Erdsystemmodelle sind ein zentrales Instrument, um das Verständnis für unseren Planeten zu fördern. Modelle ermöglichen es uns Prozesswissen mit zahlreichen Beobachtungen zu kombinieren und dienen als digitales Labor, welches uns ermöglicht Experimente durchzuführen, die in der realen Welt nicht möglich sind, wie z. B. die Simulation der Auswirkungen von anthropogener oder klimatischer Veränderungen. Modelle sind mächtige Werkzeuge, die Politik und Entscheidungsfindung direkt unterstützen.

In unserer Gruppe entwickeln wir, (1) Methoden um immer komplexere Modelle genau zu verstehen,
(2) diese komplexen Instrumente FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reuse) zu machen, und (3) unser Wissen über den globalen Wasserkreislauf zu erweitern, insbesondere im Kontext des globalen Wandels. Unsere Vision ist es, die Art und Weise, wie wir komplexe Erdsystemmodelle erstellen, verwenden, gemeinsam nutzen und analysieren, zu verändern, um 1) ein besseres Verständnis großmaßstäblicher Prozesse zu erreichen und 2) robustere Risikobewertungen vorzunehmen und Wege zur Nachhaltigkeit aufzuzeigen.

Eine aktuelle Publikationsliste finden Sie auf ResearchGate und GoogleScholar:

Um das Verständnis und die Anwendung des globalen hydrologischen Modells WaterGAP weltweit zu fördern, haben wir die Einrichtung einer internationalen WaterGAP Summer School geplant. Diese Initiative richtet sich an Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler, die WaterGAP für ihre Forschung im Bereich der globalen Wasserressourcen nutzen und weiterentwickeln möchten. WaterGAP ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Simulation globaler Wasserflüsse und -speicher unter Berücksichtigung menschlicher Einflüsse und liefert entscheidende Daten zur Analyse von Wasserknappheit, den Auswirkungen des Klimawandels und zur Entwicklung nachhaltiger Wasserbewirtschaftungsstrategien.

Alle notwendigen Informationen Informationen über die Summer School, ihren Ablauf und die Bewerbung finden Sie auf der dafür errichteten Website watermodelschool.com.

Die Summer School soll eine intensive, praxisorientierte Lernumgebung bieten, in der die Teilnehmenden unter direkter Anleitung von erfahrenen Entwicklern und Anwendern die Feinheiten des Modells erlernen. Angesichts der Komplexität globaler hydrologischer Modellierung ist es unser Ziel, die Einarbeitungshürden zu senken und den Teilnehmenden das notwendige Wissen für die korrekte Anwendung des Modells auf ihre spezifischen geographischen und thematischen Fragestellungen sowie für die fundierte Interpretation der Modellergebnisse zu vermitteln.

Ein weiteres Kernziel der Initiative ist der Aufbau einer lebendigen, internationalen Gemeinschaft von WaterGAP-Nutzern und -Entwicklern. Als Open-Source-Modell lebt WaterGAP von den Beiträgen seiner Community. Die Summer School soll daher eine Plattform bieten, um Kenntnisse über die Modellarchitektur, Programmierstandards und kollaborative Entwicklungspraktiken zu vertiefen. Wir möchten die Teilnehmenden dazu befähigen, aktiv zur Identifizierung von Fehlern, zur Validierung von Modellkomponenten und zur Entwicklung neuer Funktionalitäten beizutragen. Auf diese Weise soll die Summer School Innovationen beschleunigen und sicherstellen, dass WaterGAP ein Spitzeninstrument zur Bewältigung globaler Herausforderungen der Wassersicherheit bleibt.

Das Leben auf der Erde ist von Grundwasser als Frischwasserlieferant und essentielle Komponente im Erdsystem abhängig. Dennoch ist unser Wissen, um die Ursachen für Grundwasserstandsänderungen durch starke Unsicherheiten geprägt. Zum aktuellen Zeitpunkt können wir deshalb laut des IPCC-Reports von 2021 nicht vorhersehen, wie sich der Klimawandel auf die Grundwasservorkommen der Erde auswirken wird.

