Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Lorenz concentration coefficient" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Procesy koncentracji w produkcji zbóż w polsce
Processes of concentration in cereal production in Poland
Autorzy:
Madej, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147390.pdf
Data publikacji:
2018-12-30
Wydawca:
Instytut Uprawy Nawożenia i Gleboznawstwa – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
concentration
Lorenz concentration coefficient
cereals
koncentracja
współczynnik koncentracji Lorenza
zboża
Opis:
W ostatnich latach obserwuje się spadek udziału zbóżw strukturze zasiewów w ujęciu województw, celem badań byłowięc rozpoznanie przestrzennej koncentracji ich uprawy. Do jejanalizy względem powierzchni zasiewu w latach 2010 i 2016 wykorzystanodane statystyczne GUS oraz metodę współczynnikakoncentracji Lorenza.W latach 2010?2016, mimo nieznacznego spadku liczby gospodarstwuprawiających zboża (o 11%) nastąpiła specjalizacjaw obrębie tego kierunku produkcji w gospodarstwach o powierzchnipowyżej 50 ha UR oraz skali produkcji przekraczającej20 ha na gospodarstwo.Najniższą wartość wskaźnika koncentracji Lorenza w obydwuanalizowanych latach uzyskano w przypadku uprawy zbóżogółem oraz zbóż podstawowych (KL = 0,03-0,05), co wskazywałona równomierny rozkład ich uprawy w ujęciu województw.Natomiast najwyższym poziomem koncentracji (wysokim)w obydwu latach charakteryzowała się uprawa prosa (KL = 0,61-0,65).
been decreasing in recent years, has become the reason for recognizing the spatialconcentration of their cultivation. For analysis of the spatial concentration of particularcereals in relation to the total area sown to cereals in 2010 and 2016, statistical data fromthe Statistic Poland (GUS) and the method using the Lorenz concentration index (KL)were used.In 2010?2016, despite a slight decrease in the number of farms cultivating cerealsfor grain (by 11%), there was specialization within this kind of production in farms withan area exceeding 50 ha of agricultural land and a production scale exceeding 20 ha perfarm.T he lowest value of the Lorenz concentration index in both analyzed years was observedin the total area under cereals and in the area cropped to principal cereals (KL =0.03-0.05), which indicated an even distribution of their crop areas at the voivodshiplevel. However, the cultivation of millet was characterized by the highest concentrationlevel (high) in both years (KL = 0.61-0.65).
Źródło:
Polish Journal of Agronomy; 2018, 35; 23-31
2081-2787
Pojawia się w:
Polish Journal of Agronomy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new geostatistical tool for the analysis of the geographical variability of the indoor radon activity
Autorzy:
Loffredo, Filomena
Scala, Antonio
Adinolfi, Guido Maria
Savino, Federica
Quarto, Maria
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/147965.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
geographical variability
geostatistics
Gini coefficient
Lorenz curve
radon concentration
variogram
Opis:
The population is continuously exposed to a background level of ionizing radiation due to the natural radioactivity and, in particular, with radon (222Rn). Radon gas has been classified as the second leading cause of lung cancer after tobacco smoke [1]. In the confined environment, radon concentration can reach harmful level and vary accordingly to many factors. Since the primary source of radon in dwellings is the subsurface, the risk assessment and reduction cannot disregard the identification of the local geology and the environmental predisposing factors. In this article, we propose a new methodology, based on the computation of the Gini coefficients at different spatial scales, to estimate the spatial correlation and the geographical variability of radon concentrations. This variability can be interpreted as a signature of the different subsurface geological conditions. The Gini coefficient computation is a statistical tool widely used to determine the degree of inhomogeneity of different kinds of distributions. We generated several simulated radon distributions, and the proposed tool has been validated by comparing the variograms based on the semi-variance computation with those ones based on the Gini coefficient. The Gini coefficient variogram is shown to be a good estimator of the inhomogeneity degree of radon concentration. Indeed, it allows to better constrain the critical distance below which the radon geological source can be considered as uniform at least for the investigated length scales of variability; it also better discriminates the fluctuations due to the environmental predisposing factors from those ones due to the random spatially uncorrelated noise.
Źródło:
Nukleonika; 2020, 65, 2; 99-104
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
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