Dr. Tanja Liesch

• Projekte • Veröffentlichungen • Betreute Bachelor- und Masterarbeiten

Arbeitsbereiche

  • Einsatz künstlicher Intelligenz/Machine Learning in der Hydrogeologie
  • Numerische Modellierung von Strömung, Stoff- und Wärmetransport
  • Statistische Methoden
  • Hydraulische Methoden
  • Grundwasserabhängige Ökosysteme
  • Geoinformationssysteme (GIS)
  • Projektsteuerung / Antragswesen / Gutachten

Lehrveranstaltungen

  • Grundwassermodellierung
  • Hydraulische Methoden
  • Geodatenanalyse
  • Hydrogeologische Gelände- und Labormethoden
  • Exkursionen
  • Betreuung von Projektstudien, Bachelor- und Masterarbeiten

Veröffentlichungen


2024
Incorporating Spatial Information for Regionalization of Environmental Parameters in Machine Learning Models
Ohmer, M.; Doll, F.; Liesch, T.
2024. Mathematical Geosciences. doi:10.1007/s11004-024-10163-4
Data-driven modelling of hydraulic-head time series: results and lessons learned from the 2022 Groundwater Time Series Modelling Challenge
Collenteur, R. A.; Haaf, E.; Bakker, M.; Liesch, T.; Wunsch, A.; Soonthornrangsan, J.; White, J.; Martin, N.; Hugman, R.; de Sousa, E.; Vanden Berghe, D.; Fan, X.; Peterson, T. J.; Bikše, J.; Di Ciacca, A.; Wang, X.; Zheng, Y.; Nölscher, M.; Koch, J.; Schneider, R.; Benavides Höglund, N.; Krishna Reddy Chidepudi, S.; Henriot, A.; Massei, N.; Jardani, A.; Rudolph, M. G.; Rouhani, A.; Gómez-Hernández, J. J.; Jomaa, S.; Pölz, A.; Franken, T.; Behbooei, M.; Lin, J.; Meysami, R.
2024. Hydrology and Earth System Sciences, 28 (23), 5193–5208. doi:10.5194/hess-28-5193-2024
Flooding and flood water storage in karst systems of the Mediterranean region
Xanke, J.; Stevanović, Z.; Liesch, T.; Kaltenbrunn, A.; Ravbar, N.; Jourde, H.; Andreo, B.; Barberá, J. A.; Goldscheider, N.
2024. Hydrogeology Journal, 32 (6), 1587–1605. doi:10.1007/s10040-024-02811-0
Carbonate rocks and karst water resources in the Mediterranean region
Xanke, J.; Goldscheider, N.; Bakalowicz, M.; Barberá, J. A.; Broda, S.; Chen, Z.; Ghanmi, M.; Günther, A.; Hartmann, A.; Jourde, H.; Liesch, T.; Mudarra, M.; Petitta, M.; Ravbar, N.; Stevanović, Z.
2024. Hydrogeology Journal, 32 (5), 1397–1418. doi:10.1007/s10040-024-02810-1
Data-driven modeling of hydraulic head time series: results and lessons learned from the 2022 groundwater modeling challenge
Collenteur, R. A.; Haaf, E.; Bakker, M.; Liesch, T.; Wunsch, A.; Soonthornrangsan, J.; White, J.; Martin, N.; Hugman, R.; Fienen, M.; de Sousa, E.; Vanden Berghe, D.; Fan, X.; Peterson, T.; Bikše, J.; Di Ciacca, A.; Wang, X.; Zheng, Y.; Nölscher, M.; Koch, J.; Schneider, R.; Benavides Höglund, N.; Chidepudi, S. K. R.; Henriot, A.; Massei, N.; Jardani, A.; Rudolph, M. G.; Rouhani, A.; Gómez-Hernández, J.; Jomaa, S.; Pölz, A.; Franken, T.; Behbooei, M.; Lin, J.; Tolson, B.; Meysami, R.
