Stammdaten

Titel: Computationally Efficient Air Dispersion Modelling
Beschreibung:

Air dispersion modelling has become one of the main tools in the study of air quality whereby it is a key element in most environmental impact assessments. Almost every human activity and natural process leads to some form of air pollution. Therefore, air dispersion modelling is a powerful technique to evaluate whether a source creates a problem. Considering climate change, sustainable design and planning of our cities is essential, but alpine regions pose several problems to the correct investigation of air pollutant concentrations.


In general, two different models will be considered, namely the Gaussian Plume Model and the Stochastic Lagrangian Particle Model.


The goal is to extend these models to alpine regions respectively to different source types, deposition and reflection to predict a concentration profile.

Schlagworte:
Typ: Angemeldeter Vortrag
Homepage: https://bayescomp2023.com/
Veranstaltung: Bayes Comp 2023 (Levi, Finland)
Datum: 14.03.2023
Vortragsstatus: stattgefunden (Präsenz)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Statistik
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
   office.stat@aau.at
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 101018 - Statistik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Vortragsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
TeilnehmerInnenkreis
  • Überwiegend international
Publiziert?
  • Nein
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt