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12-111-1034 T6-Datenassimilation
Moduldetails
Modulverantwortliche:
Ph. D. Odran Sourdeval
Dauer:
1
Anzahl Wahlkurse:
0
Credits:
5,0
Startsemester:
SoSe 2018
Turnus
:
jedes Sommersemester
Ziele
:
Die Teilnehmenden werden auf die Anwendung und (Weiter-) entwicklung von Datenassimilation in Wetter- und Klimavorhersage vorbereitet, indem sie grundlegendes Verständnis der Methodik, aber auch den praktischen Umgang mit einfachen Beispiel-Anwendungen erlernen.
Inhalt
:
Kombination von Modellierung und Beobachtung, Vorwärtsoperatoren für Fernerkundung, Nudging, Variationelle Methoden, Kalmanfilter, Stochastische Parametrisierung
Literaturangabe
:
Grundsätzlich empfohlen:
• Evensen, Data Assimilation, Springer, 2009, 307pp.
• Kalnay, Atmospheric Modeling, Data Assmilation and Predictability, Cambridge University Press, 2003, 341 pp.
Teilnahmevoraussetzungen
:
Master of Science Meteorologie: Teilnahme am Modul 12-111-1026 "A3-Numerische Wettervorhersage und Klimamodellierung" wird empfohlen
Anmeldefristen
Phase
Block
Anmeldung von | bis
Ende Abmeldung
Einschreibung
Vorlesungszeit
28.03.2018 12:00 | 04.04.2018 17:00
16.06.2018 23:59
Kurse
Nummer
Name
Pflicht
Semester
Credits
12-111-1034.PR01
Data Assimilation
Ja
0,0
12-111-1034.PR01
Datenassimilation
SoSe 2018
12-111-1034.VL01
Data Assimilation
Ja
0,0
12-111-1034.VL01
Datenassimilation
SoSe 2018
Leistungen
Kurs/Modulabschlussleistungen
Leistungen
Bestehenspflicht
Gewichtung
Modulabschlussleistungen
Praktikumsbericht (Bearbeitungszeit: 4 Wochen) und Referat (45 Min.)
Ja
1
Modulabschlussprüfungen
Prüfung
Datum
Lehrende
Bestehenspflicht
1 Praktikumsbericht (Bearbeitungszeit: 4 Wochen) und Referat (45 Min.)
k.Terminbuchung
Ph. D. Odran Sourdeval
Ja
Modulverantwortliche
Ph. D. Odran Sourdeval
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