In dem Bestreben, unser Prozessverständis um Grundwasserdynamiken zu verbessern, haben wir GROW (global GROundWater package) entwickelt. Dieser benutzerfreundliche, qualitätsgeprüfte Datensatz kombiniert Grundwasserstandszeitreihen aus der ganzen Welt mit Erdsystemvariablen, von denen wir ausgehen, dass sie einen Einfluss auf Grundwasser haben. GROW wurde entwickelt, um großskalige Grundwasseranalysen ohne zeitintensive Datenprozessierung zu ermöglichen.

GROW enthält:

  •  187.317 Zeitreihen in täglicher, monatlicher oder jährlicher Auflösung
    • aus 41 Ländern – über 90 % stammen entweder aus Nordamerika, Australien oder Europa
    • die meisten von ihnen sind 10 bis 20 Jahre lang
  • Zeitreihen mit hauptsächlich flachen Grundwasserspiegeln (Median der Grundwassertiefe: 8 Meter)
  • 36 Zeitreihen oder Attribute meteorologischer, hydrologischer, geophysikalischer, botanischer und anthropogener Variablen (z. B. Niederschlag, Abstand zu Flüssen, Aquifertyp, NDVI, Anteil der bewässerten Anbaufläche)
  • 32 Datenkennzeichen (z.B. Zeitreihenlänge, Trendrichtung [steigend, sinkend, kein Trend], Wertesprünge >= 50 m [vorhanden/nicht vorhanden], Autokorrelation [vorhanden/nicht vorhanden], Anteil an Lücken)

Der „State of Global Water Resources“ Report der Weltorganisation für Meteorologie (WMO) ist eine jährliche Schlüsselpublikation, die eine umfassende Bewertung des Zustands der globalen Wasserressourcen liefert. Er analysiert die Auswirkungen von Klima-, Umwelt- und gesellschaftlichem Wandel auf den Wasserkreislauf der Erde, einschließlich Niederschlag, Flussabflüssen, Grundwasserständen und Extremereignissen wie Dürren und

Überschwemmungen. Der Bericht vergleicht aktuelle Daten mit langjährigen Mittelwerten, hebt die Auswirkungen des Klimawandels auf die zunehmende Unregelmäßigkeit des hydrologischen Zyklus hervor und zielt darauf ab, Entscheidungsträger zu informieren, Frühwarnsysteme zu unterstützen und zur Erreichung der UN-Nachhaltigkeitsziele beizutragen.

Die Arbeitsgruppe Erdsystemmodellierung von Prof. Dr. Robert Reinecke am Geographischen Institut der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) wirkt maßgeblich an diesem wichtigen Bericht mit. Mit ihrer Expertise in globaler hydrologischer Modellierung, insbesondere im Bereich Grundwasser und dessen Wechselwirkungen, liefert die Arbeitsgruppe entscheidende Daten, Analysen und Modellergebnisse. Sie hilft bei der Interpretation der globalen Daten, bewertet Abweichungen von hydrologischen Normalbedingungen infolge des Klimawandels und trägt dazu bei, wissenschaftliche Erkenntnisse, insbesondere zu den Auswirkungen menschlicher Aktivitäten und des Klimawandels auf die Wasserressourcen, verständlich zu kommunizieren.

Das Projekt ReWaterGAP befasst sich mit der Modernisierung und Verbesserung des globalen hydrologischen Modells (GHM) WaterGAP, um dessen Nachhaltigkeit und Anwendbarkeit in der Forschung zu erhöhen. Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit der Goethe Universität Frankfurt durchgeführt und wird von der DFG gefördert. Globale hydrologische Modelle sind entscheidend für das Verständnis der Wasserflüsse und -speicherung auf den Kontinenten und haben in den letzten Jahrzehnten erhebliche Fortschritte gemacht. Allerdings sind viele bestehende Modellcodes, einschließlich der ursprünglichen Version von WaterGAP, durch zunehmende Komplexität schwer zu warten und effizient weiterzuentwickeln. Probleme wie ein nicht-modulares Design, uneinheitliche Benennung von Variablen, unzureichende Dokumentation und fehlende automatisierte Testverfahren behindern sowohl die Nachhaltigkeit der Forschungssoftware als auch die Reproduzierbarkeit von Studienergebnissen.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde WaterGAP im Rahmen des ReWaterGAP-Projekts von Grund auf in Python neu programmiert. Dabei wurde ein agiler Projektmanagementansatz verfolgt und eine modulare Model-View-Controller-Architektur implementiert. Wichtige Entwicklungspraktiken wie Open-Source-Lizenzierung, Versionskontrolle, Unit-Tests, Linting, Containerisierung, eine konsistente und aussagekräftige Variablenbenennung sowie eine umfassende interne und externe Dokumentation wurden integriert. Obwohl der Wechsel von C/C++ zu Python die Ausführungszeit verdoppelte, führte die Neuprogrammierung zu einer erheblich verbesserten Benutzerfreundlichkeit, Wartbarkeit und Erweiterbarkeit der Software. Das neue WaterGAP ist somit deutlich nachhaltiger, leichter verständlich und besser für die kollaborative Codeentwicklung in diversen Teams geeignet, was die Etablierung einer Community um das GHM fördert und die FAIR4RS-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable for Research Software) unterstützt.

Der ISIMIP Grundwassersektor ist ein neuer, spezialisierter Bereich innerhalb des Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP) https://www.isimip.org/, der sich der Modellierung der Auswirkungen des globalen Wandels auf das Grundwasser widmet. Da Grundwasser eine essenzielle Süßwasserquelle ist und für die Anpassung an den Klimawandel eine zentrale Rolle spielt, zielt dieser Sektor darauf ab, durch die Kombination und den Vergleich mehrerer globaler, kontinentaler und regionaler Grundwassermodelle ein umfassenderes Verständnis zu schaffen. Dadurch sollen Unsicherheiten in den Prognosen

reduziert, robustere Vorhersagen ermöglicht und die effektivsten Methoden zur Grundwassermodellierung auf großer Skala identifiziert werden. Der Grundwassersektor ergänzt bestehende ISIMIP-Sektoren und trägt so zu einer ganzheitlichen Analyse der Klimafolgen bei.

Die Arbeitsgruppe Erdsystemmodellierung trägt mit ihrem globalen Grundwassermodell G³M aktiv zum neuen ISIMIP Sektor bei und Herr Prof. Dr. Reinecke leitet den Sektor zusammen mit Frau Prof. Inge deGraaf von der Wageningen Universität in den Niederlanden.

Das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekt TRAILS (Towards a multi-scale understanding of gRoundwater quAlity InterLinkageS) ist ein internationales Netzwerkvorhaben, das 18 Wissenschaftler*innen aus Deutschland, den Niederlanden, Großbritannien und Australien zusammenführt. Im Zentrum steht die Untersuchung der Grundwasserqualität sowie die Entwicklung und Anwendung von Methoden, die ein umfassendes Verständnis ermöglichen. Ziel ist es, die räumlichen und zeitlichen Skalen zu identifizieren, die für eine nachhaltige Wassergovernance und ein effektives Wassermanagement relevant sind. Neben der kritischen Diskussion und Evaluation bestehender Ansätze werden im Projekt auch eigene methodische Konzepte entwickelt.

Im Rahmen der dreijährigen Projektlaufzeit werden Präsenz-Workshops an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz veranstaltet, zu denen zusätzlich internationale Expert*innen eingeladen werden, um durch Fachvorträge und Diskussionen die wissenschaftliche Auseinandersetzung zu vertiefen.

Während für Oberflächengewässer wie Flüsse und Seen bereits eine Vielzahl an Studien existiert – von mikroskaligen bis hin zu globalen Analysen –, ist das Wissen über die Grundwasserqualität auf großräumiger oder gar globaler Ebene noch sehr begrenzt. Dabei ist Grundwasser ein zentraler Bestandteil der weltweiten Frischwasserversorgung: Allein in Deutschland stammen rund 70 % des Trinkwassers aus Grundwasservorkommen (UBA, 2024). Zudem steht es in enger Wechselwirkung mit Oberflächengewässern.

