Daniel SCHÖNBEIN
Anstellung in der Arbeitsgruppe:
03/2019 - 12/2022
Forschungsprojekte:
BigData@Geo - Big Data in der Geographie: Fortschrittliche Umwelttechnologien mittels AI im Web
NUKLEUS - Verbundprojekt ReglKlim: Nutzbare Lokale Klimainformationen für Deutschland, Teilprojekt 4: Modellevaluierung und Bias-Adjustment
Wissenschaftliche Artikel
Paeth, H., Schönbein, D., Keupp, L., Abel, D., Bangelesa, F., Baumann, M., Büdel, C., Hartmann, C., Kneisel, C., Kobs, K., Krause, J., Krech, M., Pollinger, F., Schäfer, C., Steininger, M., Terhorst, B., Ullmann, T., Wilde, M., Ziegler, K., Zimanowski, B., Baumhauer, R. and Hotho, A. (2023):
Climate change information tailored to the agricultural sector in Central Europe, exemplified on the region of Lower Franconia.
[DOI] Climatic Change, 176(10).
Ibebuchi, C. C., Schönbein, D., Adakudlu, M., Xoplaki, E. and Paeth, H. (2022):
Comparison of Three Techniques to Adjust Daily Precipitation Biases from Regional Climate Models over Germany.
[DOI] Water, 14(4), 600.
Ibebuchi, C. C., Schönbein, D. and Paeth, H. (2022):
On the added value of statistical post-processing of regional climate models to identify homogeneous patterns of summer rainfall anomalies in Germany.
[DOI] Climate Dynamics, 59(9-10), 2769–2783.
Konferenzbeiträge
Schönbein, D., Keupp, L., Pollinger, F. and Paeth, H. (2020):
BigData@Geo: A Climate Atlas for Lower Franconia (Germany).
[DOI] EGU 2020.
