Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž



Podobné dokumenty
Příloha P.1 Mapa větrných oblastí

Měření a vyhodnocení srážek

9. přednáška z předmětu GIS1 Digitální model reliéfu a odvozené povrchy. Vyučující: Ing. Jan Pacina, Ph.D.

GEODETICKÉ VÝPOČTY I.

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

Statistika (KMI/PSTAT)

Digitální kartografie 7

Digitální modely terénu a vizualizace strana 2. ArcGIS 3D Analyst

Rozvoj metodiky tvorby map znečištění. Jan Horálek Pavel Kurfürst, Nina Benešová, Roman Juras, Jana Ďoubalová

Kombinatorická minimalizace

Digitální modely terénu (9-10) DMT v ArcGIS Desktop

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Metody prostorové interpolace

O MOŽNOSTI ADJUSTACE IMISNÍCH KONCENTRACÍ NA METEOROLOGICKÉ PODMÍNKY. RNDr. Josef Keder, CSc.

Interpolace, aproximace

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Digitální model reliéfu (terénu) a analýzy modelů terénu

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

Regresní a korelační analýza

Aplikovaná matematika I

Rastrové digitální modely terénu

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

Regresní a korelační analýza

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR

Aproximace funkcí. Numerické metody 6. května FJFI ČVUT v Praze


Přehled základních metod georeferencování starých map

Téma 9: Vícenásobná regrese

=10 =80 - =

Plánování experimentu

Kalibrace a limity její přesnosti

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE

MODEL TVÁŘECÍHO PROCESU

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Regresní a korelační analýza

Měření závislosti statistických dat

N-LETOST SRÁŽEK A PRŮTOKŮ PŘI POVODNI 2002

Tomáš Karel LS 2012/2013

CVIČNÝ TEST 24. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Kateřina Nováková. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 13 IV. Záznamový list 15

Aktuální mapy znečištění ovzduší v evropském i českém měřítku (roční charakteristiky) a vývoj v oblasti mapování

Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic. 27. prosince 2011

REGRESNÍ ANALÝZA V PROSTŘEDÍ MATLAB

trojkloubový nosník bez táhla a s

Aproximace funkcí. x je systém m 1 jednoduchých, LN a dostatečně hladkých funkcí. x c m. g 1. g m. a 1. x a 2. x 2 a k. x k b 1. x b 2.

Stanovení hloubky karbonatace v čase t

Matematika (a fyzika) schovaná za GPS. Global Positioning system. Michal Bulant. Brno, 2011

Regrese. používáme tehdy, jestliže je vysvětlující proměnná kontinuální pokud je kategoriální, jde o ANOVA

Kalibrace a limity její přesnosti

Matematika. 7. ročník. Číslo a proměnná celá čísla. absolutní hodnota čísla. zlomky. racionální čísla

1 Polynomiální interpolace

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE X. Aproximace křivek Numerické vyhlazování

Experimentální realizace Buquoyovy úlohy

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

Matematika I (KMI/5MAT1)

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

Rozvoj mapování na evropské i české úrovni

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Sedání piloty. Cvičení č. 5

Cvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

Cvičné texty ke státní maturitě z matematiky

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Tvorba povrchů pomocí interpolací

a se nazývá aritmetická právě tehdy, když existuje takové číslo d R

Aproximace a vyhlazování křivek

Pokročilé metody geostatistiky v R-projektu

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Úloha č. 2 - Kvantil a typická hodnota. (bodově tříděná data): (intervalově tříděná data): Zadání úlohy: Zadání úlohy:

13.1. Úvod Cílem regresní analýzy je popsat závislost hodnot znaku Y na hodnotách

Kalibrace a limity její přesnosti

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

CVIČNÝ TEST 51. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

Chyby nepřímých měření

Bézierovy křivky Bohumír Bastl KMA/GPM Geometrické a počítačové modelování Bézierovy křivky GPM 1 / 26

Kalibrace a limity její přesnosti

Optimální trvanlivost nástroje

Chceme určit hodnoty parametrů závislosti p 1,.., p n a to

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

SYLABUS PŘEDNÁŠKY 10 Z GEODÉZIE 1

CVIČNÝ TEST 35. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Tomáš Kotler. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 15 IV. Záznamový list 17

Využití profilových manuálních a automatických měření sněhu pro výpočet zásob vody ve sněhové pokrývce

vzorek vzorek

Soustavy lineárních a kvadratických rovnic o dvou neznámých

Čebyševovy aproximace

Digitalizace starých glóbů

STATISTICA Téma 8. Regresní a korelační analýza, regrese prostá

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

Katedra geotechniky a podzemního stavitelství

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Bodové a intervalové odhady parametrů v regresním modelu

Transkript:

Popis metod CLIDATA-GIS Martin Stříž Říjen 2008

Obsah 1CLIDATA-SIMPLE...3 2CLIDATA-DEM...3 2.1Metodika výpočtu...3 2.1.1Výpočet regresních koeficientů...3 2.1.2 nalezených koeficientu...5 2.1.3Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry...5 3CLIDATA-DEM R2...5 3.1.1Výpočet regresních koeficientů...6 3.1.2 nalezených koeficientu...7 3.1.3Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry...8

V systému CLIDATA-GIS se používají pro odhad prvků dvě skupiny interpolačních metod. První skupina využívá metody, které interpoluji pouze naměřenou hodnotu, bez přihlédnutí na nadmořskou výšku stanic a druhá skupina metod využívá lineární regresi mezi naměřenou hodnotu (např. Teplotu) a nadmořskou výšku stanice. 1 CLIDATA-SIMPLE Do první skupiny metod patří metoda CLIDATA-SIMPLE. V této metodě se na základě definování interpolačního okolí podle poloměru interpolace a minimálního počtu stanic provede interpolace podle zvolené interpolační metody. Interpolační metody, které lze použít jsou IDW, Spline, Universální kriging 2 CLIDATA-DEM Do druhé skupiny metod patří metoda CLIDATA-DEM, která využívá lineární regresi ve tvaru Y =a bx kde Y X b a je hodnota naměřená na stanici (například teplota) je nadmořská výška stanice v metrech koeficient regrese-směrnice přímky koeficient regrese 2.1 Metodika výpočtu Metodika výpočtů se skládá z několika kroků: 1. Výpočet regresních koeficientu a,b a hodnoty delta pro každou stanici 2. nalezených koeficientu 3. Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry 2.1.1 Výpočet regresních koeficientů Pro každou stanici se musí vypočítat koeficienty regrese a,b a hodnota delta, která představuje rozdíl mezi skutečně naměřenou hodnotou na stanic a hodnotou vypočtenou na základě získaných regresních koeficientu.

Výpočet regresních koeficientu a,b: Schéma: obr. 1 Schema okolních stanic Na obrázku jsou zobrazené meteorologické stanice s průměrnou roční sumou srážek (číslo nahoře) a nadmořskou výškou stanice (číslo dole). Pro dané regresní okolí 40km se pro danou stanici (červený bod-lysá hora) vyberou všechny stanice (n) ležící uvnitř kruhu. Pro každou stanici se vytvoří rovnice Y =a bx např. 1412=a+1318*b (pro Lysou horu). Z těchto n rovnic o dvou neznámých za na základě metody nejmenších čtverců vypočtou koeficienty a,b. Tyto koeficienty se uloží k dané stanici (Lysá hora). V tomto případě vyšly pro stanici Lysá hora tyto koeficienty: a = 894 a b=0.378 Výpočet parametru Delta: Delta i =Y i a i b i X i

