Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "multivariate statistical techniques" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ocena zawartości metali ciężkich w osadach dennych wstępnej części zbiornika retencyjnego Stare Miasto na rzece Powie
Assessment of Heavy Metal Concentration in Bottom Sediments of Stare Miasto Pre-dam Reservoir on the Powa River
Autorzy:
Sojka, M.
Siepak, M.
Gnojska, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1819096.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
metale ciężkie
zbiornik retencyjny
multivariate statistical techniques
water quality
Opis:
The aim of this study was the assessment of spatial variability of heavy metals concentration in the Stare Miasto pre-dam reservoir on the Powa river. Sediment samples from 16 locations were collected and analyzed for the trace metal contents (Cr, Ni, Cu, Zn, Cd and Pb), organic carbon and grain size. The variability of heavy metal concentration in bottom sediments was assessed by multivariate statistical methods like cluster analysis (CA), factor analysis (FA) and principal components analysis (PCA). They made it possible to observe similarities and differences in trace metal content in samples taken from specific locations, to identify indicators suitable for characterizing its spatial variability and to uncover hidden factors accounting for the structure of the data. Data of the grain size indicated that sandy sediments dominated in the initial part of the pre-dam reservoir were the Powa river inflow. The mean concentrations of Zn 3.38 – 21.3 mg.kg-1 was the highest followed by Pb and Ni, 0.47 – 4.96 mg.kg-1 and 0.96 – 5.25 mg.kg-1 respectively, relative to other metals. The concentrations of Cu was 1.03 – 2.88 mg.kg-1 while Cd and Cr were the least 0.02 – 0.80 mg.kg-1 and 0.06 do 0.74 mg.kg-1 respectively. Cluster analysis CA of heavy metals content in bottom sediments of the reservoir showed that 16 samples of sediments can be divided into two groups characterized by different content of heavy metals. The analysis showed that the content of Cd, Pb, Ni, Cr and Zn were associated with content of clay and organic matter, depth of sampling and the sampling distance from the inflow point of the river. The concentration of the copper was associated with sampling distance from inflow and out flow point and the content of the silt.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2013, Tom 15, cz. 2; 1916-1928
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies