- Tytuł:
-
Multivariate statistical characterization of groundwater quality in Fesdis, East of Algeria
Wieloczynnikowa charakterystyka statystyczna jakości wód podziemnych w Fesdis we wschodniej Algierii - Autorzy:
-
Khelif, S.
Boudoukha, A. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/292472.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
- Tematy:
-
cluster analysis
Fesdis Plain
groundwater
hydrochemistry
multivariate statistical techniques
principal component analysis
analiza składowych głównych
analiza skupień
hydrochemia
równina Fesdis
statystyczne techniki wieloczynnikowe
wody podziemne - Opis:
-
This study is a contribution to the knowledge of hydrochemical properties of the groundwater in Fesdis
Plain, Algeria, using multivariate statistical techniques including principal component analysis (PCA) and cluster
analysis. 28 samples were taken during February and July 2015 (14 samples for each month). The principal
component analysis (PCA) applied to the data sets has resulted in four significant factors which explain 75.19%,
of the total variance. PCA method has enabled to highlight two big phenomena in acquisition of the mineralization
of waters. The main phenomenon of production of ions in water is the contact water-rock. The second phenomenon
reflects the signatures of the anthropogenic activities. The hierarchical cluster analysis (CA) in R mode
grouped the 10 variables into four clusters and in Q mode, 14 sampling points are grouped into three clusters of
similar water quality characteristics.
Przedstawione w niniejszej pracy badania stanowią przyczynek do poznania właściwości hydrochemicznych wód gruntowych na równinie Fesdis w Algierii uzyskany z wykorzystaniem wieloczynnikowej analizy statystycznej, w tym analizy głównych składowych (PCA) i analizy skupień. Dwadzieścia osiem próbek wody pobrano w lutym i w lipcu 2015 r. (po 14 próbek w każdym miesiącu). Na podstawie analizy składowych głównych zastosowanej do zbioru danych stwierdzono cztery istotne czynniki, które objaśniały 75,19% całkowitej wariancji. Metoda PCA umożliwiła wyodrębnienie dwóch zjawisk odpowiedzialnych za mineralizację wody. Głównym czynnikiem tworzenia jonów w wodzie jest kontakt wody ze skałą (czas retencji mineralizacji). Drugi czynnik jest odzwierciedleniem aktywności człowieka. W hierarchicznej analizie skupień (CA) zgrupowano 10 zmiennych w cztery skupienia w trybie R, a w trybie Q zgrupowano 14 stanowisk pobierania próbek w trzy skupienia o podobnych cechach jakości wody. - Źródło:
-
Journal of Water and Land Development; 2018, 37; 65-74
1429-7426
2083-4535 - Pojawia się w:
- Journal of Water and Land Development
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł