Syllabus del corso
Titolo
Time Series Analysis of Environmental Data
Docente(i)
Tullia Bonomi and Chiara Zanotti
Lingua
Italiano/Inglese
Breve descrizione
L'obiettivo del corso è quello di apprendere i fondamenti dell'analisi delle serie temporali utili per le applicazioni a dati ambientali, con particolare attenzione alla qualità e disponibilità delle risorse idriche.
Verranno svolte esercitazioni pratiche in ambiente R su dati di acque sotterranee, superficiali e dati meteorologici.
Le lezioni frontali e la formazione copriranno i principali aspetti della gestione, acquisizione, visualizzazione, analisi e modellazione di dati di serie temporali ambientali:
- Tipologie di dati ambientali
- Basi di R
- Esplorazione e visualizzazione di serie temporali, statistiche descrittive
- Analisi dei trend
- Auto e cross-correlazione
- Decomposizione di serie storiche
- Time series cluster analysis
Valutazione: Si - presentazione orale finale
CFU / Ore
2 CFU - 20 Ore
Chiara Zanotti 16 ore lezione
Tullia Bonomi 4 ore esercitazione
Periodo di erogazione
II semestre
Sustainable Development Goals
Title
Time Series Analysis of Environmental Data
Teacher(s)
Tullia Bonomi and Chiara Zanotti
Language
Italian/English
Short description
The aim of the course is to learn the fundamentals of time series analysis for environmental data applications, with a specific focus on water resources quality and availability.
Practical exercises will be carried out in the R environment on groundwater, surface water, and meteorological data.
Lectures and training will cover the main aspects of environmental time series data management, acquisition, visualization, analysis, and modeling:
- Types of environmental data
- R basics
- Explore and visualize time series data, descriptive statistics
- Trend analysis
- Auto and cross-correlation
- Time series decomposition
- Time series cluster analysis
Evaluation: YES - with a final oral presentation
CFU / Hours
2 CFU - 20 Hours
Chiara Zanotti 16 hours lectures
Tullia Bonomi 4 hours training
Teaching period
II semester
