Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Numerical methods in the study of the natural environmen
Course of study:
2015/2016
Code:
BTR-1-510-s
Faculty of:
Geology, Geophysics and Environmental Protection
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Tourism and Recreation
Semester:
5
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Responsible teacher:
dr inż. Bartuś Tomasz (bartus@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr inż. Bartuś Tomasz (bartus@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 W związku z ciągłym dynamicznym rozwojem metod, technologii informatycznych i narzędzi analiz środowiskowych, student rozumie konieczność ciągłego dokształcania się z zakresu nauk o Ziemi, nauk matematyczno-przyrodniczych. Poprzez realizowane projekty i udział w procesie decyzyjnym nabiera samodzielności i odpowiedzialności. Potrafi określić hierarchię powierzonych zadań i przeprowadzić analizę godnie z kanonami metodycznymi. TR1A_U11, TR1A_U16, TR1A_U12, TR1A_U09, TR1A_U13, TR1A_U15
Skills
M_U001 Student umie obsługiwać oprogramowanie Statistica. Potrafi przeprowadzić niektóre proste analizy statystyczne (statystyki opisowe, analiza rozkłądów, analiza korelacji i regresji, analiza wariancji i inne), zilustrować i zinterpretować otrzymane wyniki. Student zna oprgramowanie do analizy danych zregionalizowanych, potrafi przeprowadzić interpolację różnymi metodami, potrafi poprawnie interpretować jej wyniki. Student zna oprogramowanie z zakresu analiz krajobrazowych (Fragstat i inne), potrafi przeprowadzić analizy miar krajobrazowych i zinterpretować wyniki. Student umie przeprowadzić analizy morfometryczne, sieci hydrologicznej, topoklimatyczne oraz georóżnorodności i poprawnie interpretować wyniki. TR1A_U16, TR1A_U15 Project,
Execution of exercises
Knowledge
M_W001 Student zna metodykę analizy zmiennych zregionalizowanych, zna założenia podstawowych metod interpolacji. Zna oprogramowanie służące do tworzenia obrazu i analizy zmiennych zregionalizowanych. TR1A_U16, TR1A_U15 Report,
Execution of a project,
Execution of exercises
M_W002 Student zna podstawowe zagadnienia z zakresu ekologii krajobrazu, geomorfologii, geologii, pedologii, georóżnorodności, topoklimatologii. Potrafi czytać mapy ilustrujące zmienność różnych komponentów środowiska i je interpretować. TR1A_U14, TR1A_U15 Execution of exercises
M_W003 Student zna podstawowe metody statystyki opisowej. Rozumie ideę estymacji. Zna podstawowe parametry statystyczne i wybrane metody analizy statystycznej (analizę rozkładów, analizę korelacji i regresji, analizę wariancji, analizę danych kierunkowych i inne). TR1A_U02, TR1A_U16, TR1A_U07, TR1A_U01, TR1A_U09, TR1A_U14, TR1A_U15 Test,
Report,
Execution of a project
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 W związku z ciągłym dynamicznym rozwojem metod, technologii informatycznych i narzędzi analiz środowiskowych, student rozumie konieczność ciągłego dokształcania się z zakresu nauk o Ziemi, nauk matematyczno-przyrodniczych. Poprzez realizowane projekty i udział w procesie decyzyjnym nabiera samodzielności i odpowiedzialności. Potrafi określić hierarchię powierzonych zadań i przeprowadzić analizę godnie z kanonami metodycznymi. - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student umie obsługiwać oprogramowanie Statistica. Potrafi przeprowadzić niektóre proste analizy statystyczne (statystyki opisowe, analiza rozkłądów, analiza korelacji i regresji, analiza wariancji i inne), zilustrować i zinterpretować otrzymane wyniki. Student zna oprgramowanie do analizy danych zregionalizowanych, potrafi przeprowadzić interpolację różnymi metodami, potrafi poprawnie interpretować jej wyniki. Student zna oprogramowanie z zakresu analiz krajobrazowych (Fragstat i inne), potrafi przeprowadzić analizy miar krajobrazowych i zinterpretować wyniki. Student umie przeprowadzić analizy morfometryczne, sieci hydrologicznej, topoklimatyczne oraz georóżnorodności i poprawnie interpretować wyniki. - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student zna metodykę analizy zmiennych zregionalizowanych, zna założenia podstawowych metod interpolacji. Zna oprogramowanie służące do tworzenia obrazu i analizy zmiennych zregionalizowanych. - - + - - - - - - - -
M_W002 Student zna podstawowe zagadnienia z zakresu ekologii krajobrazu, geomorfologii, geologii, pedologii, georóżnorodności, topoklimatologii. Potrafi czytać mapy ilustrujące zmienność różnych komponentów środowiska i je interpretować. - - + - - - - - - - -
M_W003 Student zna podstawowe metody statystyki opisowej. Rozumie ideę estymacji. Zna podstawowe parametry statystyczne i wybrane metody analizy statystycznej (analizę rozkładów, analizę korelacji i regresji, analizę wariancji, analizę danych kierunkowych i inne). - - + - - - - - - - -
Module content
Laboratory classes:
  1. Wstęp do statystyki

