Tantárgyi adatlap
PDF letöltéseI. 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 |
| 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
- Ismeri az idősorok hidrológiában leggyakrabban előforduló modelljeit, azokat gyakorlatban alkalmazni tudja kutatásai során.
- Otthonos az adatsorgenerálásban Monte-Carlo megközelítéssel.
- Ismeri a szükséges feltételeket a Kálmán-filter alkalmazására optimális modell paraméterbecslésre.
- Biztos kézzel alkalmazza és célorientáltan módosítja a hidrológiában előforduló lineáris modelleket a megszerzett tudás birtokában.
B. Képesség
- Továbbfejleszti problémamegoldó képességét a hidrológiai modellezésben és előrejelzésben alkalmazott lineáris rendszerek és idősormodellek területén.
- Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló lineáris modellek átfogó megértésére, módosításukra és célorientált alkalmazásukra.
- Képes a hidrológiai gyakorlatban előforduló idősormodellek megértésére, helyes alkalmazásukra, továbbfejlesztésükre.
- Képes „brute-force” kalibrálást végző programkód megírására és alkalmazására hidrológiai problémákra.
- A MATLAB segítségével képes összetett modellezési problémák megoldására.
C. Attitűd
- Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval.
- Folyamatos ismeretszerzéssel bővíti tudását, és ehhez akár a kötelező tananyagon 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. 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:
- 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.
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:
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 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
- A házi feladatok általában a kiadást követő két héten belül adandók be. A pontos időpontokat a Részletes féléves ütemterv szabályozza.
- A házi feladatok a kiadástól számított két héten belül javíthatóak.
- 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:
Nem induló tárgyak