L’insegnamento introduce i temi e le sfide dell’ingegneria ambientale partendo dalla storia delle interazioni uomo-ambiente e dagli obiettivi definiti dagli organismi internazionali (Nazioni Unite, Unione Europea, IPCC) e analizza il ruolo dei modelli e dei dati nell’affrontare in modo quantitativo la soluzione dei problemi, particolarmente complessi, che sono tipici dell’ingegneria ambientale. L’insegnamento è svolto con limitata didattica frontale e una predominante attività pratica basata sul learning by doing.

Gli studenti/le studentesse acquisiranno conoscenze e competenze di dominio relative all’interazione uomo-ambiente: il concetto di sostenibilità e i “sustainable development goals” delle Nazoni Unite, il concetto di rischio e di resilienza; basi di analisi statistica di dati e di modellazione matematica dei sistemi ambientali, implementazione di modelli e loro applicazione con dati sperimentali. Gli studenti/le studentesse sapranno mappare gli SDG per problemi complessi, sapranno analizzare soluzioni dal punto di vista della loro sostenibilità applicando analisi qualitative tipo SWAT e qualitative di LCA e costi-benefici semplificate, sapranno analizzare dati sperimentali con strumenti statistici per estrarre informazioni e fare proiezioni, usando tecniche lineari e non. Sapranno anche implementare semplici modelli matematici relativi a fenomeni complessi, per imparare a prevedere e analizzare gli scenari possibili e così indirizzare le necessarie decisioni. Inoltre, l’insegnamento ha lo scopo di sviluppare competenze trasversali: gli studenti/le studentesse apprenderanno metodi di lavoro in team, apprenderanno come reperire dati ed informazioni e validare le fonti, svilupperanno capacità di pensiero sistemico e di comunicazione dei risultati, acquisiranno consapevolezza sui valori della sostenibilità.

Conoscenze di base di matematica e fisica.

La storia dell’ambiente a partire da 65 milioni di anni fa e delle sue interazioni con l’uomo: le componenti ambientali, le risorse naturali, la biodiversità, i dati storici e le misure, le retroazioni positive e negative. Il concetto di sostenibilità e di sviluppo sostenibile e i “sustainable development goals” delle Nazioni Unite. I concetti di rischio e resilienza. Le sfide dell’ingegneria ambientale (il cambiamento climatico, la riduzione dell’inquinamento, le città sostenibili, lo sfruttamento sostenibile delle risorse naturali, la mitigazione dei rischi naturali – ogni anno viene approfondito uno di questi temi anche grazie alla partecipazione di un esperto esterno) Le basi della modellazione matematica dei sistemi ambientali; il loro utilizzo nella interpretazione dei dati e nelle previsioni/proiezioni degli sviluppi futuri dei possibili diversi scenari (compresa le tecnica nota come ANOVA). Implementazione e analisi di specifici, seppur elementari, modelli matematici in casi concreti con dati sperimentali. Fra questi, modelli di paleo-clima, di crescita di aree verdi, di dinamica delle popolazioni (cooperativi, competitivi e preda predatore), epidemiologia. Prevedibilità e caos. Basi di analisi qualitativa e quantitativa di soluzioni a problemi ambientali: analisi SWAT e fondamenti di LCA e analisi costi benefici.

l’insegnamento è organizzato con una parte significativa di esercitazioni e lavoro in team (40 ore) ed un limitato numero di ore di didattica frontale (20 ore). Le esercitazioni sono basate su esercizi di simulazione di casi reali (i team di studenti e studentesse simulano startup di ingegneria ambientale incaricate di identificare le soluzioni più sostenibili a problemi ambientali semplici), prevedono la preparazione di elaborati la cui valutazione contribuisce al superamento dell’esame e vengono svolte in parte in aula e in parte autonomamente dagli studenti/dalle studentesse. Le esercitazioni prevedono: - L’organizzazione del lavoro in team, la definizione della mappa concettuale dei problemi da affrontare, il reperimento, la validazione e la catalogazione di fonti documentali; - L’implementazione di metodi di analisi statistica di dati e di modelli matematici semplici; - L’applicazione di metodi di analisi qualitativa e quantitativa ai dati reperiti e la presentazione delle analisi e dei risultati.

Slide delle lezioni, documentazione di supporto (compresi i documenti istituzionali relativi agli SDG, al concetto di sviluppo sostenibile, alle politiche ambientali dell UE) e articoli scientifici verranno forniti dai docenti. Qualora gli studenti/le studentesse volessero approfondire le tematiche trattate (in particolare utilizzando il buono cultura) possono fare riferimento ai seguenti testi (in parte reperibili anche in forma digitale nella biblioteca di ateneo. Due testi che potrebbero essere utili come manuali di base anche negli anni successivi sono per gli aspetti più strettamente legati all'ingegneria ambientale sono: Environmental Engineering Principles and Practice Richard O. Mines, Jr. Wiley, Fundamentals of Environmental and Toxicological Chemistry, Stanley E. Manahan, CRC Press Un libro che può essere di ispirazione è: L'economia della ciambella. Sette mosse per pensare come un economista del XXI secolo by Kate Raworth Per quanto riguarda la parte di modellazione invece: Elementi di statistica di Franco Pellerey, CELID Aspetti elementari della complessità Lamberto Rondoni - Roberto Livi pubblicato da CLUT (se esaurito, verrà messo a disposizione il pdf) Poi due letture divertenti e profonde: Luca Gammaitoni - Angelo Vulpiani. Perché è difficile prevedere il futuro. Dedalo Caso, probabilità e complessità Angelo Vulpiani pubblicato da Ediesse e anche dal Corriere della Sera

Slides; Strumenti di auto-valutazione;

Modalità di esame: Prova orale obbligatoria; Elaborato progettuale in gruppo;

Exam: Compulsory oral exam; Group project;

... In presenza L’esame orale consiste in domande aperte ed esercizi e fornisce un massimo di 15 punti. Il punteggio minimo per superare l’esame orale è 8. La prova orale viene svolta senza consultare materiale didattico ed è volta a verificare l'apprendimento dei concetti sviluppati a lezione e degli aspetti teorici di base dei modelli matematici utilizzati. La valutazione degli elaborati delle tre serie di esercitazioni fornisce un massimo di 15 punti che vengono sommati a quelli dell’esame orale. La valutazione delle esercitazioni è volta a verificare lo sviluppo di competenze trasversali legate al reperimento e all'analisi critica di informazioni, al lavoro in team, alle capacità di problem setting e problem solving, alla capacità di comunicare opportunamente i risultati del lavoro.

Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.