Die Dringlichkeit wird auch durch aktuelle Befunde des Umweltbundesamtes (UBA, 2022) unterstrichen: Etwa ein Drittel der deutschen Grundwasserkörper befindet sich derzeit in einem „chemisch schlechten Zustand“. Da direkte Messprogramme überregionaler oder gar großräumiger Skalen mit erheblichen Kosten, hohem Aufwand und langen Zeiträumen verbunden wären, richtet sich der Fokus von TRAILS auf Modellierungsansätze, die ein integratives, skalenübergreifendes Verständnis ermöglichen sollen.

Für Milliarden Menschen weltweit, vor allem aber für jene in Küstengebieten, ist Grundwasser die primäre Quelle für Trinkwasser. Weltweit sind die verfügbaren Grundwasserressourcen durch steigende Wasserentnahmen gefährdet, dies gilt vor allem für küstennahe Aquifere, da diese zusätzlich von Salzwasserintrusion bedroht sind. Gleichzeitig ist der Grundwasserabfluss in die Ozeane ein wichtiger Prozess für aquatische Ökosysteme. Das sich wandelnde Klima und die steigenden Meeresspiegel werden die Küstengrundwasserdynamiken weiter verändern. Kürzlich entwickelte globale Grundwassermodelle bieten die Möglichkeit, diese globalen Herausforderungen sichtbar werden zu lassen.

COASTGUARD stellt sich zur Aufgabe die Parametrisierung dieser neuartigen Modelle an der Randbedingung Ozean genauer zu untersuchen und dabei Unsicherheiten zu quantifizieren. Die Projektergebnisse werden der Forschungsgemeinschaft weltweit helfen, großskalige Küstengrundwasserprozesse besser zu verstehen und diese mit lokalen Erkenntnissen in Zusammenhang zu setzen. COASTGUARD wird nicht nur zu einem besseren Verständnis der Dynamiken von Küstengrundwasserprozessen beitragen, sondern auch Implikationen für die zukünftige Frischwasserverfügbarkeit zulassen. Außerdem wird COASTGUARD weltweit Regionen aufzeigen, welche besonders durch ein sich änderndes Klima betroffen sind. COASTGUARD bietet damit die einmalige Gelegenheit:

  1. Unsicherheiten der globalen Grundwassermodellierung zu untersuchen und deren Parametrisierung an der so wichtigen Schnittstelle Ozean zu verbessern,
  2. neue Erkenntnisse darüber zu liefern, welche Prozesse bezüglich der Dynamik zwischen Grundwasser und Meer auf einer globalen Skala dominant sind sowie
  3. die weltweite Quantifizierung von Salzwasserintrusion und Grundwasserabfluss im Kontext von Klimawandel und dem steigenden Meeresspiegel darzustellen.

Die Softwareentwicklung ist zu einem integralen Bestandteil der Geowissenschaften geworden, da Modelle und Datenverarbeitung immer ausgefeilter werden. Paradoxerweise stellt sie jedoch eine Bedrohung für den wissenschaftlichen Fortschritt dar, da die Reproduzierbarkeit, ein Grundpfeiler der Wissenschaft, nur selten erreicht wird. Softwarecode ist oft entweder schlecht geschrieben und dokumentiert oder wird überhaupt nicht geteilt; angemessene Softwarelizenzen werden selten vergeben. Dies ist besonders besorgniserregend, da wissenschaftliche Ergebnisse potenziell kontroverse Auswirkungen für Interessengruppen und politische Entscheidungsträger haben und die öffentliche Meinung langfristig beeinflussen können.

In den letzten Jahren hat der Fortschritt hin zu einer offenen Wissenschaft dazu geführt, dass immer mehr Verlage den Zugang zu Daten und Quellcode neben begutachteten Manuskripten verlangen. Dennoch zeigen aktuelle Studien, dass Ergebnisse selten reproduziert werden können.

