Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The improvement of the volumetric monitoring system to raise the analysis accuracy for the allergic pollen found in the сity atmosphere

Tytuł:
The improvement of the volumetric monitoring system to raise the analysis accuracy for the allergic pollen found in the сity atmosphere
Autorzy:
Mokin, V. B.
Rodinkova, V.
Vuzh, T. Y.
Wójcik, W.
Sailarbek, S.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
pollinosis
pollen allergens
atmosphere
health
pyłkowica
alergeny pyłków
atmosfera
zdrowie
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The number of patients sensitive to the allergenic pollen from different plant species has been constantly increasing. The severe cases of pollen allergy (pollinosis) can lead to the asthma development. The bronchial asthma is common pollinosis aggravation. It is one of the most widely spread chronic diseases typical both of children and of adults [4,8,9]. So, it is very important to analyze the pollen obtained from the allergic plants and to study the time changes in the levels of its concentration in the atmospheric air. To solve the above task, we should monitor the factors that influence the pollen emission and its spread in the air. On the bases of the study we can build the regression model for conducting such an analysis and for forming the prognosis.
Liczba pacjentów wrażliwych na alergeny pyłku z różnych gatunków roślin, stale wzrasta. Poważne przypadki alergii na pyłki (Pyłkowica) może prowadzić do rozwoju astmy. Astma oskrzelowa jest najczęstszym ostrym następstwem pyłkowicy. Jest to jedna z najbardziej rozpowszechnionych chorób przewlekłych typowych zarówno dla dzieci i dorosłych. Jest więc bardzo ważne, aby analizować pyłek otrzymany z roślin alergennych i badać zmiany jego stężenia w czasie w powietrzu atmosferycznym. W celu rozwiązania powyższego zadania należy monitorować czynniki mające wpływ na emisję pyłku i jego rozprzestrzenianie się w powietrzu. Na bazie badań możemy zbudować model regresji dla przeprowadzenia takiej analizy i formowania prognoz.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies