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生物系统科学与工程系
两年计划（120个学分），与巴塞尔大学和苏黎世大学合作提供。学生接受了用于生物系统分析的计算方法的开发和应用。它包括生物学和计算机科学方法的实践课程及其组合，并特别强调实验生物学和数据生成的系统整合到计算方法中。在www.cbb.ethz.ch上找到更多信息。
综合气候系统科学硕士
综合气候系统科学（ICS）中的MSC计划是一项研究计划，该计划在所有参与气候研究的学科中教授，以提供气候系统的整体情况。这种跨学科的方法使您能够了解气候变化和气候变化的过程及其对社会的各自后果，包括它们对这些社会的反应。我们对气候和地球系统的分析和评估越来越多地需要跨学科的能力。尤其是由于对适应气候变化的压力，对跨学科科学家和气候专家的需求不断增加。我们的跨学科主张挑战了与传统的主题相关教学。MSC ICS已开发了特殊的跨学科课程，并在跨课程和以研究为导向的环境中启用了研究项目，论文和指导。通过这种方法和跨学科能力的传授，MSC ICS具有独特的销售主张。汉堡的位置，可通往德国的气候研究中心提供理想的研究条件。该计划在国际上对物理和建模具有独特的关注，并提供了三个专业领域：1）气候系统的物理学2）气候系统的生物地球化学3）与气候相关的经济学和社会科学课程仅限于最大。35名学生。该计划以研究为导向的计划在2018年由Asiin和德国认证委员会在2024年重新认可。更多信息可在此处获得：https：//www.sicss.uni-hamburg.de/msc-programs/msc- integrated-climate-science.html
地球系统科学与政策（ESSP）
ESSP 501. 地球系统科学与政策 I。5 个学分。概述五个研究领域的基本问题：生物多样性和生态系统功能；气候和环境变化；土地和资源管理；环境政策、管理和通信；人类健康和环境。材料将在基于问题的学习环境中“情境化”呈现。ESSP 教师和客座讲师将介绍与主题相关的背景信息。学生应积极参与学习过程，方法是 1) 确定他们需要哪些进一步的信息来理解问题，2) 研究问题，3) 清楚简洁地向彼此介绍他们的研究结果。先决条件：ESSP 研究生学位。共同要求：ESSP 501R 和 ESSP 501L。
美国-欧空局地球系统科学协议（2022）
i. 一方与其自己的关联实体之间或其自己的关联实体之间的索赔； u. 自然人、其遗产、幸存者或代位人（代位人是本协议的一方或受本交叉豁免条款约束的情况除外）因其身体伤害、其他健康损害或死亡而提出的索赔； iii. 因恶意不当行为造成损害而提出的索赔； iv. 知识产权索赔； v. 因一方未能根据本条第 2（b）款将交叉豁免责任扩展到其关联实体而造成的损害的索赔；或 vi. 一方因另一方未能履行本协议项下的义务而产生的或与其有关的索赔。
整合航空遥感和实地活动用于生态学和地球系统科学
1 斯坦福大学地球系统科学系，美国加利福尼亚州斯坦福；2 劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区，美国加利福尼亚州伯克利；3 加州理工学院喷气推进实验室，美国加利福尼亚州帕萨迪纳；4 国家生态观测网络，美国科罗拉多州博尔德；5 落基山生物实验室，美国科罗拉多州克雷斯特德比特； 6 美国加利福尼亚州伯克利加利福尼亚大学环境科学、政策与管理系；7 美国科罗拉多州杜兰戈刘易斯堡学院环境与可持续发展系；8 美国亚利桑那州立大学生命科学学院，亚利桑那州坦佩；9 美国加利福尼亚州山景城谷歌公司；10 美国地质调查局地球科学与环境变化科学中心，美国科罗拉多州丹佛市；11 美国加利福尼亚州门洛帕克 SLAC 国家加速器实验室
Q4.U4_TOBIAS能量与物质在生态系统科学5单位计划
●在第1课中，我们首先为单元的其余部分奠定基础。学生首先了解确定某物是否活着的各种过程。当学生研究自己选择的特定动植物时，这些过程会加强这些过程，并解释有机体如何结合每个过程。●在第2课中，学生阅读并了解了生物如何以及何处获得所需的能量食物，从从阳光中吸收能量的植物开始，将其变成食物（以葡萄糖的形式），然后将其存储在以后的能源需求中。本课程解决了生产者（生产食物的生物体），消费者（通过食用其他生物体来满足其能量需求的生物）与分解剂（通过消耗死亡或腐烂的植物和动物食物来获取食物的生物）之间的差异。●在第3课中，学生阅读和了解有关光合作用过程的更多信息，
SWS 6722 AI在土壤和生态系统科学中建模
什么是AI建模：数据驱动的AI建模旨在预测，评估或优化土壤健康，土壤和生态系统指标，功能，过程，响应，相互作用以及土壤生态系统的变化。整合土壤生态系统建模的目的是植根于对我们时间中邪恶的环境挑战的更好答案，包括适应和缓解全球气候变化，碳和气候的农业 - 智能农业管理，多危机生态局师更多。AI模型是由土壤，光谱和环境地理空间数据构建的，以模拟复杂的土壤 - 水作用 - 摩托管理 - 气候 - 气候人类关系。数据驱动的Geoai具有重塑我们对土壤生态系统以及如何维持和再生它们的思想的深远能力。学习方法：在本课程中使用倾斜的发现风格来促进学习。这意味着要睁开眼睛并通过对AI范式的深入了解。我们通过对话，嬉戏的探索，批判性思考和讨论来学习。学生将通过阅读，案例研究的讨论（例如，土壤和生态系统科学的热门话题，AI模型在土壤和生态系统科学中的应用）以及设计并进行自己的AI土壤生态系统建模项目，将自己沉浸在课程主题中。讲师使用教练技术来促进学习过程，包括有针对性的问答会议，解锁自我激励以学习，学习为探索以及承认多种观点的课堂讨论。