mar367 - Ocean Models (Course overview)

mar367 - Ocean Models (Course overview)

Institute for Chemistry and Biology of the Marine Environment 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2023 Examination
Lecture
Exercises
Notes on the module
Prerequisites

Die Studierenden lernen die wichtigsten Komponenten eines Ozeanmodells und deren theoretische Grundlagen kennen. Sie lernen numerische Grundlagen der verschiedenen Diskretisierungen und deren Stabilität bzw. Fehler kennen. Sie kennen den Ablauf eines prognostischen Modells und können es für einfache Situationen einsetzen. Darüber hinaus werden einfache konzeptionelle Modelle vorgestellt zur Flachwasser-Wellenausbreitung, zur windgetriebenen Ozeanzirkulation sowie zur vertikalen Wärmeverteilung in der Wassersäule. Die Arbeit mit einem ‚state-of-the-art‘ Ozeanmodell wird am Beispiel des ROMS-Modellsystems eingeübt. Im Rahmen der praktischen Übung, die in einer Hausarbeit dargelegt wird, wird das oben genannte Modellsystem zur Simulation der hydrodynamischen Bedingungen (Strömungen, Wasserstand, Wassertemperatur und Salzgehalt) in einem selbstgewählten Gebiet des Weltozeans angewendet. Im Rahmen dieser Gruppenarbeit werden die Studierenden sowohl zur Teamfähigkeit als auch zum Umgang mit wissenschaftlicher Primärliteratur angeleitet.

Fachkompetenzen

Die Studierenden:

- kennen und verstehen die grundlegenden partiellen Differentialgleichungen und mathematischen Ansätze, die den wichtigsten Teilkomponenten eines Ozeanmodells zu Grunde liegen

- kennen die nötigen Schritte, um ein lauffähiges Modellsystem für ein bestimmtes Gebiet des Weltozeans zu erstellen zur Simulation der hydrodynamischen Gegebenheiten (Strömungen, Wasserstand, Wassertemperatur und Salzgehalt)

- können die grundlegenden Gleichungen und mathematischen Ansätze der betrachteten Anwendungen mit verschiedenen numerischen Ansätzen lösen und in MATLAB implementieren

- können Remote-Rechner mit passenden Werkzeugen bedienen, was als Vorbereitung auf die Arbeit mit Höchtsleitungscomputern in entfernten Rechenzentren gesehen werden kann

Methodenkompetenzen

Die Studierenden: 

- können einführende Methoden der numerischen Mathematik anwenden, um die grundlegenden mathematischen Gleichungen und Ansätze in Computercode (hier MATLAB) zu implementieren

- können ein ‚state-of-the-art‘ Ozeanmodell (z.B. ROMS) auf einführendem Niveau bedienen

- kennen einführende UNIX/Linux Grundlagen, um sich auf Remote-Systemen ausreichend sicher zu bewegen und Simulationen auf diesen zu starten und zu überwachen.

- kennen erste Werkzeuge und Methoden, um die Ausgabedateien der Ozeanmodelle im Netcdf-Format zu lesen und der weiteren Auswertung zuzuführen

Sozialkompetenzen

Die Studierenden: 

- lösen die Probleme und Anwendungsaufgaben u.a. in Kleingruppen

- präsentieren ihre Lösungen der Probleme öffentlich im Rahmen der Übungen

Selbstkompetenzen

Die Studierenden: 

- reflektieren ihre Lösungen u.a. während der Präsentation und im öffentlichen Diskussionsprozess

- lernen fachliche Hürden und persönliche Unzulänglichkeiten auszuhalten und durch eigene Anstrengungen zu überwinden

Prüfungszeiten

Termin wird zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.

Module examination

1 benotete Prüfungsleistung

M.Sc. Marine Umweltwissenschaften: Hausarbeit oder Klausur oder mündliche Prüfung

M.Sc. Umweltmodellierung: Hausarbeit oder mündliche Prüfung

Aktive Teilnahme

Aktive Teilnahme umfasst z.B. die regelmäßige Abgabe von Übungen, Anfertigung von Lösungen zu Übungsaufgaben, die Protokollierung der jeweils durchgeführten Versuche bzw. der praktischen Arbeiten, die Diskussion von Seminarbeiträgen oder Darstellungen von Aufgaben bzw. Inhalten in der Lehrveranstaltung in Form von Kurzberichten oder Kurzreferat. Die Festlegung hierzu erfolgt durch den Lehrenden zu Beginn des Semesters bzw. zu Beginn der Veranstaltung.

Skills to be acquired in this module

VL/Ü Ozeanmodelle

Die Studierenden lernen die wichtigsten Komponenten eines Ozeanmodells und deren theoretische Grundlagen kennen. Sie lernen numerische Grundlagen der verschiedenen Diskretisierungen und deren Stabilität bzw. Fehler kennen. Sie kennen den Ablauf eines prognostischen Modells und können es für einfache Situationen einsetzen.