kde Y i je skutečně naměřené hodnota prvku na i-té stanici a i,b i vypočtené koeficienty regrese pro danou i-tou stanici X i je skutečná nadmořská výška na i-té stanici Pro náš konkretní případ hodnota Delta pro stanici Lysa hora je rovna Delta=1412-(894+1318*0.378)=19.8 mm 2.1.2 nalezených koeficientu V předchozím kroku jsme vypočítali pro každou stanic tyto proměnné a,b,delta. V tomto kroku bude tyto hodnoty interpolovat do plochy (gridu) pomocí předdefinované interpolační metody. Lze si zvolit kterou interpolační metodu budu používat pro výpočet grid z jednotlivých proměnných. Standardně je použita metoda IDW, ale lze zvolit i Spline, Universální kriging. Výsledkem tohoto kroku jsou tři gridové vrstvy ga,gb,gdelta a ga b gb delta gdeta 2.1.3 Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry Z předchozích výpočtu máme k dispozici tyto gridy ga,gb,gdelta a dále máme k dispozici digitální model terénu gdem. Vhodnou kombinací těchto gridu vypočteme výsledný grid rozložení daného prvku podle tohoto vztahu G celkem = ga gdem gb gdelta 3 CLIDATA-DEM R2 Tato metoda kombinuje metody Clidata-Simple a Clidata-Dem. Je to vážený průměr těchto gridu,

kde váhou je koeficient determinace R2. Metodika výpočtů se skládá z několika kroků: 1. Výpočet gridu gsimple pomocí metody Clidata-Simple 2. Výpočet regresních koeficientu a,b a hodnoty delta a R2 pro každou stanici 3. nalezených koeficientu 4. Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry 3.1.1 Výpočet regresních koeficientů Pro každou stanici se musí vypočítat koeficienty regrese a,b a hodnota delta, která představuje rozdíl mezi skutečně naměřenou hodnotou na stanic a hodnotou vypočtenou na základě získaných regresních koeficientu. Výpočet regresních koeficientu a,b: Schéma: viz obr. 1 Na obrázku jsou zobrazené meteorologické stanice s průměrnou roční sumou srážek (číslo nahoře) a nadmořskou výškou stanice (číslo dole). Pro dané regresní okolí 40km se pro danou stanici (červený bod-lysá hora) vyberou všechny stanice (n) ležící uvnitř kruhu. Pro každou stanici se vytvoří rovnice Y =a bx např. 1412=a+1318*b (pro Lysou horu). Z těchto n rovnic o dvou neznámých za na základě metody nejmenších čtverců vypočtou koeficienty a,b. Tyto koeficienty se uloží k dané stanici (Lysá hora). V tomto případě vyšly pro stanici Lysá hora tyto koeficienty: a = 894 a b=0.378 Výpočet parametru Delta: Delta i =Y i a i b i X i kde Y i je skutečně naměřené hodnota prvku na i-té stanici a i,b i vypočtené koeficienty regrese z okolních n-stanic X i je skutečná nadmořská výška na i-té stanici Pro náš konkretní případ hodnota Delta pro stanici Lysá hora je rovna Delta=1412-(894+1318*0.378)=19.8 mm

Výpočet koeficientu determinace R2 kde R2=1 H D n H = Y i a b X i i=1 kde n D= Y i Y i=1 Y i je skutečně naměřené hodnota prvku na i-té stanici a,b vypočtené koeficienty regrese z okolních n-stanic X i Y je skutečná nadmořská výška na i-té stanici je průměrná hodnota naměřených hodnota z okolních n-stanic n je počet okolních stanic dle regresního okolí 3.1.2 nalezených koeficientu V předchozím kroku jsme vypočítali pro každou stanic tyto proměnné a,b,delta,r2. V tomto kroku bude tyto hodnoty interpolovat do plochy (gridu) pomocí předdefinované interpolační metody. Lze si zvolit kterou interpolační metodu budu používat pro výpočet grid z jednotlivých proměnných. Standardně je použita metoda IDW, ale lze zvolit i Spline, Universální kriging. Výsledkem tohoto kroku jsou 4i gridové vrstvy ga,gb,gdelta,gr2 a ga b gb delta gdeta R2 gr2

3.1.3 Výpočet výsledného gridu pomoci mapové algebry Z předchozích výpočtu máme k dispozici tyto gridy gsimple,ga,gb,gdelta,gr2 a dále máme k dispozici digitální model terénu gdem. Výsledný grid (Gcelkem) vznikne jako vážený průměr gridu (gsimple), který vznikl pomocí metody Clidata-Simple a gridu (GclidataDem), který vznikl pomocí metody Clidata-DEM, kde váhou je grid rozložení koeficientu determinace R2 (gr2) G clidatadem = ga gdem gb gdelta G celkem = gr2 G clidatadem 1 gr2 gsimple