Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Analiza trendów zmian stężeń zanieczyszczeń powietrza w województwie mazowieckiem

Hoffman S, Filak M.

Proceedings of ECOpole

|

2018

|

Vol. 12, No. 2

483--489

PL

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.

EN

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.

2

Prediction of monthly averages of air pollutant concentrations for selected areas in Mazovian Voivodeship

Hoffman S., Filak M.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2018

|

T. 21, nr 4

321--333

EN

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).

PL

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).

3

Approximation of mission level at air monitoring stations by means of autonomous neural models

Hoffman S

Environment Protection Engineering

|

2012

|

Vol. 38, nr 2

109--119

EN

Long-term collection of data, recorded at several air monitoring stations located in Central Poland, was analyzed. The main objective of the analysis was to choose optimum modelling methods for concentration of specified air pollutants. For this purpose accuracies of various groups of autonomous models were compared. Prediction of any air pollutants was performed using three different modelling methods. The modelled value was instantaneous concentration of specified pollutant. The models varied in the number and type of the explanatory variables and the modelling technique. It was presumed that there is a need for modelling the measurement gap, comprising a selected extract of the time series of a chosen pollutant. For successive cases in the gap, prediction errors of various methods of modelling were compared.

4

Porównanie dokładności różnych metod predykcji stężeń zanieczyszczeń powietrza

Hoffman S., Jasiński R.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2009

|

T. 12, nr 4

307-325

PL

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.

EN

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.

5

Klasyfikacja luk pomiarowych w danych rejestrowanych na stacjach monitoringu powietrza

Hoffman S., Jasiński R.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2009

|

T. 12, nr 2

101-117

PL

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).

EN

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.

6

Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych

Hoffman S.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2009

|

T. 12, nr 3

231-239

PL

W pracy oceniono możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Do predykcji stężeń wykorzystano neuronowe modele szeregów czasowych. Jakość modelowania testowano na rzeczywistych danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza Łódź-Widzew, zarejestrowanych w latach 2004-2008. Analizie poddano względnie kompletny zbiór danych, obejmujący stężenia 6 podstawowych zanieczyszczeń powietrza: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Celem badawczym było określenie i porównanie dokładności predykcji stężeń różnych zanieczyszczeń powietrza. Modelowanie przeprowadzono, stosując sztuczne sieci neuronowe. Trening sieci odbywał się przy użyciu liniowego algorytmu pseudoinwersji. Wyjściem modelu było stężenie wybranego zanieczyszczenia w określonym czasie. Wejściami były wartości stężeń zarejestrowane w godzinach wcześniejszych. Każdy model charakteryzowały dwie wielkości: horyzont prognozy i liczba wartości opóźnionych. W analizie określono dokładność predykcji stężeń wybranych zanieczyszczeń dla stałej liczby wartości opóźnionych równej 24 przy zmieniającym się horyzoncie prognozy od 1 do 240 godz. Jako kryterium jakości modelowania przyjęto wartość błędu aproksymacji.

EN

An assessment of quality of air pollutants concentration modeling was the main research purpose. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create time-series models. The quality of approximation was tested on the actual set of air monitoring data, gathered over a 5-year period at the measure site in Lodz-Widzew (Central Poland). The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The research aim was the estimation and the comparison of prediction accuracy for different air pollutants. Time-series models were characterized by two parameters which might influence the prediction quality: lookahead and steps. For all models the constant number of steps equal 24 hours was assumed. The effect of changes of lookahead in the range 1÷ 240 hours was analyzed. It was stated that the decreasing of precision of time-series models with the increase of lookahead is observed. The drop of accuracy depends on pollutant. The furthest reasonable prognosis may be done for ozone concentration. Approximation accuracy shortens in the order: O3, CO, SO2, PM10, NO2, NO.

7

Completing missing data in air monitoring stations using diurnal courses of regional pollution concentrations

Hoffman S., Jasiński R.

