Alfred Stach - Academia.edu (original) (raw)
Papers by Alfred Stach
Do tej pory wzglednie dobrze rozpoznano dynamike czasową zjawiska erozji eolicznej o silnie zazna... more Do tej pory wzglednie dobrze rozpoznano dynamike czasową zjawiska erozji eolicznej o silnie zaznaczonej sezonowości i duzej roli epizodycznie wystepujących okresow maksymalnego jego natezenia (Fullen 1985, Kostrzewski, Szpikowski 1993, 1994). Wyraźnie rysują sie rowniez uwarunkowania zmienności czasowej związane z rezimem wiatrow, stanem pokrycia terenu, wlaściwościami fizycznymi gruntu, a zwlaszcza z zabiegami uprawowymi (Fullen 1985, Krysztofiak i in. 1993, Podsiadlowski 1988, 1994c, 1995). Istnieje rowniez sporo danych na temat wplywu erozji eolicznej na teksture gleb, ilośc zawartej w nich substancji organicznej i skladnikow biogenicznych oraz na szereg innych waznych z rolniczego punktu widzenia wlaściwości fizycznych i chemicznych pokrywy glebowej (Fullen 1985, Lyles, Tatarko 1986, Podsiadlowski 1994a, Stach 1995).
Quaestiones Geographicae, 2007
EGU General Assembly Conference Abstracts, Apr 1, 2018
We present the results of a numerical experiment aiming at explaining reasons for classification ... more We present the results of a numerical experiment aiming at explaining reasons for classification errors when using an automatic pattern-based terrain classifications algorithm proposed by Jasiewicz et. al. [3]. We use composition of landform elements from incorrectly classified areas, and we use texture pattern from example areas to synthesize a new “terrain” which inherits properties from both sources. Using a new Pattern Analysis Toolbox (GeoPAT, [4,5]) we found that classification errors come from convergence of landscape properties: after replacing texture in misclassified areas with texture as indicated by an example area a new synthetic area shows higher degree of similarity to the landscape class from which it inherits texture. It allow to draw conclusion that short-range textural properties is that feature which at that moment best describes diversity of landscapes for automatic classifications.
Aerobiologia, 2018
Prediction of allergic pollen concentration is one of the most important goals of aerobiology. Pa... more Prediction of allergic pollen concentration is one of the most important goals of aerobiology. Past studies have used a broad range of modeling techniques; however, the results cannot be directly compared owing to the use of different datasets, validation methods, and evaluation metrics. The main aim of this study was to compare nine statistical modeling techniques using the same dataset. An additional goal was to assess the importance of predictors for the best model. Aerobiological data for Corylus, Alnus, and Betula pollen counts were obtained from nine cities in Poland and covered between five and 16 years of measurements. Meteorological data from the AGRI4CAST project was used as a predictor variables. The results of 243 final models (3 taxa x 9 cities x 9 techniques) were validated using a repeated k-fold cross-validation and compared using relative and absolute performance statistics. Afterwards, the variable importance of predictors in the best models were calculated and compared. Simple models performed poorly. On the other hand, regression trees and rule-based models proved to be the most accurate for all of the taxa. Cumulative growing degree days proved to be the single most important predictor variable in the random forest models of Corylus, Alnus, and Betula. Finally, the study suggested potential improvements in aerobological modeling, such as the application of robust cross-validation techniques and the use of gridded variables.
Aerobiologia, 2015
The aim of the study was to create and evaluate models for predicting high levels of daily pollen... more The aim of the study was to create and evaluate models for predicting high levels of daily pollen concentration of Corylus, Alnus, and Betula using a spatiotemporal correlation of pollen count. For each taxon, a high pollen count level was established according to the first allergy symptoms during exposure. The dataset was divided into a training set and a test set, using a stratified random split. For each taxon and city, the model was built using a random forest method. Corylus models performed poorly. However, the study revealed the possibility of predicting with substantial accuracy the occurrence of days with high pollen concentrations of Alnus and Betula using past pollen count data from monitoring sites. These results can be used for building (1) simpler models, which require data only from aerobiological monitoring sites, and (2) combined meteorological and aerobiological models for predicting high levels of pollen concentration.
Aerobiologia, 2014
The aim of the study was to determine the characteristics of temporal and space-time autocorrelat... more The aim of the study was to determine the characteristics of temporal and space-time autocorrelation of pollen counts of Alnus, Betula, and Corylus in the air of eight cities in Poland. Daily average pollen concentrations were monitored over 8 years (2001-2005 and 2009-2011) using Hirst-designed volumetric spore traps. The spatial and temporal coherence of data was investigated using the autocorrelation and cross-correlation functions. The calculation and mathematical modelling of 61 correlograms were performed for up to 25 days back. The study revealed an association between temporal variations in Alnus, Betula, and Corylus pollen counts in Poland and three main groups of factors such as: (1) air mass exchange after the passage of a single weather front (30-40 % of pollen count variation); (2) long-lasting factors (50-60 %); and (3) random factors, including diurnal variations and measurements errors (10 %). These results can help to improve the quality of forecasting models.
quageo, 2014
The basic aim of this study was to find relations between the dates of occurrence and characteris... more The basic aim of this study was to find relations between the dates of occurrence and characteristics of extensive extreme daily (24-h) precipitation totals (EEDPTs) and pressure systems. The analysis was conducted on the basis of precipitation data from the multi-year period 1956-1980 and the Grosswetterlagen classification of circulation situations. EEDPTs were taken to embrace those cases of maximum annual daily precipitation totals that were registered on the same day at a minimum of 75 precipitation stations. In the years 1956-1980 there were 209 such events. The hypothesis about the effect of a circulation situation on the probability of occurrence of an EEDPT was verified in quantitative terms, the reference being both the entire multi-year period and the seasonal variation in the occurrence of precipitation of this type. Next, circulation situations were compared in terms of amount-related parameters of EEDPTs (mean precipitation, coefficient of variation), their spatial fea...
Quaestiones Geographicae, 2008
Współczesne przemiany rzeźby Polski, 2021
9. 1. Tło geograficzne współczesnej ewolucji rzeźby młodoglacjalnej Rzeźba młodoglacjalna wraz z ... more 9. 1. Tło geograficzne współczesnej ewolucji rzeźby młodoglacjalnej Rzeźba młodoglacjalna wraz z retuszem morfogenezy holoceńskiej należy do najmłodszych na terenie Polski. Obszary o tym typie rzeźby rozciągają się w północnej części kraju pomiędzy silnie peryglacjalnie przeobrażoną tzw. strefą staroglacjalną na południu a wybrzeżem Bałtyku na północy, które ma w większości tylko morfogenezę holoceńską (ryc. 9.1). Niemal cała strefa młodoglacjalna na obszarze Polski o powierzchni 116 339 km 2 należy do Niżu Środkowoeuropejskiego, poza krańcami północno-wschodnimi, które należądo Pojezierza Mazurskiego, Niziny Staropruskiej i Pojezierza Litewskiego na Niżu Wschodniobałtycko-Białoruskim (ryc. 9.2). Pod względem hipsometrycznym strefa młodoglacjalna zaliczana jest do terenów nizinnych. Jednakże część tego terytorium, szczególnie garb czołowo-morenowy fazy pomorskiej, w licznych miejscach przekracza wysokość 200 m n.p.m. (ryc. 9.1). Najwyższym wzniesieniem strefy młodoglacjalnej jest Wieżyca, której kulminacja sięga 328,6 m n.p.m. Najniżej położonymi obszarami są okolice Żuław-depresja 1,8 m p.p.m. 1 (w Raczkach Elbląskich). Trzy cechy krajobrazowe odróżniają wyraźnie strefę młodoglacjalną od staroglacjalnej, a mianowicie: większe zróżnicowanie hipsometryczne, rozwijająca się i złożona genetycznie sieć dolinna oraz występowanie gęstej sieci rynien 1 Na Żuławach stwierdzono obszary niżej leżące, około 2 m p.p.m. (w okolicach Marzęcina), a nawet 2,6 m p.p.m. (w okolicach Wikrowa-miejsce wydobycia torfu), ale do tej pory nie zostały one oficjalnie potwierdzone przez Główny Urząd Geodezji i Kartografii.
