TalTech Data Repository
Not a member yet
221 research outputs found
Sort by
Sea surface temperature analysis in the Baltic Sea
<p>This analysis examines sea surface temperature (SST) dynamics over the Baltic Sea and Pärnu Bay from 01.01.2013–31.12.2022. Using data extracted from the Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS), it focuses on:</p><ul><li>The number of average days in a year when SST exceeds a reference temperature (T0).</li><li>Year-month mean SST time series for both the Baltic Sea and Pärnu Bay.</li></ul><p>The extracted data includes precise coordinates and variables, such as seawater potential temperature (thetao) at a depth of 1.5 meters. The analysis highlights temporal trends and temperature variability, with visualizations generated using Python script generated by ChatGPT model 4o. This work contributes to understanding the region's SST patterns over a decade.</p>
FishTube AI models
<p>models for https://github.com/BfG-Smart-Fish-Counter/FishTube</p>
Vendor Neutrality Drivers and Hindrances - Optical Spectrum as a Service in Disaggregated and Open Networks
<p>Network disaggregation over the past decade has led to the emergence of Optical Spectrum as a Service (OsaaS). This paper discusses how Telemetry as a Service (TaaS) can help OsaaS operation in disaggregated optical networks and discusses the data communication network requirements for TaaS platform.</p>
Structural Capacity Assessment of Precast Concrete Sandwich Panels of Existing Multi-Storey Buildings
Läänemere jääulatuse klimatoloogiline analüüs 1982-2020.
<p>Töös analüüsiti andmeid ajavahemikust 1982-2020, et analüüsida jää leviku ja ulatuse Läänemeres. Kokku analüüsitud 13970 faili, millest 8156 oli kasutatud jää ulatuse Riia ja Soome lahes töö teises osas. Koostati joonised, mis visuaalselt kujutavad keskmise jääpäevade arvu Läänemeres (Joonis 1) ning mis näitavad kuidas levib jääkate vastavalt aasta päevaga Riia ja Soome lahes (Joonis 2) koos standardhälbega. </p>
Tuuleenergia tiheduse analüüs Liivi lahes ERA5 andmete põhjal (1993 - 2023)
<p><strong>Võrdlusandmed</strong></p>
<p>Uuring põhineb ERA5 reanalüüsi andmestikul, mille on koostanud Euroopa Keskpika Ilmaennustuse Keskus (ECMWF). Läänemere piirkonna tunnised 10 m tuulekomponendid (u10, v10) olid võetud ERA5 arhiivist. Algandmed katavad perioodi 1993 - 2023 ruumilise lahutusega 0.25x0.25 kraadi.</p>
<p> </p>
<p><strong>Meetodid ja skript</strong></p>
<p>Kogu andmetöötlus oli viidud, kasutades Climate Data Operators (CDO). Tunnilised 10 m tuulekomponendid (u10, v10) olid ühendatud pidevaks aegridade jadaks perioodiks 1993-2023. Tuule kiirus 10 m kõrgusel oli arvutatud antud valemiga: |v| = sqrt({u10}^2 + {v10}^2). Tuuleenergia tihedus oli arvutatud valemiga: E = 0.5 * rho_air * |v|^3 (kus õhu tihedus rho_air = 1.225 kg m^{-3}).</p>
<p> </p>
<p>Töötlusetapid:</p>
<ul>
<li>Tuule kiiruse ja energia arvutamine u10 ja v10 põhjal;</li>
<li>Tuuleenergia ajakeskmise ruumilise kaardi arvutamine Läänemere piirkonna jaoks;</li>
<li>Liivi lahe (Gulf of Riga) piirkonna ruumiline väljalõige pikkus- ja laiuskraadi piirava kasti abil;</li>
<li>Teisendamine tunnilisest ajasammust päevaseks ning seejärel päevane ja ruumiline keskmistamine piirkonna üle, mille tulemusel oli saadud ühemõõtmeline päevane aegrida;</li>
<li>Tuuleenergia aasta-päevade (yearday) keskmise ja standardhälbe arvutamine.</li>