Archives of Environmental Protection

|

2008

|

Vol. 34, no. 3

133-142

EN

Data sets gathered continuously in air monitoring systems are never entirely complete. The problem of missing data in monitoring measure series often has to be solved by modeling. A new method of air monitoring data modelling was tested in the paper. Regional diurnal concentration courses (RDCCs) were used as the main source of knowledge of predicted time series during specified days. The paper presents a comparison of predicted and measured diurnal concentration patterns of two frequently used parameters in air monitoring (PMio and NO2). The analysis was based on hourly time series of these air pollutants collected in a 3-year period at nine monitoring stations in the Lodz Region. It was shown that well determined regional diurnal concentration patterns could be useful to missing data modelling at the specified monitoring site. Improvement of modelling accuracy is possible after modification of modelling results by adding local difference vectors (LDVs), describing the specificity of the monitoring station.

8

Ocena czystości rzeki Warty na podstawie danych z monitoringu wód powierzchniowych. Część 1. Ocena czystości wód rzeki Warty

Kipigroch K., Hoffman S.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2006

|

T. 9, nr 3

331-341

PL

Omówiono zasady prowadzenia monitoringu wód powierzchniowych przez Państwowy Monitoring Środowiska (PMŚ), w tym sposób poboru próbek, zakres oznaczeń oraz metodę obliczeniową pozwalającą dokonać oceny czystości rzek. Przedstawiono ocenę i klasyfikację jakości wody w punktach pomiarowo-kontrolnych zlokalizowanych na rzece Warcie. Do oceny jakości wód i ich klasyfikacji wykorzystano dane pochodzące z monitoringu wód powierzchniowych, zebrane w ramach PMŚ w 2004 r. Dodatkowo w oddzielnej analizie określono sezonową zmienność występowania zanieczyszczeń w wodach Warty w 2004 r. Wyniki analizy pozwoliły stwierdzić, że Warta jest rzeką bardzo zanieczyszczoną, przede wszystkim pod względem mikrobiologicznym. Na Warcie nie ma punktów pomiarowo-kontrolnych, w których jakość wód klasyfikowałaby się do I lub II klasy czystości. Za to aż 18% punktów pomiarowo-kontrolnych znajduje się w najgorszej V klasie czystości. W klasie IV znajduje się 64%, a w III 18% punktów pomiarowo-kontrolnych. Sezonowa zmienność stężeń dotyczy szczególnie takich wskaźników wód, jak: BZT5, ChZT, azotany, chlorofil "a" oraz zawartość tlenu rozpuszczonego. W mniejszym stopniu natomiast odnosi się do metali oraz wskaźników mikro-biologicznych.

EN

The River Warta, with the length of 808 km, is one of the longest rivers in Poland. Also in Poland is the whole river basin of Warta. The River Warta flows across the urban areas and passes some big cities like Czestochowa, Sieradz, Konin, Poznan, Gorzow Wielkopolski. The river is covered by a water quality monitoring system. There are 27 monitoring sites situated along the course of the river. In this paper, the water quality assessment was performed by exploration of monitoring data, gathered through the year 2004. The analysed set of data includes the values of over 50 quantity parameters recorded with different frequencies (1 ÷ 2 times a year). The water quality in the river was classified according to the operative in Poland classification, which distinguishes 5 purity classes. The results show that the water in the river is strongly polluted, mainly because of high microbiological pollution. In the whole course of the river, there is no monitoring sites with the water classified into two purest classes (classes I and II). 18% sites was categorized into class III, 64% into class IV, and 18% into the worst class V. The other part of the paper contained an analysis of seasonal variability of monitoring parameters. Some of them show changes with distinct seasonal profile (BOD5, COD, nitrates, chlorophyll A, dissolved O2). Metals contents and microbiological pollution change less remarkably.

9

Ocena czystości rzeki Warty na podstawie danych z monitoringu wód powierzchniowych. Część 2. Ocena stanu zanieczyszczenia osadów dennych rzeki Warty

Kipigroch K., Hoffman S.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

2006

|

T. 9, nr 4

445-456

PL

Omówiono zasady prowadzenia monitoringu osadów w ramach Państwowego Monitoringu Środowiska, w tym sposób poboru próbek i dokonywania oznaczeń. Na podstawie wyników monitoringu osadów rzeki Warty, pochodzących z 17 punktów obserwacyjnych z lat 2003-2005, przedstawiono ocenę czystości tych osadów. Do oceny wykorzystano metody pozwalające sklasyfikować osady rzeczne na podstawie wartości tła geochemicznego, wartości dolnych i górnych limitów (PEL i TEL) oraz procedurę używaną do klasyfikacji urobku zanieczyszczonego. Klasyfikacji dokonano na podstawie czterech grup wskaźników: wielopierścieniowych węglowodorów aromatycznych, sumy polichlorowanych bifenyli, pestycydów chloroorganicznych oraz metali ciężkich.

