MODELOWANIE EMISJI BIOGAZU ZE SKŁADOWISK ODPADÓW KOMUNALNYCH Część 3. Weryfikacja modelu w oparciu o badania polowe i jej ocena statystyczna
|
|
- Józef Staniszewski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 MODELOWANIE EMISJI BIOGAZU ZE SKŁADOWISK ODPADÓW KOMUNALNYCH Część 3. Weryfikacja modelu w oparciu o badania polowe i jej ocena statystyczna Kazimierz Gaj*, Hanna Cybulska* Streszczenie W oparciu o pomiary imisji metanu wokół składowiska odpadów komunalnych i pomiary składu biogazu określono współczynnik korekcyjny do opracowanego uprzednio modelu emisji biogazu, korzystając z gaussowskiego modelu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń. Uzyskano współczynnik zgodności wyników obliczeń modelowych z wynikami pomiarów w zakresie Słowa kluczowe: metan, imisja, emitor. Wstęp Opracowany uprzednio algorytm obliczeniowy emisji biogazu ze składowisk odpadów komunalnych [1] powstał na bazie rozważań teoretycznych i studiów literaturowych, a jedyną próbę jego weryfikacji stanowiły obliczenia porównawcze przeprowadzone za pomocą innych modeli. Wdrożenie modelu wymagało jego przetestowania i skalibrowania w oparciu o dane rzeczywiste, zarówno dotyczące emisji, jak i imisji biogazu. Przeprowadzone w latach badania składu biogazu [2] i pomiary imisji zanieczyszczeń powietrza wokół wrocławskiego składowiska odpadów Swojczyce [3, 4, 5] stanowią stosunkowo liczny zbiór danych, pozwalający na podjęcie próby weryfikacji modelu. * Instytut Inżynierii Ochrony Środowiska Politechniki Wrocławskiej, pl. Grunwaldzki 9, Wrocław
2 Zasadniczym celem pracy było określenie współczynnika emisji biogazu (czyli stosunku jego rzeczywistej emisji do teoretycznej produktywności złoża), którego wartość wg różnych autorów waha się od 0.02 do 0.5 [6, 7, 8]. Charakterystyka składowiska Składowisko odpadów Swojczyce zlokalizowane jest na wschodnich przedmieściach Wrocławia, na stosunkowo płaskim terenie o charakterze rolniczym (dominują łąki i pastwiska). Założono je w 1975 roku a jego eksploatacja została zakończona w 1995 r.. Rekultywacja składowiska obejmowała stabilizację mechaniczną obrzeży i wierzchowiny ziemią i gruzem budowlanym, wykonanie systemu 29 studni odgazowujących, przykrycie złoża urodzajną ziemią oraz końcowe pokrycie zielenią rekultywacyjną. Obecnie składowisko tworzy wzgórze o łagodnych spadkach, wznoszące się na średnią wysokość ok. 14 m ponad otaczający teren. W czasie eksploatacji odpady były rozplantowywane, jednak nie ubijano ich kompaktorami. Szacunkowa ilość odpadów komunalnych, zdeponowanych w latach , wynosi ok Mg. Do dalszych obliczeń przyjęto, że odpady były składowane równomiernie w ciągu 20 lat, w ilości Mg/rok. Modelowe obliczenie emisji biogazu i metanu Bilans gazowy składowiska sporządzono dla lat (rys. 1), korzystając z opracowanego uprzednio modelu GACY i przyjmując dane wejściowe jak w pracy [1]. W programie zastosowano współczynnik emisji biogazu równy Badania jakościowego i ilościowego składu biogazu [2], emitowanego z trzech studni odgazowujących (emitory E6, E12, E23 na rys. 2), zainstalowanych na terenie zrekultywowanego składowiska Swojczyce, wykazały obecność metanu w ilości 2
3 odpowiednio: 65.8, 61.7 i 57.7 % obj.. Do oszacowania całkowitej emisji metanu przyjęto jego średnią zawartość w biogazie oraz modelowo obliczoną ilość emitowanego biogazu dla kolejnych lat, w których prowadzone były pomiary imisji. Tak obliczona emisja CH 4 wynosiła odpowiednio: 1998 r mg/s, 1999 r mg/s, 2000 r mg/s. Pomiary imisji metanu Badania stężeń metanu wokół składowiska Swojczyce prowadzono w latach , z częstością raz na kwartał. W celu uchwycenia maksymalnych stężeń CH 4 wytyczano osie pomiarowe po zawietrznej stronie składowiska, wzdłuż których lokalizowano od 7 do 9 punktów pomiarowych. Łącznie wykonano 12 sesji pomiarowych, po 2 równoczesne pomiary w każdej sesji. Pomiary tła, wykonywane po nawietrznej stronie składowiska nie wykazały obecności CH 4 (przy oznaczalności metody pomiarowej 128 µg/m 3 ). Analizy wykonano za pomocą chromatografu GCHF 18.6 z detektorem płomieniowo-jonizacyjnym, wyposażonego w kolumnę o długości 1 m, z wypełnieniem 10 % APIEZON L na Chromosorbie W, w temperaturze 75 o C. W trakcie pomiarów kontrolowano kierunek i prędkość wiatru (uwzględniając zmianę prędkości z wysokością zgodnie ze znaną zależnością wykładniczą [9]), temperaturę i stan równowagi atmosfery. Informacje na temat stanu równowagi uzyskiwano z Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej we Wrocławiu. Sposób podziału składowiska na zastępcze źródła emisji Składowisko potraktowano jako kubaturowe źródło emisji. Przyjęto takie założenie pomimo istniejącego systemu studzien odgazowujących ze względu na brak izolacji wierzchniej składowiska. W takim przypadku emisja biogazu odbywa się 3
4 zarówno ze studni odgazowujących jak i z całej powierzchni składowiska, tj. skarp i wierzchowiny. Założono, że emisja jest proporcjonalna do objętości bryły reprezentowanej przez dane źródło oraz, że migracja biogazu w składowisku odbywa się wyłącznie w kierunku pionowym. Powierzchnie skarp podzielono na liniowe źródła emisji (rys. 2), wydzielając na nich co najmniej trzy źródła o wysokościach równych odpowiednio: 11.5, 6.5 i 2.0 m. Emisję metanu z założonych źródeł (tab. 1) obliczano proporcjonalnie do objętości przyporządkowanych im brył, wychodząc z uprzednio wyznaczonej modelem GACY emisji całkowitej. Emisja biogazu z wierzchowiny składowiska została rozłożona równomiernie na 29 emitorów punktowych (studnie odgazowujące). Określenie współczynnika korekty emisji w modelu GACY Dla zespołu utworzonych na składowisku źródeł emisji zastosowano gaussowski model rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń, do którego podstawiono emisje metanu obliczone weryfikowanym modelem (tab. 1) oraz parametry odpowiadające warunkom meteorologicznym i topograficznym towarzyszącym pomiarom. Uzyskane w efekcie obliczeń komputerowych stężenia porównano następnie z wynikami pomiarów imisji metanu w odpowiednich receptorach. Stosunek stężenia zmierzonego do stężenia obliczonego stanowił szukany współczynnik korekty emisji w modelu GACY. Za podstawę weryfikacji modelu przyjęto wyniki pomiarów z punktów położonych w odległości co najmniej 60 m od podnóża skarp, dla których lokalne zaburzenia przepływu mas powietrza powodowane przez bryłę składowiska uznano za mało znaczące. Odrzucono pomiary w których metanu nie wykryto, tzn. dla których zawartość metanu w próbce wynosiła poniżej granicy jego oznaczalności (128 µg/m 3 ). Zrezygnowano również z pierwszej sesji pomiarowej w 2000 roku ponieważ warunki meteorologiczne w czasie prowadzenia pomiarów charakteryzowały się dużą zmiennością oraz prędkościami wiatru wykraczającymi swym zakresem poza 4
5 określony przez IMGW stan równowagi atmosfery. Do obliczeń wykorzystano zatem około 70 % pomierzonych stężeń metanu. Porównanie wyników obliczeń modelowych z wynikami pomiarów zamieszczono w tab. 2. Średni współczynnik korekty emisji dla poszczególnych sesji pomiarowych mieści się w zakresie , zaś średnie współczynniki obliczone dla lat wynoszą odpowiednio: 1.1, 1.0, 1.2. Opierając się na pomiarach imisji można stwierdzić, że skorygowana średnia emisja metanu uzyskana modelem GACY wyniosłaby dla kolejnych lat: mg/s, mg/s, mg/s. W latach emisja CH 4 utrzymywała się w przybliżeniu na jednakowym poziomie i stanowiła ok. 80 % emisji z roku Skorygowany współczynnik emisji zastosowany w modelu zamiast 0.25 powinien zatem wynosić dla poszczególnych lat: 0.27, 0.25, Statystyczna ocena zastosowanej metody weryfikacji modelu Wartość dokonanej weryfikacji modelu oceniono za pomocą następujących narzędzi statystycznych: diagram rozproszenia, współczynnik korelacji, względne odchylenie średnich, względne odchylenie średnie, współczynnik zmienności i tablica wielodzielcza. Diagramy rozproszenia (rys. 3) sporządzono w celu oceny tendencji do zawyżania lub zaniżania wyników. Na wykresy nanoszono punkty o współrzędnych (S pi, S oi ). W przypadku zgodności wartości mierzonych (S pi ) i obliczonych (S oi ) punkty powinny układać się wzdłuż prostej wychodzącej z początku układu współrzędnych i biegnącej pod kątem 45 o (linia kropkowana). Stopień rozrzutu punktów od tej prostej stanowi miarę dokładności modelu. Linia ciągła przedstawia przebieg zależności stężeń obliczonych nie skorygowanym modelem i pomierzonych, zaś linia kreskowana przebieg zależności stężeń obliczonych i pomierzonych po korekcie modelu. 5
6 W tab. 3 zestawiono wskaźniki oceny zaproponowanej metodyki dla trzech wariantów regresji liniowych przedstawionych na rys. 3. Wariant idealnej relacji pomiędzy stężeniami obliczonymi i pomierzonymi, tj. gdy: S oi =S pi, przedstawiono dla celów porównawczych. Współczynnik korelacji pozwala na ocenę siły współzależności rozkładów. Jest miarą zależności liniowych między zmiennymi. Jego wysoka wartość (bliska 1) pozwala wnioskować o proporcjonalności zmiennych. Odchylenie średnich pozwala na ocenę rozkładu wyników w stosunku do wartości średnich. Wysokie, ujemne wartości odchylenia świadczą o tendencji do zaniżania wyników, zaś wysokie dodatnie wartości do ich zawyżania. Odchylenie średnie określa