Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Chemia i Inżynieria Ekologiczna

2 2004

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: statystyki wielu zmiennych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

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

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.

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.

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

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.

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.