2024. Hydrology and earth system sciences discussions, 1–21. doi:10.5194/hess-2024-111
Towards understanding the influence of seasons on low-groundwater periods based on explainable machine learning
Wunsch, A.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2024. Hydrology and Earth System Sciences, 28 (9), 2167 – 2178. doi:10.5194/hess-28-2167-2024
On the challenges of global entity-aware deep learning models for groundwater level prediction
Heudorfer, B.; Liesch, T.; Broda, S.
2024. Hydrology and Earth System Sciences, 28 (3), 525–543. doi:10.5194/hess-28-525-2024
2023
Towards understanding the influence of seasons on low groundwater periods based on explainable machine learning
Wunsch, A.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2023. Copernicus. doi:10.5194/hess-2023-284
Influence of sediments burying the discharge area of a karst aquifer on the groundwater flow field—Numerical testing of conceptual models
Ohmer, M.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2023. Hydrological Processes, 37 (12), e15048. doi:10.1002/hyp.15048
Application of machine learning and deep neural networks for spatial prediction of groundwater nitrate concentration to improve land use management practices
Karimanzira, D.; Weis, J.; Wunsch, A.; Ritzau, L.; Liesch, T.; Ohmer, M.
2023. Frontiers in Water, 5. doi:10.3389/frwa.2023.1193142
Incorporating spatial information for regionalization of hydrogeological parameters in machine learning models
Ohmer, M.; Doll, F.; Liesch, T.
2023. European Geosciences Union General Assembly (EGU 2023), Wien, Österreich, 23.–28. April 2023. doi:10.5194/egusphere-egu23-12842
Results from the 2022 Groundwater Time Series Modeling Challenge
Collenteur, R.; Haaf, E.; Liesch, T.; Wunsch, A.; Bakker, M.
2023. European Geosciences Union General Assembly (EGU 2023), Wien, Österreich, 23.–28. April 2023. doi:10.5194/egusphere-egu23-9341
On the challenges of global entity-aware deep learning models for groundwater level prediction
Heudorfer, B.; Liesch, T.; Broda, S.
2023. Hydrology and earth system sciences discussions. doi:10.5194/hess-2023-192
When best is the enemy of good – critical evaluation of performance criteria in hydrological models
Cinkus, G.; Mazzilli, N.; Jourde, H.; Wunsch, A.; Liesch, T.; Ravbar, N.; Chen, Z.; Goldscheider, N.
2023. Hydrology and Earth System Sciences, 27 (13), 2397–2411. doi:10.5194/hess-27-2397-2023
Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources [Globale Analyse von Landnutzungsänderungen in Karstgebieten und deren Auswirkungen auf die Wasserressourcen]
Zhang, J.; Liesch, T.; Chen, Z.; Goldscheider, N.
2023. Hydrogeology Journal, 31, 1197–1208. doi:10.1007/s10040-023-02650-5
Comparison of artificial neural networks and reservoir models for simulating karst spring discharge on five test sites in the Alpine and Mediterranean regions
Cinkus, G.; Wunsch, A.; Mazzilli, N.; Liesch, T.; Chen, Z.; Ravbar, N.; Doummar, J.; Fernández-Ortega, J.; Barberá, J. A.; Andreo, B.; Goldscheider, N.; Jourde, H.
2023. Hydrology and Earth System Sciences, 27 (10), 1961–1985. doi:10.5194/hess-27-1961-2023
2022
Spatiotemporal optimization of groundwater monitoring networks using data-driven sparse sensing methods
Ohmer, M.; Liesch, T.; Wunsch, A.
2022. Hydrology and Earth System Sciences, 26 (15), 4033–4053. doi:10.5194/hess-26-4033-2022
Konzepte zur Wiederverwendung von aufbereitetem Abwasser im Unteren Jordantal = Concepts for the reuse of treated wastewater in the Lower Jordan Valley
Xanke, J.; Ohmer, M.; Liesch, T.
2022. Wasserwirtschaft, 112 (7-8), 61–67. doi:10.1007/s35147-022-1100-z
Erratum zu: Berechnung von Temperaturfahnen im Grundwasser mit analytischen und numerischen Modellen
Ohmer, M.; Klester, A.; Kissinger, A.; Mirbach, S.; Class, H.; Schneider, M.; Lindenlaub, M.; Bauer, M.; Liesch, T.; Menberg, K.; Blum, P.
2022. Grundwasser, 27, 149–150. doi:10.1007/s00767-022-00513-6
Karst spring discharge modeling based on deep learning using spatially distributed input data
Wunsch, A.; Liesch, T.; Cinkus, G.; Ravbar, N.; Chen, Z.; Mazzilli, N.; Jourde, H.; Goldscheider, N.
2022. Hydrology and Earth System Sciences, 26 (9), 2405–2430. doi:10.5194/hess-26-2405-2022
Deep learning shows declining groundwater levels in Germany until 2100 due to climate change
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2022. Nature Communications, 13 (1), Artikel-Nr.: 1221. doi:10.1038/s41467-022-28770-2
Berechnung von Temperaturfahnen im Grundwasser mit analytischen und numerischen Modellen : Calculation of temperature plumes in groundwater with analytical and numerical models
Ohmer, M.; Klester, A.; Kissinger, A.; Mirbach, S.; Class, H.; Schneider, M.; Lindenlaub, M.; Bauer, M.; Liesch, T.; Menberg, K.; Blum, P.
2022. Grundwasser, 27, 113–129. doi:10.1007/s00767-022-00509-2
Quantification and possible causes of declining groundwater resources in the Euro-Mediterranean region from 2003 to 2020
Xanke, J.; Liesch, T.
2022. Hydrogeology Journal, 30, 379–400. doi:10.1007/s10040-021-02448-3
2021
Using Convolutional Neural Networks To Evaluate Long‐Term Groundwater Trends In Germany
Wunsch, A.; Broda, S.; Liesch, T.
2021, September 9. 48th IAH Congress (2021), Brüssel, Belgien, 6.–10. September 2021
Deep Learning based assessment of groundwater level development in Germany until 2100
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2021, April 30. European Geosciences Union General Assembly (EGU 2021), Online, 19.–30. April 2021. doi:10.5194/egusphere-egu21-9590
Modeling the discharge behavior of an alpine karst spring influenced by seasonal snow accumulation and melting based on a deep-learning approach
Liesch, T.; Wunsch, A.; Chen, Z.; Golscheider, N.
2021, April 29. European Geosciences Union General Assembly (EGU 2021), Online, 19.–30. April 2021. doi:10.5194/egusphere-egu21-12181
Groundwater level forecasting with artificial neural networks: A comparison of long short-term memory (LSTM), convolutional neural networks (CNNs), and non-linear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2021. Hydrology and Earth System Sciences, 25 (3), 1671–1687. doi:10.5194/hess-25-1671-2021
Feature-based Groundwater Hydrograph Clustering Using Unsupervised Self-Organizing Map-Ensembles
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2021. Water Resources Management, 36, 39–54. doi:10.1007/s11269-021-03006-y
Karst modelling challenge 1: Results of hydrological modelling
Jeannin, P.-Y.; Artigue, G.; Butscher, C.; Chang, Y.; Charlier, J.-B.; Duran, L.; Gill, L.; Hartmann, A.; Johannet, A.; Jourde, H.; Kavousi, A.; Liesch, T.; Liu, Y.; Lüthi, M.; Malard, A.; Mazzilli, N.; Pardo-Igúzquiza, E.; Thiéry, D.; Reimann, T.; Schuler, P.; Wöhling, T.; Wunsch, A.
2021. Journal of hydrology, 600, 126508. doi:10.1016/j.jhydrol.2021.126508
Feature-basiertes Clustering von Umweltzeitreihen mit Self-Organizing-Map-Ensembles
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2021. INFORMATIK 2020 - Back to the future. Hrsg.: R. H. Reussner, 1035–1041, Gesellschaft für Informatik (GI). doi:10.18420/inf2020_98
Nitrat-Monitoring 4.0 – Intelligente Systeme zur nachhaltigen Reduzierung von Nitrat im Grundwasser
Liesch, T.; Bruns, J.; Abecker, A.; Hilbring, D.; Karimanzira, D.; Martin, T.; Wagner, M.; Wunsch, A.; Fischer, T.
