Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  anthropogenic pollutant
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
Our study examined soil and plant material for the contents of some elements along route E 75 through Serbia (the section from Belgrade to Preševo), a length of 400 km. European route E 75 is part of the International E-road network, which is a series of main roads in Europe. Samples of soil and aerial parts of plant material were sampled from both sides of lanes at a distance of about 8 km and at 10, 30, 50, and 400 m perpendicular to the direction of the route. In the soil samples we determined pH in 1MKCl and content of total concentrations of Pb, Cu, Ni, and Hg. Plant materials were analyzed for Pb, Cu, Ni, and Hg. It can be concluded that, besides anthropogenic pollution that is reflected in the excessive use of plant protection products and fertilizers and also the impact of air pollution from motor vehicles in certain sections of the examined area, the dominant influence on concentration of some examined elements comes from geochemical composition of parent material from which the soils were developed.
Prowadzenie badań monitoringowych środowiska pozwala najczęściej na określenie źródła, skali i zasięgu oddziaływania zanieczyszczeń. Jednak przedstawienie pełnej skali zjawiska, istniejących zależności lub przewidzenie kierunku zmian w środowisku wymaga stosowania skomplikowanych modeli matematycznych. Coraz większą popularnością cieszą się metody pozwalające na względnie proste modelowanie złożonych zjawisk, np. sztuczne sieci neuronowe. Ich możliwość uczenia i określania związków bezpośrednio na podstawie dostarczonych danych pozwala na tworzenie modeli, uwzględniających wielowymiarowość zagadnienia, trudnego do opisania przy pomocy funkcji nieliniowych z dużą liczbą zmiennych. Dzięki swoim właściwościom sieci neuronowe mogą być stosowane do: predykcji, klasyfikacji, kojarzenia, analizy i filtracji danych. Wykorzystanie sieci neuronowych w badaniach środowiska może pomóc w przewidzeniu zmian jego stanu oraz rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń spowodowanych działalnością człowieka. W pracy przedstawiono możliwości zastosowania sieci neuronowych do modelowania i/lub prognozowania jakości powietrza, gleb oraz wód podziemnych. Przedstawione przykłady pozwalają przypuszczać, że sztuczne sieci neuronowe mogą być wykorzystywane także do interpretacji badań monitoringowych innych elementów środowiska, dzięki czemu można będzie dokonać pełniejszej oceny stanu istniejącego oraz określić przewidywane kierunki jego zmian.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.