Qualifikationsziele: Die Studentinnen und Studenten sind in der Lage, selbstständig raumbezogene Fragestellungen zu formulieren und deren Operationalisierung zu organisieren. Sie können Methoden der Geostatistik auf ihre Eignung prüfen, anwenden sowie kombinieren und modifizieren. Sie können eigene Ergebnisse präsentieren und referieren. Sie sind in der Lage, inhaltlich und methodisch Komplexität zu erkennen sowie Methoden und Darstellungen komplexer Analysen zu beurteilen. Inhalte: Im Modul werden ausgewählte Konzepte und Verfahren der empirischen Geodatenanalyse vorgestellt und in den Programmierumgebungen R, Python und/oder Matlab vertieft und geübt. Diese umfassen z. B. l Compositional Data Analysis l Aspekte zeitlicher und räumlicher Varianz l Zeitliche und räumliche Autokorrelation l Variogrammanalyse und Kriging l Dispersion und Konzentration im Raum, räumliche Verteilungsmuster l Nichtlineare und logistische Modelle l Chaos und Ordnung im Raum: Fraktale und Selbstähnlichkeit l Chaos und Ordnung in der Zeit: Phasenräume