EN

The River Warta, with the length of 808 km, is one of the longest rivers in Poland. The River Warta flows across the urban areas and passes some big cities like Czestochowa, Sieradz, Konin, Poznan, Gorzow Wielkopolski. The river is covered by a water quality monitoring system. There are 17 sediment monitoring sites situated along the course of the river. In this paper, the sediment quality assessment was performed by exploration of monitoring data, gathered through the years 2003-2005. The analysed set of data included the contents of 20 elements in the sediment samples: Ag, As, Ba, C (as Corg), Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Hg, Mg, Mn, Ni, P, Pb, S, Sr, V, Zn. For the samples from 4 sites there were also available the contents of some toxic organic compounds, such as PCBs, PAHs and pesticides. The sediment quality in the river was evaluated according to the three different systems of classification. The classification results showed that sediment contamination with persistent organic pollutants ((POPs) is not threatening for the environment. Much more worrying occurred the contents of some trace metals, like Ag and Cd. However, the contents of metals were very changeable along the river (for different monitoring sites) and that bad quality of sediments is not distinctive for all the river course.

10

Missing data completing in the air monitoring systems by forward and backward prognosis methods

Hoffman S.

Environment Protection Engineering

|

2006

|

Vol. 32, nr 4

25-29

EN

The possibility of modelling the concentration of air pollutants measured in the air monitoring systems by means of time-series neural models was examined. The data set analysed was built of hourly averages, gathered at the air monitoring station in Zabrze (the south of Poland) in the four-year period. The analysis was carried out in order to compare the prediction accuracies of hourly concentrations in the missing data blocks depending on prognosis. The results of O3 and NO hourly concentration modelling for different anticipations were discussed. The results show that the prediction quality could be improved when both prognostic methods, the forward one and the backward one, are used simultaneously, each one for another part of the missing data.

PL

Przeanalizowano możliwość modelowania stężeń zanieczyszczeń, mierzonych na stacjach monitoringu powietrza, z wykorzystaniem neuronowych modeli szeregów czasowych. Przedstawiono rezultaty modelowania chwilowych (jednogodzinnych) stężeń zanieczyszczeń powietrza na podstawie wieloletnich danych pomiarowych zarejestrowanych na stacji monitoringu powietrza w Zabrzu. Celem analiz było określenie i porównanie dokładności predykcji chwilowych stężeń wybranych zanieczyszczeń powietrza w blokach brakujących danych, w zależności od kierunku prognozy. Stwierdzono, że jakość prognozy można poprawić, stosując w drugiej części modelowanego bloku danych wsteczną analizę szeregów czasowych.

11

Analiza zmian stężeń zanieczyszczeń powietrza w kanionie ulicznym w cyklu tygodniowym

Kupich I., Hoffman S.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2003

|

Vol. 10, nr S1

101-108

PL

Badania przeprowadzono, wykorzystując dane pochodzące ze stacji monitoringu powietrza w Warszawie, zlokalizowanej w kanionie ulicznym Alei Jerozolimskich (skrzyżowanie z ul. Kruczą). Na stacji odbywa się ciągły pomiar stężeń 03, NO, NO2, SO2, CO oraz parametrów meteorologicznych: temperatury, prędkości i kierunku wiatru. Stężenia zanieczyszczeń, z wyjątkiem CO, są mierzone metodą pomiaru liniowego DOAS, z zastosowaniem aparatury i oprzyrządowania firmy OPSIS. Ścieżka pomiarowa przecina kanion uliczny w rejonie ruchliwego skrzyżowania na wysokości około 17m nad ulicą. W badaniach wykorzystano dane zebrane w postaci 2-godzinnych średnich stężeń zanieczyszczeń oraz parametrów meteorologicznych z lat 1996-1998. Sporządzono tygodniowe przebiegi mierzonych stężeń zanieczyszczeń w sezonach grzewczym i niegrzewczym. Stwierdzono, iż efekt weekendowy, polegający na spadku stężeń zanieczyszczeń komunikacyjnych oraz pewnym wzroście stężenia ozonu, jest szczególnie widoczny w sezonie niegrzewczym, kiedy poziom zanieczyszczeń komunalnych powietrza zdecydowanie spada.

