Die Vorhersage von Ökosystemreaktionen unter sich ändernden Umweltbedingungen ist eine der größten Herausforderungen in der Ökologie. Es wird durch die nichtlineare Dynamik, die Ökosysteme charakterisiert, und die teilweise stochastische Natur der Schlüsselfaktoren noch komplexer. Umwelttreiber (einschließlich Klima, Nährstoffe, Feuer und Pflanzenfresser) ändern sich zeitlich und räumlich, manchmal allmählich und sanft, manchmal weniger allmählich, sogar abrupt. Ökosysteme können geordnet und kontinuierlich auf Änderungen ihrer Umweltfaktoren reagieren, aber sie reagieren möglicherweise über bestimmte Bereiche von Umweltbedingungen ziemlich unempfindlich und reagieren dann schnell mit starken Änderungen oder Verschiebungen, wenn sich die Bedingungen einem kritischen Niveau oder Schwellenwert nähern.
Aufgrund dieser komplexen Eigenschaften von Ökosystemen ist die stochastische Modellierung immer beliebter geworden, nicht nur, weil sie bei der Untersuchung von Ökosystemen nützlich ist, sondern auch viele Herausforderungen an die mathematische Forschung stellt und Ökologen, Biologen und Mathematikern eine Möglichkeit bietet tolle Gelegenheit zur Zusammenarbeit. Obwohl die stochastische Modellierung in Ökosystemen in den letzten Jahren sehr heiß war, gibt es eine erhebliche Kluft zwischen Ökologen, Biologen und Mathematikern.
Professor Xuerong Mao or Dr. Andrew Wade Die University of Strathclyde in Glasgow, Schottland, veranstaltet einen zweitägigen Workshop, der Forschende (vorwiegend aus Großbritannien und der EU) sowie ihre wissenschaftlichen Mitarbeitenden und Studierenden zusammenbringt. Ziel ist es, die Zusammenarbeit zu fördern und verschiedene Disziplinen wie Ökologie, Biologie, Mathematik, Ingenieurwesen und Informatik zu vernetzen. Neben Vorträgen und einer Postersektion von Doktoranden bietet das Programm auch Raum für den Austausch zwischen den Teilnehmenden, um die gemeinsame Forschungsarbeit weiter voranzutreiben.
Weitere Informationen zum Workshop finden Sie unter http://www.mathstat.strath.ac.uk/seminars/stochastic .
