707768 VU Numerische Modellierung von Wetter und Klima
Wintersemester 2020/2021 | Stand: 29.01.2021 | LV auf Merkliste setzenDie Lehrveranstaltung gibt einen umfassenden Einblick in numerische Verfahren, die in modernen Wetter- und Klimamodellen verwendet werden. Ein Auswahl von Parameterisierungen physikalischer Prozesse illustriert, wie atmosphärische Vorgänge, die numerisch nicht aufgelöst werden, in den globalen Zirkulationsmodellen widergeben werden. Anschliessend wenden wir uns dem Problem der Vorhersagbarkeit zu, studieren einfache Beispiele und betrachten die Anwendung von Ensemblevorhersagen in der modernen Wettervorhersage. Der Kurs kombinert Vorlesungen und einfache Programmierübungen, die helfen sollen das "trockene" Vorlesungsmaterial zu illustrieren.
Überblick - Numerische Modellierung von Wetter und Klima
1. Bewegungsgleichungen, Grundlegende Ideen zur Diskretisierung, Erhaltungsgesetze
1.1 Dynamische Grundlagen
1.2 Diskretisierungen
- horizontal
- vertikal
- zeitlich
1.3 Erhaltungssätze
1.4 Einfache Beispiele
2. Physikalische Parameterisierungen
2.1 Warum brauchen numerische Modelle physikalische Parameterisierungen?
2.2 Grenzschichtparameterisierungen
2.3 Konvektionsparameterisierungen
2.4 Parameterisierungen des Strömungswiderstandes von Gebirgen
3. Vorhersagbarkeit
3.1 Atmosphärische Prozesse und Chaos
3.2 Ensemble Vorhersagen
3.3 Zeitskalen der Vorhersagbarkeit
Warner, T., 2010: Numerical Weather and Climate Prediction, Cambridge University Press, 550 pp.
https://www.cambridge.org/core/books/numerical-weather-and-climate-prediction/48312A47D19038F6503BB4E69D3B03A6
D. J. Stensrud, 2007: Parameterization Schemes - Keys to understand numerical weather prediction models, Cambridge University Press, 459 pp.
http://www.cambridge.org/us/academic/subjects/earth-and-environmental-science/atmospheric-science-and-meteorology/parameterization-schemes-keys-understanding-numerical-weather-prediction-models?format=PB&isbn=9780521126762
Lauritzen, P. H., C. Jablonowski, M. A. Taylor, R. D. Nair (Eds.), 2011, Numerical Techniques for Global Atmospheric Models, Lecture Notes in Computational Science and Engineering, Springer, Vol. 80, 556 pp.
http://www.springer.com/de/book/9783642116391
- SDG 4 - Hochwertige Bildung: Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten lebenslangen Lernens für alle fördern