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Comparison of GRACE data and groundwater levels for the assessment of groundwater depletion in Jordan
Comparison of GRACE data and groundwater levels for the assessment of groundwater depletion in Jordan
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Comparison of GRACE data and groundwater levels for the assessment of groundwater depletion in Jordan

Liesch, Tanja ; Ohmer, Marc

Hydrogeology journal, 2016-09, Vol.24 (6), p.1547-1563 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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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)
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)
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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, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Hydrology and earth system sciences, 2021-04, Vol.25 (3), p.1671-1687 [Periódico revisado por pares]

Katlenburg-Lindau: Copernicus GmbH

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Influence of sediments burying the discharge area of a karst aquifer on the groundwater flow field—Numerical testing of conceptual models
Influence of sediments burying the discharge area of a karst aquifer on the groundwater flow field—Numerical testing of conceptual models
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Influence of sediments burying the discharge area of a karst aquifer on the groundwater flow field—Numerical testing of conceptual models

Ohmer, Marc ; Liesch, Tanja ; Goldscheider, Nico

Hydrological processes, 2023-12, Vol.37 (12), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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Uranium in groundwater — Fertilizers versus geogenic sources
Uranium in groundwater — Fertilizers versus geogenic sources
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Uranium in groundwater — Fertilizers versus geogenic sources

Liesch, Tanja ; Hinrichsen, Sören ; Goldscheider, Nico

The Science of the total environment, 2015-12, Vol.536, p.981-995 [Periódico revisado por pares]

Netherlands: Elsevier B.V

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Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory
Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory
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Groundwater level forecasting with artificial neural networks: a comparison of long short-term memory

Wunsch, Andreas ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Hydrology and earth system sciences, 2021-04, Vol.25 (3), p.1671 [Periódico revisado por pares]

Copernicus GmbH

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On the optimal selection of interpolation methods for groundwater contouring: An example of propagation of uncertainty regarding inter-aquifer exchange
On the optimal selection of interpolation methods for groundwater contouring: An example of propagation of uncertainty regarding inter-aquifer exchange
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On the optimal selection of interpolation methods for groundwater contouring: An example of propagation of uncertainty regarding inter-aquifer exchange

Ohmer, Marc ; Liesch, Tanja ; Goeppert, Nadine ; Goldscheider, Nico

Advances in water resources, 2017-11, Vol.109, p.121-132 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources
Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources
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Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources

Zhang, Jiawen ; Liesch, Tanja ; Chen, Zhao ; Goldscheider, Nico

Hydrogeology journal, 2023-08, Vol.31 (5), p.1197-1208 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources
Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources
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Global analysis of land-use changes in karst areas and the implications for water resources

Zhang, Jiawen ; Liesch, Tanja ; Chen, Zhao ; Goldscheider, Nico

Hydrogeology journal, 2023-08, Vol.31 (5), p.1197-1208 [Periódico revisado por pares]

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On the challenges of global entity-aware deep learning models for groundwater level prediction
On the challenges of global entity-aware deep learning models for groundwater level prediction
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On the challenges of global entity-aware deep learning models for groundwater level prediction

Heudorfer, Benedikt ; Liesch, Tanja ; Broda, Stefan

Hydrology and earth system sciences, 2024-02, Vol.28 (3), p.525-543 [Periódico revisado por pares]

Katlenburg-Lindau: Copernicus GmbH

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20
Modelling groundwater over-extraction in the southern Jordan Valley with scarce data
Modelling groundwater over-extraction in the southern Jordan Valley with scarce data
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Modelling groundwater over-extraction in the southern Jordan Valley with scarce data

Alfaro, Paulina ; Liesch, Tanja ; Goldscheider, Nico

Hydrogeology journal, 2017-08, Vol.25 (5), p.1319-1340 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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  1. Science & Technology
  2. Water Resources
  3. Geology
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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