Simulación y modelización en la evaluación de impactos
GUÍA DOCENTE Curso 2016-17
Titulación: | Máster Universitario en Dirección de Proyectos | 851M |
Asignatura: | Simulación y modelización en la evaluación de impactos | 851311000 |
Materia: | - |
Módulo: | Proyecto y Sociedad |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial |
Carácter: | Optativa | Curso: | 0 | Duración: | Semestral |
Créditos ECTS: | 4,00 | Horas presenciales: | 25,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 75,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
INGENIERÍA MECÁNICA | R110 |
Dirección: | C/ Luis de Ulloa, s/n | Código postal: | 26004 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299526 | Fax: | 941299478 | Correo electrónico: | |
Profesorado previsto
Profesor: | Pernía Espinoza, Alpha Verónica | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299517/522 | Correo electrónico: | alpha.pernia@unirioja.es |
Despacho: | 007 | Edificio: | EDIFICIO DEPARTAMENTAL | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
Al realizar la Evaluación de Impacto Ambiental de un proyecto es necesario definir los impactos ambientales y evaluarlos adecuadamente. Para poder realizarlo es necesario, en muchas ocasiones, conocer su difusión, concentración, temporalidad, etc. Los modelos matemáticos y las herramientas de simulación proporcionan valiosas herramientas para poder realizar estimaciones más precisas. El contenido de la asignatura es el siguiente:
• Metodología para el desarrollo de modelos de simulación.
• Técnicas avanzadas para el desarrollo de modelos predictivos y descriptivos.
• Modelización de difusión en la atmosfera.
• Modelización de difusión en el agua.
• Ejemplos de modelización y simulación de impactos.
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Recomendados para poder superar la asignatura.
Conocimientos básicos de estadística.
Contexto
Asignatura básica en el aprendizaje y mejora de procesos con herramientas de simulación.
Competencias
Competencias generales
G2. Capacidad de aplicar los conocimientos a la práctica
G9. Habilidades de gestión de la información (habilidad para buscar y analizar información procedente de fuentes diversas)
G13. Resolución de problemas
G14. Toma de decisiones
G20. Diseño y gestión de proyectos
Competencias específicas
C12. Conocimientos y capacidades para organizar y gestionar proyectos. Conocer la estructura organizativa y las funciones de una oficina de proyectos.
B1. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; geometría; geometría diferencial; cálculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.
C10. Conocimientos básicos y aplicación de tecnologías medioambientales y sostenibilidad.
Resultados del aprendizaje
Conocimiento de diferentes técnicas para el desarrollo y validación de modelos predictivos y descriptivos
Capacidad para realizar una modelización avanzada de un proceso medioambiental
Capacidad para emplear y analizar los resultados de los diferentes modelos estandarizados para la simulación de procesos
medioambientales necesarios para llevar a cabo la implantación de un proyecto.
Capacidad para emplear, analizar los resultados de una forma crítica de diferentes modelos medioambientales de la EPA y la NOAA.
Temario
1. Introducción al modelado y simulación de impactos.
2. Desarrollo y validación de modelos descriptivos y predictivos con herramientas software.
3. Simulación numérica para la evaluación de impactos.
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | J. Hernández Orallo, M. J. Ramírez Quintana, C. Ferri Ramírez. "Introducción a la Minería de Datos". Pearson (Prentice Hall), 2004. Absys Biba |
Básica | I. H. Witten, E. Frank & M. A. Hall "Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations. Third Edition". Morgan Kaufmann Publishers. San Francisco, California, 2011. Absys Biba |
Básica | T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman. "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition." Springer Series in Statistics, 2009. Absys Biba |
Complementaria | Far-field modelling of the hydro-environmental impact of tidal stream turbines. Reza Ahmadian*, Roger Falconer, Bettina Bockelmann-Evans. Renewable Energy 38 (2012) pp. 107-116. |
Complementaria | Modeling of LNG spills into trenches. Filippo Gavellia, Melissa K. Chernovsky, Edward Bullister, Harri K. Kytomaa. Journal of Hazardous Materials 180 (2010) 332-339. |
Complementaria | Modelling dispersion of traffic pollution in a deep street canyon: Application of CFD and operational models. Fabio Murena, Giuseppe Favale, Sotiris Vardoulakis, Efisio Solazzo. Atmospheric Environment 43 (2009) 2303-2311. |
Complementaria | Comparative study of the power production and noise emissions impact from two wind farms. Christos Chourpouliadis, Eleni Ioannou, Andreas Koras, Anestis I. Kalfas. Energy Conversion and Management 60 (2012) 233-242. |
Complementaria | Desalination in Spain: Recent developments and recommendations Original Research Article Desalination, P. Palomar, I.J. Losada Vol. 255, Issues 1-3, 2010, pp. 97-106. |
Recursos en Internet |
Web de la asignatura con la información que se imparte en el curso. |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Tutorías
Estudio y trabajo en grupo
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Estudio de casos
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas | Reducido | 15,00 |
Pruebas presenciales de evaluación | Reducido | 5,00 |
Otras actividades (Tutorías grupales (9), prácticas de laboratorio (5)) | Reducido | 5,00 |
Total de horas presenciales | 25,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio autónomo individual | 15,00 |
Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actividades en biblioteca o similar | 60,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 75,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Trabajos y proyectos | 50% | |
Pruebas objetivas | 10% | |
Técnicas de observación | | 20% |
Pruebas de desarrollo | 10% | |
Pruebas de respuesta corta | 10% | |
Total | 100% |
Comentarios
La información detallada del desarrollode las actividades de la asignatura se refleja en el cronograma de la misma (disponible en el campus virtual https://unirioja.blackboard.com).
La nota final de la asignatura será el el promedio ponderado del trabajo y examen final. El trabajo se divide en dos partes, valorándose una de ellas con un 75% de la nota y la otra con el 25% del total dedicado a Trabajo y Proyecto.
Criterios críticos para superar la asignatura
Superar el exámen teórico con nota igual o superior a 5.0
Superar los trabajos prácticos con nota igual o superior a 5.0
31/01/17 09:56:41 - G 2016-17 - 851M - 851311000