Ocena i prognozowanie stanu gleb na potrzeby planów i programów

• Autorzy: Gruszczyński S.

Warianty tytułu

EN

The assessment and prediction of the soil condition for the needs of the plans and programs

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Środowiskowa ocena skutków realizacji planów i programów jest w polskiej praktyce oceny oddziaływania na środowisko pewną nowością. W najbliższych latach należałoby oczekiwać wzrostu zapotrzebowania na tego rodzaju opracowania, do których tworzenia niezbędne jest wykorzystanie metod możliwie wszechstronnego opisu i prognozowania stanu środowiska. Ocena stanu aktualnego oraz prognoza przyszłych stanów gleb wymaga odpowiedniej bazy metodycznej, w tym stosownych procedur ustalania wiarygodnego opisu przewidywanych przekształceń i ich skutków. W pracy przeanalizowano niektóre aspekty problemu, koncentrując uwagę na cyfrowych metodach przetwarzania i integracji informacji

EN

The environmental assessment of effects of the plans and programs realization is relatively novelty in Polish Environmental Impast Assessment practice. In the next few years one might await a considerable increase of demand of this kind of studies. The evaluation of the present state and also the prognosis of future soils states needs methodological basis, including the applied procedures settling a reliable description of forecast transformation and their effects. The paper presents some aspects of this problem, putting interest mainly on digital methods data processing and information integration

Słowa kluczowe

PL

gleby; środowisko przyrodnicze

EN

soils; environmental planning

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2006
• Tom: T. 11, z. 1
• Strony: 53--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 31 poz., rys.

Twórcy

autor

Gruszczyński S.

• Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska

Bibliografia

• [1] Baja S., Chapman D.M., Dragovich D.: A conceptual model for defining and assessing land management units using a fuzzy modeling approach in gis environment. Environmental Management, 29(5), April 2002, 647–661
• [2] Bishop C.M.: Mixture density networks. Raport instytutowy NCRG/94/004, 1994. Dostępne na: citeseer.ist.psu.edu/bishop94mixture.html
• [3] Bowman M.H.: Mapping freely available high resolution global elevation and vector data in grass. GRASS-News, June 2005, 3, 7–10
• [4] Cornford D., Nabney I.T., Bishop C.M.: Neural network based wind vector retrieval from satellite scaterrometer data. Neural Computing and Application, 8, 1999, 206–217
• [5] Duch W., Diercksen G.H.F.: Feature space mapping as a universal adaptive system. Computer Physics Communications, 87(16), 1994, 341–371
• [6] Duch W., Setiono R., Żurada J.M.: Computational intelligence methods for rule-based data understanding. Proceedings of the IEEE, 92(5), May 2004, 771–805
• [7] Goldberg P.W., Williams C.K.I., Bishop C.M.: Regression with input-dependent noise: A gaussian process treatment. [w:] Jordan M.I., Kearns M.J., Solla S.A. (red.), Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 10, The MIT Press 1998. Dostępne na: citeseer.ist.psu.edu/article/goldberg98regression.html
• [8] Groenemans R., Ranst E.V., Kerre E.: Fuzzy relational calculus in land evaluation. Geoderma, 77, February 1997, 283–298
• [9] Gruszczyński S.: Ocena zagrożenia gleb w rejonach górniczych za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Geoinformatica Polonica, 1 (1), 1999, 45–62
• [10] Gruszczyński S.: Symulacja skutków przekształceń gleb na terenach górniczych za pomocą klasyfikatorów neuronowych. Kraków, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH 2000
• [11] Gruszczyński S.: Szkody górnicze na terenach użytkowanych przyrodniczo – niektóre problemy dokumentowania, prognozy i oceny. Prace Naukowe GIG, 2002, 167–172
• [12] Gruszczyński S.: Raport merytoryczny z realizacji projektu badawczego Komitetu Badań Naukowych 9 T 12E 016 18 pt. „Prognozowanie przyrodniczych skutków odtwarzania układu hydrologiczno-glebowego w otoczeniu likwidowanych zakładów górniczych”, Kraków, Akademia Górniczo-Hutnicza, luty 2003
• [13] Gruszczyński S., Żuławski C.: Dokumentowanie szkód wywołanych osuszeniem gleb. Zeszyty Naukowe AGH, Sozologia i Sozotechnika, 37, 1993
• [14] Kowalkowski A., Borzyszkowski J.: Badania nad związkami między morfologią powierzchni ziemi a strukturą pokrywy glebowej. Roczniki Gleboznawcze, XXVIII (3–4), 1977, 3–18
• [15] Krajewski R., Skawina T., Żuławski C.: Hydrogeologiczno-glebowa metoda szacowania szkód w użytkach rolnych, wywołanych osuszającą działalnością górniczą. Ochrona Terenów Górniczych, 9, 1969
• [16] Łachwa A.: Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji. [w:] Problemy Współczesnej Nauki. Teoria i Zastosowania. Informatyka, Kraków, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT 2001
• [17] McBratney B., Odeh I.O.: Application of fuzzy sets in soil science: fuzzy logic, fuzzy measurments and fuzzy decisions. Geoderma, 77, February 1997, 85–113
• [18] Neteler M.: SRTM and Vmap0 data in OGR and GRASS. GRASS-News, 3, 2–6, June 2005
• [19] Nortcliff S.: Standarisation of soil quality attributes. Agriculture, Ecosystems and Environment, 88, 2002, 161–168
• [20] Nowicka E., Opryszek Z.: Ocena metod opróbowania gruntów w celu określenia obciążenia gleb metalami ciężkimi. Kraków, Akademia Górniczo-Hutnicza, czerwiec 2000 (praca magisterska)
• [21] Oberguggenberger M., Fellin W.: Probabilistics in GeoTechnics: Technical and Economic Risk Estimation. Rozdział 1: From probability to fuzzy sets: the struggle for meaning in geotechnical risk assessment, 29–38. [w:] Pottler R., Klapperich H., Schweiger H.F. (red.), Essen, United Engineering Foundation, Verlag Gluckauf GmbH 2002
• [22] Rossiter D.G.: Methodology for soil resource inventories. 2nd revised version. Raport instytutowy, Internmational Institute for Aerospace Survey & Earth Sciences (ITC). Lecture Notes & Reference, Ensched, the Netherlands, March 2000
• [23] Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 9 września 2002 r. w sprawie standardów jakości gleby oraz standardów jakości ziemi. Dz.U. nr 165, poz. 1359, 2002
• [24] Skawina T.: Ochrona gleb. Zeszyty Naukowe AGH, Sozologia i Sozotechnika, 1, 197, 187–108
• [25] Skawina T., Trafas M., Żuławski C.: Klasyfikacja stosunków wodnych gleb dla potrzeb oceny i prognozowania szkód górniczych. Puławy, Wydawnictwa PTG 1972
• [26] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. [w:] Problemy Współczesnej Nauki i Techniki. Informatyka, Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM 1993
• [27] Trafas M.: Technologia prowadzenia badań i kartograficznego opracowania wyników dotyczących skażenia gleb w rejonach przemysłowych. Raport końcowy z realizacji projektu badawczego KBN 8 T 12E 007 20, Kraków, Akademia Górniczo-Hutnicza 2004
• [28] Weigend A., Nix D.: Predictions with confidence intervals (local error bars). 1994. Dostępne na: citeseer.ist.psu.edu/weigend94predictions.html
• [29] Zadeh L.A.: Fuzzy sets. Information and Control, 8 (3), June 1965, 338–353
• [30] Zhu A.-X., Hudson B., Burt J., Lubich K., Simonson D.: Soil mapping using GIS, expert knowledge, and fuzzy logic. Soil Science Society of America Journal, 65 (1), September – October 2001, 1463–1472
• [31] Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe. Warszawa, Wydawnictwo Naukowe PWN 1996