wartość średnią odchyleń bezwzględnych danych od ich wartości średnich. Jest miarą zmienności zbioru danych. Im mniejsze jest średnie odchylenie tym bardziej wartości mierzone skupiają się wokół wartości średniej. Współczynnik zmienności pozwala określić jaki procent poziomu średniej stanowi odchylenie standardowe w rozkładzie. Im większa jest jego wartość, tym większe jest względne zróżnicowanie cechy w rozkładzie. Tablica wielodzielcza (tab. 4) pokazuje procentowy rozkład częstości występowania wartości pomierzonych stężeń w określonych przedziałach wyliczonych stężeń, a zatem umożliwia ocenę dokładności modelu w poszczególnych ich przedziałach. Tworząc przedziały stężeń przyjęto następujące bazowe stężenia: 300 µg/m 3, 400 µg/m 3, 600 µg/m 3, 800 µg/m 3, 1100 µg/m 3, 1500 µg/m 3, 1900 µg/m 3, z odchyleniem ± 20 %. Takie postępowanie, pomimo iż spowodowało pokrycie się częściowe przedziałów, jest korzystniejsze od tworzenia przedziałów o stałym skoku, w których odchylenie pomiędzy stężeniami pomierzonymi i obliczonymi dla niskich stężeń wyrażałoby się wysoką wartością, a dla wysokich stężeń - niską. Większość wyników pomiarów mieści się w założonych przedziałach stężeń. Rozrzut wyników poza wyznaczone przedziały ogranicza się do sąsiadujących w pionie przedziałów, w tym około 18 % obliczonych stężeń uzyskuje wartości wyższe od pomierzonych zaś pozostałe 12 % - niższe. 6
7 Podsumowanie Zasadniczym efektem pracy jest określenie współczynnika korekty emisji obliczonej modelem, który wyrażono jako stosunek średniego stężenia z pomiarów do stężenia obliczonego. Uzyskany dla poszczególnych sesji pomiarowych średni współczynnik korekty emisji mieści się w zakresie , co wskazuje na wysoką zgodność wyników obliczeń modelowych z pomiarami. Dla warunków analizowanego składowiska współczynnik emisji zastosowany w modelu GACY [1] powinien zawierać się w przedziale Przeprowadzona ocena statystyczna zastosowanej metodyki wykazała, że nie wykazuje ona tendencji do zawyżania ani zaniżania wyników. Przed korektą emisji metanu względne odchylenie średnich wynosiło 3.9 %, zaś po korekcie tylko 0.2 %. Względne odchylenie średnie, po korekcie emisji, obniżyło się o 3.6 %, zaś współczynnik zmienności o 4.5%. Wysokie wartości współczynników korelacji potwierdzają współzależność liniową rozkładów stężeń obliczonych ze stężeniami pomierzonymi. Ocena dokładności modelu w poszczególnych przedziałach stężeń, przeprowadzona za pomocą tablicy wielodzielczej, wykazała, że średnio ok. 70 % wyników pomiarów mieści się w założonych przedziałach stężeń. Literatura [1] Gaj K., Cybulska H.: Modelowanie emisji biogazu ze składowisk odpadów komunalnych, Część 2. Opracowanie algorytmu obliczeniowego, Chemia i Inżynieria Ekologiczna,? [2] Gaj K. i inni: Chemia i Inżynieria Ekologiczna, 1999, tom 6, 4, 337. [3] Gaj K. i in.: Pomiary imisji zanieczyszczeń powietrza atmosferycznego wokół składowisk odpadów komunalnych Wrocławia - MAŚLICE, ŻERNIKI, 7
8 SWOJCZYCE - Raporty Inst. Inż. Ochr. Śr. PWr, SPR 20/98, SPR 21/98, SPR 28/98, SPR 73/98. [4] Gaj K. i in.: Pomiary imisji zanieczyszczeń powietrza atmosferycznego wokół składowisk odpadów komunalnych Wrocławia - MAŚLICE, SWOJCZYCE, ŻERNIKI - Raporty Inst. Inż. Ochr. Śr. PWr, SPR 9/99, SPR 14/99, SPR 23/99, SPR 55/99. [5] Gaj K. i in.: Pomiary imisji zanieczyszczeń powietrza atmosferycznego wokół składowisk odpadów komunalnych Wrocławia - MAŚLICE, SWOJCZYCE, ŻERNIKI, JANÓWEK - Raporty Inst. Inż. Ochr. Śr. PWr, U-6/00, U-6A/00, U- 11/00, U-21/00. [6] Wielgosiński G., Zawadzka A.: POL-EMIS 97, II Sympozjum - Ocena wielkości imisji zanieczyszczeń powietrza, Wydawnictwo PZiTS, Szklarska Poręba [7] Głomba M.: II Konferencja Problemy Ochrony Powietrza w Aglomeracjach Miejsko-Przemysłowych, Ustroń [8] Szpadt R.: Biuletyn Informacyjny Budownictwo i Gospodarka Miejska, 1988, 10, 71. [9] Rozporządzenie Ministra Ochrony Środowiska, Zasobów Naturalnych i Leśnictwa z dnia w sprawie metod obliczania stanu zanieczyszczenia powietrza dla źródeł istniejących i projektowanych, Dz. U. 122, poz
9 MODELING OF BIOGAS EMISSION FROM MUNICIPAL LANDFILL SITES Part 3. Model verification based on pole tests and its statistical evaluation Summary The worked out earlier model of biogas productiveness had been verified on the base of methane concentration measurements in emitted biogas and in the air around selected landfill, using of the Gaussian Dispersion Model. Agreeability between the model and the results of measurements was in the range of
10 Emisja biogazu, m 3 /rok Rok Rys. 1. Teoretyczna ilość emitowanego biogazu w latach Rys. 2. Lokalizacja emitorów 10
11 2400 Stężenie metanu obliczone s oi, µg/m s oi = s pi s oi = 0,9294s pi s oik = 0,9633s pi Stężenie obliczone Stężenie obliczone skorygowane Stężenie metanu pomierzone s pi, µg/m 3 Rys. 3. Diagram rozproszenia Tabela 1. Parametry źródeł emisji oraz emisja metanu Nr Rodzaj Usytuowanie Wysokość Kubatura Emisja metanu emitora emitora emitora emitora bryły m m 3 mg/s E1-E29 punktowe wierzchowina x269,7 29x237,6 29x205,4 E30 liniowy skarpa południowa 11, ,5 260,4 225,1 E31 liniowy skarpa południowa 6, ,4 204,8 177,0 E32 liniowy skarpa południowa ,2 63,6 55,0 E33 liniowy skarpa wschodnia 11, ,9 672,3 581,0 E34 liniowy skarpa wschodnia 6, ,6 420,0 363,0 E35 Liniowy skarpa wschodnia ,1 115,5 99,8 E36 liniowy skarpa wschodnia 11, ,0 456,4 394,5 E37 liniowy skarpa wschodnia 6, ,1 283,8 245,3 E38 liniowy skarpa wschodnia ,3 76,0 65,7 E39 liniowy skarpa północna 11, ,7 152,1 131,5 E40 liniowy skarpa północna 6, ,4 129,0 111,5 E41 liniowy skarpa północna ,9 42,2 36,5 E42 liniowy skarpa północna 11, ,9 158,5 137,0 E43 liniowy skarpa północna 6, ,5 108,8 94,0 E44 liniowy skarpa północna ,1 31,8 27,5 E45 liniowy skarpa zachodnia 11, ,8 636,9 550,4 E46 liniowy skarpa zachodnia 6, ,2 388,8 336,0 E47 liniowy skarpa zachodnia ,9 100,4 86,7 Łącznie
12 Tabela 2. Porównanie wyników pomiarów i obliczeń modelowych Nr sesji pomiarowej Odległość receptora od składowiska Średnia z pomierzonych stężeń Stężenie obliczone Współczynnik korekty emisji m µg/m 3 µg/m ,57 I/ ,17 Średni współczynnik korekty emisji 1, , ,11 II/ , , ,61 Średni współczynnik korekty emisji 0, , , ,12 III/ , , ,83 Średni współczynnik korekty emisji 1, , , , ,14 IV/ , , , ,98 Średni współczynnik korekty emisji 1, ,56 I/ , ,68 Średni współczynnik korekty emisji 0, , ,14 II/ , ,93 Średni współczynnik korekty emisji 0,86 IV/ , ,22 Średni współczynnik korekty emisji 1,34 12
13 , ,09 II/ , , ,69 Średni współczynnik korekty emisji 1, , ,46 III/ , , ,63 Średni współczynnik korekty emisji 1, ,36 IV/ , ,96 Średni współczynnik korekty emisji 1,07 Tabela 3. Wskaźniki oceny przyjętej metodyki Wskaźnik S oi = S pi S oi = S pi S oik = S pi Współczynnik korelacji Względne odchylenie średnich, % Względne odchylenie średnie, % Współczynnik zmienności, % Tabela 4. Tablica wielodzielcza Wyniki obliczeń stężeń metanu µg/m Wyniki pomiarów stężeń metanu Łącznie; %
MODELOWANIE EMISJI BIOGAZU ZE SKŁADOWISK ODPADÓW KOMUNALNYCH Część 2. Algorytm obliczeniowy
MODELOWANIE EMISJI BIOGAZU ZE SKŁADOWISK ODPADÓW KOMUNALNYCH Część. Algorytm obliczeniowy Kazimierz Gaj*, Hanna Cybulska* Streszczenie Przedstawiono założenia oraz podstawy matematyczne i schemat blokowy
Bardziej szczegółowoOpłacalność energetycznego wykorzystania biogazu ze składowisk odpadów komunalnych
MAŁGORZATA CIUPRYK KAZIMIERZ GAJ * Opłacalność energetycznego wykorzystania biogazu ze składowisk odpadów komunalnych Wstęp Przedstawione analizy i obliczenia oparto na danych pochodzących z wrocławskich
Bardziej szczegółowoWalidacja metod analitycznych Raport z walidacji
Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Małgorzata Jakubowska Katedra Chemii Analitycznej WIMiC AGH Walidacja metod analitycznych (według ISO) to proces ustalania parametrów charakteryzujących
Bardziej szczegółowo5.3. Sporządzenie modelu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń.
5.3. Sporządzenie modelu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń. 5.3.1. Opis stosowanego modelu Obliczenia stanu jakości powietrza, przeprowadzono z uwzględnieniem referencyjnych metodyk modelowania, zgodnie
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowoPowiat starachowicki
Biuro Studiów i Pomiarów Proekologicznych EKOMETRIA Sp. z o.o. 80-299 Gdańsk, ul. Orfeusza 2 tel. (058) 301-42-53, fax (058) 301-42-52 Informacje uzupełniające do PROGRAMÓW OCHRO Y POWIETRZA dla stref
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarów
Niepewności pomiarów Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) w roku 1995 opublikowała normy dotyczące terminologii i sposobu określania niepewności pomiarów [1]. W roku 1999 normy zostały opublikowane
Bardziej szczegółowoTOM I Aglomeracja warszawska
Biuro Studiów i Pomiarów Proekologicznych EKOMETRIA Sp. z o.o. 80-299 Gdańsk, ul. Orfeusza 2 tel. (058) 30-42-53, fax (058) 30-42-52 Informacje uzupełniające do PROGRAMÓW OCHRONY POWIETRZA dla stref województwa
Bardziej szczegółowoWstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński
Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia
Bardziej szczegółowoTeoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.
Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej
Bardziej szczegółowoSprawozdanie z badań jakości powietrza wykonanych ambulansem pomiarowym w Tarnowskich Górach w dzielnicy Osada Jana w dniach
WOJEWÓDZKI INSPEKTORAT OCHRONY ŚRODOWISKA W KATOWICACH DELEGATURA W CZĘSTOCHOWIE ul. Rząsawska 24/28 tel. (34) 369 41 20, (34) 364-35-12 42-200 Częstochowa tel./fax (34) 360-42-80 e-mail: czestochowa@katowice.wios.gov.pl
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl
Bardziej szczegółowoOdchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoAnaliza zagrożeń emisją biogazu na terenie po zrekultywowanym składowisku odpadów komunalnych w Krośnie
NAFTA-GAZ sierpień 2011 ROK LXVII Jerzy Dudek Instytut Nafty i Gazu, Kraków Analiza zagrożeń emisją biogazu na terenie po zrekultywowanym składowisku odpadów komunalnych w Krośnie Wstęp Produkowany w składowiskach
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii 2007 Paweł Korecki 2013 Andrzej Kapanowski Po co jest Pracownia Fizyczna? 1. Obserwacja zjawisk i
Bardziej szczegółowoObliczenia stężeń w sieci receptorów
System obliczeń rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń "OPERAT FB" v.6.14.5/2016 r. Ryszard Samoć zatwierdzony przez Instytut Ochrony Środowiska w Warszawie pismem znak BA/147/96. Użytkownik programu: Ekologis
Bardziej szczegółowoTesty nieparametryczne
Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów
Bardziej szczegółowoAnaliza i monitoring środowiska
Analiza i monitoring środowiska CHC 017003L (opracował W. Zierkiewicz) Ćwiczenie 1: Analiza statystyczna wyników pomiarów. 1. WSTĘP Otrzymany w wyniku przeprowadzonej analizy ilościowej wynik pomiaru zawartości
Bardziej szczegółowoPLANOWANY KOCIOŁ. Emisja maksymalna [kg/h] Emisja roczna [Mg/rok] NO ,198 0, ,576 0,4032 0,0072 0, ,00108
Załącznik 3. W niniejszej analizie uwzględniono realizację kotła na ekogroszek o nom. mocy cieplnej na poziomie do 540 kw. Dostępne materiały katalogowe różnych producentów wskazują na maksymalne zużycie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Bardziej szczegółowoZawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
Bardziej szczegółowoZestawienie wartości dopuszczalnych i odniesienia oraz tła zanieczyszczenia atmosfery
Pakiet "OPERAT FB" v. 6.12.5/2015 r. - oprogramowanie do modelowania rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń w powietrzu atmosferycznym dla źródeł istniejących i projektowanych, stosujące metodykę obliczeń
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów
Podstawy opracowania wyników pomiarów I Pracownia Fizyczna Chemia C 02. 03. 2017 na podstawie wykładu dr hab. Pawła Koreckiego Katarzyna Dziedzic-Kocurek Instytut Fizyki UJ, Zakład Fizyki Medycznej k.dziedzic-kocurek@uj.edu.pl
Bardziej szczegółowoZAŁĄCZNIK NR 3 RAPORT (QA/QC) Z OCENY JAKOŚCI OBLICZEŃ ROZPRZESTRZENIANIA SIĘ ZANIECZYSZCZEŃ ZA ROK 2015
ZAŁĄCZNIK NR 3 RAPORT (QA/QC) Z OCENY JAKOŚCI OBLICZEŃ ROZPRZESTRZENIANIA SIĘ ZANIECZYSZCZEŃ ZA ROK 2015 Ocena jakości wyników modelowania raport QA/QC Zgodnie z rozporządzeniem Ministra Środowiska z dnia
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoDOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności
DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM Procedura szacowania niepewności Szacowanie niepewności oznaczania / pomiaru zawartości... metodą... Data Imię i Nazwisko Podpis Opracował Sprawdził Zatwierdził
Bardziej szczegółowoSterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium
Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium CS-17 SJ CS-17 SJ to program wspomagający sterowanie jakością badań i walidację metod badawczych. Może działać niezależnie od innych składników
Bardziej szczegółowoWSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH
WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH Dobrze przygotowane sprawozdanie powinno zawierać następujące elementy: 1. Krótki wstęp - maksymalnie pół strony. W krótki i zwięzły
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoDoświadczalne wyznaczanie współczynnika sztywności (sprężystości) sprężyn i współczynnika sztywności zastępczej
Doświadczalne wyznaczanie (sprężystości) sprężyn i zastępczej Statyczna metoda wyznaczania. Wprowadzenie Wartość użytej można wyznaczyć z dużą dokładnością metodą statyczną. W tym celu należy zawiesić
Bardziej szczegółowoKomisja Architektury i Urbanistyki Wrocław 17 listopada 2017 r.
