Predicting the probability of avian reproductive success and its components at a nesting site
Ghosh, S., Banerjee, A., Mukhopadhyay, S., Bhattacharya, S., & Ray, S. (2022). Ecological Informatics, 72, 101841.
doi:10.1016/j.ecoinf.2022.101841Forschungsergebnisse
Rechnergestützte Methoden, validiert und in begutachteten ökologischen Fachzeitschriften veröffentlicht – nach dem TRACE-Framework für Transparenz und Reproduzierbarkeit.
Die Modelle folgen dem TRACE-Framework und werden an unabhängigen Datensätzen validiert. Erstautorenarbeiten stellen reproduzierbaren Code über GitHub bereit. Zwölf Arbeiten aus sieben Projekten; Erstautorenarbeiten sind rot markiert.



Ghosh, S., Banerjee, A., Mukhopadhyay, S., Bhattacharya, S., & Ray, S. (2022). Ecological Informatics, 72, 101841.
doi:10.1016/j.ecoinf.2022.101841Ghosh, S. (2022). NDC E-BIOS, 2, 63–70.
Ghosh, S., Al Basir, F., Chowdhury, G., Bhattacharya, S., & Ray, S. (2021). Ecological Modelling, 459, 109710.
doi:10.1016/j.ecolmodel.2021.109710

Hymenolepis diminuta (Bandwurm)
Lactobacillus taiwanensis S29
Lactiplantibacillus plantarum S27
Mandal, S., Mondal, C., Ghosh, S., Saha, S., Ray, M. S., & Lyndem, L. M. (2024). Experimental Parasitology, 259, 108715.
doi:10.1016/j.exppara.2024.108715Mandal, S., Mondal, C., Mukherjee, T., Saha, S., Kundu, A., Ghosh, S., & Lyndem, L. M. (2022). Microorganisms, 10(12), 2328.
doi:10.3390/microorganisms10122328
Projekt der angewandten Mathematik zur Entwicklung verallgemeinerter Wachstumskurvenmodelle, validiert an biologischen Systemen.
Rana, S., Basu, A., Ghosh, S., & Bhattacharya, S. (2023). Ecological Modelling, 476, 110235.
doi:10.1016/j.ecolmodel.2022.110235Roy, T., Ghosh, S., Saha, B., & Bhattacharya, S. (2022). Scientific Reports, 12, 8998.
doi:10.1038/s41598-022-12719-yRoy, T., Ghosh, S., & Bhattacharya, S. (2022). Ecological Modelling, 470, 109999.
doi:10.1016/j.ecolmodel.2022.109999Roy, T., Ghosh, S., Kundu, S., & Bhattacharya, S. (2021). Bulletin of the Calcutta Mathematical Society, 113(4), 271–308.


Banerjee, A., Rakshit, N., Chakrabarty, M., Sinha, S., Ghosh, S., & Ray, S. (2022). Ecological Informatics, 72, 101837.
doi:10.1016/j.ecoinf.2022.101837

Reja, S., Ghosh, S., Ghosh, I., Paul, A., & Bhattacharya, S. (2022). SN Applied Sciences, 4, 176.
doi:10.1007/s42452-022-05053-5



Die in diesem Projekt entwickelten Werkzeuge und interaktiven Anwendungen finden sich auf der Seite Forschungstools.
Diese Studie entwickelt ein hybrides, rasterbasiertes demografisch-räumliches Modell, um die künftige Dichte des Grauwolfs (Canis lupus) in Skandinavien unter projizierten Landnutzungs- und Klimaszenarien vorherzusagen. Nach dem Beinahe-Aussterben in den 1960er-Jahren haben Wölfe den skandinavischen borealen Wald auf natürlichem Weg wiederbesiedelt; zu verstehen, wie viele Rudel in vom Menschen geprägten Landschaften koexistieren können, bleibt entscheidend für die Balance zwischen ökologischem Nutzen und gesellschaftlicher Akzeptanz. Das Modell verbindet vier gekoppelte Module auf einem Raster von 50 × 50 km über mehrere räumliche Skalen: (1) ein Habitatmodul, das die Beuteverfügbarkeit aus Jagdstreckendaten von Hirschartigen, Vegetation und Landnutzung/Landbedeckung schätzt und sie mit Klimavariablen zu einem Habitateignungsindex verknüpft; (2) ein Rudelmodul, das aus Habitateignung und Beuteverfügbarkeit die Rekrutierung über Wurfgröße und Welpenüberleben schätzt und daraus Rudelgröße und Wolfsdichte je Rasterzelle ableitet; (3) ein Abwanderungsmodul, das die Abwanderung von Jährlingen aus jedem Rudel berechnet, abwandernde Wölfe anhand der Habitateignung geeigneten Ziel-Rasterzellen zuweist und die Dichte der für die Bildung neuer Rudel verfügbaren Einzelwölfe schätzt; und (4) ein Territoriumsmodul, das die Territoriumsgröße als Funktion der Habitateignung schätzt und berechnet, wie viele Rudel jede Rasterzelle tragen kann. Das Modell wird mit Langzeit-Monitoringdaten des SKANDULV-Programms (1999–2015) trainiert und an unabhängigen Daten (2016–2024) validiert. Vorhersagen unter mehreren SSP-RCP-Szenarien prüfen drei Hypothesen: dass künftige Veränderungen der Waldbedeckung die mittlere Territoriumsgröße erhöhen, dass wärmere Winter die Konzentration der Territorien nach Norden verschieben und dass die Wolfsdichte in Skandinavien insgesamt zunimmt.

Ein interaktiver Simulator dieses Systems, AlderIPM-Sim, findet sich auf der Seite Forschungstools.
Ghosh, S., & Singh, S. (2026). Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, 12, 1831903.
doi:10.3389/fams.2026.1831903