Team

Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel

Jun.-Prof. Dr. Sebastian Sippel

Juniorprofessor

Klima-Attribution (JP)
Institutsgebäude
Talstraße 35, Raum 1-07
04103 Leipzig

Telefon: +49 341 97-32882

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István Dunkl

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Theoretische Meteorologie
Institutsgebäude
Talstraße 35, Raum 1-06
04103 Leipzig

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Florian Kraulich

Wissenschaflticher Mitarbeiter

Klima-Attribution (JP)
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Talstraße 35, Raum 1-09
04103 Leipzig

 Na Li

Na Li

Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Max-Planck-Institut für Biogeochemie
Hans-Knöll-Str. 10
07745 Jena

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Dr. Peter Pfleiderer

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Klima-Attribution (JP)
Institutsgebäude
Talstraße 35, Raum 1-09
04103 Leipzig

Forschung

Der Großteil der Forschung ist eng mit der Attribution von Klimaänderungen verbunden. Die Arbeitsgruppe verwendet empirisch-quantitative statistische und maschinelle Lernverfahren, um diese Forschungsfragen anzugehen und verschiedene Klima- und geowissenschaftliche Datenströme zu integrieren.

Laufende Projekte

Process-based ATTribution of Extreme Temperatures to Anthropogenic drivers

Förderung: Bundesministerium für Bildung und Forschung

Laufzeit: 01.10.2023 – 30.09.2026

Team: Florian Kraulich, JP Dr. Sebastian Sippel

Der Klimawandel setzt sich trotz Zielen zur Emissionsminderung fort. Um Aussagen für die Zukunft abzuleiten, müssen wir verstehen, wie sich Wetterextreme im Klima der Zukunft entwickeln.

Ziel des Projektes PATTETA ist es, zu einem besseren Verständnis der Ursachen von klimawandelbedingten Veränderungen von Hitzewillen (Treibhausgase, Aersole, Zirkulationsveränderungen, usw.) sowohl in der Vergangenheit als auch für die Zukunft zu verstehen und durch Attributionsstudien zu kommunizieren

PATTETA ist in drei Arbeitspakete mit spezifischen Zielen gegliedert:

  • AP1: Verständnis des relativen Beitrags von Treibhausgasen und Aerosolen zur Veränderung von Hitzewellen in der Vergangenheit bis heute
  • AP2: Identifikation von zirkulationsbedingten Beiträge zu Hitzewellen, thermodynamischen Komponenten und deren Unsicherheiten
  • AP3: Wissenstransfer des Kommunikationsprojekts PostAG

Die klimatischen Faktoren aus AP1 und AP2 werden getrennt evaluiert, um die Entwicklung von Wetter und Wetterextremen unter verschiedenen klimatischen Bedingungen zu evaluieren.

PATTETA trägt zur Attribution von Ursache und Wirkung von Veränderungen von Hitzewellen und Klimawandel bei. Durch die Auswertung verschiedener Faktoren und deren Einflüsse wird die Klimakommunikation hinsichtlich der erwartenden Veränderungen für die Gesellschaft verbessert.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für eine verbesserte Darstellung von Prozessen und Extremen in Erdsystemmodellen

Förderung: Europäische Union

Laufzeit: 01.04.2024 – 31.03.2028

Team: N.N., JP Dr. Sebastian Sippel

Die globale Erwärmung schreitet in alarmierendem Tempo voran und stellt die Gesellschaft vor noch nie dagewesene Herausforderungen, die dringende, wissenschaftlich fundierte Eindämmungs- und Anpassungsmaßnahmen erfordern. Erdsystemmodelle (ESM) sind wichtige Instrumente für die Vorhersage des Klimawandels und liefern wichtige Informationen für Entscheidungsträger.

Es gibt jedoch weiterhin Unsicherheiten in Klima-Projektionen:

(i) Die ESM sind sich nicht einig darüber, wie stark sich die Erde bei einem bestimmten Anstieg des atmosphärischen CO2 erwärmen wird (Klimasensitivität);

(ii) wie viel emittiertes CO2 in der Atmosphäre verbleibt (die Hälfte des vom Menschen emittierten CO2 wurde vom Land und den Ozeanen absorbiert) und

(iii) wie viel überschüssige Wärme im Erdsystem in das Innere des Ozeans gelangt, wodurch die Erwärmung der Oberfläche herausgezögert wird (~90% der Wärme im Erdsystem gelangt in den Ozean). Von zentraler Bedeutung für diese Unsicherheiten sind die schlecht verstandenen und schlecht modellierten Rückkopplungen des Erdsystems, insbesondere die Rückkopplungen der Wolken, des Kohlenstoffkreislaufs und der Wärmeaufnahme des Ozeans. Eine unzureichende Darstellung dieser Phänomene verschlechtert die Genauigkeit der ESM-Projektionen, was sich auf die Vorhersage künftiger Klimaextreme und gesellschaftlicher Auswirkungen auswirkt. Unser Ziel ist es, die Darstellung dieser Rückkopplungen in ESMs zu verbessern und so die Unsicherheit in den Prognosen zur globalen Erwärmung zu verringern. Wir schlagen einen multidisziplinären Ansatz vor, der sich darauf konzentriert, zu "lernen", wie man die Prozesse, die diesen Rückkopplungen zugrunde liegen, genau beschreiben kann, indem man Beobachtungen mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz verbindet. Solche Daten und Ansätze, die sich an den Gesetzen der Physik orientieren, werden die Genauigkeit der Erdsystemmodelle erheblich verbessern.

AI4PEX Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für eine verbesserte Darstellung von Prozessen und Extremen in Erdsystemmodellen: Dies wird zu einer höheren Genauigkeit von Klimawandelprognosen und einer besseren Unterstützung für die Umsetzung des Pariser Klimaabkommens und des europäischen Green Deal führen.

Publikationen

Gelistet nach Jahren finden Sie nachfolgend die Publikationen der Arbeitsgruppe Klima-Attribution.

  • de Vries, I., Sippel, S., Pendergrass, A.G., and Knutti, R. (2022) Robust global detection of forced changes in mean and extreme precipitation despite observational disagreement on the magnitude of change. Earth System Dynamics, 14, 81-100, doi:10.5194/esd-14-81-2023. EGU Highlight Paper
  • Egli, M., Sippel, S., Pendergrass, A.G., de Vries, I., and Knutti, R. (2022) Reconstruction of zonal precipitation from sparse historical observations using climate model information and statistical learning. Geophysical Research Letters, 49(23), doi:10.1029/2022GL099826.
  • Li, N., Sippel, S., Winkler, A., Mahecha, M. D., Reichstein, M., and Bastos, A. (2022) Inter–annual global carbon cycle variations linked to atmospheric circulation variability. Earth System Dynamics, 13, 1505-1533, doi:10.5194/esd-13-1505-2022.
  • Cortés-Andrés, J., Camps-Valls, G., Sippel, S., Székely, E., Sejdinovic, D., Diaz, E., Pérez-Suay, A., Li, Z., Mahecha, M. D., and Reichstein, M. (2022) Physics-aware nonparametric regression models for Earth data analysis. Environmental Research Letters17(5), 054034, doi:10-1088/1748-9326/ac6762.
  • Joswig, J., Wirth, C., Reu, B., Kattge, J., Richter, R., Sippel, S., Rüger, Wright, J., van Bodegom, P., Cornelissen, J.H.C., Diaz, S., Hattingh, W.N., Kramer, K., Lens, F., Niinemets, Ü., Reich, P., Reichstein, M., Römermann, C., Schrodt, F., Anand, M., Bahn, M., Byun, C., Campetella, C., Cerabolini, B.E.C., Craine, J.M., Gonzalez-Melo, A., Gutierrez, A.G., He, T., Higuchi, P., Jactel, P., Kraft, N., Minden, V., Onipchenko, V., Peñuelas, J., Pillar, V.D., Sosinsky, V.D., Soudzilovskaia, N.A., Weiher, E.R., and Mahecha, M.D  (2022) Climatic and soil factors explain the two-dimensional spectrum of global plant trait variation, Nature Ecology and Evolution 6, 36-50, doi:10.1038/s41559-021-01616-8.
  • Sippel, S., Meinshausen, N., Székely, E., Fischer, E., Pendergrass, A. G., Lehner, F., and Knutti, R. (2021) Robust detection of forced warming in the presence of potentially large climate variability. Science Advances 7, eabh4429, doi:10.1126/sciadv.abh4429.
  • Fischer, E., Sippel, S., and Knutti, R. (2021) Increasing probability of record-shattering climate extremes, Nature Climate Change 11, 689-695, doi:10.1038/s41558-021-01092-9.
  • Heinze-Deml, C., Sippel, S., Pendergrass, A. G., Lehner, F., and Meinshausen, N. (2021) Latent Linear Adjustment Autoencoders v1.0: A novel method for estimating and emulating dynamic precipitation at high resolution. Geoscientific Model Development 14, 4977-4999, doi:10.5194/gmd-2020-275.
  • Flach, M., Brenning, A., Gans, F., Reichstein, M., Sippel, S., and Mahecha, M. D. (2021) Vegetation modulates the impact of climate extremes on gross primary productivity. Biogeosciences 18, 39-53, doi:10.5194/bg-18-39-2021.
  • Matthews, H. D, Tokarska, K. B., Rogelj, J., Forster, P. M., Haustein, K., Smith, C. J., MacDougall, A. H., Mengis, N., Sippel, S., and Knutti, R. (2021) An integrated approach to quantifying uncertainties in the remaining carbon budget. Communications Earth and Environment 2, 7, doi:10.1038/s43247-020-00064-9.
  • Sippel, S., Meinshausen, N., Fischer, E. M., Szekely, E., and Knutti, R. (2020) Climate change now detectable from any single day of global weather. Nature Climate Change10, 35-41, doi:10.1038/s41558-019-0666-7. See also News&Views: doi:10.1038/s41558-019-0670-y. Editorially highlighted as one out of 10 papers in “10 years of Nature Climate Change”: doi:10.1038/s41558-021-01019-4.
  • Sippel, S., Fischer, E. M., Scherrer, S., Meinshausen, N., and Knutti, R. (2020) Late 1980s climate regime shift in Switzerland explained by circulation and long-term warming. Environmental Research Letters, 15, 094056, doi:10.1088/1748-9326/ab86f2.
  • Andersen, H., Cermak, J., Fuchs, J., Knippertz, P., Gaetani, M., Quinting, J., Sippel, S., and Vogt, R. (2020) Synoptic-scale controls of fog and low clouds in the Namib Desert, Atmospherics Chemistry and Physics, 20, 3415-3438, doi:10.5194/acp-2019-924.
  • Tokarska, K. B.,  Stolpe, M. B., Sippel, S., Fischer, E. M., Smith, C. J., Lehner, F., Knutti, R. (2020) Past warming trend constrains future warming in CMIP6 models, Science Advances, 6(12), eaaz9549, doi:10.1126/sciadv.aaz9549.
  • Wills, R. J., Sippel, S., Barnes, E. A. (2020) Separating forced and unforced components of climate change: The utility of pattern recognition methods in Large Ensembles and observations. CLIVAR Variations Newsletter, 18(2), 1-8, doi:10.5065/0DSY-WH17
