| Summary: | Bakalaureusetöö Geodeesia, maakorralduse ja kinnisvara planeerimise õppekaval Antud lõputöö eesmärgiks oli hinnata programmi Hector sobivust järve veetaseme andmete põhjal veemõõdujaamade (VMJ) vertikaalliikumiste täpsemaks määramiseks. Selleks arvutati teiste VMJ vertikaalliikumiste trendid kõige pikema aegreaga Peipsi järve Mustvee VMJ suhtes. Töös antakse ülevaade aegridade analüüsist ning kirjeldatakse VMJ andmete analüüsi. Lõputöös kasutati Eesti Riigi Ilmateenistuselt saadud Peipsi järve VMJ veetaseme kuukeskmisi vaatlusi. Kogutud andmetest moodustati 12 veemõõdujaama paari Mustvee VMJ suhtes. Parima võimaliku mudeli saamiseks katsetati programmis Hector andmete töötlusel erinevaid parameetreid nagu aegrea tühikute interpoleerimine, lisaks lineaarsele trendile sesoonsete kõikumiste (pooleaastane ja aastane periood) arvestamine, valge müra mudeli kasutamine ja power-law ning valge müra mudeli koos kasutamine. Mudelite headust kontrolliti Akaike Information Criteria ja Bayesian Information Criteria (AIC ja BIC) väärtuste põhjal. Andmetöötlusest selgus, et parima tulemuse annab: kui ei kasutata aegrea tühikute interpoleerimist; kasutatakse power-law ja valge müra mudeli rakendamist koos ning mudelis ei rakendata sesoonseid kõikumisi (pooleaastane ja aastane periood). Teiste uurimistulemustega võrdlemiseks valiti 2 parimat mudelit. Tulemusi võrreldi R. Raamatu 2009. aasta Eesti Maaülikooli magistritöös saadud tulemustega ning maatõusu (land-uplift) mudeliga NGK2016LU_LEV. Hectori tulemuste kontrollimiseks tegi töö autor mitmese regressioonanalüüsi kolme VMJ paariga ka programmis MS Excel 2010. Erinevused eelnevate töödega jäid ±1 mm sisse. Tulemuste põhjal võib öelda, et programm Hector sobib veetaseme andmete põhjal VMJ vertikaalliikumiste määramiseks. Tulemused sõltuvad peamiselt andmete kvaliteedist ning andmete sobivusest müra mudeliga. The aim of this bachelor study is to assess the suitability of the software package Hector for calculation of vertical crustal movements of the water gauge stations (WGSs) based on the water level data. To do that, vertical movements of 12 WGSs in relation to the Mustvee WGS of Lake Peipus, which has the longest time series, were calculated. The collected water level data were used to create 12 pairs of WGSs, pairing the Mustvee WGS with the other WGSs. Data analysis was carried out with the program Hector. In order to obtain the best model, the various parameters such as: interpolation of time series spaces; in addition to the linear trend, seasonal movements (half-seasonal and seasonal periods); usage of the white noise model; usage of the power-law model; usage of the power-law and white noise models in combination were tested. The quality of the chosen models was checked based on the Akaike Information Criteria and Bayesian Information Criteria (AIC and BIC). Data analysis showed that the best results appear when: interpolation of time series’ missing data was not used; combination of power-law and white noise model was used; seasonal and half-seasonal signals were not applied. Two models were chosen from eight tested models and those results were compared to the values from Master’s thesis of R. Raamat from the Estonian University of Life Sciences (2009) and to one of the latest Fennoscandia land-uplift models NKG2016LU_LEV. In addition, regression analyses were conducted in MS Excel 2010 with three pairs of WGSs. Differences from previous works did not exceed ±1 mm. Based on the results, it can be said that the program Hector is suitable for the analysis of water level data to determine vertical movements. The accuracy of the results depends mainly on the quality of the data and the suitability of the noise model.
|
|---|