In diesem Projekt führen wir eine Umfrage in der Geowissenschaftsgemeinschaft durch, die über wissenschaftliche Blogs (AGU, EGU), Forschungsnetzwerke (researchgate.net und Mailinglisten) sowie soziale Medien beworben wird. Dabei wollen wir die Ursachen für den Mangel an Reproduzierbarkeit untersuchen. Wir werfen einen Blick hinter die Kulissen und zeigen auf, wie die Gemeinschaft komplexen Code entwickelt und pflegt und was dies für die Reproduzierbarkeit bedeutet. Unsere Umfrage umfasst Hintergrundwissen, Meinungen der Gemeinschaft und Verhaltensweisen in Bezug auf reproduzierbare Softwareentwicklung.

Wir postulieren, dass dieser Mangel an Reproduzierbarkeit in einer unzureichenden Belohnung innerhalb der wissenschaftlichen Gemeinschaft, Unsicherheiten bezüglich der korrekten Lizenzierung von Software und anderen Teilen des Forschungskompendiums sowie dem fehlenden Bewusstsein der Wissenschaftler darüber, wie sie Software so verfügbar machen können, dass eine angemessene Anerkennung ihrer Arbeit möglich ist, begründet sein könnte. Wir hinterfragen vermutete Ursachen wie unklare Richtlinien von Forschungseinrichtungen oder die Tatsache, dass Software über Jahrzehnte hinweg von Forscherkohorten ohne einen ordentlichen Softwareentwicklungsprozess und transparente Lizenzierung entwickelt wurde.

Zu diesem Zweck fassen wir auch Lösungen zusammen, wie die Anpassung moderner Projektmanagementmethoden aus der Computertechnik, die letztendlich die Kosten senken und die Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Forschung erhöhen könnten.

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte OUTLAST-Projekt (September 2022 – August 2025) zielt darauf ab, das erste globale, multisektorale und operationelle Dürrevorhersagesystem zu entwickeln. Dieses System wird Dürregefahren für Sektoren wie die Wasserversorgung, Flussökosysteme und die Landwirtschaft quantifizieren und soll als zentraler Bestandteil des Global Hydrological Status and Outlook System (HydroSOS) der Weltorganisation für Meteorologie (WMO) implementiert werden. In einem Co-Design-Ansatz arbeitet das Projekt eng mit Pilotnutzern, insbesondere in den Regionen Viktoriasee und West- und Zentralasien, zusammen, um den Nutzen der Dürrevorhersagen zu testen und praxistaugliche Webportale sowie Anwendungen für das Dürremanagement zu entwickeln. Dadurch will OUTLAST die Resilienz gegenüber Trockenperioden verbessern und Entscheidungsträger bei der Anpassung an den Klimawandel unterstützen. Das Projekt, das an die Erkenntnisse des früheren GRoW-Projekts „GlobeDrought“ anknüpft, wird von einem Konsortium aus Forschungseinrichtungen getragen, darunter die Goethe-Universität Frankfurt am Main, das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), die Georg-August-Universität Göttingen und das Internationale Zentrum für Wasserressourcen und Globalen Wandel (ICWRGC). Herr Prof. Reinecke berät das Konsortium als Berater bei der Implementierung des Dürrevorhersagesystems.

Für die Modellierung des globalen Wasserkreislaufs ist sehr viel Rechenkapazität notwendig. Dafür besitzt die AG zwei leistungsstarke Server, die im Rechenzentrum der JGU gehostet werden. Die AG hat sie liebevoll nach den griechischen Wassergottheiten Triton und Tethys benannt.  

Triton bietet mit 96 CPU-Kernen und 512 GB ECC-Arbeitsspeicher eine leistungsstarke Grundlage für anspruchsvolle Simulationen und Datenverarbeitung. 

Die Eigenschaften von Tethys folgen in Kürze! 

Zusätzlich besitzt die Arbeitsgruppe einen NAS-Speicher mit ca. 1 Petabyte (1000 Terrabyte) Speicherkapazität, um Modellsimulationsergebnisse und Datensätze redundant zu speichern.

AG-Leitung

Doktoranten

Studentische Hilfskräfte

Ehemalige

Aktuell sind keine Positionen zu besetzen. Initiativbewerbungen sind immer willkommen.

Wenn Sie nach einer Abschlussarbeit (Master oder Bachelor of Science suchen) in unserer Arbeitsgruppe suchen, finden Sie unten stehend eine Liste an möglichen Themen. Möchten Sie ein eigenes Thema vorschlagen? Wenden Sie sich gerne an uns.