  • Sippel, S., Meinshausen, N., Merrifield, A., Lehner, F., Pendergrass, A. G., Fischer, E. M., and Knutti, R. (2019) Uncovering the forced climate response from a single ensemble member using statistical learning, Journal of Climate32, 5677-5699. doi:10.1175/JCLI-D-18-0882.1.
  • Merrifield, A. L., Simpson, I. R., McKinnon, K. A., Sippel, S., Xie, S.-P., and Deser, C. (2019) Local and non-local land surface influence in European heatwave initial condition ensembles. Geophysical Research Letters46, 14082-14092, doi:10.1029/2019GL083945.
  • Russo, S., Sillmann, J., Sippel, S., Barcikowska, M. J., Ghisetti, C., Smid, M., O’Neill, B. (2019) Half a degree and rapid socioeconomic development matter for heatwave risk. Nature Communications 10(1), 136, doi:10.1038/s41467-018-08070-4.
  • Sippel, S., Reichstein, R., Ma, X., Mahecha, M.D., Lange, H., Flach, M. & Frank, D. (2018) Drought, heat, and the carbon cycle: A review. Current Climate Change Reports, 4(3), 266-286. doi:10.1007/s40641-018-0103-4.
  • Sippel, S., El-Madany, T. S., Mahecha, M. D., Migliavacca, M., Carrara, A., Flach, M., Kaminski, T., Otto, F. E. L., Thonicke, K., Vossbeck, M., Reichstein, M. (2018). Warm Winter, Wet Spring and an Extreme Response in Ecosystem Functioning on the Iberian Peninsula. In Herring, S. C., Christidis, N., Hoell, A., Kossin, J. P., Schreck III, C. J., and Stott, P. A. (Eds.), Explaining Extreme Events of 2016 from a Climate Perspective. Bull. Amer. Meteor. Soc. (Supplement), 98 (12), S80-S85. doi:10.1175/BAMS-D-17-0135.1.
  • Flach, M., Sippel, S., Gans, F., Bastos, A., Brenning, A., Reichstein, M., and Mahecha, M. D. (2018): Contrasting biosphere responses to hydrometeorological extremes: revisiting the 2010 western Russian Heatwave, Biogeosciences 16, 6067-6085. doi:10.5194/bg-15-6067-2018.
  • Sillmann, J., Russo, S., Sippel, S., Alnes, K. (2018) From hazard to risk. Bull. Amer. Meteor. Soc., 99(8), 1689-1693. doi: 10.1175/BAMS-D-17-0327.1.
  • von Buttlar, J., Zscheichler, J., Rammig, A., Sippel, S., Reichstein, M., Knohl, A., Jung, M., Menzer, O., Arain, M.A., Buchmann, N., Cescatti, A., Gianelle, A., Kieley, G., Law, B.E., Magliulo, V., Margolis, H., McCaughey, H., Merbold, L., Migliavacca, M., Montagnani, L., Oechel, W., Pavelka, M., Peichl, M., Rambal, S., Raschi, A., Scott, R.L., van Gorsel, E., Varlagin, A., Wohlfahrt, G. and Mahecha, M.D. (2018) Impacts of droughts and extreme temperature events on gross primary production and ecosystem respiration: a systematic assessment across ecosystems and climate zones. Biogeosciences5, 1293-1318. doi: 10.5194/bg-15-1293-2018.
  • Lange, H., Sippel, S., Rosso, O. A. (2018) Nonlinear dynamics of river runoff elucidated by horizontal visibility graphs, Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 28(7), 075520, doi:10.1063/1.5026491.
  • Mitchell, D., Heaviside, C., Schaller, N., Allen, M. R., Ebi, K., Fischer, E. M., Gasparrini, A., Harrington, L., Kharin, V. V., Shiogama, H., Sillmann, J., Sippel, S., and Vardoulakis, S. (2018) Extreme heat-related mortality avoided under Paris Agreement goals, Nature Climate Change 8(7), 551, doi:10.1038/s41558-018-0210-1.
  • He, W., Ju, W., Schwalm, C. R. , Sippel, S., Wu, X., He, Q., Song, L., Zhang, C., Li, J., Sitch, S., Viovy, N., Friedlingstein, F., and Jain, A. K. (2018) Large‐Scale Droughts Responsible for Dramatic Reductions of Terrestrial Net Carbon Uptake Over North America in 2011 and 2012, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 123(7), 2053-2071, doi:10.1029/2018JG004520.
  • Wu, D, Ciais, P., Viovy, N., Knapp, A. K., Wilcox, K., Bahn, M., Smith, M. D., Vicca, S., Fatichi, S., Zscheischler, J., He, Y., Li, X., Ito, A., Arneth, A., Harper, A., Ukkola, A., Paschalis, A., Poulter, B., Peng, C., Ricciuto, D., Reinthaler, D., Chen, G., Tian, H., Genet, H., Mao, J., Ingrisch, J., Nabel, J. E. S. M., Pongratz, J., Boysen, L. R., Kautz, M., Schmitt, M., Meir, P., Zhu, Q., Hasibeder, R., Sippel, S., Dangal, S. R. S., Sitch, S., Shi, X., Wang, Y., Luo, Y., Liu, Y., and Piao, S. (2018) Asymmetric responses of primary productivity to altered precipitation simulated by ecosystem models across three long-term grassland sites, Biogeosciences, 15, 3421-3437. doi:10.5194/bg-15-3421-2018.
