Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

1 Ekologia i Technika

1 2008

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: surface pollutants

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza stanu środowiska wybranych rzek regionu Środkowopomorskiego

100%

Szymański K. , Goliszewska-Hamulewicz N.

Ekologia i Technika

2008

tom R. 16, nr 6

294-300

Na terenie Środkowopomorskim znajdują się dwie zlewnie rzeczne, tj., zlewnia rzeki Parsęty i zlewnia rzeki Wieprzy. Powyżej wymienione zlewnie mają istotny wpływ na stan wód przybrzeżnych Morza Bałtyckiego regionu Środkowopomorskiego. Prowadząc analizę stanu jakości tych rzek, tj. Grabowej, największego dopływu rzeki Wieprzy, Parsęty i rzeki Wieprzy, posłużono się klasycznymi metodami matematycznymi. Jednak podczas analizy ww. metod stwierdzono, że nie dają one pełnych informacji o rozpatrywanych zmiennych. Dlatego też zastosowano niestrukturalne metody, do których zaliczamy sieci neuronowe. Za pomocą sieci neuronowych zbadano szeregi czasowe dla poszczególnych lat i poszczególnych wskaźników, tj. tlen rozpuszczony, BZT5, ChZT-Mn, ChZT-Cr, azot ogólny Kejdahla i fosfor ogólny. Stwierdzono, że metodą sieci neuronowych można opisywać szeregi czasowe wyznaczone przez wyniki pomiarów. Ponadto otrzymuje się zadowalające rezultaty.

In Middle Pomerania region two river basins can be found: the Parsęta River basin and the Wieprza River l basin. These basins have a significant impact on the state of the Baltic Sea coastal waters. Classical mathematical methods were used when performing the analysis of the quality of the rivers, that is the Grabowa River, the biggest tributary of the Wieprza and the Parsęta. However, during analyzing the methods, it was noted that they don't give complete Information about the considered variables. Because of that some nonstructural methods, l including neuron networks, were applied. With the help of neuron networks time-series for separate years and indicators were studied: BZT5, ChZT-Mn, ChZT-Cr and Keydahla general nitrogen and general phosphorus. It was found that time-series determined by the results of the measurements can be described with the help of | neuron networks, and what is more-the results are satisfying.