Do tej pory wzglednie dobrze rozpoznano dynamike czasową zjawiska erozji eolicznej o silnie zazna... more Do tej pory wzglednie dobrze rozpoznano dynamike czasową zjawiska erozji eolicznej o silnie zaznaczonej sezonowości i duzej roli epizodycznie wystepujących okresow maksymalnego jego natezenia (Fullen 1985, Kostrzewski, Szpikowski 1993, 1994). Wyraźnie rysują sie rowniez uwarunkowania zmienności czasowej związane z rezimem wiatrow, stanem pokrycia terenu, wlaściwościami fizycznymi gruntu, a zwlaszcza z zabiegami uprawowymi (Fullen 1985, Krysztofiak i in. 1993, Podsiadlowski 1988, 1994c, 1995). Istnieje rowniez sporo danych na temat wplywu erozji eolicznej na teksture gleb, ilośc zawartej w nich substancji organicznej i skladnikow biogenicznych oraz na szereg innych waznych z rolniczego punktu widzenia wlaściwości fizycznych i chemicznych pokrywy glebowej (Fullen 1985, Lyles, Tatarko 1986, Podsiadlowski 1994a, Stach 1995).
Quaestiones Geographicae, 2007
EGU General Assembly Conference Abstracts, Apr 1, 2018
We present the results of a numerical experiment aiming at explaining reasons for classification ... more We present the results of a numerical experiment aiming at explaining reasons for classification errors when using an automatic pattern-based terrain classifications algorithm proposed by Jasiewicz et. al. [3]. We use composition of landform elements from incorrectly classified areas, and we use texture pattern from example areas to synthesize a new “terrain” which inherits properties from both sources. Using a new Pattern Analysis Toolbox (GeoPAT, [4,5]) we found that classification errors come from convergence of landscape properties: after replacing texture in misclassified areas with texture as indicated by an example area a new synthetic area shows higher degree of similarity to the landscape class from which it inherits texture. It allow to draw conclusion that short-range textural properties is that feature which at that moment best describes diversity of landscapes for automatic classifications.
Aerobiologia, 2018
Prediction of allergic pollen concentration is one of the most important goals of aerobiology. Pa... more Prediction of allergic pollen concentration is one of the most important goals of aerobiology. Past studies have used a broad range of modeling techniques; however, the results cannot be directly compared owing to the use of different datasets, validation methods, and evaluation metrics. The main aim of this study was to compare nine statistical modeling techniques using the same dataset. An additional goal was to assess the importance of predictors for the best model. Aerobiological data for Corylus, Alnus, and Betula pollen counts were obtained from nine cities in Poland and covered between five and 16 years of measurements. Meteorological data from the AGRI4CAST project was used as a predictor variables. The results of 243 final models (3 taxa x 9 cities x 9 techniques) were validated using a repeated k-fold cross-validation and compared using relative and absolute performance statistics. Afterwards, the variable importance of predictors in the best models were calculated and compared. Simple models performed poorly. On the other hand, regression trees and rule-based models proved to be the most accurate for all of the taxa. Cumulative growing degree days proved to be the single most important predictor variable in the random forest models of Corylus, Alnus, and Betula. Finally, the study suggested potential improvements in aerobological modeling, such as the application of robust cross-validation techniques and the use of gridded variables.
Aerobiologia, 2015
The aim of the study was to create and evaluate models for predicting high levels of daily pollen... more The aim of the study was to create and evaluate models for predicting high levels of daily pollen concentration of Corylus, Alnus, and Betula using a spatiotemporal correlation of pollen count. For each taxon, a high pollen count level was established according to the first allergy symptoms during exposure. The dataset was divided into a training set and a test set, using a stratified random split. For each taxon and city, the model was built using a random forest method. Corylus models performed poorly. However, the study revealed the possibility of predicting with substantial accuracy the occurrence of days with high pollen concentrations of Alnus and Betula using past pollen count data from monitoring sites. These results can be used for building (1) simpler models, which require data only from aerobiological monitoring sites, and (2) combined meteorological and aerobiological models for predicting high levels of pollen concentration.
