Obliczenia naukowe w naukach przyrodniczych 4010-ONPa
Tematyka wykładów
1. Ogólne informacje o atmosferze
- Skład powietrza atmosferycznego i gazy śladowe
- Pionowe profile temperatury, ciśnienia i gęstości
- Podział atmosfery na warstwy: troposfera, stratosfera, mezosfera, termosfera
- Atmosfera standardowa
- Cyrkulacja atmosferyczna, układy baryczne, fronty atmosferyczne
2. Podstawy pomiarów atmosfery
- Rodzaje pomiarów: in situ i teledetekcyjne
- Sieci pomiarowe i ich znaczenie
- Depesze meteorologiczne i kampanie pomiarowe
- Sondaże atmosfery (balony meteorologiczne, lidary i ceilometry, sdne Mode-S z samolotów komercyjnych)
3. Pomiary satelitarne i radarowe
- Satelity geostacjonarne i polarne
- Zasada działania instrumentów satelitarnych
- Rodzaje danych satelitarnych, ich dostępność i rozdzielczość
- Zasada działania radarów
- Sieci radarowe
- Dostępność i interpretacja danych radarowych
4. Modelowanie numeryczne płynów na przykładzie atmosfery ziemskiej
- Od podejścia “ab initio” do modeli globalnej cyrkulacji
- Dyskretyzacja równań (Metody różnic skończonych i metody elementu skończonego)
- Stabilność metod różnic skończonych
- Zagadnienia brzegowe i początkowe
5. Wprowadzenie do klimatologii, reanalizy danych pomiarowych
- Definicja klimatu i pogody
- Skale czasowe i przestrzenne klimatu
- Zmienność i zmiany klimatu
- Reanalizy danych pomiarowych
6. Asymilacja danych obserwacyjnych
- Pojęcie i cele asymilacji danych obserwacyjnych
- Źródła błędów obserwacyjnych i modelowych
- Podstawowe metody asymilacji danych (nudging, metody wariacyjne, filtry Kalmana)
- Wpływ asymilacji danych na jakość prognozy numerycznej
7. Weryfikacja numerycznych modeli prognoz pogody
- Weryfikacja deterministyczna i probabilistyczna,
- miary jakości prognoz (bias, RMSE, ACC, ETS),
- porównanie prognoz z obserwacjami i reanalizami
8. Modelowanie atmosfery przy użyciu modeli AI/ML
- Rola metod AI/ML w meteorologii
- Obszary zastosowań AI/ML w modelowaniu atmosfery (prognozowanie pogody, downscaling statystyczny, emulacja modeli fizycznych, detekcja i klasyfikacja zjawisk ekstremalnych)
- Dane źródłowe do treningu modeli i metody ich przetwarzania
- Metody uczenia maszynowego stosowane w meteorologii
- Porównanie podejścia fizycznego i data - driven
- Ograniczenia, interpretowalność i wyzwania
Kolejność podejmowanych zagadnień oraz szczegółowość ich realizacji może ulec nieznacznym zmianom.
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty kształcenia
Student zna i rozumie:
W1 - zna i rozumie w sposób pogłębiony wybrane metody i narzędzia modelowania przebiegu wybranych zjawisk i procesów stosowanych w modelowaniu płynów oraz w fizyce atmosfery [K_W09]
Student potrafi:
U1 - zaplanować i przeprowadzać symulacje komputerowe, analizować ich wyniki oraz formułować wnioski w odniesieniu do modelowania procesów atmosferycznych [K_U05]
U2 - dokonać analizy wybranych problemów związanych z danymi pomiarowymi fizyki atmosfery i określić algorytmy i metody obliczeniowe przydatne do ich rozwiązywania [K_U09]
Kryteria oceniania
Student uzyskuje zaliczenie zajęć na podstawie:
1. obecności na zajęciach,
2. samodzielnego wykonania 3 ćwiczeń praktycznych w trakcie semestru złożonych najpóźniej w terminie do końca zajęć dydaktycznych w danym semestrze (weryfikacja efektu uczenia się U1, U2),
3. egzaminu pisemnego, do którego student jest dopuszczony po spełnieniu warunków opisanych w pkt. 1. i 2. (weryfikacja efektu uczenia się W1).
Ocena końcowa z przedmiotu ustalana jest na podstawie średniej arytmetycznej z 3 powyższych składowych.
UWAGA
1. Zwolnienie lekarskie nie zwalnia ze znajomości materiału. Uprawnia jedynie do zindywidualizowanej formy zaliczenia.
2. Osoby, które otrzymały zgodę na indywidualny tok studiów, mają obowiązek zgłosić się koordynatora przedmiotu w celu ustalenia sposobu realizacji wszystkich efektów uczenia się przypisanych do zajęć. W przypadku braku możliwości realizacji wyżej wymienionych efektów koordynator może odmówić zaliczenia przedmiotu.
3. Obecności na zajęciach jest obowiązkowa. W sytuacjach uzasadnionych nieobecności, student zobowiązany jest do niezwłocznego kontaktu z koordynatorem przedmiotu.
Praktyki zawodowe
Nie dotyczy.
Literatura
1. Holton J.R., An Introduction to Dynamic Meteorology
2. Salby M.L., Physics of the Atmosphere and Climate
3. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P., Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Third Edition, Cambridge University Press 2007; – książkę tę można bezpłatnie czytać online pod adresem https://numerical.recipes/book.html
4. T. Peng, An Introduction to Computational Physics, Cambridge Univ.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: