Czasopismo
Tytuł artykułu
Warianty tytułu
Application of Semivariance Analysis for Estimating SO2 Concentration in Atmospheric Air
Języki publikacji
Abstrakty
Cechą charakterystyczną zjawisk zachodzących w powietrzu atmosferycznym jest istnienie autokorelacji. Dzięki narzędziom geostatystyki możliwa jest identyfikacja, modelowanie i estymacja stanu skażenia powietrza atmosferycznego. Zjawisko autokorelacji wykazuje, że wyniki pomiarów, które sąsiadują ze sobą w czasie i przestrzeni są do siebie bardziej podobne niż wyniki pomiarów bardziej odległych. Istnienie autokorelacji czasowych może być podstawą do szacowania wartości pomiarów sąsiednich. Do badania autokorelacji czasowej stężenia gazów i aerozoli wykorzystano analizę semiwariancji. Znajomość parametrów semiwariancji pozwala na użycie najlepszej nieobciążonej liniowo metody estymacji jaką jest kriging. W pracy przedstawiono przykład zastosowania analizy semiwariancji stanu jakościowego powietrza atmosferycznego dla obszaru województwa. Dokonano oceny autokorelacji przestrzennej i czasowej w województwie śląskim w oparciu o podstawowe parametry tj. zakres oddziaływania, próg oraz efekt samorodków. Wyniki analizy semiwariancji przedstawiają w postaci funkcji liniowej zależność między oddalaniem się punktów a stopniem ich podobieństwa. Istnienie autokorelacji przestrzennej daje podstawę do modelowania i estymacji przy użyciu metod stochastycznych. (abstrakt oryginalny)
A characteristic feature of the phenomena occurring in the atmospheric air is the existence of autocorrelation. With tools geostatistics is possible to identify modeling and estimation of the state of contamination of the air. The phenomenon of autocorrelation shows that the results of measurements that are adjacent to each other in time and space are more alike than more distant measurements. The existence of autocorrelation time can be the basis for estimating the value of the measurement location. To study the autocorrelation time gas concentrations and aerosols used semivariance analysis. Knowledge of semivariance parameters allows you to use the best uncompressed linear estimation method which is kriging. The paper presents an example of application semivariance analysis of ambient air quality status for the area of the province. An evaluation of spatial and temporal autocorrelation in the Silesia province based on the basic parameters such as range of impact, and the effect of the threshold nuggets. The analysis results show the semivariance as a function of the linear relationship between distant the points and the degree of their similarity. The existence of spatial autocorrelation provides a basis for modeling and estimation using stochastic methods. (original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
377-388
Opis fizyczny
Twórcy
- Politechnika Warszawska
autor
- Politechnika Warszawska
Bibliografia
- Burrough P., McDonnell R., (1998) Principles of Geographical Information Systems, New York: Oxford University Press Inc.
- Brenning, A. (2012). Geostatistics without Stationarity Assumptions within Geographical Information Systems. Freiberg Online Geoscience.
- Cieciura, M., Zacharski, J. (2011). Podstawy probalistyki z przykładami zastosowań w informatyce. Część II. Statystyka opisowa, Warszawa, s.17.
- Fortin, M.-J., Dale, M.R.T. (2005). Spatial Analysis. A Guide for ecologists. Cambridge University Press.
- Goovaerts, P. (1997). Geostatistics for Natural Resources Evaluation. Oxford University Press, 1-483.
- Namysłowska-Wilczyńska, B. (2006). Geostatystyka. Teoria i zastosowania. Wrocław: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 1-356.
- Rozporządzenie Ministra Środowiska z dnia 24 sierpnia 2012 r. w sprawie poziomów niektórych substancji w powietrzu (Dz. U. z 2012r. nr 0 poz. 1031)
- www.katowice.pios.gov.pl/
- Zawadzki, J. (2011). Metody geostatystyczne dla kierunków przyrodniczych i technicznych. Warszawa: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 25-28.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171358211