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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