Butterbach-Bahl
Началник отдел биогеохимичен Процеси, 
 Карлсруе технологичен институт, Институт по метеорология и Climate Research (IMK-IFU), D 82467 Гармиш-Партенкирхен, Германия; E-поща: klaus.butterbach-Bahl @ kit.edu

Пълните заявления, получени До 30 януари 2013 г., ще получат пълно внимание, но положението ще остане отворена до подходящ кандидат е бил идентифициран.

KIT се стреми да постигне баланс между половете на всички нива на заетост. Затова особено насърчават кандидати жени да кандидатстват за тази позиция. С подходяща квалификация, заявления от лица с увреждания, ще бъдат третирани с предимство.


Допустимост и други критерии



Краен срок за кандидатстване
* 30 януари 2013


Допълнителна информация, както и важен URL


© 2019 LeadLearners.Org ™
admin@LeadLearners.Org
+18133888836
Designed by: Emmanuel Salawu at Bioinformatics Center