Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "PM2,5" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    How to effectively analyse the impact of air quality on society – review of modern measurement techniques and apparatus: particulates
    Jak skutecznie analizować wpływ jakości powietrza na społeczeństwo – przegląd nowoczesnych technik i aparatury pomiarowej
    Autorzy:
    Mach, Tomasz
    Bihałowicz, Jan Stefan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24202676.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Szkoła Główna Służby Pożarniczej
    Tematy:
    particulate matter
    PM10
    PM2,5
    XRF spectrometry
    PM concentration
    elemental composition
    PM automatic measurement
    pył zawieszony
    PM2.5
    spektrometria XRF
    stężenie PM
    skład pierwiastkowy
    pomiar automatyczny PM
    Opis:
    The article discusses modern measurement techniques and equipment designed for air quality analysis. The problem of the quality of atmospheric and indoor air is strongly related to broadly understood public health. Modern measurement techniques allow faster and more effective assessments of the air quality condition in a given place. The paper discusses the structure, measurement method of solid pollutants and automatic measurement systems deploying the micro-oscillatory balance method, using the interaction of ionizing radiation with mattersuppression of beta radiation and gamma radiation spectrometry, optical methods based on light scattering on particulate matter and systems combining more than one method. Technical solutions introduced by manufacturers of measuring equipment, which allow more precise measurement of gaseous pollutants, were also discussed.
    W artykule omówiono nowoczesne techniki pomiarowe i urządzenia do analizy jakości powietrza. Problem jakości powietrza atmosferycznego i wewnętrznego jest silnie związany z szeroko rozumianym zdrowiem publicznym. Nowoczesne techniki pomiarowe pozwalają na szybszą i skuteczniejszą ocenę stanu jakości powietrza w danym miejscu. W artykule omówiono budowę, metodę pomiaru zanieczyszczeń stałych oraz automatyczne systemy pomiarowe wykorzystujące metodę wagi mikrosiłownikowej, wykorzystujące oddziaływanie promieniowania jonizującego z materią – tłumienie promieniowania beta i spektrometrię promieniowania gamma, metody optyczne oparte na rozpraszaniu światła na poszczególnych cząstkach pyłu zawieszonego oraz systemy łączące więcej niż jedną metodę. Omówiono również rozwiązania techniczne wprowadzone przez producentów sprzętu pomiarowego, które pozwalają na bardziej precyzyjny pomiar zanieczyszczeń gazowych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej; 2022, 84; 55--71
    0239-5223
    2720-0779
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego do modelowania stężenia zanieczyszczeń atmosferycznych: studium przypadku pyłu pm2.5 w Szczecinie
    Application of machine learning in air pollutants modeling: a case study of pm2.5 in Szczecin (Poland)
    Autorzy:
    Bihałowicz, Jan Stefan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2175572.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Szkoła Główna Służby Pożarniczej
    Tematy:
    modelowanie matematyczne
    uczenie maszynowe
    zanieczyszczenia atmosferyczne
    PM2.5
    pożar
    mathematical modeling
    machine learning
    air pollutants
    fire
    Opis:
    W pracy przedstawiono możliwość modelowania stężeń zanieczyszczeń w lokalizacji o określonym, stałym profilu emisji przy wykorzystaniu modeli uczenia maszynowego. Jako zanieczyszczenie wybrano pył PM2.5,a jako zmienne objaśniające przyjęto parametry metrologiczne mierzone na stacji synoptycznej. Przeprowadzono uczenie i walidację sześciu różnych modeli na podstawie obserwacji meteorologicznych zarejestrowanych w latach 2013–2018 na stacji IMGW-PIB w Szczecinie (Polska) oraz średniodobowych stężeń pyłu PM2.5 z tego samego okresu zmierzonych na stacji GIOŚ w Szczecinie przy ul. Andrzejewskiego, podzielonych na trzy równoliczne klasy stężeń. Dwa modele, które dawały najdokładniejsze wyniki, zostały szczegółowo przedstawione. Czułość tych modeli, w zależności od klasy stężenia pyłu, zawierała się pomiędzy 0,484 a 0,711. Te dwa modele zostały zastosowane do identyfikacji wzrostu średniodobowych stężeń w trakcie zdarzenia nietypowego – pożaru składowisk odpadów. Stężenia przewidziane w dniach, w których trwał pożar, były zaniżone względem faktycznych stężeń, co pozwala na zastosowanie modeli w identyfikacji zjawisk atypowych, które mają wpływ na stężenia zanieczyszczeń w danym miejscu.
    The work presents the possibilities of using machine learning in modeling pollutant concentra tions at locations with defined constant sources of emission. The PM2.5 was chosen as the pollutant to be studied with meteorological variables as exogenous variables measured at a weather station. Six different models were implemented and cross-validated on meteorological data recorded in 2013-2018 at the Institute of Meteorology and Water Management station in Szczecin, Poland, and PM2.5 concentrations from the same period divided into three classes, measured at the air quality station of the Chief Inspectorate of Environmental Protection (Poland) located at Andrzejewskiego Street in Szczecin. Two best-performing models were described in detail. The sensitivity of the models was found to vary from 0.484 to 0.711 depending on the class of PM2.5 concentration. Those two models were then applied to identify increases in PM concentrations that were caused by an extraordinary incident – landfill fire. It was proven that the predicted values of concentration that occur during the fire were underestimated as compared to actual concentration levels and hence such models can be applied in the identification of abnormal phenomena that may affect the concentrations of pollutants in a given location.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej; 2022, 81; 7--28
    0239-5223
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe SGSP / Szkoła Główna Służby Pożarniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies