Applicazioni modellistiche per la fisica dell'ambiente e per i beni culturali
A.A. 2024/2025
Obiettivi formativi
L'insegnamento approfondisce tematiche riguardanti l'applicazione di approcci modellistici di vasto utilizzo nell'ambito della Fisica dell'Ambiente e per i Beni Culturali, con l'obiettivo di dotare lo studente di competenze modellistiche avanzate utili per l'inserimento in ambiti di ricerca e professionali legati a tematiche ambientali o dei beni culturali.
L'insegnamento si avvale congiuntamente di lezioni frontali ed esercitazioni pratiche. Le lezioni frontali hanno l'obiettivo di richiamare concetti fisici e matematici alla base di tali modelli e gli scopi della loro applicazione per rispondere a quesiti aperti in ambito ambientale (es. identificazione di sorgenti di emissione di inquinanti) o relativi ai beni culturali (es. caratterizzazione dei materiali). Le esercitazioni pratiche hanno l'obiettivo di fornire allo studente strumenti informatici per l'applicazione di tali modelli e di maturare esperienza nell'interpretazione dei risultati ottenuti.
L'insegnamento si avvale congiuntamente di lezioni frontali ed esercitazioni pratiche. Le lezioni frontali hanno l'obiettivo di richiamare concetti fisici e matematici alla base di tali modelli e gli scopi della loro applicazione per rispondere a quesiti aperti in ambito ambientale (es. identificazione di sorgenti di emissione di inquinanti) o relativi ai beni culturali (es. caratterizzazione dei materiali). Le esercitazioni pratiche hanno l'obiettivo di fornire allo studente strumenti informatici per l'applicazione di tali modelli e di maturare esperienza nell'interpretazione dei risultati ottenuti.
Risultati apprendimento attesi
Al termine dell'insegnamento lo studente:
- Conosce gli approcci modellistici illustrati, le loro basi fisiche e matematiche, il loro interesse applicativo in ambito ambientale e dei beni culturali, e i principali strumenti informatici per l'implementazione dei modelli di interesse
- Identifica il modello più adatto da applicare per rispondere a quesiti aperti in ambito ambientale e dei beni culturali, anche in funzione dei dati disponibili. È in grado di identificare e utilizzare gli strumenti informatici adatti per elaborare i dati disponibili con il modello scelto.
- Sa valutare e interpretare i risultati ottenuti dai modelli per fornire risposte ai quesiti posti.
- È in grado di argomentare le ragioni alla base della scelta di uno specifico modello e di inquadrare i risultati ottenuti nell'ambito delle problematiche aperte in ambito ambientale e dei beni culturali.
- È in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati con opportune ricerche bibliografiche e di approcciare in modo autonomo diversi linguaggi di programmazione.
- Conosce gli approcci modellistici illustrati, le loro basi fisiche e matematiche, il loro interesse applicativo in ambito ambientale e dei beni culturali, e i principali strumenti informatici per l'implementazione dei modelli di interesse
- Identifica il modello più adatto da applicare per rispondere a quesiti aperti in ambito ambientale e dei beni culturali, anche in funzione dei dati disponibili. È in grado di identificare e utilizzare gli strumenti informatici adatti per elaborare i dati disponibili con il modello scelto.
- Sa valutare e interpretare i risultati ottenuti dai modelli per fornire risposte ai quesiti posti.
- È in grado di argomentare le ragioni alla base della scelta di uno specifico modello e di inquadrare i risultati ottenuti nell'ambito delle problematiche aperte in ambito ambientale e dei beni culturali.
- È in grado di approfondire autonomamente gli argomenti trattati con opportune ricerche bibliografiche e di approcciare in modo autonomo diversi linguaggi di programmazione.
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento può essere seguito come corso singolo.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
1) Analisi di serie temporali di dati ambientali: applicazione a dati di inquinanti atmosferici.
Introduzione agli inquinanti atmosferici. Serie temporali ed esempi di tecniche di visualizzazione. Introduzione al linguaggio R e al pacchetto OpenAir.
Esercitazioni pratiche: applicazioni delle tecniche di rappresentazione dati a serie temporali di inquinanti atmosferici e interpretazione dei risultati .
2) Analisi multivariata su dati ambientali e di beni culturali
Introduzione su problemi diretti e problemi inversi.
- Principal Component Analysis (PCA): applicazione a misure di fluorescenza a raggi X (XRF) in-situ su reperti/beni culturali.
Introduzione alla PCA. Loadings, scores e autovalori. Richiami di spettrometria XRF, spettri XRF e applicazioni in ambito della fisica ambientale e per i beni culturali. Introduzione a Matlab.
Esercitazioni pratiche: Applicazione della PCA a misure XRF in situ su beni culturali e interpretazione dei risultati
- Hierarchical clustering: applicazione a dati di composizione di reperti.
Introduzione all'analisi a cluster. Misure di prossimità, hierarchical clustering, dendrogrammi. Esempi di applicazione in ambito ambientale e per i beni culturali.
Esercitazioni pratiche: Applicazione di approcci di hierarchical clustering a dati di composizione di reperti ottenuti mediante tecnica XRF e interpretazione dei risultati
- Positive Matrix Factorization: Applicazioni a campioni di aerosol atmosferico caratterizzato chimicamente.
Sorgenti di aerosol atmosferico e inventari delle emissioni. Introduzione alla Positive Matrix Factorization, incertezze, pesi dei dati. Trattamento dei dati mancanti e sotto i minimi livelli. Residui, residui scalati. Rotazioni. Introduzione al software EPA-PMF.
Esercitazioni pratiche: analisi mediante EPA-PMF di un dataset di campioni di PM10. Pre-trattamento dei dati, analisi, identificazione della soluzione ottimale, discussione dei risultati
3) Metodi di identificazione e quantificazione di sorgenti e componenti luce-assorbenti dell'aerosol atmosferico.
Introduzione alle proprietà ottiche dell'aerosol atmosferico. Esponente di Ångström di assorbimento (AAE). Componenti assorbenti dell'aerosol atmosferico, AAE e sorgenti di emissione. Multi-wavelength absorption analyser model (MWAA model) per la quantificazione del ruolo delle componenti assorbenti. Aethalometer model per la quantificazione del ruolo delle sorgenti di emissioni delle componenti assorbenti.
Esercitazioni pratiche: implementazione dell'Aethalometer model (linguaggio a scelta dello studente), applicazione a un dataset di coefficienti di assorbimento dell'aerosol a più lunghezze d'onda. Test di sensibilità al variare dei parametri liberi in input. Discussione dei risultati.
4) Modelli basati su misure di 14C per applicazioni ambientali e sui beni culturali.
Formazione del 14C in atmosfera. 14C negli esseri viventi, frazionamento isotopico. Misure di 14C e fraction of modern carbon (fm). Approcci modellistici per la datazione dei reperti e per l'identificazione di sorgenti fossili/non fossili dell'aerosol atmosferico basati su fm.
Esercitazioni pratiche: utilizzo di dati di fm su reperti per la datazione; utilizzo di dati fm su campioni di aerosol atmosferico per la quantificazione del contributo delle sorgenti di aerosol carbonioso. Test di sensibilità a parametri liberi. Il ruolo delle incertezze di misura sull'accuratezza dei risultati della datazione e sulla quantificazione delle sorgenti.
5) Fondamenti di modelli meteorologici e di dispersione di inquinanti.
Introduzione ai concetti di planetary boundary layer, turbolenza, dispersione. Sistemi di riferimento euleriani e lagrangiani. Modelli gaussiani. Introduzione a modelli stocastici lagrangiani, modelli di computational fluid dynamic, modelli euleriani. Ambiti di applicazione dei diversi modelli.
Esercitazioni pratiche: Applicazioni con modelli di dispersione open source.
Inoltre, verranno organizzati alcuni seminari su tematiche avanzate, con frequenza facoltativa. A titolo d'esempio:
- Metodi di machine learning per il riconoscimento di feature spettrali caratteristiche da tecniche multianalitiche applicate ai beni culturali
- Metodi avanzati di receptor modelling: l'uso di multilinear engine custom per l'implementazione di modelli a recettore 3D e multi-time.
Introduzione agli inquinanti atmosferici. Serie temporali ed esempi di tecniche di visualizzazione. Introduzione al linguaggio R e al pacchetto OpenAir.
Esercitazioni pratiche: applicazioni delle tecniche di rappresentazione dati a serie temporali di inquinanti atmosferici e interpretazione dei risultati .
2) Analisi multivariata su dati ambientali e di beni culturali
Introduzione su problemi diretti e problemi inversi.
- Principal Component Analysis (PCA): applicazione a misure di fluorescenza a raggi X (XRF) in-situ su reperti/beni culturali.
Introduzione alla PCA. Loadings, scores e autovalori. Richiami di spettrometria XRF, spettri XRF e applicazioni in ambito della fisica ambientale e per i beni culturali. Introduzione a Matlab.
Esercitazioni pratiche: Applicazione della PCA a misure XRF in situ su beni culturali e interpretazione dei risultati
- Hierarchical clustering: applicazione a dati di composizione di reperti.
Introduzione all'analisi a cluster. Misure di prossimità, hierarchical clustering, dendrogrammi. Esempi di applicazione in ambito ambientale e per i beni culturali.
Esercitazioni pratiche: Applicazione di approcci di hierarchical clustering a dati di composizione di reperti ottenuti mediante tecnica XRF e interpretazione dei risultati
- Positive Matrix Factorization: Applicazioni a campioni di aerosol atmosferico caratterizzato chimicamente.
Sorgenti di aerosol atmosferico e inventari delle emissioni. Introduzione alla Positive Matrix Factorization, incertezze, pesi dei dati. Trattamento dei dati mancanti e sotto i minimi livelli. Residui, residui scalati. Rotazioni. Introduzione al software EPA-PMF.
Esercitazioni pratiche: analisi mediante EPA-PMF di un dataset di campioni di PM10. Pre-trattamento dei dati, analisi, identificazione della soluzione ottimale, discussione dei risultati
3) Metodi di identificazione e quantificazione di sorgenti e componenti luce-assorbenti dell'aerosol atmosferico.
Introduzione alle proprietà ottiche dell'aerosol atmosferico. Esponente di Ångström di assorbimento (AAE). Componenti assorbenti dell'aerosol atmosferico, AAE e sorgenti di emissione. Multi-wavelength absorption analyser model (MWAA model) per la quantificazione del ruolo delle componenti assorbenti. Aethalometer model per la quantificazione del ruolo delle sorgenti di emissioni delle componenti assorbenti.
Esercitazioni pratiche: implementazione dell'Aethalometer model (linguaggio a scelta dello studente), applicazione a un dataset di coefficienti di assorbimento dell'aerosol a più lunghezze d'onda. Test di sensibilità al variare dei parametri liberi in input. Discussione dei risultati.
4) Modelli basati su misure di 14C per applicazioni ambientali e sui beni culturali.
Formazione del 14C in atmosfera. 14C negli esseri viventi, frazionamento isotopico. Misure di 14C e fraction of modern carbon (fm). Approcci modellistici per la datazione dei reperti e per l'identificazione di sorgenti fossili/non fossili dell'aerosol atmosferico basati su fm.
Esercitazioni pratiche: utilizzo di dati di fm su reperti per la datazione; utilizzo di dati fm su campioni di aerosol atmosferico per la quantificazione del contributo delle sorgenti di aerosol carbonioso. Test di sensibilità a parametri liberi. Il ruolo delle incertezze di misura sull'accuratezza dei risultati della datazione e sulla quantificazione delle sorgenti.
