Om dette emnet

  • klimamodellering
  • meteorologiske in-situ målinger
  • fjernmåling som verktøy for miljøovervåking.

Dette lærer du

  • General innføring i både klimamodellering, datainnsamling fra bakkestasjoner og fjermålingsmetoder og dataanalyse.
  • Oversikt over styrke og svakheter av disse metodene for å få informasjon om vær- og klimautvikling.

Dere lærer blant annet:

  • å kjøre en enkel klimamodell
  • å finne datakilder for bakkeobservasjoner og få kunnskap om datakvalitet og betydning av metadata
  • grunnleggende metoder for analyse av bilder fra fly, drone og satellitt

  • Læringsaktiviteter

    forelesninger, prosjektarbeid og presentasjoner

  • Læringsstøtte

    Nettside med kursinformasjon, meldingstjeneste og læringsressurser. Studenten vil kunne treffe forelesere og hjelpelærere utenfor den strukturerte undervisningstiden etter avtale.

  • Pensum

    oppgis ved kursstart

  • Forutsatte forkunnskaper

    • FYS241 Miljøfysikk
    • FYS140 Klimaendringer, bærekraft og tilpasninger
    • FYS141 Meteorologi for et bærekraftig samfunn

  • Anbefalte forkunnskaper

    • INF250 Bildeanalyse
    • FYS103 Måleteknikk og dataanalyse

  • Vurderingsordning, hjelpemiddel og eksamen

    Vurderingsordning

    Muntlig presentasjon med A-F karakter

    Obligatorisk aktivitet

    Hver deltaker må aktivt delta på individuelle og gruppe oppgaver i alle tre uketemaer. Aktiv deltakelse forutsettes for å kunne ta eksamen.

  • Om bruk av KI

    K2 - Spesifisert bruk av KI

    I studentaktiviteter og i eksamensforberedelse kan KI benyttes til idé-myldring og språkvask og programmeringsstøtte. Bruk av KI skal beskrives med en kort forklaring av hvilke program som er benyttet og hvordan programmet er brukt. Studentene er ansvarlig for det endelige innholdet i teksten og må kunne redegjøre på hva analyseprogrammene gjør etter fullført språkvask og programmeringsstøtte.

    Bruk av KI skal være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

    All bruk av KI må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

    Her finner du KI-kategoriene beskrevet.

  • Sensorordning

    Ekstern sensor er til stede på avslutningsseminar/muntlig eksamen

  • Obligatorisk aktivitet

    Obligatorisk oppmøte på første forelesning og seminar i hver temauke, Aktiv deltakelse ved prosjektarbeid og presentasjonsforberedelse

  • Undervisningstider

    ca. 15 forelesningstimer (5 per tema/uke, ca. 6 seminartimer (2 per tema/uke) og heldagsavslutningsseminar

  • Fortrinnsrett

    M-MF, M-IØ, M-LUN