Autor: Gruszczyński, Stanisław - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zmiany w środowisku glebowym i ich skutki
Changes in the soil environment and their consequences
Autorzy:: Gruszczyński, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/465364.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Komitet Prognoz Polska 2000 Plus PAN
Tematy:: gleby
zagrożenia
erozja
glebowy węgiel organiczny
zanieczyszczenie
zasklepianie
soils
hazards
erosion
soil organic carbon
pollution
sealing
Opis:: Gleby ulegają ciągłym zmianom związanym z przebiegiem procesów glebotwórczych oraz oddziaływaniem przedsięwzięć gospodarczych czło-wieka. Głównym problemem jest przypuszczalnie zabezpieczanie przeciwerozyjne gleb, choć na tle Europy Polska należy do krajów mniej zagrożonych tym zjawiskiem. Stosunkowo duże jest zagrożenie ruchami masowymi. Obserwuje się ubytek węgla organicznego w glebach spowodowany po części wzrostem głębokości uprawy, odwodnieniem, jak też prawdopodobnie podniesieniem się temperatury powietrza. Poza rejonami intensywnego oddziaływania przemysłu gleby można uznać za czyste, choć może budzić niepokój znaczny wzrost zużycia środków ochrony roślin. Obserwuje się silny trend w urbanizacji Polski: w ciągu dziesięciu lat powierzchnia terenów zurbanizowanych wzrosła z poziomu 4,66% do ponad 5,15%, co oznacza ubytek gleb uprawnych kosztem terenów potencjalnie separowanych około 40 ha na dobę. Zagęszczanie jest następstwem unowocześniania i wzrostu masy urządzeń uprawowych; rolnictwo, jako działanie najbardziej dotknięte tym problemem dysponuje środkami technicznymi na przeciwdziałanie jego skutkom. Znaczna część problemów związanych z tymi zagrożeniami może zostać złagodzona dzięki kompetentnie sporządzonym planom zagospodarowania przestrzennego i wdrożeniu metod ochrony przeciwerozyjnej. Pewne możliwości przeciwdziałania ubytkowi glebowego węgla organicznego są dostępne dla gospodarstwa rolnego i leśnego. Doprowadzenie do odpowiedniego stanu obszarów zanieczyszczonych wymaga podjęcia remediacji gleb.
Soils are constantly evolving due to the soil-forming processes and the impact of human economic activities. The main problem is likely to protect soil erosion, but comparing to Europe, Poland is a country less threatened by this phenomenon. Relatively large is the threat of mass movements. The loss of soil organic carbon is due in part to an increase in the depth of planting, dehydration, and also probably because of increase the air temperature. Beyond impact of intensive industry, soil can be considered clean, although a significant increase in the use of plant protection products may be worrying. There is a strong trend in urbanization: in ten years, an urban area in Poland increased from 4.66% to 5.15%, which means the loss of agricultural soils about 40 hectares a day. Densification is a consequence of the modernization and growth of the equipment for cultivation; agriculture, as the activity most affected by this problem has the technical means to counteract its effects. A large part of the problems associated with these risks can be mitigated through competently prepared spatial develop-ment plans and implementation methods for erosion protection. Some ways of preventing the depletion of soil organic carbon are available for agriculture or forestry. Bring contaminated sites to an appropriate state requires a soil remediation.
Źródło:: Przyszłość. Świat-Europa-Polska; 2014, 2/30/; 36-63
1895-0949
Pojawia się w:: Przyszłość. Świat-Europa-Polska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: An Evaluation of Some Machine Learning Algorithms as Tools for Predicting Soil Characteristics Based on Their Spectral Response in the Vis‑NIR Range
Autorzy:: Gruszczyński, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1838007.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: machine learning
soil properties
near infrared spectral response
stacked regression models
Opis:: Using the Land Use and Coverage Frame Survey (LUCAS) database of European soil surface layer properties, statistical and machine learning predictive models for several key soil characteristics (clay content, pH in CaCl2 , concentration of organic carbon, calcium carbonates and nitrogen and exchange cations capacity) were compared on the basis of processing their spectral responses in the visible (Vis) and near infrared (NIR) parts. Standard methods of relationship modeling were used: stepwise regression, partial least squares regression and linear regression with input data obtained from principal components analysis. Using the inputs extracted by statistical algorithms various machine learning algorithms were used in the modeling. The usefulness of the models was analyzed by comparison with the values of the determination coefficients, the root mean square error and the distribution of residual values. The mean square error of estimation in the cross validation procedure for the stack mod el using the multilayer perceptron and the distributed random forest were as follows: for clay content – ca. 4.5%; for pH – ca. 0.35; for SOC – ca. 7.5 g/kg (0.75% by weight); for CaCO3 content – ca. 19 g/kg; for N content – ca. 0.50 g/kg; and for CEC – ca. 3.5 cmol(+)/kg.
Źródło:: Geomatics and Environmental Engineering; 2021, 15, 1; 63-95
1898-1135
Pojawia się w:: Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Information potential of the spectral response of Polish soils, in the NIR range, in the light of lucas database analyses. Soil properties vector model
Autorzy:: Gruszczyński, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/101552.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:: near infrared spectroscopy
soil properties prediction
machine learning model
Opis:: The paper presents simple machine learning models used for prediction of some soil properties based on the NIR spectral response. Data on mineral soils from Poland were taken from the LUCAS dataset. Machine learning model was used that is included in the category of so-called multilayer perceptron (MLP). The MLP model input was a vector of combined, transformed inputs made by means of the PLSR (partial last squares regression) algorithm (45 inputs in total). The output was a vector of properties, reduced to 9 components due to poor modelling effects of the P and K components. The estimation errors for texture, soil organic carbon (SOC) and carbonates can be considered acceptable from the point of view of their suitability in the development of cartographic documentation. It can be supposed that further regionalization will improve these results.
Źródło:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2019, II/1; 95-104
1732-5587
Pojawia się w:: Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Increase of Organic Carbon Pool in Reclaimed Soils under Forest Stand
Przyrost puli węgla organicznego w glebach we wczesnej fazie leśnego zagospodarowania nieużytków pogórniczych
Autorzy:: Gruszczyński, Stanisław
Sroka, Katarzyna
Wojtanowicz, Piotr
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/386048.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: rekultywacja
tereny bezglebowe
sekwestracja C
obrót węglem glebowych
reclamation
soilless areas
sequestration of C
soil carbon turnover
Opis:: Praca zawiera wyniki badań zawartości węgla organicznego w inicjalnych glebach powstających z utworów bezglebowych rekultywowanych w celu ich leśnego zagospodarowania. Uzyskane dane pozwoliły na określenie zasobów węgla w warstwie organicznej i przypowierzchniowych poziomach mineralnych, a także na zbudowanie modeli umożliwiających wytypowanie głównych czynników wpływających na tempo jego przyrostu. Najsilniejszy wpływ na sekwestrację węgla w trakcie leśnej rekultywacji utworów bezglebowych ma ich litologia (uziarnienie), skład gatunkowy wprowadzonych nasadzeń (korzystniejsze drzewostany jesionowo-olchowe i olchowe), mniejsze znaczenie ma wpływ czasu, usytuowanie na skłonie czy powierzchni poziomej. Obliczone roczne przyrosty węgla wskazują, że okres potrzebny do nagromadzenia węgla w glebach rekultywowanych, w ilości zbliżonej do zasobów w naturalnych glebach leśnych, wynosi ponad 100 lat.
This paper contains the results of the studies on the content of organic carbon in the initial soils formed from soilless formations reclaimed for forest management. The obtained data allowed for the assessment of the carbon resources in the organic layer and in the mineral layers close to the surface. It also allowed us to make models that enabled us to determine the main factors influencing the rate of the increase. The strongest influence on the carbon sequestration during the forest reclamation of soilless formations has their lithology (granulation) and species composition of the planted trees. The time and situation (on a slope or a horizontal surface) are less important. The calculated annual increase of carbon indicates that the period necessary to store carbon in reclaimed soils in the quantities similar to the ones occurring in the soils of a natural forest is more than 100 years.
Źródło:: Geomatics and Environmental Engineering; 2019, 13, 3; 29-45
1898-1135
Pojawia się w:: Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki