Environmental Modelling (M.Sc.)
Università di Oldenburg, Germania
Core: Modelli differenziali/stocastici, assimilazione dei dati, inferenza bayesiana, analisi dell'incertezza.
Geospatial: GIS/telerilevamento, statistiche spaziali, modelli di habitat e uso del suolo.
Domini: Idrologia/rischio di alluvione, qualità dell'aria, cicli dei nutrienti, biodiversità.
Strumenti: stack R/Python, automazione del flusso di lavoro, riproducibilità.
Supporto decisionale: Analisi di scenario, MCDA e traduzione delle politiche.
Tesi: Costruire e convalidare un modello; fornire indicazioni chiare con intervalli di confidenza.
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