    Pojęcia: statystyka, populacja generalna, populacja próby, estymacja;

  2. Badanie postaci rozkładów populacji próby

    Rozkład empiryczny, cechy rozkładów, opis rozkładów; szeregi rozdzielcze; graficzna reprezentacja rozkładu empirycznego; miary położenia, asymetrii i koncentracji; dopasowanie rozkładów teoretycznych; testowanie hipotez statystycznych; testy zgodności rozkładów empirycznych i teoretycznych (Chi2, Kołmogorowa-Smirnowa).

  3. Analiza opisowa

    Podstawowe parametry statystyczne, estymacja punktowa i przedziałowa; miary wartości przeciętnej; miary zmienności; interpretacja wyników i tworzenie wykresów ilustrujących zmienność różnych parametrów statystycznych.

  4. Analiza korelacji i regresji

    Pojęcia analizy korelacji i regresji; współczynnik korelacji liniowej Pearsona; wykreślanie wykresów korelacji; dopasowanie prostych regresji; współczynnik korelacji rang Spearmana; interpretacja wyników.

  5. Analiza wariancji

    Podstawowe pojęcia; analiza wariancji z klasyfikacją pojedynczą; interpretacja wyników.

  6. Analiza danych kierunkowych

    Definicja danych kierunkowych; wyznaczanie kierunku średniego; wyznaczanie współczynnika koncentracji; istotność kierunku średniego (test dla małych i dużych prób); wykresy typu róża; interpretacja wyników.

  7. Modelowanie zmienności zmiennych ciągłych zregionalizowanych

    Przegląd metod interpolacji danych (metoda Krigingu, IDW, IDW2, minimalnej krzywizny, naturanego sąsiedztwa, radialnych funkcji bazowych i inne); dobór parametrów interpolacji, analiza wariogramów; anizotropia; wykreślanie map zmienności parametrów; interpretacja wyników.

  8. Analizy geomorfometryczne

    Podstawowe pojęcia z zakresu geomorfologii i geomorfometrii; analiza pierwotnych (nachylenie stoków, ekspozycja stoków) i wtórnych atrybutów topograficznych (topographic position index – TPI); wykreślanie map zmienności parametrów; klasyfikacja; interpretacja wyników.

  9. Analiza miar krajobrazowych

    Definicje terminów: krajobraz, środowisko; Podstawowe pojęcia z zakresu ekologii krajobrazu; Przegląd miar krajobrazowych (miary powierzchni i krawędzi (Area and edge metrics), kształtu (Shape metrics), stref centralnych (Core area metrics), kontrastu (Contrast metrics), fragmentacji (Aggregation metrics) i różnorodności (Diversity metrics); odniesienie miar do poziomu elementu, klasy bądź całego krajobrazu; oprogramowanie Fragstat; analizy miar krajobrazowych; interpretacja wyników.

  10. Analizy sieci hydrologicznej

    Pojęcia podstawowe z zakresu analizy danych hydrologicznych; zestaw narzędzi Arc Hydro Terrain Processing; analizy zlewni; analizy sieciowe.

