Die Lehrveranstaltung behandelt das Basiswissen der methodischen Grundlagen der Umweltmodellierung. Hierzu gehören:
• Quellen raumbezogener Informationen für die Umweltmodellierung, Einlesen und Verarbeiten großer Datensätze
• Verwendung verschiedener Datenformate und Modellkonzepte aus dem Bereich der Hydrologie,
Siedlungswasserwirtschaft, Verkehrsplanung etc.
• Umgang und Programmierung mit GIS, Python und R
• Räumliche Statistik (Variogramm), Geostatistik (räumliche Interpolation)
• Zeitreihenanalyse (Trendtests, Autokorrelation)
Gegenstand des zweiten Teils der Lehrveranstaltung ist die Verwendung moderner Datenquellen und Modellierungsansätze zur Lösung von umweltrelevanten Fragestellungen sowie die Ergebnispräsentation. Im Einzelnen werden behandelt:
• Maschinelles Lernen und Data Mining
• Modellunsicherheit und Validitätskriterien
• Ensemble-Prognose und Ensemble-Analyse
• Auswertung und Verarbeitung von Fernerkundungsdaten
• Ergebnisdarstellung
Die methodischen und technischen Grundlagen zur Analyse, Bewertung und Präsentation umweltrelevanter Daten werden in den Vorlesungen behandelt und anhand der Zielsetzungen Validität, Unsicherheit und Entscheidungsunterstützung, diskutiert. Um die Modell- und Programmierungstechnik zu beherrschen, sind Computerübungen erforderlich. Hierzu stehen unterschiedliche Programme und Modelle mit entsprechenden Datensätzen zur Verfügung, die durch die Studierenden in den CIP-Pools der Fakultät genutzt werden können. In den Übungen werden die verschiedenen Methoden an praktischen Beispielen geübt.
• Quellen raumbezogener Informationen für die Umweltmodellierung, Einlesen und Verarbeiten großer Datensätze
• Verwendung verschiedener Datenformate und Modellkonzepte aus dem Bereich der Hydrologie,
Siedlungswasserwirtschaft, Verkehrsplanung etc.
• Umgang und Programmierung mit GIS, Python und R
• Räumliche Statistik (Variogramm), Geostatistik (räumliche Interpolation)
• Zeitreihenanalyse (Trendtests, Autokorrelation)
Gegenstand des zweiten Teils der Lehrveranstaltung ist die Verwendung moderner Datenquellen und Modellierungsansätze zur Lösung von umweltrelevanten Fragestellungen sowie die Ergebnispräsentation. Im Einzelnen werden behandelt:
• Maschinelles Lernen und Data Mining
• Modellunsicherheit und Validitätskriterien
• Ensemble-Prognose und Ensemble-Analyse
• Auswertung und Verarbeitung von Fernerkundungsdaten
• Ergebnisdarstellung
Die methodischen und technischen Grundlagen zur Analyse, Bewertung und Präsentation umweltrelevanter Daten werden in den Vorlesungen behandelt und anhand der Zielsetzungen Validität, Unsicherheit und Entscheidungsunterstützung, diskutiert. Um die Modell- und Programmierungstechnik zu beherrschen, sind Computerübungen erforderlich. Hierzu stehen unterschiedliche Programme und Modelle mit entsprechenden Datensätzen zur Verfügung, die durch die Studierenden in den CIP-Pools der Fakultät genutzt werden können. In den Übungen werden die verschiedenen Methoden an praktischen Beispielen geübt.
- Kursleiter/in: Hans Hermann Dürr
- Kursleiter/in: Svenja Fischer
- Kursleiter/in: Martina Flörke
- Kursleiter/in: LS Hydrologie
- Kursleiter/in: Kan Lei
- Kursleiter/in: Henning Oppel
- Kursleiter/in: Katrin Schweden
Semester: WT 2024/25