Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Air pollution forecasting model control

Domańska D., Wojtylak M.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2010

|

Vol. 14

9--22

EN

In the paper we discuss the analysis of multidimensional data. We consider the relationship between them using a special fuzzy number form. Calculations are kept on set of actual and historical meteorological data. Our model using to forecast pollution concentrations is important in today because pollutions have very big influence on our life in particular pollutions PM10 (particulate matter less than 10 µm in diameter). The effects of inhaling particulate matter have been widely studied in humans and animals and include asthma, lung cancer, cardiovascular issues, and premature death. Because of the size of the particle, they can penetrate the deepest part of the lungs. In Air Pollution Forecasting Model for the chosen weather forecast we find similar weather forecasts. Next, we find real meteorological situations from the historical data which correspond to them and we create fuzzy numbers, that is, the fuzzy weather forecasts. Then we estimate the validity of the weather forecast on the basis of the historical data and its accuracy. We investigate it with the help of a set of indicators, which corresponds to the parameters of the weather forecast, using the similarities rule of the weather forecast to the meteorological situation, a proper distance and data analysis. This comprehensive analysis allows us to investigate the effectiveness of forecasting pollution concentrations, putting the dependence between particular attributes describing the weather forecast in order and proving the legitimacy of the applicable fuzzy numbers in air pollution forecasting. Models are created for data, which are measured and forecasting in Poland. By reason of this data our models are testing in real sets of data and effects are received in active system.

2

Air quality index and its significance in environmental health risk communication

Kowalska M., Ośródka L., Klejnowski K., Zejda J., Krajny E., Wojtylak M.

Archives of Environmental Protection

|

2009

|

Vol. 35, no. 1

13-21

EN

Air Quality Index (AQ1) is a standardized summary measure of ambient air quality used to express the level of health risk related to particulate and gaseous air pollution. The index, first introduced by US EPA in 1998 classified ambient air quality according to concentrations of such principal air pollutants as PMIO, PM,5, ozone, SO_2 NO, and CO. Subsequently similar, index-based approach to express health risk was developed in France, Great Britain and Germany. No such environmental warning system exists in Poland, although some test-trials took place in Katowice area and the city of Gdańsk. However, the operational value of AQ1 under environmental circumstances in Poland remains unknown. The aim of the study was to examine current air pollution levels in Katowice area and to confront AQ1 categories with local air quality, also in terms of health impact on the population as expressed by daily total and specific mortality. The data on daily average PM|(| and sulphur dioxide concentrations available in regional network (P1OŚ in Katowice) and data on daily number of total deaths and deaths due to cardiorespiratory diseases from the Central Statistical Office in Warsaw were collected. The data covered the period 2001-2002. The percentage of days with individual Air Quality Index, created by American, French, British and German method of indexation was calculated. Then, the relationship between values of air quality indexes and daily total and specific mortality according to Spearman correlation coefficients was assessed. Finally, the obtained results were verified according to ANOVA Kruskal-Wallis test. The obtained results suggest significant discrepancy in the range of air quality categories depending on applied system of classification. Percentage of days with "unhealthy" air quality (in the period 2001-2002) was running from 0.1% (American method of indexation) to 11.2% (British method) and usually referred to winter season. Statistically significant Spearman correlation coefficients were obtained for the relationship between air quality and total number of deaths, as well as the number of deaths due to cardiovascular and respiratory diseases in elderly population (aged 65 and more). The observed values of correlation coefficients arc very low and do not exceed value 0.2 for each chosen method of indexation.

