Seminar: Analyse von Umweltprozessen
Modulbezeichnung in Englisch: Seminar: Statistical Analysis of Environmental Processes
Prüfungsnummer: 5098
Semester: ab 4. Semester (Schwerpunktbildung)
Dauer des Moduls: Ein Semester
Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.): Wahlpflicht
Häufigkeit des Angebots des Moduls: unregelmäßig; letztmalig im Sommersemester 2015
Zugangsvoraussetzungen: "Statistik", "Angewandte Statistik (Statistik 2)" wünschenwert. Abgeschlossene Grundlagenausbildung empfohlen. Verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl erforderlich. Anzahl der Teilnehmer_innen ist beschränkt.
Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Pflicht- bzw. Wahlmodul für andere Studiengänge. Das Nähere regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs.
Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Wolfgang Schmid
Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Wolfgang Schmid
Lehrsprache: Deutsch
Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6
Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 33,75 Std.; Selbststudium: 146,25 Std.
Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 3
Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit im Umfang von 15-20 Seiten (sowie Präsentation der Ergebnisse der Arbeit)
Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs
Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Das Ziel der Vorlesung ist es, den Studierenden die wichtigsten statistischen Methoden zur Analyse ökologische Zeitreihen und Prozesse beizubringen. Die Studierenden lernen, wie man diese Verfahren auf reale Daten anwendet, wie z. B. die Konzentrationen von Luftschadstoffen in Deutschland und Polen, oder Zeitreihen von meteorologischen Variablen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Verfassen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung schriftlicher Arbeiten
- Erstellung von Referaten und Vorträgen
Inhalte des Moduls:
1. Meteorologische Variablen und Erneuerbare Energien:
- Gibt es Anzeichen für einen Klimawandel: Entwicklung der Temperatur in Berlin, Brandenburg oder Deutschland?
- Welche Zukunft hat die Windenergie in Deutschland?: Analyse der Windgeschwindigkeit in Berlin, Brandenburg oder Deutschland
- Analyse von Niederschlagsdaten
2. Schadstoffbelastung und Treibhausgase:
- Wie sauber ist die Luft in Berlin (oder) Brandenburg?
- Analyse des Ozongehalts für Berlin (oder) Brandenburg
- Bruno-Cocchi-Index zum Vergleich von Schadstoffen
- Analyse der CO2 Konzentration für einzelne Standorte
- Analyse der CO2 Konzentration für eine Region
Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Workshop, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Projektarbeit, Präsentationen
Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Einführung in R, ggf in LaTeX
Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Barnett, V., (2006), Environmental Statistics, Wiley.
Bruno F. and Cocchi D. (2002), A Unified Strategy for Building Simple Air Quality Indices, Environmetrics, 13, 243-261.
Bruno. F. and Cocchi D. (2007), Recovering Information from Synthetic Air Quality Indexes, Environmetrics, 18, 345-359.
Cressie, N. A. C. (1993), Statistics for Spatial Data, Wiley.
Diggle, P. J. and Ribeiro Jr, P. J. (2007), Model-based Geostatistics, Springer.
Hamilton, J. (1994), Time Series Analysis, Princeton University Press, New Jersey. Abdel H.
Le, N. D. and Zidek, J. V. (2006), Statistical Analysis of Environmental Space-Time Processes, Springer.
Schlittgen, R., (2012), Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. 2nd ed. München, Oldenbourg.
Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.