</ul>
<p> </p>
<p>Kõik töötlusetapid on esitatud bash skriptis "wind_energy.sh", mis on allpool näidatud:</p>
<p> </p>
<p><code>#!/bin/bash</code></p>
<p> </p>
<p><code># Tuule energia (ERA5): 0.5* rho_air* 10 m windspeed ^3; time mean map, yearday mean (+std) timeseries averaged over GoR</code></p>
<p> </p>
<p><code>set -euo pipefail</code></p>
<p> </p>
<p><code># Sisendandmed</code></p>
<p><code>era5_folder=/mnt/hpc/public/mko/ERA5</code></p>
<p><code>esimene_aasta=1993</code></p>
<p><code>viimane_aasta=2023</code></p>
<p> </p>
<p><code># Töökaustad </code></p>
<p><code>projekt=HOME/S25_IvanN/final_assignment/wind</code></p>
<p><code>work=projekt/work</code></p>
<p><code>out=projekt/out</code></p>
<p><code>mkdir -p "work" "out"</code></p>
<p> </p>
<p><code># CDO seaded </code></p>
<p><code>cdo_opt='-O -s -L -f nc4 -z zip1 -b F32' # -O = vanade failide üle kirjutamine, -s = vähem teksti väjundis, -L = suured failid, -f nc4 = netcdf4 formaat, -z zip1 = zippimine, -b F32 = 32 bitilised andmed</code></p>
<p> </p>
<p><code># Piirkond: Gulf of RIga (GoR): lon1,lon2,lat1,lat2</code></p>
<p><code>piirid="21,30,57,61"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Õhu tihedus (kg/m^3)</code></p>
<p><code>rho_air=1.225</code></p>
<p> </p>
<p><code># Failinimed </code></p>
<p><code>uv_1h="work/u10v10_1h_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # u10 ja v10 andmed (1h), kõik aastad ühes failis</code></p>
<p><code>e_1h="work/energy_1h_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # Tuuleenergia (0.5*rho*|v|^3) (1h)</code></p>
<p><code>e_1h_only="work/energy_1h_only_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # ainult energia (ilma u10,v10,wind10)</code></p>
<p> </p>
<p><code>kaart_timmean="out/energy_timmean_map_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # time mean map</code></p>
<p> </p>
<p><code>e_gor_1h="work/energy_gor_1h_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # energy (GoR, 1h)</code></p>
<p><code>e_gor_1d="work/energy_gor_1dmean_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # energy (Gor, päevakeskmine)</code></p>
<p><code>e_gor_ts="out/energy_gor_daily_ts_{esimene_aasta}_{viimane_aasta}.nc" # päevane aegrida, ruumiliselt keskmistatud (GoR)</code></p>
<p> </p>
<p><code>yearday_mean="out/energy_gor_yeardaymean.nc" # Keskmine energia (yearday mean, GoR)</code></p>
<p><code>yearday_std="out/energy_gor_yeardaystd.nc" # yearday std (standarthälve)</code></p>
<p><code>yearday_meanstd="out/energy_gor_yearday_mean_std.nc" # yearday mean + std (joonistamiseks)</code></p>
<p> </p>
<p><code># u10 ja v10 ühendamine kõikidest kuufailidest </code></p>
<p><code>massiiv=() # Uus tühi massiiv</code></p>
<p><code>for y in (seq "viimane_aasta"); do # Kõik aastad</code></p>
<p><code> massiiv+=( "{y}."*.nc ) # 12 uut kuufaili massiivi iga aasta jaoks(*.nc )</code></p>
<p><code>done</code></p>
<p><code> # Ühendamine aja järgi, iga massiivi element:</code></p>
<p> </p>
<p><code>rm -f "uv_1h" #Vana faili kustutamine</code></p>
<p> </p>
<p><code>cdo cdo_opt -selname,u10,v10 -mergetime \</code></p>
<p><code> "{massiiv[@]}" \</code></p>
<p><code> "uv_1h" # lõplik fail : "u10v10_1h_1993_2023.nc"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Tuule kiirus ja energia:</code></p>
<p><code>cdo {rho_air}*wind10*wind10*wind10" \</code></p>
<p><code> "e_1h"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Ainult energia muutuja (et fail oleks väiksem)</code></p>
<p><code>cdo e_1h" "e_1h_only"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Ülesanne 1: ajakeskmine kaart (timmean)</code></p>
<p><code>cdo cdo_opt timmean "kaart_timmean"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Kontroll</code></p>
<p><code>cdo -s sinfo "kaart_timmean"</code></p>
<p> </p>
<p><code># Ülesanne 2: yearday mean +std GoR keskmisena</code></p>
<p><code>cdo cdo_opt sellonlatbox,e_1h_only" "e_gor_1h" # Piirkonda lõikamine (GoR)</code></p>
<p><code>cdo cdo_opt daymean "e_gor_1d" # Päevakeskmine</code></p>
<p><code>cdo e_gor_1d" "e_gor_ts" # Ruumiline keskmine (fldmean)</code></p>
<p> </p>
<p><code>cdo cdo_opt ydaymean "yearday_mean" # Päeva-aasta keskmine</code></p>
<p><code>cdo cdo_opt ydaystd "e_gor_ts" "yearday_std" # Päeva-aasta standarthälve</code></p>
<p><code>cdo cdo_opt merge "yearday_std" "yearday_meanstd" # mean ja std ühes failis (merge)</code></p>
<p> </p>
<p><code># Väljund</code></p>
<p><code>ls -lh "out"</code></p>
<p> </p>
<p>Matlab skript andmete analüüsimiseks ja nende visualiseerimiseks:</p>
<p> </p>
<p><code>clc; clear; clf; close all</code></p>
<p><code>%% Failide struktuur</code></p>
<p><code>ncdisp('energy_timmean_map_1993_2023.nc')</code></p>
<p><code>ncdisp('energy_gor_daily_ts_1993_2023.nc')</code></p>
<p><code>ncdisp('energy_gor_yeardaymean.nc')</code></p>
<p><code>ncdisp('energy_gor_yeardaystd.nc')</code></p>
<p><code>ncdisp('energy_gor_yearday_mean_std.nc')</code></p>
<p> </p>
<p><code>%% time mean map (Ülesanne 1. osa)</code></p>
<p><code>E = ncread('energy_timmean_map_1993_2023.nc','energy');</code></p>
<p><code>lon = ncread('energy_timmean_map_1993_2023.nc','longitude');</code></p>
<p><code>lat = ncread('energy_timmean_map_1993_2023.nc','latitude');</code></p>
<p><code>% Kontroll</code></p>
<p><code>size(E)</code></p>
<p><code>length(lon)</code></p>
<p><code>length(lat)</code></p>
<p><code>min(E(:))</code></p>
<p><code>mean(E(:))</code></p>
<p><code>max(E(:))</code></p>
<p><code>% Kaart</code></p>
<p><code>figure(1)</code></p>
<p><code>imagesc(lon, lat, E')</code></p>
<p><code>set(gca,'YDir','normal')</code></p>
<p><code>colorbar</code></p>
<p><code>xlabel('Pikkuskraad')</code></p>
<p><code>ylabel('Laiuskraad')</code></p>
<p><code>title('Tuuleenergia tiheduse ajakeskmine(1993-2023)')</code></p>
<p> </p>
<p><code>%% Gulf of Riga time series</code></p>
<p><code>E_ts = ncread('energy_gor_daily_ts_1993_2023.nc','energy');</code></p>
<p><code>E_ts = squeeze(E_ts);</code></p>
<p><code>time = ncread('energy_gor_daily_ts_1993_2023.nc','time');</code></p>
<p><code>% Suuruse kontroll</code></p>
<p><code>size(E_ts)</code></p>
<p><code>% Graafik:</code></p>
<p><code>figure(2)</code></p>
<p><code>plot(E_ts)</code></p>
<p><code>axis tight</code></p>
<p><code>xlabel('Päev')</code></p>
<p><code>ylabel('Energia (W m^{-2})')</code></p>
<p><code>title('Tuuleenergia tiheduse päevakeskmine aegrida (GoR)')</code></p>
<p><code>grid on</code></p>
<p> </p>
<p><code>%% yearday mean + yearday std (Ülesanne 2. osa)</code></p>
<p><code>E_ymean = ncread('energy_gor_yeardaymean.nc','energy');</code></p>
<p><code>E_ystd = ncread('energy_gor_yeardaystd.nc','energy');</code></p>
<p><code>E_ymean = squeeze(E_ymean); E_ystd = squeeze(E_ystd);</code></p>
