Description: Es werden Visualisierungstechniken für drei-dimensionale Ensembles entwickelt, um eine verbesserte (statistische) Analyse zu ermöglichen. Dies beinhaltet Methoden zum Vergleich von Ensemble-Mitgliedern und zur Verfolgung von Regionen mit ähnlichen Eigenschaften, etwa Staub- oder Tröpfchen-Konzentration in Wolken. Effiziente Berechnungsansätze und Visualisierungstechniken werden kombiniert, um statistische Beziehungen zwischen Zahlenwerten an unterschiedlichen Orten interaktiv festzustellen sowie die Sensitivität der Vorhersagevariablen auf Änderungen der Anfangswerte.
Types:
SupportProgram
Tags:
Staubgehalt
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Bewölkung
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Staubbelastung
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Prognose
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Wetterdaten
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Klimatologie
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Prognosemodell
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Statistische Analyse
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Wolke
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Modellierung
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Atmosphärenchemie
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Forschung
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Wetter
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Modell
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Atmosphärische Zirkulation
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Wolkenbildung
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Atmosphärische Wissenschaften
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Chemie der Atmosphäre
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Physik der Atmosphäre
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Visualisierung [Umweltinformation]
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Region:
Bayern
Bayern
Bounding boxes:
8.980116870810098° .. 13.839424358777723° x 47.27036232638313° .. 50.564452934875554°
License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0
Language: Deutsch
Organisations
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Deutsche Forschungsgemeinschaft (Finanzielle Förderung)
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Ludwig-Maximilians-Universität München (Mitwirkung)
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Technische Universität München (Mitwirkung)
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Technische Universität München, Lehrstuhl für Informatik XV: Graphik und Visualisierung (Projektverantwortung)
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Umweltbundesamt (Bereitstellung)
Last harvest: 30.10.2026 06:45
Time ranges:
2015-01-01 - 2026-10-29
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Special research area Transregio 165 (SFB TRR): Waves to Weather; Sub project B05: Data-driven ensemble visualization
Description: Visualization techniques will be developed for three-dimensional ensembles to enable an improved (statistical) analysis, including comparative visualization of ensemble members, and tracking of regions exhibiting specific properties such as specific dust or cloud droplet concentrations. Efficient computational schemes and visualization techniques will be combined to analyze statistical relationships between data values at different locations and the sensitivity of forecast variables to selected sets of initial state variables.
URL: https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1067824
Status
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