B Wpływ rozkładu lokalizacji celów człowieka na percepcję przestrzeni oddalenia (Opracowanie: B. Wojtyszyn): A. Rozkład przestrzenny lokalizacji celów względem źródła w układzie pasmowym tworzący w percepcji
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności dwóch cech I
Analiza współzależności dwóch cech I Współzależność dwóch cech W tym rozdziale pokażemy metody stosowane dla potrzeb wykrywania zależności lub współzależności między dwiema cechami. W celu wykrycia tych
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoKorelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego
Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego Współczynnik korelacji opisuje siłę i kierunek związku. Jest miarą symetryczną. Im wyższa korelacja tym lepiej potrafimy
Bardziej szczegółowoKrzysztof Gosiewski, Anna Pawlaczyk-Kurek
* Krzysztof Gosiewski, Anna Pawlaczyk-Kurek Instytut Inżynierii Chemicznej PAN ul. Bałtycka 5, 44-100 Gliwice 15 lutego 2018 1 * A. Opracowanie metody modelowania sprzęgającej symulację modelem CFD z wynikami
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoProcedura szacowania niepewności
DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM Procedura szacowania niepewności Stron 7 Załączniki Nr 1 Nr Nr 3 Stron Symbol procedury PN//xyz Data Imię i Nazwisko Podpis Opracował Sprawdził Zatwierdził
Bardziej szczegółowoZielona Góra, październik 2015r. Streszczenie Programu ochrony powietrza dla strefy miasto Zielona - arsen w pyle PM10 1
Streszczenie Programu ochrony powietrza dla strefy miasto Zielona Góra wraz z Planem działań krótkoterminowych ze względu na przekroczenie wartości docelowej arsenu w pyle PM10 Zielona Góra, październik
Bardziej szczegółowoRoczny raport jakości powietrza z uwzględnieniem pyłów PM1, PM2,5 oraz PM10 dla czujników zlokalizowanych w gminie Proszowice
Roczny raport jakości powietrza z uwzględnieniem pyłów PM1, PM2,5 oraz PM dla czujników zlokalizowanych w gminie Proszowice Spis treści 1. Charakterystyka gminy oraz lokalizacja czujników... 3 2. Dopuszczalne
Bardziej szczegółowoWyniki pomiarów jakości powietrza prowadzonych metodą pasywną w Kolonowskiem w 2014 roku
WOJEWÓDZKI INSPEKTORAT OCHRONY ŚRODOWISKA W OPOLU Wyniki pomiarów jakości powietrza prowadzonych metodą pasywną w Kolonowskiem w 2014 roku Opole, luty 2015 r. 1. Podstawy formalne Niniejsze opracowanie
Bardziej szczegółowoZielone powiaty województwa śląskiego
Zielone powiaty województwa śląskiego Raport analityczny opracowany w oparciu o Indeks Zielonych Powiatów Strona2 Spis treści Koncepcja Indeksu Zielonych Powiatów... 3 Metodologia badawcza... 4 Indeks
Bardziej szczegółowoZMIANY W METODYCE MODELOWANIA ROZPRZESTRZENIANIA SIĘ ZANIECZYSZCZEŃ W POWIETRZU OPARTEJ NA MODELU GAUSSA 2
Ogólnopolska Konferencja z cyklu Instrumenty Zarządzania Ochroną Środowiska Robert Oleniacz, Marek Bogacki 1 ZMIANY W METODYCE MODELOWANIA ROZPRZESTRZENIANIA SIĘ ZANIECZYSZCZEŃ W POWIETRZU OPARTEJ NA MODELU
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowoINFORMACJA O POMIARACH ZANIECZYSZCZEŃ POWIETRZA ATMOSFERYCZNEGO w Rumi Październik Grudzień 2015
FUNDACJA AGENCJA REGIONALNEGO MONITORINGU ATMOSFERY AGLOMERACJI GDAŃSKIEJ 80-243 Gdańsk ul. Brzozowa 15 A tel.+58 301 48 84, fax +58 301 48 84 (wewn.33) e-mail: info@armaag.gda.pl; www.armaag.gda.pl INFORMACJA
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych Dr inż. Marcin Zieliński I Pracownia Fizyczna dla Biotechnologii, wtorek 8:00-10:45 Konsultacje Zakład Fizyki Jądrowej
Bardziej szczegółowoOpracowanie wykonane na zlecenie członków Stowarzyszenia Mieszkańców Odolan w lutym 2018 polegało na:
Ocena wpływu drogi technicznej na jakość powietrza w obrębie osiedla Odolany w Warszawie wykonawca: Biuro Studiów Proekologicznych EKOMETRIA Sp. z o.o., Gdańsk luty 2018 (Podsumowanie w zakresie wskaźnika
Bardziej szczegółowoKORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Bardziej szczegółowoSPRAWOZDANIE Z MONITORINGU JAKOŚCI POWIETRZA W 2009 ROKU
WOJEWÓDZKI INSPEKTORAT OCHRONY ŚRODOWISKA W RZESZOWIE DELEGATURA W JAŚLE SPRAWOZDANIE Z MONITORINGU JAKOŚCI POWIETRZA W 2009 ROKU Stanowisko pomiarowe: ŻYDOWSKIE Jasło, luty 2010 r. 1. Położenie i najbliższe
Bardziej szczegółowoMETODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA
METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA AMFETAMINY Waldemar S. Krawczyk Centralne Laboratorium Kryminalistyczne Komendy Głównej Policji, Warszawa (praca obroniona na Wydziale Chemii Uniwersytetu
Bardziej szczegółowoKonferencja KOKSOWNICTWO 2015 Optymalizacja nakładów na ograniczanie emisji przy wykorzystaniu programu COPDIMO
Konferencja KOKSOWNICTWO 2015 Optymalizacja nakładów na ograniczanie emisji przy wykorzystaniu programu COPDIMO Jolanta Telenga Kopyczyńska, Aleksander Sobolewski ZADANIA OPERATORA INSTALACJI W ZAKRESIE
Bardziej szczegółowoAnaliza wyników otrzymanych ze stacji monitorowania jakości powietrza zlokalizowanych na terenie Mielca. Pył zawieszony PM10 LISTOPAD-GRUDZIEŃ 2018
Analiza wyników otrzymanych ze stacji monitorowania jakości powietrza zlokalizowanych na terenie Mielca. Pył zawieszony PM10 LISTOPAD-GRUDZIEŃ 2018 dr Jakub Nowak 31.01.2019 Lokalizacja stacji Przeprowadzona
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 2 do uchwały nr 94/17 Sejmiku Województwa Mazowieckiego z dnia 20 czerwca 2017 r.
