Informacja

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

Tytuł pozycji:

Assessment of soil quality by the use of multivariate statistics

Tytuł:
Assessment of soil quality by the use of multivariate statistics
Autorzy:
Simeonova, P.
Simeonov, D.
Spasov, L.
Abadzieva, N.
Data publikacji:
2008
Słowa kluczowe:
gleba
enwirometria
analiza klasterów
analiza czynników głównych
soil
environmetrics
cluster analysis
principal components analysis
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
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.
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.

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