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GEMS-GER: a machine learning benchmark dataset of long-term groundwater levels in Germany with meteorological forcings and site-specific environmental features

Ohmer, Marc ORCID iD icon 1; Liesch, Tanja ORCID iD icon 1; Habbel, Bastian 1; Heudorfer, Benedikt 2; Gomez, Mariana; Clos, Patrick; Nölscher, Maximilian; Broda, Stefan
1 Institut für Angewandte Geowissenschaften (AGW), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000189404
Veröffentlicht am 08.01.2026
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5194/essd-18-77-2026
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte Geowissenschaften (AGW)
Institut für Meteorologie und Klimaforschung Atmosphärische Spurengase und Fernerkundung (IMKASF)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2026
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1866-3516
KITopen-ID: 1000189404
Erschienen in Earth System Science Data
Verlag Copernicus Publications
Band 18
Heft 1
Seiten 77–95
Vorab online veröffentlicht am 05.01.2026
Nachgewiesen in OpenAlex
KIT – Die Universität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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