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Inverse Modellierung

Master Physik der Erde und Atmosphäre met800, Vorlesung mit Übungen 2+2 SWS

Die Pflichtvorlesung im zweiten Semester richtet sich an alle Studenten und Studentinnen aus dem PEA Masterstudiengang und bildet eine hervorragende Grundlage für die geophysikalische und meteorologische Datenanalyse. Vermittelt werden sowohl die Grundlagen inverser Fernerkundungsverfahren (Regressionsmethoden, Neuronale Netze, Optimale Schätzverfahren) als auch die Grundlagen der Objektiven Analyse und inversen Modellierung (Bayesisches Schätzen und Wahrscheinlichkeitsdichten, Optimalitätskriterien, Variationskalkül in der Datenassimilation). Über theoretische Aspekte hinaus wird der Schwerpunkt auf die Anwendung (Inversion in der Geoelektrik, Fernerkundung von Temperatur- und Feuchteprofilen der Atmosphäre, Satellit und Bodenmessung, Inverse Modellierung biogeochemischer Kreisläufe, Paläoklimaanwendungen) gelegt und Themen rund um die Einbindung von Beobachtungen in die Datenassimilation, Nutzung von a-priori Informationen und Datenassimilationsverfahren (Optimale Interpolation, 3D-var, Kalman Filter und komplexitätsreduzierende Varianten, 4D-var, Adjungierte und tangential-lineare Modellierung) behandelt.

Die Lernziele umfassen das Verständnis von indirekten Messprinzipien und die Bestimmung geophysikalischer Parameter, die Kenntnis der Möglichkeiten der verschiedenen Spektralbereiche für die Fernerkundung samt der Funktionsweise von Fernerkundungsgeräten und der meteorologischen und geophysikalischen Beobachtungssysteme sowie Kenntnis der wesentlichen räumlichen und raum-zeitlichen Datenassimilationsverfahren.

Studierende erlangen als Kernkompetenzen die Formulierung inverser Probleme (linear und nichtlinear) mit der Bewertung der statistischen Voraussetzungen, numerischen Komplexitäten und praktischen Grenzen der Assimilationsverfahren.

Die zweistündige Vorlesung wird mit praktischen Übungen am Rechner ergänzt. Eine aktive Teilnahme wird vorausgesetzt. Das Modul wird durch eine Klausur abgeschlossen und entspricht 6 Leistungspunkten.

Modulbeschreibung

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