Předměty

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).

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (13.03.2024)

The lecture is focused on computer modeling in the field of the environment, including all natural science aspects. GIS, DPZ and GPS tools are used to solve computer models. The actual solution of computer models takes place with the use of special programs. For students of natural sciences, it is an introductory course, which is followed by other thematically focused elective lectures, exercises and seminars. The presentation of individual tasks is based on generally valid principles published in foreign and domestic professional literature. In order to pass the lecture, mastering basic subjects focused on the environment, ecology, mathematics and statistics is required. The lecture is complemented by computer demonstrations of selected tasks, which are further processed by the students as part of the exercises. The lecture and exercise are also available in the MOODLE system to support face-to-face and distance learning through online courses available on the WWW (lecture and exercise are offered in Czech or English).

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (13.03.2024)

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.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (13.03.2024)

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.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (13.03.2024)

Předmět MO550P19 Environmentální modelování je vyučován prezenční formou nebo v odůvodnitelných případech i distanční formou. Prezentace přednášek a zadání demo úloh jsou k dispozici na MOODLE: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=1702 ve formátu pdf.

Pro udělení zápočtu je třeba vypracovat demo úlohy a v případě absence na cvičení odevzdat požadované výsledky ke kontrole v MOODLE do konce klasifikačního období. Úloha je splněna při získání více než 50 bodů v rozsahu 0 až 100. Doporučený termín odevzdání je do následujícího cvičení.

Zkouška probíhá formou elektronického testu v MOODLE (20 náhodně vybraných otázek s výběrem vhodných odpovědí).

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (30.06.2025)

The course MO550P19 Environmental modeling is taught face-to-face or, in justifiable cases, by distance learning. Presentations of lectures and assignment of demo tasks are available on MOODLE: https://dl2.cuni.cz/course/view.php?id=1702 in pdf format.

To be awarded credit, demo tasks must be completed and, in case of absence from the exercise, the required results must be submitted for review in MOODLE by the end of the grading period. The task is completed when more than 50 points are obtained in the range of 0 to 100. The recommended submission deadline is the next exercise.

The exam takes the form of an electronic test in MOODLE (20 randomly selected questions with a choice of suitable answers).

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (30.06.2025)

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.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (12.03.2025)

1. Systems theory: definition and delimitation of the system; static, dynamic and stochastic models; deductive and inductive identification when creating models; computer models; validation and verification; identification of model parameters, optimization.

2. Obtaining data within experiments: types of data; data accuracy; calibration, accuracy classes and measurement sensitivity; data management; examples of experimental procedures in the natural sciences.

3. Use of statistics and probability theory: types of data; location and variability characteristics; hypothesis testing.

4. Use of regression and correlation analysis, application of factor analysis: method of least squares; linear and non-linear regression; correlation analysis; data transformation; time lines; examples.

5. Approaches to modeling ecological systems: individual, population, community and ecosystem; use of physical laws and ecological rules; matter and energy flows.
6. Population models: estimates of basic parameters; discrete growth models; exponential and logistic growth; time-lag models; Leslie models; basic types of interactions; examples.

7. Analysis and simulation of dynamic models: state variables and trajectories, equilibrium states and their stability; linear and non-linear dynamic models; numerical methods for calculating models; examples.

8. Examples of ecological models: modeling interactions in communities and ecosystems; models of matter and energy flows; simulation using computer programs ACSL, Mathematica, MATLAB-Simulink.

9. Analysis of spatial interactions of ecological systems: basic interactions of populations, in communities and in ecosystems; spatial models and their simulations; use of GIS and remote sensing; spatial statistical methods and interactions; discrete models.

10. Landscape analysis from the point of view of modeling: structure, corridors, networks; natural process analysis and risk assessment using GIS and remote sensing; modeling interactions in the landscape.

11. Contamination of environmental systems: compartment models and models with distributed parameters; diffusion modeling; numerical methods for solving models; examples.

12. System analysis of environmental systems and network analysis methods, linear programming, deterministic and stochastic models, chaos theory, use of neural networks, fractal theory.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (12.03.2025)

Výsledky učení (cílová kategorii znalostí, dovedností či postojů, ke které mají studenti dospět, přizpůsobeno úrovni znalostí matematiky a počítačového programování):
-seznámení se s moderními metodami návrhu počítačových modelů, které v budoucích desetiletích celosvětově významně ovlivní výzkumné aktivity,
-umět spolupracovat na zahraničních projektech, kde kromě osvojení si odborné komunikace je kladen i důraz na využití moderních metod zpracování dat,
-schopnost rozvíjet své dovednosti v kontextu nastupujících nových systémů pro získávání, zpracování a prezentaci dat.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (12.03.2025)

In the Environmental Modeling course, students should include the following learning outcomes (requirements and learning outcomes are adapted to the level of knowledge of mathematics and computer programming):
Learning outcomes (target category of knowledge, skills or attitudes to which students are to reach, adapted to the level of knowledge of mathematics and computer programming):
- familiarization with modern methods of designing computer models, which will significantly influence research activities worldwide in future decades,
- be able to cooperate on foreign projects, where, in addition to mastering professional communication, emphasis is also placed on the use of modern data processing methods,
- the ability to develop your skills in the context of emerging new systems for acquiring, processing and presenting data.

Poslední úprava: Matějíček Luboš, Ing., Ph.D. (12.03.2025)