Università degli studi dell'Insubria

METODOLOGIE CHIMICHE PER L'AMBIENTE E CHIMICA INDUSTRIALE MOD.A: METODOLOGIE CHIMICHE PER L'AMBIENTE

A.A. di erogazione 2016/2017

Laurea Magistrale in SCIENZE AMBIENTALI
 (A.A. 2016/2017)

Docenti

Anno di corso: 
1
Tipologia di insegnamento: 
Caratterizzante
Settore disciplinare: 
CHIMICA DELL'AMBIENTE E DEI BENI CULTURALI (CHIM/12)
Crediti: 
6
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' frontale: 
60
Dettaglio ore: 
Lezione (60 ore)

Gli obiettivi dell’insegnamento consistono nello sviluppo delle seguenti capacità: 1) analisi e gestione di sistemi di dati complessi mediante metodologie quantitative, 2) applicazione di tali conoscenze in un contesto multidisciplinare, con particolare riferimento alle problematiche derivanti dall’impatto delle sostanze chimiche sull’ ambiente 3) formulazione di un giudizio in funzione delle informazioni disponibili e proposte di possibili interventi di mitigazione degli effetti negativi 4) abilità di esposizione dei problemi individuati, dei metodi utilizzati e dei risultati raggiunti ed elaborazione di conclusioni.

Prerequisiti: 

Conoscenza di chimica ambientale, in particolare delle problematiche derivanti dalla presenza di sostanze chimiche nei vari comparti ambientali. Elementi di base di Statistica. Familiarità con le funzioni base del software EXCEL

Introduzione al corso e Chimica ambientale II (14 ore):

Verifica delle conoscenze pregresse della Chimica Ambientale della coorte studentesca. Riepilogo delle principali problematiche dell’inquinamento ambientale, con particolare riferimento alle reattività chimica e biologica dei composti chimici in aria, acqua, suolo e sedimenti e della distribuzione ambientale. La legislazione REACH e le azioni di intervento. Smaltimento dei rifiuti. Fonti energetiche alternative. Green Chemistry

Introduzione alla Chemiometria: Algebra delle matrici, struttura e pre trattamento dei dati (6 ore):

Introduzione alla chemiometria e sua utilità nei suoi vari ambiti di applicazione. Concetti base di algebra delle matrici: matrici unità, identità, diagonale. Somma e prodotto di matrici. Matrici trasposte. Norma di un vettore. Analisi della struttura dei dati e metodi di pre-trattamento: indici di tendenza e di dispersione trasformazioni e scalatura delle variabili, associazione tra variabili: covarianza e correlazione.

Metodi di Analisi Esplorativa (10 ore): Analisi delle Componenti Principali (lezioni frontali più 2 ore di esercitazioni al computer con esempi applicativi) Similarità, dissimilarità e Analisi dei Clusters (lezioni frontali più 2 ore di esercitazioni al computer con esempi applicativi. Multi Dimensional Scaling (MDS).

Metodi di modellamento dei dati (12 ore): Introduzione generale alle metodologie di modellamento dei dati con finalità predittive. Compromesso bias –varianza. Fitting e predizione. Tecniche di validazione: cross-validazione, validazione esterna.

Metodi di classificazione: distinzione tra clusterizzazione e classificazione. Parametri di valutazione dell’efficienza della classificazione. k-NN come esempio di metodi basati su minima distanza. CART come esempio di metodi di classificazione ad albero. Analisi discriminante. 2 ore di esercitazioni al computer con esempi di vari metodi di classificazione.

Metodi di Regressione multivariata: metodo dei Minimi quadrati Ordinari (OLS). Parametri di valutazione del fitting e della validazione per la predittività, metodologie di diagnostica. Principal Component Regression (PCR). Accenno alla regressione con Variabili Latenti (PLS). Metodi di selezione delle variabili: stepwise e Algoritmi Genetici.

Banche dati (2 ore): panoramica sulle più importanti banche dati per composti chimici e loro impatto ambientale.

Metodologie basate sulla relazione quantitativa tra struttura e l’attività delle sostanze chimiche – QSAR (8 ore): introduzione al QSAR, sua storia, esempi di modelli di regressione e classificazione. Applicabilità per la prioritizzazione delle sostanze più pericolose per l’ambiente e l’uomo. Il Software QSARINS: teoria e applicazione per l’esplorazione di matrici di dati e lo sviluppo e validazione di modelli di regressione lineare multipla. (4 ore di esercitazioni al computer)

er la parte di Chimica ambientale applicata il testo consigliato è:

C. Baird M. Cann“Chimica Ambientale” Zanichelli.

cui verranno affiancati articoli di letteratura su specifici argomenti.

Per la parte di Chemiometria il testo consigliato è: Roberto Todeschini, Introduzione alla chemiometria. 1998, Edises, Milano.

Altro materiale: slides delle lezioni a disposizione dello studente sul sito di e-learning