Aerobiologia, 2014
The aim of the study was to determine the characteristics of temporal and space-time autocorrelat... more The aim of the study was to determine the characteristics of temporal and space-time autocorrelation of pollen counts of Alnus, Betula, and Corylus in the air of eight cities in Poland. Daily average pollen concentrations were monitored over 8 years (2001-2005 and 2009-2011) using Hirst-designed volumetric spore traps. The spatial and temporal coherence of data was investigated using the autocorrelation and cross-correlation functions. The calculation and mathematical modelling of 61 correlograms were performed for up to 25 days back. The study revealed an association between temporal variations in Alnus, Betula, and Corylus pollen counts in Poland and three main groups of factors such as: (1) air mass exchange after the passage of a single weather front (30-40 % of pollen count variation); (2) long-lasting factors (50-60 %); and (3) random factors, including diurnal variations and measurements errors (10 %). These results can help to improve the quality of forecasting models.
quageo, 2014
The basic aim of this study was to find relations between the dates of occurrence and characteris... more The basic aim of this study was to find relations between the dates of occurrence and characteristics of extensive extreme daily (24-h) precipitation totals (EEDPTs) and pressure systems. The analysis was conducted on the basis of precipitation data from the multi-year period 1956-1980 and the Grosswetterlagen classification of circulation situations. EEDPTs were taken to embrace those cases of maximum annual daily precipitation totals that were registered on the same day at a minimum of 75 precipitation stations. In the years 1956-1980 there were 209 such events. The hypothesis about the effect of a circulation situation on the probability of occurrence of an EEDPT was verified in quantitative terms, the reference being both the entire multi-year period and the seasonal variation in the occurrence of precipitation of this type. Next, circulation situations were compared in terms of amount-related parameters of EEDPTs (mean precipitation, coefficient of variation), their spatial fea...
Quaestiones Geographicae, 2008
Współczesne przemiany rzeźby Polski, 2021
9. 1. Tło geograficzne współczesnej ewolucji rzeźby młodoglacjalnej Rzeźba młodoglacjalna wraz z ... more 9. 1. Tło geograficzne współczesnej ewolucji rzeźby młodoglacjalnej Rzeźba młodoglacjalna wraz z retuszem morfogenezy holoceńskiej należy do najmłodszych na terenie Polski. Obszary o tym typie rzeźby rozciągają się w północnej części kraju pomiędzy silnie peryglacjalnie przeobrażoną tzw. strefą staroglacjalną na południu a wybrzeżem Bałtyku na północy, które ma w większości tylko morfogenezę holoceńską (ryc. 9.1). Niemal cała strefa młodoglacjalna na obszarze Polski o powierzchni 116 339 km 2 należy do Niżu Środkowoeuropejskiego, poza krańcami północno-wschodnimi, które należądo Pojezierza Mazurskiego, Niziny Staropruskiej i Pojezierza Litewskiego na Niżu Wschodniobałtycko-Białoruskim (ryc. 9.2). Pod względem hipsometrycznym strefa młodoglacjalna zaliczana jest do terenów nizinnych. Jednakże część tego terytorium, szczególnie garb czołowo-morenowy fazy pomorskiej, w licznych miejscach przekracza wysokość 200 m n.p.m. (ryc. 9.1). Najwyższym wzniesieniem strefy młodoglacjalnej jest Wieżyca, której kulminacja sięga 328,6 m n.p.m. Najniżej położonymi obszarami są okolice Żuław-depresja 1,8 m p.p.m. 1 (w Raczkach Elbląskich). Trzy cechy krajobrazowe odróżniają wyraźnie strefę młodoglacjalną od staroglacjalnej, a mianowicie: większe zróżnicowanie hipsometryczne, rozwijająca się i złożona genetycznie sieć dolinna oraz występowanie gęstej sieci rynien 1 Na Żuławach stwierdzono obszary niżej leżące, około 2 m p.p.m. (w okolicach Marzęcina), a nawet 2,6 m p.p.m. (w okolicach Wikrowa-miejsce wydobycia torfu), ale do tej pory nie zostały one oficjalnie potwierdzone przez Główny Urząd Geodezji i Kartografii.