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 "Hoffman, S." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Prediction of monthly averages of air pollutant concentrations for selected areas in Mazovian Voivodeship
    Predykcja średniomiesięcznych stężeń zanieczyszczeń powietrza dla wybranych obszarów województwa mazowieckiego
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Filak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297072.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    air pollution
    air monitoring
    pollutant concentrations
    monthly concentrations
    multivariate regression models
    approximation error
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring powietrza
    stężenia zanieczyszczeń
    stężenia średniomiesięczne
    modele regresji wielowymiarowej
    błąd aproksymacji
    Opis:
    The study was carried out using long-term data, recorded at two air monitoring stations in Masovian Voivodeship. Hourly time series, obtained from the monitoring system, were averaged in calendar months to get monthly time series. The data sets, containing time series of monthly mean values from two different monitoring sites, were subjected to multivariate regression analysis. Models of multidimensional linear regression were built for the both sets of data. The obtained models describe statistical dependencies between concentrations of specified air pollutants and concentrations of other pollutants and meteorological parameters, recorded at the same monitoring station. The achieved regression equations were used to predict long-term courses of monthly concentrations. For visualization of prediction accuracy, the charts containing time series of actual and predicted monthly concentrations were prepared. The approximation precision was estimated by calculating modelling errors for each regression model. Three different measures of approximation error were applied: mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and Pearson correlation coefficient (r).
    Badania przeprowadzono, wykorzystując wieloletnie dane pomiarowe zarejestrowane na dwóch stacjach monitoringu powietrza w województwie mazowieckim. 1-godzinne serie czasowe uśredniono w okresach miesięcznych, uzyskując średniomiesięczne serie czasowe. Zbiory danych zawierających serie czasowe wartości średniomiesięcznych poddano analizie regresji wielowymiarowej. W obu zbiorach szukano modeli wielowymiarowej regresji liniowej, opisujących statystyczną zależność stężeń poszczególnych zanieczyszczeń powietrza od stężeń pozostałych zanieczyszczeń i od parametrów meteorologicznych. Otrzymane równania regresji wykorzystano do predykcji średniomiesięcznych stężeń zanieczyszczeń powietrza. Sporządzono wykresy zawierające serie czasowe rzeczywistych i przewidywanych stężeń średniomiesięcznych, które pozwoliły na wizualizację dokładności predykcji. Oszacowano również dokładność aproksymacji, obliczając błędy modelowania dla każdego z modeli regresyjnych. Zastosowano trzy różne miary błędu aproksymacji, obliczając dla modeli regresyjnych średni błąd bezwzględny (MAE), pierwiastek z błędu średniokwadratowego (RMSE), współczynnik korelacji Pearsona (r).
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2018, 21, 4; 321-333
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza trendów zmian stężeń zanieczyszczeń powietrza w województwie mazowieckiem
    Analysis of trends of air pollutants concentrations in Masovian Voivodeship
    Autorzy:
    Hoffman, S
    Filak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/126773.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring powietrza
    województwo mazowieckie
    stężenia zanieczyszczeń
    długoletnie trendy
    air monitoring
    Masovian Voivodeship
    air pollutants
    concentration
    long-term trends
    Opis:
    Celem pracy było określenie trendów zmian stężeń imisyjnych podstawowych zanieczyszczeń powietrza, takich jak NO2, SO2, PM10, O3, dla wybranych miejscowości w województwie mazowieckim. Podstawą opracowań były dane z okresu 2005-2016, zarejestrowane na automatycznych stacjach monitoringu powietrza w 4 różnych miejscowościach województwa. Każda z wybranych stacji reprezentowała jedną z 4 stref województwa. 1-godzinne surowe dane chwilowe pozyskane z bazy danych Głównego Inspektoratu Ochrony Środowiska uśredniono do stężeń średniomiesięcznych. Uzyskane serie czasowe danych średniomiesięcznych posłużyły do wizualizacji zmian i do statystycznej oceny trendów. Wyznaczone trendy zostały wykorzystane do oceny zagrożenia środowiska. W wyniku analizy trendów stwierdzono, że ogólna tendencja poziomów stężeń zanieczyszczeń w województwie mazowieckim jest spadkowa. Największe obniżenie poziomów stężeń w powietrzu odnotowano w przypadku SO2. Dla stężeń PM10 także zaobserwowano tendencję spadkową. W przypadku NO2 zmiany stężeń były mniej regularne i kierunek zmian zależał od położenia stacji. Dla stężeń O3 stwierdzono spadek lub stabilizację poziomu stężeń.
    The purpose of the analysis was to determine the trends of changes in ambient concentrations of basic air pollutants, such as O3, NO2, SO2, PM10, for some chosen sites in Masovian Voivodship. The basis for the studies were data from the period 2005-2016, collected at automatic air monitoring stations at 4 different places in the Voivodship. Each of the selected stations represented one of the four provincial zones. Hourly data obtained from the database of the Chief Inspectorate of Environmental Protection were averaged to monthly concentrations. The obtained time series of monthly concentrations were used to visualize changes and to estimate trends. The determined trend lines have been used to assess the threat to the environment. As a result of the trend analysis, it was found that the general trend of pollutant concentration levels in the Masovian Voivodship is decreasing. The greatest reduction in air concentration levels was recorded in the case of SO2. In the case of concentrations of PM10, the downward trends were also observed. Only in the case of NOx, the changes in concentrations were less regular and the direction of changes depended on location of the station. For ozone concentrations, the decreasing or the stabilization were observed.
    Źródło:
    Proceedings of ECOpole; 2018, 12, 2; 483-489
    1898-617X
    2084-4557
    Pojawia się w:
    Proceedings of ECOpole
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja luk pomiarowych w danych rejestrowanych na stacjach monitoringu powietrza
    Classification of air monitoring data gaps
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Jasiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297005.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring automatyczny
    dane
    stężenia chwilowe
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    klasyfikacja
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    air pollution
    missing data
    measure gaps
    classification
    Opis:
    Rejestrowane na stacjach monitoringu powietrza zbiory danych nigdy nie są kompletne. W skali roku liczba odnotowywanych braków jest zmienna. Ocena jakości powietrza na podstawie niepełnych pomiarów jest utrudniona. Obowiązujące przepisy prawne dopuszczają możliwość wykorzystania modelowania w celu uzupełnienia brakujących danych. Rozpoznanie typowych struktur obszarów z brakującymi danymi umożliwia ich klasyfikację, a następnie rekomendację odpowiednich metod modelowania dla wyszczególnionych klas. Celem badań było wytypowanie charakterystycznych struktur luk pomiarowych w zbiorach danych i określenie częstości ich występowania. Klasyfikację przypadków z brakującymi danymi zaproponowano na podstawie przeglądu wieloletnich danych, pochodzących z kilku różnych stacji pomiarowych automatycznego monitoringu powietrza. Analizowano serie czasowe chwilowych stężeń podstawowych zanieczyszczeń powietrza (O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO), zarejestrowanych w latach 2004-2008 na stacjach monitoringu powietrza Warszawa-Ursynów, Radom, Łódź-Widzew, Piotrków Trybunalski. Na podstawie wyników przeprowadzonej analizy można stwierdzić, że brakujące dane występują powszechnie w zbiorach danych pochodzących z monitoringu powietrza. Częstość ich występowania w rocznych seriach pomiarowych może wynosić od kilku do nawet kilkudziesięciu procent. Większość luk pomiarowych jest krótka - stanowią je głównie pojedyncze przypadki. Zdecydowanie rzadziej występują bloki brakujących danych, przekraczające 3-4 przypadki (dłuższe od 3-4 godzin). Największą częstość występowania przypadków z niezarejestrowanymi wynikami odnotowano dla luk najdłuższych, obejmujących więcej niż 24 przypadki (>24 godziny).
    The data gathered continuously in the air monitoring systems are never entire. In the whole year, the number of missing records is changeable. The deficiency of data could result in uncertainty of a statistical assessment, required by the air quality standards, and cause the uselessness of monitoring measurements. Air quality standards permit to use modelling in order to recreate the missing data when the completeness of the monitoring set is not sufficient. Applied modelling methods should guarantee possibly the best precision to achieve the air quality assessment being closest to reality. Single, specified method does not assure the maximal accuracy because the missing data in data matrix may create gaps of various shapes and ranges. Recognition of typical structures of missing data fields should be the base of their classification. For the specified classes of gaps the optimum modelling methods may be recommended and assigned. The main objective of the analysis was to select typical patterns of gaps in air monitoring data matrixes, and the assessment of their appearing. The missing data classification was suggested after long-term data survey. The analyzed data sets derived from 4 different air monitoring sites in the Central Poland (Warsaw-Ursynów, Radom, Lodz-Widzew, Piotrków Trybunalski). The data were gathered in the period 2004-2008. The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The results allow coming to some general conclusions. Missing data commonly occur in sets of air monitoring records. Gaps may include up to several or even more per cent of all expected data in yearly measuring series. For all air pollutants, the most of the gaps in monitoring time series are very short. Single (1-hour) missing values dominate among gaps of different length. Gaps lengths exceeding 3-4 hours are observed occasionally. However, the greatest frequency of single without-data cases appearing is observed in the longest gaps (>24 hours), because of their lengths.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 2; 101-117
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Porównanie dokładności różnych metod predykcji stężeń zanieczyszczeń powietrza
    A comparison of accuracies of different air pollutants concentration prediction methods
    Autorzy:
    Hoffman, S.
    Jasiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297662.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
    Tematy:
    zanieczyszczenia powietrza
    monitoring powietrza
    stężenia chwilowe
    dane monitoringu
    brakujące dane
    luki pomiarowe
    aproksymacja
    modele szeregów czasowych
    modele regresyjne
    sieci neuronowe
    air monitoring
    hourly concentrations
    monitoring data
    air pollution
    missing data
    measure gaps
    approximation
    time series models
    regression models
    neural networks
    Opis:
    W analizie wykorzystano dane zarejestrowane w latach 2004-2008 na ośmiu stacjach monitoringu powietrza działających w różnych miejscowościach województw łódzkiego i mazowieckiego. W pracy badano możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Ocenę jakości modelowania wykonano poprzez porównanie modelowanych stężeń ze stężeniami rzeczywistymi. Do predykcji stężeń wykorzystano sieci neuronowe. Porównywano dokładność pięciu różnych grup modeli: modeli szeregów czasowych, liniowych modeli regresji wielowymiarowej, nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej, liniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu i nieliniowych modeli regresji wielowymiarowej eksplorujących dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu. Celem praktycznym była rekomendacja optymalnych technik modelowania luki pomiarowej obejmującej pewien dłuższy fragment serii czasowej tylko jednego z zanieczyszczeń powietrza przy założeniu, że są dostępne wszystkie pozostałe dane, w tym dane pochodzące z sąsiednich stacji monitoringu powietrza. Wykonana analiza wykazała, że dla każdego z zanieczyszczeń powietrza należy rekomendować inne metody predykcji, ponieważ występują duże różnice w możliwościach modelowania poszczególnych zanieczyszczeń powietrza. Stężenia takich zanieczyszczeń, jak O3, SO2, PM10 można efektywnie modelować metodą szeregów czasowych, ale tylko do pewnego horyzontu prognozy, po którym regresyjne metody modelowania okazują się dokładniejsze. W modelowaniu stężeń O3 i PM10 efektywne może się okazać wykorzystanie stężeń tych zanieczyszczeń zarejestrowanych na innych stacjach monitoringu powietrza. W przypadku pozostałych zanieczyszczeń NO, NO2 i CO zasadne jest stosowanie tylko jednej metody modelowania - analizy regresji. Liniowe modele regresyjne są mniej dokładne od ich nieliniowych odpowiedników. Różnice dokładności obu typów modeli nie zawsze są duże. Dlatego modele liniowe mogą stanowić praktyczną alternatywę dla nieliniowych odpowiedników.
    Air monitoring data collected over a 5-year period at 8 different measure sites in Central Poland were used as the database for analysis purposes. Approximation of concentrations of monitored air pollutants were done by means of several prediction methods: time series analysis, regression analysis with predictors from a single monitoring station, and regression analysis with external predictors. Separate models were created for O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Modelled and measured concentrations were compared. As a result prediction errors were calculated for each model. The main objective of analysis was a comparison of prediction results, and recommendation the most accurate modelling methods, dedicated to specified pollutants. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create all types of models.
    Źródło:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska; 2009, 12, 4; 307-325
    1505-3695
    2391-7253
    Pojawia się w:
    Inżynieria i Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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