EN

Analysis was performed on the set of data derived from the air monitoring network in the street canyon in Warsaw. 2-hours' averages of O3, NOx, SO2, CO concentrations as well as temperature and wind speed from the years 1996-98 were used for the calculations. The weekly courses of these pollutants concentrations were described separately for the heating season and for the non-heating one. It was stated that "the weekend effect" appears on Sundays and less intensively on Saturdays.

12

Zmiany stężeń zanieczyszczeń powietrza w kanionie ulicznym

Kupich I., Hoffman S.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2002

|

Vol. 9, nr 10

1257--1266

PL

Badania przeprowadzono na podstawie danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza w Warszawie, zlokalizowanej w kanionie ulicznym Alei Jerozolimskich (skrzyżowanie z ul. Kruczą). Zanieczyszczenia powietrza w tym rejonie są w większości zanieczyszczeniami komunikacyjnymi. Na stacji odbywasię ciągły pomiar stężeń O3, NO, NO2, SO2, CO, toluenu oraz parametrów meteorologicznych: temperatury i prędkości wiatru. Ścieżka pomiarowa przecina kanion uliczny w rejonie ruchliwego skrzyżowania na wysokości około 13 m nad ulicą. W badaniach wykorzystano zbiór 30-minutowych wartości stężeń i parametrów meteorologicznych z lat 1996-1998. Specyfikę kanionu ulicznego określono na podstawie porównania średnich dobowych przebiegów stężenia ozonu w miesiącach styczniu i czerwcu, dla stacji pomiarowej w Warszawie z analogicznymi przebiegami dla innych miejscowości. Dodatkowo analizowano zmiany stężeń zanieczyszczeń w zależności od prędkości wiatru i wykazano silną korelację między tymi parametrami. Przy dużych prędkościach wiatru obserwuje się spadek stężenia zanieczyszczeń powietrza, natomiast przy prędkościach wiatru poniżej 1 m/s następuje kumulacja zanieczyszczeń (dla ozonu — odwrotnie).

EN

Investigations were carry out basing on the data collected in Warsaw at the air monitoring station in the street canyon of Jerozolimskie Avenue at the cross-road with Krucza Street. Motor vehicles are the main source of pollutants in this area. Meteorological parameters (temperature and wid speed) as well as concentrations of O3, NO, NO2, SO2, CO and toluene were measured simultaneously. Measurement path crossed the street canyon about 13 meters above the street. 30-minutes average concentrations and meteorological parameters from the years 1996-1998 were analysed. Daily ozone concentration courses for January and June were drawn and compared. Results were discussed to determine the specifity of examined canyon. Changes in concentrations of pollutants were also analysed according to wind speed. Strong correlation between those concentrations and wind velocity was observed. High wind speed influences on decrease of concentration of air pollutants. Whereas, wind speed below 1 m/s strongly affects cumulation of all pollutants, except ozone.

13

Ocena zanieczyszczenia powietrza w rejonie Trójmiasta w 1998 roku

Jasiński R., Hoffman S.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2002

|

Vol. 9, nr 2-3

231-240

PL

Do badań wykorzystano średnie 30-minutowe dane zarejestrowane w 1998 r. na stacjach pomiarowych w Gdańsku - Nowym Porcie i w Gdyni - Pogórzu. Obliczono częstości przekroczeń dopuszczalnych wartości stężeń SO2, NO2, CO, pyłu i O3, określonych w Rozporządzeniu Ministra Ochrony Środowiska, Zasobów Naturalnych i Leśnictwa z dnia 28 kwietnia 1998 roku. Na obu trójmiejskich stacjach pomiarowych nie występowały przekroczenia wartości dopuszczalnych stężeń SO2, NO2 i CO. Wystąpiły natomiast przekroczenia dopuszczalnych wartości stężenia ozonu, a na stacji w Gdańsku w nieznacznym stopniu zostały przekroczone dopuszczalne stężenia pyłu zawieszonego. Dodatkowo wykonano obliczenia średnich stężeń poszczególnych zanieczyszczeń w dwunastu sektorach kierunkowych wiatru. Kierunki wiatru, z których napływało powietrze o najmniejszych stężeniach zanieczyszczeń (poza ozonem), to kierunki od strony morza. Z tych kierunków napływały również masy powietrza, w których występują największe stężenia ozonu. W celu określenia specyfiki obszarów nadmorskich porównano stężenia średnioroczne poszczególnych zanieczyszczeń zmierzonych w Gdyni i Gdańsku z analogicznymi stężeniami zmierzonymi na stacjach monitoringu w dużych miastach leżących w głębi lądu.

