La Geochimica moderna utilizza tre potenti strumenti d’indagine per lo studio dei processi naturali: elementi (maggiori e in traccia), isotopi ed equazioni. La combinazione di strumenti d’indagine sperimentale (elementi, isotopi) con metodi teorici (equazioni) permette una analisi profonda della variabilità della natura. Il corso copre diversi aspetti computazionali della Geochimica.
1) Modern thermodynamics. From Heat Engines to Dissipative Structures. D. Kondepudi, I. Prigogine, Wiley, 1999.
2) Environmental Applications of Geochemical Modeling. C. Zhu, G. Anderson, Cambridge, 2002.
3) Geochemical and Biogeochemical Reaction Modeling. C. M. Bethke, Cambridge, 2008 (II edition).
4) An introduction to Applied Geostatistics. E.H. Isaaks, R.M. Srivastava, Oxford University Press, 1989.
5) Metodi matematici e statistici nelle Scienze della Terra vol. III, Tecniche statistiche. A. Buccianti, F. Rosso, F. Vlacci, Liguori Editore, 2003.
Obiettivi Formativi
Lo studente apprende come analizzare i dati sperimentali derivanti da una indagine geochimica al fine della modellizzazione (termodinamica e/o statistica e geostatistica) dei processi naturali alla base della variabilità numerica.
Prerequisiti
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Metodi Didattici
Lezioni frontali, esercitazioni in aula computer o con proprio portatile
Altre Informazioni
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Modalità di verifica apprendimento
Esame finale orale. Presentazione di una relazione con analisi statistiche e geostatistiche su basi di dati fornite dal docente. Domande sul programma svolto.
Programma del corso
Problemi ambientali e necessità di conoscere i metodi di modellizzazione dei sistemi geochimici. Sistemi reali e modelli. Fluttuazioni e stabilità processi lineari e non lineari. Ordine attraverso fluttuazioni. Strutture dissipative.
Software per la modellizzazione e lo studio delle distribuzioni di probabilità. Introduzione a Matlab e R.
Analisi esplorativa univariata e bivariata. Modelli deterministici e probabilistici.
Elementi base di geostatistica. Modellizzazione di fenomeni regionalizzati e co-regionalizzati. Mappe per dati spaziali, problemi e prospettive. Identificazione dei valori di background, soglie, dati anomali e sorgenti per singoli elementi e composizioni.
I sistemi geochimici auto-organizzati per differenti scale, la presenza di strutture frattali e multifrattali.
La problematica statistica dell’analisi dei dati composizionali e la natura (geometria) dello spazio campionario.