The aim of this study is to present disaggregation for SO2 and PM2.5 emissions from small domestic sources. As suggested by Dong and Liang [5], the problem is to analyse air emission from scattered sources (households). Data submitted for Poland [14] indicate that small domestic boilers are one of main sources of air pollutant emission. Their shares in 2013 national total were about 34% for SO2 and 51% for PM2.5 respectively. Results from [21] underline the significance of that source. Moreover, the current analysis found connection between small domestic combustion and air quality worsening in local scale. Despite the fact, solid fuels will remain the main energy resource in the near future [22]. To carry out presented analysis, we used emission data submitted for international purposes [14] and selected statistics published by the Central Statistical Office of Poland [15, 16]. Selected data were derived also from study carried out by Hławiczka et al. [9] for Polish-Czech Republic border region.
PL
Celem niniejszej pracy jest prezentacja dezagregacji emisji SO2 and PM2.5 do powietrza z gospodarstw domowych. Wyniki pracy [5] wskazują, że występuje problem z małymi źródłami emisji rozmieszczonymi przypadkowo. Dane o emisji krajowej [14] wskazują, że spalanie paliw w gospodarstwach domowych jest jednym z głównych źródeł emisji SO2 PM2.5 do powietrza (udziały w roku 2013 to odpowiednio: 34% SO2 oraz 51% PM2.5). Wyniki [21] podkreślają rolę tego źródła emisji. Ponadto obecnie prowadzone analizy potwierdzają zależność pomiędzy emisją z gospodarstw domowych a jakością powietrza w skali lokalnej. Pomimo tego, węgiel pozostanie w najbliższej przyszłości głównym źródłem energii [22]. W celu przeprowadzenia analizy wykorzystano dane o emisji krajowej [14] oraz wybrane statystyki krajowe [15, 16]. Część danych zaczerpnięto z wyników badań Hławiczki i in. [9] dla regionu przygranicznego Polska-Czechy.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
The problem of locating pointwise sensor measurements so as to optimally estimate unknown parameters in a class of distributed systems is studied. Based on a scalar measure of performance defined on the corresponding Fisher information matrix, two approaches are developed for this problem: introduction of continuous designs, which allows for adaptation of well-known sequential algorithms of classical optimum experimental design, and application of standard non-linear programming techniques. In each case, particular algorithms are delineated and analysis of the appropriate sensor placements is made. The relative advantages and shortcomings of both the approaches are discussed and demonstrated by applying them to a two-dimensional diffusion process.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.