Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Złożone zmienne niezależne w modelach pogoda - plon
EN
The relationships between the yield and meteorological elements have been stated by the use of multiple regression model selection. Winter wheat yield was taken as dependent variable and three groups of meteorological elements were taken as independent variables. Simple meteorological elements belong to the first group of independent variables; their nonlinear combinations (square, square root) belong to the second group. The third group has included complex elements they are functions basing on the relationships between plant growing and environmental conditions among others meteorological conditions. Stations Sulejów has been the source of longterm meteorological, phonological and winter wheat yield data. The station is situated in central part of Poland and winter wheat is grown on medium type of soil. The regression equations including both simple meteorological elements, their nonlinear combinations and complex variables achieves the best statistical characteristics than the equations including simple elements only.
PL
Od 1959 do 2000 r. otoczenie stacji meteorologicznej Zakładu Meteorologii i Klimatologii SGGW ulegało przemianom. Do końca lat 60. XX w. był to obszar typowo rolniczy. Na skutek budowy i rozbudowy Uczelni oraz budowy dzielnicy mieszkaniowej Warszawa-Ursynów, w latach 70. i 80. stacja ta, bez zmiany swojej lokalizacji, stała się punktem pomiarowym położonym na terenie miasteczka uniwersyteckiego SGGW w obrębie dużej dzielnicy mieszkaniowej. Oryginalne wieloletnie dane meteorologiczne pochodzące z okresu 1960-2000 umożliwiają analizę lokalnych zmian klimatycznych. Analizie poddano zmiany średniej temperatury powietrza, temperatur ekstremalnych, wilgotności powietrza oraz opadów atmosferycznych. Na podstawie charakteru stwierdzonych zmian elementów meteorologicznych, a także porównania wartości tych elementów z badanej stacji z wartościami ze stacji Warszawa-Okęcie można stwierdzić, że zmiany te są spowodowane przez rozwój urbanizacyjny otoczenia stacji Ursynów SGGW.
EN
The paper presents a study on climate changes in the local scale of Warsaw district Ursynów in the period 1960-2000. Original long-term meteorological records were used as material for the analysis. Meteorological station Ursynów was situated in the south of Warsaw in a place being now inside the University campus. During the period 1960-2000 the nearest surrounding of the station changed from typical rural area to the large city suburb as a result of housing estate and University campus development. The paper presents results of time series analysis of main meteorological elements: mean air temperature, extreme temperatures, humidity and precipitation. Long-term average values of considered meteorological elements changed and the character of changes indicates that surrounding area's development affected local climate.
3
Content available remote Influence of housing estate development on local climate
EN
The paper presents a study on climate changes in local scale of the Warsaw district Ursynów in the period 1960-2000. Original long-term meteorological measurements were used as a research material in the analysis. Meteorological station Ursynów is situated in the south of Warsaw in the place at present being inside the University campus. During the period 1960-2000 the nearest surrounding of the station changed from typical rural area to the large city suburb as a result of housing estate and University campus development. The paper presents results of time series analysis of main meteorological elements: mean air temperature, extreme temperatures, humidity and precipitation. Long-term average values of these meteorological elements changed and the type of changes indicates the effect of surrounding area's development on local climate.
PL
Od 1959 do 2000 r. otoczenie stacji meteorologicznej Zakładu Meteorologii i Klimatologii SGGW ulegało przemianom. Do końca lat 60. XX w. był to obszar typowo rolniczy. Na skutek budowy i rozbudowy Uczelni oraz budowy dzielnicy mieszkaniowej Warszawa Ursynów, w latach 70. i 80. stacja ta, bez zmiany swojej lokalizacji stała się punktem pomiarowym położonym na terenie miasteczka uniwersyteckiego SGGW w obrębie dużej dzielnicy mieszkaniowej. Oryginalne wieloletnie dane meteorologiczne pochodzące z okresu 1960-2000 umożliwiają analizę lokalnych zmian klimatycznych. Analizie poddano zmiany średniej temperatury powietrza, temperatur ekstremalnych, wilgotności powietrza oraz opadów atmosferycznych. Na podstawie charakteru stwierdzonych zmian elementów meteorologicznych, także porównania wartości z badanej stacji z wartościami ze stacji Warszawa Okęcie, można stwierdzić, że zmiany te są spowodowane przez rozwój urbanizacyjny otoczenia stacji Ursynów SGGW.
4
Content available remote Modele sezonowego przebiegu parowania na stacji meteorologicznej Ursynów SGGW
PL
Jednym z czynników obiegu wody i energii w przyrodzie jest parowanie. Wchodzi ono w skład równań bilansu hydrologicznego i bilansu energetycznego będąc ich jedynym wspólnym składnikiem. Przedmiotem opracowania jest znalezienie funkcji opisującej przebieg wielkości parowania z ewaporometru Piche'a i z ewaporometru Wilda w półroczu ciepłym. Dane o wielkości parowania pochodzą z codziennych obserwacji prowadzonych na stacji meteorologicznej Zakładu Meteorologii i Klimatologii Ursynów SGGW w latach 1980–1999. Założono, że funkcja ma postać wielomianu n-tego stopnia. Stopień tego wielomianu, wyraz wolny oraz współczynniki wyznaczono metodą analizy regresji wielokrotnej krokowej.
EN
Evaporation is one of the most important factors of water and energy circulation in environment. Equations of hydrological balance and energy balance include evaporation, which is the only common component of these equations. Function describing seasonal course of evaporation assumes the polynomial form. Stepwise variable selection of multiple regression analysis (used in this work) enables to analyse many polynomial shapes and to select the Best of them. It also allows to calculate coefficients and statistics of investigated models. These data are presented in table 1 and table 2. Figures 1 and 2 show seasonal courses of evaporation from Piche’s evaporimeter and Wild’s evaporimeter, respectively, in Warsaw-Ursynów from three selected types of days.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.