2021. INFORMATIK 2020 - Back to the future. Hrsg.: R.H. Reussner, 1069–1079, Gesellschaft für Informatik (GI). doi:10.18420/inf2020_101
2020
Groundwater Level Forecasting with Artificial Neural Networks: A Comparison of LSTM, CNN and NARX
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2020, Dezember 15. 101. AGU Fall Meeting (2020), Online, 1.–17. Dezember 2020
Feature-basiertes Clustering von Umweltzeitreihen mit Self-Organizing-Map-Ensembles
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2020, Oktober 2. 50. Back to the future. 50. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik (Informatik 2020), Online, 28. September–2. Oktober 2020
Entwicklung und Anwendung von Algorithmen zur Berechnung von Grundwasserständen an Referenzmessstellen auf Basis der Methode Künstlicher Neuronaler Netze : Abschlussbericht
Wunsch, A.; Liesch, T.
2020. Karlsruher Institut für Technologie (KIT). doi:10.5445/IR/1000136522
Hydrogeological site investigation and economic evaluation to assess the potential of managed aquifer recharge in the Lower Jordan Valley
Xanke, J.; Salman, A.; Al-Karablieh, E.; Liesch, T.; Salameh, E.; Goldscheider, N.
2020. Hydrogeology journal, 28, 745–762. doi:10.1007/s10040-019-02058-0
2019
Uncover Similarities of Groundwater Dynamics with Machine Learning based Hydrograph Clustering (Oral Talk IN43A-07)
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2019, Dezember 12. Fall Meeting (AGU 100 2019), San Francisco, CA, USA, 9.–13. Dezember 2019
On the Optimal Spatial Design for Groundwater Level Monitoring Networks
Ohmer, M.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2019. Water resources research, 2019WR025728. doi:10.1029/2019WR025728
Aquifer responses to long-term climatic periodicities
Liesch, T.; Wunsch, A.
2019. Journal of hydrology, 572, 226–242. doi:10.1016/j.jhydrol.2019.02.060
2018
Forecasting groundwater levels using nonlinear autoregressive networks with exogenous input (NARX)
Wunsch, A.; Liesch, T.; Broda, S.
2018. Journal of hydrology, 567, 743–758. doi:10.1016/J.JHYDROL.2018.01.045
Wochen-, Monats- und Jahreszeitenvorhersage von Grundwasserständen mit künstlichen neuronalen Netzen
Broda, S.; Wunsch, A.; Liesch, T.; Reichling, J.
2018, März 22. 26. Grundwasser im Umfeld von Bergbau, Energie und urbanen Räumen - Tagung der Fachsektion Hydrogeologie e. V. in der DGGV e.V. (2018), Bochum, Deutschland, 21.–24. März 2018
Interpolationsmethoden für Grundwassergleichen –Auswirkungen der Auswahl auf weitere Berechnungen am Beispiel von Austauschvorgängen in der Region Donauried
Ohmer, M.; Liesch, T.; Göppert, N.; Goldscheider, N.
2018. GRUNDWASSER IM UMFELD VON BERGBAU, ENERGIE UND URBANEN RÄUMEN, Herausgeber: A. Banning, S. Frank, R. Kaufmann-Knoke, A. Niedermayr, F. Wisotzky, S. Wohnlich, Institut für Geologie
Wochen-, Monats-und Jahreszeitenvorhersage von Grundwasserständen mit künstlichen neuronalen Netzen
Broda, S.; Wunsch, A.; Liesch, T.
2018. Grundwasser im Umfeld von Bergbau, Energie und urbanen Räumen, Herausgeber: Banning, A. W.; Frank, S.; Kaufmann-Knoke, R.; Niedermayr, A.; Wisotzky, F.; Wohnlich, S., Institut für Geologie
2017
Multi-tracer approach to characterize hydraulically induced sulfate rock dissolution processes below a weir lock
Strasser, D.; Montenegro, H.; Blechschmidt, L.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2017. Journal of applied water engineering and research, 5 (2), 142–157. doi:10.1080/23249676.2016.1172992
Subsurface Flow and Sulfate Dissolution Response to the Construction and Restoration of the River Weir in Hessigheim, Germany
Montenegro, H.; Kauther, R.; Strasser, D.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2017. EuroKarst 2016, Neuchâtel – Advances in the Hydrogeology of Karst and Carbonate Reservoirs. Ed.: P. Renard, 57–63, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-45465-8_6
On the optimal selection of interpolation methods for groundwater contouring : An example of propagation of uncertainty regarding inter-aquifer exchange
Ohmer, M.; Liesch, T.; Goeppert, N.; Goldscheider, N.
