Przebieg i prognozowanie sezonów pyłkowych brzozy (Betula sp.) i dębu (Quercus sp.) w Poznaniu w latach 1996-2010
type: CreativeWork
description: Brzoza (Betula sp.) i dąb (Quercus sp.) wytwarzają ziarna pyłku o działaniu alergennym. Ich sezony pyłkowe (SP) charakteryzują się wyraźną zmiennością, co uzasadnia potrzebę opracowania modeli prognostycznych. Głównym celem pracy jest przygotowanie modeli prognozujących początek i intensywność SP brzozy i dębu oraz określenie relacji między atmosferycznym SP a fazami kwitnienia brzozy brodawkowatej (B. pendula) i dębu szypułkowego (Q. robur). Pomiar stężenia ziaren pyłku (1996-2010) dokonano metodą wolumetryczną. Do prognozowania przebiegu SP wykorzystano dwie grupy modeli: (i) wieloraką regresję liniową; (ii) modele termiczne. Obserwacje fenologiczne prowadzono w Poznaniu w latach 2008-2010. Modele termiczne prognozujące początek SP wykazywały wyższy stopień dopasowania do danych niż modele regresyjne. Różnice między wartościami prognozowanymi a rzeczywistymi wynosiły od 1 do 5 dni. Modele prognozujące intensywność SP brzozy uzyskiwały wysoką wartość współczynnika determinacji (R2>0,90), a obliczone błędy predykcji były niskie. Słabsze dopasowanie do danych otrzymano w przypadku modeli prognozujących SPI dębu, a postawione prognozy były silnie niedoszacowane. Wykorzystując przygotowane modele można określić początek SP z 2-3 tygodniowym, a jego intensywność nawet z kilkumiesięcznym wyprzedzeniem, co czyni je niezwykle pomocnym narzędziem w profilaktyce alergologicznej. Birch (Betula sp.) and oak (Quercus sp.) pollen grains are an important cause of allergy. In Poznań, pollen seasons of these taxa show high year-to-year variations, which justifies the construction of forecast models. The main aim of this study was to forecast the intensity (SPI) and start of birch and oak pollen seasons and to establish the relationship between flowering phases of B. pendula and Q. robur and pollen data. Daily average pollen counts (1996-2010) were collected by volumetric spore trap. Two different methods for constructing forecasting models were applied: (i) multiple regression anal…
abstract: Brzoza (Betula sp.) i dąb (Quercus sp.) wytwarzają ziarna pyłku o działaniu alergennym. Ich sezony pyłkowe (SP) charakteryzują się wyraźną zmiennością, co uzasadnia potrzebę opracowania modeli prognostycznych. Głównym celem pracy jest przygotowanie modeli prognozujących początek i intensywność SP brzozy i dębu oraz określenie relacji między atmosferycznym SP a fazami kwitnienia brzozy brodawkowatej (B. pendula) i dębu szypułkowego (Q. robur). Pomiar stężenia ziaren pyłku (1996-2010) dokonano metodą wolumetryczną. Do prognozowania przebiegu SP wykorzystano dwie grupy modeli: (i) wieloraką regresję liniową; (ii) modele termiczne. Obserwacje fenologiczne prowadzono w Poznaniu w latach 2008-2010. Modele termiczne prognozujące początek SP wykazywały wyższy stopień dopasowania do danych niż modele regresyjne. Różnice między wartościami prognozowanymi a rzeczywistymi wynosiły od 1 do 5 dni. Modele prognozujące intensywność SP brzozy uzyskiwały wysoką wartość współczynnika determinacji (R2>0,90), a obliczone błędy predykcji były niskie. Słabsze dopasowanie do danych otrzymano w przypadku modeli prognozujących SPI dębu, a postawione prognozy były silnie niedoszacowane. Wykorzystując przygotowane modele można określić początek SP z 2-3 tygodniowym, a jego intensywność nawet z kilkumiesięcznym wyprzedzeniem, co czyni je niezwykle pomocnym narzędziem w profilaktyce alergologicznej. Birch (Betula sp.) and oak (Quercus sp.) pollen grains are an important cause of allergy. In Poznań, pollen seasons of these taxa show high year-to-year variations, which justifies the construction of forecast models. The main aim of this study was to forecast the intensity (SPI) and start of birch and oak pollen seasons and to establish the relationship between flowering phases of B. pendula and Q. robur and pollen data. Daily average pollen counts (1996-2010) were collected by volumetric spore trap. Two different methods for constructing forecasting models were applied: (i) multiple regression anal…
author: Grewling, Łukasz
keywords: ziarna pyłku, pollen grains, modele prognostyczne, forecasting models, alergia pyłkowa, pollen allergy, fenologia pylenia, pollination phenology
date published: 2012-06-25
date modified: 2026-07-27T18:45:13Z
provider: Poznan
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Poznan