Bokmål: Dynamiske Globale Vegetasjonsmodeller (DGVM'er) er ledende prosessbaserte tilnærminger til å forske på det komplekse samspillet mellom vegetasjonen og det fysiske miljøet. De kan, for eksempel, bidra til å simulere vekselvirkninger mellom planter og klima, jordsmonn, forstyrrelser og konkurranse om ressurser. Vi mener DGVM'er har ubrukt potensiale i økologisk og økofysiologisk forskning. Et grunnleggende problem er at mange forskere med relevant kompetanse (økologi, plantefysiologi, jordvitenskap osv.) ikke har tilgang til nødvendige tekniske ressurser eller god nok kjennskap til DGVM'er. Her presenterer vi en ny plattform for simuleringer av vegetasjon: Plattformen for lokal simulering av terrestrisk vegetasjon ("Land Sites Platform"; LSP). Plattformen utgjør ny programvare for lokale simuleringer med en avansert DGVM ("Functionally Assembled Terrestrial Ecosystem Simulator"; FATES) koblet til landoverflatemodellen "the Community Land Model" (CLM). LSP inkluderer et grafisk brukergrensesnitt og et programmeringsgrensesnitt for å forbedre brukeropplevelsen, samt å senke de tekniske tersklene for å installere modellen og sette opp modelleksperimenter. Programvaren distribueres via versjonskontrollerte, virtuelle datamaskiner. Forskere og studenter kan kjøre simuleringer direkte på sine personlige datamaskiner eller på servere, med relativt lave maskinvarekrav og på forskjellige operativsystemer. LSP versjon 1.0 støtter lokale simuleringer: Vi leverer forhåndsprosesserte data for 20 etablerte geoøkologiske lokaliteter i Norge og instruksjoner for å legge til generiske nye lokaliteter. LSP gjør modelleksperimenter med standarddata lett tilgjengelige, for eksempel i undervisning eller testing, samtidig som mulighetene til avansert, vitenskapelig bruk opprettholdes. Videre tilbyr vi verktøy for å visualisere data som driver modellen, modellens prediksjoner, og enkle eksempler der prediksjoner kan relateres til lokale observasjoner. LSP forbedrer tilgangen til landoverflate‐ og DGVM‐modellering – en hjørnestein i inkluderende cyberinfrastruktur som kan inspirere til ny mekanistisk økosystemforskning på tvers av disipliner. [ABSTRACT FROM AUTHOR]