Surrogate-based uncertainty quantification and parameter optimization in simulations of the West African monsoon
Fischer, Matthias A.
1
1 Institut für Technische Mechanik (ITM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
11 Institut für Technische Mechanik (ITM), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Abstract (englisch):
The West African monsoon (WAM) is a complex climatic system with major impacts. This study uses a surrogate-based framework to quantify uncertainties in model parameterizations and to improve simulations with the ICON model. By applying Gaussian process and principal component regression, the approach enables efficient sensitivity analysis and optimization. Results highlight key parameter influences on the WAM and demonstrate the framework’s effectiveness.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Meteorologie und Klimaforschung Troposphärenforschung (IMKTRO) Institut für Technische Mechanik (ITM) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2025 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-7315-1442-8 ISSN: 1614-3914 KITopen-ID: 1000182604 |
| HGF-Programm | 12.11.34 (POF IV, LK 01) Improved predictions from weather to climate scales |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | IX, 139 S. |
| Serie | Schriftenreihe des Instituts für Technische Mechanik, Karlsruher Institut für Technologie ; 41 |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Maschinenbau (MACH) |
| Institut | Institut für Technische Mechanik (ITM) |
| Prüfungsdaten | 03.06.2025 |
| Prüfungsdatum | 03.06.2025 |
| Schlagwörter | Westafrikanischer Monsun, Surrogatmodelle, Gaußprozessregression, Unsicherheitsquantifizierung, Parameteroptimierung, West African monsoon, surrogate models, Gaussian process regression, uncertainty quantification, parameter optimization |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |
| Relationen in KITopen | |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung | |
| Referent/Betreuer | Proppe, Carsten Knippertz, Peter |