  11. Modelowanie danych topoklimatycznych

    Metoda analizy danych topoklimatycznych Paszyńskiego; pojęcia podstawowe; definicje typów i podtypów wydzieleń; tworzenie modeli zmienności topoklimatycznej.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 78 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Preparation for classes 10 h
Contact hours 2 h
Participation in laboratory classes 30 h
Examination or Final test 1 h
Completion of a project 10 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Participation in auditorium classes 10 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 5 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Niezbędnym warunkiem zaliczenia przedmiotu jest wykonanie wszystkich ćwiczeń i pozytywne zaliczenie kolokwium oraz wykonanie projektu. Ocena końcowa jest średnią arytmetyczną z ocen kolokwium i projektu.

Prerequisites and additional requirements:

Student posiada podstawową wiedzę z zakresu systemów operacyjnych Windows. Rozumie ideę i zna podstawy obsługi oprogramowania GIS.

Recommended literature and teaching resources:

Gergel, S.E., Turner, M.G., 2002. Learning Landscape Ecology: A Practical Guide to Concepts and Techniques. Springer, New York, 316.

Jenness, J. 2006. Topographic Position Index (tpi_jen.avx) extension for ArcView 3.x, v. 1.3a. Jenness Enterprises. URL: http://www.jennessent.com/arcview/tpi.htm, 2012-02-22.

Kennedy, M.D., Dangermond, J., 2013. Introducing Geographic Information Systems with ArcGIS: A Workbook Approach to Learning GIS, 3rd Edition, Willey, 672.

Kicińska, B., Olszewski, K., Żmudzka, E., 2001. Uwagi o wykorzystaniu klasyfikacji J. Paszyńskiego do kartowania topoklimatycznego (z doświadczeń Zakładu Klimatologii Uniwersytetu Warszawskiego), W: Kuchcik, M. (Red.), Współczesne badania topoklimatyczne, Dokumentacja Geograficzna, 23, IG i PZ PAN, Warszawa, 143-151.

Krawczyk A., Słomka T., 1982 – Podstawowe metody modelowania w geologii. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. AGH Kraków, s. 186.

McGarigal, K., Marks, B.J., 1995, FRAGSTATS: spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure, USDA Forest Service. Technical Reports, PNW-GTR-351, Portland, 132.

McGarigal, K., Cushman, S.A., Ene, E., 2012. FRAGSTATS v4: Spatial Pattern Analysis Program for Categorical and Continuous Maps. Computer software program produced by the authors at the University of Massachusetts, Amherst. URL: http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html (10.06.2013).

Mucha J., 1994. Metody geostatystyczne w dokumentowaniu złóż. Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Kraków, 155.

Paszyński, J., 1980, Metody sporządzania map topoklimatycznych. W: Metody opracowań topoklimatycznych. Dokumentacja Geograficzna, 3, IG i PZ PAN, Warszawa, 13-28.

Paszyński, J., 2004. Wymiana energii na powierzchni czynnej jako podstawa klasyfikacji topoklimatycznej. Acta Agrophysica, 3(2), 351-358.

Paszyński, J, Miara, K., Skoczek, J., 1999. Wymiana energii między atmosferą a podłożem jako podstawa kartowania topoklimatycznego. Dokumentacja Geografigeczna, 14, IG i PZ PAN, Warszawa, 127.

Richling, A., Solon, J., 2011. Ekologia krajobrazu. Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 464.

Swan A.R.H., Sandilands M., 1995 – Introduction to Geological Data Analysis, Blackwell Science Ltd., s. 447.

Urbański, J. 1997. Zrozumieć GIS. Analiza informacji przestrzennej. Wyd. Nauk. PWN, 144, URL: http://ocean.ug.edu.pl/~oceju/CentrumGIS/dane/GIS_w_badaniach_przyrodniczych_12_2.pdf.

Weiss, A., 2001. Topographic Position and Landforms Analysis. Poster presentation. ESRI User Conference, San Diego, CA (URL: http://www.jennessent.com/downloads/tpi-poster-tnc_18x22.pdf, 2012-02-22).

Zawadzki, J., 2011. Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 132.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

Tytuł ang. przedmiotu: Numerical methods in the study of the natural environment.