Tantárgyi adatlap
PDF letöltéseI. Tantárgyleírás
1. Alapadatok
1.1 Tantárgy neve
Vízrajz és hidroinformatika
1.2 Azonosító (tantárgykód)
BMEEOVVPV64
1.3 Tantárgy jellege
Kontaktórás tanegység
1.4 Óraszámok
| Típus | Óraszám / (nap) |
| Előadás (elmélet) | 10 |
| Gyakorlat | 10 |
1.5 Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségi értékelés) típusa
Félévközi érdemjegy
1.6 Kreditszám
5
1.7 Tárgyfelelős
| név | Dr. Szilágyi József |
| beosztás | Egyetemi tanár |
| szilagyi.jozsef@emk.bme.hu |
1.8 Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Vízépítési és Vízgazdálkodási Tanszék
1.9 A tantárgy weblapja
1.10 Az oktatás nyelve
magyar
1.11 Tantárgy típusa
Kötelezően választható az Infrastruktúra-építőmérnök (MSc) szak Víz- és vízi környezetmérnöki specializációján
1.12 Előkövetelmények
Ajánlott előkövetelmény:
- Vízrendszerek modellezése (BMEEOVVMF-1)
- Építőmérnöki informatika (BMEEOFTAT42)
- Hidrológia II. (BMEEOVVAI41)
- Numerikus módszerek (BMEEOFTMK51)
- Mérnöki elemzési módszerek (BMEEOHSMK51)
1.13 Tantárgyleírás érvényessége
2024. február 5.
2. Célkitűzések és tanulási eredmények
2.1 Célkitűzések
A tantárgy célja az, hogy a hallgató egyszerű hidrológiai problémák megoldására megismerje a rendszerelmélet, a lineáris algebra és a lineáris rendszerek vonatkozó alapjait, képes legyen MATLAB programozási nyelv alkalmazásával hidrológiai feladatok megoldására. További cél, hogy a hallgató megismerje a hazánkban több mint 30 éve igen sikeresen alkalmazott folyami előrejelző módszer elméletét, valamint annak gyakorlati alkalmazását, bővítse tudását az alapképzésünkben taglalt idősor-modellek alkalmazásáról és képes legyen gyakorlati problémák megoldására, betekintést kapjon a hazai vízügyi informatikai rendszerekbe, az árvízi előrejelzésbe és az adatvezérelt modellek és optimalizációs módszerek vízgazdálkodási alkalmazási lehetőségeibe.
2.2 Tanulási eredmények
A tantárgy sikeres teljesítése utána a hallgató
A. Tudás
- Ismeri az idősorok egyszerűbb modelljeit.
- Fel tudja vázolni a hazai vízügyi informatikai rendszer főbb funkcióit.
- Ismeri az árvízi riasztás és előrejelzés különböző szolgáltatási szintjeit, modellezési és adatigényét.
- Példát tud mondani az adatvezérelt és optimalizációs módszerek alkalmazására vízgazdálkodási feladatokban.
B. Képesség
- Továbbfejleszti problémamegoldó képességét a hidrológiai előrejelzésben alkalmazott lineáris rendszerek területén.
- Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló lineáris algebrai műveletek elvégzésére papíron ill. programkód írásával.
- Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló idősormodellek megértésére, helyes alkalmazására, továbbfejlesztésére.
- Képes „brute-force” kalibrálást végző programkód megírására és alkalmazására hidrológiai problémákra.
- A MATLAB segítségével túllép az Excel táblázatos feladatmegoldáson nagy méretű hidrológiai adatbázisok gyakorlati alkalmazásában.
C. Attitűd
- Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval.
- Folyamatos ismeretszerzéssel bővíti tudását, és ehhez akár a kötelező tananyagokon túlmenően, webes forrásokból keres választ a kérdéseire.
- Nyitott a számára új, angol nyelvű számítógépes szoftverek szükséges szintű elsajátítására.
- Törekszik a pontos és hibamentes feladatmegoldásra.
D. Önállóság és felelősség
- Házi feladatait lehetőleg önállóan oldja meg.
2.3 Oktatási módszertan
Előadások az elméleti ismeretekről. Gyakorlatok a számítási és modellezési feladatok megoldásának lépéseiről és az alkalmazott szoftverekről, valamint az otthon elkészített feladatrészek konzultálására; önállóan készített házi feladatok előzetes csoporton belüli kommunikációja, konzultálás csoportonként egy-egy saját laptopon; kommunikáció írásban és szóban.
2.4 Részletes tárgyprogram
| 1. | Rendszerelmélet. Lineáris közönséges differenciálegyenletek. Impulzusválasz és konvolúció. A Wiener-Hopf és Yule-Walker egyenlet. |
| 2. | A Saint-Venant egyenletek és azok egyszerűsített formái. Az időben folytonos, térben diszkrét lineáris kinematikus hullám- egyenlet állapotteres leírása. A Kalinyin-Miljukov-Nash kaszkád. |
| 3. | A Diszkrét Lineáris Kaszkád Modell: klasszikus pulzus adatrendszer. |
| 4. | Autoregressziv folyamatok, a Gauss-Markov folyamat. A Kálmán-filter és alkalmazása. |
| 5. | Vízügyi informatika, a hazai vízrajzi előrejelzés. Árvízi riasztás és előrejelzés. |
| 6. | Optimalizációs módszerek a vízgazdálkodásban. |
| 7. | További adatvezérelt módszerek (pl. mesterséges neurális hálók) a vízgazdálkodásban. |
A félév közbeni munkaszüneti napok miatt a program csak tájékoztató jellegű, a pontos időpontokat a tárgy honlapján elérhető "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza.
2.5 Tanulástámogató anyagok
a) Tankönyvek:
- Szilágyi J., Szöllősi-Nagy A., 2010. Recursive streamflow forecasting: a state-space approach, CRC Press, London, UK.
- Brockwell, P., 2010. Introduction to time-series and forecasting, Springer, New York, USA.
- Bras, R. L., Rodriguez-Iturbe, I., 1993. Random functions and hydrology, Dover, London, UK.
- Előadások diái
2.6 Egyéb tudnivalók
Nincs.
2.7 Konzultációs lehetőségek
Konzultációs időpontok: az oktatók félév elején a tanszéki honlapon és hirdetőtáblán meghirdetett konzultációs idejében, az oktatók szobájában.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
Nem induló tárgyak
II. Tárgykövetelmények
3. A tanulmányi teljesítmény ellenőrzése és értékelése
3.1 Általános szabályok
A 2.2. pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése egy zárthelyi dolgozat és kilenc házi feladat alapján történik.
3.2 Teljesítményértékelési módszerek
| Teljesítményértékelés neve (típus) | Jele | Értékelt tanulási eredmények |
| 1. házi feladat (kis házi feladat) | HF1 | B.1-B.2; C.1-C.4; D.1 |
| 2. házi feladat (kis házi feladat) | HF2 | B.1-B.2; C.1-C.4; D.1 |
| 3. házi feladat (kis házi feladat) | HF3 | B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1 |
| 4. házi feladat (kis házi feladat) | HF4 | B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1 |
| 5. házi feladat (kis házi feladat) | HF5 | B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1 |
| 6. házi feladat (kis házi feladat) | HF6 | A.1-A.3; B.1-B.5; C.1-C.4; D.1 |
| Zárthelyi dolgozat | ZH | A.4; B.1-B.5 |
A szorgalmi időszakban tartott értékelések pontos idejét, a házi feladatok ki- és beadási határidejét a "Részletes féléves ütemterv" tartalmazza, mely elérhető a tárgy honlapján.
3.3 Teljesítményértékelések részaránya a minősítésben
| Jele | Részarány |
| HF | 70% |
| ZH | 30% |
| Összesen | 100% |
3.4 Az aláírás megszerzésének feltétele, az aláírás érvényessége
A tárgyból nem szerezhető aláírás.
3.5 Érdemjegy megállapítása
A jelenléti feltételeket teljesítők érdemjegyét a házi feladatok és a zárthelyi dolgozat 3.3. pont szerinti súlyozott átlaga alapján a következő táblázat szerint számítjuk:
A házi feladatok sikerességére és az aktív részvételre nem írunk elő feltételt. A házi feladatok félévközi eredményét a legjobb 2/3-a átlagaként számítjuk.
A zárthelyi dolgozatot legalább az elérhető pontszám 40%-ig kell teljesíteni.
| Érdemjegy | Pontszám (P) |
| jeles (5) | 85%<=P |
| jó (4) | 70<=P<85% |
| közepes (3) | 55<=P<70% |
| elégséges (2) | 40<=P<55% |
| elégtelen (1) | P<40% |
A zárthelyi dolgozatot legalább az elérhető pontszám 40%-ig kell teljesíteni.
3.6 Javítás és pótlás
- A házi feladatok általában a kiadást követő két héten belül adandók be. A pontos időpontokat a Részletes féléves ütemterv szabályozza.
- A házi feladatok javíthatóak.
- A zárthelyi dolgozat a pótlási időszakban díjmentesen pótolható vagy javítható. Javítás esetén az új eredmény felülírja a korábbit.
3.7 A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
| Tevékenység | Óra/félév |
| részvétel a kontakt tanórákon | 20 |
| felkészülés a zárthelyi dolgozatra | 16 |
| házi feladatok elkészítése | 9×8=72 |
| kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása | 42 |
| Összesen | 150 |
3.8 A tárgykövetelmények érvényessége
2024. február 5.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
Nem induló tárgyak