Computational Geosciences

Die Erdwissenschaften befassen sich mit physikalischen, chemischen und biologischen Prozessen und deren Wechselwirkungen vom Erdkern bis zur Erdoberfläche. Prozessmodellierung und Simulation sind daher unverzichtbare Werkzeuge erdwissenschaftlicher Forschung. Die Forschung am Institut für Erdwissenschaften konzentriert sich auf die Erdkruste und die Erdoberfläche. Modelle werden derzeit vor allem im Zusammenhang mit folgenden Themen entwickelt und angewendet:

Geodynamik

Gegenstand der Geodynamik ist allgemein die Dynamik des Erdinneren vom Erdkern bis zur Erdkruste. Da viele der relevanten Prozesse nicht direkt durch Beobachtung zugänglich sind, hat die Modellierung in diesem Gebiet eine lange Historie. Die Grazer Geodynamik konzentriert sich auf die Dynamik der Erdkruste. Neben der thermodynamischen Modellierung in Bezug auf die Entwicklung von Gesteinen stellt die Kopplung von Krustenmechanik und Oberflächenprozessen (Reliefentwicklung) den Hauptteil der Forschungsaktivität dar, welche auch in große internationale Projekte eingebunden ist. Mit diesem Themenbereich sind derzeit vier Postdocs und drei DoktorandInnen befasst. Ansprechpartner: K. Stüwe

Hydrogeologie

Die Hydrogeologie befasst sich mit dem unterirdischen Wasser, insbesondere dem Grundwasser, und seinen Wechselwirkungen mit dem Gestein. Die Entwicklung und Anwendung mathematischer Prozessmodelle (meist auf Basis partieller Differentialgleichungen) dient einerseits der Charakterisierung von strömungs- oder transportrelevanten Eigenschaften des Untergrunds (Parameterschätzung) und andererseits der Prognose von Grundwasserständen sowie Wasser- oder Stoffflüssen. Mit diesem Themenbereich sind derzeit zwei Postdocs, fünf DoktorandInnen und sieben laufende Masterarbeiten befasst.
Ansprechpartner: S. Birk

Natural Hazards

In diesem Bereich werden Modelle für eine Vielzahl von Naturgefahren entwickelt, speziell Erdbeben, Waldbrände und alpine Naturgefahren wie Bergstürze und Hangrutschungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der statistischen Verteilung (u.a. in Verbindung mit klimatischen Veränderungen) und Aspekten der Vorhersagbarkeit. Hierbei spielen Phänomene der Selbstorganisation von Systemen (Self-Organized Criticality) eine entscheidende Rolle. In diesem Zusammenhang werden sowohl differentialgleichungsbasierte als auch diskrete Modelle (zelluläre Automaten) entwickelt und angewandt. Mit diesem Themenbereich sind derzeit ein Postdoc und ein Doktorand befasst.
Ansprechpartner: S. Hergarten