Zastosowanie metody PCA do opisu wód naturalnych

Podobne dokumenty
MODYFIKACJA KOSZTOWA ALGORYTMU JOHNSONA DO SZEREGOWANIA ZADAŃ BUDOWLANYCH

METODY CHEMOMETRYCZNE W IDENTYFIKACJI ŹRÓDEŁ POCHODZENIA

(U.3) Podstawy formalizmu mechaniki kwantowej

ZASTOSOWANIE TECHNIK CHEMOMETRYCZNYCH W BADANIACH ŚRODOWISKA. dr inż. Aleksander Astel

Zalecenia nawozowe dla pomidora w uprawie na podłożach inertnych

Analiza składowych głównych. Wprowadzenie

4.15 Badanie dyfrakcji światła laserowego na krysztale koloidalnym(o19)

A. Cel ćwiczenia. B. Część teoretyczna

ZARYS METODY OPISU KSZTAŁTOWANIA SKUTECZNOŚCI W SYSTEMIE EKSPLOATACJI WOJSKOWYCH STATKÓW POWIETRZNYCH

Prawdopodobieństwo i statystyka

Statystyka i eksploracja danych

Analiza składowych głównych

Ćwiczenie 4 Badanie wpływu asymetrii obciążenia na pracę sieci

Równanie Fresnela. napisał Michał Wierzbicki

Grupowanie sekwencji czasowych

Koła rowerowe malują fraktale

( ) + ( ) T ( ) + E IE E E. Obliczanie gradientu błędu metodą układu dołączonego

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 10

4. Weryfikacja modelu

Restauracja a poprawa jakości obrazów

Wybrane rozkłady zmiennych losowych i ich charakterystyki

Wyznaczenie prędkości pojazdu na podstawie długości śladów hamowania pozostawionych na drodze

R w =

Pomiary napięć przemiennych

Analiza głównych składowych- redukcja wymiaru, wykł. 12

Stosowana Analiza Regresji

NUMERYCZNA SYMULACJA STOPNIOWEGO USZKADZANIA SIĘ LAMINATÓW KOMPOZYTOWYCH NUMERICAL SIMULATION OF PROGRESSIVE DAMAGE IN COMPOSITE LAMINATES

POLITECHNIKA OPOLSKA

Prognozowanie notowań pakietów akcji poprzez ortogonalizację szeregów czasowych 1

Wpływ zamiany typów elektrowni wiatrowych o porównywalnych parametrach na współpracę z węzłem sieciowym

Analiza korespondencji

Macierz wariancji i kowariancji modelu ryzyka w ocenie zmienności stanów ryzyka

Sterowanie Ciągłe. Używając Simulink a w pakiecie MATLAB, zasymulować układ z rysunku 7.1. Rys.7.1. Schemat blokowy układu regulacji.

Rafał Tytus Bray. Politechnika Gdańska Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska września 2017 Ustka

DSP-MATLAB, Ćwiczenie 5, P.Korohoda, KE AGH. Ćwiczenie 5. Przemysław Korohoda, KE, AGH

KINETYKA REAKCJI CHEMICZNYCH I KATALIZA

Metody numeryczne. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski

Elementy statystyki wielowymiarowej

ZASTOSOWANIE METODY MONTE CARLO DO WYZNACZANIA KRZYWYCH KINETYCZNYCH ZŁOŻONYCH REAKCJI CHEMICZNYCH

Sygnały stochastyczne

TEORIA OBWODÓW I SYGNAŁÓW LABORATORIUM

Przykład budowania macierzy sztywności.

