Õpetada teadmisi geofüüsikalisest andmetöötlusest ning selleks kasutatavatest meetoditest.

To teach geophysical data analysis and the methods used within.

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.

-

-

Kursuse käigus tuleb üliõpilastel:
a) esitada üks referaat
b) esitada lahendus ühele kompleksele õppejõu poolt jäetud ülesandele

During the course, the student has to:
a) submit a scientific report about one specific topic
b) submit a solution to one complex geophysical data analysis task

H. von Storch and F.W.Zwiers, 1999. Statistical Analysis in Climate Research. Cambridge Univ. Press
W.J. Emery and R.E. Thomson, 2001. Data Analysis Methods in Physical Oceanography, Elsevier

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

not specified