Załącznik nr 2 do uchwały nr 94/17 Sejmiku Województwa Mazowieckiego z dnia 20 czerwca 2017 r. Opis stanu jakości powietrza w strefie miasto Radom dotyczy roku 2015 1. Lista substancji w powietrzu, ze
Bardziej szczegółowoREGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 5 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ MODEL REGRESJI LINIOWEJ Analiza regresji
Bardziej szczegółowoX Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Bardziej szczegółowoKielce miasto na prawach powiatu
Biuro Studiów i Pomiarów Proekologicznych EKOMETRIA Sp. z o.o. 80-299 Gdańsk, ul. Orfeusza 2 tel. (058) 301-42-53, fax (058) 301-42-52 Informacje uzupełniające do PROGRAMÓW OCHRO Y POWIETRZA dla stref
Bardziej szczegółowoJAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE
JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 Dokładność i poprawność Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/12 80-233 GDAŃSK e-mail:
Bardziej szczegółowoLINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU
LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU Tomasz Demski, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie Jednym z elementów walidacji metod pomiarowych jest sprawdzenie liniowości
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Biologii A i B dr hab. Paweł Korecki e-mail: pawel.korecki@uj.edu.pl http://www.if.uj.edu.pl/pl/edukacja/pracownia_i/
Bardziej szczegółowoSposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych
INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka
Analiza współzależności zjawisk dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Prawidłowości statystyczne mają swoje przyczyny, w związku z tym dla poznania całokształtu badanego zjawiska potrzebna jest analiza z
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE ROZPRZESTRZENIANIA ZANIECZYSZCZEŃ W POWIETRZU NA PRZYKŁADZIE PROJEKTOWANEJ KWATERY SKŁADOWISKA ODPADÓW
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ZESZYTY NAUKOWE NR 154 Nr 34 INŻYNIERIA ŚRODOWISKA 2014 MATEUSZ CUSKE *, ŁUKASZ SZAŁATA ** MODELOWANIE ROZPRZESTRZENIANIA ZANIECZYSZCZEŃ W POWIETRZU NA PRZYKŁADZIE PROJEKTOWANEJ
Bardziej szczegółowoPolitechnika Białostocka INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH
Politechnika Białostocka Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Temat ćwiczenia: Zwykła próba rozciągania stali Numer ćwiczenia: 1 Laboratorium z przedmiotu:
Bardziej szczegółowoBADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI
14 BADANIA ZRÓŻNICOWANIA RYZYKA WYPADKÓW PRZY PRACY NA PRZYKŁADZIE ANALIZY STATYSTYKI WYPADKÓW DLA BRANŻY GÓRNICTWA I POLSKI 14.1 WSTĘP Ogólne wymagania prawne dotyczące przy pracy określają m.in. przepisy
Bardziej szczegółowoModelowanie gazowego i energetycznego potencjału składowisk odpadów komunalnych
MARIUSZ CZUREJNO KAZIMIERZ GAJ * Modelowanie gazowego i energetycznego potencjału składowisk odpadów komunalnych Wstęp Zgodnie z ustawą 1, już na etapie projektowania składowisk odpadów komunalnych niezbędne
Bardziej szczegółowoANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA)
StatSoft Polska, tel. 1 484300, 601 414151, info@statsoft.pl, www.statsoft.pl ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA) dr inż. Tomasz Greber, Politechnika Wrocławska, Instytut Organizacji i Zarządzania Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoKOMLEKSOWA OCENA JAKOŚCI POWIETRZA W NOWYM SĄCZU PRZY POMOCY METODY OBLICZENIOWO- POMIAROWEJ
KOMLEKSOWA OCENA JAKOŚCI POWIETRZA W NOWYM SĄCZU PRZY POMOCY METODY OBLICZENIOWO- POMIAROWEJ 1. Wstęp Marian MAZUR, Marek BOGACKI, Robert OLENIACZ Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Zakład Kształtowania
Bardziej szczegółowoZałożenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW
Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa
Bardziej szczegółowoStatystyka. Tematyka wykładów. Przykładowe pytania. dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl. wersja 20.01.2013/13:40
Statystyka dr Tomasz Giętkowski www.krajobraz.ukw.edu.pl wersja 20.01.2013/13:40 Tematyka wykładów 1. Definicja statystyki 2. Populacja, próba 3. Skale pomiarowe 4. Miary położenia (klasyczne i pozycyjne)
Bardziej szczegółowoPrognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych
Prognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych prof. zw. dr hab. inż. Stanisław Osowski dr inż. Krzysztof Siwek Politechnika Warszawska Kontynuacja prac Prace prowadzone w roku
Bardziej szczegółowoJakość danych pomiarowych. Michalina Bielawska, Michał Sarafin Szkoła Letnia Gdańsk
Jakość danych pomiarowych Michalina Bielawska, Michał Sarafin Szkoła Letnia 22.09.2011 Gdańsk Weryfikacja wyników pomiarowych Celem weryfikacji wyników jest potwierdzenie poprawności wyników pomiarów.
Bardziej szczegółowoZnaczenie modelowania w ocenie jakości powietrza. EKOMETRIA Sp. z o.o.
Znaczenie modelowania w ocenie jakości powietrza EKOMETRIA Sp. z o.o. Metody oceny wstępnej i bieżą żącej Pomiary (automatyczne, manualne, wskaźnikowe) Modelowanie Obiektywne szacowanie emisji Modelowanie
Bardziej szczegółowoWymiana doświadczeń i budowanie relacji w strategii poprawy jakości powietrza. Podsumowanie konferencji Jakość powietrza a zdrowie
Wymiana doświadczeń i budowanie relacji w strategii poprawy jakości powietrza. Podsumowanie konferencji Jakość powietrza a zdrowie Anetta Drzeniecka-Osiadacz, Projekt LIFE-APIS/PL Zakład Klimatologii i
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA. dr inż. Aleksander Astel
ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA dr inż. Aleksander Astel Gdańsk, 22.12.2004 CHEMOMETRIA dziedzina nauki i techniki zajmująca się wydobywaniem użytecznej informacji z wielowymiarowych
Bardziej szczegółowoDoświadczalne wyznaczanie współczynnika sztywności (sprężystości) sprężyny
Doświadczalne wyznaczanie współczynnika sztywności (sprężystości) Wprowadzenie Wartość współczynnika sztywności użytej można wyznaczyć z dużą dokładnością metodą statyczną. W tym celu należy zawiesić pionowo
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Bardziej szczegółowoĆw. nr 31. Wahadło fizyczne o regulowanej płaszczyźnie drgań - w.2
1 z 6 Zespół Dydaktyki Fizyki ITiE Politechniki Koszalińskiej Ćw. nr 3 Wahadło fizyczne o regulowanej płaszczyźnie drgań - w.2 Cel ćwiczenia Pomiar okresu wahań wahadła z wykorzystaniem bramki optycznej
Bardziej szczegółowoEnergia odnawialna jako panaceum na problem niskiej emisji w mieście
Energia odnawialna jako panaceum na problem niskiej emisji w mieście Dr Małgorzata Pietras - Szewczyk Dolnośląska Szkoła Wyższa Wydział Nauk Technicznych Wrocław 21. 01. 2016r. Tezy Za złą jakość powietrza
Bardziej szczegółowoPomiar rezystancji metodą techniczną
Pomiar rezystancji metodą techniczną Cel ćwiczenia. Poznanie metod pomiarów rezystancji liniowych, optymalizowania warunków pomiaru oraz zasad obliczania błędów pomiarowych. Zagadnienia teoretyczne. Definicja
Bardziej szczegółowoW1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa
W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowoZakład Higieny Środowiska Narodowy Instytut Zdrowia Publicznego Państwowy Zakład Higieny
Pomiary zanieczyszczenia mikrobiologicznego powietrza na terenie Miasta Otwocka w rejonie zagospodarowania odpadów komunalnych: składowiska odpadów komunalnych Sater-Otwock Sp. z o.o. w Otwocku oraz Regionalnej
Bardziej szczegółowoρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna
Ćwiczenie 4 ANALIZA KORELACJI, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI Analiza korelacji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych cech w populacji generalnej.
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoMETODY PREZENTACJI KARTOGRAFICZNEJ. HALINA KLIMCZAK INSTYTUT GEODEZJI I GEOINFORMATYKI WE WROCŁAWIU
METODY PREZENTACJI KARTOGRAFICZNEJ HALINA KLIMCZAK INSTYTUT GEODEZJI I GEOINFORMATYKI WE WROCŁAWIU halina.klimczak@up.wroc.pl METODY PREZENTACJI KARTOGRAFICZNEJ Wynikiem końcowym modelowania kartograficznego
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoJAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE
1 JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE Precyzja Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/1 80-95 GDAŃSK e-mail: kaczor@chem.pg.gda.pl
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16
Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego
Bardziej szczegółowoProjekt pod nazwą: Rekultywacja składowisk odpadów w województwie kujawsko-pomorskim na cele przyrodnicze
INWESTOR BENEFICJENT INWESTOR PARTNER: LOKALIZACJA: Instytucją Wdrażającą: WOJEWÓDZTWO KUJAWSKO-POMORSKIE Plac Teatralny 2, 87-100 Toruń Gmina Lubiewo Adres ul. Hallera 9, 89-526 Lubiewo Miejscowość Bysławek
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoZmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka
Zmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka Jakub S. Prauzner-Bechcicki Grupa: Chemia A Kraków, dn. 7 marca 2018 r. Plan wykładu Rozważania wstępne Prezentacja wyników
Bardziej szczegółowoZałącznik 1.1. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości wybranych pokładów węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze)
ZAŁĄCZNIKI SPIS ZAŁĄCZNIKÓW Załącznik 1.1. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości wybranych pokładów węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.2. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości
Bardziej szczegółowoAnaliza korelacyjna i regresyjna
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Analiza korelacyjna i regresyjna Instrukcja do ćwiczenia nr 5 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, kwiecień 2014 Podstawy Metrologii i
Bardziej szczegółowoRAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych
RAPORT ZBIORCZY z diagnozy umiejętności matematycznych przeprowadzonej w klasach szóstych szkół podstawowych Analiza statystyczna Wskaźnik Wartość wskaźnika Wyjaśnienie Liczba uczniów Liczba uczniów, którzy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 6. Magdalena Alama-Bućko. 9 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia / 36
Statystyka Wykład 6 Magdalena Alama-Bućko 9 kwietnia 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 9 kwietnia 2018 1 / 36 Krzywa koncentracji Lorenza w ekonometrii, ekologii, geografii ludności itp. koncentrację
Bardziej szczegółowo