Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Comparison of three modeling approaches for predicting plant species distribution in mountainous scrub vegetation (Semnan Rangelands, Iran)

Chahouki M., Ahvazi L., Azarnivand H.

Polish Journal of Ecology

|

2012

|

Vol. 60, nr 2

277-289

EN

The predictive modeling of plant species distribution has wide applications in vegetation studies. This study attempts to assess three modeling approaches to predict the plant distribution in the dry (precipitation 128-275 mm) mountainous (altitude 1129-2260 m a.s.l.) scrub vegetation on the example of the rangelands of northeastern Semnan, Iran. The vegetation of the study area belongs to the communities of Artemisia, Astralagus, Eurotia and other scrub species. The main objective of this study is to compare the predictive ability of three habitat models, and to find the most effective environmental factors for predicting the plant species occurrence. The Canonical Correspondence Analysis (CCA), Logistic Regression (LR), and Artificial Neural Network (ANN) models were chosen to model the spatial distribution pattern of vegetation communities. Plant density and cover, soil texture, available moisture, pH, electrical conductivity (EC), organic matter, lime, gravel and gypsum contents and topography (elevation, slope and aspect) are those variables that have been sampled using the randomized systematic method. Within each vegetation type, the samples were collected using 15 quadrates placed at an interval of 50 m along three 750 m transects. As a necessary step, the maps of all factors affecting the predictive capability of the models were generated. The results showed that the predictive models using the LR and ANN methods are more suitable to predict the distribution of individual species. In opposite, the CCA method is more suitable to predict the distribution of the all studied species together. Using the finalized models, maps of individual species (for different species) or for all the species were generated in the GIS environment. To evaluate the predictive ability of the models, the accuracy of the predicted maps was compared against real-world vegetation maps using the Kappa statistic. The Kappa (K) statistic was also used to evaluate the adequacy of vegetation mapping. The comparison between the vegetation cover of a map generated using the CCA application and its corresponding actual map showed a good agreement (i.e. K= 0.58). The results also revealed that maps generated using the LR and ANN models for Astragalus spp., Halocnemum strobilaceum, Zygophyllum eurypterum and Seidlitzia rosmarinus species have a high accordance with their corresponding actual maps of the study area. Due to the high level of adaptability of Artemisia sieberi, allowing this specie to grow in most parts of the study area with relatively different habitat conditions, a predictive model for this species could not be fixed. In such cases, a set of predictive models may be used to formulate the environment-vegetation relationship. Finally, the predictive ability of the LR and ANN models for mapping Astragalus spp. was determined as K = 0.86 and K = 0.91 respectively, implying a very good agreement between predictions and observations. It is concluded that the combination of modelling of the local species distribution constitutes a promising future research area, which has the potentiality to enhance assessments and conservation planning of vegetation (like rangelands) based on predictive species models.

2

Jednorodność parametrów kopaliny testowana metodą geostatystyczną - prezentacja działania oprogramowania na danych z KWB "Bełchatów"

Mastej W., Kądzioła L.

WUG : bezpieczeństwo pracy i ochrona środowiska w górnictwie

|

2007

|

nr 6

23-25

PL

Zbudowano program komputerowy ŚredniGMZ (skrót od "średni geostatystyczny model zmienności"), który umożliwia oszacowanie jednorodności parametrów kopaliny, o ile znane są geostatystyczne modele zmienności tych parametrów. Wiarygodna ocena jednorodności jest konieczna ze względu na wymogi zakładów przeróbczych. Jako miary niejednorodności użyto tzw. wariancji międzyblokowej, pokazującej zmienność parametrów między blokami (parcelami) eksploatacyjnymi o zdefiniowanym kształcie i wielkości. Podczas każdego przebiegu programu można symulować inny kształt i wielkość bloków eksploatacyjnych dla zadanego parametru złożowego. Pozwala to tak dobrać bloki, by wartość wariancji międzyblokowej nie przekroczyła z góry założonego progu.

EN

Computer program ŚredniGMZ (abbreviations of 'mean geostatistical variability model') was built to evaluate the parameters homogeneity of mineral raw-materials if geostatistical variability models are known. Reliable homogeneity evaluation is necessary because of the requirements of processing plants. The dispersion variance was used as a measure of non-homogeneity, which shows parameter variability among exploitation blocks of defined shape and size. During each run of the program, simulation of various shapes and sizes of blocks can be done for the selected parameter. This allows the selection of blocks such that the dispersion variance does not to exceed the presumed value.

3

Wpływ gęstości sieci rozpoznawczej na dokładność rozpoznania parametru złożowego z uwzględnieniem charakteru jego zmienności

Naworyta W.

Górnictwo Odkrywkowe

|

2007

|

R. 49, nr 7

46-51

PL

W oparciu o informację z sieci otworów rozpoznawczych przeanalizowano zawartość parametrów jakościowych węgla brunatnego - zawartość siarki oraz udział piasku w węglu brunatnym jednego ze złóż eksploatowanych przez KWB Konin. Korzystając z narzędzi geostatystycznych oceniono dokładność szacowania wartości średniej w blokach eksploatacyjnych. Metodą sztucznej eliminacji niektórych otworów w sieci rozpoznawczej przeanalizowano wpływ gęstości sieci na jakość rozpoznania zmienności parametrów złożowych oraz na dokładność szacowania wartości średniej w blokach. Wyniki eksperymentu wykazały duże różnice w dokładności szacowania średniej siarki i piasku. Najbardziej rozrzedzona sieć otworów jest wystarczająca do rozpoznania struktury i szacowania średniej zawartości siarki w blokach o wymiarach 50 x 50 m. W przypadku zawartości piasku, ze względu na zmienność tego parametru, nawet najlepszy wariant sieci nie umożliwia szacowania średniej w blokach 50 x 50 m z błędem mniejszym niż 8%.

EN

Basing on existing borehole net we present analyze of sulphur and sand content in brown coal of one deposit exploited by Open Pit Mine Konin. For assessment of variability of deposit parameters we used geostatistical methods. Basing on variogramms we asset an accuracy of mean estimation using block-kriging. With elimination of some boreholes we analyzed the impact of net density on structure identification quality of deposit parameters and accuracy of their mean prediction in blocks. Effects of experiment show significant differences in the accuracy of mean prediction for both deposit parameters. The thinnest borehole net is good enough for structure recognition of sulphur and for estimation of its mean in square blocks 50 x 50 m. Because of variability of sand content in the brown coal even the best analyzed borehole net is not enough good for estimation of mean in blocks with acceptable kriging standard deviation.

4

Weryfikacja poprawności doboru gęstości sieci otworów rozpoznawczych dla określonego stopnia rozpoznania parametrów złoża z zastosowaniem metod geostatystycznych

Naworyta W., Mazurek S.

Górnictwo Odkrywkowe

|

2007

|

R. 49, nr 5-6

139-145

PL

Dokładne rozpoznanie zmienności cech złożowych ma kluczowe znaczenie dla procesu sterowania wydobyciem w funkcji jakości strumienia urobionej kopaliny. W przypadku węgla brunatnego (obok wartości opałowej) zawartość siarki oraz piasku w dużym stopniu decydują o jego przydatności do procesu spalania oraz, co jest bardzo ważne, wpływają na jego cenę (ponieważ to zawartość piasku powoduje najczęściej wzrost zawartości popiołu i jednoczesne obniżenie kaloryczności). W pracy zaprezentowano ocenę dokładności szacowania wartości średniej parametrów złożowych w blokach o różnych rozmiarach, z uwzględnieniem ich zmienności rozpoznanej istniejącą siecią otworów. Do realizacji tego celu posłużono się narzędziami geostatystycznymi. Pracę wykonano na podstawie danych z otworów rozpoznawczych wybranych złóż węgla brunatnego KWB Konin w Kleczewie SA. W przypadku zawartości siarki zmienność, struktura oraz stopień jej rozpoznania otworami są wystarczające i upoważniają do określenia metodą krigingu średniej zawartości w blokach 50 x 50m z dużą dokładnością. W odróżnieniu do siarki, zawartość piasku wykazuje dużą zmienność przy znaczącym udziale zmienności lokalnej. Przy szacowaniu średniej zawartości piasku V blokach, w celu uniknięcia ryzyka przekroczenia określonej wartości, należy uwzględnić tolerancję wynikającą z wielkości błędu szacowania średniej.