L.p. Powietrzeemisja. Powietrzeimisja. ścieki

Koła rowerowe kreślą fraktale

wtedy i tylko wtedy, gdy rozwiązanie i jest nie gorsze od j względem k-tego kryterium. 2) Macierz części wspólnej Utwórz macierz

Współczynniki kalkulacyjne, ceny poboru próbek i wykonania badań. 6,0 458,82 zł. 2,0 152,94 zł. 2,5 191,18 zł. 2,0 152,94 zł

Filtracja pomiarów z głowic laserowych

jednoznacznie wyznaczają wymiary wszystkich reprezentacji grup punktowych, a związki ortogonalności jednoznacznie wyznaczają ich charaktery

Ćwiczenie VI KATALIZA HOMOGENICZNA: ESTRYFIKACJA KWASÓW ORGANICZNYCH ALKOHOLAMI

10. Redukcja wymiaru - metoda PCA

RANKING ZAWODÓW DEFICYTOWYCH I NADWYŻKOWYCH W POWIECIE MIASTA ŚWIĘTOCHŁOWICE

Prawdopodobieństwo i statystyka

ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 5.

Badanie stacjonarności szeregów czasowych w programie GRETL

Matematyka dyskretna. Wykład 2: Kombinatoryka. Gniewomir Sarbicki

Materiały dydaktyczne. Matematyka. Semestr III. Wykłady

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

ANALIZA UKŁADÓW STEROWANIA WEKTOROWEGO WIELOFAZOWYM SILNIKIEM INDUKCYJNYM

Uwaga 1.1 Jeśli R jest relacją w zbiorze X X, to mówimy, że R jest relacją w zbiorze X. Rozważmy relację R X X. Relację R nazywamy zwrotną, gdy:

L.p. Wykaz czynności Woda lub ścieki Gleby, odpady, osady, materiał roślinny wk. Powietrzeimisja. Powietrzeemisja

KLASYFIKACJA JAKOŚCI WÓD PODZIEMNYCH W 2004 ROKU

Wykaz czynności Woda lub ścieki Gleby, odpady, osady, materiał roślinny wk. Powietrzeimisja. Powietrzeemisja

ANALIZA METROLOGICZNA UKŁADU DO DIAGNOSTYKI ŁOŻYSK OPARTEJ NA POMIARACH MOCY CHWILOWEJ

(Ćwiczenie nr 4) Wpływ siły jonowej roztworu na stałą szybkości reakcji.

Wyznaczanie długości fali świetlnej za pomocą spektrometru siatkowego

A4: Filtry aktywne rzędu II i IV

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

CHEMIA. 204 Testery wody 207 Kieszonkowe przyrządy pomiarowe 208 Analizatory i fotometry

Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej

WAHADŁO SPRĘŻYNOWE. POMIAR POLA ELIPSY ENERGII.

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

STATYSTYKA OPISOWA ZARZĄDZANIE

Komputerowa reprezentacja oraz prezentacja i graficzna edycja krzywoliniowych obiektów 3d

C H E M I A. 251 Testery wody 254 Kieszonkowe przyrządy pomiarowe 255 Analizatory i fotometry

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych

P k k (n k) = k {O O O} = ; {O O R} =

PRAKTYCZNY PRZYKŁAD OCENY ŚRODOWISKOWEGO RYZYKA ZDROWOTNEGO

Znaczenie kapitału ludzkiego w budowie spójności społeczno-gospodarczej w wymiarze lokalnym (na przykładzie woj. mazowieckiego)

ZAKRES AKREDYTACJI LABORATORIUM BADAWCZEGO Nr AB 1448

ROZDZIAŁ 10 METODA KOMPONOWANIA ZESPOŁU CZYNNIKI EFEKTYWNOŚCI SKŁADU ZESPOŁU

ANEKS 5 Ocena poprawności analiz próbek wody

OCENA AGRESYWNOŚCI I KOROZJI WOBEC BETONU I STALI PRÓBKI WODY Z OTWORU NR M1 NA DRODZE DW 913

WYMAGANIA Z WIEDZY I UMIEJĘTNOŚCI NA POSZCZEGÓLNE STOPNIE SZKOLNE DLA KLASY 3g. zakres rozszerzony

REFERAT PRACY MAGISTERSKIEJ Symulacja estymacji stanu zanieczyszczeń rzeki z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.

