【授業の目的】
シミュレーションモデルの中心部分となる数値解析の手法を学ぶ．水文モデル、水質解析モデルだけでなく、生態系モデル、社会学モデルなども学ぶ．（受講者により内容を一部変更することもある．）
【授業の到達目標】
数値解析の知識・手法を修得し、修士論文のテーマの中で実践的に使うことができるようになる．【技能】
【授業概要（キーワード）】
数値解析，モデリング，微分方程式，学生参加型授業
【科目の位置付け】
農学専攻のディプロマ・ポリシーのうち、「身につけた研究プロセス能力を今後携わる様々な問題解決のために適用させ、即戦力として社会に貢献することができる能力」を習得するための科目です．
【SDGs（持続可能な開発目標）】
01.貧困をなくそう
02.飢餓をゼロに
11.住み続けられるまちづくりを
13.気候変動に具体的な対策を
14.海の豊かさを守ろう
15.陸の豊かさも守ろう
【授業計画】
・授業の方法
主として面接授業となります．前半は水文現象に関する数値解析モデルについて紹介・解説し、後半は水質浄化に関する数値解析モデルについて紹介・解説します．演習問題も行います．
・日程
第1週 ガイダンス
第2週～第4週 水文現象に関する数値解析モデルの紹介
第5週～第7週 水文現象に関する演習問題
第8週～第10週 水質浄化に関する数値解析モデルの紹介
第11週～第13週 水質浄化に関する演習問題
第14週 様々な数値解析モデル
演習問題（それぞれの修士論文に関連する内容）
第15週 本演習のまとめ
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
自らの修士論文で利用できる数学モデルを想定して授業に臨むこと．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
学部で学んだ数学をよく復習すると共に，論文で使用されている数学モデルを十分に理解できるようにする．
【成績の評価】
・基準
数値解析に十分習熟し，自らのテーマの中で使いこなせるようになること，を合格の基準とします．
・方法
授業への取り組み（50％），演習課題への理解度（50％）を基に総合的に判定する．
【テキスト・参考書】
テキスト：指定しない
参考書： 生態系とシミュレーション（楠田哲也/巌佐傭，朝倉書店）
エコテクノロジーによる河川・湖沼の水質浄化（島谷幸宏ら，ソフトサ
イエンス社） など
【その他】
・学生へのメッセージ
数値解析について基礎から学び，修士論文で使えるようになることを目標にしています．
・オフィス・アワー
・月曜日、金曜日の16：00～17：00
・メールアドレス：kajihara@tds1.tr.yamagata-u.ac.jp
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