Informacja

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

Wyszukujesz frazę "rtęć gazowa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zmienność stężeń rtęci gazowej (TGM) w powietrzu na stacjach tła regionalnego w Polsce
CONCENTRATIONS VARIABILITY OF MERCURY VAPOR (TGM) IN THE AIR AT THE REGIONAL BACKGROUND STATIONS IN POLAND
Autorzy:
Ćwiek, Karolina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/2231746.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
rtęć gazowa (TGM)
elementy meteorologiczne
zanieczyszczenia powietrza
macierz korelacji
Opis:
W pracy omówiono stan jakości powietrza pod względem zawartości rtęci gazowej (TGM) w pięciu obszarach Polski na podstawie wyników pomiarów prowadzonych na stacjach monitoringu jakości powietrza GIOŚ: Puszcza Borecka, Granica, Zielonka, Złoty Potok, Osieczów. Obliczono średnie oraz minimalne, maksymalne wartości stężeń TGM w okresie 2010-2013. W pracy zbadano także dobową zmienność stężeń TGM w okresie chłodnym (X-III) i ciepłym (IV-IX) roku oraz określono związek pomiędzy TGM, a wybranymi parametrami meteorologicznymi tj. temperatura powietrza, opad atmosferyczny, wilgotność względna powietrza, ciśnienie atmosferyczne, prędkość wiatru oraz pomiędzy TGM, a wybranymi zanieczyszczeniami powietrza tj. PM2.5, PM10, NO2, NOx, SO2, EC, OC. Wykazano, że stężenia rtęci gazowej w powietrzu silniej związane były ze stężeniami pozostałych zanieczyszczeń powietrza niż z parametrami meteorologicznymi. Najsilniejszą zależność wyrażoną wartością współczynnika korelacji równą r=0,21 uzyskano pomiędzy stężeniem rtęci gazowej, a wilgotnością względną powietrza. W przypadku związku pomiędzy TGM, a analizowanymi zanieczyszczeniami w zależności od badanego obszaru współczynniki korelacji osiągały wartości z przedziału 0,13–0,56.
Analysis of the measurement results of mercury vapor concentrations in five areas of Polish, representing background concentrations for the region, helped determine that the mean and minimum, maximum values, with the mean values for the analyzed areas were similar. Average concentrations of gaseous mercury were low in relation to other parts of Europe and Asia. For the years 2010-2013 they were: Puszcza Borecka 1.46 ng∙m-3, Granica 1.56 ng∙m-3, Zielonka 1.61 ng∙m-3, Złoty Potok 1.84 ng∙m-3, Osieczów 1.90 ng∙m-3. Analyzed values showed a seasonal and diurnal variability. Higher concentrations occurred in the mornings and cooler months during the year. Observed TMG concentrations values to a greater extent have depend on the other air pollutants concentrations than on meteorological elements. Correlation coefficients for mercury and various meteorological elements were low, the highest correlation coefficient r = 0.21 occurred for the relationship TGM-f. Depending on the test area correlation coefficients achieve different values for one of air pollutant. Most statistically significant correlation was observed between the TGM, and OC (r = 0.73) and EC (r = 0.72), and the lowest in the case of TGM and PM2.5 or TGM and PM10 (r = 0.13). Considered series of measurements for the years 2010–2013 helped to identify the diversity of TGM concentrations in rural areas of Poland. Therefore there is a need for expanding surveys on the urban measuring stations, where higher TMG concentration values are expected. On the other hand longer measurement cycle would enable better identification of the dynamics of pollutants concentration changes in in whole country.
Źródło:
Interdyscyplinarne zagadnienia w inżynierii i ochronie środowiska 6; 65-77
9788374938976
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena stężenia całkowitej rtęci gazowej (TGM) na terenie stacji tła regionalnego Granica-KPN (województwo mazowieckie, Polska) w latach 2010–2011
Estimation of Total Gaseous Mercury (TGM) Concentration at the Regional Background Station in Granica-KPN (Mazovia Province, Poland), 2010–2011
Autorzy:
Majewski, G.
Czechowski, P O
Badyda, A.
Kleniewska, M.
Brandyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1819012.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
rtęć gazowa
Granica-KPN
powietrze atmosferyczne
atmospheric mercury
mercury measurement
atmospheric air
Opis:
The study presents measurement results of the concentration of total gaseous mercury (TGM) in the atmospheric air of 2010–2011 coming from the only measurement station in the Mazovia Province, the Granica-KPN station (λE 20°27'20" φN 52°◦17'09.088"). A series of measurement results of mercury concentration was used to estimate the model which identifies the influence of chosen measurement results, both imission and meteorological ones, on concentrations of gaseous mercury in the atmospheric air. Due to the number of measurements limited to 2 years, the study made an attempt to perform an initial evaluation of seasonal factors. The analyses used included: the Principal Component Analysis (PCA) and a path for the Generalised Regression Model (GRM). Average concentration of TGM in 2010–2011 amounted to 1.52 ng m-3 which is very close to the background values obtained in other European countries. Seasonal dependence of TGM concentration was observed; in the cold half-year the TGM concentration was higher compared to the summer season. The obtained results of identifying the PCA and GRM models enable presenting the following synthetic, final conclusions: The employed models of PCA and GRM show that key factors which shape mercury concentration are the following: suspended dust PM10, gaseous pollutants: SO2 and NO2, and meteorological parameters: air temperature, relative humidity of air and solar radiation intensity. The index of the phenomenon, i.e. the first principal component, identifies this relationship as the strongest and most significant, but it is worth noting that there occurs inversely proportional influence of air temperature and solar radiation intensity. The GRM model shows the occurrence of seasonality in monthly periods and in total as an interaction of the year and the months, which is further confirmed in the PCA model through “distribution” of the effect of specific factors over successive principal components. Ozone, for instance, is connected with the first three components to a different degree (-0.6 with Component 1, 0.3 with Component 2 and 0.62 with Component 3) and not with the first or only one of the components. The PCA model is a linear relationship within each component separately and the relationships, being orthogonal to each other, account for successive parts of the total variance. The variables: ozone, wind velocity and atmospheric pressure are not related to the index of the phenomenon, i.e. to the first component. They are related to next principal components, which may prove a strong irregularity of the relationships or the occurrence of seasonality. To build the model, the study used data from a period of two years: 2010 and 2011. It does not give a sufficient number of observations for stable identification of seasonality (at least 5 repetitive periods) and further correlations of factors, i.e. successive principal components. Those components may indicate not so much the absence of measurement correlations with mercury, but a non-linear character or a strong dependence on various seasonal influences, such as yearly, seasonal or monthly fluctuations.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2013, Tom 15, cz. 2; 1302-1317
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
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