Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Imputation Methods for Missing Hydrometeorological Data Estimation de Ramesh S.V. Teegavarapu

Imputation Methods for Missing Hydrometeorological Data Estimation: Water Science and Technology Library, cartea 108

Autor Ramesh S.V. Teegavarapu
en Limba Engleză Hardback – 29 aug 2024

Prin volumul Imputation Methods for Missing Hydrometeorological Data Estimation, Ramesh S.V. Teegavarapu propune o abordare aplicată a unei probleme critice în științele pământului: lacunele cronologice din seturile de date climatice. Putem afirma că elementul central al acestei ediții din 2024 este demonstrarea practică a metodelor pe date hidrometeorologice reale, oferind soluții pentru crearea unor baze de date continue, esențiale în modelarea hidrologică. Cartea debutează cu o analiză a metodelor de interpolare temporală și spațială, punând un accent deosebit pe selecția obiectivă a punctelor de control și pe utilizarea algoritmilor de machine learning pentru aproximarea funcțiilor.

Structura lucrării urmează o progresie logică, de la introducerea în problematica datelor lipsă până la tehnici avansate de imputare multiplă și metode asistate de data mining. Spre deosebire de Visualization and Imputation of Missing Values de Matthias Templ, care se concentrează pe utilizarea software-ului R și vizualizarea datelor, volumul de față este o alternativă specializată pentru cursurile de hidrologie și ingineria resurselor de apă, având avantajul unor metode stocastice și deterministe calibrate specific pentru variabilele de mediu.

Merită menționat că această lucrare consolidează expertiza autorului începută în titluri precum Dynamic Simulation and Virtual Reality in Hydrology and Water Resources Management. Dacă în lucrările anterioare accentul cădea pe simularea sistemelor, aici Ramesh S.V. Teegavarapu se concentrează pe calitatea intrărilor de date. Volumul include secțiuni extinse despre măsurile de eroare și performanță, oferind un cadru de validare robust pentru cercetători și profesioniști din agențiile guvernamentale.

Citește tot Restrânge

Din seria Water Science and Technology Library

Preț: 92877 lei

Preț vechi: 113264 lei
-18%

Puncte Express: 1393

Carte disponibilă

Livrare economică 27 mai-10 iunie

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783031609459
ISBN-10: 303160945X
Pagini: 517
Ilustrații: XX, 305 p. 75 illus.
Dimensiuni: 155 x 235 mm
Greutate: 1.04 kg
Ediția:2024
Editura: Springer International Publishing
Colecția Springer
Seria Water Science and Technology Library

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această carte este esențială pentru hidrologi și climatologi care lucrează cu seturi de date incomplete. Cititorul câștigă acces la o metodologie completă de remediere a lacunelor de date, de la interpolări clasice la machine learning. Este un instrument practic pentru oricine are nevoie de date continue pentru prognoze de inundații sau studii privind schimbările climatice, asigurând rigoare științifică în procesarea informațiilor brute.

Despre autor

Ramesh S.V. Teegavarapu este un expert recunoscut în domeniul ingineriei resurselor de apă și hidrologiei, fiind autorul unor volume de referință publicate la Springer. Activitatea sa de cercetare se concentrează pe modelarea sistemelor hidrologice complexe, utilizarea realității virtuale în managementul apei și adaptarea strategiilor de planificare la variabilitatea climatică. Prin contribuțiile sale în seria Water Science and Technology Library, Teegavarapu a dezvoltat metode inovatoare pentru optimizarea colectării și procesării datelor de mediu, fiind o voce autoritată în integrarea tehnologiilor informatice în științele apei.

Descriere scurtă

Missing data is a ubiquitous problem that plagues many hydrometeorological datasets. Objective and robust spatial and temporal imputation methods are needed to estimate missing data and create error-free, gap-free, and chronologically continuous data. This book is a comprehensive guide and reference for basic and advanced interpolation and data-driven methods for imputing missing hydrometeorological data. The book provides detailed insights into different imputation methods, such as spatial and temporal interpolation, universal function approximation, and data mining-assisted imputation methods. It also introduces innovative spatial deterministic and stochastic methods focusing on the objective selection of control points and optimal spatial interpolation. The book also extensively covers emerging machine learning techniques that can be used in spatial and temporal interpolation schemes and error and performance measures for assessing interpolation methods and validating imputed data. The book demonstrates practical applications of these methods to real-world hydrometeorological data. It will cater to the needs of a broad spectrum of audiences, from graduate students and researchers in climatology and hydrological and earth sciences to water engineering professionals from governmental agencies and private entities involved in the processing and use of hydrometeorological and climatological data.
 
 

Cuprins

Introduction to Missing Data.- Methods for Imputation of Missing Data.- Temporal Interpolation Methods.- Spatial Interpolation Methods.- Data Driven Modes for Imputation.- Multiple Imputation Methods.- Evaluation of Methods and Imputed Data.

Notă biografică

Dr. Ramesh Teegavarapu (Dr. T.) is a professor and a former graduate program director in the Department of Civil, Environmental, and Geomatics Department at Florida Atlantic University (FAU), Boca Raton, Florida, and founder and leader of the Hydrosystems Research Laboratory (HRL) in the department. He is a Fulbright scholar and a specialist. He has over twenty-five years of experience in hydrological modeling and water and environmental systems management. His research interests include climate variability and change, hydrometeorology, precipitation, spatial analysis, hydroanalytics and hydroinformatics, water and environmental systems modeling, and statistical learning. Before his tenure at FAU, he worked at the University of California, Davis, Kentucky Water Resources Research Institute (KWRRI), and the University of Kentucky. Dr. T. has received several national and international awards/recognitions for his research. He serves on the editorial board of multiple international peer-reviewed journals. Dr. T. has published over one hundred and fifty technical articles in high-impact journals and conference proceedings. He has authored over thirty-five book chapters and is an author, co-editor, and sole editor of books from reputed international publishers. He served on multiple national and international technical committees related to water and climate change and held visiting professor appointments in India, Italy, and Japan. Dr. T. has presented over one hundred and eighty research talks, including several invited keynote and plenary lectures at conferences and universities worldwide.  He has organized, chaired, convened, and moderated over ninety technical sessions at national and international conferences. He has served on advisory committees of conferences and as general and technical co-chair of two international conferences. Dr. T. has designed and developed several innovative simulation and modeling environments/tools for understanding hydrological processes,  processing and improving hydrometeorological observations, and analyzing hydroclimatic variables. 

Textul de pe ultima copertă

This book serves as a unique reference that provides a comprehensive discussion about the state-of-the-art spatial and temporal, statistical, and data mining methods for imputation of missing hydrometeorological data. The primary audience for this book are researchers, scientists, graduate-level and higher students, modelers, data scientists working in hydrological, meteorological, climatological, and earth sciences. Data analysts in other disciplines will also be interested in this book.
The book appeals to graduate students, researchers in civil and environmental engineering, geosciences, climatology, and hydrological and data sciences. It will be an ideal reference book for state and federal agencies that collect and process hydrometeorological and climatological data. Engineering professionals, hydrologists, meteorologists, and data and spatial analysts dealing with large hydrometeorological datasets. Researchers and modelers involve in the development of long-term datasets at national and international institutions.
 

Caracteristici

Is a reference work for those interested in methods for imputation of missing data Focuses on hydrometeorological data infilling methods Emphasizes on practical applications of the methods and elaborates on case studies