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- Original title:
- Data-Driven Modeling and Analysis of Numerical Weather Predictions
- Translated title:
- Datengetriebene Modellierung und Analyse von numerischen Wettervorhersagen
- Author:
- Höhlein, Kevin
- Year:
- 2025
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Institution:
- Informatik 15 - Lehrstuhl für Grafik und Visualisierung (Prof. Westermann)
- Advisor:
- Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.)
- Referee:
- Westermann, Rüdiger (Prof. Dr.); Günther, Tobias (Prof. Dr.)
- Language:
- en
- Subject group:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; NAT Naturwissenschaften (allgemein)
- TUM classification:
- DAT 780; DAT 750
- Abstract:
- Weather prediction systems generate vast numerical simulation datasets that require statistical postprocessing and interactive human exploration. In this thesis, we develop deep-learning-based methods for postprocessing weather predictions and representing the forecasts for subsequent analysis. We use neural networks to enhance the spatial resolution of weather forecasts and postprocess ensemble predictions, and adapt neural networks as compact representations for volumetric ensemble datasets.
- Translated abstract:
- Wettervorhersagesysteme generieren große numerische Simulationsdatensätze, die statistisch nachbearbeitet und untersucht werden müssen. In dieser Arbeit entwickeln wir Deep-Learning-basierte Methoden zur Nachbearbeitung und Repräsentation von Wettervorhersagen. Wir nutzen neuronale Netze, um die räumliche Auflösung von Wettervorhersagen zu erhöhen und um Ensemblevorhersagen nachzubearbeiten, und adaptieren neuronale Netze um volumetrische Ensembledatensätze zu enkodieren.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1754024
- Date of submission:
- 23.09.2024
- Oral examination:
- 10.01.2025
- File size:
- 48711318 bytes
- Pages:
- 243
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250110-1754024-0-4
- Last change:
- 28.01.2025
BibTeX