LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1068713 visitors today, Sunday, 15/Sep/2019

Виберіть Стипендія Статус
Lead Learners LeadLearners.Org
Рекомендовані Сторінки: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | Підписуватися

Назва стипендіальної / програми

Положення кандидат упором на невизначеності кількісного пов'язаних гідро-біогеохімічних екосистемних моделей



Важливо опис
Положення кандидат вбудований в DFG (Німецький дослідний фонд), фінансованого проекту, спрямованого на кількісній оцінці невизначеностей модельованих потоків біосфера-атмосфера-гідросфера з'єднань С і N та екосистем C і N фондових змін на регіональному рівні за рахунок введення, параметричних і структурні моделі невизначеності.

Вода, газ і азот є ключовими елементами у всіх процесах обороту екосистеми і вони пов'язані з різними екологічними проблемами, в тому числі евтрофікації, викиди парникових газів або поглинання вуглецю. Глибокі знання про взаємодію води, вуглецю та азоту на масштабі ландшафту потрібно для поліпшення землекористування та управління в той же час одночасно пом'якшуючи вплив на навколишнє середовище. Це тим більше важливо в світлі майбутніх кліматичних та землекористування змін.
У рамках проекту «невизначеності прогнозованих гідро-біогеохімічних потоків і простежити газові викиди на масштабі ландшафту під клімату і змін у землекористуванні" кандидат кандидат наук, у співпраці з нашими партнерами з Університету Гессена, розвиватиметься процес-орієнтованої краєвид модель, яка явно моделювати динамічну взаємодію води, вуглецю і обігу азоту процесів. Для цього водозбору Моделювання Framework CMF, модульна панель інструментів для впровадження та випробування гіпотеза гідрологічного поведінки, буде з'єднаний з біогеохімічної моделі LandscapeDNDC, процесно-орієнтованого динамічної моделі для моделювання викидів парникових газів з грунтів та пов'язаних з ними процесів обороту.

У зв'язку з внутрішньої складності моделей, що використовуються, прогностична невизначеність сполучених моделей невідомо. Це інтелектуальний (глобальні) невизначеність потоків інтерес
(Наприклад, викиди парникових газів) складається з стохастичних і структурних компонентів. Стохастичні результати невизначеності від помилок в оцінці параметрів, погано відомих початкових станів моделі, що не відповідають граничні умови або неточності в вході моделі та перевірки даних. Структурна невизначеність пов'язана з недоліками або спрощений опис природних процесів у моделі.

Ми прагнемо ступінь доктора філософії студент конкретно для вирішення теми досліджень шляхом розробки підходящу оцінку і кількісне підходи з використанням в поєднанні гідро-біогеохімічну модель і розгортання його на високопродуктивних обчислень (HPC) інфраструктур через Німеччину. Успішний кандидат буде охоплювати наступні теми:
• оцінка Невизначеність у поєднанні модельних систем на рівні вузла шляхом створення і розгортання в поєднанні гідрологічного - біогеохімічну модель
• Регіональна модель програми та оцінка невизначеності шляхом виявлення кращого просторового дозволу даних, калібрування моделі та оцінювання невизначеності
• Зворотній зв'язок регіональних C, N і водних потоків по землекористуванню, зміни клімату та впливу на водні і поживних потоків на масштабі ландшафту
• імовірнісних і детермінованих ансамблеве прогнозування


Ми пропонуємо позиції в добре організованою і в усьому світі визнана дослідницької групи з відмінною дослідницької інфраструктури та підтримки. Ми добре пов'язаний з національними та міжнародними науково-дослідними програмами.
Зарплата буде 65% від ТВ-L E13 положенні.
К.т.н. позиція буде протягом максимального періоду в три роки. Студент матиме можливість взяти участь у різних курсах, наприклад, пропонованих досліджень школи MICMoR ( http://www.micmor.kit.edu/ ).
Вимога
• Сильний фон в обчислень (Unix, Linux, HPC) та програмування
• Сильний фон хоча б в одній темі біогеохімії, гідрології, метеорології, фізики, математики, інженерних чи комп'ютерних наук
• Фон стохастичного моделювання є кращим
• Здібності вчитися і працювати зі складними моделями і середовищ високопродуктивних обчислень
• почуття відповідальності, здатність укластися в терміни, здійснення роботи в рамках багатопрофільної дослідницької групи в
• Магістр наук або диплом, який дозволяє проводити докторську навчання в університеті Фрайбурга, факультет лісового господарства і наук про навколишнє середовище

Технологічний інститут Карлсруе (KIT) є злиття колишнього університету Карлсруе і Дослідницький центр Карлсруе. Це робить КИТ унікальний інститут у Німеччині, поєднуючи місії університету та, що з національного дослідницького центру в Гельмгольца-Асоціації. Маючи у своєму штаті 8000 і річним бюджетом EUR 650 Mio., КИТ входить до числа найбільших інститутів досліджень та вищої освіти по всьому світу.

Додатки в тому числі автобіографії, сертифікатів, короткий план власних інтересах і професійних навичках, що стосуються профілю позиції, та контактну інформацію з двох професійних суддів мають бути адресовані

Професор д-р Клаус Butterbach-Баль
Начальник відділу біохімічних процесів, 
 Технологічний інститут Карлсруе, Інститут метеорології і кліматичних досліджень (ІМК-IFU), D 82467 Гарміш-Партенкірхен, Німеччина; Електронна пошта: klaus.butterbach-Баль @ kit.edu

Повні заявки, отримані до 30 січня 2013 отримає всебічний розгляд але позиція буде відкрита до відповідним кандидатом виявлено не було.

КИТ прагне до досягнення гендерного балансу на всіх рівнях зайнятості. Тому ми особливо заохочувати жінок-кандидатів претендувати на цю посаду. З відповідною кваліфікацією, заявки від осіб з вадами будуть розглядатися в першу чергу.


Право та інші критерії



Термін подачі заявок
* 30 січня 2013


Додаткова інформація та важливо URL


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