WiSe 2012/13

Ensemble Datenassimilation

VAK Nr.

Inhalt:

Datenassimilation verwendet man in Bereichen wie der Wettervorhersage, der Klima- und Ozeanmodellierung, bei der Suche nach Öl oder Mineralstoffen und vielem anderen mehr. Bei der Datenassimilation geht es darum, Schätzungen von Zustandsgrößen in einem vorhandenen aber (durch Messungenauigkeiten, ungenaue Kenntnis von Parametern usw.) stark fehlerbehaftetem mathematischen Modell für die entsprechenden Vorgänge (zum Beispiel die Wetterentwicklung) mithilfe von nicht allzu reichlich vorhandenen Messdaten zu verbessern, um auf diese Weise ein genaueres und aussagekräftigeres Modell oder viel bessere Simulationsergebnisse zu erhalten.

In diesem Seminar wollen wir uns mit der Nutzung von Ensemblemethoden in der Datenassimilation vertraut machen. Dabei werden wir uns mit den vielfach benutzten Kalman-Filter-Basierten-Methoden auf Grundlage des Buches von Evensen befassen. Insbesondere soll auch der Aspekt der effizienten Implementierung, der Robustheit und der Genauigkeit beleuchtet werden.

Vorausgesetzt werden Kenntnisse in Analysis, linearer Algebra und numerischer Mathematik, sowie Anfangserfahrung im Programmieren mit MATLAB.

Diese Einarbeitung in das Gebiet der Datenassimilation kann in verschiedene Bachelorarbeiten münden, bei denen Verfahren für einfache Testproblemen aus der Klima- oder Ozeanmodellierung untersucht werden.

Literatur:

• G. Evensen: Data Assimilation: The Ensemble Kalman Filter, Springer-Verlag New York

• J.M. Lewis, S. Lakshmivarahan ans S:K: Dhall: Dynamic Data Assimilation: A Least Squares Approach. Cambridge University Press, 2006. Encyclopedia of Mathematics and its Applications (No. 104).

• E. Kalnay: Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. Cambridge University Press, 2009.

• verschiedene Einzelpublikationen

• Reading lecture: http://www.ecmwf.int/newsevents/training/rcourse_notes/DATA_ASSIMILATION/index.html

Vorläufiger Vortragsplan:

wird nach Bedarf zeitnah ergänzt
 

Alle Interessenten sind herzlich eingeladen.