PL

Indeks jakości powietrza (AQ1) jest wskaźnikiem określającym jakość powietrza atmosferycznego i jednocześnie wskazującym potencjalne ryzyko zdrowotne ponoszone przez populację wskutek narażenia na standardowo mierzone stężenia zanieczyszczeń pyłowych i gazowych w danym regionie. Po raz pierwszy został użyty przez US EPA w 1998 r. i klasyfikował jakość powietrza atmosferycznego w oparciu o stężenia podstawowych zanieczyszczeń: PMln, PM,5, ozonu, SO,, NO, oraz CO. Podobne wskaźniki, oparte na danych regionalnych opracowano również we Francji, Wielkiej Brytanii i Niemczech. Właściwie w naszym kraju nie funkcjonuje spójny system komunikowania ryzyka zdrowotnego, który byłby oparty na własnym indeksie jakości powietrza, chociaż pewne próby podejmowane są w Katowicach i Gdańsku. Celem prezentowanej pracy była ocena jakości powietrza atmosferycznego w Katowicach na podstawie przyjętych kategorii AQ1 oraz porównanie uzyskanych danych z danymi opisującymi potencjalne ryzyko zdrowotnego wyrażone w postaci dobowej umieralności całkowitej lub specyficznej. Zebrano dane dotyczące średnich dobowych stężeń pyłu PM10 oraz dwutlenku siarki dostępne w ramach regionalnego monitoringu środowiska (P1OŚ w Kato-wicach) oraz dane dotyczące dobowej liczby zgonów ogółem i zgonów z powodu chorób układu oddechowego i krążenia pochodzące z bazy Głównego Urzędu Statystycznego w Warszawie. Wszystkie dane dotyczyły okresu 2001-2002. Obliczono odsetki dni z właściwym dla nich indeksem jakości powietrza stosując amerykański, francuski, brytyjski i niemiecki sposób indeksowania. Następnie oceniono zależność pomiędzy przyjętą kategorią jakości powietrza a dobową umieralnością ogólną i specyficzną z zastosowaniem współczynników korelacji Spearmana. Ostatecznie uzyskane wyniki zweryfikowano przy użyciu testu ANOVA Kruskal-Wallis. Uzyskane wyniki sugerują występowanie istotnego zróżnicowania w zakresie kategorii jakości powietrza atmosferycznego, zależnie od przyjętego sposobu klasyfikacji. Procent dni z tzw. "niezdrową" jakością powietrza kształtował się w badanym okresie (2001-2002) w zakresie od 0,1% (amerykański sposób indeksowania) do 11,2% (brytyjski sposób indeksowania) i zazwyczaj kategoria dotyczyła okresu zimy. Statystycznie znamienne wartości współczynników korelacji Spearmana uzyskano jedynie dla zależności pomiędzy jakością powietrza a dobową liczbą zgonów ogółem oraz zgonów z powodu chorób układu oddechowego i krążenia w grupie osób po 65 roku życia. Jednakże zaobserwowane wartości współczynników były niewielkie i nie przekraczały wartości 0,2 dla każdej z przyjętych metod klasyfikacji.

3

Implementation of the regional meteorological database

Wojtylak M., Rorbek K.

TASK Quarterly : scientific bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk

|

2003

|

Vol. 7, No 2

298-299

EN

The special character of meteorological data, especially various measurement times and standard statistics, makes a programmer solve non-standard problems. The Regional Meteorological Database (RMD) was created in the early nineties of the last century. The RMD uses a data module stored in files, a control module (for data reading and recording) based on indexing by the hashing functions, and a module which makes it possible to display data.

4

The correlation between the meteorological conditions and the concentration of radionuclides in the ground layer of atmospheric air

Krajny E., Ośródka L., Wojtylak M., Michalik B., Skowronek J.

Nukleonika

|

2001

|

Vol. 46, nr 4

189-194

EN

The main goal of this work was to find correlation between the concentrations of radionuclides in outdoor air and the meteorological conditions like: air temperature, atmospheric pressure, wind velocity and amount of precipitation. Because the sampling period of radionuclides concentrations in air was relatively long (7 days), the average levels of meteorological parameters have been calculated within the same time. Data of radionuclide concentrations and meteorological data have been analyzed in order to find statistical correlation. The regression analysis and one of the AI methods, known as neural network, were applied. In general, analysis of the gathered data does not show any strong correlation between the meteorological conditions and the concentrations of radionuclides in air. A slightly stronger correlation we found for radionuclides with relatively short half-lives. The only positive correlation has been found between the Be-7 concentration and air temperature (at the significance level á=0.05). In our opinion, the lack of correlation was caused by a too long sampling time in measurements of radionuclides in outdoor air (a whole week). Results of the analysis received by means of the artificial neuron network are better. We were able to find certain groups of meteorological conditions, related with the corresponding concentrations of particular radionuclides in air. Preliminary measurements of radon progeny concentration support the thesis that the link between changes of meteorological parameters and concentrations of radionuclides in ambient air must exist.