Guía docente de Análisis Numérico para la Predicción y Tratamiento de la Calidad del Agua (M96/56/1/17)

Se proporcionará a los estudiantes los conceptos fundamentales para el uso con criterio y como experto de modelos matemáticos y numéricos para a la predicción de la calidad del agua en sistemas acuáticos naturales recogidos en la Directiva Marco del Agua, masas de agua artificiales, y su tratamiento. Se describirán y aplicarán las técnicas fundamentales de análisis numérico necesarias para comprensión de dichos modelos, su validación, calibración y explotación profesional y/o científica. 

Haber cursado los módulos comunes del Máster.

En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido0

El alumno sabrá/comprenderá:

• Entender los principios del análisis numérico en los que se basan los modelos comerciales existentes en el ámbito de la calidad del agua. 
• Entender las bases de la formulación e implementación numérica de ecuaciones de conservación y transporte reactivo que simulan el comportamiento de los contaminantes en masas de agua y el estado y evolución de su calidad en 1, 2 y 3 dimensiones. 
• Comprender, formular y aplicar, con criterio, distintas metodologías numéricas para la resolución de ecuaciones en el ámbito de la predicción de la calidad del agua y su tratamiento
• Comprender, implementar y aplicar con criterio técnicas de calibración y asimilación de datos.
• Comprender e implementar las técnicas y formatos que permiten adaptar los resultados de modelos numéricos para su visualización e interpretación sobre la base de tecnologías de información geográfica.

El alumno será capaz de:

• Evaluar y cuantificar la precisión y propiedades de los esquemas numéricos para la resolución de ecuaciones en el ámbito de la predicción y tratamiento de la calidad del agua, y el transporte y cinética de contaminantes. 
• Entender y analizar críticamente resultados de modelos numéricos aplicados a la calidad y tratamiento del agua y la validez de los mismos, mediante su validación.
• Resolver numéricamente, implementar y explotar de forma eficiente modelos integrados y distribuidos de dinámica de ecosistemas, sistemas de tratamiento de agua (reactores de flujo continuo), modelos ecohidráulicos (hidrodinámica y transporte de contaminantes en masas de agua superficiales) e hidrológicos (hidrología y transporte de contaminantes en acuíferos).

Tema 1. Ecuaciones de conservación (modelos de caja) para la predicción, tratamiento y diagnóstico de la calidad del agua. Modelos de balance de masa. Modelos cinéticos. Tipología matemática, problemas de contorno y problemas de valor inicial. Métodos avanzados de resolución numérica de EDOs: clasificación y fundamentos. Cuantificación del error: normas e índices. Calibración de modelos: algoritmos genéticos de calibración y análisis de sensibilidad. Validación de modelos. Control de versiones con GitHub. Casos de aplicación. 

Tema 2. Ecuaciones de conservación en modelos distribuidos. Formulación diferencial (EDPs) de procesos distribuidos: hidrodinámica, mecanismos de transporte, mezcla y mezcla, términos fuente y sumidero. Ecuaciones ecohidráulicas: modelos de turbulencia, flujos a presión, flujos de lámina libre y aproximación de aguas someras. Modelos distribuidos de transporte no conservativo, procesos de transporte y mezcla. Modelado de transporte de sedimento.  Ejemplos de aplicación: sistemas acuáticos naturales y artificiales.

Tema 3. Técnicas numéricas para la resolución de ecuaciones de conservación en modelos distribuidos. Tipología matemática de EDPs en modelos de transporte distribuidos, tipología de condiciones de contorno, condiciones de inicio. Conceptos de estabilidad, convergencia y consistencia y difusión numérica. Método de diferencias finitas (DF): fundamentos, tipología de esquemas y métodos de resolución. Método de elementos finitos (MEF) y volúmenes finitos (VOF): fundamentos y tipología y clasificación de esquemas numéricos. Técnicas de mallado. Métodos directos e indirectos de resolución de sistemas algebráicos. Estructura de modelos numéricos comerciales y flujo de trabajo. Casos de aplicación. 

