90029 - GEOSTATISTICS AND ENVIRONMENTAL MODELLING

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso intende fornire gli elementi necessari per caratterizzare e modellizzare una georisorsa, in progetti di sfruttamento e ripristino ambientale.

Contenuti

La caratterizzazione delle materie prime e delle variabili ambientali si compone di diverse attività. Tra le più comuni, si ricordano:

• la selezione della parte utile di un giacimento da coltivare;
• la definizione di un'area inquinata;
• la cartografia delle distribuzioni spaziali e temporali di sostanze;
• l'ottimizzazione di una campionatura.

Tutti questi problemi possono essere affrontati a partire dalla raccolta e dall'integrazione dei dati e dall'analisi statistica e spaziale dei campioni. Il target è generalmente quello di ottenere stime delle variabili di interesse in assenza o scarsità di misure. La geostatistica supporta la caratterizzazione della variabilità spaziale, temporale e spazio-temporale della variabile, così da restituire modelli a 2 e 3 dimensioni. Inoltre, ogni risultato integra al suo interno la valutazione sulla precisione della stima e di conseguenza la valutazione del rischio, anche economico, delle diverse attività.

Propedeuticità consigliate

Statistica, probabilità, topografia, cartografia.

Contenuti del corso

Modulo 1

• Richiami di Statistica e Probabilità
• Teoria delle Variabili Regionalizzate
• Variogramma Sperimentale e i Modelli
• Richiami sugli Stimatori Tradizionali
• Kriging Semplice e Ordinario

Modulo 2

• Regolarizzazione dei Dati e Dispersione
• Effetto Supporto ed Effetto Informazione sulle Stime
• Geostatistica Multivariata
• Cenni sulla Geostatistica non Stazionaria
• Tecniche di Cross Validazione

Il corso si completa con un progetto pratico sulla caratterizzazione di una materia prima o di una variabile ambientale.

Testi/Bibliografia

• Armstrong M.; Basic Linear Geostatistics, Springer Berlin, Heidelberg, 1998
• Bruno, R.; Raspa G. La pratica della geostatistica lineare: il trattamento dei dati spaziali Guarini Studio, 1994
• Chiles, J.P.; Delfiner, P. Geostatistics Modeling Spatial Uncertainty, 2nd ed.; WILEY: Hoboken, NJ, USA, 2012
• Emery, X.; Séguret S.A. Geostatistics for the Mining Industry, CRC Press, Taylor & Francis Group, 2023
• Journel A.G.; Huijbregts Ch.J. Mining Geostatistics, Blackburn Press, 2003
• Matheron, G. The Theory of Regionalized Variables and Its Application; École Nationale Supérieure des Mines de
  Paris: Paris, France, 1971
• Remy, N.; Boucer, A. and Wu J. Applied Geostatistics with SGeMS, Cambridge University press 2009

Metodi didattici

Il corso è tenuto principalmente tramite lezioni tradizionali in presenza, corredate da molteplici applicazioni pratiche.

Durante l'apprendimento, gli studenti infatti sono chiamati a realizzare esercizi specifici, con il supporto di software di trattamento dati e mediante codici di programmazione.

Infine, del tempo è dedicato ala formazione sull'utilizzo di software open source specifici della materia, in modo da fornire degli strumenti capaci di gestire grandi quantità di dati.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame, che si svolgerà tutto nella medesima giornata, sarà diviso in due parti:

1. Esame scritto, con domande volte a verificare la conoscenza delle basi teoriche della materia (durata: 1 ora).
   
2. Discussione orale sull'applicazione pratica realizzata dagli studenti (durata indicativa: mezz'ora).

Il voto finale sarà dipeso per metà del risultato dell'esame scritto e per metà dalla discussione orale sul progetto.

Strumenti a supporto della didattica

Le lezioni sono complementate da presentazioni powerpoint.

Le esercitazioni sono svolte presso il Laboratorio Didattico-Informatico LADI. Verranno utilizzati: i fogli di calcolo Excel, la programmazione in VBA e con altri codici, software geostatistici dedicati.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Sara Kasmaeeyazdi

Consulta il sito web di Francesco Tinti