TU Berlin

Wasserwirtschaft und HydrosystemmodellierungPublikationen

Inhalt des Dokuments

zur Navigation

Publikationen

BibTex-ListeAlle

Matta, E. and Ma, Y. and Meißner, D. and Schellenberg, H. and Hinkelmann, R. (2019). Artificial neural networks to forecast water levels for inland navigation in the Rhine River, Germany.


Thorweihe,U. & Heinl,M. (1998). Groundwater Resources of the Nubian Aquifer System..


Matta,E., Ma,Y., Meißner,D., Richter,J., Schellenberg,H., Schmid,A. & Hinkelmann,R. (2019). Kann Machine Learning die operationelle Wasserstandsvorhersage für die Binnenschifffahrt verbessern?.




Dixit, A., Teuber, K., Pacheco-Fernandez, M., Barjenbruch, M. & Hinkelmann, R. (2020). Validation of air phase flow, mass transport and mass transfer in a sewer pipe.


Wieprecht,S., Franke,J. & Schankat,M. (2005). Bemessungswasserstände für das Glatt- und das Lauterwehr..


Wieprecht,S. & Schankat,M. (2006). Literaturstudie zu morphologischen Rinnenversuchen..



Marx, C.,Soulsby, C., Hinkelmann, R., Tetzlaff, D. (2020). Stable isotope transformations in the critical zone of contrasting green spaces.



Gillefalk, M., Tetzlaff, D., Hinkelmann, R., Kuhlemann, L-M., Smith, A., Meier, F., Soulsby, C. (2020). Quantifying the effects of urban vegetation on water partitioning in complex cityscapes: the potential of isotope-based ecohydrological models.


Rouault,P., Nehrig,M., Meng,J. & StÜCkrath,T. (2005). Comparison of Different Dumping Methods for Breakwater Construction..



Schellenberg, H. and Schmid, A. and Tretter, G. and Meißner, D. and Richter, J. and Matta, E. and Hinkelmann, R. (2019). Entwicklung eines digitalen Schifffahrtsassistenten (DSA). , 96.


Navigation

Direktzugang

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe