Wir untersuchen die dynamischen Prozesse, die Wetter und atmosphärische Variabilität auf unterschiedlichen Raum- und Zeitskalen bestimmen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis von Wettersystemen, ihrer Vorhersagbarkeit und den Ursachen von Unsicherheiten in numerischen Vorhersagemodellen.

Dazu verbinden wir numerische Modelle und Reanalysen mit boden- und satellitengestützten Beobachtungen sowie gezielten Feldkampagnen. Der Vergleich dieser unterschiedlichen Informationsquellen ermöglicht es uns, atmosphärische Prozesse zu identifizieren, ihre Wechselwirkungen zu verstehen und die Darstellung dieser Prozesse in Wetter- und Klimamodellen zu bewerten.

Neben klassischen dynamischen und statistischen Methoden nutzen und entwickeln wir zunehmend datengetriebene Verfahren und Methoden der künstlichen Intelligenz. Diese eröffnen neue Möglichkeiten, komplexe atmosphärische Strukturen zu erkennen, große Datensätze miteinander zu verknüpfen und Modelle sowie Vorhersagen systematisch zu untersuchen.

Unsere Forschung reicht dabei von mesoskaligen und tropischen Prozessen über Wetterregime und Extremereignisse bis hin zur Frage, wie sich Wetter und seine Vorhersagbarkeit in einem veränderten Klima entwickeln.