Se concentre sur la modélisation numérique des processus atmosphériques pour prédire les phénomènes météorologiques et climatiques, couvrant les concepts et les méthodes clés.
Explore l'importance des prévisions météorologiques, des prévisions d'ensemble comme l'ouragan Katrina et l'utilisation opérationnelle des systèmes de prévision hydrologique.
Introduit des méthodes et des outils de simulation numérique, couvrant la simulation numérique, les simulateurs orientés objet et divers scénarios d'application.
Explore les caractéristiques de la turbulence, les méthodes de simulation et les défis de modélisation, fournissant des lignes directrices pour le choix et la validation des modèles de turbulence.
Explore la paramétrisation des processus atmosphériques, y compris la microphysique, la turbulence, le rayonnement, la convection et les processus de surface, afin d'améliorer la précision des prévisions et de quantifier les incertitudes.
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
Explore l'expertise de Meteomatics en météorologie, API météo, prévisions énergétiques, drones, études climatiques, surveillance par satellite et analyse de la profondeur de neige.
Explore l'approche de distribution quasi-stationnaire dans la modélisation de la dynamique moléculaire, couvrant la dynamique de Langevin, la métastabilité et les modèles cinétiques de Monte Carlo.
