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环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用

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直播课

 

环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用培训班

培训时间:2023年3月4日-5日、11日【三天教学、提供全部资料及长期回放】

 

前言


随着污染物在各种环境中的迁移和转化,多介质污染物模型日益受到关注。在各类多介质模型中,基于逸度概念的逸度模型由于运用范围广,建模数据要求较低而广受欢迎。为了广大科研及工程人员能够正确运用逸度模型评估有机污染物的危害,特召开环境多介质逸度模型实践技术与典型案例【代码】应用培训班,现通知如下:

会议时间


2023年3月4日-5日、11日

 【三天教学、提供所有课程资料及长期回放】

每日教学(上午9:30-12:00  下午14:00-17:30)

培训方式


网络直播+助学群辅助+导师面对面实践工作交流(报名后加入助学群、查阅会议流程)

导师随行


1.建立导师助学交流群,长期进行答疑及经验分享,辅助学习及应用;

2.课程结束后不定期召开线上答疑交流,辅助学习巩固工作实践问题处理交流;

教学特色


1、原理深入浅出的讲解;   

2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;

3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;

4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;

5、课程结束专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑; 

证书及学时


   参加培训的学员可以获得《多介质逸度模型应用》专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com注:办理证书需提供电子版2寸照片及姓名、身份证号信息,开课前发给会务组人员。

发票开具


培训费、会议费、资料费、技术咨询费,配有盖章文件,用于参会人员报销使用;


培训费用


非会员费用:2580元     

Ai尚研修会员费用:参见会员政策文件     参与本次课程,可享受8.5折购买以下视频课程
组合类型组合名称(点击文字查看课程详情)
A类

本课程+原价3280元-Delft3D水动力-富营养化模型实践技术高级应用精品课程

B类本课程+原价1980元-基于Aquatox水环境与水生态模型实践技术应用精品课程
C类

本课程+原价3380元-SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析课程

D类

本课程+原价2980元-基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟技术精品课程

E类

本课程+原价2580元-HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析实践技术应用精品课程

F类

本课程+原价2680元-气象水文耦合模式WRF-Hydro前处理、运行及实践应用精品课程

G类本课程+原价2980元-生态环境影响评价技术应用及典型实践案例分析课程课程
H类本课程+原价2680元-基于GIS探究环境和生态因子对水体、土壤、大气污染物的影响高级研修课程
I类本课程+原价2680元-地理信息系统(ArcGIS)在水文水资源、水环境中的实践技术应用及案例分析精品课程
视频课程教学模式:视频学习【永久】+导师群辅助问答及应用+不定期参加导师线上交流


课程详情


课程内容简要:【注:提供以下模型所有教程】

专题一:基本理论

1.逸度的定义

2.逸度模型的基本原理

3.各介质物质逸度的计算

4.对流在逸度模型中的反映

5.降解

6.介质间的迁移

专题二:平衡(EQC)模型

1. Level I模型

2.Level II模型

3.Level III模型

4.Levl IV模型

专题三:高级模型(一)

1.空气-水交换:AirWater模型

2.泥沙径流与渗流:Soil模型

3.水-空气-沉积物的相互作用

4.长距离输运模型

专题四:高级模型(二)

1.污染物的生物累积:鱼类中污染物的浓度

2.食物网模型

3.室内污染与人类健康

注:请提前自备电脑及安装所需软件。


报名方式


详细报名流程,请联系课程负责人
赵钰:18510371663(微电)QQ咨询:3522695753



点击标题进入、提供全部资料及长期回放

 

1、基于python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用高阶培训班

时间:2023年2月18日-19日、25日-26日【四天实践课程】

2、 基于Citespace和vosviewer文献计量学可视化SCI论文高效写作方法

时间:2023年1月14日-15日【两天实践课程】

3、如何利用ArcGIS探究环境与生态因子对水体、土壤、大气污染物等影响时间:2023年1月13日-15日【四天实践课程】

4、基于python机器学习及深度学习在空间模拟与时间预测领域中的实践技术应用

时间:2023年1月6日-9日 【四天教学】

5、基于R语言、MaxEnt模型融合技术的物种分布模拟、参数优化方法、结果分析制图与论文写作实践技术应用培训班

时间:2023年2月25日-26日 、3月4日-5日 【四天实践课程】

6、基于Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践应用 

时间:2023年1月12日-15日【四天教学】

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