В рамках Программы привлечения российских постдоков ВШЭ в Лаборатории открыта вакансия постдока (научного сотрудника)

Цель проекта: Разработка и валидация методов оценки валовой первичной продукции (GPP) и транспирации наземных экосистем (лесных и болотных) путем интеграции данных солнечно-индуцированной флуоресценции (SIF) со спутников (OCO-2, TROPOMI) и наземных измерений методом турбулентных пульсаций (Eddy Covariance), с использованием алгоритмов машинного обучения (Transfer Learning) для масштабирования локальных потоков на региональный уровень.

Задачи в рамках проекта:

1. Поиск и анализ англоязычной литературы по проблеме (SIF, метод турбулентных пульсаций, углеродный баланс)
2. Сбор и обработка данных SIF: Формирование базы данных спутниковых продуктов SIF (GOSIF, CSIF, TROPOMI, OCO-2) для координат эколого-климатических станций (ЭКС) за период 2016–2025 гг.
3. Анализ связей SIF-GPP: Проведение корреляционного анализа между спутниковыми сигналами SIF и наземными измерениями валовой первичной продукции (GPP), полученными методом турбулентных пульсаций на ЭКС (2 лесные экосистемы, зарастающая вырубка, верховое болото).
4. Анализ временных рядов данных для выявления закономерностей и паттернов временного варьирования.
5. Моделирование потоков: адаптация и тестирование моделей на основе машинного обучения (в частности, Transfer Learning) для восстановления потоков CO2 и транспирации с использованием SIF в качестве предиктора, с учетом влияния структуры растительности и метеоусловий.
6. Валидация спутниковых продуктов: Оценка точности глобальных продуктов SIF грубого разрешения (например, GOSIF 0.05°) путем сопоставления с локальными данными ЭКС, учитывая неоднородность подстилающей поверхности (footprint).

Что мы ждем от успешных кандидатов на данную должность:

• Российское гражданство или иностранное гражданство при условии получения ученой степени в России;
• Возраст до 39 лет;
• Ученая степень (Ученая степень кандидата наук, успешная защита кандидатской диссертации, степень PhD);
• Владение английским языком на уровне, достаточном для чтения научной и технической литературы и общения с англоязычными коллегами;
• Владение навыками статистического анализа данных (регрессионный анализ, факторный анализ, анализ временных рядов и др.);
• Владение ГИС-пакетами (ArcGis, QGIS) на базовом уровне;
• Начальный опыт работы в Google Earth of Engine;
• Владение r или pyton для написания аналитических скриптов или пакетами статистического анализа (Statistica, SPSS, MatLab или другие);
• Зс основами метода турбулентных пульсаций и базовыми принципами обработки данных ЭКС;
• Приветствуются самостоятельность и самоорганизованность.

Что мы предлагаем:

• оборудованное рабочее место с ПК в центре Москвы;
• доступ к информационным ресурсам, базам данных и электронным подпискам НИУ ВШЭ;
• участие в научных и образовательных мероприятиях и программах НИУ ВШЭ для научного продвижения и развития карьеры;
• участие в программах академической мобильности и повышения квалификации НИУ ВШЭ.
   

Требуемый опыт работы: не менее 3-х лет

Полная занятость, полный день

Срок работы: 1 год с возможностью продления на второй

 

Цель проекта: Количественная оценка динамики продуктивности пастбищных степных экосистем Северной Евразии на примере Монголии с 1982 по 2022 гг. и анализ механизмов ее обуславливающих.

Задачи в рамках проекта:

1. Динамико-климатическое районирование Монголии на основе доступных открытых данных климатических гридов (данных климатических реанализов) Worldclim, Chelsa и др. с целью выделения различных по динамике климатических характеристик регионов: а) Обобщение климатических переменных и классификация территории на основе обобщающих их факторов. б) Идентификация районов по трендам основных климатических характеристик.
2. Анализ динамики ландшафтного покрова на основе данных дистанционного зондирования. а) На основе готовых ежегодных продуктов Landcover. б) На основе индексов, отображающих состояние ключевых биофизических параметров (эвапотранспирация, альбедо).
3. Анализ динамики вегетационных индексов (NDVI и других). а) На основе готовых рядов открытого доступа (1982 - 2022) б) На основе данных дистанционного зондирования с 2000 по 2022 г. (MODIS).
4. Расчет морфометрических характеристик рельефа для оценки вклада в биологическую продуктивность, анализ их вклада.
5. Оценка зависимости динамики вегетационных индексов от климатических переменных внутри районов. а) Попиксельная регрессия временных рядов. б) Регрессия для каждого года.
6. Оценка вклада динамики землепользования в изменение биологической продуктивности. а) Сопоставление динамики ландшафтного покрова и динамики индекса продуктивности. б) Сопоставление статистических данных по динамике поголовья скота и его структуре в разрезе аймаков (админ-территориальных единиц). Обобщение полученных результатов в статьи.

Что мы ждем от успешных кандидатов на данную должность:

• Российское гражданство или иностранное гражданство при условии получения ученой степени в России;
• Возраст до 39 лет;
• Ученая степень (Ученая степень кандидата наук, успешная защита кандидатской диссертации, степень PhD);
• Владение ГИС-пакетами (ArcGis, QGIS); · Опыт работы в Google Earth of Engine;
• Владение r или pyton для написания аналитических скриптов;
• Владение навыками статистического анализа данных (регрессионный анализ, факторный анализ, анализ временных рядов и др.).
• Крайне приветствуются самостоятельность и самоорганизованность. Что мы предлагаем:
• Оборудованное рабочее место с ПК в центре Москвы;
• Доступ к информационным ресурсам, базам данных и электронным подпискам НИУ ВШЭ;
• Участие в научных и образовательных мероприятиях и программах НИУ ВШЭ для научного продвижения и развития карьеры;
• Работа с известными специалистами в предметной области в международном и междисциплинарном исследовательском коллективе (сотрудничество с научными организациями Китая и Монголии);
• Участие в программах академической мобильности и повышения квалификации НИУ ВШЭ.
• Возможное участие в экспедициях в Монголию.

Требуемый опыт работы: не менее 3-х лет

Полная занятость, полный день

Срок работы: 1 год с возможностью продления на второй

Цель проекта: Оценить ландшафтно-экологическую приуроченность встречаемости эпифитных лишайников в широколиственных лесах Чеченской Республики и Приморского Края и в смешанных лесах Московской области.

Задачи в рамках проекта:

1. Подбор модельных территорий в пределах регионов изучения на основе представленности лишайников, изученности и транспортной доступности;
2. Полевой сбор материала - геоботанические описания по стандартизованной методике, сбор образцов лишайников, определение родовой и видовой принадлежности, при необходимости - иные возможные аналитические работы (напр., определение концентраций тяжелых металлов);
3. Литературный обзор и инвентаризация существующих картографических материалов, оцифровка и привязка в ГИС;
4. По литературным данным об экологии лишайников - подбор соответствующих климатических баз данных, цифровых моделей рельефа, иных ДДЗЗ, на основе статистических методов анализа - изучение и подтверждение или опровержение экологических взаимосвязей лишайников;
5. На основе подтвержденных экологических связей - разработка моделей пространственного распространения видов, выявление и формализация закономерностей, сравнительный анализ между модельными участками;
6. При наличии финансирования - определение характера антропогенной обусловленности концентраций тяжелых металлов в лишайниках; будет подана заявка на дополнительное целевое финансирование в форме Гранта.

Что мы ждем от успешных кандидатов на данную должность:

• Российское гражданство или иностранное гражданство при условии получения ученой степени в России;
• Возраст до 39 лет;
• Ученая степень (Ученая степень кандидата наук, успешная защита кандидатской диссертации, степень PhD);
• Тема кандидатской диссертации - в области лихенологии;
• Подтвержденный опыт полевых экспедиционных работ в контрастных природных зонах: Северный Кавказ, Дальний Восток и Центральная Россия;
• Наличие публикаций по теме лихенобиоты.

Что мы предлагаем:

• Оборудованное рабочее место с ПК в центре Москвы;
• Доступ к информационным ресурсам, базам данных и электронным подпискам НИУ ВШЭ;
• Участие в научных и образовательных мероприятиях и программах НИУ ВШЭ для научного продвижения и развития карьеры.

Требуемый опыт работы: не менее 3-х лет

Полная занятость, полный день

Срок работы: 1 год с возможностью продления на второй