Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Modelling of environmental processes
Course of study:
2016/2017
Code:
JFT-2-008-s
Faculty of:
Physics and Applied Computer Science
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Technical Physics
Semester:
0
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Responsible teacher:
dr hab. inż. Zimnoch Mirosław (zimnoch@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr hab. inż. Zimnoch Mirosław (zimnoch@agh.edu.pl)
dr inż. Gałkowski Michał (Michal.Galkowski@fis.agh.edu.pl)
Module summary

Moduł ma na celu zaznajomienie studentów z zaawansowanymi modelami komputerowymi wykorzystywanymi w modelowaniu środowiskowym oraz możliwość wykorzystania do tego celu komputerów dużej mocy

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K003 Potrafi właściwie dobierać i optymalizować narzędzia służące do analizy wybranych procesów środowiskowych FT2A_K03 Report,
Execution of laboratory classes
Skills
M_U006 Potrafi korzystać z zaawansowanych narzędzi służących do modelowania procesów środowiskowych FT2A_U06, FT2A_U02 Activity during classes,
Execution of laboratory classes
M_U007 Potrafi dokonać krytycznej analizy, poprawnie zinterpretować wyniki symulacji i prawidłowo je zaprezentować FT2A_U09, FT2A_U08 Report,
Execution of laboratory classes
Knowledge
M_W008 Ma pogłębiona wiedzę na temat metod stosowanych do numerycznego modelowania procesów środowiskowych FT2A_W01, FT2A_W03, FT2A_W12 Activity during classes,
Participation in a discussion,
Execution of laboratory classes
M_W009 Ma wiedzę o trendach rozwojowych i nowych osiągnięciach z zakresu numerycznego modelowania procesów środowiskowych FT2A_W07, FT2A_W10 Activity during classes,
Participation in a discussion,
Execution of laboratory classes
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K003 Potrafi właściwie dobierać i optymalizować narzędzia służące do analizy wybranych procesów środowiskowych - - - + - - - - - - -
Skills
M_U006 Potrafi korzystać z zaawansowanych narzędzi służących do modelowania procesów środowiskowych - - - + - - - - - - -
M_U007 Potrafi dokonać krytycznej analizy, poprawnie zinterpretować wyniki symulacji i prawidłowo je zaprezentować - - - + - - - - - - -
Knowledge
M_W008 Ma pogłębiona wiedzę na temat metod stosowanych do numerycznego modelowania procesów środowiskowych + - - + - - - - - - -
M_W009 Ma wiedzę o trendach rozwojowych i nowych osiągnięciach z zakresu numerycznego modelowania procesów środowiskowych + - - - - - - - - - -
Module content
Lectures:

Tematyka wykładów obejmuje następujące zagadnienia:
• Opis matematyczny zjawisk fizycznych w atmosferze.
• Budowa modelu HySplit
• Szczegółowy opis możliwości wykorzystania modelu HySplit
• Budowa lokalnego modelu mikrometeorologicznego EnviMet
• Budowa modelu cyrkulacji mas powietrza WRF
• Opis budowy warstw wodonośnych oraz procesów fizycznych kontrolujących transport wód podziemnych
• Budowa modelu MODFLOW
• Szczegółowy opis możliwości wykorzystania pakietu MODFLOW

Project classes:
  1. Symulacja transportu atmosferycznego za pomocą modelu HySplit

    Efekty kształcenia:
    - student umie zastosować model HySplit do obliczenia kierunków napływu mas powietrza
    - student potrafi dobrać właściwe warunki symulacji oraz wybrać właściwy zestaw danych wejściowych
    - student umie zastosować model HySplit do obliczenia rozkładu stężenia wybranych substancji w atmosferze pochodzących ze źródła punktowego
    - student umie zastosować model HySplit do symulacji rozkładu stężenia skażeń chemicznych lub radioaktywnych powstałych w wyniki hipotetycznej awarii wybranego obiektu przemysłowego

  2. Zastosowanie modelu WRFdo modelowania pól temperatur i opadów atmosferycznych.

    Efekty kształcenia:
    - student potrafi wykonać prostą symulację za pomocą globalnego oraz regionalnego modelu cyrkulacji atmosfery
    - student potrafi przeanalizować oraz zaprezentować wyniki symulacji pól meteorologicznych

  3. Modelowanie warunków mikrometeorologicznych za pomoca modelu EnviMet

    Efekty kształcenia:
    Student potrafi przygotować dane do symulacji atmosfery w skali lokalnej
    Student umie właściwie zaprezentować i zinterpretować wyniki obliczeń

  4. Zastosowanie pakietu Processing Modflow do modelowania przepływu wód podziemnych

    Efekty kształcenia:
    - student zna podstawy modelowania wód podziemnych
    - student potrafi przygotować, wykonać symulację przepływu wód podziemnych w hipotetycznym zbiorniku wód podziemnych oraz przeanalizować i zaprezentować uzyskane wyniki

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 108 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Participation in lectures 15 h
Realization of independently performed tasks 21 h
Participation in project classes 30 h
Preparation for classes 14 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 28 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena z zajęć projektowych stanowi średnią arytmetyczną z ocen za sprawozdania z poszczególnych ćwiczeń uwzględniających aktywność studenta na zajęciach oraz wykazanie się wiedzą przekazywaną na wykładach.

Ocena z zajęć projektowych jest obliczana tylko wówczas, gdy student uzyskał ze wszystkich ćwiczeń pozytywne oceny cząstkowe.

Ocena końcowa jest wystawiana na podstawie oceny z projektów (80%) oraz aktywności w czasie dyskusji na wykładzie (20%).

Prerequisites and additional requirements:

• Podstawowa znajomość środowiska Windows i Linux
• Znajomość wybranych statystycznych metod analizy danych
• Umiejętność opracowywania i prezentacji wyników symulacji (Microsoft Excel, Gnuplot, itp.)

Recommended literature and teaching resources:

Literatura:

Satoh, Masaki Atmospheric circulation dynamics and general circulation models. Springer 2004.

http://ready.arl.noaa.gov/HYSPLIT.php

http://www.wrf-model.org

Boonstra J. Numerical modelling of groundwater basins : a user-oriented manual. Wageningen : ISSN 0167-4072
Hill M.C. Effective Grounwater Model Calibration. Willey 2007 ISBN 976-0-471-77636-9

http://water.usgs.gov/nrp/gwsoftware/modflow.html

Pomoce naukowe:
Modele komputerowe udostępniane na pracowniach studenckich w czasie zajeć.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Zimnoch, M., Wach, P., Chmura, L., Gorczyca, Z., Rozanski, K., Godlowska, J., Mazur, J., Kozak, K., Jericevic, A., 2014, Factors controlling temporal variability of near-ground atmospheric Rn-222 concentration over central Europe, ATMOSPHERIC CHEMISTRY AND PHYSICS, VOL 14(18), pp.9567-9581, DOI:10.5194/acp-14-9567-2014
Zimnoch, Miroslaw, Jelen, Dorota, Galkowski, Michal, Kuc, Tadeusz, Necki, Jaroslaw, Chmura, Lukasz, Gorczyca, Zbigniew, Jasek, Alina, Rozanski, Kazimierz, 2012, Partitioning of atmospheric carbon dioxide over Central Europe: insights from combined measurements of CO2 mixing ratios and their carbon isotope composition, ISOTOPES IN ENVIRONMENTAL AND HEALTH STUDIES Vol.48(3), pp.421-433, DOI:10.1080/10256016.2012.663368
Zimnoch, M., Godlowska, J., Necki, J. M., Rozanski, K., 2010, Assessing surface fluxes of CO2 and CH4 in urban environment: a reconnaissance study in Krakow, Southern Poland, TELLUS SERIES B-CHEMICAL AND PHYSICAL METEOROLOGY, Vol.62(5), pp.573-580, DOI:10.1111/j.1600-0889.2010.00489.x
Zimnoch, M, Florkowski, T, Necki, J, Neubert, R, 2004, Diurnal variability of delta C-13 and delta O-18 of atmospheric CO2 in the urban atmosphere of Krakow, Poland, ISOTOPES IN ENVIRONMENTAL AND HEALTH STUDIES, Vol.40(2), pp.129-143, DOI:10.1080/10256010410001670989

Additional information:

I – Sposób i tryb wyrównania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Nieobecność na zajęciach (do 20%) wymaga od studenta samodzielnego opanowania przerabianego na tych zajęciach materiału.
Nieobecność na więcej niż 20% zajęć wymaga od studenta samodzielnego opanowania przerabianego na tych zajęciach materiału i jego zaliczenia w formie pisemnej w wyznaczonym przez prowadzącego terminie lecz nie później jak w ostatnim tygodniu trwania zajęć.
Student który bez usprawiedliwienia opuścił więcej niż 20% zajęć i jego cząstkowe wyniki w nauce były negatywne może zostać pozbawiony, przez prowadzącego zajęcia, możliwości wyrównania zaległości.

II – Zasady zaliczania zajęć:

Zaliczenie projektu wymaga zaliczenia wszystkich ćwiczeń podanych w treści modułu.
Warunkiem uzyskania zaliczenia z pojedynczego ćwiczenia jest:
udział w zajęciach
wykonanie co najmniej 50% zakresu przewidzianego dla danego ćwiczenia
zaliczone sprawozdanie z opracowaniem wyników