Veröffentlichungen

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ermittlung der Grundwassergefährdung mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze. Dissertation
Liesch, T.
2006. Universität Karlsruhe (TH). doi:10.5445/IR/1000004730