Probabilistyczne i statystyczne modelowanie rozprzestrzeniania się w atmosferze szkodliwych zanieczyszczeń z pojazdów silnikowych
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
15
Lista A
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Probabilistic and Statistical Modelling of the Harmful Transport Impurities in the Atmosphere from Motor Vehicles
|
| Autorzy: | Wójcik Waldemar, Adikanova Saltanat, Madiyarov Muratkan Nabenovich, Malgazhdarov Yerzhan Amangazinovich, Myrzagaliyeva Anar Bazarovna, Temirbekov Nurlan M., Junisbekov Muhtar, Pawłowski Lucjan |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2017 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Wolumen/Tom: | 19 |
| Strony: | 795 - 808 |
| Scopus® Cytowania: | 10 |
| Bazy: | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 5 grudnia 2017 |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| Celem pracy jest stworzenie matematycznego modelu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń z pojazdów. W tym artykule zaproponowano zastosowanie podejścia probabilistycznego i statystycznego do modelowania rozprzestrzeniania się szkodliwych zanieczyszczeń w atmosferze z pojazdów na przykładzie miasta Ust-Kamenogorsk. Stosując uproszczoną metodologię modelowania stochastycznego, można konstruować skuteczne numeryczne algorytmy obliczeniowe, które znacznie redukują ilość obliczeń bez utraty dokładności. | |
| The aim of the work is to create a mathematical model for the distribution of emissions from vehicles. In this article, it was proposed to use the probabilistic and statistical approach for modelling the distribution of harmful impurities in the atmosphere from vehicles using the example of the Ust-Kamenogorsk city. Using a simplified methodology of stochastic modelling, it is possible to construct effective numerical computational algorithms that significantly reduce the amount of computation without losing their accuracy. |
