Modules

Prerequisites

Contents

Zeitliche und räumliche Analyse von vergangenen und zukünftigen Klimadaten aus Beobachtungen und Modellsimulationen mit Hilfe verschiedener statistischer Verfahren, z.B.: • Analyse lokaler und regionaler Klimaänderungen (Trendanalyse) • Häufigkeitsanalyse extremer Ereignisse durch Anpassung geeigneter Verteilungsfunktionen • Varianzanalyse der zeitlichen und räumlichen Variabilität (ANOVA, EOF, Principle Components) • Klassifizierung klimatologischer Muster und Erfassung von Ähnlichkeiten (Cluster-Analyse) • Analyse möglicher Abhängigkeiten zwischen Klimaparametern und ihren Einflussfaktoren (multiple Regressionsanalyse, Faktorenanalyse) Die Auswahl der vermittelten Methoden orientiert sich an vorgegebenen oder selbst gewählten Fragestellungen im Kontext regionaler Veränderungen und an den Vorkenntnissen der Teilnehmenden. Ihre Umsetzung erfolgt im Sinne einer praktischen Projektarbeit, die durch einzelne Teilaufgaben (Übungsaufgaben) unterstützt und in einem abschließenden Projektbericht zusammengefasst wird.

Learning outcomes

Nach der Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage, verschiedene Methoden und Verfahren zur statistischen Analyse zeitlicher und räumlicher Veränderungen des regionalen Klimas zu verstehen, anzuwenden und ihre Ergebnisse zu analysieren. Sie erwerben dadurch ein grundlegendes Verständnis der Klimastatistik und der regionalen Klimavariablität. Außerdem werden Sie in die Lage versetzt, die erlernten Methoden auch für die Analyse anderer regionaler Eigenschaften und Veränderungen im Bereich der Landnutzung und Wasserbewirtschaftung einzusetzen

Assessment

Bewertungsgrundlagen: • Übungsaufgaben (60%): erfolgreiches Absolvieren mehrerer Übungsaufgaben zum Erlernen und Anwenden statistischer Methoden im Rahmen der praktischen Übungen • Projektbericht einschließlich Präsentation (40%): Eigenständige, semesterbegleitende Bearbeitung einer vorgegebenen Aufgabenstellung, Zusammenfassung der durchgeführten Arbeiten in einem schriftlichen Bericht (10 - 15 Seiten) und Präsentation der wesentlichen Ergebnisse in einem Vortrag (15 Min)

Remarks

Die Veranstaltung erfordert ein hohes Maß an Eigenarbeit und Selbststudium. Bei fehlenden Progragrammierkenntnissen sollten die erforderlichen Grundlagen anhand von Tutorials oder durch den Besuch geeigneter Programmierkurse eigenständig erworben werden. Die erforderlichen Programmierkenntnisse und Grundlagen der Statistik werden z.B. im Modul 11586 "Quantitative Datenanalyse" des Bachelor Studienganges "Landnutzung und Wasserbewirtschaftung" vermittelt.