Händelser: Rymd-, geo- och miljövetenskap, Energi och miljö, Rymd- och geovetenskaphttp://www.chalmers.se/sv/om-chalmers/kalendariumAktuella händelser på Chalmers tekniska högskolaFri, 22 Oct 2021 10:50:24 +0200http://www.chalmers.se/sv/om-chalmers/kalendariumhttps://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Disputation-Jean-Baptiste-Jolly.aspxhttps://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Disputation-Jean-Baptiste-Jolly.aspxJean Baptiste Jolly, Rymd-, geo- och miljövetenskap<p>EE, lecture hall, Hörsalsvägen 11, EDIT trappa C, D och H</p><p>​Dust and gas in early galaxy evolution</p><div>Jean Baptiste Jolly försvarar sin doktorsavhandling &quot;​Dust and gas in early galaxy evolution&quot;. Jean Baptiste är doktorand på avdelningen <span style="background-color:initial">astronomi och plasmafysik, </span><span style="background-color:initial">på institutionen för rymd,- geo- och miljövetenskap.</span></div> <div><br /></div> <div>Handledare: Kirsten Kraiberg Knudsen</div> <div>Examinator: Susanne Aalto</div> <div>Fakultetsopponent: Linda Tacconi, Max Planck Institute</div> <div><br /></div> <div><a href="https://research.chalmers.se/publication/526365">Läs avhandlingen och hitta zoom-länk här</a>.</div> <div><br /></div> <div><a href="http://www.chalmers.se/sv/personal/Sidor/Jean-Baptiste-Jolly.aspx">Kontakta Jean Baptiste för att få lösenordet till den digitala disputationen</a>.</div> <div><br /></div>https://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Exjobbspresentation-Gustav-Olander.aspxhttps://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Exjobbspresentation-Gustav-Olander.aspxExjobbspresentation, Gustav Olander<p>ES53, lecture room, Maskingränd 2, Linsen</p><p>​AGN impact on the molecular gas reservoir in nearby galaxy NGC 1068 using NH$_3$ as temperature probe</p>​<span style="background-color:initial">Namn presenterar sitt examensarbete vid masterprogremmet Physics: ”​AGN impact on the molecular gas reservoir in nearby galaxy NGC 1068 using NH$_3$ as temperature probe”, utfört vid institutionen för rymd-, geo- och miljövetenskap. </span><div><br /></div> <div>Handledare: Mark Gorski</div> <div>Examinator: Susanne Aalto</div> <div>Opponent: <span style="background-color:initial">Oskar Leander &amp; Victor Pettersson</span></div> <div><br /></div> <div>Hybridseminarium, i sal ES53, men du kan också <a href="https://chalmers.zoom.us/j/66517618456">ta del av presentationen via Zoom</a>. </div> <div><br /></div> <div><h3 class="chalmersElement-H3"><span lang="EN-US">​Abstract: </span></h3> <p class="chalmersElement-P"><span lang="EN-US">To understand the evolution of galaxies, it is important understand the properties of the interstellar medium (ISM) and what affects it. When modelling galaxy evolution, star formation rate has shown to be overpredicted without the process of feedback, which prevents star formation. To improve the models of galaxy formation, different feedback processes, e.g. feedback for an Active Galactic Nuclei (AGN), needs to be studied individually. The galaxy NGC 1068 houses a starburst ring at a radius of $\sim3$ kpc and an AGN which have been found to quench star formation up to a kpc-scale around the center. The close distance of 15.5 Mpc makes it possible to resolve different feedback effects in NGC 1068 using the Karl G. Jansky Very Large Array (VLA). Physical conditions in the molecular gas were studied using VLA to probe temperatures using molecular transitions in NH$_3$ as thermometer. Metastable inversion transitions (1,1) through (6,6) were detected presenting a distinct increase in temperature towards the AGN compared to other locations such as bar and spiral arms. A general AGN rotation temperature of $157.0\substack{+78.5 \\ -39.3}$ K was determined while rotation temperatures elsewhere were found to be $\lesssim20-40$ K. The NH$_3$ ortho- to para species ratio towards the AGN suggest the NH$_3$ gas was formed in a cold environment of $\lesssim20$ K. The present day warm environment around the AGN suggests it indeed being the AGN that heats the ISM surrounding it. </span></p></div>https://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/William-Chalmers-forelasning-2021-Susanne-Aalto.aspxhttps://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/William-Chalmers-forelasning-2021-Susanne-Aalto.aspxWilliam Chalmers-föreläsningen 2021: Susanne Aalto<p>RunAn, conference hall, Chalmersplatsen 1, Kårhuset</p><p>​Galaxernas mörka hjärtan - där molekyler mättar monster</p>Susanne Aalto, professor i radioastronomi vid institutionen för rymd-, geo- och miljövetenskap, är ​2021 års William Chalmersföreläsare. <div><br /><div>Susanne ska prata om det stoft och damm som finns i rymden – hur det skymmer sikten för oss, men också hur det bidrar till att galaxer kan utvecklas, genom växande svarta hål och stjärnfödslar. <span style="background-color:initial">Föreläsningen är på svenska, med titeln  &quot;Galaxernas mörka hjärtan - där molekyler mättar monster&quot; och presenteras i RuNan, Chalmers Kårhus. </span></div> <div><br /></div> <div>Om du vill delta, <a href="https://ui.ungpd.com/Surveys/07b807f4-32db-4677-93c7-f4c53021b078">anmäl dig via denna länk, senast den 28 oktober</a>.