Aarhus University logo / Aarhus Universitets logo
Find
English
Til studerende
Til ph.d.er
Til medarbejdere
Lokal studieportal
Find din studieinformation
Lokal ph.d.-portal
Environmental Sciences
Fælles sider for ph.d.-studerende
phd.au.dk
Lokal medarbejderportal
Institut for Miljøvidenskab - Medarbejderportal
Fælles sider for medarbejdere på AU
medarbejdere.au.dk
Institut for Miljøvidenskab
Om Instituttet
Generelt om Instituttet
Miljøkemi og toksikologi
Atmosfærisk Miljø
Samfundsvidenskabelig og geografisk miljøforskning
Mikrobiel Økologi og Cirkulære Ressourcestrømme
Kontaktoplysninger
Faglige områder
Miljøfarlige stoffer
Samfund, miljø og ressourcer
Luftforurening, udledninger og effekter
Miljøteknologi
Klimaændringer i Arktis
Mikroorganismer i miljøet
Strategiske vækstområder
Luftforurening og påvirkning af menneskers helbred
Miljø DNA - eDNA
Udnyttelse af landdistrikter og byområder
Biologisk fjernelse af miljøforurenende stoffer
Resourcestrømme i circulær økonomi
Bæredygtig energi, klima og samfund
Arktis
Centre
Arbejd med os
Ledige stillinger på Institut for Miljøvidenskab
Ph.d. hos Institut for Miljøvidenskab
Specialebørs
Erhvervspraktik
Seneste publikationer
Instituttets publikationer 2020
Instituttets publikationer 2019
Kvalitetssikring
Kvalitetssikring og Akkreditering
Du er her:
Institut for Miljøvidenskab
Faglige områder
Luftforurening, udledninger og effekter
Overvågningsprogrammet
Luftforureningsmodeller
COPREM
Referencer
Faglige områder
Miljøfarlige stoffer
Samfund, miljø og ressourcer
Luftforurening, udledninger og effekter
Luftforurening
Udledning af luftforurening
Effekt af luftforurening
Data om luftkvalitet
Overvågningsprogrammet
Målestationer
Målemetoder
Luftforureningsmodeller
Modellerne - kort fortalt
THOR
AirGIS
DAMOS
OML
OML-Highway
OSPM
DEHM
DREAM
COPREM
Mere information
Referencer
OML-DEP
UBM
EVA
Baggrundsmateriale
Depositionsberegninger
Fagdatacenter for luft
Luftforurening i Grønland
Miljøteknologi
Klimaændringer i Arktis
Mikroorganismer i miljøet
Referencer
Wåhlin, P., 2003. COPREM – A multivariate receptor model with a physical approach. Atmospheric Environment 37, 4861-4867.
Revideret 23.02.2021 -
Jacob Klenø Nøjgaard