Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Cluster analysis in assessment of organic farms sustainability. Part 2 Results of research

Sporysz Maciej, Szczuka Maria, Tabor Sylwester, Molenda Krzysztof, Kuboń Maciej

Agricultural Engineering

|

2020

|

Vol. 24, No. 1

79--89

EN

A modern model of agriculture is based on three orders - organic, social and economic. An attempt was made in this paper to apply cluster analysis for assessment of economic and organic sustainability of organic farms. Factors that statistically influenced a decision on which farms should be recognised as sustainable were indicated. Analyses allow the following conclusion: 1) in organic farming, animal production including cattle breeding and rearing must be based on a high acreage of permanent grasslands; 2) neither the performed production processes nor the level of their automation rate or the level of organic balance do not decide on the production effectiveness, but factors of the surrounding including social factors.

PL

Nowoczesny model rolnictwa, to model oparty na trzech ładach - ekologicznym, społecznym i ekonomicznym. W pracy podjęto próbę wykorzystania analizy klastrów do oceny zrównoważenia ekonomicznego i ekologicznego gospodarstw ekologicznych. Wskazano czynniki, które statystycznie wpływały na decyzję o tym, które gospodarstwo należy uznać za dobrze zrównoważone, a które nie. Analizy pozwalają na stwierdzenie: 1) w rolnictwie ekologicznym prowadzenie działalności w zakresie produkcji zwierzęcej, w tym głównie chów i hodowla bydła, musi być oparte o wysoki areał trwałych użytków zielonych; 2) o efektywności produkcji nie decydują realizowane procesy produkcyjne i poziom ich umaszynowienia, czy też poziom zbilansowania ekologicznego, a czynniki otoczenia, w tym czynniki społeczne.

2

Sustainable Creative Economy in Cities: Comparative Analysis of Capital Cities in the EU

Bradač-Hojnik Barbara

Problemy Ekorozwoju

|

2019

|

Vol. 14, nr 1

97--107

EN

This article compares levels of creative economies in capital cities in European Union (EU), identifies groups of cities with similar characteristics, and approaches to developing a sustainable creative cities. At the urban level, creativity represent an important element of economic activity, enable the development of creative cities and contribute to all pillars of sustainable development. An essential aspect of creative economy is its quantity and quality in a particular area, which is often measured by the extent of cultural and creative industries and some other indicators. Therefore, in the article, creative economy is analysed by three indicators (Cultural vibrancy, Creative economy and Enabling environment) to assess and compare its levels in capital cities in EU. Data were collected from the database of the Cultural and Creative Cities Monitor. The comparison of capital cities by three indicators identified four groups of cities according the differences in their developmental levels of creative economy. The findings show that the differences and the relative performance regarding the creative economy among capital cities in EU are still remarkable, and that particular groups of cities focus and consequently sustainably develop specific aspects of creative economy.

PL

W artykule porównano poziomy osiągane przez gospodarki kreatywne w stolicach państw Unii Europejskiej (UE), wskazując na miasta o podobnych cechach i podejściach do tworzenia zrównoważonych miast kreatywnych. Na poziomie miasta kreatywność stanowi istotny element aktywności ekonomicznej, prowadzący do rozwoju miast kreatywnych i powiązany ze wszystkimi trzema filarami rozwoju zrównoważonego (społecznym, ekonomicznym i ekologicznym). Istotnym aspektem gospodarki kreatywnej jest jej ilość i jakość w określonym obszarze, która jest często mierzona m.in. przez poziom osiągany przez aktywność kulturową i kreatywną. W tym artykule gospodarka kreatywna jest dyskutowana w oparciu o trzy wskaźniki (kulturowość, ekonomię kreatywną i sprzyjające środowisko), co umożliwia ocenę i porównanie ich poziomów osiąganych w stolicach UE. Wykorzystane dane pochodzą z bazy Cultural and Creative Cities Monitor. Porównanie stolic w oparciu o trzy istotne wskaźniki pozwala sklasyfikować grupy miast w oparciu o występujące różnice odnoszące się do poziomu rozwoju kreatywnej gospodarki. Uzyskane wyniki pokazują, że różnice i względna wydajność w kontekście kreatywnej gospodarki, występujące wśród stolic krajów UE jest ciągle znacząca, przy czym nie brakuje miast, które konsekwentnie – i w sposób zrównoważony – rozwijają określone aspekty kreatywnej gospodarki.

3

Improving the logistical processes in corporate service system

Makarova I., Khabibullin R., Belyaev E., Gabsalikhova L., Mukhametdinov E.

Transport Problems

|

2016

|

T. 11, z. 1

5--18

EN

The study deals with enhancing the reliability of freight cars by improving the corporate service system. Assessing of the quality of spare parts suppliers is discussed. An algorithm for supplier selection and an evaluation method, based on cluster analysis of indicators of supplier reliability, is proposed. Alternative developments for a service network, in view of expanding of the car fleet powered by natural gas-based fuel have been considered.

RU

В статье рассматриваются способы повышения надежности грузовых автомобилей путем совершенствования процессов в системе фирменного сервиса. Рассмотрен один из путей повышения надежности - оценка качества поставщиков запасных частей. Предложен алгоритм выбора поставщиков и метод оценки, основанный на кластерном анализе показателей надежности поставщика. Рассмотрены варианты развития сервисной сети при расширении парка автомобилей на газомоторном топливе.

4

Classifying railway passenger stations for use transport planning – application to Bulgarian railway network

Stoilova S., Nikolova R.

Transport Problems

|

2016

|

T. 11, z. 2

143--155

EN

A methodology for the classification of railway passenger stations was developed in this study. Four groups of factors are defined to study the characteristics of the station: potential of the town, importance of the town, infrastructural factors, and characteristics of passengers. In the research we investigated 18 factors and studied 98 passenger stations of railway network in Bulgaria. The method of principal components has been applied for grouping the factors and cluster analysis has been applied to classify the stations. The factors have been classified into 4 components by the method of principal components. The stations have been classified into 6 groups using hierarchical cluster analysis. The methods, Average linkage between group and Within-groups linkage, and distance-type measures Euclidean distance and Squared Euclidean distance were compared to verify the results of cluster analysis. The grouping of the stations has been used for the determination of the stops for categories intercity passenger trains. The main groups of stations for servicing express trains are the first, second, third, fourth and fifth groups. In the sixth group are stations for servicing fast passenger trains. The methodology can be applied to the study of all stations and stops in the rail network.

FR

Dans cette étude est élaborée la méthodologie de classification des gares de passagers. On a déterminé 4 groupes de facteurs pour l’étude des caractéristiques des gares: le potentiel de la ville, importance de la ville, facteurs infrastructurels et caractéristiques des passagers.18 facteurs sont étudiés au total. On a étudié 98 gares de passagers du réseau de fer de la Bulgarie. On a appliqué les méthodes des composantes générales pour le groupement des facteurs et une analyse de cluster pour le classement des gares. D’après la méthode des composantes générales les facteurs sont classifiés en 4 groupes. D’après la méthode de l’analyse hiérarchique les gares sont classifiées en 6 groupes. Les méthodes de liaison moyenne entre le groupe et les intra-groupes de liaison et la distance de type Euclidienne au carré ont été comparées à la verification des résultats de l’analyse de cluster. Le groupement des gares est utilize pour déterminer les arrêts des cathégories des trains de passagers interurbains. Les groups de gares essentiels concernant le service des trains express sont premier, deuxième, troisième, quatrième et cinquième groupe. Le sixième groupe comprend les gares pour le service des TGV. La méthodologie peut être appliquée pour l’étude de toutes les gares et stations dans le réseau de chemin de fer.

