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Innovative Data Analysis Tools for Environmental Science

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snicolas
11 diapositives · 142 Views · Jan 06, 2020

Join Jayant Gupchup, MSR Intern, in exploring AmeriFlux data analysis in Matlab and applying spectral techniques to Russian River data. Dive into flood analysis, flow patterns, and more. Get ready to uncover insights and address critical environmental questions!

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Transcription de la présentation

  1. MSR Internship 07 What’s cooking ? Jayant Gupchup MSR Intern 07, Ph.D., The Johns Hopkins University

  2. Outline • Part 1: AmeriFlux • Help AmeriFlux scientists browse “the cube” (No more MDX, really ?? ) • Analyze the data in Matlab (Let’s face it .. Matlab is more powerful than excel) • Part 2: Russian River • Apply Spectral and Pattern recognition techniques to try and answer Rebecca’s questions. BARC, 07

  3. AmeriFlux MDX Builder Query Cube (Get the data out of the cube) Render Cube Results Plot Results using “Matlab” MDX ?? BARC, 07

  4. MDX Builder About whom you want ? What you want ? MDX : SELECT NON EMPTY CROSSJOIN ({[Datumtype].[Datumtype].&[32],[Datumtype].[Datumtype].&[8]}, {[Site].[VegType].[VegType]},{[Site].[Longitude]}) DIMENSION PROPERTIES PARENT_UNIQUE_NAME ON COLUMNS, NON EMPTY CROSSJOIN ({[Timeline].[Year].&[2000]:[Timeline].[Year].&[2006]}, {[Timeline].[Day of Year].[Day of Year]}) DIMENSION PROPERTIES PARENT_UNIQUE_NAME ON ROWS FROM BevLawCube WHERE {[Measures].[GPPOverLE]} What period ? Group by BARC, 07

  5. Dimensions (A Pain in the ‘@$$’) MDX BARC, 07

  6. Query the cube & Render MATLAB ASP/C# MDX Query HTML/ASP Query Results “Serializer” Matlab reads HTML “Deserializer” MATLAB OBJECT : rows: 1096 cols: 10 dim1axes: 3 dim2axes: 2 dim: [1x2 struct] data: [1096x10 double] axis: [1x3 struct] axis: [1x2 struct] BARC, 07

  7. Plots using Matlab BARC, 07

  8. To Do (Connect the dots !) Cube Reader MDX Builder Cube Renderer Matlab Plots BARC, 07

  9. Russian River (So far) • Build Flood DB: • Identify interesting sites & ones with good data • Compute Flood cut-off values for different sites • Associate the same flood at different sites • Time Delay • Overlap between floods. BARC, 07

  10. The “Cool stuff” • Address some science questions: • Correlate Discharge, Embeddedness with • Turbidity • Fish density / distribution • Landuse • 1.5 year flow analysis. • Identify patterns and trends in Flow statistics such as <E1..E4>, Time2Peak, AreaUnderFlow etc. • Classify flood origins using discharge signatures. BARC, 07

  11. Discussion BARC, 07