Dr. Ferdinand Briegel

Dr. Ferdinand Briegel
Gastwissenschaftler / Postdoc @ KIT

Werthmannstrasse 10
79085 Freiburg
Raum 00.002

Biographie

Ferdinand Briegel studierte von 2012 bis 2016 Umweltnaturwissenschaften (Hauptfach) und Umwelthydrologie (Nebenfach) an der Albert-Ludwigs-Universität in Freiburg (Bachelor of Science). Von 2016 bis 2019 studierte er Umweltwissenschaften mit der Profillinie Umweltmodellierung und Geoinformationssysteme (Master of Science). Von Juni 2020 bis Dezember 2020 arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Urbisphere Projekt (Datenbank Management) an der Professur für Umweltmeteorologie der Universität Freiburg. Von Januar 2021 bis April 2024 arbeitete er im I4C Projekt und promovierte, ebenfalls an der Professur für Umweltmeteorologie der Universität Freiburg. Seit April 2024 arbeitet er am Karlruher Institut für Technologie IMK-TRO.

Forschungsschwerpunkt

Im Rahmen seiner Doktorarbeit wurde ein multi-skaliertes Deep Learning Modell zur Vorhersage von thermischem Stress im urbanen Raum entwickelt. Dazu wurde in einem ersten Schritt physikalisch-numerische Mikroskalenmodelle gekoppelt und anschließend durch Deep Learning Modelle approximiert. Dieses Modell ermöglicht das Downscaling ganzer Klimaprojektionen auf Gebäude-Ebene und erlaubt eine quantitative Untersuchung von Hitzestress in urbanen Räumen.

Laufende und abgeschlossene Forschungsprojekte

• I4C - Intelligence for Cities (KI-Leuchttürme, BMU)
• urbisphere (ERC Synergy Grant)

Reviewertätigkeit

Nature Cities, Sustainable Cities and Society, Geoscientific Model Development, Journal of Planning Education and Research, Meteorologische Zeitschrift

Publikationen

Originalarbeiten in wissenschaftlichen Fachzeitschriften

• Briegel F, Pinto JG, Christen A, 2025: Is satellite land surface temperature an appropriate proxy for intra-urban variability of daytime heat stress? Remote Sensing of Environment, 331, 115045.
• Briegel F, Schrodi S, Sulzer M, Brox T, Pinto JG, Christen A, 2025: Deep learning enables city-wide climate projections of street-level heat stress. Urban Climate, 62, 102564.
• Wösle J, Briegel F, Zeeman M, Plein M, Christen A, Matzarakis A, 2025: Intra-urbane Variabilität der Intensität und Häufigkeit von Hitzebelastung im Stadtgebiet von Freiburg. Gefahrstoffe, 85, 7-8, 175-182.
• Briegel F, Wehrle J, Schindler D, Christen A, 2024: High-resolution multi-scaling of outdoor human thermal comfort and its intra-urban variability based on machine learning. Geoscientific Model Development, 17, 1667–1688.
• Fenner D, Christen A, Grimmond CSB, Meier F, Morrison W, Zeeman M, Barlow J, Birkmann J, Blunn L, Chrysoulakis N, Clements M, Glazer R, Hertwig D, Kotthaus S, König K, Looschelders D, Mitraka Z, Poursanidis D, Tsirantonakis D, Bechtel B, Benjamin K, Beyrich F, Briegel F, Feigel G, Gertsen C, Iqbal N, Kittner J, Lean H, Liu Y, Luo Z, McGrory M, Metzger S, Paskin M, Ravan M, Ruhtz T, Saunders B, Scherer D, Smith ST, Stretton M, Trachte K, Van Hove M 2024: urbisphere -Berlin campaign: Investigating multi-scale urban impacts on the atmospheric boundary layer. Bull. Amer. Meteor. Soc.,105, E1929–E1961.

• Briegel F, Makansi O, Brox T, Matzarakis A, Christen A, 2023: Modelling long-term thermal comfort conditions in urban environments using a deep convolutional encoder-decoder as a computational shortcut. Urban Climate, 47, 101359.

• Lee S-C, Christen A, Black TA, Jassal RS, Briegel F, Nesic Z, 2021: Combining flux variance similarity partitioning with artificial neural networks to gap-fill measurements of net ecosystem production of a Pacific Northwest Douglas-fir stand. Agricultural and Forest Meteorology, 303, 108382.

• Briegel F, Lee S-C, Black TA, Jassal RS, Christen A, 2020: Factors controlling long-term carbon dioxide exchange between a Douglas- fir stand and the atmosphere identified using an artificial neural network approach. Ecological Modelling, 435, 109266.

Konferenzbeiträge

• Briegel F, Pinto JG, Christen A, 2025: Land Surface Temperature as a Proxy for Outdoor Thermal Comfort? ICUC12, Rotterdam, Netherlands, 07–11 July 2025.
• Briegel F, Schrodi S, Sulzer M, Brox T, Pinto JG, Christen A, 2025: High Resolution City-Scale Climate Projections of Urban Heat Stress based on an Deep Learning Approach. ICUC12, Rotterdam, Netherlands, 07–11 July 2025.
• Briegel F, Middel A, Schrodi S, Wehrle J, Brox T, Fünfgeld H, Pinto JG, Schindler D, Christen A, 2025: Can AI-based Approaches help us to map High Resolution Outdoor Heat Stress in Cities? D·A·CH 2025 Conference, Bern, Switzerland, 23-27 June 2025.
• Briegel F, Schrodi S, Sulzer M, Brox T, Christen A, Pinto JG, 2024: Downscaling climate projections to map future outdoor thermal comfort in cities based on a deep learning approach. EGU General Assembly, Vienna, Austria, 14-19 April 2024.