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Air Max 2014 Replica NO3 N TKN e Zn per

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Tecniche statistiche multivariate, come l'analisi dei cluster (CA), analisi fattoriale (FA), analisi delle componenti principali (PCA) e analisi discriminante (DA) sono stati applicati al set di dati sulla qualità delle acque del fiume Gomti (India), generato durante tre anni (1999-2001) il monitoraggio a otto siti diversi per 34 parametri (9792 osservazioni). Questo studio presenta utilità di tecniche statistiche multivariate per la valutazione e l'interpretazione di grandi insiemi di dati sulla qualità delle acque complessi e la ripartizione delle fonti di inquinamento / fattori al fine di ottenere una migliore informazione sulla qualità delle acque e la progettazione della rete di monitoraggio per una gestione efficace delle risorse idriche. Tre gruppi significativi, bacini superiori (UC), bacini medi (MC) e bacini inferiori (LC) di siti di campionamento sono stati ottenuti attraverso CA sulla base della somiglianza tra loro. FA / PCA applicata ai set di dati relativi a tre regioni imbriferi del fiume Air Max 2014 Replica portato a sette, sette e sei fattori latenti, rispettivamente responsabili della struttura dei dati, spiegando 74,3, 73,6 e 81,4% della varianza totale dei rispettivi set di dati. Tra questi, il gruppo di metalli in tracce (lisciviazione da siti del suolo e smaltimento dei rifiuti industriali), gruppo di inquinamento organico (effluenti urbani e industriali), i nutrienti gruppo (scarichi agricoli), alcalinità, durezza, CE e solidi (lisciviazione del suolo e di processo deflusso). DA ha mostrato i migliori risultati per la riduzione dei dati e di pattern recognition sia in fase di analisi spaziale e temporale. E 'reso cinque parametri (temperatura, alcalinità totale, Cl, Na e K) che offrano più del 94% assegnazioni giuste analisi temporale, mentre 10 parametri (portata dei fiumi, pH, BOD, Cl, F, PO4, NH4-N, NO3- N, TKN e Zn) per permettersi 97% assegnazioni giuste analisi spaziale di tre diverse regioni del bacino. Così, DA permesso riduzione dimensionalità del grande insieme di dati, delineando alcuni parametri indicatori responsabili per le grandi variazioni nella qualità dell'acqua. Inoltre, la modellazione del recettore attraverso la regressione multi-lineare dei punteggi delle componenti principali assoluti (APC-MLR) ha fornito la ripartizione delle varie fonti / fattori rispettive regioni che contribuiscono all'inquinamento del fiume. Ha rivelato che agenti atmosferici del suolo, lisciviazione e ruscellamento; acque reflue civili ed industriali; siti di smaltimento dei rifiuti lisciviazione sono stati tra le principali fonti / fattori responsabili di deterioramento Air Max 2014 Amazon della qualità del fiume.
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