5

Analysis of greenhouse gas emissions in the European Union member states with the use of an agglomeration algorithm

Kijewska A., Bluszcz A.

Journal of Sustainable Mining

|

2016

|

Vol. 15, iss. 4

133--142

EN

The use of fossil fuels as sources of energy is related to the emission of pollutants into the atmosphere. The implementation of international commitments on reducing emissions requires their continuous monitoring. The main energy resources for electricity production in the world include fossil fuels, i.e. oil, coal and natural gas, and according to projections their dominant role in the market of energy resources will persist for at least the next two decades. The aim of this article is to analyse the level of differentiation of European Union member states in terms of emissions of four greenhouse gases and to identify groups of similar countries based on these criteria. Such studies will provide information that will enrich our knowledge about the contribution of each European Union country to the emissions of greenhouse gases. This article uses a taxonomic method - cluster analysis, namely the agglomerative algorithm, which enables the extraction of objects that are similar to each other from the data and then to merge them into groups. In this way, a number of homogeneous subsets can be obtained from one heterogeneous set of objects. European Union countries make up the objects of segmentation. Each of them are described by their level of greenhouse gas emissions, such as carbon dioxide, methane, nitrogen oxides and nitrous oxides. Groups of homogeneous countries are distinguished due to total emissions and due to the level of their emissions per capita. Analysis is based on annual Eurostat reports concerning greenhouse gas emissions.

6

Classification of Aerosol over Central Europe by Cluster Analysis of Aerosol Columnar Optical Properties and Backward Trajectory Statistics

Szkop A., Pietruczuk A., Posyniak M.

Acta Geophysica

|

2016

|

Vol. 64, no. 6

2650--2676

EN

A cluster analysis is applied to the Aerosol Robotic Network (AERONET) data obtained at Belsk, Poland, as well as three nearby Central European stations (Leipzig, Minsk and Moldova) for estimation of atmospheric aerosol types. Absorption Ångstrom exponent (AAE), aerosol optical thickness (AOT) and extinction Ångstrom exponent (EAE) parameters are used. Clustering in both 2D (AOT, EAE) and 3D (AOT, EAE, AAE) is investigated. A method of air mass backward trajectory analysis is then proposed, with the receptor site at Belsk, to determine possible source regions for each cluster. Four dominant aerosol source regions are identified. The biomass burning aerosol source is localized in the vicinity of Belarusian-Ukrainian border. Slovakia and northern Hungary are found to be the source of urban/industrial pollutants. Western Poland and eastern Germany are the main sources of polluted continental aerosols. The most differentiated source region of Scandinavia, Baltic Sea and Northern Atlantic, associated with lowest values of AOT, corresponds to clean continental and possibly maritime type aerosols.

7

Supplier Selection for Mixed-Model Production: A Case Study from the Apparel Industry

Stojanov T, Ding X

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2015

|

Vol. 23, no. 1 (109)

8--12

EN

The mass-customization trend as flexible production philosophy has been adopted by many industries as a reaction to the fast changing customer demand environment. In relation to that mixed-model production (MMP) is a possibility for increasing flexibility, especially in the assembly department. However, many apparel companies have failed in their transition from traditional manufacturing to new, flexible manufacturing, which makes it difficult for them to be selected as suppliers who are capable of MMP. In most of the studies that have been done before, the problem of supplier selection was based on productivity and cost as the main selection criteria. As an alternative solution this research presents a new group of criteria for supplier selection with respect to the goal of MMP. The methodology of combining the analytical hierarchy process (AHP) with the support of the commercial software package Expert Choice and cluster analysis (CA) is proposed in this study. The results obtained present a new group of criteria, ranked by their importance, that the supplier needs to fulfil in order to be selected for MMP. Furthermore the large number of available suppliers was grouped into four clusters based on their similar characteristics by using CA. Finally the most acceptable cluster for MMP was selected using AHP. The methodology presented in this study can support the apparel industry in better decision making in the process of selecting the best group of suppliers for mixed-model production.

PL

W wielu przemysłach wprowadzono system zindywidualizowanej produkcji masowej jako reakcję na szybko zmieniające się wymagania konsumentów. Dotychczas selekcja dostawców oparta była na produktywności i analizie kosztów. Ten artykuł prezentuje alternatywne rozwiązanie z wyborem nowej grupy kryteriów. Przedstawiono metodologię połączenia metody hierarchicznej analizy z pakietem Expert Choice i analizą klastrów. W proponowanej metodzie dostawcy zostali podzieleni na cztery klastry na podstawie podobieństwa charakterystyk. W efekcie najbardziej akceptowalny klaster zostaje wybrany przy zastosowaniu metody hierarchicznej analizy. Metoda ta może wspomóc prawidłowe funkcjonowanie przemysłu odzieżowego.

8

Modified Dunn’s cluster validity index based on graph theory

Ilc N.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2012

|

R. 88, nr 2

126-131

EN

Clustering methods serve as common tools for efficient data analysis in many fields of science. The essential, yet often neglected, step in the cluster analysis is validation of the clustering results. This paper presents a novel cluster validity index, which is the modification of the well-known Dunn’s index. Our proposal is based on its generalization considering the shortest paths between data points in the Gabriel graph. The experiments show that the proposed index can be successfully applied in the validation of the partitions, even when they contain complex-shaped clusters.

PL

Klasteryzacja danych jest często wykorzystywanym narzędziem analizy w wielu dziedzinach nauki. W pracy zaprezentowano nowy indeks oceny klastrów. Zaproponowane podejście jest uogólnieniem indeksu Dunna, bazującym na poszukiwaniu najkrótszej drogi pomiędzy punktami w grafie Gabriela. Przeprowadzone eksperymenty potwierdzają, że proponowany indeks może być stosowany do oceny podziałów zbiorów danych, nawet jeśli zawierają one klastry o skomplikowanych kształtach.

9

Chemometric assessment of river water during a flood event

Simeonova P., Lovchinov V., Dimitrov D., Radulov I.

Ecological Chemistry and Engineering. A

|

2008

|

Vol. 15, nr 3

187-198

EN

Heavy metals, arsenic, and physicochemical basic parameters were analyzed during a spring flood 2005. Daily samples were taken at a sampling site in the middle part of the river Elbe. The site is part of the network of the International Commission for the Protection of the Elbe (IKSEIMKOL). Cluster analysis, principal components analysis (PCA) and source apportionment were used to assess the flood-dependent matter transport. It was found that most of the metal components ale in relation to suspended matter transport and can be explained by a sediment washout factor. In contrast, uranium, chloride, and dissolved organic matter were part of the water discharge factor. A third factor contains nickel, manganese, and zinc, reflecting a separate influence of former mining activities in the catchment area.

PL

Podczas wiosennej powodzi w 2005 roku analizowano w wodzie rzeki stężenie metali ciężkich, arsenu i parametry fizykochemiczne wody. Próbki pobierano w środkowej części biegu rzeki Laby. Ten teren jest częścią większego obszaru będącego pod ochroną Międzynarodowej Komisji Ochrony Laby (IKSE/MKOL). Zastosowano analizę klastrów, analizę czynników głównych (PCA) i udziału źródeł pochodzenia zanieczyszczeń do oceny wpływu powodzi na transport zanieczyszczeń wody. Stwierdzono, że największe stężenia metali pochodzą z materii zawieszonej, pochodzącej z wymywania osadów dennych. Natomiast uran, chlorki i rozpuszczone substancje organiczne pochodziły ze zrzutów ścieków do rzeki. Obecność w wodzie niklu, manganu i cynku wskazywała na wpływ, już zaprzestanej, działalności górniczej w tym rejonie dorzecza.

10

Assessment of soil quality by the use of multivariate statistics

Simeonova P., Simeonov D., Spasov L., Abadzieva N.

Ecological Chemistry and Engineering. A

|

2008

|

Vol. 15, nr 3

199-212

EN

The present study deals with the application of three already traditional environmetric approaches (cluster analysis, principal components analysis and principal components regression or source apportionment analysis) for assessment of soil quality. Two different case studies are considered - the one dealing with assessment of soil pollution and another one - with assessment of soil fertility. For both cases the classification of the sampling site locations is achieved, the data set structure is analyzed and the latent factors responsible for the structure are identified. Further, regression models accounting for the contribution of each identified latent factor on the formation of the total concentration of each chemical parameter are constructed and validated. Thus, the soil environment is carefully studied and important conclusions about the soil quality are reached.

PL

W prowadzonych badaniach środowiskowych zastosowano trzy klasyczne metody enwirometryczne (analizę klastrów, analizę składowych głównych oraz regresję składników główny, czyli analizę udziału źródła) w celu oceny jakości gleby. Badania prowadzono w dwu aspektach - oszacowano stopień zanieczyszczenia badanej gleby oraz jej urodzajność. W obu przypadkach wykonano klasyfikacje położenia miejsc pobierania próbek, ustalono strukturę uzyskanych danych oraz zidentyfikowano czynniki ukryte odpowiedzialne za tę strukturę. Ponadto opracowano i zwalidowano model regresji, wyjaśniający wkład każdego zidentyfikowanego czynnika ukrytego do całkowitego stężenia każdego wyznaczanego parametru chemicznego. Tak więc środowisko glebowe zostało starannie zbadane i dzięki temu można było wyciągnąć ważne wnioski dotyczące jakości badanej gleby.

11

Lake water quality assessment by multivariate statystical analysis

Simeonov V., Zachariadis G., Voutsa D., Stratis J., Anthemidis A., Samara C., Tsakovski S., Kouimtzis T., Simenova P., Andreev G.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2004

|

Vol. 11, nr 6

471--488

EN

The present study deals with the multivariate statistical assessment of the water quality of several lakes located in Northern Greece. A two-year monitoring of different chemical and physicochemical parameters of the lake water was performed for the lakes Koronia, Volvi, Doirani, Megali Prespa and Mikri Prespa. The application of cluster and principal components analysis as well as apportioning modelling on absolute principal components scores has shown that if the whole data set is proceeded six latent factors prove to be responsible for the data structure and they form a specific pattern or the region where the lakes are located: the lake water quality is affected by natural, sediment, waste inlets (domestic and industrial), oxidation and toxic factors. Further, specific patterns of similar type were constructed for each lake with respect to the sampling period and to the relationships between the chemical and physicochemical parameters. Again, latent factors responsible for the data structure of each lake are identified. Finally, the contribution of each identified source to the chemical concentration was determined both for the whole dataset and for each lake in consideration.

PL

Przy użyciu statystyki wielu zmiennych oceniono jakość wody kilku jezior w północnej Grecji. W ciągu dwu lat monitorowano parametry chemiczne i fizykochemiczne wody z jezior: Koronia, Volvi, Doirani, Megali Prespa i Mikri Prespa. Stosowano zarówno analizę klasterową (grupową) oraz składowych głównych, jak również modelowanie z wykorzystaniem wartości absolutnych składowych (komponentów) głównych. Wyniki tych analiz dla całego zbioru danych pokazują, że ich struktura jest określona przez sześć czynników ukrytych, które tworzą obraz specyficzny dla danej lokalizacji jezior. Jakość wody jeziornej określają: czynniki naturalne, osady denne, zrzuty odpadów (komunalnych i przemysłowych) oraz substancje utleniające i toksyczne. Dla każdego jeziora skonstruowano charakterystyczne specyfikacje (podobnego typu), biorąc pod uwagę okres próbkowania oraz zależności między parametrami chemicznymi i fizykochemicznymi. Określono czynniki ukryte odpowiedzialne za strukturę danych opisujących każde jezioro. Określono wpływ każdego ze źródeł na skład chemiczny zarówno dla wszystkich danych, jak i oddzielnie dla każdego rozpatrywanego jeziora.

12

Environmetric assessment of pollutant concentrations effects on forest ecosystems

Antonova D., Antonov L., Petrov V., Simeonov V., Tsakovski S., Braun S., Flueckiger W.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2004

|

Vol. 11, nr 6

439--448

EN

The present communication deals with the application of cluster and principal components analysis to a data set collected by monitoring wet precipitation at three different sampling sites. The idea is to identify latent factors responsible for the data structure at each site and, thus, to get information on their effects on the forest ecosystems. It has been found that a significant separation between the sites is achieved based on the analytical results and the identified factors correspond to acidic, mineral and crustal effects on the forest ecosystem.

PL

Przedstawiono wyniki zastosowania chemometrycznej analizy klasterów (grup) oraz analizy składowych głównych dla danych monitoringu ciekłego opadu atmosferycznego z trzech różnych miejsc. Celem była identyfikacja czynników ukrytych, odpowiedzialnych za strukturę danych z każdego miejsca pobierania próbek. W rezultacie otrzymano informacje o wpływie tych czynników na ekosystemy leśne. Zarówno doświadczalne dane analityczne, jak i zidentyfikowane 3 czynniki ukryte (kwasowy, mineralny i fazy krystalicznej) wskazują na znaczące różnice między badanymi ekosystemami leśnymi.

13

Chemometric quelity assessment of surface waters: two case studies

Simeonov V., Simeonova P., Tzimou-Tsitouridou R.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2004

|

Vol. 11, nr 6

449--469

EN

This study deals with the application of some chemometric approaches (cluster analysis, principal components analysis and principal components regression) to two case studies: a potable water monitoring data set from the region of Kavala, Greece, being analysed according to the standard instructions and directives of the European Union and monitoring data from the basin of Saale river, Germany. It is shown that the data classification by cluster analysis and data structure modeling by principal components analysis in the first case reveals similar results, namely four different patterns of water source sites are identified depending on the geographical site location (near to Nestos river, near to Strimon river, elevated sites and near-to-coast sites). Three latent factors, explaining over 85% of the total variance, are responsible for the data structure as follows: "water acidity (anthropogenic)", "water hardness (natural)" and "marine" factor. Their importance for the different sites is related to the site location. The second case study performed in a two year period of observation collected a data set from 12 campaigns at 29 sampling sites from Saale river and in 6 campaigns from the river Ilm at 7 sampling sites and from river Unstrut at 10 sampling sites. Twenty-seven chemical and physicochemical parameters to estimate the water quality were measured. The application of cluster analysis, principal components analysis and apportioning modeling on absolute principal components scores bas lead to gaining of important information about the ecological status of the region of interest: identification of two separate patterns of pollution (upper and lower stream ofthe rivers); six latent factors responsible for the data structure with different content for the two identified pollution patterns; contribution of each latent factor (source of emission) to the formation of the total concentration of the chemical parameters of the river water. Thus, a better ecological policy and decision making is possible.

PL

Przedstawiono wyniki analizy chemometrycznej dwóch zbiorów danych monitoringowych dla wody pitnej z nadmorskiego regionu Kawala, Grecja, analizowanych zgodnie ze standardami i dyrektywami Unii Europejskiej, oraz z dorzecza rzeki Saale, Niemcy. Dla pierwszego przypadku, obróbka danych metodą klasterów (grup) oraz modelowania struktury danych za pomocą analizy składowych głównych ujawnia podobne rezultaty, mianowicie zależnie od geograficznej lokalizacji miejsca pobierania próbek (w pobliżu rzeki Nestos, w pobliżu rzeki Strimon, w miejscach wyżej położonych oraz w pobliżu brzegu morskiego) zidentyfikowano cztery różne rodzaje próbek wody. Trzy czynniki ukryte, wyjaśniające około 85% całkowitej wartości wariancji, są odpowiedzialne za strukturę uzyskanych danych. Można je określić jako: ,,(antropogenna) kwasowość wody", ,,(naturalna) twardość wody" oraz czynnik "morski". Ich znaczenie dla różnych miejsc jest związane z miejscem próbkowania. Drugą część badań przeprowadzono w przeciągu dwóch lat w czasie 12 serii pobierania próbek z 29 miejsc rzeki Saale, 6 serii dla rzeki Ilm z 7 miejsc oraz dla rzeki Unstrut z 10 miejsc próbkowania. Dla oceny jakości wody oznaczono 27 parametrów chemicznych i fizykochemicznych. Za pomocą metody klasterów, analizy składowych głównych oraz modelowania rozdziału wartości bezwzględnych składowych głównych uzyskano ważne informacje o ekologicznym statusie regionu. Zidentyfikowano i ilościowo scharakteryzowano dwa różne obrazy (wzory) zanieczyszczeń (dla górnego i dolnego biegu badanych rzek) oraz 6 czynników ukrytych, odpowiedzialnych za strukturę danych z różną zawartością dwóch ww. obrazów zanieczyszczeń. Ponadto wyznaczono wkład każdego czynnika ukrytego (źródła pochodzenia) do obserwowanego, całkowitego stężenia związków chemicznych w wodzie danej rzeki. Informacje te umożliwiają prowadzenie lepszej polityki ekologicznej i podejmowanie bardziej trafnych konkretnych decyzji.

14

Environmetric Study of the Water Quality of the Struma River Basin, Bulgaria. Part II. Multivariate Statistical Modeling of the Water Quality Parameters

Nikolov N., Mihailov G., Simeonov V., Mirinchev G.

Chemia i Inżynieria Ekologiczna

|

2002

|

Vol. 9, nr 12

1531-1539

EN

The present paper is the last part of a study concerning the water quality of Struma river and its tributaries in Bulgarian territory. Monitoring data for a long period of observation were treated by the use of various multivariate statistical approaches (cluster analysis, principal components analysis, apportioning modelling) in order to collect new type of information about the data set. It has been found that the sampling sites form four types of similarity groups according to their location along the river stream - urban, rural, inlet and background. It makes possible to organize in a better way the monitoring procedure. Further, four latent factors were found responsible for the data structure - anthropogenic, water hardness, biological and acidic. These factors explain over 75% of the total variance of the system. Finally, an apportioning procedure was carried out to indicate to what extent each source (latent factor) contributes to the formation of the chemical variables responsible for the water quality.

PL

Praca ta stanowi ostatnią część badań dotyczących jakości wody rzeki Struma i jej dopływów na terytorium Bułgarii. Gromadzone przez długi czas dane monitoringowe zostały poddane statystycznej analizie za pomocą wariancji wielokrotnej (analizy klasterów, analizy głównych komponentów, rozdzielnego modelowania) w celu zebrania nowych informacji o zgromadzonych wynikach. Stwierdzono, że miejsca pobrania próbek można podzielić na cztery, charakteryzujące się podobieństwem, grupy oraz ze względu na ich lokalizację wzdłuż biegu rzeki, a mianowicie: miejską rolniczą, w pobliżu ujść i tło. Podział ten umożliwia lepsze zorganizowanie procedury monitoringowej. Stwierdzono, że za strukturę badanych danych były odpowiedzialne cztery ukryte czynniki: antropogeniczny, twardość wody, biologiczny i kwasowość. Czynniki te wyjaśniają ponad 75% całkowitej wariancji badanego systemu. Procedura rozdzielnego modelowania pokazała, w jakim stopniu każde ze źródeł (ukryte czynniki) miało wkład w powstałe zmiany chemiczne odpowiedzialne za jakość wody.