Fant 9890 publikasjoner. Viser side 282 av 396:
2025
2009
2000
2019
Norsk institutt for luftforskning (NILU) har gjennomført en studie av bidrag fra utslipp av vedfyring til PM-forurensning i luft i Norge.
Fase 1 av studien omfattet et måleprogram i Oslo vinteren/våren 2004 på to målestasjoner, Kirkeveien og Sofienbergparken, samt bakgrunnsstasjonen Glittre i Hakadal.
I denne fase 2B rapporteres en studie av vedfyringsbidraget i Trondheim, basert på målinger på 2 stasjoner 2005/06. Det ble tidvis målt høye PM-konsentrasjoner i Trondheim denne vinteren, opp mot og over 100 µg/m3 for PM10. På dager med sannsynlig vesentlig bidrag fra vedfyring kunne PM2,5 og PM10 komme over 50 µg/m3. På grunn av problemer med analyse av sporstoffet for vedfyring (en uforklarlig interferens-topp) kunne ikke vedfyringsbidraget bestemmes kvantitativt.
2008
2014
PM10/PM2.5 comparison exercise in Oslo, Norway. Study in 2015-2016 and 2018.
The purpose of the comparison was to test for equivalence and establish calibration functions for automatic PM-analysers commonly used in Norway. The reference laboratory performed a field test at three different locations in Oslo during summer and winter conditions in the periods September 2015 to July 2016 and February to March 2018. Participating analysers were Palas Fidas 200, Grimm EDM 180, TEI TEOM 1405 DF, TEI FH 62 I-R, and R&P TEOM 1400AB.
The report proposes a system to carry out ongoing verification of equivalence in the Norwegian monitoring network and how to calibrate analyser data.
NILU
2021
PM2.5 Retrieval Using Aerosol Optical Depth, Meteorological Variables, and Artificial Intelligence
Particulate matter (PM) is one of the major air pollutants that has adverse impacts on human health. The aim of this study is to present an alternative approach for retrieving fine PM (particles with an aerodynamic diameter less than 2.5 μm, PM2.5) using artificial intelligence. Ground-based instruments, including a hand-held Microtops II sun photometer (for aerosol optical depth), a PurpleAir sensor (for PM2.5), and Rotronic sensors (for temperature and relative humidity), are used for the machine learning algorithm training. The retrieved PM2.5 reveals an adequate performance with an error of 0.08 μg m−3 and a Pearson correlation coefficient of 0.84.
2023
2009
2009
2006
2010
Polarized response of East Asian winter temperature extremes in the era of Arctic warming
American Meteorological Society (AMS)
2018
2004
2004
2017
2016
2016