Prof. Fredi Tröltzsch (TUB), Hermann
Held (Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung), Thomas Slawig (TUB):
Termin |
Zeit |
Raum |
Thema |
Vortragende(r) |
Mo 14.+28.4. |
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Einführung |
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Mo 5.5. |
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Klimamodelle - Ein Überblick |
Hermann Held |
Mo 12.5. |
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Ausnutzung von Ableitungsinformationen zur Optimierung, Sensitivitäts- und Unsicherheitsanalyse (ps) |
Thomas Slawig |
Mo 19.5. |
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Ableitungsfreie,
auf den Prinzipien der natürlichen Evolution basierende |
Jan-Peter Schäfermeyer |
Mo 2.6. |
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Grundlagen der Statistik |
Hermann Held |
Mo 16.6. |
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Unsicherheitsanalyse des Modells Climber 2 |
Hermann Held |
Mo 23.6. |
16.00 |
MA 651 |
Elemente der Dempster-Shafer-Evidenztheorie |
Elmar Kriegler |
Mi 2.7. |
16.00 |
MA 649 |
Die Bedeutung von Optimierung in Integrated Assessment-Modellen |
Ottmar Edenhofer |
Mo 7.7. |
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Fr 18.7. |
14.00-18.00 |
MA 649 |
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Inhalt:
Geht die
"Jahrhundertflut" auf menschlichen Einfluss zurück? Steht sie mit dem
anthropogenen Treibhauseffekt im Zusammenhang?Zumindest bestreitet (fast)
niemand mehr den von der Menschheit verursachten Klimawandel.
Wie sehen insgesamt die Folgen aus? und: Welcher Einfluss kann durch
ökonomische und ökologische Massnahmen genommen werden? Um diese und andere
Fragen zu beantworten, werden weltweit komplexe numerische Klimasimulationen
durchgeführt. Einerseits stellt sich die Frage der Sensitivität der Modelle (des
Klimas) in Bezug auf relevante Parameter wie z.B. Emissionen. Zum zweiten ist
die numerische Kopplung von reinen Klima- mit Ökonomiemodellen von grossem
Interesse, um die Auswirkungen verschiedener politischer Richtlinien auf
das Klima und umgekehrt zu untersuchen.
Darus ergeben sich Fragestellungen der Optimierung, um möglichst grossen
"Wohlstand" bei Einhaltung gegebener Klima- oder ökologischer
Bedingungen sicherzustellen. Unsicherheitsanalyse komplexer Klimamodelle ist
von zentraler Bedeutung, um die Belastbarkeit politisch relevanter
Klimaprognosen abschätzen zu können.Dabei stellen Modell-Tuning-Parameter
diejenige Unsicherheitsquelle dar, die in besonderem Maße einer formalen
Erfassung zugänglich sind. Es sollen verschiedene Methoden behandelt werden,
mit denen das Modellverhalten bezüglich Parameterschwankungen untersucht werden
kann. Diese Methoden können in allen o.g. Anwendungen eingesetzt werden. Die
Schwerpunkte werden auf analytische (wie z.B. automatische Differenzierung des
Modellcodes) und statistische Methoden gelegt (Monte Carlo, Latin Hypercube,
Stochastische Kollokation), die kombiniert werden können. Außerdem sollen
nicht-statistische Verfahren der Phasenraumanalyse wie etwa Pfadverfolgung
Erwähnung finden. Schließlich sollen Bayessche Methoden vorgestellt werden, die
einen systematischen Vergleich mit Messdaten ermöglichen und daher die
Parameterunsicherheit einzuschränken helfen. Ziel des Seminars ist es,
Richtlinien zu vermitteln, wie die Analyse-Methode in Abhängigkeit von dem Modelltyp
und der Anwendungsfrage zu wählen ist.
Das Seminar steht für alle Fachrichtungen offen, Gruppen und Projektarbeit ist
erwünscht.
Kontakt:
hermann.held@pik-potsdam.de.
Tel. 0331 / 288-2564
slawig@math.tu-berlin.de, MA 479
, Tel. 030 / 314-28036 Sprechstd. Mo 14-16 Uhr