ANALIZA CZASOWO-KOSZTOWA PLANOWANEGO PRZEDSIĘWZIĘCIA BUDOWLANEGO PRZY ZASTOSOWANIU ZBIORÓW ROZMYTYCH

ZAKRES AKREDYTACJI LABORATORIUM BADAWCZEGO Nr AB 883

ZASTOSOWANIE ANALIZY KORESPONDENCJI W BADANIU AKTYWNOŚCI TURYSTYCZNEJ EMERYTÓW I RENCISTÓW

SPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA. Przetarg nieograniczony na: OPRACOWANIE NOWYCH ZALECEO METODYCZNYCH PROWADZENIA MONITORINGU ZAWODÓW

ZAKRES AKREDYTACJI LABORATORIUM BADAWCZEGO Nr AB 1448

Wykorzystanie metody DEA w przestrzenno-czasowej analizie efektywności inwestycji

Indukcja matematyczna

ładunek do przewiezienia dwie możliwości transportu

Współczynniki kalkulacyjne, ceny poboru próbek i wykonania badań Wykaz czynności Woda lub ścieki Gleby, odpady, Powietrze- imisja Powietrze- emisja

ANALIZA CZYNNIKOWA Przykład 1

ZAKRES AKREDYTACJI LABORATORIUM BADAWCZEGO Nr AB 984

KONCEPCJA SYSTEMU BONIFIKAT DLA ODBIORCÓW ZA NIEDOTRZYMANIE PRZEZ DOSTAWCĘ WYMAGANEGO POZIOMU JAKOŚCI NAPIĘCIA

Transkrypt:

autorzy: Stanisław Koter, Klaudia Wesołowsa 2 Uniwersytet Miołaja Kopernia, Toruń, 2 Politechnia Śląsa, Gliwice Zastosowanie metody PCA do opisu wód naturalnych W niniejszej pracy przedstawiono zastosowanie metody PCA do opisu wód naturalnych. Stwierdzono, że metoda ta pozwala na jednoznaczne rozróżnienie wód pochodzących z różnych ujęć w przestrzeni 2D. Umożliwia ona taże na identyfiację próbe odbiegających od pozostałych tego samego pochodzenia.. Wprowadzenie W obecnych czasach jaość wód przeznaczonych do celów onsumpcyjnych i na potrzeby gospodarcze powinna odpowiadać nie tylo wymogom Rozporządzenia MZ i OS, ale przede wszystim wygórowanym oczeiwaniom odbiorców. W Polsce pobiera się wodę do picia z dwóch zasadniczych źródeł tj. z zasobów powierzchniowych i podziemnych. Wobec postępującej degradacji środowisa i zanieczyszczenia wód powierzchniowych znaczenie wód podziemnych jao źródła wody pitnej stale wzrasta. Ponieważ wody naturalne charateryzuje szereg parametrów oreślających ich sład jonowy, a zarazem sma, stąd bardzo ważną rolę odgrywa stały monitoring jaości uzdatnianych wód. Niniejsza praca ma na celu prezentację metody PCA (principal component analysis) w zastosowaniu do opisu monitorowanych wód naturalnych. PCA pozwala przedstawić zasób informacji zawarty w wielu zmiennych przy pomocy niewieliej liczby czynniów. Dzięi temu możliwa jest analiza danych w przestrzeni 2D lub 3D [,2,3]. Podjęto próbę rozważenia zagadnienia, czy próbi wody pochodzące z różnych źródeł i pobierane w różnym czasie mają swoją szczególną cechę (charaterystyę) pozwalającą na identyfiację z danym źródłem. 2. Metodya Badaniom poddano twarde wody studzienne (pochodzące z Gliwic, Jaworzna i Będzina), charateryzujące się zróżnicowanym sładem jonowym, oraz dodatowo wodę wodociągową. Wyonując oznaczenia 8 parametrów, tj. twardości ogólnej, węglanowej, węgla nieorganicznego, wapnia, magnezu, sodu, chlorów, siarczanów oreślono stężenia tych jonów w próbach wód pobieranych w różnych oresach czasu. Stężenie magnezu, wapnia oraz oznaczenie twardości ogólnej i wyonano miareczową metodą omplesometryczną z EDTA, natomiast stężenie chlorów oznaczono metodą miareczową Mohra. Również metoda miareczowa posłużyła do oznaczenia twardości węglanowej. Zawartość siarczanów oznaczono za pomocą Merc a SQ 8, a sód w badanych wodach mierzono za pomocą fotometru płomieniowego Flapho. Węgiel nieorganiczny oznaczono za pomocą analizatora węgla i azotu Multi N/C.

