Immissionsprognose zur Beurteilung der Feinstaubbelastung - Beispiel Graz

Ernst Stadlober; Siegfried Hörmann; Brigitte Pfeiler

Immissionsprognose zur Beurteilung der Feinstaubbelastung - Beispiel Graz

Ernst Stadlober, Siegfried Hörmann, Brigitte Pfeiler

Institute of Statistics (5060)

Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceeding › Conference paper

Original language	German
Title of host publication	Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide
Place of Publication	Augsburg
Publisher	Bayerisches Landesamt für Umwelt
Pages	59-76
ISBN (Print)	3-936385-94-7
Publication status	Published - 2006
Event	Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide - München, Germany Duration: 5 Jul 2006 → …

Conference

Conference	Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide
Country/Territory	Germany
City	München
Period	5/07/06 → …

Treatment code (Nähere Zuordnung)

Application
Experimental

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Stadlober, E , Hörmann, S & Pfeiler, B 2006, Immissionsprognose zur Beurteilung der Feinstaubbelastung - Beispiel Graz. in Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide. Bayerisches Landesamt für Umwelt, Augsburg, pp. 59-76, Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide, München, Germany, 5/07/06.

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TY - GEN

T1 - Immissionsprognose zur Beurteilung der Feinstaubbelastung - Beispiel Graz

AU - Stadlober, Ernst

AU - Hörmann, Siegfried

AU - Pfeiler, Brigitte

PY - 2006

Y1 - 2006

UR - http://www.lfu.bayern.de

M3 - Beitrag in einem Konferenzband

SN - 3-936385-94-7

SP - 59

EP - 76

BT - Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide

PB - Bayerisches Landesamt für Umwelt

CY - Augsburg

T2 - Luftreinhalte-/Aktionsplanung - Reduktionspotential für Feinstaub und Stickstoffdioxide

Y2 - 5 July 2006

ER -

Immissionsprognose zur Beurteilung der Feinstaubbelastung - Beispiel Graz

Conference

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Applied Statistics

KAPA GS - Statistical models for the prediction of the daily concentration of particulate matter PM10

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