@ARTICLE{Kliś_Czeslaw_SINZaP-_2008,
 author={Kliś, Czeslaw and Bronder, Joachim},
 volume={vol. 34},
 number={Special Issue},
 pages={5-21},
 journal={Archives of Environmental Protection},
 howpublished={online},
 year={2008},
 publisher={Polish Academy of Sciences},
 abstract={Artykuł przedstawia koncepcję inteligentnego systemu kontroli napływu zanieczyszczeń powietrza oraz implementację systemu zwaną SINZaP, uruchomioną w !ETU w 2006 r. SINZaP jest działającym w czasie rzeczywistym systemem do modelowania emisji zanieczyszczeń i stężeń zanieczyszczeń powietrza, podobnym do sieci neuronowej, przeznaczonym dla specjalistów w zakresie zarządzania jakością powietrza. W SINZaP do modelowania emisji i stężeń zanieczyszczeń powietrza wykorzystano model trajektoryjny BackTrack bazujący na modelu YLSTRACK. Cechą BackTrack jest wykorzystanie trajektorii wstecznych do selekcji źródeł oddziałujących na receptor. Do modelowania trajektorii BackTrack wykorzystuje trójwymiarowe pole wiatru, prędkość dynamiczną, długość Monina-Obuchowa oraz wysokość warstwy mieszania. SINZaP składa się z czterech głównych modułów: (I) modułu danych w tym skanera danych o jakości powietrza udostępnionych w internecie, (2) modułu przygotowania danych meteorologicznych, (3) modułu BackTrack do symulacji emisji zanieczyszczeń i symulacji stężeń, (4) modułu modyfikującego parametry źródeł w oparciu o analizę wyników modelowania i wyników monitoringu.},
 type={Article},
 title={SINZaP- inteligentny system monitoringu zanieczyszczeń powietrza},
 URL={http://www.journals.pan.pl/Content/123205/PDF-MASTER/4_AE_2008_34_SPECIAL_Klis_SINZaP.pdf},
 keywords={trajectories, back-trajectories, Lagrangian transport and dispersion model, BackTrack, neural network},
}