2017. Advances in water resources, 109, 121–132. doi:10.1016/j.advwatres.2017.08.016
Correlating Global Precipitation Measurement satellite data with karst spring hydrographs for rapid catchment delineation
Longenecker, J.; Bechtel, T.; Chen, Z.; Goldscheider, N.; Liesch, T.; Walter, R.
2017. Geophysical research letters, 44 (10), 4926–4932. doi:10.1002/2017GL073790
Contamination risk and drinking water protection for a large-scale managed aquifer recharge site in a semi-arid karst region, Jordan
Xanke, J.; Liesch, T.; Goeppert, N.; Klinger, J.; Gassen, N.; Goldscheider, N.
2017. Hydrogeology journal, 25 (6), 1795–1809. doi:10.1007/s10040-017-1586-0
Isotopic constraints on water source mixing, network leakage and contamination in an urban groundwater system
Grimmeisen, F.; Lehmann, M. F.; Liesch, T.; Goeppert, N.; Klinger, J.; Zopfi, J.; Goldscheider, N.
2017. The science of the total environment, 583, 202–213. doi:10.1016/j.scitotenv.2017.01.054
Modelling groundwater over-extraction in the southern Jordan Valley with scarce data
Alfaro, P.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2017. Hydrogeology journal, 25 (5), 1319–1340. doi:10.1007/s10040-017-1535-y
2016
Challenges of Implementing IWRM in the Lower Jordan Valley
Klinger, J.; Riepl, D.; Wolff, H.-P.; Heinz, I.; Rödiger, T.; Guttman, J.; Samhan, S.; Tamimi, A.; Subah, A.; Sauter, M.; Müller, R.; Geyer, S.; Ali, W.; Afferden, M. van; Lee, M.-Y.; Liesch, T.; Hötzl, H.; Goldscheider, N.
2016. tIntegrated Water Resources Management : Concept, Research and Implementation. Ed.: D. Borchardt, 749–777, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-25071-7_28
Numerical long-term assessment of managed aquifer recharge from a reservoir into a karst aquifer in Jordan
Xanke, J.; Jourde, H.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2016. Journal of hydrology, 540, 603–614. doi:10.1016/j.jhydrol.2016.06.058
Comparison of GRACE data and groundwater levels for the assessment of groundwater depletion in Jordan
Liesch, T.; Ohmer, M.
2016. Hydrogeology journal, 24 (6), 1–17. doi:10.1007/s10040-016-1416-9
Natürliche und künstliche Tracer zur Charakterisierung von hydraulisch induzierten Lösungsvorgängen unter einem Stauwehrkomplex am Neckar
Straßer, D.; Montenegro, H.; Blechschmidt, L.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2016. Grundwasser - Mensch - Ökosysteme : 25. Tagung der Fachsektion Hydrogeologie in der DGGV 2016, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 13.-17. April 2016. Hrsg.: P. Blum, S. 154, KIT Scientific Publishing
Hydrogeological assessment of a managed aquifer recharge site at the Wala reservoir, Jordan
Xanke, J.; Klinger, J.; Liesch, T.; Göppert, N.; Sawarieh, A.; Goldscheider, N.
2016. Grundwasser - Mensch - Ökosysteme : 25. Tagung der Fachsektion Hydrogeologie in der DGGV 2016, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 13.-17. April 2016. Hrsg.: P. Blum, 61–62, KIT Scientific Publishing
2015
Uranium in groundwater - Fertilizers versus geogenic sources
Liesch, T.; Hinrichsen, S.; Goldscheider, N.
2015. The science of the total environment, 536, 981–995. doi:10.1016/j.scitotenv.2015.05.133
Impact of managed aquifer recharge on the chemical and isotopic composition of a karst aquifer, Wala reservoir, Jordan
Xanke, J.; Goeppert, N.; Sawarieh, A.; Liesch, T.; Kinger, J.; Ali, W.; Hoetzl, H.; Hadidi, K.; Goldscheider, N.
2015. Hydrogeology Journal, 23 (5), 1027–1040. doi:10.1007/s10040-015-1233-6
Open-loop geothermal heating by combined extraction–injection one-well systems: A feasibility study
Rode, A.; Liesch, T.; Goldscheider, N.
2015. Geothermics, 56, 110–118. doi:10.1016/j.geothermics.2015.03.001

Betreute Bachelor- und Masterarbeiten

Masterarbeiten

2022 Einbindung von räumlichen Informationen zur Regionalisierung hydrogeologischer Parameter in Machine Learning Modellen
  Erstellung eines Grundwasserströmungsmodells im Raum Andernach zur Abgrenzung des Einzugsbereichs des Wasserwerks Feldfrieden
2021 Deep Learning basierte Simulation von Quellschüttungen mit flächenhaften Inputdaten
  Umsetzungspotential von Algorithmen des maschinellen Lernens für die Optimierung von Grundwasser-Messnetzen
  Machine Learning basierte Vorhersage von Quellschüttungen
  Numerische 3D Strömungs- und Transportmodellierung der Nitratbelastung im Grundwasser des Oberrheingrabens an einem intensiv landwirtschaftlich genutzten Standort
  3D Wärmetransportmodellierung der Freiburger Bucht
2020 Vergleich analytischer und numerischer Modelle zur Berechnung von Temperaturfahnen
2019 Numerische Strömungsmodellierung zur Optimierung der Restwasserhaltung einer Deponie-Sanierungsmaßnahme
  Modellierung der Grundwasserströmung im Tschadseebecken
  Besonderheiten der Grundwasserströmungsmodellierung an einem Niedermoorstandort
  Numerische Grundwassermodellierung im Umfeld einer Sanierungsmaßnahme der Schleusenanlage Kochendorf am Neckar
2018 Vergleich verschiedener Verfahren zur Auswahl von Grundwasser-Referenzmessstellen am Beispiel von Hessen
  Numerische Modellierung von Grundwasserhydraulik und Schadstofftransport bei einem Grundwasserschaden durch LHKW bei Kronach/Oberfranken
  Untersuchung des Einflusses langperiodischer klimatischer Schwankungen auf Grundwasserstände mittels Hauptkomponenten- und Wavelet-Analyse
2017 3D-Grundwasserströmungsmodellierung an der Schleuse Brandenburg an der Havel
  Vergleich unterschiedlicher Bohrloch-Methoden zur Bestimmung der vertikalen hydraulischen Durchlässigkeitsverteilung
  Statistische Zusammenhänge von Krankheiten und Grundwasserinhaltsstoffen
  Eignung hochfrequenter Satelliten-Niederschlagsdaten zur Entwicklung und Verbesserung konzeptioneller Niederschlags-Abfluss-Modelle
  Künstliche neuronale Netze zur Prognose von Grundwasserständen/Forecasting groundwater levels using Artificial Neural Networks
  Möglichkeiten der Anwendung automatisierter Datenvalidierungsverfahren bei hydrogeologischen Daten
  Auswirkungen eines Hochwassers der Alb auf das Grundwasser im südlichen Stadtgebiet von Karlsruhe
2016 Experimentelle und numerische Untersuchungen nicht-linearer Effekte bei Infiltrationsversuchen
  Wechselwirkungen zwischen Karst- und Porengrundwasserleiter in der Region Donauried
  Experimentelle und numerische Untersuchungen an einem geplanten Standort zur künstlichen Grundwasseranreicherung in Deir Alla, Jordanien
2015 Quantifizierung der Austauschdynamik zwischen Grund- und Oberflächenwasser im Anschluss an einer Deichrückverlegung
2014 Hydrogeologische Untersuchungen am Sickerschlitzgraben und Sickerstrang des Wasserwerks Neckartailfingen