5) Fondamenti di modelli meteorologici e di dispersione di inquinanti.
Introduzione ai concetti di planetary boundary layer, turbolenza, dispersione. Sistemi di riferimento euleriani e lagrangiani. Modelli gaussiani. Introduzione a modelli stocastici lagrangiani, modelli di computational fluid dynamic, modelli euleriani. Ambiti di applicazione dei diversi modelli.
Esercitazioni pratiche: Applicazioni con modelli di dispersione open source.
Inoltre, verranno organizzati alcuni seminari su tematiche avanzate, con frequenza facoltativa. A titolo d'esempio:
- Metodi di machine learning per il riconoscimento di feature spettrali caratteristiche da tecniche multianalitiche applicate ai beni culturali
- Metodi avanzati di receptor modelling: l'uso di multilinear engine custom per l'implementazione di modelli a recettore 3D e multi-time.
Prerequisiti
Conoscenza della fisica classica e delle basi della fisica moderna
Fondamenti di statistica.
Fondamenti di programmazione
Gli insegnamenti di Fisica dell'Ambiente (CdLM in Fisica) e/o Metodi di analisi per i beni culturali (mutuato) sono consigliati (non obbligatori).
Fondamenti di statistica.
Fondamenti di programmazione
Gli insegnamenti di Fisica dell'Ambiente (CdLM in Fisica) e/o Metodi di analisi per i beni culturali (mutuato) sono consigliati (non obbligatori).
Metodi didattici
Lezioni frontali (21 ore) ed esercitazioni pratiche (36 ore).
Le lezioni frontali hanno l'obiettivo di introdurre lo studente:
- alle basi fisico-matematiche dei modelli proposti,
- alle finalità di applicazione dei diversi tipi di modelli inquadrandole all'interno di problematiche aperte nell'ambito della fisica dell'ambiente e dei beni culturali
- alle modalità di applicazione dei modelli.
Le lezioni frontali potranno occasionalmente essere sostituite con approccio flipped-classroom.
Le esercitazioni pratiche - basate su approcci di team-based learning - proporranno casi studio. Sulla base delle nozioni e competenze acquisite con le lezioni frontali, studentesse e studenti saranno coinvolte/i nella scelta degli strumenti modellistici da applicare e saranno introdotte/i all'uso di opportuni strumenti informatici per l'applicazione dei modelli, che dovranno poi utilizzare in autonomia. Le esercitazioni prevedono anche l'introduzione di metodi di visualizzazione dei risultati e la discussione/interpretazione dei risultati ottenuti.
Le lezioni frontali hanno l'obiettivo di introdurre lo studente:
- alle basi fisico-matematiche dei modelli proposti,
- alle finalità di applicazione dei diversi tipi di modelli inquadrandole all'interno di problematiche aperte nell'ambito della fisica dell'ambiente e dei beni culturali
- alle modalità di applicazione dei modelli.
Le lezioni frontali potranno occasionalmente essere sostituite con approccio flipped-classroom.
Le esercitazioni pratiche - basate su approcci di team-based learning - proporranno casi studio. Sulla base delle nozioni e competenze acquisite con le lezioni frontali, studentesse e studenti saranno coinvolte/i nella scelta degli strumenti modellistici da applicare e saranno introdotte/i all'uso di opportuni strumenti informatici per l'applicazione dei modelli, che dovranno poi utilizzare in autonomia. Le esercitazioni prevedono anche l'introduzione di metodi di visualizzazione dei risultati e la discussione/interpretazione dei risultati ottenuti.
