Multivariate Statistical Analyses on Arsenic Occurrence in Rybnik Reservoir

• Autorzy: Widziewicz K. , Loska K.

Warianty tytułu

PL

Wielowymiarowa analiza statystyczna występowania arsenu w Zbiorniku Rybnickim

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Popular statistical techniques, such as Spearman's rank correlation matrix, principal component analysis (PCA) and multiple linear regression analysis were applied to analyze a large set of water quality data of the Rybnik Reservoir generated during semiannual monitoring. Water samples collected at 9 sampling sites located along the main axis of the reservoir were tested for 14 selected parameters: concentrations of co-occurring elements, ions and physicochemical parameters. The aim of this study was to estimate the impact of those parameters on inorganic arsenic occurrence in Rybnik Reservoir water by means of multivariate statistical methods. The spatial distribution of arsenic in Rybnik Power Station reservoir was also included. Inorganic arsenic As(III), As(V) concentrations were determined by hydride generation method (HG-AAS) using SpectrAA 880 spectrophotometer (Varian) coupled with a VGA-77 system for hydride generation and ECT-60 electrothermal furnace. Spearman's rank correlation matrix was used in order to find existing correlations between total inorganic arsenic (AsTot) and other parameters. The results of this analysis suggest that As was positively correlated with PO43-; Fe and TDS. PCA confirmed these observations. Principal component analysis resulted in three PC's explaining 57% of the total variance. Loading values for each component indicate that the processes responsible for As release and distribution in Rybnik Reservoir water were: leaching from bottom sediments together with other elements like Cu, Cd, Cr, Pb, Zn, Ni, Ca (PC1) and co-precipitation with PO43-, Fe and Mn (PC3) regulated by physicochemical properties like T and pH (PC2). Finally, multiple linear regression model has been developed. This model incorporates only 8 (T, pH, PO43-, Fe, Mn, Cr, Cu, TDS) out of initial 14 variables, as the independent predictors of total As contamination level. This study illustrates the usefulness of multivariate statistical techniques for analysis and interpretation of complex environmental data sets.

PL

Do analizy dużego zbioru danych pochodzących z półrocznego monitoringu wody Zbiornika Rybnickiego zastosowano popularne techniki statystyczne takie jak: macierz korelacji rang Spearmana, analiza głównych składowych (PCA) oraz regresja wieloraka. Próbki wody do badań pobierano z 9 różnych stanowisk rozmieszczonych wzdłuż głównej osi zbiornika i testowano pod kątem 14 wybranych parametrów: stężeń współwystępujących pierwiastków, jonów oraz parametrów fizykochemicznych. Celem pracy była ocena wpływu tych parametrów na występowanie arsenu nieorganicznego w wodzie Zbiornika Rybnickiego za pomocą wielowymiarowych metod statystycznych. W pracy zamieszczono także wyniki przestrzennego rozkładu arsenu w zbiorniku Elektrowni Rybnik. Stężenia nieorganicznych form arsenu As(III), As(V) oznaczano metodą generowania wodorków (HG-AAS) wykorzystując spektrometr absorpcji atomowej SpectrAA 880 (Varian), rozbudowany o układ do generacji wodorków VGA-77 oraz elektrotermiczny piec ETC-60. W celu znalezienia korelacji między całkowitym arsenem nieorganicznym (AsTot), a innymi parametrami wykonano macierz korelacji rang Spearmana. Wyniki tej analizy sugerują, że As był dodatnio skorelowany z PO43-; Fe, TDS. Potwierdzeniem tych obserwacji były wyniki analizy PCA. Analiza głównych składowych pozwoliła na wyodrębnienie ze zbioru danych 3 głównych składowych wyjaśniających 57% całkowitej zmienności. Wartości ładunków poszczególnych czynników wskazują, że procesami, które w największym stopniu wpływały na uwalnianie oraz dystrybucję As w wodzie Zbiornika Rybnickiego były: wymywanie z osadów dennych wraz z innymi pierwiastkami takimi jak: Cu, Cd, Cr, Pb, Zn, Ni, Ca (PC1), współstrącanie z Fe, Mn, PO43- (PC3) regulowane przez czynniki fizykochemiczne jak T czy pH (PC2). Końcowy etap analizy wyników obejmował zbudowanie modelu regresji wielorakiej. Model obejmował jedynie 8 (T, pH, PO43-, Fe, Mn, Cr, Cu, TDS) spośród 14 wyjściowych zmiennych, które służyły jako niezależne estymatory do oszacowania stopnia zanieczyszczenia wody arsenem. Praca ta ilustruje przydatność wielowymiarowych technik statystycznych do analizy i interpretacji złożonych zbiorów danych pochodzących z badań środowiskowych.

Słowa kluczowe

EN

heated water; speciation; inorganic arsenic; HG-AAS; multivariate analysis; occurence; Rybnik Reservoir

PL

specjacja; arsen nieorganiczny; wielowymiarowa analiza; Zbiornik Rybnicki

• Wydawca: Institute of Environmental Engineering, Polish Academy of Sciences
• Czasopismo: Archives of Environmental Protection
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 38, no. 2
• Strony: 11--23
• Opis fizyczny: Bibliogr. 35 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Widziewicz K.

autor

Loska K.

• Faculty of Energy and Environmental Engineering, The Silesian University of Technology, Konarskiego 18 A, 44-100 Gliwice,

Bibliografia

• [1].Amini M., K.C. Abbaspour, M. Berg, L. Winkel, S.J. Hug, E. Hoehn, H. Yang, C.A Johnson: Statistical Modeling of Global Geogenic Arsenic Contamination in Groundwater, Environmental Science and Technology, 42, 3669-3675 (2008).
• [2].Anthemidis A.N, G.A. Zachariadis, J.A. Stratis: Determination of arsenic(III) and total inorganic arsenic in water samples using an on-line sequential insertion system and hydride generation atomic absorption spectrometry, Analytica Chimica Acta, 547, 237-242 (2005).
• [3].Azcue J.M.: Environmental significance of elevated natural levels of arsenic, Environmental Reviews, 3, 212-221 (1995).
• [4].Behari J.R, R. Prakash: Determination of total arsenic content in water by atomic absorption spectroscopy (AAS) using vapour generation assembly (VGA), Chemosphere, 63, 17-21 (2006).
• [5].Bissen M., Frimmel F.H.: Arsenic - a Review. Part I: Occurrence, Toxicity, Speciation, Mobility, Acta Hydrochimica Hydrobiologica, 31, 9-18 (2003).
• [6].Bodzek M., K. Konieczny: Membrane techniques in the removal of inorganic anionic micropollutants from water environment-state of the art. Archives of Environmental Protection, 37, 15-29 (2011).
• [7].Bose P., A. Sharma: Role of iron in controlling speciation and mobilization arsenic in subsurface environment, Water Research, 36, 4916-4926 (2002).
• [8].Chen Z., Y. Cai, G. Liu, H. Solo-Gabriele, G.H. Snyder, J.L. Cisar: Role of soil-derived dissolved substances in arsenic transport and transformation in laboratory experiments, Science of the Total Environment, 406, 180-189 (2008).
• [9].Crecelius A.E.: The geochemical cycle of arsenic in Lake Washington and its relation to other elements, Limnology and Oceanography, 20, 441-451 (1975).
• [10].Cullen W.R., K.J. Reimer: Arsenic speciation in the environment, Chemical Review, 89, 713-764 (1989).
• [11].Drahota P., J. Rohovec, M. Filippi, M. Mihaljevic, P. Rychlovsky, V. Cerveny, Z. Pertold: Mineralogical and geochemical controls of arsenic speciation and mobility under different redox conditions in soil, sediment and water at Mokrsko-West gold deposit, Czech Republic, Science of the Total Environment, 407, 3372-3384 (2009).
• [12].Frankenberger W. T. Jr.: Environmental Chemistry of Arsenic, Marcel Dekker, New York (2002).
• [13].Hutchinson T.C., K.M. Meema: Lead, mercury, cadmium, and arsenic in the environment, SCOPE, John Wiley & Sons (1987).
• [14].Jabłońska M., S. Szopa, R. Skorek: Arsenic and antimony in municipal water of Upper Silesian Industrial Region, Monography of the Committee of Environmental Engineering PAN, 58, 97-105 (2009).
• [15].Johannesson K.H., K.J. Stetzenbach, D.K. Kreamer, V.F. Hodge: Multivariate statistical analysis of arsenic and selenium concentrations in groundwaters from south-central Nevada and Death Valley, California, Journal of Hydrology, 178, 181-204 (1996).
• [16].Kabata-Pendias A., H. Pendias: Biogeochemistry of trace elements, PWN, Warszawa (1999).
