Lehre

Themenangebote für Abschlussarbeiten

Am IAP sind Studierende herzlich willkommen. Themen für Bachlor- oder Master-Abschlussarbeiten befinden sich in der folgenden Aufstellung. Bei Interesse und Fragen geben die genannten Kontaktpersonen Auskunft.

Abhängigkeit der nachtleuchtenden Wolken (NLC) vom Wind in mittleren Breiten: NLC sind dünne Eiswolken in der Mesopausenregion. Besonders die Daten aus den mittleren Breiten können helfen, die Rolle dieser Wolken im Klimawandel zu verstehen. Diese Studie zielt darauf ab, das Auftreten von NLC über Kühlungsborn in Abhängigkeit von den Winden in der Mesopausenregion zu quantifizieren. (Dr. M. Gerding, Optik)
Test eines kostengünstigen laserbasierten Wolkendetektors: Betriebszeiten von Lidar-Systemen für die mittlere Atmosphäre sind oft durch die notwendige Anwesehenheit von Betriebspersonal begrenzt. Wolkendetektoren können helfen, indem sie den Betrieb des Lidars automatisch auslösen. In dieser Studie wird eine kostengünstige, laserbasierte Lösung zur Wolkenerkennung getestet und mit anderen optischen Methoden verglichen. (Dr. M. Gerding, Optik)
Hochauflösende volumetrische Radarbeobachtungen von polaren mesosphärischen Sommerechos (PMSE) mit dem Middle Atmosphere Alomar Radar System (MAARSY): Visualisierung, Analyse und Charakterisierung von 4D-Radarbildern polarer mesosphärischer Sommerechos. (Prof. J. L. Chau and Dr. M. Urco, Radar)
Statistische Analyse der Mesopausendynamik in verschiedenen Breitengraden: Mehrjährige Winddaten von 8 bis 100 km Höhe stehen aus IAP-Radarmessungen zur Verfügung. Sie decken folgende Breitengrade ab: 49°S, 12°S, 5°S, 54°N, 69°N. Das Projekt umfasst die Analyse der mittleren Winde und dominanten planetaren Wellen und Gezeiten in diesen Breitengraden und deren Vergleich. (Dr. J. F. Conte, Radar)
Identifizierung, Charakterisierung und Klassifizierung von atmosphärischen Mustern in Radardaten: Weltweit verteilte IAP-Radargeräte produzieren täglich eine große Menge an hochdimensionalen Daten. Mit konventionellen Methoden können jedoch nur eine kleine Teilmenge der Daten/Phänomene untersucht werden. Um bekannte (KHI und vertikale Winde) und unbekannte atmosphärische Muster in dem großen Radardatensatz zu identifizieren, zu charakterisieren und zu klassifizieren, werden wir Machine Learning Techniken implementieren, die in der Lage sind, Muster in den Radardaten zu identifizieren. Die größte Herausforderung bei diesem Projekt ist der Mangel an markierten Daten und die noch unbekannte Anzahl von Klassen (atmosphärischen Mustern), die durch den Einsatz moderner maschineller Lerntechniken wie aktives Lernen, statistische Klassifizierung und Dimensionalitätsreduktion überwunden werden sollen.(Dr. M. Urco, Radar)
DNS-Simulationen der Kelvin-Helmholtz-Instabilität mit Dedalus: In diesem Projekt sind numerische Untersuchungen mesoskaliger Instabilitäten bei verschiedenen Reynolds-Zahlen und Schichtungsraten durchzuführen. (Prof. J. L. Chau, Radar)
Ableitung der Elektronendichte aus kreuzpolarisierten Radarmessungen: Das Saura-MF-Radar mit seiner Betriebsfrequenz (3MHz), modularen Aufbau und Polarisationskonfiguration ist in der Lage, die Elektronendichte der unteren Ionosphäre aus Absorptions- und Faraday-Rotationsmessungen zu bestimmen. Dieses Projekt zielt darauf ab, sowohl Absorptions- als auch Faraday-Informationen zusätzlich mit Regularisierungstechniken zu kombinieren, um verbesserte Elektronendichteprofile abzuleiten. (Dr. T. Renkwitz, Radar)
Subsaisonale Vorhersage mit maschinellem Lernen: Sie verwenden maschinelles Lernen, um eine mehrwöchige Vorhersage einiger einfacher Variablen wie minimale / maximale Temperatur und Windgeschwindigkeit unter Verwendung von Reanalysedaten, Modellsimulationen und instrumentellen Beobachtungen zu treffen. (Dr. M. Amiramjadi, Modellierung)
Statistische Eigenschaften plötzlicher Stratosphärenerwärmungen: Die statistischen Eigenschaften dieser großräumigen Zirkulationsmuster werden aus Reanalysedaten bestimmt – eine wertvolle Informationsquelle für lokale Beobachtungen. (Dr. Ch. Zülicke, Modellierung)
Energiekaskaden in der Wellenturbulenz: Die Wellenturbulenztheorie ermöglicht uns, Energiekaskaden in den atmosphärischen Strömungen zu charakterisieren. Wir werden die Doppel-Energiekaskaden (direkten und inversen) in Schwerewellen-Systemen analysieren. (Dr. V. Avsarkisov, Modellierung)
Optimierung der Hintergrundbestimmung zur Verbesserung von Lidarmessungen: Aus Wind-/Temperaturfeldern des globalen Modells KMCM wird künstlich eine Zeitreihe einer Punktmessung in Kühlungsborn oder Alomar erzeugt. Hiermit werden verschiedene Ansätze zur Bestimmung von Hintergrundfeldern getestet, die bei Lidarmessungen Verwendung finden. (Dr. Urs Schaefer Rolffs, Modellierung, und Dr. Irina Strelnikova, Optik)

Bei Interesse zu diesen oder auch anderen Themen als Abschlussarbeiten, Studienarbeiten oder Praktika kann man sich auch direkt an die Leiter:innen der Abteilungen wenden:

Optische Sondierungen und Höhenforschungsraketen (Dr. G. Baumgarten)
Radarsondierungen (Prof. J. L. Chau) oder
Modellierung atmosphärischer Prozesse (Prof. C. Stolle).