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651-4090-00L 3 Credits MSC D-ERDW

Spatio-temporal modelling of snow, glaciers and permafrost

Lecturers & Examiners: Dr. Martin Hölzle, Dr. Stephan Gruber, PD Dr. Christian Huggel
VVZ CR n/a

Last Updated: 2026-02-05 15:29:06

Content

Der Kurs ist sehr praktisch ausgelegt und es arbeiten in der Regel zwei Teilnehmer als Team an einem Computer. Für jede Lektion gibt es eine Informationsseite in Internet. Auf diesen Seiten sind die jeweils nötigen Information (Anleitungen, Datenzugang etc.) zugänglich. Zusätzlich sind für jede Stunde drei weitere Dinge aufgelistet: 1) Voraussetzungen, 2) Vorbereitung und 3) Prüfungsrelevanter Stoff. Unter „Voraussetzungen“ sind Begriffe und Konzepte genannt, deren Verständnis für die Stunde wichtig sind und die als (von anderen Veranstaltungen) bekannt vorausgesetzt werden. Unter „Vorbereitung“ sind z.B. Publikationen angegeben, die vor der Stunde gelesen werden sollen und Teil des Unterrichts sind. Unter „Prüfungsrelevanter Stoff“ finden Sie eine Liste der Techniken, Methoden und Konzepte, die Sie für die Prüfung beherrschen müssen.

Resources

Lecture Notes

Die Unterlagen sind auf dem Web verfügbar. Der Zugang wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

General Information

Language
German
Levels
MSC
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
graded semester performance
Am 13.06. wird jedem 2er-Team eine Aufgabe für eine Prüfungsarbeit gestellt. Diese Aufgabe wird praktisch sein und muss am Beginn der Lektion vom 20.6. schriftl. abgegeben werden.Anschliessend werden in einer einstündigen, schriftl. Prüfung Aufgaben zur Interpretation der in der praktischen Prüfungsarbeit erarbeiteten Resultate gestellt. Diese schriftl. Prüfung erfolgt individuell. Die Gesamtnote wird zu gleichen Teilen aus der Prüfungsarbeit (2er-Team) und der Einzelprüfung gebildet.

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture with exercise Spatio-temporal modelling of snow, glaciers and permafrost
**Kurs an der Uni Zürich** Erfassung und Modellierung räumlicher Daten in der Physischen Geographie Veranstaltungsnummer: 3320 Separate Anmeldung erforderlich. Es können max. 24 Studierende am Kurs teilnehmen.
  • Wed 10:15-12:00 (Y25 J 8)
2 h weekly

Offered In