Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage grundlegende Operationen in numerischen Wettermodellen auszuführen. Dank spezieller Vorlesungen und Übungen in Gruppen können die Studierenden den Prozess der Wettervorhersage erklären, GNSS Daten assimilieren, und die Ergebnisse in geeigneter Form visualisieren.

Diese Lehrveranstaltung vermittelt den Studierenden einen Überblick über Modelle numerischer Wettervorhersage. Dabei lernen sie, wie man Wettervorhersagen laufen lässt, sie assimilieren GNSS Daten, und beurteilen den Einfluss der GNSS Daten auf die Vorhersage. Zusätzlich zu den technischen Fähigkeiten liegt ein spezieller Schwerpunkt bei der Datenanalyse.

Praktische Erfahrung mit Wettervorhersage und Datenassimilation wird in Form von Gruppenarbeiten (jeweils zwei Personen) anhand von speziellen Beispielen vermittelt.

Spezielle Einführungsvorträge behandeln die Wettervorhersage (WRF Modell) und die Datenassimilation (WRF DA) sowie die Datenanalyse (MATLAB, QGIS). Alle benötigten Befehle (für das WRF Modell, Linux und MATLAB) und die Beschreibung der Aufgaben wird in PowerPoint Folien zur Verfügung gestellt. Technische Berichte werden gruppenweise abgegeben (zwei Personen) spätestens zwei Wochen nach der Vorstellung der Aufgaben.

Abgabe von technischen Berichten (Vorlagen werden zur Verfügung gestellt).