  • Sippel, S., Forkel, M., Rammig, A., Thonicke, K., Flach, M., Heimann, M., Otto, F. E. L., Reichstein, M., and Mahecha, M. D. (2017) Contrasting and interacting changes in spring and summer carbon cycle extremes in European ecosystems. Environmental Research Letters12(7), 075006. doi:10.1088/1748-9326/aa7398.
  • Sippel, S., Zscheischler, J., Mahecha, M. D., Orth, R., Reichstein, M., Vogel, M., and Seneviratne, S. I. (2017) Refining multi-model projections of temperature extremes by evaluation against land–atmosphere coupling diagnostics. Earth System Dynamics8, 387-403. doi:10.5194/esd-8-387-2017.
  • Sippel, S, Zscheischler, J., Heimann, M., Lange, H., Mahecha, M. D., van Oldenborgh, G. J., Otto, F. E. L., and Reichstein, M. (2016) Have precipitation extremes and annual totals been increasing in the world's dry regions over the last 60 years? Hydrology and Earth System Sciences21, 441-458. doi:10.5194/hess-2016-452.
  • Flach, M., Gans, F., Brenning, A., Denzler, J., Reichstein, M., Rodner, E., Bathiany, S., Bodesheim, P., Guanche, Y., Sippel, S., and Mahecha, M. D. (2017) Multivariate Anomaly Detection for Earth Observations: A Comparison of Algorithms and Feature Extraction Techniques. Earth System Dynamics8, 677-696. 10.5194/esd-8-677-2017.
  • Ilie, I., Dittrich, P., Carvalhais, N., Jung, M., Heinemeyer, A., Migliavacca, M., Morison, J. I. L., Sippel, S., Subke, J.-A., Wilkinson, M., and Mahecha, M. D. (2017) Reverse engineering model structures for soil and ecosystem respiration: the potential of gene expression programming. Geoscientific Model Development10, 3519-3545. doi:10.5194/gmd-10-3519-2017
  • Mahecha, M. D., Gans, F., Sippel, S., Donges, J. F., Kaminski, T., Metzger, S., Migliavacca, M., Papale, D., Rammig, A., and Zscheischler, J. (2017) Detecting impacts of extreme events with ecological in-situ monitoring networks. Biogeosciences14, 4255-4277. doi:10.5194/bg-14-4255-2017
  • Sippel, S., Lange, H., Mahecha, M. D., Hauhs, M., Bodesheim, P., Kaminski, T., Gans, F., and Rosso, O. A. (2016) Diagnosing the Dynamics of Observed and Simulated Ecosystem Gross Primary Productivity with Time Causal Information Theory Quantifiers. PLoS ONE11(10), e0164960. doi:10.1371/journal.pone.0164960.
  • Sippel, S., Otto, F. E. L., Flach, M., and van Oldenborgh, G. J. (2016). The Role of Anthropogenic Warming in 2015 Central European Heat Waves. In Herring, S. C., Hoell, A., Hoerling, M. P., Kossin, J. P., Schreck III, C. J., and Stott, P. A. (Eds.), Explaining Extremes of 2015 from a Climate Perspective. Bull. Amer. Meteor. Soc. (Supplement)97(12), S51–S56. doi:10.1175/BAMS-D-16-0149.
  • Sippel, S., Otto, F. E. L., Forkel, M., Allen, M. R., Guillod, B. P., Heimann, M., Reichstein, M., Seneviratne, S. I., Thonicke, K., and Mahecha, M. D. (2016) A novel bias correction methodology for climate impact simulations. Earth System Dynamics7, 71-88. doi:10.5194/esd-7-71-2016.
  • Sippel, S., Zscheischler, J., and Reichstein, M. (2016) Ecosystem impacts of climate extremes crucially depend on the timing. Proceedings of the National Academy of Sciences113(21), 5768-5770. doi:10.1073/pnas.1605667113.
  • Sippel, S., Zscheischler, J., Heimann, M., Otto, F. E. L., Peters, J., and Mahecha, M. D. (2015) Quantifying changes in climate variability and extremes: Pitfalls and their overcoming, Geophysical Research Letters42(22), 9990–9998. doi:10.1002/2015GL066307.
  • Sippel, S., Mitchell, D., Black, M. T., Dittus, A. J., Harrington, L., Schaller, N., and Otto, F. E. L. (2015) Combining large model ensembles with extreme value statistics to improve attribution statements of rare events. Weather and Climate Extremes 9, 25-35. doi:10.1016/j.wace.2015.06.004.
  • Sippel, S., Walton, P., and Otto, F. E. L. (2015) Stakeholder perspectives on the attribution of extreme weather events: An explorative enquiry. Weather, Climate and Society 7(3), 224-237. doi:10.1175/WCAS-D-14-00045.1.
  • Liu, M., Dannenmann, M., Lin, S., Saiz, G., Yan, G., Yao, Z., Pelster, D., Tao, H., Sippel, S., Tao, Y., Zhang, Y, Zheng, X., Zuo, Q., and Butterbach-Bahl, K. (2015) Ground cover rice production systems increase soil carbon and nitrogen stocks at regional scale. Biogeosciences 12(15), 4831-4840. doi:10.5194/bg-12-4831-2015.
  • Sippel, S. & Otto, F. E. L. (2014) Beyond climatological extremes - assessing how the odds of hydrometeorological extreme events in South-East Europe change in a warming climate. Climatic Change 125, 381-398.  doi:10.1007/s10584-014-1153-9.

