Statistične modele lahko koristno uporabimo za napovedovanje ozona na mikrolokacijah kompleksnega terena, to je zemljepisno razgibanega terena ali mestnega okolja. Razvili smo algoritem za modeliranje in napovedovanje, ki ga lahko uporabimo v prenosni postaji za merjenje kakovosti ozračja. Taka prenosna postajo bi omogočila vzpostavitev statističnega modela in relativno hiter začetek napovedovanja z modelom na specifični zemljepisni mikrolokaciji brez večje količine zgodovine meritev. Pri napovedih je dobrodošla tudi informacija o negotovosti napovedi . Poleg tega se lahko predlagani model prilagaja dolgoročnim spremembam, kot so na primer klimatske spremembe. Za opisan problem modeliranja in napovedovanja smo predlagali model na podlagi Gaussovih procesov. Gre za samorazvijajoči se model na podlagi Gaussovih procesov, ki se osvežuje sprotno s prihajajočimi meritvami. Predlagani algoritem za prenosno postajo za merjenje kakovosti zraka in napovedovanje je bil ovrednoten na podatkih meritev iz petih lokacij v Sloveniji z različnimi topografskimi in zemljepisnimi značilnostmi. Dobljeni rezultati so pokazali izvedljivost predlaganega koncepta.
COBISS.SI-ID: 29306919
Številni meteorološki parametri imajo naraven dnevni cikel, ker so direktno ali indirektno odvisni od sončnega obsevanja. Dnevni cikel je izrazit tudi pri onesnaževalih ozračja, ki so izrazito neposredno odvisna od sonca (ozon in dušikovi oksidi) ali pa posredno odvisna kot to velja za onesnaženje z delci (PM10). V tem članku uvajamo novo vrsto krožno frekvenčnega diagrama – poimenovali smo ga »sončnica« - za analizo podatkov o sončnem obsevanju v povezavi s produkcijo energije in za klimatološke študije. Diagram je zasnovan na dvo-dimenzionalnem sortiranju podatkov. Najprej podatke sortiramo v razrede za posamezne ure v dnevu. Potem pa podatke v vsakem od teh urnih razredov nadalje sortiramo v razrede, ki so prilagojeni pričakovanim vrednostim opazovane spremenljivke. Relativne frekvence posameznih razredov vrednosti spremenljivke so predstavljene kot odseki na kraku, ki za posamezno uro v dnevu prikazuje analizirano spremenljivko. Na ta način sestavljeni radialni diagram tvori unikaten vzorec za vsak obravnavani nabor podatkov. Na ta način dobljeni vzorec omogoča hitro detekcijo značilnosti in primerjavo med različnimi vzorci za različne nabore podatkov, ki jih analiziramo. Diagram sončnica nam omogoča hitro in razumljivo podajanje informacije o dnevnem ciklu podatkov o sončem obsevanju. Diagram omogoča na grafičen način hitro pregledovanje in statistiko izvedeno nad obsežnimi nizi podatkov ter iskanje razlik med različnimi lokacijami. Rezultat analize podatkov z diagramom sončnica pokaže vzorce na dnevni ali mesečni ravni in je primeren tako za majhne kot obsežne nabore podatkov. V članku pokažemo uporabnost grafa sončnica za širok nabor aplikacij od zelene energije do analize vremena in onesnaženja ozračja. Za onesnaženje ozračja smo uvedli različico sončnice z imenom onesnažnica.
COBISS.SI-ID: 28621607
Obravnavamo problem napovedovanje največjih dnevnih vrednosti koncentracij ozona na urbanih mikro lokacijah, kjer je nujno zanesljivo obveščanje prebivalstva, kadar so presežene mejne vrednosti ozona. Da bi izboljšali napovedovanje, smo predlagali metodo z združenimi ali hibridnimi modeli. Predlagani model je v osnovi večnivojski perceptron, to je umetna nevronska mreža, ki za vhode uporablja podatke iz modela kakovosti zraka Quale Aria, podatke modela za numerično napovedovanje vremena WRF in podatke meritev z obravnavanih mikro lokacij. Če so modeli kakovosti zraka in meteorološki modeli ustrezni za obravnavo velikih zemljepisnih in tridimenzionalnih področij pa nimajo zadovoljive lokalne ločljivosti. Po drugi strani pa je prednost empiričnih metod prav dobra lokalna napoved. Združene modele smo torej uporabili za izboljšavo napovedi največjih dnevnih enournih povprečij vrednosti ozona za en korak za reprezentativne lokacije po Sloveniji. Meteorološki model WRF smo uporabili za napovedovanje meteoroloških spremenljivk, model kakovosti zraka Quale Aria pa za vrednosti koncentracij plinov. Vse te vrednosti napovedi in meritev smo uporabili kot vhode v nevronsko mrežo. Rezultati vrednotenja dobljenega modela kažejo, da združeni modeli opazno izboljšajo napovedi ozona in posledično izboljšajo sisteme za obveščanje prebivalstva.
COBISS.SI-ID: 29554471
Sposobnost napovedovanja visokih koncentracij troposferskega ozona je pomembna zaradi negativnih vplivov ozona na človeško zdravje. V tem delu smo uporabili osem metod za izbiro regresorjev modela za napovedovanje ozona v mestu Nova Gorica. Primerjava izbranih metod se je izkazala za koristno pri izdelavi modelov za uspešno napovedovanje obravnavanega primera. Za različne modele smo izbrali različne regresorje z različnimi metodami glede na pripadajoče kriterijske funkcije. Za model, ki napoveduje največjo dnevno koncentracijo ozona je bilo izbranih deset regresorjev, za napovedovanje povprečne koncentracije ozona med 8.00 in 20.00 uro je bilo izbranih petnajst regresorjev in za napovedovanje povprečne dnevne koncentracije je bilo zopet izbranih deset regresorjev. Dobljeni rezultat raziskave je izbira regresorjev le za izbrano zemljepisno lokacijo. Raziskava je pokazala tudi, da je izbira regresorjev in posledično dobljenih modelov različna glede na izbiro intervala povprečenja koncentracij ozona.
COBISS.SI-ID: 28481319
Veliko dinamičnih sistemov lahko označimo kot kompleksne saj vsebujejo nelinearnosti s stohastičnimi odstopanji. Modeliranje z uporabo Gaussovih procesov (GP) je bilo prikazano kot ena najbolj uporabnih metod za take sisteme. Modeli na podlagi GP je verjetnostna, neparametrična metoda za identifikacijo nelinearnih dinamičnih stohastičnih sistemov po metodologiji črne škatle. To poglavje v znanstveni monografiji prikazuje pregled metod za modeliranje in načrtovanje vodenja kompleksnih stohastičnih sistemov, ki temeljijo na GP modelih. Metoda modeliranja z GP modeli je prikazana na primeru tehnološkega procesa in sicer na modeliranju in načrtovanju vodenja laboratorijskega procesa predpriprave plina. V prispevku smo razvili in primerjali GP modele procesa z različnimi regresorji in različnimi kovariančnimi funkcijami. Izbrani GP model procesa predpriprave plina je bil nato uporabljen tudi za načrtovanje eksplicitnega prediktivnega vodenja za zagotavljanje optimalnega delovanja naprave predpriprave plina.
COBISS.SI-ID: 27718183