<p><code>% Suuruste kontroll</code></p>
<p><code>length(E_ymean)</code></p>
<p><code>length(E_ystd)</code></p>
<p> </p>
<p><code>%% Põhigraafik</code></p>
<p><code>d = 1:length(E_ymean);</code></p>
<p><code>figure(3)</code></p>
<p><code>plot(d, E_ymean, 'LineWidth', 2)</code></p>
<p><code>axis tight</code></p>
<p><code>hold on</code></p>
<p><code>plot(d, E_ymean + E_ystd, 'r-')</code></p>
<p><code>plot(d, E_ymean - E_ystd,'m-')</code></p>
<p><code>hold off</code></p>
<p><code>xlabel('Aastapäev')</code></p>
<p><code>ylabel('Energia (W m^{-2})')</code></p>
<p><code>title('Tuuleenergia tiheduse keskmine ja standardhälve päeavade kaupa aastas (yearday mean +- std, GoR)')</code></p>
<p><code>legend('Keskmine','Keskminde + standarthälve','Keskminde - standarthälve',Location='best')</code></p>
<p><code>grid on</code></p>
<p> </p>
<p><code>%% Jooniste salvestamine</code></p>
<p><code>outdir = 'wind_joonised';</code></p>
<p><code>if ~exist(outdir,'dir')</code></p>
<p><code> mkdir(outdir);</code></p>
<p><code>end</code></p>
<p> </p>
<p><code>figs = findall(0,'Type','figure');</code></p>
<p><code>for k = 1:length(figs)</code></p>
<p><code> exportgraphics(figs(k), fullfile(outdir, sprintf('figure_%02d.png', k)),'Resolution', 300);</code></p>
<p><code>end</code></p>
<p> </p>
<p><strong>Andmete põhinäitajad:</strong></p>
<p>Ajakatvus: 1993 - 2023</p>
<p>Ajaline lahutus: 1 tund (sisend), 1 päev</p>
<p>Ruumiline lahutus: 0.25x0.25 kraadi</p>
<p>Piirkond: Läänemeri (Liivi laht)</p>
<p>Muutuja: tuuleenergia tihedus (tuletatud)</p>
<p>Failiformaat: NetCDF4</p>
<p> </p>
<p><strong>Viide</strong></p>
<p>Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horányi, A., Muñoz Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Rozum, I., Schepers, D., Simmons, A., Soci, C., Dee, D., Thépaut, J.-N. (2023).</p>
<p>ERA5 hourly data on single levels from 1940 to present.</p>
<p>Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store.</p>
<p>https://doi.org/10.24381/cds.adbb2d47</p>
Deliverable 13: Report on the Situational Analysis of Digital Competences in Estonia
<p>This report outlines the outcome of Deliverable 13 of the project "Improving digital competences of the health workforce in Spain and Estonia". </p>
Exploring Telemetry Collection Interval and Continuity in a Six-Month Study of a Pan-European Network
<p>Reliable telemetry data is the key to unlocking machine learning-based network observability. This paper discusses the collection design, content, and continuity based on a 6-month-long data collection in a live network from the operator‘s perspective. © 2025 The Author(s)</p>
Heat Potential Energy (Sea Surface Temperature) Reanalysis In Baltic Sea
<p>Here is a small reanalysis of Average days per year when (SST - T0) > 0. (Baltic Sea year 2000) and Year-month mean time series (@Tallinn Bay) from 2000 to 2009 (10 years). Main script: <a href="https://data.taltech.ee/api/records/9e9tf-fqb69/draft/files/Minutehtudfail.ipynb/content">Minutehtudfail.ipynb</a></p>
Läänemere jää klimatoloogiline analüüs 1982-2020
<p>Töö eesmärk oli analüüsida Läänemere jää ulatust perioodil 1982-2020. Keskenduti kahele piirkonnale: Liivi laht ja Soome laht. Töös uuritakse keskmist jääpäevade arvu aastas ruumilisel skaalal ning jää ulatuse hooajalist tsüklit ja selle aastatevahelist varieeruvust.</p>
<p> </p>