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