Tema 4. Herramientas de inteligencia artificial (IA) y ciencia de datos (Big Data) aplicadas a la calidad del agua. Técnicas avanzadas de visualización: integración con sistemas SIG y de teledetección, creación de cuadros de mando. Técnicas de Big Data e IA aplicadas a la explotación de modelos, bases de datos y repositorios de interés para la calidad de agua y la gestión de los ecosistemas acuáticos y los recursos hídricos. Ejemplos de aplicación.  

Prácticas de modelado:

• Práctica 1. Implementación de modelo numérico de tipo STR de una y dos cajas. Aplicación a dinámica de blooms y reactor de flujo continuo. Calibración y validación con datos reales.
• Práctica 2. Creación y optimización de mallas no estructuradas para modelos distribuidos mediante el software GID e IBER. Aplicación a zona de estudio. 
• Práctica 3. Análisis de distintos esquemas numéricos aplicados a modelo distribuido de transporte (IBER) y en modelo biogeoquímico en la columna de agua (1DV) de un sistema somero. Calibración y validación con datos reales, estimación de error. Diseño de escenarios y explotación de resultados. Control de versiones con GitHub y creación de cuadro de mando de modelo 1DV.  

Seminarios:

• Herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos para la predicción y el tratamiento de la calidad del agua en sistemas acuáticos. 
• Cuadros de mando aplicados a la predicción y el tratamiento de la calidad del agua en sistemas acuáticos someros. 

Fischer, et al. (1979). Mixing in Inland and Coastal Waters, Ed. Academic Press.

Holzbecher, E. (2007) Environmental Modelling using Matlab. Ed. Springer

Novak, P., Guinot, U. Jeffrey, A.M. y Reeeve, D.E. (2010). Hydraulic modeling – an introduction: principles, methods and applications. Spon Press. 

Kuzmin, D. (2010). A guide for numerical methods for transport equations. Ed. Friedrich-Alexander-Universtität. 

Wang, H.F. and Anderson, M. P. (1982). Introduction to groundwater modeling. Finite difference and finite element methods. Academic Press.  

Hall, B. & Leaky, M. (2008): Open source approaches in spatial data handling: advances in geographic information science. Ed. Springer.

Lermusiaux, P.F.J, (2007). Adaptive Modeling, Adaptive Data Assimilation and Adaptive Sampling Special issue on “Mathematical Issues and Challenges in Data Assimilation for Geophysical Systems: Interdisciplinary Perspectives”. C.K.R.T. Jones and K. Ide, Eds. Physica D, Vol 230, 172-196.

Logan, B.E. (2012) Environmental transport processes. 2nd Ed. Wiley. 

• Open Access ebook Collection, IWA : http://www.iwapublishing.com/open-access-ebooks
• Colección libros electrónicos, Biblioteca UGR: https://biblioteca.ugr.es/pages/biblioteca_electronica/libros_enciclopedias_electronicos/libros
• Scopus: www.scopus.com
• https://es.mathworks.com/help/matlab/index.html
• Página web de software Python: https://www.python.org/
• Página web del programa GID: https://www.gidsimulation.com/gid-for-science/downloads/
• Página web del modelo Iber: https://www.iberaula.es/ 
• Página web plataforma GitHub: https://github.com/
• Página web software MATLAB: https://es.mathworks.com/academia/tah-portal/universidad-de-granada-31733947.html

La evaluación ordinaria es continua a través de :

• Asistencia y participación en actividades de la asignatura: 20%
• Exámen individual: 40%
• Ejercicios y prácticas individuales: 20%
• Ejercicios y prácticas en grupo: 10%
• Pruebas orales individuales o en grupo: 10%

Para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación mínima de 5 sobre 10 en el examen individual.

El 100 % de la calificación se obtendrá del examen teórico-práctico presencial a individual con el contenido de todo el temario impartido en la asignatura según lo descrito en la guía docente.

El 100 % de la calificación se obtendrá del examen teórico-práctico presencial a individual con el contenido de todo el temario impartido en la asignatura según lo descrito en la guía docente.