Codice identificativo insegnamento: 052397
Programma
sintetico: L'obiettivo principale del corso è quello di
studiare la sfida del cambiamento climatico utilizzando strumenti
quantitativi. Nello specifico, l'obiettivo è quello di apprendere gli
elementi di base dei problemi globali dell'energia e del clima,
valutare le soluzioni con particolare attenzione al settore energetico e
utilizzare modelli di ottimizzazione e simulazione per valutare le
strategie di riduzione delle emissioni e di adattamento. Per fare ciò, una
discussione sui fondamenti dei sistemi di economia globale, energia, terra
e clima sarà completata dallo sviluppo e dalle applicazioni di modelli
matematici che integrano queste componenti chiave. Il corso insegnerà anche
i linguaggi di programmazione utilizzati nella pianificazione del clima e
dell'energia, come GAMS, R e Python. Il corso utilizza metodi di
insegnamento innovativi, in particolare è un corso in aula invertita: gli
studenti formeranno gruppi di 4/5 studenti e lavoreranno su progetti per
migliorare uno o più modelli numerici integrati per affrontare le soluzioni
di cambiamento climatico, sia sulla mitigazione che sull'adattamento.
Topic
1: Introduction to the global grand challenges: economy, energy, land, water
and climate
Topic 2: Fundamentals of climate economics
Topic
3: Introducing the tools of Integrated Assessment Models
Topic
4: Mathematical Modeling and Optimization using the GAMS language
Topic
5: The simplest integrated energy-economy-climate model: the DICE model
Topic
6: Increasing complexities: energy systems, air pollution, land use and
water use
Topic 7: Model calibration, diagnostics and validation
Topic
8: The role of technology and its progress towards a low carbon economy
Topic
9: Energy, economic development and green growth
Topic 10: Accounting for
Risks and Uncertainty: Monte Carlo and stochastic programming modeling
applications
Topic 11: Global Environmental Policies and Agreements:
Modeling strategic interactions
Topic 12: Modeling European energy and
climate policies
Topic 13: Statistical analysis of the past and projected
drivers of the global grand challenges using R Studio