Aine eesmärk on õpetada teadmisi ja oskusi geofüüsikalisest andmetöötlusest ning selleks kasutatavatest meetoditest.
Eesmärgi täitmiseks:
- tutvustada ja meelde tuletada andmetöötluse ja matemaatilise statistika põhimõtteid;
- tutvustada programmeerimise põhitõdesid ja funktsioone;
- tutvustada erinevaid andmete salvestamise ja hoidmise formaate;
- teostada praktilisi ülesandeid, kasutades programeerimist ning suurandmete töötlemist.

The aim of this course is to teach the principles of geophysical data analysis and different analysis methods.
In order to meet the aim, the students:
- are reminded about the principles of data analysis and mathematical statistics;
- are introduced to principles of programming and different functions and methods applicable to data analysis;
- are introduced to different data formats;
- will perform data analysis using programming and methods applicable to big data.

Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kasutab eri formaadis(.txt, .xlsx, .csv, .nc) andmeid ja töötab nendega;
- rakendab andmetele eri statistilisi ja matemaatilisi meetodeid;
- rakendab andmeanalüüsiks ise kirjutatud skripte/programme (MATLABis);
- näeb ja leiab seoseid erinevate andmete vahel;
- leiab olulisi muutusi andmeridades;
- kasutab spektraalanalüüsi meetodeid;
- valib õige analüüsimeetodi vastavalt andmete tüübile ja püstitatud probleemile;
- esitab andmeid visuaalselt ning loeb ja tõlgendab andmete visuaalseid esitusi.

Upon successful completion of the course, the student:
- uses and works with data in different formats (.txt, .xlsx, .csv, .nc);
- applies various statistical and mathematical methods to data;
- uses self-written scripts/programs (in MATLAB) for data analysis;
- identifies relationships between different datasets and variables;
- identifies significant changes in data series;
- applies spectral analysis methods;
- selects appropriate analysis methods based on the type of data and the research problem;
- presents data visually and is able to read and interpret visual representations of data.

Õppeaine raames kasutatakse erinevates formaatides andmeid, mis kirjeldavad erinevaid keskkonna parameetreid (nt. õhutemperatuur, tuulekiirus, veetase, vooluhulk jne). Andmeid töödeldakse eesmärgiga leida erinevaid muutusi keskkonnas, seoseid protsesside vahel jne. Andmeanalüüsi käigus tutvutakse parameetrite statistilise muutlikkusega, erinevate interpolatsiooni meetoditega ja jaotus- ja tihedusfunktsioonidega. Lisaks, viiakse läbi korrelatsiooni- ja spektraalanalüüse ja tuletatakse meelde kuidas tulemusi interpreteerida ja visuaalselt esitleda ning ka, kuidas visuaalseid esitlusi lugeda. Analüüse viiakse läbi kasutades MATLAB tarkvara.

The course uses 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 data analysis covers the statistical variability of parameters, different interpolation methods, and probability distribution and density functions. In addition, correlation and spectral analyses are performed. Students also review how to interpret and visually present analytical results, as well as how to read and interpret graphical representations of data. The analyses are carried out using MATLAB software.

Eksam

Exam

-

-

- Storch, H.v.,Zwiers, F.W. (2002). Statistical Analysis in Climate Research.(n.p.): Cambridge University Press.
- Trauth, M.H.(2015). MATLAB® Recipes for Earth Sciences. Saksamaa: Springer Berlin Heidelberg.
- Menke, W. (2022). Environmental Data Analysis with MatLab Or Python: Principles, Applications, and Prospects. Holland: Elsevier Science.

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

not specified