PjS - Projektbezogenes Arbeiten (AB Physische Geographie)
Kai Hartmann
Kommentar
Im Jahre 2003 kam der 83. Bericht des Potsdamer Instituts für Klimafolgenforschung zu dem Schluss, dass das Land Brandenburg im 21. Jahrhundert zunehmend aridifizieren wird. Die Temperaturrekorde des letzten Jahrzehnts scheinen die Vorhersagen zu bestätigen. Trotzdem blicken wir auf ein Jahr 2023 zurück in dem 30-40% mehr Niederschläge relativ zur Referenzperiode in Brandenburg gefallen sind.
In diesem Projekt werden wir uns mitttels frei verfügbarer (hydro-) klimatischer Daten und Analysewerkzeugen mit diesem (scheinbaren?) Widerspruch befassen. Im Kontext mindestens zeitweilig fallender Pegelstände von Grund- und Oberflächengewässern, Häufung von Waldbränden in den Sommermonaten etc. sollen Methoden des Maschinellen Lernens umweltklimatische Variationen erfassen und erklärbar machen. Hierfür werden Aspekte der explorativen und modellierenden multivariaten Statistik vermittelt und angewendet. Im Projektseminar (PjS) steht die Auswertung umwelthydrologischer Forschungen zum Klimawandel in Brandenburg incl. Recherche verfügbarer Daten sowie die Entwicklung von Forschungsfragen und Analyse-Workflows im Fokus. Im LFP werden ausgewählte Algorithmen des Maschinellen Lernens erarbeitet und auf die zuvor definierten Fragestellungen angewendet. Gute Statistik- und R-Kenntnisse (Modul Einf. i. d. Statistik) sind notwendige Voraussetzungen; erste Erfahrungen mit Markdown/LaTex, Python und Git hilfreich.
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Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung