Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
The lecture is primarily focused on computer modelling in the area of living environment. For the students of natural science, the lecture sums up the introductory course that is extended by other optional lectures, exercises and seminars. Presentations of individual aspects of modelling are derived from generally known principles. The lecture is complemented by computer demonstrations of selected problems, which are consecutively processed by students in the framework of exercises.
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
Přednáška je zaměřena na počítačové modelování v oblasti životního prostředí se zahrnutím všech přírodovědných
aspektů. Pro řešení počítačových modelů se využívají nástroje GIS, DPZ i GPS. Vlastní řešení počítačových modelů
probíhá s využitím speciálních programů. Pro studenty přírodovědných oborů představuje úvodní kurs, na který navazují
další tematicky zaměřené výběrové přednášky, cvičení a semináře. Prezentace jednotlivých úloh vychází z obecně
platných principů publikovaných v zahraniční i tuzemské odborné literatuře. Pro absolvování přednášky je požadováno
zvládnutí základních předmětů zaměřených na životní prostředí, ekologii, matematiku a statistiku. Přednášku doplňují
počítačové demonstrace vybraných úloh, které jsou dále zpracovávány studenty v rámci cvičení. Přednáška i cvičení jsou
také k dispozici v systému MOODLE pro podporu prezenční i distanční výuky prostřednictvím online kurzů dostupných na
WWW (přednáška i cvičení jsou nabízeny v češtině nebo v angličtině).
Literature -
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
Literature: Bequette, B.W., 1998. Process Dynamic: Modeling, Analysis, and Simulation. Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo. Bennet, B.S., 1995. Simulation Fundamentals. . Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo. Goodchild, M.F., 1996. GIS and Environmental Modeling: Progress and Research Issues. GIS World. Hannon, B., Ruth, M., 1997. Modeling Dynamic Biological Systems. Springer-Verlag, New York, Berlin, Heidelberg. Roughgarden, J., 1998. Primer of Ecological Theory. Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo.
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
Literatura: Bequette, B.W., 1998. Process Dynamic: Modeling, Analysis, and Simulation. Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo. Bennet, B.S., 1995. Simulation Fundamentals. . Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo. Goodchild, M.F., 1996. GIS and Environmental Modeling: Progress and Research Issues. GIS World. Hannon, B., Ruth, M., 1997. Modeling Dynamic Biological Systems. Springer-Verlag, New York, Berlin, Heidelberg. Roughgarden, J., 1998. Primer of Ecological Theory. Prentice Hall, London, Sydney, Toronto, Tokyo.
Requirements to the exam -
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (28.09.2020)
News (2020/SEP28)
Subject MO550P19 Environmental modelling will be taught in a distance-based way due to current developments in the health situation. Presentations of lectures and demo assignments will be available on MOODLE in pdf format.
For online presentations and consultations, the easiest use seems to be Google Meet and Microsoft Teams.
As part of the tutorial, we will primarily use Office 365, MATLAB Online, RStudio Cloud and other available SW for demo demonstrations. Where necessary, an account will be set up for your access.
Officially, we would start classes on schedule on Tuesday, 6.10. 2020 at 9:00, where we will discuss other organisational matters (via e-mail in SIS I will previously send you the access code for a mass online meeting).
To do the subject, you will need to develop a selected demo job. There will be ample time for the actual processing of the tasks and they will not be directly tied to subsequent online meetings.
The initial prerequisites for graduating from the subject are an indicative knowledge of working with a computer at the secondary school level.
Should there be a problem with the availability of suitable computing, demo jobs can be individually processed in the GIS Lab classroom.
Original information
1. The report focused on a selected theme. 2. The particular results of exercises.
Note: Subject can be graduated by distance teaching using MOODLE
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (28.09.2020)
Aktuality (28.9.2020) viz. anglická verze
Původní sdělení
1. Vypracování a odevzdání semestrální práce na zadané téma. 2. Odevzdání výsledků úloh podle pokynů na cvičení.
Poznámka: Předmět lze absolvovat distační formou s využitím MOODLE
Syllabus -
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
1. Theory of systems: definition and specification of systems; static, dynamic and stochastic models; deductive and inductive approach in the model development; computer models; validation and verification; identification of model parameters, optimization. 2. Experimental approach in data acquisition: experiment, classification of errors; data accuracy and precision; calibration, precision classes and sensitivity of measure instruments; data management; examples of experimental methods in natural science. 3. Using statistics and theory of probability: type of data; population and samples; measures of central tendency, dispersion and variability; probabilities and their characteristics; examples of data distribution; hypotheses and statistical tests; analysis of variance. 4. Using of regression and correlation analysis, applied factor analysis: the method of the least squares; linear and non-linear, simple and multiple regression; correlation analysis; data transformations; time series; examples of using factor analysis. 5. Concepts of modelling basic ecological systems: specification of the individual, population, community and ecosystem; using physical laws and ecological rules; matter and energy flows. 6. Models of population: estimates of basic parameters; discrete growth models; exponential and logistic growth; models with time delays of variables; Leslie models; basic interactions among populations; examples of models. 7. Analysis and simulation of dynamic models: state variables and trajectories, equilibrium and its stability; linear and non-linear dynamic models; numerical methods for digital simulation; examples. 8. Examples of ecological models: modelling of interactions in communities and ecosystems; models of matter and energy flows; simulation with computer programs ACSL, Mathematica, MATLAB-Simulink. 9. Analysis of spatial characteristics and interactions of ecological systems: basic spatial characteristics and interactions of populations, communities and ecosystems; spatial dynamic models and its simulation; using GIS and Remote Sensing; spatial statistical methods and interpolations; discrete models. 10. Analysis of landscape from the modelling perspective: structure, corridors, matrix and networks; analysis of natural processes and impact assessment with GIS and Remote Sensing; modelling of landscape interactions. 11. Contamination of environmental systems: compartment and distributed-parameter models; modelling of diffusion; numerical methods for digital simulation; examples of contamination of groundwater, surface water, air and soils; accumulation and transport of contaminants in biotic parts of ecosystems. 12. System analysis of environmental systems and network analysis, linear programming, deterministic and stochastic models, theory of chaos, using of neuron artificial networks, theory of fractals.
Last update: Ing. Luboš Matějíček, Ph.D. (25.10.2019)
1. Teorie systémů: definice a vymezení systému; statické, dynamické a stochastické modely; deduktivní a induktivní identifikace při vytváření modelů; počítačové modely; validace a verifikace; identifikace parametrů modelů, optimalizace. 2. Získávání dat v rámci experimentů: typy dat; přesnost dat; kalibrace, třídy přesnosti a citlivost měření; správa dat; příklady experimentálních postupů v přírodních vědách. 3. Využití statistiky a teorie pravděpodobnosti: typy dat; charakteristiky polohy a variability; testování hypotéz. 4. Využití regresní a korelační analýzy, aplikace faktorové analýzy: metoda nejmenších čtverců; lineární a nelineární regrese; korelační analýza; transformace dat; časové řady; příklady. 5. Přístupy modelování ekologických systémů: jedinec, populace, společenstvo a ekosystém; využití fyzikálních zákonů a ekologických pravidel; látkové a energetické toky. 6. Modely populací: odhady základních parametrů; modely diskrétního růstu; exponenciální a logistický růst; modely s časovým zpožděním; Leslie modely; základní typy interakcí; příklady. 7. Analýza a simulace dynamických modelů: stavové proměnné a trajektorie, rovnovážné stavy a jejich stabilita; lineární a nelineární dynamické modely; numerické metody pro výpočet modelů; příklady. 8. Příklady ekologických modelů: modelování interakcí ve společenstvech a ekosystémech; modely látkových a energetických toků; simulace pomocí počítačových programů ACSL, Mathematica, MATLAB-Simulink. 9. Analýza prostorových interakcí ekologických systémů: základní interakce populací, ve společenstvech a v ekosystémech; prostorové modely a jejich simulace; využití GIS a dálkového průzkumu Země; prostorové statistické metody a interakce; diskrétní modely. 10. Analýza krajiny z pohledu modelování: struktura, koridory, sítě; analýza přírodních procesů a hodnocení rizik využitím GIS a dálkového průzkumu Země; modelování interakcí v krajině. 11. Kontaminace environmentálních systémů: kompartmentové modely a modely s rozloženými parametry; modelování difúze; numerické metody pro řešení modelů; příklady. 12. Systémová analýza environmentálních systémů a metody síťové analýzy, lineární programování, deterministické a stochastické modely, teorie chaosu, využití neuronových sítí, teorie fraktálů.
