Dr. Lorenz Ammann

Funktion

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Gebirgshydrologie und Massenbewegungen

Wildbäche und Massenbewegungen

Kontakt

lorenz.ammann(at)wslto make life hard for spam bots.ch

Eidg. Forschungsanstalt WSL
Zürcherstrasse 111
8903 Birmensdorf

Standort

Birmensdorf Bi LG E 15

Wissenschaftliche Interessen

Quantifizierung von Unsicherheiten in der Modellierung von hydrologischen Prozessen
Geschiebetransport in Gebirgsbächen
Machine-Learning-Ansätze in der hydrologischen Modellierung
Probabilistische Modelle und Bayes'sche Parmeterinferenz

Berufliche Tätigkeit

Seit Sept. 2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Wildbäche und Massenbewegungen (Forschungseinheit Gebirgshydrologie und Massenbewegungen, WSL)
2014 - 2016: Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Systemanalyse, Integrated Assessment und Modellierung an der Eawag
2013 -2014: Praktikum, Projektarbeit und Masterarbeit bei AF-Consult Switzerland AG (jetzt AFRY)

Ausbildung

2016 - 2020: Dr. sc. ETH Zürich am Departement Umweltsystemwissenschaften. Kurztitel der Doktorarbeit: "Probabilistic approaches to hydrological and herbicide transport modelling"
2012 - 2014: M.Sc. in Umweltingenieurwissenschaften an der ETH Zürich
2008 - 2012: B.Sc. in Umweltingenieurwissenschaften an der ETH Zürich

WEITERFÜHRENDE INFORMATIONEN

Projekte

Using different sensor types to improve the signal interpretation

Indirect bedload transport measurements help to better understand how coarse solid particles are transported in steep streams (torrents) and mountain rivers. We use three different sensor types to improve the signal interpretation: geophone, accelerometer, and microphone.

WSL-Publikationen

Wissenschaftliche Artikel Peer-reviewt

Chen, Z.; He, S.; Nicollier, T.; Ammann, L.; Badoux, A.; Rickenmann, D., 2022: Finite element modelling of the Swiss plate geophone bedload monitoring system. Journal of Hydraulic Research, doi: 10.1080/00221686.2022.2059585

Wu, J.; D'Ambrosi, S.; Ammann, L.; Stadnicka-Michalak, J.; Schirmer, K.; Baity-Jesi, M., 2022: Predicting chemical hazard across taxa through machine learning. Environment International, 163: 107184 (15 pp.). doi: 10.1016/j.envint.2022.107184

Chen, Z.; He, S.; Nicollier, T.; Ammann, L.; Badoux, A.; Rickenmann, D., 2022: Signal response of the Swiss plate geophone monitoring system impacted by bedload particles with different transport modes. Earth Surface Dynamics, 10, 2: 279-300. doi: 10.5194/esurf-10-279-2022