EN

Studies were performed on the ground of data gathered by the seaside air monitoring network in the year 1998. The data from two measuring stations, in Gdańsk and Gdynia, Northern Poland, were analysed. The values of concentrations of O3, NO2, CO, SO2 and dust were compared to the Polish air pollution standards. At both monitoring stations, the standards were often exceeded by ozone concentrations. In case of dust the excess concentrations were noticed more rarely and only at the station in Gdańsk. Concentrations of other pollutants were below the permissible values. It was stated that high values of ozone concentration were specific for the seaside area.

14

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania stężenia ozonu przy powierzchni ziemi

Baran J., Świąć A., Hoffman S.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

1999

|

T. 2, nr 3/4

305-321

PL

Zbadano możliwości zastosowania sieci neuronowych do modelowania stężenia ozonu przy powierzchni ziemi. Analizę przeprowadzono na podstawie zbioru danych pomiarowych, dla którego we wcześniejszych pracach uzyskano metodami statystycznymi liniowy model regresji wielowymiarowej, uzależniający stężenie ozonu od temperatury, prędkości wiatru i stężenia tlenków azotu NOx. W obliczeniach wykorzystano dane zarejestrowane w 1994 r. na stacji pomiarowej monitoringu powietrza w Krakowie przy ulicy Halickiej. Analizowany zbiór danych stanowiły zmierzone w godzinach nocnych wartości stężeń O3, NOx, temperatury i prędkości wiatru uśrednione w okresach 60-minutowych. Jakość kilku modeli otrzymanych z użyciem sieci neuronowych porównano ze sobą oraz z modelem liniowej regresji wielowymiarowej. Przyjęto dwa kryteria oceny modeli: 1) wartość błędu średniokwadratowego wynikającego z rozbieżności między wyjściem modelu a wartościami rzeczywistymi stężenia O3; 2) wartość współczynnika korelacji dla prostej regresji pomiędzy wyjściem modelu (przewidywaniami) a wartościami rzeczywistymi stężenia O3. Stwierdzono, że modele neuronowe są zdecydowanie lepsze od liniowego. Zweryfikowano pozytywnie zdolność modeli neuronowych do przewidywania wyników dla danych niewykorzystywanych w procesie uczenia, czyli możliwość uogólniania zdobytej wiedzy.

EN

Possibility of neural networks application to the ozone concentration modelling near the ground was examined. The studies were performed based on the measuring data set that was earlier used for generation of multiple linear regression model, conditioning ozone concentration by temperature, wind speed and NOx, concentration. The data gathered in 1994 at the air monitoring station in Cracow were used in the calculations. The analysed data set was built of 60-minutes' averages of temperature, wind speed as well as O3 and NOX concentrations, measured at night. Qualities of some models obtained with neural networks were co m pa red with the multiple linear regression model. Two criteria of model estimation were assumed: 1) the value of mean square error resulting from divergences between model input and real O3 concentration values; 2) the value of correlation coefficient for the best linear fit of the real O3 concentration values to the model input. It was stated that the neural networks models are decidedly better than the linear regression model. Ability of neural models to predict results for the data not used in training process was affirmatively verified.

15

Wpływ kierunku wiatru na stężenie zanieczyszczeń powietrza na wybranych stacjach pomiarowych regionalnego systemu monitoringu powietrza w województwie katowickim

