Tantárgyi adatlap

PDF letöltése

I. Tantárgyleírás

1. Alapadatok
1.1 Tantárgy neve
Hidrológiai modellezés és előrejelzés
1.2 Azonosító (tantárgykód)
BMEEOVVDT82
1.3 Tantárgy jellege
Kontaktórás tanegység
1.4 Óraszámok
Típus Óraszám / (nap)
Előadás (elmélet) 2
1.5 Tanulmányi teljesítményértékelés (minőségi értékelés) típusa
Vizsga
1.6 Kreditszám
3
1.7 Tárgyfelelős
név Dr. Szilágyi József
beosztás Egyetemi tanár
email 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 és angol
1.11 Tantárgy típusa
Ph.D.
1.12 Előkövetelmények
Ajánlott előkövetelmény:
  • Vízrendszerek modellezése (BMEEOVVMV-1)
  • Építőmérnöki informatika (BMEEOFTAT42)
  • Hidrológia II. (BMEEOVVAI41)
  • Numerikus módszerek (BMEEOFTMK51)
  • Mérnöki elemzési módszerek (BMEEOHSMK51)
1.13 Tantárgyleírás érvényessége
2021. szeptember 1.

2. Célkitűzések és tanulási eredmények
2.1 Célkitűzések
A tantárgy célja az, hogy megismertesse a hallgatót a hidrológia területén alkalmazott idősor és lineáris modellekkel, amiket példákon keresztül a MATLAB programozási nyelv alkalmazásával gyakorlatban közvetlenül felhasználható módon el is sajátíthat.
2.2 Tanulási eredmények
A tantárgy sikeres teljesítése utána a hallgató
A. Tudás
  1. Ismeri az idősorok hidrológiában leggyakrabban előforduló modelljeit, azokat gyakorlatban alkalmazni tudja kutatásai során.
  2. Otthonos az adatsorgenerálásban Monte-Carlo megközelítéssel.
  3. Ismeri a szükséges feltételeket a Kálmán-filter alkalmazására optimális modell paraméterbecslésre.
  4. Biztos kézzel alkalmazza és célorientáltan módosítja a hidrológiában előforduló lineáris modelleket a megszerzett tudás birtokában.
B. Képesség
  1. Továbbfejleszti problémamegoldó képességét a hidrológiai modellezésben és előrejelzésben alkalmazott lineáris rendszerek és idősormodellek területén.
  2. Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló lineáris modellek átfogó megértésére, módosításukra és célorientált alkalmazásukra.
  3. Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló idősormodellek megértésére, helyes alkalmazásukra, továbbfejlesztésükre.
  4. Képes „brute-force” kalibrálást végző programkód megírására és alkalmazására hidrológiai problémákra.
  5. A MATLAB segítségével képes összetett modellezési problémák megoldására.
C. Attitűd
  1. Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval.
  2. Folyamatos ismeretszerzéssel bővíti tudását, és ehhez akár a kötelező tananyagon túlmenően, webes forrásokból keres választ a kérdéseire.
  3. Nyitott a számára új, angol nyelvű számítógépes szoftverek szükséges szintű elsajátítására.
  4. Törekszik a pontos és hibamentes feladatmegoldásra.
D. Önállóság és felelősség
  1. Házi feladatait lehetőleg önállóan oldja meg.
2.3 Oktatási módszertan
Előadások az elméleti ismeretekről. Gyakorlati útmutatás 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
Hét Előadások és gyakorlatok témaköre
1. Véletlen folyamat. Idősormodellezés alapjai: stacionaritás, ergodicitás.
2. Egyváltozós ARMA és ARIMA modellek.
3. Az évszakos Thomas-Fiering modell és alkalmazásai.
4. Többváltozós AR modellek.
5. Nem-stacionér idősorok modellezése.
6. A Monte-Carlo féle adatgenerálás és hidrológiai alkalmazásai.
7. Rendszerelmélet. Lineáris közönséges differenciálegyenletek. Impulzusválasz és konvolúció. A Wiener-Hopf és Yule-Walker egyenlet.
8. A Saint-Venant egyenletek és azok egyszerűsített formái. Az időben folytonos, térben diszkrét lineáris kinematikus hullám-egyenlet állapotteres leírása. A Kalinyin-Miljukov-Nash kaszkád.
9. A Diszkrét Lineáris Kaszkád Modell: klasszikus pulzus adatrendszer.
10. A Diszkrét Lineáris Kaszkád Modell: lineárisan interpolált adatrendszer.
11. A Boussinesq egyenlet, a Diskin-Jakeman-Young lefolyás modell.
12. A Gauss-Markov folyamat.
13. A Kálmán-filter és alkalmazása. Modellkalibrálás.
14. Nemlinearitás figyelembe vétele lineáris modellekkel. GIS és távérzékelési példák a hidrológia területéről.

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
Tankönyvek:
  1. Szilágyi J., Szöllősi-Nagy A., 2010. Recursive streamflow forecasting: a state-space approach, CRC Press, London, UK.
  2. Brockwell, P., 2010. Introduction to time-series and forecasting, Springer, New York, USA.
  3. Bras, R. L., Rodriguez-Iturbe, I., 1993. Random functions and hydrology, Dover, London, UK.
2.6 Egyéb tudnivalók
Nincs
2.7 Konzultációs lehetőségek

Konzultációs időpontok: az oktatók félév elején a tanszéki honlapon és hirdetőtáblán meghirdetett konzultációs idejében (esetenként külön kérésre is), az oktatók szobájában.

Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
2023/2024 II. félév

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 tíz házi feladat (folyamatos részteljesítmény-értékelés) alapján történik.
3.2 Teljesítményértékelési módszerek
Teljesítményértékelés neve (típus) Jele Értékelt tanulási eredmények
1. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF1 B.1-B.2; C.1-C.4; D.1
2. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF2 B.1-B.2; C.1-C.4; D.1
3. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF3 B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1
4. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF4 B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1
5. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF5 B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1
6. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF6 A.1; B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1
7. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF7 B.1-B.2, B.5; C.1-C.4; D.1
8. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF8 A.2-A.3; B.1-B.4; C.1-C.4; D.1
9. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF9 A.4; B.1-B.5; C.1-C.4; D.1
10. házi feladat (kis házi feladat, egyszeri részteljesítmény-értékelés) HF10 A.4; B.1-B.5; C.1-C.4; D.1
Zárthelyi dolgozat (összegző teljesítményértékelés) ZH 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
Nem releváns
3.5 Érdemjegy megállapítása
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%
3.6 Javítás és pótlás
  1. A házi feladatok általában a kiadást követő két héten belül adandók be. A pontos időpontokat a Részletes féléves ütemterv szabályozza.
  2. A házi feladatok a kiadástól számított két héten belül javíthatóak.
  3. A zárthelyi dolgozat a pótlási időszakban díjmentesen pótolható vagy javítható. Javítás esetén a korábbi és az új eredmény közül a hallgató számára kedvezőbbet vesszük figyelembe.
3.7 A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Tevékenység Óra/félév
részvétel a kontakt tanórákon 14×2=28
felkészülés a zárthelyi dolgozatra 8
házi feladatok elkészítése 10×4=40
kijelölt írásos tananyag önálló elsajátítása 14
Összesen 90
3.8 A tárgykövetelmények érvényessége
2021. szeptember 1.
Jelen TAD az alábbi félévre érvényes:
2023/2024 II. félév