BCC445 - Modelagem e Simulação de Sistemas Terrestres - 2019-2Carga horária da disciplina: 4 horas/aula Professor(es) em 2019-2
ObjetivosApresentar ao aluno diversos aspectos teóricos e práticos de modelagem e simulação de sistemas terrestres.EmentaIntrodução à modelagem computacional de fenômenos geográficos; fundamentação teórica da ciência de sistemas terrestres; conceituação e representações computacionais para escala, espaço, tempo e comportamento; introdução aos modelos dinâmicos espacialmente-explícitos; introdução à simulação computacional; introdução aos paradigmas de modelagem dos sistemas terrestres; ferramentas livres para modelagem dos sistemas terrestres; modelagem de sistemas terrestres em múltiplas escalas; aplicações em modelagem e simulação dos sistemas terrestres; métodos matemáticos aplicados à modelagem dos sistemas terrestres.Conteúdo Programático- Introdução a Modelagem Computacional de Fenômenos Geográficos- Fundamentação teórica da ciência dos sistemas terrestres - Modelos matemático-computacionais - O processo de modelagem - Simulação de processos - Estoques e fluxos de energia - Feedbacks - A ciência de sistemas terrestres - Modelos dinâmicos espacialmente-explícitos - Definição - Taxonomia - Metodologia de desenvolvimento - Verificação - Calibração - Validação. - Introdução à simulação computacional - Simulação discreta e simulação por eventos discretos - Vantagens e desvantagens - Implementação de simuladores - Conceituação e representação computacional de escala, espaço, tempo e comportamento - Paradigmas de modelagem dos sistemas terrestres - Dinâmica de sistemas - Autômatos celulares - Múltiplos agentes - Ferramentas livres para modelagem ambiental - Vensim - NetLogo - Repast - TerraME - Modelagem de sistemas terrestres em múltiplas escalas - Requisitos de software - Integração a sistemas de informação geográfica - Plataformas de desenvolvimento - Aplicações - Modelos hidrológicos - Modelos climáticos - Modelos de dinâmica populacional - Modelos de mudança de uso e cobertura da Terra - Modelos de dispersão de espécie - Modelos atmosféricos - Modelos epidemiológicos - Modelos econométricos - Métodos matemáticos aplicados à modelagem de sistemas terrestres - Inferência estatística - Probabilidade e análise espacial Bibliografia- WAINWRIGHT, John; MULLIGAN, Mark. Environmental modelling: finding simplicity in complexity . Chichester, West Sussex, England: Hoboken, NJ: Wiley, 2004.- MEADOWS, Donella H; WRIGHT, Diana. Thinking in systems: a primer . White River Junction, Vt.: Chelsea Green Pub, 2008. - AXELROD, Robert M. The complexity of cooperation: agent-based models of competition and collaboration . Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1997. - FORD, Andrew. Modeling the environment: an introduction to system dynamics models of environmental systems . 2. ed. Washington, D.C.: Island Press, 1999. - ZEIGLER, Bernard P.; PRAEHOFER, Herbert; KIM, Tag Gon. Theory of modeling and simulation: integrating discrete event and continuous complex dynamic systems. 2. ed. San Diego: Academic, 2000. Bibliografia complementar- SMITH, Jo U.; SMITH, Pete. Introduction to environmental modelling. Oxford: Oxford University Press, 2007.- GIMBLETT, H. Randy. Integrating geographic information systems and agent-based modeling techniques for simulating social and ecological processes. Oxford, New York: Oxford University Press, 2002. - EPSTEIN, Joshua M. Generative social science: studies in agent-based computational modeling. Princeton, NJ: Oxford Princeton University Press, 2006. - BATTY, Michael. Cities and complexity: understanding cities with cellular automata, agent-based models, and fractals. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2005. - GOODCHILD, Michael F; STEYAERT, Louis T; PARKS, Bradley O. GIS and environmental modeling: progress and research issues . Fort Collins: GIS World Books, 1996. - SKIDMORE, Andrew. Environmental modelling with GIS and remote sensing. London: Taylor & Francis, 2002. - LANTUEJOUL, Christian. Geostatistical simulation: models and algorithms. Berlin: Springer-Verlag, 2002. |
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