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Zeitreihenanalyse
Stoffhaushalt
englische Version

Arbeitsgebiet Regionalisierung (Upscaling) von Umweltdaten:
Statistische Analyse und Modellbildung ortsabhängiger Parameter

 

Regionalisierung, die Übertragung von Punktdaten auf die Fläche, ist überall dort von Bedeutung, wo Daten punktuell, also stichprobenartig, aufgenommen werden und anschließend flächenhaft dargestellt werden sollen. Klassische Anwendungsbeispiele finden sich in den Fachdisziplinen der Hydrologie, Meteorologie und Bodenkunde.

 

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Von den zahlreichen zur Verfügung stehenden Methoden zur Regionalisierung von Umweltdaten verwenden wir, auf Grundlage langjähriger Projekterfahrung, je nach Zielparametern und dem zur Verfügung stehenden Datenmaterial eine optimale Kombination an Methoden der konventionellen Statistik, Geostatistik und des maschinellen Lernens (Ensemble-Methoden). Ziel ist dabei immer die sichere Einschätzung der Prognosefehler.

 


Typische Arbeitsschritte/Methoden
zur Regionalisierung von Umweltdaten:

 

1. Digitale Reliefanalyse (zur Parametrisierung des Reliefs)

 

2. Explorative Datenanalyse, wie 

  • Kontrolle der statistischen Verteilung, ggf. Transformierung der Daten (Messdaten und Hilfsdaten)
  • Definition potentiell sinnvoller Hilfsvariablen

  • Erstellung von Scatterplots zwischen Hilfsvariablen und Zielgrößen
  • Berechnung von Thiessen-Polygonen

  • Berechnung von Moving-Window-Statistiken
  • Berechnung der Nearest-Neighbour Statistik
  • Variogrammanalyse der Messwerte
  • u.a.

3. Modellbildung, Regressions- und Klassifikationsansätze folgender Modelltypen:

  • OLS-Modelle,  Regression-Kriging (GLS)
  • Generalized additive models (GAM)
  • Random-Forests
  • Boosted Regression Trees (BRT)
  • Binäre oder multinomiale logistische Regressionsmodelle (kategoriale Response)
  • ...

4. Übertragung der statistischen Modelle in das GIS

 

5. Modellvalidierung

 

6. Kartenerstellung, Layout, Publikation



 

[Regionalisierung:  Überbllick]

[Regionalisierung:  Überprüfung auf Normalverteilung]

[Regionalisierung:  Thiessen-Polygone]

[Regionalisierung:  Moving-Window-Statistik]

[Regionalisierung:  Variogrammanalysen]

[Regionalisierung:  Berechnung von Kerndichtekarten]

[Regionalisierung:  Reliefanalysen]

[Regionalisierung:  Regression Kriging]

[Regionalisierung:  Regressionsbaumverfahren]

[Regionalisierung:  Klassifikationsverfahren]

[Regionalisierung:  GIS-Szenarien]

 

[Referenzen zum Arbeitsgebiet Regionalisierung/Digital Soil Mapping]

 

 

20-02 2016

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