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12-111-1034 T6 - Data Assimilation
Moduldetails
Anmeldeoptionen
Modulverantwortliche:
Prof. Dr. Johannes Quaas
Dauer:
1
Anzahl Wahlkurse:
0
Credits:
5,0
Startsemester:
SoSe 2023
Turnus
:
jedes Sommersemester
Ziele
:
Nach der aktiven Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, die Methodik der Datenassimilation zu verstehen. Sie können dieses Wissen selbstständig auf die Assimilation in atmosphärischen Modellen anwenden und resultierende Ergebnisse synthetisieren. Die Studierenden sind in der Lage, die erzielten Erkenntnisse zu bewerten und diese in Form einer wissenschaftlichen Arbeit sowohl schriftlich als auch mündlich darzustellen.
Inhalt
:
Die Vorlesung "Data Assimilation" behandelt die Kombination von Modellierung und Beobachtung, Vorwärtsoperatoren für Fernerkundung, Nudging, Variationelle Methoden, sowie Kalmanfilter. Das Praktikum "Data Assimilation" beinhaltet die praktische Umsetzung des Gelernten in einem Beispiel-Modell, mit dem selbständige Sensitivitätsstudien zur Datenassimilation durchgeführt werden.
Literaturangabe
:
• 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 - Numerical Weather Prediction and Climate Modelling" wird empfohlen
Anmeldefristen
Phase
Block
Anmeldung von | bis
Ende Abmeldung
Einschreibung
Vorlesungszeit
21.03.2023 12:00 | 27.03.2023 17:00
17.06.2023 23:00
Kurse
Nummer
Name
Pflicht
Semester
Credits
12-111-1034.PR01
Data Assimilation
Ja
1
0,0
12-111-1034.PR01
Data Assimilation
SoSe 2023
12-111-1034.VL01
Data Assimilation
Ja
1
0,0
12-111-1034.VL01
Data Assimilation
SoSe 2023
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.)
So, 13. Aug. 2023, 00:00 - 00:00
Prof. Dr. Johannes Quaas
Ja
Modulverantwortliche
Prof. Dr. Johannes Quaas
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