Hoffman S., Jasiński R.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

1998

|

T. 1, nr 2

171-182

PL

Badania wykonano na podstawie 30-minutowych danych pochodzących z sieci automatycznego Regionalnego Systemu Monitoringu Powietrza w Województwie Katowickim, obejmujących lata 1994-1996. Analizie poddano wartości stężeń O3 oraz NOx, SO2, CO pochodzące ze stacji pomiarowych w Katowicach, Zabrzu, Kuźni Nieborowskiej i Olkuszu. W analizie porównano również wartości potencjału oksydacyjnego atmosfery Ox, zdefiniowanego jako suma stężeń O3 i NO2 wyrażonych w μg/m3: COx=CO3+CNO2. W tym równaniu stężenie NO2 przeliczono na stężenie ozonu niezbędnego do powstania tej ilości NO2 w reakcji: NO + O3 → NO2 + O2. Dla każdej stacji pomiarowej obliczono średnie wartości stężeń: O3, Ox, NOx, SO2 i CO w 12 sektorach kierunkowych wiatru. Porównano wartości stężeń zanieczyszczeń otrzymanych dla terenów silnie zurbanizowanych (Katowice, Zabrze) z wartościami uzyskanymi dla terenów oddalonych od silnych lokalnych źródeł zanieczyszczeń (Olkusz, Kuźnia Nieborowska). Ze względu na różnicę charakteru zanieczyszczeń sezonu grzewczego i niegrzewczego sporządzono osobne wykresy kołowe dla poszczególnych stacji pomiarowych w obu tych sezonach.

EN

Studies were performed based on data derived from Regional Air Monitoring System in Katowice, Poland, from the years 1994-1996. The concentration values of O3, NOx, SO2, CO from the measuring sites in Katowice, Zabrze, Kuźnia Nieborowska and Olkusz were analysed. In these studies the concentration of oxidants Ox type were taken into consideration as well. Concentration Ox was defined as the sum of concentrations of O3 and NO2 in μg /m3: COx=Co3+CNO2. In that formula NO2 concentration was recalculated on ozone concentration consumed to create the same NO2 amount in the reaction: NO + O3 → NO2 + O2. Average values of O3, Ox, NOx, SO2 and CO concentrations in 12 wind direction sectors were counted for each measuring station. The pollutants concentration values for typical urban areas (Katowice, Zabrze) and nonurban ones (Olkusz, Kuźnia Nieborowska) were compared. Different circle diagrams for heating and nonheating seasons were showed for the monitoring stations specified above.

16

Statystyczna ocena czynników wpływających na zmiany stężenia ozonu w warstwie granicznej atmosfery

Hoffman S.

Inżynieria i Ochrona Środowiska

|

1998

|

T. 1, nr 1

65-72

PL

Badania przeprowadzono na podstawie danych z lat 1993 i 1994 pochodzących z sieci monitoringu powietrza w Kędzierzynie-Koźlu. W obliczeniach wykorzystano dane zebrane w postaci 60-minutowych średnich stężeń O3 i NOx, temperatury, natężenia promieniowania słonecznego i prędkości wiatru. Sporządzono modele regresji wielowymiarowej, w których zmienną zależną jest stężenie ozonu. Do każdego modelu wprowadzono cztery zmienne niezależne, którymi są najważniejsze czynniki wpływające na poziom ozonu w warstwie granicznej, tj. temperatura, promieniowanie słoneczne, prędkość wiatru, stężenie NOx. Wyselekcjonowano cztery różne zbiory danych w celu opisania współzależności zmiennych w różnych stanach warstwy granicznej atmosfery.

EN

Studies were performed based on data derived from the air monitoring network in Kędzierzyn-Koźle from the years 1993-1994. The data gathered in the form of 60-minutes' averages of O3 and NOx concentrations, temperature, solar radiation and wind velocity were used in the calculations. Multiple regression models with ozone concentration as a response variable were obtained. The most important agents effecting on ozone concentration changes in the atmospheric boundary layer, i.e. temperature, solar radiation, wind velocity, NOx concentration, were entered into the models as explanatory variables. Four different data series were selected in order to determine interdependence of variables under different meteorological conditions in the atmospheric boundary layer.

17

Zmiany stężenia ozonu przy powierzchni ziemi w przebiegu tygodniowym w miejscowościach Polski południowej. Cz. I. Aglomeracja Górnośląska

Jasiński R., Hoffman S., Sułkowski W.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

1998

|

Vol. 5, nr 4

297-307

PL

Badania przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z sieci monitoringu powietrza w województwie katowickim z okresu od 1994 do 1996 roku. W obliczeniach wykorzystano dane zebrane w postaci 2-godzinnych średnich stężeń 03, NOx, CO, S02 oraz temperatury i natężenia promieniowania słonecznego. Sporządzono tygodniowy przebieg zmienności stężeń zanieczyszczeń i ozonu w wybranych stacjach kontrolno-pomiarowych, oddzielnie dla sezonu grzewczego i niegrzewczego. Stwierdzono, że w niedziele, w porównaniu z innymi dniami tygodnia, na wszystkich stacjach pomiarowych występuje efekt podwyższenia minimalnych dobowych stężeń ozonu, szczególnie dobrze widoczny w sezonie niegrzewczym. Podobny, chociaż znacznie słabszy efekt, występuje w soboty i poniedziałki.

