Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2025
Forfattere
Anna Birgitte MilfordSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Luiz C. Garcia Carlos H. Rocha Nátali M. de Souza Pedro H. Weirich Neto Jaime A. Gomes Thiago InagakiSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Jari Hynynen Narayanan Subramanian Clara Antón Fernández Soili Haikarainen Emma Holmström Micky Allen Saija Huuskonen Jouni Siipilehto Hannu Salminen Mika Lehtonen Kjell Andreassen Urban NilssonSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Junbin Zhao Mikhail Mastepanov Cornelya Klutsch Hanna Marika Silvennoinen David Kniha Svein Wara Runar KjærSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Tatsiana Espevig Kristine Sundsdal Victoria Stornes Moen Kate Entwistle Marina Usoltseva Sabine Braitmaier Daniel Hunt Carlos Guerrero Monica Skogen Erik LysøeSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Ruochen Li Xin Pei Ming Zhang Xuhui Deng Chengyuan Tao Jiabao Wang Xueli Chen Nicholas Clarke Lidia Sas-Paszt Zongzhuang Shen Rong Li Qirong ShenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Lone RossSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Long-term monitoring of ecosystems is the only direct method to provide insights into the system dynamics on a range of timescales from the temporal resolution to the duration of the record. Time series of typical environmental variables reveal a striking diversity of trends, periodicities, and long-range correlations. Using several decades of observations of water chemistry in first-order streams of three adjacent catchments in the Harz mountains in Germany as example, we calculate metrics for these time series based on ordinal pattern statistics, e.g. permutation entropy and complexity, Fisher information, or q-complexity, and other indicators like Tarnopolski diagrams. The results are compared to those obtained for reference statistical processes, like fractional Brownian motion or ß noise. After detrending and removing significant periodicities from the time series, the distances of the residuals to the reference processes in this space of metrics serves as a classification of nonlinear dynamical behavior, and to judge whether inter-variable or rather inter-site differences are dominant. The classification can be combined with knowledge about the processes driving hydrochemistry, elucidating the connections between the variables. This can be the starting point for the next step, constructing causal networks from the multivariate dataset.