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Wasserwirtschaft und HydrosystemmodellierungPublikationen

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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?.


Matta, E., Moraes N. da Silva, G. , Lorenz, R., Gunkel, G. & Hinkelmann R. (2016). Estimation of water residence time in Icò-Mandantes bay using the TELEMAC-2D modeling system..


Matta, E., Cominola, A., Zounemat-Kermani,M. & Hinkelmann, R. (2020). A review of recent applications of neurocomputing methods in urban hydraulics and hydrolog.



MaßMann,S., Jakobs,F., Sellerhoff,F., Feldmann,J., Sieker,H., Lange,C., Om,Y. & Hinkelmann,R. (2010). Hyd³Flow - Integrierte hydrologische und hydro-numerische Modellsysteme für eine verbesserte Hochwasservorhersage..


Marx,C., Soulsby,C., Hinkelmann,R. & Tetzlaff,D. (2020). Using stable isotopes to understand water flow paths and ages in complex urban catchments.




Martinez-Noguez, I. and Hinkelmann, R. (2015). Land subsidence caused by a single water extraction well and rapid water infiltration. Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences, 33–38.

Link zur Publikation

Martinez Noguez, Abraham Isaac (2017). Impacts of fast water infiltration in fault zones and water extraction on land subsidence. Technische Universität Berlin







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