EN

Studies were performed on the ground of data derived from the regional air monitoring network in Katowice. 2-hours' averages of 03, NOx, CO, S02 concentrations as well as temperature and solar radiation from the period 1994-1996 were used in calculations. The weekly courses of these pollutants concentrations were prepared for three chosen measuring stations, separately for the heating season and for the non-heating one. It was assumed that on Sundays in comparison with the other weekdays the effect of relative increasing of the daily ozone concentration minimum was appeared in all measuring stations. That is apparent particularly in the non-heating season. Similar, but considerably weaker effect, occurs on Saturdays and Mondays.

18

Oddziaływanie ozonu z tlenkami azotu w warstwie granicznej atmosfery, Cz. III

Hoffman S.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

1998

|

Vol. 5, nr 5-6

405-413

PL

Na podstawie analizy zmian stężenia ozonu na terenach uprzemysłowionych zaproponowano mechanizm opisujący trzy stadia oddziaływania [wzór] z ozonem w troposferze miejskiej. Opisany mechanizm wyjaśnia, dlaczego efekt fotochemicznej produkcji ozonu jest trudny do zarejestrowania w pobliżu źródeł emisji [wzór]. Zgodnie z proponowanym mechanizmem, wzrost stężenia ozonu w wyniku dojrzewania fotochemicznego powietrza może być obserwowany dopiero wtedy, gdy stężenie [wzór] w powietrzu spadnie do niskich wartości, czyli na obszarach pozamiejskich lub w wyższych partiach troposfery.

EN

The three-stage mechanism of reactions [formula] with [formula] in the urban troposphere was described as the result of studies of ozone concentration changes in the industrial area. The discussed mechanism explains why the effect of ozone photochemical production is difficult to observe nearby [formula] emission sources. According to proposed mechanism, the ozone concentration increase in the result of air photochemical ageing can be observed when [formula] concentration drops into low values that is in the outtown areas or in the upper tropospheric layers.

19

Epizody nietypowych stężeń ozonu powierzchniowego w rejonie Kędzierzyna-Koźla (1996)

Kupich I., Hoffman S., Sułkowski W.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

1998

|

Vol. 5, nr 5-6

433-442

PL

Badania przeprowadzono na podstawie danych pochodzących z sieci monitoringu powietrza w Kędzierzynie-Koźlu z 1996 r. Sieć ta składa się z sześciu stacji pomiarowych zlokalizowanych w różnych rejonach miasta i różnie zorientowanych wobec nąjwiększego w okolicy zakładu emitującego zanieczyszczenia, Zakładów Azotowych "Kędzierzyn S.A.". Stacje są wyposażone w urządzenia umożliwiające ciągły pomiar stężenia O3, NO, NO2 i innych zanieczyszczeń. Oprócz stacji pomiarowych w systemie znajduje się również stacja meteorologiczna, z której pochodzą dane dotyczące prędkości i kierunku wiatru, temperatury, ciśnienia oraz natężenia promieniowania słonecznego. Wszystkie dane zostały zebrane w postaci średnich 60-minutowych. W pracy przedstawiono kilka wybranych epizodów i omówiono prawdopodobne przyczyny zaobserwowanych zaburzeń cyklu dobowego zmian stężenia ozonu.

EN

Studies were performed on the ground of data derived from the air monitoring network in KędzierzynKoźle from the year 1996. That network consists of six measuring points which were situated in different sites of the town, and which were directed in a different way towards the biggest local source of air pollution - nitrogen plant "Kędzierzyn S.A.". Measuring points were equipped with devices which were able to measure continually concentration of O3, NO, NO2, and other pollutants. Apart from measuring points in this system there was the meteorological station which supplied data concerned with wind speed and its direction, temperature as well as solar radiation. All the data were gathered in the form of 60-minutes' averages. In this study a few chosen episodes were presented and probable causes of disturbances in 24-hours' cycle of ozone concentration changes.