Themenliste

Themen vergangener Abschlussarbeiten unserer AG:

  • 2025
    • BA: Risikoanalyse Grundhochwasser: Einfluss des Rheins auf Grundwasserstände und Schadenspotenzial in Mainz-Bingen, Rheinland-Pfalz
    • BA: Trinkwasserknappheit in Small Island Developing States (SIDS): Eine Analyse regionaler Unterschiede, Herausforderungen und umweltbedingter sowie anthropogener Ursachen
    • MA: Eine Analyse des Einflusses statistischer Indikatoren auf die Funktionalität des SONAR-Algorithmus zur automatisierten Erkennung funktionaler Zusammenhänge in Big Earth Data
    • MA: Groundwater Dynamics and Wildfire Activity in Mediterranean Landscapes: A Case Study from the Iberian Peninsula
    • MA: Analysis of Redispatch Events: An Integrative Study of Regional Weather and Consumption Data in Renewable Energy Production
  • 2024
    • BA: Algorithmus basierte Klassifizierung von Grundwasserstandszeitreihen in Deutschland
    • MA: Concentration-Discharge Analysis for Baseflow Quantification: A New Approach

Die Vorlesung „Einführung in die Kartographie“ vermittelt ein grundlegendes Verständnis für die Konzepte und Technologien, die bei der Erstellung von Karten eingesetzt werden. Die Teilnehmer lernen, wie man geographische Informationen sammelt, verarbeitet und darstellt, um geographisches Wissen zu vermitteln. Ein besonderer Fokus liegt auf den Aspekten der kritischen Kartographie, bei denen die Machtverhältnisse und Interessen hinter der Darstellung von Informationen auf Karten betrachtet werden.

Ziel der Vorlesung ist es, den Teilnehmern eine solide Grundlage für die Arbeit mit Karten zu vermitteln. Dazu gehören:

1. Verständnis für die Konzepte und Technologien, die bei der Erstellung von Karten eingesetzt werden, einschließlich der Verwendung von Projektionen und Koordinatensystemen.

2. Fähigkeit, geographische Informationen zu sammeln, zu verarbeiten und darzustellen, um geographisches Wissen zu vermitteln.

3. Kompetenz in der Verwendung von Kartografie-Software und -Tools, einschließlich der Gestaltung von Karten und der Darstellung von Daten.

4. Fähigkeit, die Machtverhältnisse und Interessen hinter der Darstellung von Informationen auf Karten kritisch zu betrachten und zu verstehen.

5. Verständnis für die Bedeutung kritischer Kartographie für die geographische Forschung und die Gesellschaft.

Die Vorlesung beinhaltet eine Kombination aus Vorlesungen und Übungen, bei denen die Teilnehmer das Gelernte praktisch anwenden und diskutieren können. Ein Abschlussprojekt bietet den Teilnehmern die Möglichkeit, ihr Verständnis für die Kartografie zu vertiefen und ihre Fähigkeiten in der Anwendung von Konzepten und Technologien zu verbessern.

Allgemeine Lernziele

· Verständnis der Geschichte und Entwicklung der Kartographie: Die Teilnehmer sollen ein tieferes Verständnis für die Geschichte der Kartografie erlangen und erkennen, wie sich die Kartografie im Laufe der Zeit entwickelt hat.

· Verständnis für kritische Kartografie: Die Teilnehmer sollen lernen, wie Karten politische, soziale und kulturelle Agenda beeinflussen können und wie man eine kritische Haltung gegenüber Karten entwickelt, um die Machtverhältnisse hinter der Darstellung von Informationen auf Karten zu erkennen.

· Beherrschung der kartografischen Darstellung: Die Teilnehmer sollen lernen, wie man Karten interpretiert und liest, sowie die Konzepte und Methoden der kartografischen Darstellung verstehen.

