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M.Sc.

Hans-Ertel-Zentrum

Hans-Ertel-Zentrum

Inhalte: Es werden Methoden der Impaktmodellierung, der Vorhersageverifikation, der empirischen Sozialforschung (Fragebogenmethode, problemzentrierte Interviews) und experimentelle Modelle der Psychologie und Entscheidungsforschung (Prospekt Theorie, Signalerkennungstheorie, Entscheidungsbäume), Risiko- und Katastrophenbegriff, hydrometeorologische Gefahren und Schäden, Vorhersagbarkeit hydrometeorologischer Gefahren, Konzepte der Vulnerabilität und Resilienz, Technologische Warnsysteme, Psychologie der Risikowahrnehmung, Risiko- und Krisenkommunikation, Grundlagen interdisziplinärer Projektarbeit vermittelt. Im Modul werden Projektarbeiten durchgeführt und die Ergebnisse präsentiert.

Arbeitsaufwand: 6 LP

Häufigkeit des Angebots: jedes Wintersemester

Dauer des Moduls: 1 Semester

Dieses Modul wird von DataCamp unterstützt - DataCamp kreiert eine intuitive Lernumgebung inklusive Videotutorials für R, Python und SQL. 


Links zum Thema

Inhalte: Extremereignisse (Sturm, Starkniederschlag, konvektive Extremereignisse, Dürre, Hitze- und Kältewellen) sowie Sekundärereignisse und Wirkungen (Überschwemmung, Sturmflut, Erdrutsche). Beziehung zu den erzeugenden meteorologischen Systemen Tiefdruckgebiete, Hurrikane, Monsun) und relevanten Prozessen. Statistische Einschätzung. Wirkungen auf verschiedenen Zeitskalen, kombinierte Mechanismen, Vorhersagbarkeit und Rolle von Klimaänderungen. In der Übung erfolgen Berechnungen zu den in der Vorlesung behandelten Themen anhand von Datensätzen und mathematisch-statistischer Verfahren (u. a. Extremwertstatistik). Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten sind mit der statistischen, raum-zeitlichen und physikalischen Einschätzung meteorologischer Extremereignisse vertraut. Sie verstehen genetische Prozesse, Wirkungsmechanismen und Aspekte der Vorhersagbarkeit. Zugangsvoraussetzungen: Keine Zielgruppe: Pflichtveranstaltung für Hauptfachstudierende. Für Nebenfachstudierende geeignet. Leistungskriterien: Erfolgreiche Absolvierung des Moduls (Vortrag mit schriftlicher Ausarbeitung). Regelmäßige (mindestens 85%) und aktive Teilnahme (Präsentation der Arbeitsergebnisse und Vortrag).

Arbeitsaufwand: 8 LP

Häufigkeit des Angebots: jedes Sommersemester

Dauer des Moduls: 1 Semester

Inhalte: Das Modul vermittelt im Bereich Datenanalyse: - Erweiterte Grundlagen aus der Statistik. - Ansätze zur Definition von Zirkulationsmustern und deren Vergleich. - Vorhersageverifikation probabilistischer Modelle. - Fortgeschrittene Spektralanalyse (Fourier-, Wavelet) Im Themenfeld der Statistische Modelle: - Zeitreihenmodelle für den Hintergrund: "rotes Rauschen" (autoregressive Modelle), - Verallgemeinerte Regressionsmodelle (GLM/GAM) für meteorologische und klimatologische Fragestellungen - Extremwertstatistik für instationäre und zeitlich abhängige Fälle - Statistisches "Modelle zu aktuellen Fragestellungen Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten beherrschen komplexe Methoden der statistischen Klimatologie. Sie sind in der Lage, Daten- und Zeitreihen im Zusammenhang mit klimatologisch relevanten Fragestellungen zu analysieren und zu modellieren. Sie können die Möglichkeiten und Defizite der behandelten Ansätze abschätzen. Weiterhin sind sie in der Lage, die in der Vorlesung behandelten Analyseansätze und Modelle praktisch im Rahmen einer statistischen Programmierumgebung umzusetzen, auf eigene Fragestellungen anzuwenden und sicher zu interpretieren und können eigenständig an aktuellen Projekten mitarbeiten. Zugangsvoraussetzungen: keine Zielgruppe: Wahlpflichtveranstaltung für Hauptfachstudierende. Für Nebenfachstudierende geeignet. Leistungskriterien: Erfolgreiche Absolvierung des Moduls (mündliche Prüfung). Die Modulprüfung wird nicht differenziert bewertet. Regelmäßige (mindestens 85%) und aktive Teilnahme (Portfolio von 6 bis 8 vergebenen Aufgabenzetteln).

Arbeitsaufwand: 6 LP

Häufigkeit des Angebots: jedes Sommersemester

Dauer des Moduls: 1 Semester

Das Skript zur Vorlesung findet ihr hier und die Vorlesungsfolien hier

Inhalt: 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. Radarmeteorologie: Wetterradargeräte stellen eine der wichtigsten Fernerkundungsplattformen der gegenwärtigen Meteorologie dar. Sie eignen sich ebenso zur quantitativen Bestimmung des Niederschlags über ausgedehnten Gebieten wie zur Unwetterfrüherkennung und -warnung, als auch zur Bestimmung der Vertikalprofile des Windes und der Niederschläge an einem Radarstandort. Besondere Anwendungen moderner Radargeräte sind Wetterradars an Bord von Flugzeugen und bistatische Radargeräte, die im Idealfall die Rekonstruktion des dreidimensionalen Windvektors ermöglichen. Nach einer Darstellung des Radarprinzips und der historischen Entwicklung meteorologischer Radars werden die Verfahren zur Niederschlagsbestimmung und Unwettererkennung vorgestellt und auf die speziellen Charakteristika von konventionellen, Doppler- und polarimetrischen Radars bei der Bestimmung wolkenmikrophysikalischer Größen eingegangen. - In der Übung erfolgen Berechnungen zu den in der Vorlesung behandelten Themen anhand von Datensätzen und mathematisch-statistischer Verfahren (u.a. multivariate Statistik, Clusteranalyse). 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. Radarmeteorologie: Kenntnis des Messprinzips und des technischen Aufbaus von Radargeräten - Entwicklung der Radartechnik in der Meteorologie - Doppler Radar, Polarimetrie - Wolkenphysik und Lebenszyklen von Gewittern - Quantitative Niederschlagsbestimmung mit Radar - Unwettererkennung und -warnung mit Radar. Zugangsvoraussetzungen: keine Zielgruppe: Pflichtveranstaltung für Hauptfachstudierende. Für Nebenfachstudierende geeignet. Leistungskriterien: Erfolgreiche Absolvierung des Moduls (Klausur, Bearbeitungsdauer 60 Minuten). Regelmäßige (mindestens 85%) und aktive Teilnahme an den Übungen (Übungsaufgaben) und am Seminar (Vortrag). Die Teilnahme an der Vorlesung wird empfohlen. Das Modul besteht aus Vorlesung, Übungen und Seminar

Arbeitsaufwand: 8 LP

Häufigkeit des Angebots: jedes Wintersemester

Dauer des Moduls: 1 Semester