24813b
PC-based Seminar
WiSe 20/21: Weather and Climate Diagnosis
Ingo Kirchner, Rene Preusker
Information for students
Der Kurs findet ONLINE statt!
Modulbeauftragter Prof. Uwe Ulbrich: uwe.ulbrich@fu-berlin.deZugehöriger Block-Radarmeteorologie bestehend aus Vorlesung und Seminar am PC (Dr. Rene Preusker):15.-19.03.2021, 10.15-17.00 Uhr!
Das Modul wird nach der neuen STO 2019 angeboten. close
Additional information / Pre-requisites
Zugangsvoraussetzungen: keine.
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Das Modul besteht aus Vorlesung, Seminar am PC und Seminar (V+S/PC+S // 2+2+2 SWS / 8 LP).
Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten können ausgewählte Wetter- und Klimaphänomene mit Hilfe diagnostischer Ansätze beschreiben und einschätzen. Dazu gehören die Bestimmung der raum-zeitlichen Variabilität sowie die Kenntnis der zugrundeliegenden physikalischen Prozesse. Sie kennen Verfahren zur zeitlichen und räumlichen Analyse von Beobachtungsdaten und numerischen Simulationsergebnissen (einschließlich Vorhersage-Modelle) und können diese praktisch mit einer Programmiersprache umsetzen.
Inhalte: Verfahren zur Identifikation von meteorologischen Phänomenen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen. Einschätzung der Phänomene hinsichtlich raum-zeitlicher Variabilität, zugrundeliegender Faktoren und Mechanismen, Zusammenhänge zwischen den behandelten Phänomenen: großskalige Variabilitätsmuster (z. B. NAO, PNA, QBO, Polarwirbel, Wetterlagen) einschließlich Wechselwirkung mit dem Ozean; synoptisch-skalige Variabilität der Extratropen (Wellen, Zyklonen und Entstehungsmechanismen, Identifikation, Intensitätsmaße, Wirkungen); Wetterparameter an Stationen. In der Übung erfolgen Berechnungen zu den in der Vorlesung behandelten Themen anhand von Datensätzen und mathematisch-statistischer Verfahren (u. a. multivariate Statistik, Clusteranalyse).
Modulprüfung: Klausur (60 Minuten) oder mündliche Prüfung (ca. 30 Minuten).
Eine Regelmäßige (mindestens 80%) und aktive Teilnahme am Seminar am PC (Übungsaufgaben) und Seminar (Vortrag) ist erforderlich. Die Teilnahme an der Vorlesung wird empfohlen.
Dauer des Moduls: 1 Semester.
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester.
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Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten können ausgewählte Wetter- und Klimaphänomene mit Hilfe diagnostischer Ansätze beschreiben und einschätzen. Dazu gehören die Bestimmung der raum-zeitlichen Variabilität sowie die Kenntnis der zugrundeliegenden physikalischen Prozesse. Sie kennen Verfahren zur zeitlichen und räumlichen Analyse von Beobachtungsdaten und numerischen Simulationsergebnissen (einschließlich Vorhersage-Modelle) und können diese praktisch mit einer Programmiersprache umsetzen.
Inhalte: Verfahren zur Identifikation von meteorologischen Phänomenen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen. Einschätzung der Phänomene hinsichtlich raum-zeitlicher Variabilität, zugrundeliegender Faktoren und Mechanismen, Zusammenhänge zwischen den behandelten Phänomenen: großskalige Variabilitätsmuster (z. B. NAO, PNA, QBO, Polarwirbel, Wetterlagen) einschließlich Wechselwirkung mit dem Ozean; synoptisch-skalige Variabilität der Extratropen (Wellen, Zyklonen und Entstehungsmechanismen, Identifikation, Intensitätsmaße, Wirkungen); Wetterparameter an Stationen. In der Übung erfolgen Berechnungen zu den in der Vorlesung behandelten Themen anhand von Datensätzen und mathematisch-statistischer Verfahren (u. a. multivariate Statistik, Clusteranalyse).
Modulprüfung: Klausur (60 Minuten) oder mündliche Prüfung (ca. 30 Minuten).
Eine Regelmäßige (mindestens 80%) und aktive Teilnahme am Seminar am PC (Übungsaufgaben) und Seminar (Vortrag) ist erforderlich. Die Teilnahme an der Vorlesung wird empfohlen.
Dauer des Moduls: 1 Semester.
Häufigkeit des Angebots: Jedes Wintersemester.
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13 Class schedule
Regular appointments
Thu, 2020-11-05 14:00 - 15:30
Thu, 2020-11-12 14:00 - 15:30
Thu, 2020-11-19 14:00 - 15:30
Thu, 2020-11-26 14:00 - 15:30
Thu, 2020-12-03 14:00 - 15:30
Thu, 2020-12-10 14:00 - 15:30
Thu, 2020-12-17 14:00 - 15:30
Thu, 2021-01-07 14:00 - 15:30
Mon, 2021-03-15 10:15 - 17:00
Tue, 2021-03-16 10:15 - 17:00
Wed, 2021-03-17 10:15 - 17:00
Thu, 2021-03-18 10:15 - 17:00
Fri, 2021-03-19 10:15 - 17:00