· Beherrschung von Projektionsarten und Koordinatensystemen: Die Teilnehmer sollen ein tieferes Verständnis für verschiedene Projektionsarten, wie z.B. Mercator, Transversale und Conische Projektionen, entwickeln und die Vor- und Nachteile jeder Projektion verstehen. Darüber hinaus sollen sie lernen, wie verschiedene Koordinatensysteme, wie z.B. das geographische Koordinatensystem und das UTM-Koordinatensystem, in der Kartografie verwendet werden und wie man zwischen ihnen wechselt.

· Wissen über moderne Technologien in der Kartografie: Die Teilnehmer sollen über moderne Technologien wie GIS und GPS informiert werden und erfahren, wie diese in der Kartografie eingesetzt werden.

· Überblick über aktuelle Trends und Entwicklungen in der Kartografie: Die Teilnehmer sollen über aktuelle Trends und Entwicklungen in der Kartografie informiert werden, z. B. über Open-Source-Karten oder Big-Data-Karten.

Der Einsatz von Modellen in den Erd-, Umwelt- und Hydrowissenschaften ist allgegenwärtig. Sie werden sowohl für wissenschaftliche Analysen als auch für operationelle Vorhersagen verwendet. Jedes Modell ist in einen Modellierungsprozess eingebettet, der mit der Abstraktion des realen Systems, der Bestimmung der Parameter, der Quantifizierung von Unsicherheiten, der Formulierung von Zielfunktionen usw. beginnt. In diesem Kurs werden die Hauptelemente eines solchen Modellierungsprozesses erörtert und ihre Anpassung an verschiedene Modelle von Erd-, Umwelt- und Wassersystemen erklärt und durchgeführt. Die Vorlesungen gehen Hand in Hand mit praktischen Übungen unter Verwendung von Software zur Umsetzung des Modellierungsprozesses (z.B. www.safetoolbox.info).

Grundkenntnisse in Python sind von Vorteil, können aber auch während dem Kurs nachgearbeitet werden. Die Studierenden können sowohl in der Gruppe (in einem „flipped classroom“) als auch individuell (durch eine Hausarbeit) an spezifischen Elementen von Interesse arbeiten.

Qualifikationsziele:

1. Fachliche Kompetenzen:

Die Studierenden sind mit den wichtigsten Elementen des Modellierungsprozesses vertraut.

2. Methodische Kompetenzen:

Die Studierenden

… sind in der Lage, diese Hauptelemente auszuwählen und an ihre spezifischen Modelle und deren Komplexität anzupassen,

… kennen die theoretischen Grundlagen dieser Elemente und sind in der Lage, einen Modellierungsprozess für ihr Modell zu entwickeln,

… sind in der Lage, ausgewählte Software zur Umsetzung des Modellierungsprozesses zu verwenden, einschließlich der globalen Sensitivitätsanalyse zum Verständnis und zur Quantifizierung von Unsicherheiten.

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Analyse von Big Data im Kontext des Erdsystems mit der Programmiersprache Python. Die Teilnehmer lernen, wie sie große Datensätze, wie Satellitendaten und Zeitreihen von Messstationen, effektiv verarbeiten und analysieren können. Der Kurs legt einen besonderen Schwerpunkt auf die praktische Anwendung von Python und den Einsatz von Datenanalysetools und -bibliotheken.

Lernziele:

1. Python-Programmierung: Erlernen der Grundlagen der Python-Programmierung und Verständnis für die Anwendung dieser Kenntnisse auf große Datensätze.

2. Datenanalyse: Verstehen, wie man Python verwendet, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

3. Arbeiten mit großen Datensätzen: Erlernen der Techniken zum effizienten Laden, Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze.

4. Satellitendaten: Verstehen, wie man Satellitendaten liest, interpretiert und analysiert.

5. Zeitreihenanalyse: Erlernen der Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten von Messstationen.

6. Datenvisualisierung: Erlernen der Verwendung von Python-Bibliotheken zur Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen.

7. Problembehandlung: Entwicklung der Fähigkeit, aufkommende Probleme bei der Datenanalyse zu identifizieren und zu lösen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Python effektiv einzusetzen, um komplexe Analysen von Big Data im Erdsystem durchzuführen. Sie werden auch ein tieferes Verständnis für die Herausforderungen und Möglichkeiten der Arbeit mit großen Datensätzen haben.