</div> <div><br /></div> <div><a href="https://youtu.be/XQtUJ57UKno">Du kan också följa föreläsningen live via Youtube</a>. </div></div> <div><br /></div> <h3 class="chalmersElement-H3">Om William Chalmersföreläsningen: </h3> <div><div>​Sedan 1991 arrangerar Chalmers den populärvetenskapliga William Chalmersföreläsningen runt årsdagen av skolans start, den 5 november 1829. Med föreläsningen vill högskolan hedra minnet av William Chalmers, som var direktör i Ostindiska kompaniet och i sitt testamente år 1811 donerade medel till en &quot;industrie-skola&quot;, som har utvecklats till Chalmers tekniska högskola. <span style="background-color:initial">Föreläsningen ges av en framträdande professor som belyser sitt ämnesområde med tillbakablickar och framtidsvisioner i ett globalt perspektiv. Föreläsningen är öppen för alla intresserade och </span><span style="background-color:initial">arrangeras av högskolan i samarbete med Chalmers Studentkår och Chalmersska Ingenjörsföreningen.​</span></div></div>https://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Exjobbspresentation-Ingrid-Ingemarsson.aspxhttps://www.chalmers.se/sv/institutioner/see/kalendarium/Sidor/Exjobbspresentation-Ingrid-Ingemarsson.aspxExjobbspresentation, Ingrid Ingemarsson<p>Online</p><p>​Retrieving precipitation over Brazil</p><div><span style="background-color:initial">Ingrid Ingemarsson vid masterprogrammet </span><span style="background-color:initial">Engineering Mathematics and Computational Science,</span><span style="background-color:initial"> presenterar sitt examensarbete ”</span><span style="background-color:initial">Retrieving precipitation over Brazil - A Quantile Regression Neural Networks approach </span><span style="background-color:initial">”, utfört vid institutionen för rymd-, geo- och miljövetenskap. </span></div> <div><br /></div> <div><span style="background-color:initial">Opponent: Sara Nordin Hällgren</span><span style="background-color:initial">​</span><br /></div> <div></div> <div><br /></div> <div><a href="https://chalmers.zoom.us/j/62111769813">Ta del av presentationen via Zoom</a>. Lösenord: brazil</div> <div><br /></div> <div><span></span><h3 class="chalmersElement-H3">Abstract:​</h3> <div><span style="background-color:initial">Close and accurate monitoring of precipitation on a global scale is key to understanding our future climate as well as our current weather. Geostationary weather satellites, as opposed to other measuring methods, provide high-resolution information covering large regions. The carried sensors can not, however, measure precipitation directly but are restricted to capturing cloud top temperatures (in IR radiation). Earlier work present a range of models that aim to relate these geostationary observations to precipitation, including simple regression as well as more elaborate machine learning techniques. In this thesis we aim at predicting a posterior distribution instead of a single precipitation value for each set of cloud top temperatures. To achieve this, we make use of Quantile Regression Neural Networks (QRNNs), a supervised machine learning approach. </span><br /></div> <div>The two main questions asked are as follows: Can this deep learning method be used to improve upon algorithms currently in operation? and Can spatial information be used to improve the retrieval? The models are trained on GOES-16 IR data over Brazil pared with a precipitation product from the GPM Core Observatory. Our results on held-out test data show that it is possible to model the precipitation distribution using a QRNN. Additionally, a better performance is observed when utilizing spatial information than without. The QRNN models also show promising results on an independent rain gauge dataset where they are compared against the currently-in-operation Hydro-Estimator.<span style="background-color:initial">​</span></div></div>https://www.chalmers.se/sv/styrkeomraden/material/kalendarium/Sidor/Workshop-om-goda-exempel-på-samverkan-.aspxhttps://www.chalmers.se/sv/styrkeomraden/material/kalendarium/Sidor/Workshop-om-goda-exempel-p%C3%A5-samverkan-.aspxWorkshop om goda exempel på samverkan<p>Lecture Hall Palmstedt, university building, Chalmersplatsen 2, Campus Johanneberg</p><p>​SAVE THE DATE: Den 2 december bjuder Chalmers och RISE​ in till en workshop med goda exempel på forskningssamarbeten. Syftet är att inspirera och visa på samverkansmöjligheter och mervärdet av att arbeta tillsammans, samt hur dessa värden åstadkommits. Den primära målgruppen är forskare vid Chalmers och RISE. Mer information, och program presenteras runt den 20 oktober.   Datum: 2 december, 13:00-17:00  Plats: Palmstedtsalen Chalmers kårhus, Chalmersplatsen 2, Campus Johanneberg. ​</p>