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280353 VU Advanced Data Assimilation (2025S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 03.02.2025 08:00 bis Mo 24.02.2025 23:59
- Abmeldung bis Mo 31.03.2025 23:59
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
UZA II: 2G542
- Freitag 07.03. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
- Freitag 07.03. 11:15 - 12:15 Ort in u:find Details
- Freitag 14.03. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 21.03. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 28.03. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 04.04. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 11.04. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 02.05. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 09.05. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 16.05. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 23.05. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 30.05. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 06.06. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 20.06. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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- Freitag 27.06. 09:00 - 11:00 Ort in u:find Details
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Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Lectures: Oral exam (date t.b.a.)
Exercises: Hands-on exercises
Exercises: Hands-on exercises
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
The weighting of lecture and exercise in final grade:
Lectures: 65%
Exercises: 35%Note 1: > 87,5%
Note 2: 75-87,5%
Note 3: 62,5-75%
Note 4: 50-62,5%
Note 5: < 50%Attendance of a minimum of 80% of exercises is required.
Lectures: 65%
Exercises: 35%Note 1: > 87,5%
Note 2: 75-87,5%
Note 3: 62,5-75%
Note 4: 50-62,5%
Note 5: < 50%Attendance of a minimum of 80% of exercises is required.
Prüfungsstoff
The entire content of lectures and exercises.
Literatur
Eugenia Kalnay - Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability
Anderson, J., et al. (2009) - The Data Assimilation Research Testbed: A Community Facility
Anderson, J., et al. (2009) - The Data Assimilation Research Testbed: A Community Facility
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
WM-AdvWea
Letzte Änderung: Mo 27.07.2026 11:13
* Different ensemble data assimilation systems and their localization
* Satellite data assimilation
* Variational Assimilation basics (3DVar, 3DEnVar, Hyb3DEnVar)
* Observation impact and ensemble sensitivity
* Parameter estimation
* Hands-on modeling with WRF-DART
* Exercises will focus on ensemble data assimilation of radar and satelitte observations.>>> Goals:
Students...
* understand fundamental concepts of data assimilation.
* are familiar with important methods (localization, inflation, ...) in ensemble data assimilation.
* can perform data assimilation using a state-of-the-art numerical modeling system.
* can analyze data assimilation output using Python.
* are able to interpret and critically evaluate data assimilation processes.>>> Methods:
* Lectures on data assimilation
* Conduct, analyze, and discuss numerical experiments.