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Wiederverwendung eines Kurses.

Land use is a key control of many ecological processes. It can replace or modify profoundly natural ecosystems with important impacts on habitats, material and energy fluxes at the landscape as well as at the global scale. Understanding land use, its drivers, actors, consequences as well as potential regulatory measures, and their effectiveness is key to solving many human-induced pressures on ecosystem functioning and biodiversity and enhance the resilience of ecosystems and landscapes in face of climate change.

Inhalte

1) Der Gebrauch von Modellen in den Erd-, Umwelt- und Hydrowissenschaften ist allgegenwärtig. Sie dienen sowohl zur wissenschaftlichen Analyse als auch zur operationellen Vorhersage. Jedes Modell ist in einen Modellierungsprozess eingebettet, angefangen von der Abstraktion des realen Systems, über die Bestimmung der Parameter, der Quantifizierung von Unsicherheiten, der Formulierung von Zielfunktionen, usw. In diesen Kurs werden die Hauptelemente eines solchen Modellierungsprozesses besprochen und ihre Anpassung an verschiedene Modelle der Erd-, Umwelt- und Hydro-systeme diskutiert.

2) Vorlesungen gehen Hand in Hand mit praktischen Übungen in denen Software zur Implementierung des Modellierungsprozesses benutzt wird (z.B. www.safetoolbox.info).

3) Studenten werden sich sowohl als Gruppe (in einem „flipped classroom“) also auch individuell (durch eine Hausarbeit) auf bestimmte Elemente konzentrieren können die Ihrem Interesse entsprechen. 

Qualifikationsziele

1. Fachkompetenzen

Die Studierenden werden mit den Hauptelementen des Modellierungsprozesses vertraut sein.

2. Methodenkompetenzen

Die Studierenden...

• werden in der Lage sein, diese Hauptelemente aus zu wählen und an Ihre speziellen Modelle und deren Komplexität an zu passen,
• werden mit der theoretischen Basis dieser Elemente vertraut werden und in der Lage sein einen Modellprozess für ihr Modell zu entwickeln,
• werden ausgewählte Software benutzen können, um den Modellierungsprozess zu implementieren, inklusive Global Sensitivity Analysis um Unsicherheiten zu verstehen und zu quantifizieren.