Kategorie:M.Sc. Umweltsysteme und Nachhaltigkeit P 3 Daten- und Unsicherheitsanalyse

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M.Sc. Umweltsysteme und Nachhaltigkeit P 3 Daten- und Unsicherheitsanalyse


Zugeordnete Module

Lehrform Veranstaltung (Pflicht) Turnus Präsenzzeit Selbststudium ECTS
Vorlesung P 3.1 Analyse räumlicher
und zeitlicher Daten
WS 30 h (2 SWS) 60 h (3)
Vorlesung P 3.2 Unsicherheiten bei der
Ökosystemmodellierung
WS 30 h (2 SWS) 60 h (3)
Übung P 3.3 Datenanalyse und
Unsicherheiten
WS 30 h (2 SWS) 60 h (3)

Informationen LSF
Verantwortliche(r) Prof. Dr. Wolfram Mauser
Verwendbarkeit des Moduls in anderen Studiengängen -
Ort der Lehrveranstaltung Luisenstr. 37
Zeitpunkt im Studienverlauf Empfohlenes Semester: 1
Dauer Das Modul erstreckt sich über 1 Semester


Modulinhalte

Vorlesung Analyse räumlicher und zeitlicher Daten

  • Varianten des Kriging-Verfahrens als statistische Interpolationsmethoden (universal kriging, Co-Kriging, Indikator-Kriging, External Drift Kriging)
  • Zeitreihenkorrelation, Trendanalyse, Spektrale Varianzanalyse, Kreuzspektren
  • Stochastische Simulationsverfahren (LU-Verfahren, Spektral-Methoden, Turning Bands Methode, sequentielle Methoden, Random Coin Verfahren)


Vorlesung Unsicherheiten bei der Ökosystemmodellierung

  • Sequenzielle Verfahren: Kalman-Filter, Ensemble Kalman-Filter
  • Modellkonzepte und –strukturen für Ökosystemmodelle: Neuronale Netze, Fuzzy Regeln
  • Muster und Strukturen, Topologien, Mathematische Morphologie
  • Datengrundlagen (Rand- und Anfangsbedingungen, Modellparameter, Fehlerarten)
  • Mathematische Konzepte zur Beschreibung von Unsicherheiten (Stochastik, Intervallarithmetik, Fuzzy Set Theorie)
  • Methoden zur Behandlung von Daten- und Modellunsicherheiten (Fehlerrechnung, Stochastische Simulation - Monte Carlo Verfahren, Kalman – Filter, Pareto Optimum Sets, GLUE - Methodik, MCMC- Verfahren, Skalenproblematik)


Übung Datenanalyse und Unsicherheiten

  • Bearbeitung geographischer Fragestellungen mit R
    • Statistische Auswertung
    • Erstellung von Grafiken
    • Räumliche Verortung
  • Seminararbeit


Qualifikationsziele

Die Studierenden sollen fundierte Kenntnisse und Problembewusstsein über die Analyse von Messdaten sowie Modellergebnissen sowie über Quellen und Ursachen von Unsicherheiten in den resultierenden wissenschaftlichen Erkenntnissen besitzen.


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