280354 VU Modelling and Data Analysis (2023W)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 28 - Erdwissenschaften, Meteorologie - Geophysik und

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Anmeldung von Mo 04.09.2023 00:00 bis Di 26.09.2023 23:59
Anmeldung von Do 28.09.2023 00:00 bis Mi 04.10.2023 23:59
Abmeldung bis Di 31.10.2023 23:59

Details

max. 20 Teilnehmer*innen

Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

    
    Mittwoch
    04.10.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    04.10.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    11.10.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    11.10.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    18.10.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    18.10.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    25.10.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    25.10.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    08.11.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    08.11.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    15.11.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    15.11.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    22.11.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    22.11.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    29.11.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    29.11.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    06.12.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    06.12.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    13.12.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    13.12.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    10.01.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    10.01.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    17.01.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    17.01.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    24.01.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    24.01.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    31.01.
    08:45 - 10:15
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
    
    Mittwoch
    31.01.
    14:45 - 16:45
    Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

This course provides an introduction to climate models, including their dynamics and physics, and fundamental data analysis techniques, including time series analysis, filtering, and model evaluation.

At the end of the semester, students can:
- Describe the concept and structure of climate models
- Explain the properties of different numerical methods and parameterization schemes
- Run a climate model in a high performance computing environment
- Analyze and visualize model output

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Written exams (intermediate and final exam), active participation in the exercises

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The final grade is influenced in equal parts by the lecture and exercise part. For a positive grade a total percentage score of at least 50% is required. Every exercise counts as partial achievement, and all partial achievements have to be completed.

Basic knowledge of Python is required to follow this course. Basic knowledge of bash and meteorological concepts is an advantage.

Prüfungsstoff

Contents of the course

Literatur

Andrew Gettelman and Richard B. Rood - Demystifying climate models

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PM-ModAna

Letzte Änderung: Fr 13.10.2023 16:08