Modelování šíření škodlivin v atmosféře v případě havárie nebo teroristického útoku
advisor: | Ing. Petr Pecha, CSc. |
e-mail: | show e-mail |
type: | |
branch of study: | MI_MM, MI_AMSM, II_SIMI, II_TS, II_PRAK |
key words: | modelování šíření škodlivin, data asimilace, Python |
link: | http://asim.utia.cas.cz/ |
description: | Náplní tématu je modelování šíření škodlivin v atmosféře pomocí pokročilých lagrangeovských disperzních modelů. Hlavní důraz je kladen na modelování šíření radioaktivních škodlivin z jaderných elektráren pro potřeby data asimilace, tj. kombinace modelových předpovědí šíření s měřenými radiologickými daty. Tato problematika je v součanosti velmi aktuální, viz. havárie elektrárny Fukushima. Další oblasti, kde lze tuto tematiku aplikovat, jsou modelování následků nejaderných havárií, např. úniky chlóru z průmyslových podniků nebo také modelování následků teroristických útoků, např. útok špinavou bombou ve městě. V první fázi se student seznámí s existujícími lagrangeovskými modely (FLEXPART, CALPUFF) a zprovozní je pro potřeby modelováni úniků z elektráren Temelín a/nebo Dukovany - lokalizace meteorologických, geografických a jiných vstupů. Dále se seznámí s problémem statistické data asimilace, tj. s využitím měřených dat pro korekci modelových předpovědí a vypracuje asimilační framework pro konkrétní model (naprogramuje systémy pro zadávání vstupů a dále vizualizační systémy pro zobrazování výsledků a provede zkušební běhy). V rámci diplomové nebo doktorské práce je také možno vyvíjet vlastní disperzní model vhodný pro městskou zástavbu. Téma zahrnuje matematické modelování, paralelní počítání, statistické metody, programování numerických a vizualizačních algoritmů v jazyce Python, zpracování dat a v neposlední řade práci s mapami. |
references: | http://transport.nilu.no/flexpart http://www.src.com/calpuff/calpuff1.htm |
note: | V tématu je možno pokračovat i v doktorském studiu. |
last update: | 20.11.2017 21:49:45 |
administrator for this page:
Ľubomíra Dvořáková | last update: 09/12/2011