3. Opis metody PCA [,2,3] Niech wiersze macierzy danych X (n x m) odpowiadają próbom, a olumny - zmiennym objaśniającym te próbi. Jeśli macierz orelacji X tych zmiennych nie jest diagonalna, oznacza to, że są one ze sobą sorelowane, a zatem część informacji wnoszona przez ażdą zmienną objaśniającą jest powtórzeniem informacji wnoszonej przez pozostałe zmienne. Należy zatem znaleźć nowe, niesorelowane zmienne, związane liniowo ze zmiennymi pierwotnymi. Ponieważ zmienne pierwotne mogą mieć różny charater fizyczny, a taże różnić się znacznie samymi wartościami, poddaje się je przedtem autosalowaniu: z i = ( xi x ) / s i=,..,n; =,..,m () gdzie x i, z i, są odpowiednio elementami macierzy danych przed i po standaryzacji, x - średnią elementów w -tej olumnie, s - odchyleniem standardowym. Problem polega zatem na wyrażeniu macierzy autosalowanych danych Z w postaci iloczynu: Z = TP (2) gdzie P jest transponowaną macierzą P (m x m), zwaną loading matrix, a T jest macierzą szuanych niesorelowanych zmiennych, zwaną score matrix. Wobec brau orelacji iloczyn T T winien dawać macierz diagonalną. Na tej podstawie można wyazać, że olumny macierzy P, p, są wetorami własnymi macierzy owariancji cov(z): cov( Z) p = Z Zp = λp (3) n gdzie λ jest wartością własną macierzy cov(z), odpowiadającą wetorowi p, i jest miarą ilości wariancji danych opisywanej przez -tą olumnę macierzy T, t : t = λ = t t = var( t ) (4) n Ze względu na ortogonalność macierzy P (P P=I) można zapisać: t = Zp (5) Zgodnie z tym równaniem p oreśla, jaą ombinacją autosalowanych zmiennych wyjściowych jest -ta główna sładowa. Kolumny T, t, są wzajemnie ortogonalne i zawierają współrzędne poszczególnych próbe w nowej przestrzeni tzw. głównych sładowych, tóre przyjęto oznaczać jao PC, PC2,.... Pierwsza główna sładowa zawiera najwięszą wariancję (zmienność) początowego zestawu danych, ażda następna sładowa coraz mniejszą. W zależności od rodzaju problemu można przyjąć, że istotne są te pierwsze sładowe, tóre zawierają 9-95% zmienności danych, pozostałe sładowe się pomija (wówczas Z = TP + E, gdzie E jest macierzą reszte). Dzięi temu prezentacja graficzna i analiza danych staje się znacznie łatwiejsza. 4. Dysusja wyniów i wniosi Minimalne i masymalne wartości parametrów uzysane w analizowanych próbach wód przedstawiono na rys..

8 6 Tog [mgcaco 3 /L] Cl - [mg/l] SO 4 2- [mg/l] Tw [mg/l] min, max 4 2 25 2 ww Jaworzno Będzin Gliwice IC [mg/l] Na + [mg/l] Mg 2+ [mg/l] Ca 2+ [mg/l] woda min, max 5 5 ww Jaworzno Będzin Gliwice woda Rys.. Zestawienie minimalnych i masymalnych wartości parametrów uzysanych w przeprowadzonych analizach wód studziennych i wodociągowej

