PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Czasopismo

2012 | 65 | 4 |

Tytuł artykułu

The advanced statistical methods in aerobiological studies

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

PL
Zaawansowane metody statystyczne stosowane w badaniach aerobiologicznych

Języki publikacji

EN

Abstrakty

EN
Pollen and spore forecasting has become an important aim in aerobiology. The main goal is to provide accurate information on biological particles in the air to sensitive users in order to help them optimize their treatment process. Many statistical methods of data analysis are based on the assumptions of linearity and normality that often cannot be fulfilled. The advanced statistical methods can be applied to the problems that cannot be solved in any other effective way, and are suited to predicting the concentration of airborne pollen or spores in relation to weather conditions. The purpose of the study was to review some advanced statistical methods that can be used in aerobiological studies.
PL
Ziarna pyłku i zarodniki grzybów należące do aeroplanktonu stanowią ważny przedmiot badań aerobiologicznych. Głównym celem takich badań jest dostarczenie dokładnych informacji na temat zawartości biologicznych cząsteczek w powietrzu aby pomóc zoptymalizować proces leczenia alergii i astmy u osób wrażliwych. Wiele metod statystycznej analizy danych opartych jest na założeniach liniowości i normalności, często założenia te nie mogą być spełnione. Zaawansowane metody statystyczne mogą być stosowane wtedy, kiedy inne metody nie mogą być użyte. Dodatkowo niektóre z nich konstruują modele prognostyczne, które przewidują skuteczne stężenie w powietrzu pyłku lub zarodników w zależności od warunków atmosferycznych. Celem badania było dokonanie przeglądu zaawansowanych statystycznych metod, które mogą być stosowane w badaniach aerobiologicznych.

Wydawca

-

Czasopismo

Rocznik

Tom

65

Numer

4

Opis fizyczny

p.69-73,ref.

Twórcy

  • Department of Plant Taxonomy and Phytogeography, University of Szczecin, Waska 13, 71-415 Szczecin, Poland
autor

Bibliografia

  • Ang u lo -Rome ro J., Med i av i l l a - Mol i na A., Dom i n q u e z -Vi l c h e s E . 1999. Conidia of Alternaria in the atmosphere of the city of Cordoba, Spain in relation to meteorological parameters. Int. J. Biometeorol. 43; 45–49. http://dx.doi.org/10.1007/s004840050115
  • Be g g s P. J . 2004. Impacts of climate change on aeroallergens: past and future. Clin. Exp. Allergy, 34; 1507–1513. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2222.2004.02061.x
  • Bi s h o p C . 1995. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford: University Press
  • Br e ima n L., F r iedma J.H., Olshen R.A., S tone C.G. 1984. Classification and regression trees. Wadsworth, Belmont, CA.
  • Bu r g e H.A. 2002. An update on pollen and fungal spore aerobiology. J. Allergy Clin. Immunol. 110; 544–552. http://dx.doi.org/10.1067/mai.2002.128674
  • Ca s t e l l a no -Ménde z M ., A i r a M . J. , I g l e s i a s I . , J a t o V. , G o n z á l e z -Ma n t e i g a W. 2005. Artificial neural networks as a useful tool to predict the risk level of Betula pollen in the air. Int. J. Biometeorol. 49; 310–316. http://dx.doi.org/10.1007/s00484-004-0247-x
  • De ’a t h G. , F a b r i c u s K. E . 2000. Classification and regression trees: a powerful and simple technique for ecological data analysis. Ecology, 81; 3178–3192. http://dx.doi.org/10.2307/177409
  • G r i n n -Gof r o ń A . , S t r z e l c z a k A . 2008a. Artificial neural network models of relationships between Alternaria spores and meteorological factors in Szczecin (Poland). Int. J. Biometeorol. 52; 859–868. http://dx.doi.org/10.1007/s00484-008-0182-3
  • G r i n n -Gof r o ń A . , S t r z e l c z a k A . 2008b. Artificial neural network models of relationships between Cladosporium spores and meteorological factors in Szczecin (Poland). Grana. 47; 304–314.
  • G r i n n -Gof r o ń A . , S t r z e l c z a k A . 2009. Hourly predictive ANN and MRT models of Alternaria and Cladosporium spore concentrations in Szczecin (Poland). Int. J. Biometeorol. 53; 555–562.
  • G r i n n -Gof r o ń A . , S t r z e l c z a k A . 2011. The effects of meteorological factors on the occurrence of Ganoderma sp. spores in the air. Int. J. Biometeorol., 55: 235–241. http://dx.doi.org/10.1007/s00484-010-0329-x
  • Ha y k i n S . 1994. Neural networks: A comprehensive foundation. Macmillan, New York.
  • Ka t i a l R.K., Z ha ng Y.M., Jone s R.H., D ye r P.D. 1997. Atmospheric mold spore counts in relation to meteorological parameters. Int. J. Biometeorol. 41; 17–22. http://dx.doi.org/10.1007/s004840050048
  • Mi t a k a k i s T. Z . , C l i f t A . , McG e e P.A. 2001. The effect of local cropping activities and weather on the airborne concentration of allergenic of Alternaria spores in rural Australia. Grana, 40; 230–239. http://dx.doi.org/10.1080/001731301317223268
  • P u c M. , Bo s i a c k a B. 2011. Effects of meteorological factors and air pollution on urban pollen concentrations. Polish J. Environ. Stud. 20 (3); 611–618.
  • P u c M. 2012. Artificial neural network model of relationship between Betula pollen and meteorological factors in Szczecin (Poland). Int. J. Biometeorol. 56; 395–401. http://dx.doi.org/10.1007/s00484-011-0446-1
  • Ra n z i A . , L a u r iol a P., M a r l e t t o V. , Z i non i F. 2003. Forecasting airborne pollen concentrations: Development of local models. Aerobiologia, 19: 39–4 concentration using a neural network applied to a coastal Atlantic climate region. Neural Networks, 23; 419–425. http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2009.06.006
  • Rume l h a r t D. E . and M c C l e l l a n d J . (eds.). 1986. Parallel Distributed Processing, Vol 1. Cambridge, MA: MIT Press.
  • Sá nchez-Mes a J.A., G a l á n C., C és a r Her vá s C . 2004. The use of discriminant analysis and neural networks to forecast the severity of the Poaceae pollen season in a region with a typical Mediterranean climate. Int. J. Biometeorol., 49; 366–352. http://dx.doi. org/10.1007/s00484-005-0260-8
  • S t e n n e t t P. J . , B e g g s P. J . 2004. Alternaria spores in the atmosphere of Sydney, Australia, and relationships with meteorological factors. Int. J. Biometeorol. 49; 98–105. http://dx.doi.org/10.1007/s00484-004-0217-3
  • Ta d e u s i ewi c z R . 1993. Neural networks. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa, Poland.
  • t e r Br a a k . , Šm i l a u e r . 2002. CANOCO Reference Manual and User’s Guide to Canoco for Windows: Software for Canonical Community Ordination (version 4.5). Microcomputer Power; Ithaca, NY, USA.
  • Tr o u t t C . , L e v e t i n E . 2001. Correlation of spring spore concentrations and meteorological conditions in Tulsa, Oklahoma. Int. J. Biometeorol. 45; 64–74. http://dx.doi.org/10.1007/s004840100087

Uwagi

Rekord w opracowaniu

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.agro-5592f981-bffd-4645-b1eb-a4c3dfe9d3ff
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.