EN

Exact recognition of variability of a deposit quality is important for steering of the quality of extracted commodity. In the case of lignite next to calorific value, the concentration of sulphur and the content of sand determine its usefulness for burning process and affect its price. We present an assessment of accuracy of deposit parameters estimation regarding the level of recognition of their variability using the existing grid of boreholes. To realize this purpose we used geostatistical tools. The work was done using the data of boreholes from chosen lignite deposits in lignite mine "Konin" S.A. In the case of sulphur content, the variability, the structure and the degree of recognition with boreholes are sufficient and may be used to determine mean content of S in 50 x 50 m blocks with high accuracy. On the contrary, sand content exhibits higher variability with a considerable share of nugget variance. In order to avoid a risk of exceeding definite value when estimating the sand content in blocks it is necessary to consider a tolerance resulting from the error of mean value assessment.

5

Zastosowanie symulacji neuronowych oraz nowoczesnych metod geostatystyki w cyfrowej parametryzacji złóż ropy i gazu

Darłak B., Malaga M., Włodarczyk M.

Prace Instytutu Nafty i Gazu

|

2006

|

nr 135

54-54

PL

Wykonano symulacje rozkładu porowatości efektywnej i miąższości dla złoża Różańsko wykorzystując metody geostatystyczne oraz metodę sztucznych sieci neuronowych. Zastosowano metodę regresji wielokrotnej do estymacji parametrów złożowych (porowatości i miąższości) oraz do stworzenia ich przestrzennych rozkładów, wygenerowanych na podstawie interpretacji wyników pomiarowych sejsmiki 3D, wykonanych na obszarze badanego obiektu. Z drugiej strony zastosowano do obliczeń sieć neuronową typu perceptron wielowarstwowy z algorytmem genetycznym. Stworzono mapy rozkładów symulowanych parametrów i porównano otrzymane wyniki. Stwierdzono, że obie metody dają poprawne wyniki, przy czym metoda sztucznych sieci neuronowych (ANN), będąc metodą szybszą i mniej pracochłonną stawia większe wymagania bazie danych, ze względu na tendencje do wygładzania symulowanych wyników.

EN

Numerical models of Różańsko reservoir were performed using geostatistical and artificial neural network (ANN) methods. The multiple regression method were applied as well for estimations of reservoir parameters extracted from well-log functions as for creation of space distribution of reservoir parameters depending on distributions of appropriate seismic attributes generated on the base of 3-D image of the investigated object. From the other side artificial neural network (ANN) with genetic algorithm were applied. Sketches of porosity and thickness distribution were obtained as a final result. It was showed that both methods give similar results.

6

Quarrying activities and dust emissions: a geostatistical method in risk analysis

Degan G. A., Lippiello D., Pinzari M.

Journal of KONBiN

|

2006

|

No. 1

270--277

EN

Quarrying activities, as for their characteristics, imply a deep environmental impact and dust emissions represent one of the most important pollutant factors. The aim of the present study, is to identify, according to a geostatistical approach, a simple procedure to forecast spatial variability of dust emissions in order to evaluate occupational risks connected with airborne dust exposure.

7

Application of geostatistics to evaluation of penetrometric measurements

Bajla J.

Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn

|

2004

|

nr 7

5-14

EN

Evaluation of changes to soil condition, e.g. in assessment of soil protection technologies in maize growing can be done through penetrometric measurements. Frequency of penetration measurements and their results in the form of graphical developments of penetration resistance do not offer a sufficient picture of complicated spatial configuration of soil particles. Application of non-traditional evaluation methods using variograms and special procedures of geostatistics make it possible to express more graphically differences between measured points in the chosen area. A suitable graphical program is able to express graphically and continuously the complexities of changes in soil condition and compare different tillage technologies. For assessing the suitability of geostatistics, the results of penetration measurements made in fields with different tillage technologies (no ploughing, minimum ploughing and ploughing) at the flowering stage of maize were used for the experiment. During measuring the penetration resistance, samples of soil in the experimental fields were withdrawn to determine soil volume weight and moisture. Based on the statistical processing of penetration measurements, graphical interpretations of the profiles of measured soil sections for individual tillage technologies up to a depth of 0.4 m were prepared using the linear variogram model under a Surfer program. In comparison with classic penetrograms, graphical profiles of individual technologies indicate significant differences in the soil condition.

PL

Badania zmian stanu gleby, np. przy ocenie gleboochronnych technologii uprawy kukurydzy, można realizować za pomocą pomiarów penetracyjnych. Przedstawianie wyników pomiarów penetracyjnych w formie graficznego przebiegu oporu nie daje w pełni jasnego obrazu o złożonej przestrzennej strukturze gleby. Zastosowanie specjalnych metod oceny wyników pomiarów za pomocą krzywych wariacyjnych i odpowiednich metod geostatystycznych pozwala na bardziej dokładne określenie różnic między badanymi stanowiskami pola. Odpowiedni program graficzny pozwala w sposób poglądowy i spójny wyjaśnić złożone zmiany stanu gleby, umożliwiając porównanie różnych technologii jej obróbki. Przy ocenie przydatności metod geostatystycznych wykorzystano wyniki pomiarów penetracyjnych na polach z kukurydzą uprawianą w technologii bezorkowej, z minimalną i orkową obróbką gleby. Pomiary penetracyjne przeprowadzono w fazie kwitnienia kukurydzy, pobierając próbki gleby do określenia jej masy objętościowej i wilgotności. Na podstawie obróbki statystycznej wyników pomiarów penetracyjnych dla liniowego modelu krzywych wariacyjnych opracowano, za pomocą programu Surfer, graficzne interpretacje profili w przyjętych odcinkach do głębokości 0,4 m. Uzyskane "penetogramy" dotyczące poszczególnych technologii, w porównaniu z klasycznymi "penetogramami", wskazały na wyraźne różnice w stanie profilu glebowego, z dobrze widocznymi miejscami zwiększonego oporu penetracyjnego.

8

Szacowanie zasobów złóż z wykorzystaniem metod geostatystycznych

Kokesz Z.

Górnictwo Odkrywkowe

|

2004

|

R. 46, nr 3/4

91-98

PL

Przedstawiono sposoby wykorzystania procedur geostatystycznych w szacowaniu zasobów. Zwrócono uwagę na korzyści wynikające z ich stosowania przy dokumentowaniu złóż. Wskazano na potrzebę głębszego analizowania struktury zmienności złoża i uwzględniania anizotropii oraz niejednorodności w szacowaniu zasobów. Metody geostatystyczne dzięki swym zaletom powinny być powszechnie wykorzystywane przy dokumentowaniu złóż i stosowane do sporządzania map izoliniowych parametrów złożowych, wyznaczania granic złoża, obliczania zasobów i weryfikacji kategorii ich rozpoznania.

EN

The use of geostatistical procedures in mineral deposit estimation have been presented. Attention has been paid to the advantages gained in elaboration of geological data. It has been emphasized that the variability structure of mineral deposit parameters should be analysed more deeply and their anisotropy and nonhomogenity should be taken into account during reserves estimation. Geostatistical methods should be more widely used in elaboration of geological data and applied in creating of contour maps of deposit parameters, delimitation of a deposit, mineral reserves calculation and verification of their assurance category.