LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1068654 visitors today, Sunday, 15/Sep/2019

Válassza Ösztöndíj pozíció
Lead Learners LeadLearners.Org
Ajánlott oldalak: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | Előfizet

Megnevezése ösztöndíj / program

PhD pozíció összpontosítva a bizonytalanság mennyiségi összekapcsolt hidro-biogeokémiai ökoszisztéma-modellek



Fontos leírás
A PhD pozíció van ágyazva a DFG (Német Kutatási Alapítvány) által támogatott projekt, amelynek célja a mennyiségi bizonytalanságok szimulált bioszféra-légkör-vizekbe fluxus C és N vegyületek és az ökoszisztéma-C és N állomány változások regionális léptékben miatt bemenet, parametrikus és szerkezeti modell bizonytalanságok.

A víz, a szén és a nitrogén kulcsfontosságú elemei az összes ökoszisztéma forgalom folyamatok és azok kapcsolódnak a különböző környezeti problémák, beleértve az eutrofizáció, az üvegházhatást okozó gázok kibocsátását és a szén-dioxid megkötése. Egy alapos ismerete a kölcsönhatás a víz, szén és nitrogén a táj skála szükség, hogy javítsa a földhasználat és gazdálkodás, míg ugyanabban az időben enyhíthető a környezeti hatást. Ez annál is fontosabb, a fény alatt a jövőbeli éghajlat és a földhasználat változásai.
A projekt keretében "A bizonytalanság a várható hidro-biogeokémiai fluxus és a nyomelemek gázok kibocsátásának a táji léptékű alatt az éghajlat és a földhasználat megváltoztatása" a PhD jelölt, a partnereinkkel együttműködve a University of Giessen, dolgozzon ki egy folyamatorientált táj modell kifejezetten szimulálja a dinamikus kölcsönhatás a víz, szén és nitrogén forgalom folyamatokat. Ehhez vízgyűjtő modellezés keret CMF, moduláris eszköztár végrehajtása és a vizsgálati hipotézise hidrológiai viselkedés, akkor kapcsolódik a biogeokémiai LandscapeDNDC modell, folyamat-alapú dinamikus modell a szimuláció az üvegházhatású gázok kibocsátásának talaj és a hozzájuk kapcsolódó forgalom folyamatokat.

Mivel a belső modellek összetettsége a használatban, a bizonytalanság a prediktív modellek összekapcsolt ismeretlen. Ez a prediktív (globális) bizonytalansága fluxusok érdekes
(Pl.: az üvegházhatást okozó gázok kibocsátása) áll sztochasztikus és szerkezeti elemek. Sztochasztikus bizonytalanság eredmények hibákat paraméter becslés, kevéssé ismert kezdeti állapot a modell, eltérő magasságú peremfeltételek és pontatlanságok a modell input és érvényesítési adatokat. Strukturális bizonytalanság kapcsolódik a hibás vagy egyszerűsített leírása a természetes folyamatok modell.

Arra törekszünk, Ph.D. hallgató, hogy kifejezetten a kutatási témák kidolgozása megfelelő értékelése és mennyiségi megközelítések egy csatolt hidro-biogeokémiai modell és telepíteni, hogy a nagy teljesítményű számítástechnika (HPC) infrastruktúrák Németország-szerte. A sikeres pályázó az alábbi témákkal foglalkoznak:
• bizonytalanság meghatározása az összekapcsolt modell rendszerek helyi szinten létrehozásával és telepítésével egy csatolt hidrológiai - biogeokémiai modell
• A regionális modell alkalmazását és bizonytalanságok értékelésének azonosítja a legjobb térbeli adatok felbontású, modell kalibráció és bizonytalansági értékelést
• Visszajelzés regionális C, N és a víz áramlásának a földhasználat, az éghajlatváltozás és hatása a víz-és tápanyag-fluxusok a táji léptékű
• determinisztikus és valószínűségi ensemble előrejelzések


Kínálunk helyzetben egy jól megalapozott és az egész világon elismert kutatócsoport kiváló kutatási infrastruktúra és támogató. Nagyon jól kapcsolódik a nemzeti és nemzetközi kutatási programok.
Fizetés lesz a 65%-a TV-L E13 helyzetben.
A Ph.D. pozíció lesz a legfeljebb három évig. A hallgató a lehetőséget, hogy részt vegyenek a különböző tanfolyamok, például által kínált Research School MICMoR ( http://www.micmor.kit.edu/ ).
Követelményei
• Erős háttér a számítástechnikában (Unix, Linux, HPC) és a programozás
• Erős háttér legalább egy téma biogeokémia, hidrológia, meteorológia, fizika, matematika, mérnökként vagy informatikusként
• Háttér sztochasztikus szimuláció előnyösebb
• alkalmassági tanulni és dolgozni komplex modellek és HPC környezetben
• felelősségérzet, a határidők betartása, élvezet dolgozó multidiszciplináris kutatócsoport
• Master of Science vagy a diploma, amely lehetővé teszi, hogy végezzen a doktori tanulmány a University of Freiburg Kar Erdő és Környezettudományi Kar

A Karlsruhe Technológiai Intézet (KIT), a fúzió az egykori Karlsruhei Egyetem és a Forschungszentrum Karlsruhe. Ez teszi készlet egy egyedülálló intézmény Németországban, amely egyesíti a küldetések egyetemi és a nemzeti kutatási központ a Helmholtz-Egyesület. A személyzet az 8000 és az éves költségvetés 650 millió EUR., KIT közé tartozik a legnagyobb intézmények a kutatás és a felsőoktatási világszerte.

Alkalmazásokhoz, beleértve önéletrajz, bizonyítványok, rövid áttekintést a saját érdekeit és képességeit illetően a pozíció profilt, elérhetőségét két hivatásos játékvezetők kell címezni

Prof. Dr. Klaus Butterbach-Bahl
Osztályvezető biogeokémiai folyamatokban, 
 Karlsruhe Institute of Technology, Meteorológiai Intézet és a Climate Research (IMK-IFU), D 82467 Garmisch-Partenkirchen, Németország, E-mail: klaus.butterbach-Bahl @ kit.edu

Komplett beérkezett január 30-ig 2013-ra kap teljes figyelmet, de a pozíció nyitva marad, amíg a megfelelő jelöltet azonosítottak.

KIT küzd azért, hogy a nemek közötti egyensúly minden szinten a foglalkoztatás. Ezért különösen ösztönzi a női jelöltek alkalmazni ebben a helyzetben. A megfelelő képesítéssel, alkalmazások személyek hátrányos helyzetű lesz kezelni preferencia.


Jogosultsági és egyéb kritériumok



Jelentkezési határidő
* 30. január 2013


További információk, és a fontos URL


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