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 "artificial soil" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Validation of tropical artificial soil by chronic toxicity studies on Eisenia fetida against superphosphate
    Autorzy:
    Abbiramy, K.S.
    Ross, P.R.
    Paramanandham, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/10839.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
    Tematy:
    validation
    tropical soil
    artificial soil
    chronic toxicity
    Eisenia fetida
    superphosphate
    Opis:
    The research methodology recommended by the OECD (Organization of Economic Co-operation and Development) and ISO (International Organization for Standardization) guidelines for testing of chemicals meets the most criteria expected for ecotoxicological testing except the testing condition and the organic matter. The guidelines were initially developed by temperate countries, with testing conditions as 20 °C and the organic matter as sphagnum peat which is commonly available in those countries. But these two criterions are difficult to be followed in tropical countries. Thus there arises a need of modifying these criterions for toxicity studied in tropical regions. In this study a trial was made for substituting the fermented coir pith for sphagnum peat and the validation of the modified tropical artificial soil (TAS) was done by conducting chronic toxicity studies on Eisenia fetida against an inorganic fertilizer, superphosphate (SP) under tropical condition, i.e., 28 ±2 °C. The performed study showed that the SP determined lower earthworm mortality in TAS comparing to OECD soil for all tested concentration levels. The number of juveniles produced in OECD soil was also significantly reduced (p < 0.05) than in TAS. This may be due to the production of large amount of hydrogen ions when the temperature increases and making the medium acidic. The fermented coir pith was more suitable for ecotoxicity studies under tropical condition than sphagnum peat.
    Źródło:
    International Letters of Natural Sciences; 2014, 08, 1
    2300-9675
    Pojawia się w:
    International Letters of Natural Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recycling of selected fraction of municipal solid waste as artificial soil substrate in support of the circular economy
    Autorzy:
    Alwaeli, Mohamed
    Alshawaf, Mohammad
    Klasik, Marta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2232549.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    municipal solid waste
    artificial soil substrates
    crop production
    soil deficiency
    germination rate
    odpady komunalne stałe
    gleba
    szybkość kiełkowania
    produkcja roślinna
    składniki gleby
    sztuczna gleba
    Opis:
    Regions with warm climate are poor in organic matter or have a deficit of soil. The purpose of the work was to select the optimal mix from biodegradable wastes such as cardboard (Cb), natural textiles (Tx) newspaper (Np), colored newspaper (Cp), and office paper (Op) for creating artificial soil by combining these materials with compost and sand. To select the optimum mix, 15 samples were taken (3 from each type of waste in the following proportions: 25%, 50% and 75% ). The optimum mix was analyzed for grass germination rate and root development. Tests were performed in the laboratory with conditions similar to those of regions with warm climate and soil deficiency in a specially designed testing spot (bioterm). The effects of particular mixes on plant germination rate and growth were measured. Out of all mixes, the textile compositions Tx50 and Tx25 supported best the plant propagation. During the whole experimental process, the grass showed various growth tendencies. The best results for grass height were observed for mixes with textiles and colored newspaper. Based on this data and subsequent laboratory research, the best substrate composition was selected. For the whole period of the tests, germination rate in the pot with the mix was higher than the germination rate in the control sample with compost. Considering the experimental conditions of this research, the tested substrates can be used to aid in plant propagation, especially in regions with warm climate and soil deficiencies, and for restoration of damaged land areas.
    Źródło:
    Archives of Environmental Protection; 2022, 48, 4; 68--77
    2083-4772
    2083-4810
    Pojawia się w:
    Archives of Environmental Protection
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Usage of the graph clustering algorithm to the recognition of geotechnical layers
    Autorzy:
    Rabarijoely, S.
    Bilski, P.
    Falkowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/81821.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    soil layer
    artificial intelligence
    DMT test
    clustering algorithm
    geotechnical layer
    recognition
    soil type
    Opis:
    The aim of the paper is to present the approach to the application of the graph clustering algorithm to the recognition of geotechnical layers from the dilatometer tests. Results of the measurements obtained from the DMT test in the test site (subsoil of one of the buildings in the Warsaw University of Life Sciences campus) were analyzed by the clustering algorithm which was able to extract the separate groups of the measurements, representing identical soil type. This method is parameterized, so its verifi cation by the geotechnical experts was necessary to determine the optimal parameter values. They lead to the determination of the soil types as close to the actual situation, as possible. Also, the output of the algorithm was analyzed by the geotechnical experts to identify and label the extracted soil types.
    W artykule przedstawiono zastosowanie opartej na algorytmie clusteringu grafowego do rozpoznania warstw gruntu na podstawie badań dylatometrycznych. Wyniki pomiarów uzyskiwane dla podłoża jednego z budynków na terenie kampusu SGGW zostały przeanalizowane przez algorytm, który wyodrębnił grupy pomiarów charakterystyczne dla określonych rodzajów gruntów. Przeprowadzona analiza umożliwiała określenie optymalnych wartości parametrów pozwalających pogrupować pomiary i wyodrębnić najbliższe rodzaje gruntów. Ponadto, wyniki działania algorytmu zostały przeanalizowane przez geotechników w celu weryfi kacji identyfi kacji poszczególnych rodzajów gruntów wskazanych przez metodę.
    Źródło:
    Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation; 2007, 38; 57-67
    0208-5771
    Pojawia się w:
    Annals of Warsaw University of Life Sciences - SGGW. Land Reclamation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interpolation of soil infiltration in furrow irrigation: Comparison of kriging, inverse distance weighting, multilayer perceptron and principal component analysis methods
    Autorzy:
    Alipour, N.
    Nasseri, A.
    Mohammbdi, T.A.
    Pazira, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/971544.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    artificial neural network
    geostatistical analysis
    irrigation
    soil infiltration
    Opis:
    Study on soil infiltration rate as part of water cycle is essential for managing water resources and designing irrigation systems. The present study was conducted with the aim to compare Kriging, inverse distance weighting (IDW), multilayer perceptron (MLP) and principal component analysis (PCA) methods in the interpolation of soil infiltration in furrow irrigation, and determine the best interpolation method. To conduct infiltration tests, furrows were made on the farm in four triad groups. Infiltration through the blocked furrows method was measured 10, 20, 30, 40, 50, 60, 90, 120, 150, 160, 180 and 210 min after irrigation at a 10-meter distance in each furrow. Data were analyzed by GS+ and Neuro Solutions (NS) software packages. In this study, the maximum error (ME), mean bias error (MBE), mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), relative error (RE) and correlation coefficient (r) were used to compare the interpolation methods. The results of analysis of variance (ANOVA) indicated that differences in methods based on RMSE, MBE, MAE and ME indices were not significant; however, this difference was significant based on r and RE indices. According to the ANOVA results, it can be said that the PCA method with a r of 0.69 and RE of 31%, was predicted with a higher accuracy as compared to other methods.
    Źródło:
    Polish Journal of Soil Science; 2019, 52, 1; 59-74
    0079-2985
    Pojawia się w:
    Polish Journal of Soil Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identification of radon anomalies in soil gas using decision trees and neural networks
    Autorzy:
    Zmazek, B.
    Džeroski, S.
    Torkar, D.
    Vaupotič, J.
    Kobal, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/148699.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
    Tematy:
    radon
    soil gas
    anomalies
    decision trees
    artificial neural network
    earthquakes
    Opis:
    The time series of radon (222Rn) concentration in soil gas at a fault, together with the environmental parameters, have been analysed applying two machine learning techniques: (i) decision trees and (ii) neural networks, with the aim at identifying radon anomalies caused by seismic events and not simply ascribed to the effect of the environmental parameters. By applying neural networks, 10 radon anomalies were observed for 12 earthquakes, while with decision trees, the anomaly was found for every earthquake, but, undesirably, some anomalies appeared also during periods without earthquakes.
    Źródło:
    Nukleonika; 2010, 55, 4; 501-505
    0029-5922
    1508-5791
    Pojawia się w:
    Nukleonika
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Grain size in radiometric measurements of ground
    Znaczenie rozmiarów ziaren w radiometrycznych pomiarach gruntu
    Autorzy:
    Gablin, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/340347.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Główny Instytut Górnictwa
    Tematy:
    radioaktywne skażenie gleby
    radiometria
    NORM
    promieniotwórczość sztuczna
    radioactive soil contamination
    radiometry
    norm
    artificial radioactivity
    Źródło:
    Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa; 2004, 1; 75-76
    1643-7608
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe GIG. Górnictwo i Środowisko / Główny Instytut Górnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data-driven discharge analysis: a case study for the Wernersbach catchment, Germany
    Autorzy:
    Popat, Eklavyya
    Kuleshov, Alexey
    Kronenberg, Rico
    Bernhofer, Christian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/108441.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    artificial neural networks
    data-driven modelling
    event-based coefficient of rainfall-runoff
    precipitation
    multi-correlation analysis
    soil moisture content
    Opis:
    This study focuses on precipitationdischarge data-driven models, with regression analysis between the weighted maximum rainfall and maximum discharge of flood events. It is also the first of its kind investigation for the Wernersbach catchment, which incorporates data-driven models in order to evaluate the suitability of the model in simulating the discharge from the catchment and provide good insights for future studies. The input parameters are hydrological and climate data collected from 2001 to 2009, including precipitation, rainfall-runoff and soil moisture. The statistical regression and artificial neural network models used are based on a data-driven multiple linear regression technique, and the same input parameters are applied for validation and calibration. The artificial neural network model has one hidden layer with a sigmoidal activation function and uses a linear activation function in the output layer. The artificial neural network is observed to model 0.7% and 0.5% of values, with and without extreme values respectively. With less than 1% error, the artificial neural network is observed to predict extreme events better compared to the conventional statistical regression model and is also better suited to the tasks of rainfall-runoff and flood forecasting. It is presumed that in the future this study’s conclusions would form the basis for more complex and detailed studies for the same catchment area.
    Źródło:
    Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2020, 8, 1; 54-62
    2299-3835
    2353-5652
    Pojawia się w:
    Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Influence of the Gray Forest Soil Moisture Level on the Accumulation of Pb, Cd, Zn, Cu in Spring Barley Grain
    Autorzy:
    Razanov, Serhii
    Husak, Oksana
    Hnativ, Petro
    Dydiv, Andrii
    Bakhmat, Oleh
    Stepanchenko, Vitalii
    Pryshchepa, Alla
    Shcherbachuk, Victor
    Mazurak, Oksana
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27323825.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    soil
    heavy metals
    Pb
    lead
    Cd
    cadmium
    Zn
    zinc
    Cu
    copper
    spring barley
    accumulation coefficient
    concentration
    precipitation
    artificial moistening
    growing season
    germination
    earing
    Opis:
    Among a number of climate-related factors, moisture has the greatest impact on crop productivity. In recent years, certain changes have been observed under conditions of the Forest-Steppe of Ukraine with regard to precipitation – from low to in some cases – abnormally high, which requires the study of their impact on the yield and safety of cereal grain for its forecasted production. The article examined the effect of a high level of soil moisture (256.2–272.5 mm) and a low level (47.4–52.3 mm) during the growing season (germination→earing) of spring barley grain on the accumulation of heavy metals in it and its productivity under the conditions of gray forest soils of the Right Bank Forest Steppe of Ukraine. Spring barley varieties Helios and Caesar were selected for the research. A decrease in the accumulation coefficient at a high level of soil moisture (256.6–272.5 mm) in spring barley grain Pb from 8.3% to 11.3%, Cd – from 35.0% to 35.5%, Zn was established – by 15% and Cu – from 11.2% to 16.6% compared to the low level of soil moisture (47.1 mm – 53.3 mm). At the same time, it was found that with a high level of soil moisture, there is a decrease in the yield of Helios and Caesar spring barley by 18.0% and 14.1%, respectively.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 7; 285--292
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluation of the unit weight of organic soils from a CPTM using an Artificial Neural Networks
    Wyznacznie ciężaru objętościowego gruntu organicznego na podstawie badań CPTM z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych
    Autorzy:
    Straż, Grzegorz
    Borowiec, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1852298.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    ciężar objętościowy
    sieć neuronowa sztuczna
    grunt organiczny
    sonda statyczna
    sonda stożkowa
    CPTM
    unit weight
    artificial neural network
    organic soil
    organic content
    cone penetration test
    Opis:
    This paper discusses the use of mechanical cone penetration test CPTM for estimating the soil unit weight of selected organic soils in Rzeszow site, Poland. A search was made for direct relationships between the empirically determined the soil unit weight value and cone penetration test leading parameters (cone resistance qc, sleeve friction fs. The selected, existing models were also analysed in terms of suitability for estimating the soil unit weight and tests were performed to predict the value soil unit weight of local, different organic soils. Based on own the regression analysis, the relationships between empirically determined values of soil unit weight and leading parameters cone penetration test were determined. The results of research and analysis have shown that both existing models and new, determined regression analysis methods are poorly matched to the unit weight values determined in laboratory, the main reason may be the fact that organic soils are characterized by an extremely complicated, diverse and heterogeneous structure. This often results in a large divergence and lack of repeatability of results in a satisfactorily range. Therefore, in addition, to improve the predictive performances of the relationships, analysis using the artificial neural networks (ANN) was carried out.
    W artykule zaprezentowano możliwości zastosowania wyników badań terenowych uzyskanych za pomocą stożkowej sondy statycznej CPTM (ze stożkiem mechanicznym) do wyznaczania ciężaru objętościowego wybranych gruntów organicznych zlokalizowanych na terenie Rzeszowa. Głównym celem prowadzonych badań było poszukiwanie bezpośrednich zależności pomiędzy między wyznaczonymi w warunkach laboratoryjnych wartościami ciężaru objętościowego gruntu γt a parametrami wiodącymi dla badania sondą statyczną CPTM, którymi są: opór gruntu podczas zagłębiania stożka qc oraz opór tarcia na tulei ciernej fs. Testy laboratoryjne wykonano na próbkach o nienaruszonej strukturze, pobranych z otworów kontrolnych umiejscowionych w bezpośrednim sąsiedztwie punktów sondowania, co pozwoliło na pozyskanie reprezentatywnych próbek gruntów o szerokim spectrum zawartości części organicznych od 5,02 do 84,93%. Wykorzystując metodę standardowej analizy regresji określono zależności między empirycznie wyznaczonymi wartościami ciężaru objętościowego badanych gruntów organicznych, a parametrami wyznaczonymi za pomocą sondy statycznej w warunkach in situ. Wykorzystano również szereg modeli literaturowych, opracowanych przez prezentujących je badaczy dla różnych ośrodków gruntowych i parametrów wiodących. Niestety, analiza regresji wykazała, że zarówno istniejące modele, jak i nowe są słabo dopasowane do wartości ciężaru objętościowego wyznaczonych w laboratorium. Głównym powodem może być fakt, że grunty organiczne charakteryzują się niezwykle skomplikowaną budową, różnorodną i niejednorodną strukturą, a przede wszystkim bardzo zróżnicowaną zawartością części organicznych, które mogą lokalnie różnić się genezą czy składem chemicznym. Czynniki te mają wpływ na wyjątkowo dużą rozbieżność i brak powtarzalności uzyskiwanych wyników w zadowalającym zakresie. Dlatego, dodatkowo, aby poprawić predykcyjne działanie zależności, przeprowadzono analizę z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych (SSN). Porównanie wyników zastosowania standardowej regresji i sieci neuronowych w celu prognozowania ciężaru objętościowego wybranych gruntów organicznych na podstawie wyników sondowania statycznego wykazało, że sieci neuronowe są dokładniejsze. Maksymalne wartości median uzyskanych w analizach statystycznych współczynników determinacji (R2) testowanych modeli wynosiły odpowiednio 0,353 i 0,564. Wynik wykorzystania sieci neuronowych nie jest zadowalający, ale bardzo obiecujący. W związku z tym, planowana jest kontynuacja prac z wykorzystaniem analizy za pomocą sztucznych sieci neuronowych, lecz z zastosowaniem różnych kryteriów kategoryzowania lokalnych gruntów organicznych.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2021, 67, 3; 259-281
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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