Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 
Startseite    Anmelden     
Logout in [min] [minutetext]

Einführung in die Modellierung dynamischer räumlicher Prozesse - Übungen - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Langtext
Veranstaltungsnummer 146959 Kurztext
Semester WS 2016/17 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 25 Studienjahr
Max. Teilnehmer/-innen 30
Credits 3 Belegung Belegpflicht
Hyperlink
Sprache deutsch
Belegungsfrist
Einrichtung :
Institut für Geoinformatik
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export für Outlook
Mi. 12:00 bis 14:00 woch 19.10.2016 bis 08.02.2017  Heisenbergstr. 2 - StudLab GEO1 125        
Gruppe [unbenannt]:
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Knoth, Christian, Dr. verantwort
Pebesma, Edzer, Prof. Dr. verantwort
Studiengänge
Abschluss - Studiengang Sem ECTS Bereich Teilgebiet
Bachelor - Geoinformatik (82 807 13) - 3
Bachelor - Geoinformatik (82 807 9) - 3
Master - Humangeographie (88 E82 8) - 3
Prüfungen / Module
Prüfungsnummer Modul
14002 Übung Einführung in die Modellierung dynamischer räumlicher Prozesse - Bachelor Geoinformatik Version 2013
12202 Übung "Einführung in die Modellierung dynamischer räumlicher Prozesse" - Bachelor Geoinformatik Version 2009
Zuordnung zu Einrichtungen
Fachbereich 14 Geowissenschaften
Inhalt
Kommentar

Spatio-temporal processes are processes where something varies in space and time, and can range from environmental processes (weather, air pollution) to human behaviour. Modelling such processes helps in understanding this variation, to describe it, or to predict under new conditions (unobserved locations, future moments). 

Several different model representations will be introduced for time series modelling, spatial modelling,  and spatio-temporal modelling. These include stochastic models, models based on physical concepts expressed through partial differential equations, and agent-based models. Choosing and calibrating models and estimating parameters will be discussed in general, for the linear and non-linear case, and for one-dimensional and higher dimensional cases. Tools for the comparison and evaluation of models will be discussed and compared. Practical exercises are given with R, and with domain-specific implementations of transport models.

The course will be in English if one or more students do not master German.

The course capacity is 30 persons (room availability); to fill this capacity, geoinformatics students get preference over non-geoinformatics students.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2016/17 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23