Моделирование пространственного распространения ПРИМЕСЕЙ вредных веществ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ ГОРОДА с учётом плотности городской застройки : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

Моделирование пространственного распространения ПРИМЕСЕЙ вредных веществ В АТМОСФЕРНОМ ВОЗДУХЕ ГОРОДА с учётом плотности городской застройки : научное издание

Перевод названия: SPATIAL DISTRIBUTION MODELING IMPURITY OF HARMFUL SUBSTANCES IN URBAN TERRITORY, TAKING INTO ACCOUNT DENSITY OF URBAN DEVELOPMENT

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2018

Ключевые слова: непараметрическое моделирование, загрязнение атмосферного воздуха города, управление качеством окружающей среды, плотность городской застройки, Nonparametric modeling, urban air pollution, environmental quality management, density of urban development

Аннотация: Представлена модель содержания примесей вредных веществ в атмосферном воздухе города Красноярска с учётом плотности городской застройки, приведены результаты численного моделирования. The model of spatial distribution of harmful substances in urban territory, taking into account density of urban development, with using mathematical calculations.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 22

Номера страниц: 27-29

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Авторы

  • Бельская Е.Н. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Медведев А.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Михов Е.Д. (Сибирский федеральный университет)
  • Тасейко О.В. (Институт вычислительных технологий СО РАН - СКТБ «Наука»)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.