STEM-орієнтоване моделювання поширення токсичних викидів у MATLAB в процесі навчення фізики для підготовки фахівців з екології

Abstract

UA: Запропоновано STEM-орієнтовану MATLAB-систему моделювання поширення токсичних речовин в атмосфері для підготовки фахівців спеціальності Е2 «Екологія». Розроблена модель ґрунтується на підходах Gaussian Plume та Gaussian Puff, що забезпечує можливість аналізу процесів атмосферної дисперсії токсичних викидів, оцінювання концентрації забруднювачів, визначення зон небезпеки та прогнозування часової динаміки поширення токсичної хмари. У середовищі MATLAB реалізовано візуалізацію динаміки хмари, побудову контурних карт перевищення гранично допустимих концентрацій, інтерактивний вибір параметрів аварії та розрахунок дозового навантаження. Акцентовано увагу на інтеграції STEM-компонентів: математичного моделювання, атмосферної фізики, цифрових технологій та екологічного аналізу. Такий підхід спрямований на розвиток дослідницьких компетентностей здобувачів освіти, навичок роботи з цифровими інженерними інструментами та практичної підготовки до оцінювання екологічних ризиків. /// EN: The paper proposes a STEM-oriented MATLAB-based system for modeling the atmospheric dispersion of toxic substances, designed for the professional training of students majoring in Е2 «Ecology». The developed model is based on the Gaussian Plume and Gaussian Puff approaches, enabling analysis of atmospheric dispersion processes, estimation of pollutant concentrations, identification of hazard zones, and temporal prediction of toxic cloud dynamics. Within the MATLAB environment, the system implements cloud dynamics visualization, construction of contour maps for maximum permissible concentration exceedances, interactive selection of accident parameters, and dose load calculations. Particular focus is placed on the integration of STEM components: mathematical modeling, atmospheric physics, digital technologies, and environmental analysis. This approach aims to develop students’ research competencies, proficiency with digital engineering tools, and practical training in environmental risk assessment.