Doktorand/-in Stickstoffdüngung und Bodenmineralisation 100%-100%
Gutes Essen, gesunde Umwelt
Die Forschungsgruppe Digitale Produktion nutzt Informations- und Kommunikationstechnologien zur Lösung unterschiedlichster Herausforderungen der Landwirtschaft. Sie entwickelt neue, datenbasierte Lösungen zur Verbesserung der Effizienz und Nachhaltigkeit der Produktionssysteme. Neben dem Verständnis landwirtschaftlicher Produktionsprozesse gehören Computer Vision, anspruchsvolle Datenauswertungen und Modellierungen zu unseren Kernkompetenzen.
Die Stickstoffdüngung lässt sich mit ortsspezifischen Technologien effizienter ausführen. Dieses Projekt befasst sich mit der besseren Bemessung der einzelnen Düngergaben durch Berücksichtigung der Mineralisierung des Bodens. Mineralisationsmodelle und neuartige Nitratsensoren werden hinsichtlich ihrer Eignung für die Praxis untersucht.
Die Forschungsgruppe Digitale Produktion nutzt Informations- und Kommunikationstechnologien zur Lösung unterschiedlichster Herausforderungen der Landwirtschaft. Sie entwickelt neue, datenbasierte Lösungen zur Verbesserung der Effizienz und Nachhaltigkeit der Produktionssysteme. Neben dem Verständnis landwirtschaftlicher Produktionsprozesse gehören Computer Vision, anspruchsvolle Datenauswertungen und Modellierungen zu unseren Kernkompetenzen.
Die Stickstoffdüngung lässt sich mit ortsspezifischen Technologien effizienter ausführen. Dieses Projekt befasst sich mit der besseren Bemessung der einzelnen Düngergaben durch Berücksichtigung der Mineralisierung des Bodens. Mineralisationsmodelle und neuartige Nitratsensoren werden hinsichtlich ihrer Eignung für die Praxis untersucht.
Doktorand/-in Stickstoffdüngung und Bodenmineralisation
Ihre Aufgaben
- Bestehende Mineralsierungsmodelle bezüglich Praxistauglichkeit validieren und weiterentwickeln
- Datensätze von Feldversuchen auswerten und mit weiteren Datenquellen verknüpfen (z.Bsp. Wetterdaten, Satellitendaten)
- Planung und Durchführung von Feldexperimenten zu N-Mineralisierung im Boden
- Verfassen wissenschaftlicher Publikationen
- Teilnahme an wissenschaftlichen Tagungen und Erarbeiten der benötigten ECTS credits
Ihr Profil
- Abgeschlossenes Studium in Agrarwissenschaften, Biologie, Umweltnaturwissenschaften oder gleichwertiger Abschluss
- Interesse an der mechanistischen und statistischen Modellierung des Boden-Pflanze Systems
- Gute Kenntnisse von R oder Python
- Erfahrung mit der Analyse von räumlichen Daten mitells ArcGIS oder QGIS von Vorteil
- Kenntnisse zweier Amtssprachen und sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Zusätzliche Informationen
Wenn Sie die Herausforderung anspricht, freuen wir uns auf Ihre Online-Bewerbung.
Für weitere Informationen, wenden Sie sich bitte an Thomas, Anken, Gruppenleiter Digitale Produktion per E-Mail E-Mail schreiben oder unter Tel. N° +41 58 480 33 52 (bitte keine Stellenbewerbungen an diese E-Mail-Adresse senden)
Eintritt: 01.10.2024 oder nach Vereinbarung. Die Stelle ist befristet bis 30.09.2027.
Über uns
Der Forschungsbereich Nachhaltigkeitsbewertung und Agrarmanagement erarbeitet Entscheidungsgrundlagen für die Politik, damit diese optimale Rahmenbedingungen für eine wettbewerbsfähige und multifunktionale Schweizer Landwirtschaft schaffen kann. Die Analyse verschiedenster Daten der Land- und Ernährungswirtschaft erlaubt es, erfolgsversprechende Betriebsstrategien und Politikmassnahmen zu identifizieren. Der Forschungsbereich arbeitet zudem an Fragen der Digitalisierung in der Landwirtschaft.
Agroscope ist das Kompetenzzentrum des Bundes für die Forschung in der Land- und Ernährungswirtschaft. Die Forschenden üben ihre Tätigkeiten an verschiedenen Standorten in der Schweiz aus. Hauptsitz ist Bern-Liebefeld (ab 2026: Posieux FR). Angesiedelt ist Agroscope beim Eidg. Departement für Wirtschaft, Bildung und Forschung WBF.
Wir bieten Ihnen eine abwechslungsreiche Tätigkeit in einem interessanten Arbeitsumfeld sowie eine gründliche Einarbeitung. Eine moderne Forschungsinfrastruktur, flexible Arbeitszeiten und gute Sozialleistungen sind weitere Pluspunkte dieser Stelle.
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