PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Classification of Different-Sized Aerosol Monitoring Data

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Klasyfikacja danych monitoringowych frakcji aerozolu o różnych rozmiarach cząstek
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The present study deals with the application of self-organizing maps (SOM) of Kohonen for the classification of aerosol monitoring data sets from two sampling points (Arnoldstein and Unterloibach) located close to the border between Austria and Slovenia. The goal of the chemometric data treatment was to find some specific patterns in the classification maps for five different aerosol fractions collected in four different seasons of the year. The results obtained indicated a distinct separation of the ultrafine particles (PM 0.01–PM 0.4) from the other fractions which underlines their specific effect on human health. Seasonal separation but only between summer and winter sampling is also observed.
PL
Przedstawiono wyniki badań monitoringowych próbek aerozolu atmosferycznego pobranych z dwóch punktów pomiarowych (Arnoldstein i Unterloibach) z pobliża granicy między Austrią i Słowenią. Dane zinterpretowano z wykorzystaniem samoorganizujących się map (SOM) Kohonena. Celem chemometrycznej interpretacji danych było znalezienie charakterystycznych struktur na mapach klasyfikacji dla pięciu różnych frakcji aerozoli, zebranych w czterech różnych porach roku. Uzyskane wyniki wskazują na wyraźne oddzielenie najdrobniejszych cząstek (PM 0,01 – PM 0,4) od innych frakcji, co wskazuje na ich specyficzne działanie na zdrowie człowieka. Obserwuje się również zmiany sezonowe, ale tylko między próbkami pobranymi latem i zimą.
Rocznik
Strony
275--288
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
autor
  • Chair of Physical Chemistry, Faculty of Chemistry, University of Sofia “St. Kl. Okhridski”, J. Bourchier Blvd. 1, 1164 Sofia, Bulgaria.
Bibliografia
  • [1] Bro R.: Chemomet. Intell. Lab. Syst. 1997, 38, 149–171.
  • [2] Faber N., Bro R. and Hopke P.: Chemomet. Intell. Lab.Syst. 2003, 65, 119–137.
  • [3] Kiers H., Ten Berge J. and Bro R.: J. Chemomet. 1999, 13, 275–294.
  • [4] Bro R., Anderson C.A. and Kiers H.A.L.: J. Chemomet. 1999, 13, 295–309.
  • [5] Henrion R.: Chemomet. Intell. Lab. Syst. 1994, 25, 1–23.
  • [6] Geladi P.: Chemomet. Intell. Lab. Syst. 1989, 7, 11–30.
  • [7] Tsakovski S., Simeonova P., Simeonov V., Freitas M.C., Dionosio I. and Pacheko A.M.G.: J. Radioanal. Nucl. Chem. 2009, 281, 17–22.
  • [8] Wen G., Guo X., Huang D. and Liu K.: IEEE Int. Conf. on Neural Networks – Conf. Proc. Art. 4371093, 2007, 991–996.
  • [9] Stanimirova I. and Simeonov V.: Chemomet. Intell. Lab. Syst. 2005, 77, 115–121.
  • [10] Astel A., Tsakovski S., Barbieri P. and Simeonov V.: Water Res. 2007, 41, 4566–4578.
  • [11] Tsakovski S., Kudlak B., Simeonov V., Wolska L. and Namiesnik J.: Anal. Chim. Acta 2009, 631, 142–152.
  • [12] Kolehmainen M., Martikainen H., Hiltunen T. and Ruuskanen J.: Environ. Monit. Assess. 2000, 65, 277–286.
  • [13] Lavric T.: Composition and Sources of Aerosols (PM10) in the border Region Carynthia – Slovenia – Italy. Ph.D. Thesis, Technical University of Vienna, Vienna 2002.
  • [14] Puxbaum H. and Rendl J.: Microchim. Acta 1983, 263–272.
  • [15] Kohonen T.: Self-Organizing Maps. Springer, New York 2001.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG8-0059-0012
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.