Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

280320 VU Numerische Wettervorhersage (2023S)

5.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 28 - Erdwissenschaften, Meteorologie - Geophysik und
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Keine Vorlesung am: 23. März

  • Donnerstag 02.03. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 02.03. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 09.03. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 09.03. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 16.03. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 16.03. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 23.03. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 23.03. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 30.03. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 30.03. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 20.04. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 20.04. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 27.04. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 27.04. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 04.05. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 04.05. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 11.05. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 11.05. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 25.05. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 25.05. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 01.06. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 01.06. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 15.06. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 15.06. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 22.06. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 22.06. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 29.06. 08:30 - 09:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II
  • Donnerstag 29.06. 09:30 - 11:30 Praktikumsraum Meteorologie 2F513 5.OG UZA II

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course introduces the basic aspects of numerical weather prediction (NWP).

Topics covered in the lectures:
* Operational NWP systems and their history;
* Global observing system;
* Data assimilation to construct model initial conditions;
* Parameterization of sub-grid processes;
* Ensemble prediction.

In the exercises, students will work with observational data, apply data assimilation concepts, and evaluate forecast model output.
Students will learn how to process and handle NWP data using python and shell programming.
The exercises will cover the following three topics:
* Observations: Data and preprocessing
* Data assimilation: Constructing model initial conditions
* Forecast model: Physics and dynamics

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Lectures:
Oral exam.
Exam date: 29.06.2023 or 06.07.2023

Exercises:
Solution and presentation of weekly exercises.
A laptop is required for solving the exercises (or access to the Teaching Hub via the Internet).
Please get in touch with us if computing support is required.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Exam on Lectures: 65 %
Participation in Exercises: 35%

Grade 5: < 50%
Grade 4: 50-62,5%;
Grade 3: 62,5-75%;
Grade 2: 75-87,5%;
Grade 1: > 87,5%

Exercises:
Attendance of a minimum of 80% of exercises is required.
Grades will be based on solutions and the presentation of results during the exercises.

Prüfungsstoff

The content of lectures and exercises.

Literatur

Kalnay, E.: Atmospheric modelling, data assimilation and predictability. Cambridge University Press, 2003, 341 S.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

PM-AtmMod

Letzte Änderung: Di 03.12.2024 00:16