Pre-2014

  • Liu, M., Lin, S., Dannenmann, M., Tao, Y., Saiz, G., Zuo, Q., Sippel, S., Wei, J., Cao, J., Cai, X., and Butterbach-Bahl, K. (2013) Do water-saving ground cover rice production systems increase grain yields at regional scales? Field Crops Research 150, 19-28.  doi:10.1016/j.fcr.2013.06.005.
  • Dannenmann, M., Willibald, G., Sippel, S. & Butterbach-Bahl, K. (2011) Nitrogen dynamics at undisturbed and burned Mediterranean shrublands of Salento Peninsula, Southern Italy. Plant and Soil 343(1-2), 5-15. doi:10.1007/s11104-010-0541-9.

2020

  • Vignotto, E., Sippel, S., Lehner, F., Fischer, E. M. (2020) Towards dynamical adjustment of the full temperature distribution. Published in Proceedings of the 10th International Workshop on Climate Informatics.
  • Lange, H., and Sippel, S. (2020) Machine Learning Applications in Hydrology. In Levia, D.F., Carlyle-Moses, D. E., Iida, S., Michalzik, B., Nanko, K. and Tischer, A. (Eds.), Forest-Water Interactions. Ecological Studies Series 240, pp. 233-257, Springer-Verlag, Heidelberg, Germany.

2019

  • Székely, E., Sippel, S., Knutti, R., Obozinski, G. and Meinshausen, N. (2019) A direct approach to detection and attribution of climate change. In Brajard, J., Charantonis, A., Chen, C., & Runge, J. (Eds.), Proceedings of the 9th International Workshop on Climate Informatics: CI 2019 (No. NCAR/TN- 561+PROC), pp. 119-124, doi:10.5065/y82j-f154. See also arXiv preprint, arXiv:1910.03346.
  • Sillmann, J., Sippel, S. and Russo, S., (Eds.) Climate extremes and their implications for impact and risk assessment, 376 pages, Elsevier. ISBN 978-0-12-814895-2, doi.org/10.1016/C2017-0-01794-9.
  • Sillmann, J., and Sippel, S. (2019) Climate extremes and their implications for impact and risk assessment: A short introduction. In Climate Extremes and Their Implications for Impact and Risk Assessment (pp. 1-9). Elsevier.
  • Cannon, A. J., Piani, C., and Sippel, S. (2019) Bias correction of climate model output for impact models. In Climate Extremes and Their Implications for Impact and Risk Assessment (pp. 77-104). Elsevier.
  • Reichstein, M., Frank, D., Sillmann, J., & Sippel, S. (2019) Outlook: Challenges for societal resilience under climate extremes. In Climate Extremes and Their Implications for Impact and Risk Assessment (pp. 341-353). Elsevier.

2016

  • Guanche, Y. G., Rodner, E., Flach, M., Sippel, S., Mahecha, M. D., and Denzler, J. Detecting multivariate biosphere extremes. In Banerjee, A., Ding, W., and Dy, V., (Eds.), Proceedings of the 6th International Workshop on Climate Informatics: CI2016. NCAR, 2016. NCAR Technical Note NCAR/TN-529+PROC (pp. 9-12).

Abschlussarbeiten

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