Diplomarbeit
Das Thema der Diplomarbeit behandelt die Vorhersage von Zugbahnen von tropischen Zyklonen, insbesondere von tropischen
Stürmen.
Wenn man sich klarmacht, welches Elend von diesen Naturkatastrophen ausgeht, wird die Notwendigkeit
klar, die Zugbahnen möglichst genau vorherzusagen. Ein Hurricane der Stärke 5 nach der
Saffir-Simpson - Skala erreicht Windgeschwindigkeiten von mehr
als 155 MPH, also mehr als 250 km/h. Dabei wird der Ozean zu Flutwellen von 6 Metern und mehr
aufgetürmt! Die Kombination aus starkem Wind und Flutwelle erklärt die große
Zerstörungskraft der Tropischen Stürme.
Betroffen sind eigentlich alle tropischen Ostküsten der Erde: sei es im Indischen Ozean oder Asien, wo
der Verlust an Menschenleben besonders groß ist (Bangladesch am 13. November 1970: 300 000 Tote),
oder Mittelamerika und der Süden der USA, wo eher der materielle Verlust überwiegt (Hurricane
Andrew 1992: geschätzter Schaden 30 Milliarden US - Dollar).
Das größte Problem stellt die Vorhersage des "Land-falls" dar, also des Ortes, an dem der
tropische Sturm die Küste trifft. Der Fehler liegt momentan bei etwa 200 Kilometern Fehler
in 24 Stunden.
Die Arbeit beschreibt ein sog. selbst-adaptierendes Analogmodell, welches in einer früheren Arbeit
zur Dynamik-Vorhersage von theoretischen Modellen entwickelt worden war. Mit dieser Arbeit erfolgte die
Ausweitung der Anwendung auf atmosphärische Werte. Das Programm lernt selbständig, aus einem
Datensatz von historischen Zugbahnen diejenigen herauszufinden, welche zur Beschreibung eines aktuellen,
vorherzusagenden Sturmes optimal geeignet sind.
Betreut wurde die Arbeit von Dr. Richard Blender und
Prof. Klaus Fraedrich, Abteilung für theoretische Meteorologie der Uni Hamburg. Mittlerweile wird das Verfahren dort operationell angewendet.
Die Diplomarbeit steht seit geraumer Zeit im Netz zur Verfügung. Auf der Inhaltsseite gibt es auch einen Link zum Herunterladen der Arbeit im PDF-Format.
Einige wenige ergänzende Links zum Thema (alle aus USA):
Nicht genug? Google und Co geben Stoff für Monate zu lesen:
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