Fant 9759 publikasjoner. Viser side 254 av 391:
For å gjennomføre foreløpig vurdering av luftforurensningen i Norge, etter EUs nye luftkvalitetsdirektiver, var det nødvendig å framskaffe aktuelle data for luftkvalitet i utvalgte mindre byer i tillegg til de 7 største byområdene, som har fast overvåking av luftkvaliteten. Målinger i Lillehammer og Tromsø viste at maksimale konsentrasjoner av PM10 og frekvensen av høye konsentrasjoner var like høye eller høyere enn i de største byene. Dette skyldes antagelig at strøing med sand og grus er en viktig kilde til svevestøv i tillegg til piggdekkslitasje i mindre byer. I de største byene benyttes overveiende salting istedet for strøing på veiene.
2000
Det skal gjennomføres en foreløpig vurdering av luftkvalitet i Norge med referanse til EUs Ramme- og Datterdirektiver for luftkvalitet. Vurderingen skal gjennomføres innen 01.07.2000 på grunnlag av metoder beskrevet i prosjektets Del A om systematikk og metoder. I denne rapporten er det gjennomført en første grov-vurdering kun basert på tilgjengelige måledata. Som påpekt i rapporten fra prosjektets Del A bør det gjennomføres ytterligere målinger i noen utvalgte tettsteder representative for ulike klimasoner vinteren 1999/2000 for å bedre datagrunnlaget for foreløpig vurdering.
1999
Det skal gjennomføres en foreløpig vurdering av luftkvaliteten i Norge med referanse i EUs ramme- og Datterdirektiver for luftkvalitet. Hensikten med denne Del A av prosjektet har vært å utarbeide systematikk og metoder for å gjennomføre selve vurderingen. Hvert område eller sone i Norge er klassifisert etter type, utslipp, måledata, spredningsberegninger og annen relevant informasjon. På dette grunnlag er det tillagt en metode for hver sone for bestemmelse/vurdering av luftkvaliteten. Selve vurderingen skal gjennomføres innen 1.7.2000.
1999
Foreløpig vurdering av luftforurensningen i Norge, etter EUs nye luftkvalitetsdirektiver. NILU OR
Rapporten gir resultatene av "Foreløpig vurdering, FV" av luftkvaliteten i valgte soner i Norge, ifølge kravene i EU-direktivene. På grunnlag av FV er det gitt to alternative forslag til endelig sone-inndeling for Norge etter luftkvalitetsdirektivene, som skal danne grunnlag for senere årlig rapportering til EU-kommisjonen. Det nødvendige målenettverket er også detaljert.
2000
Forecasting the Exceedances of PM2.5 in an Urban Area
Particular matter (PM) constitutes one of the major air pollutants. Human exposure to fine PM (PM with a median diameter less than or equal to 2.5 μm, PM2.5) has many negative and diverse outcomes for human health, such as respiratory mortality, lung cancer, etc. Accurate air-quality forecasting on a regional scale enables local agencies to design and apply appropriate policies (e.g., meet specific emissions limitations) to tackle the problem of air pollution. Under this framework, low-cost sensors have recently emerged as a valuable tool, facilitating the spatiotemporal monitoring of air pollution on a local scale. In this study, we present a deep learning approach (long short-term memory, LSTM) to forecast the intra-day air pollution exceedances across urban and suburban areas. The PM2.5 data used in this study were collected from 12 well-calibrated low-cost sensors (Purple Air) located in the greater area of the Municipality of Thermi in Thessaloniki, Greece. The LSTM-based methodology implements PM2.5 data as well as auxiliary data, meteorological variables from the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS), which is operated by ECMWF, and time variables related to local emissions to enhance the air pollution forecasting performance. The accuracy of the model forecasts reported adequate results, revealing a correlation coefficient between the measured PM2.5 and the LSTM forecast data ranging between 0.67 and 0.94 for all time horizons, with a decreasing trend as the time horizon increases. Regarding air pollution exceedances, the LSTM forecasting system can correctly capture more than 70.0% of the air pollution exceedance events in the study region. The latter findings highlight the model’s capabilities to correctly detect possible WHO threshold exceedances and provide valuable information regarding local air quality.
MDPI
2024
2013
2005
2010
2019
2021
2014