Pollution: Pollution stands as a pivotal catalyst for biodiversity and ecosystem shifts across all biomes, inflicting particularly severe direct repercussions on freshwater and marine habitats. On a global scale, the atmospheric deposition of nitrogen has been acknowledged as one of the most significant menaces to the integrity of global biodiversity. Following nitrogen's deposition onto terrestrial ecosystems, a series of cascading effects may ensue, often resulting in overall biodiversity declines. In terrestrial biomes, nitrogen deposition from fossil fuels and fertilizer usage has been observed to hinder decomposition and retard microbial growth, thereby carrying several implications for terrestrial biodiversity. Mathematical representations of the most critical processes are employed to simulate changes in biotic or ecological characteristics in response to environmental drivers. While these process-based models are valuable for evaluating temporal trends and response times, they frequently necessitate a substantial amount of data for accurate model calibration. [CircHive deliverable D1.1, source IPBES30 (2019)] ---- Saastuminen: Saastuminen on keskeinen katalysaattori biologiselle monimuotoisuudelle ja ekosysteemin muutoksille kaikissa biomeissa, mikä aiheuttaa erityisen vakavia suoria vaikutuksia makean veden ja meren elinympäristöihin. Globaalissa mittakaavassa typen laskeuma ilmakehässä on tunnustettu yhdeksi merkittävimmistä maailmanlaajuisen biologisen monimuotoisuuden eheyden uhista. Typen laskeuman maan ekosysteemeihin voi seurata sarja peräkkäisiä vaikutuksia, jotka usein johtavat yleisen biologisen monimuotoisuuden vähenemiseen. Maan biomeissa fossiilisista polttoaineista ja lannoitteiden käytöstä peräisin olevan typen laskeuman on havaittu estävän hajoamista ja hidastavan mikrobien kasvua, millä on useita vaikutuksia maan biologiseen monimuotoisuuteen. Kriittisimpien prosessien matemaattisia esityksiä käytetään simuloimaan muutoksia bioottisissa tai ekologisissa ominaisuuksissa vasteena ympäristötekijöille. Vaikka nämä prosessipohjaiset mallit ovat arvokkaita arvioitaessa ajallisia trendejä ja vasteaikoja, ne vaativat usein huomattavan määrän tietoa mallin tarkkaa kalibrointia varten.