  Untersuchung hydrogeologischer Ursachen von Landsenkungen im Rhein-Neckar-Raum
  Beurteilung des Einflusses einer Baumaßnahme auf die Interaktion von Oberflächenwasser und Grundwasser (3D-FE-Modellierung)
2013 Hydrogeologische Untersuchungen zu den grundwasserinduzierten Veränderungen im lösungsempfindlichen Baugrund im Bereich der Staustufe Hessigheim am Neckar
  Untersuchungen zur Herkunft von Uran im Grundwasser von Baden-Württemberg
  Vertikaler Oberflächenversatz und Lösungsdenudation in der Süddeutschen Schichtstufenlandschaft
  Grundwasserinduzierte Veränderungen im lösungsempfindlichen Baugrund unterhalb der Schleusenanlage Hessigheim am Neckar
  Eignung eines kombinierten Entnahme-Eingabe-Einbrunnensystems zur thermischen Grundwassernutzung
2012 Hydrogeologische Modellierung des Einzugsgebietes eines Mineralwasserbrunnens im Oberrheingraben
  Zeitliche Fortschreibung und Kalibrierung des großräumigen numerischen Grundwassermodells von Karlsruhe
  Temperatur als Tracer zur Ermittlung des Zuflusses aus Oberflächengewässern in das Grundwasser - Numerische Berechnungen der Grundwasserströmung und des Wärmetransports
  Grundwasserneubildung und Grundwasserdynamik im Stadtgebiet Pforzheim

Bachelorarbeiten

2019 Berechnung der Grundwasserneubildung mit dem TRAIN-Modell für Standorte im Bewirtschaftungs-gebiet der Stadtwerke Karlsruhe
2018 Recherche, Zusammenstellung und Bewertung von frei verfügbaren, grundwasserrelevanten Daten in Europa
2016 Regional bedeutsame Karstaquifersysteme im Gebiet der Russischen Förderation
2015 Charakterisierung der Grundwasserbewegung in der Region Donauried
  Vergleich von analytischen Verfahren zur Abschätzung von Temperatur als Tracer bei Grundwasserströmungsprozessen
  Hydrogeologische Untersuchungen im Nationalpark Schwarzwald
2014 Ermittlung der horizontalen und vertikalen Durchlässigkeit einer Gewässersohle mit verschiedenen hydraulischen Tests
  Grundwasserqualität entlang von Transekten durch das Stadtgebiet Karlsruhe
2013 Tiefenorientierte Charakterisierung der Lösungsprozesse im Bereich der Schleuse Hessigheim mit Sulfat als natürlichem Tracer
  Flächenhafte Charakterisierung der Lösungsprozesse im Bereich der Schleuse Hessigheim mit Sulfat als natürlichem Tracer
2012 Hydrogeologisches Konzeptmodell der Region Deir Alla, Jordanien
  Auswertung hydrochemischer Analysen zur Beurteilung der Notbrunnen in Karlsruhe auf der Grundlage rechtlicher Vorgaben zur Notwasserversorgung
  Die Auswirkungen des Energiepflanzenanbaus für die Erzeugung von Biokraftstoffen auf Wasserqualität und –quantität – Theoretische Grundlagen und Fallstudie
  Georisiken im Karst
  Thermische Nutzung von Quellwässern im Alpenraum - Grundlagen und Machbarkeitsstudie für Riezlern, Kleinwalsertal, Österreich
2010 Vergleichende Untersuchung verschiedener Aktivkohleprodukte hinsichtlich ihrer Eignung in Markierungsversuchen mit Fluoreszenzfarbstoffen
  Vorbereitung und Durchführung eines Tracerversuchs auf dem Truppenübungsplatz Grafenwöhr/Oberpfalz
  Untersuchungen zum Abbauverhalten von Fluoreszenztracern unter Wärmeeinwirkung
  Untersuchungen zum Abbauverhalten von Fluoreszenztracern unter Kälteeinwirkung
  Vergleichende Untersuchung verschiedener Elutionsmittel zur Desorption von Amidorhodamin G von Aktivkohle
  Vergleichende Untersuchung verschiedener Aktivkohleprodukte hinsichtlich ihrer Eignung in Markierungsversuchen mit Fluoreszenzfarbstoffen