• [17].Kozak L., A. Dostatni, P. Niedzielski: Studies of arsenic speciation in easy leachable fractions of lake sediments, Environmental Protection Annual, 9, 313-322 (2007).
• [18].Kuhn A, L. Sigg: Arsenic cycling in eutrophic Lake Greifen, Switzerland: Influence of seasonal redox processes, Limnology and Oceanography, 38, 1052-1059 (1993).
• [19].Loska K., I. Korus, J. Pelczar, D. Wiechuła: Analysis of spatial distribution of arsenic in bottom sediments of the Rybnik Reservoir, Water Management, 3, 105-107 (2005).
• [20].Loska K., I. Korus, D. Wiechuła: Arsenic speciation in Rybnik Reservoir, Architecture Civil Engineering Environment, 2, 109-116 (2009).
• [21].Niedzielski P., J. Siepak, Z. Kowalczuk: Speciation Analysis of Arsenic, Antimony and Selenium in the Surface Waters of Poznari, Polish Journal of Environmental Studies, 8, 183-187 (1999).
• [22].Niedzielski P.: Microtrace metalloids speciation in lakes water samples (Poland), Environmental Monitoring and Assessment, 118, 231-246 (2006).
• [23].Pozebon D., V.L. Dressler, Gomes J.A. Neto, A.J. Curtius: Determination of arsenic(III) and arsenic(V) by electrothermal atomic absorption spectrometry after complexation and sorption on a C-18 bonded silica column, 45, 1167-1175 (1998).
• [24].Rahman M.A., H. Hasegawa, K. Ueda, T. Maki, M.M. Rahman: Arsenic uptake by aquatic macrophyte Spirodela polyrhiza L.: interactions with phosphate and iron, 160, 356-361 (2008).
• [25].Rahman T.U. A. Mano, K. Udo, Y. Ishibashi: Statistical Evaluation of highly arsenic contaminated groundwater in South-Western Bangladesh, Journal of Applied Quantitative Methods, 4, 112-121 (2009).
• [26].Regulation of the Minister of Environment of 11 February 2004 "on the classification for presenting the condition of surface and underground waters, method of monitoring, interpreting the results and presenting the water condition" (Journal of Laws no. 32, item 284).
• [27].Regulation of the Minister of Health of 20 April 2010 "on the quality of water intended for human consumption" (Journal of Laws no. 72, item 466).
• [28].Savarimuthu X., M.M. Hira-Smith, Y. Yuan, O.S. von Ehrenstein, S. Das, N. Ghosh, D.N. Guha Mazumder, A.H. Smith: Seasonal Variation of Arsenic Concentrations in Tubewells in West Bengal, India, Journal of Health, Population and Nutrition, 24, 277-281 (2006).
• [29].Shamsudduha M.: Geostatistical and multivariate statistical analyses on the widespread arsenic problem in the groundwater of Bangladesh, M.Sc. thesis, University of Technology Sydney, NSW, Australia (2004).
• [30].Shapiro J., W.T. Edmondson, D.E. Allison: Changes in the chemical composition of sediments of lake Washington, Limnology and Oceanography, 16, 437-452 (1971).
• [31].Sharma V.K., M. Sohn: Aquatic arsenic: Toxicity, speciation, transformations, and remediation, Environment International, 35, 743-759 (2009).
• [32].Smedley P.L., D.G. Kinniburgh: A review of the source, behaviour and distribution of arsenic in natural waters, Applied Geochemistry, 17, 517-568 (2002).
• [33].Smith J.V.S., J. Jankowski, J. Sammut: Vertical distribution of As (III) and As(V) in a coastal sandy aquifer: factors controlling the concentration and speciation of arsenic in the Stuarts Point groundwater system, northern New South Wales, Australia, Applied Geochemistry, 18, 1479-1496 (2003).
• [34].Stanisz A.: A user-friendly course in statistics using Statistica PL based on examples in medicine, StatSoft Poland, Kraków (1998).
• [35].Steiner-Asiedu M., A.K. Anderson, F. Vuvor, D.K. Asiedu: Exposure to Arsenic in Drinking Water-Public Health Debates and Concerns, Research Journal of Environmental and Earth Sciences, 2, 1-5 (2010)