Zamiana punktowych danych wilgotności objętościowej gleby na rozkłady powierzchniowe

Podobne dokumenty
INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA

Zapytanie ofertowe E-Test Sp. z o.o. nr 1/2017

Teledetekcja w ochronie środowiska Wykład V

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Załącznik 1.1. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości wybranych pokładów węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze)

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 26 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 26 marca / 40

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Prof. dr hab. inż. Józef Mosiej, Warszawa, Katedra Kształtowania Środowiska SGGW, Warszawa

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 3: Analiza struktury zbiorowości statystycznej. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.

Inteligentna analiza danych

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Statystyka matematyczna dla leśników

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Biostatystyka, # 1 /Weterynaria I/

Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Estymacja parametrów rozkładu cechy

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE

MODELOWANIE REPREZENTACJI POWIERZCHNI TOPOGRAFICZNEJ Z WYKORZYSTANIEM METODY GEOSTATYSTYCZNEJ **

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Dr Roman Sosnowski

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

10. Podstawowe wskaźniki psychometryczne

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

Anomalie gradientu pionowego przyspieszenia siły ciężkości jako narzędzie do badania zmian o charakterze hydrologicznym

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Statystyka matematyczna i ekonometria

Proces badania statystycznego z wykorzystaniem miernika syntetycznego (wg procedury Z. Zioło)

Parametry statystyczne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii. 2. KIERUNEK: Pedagogika. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień

Podstawowe pojęcia statystyczne

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Metody Ilościowe w Socjologii

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

WYKORZYSTANIE METODY TDR DO CIĄGŁEGO POMIARU ZMIAN WARUNKÓW WILGOTNOŚCIOWYCH I TERMICZNYCH W PROFILU GLEBOWYM

Po co nam charakterystyki liczbowe? Katarzyna Lubnauer 34

Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.

Próba własności i parametry

Wskaźnik asymetrii Jeżeli: rozkład jest symetryczny, to = 0, rozkład jest asymetryczny lewostronnie, to < 0. Kwartylowy wskaźnik asymetrii

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

Ekonometria. Zajęcia

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

ćwiczenia Katedra Rozwoju Regionalnego i Metod Ilościowych

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Statystyczne metody analizy danych

Barbara Antczak STATYSTYKA

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Zad. 1. Wartość pożyczki ( w tys. zł) kształtowała się następująco w pewnym banku:

Statystyka matematyczna dla leśników

WPŁ YW WARIOGRAMU NA WIARYGODNOŚĆ MODELU 3D TERENU W METODZIE KRIGING

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

Statystyka. Wykład 5. Magdalena Alama-Bućko. 20 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 20 marca / 26

Xi B ni B

Transkrypt:

Ewa Borecka-Stefańska, Amadeusz Walczak, Anna Daniel, Małgorzata Dawid, Grzegorz Janik Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska Centrum Kształcenia na Odległość Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Zamiana punktowych danych wilgotności objętościowej gleby na rozkłady powierzchniowe

Metody opracowania map dynamiki wilgotności gleby Metody polowe Metody satelitarne

Cel pracy Przedstawienie wpływu różnego sposobu rozmieszczania punktów pomiarowych, na sporządzenie powierzchniowych rozkładów wilgotności.

Lokalizacja badań Lokalizacja badań https://www.google.pl/maps/

Lokalizacja badań https://www.google.pl/maps/ Fotografie obóz naukowo-badawczy SKN Meliorantów im. prof. S. Baca

Technika pomiarowa - TDR Ręczny miernik FOM/mts (Field Operated Meter) wraz z czujnikiem typu LP/ms (Labolatory Probe/moisture salinity) bazujących na technice TDR (Time- Domain-Reflectometry). Skierucha W. et al.. (2012). A TDR-based soil moisture monitoring system with simultaneous measurement of soil temperature and electrical conductivity. Sensors-Basel 12: 13545-13566 www.e-test.eu

Technika pomiarowa - TDR Skierucha W. et al.. (2012). A TDR-based soil moisture monitoring system with simultaneous measurement of soil temperature and electrical conductivity. Sensors-Basel 12: 13545-13566 www.e-test.eu

Metodyka badań rozmieszczenie punktów pomiarowych

Wartości miar statystycznych dla różnych wariantów Wariant 1 Wariant 2 Wariant 3 Wariant 4 Wariant 5 Liczba punktów pomiarowych 121 193 209 225 250 θ ni [m 3 m -3 ] 0.278 0.291 0.290 0.291 0.290 max θ ni [m 3 m -3 ] 0.330 0.350 0.350 0.350 0.350 min θ ni [m 3 m -3 ] 0.232 0.225 0.225 0.225 0.225 R i [m 3 m -3 ] 0.098 0.125 0.125 0.125 0.125 Z i [%] 14.32 8.23 8.09 7.91 7.67 A i [ ] -0.238-0.262-0.284-0.282-0.316 K i [ ] -2.036-0.096-0.064 0.011 0.231

Wilgotność objętościowa θ [m 3 /m 3 ] Charakterystyka miar statystycznych dla różnych wariantów 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 Wariant 1 Wariant 2 Wariant 3 Wariant 4 Wariant 5 średnia arytmetyczna wartość minimalna wartość maksymalna

Wartości miar statystycznych dla różnych wariantów Wariant 1 Wariant 2 Wariant 3 Wariant 4 Wariant 5 Liczba punktów pomiarowych 121 193 209 225 250 Z i [%] 14.32 8.23 8.09 7.91 7.67 A i [ ] -0.238-0.262-0.284-0.282-0.316 K i [ ] -2.036-0.096-0.064 0.011 0.231 Z i współczynnik zmienności miara zróżnicowana względem cechy. A i skośność kształtowanie wyników wokół średniej (mniejsze lub większe). K i kurtoza miara koncentracji wyników wokół średniej.

Statystyka i geostatystyka Statystyka zabranie dużej ilości danych, ich analiza i interpretacja Geostatystka - analiza danej cechy ulokowanej w przestrzeni/na powierzchni za pomocą metod estymacji. Nieć M., Mucha J., 2007. Od statystyki do geostatystyki w dokumentowaniu geologicznym dolnośląskich złóż rud miedzi 50 lecie badań

Statystyka i geostatystyka

Warunek stacjonarności - usunięcie trendu (0,0) Widok z góry analizowanego obszaru Usunięcie trendu

Budowa semiwariogramów empirycznych θ (ni +a i ) m i (a i ) θ ni γ i a i = 1 2m i (a i ) n i =m i (a i ) n i =1 (θ ni θ (ni +a i )) 2 γ i a i semiwariogram empiryczny dla i-tego wariantu, m i (a i ) liczba par punktów porównywanych ze sobą w i-tym wariancie, n i indeks punktu w i-tym wariancie, θ ni wilgotność w punkcie n i, θ (ni +a i ) wilgotność w punkcie odległym o a i od punktu n i.

Efekt samorodka Wariancja skorelowana Wariancja całkowita Model sferyczny semiwariogramu Zakres

Modele dla wszystkich wariantów

Efekt samorodka Wariancja skorelowana Wariancja całkowita Modele dla wszystkich wariantów Parametry smiwariogramu Nazwa parametru W 1 W 2 W 3 W 4 W 5 C 0,i Efekt samorodka 16 36 42 30 25 C 1,i Wariancja skolerowana 24 8 10 11 14 C i = C 0,i + C 1,i Wariancja całkowita 40 44 50 41 39 Z i Zakres 7.1 6.8 5.2 5.3 6.9 Zakres

Wyniki Miara prawdopodo -bieństwa Jedno -stka Nazwa W 1 do W 5 W 2 do W 5 W 3 do W 5 W 4 do W 5 S i WB [m 3 m -3 ] Średnia wartość bezwzględna 0.39 0.24 0.19 0.13 max 10 R -2 i [m 3 m-3 ] 10-2 [m 3 m-3 ] R. M. S. i Maksymalna bezwzględna różnica 1.53 0.99 0.76 0.58 Średni błąd kwadratowy 0.49 0.29 0.25 0.18

Estymacyjne metody krigingowe Kriging - metoda estymacji dająca najlepsze liniowe oszacowania wartości punktowych analizowanej zmiennej zregionalizowanej. http://www.surfer.net.pl/ Namysłowska-Wilczyńska B. Geostatystyka teoria i zastosowania, 2006, Wydawnictwo PWr

Estymacyjne metody krigingowe

Estymacyjne metody krigingowe

Estymacyjne metody krigingowe 1. Analizy miar statystycznych wskazują, że zmiany tych wartości stają się nieistotne gdy gęstość pomiarów maleje poniżej 1 m. 2. Poprawa dokładności rozkładu wilgotności budowanego za pomocą narzędzi geostatystycznych następuje w sposób istotny, gdy siatka punktów pomiarowych, nawet na niewielkim obszarze, ma oczko 1 m. Dalsze zagęszczanie pomiarów wiąże się ze zwiększeniem pracochłonności badań i nie powoduje poprawy dokładności budowanego rozkładu. W prezentacji zawarto treści pochodzące z artykuł Dokładność rozkładu wilgotności objętościowej w wierzchniej warstwie gleby sporządzonego metodami geostatystycznymi; Grzegorz Janik, Ewa Borecka-Stefanska, Anna Daniel, Małgorzata Dawid, Amadeusz Walczak, Lubos Jurik; Formatio Circumiectus - Acta Scientiarum Polonorum Formatio Cirumiectus.

Dziękuję za uwagę Zamiana punktowych danych wilgotności objętościowej gleby na rozkłady powierzchniowe