Materiale di riferimento
MATERIALE DI RIFERIMENTO (pubblicato su sito ariel UNIMI dell'insegnamento o disponibili sul catalogo della biblioteca digitale di ateneo):
- Slides delle lezioni
- Articoli su riviste scientifiche peer-reviewed ed estratti da documenti on-line open-source, come indicato a lezione
- Estratti da testi disponibili on-line attraverso il sistema bibliotecario di Ateneo:
- Brereton R. G.: Chemometrics. Data Driven Extraction for Science. 2nd edition. John Wiley and Sons Ltd., 2018. ISBN 9781118904671
- De Visscher A.: Air dispersion modelling: Foundations and Applications. John Wiley & Sons, Inc, 2014. ISBN 978-1-118-07859-4
- Everitt B.S., Landau S., Leese M., and Stahl D.: Cluster Analysis. 5th Edition, John Wiley & Sons, Ltd., 2011. ISBN: 978-0-470-74991-3
- Tomasi C., Fuzzi S., Kokhanovsky A. Edts: Atmospheric Aerosols - Life Cycles and Effects on Air Quality and Climate. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2017. ePDF ISBN: 978-3-527-33643-2
- Slides delle lezioni
- Articoli su riviste scientifiche peer-reviewed ed estratti da documenti on-line open-source, come indicato a lezione
- Estratti da testi disponibili on-line attraverso il sistema bibliotecario di Ateneo:
- Brereton R. G.: Chemometrics. Data Driven Extraction for Science. 2nd edition. John Wiley and Sons Ltd., 2018. ISBN 9781118904671
- De Visscher A.: Air dispersion modelling: Foundations and Applications. John Wiley & Sons, Inc, 2014. ISBN 978-1-118-07859-4
- Everitt B.S., Landau S., Leese M., and Stahl D.: Cluster Analysis. 5th Edition, John Wiley & Sons, Ltd., 2011. ISBN: 978-0-470-74991-3
- Tomasi C., Fuzzi S., Kokhanovsky A. Edts: Atmospheric Aerosols - Life Cycles and Effects on Air Quality and Climate. Wiley-VCH Verlag GmbH & Co. KGaA, 2017. ePDF ISBN: 978-3-527-33643-2
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
La verifica dell'apprendimento avverrà in due fasi:
1) durante le esercitazioni, verranno valutati l'apprendimento delle competenze informatiche e la capacità di acquisire autonomia nell'uso dei diversi strumenti informatici proposti
2) un esame finale strutturato con una prova orale volta all'apprendimento delle altre competenze, attraverso la discussione di casi studio.
In particolare, durante la prova orale lo studente dovrà:
- comprendere la problematica del caso studio proposto e individuare un approccio modellistico adatto per la soluzione - anche alla luce dei dati disponibili - argomentandone la scelta;
- conoscere e illustrare le basi fisico/matematiche del modello proposto;
- discutere e interpretare i risultati ottenuti mediante applicazioni modellistiche, nel panorama di quesiti aperti nell'ambito della Fisica dell'Ambiente e dei Beni Culturali.
1) durante le esercitazioni, verranno valutati l'apprendimento delle competenze informatiche e la capacità di acquisire autonomia nell'uso dei diversi strumenti informatici proposti
2) un esame finale strutturato con una prova orale volta all'apprendimento delle altre competenze, attraverso la discussione di casi studio.
In particolare, durante la prova orale lo studente dovrà:
- comprendere la problematica del caso studio proposto e individuare un approccio modellistico adatto per la soluzione - anche alla luce dei dati disponibili - argomentandone la scelta;
- conoscere e illustrare le basi fisico/matematiche del modello proposto;
- discutere e interpretare i risultati ottenuti mediante applicazioni modellistiche, nel panorama di quesiti aperti nell'ambito della Fisica dell'Ambiente e dei Beni Culturali.
FIS/07 - FISICA APPLICATA (A BENI CULTURALI, AMBIENTALI, BIOLOGIA E MEDICINA) - CFU: 6
Laboratori: 36 ore
Lezioni: 21 ore
Lezioni: 21 ore
Docente:
Bernardoni Vera
Docente/i
Ricevimento:
A richiesta, su appuntamento
In presenza (stanza R006 edificio ex-Istituto di Fisica Generale Applicata, Via Celoria 16) o via ZOOM