19215301 Vorlesung

WiSe 16/17: Mathematische Modellierung in der Klimaforschung

Rupert Klein

Kommentar

Allgemeines zur Vorlesung

Das "Klima" wird von Meteorlogen im wesentlichen als die Statistik des Wetters über einen längeren Zeithorizont von, typischerweise, 30 Jahren definiert. Diese grobe Charakterisierung weist darauf hin, welche wissenschaftlichen Herausforderungen mit dem Studium des Klimas der Erde verbunden sind. 

Wir sollten die treibenden Mechanismen des täglichen Wetters verstehen und wir sollten einen Einblick haben, wie sich das Wetter zu einer "Statistik" akkumuliert. Gleichzeitig sollten wir erarbeiten, wie sich langfristige Tendenzen in den Antriebsgößen des Wetters, wie die Ozeanoberflächentemperaturen, die Sonneneinstrahlung oder die Verdunstung der oberflächennahen Feuchte der Erdsohle auf die Wetterstatistik auswirken. Gleichzeitig sollten wir eine gute Vorstellung davon besitzen, wie eigentlich der Begriff der "Statistik" zu verstehen ist, wenn wir es mit nur einem einzigen dynamisch sich in der Zeit entwickelnden System zu tun haben. 

Diese Vorlesung konzentriert sich auf Techniken der mathematischen Modellierung, die Wissenschaftler bei der Erforschung der oben skizzierten Fragestellungen helfen können. In Abhängigkeit vom Interesse der Teilnehmenden studieren wir in der Vorlesung 

1. Methoden der Mehrskalenasymptotik für Atmosphärenströmungen
2. Numerische Methoden für die Simulation geophysikalischer Strömungen
3. Datenbasierte Charakterisierungsmethoden für atmosphärische
   Simulations- und Beobachtungsdaten.

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Literaturhinweise

Interessante Startpunkte, die einen ersten Einstieg in obige drei
Hauptpunkte erlauben, sind  

Klein R.,
Scale-Dependent Asymptotic Models for Atmospheric Flows,
Ann. Rev. Fluid Mech., vol. 42, 249-274 (2010)

D. Durran,
Numerical Methods for Fluid Dynamics with Applications to Geophysics,
Springer, Computational Science and Engineering Series, (2010)

Metzner Ph., Putzig L., Horenko I.,
Analysis of persistent nonstationary time series and applications
Comm. Appl. Math. & Comput. Sci., vol. 7, 175-229 (2012)

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