Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Air Pollution Dispersion Modelling Using Spatial Analyses

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27710%2F18%3A10241011" target="_blank" >RIV/61989100:27710/18:10241011 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.preprints.org/manuscript/201810.0159/v1" target="_blank" >https://www.preprints.org/manuscript/201810.0159/v1</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3390/ijgi7120489" target="_blank" >10.3390/ijgi7120489</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Air Pollution Dispersion Modelling Using Spatial Analyses

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Abstract: The air pollution dispersion modelling via spatial analyses (Land Use Regression - LUR) is an alternative approach to the air quality assessment to the standard air pollution dispersion modelling techniques. Its advantages are mainly much simpler mathematical apparatus, quicker and simpler calculations and a possibility to incorporate other factors affecting pollutant&apos;s concentration. The goal of the study was to model the PM10 particles dispersion modelling via spatial analyses v in Czech-Polish border area of Upper Silesian industrial agglomeration and compare results with results of the standard Gaussian dispersion model SYMOS&apos;97. Results show that standard Gaussian model with the same data as the LUR model gives better results (determination coefficient 71% for Gaussian model to 48% for LUR model). When factors of the land cover and were included into the LUR model, the LUR model results were significantly improved (65% determination coefficient) to the level comparable with Gaussian model. The hybrid approach combining the Gaussian model with the LUR gives superior quality of results (65% determination coefficient).

  • Název v anglickém jazyce

    Air Pollution Dispersion Modelling Using Spatial Analyses

  • Popis výsledku anglicky

    Abstract: The air pollution dispersion modelling via spatial analyses (Land Use Regression - LUR) is an alternative approach to the air quality assessment to the standard air pollution dispersion modelling techniques. Its advantages are mainly much simpler mathematical apparatus, quicker and simpler calculations and a possibility to incorporate other factors affecting pollutant&apos;s concentration. The goal of the study was to model the PM10 particles dispersion modelling via spatial analyses v in Czech-Polish border area of Upper Silesian industrial agglomeration and compare results with results of the standard Gaussian dispersion model SYMOS&apos;97. Results show that standard Gaussian model with the same data as the LUR model gives better results (determination coefficient 71% for Gaussian model to 48% for LUR model). When factors of the land cover and were included into the LUR model, the LUR model results were significantly improved (65% determination coefficient) to the level comparable with Gaussian model. The hybrid approach combining the Gaussian model with the LUR gives superior quality of results (65% determination coefficient).

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20700 - Environmental engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/LO1208" target="_blank" >LO1208: Teoretické aspekty energetického zpracování odpadů a ochrany prostředí před negativními dopady</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    ISPRS International Journal of Geo-Information

  • ISSN

    2220-9964

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    7

  • Číslo periodika v rámci svazku

    12

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1-12

  • Kód UT WoS článku

    000455392100037

  • EID výsledku v databázi Scopus