現代の化学と応用

概要

ダムの物理化学的品質評価への統計分析手法の貢献

アイサム・ガーガイ*、ハニ・アミール・アウィッシ、サラー・エディン・マーラム、モステファ・アブサ

統計分析を使用して、ババー流域にある表層水に関する時間的変動を評価しようとしました。そこで、各都市から 7 つずつ、合計 21 のサンプルを収集しました。これらのサンプルでは、​​東部 (S1) に関する 11 の物理化学的パラメータを決定しました。サンプルの塩分濃度は高い TD 値を示していますが、西部 (S2) では低い TD レベルが見つかりました。ダム (S3) では、TD 値は平均して中間であると考えられます。水の種類に関して: S1 では SO ₄ -Na、S2 では HCO ₃ -Ca-Mg、そして最後にダム (S3) では SO _{4 -Ca- Mg であり、これらは混合水を特徴付けています。R モードでは、クラスター分析を使用し、7 つの変数を SO 4}によって制御される 2 つのクラスターに分類しました。Q モードについては、21 のサンプルが 3 つのステーション (S1、S2、S3) に対応する 3 つのグループにグループ化されました。因子分析により、2 つの因子が明らかになりました。これらの因子は、水質に関するデータセットに関連する全分散の 87% を説明します。全分散のそれぞれ 73% と 14% を説明する 2 つの因子 (塩化と硫酸塩) があります。時系列分析に頼ることで、Cl、Na、Mg、Ca、SO _{4 は}TD と非常によく似た傾向があり、K と NO ₃の間にも同様のパターンがあることに気付きました。これは、5 つのコンポーネントが TD の進化を制御していることを示唆しています。K と NO ₃と TD の間には負の相関関係があり、これは、たとえば家庭下水 (ワジ アラブの支流に投棄される) や肥料などの人間の活動によるものです。この研究を確立することで、水面の質の時空間変動の分析に関連する複雑なデータセットを解釈するために使用された手法 (統計分析) の真の利点に気付くことができました。