Õppeaine eesmärk on anda teadmisi ja oskusi keskkonnaandmete analüüsi põhialustest.

The aim of this course is to give knowledge and skills for the basic analysis methods for the environmental data.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kasutab eri formaadis andmeid ja töötab nendega (teksti ehk ASCII andmed, Excel ehk tabelites andmed, paisktabelites andmed, netCDF formaadis andmed jne);
- rakendab andmetele eri matemaatilisi meetodeid;
- rakendab andmeanalüüsiks ise kirjutatud skripte/programme MatLabis või Pythonis;
- näeb ja leiab seoseid erinevate andmete vahel;
- leiab olulisi muutusi andmeridades.

After completing this course the student:
- is able to work with data in different format (e.g. text or ASCII, Excel or Tables, Hash tables, netCDF);
- applies different mathematical methods to the data;
- applies self-tailored scripts/programs either in MatLab or Python;
- sees the connection between different parameters;
- detects the turning points in the data-series.

Õppeaine raames tutvutakse erinevates formaadis andmetega, mis kirjeldavad erinevaid keskkonna parameetreid (nt. õhutemperatuur, tuulekiirus, veetase, vooluhulk jne). Andmeid töödeldakse eesmärgiga leida erinevaid muutusi keskkonnas, seoseid protsesside vahel jne. Analüüse viiakse läbi nii MS Excelis kui ka kasutades MATLAB tarkvara.

The course introduces students to data in various formats describing different environmental parameters (e.g., air temperature, wind speed, water level, discharge, etc.). The data are processed and analysed to identify changes in the environment, relationships between different processes, and other relevant patterns. The analyses are carried out using both MS Excel and MATLAB software.

Praktilistes auditoorsetes tundides harjutatakse õppejõu juhendamisel erinevaid andmetöötlusvõtteid arvutil. Tunnis lõpetamata jäänud ülesanded lahendatakse iseseisvalt kodus. Õppeaine lõpeb suulise ja kirjaliku/praktilise eksamiga. Vähemalt 75% osalemine auditoorsetes praktilistes tundides ning testide ja/või ettekannete sooritamine vähemalt hindele 1. Lõpphindest moodustab eksam 50% ning testide ja/või ettekannete tulemused 50%.

During practical classroom sessions, students practise various data processing techniques on a computer under the guidance of the instructor. Tasks not completed during class are completed independently at home. The course concludes with an oral and a written/practical examination. Students must attend at least 75% of the practical classroom sessions and receive a grade of at least 1 for tests and/or presentations. The examination accounts for 50% of the final grade, while tests and/or presentations account for the remaining 50%.

-

-

Trauth H. M. MATLAB recipes for Earth Sciences, 2nd Edition.

Sarma D.D. Geostatistics with Applications in Earth Sciences, 2nd Edition.

Kaasaegne teaduskirjandus ja erinevate vajaminevate teekide dokumentatsioon.

Stella-Theresa Luik, teadur (LM - meresüsteemide instituut)

puudub