Analizując przedstawione dane można stwierdzić, iż trudno jest ustalić parametr, tóry pozwalałby na jednoznaczne rozróżnienie analizowanych wód. Niewątpliwie woda wodociągowa (ww) charateryzuje się niewielimi wartościami parametrów w porównaniu z wodami studziennymi, w obrębie tórych nisą zawartość Mg 2+ wyazuje woda z Gliwic (porównywalną jedna z ww). Ta więc jednoznaczne oreślenie pochodzenia próbi wody wcale nie jest taie proste. Zestawienie współczynniów orelacji pomiędzy poszczególnymi parametrami (zmiennymi objaśniającymi) prezentuje tab.. Tab.. Macierz orelacji parametrów wody (zmiennych objaśniających), równa macierzy owariancji parametrów po autosalowaniu cov( Z ) = Z Z /( n ) T og [CaCO 3 ] Cl- -- SO 4 T w IC Na + Mg ++ Ca ++ T og [CaCO 3 ] Cl -.569 -- SO 4.946.73 T w.956.648.886 IC.85.746.824.937 Na +.44.39.594.227.223 Mg ++.64.96.656.44.43.869 Ca ++.897.596.86.955.829.6.2 Jest widoczne, że pomiędzy tymi parametrami występuje silna orelacja (np. między T og a SO 4 2- czy T w ), a zatem ja najbardziej uzasadnione jest przeprowadzenie analizy głównych sładowych. W tab.2 zestawiono wariancje głównych sładowych, λ, oraz ich procentowy udział w zmienności zestawu danych. Tab.2. Wariancja głównych sładowych i ich %-wy udział w zmienności zestawu danych PC (t ) Wariancja λ % udziału 5.528 69. 2.627 2.3 3.592 7.4 4.95 2.4 5.32.4 6.23.29 7.25.3 8 8.2-8. Jest widoczne, że pierwsze trzy sładowe objaśniają prawie 97% zmienności zawartej w danych, przy czym pierwsza sładowa objaśnia ponad 2/3 zmienności. A zatem do opisu badanych próbe wody wystarczą 2-3 pierwsze główne sładowe.

a) 2 Gliwice PC2 ww Będzin - -2 Jaworzno -4-2 2 PC 2 b) Jaworzno PC3 ww Gliwice - Będzin -2-4 -2 2 PC c) Jaworzno Gliwice PC3 ww - Będzin -2-2 PC2 Rys.2. Rzut próbe na płaszczyznę głównych sładowych: a) PC-PC2, b) PC-PC3, c) PC2-PC3.

Na rys.2 przedstawiono próbi wody wyreślone na płaszczyźnie dwóch spośród trzech pierwszych sładowych ( a) PC-PC2, b) PC-PC3 i c) PC2-PC3). Jest widoczne, że rzut próbe na płaszczyznę PC-PC2 pozwala na wyraźne rozróżnienie próbe, jeśli chodzi o źródło ich pochodzenia. W przypadu PC-PC3, ja również PC2-PC3, można dostrzec wyraźnie odbiegającą próbę w przypadu wody z Gliwic. Przyczyną tej rozbieżności może być błąd w analizie, a jeśli to nie wchodzi w rachubę, to chwilowa zmiana w sładzie wody wyniająca nieoniecznie z przyczyn naturalnych. Udział poszczególnych parametrów w głównych sładowych przedstawiają wetory p (r.(5), rys.3). Zgodnie z danymi, przedstawionymi na rys.3, przybliżony sens fizyczny głównych sładowych jest następujący: PC charateryzuje całowitą zawartość wszystich sładniów wody, natomiast PC2 jest ombinacją przede wszystim stężeń ationów..6.4 sładowe p, p 2, p 3.2. -.2 -.4 -.6 -.8 p - PC p 2 - PC2 p 3 - PC3 Tog Cl- SO4-- Tw IC Na+ Mg++ Ca++ Rys.3. Sładowe wetorów p, p 2 i p 3 transformujących autosalowane parametry wody w główne sładowe PC, PC2, PC3 (r.(5)) Podsumowując, zastosowana metoda PCA spełnia swoje zadanie przyporządowania otrzymanych wyniów do odpowiednich źródeł poboru wód. Pozwala ona taże na identyfiację próbe odbiegających od pozostałych tego samego pochodzenia. Rozbieżności te mogą; być spowodowane oresowymi wahaniami sładu ujmowanych wód, a nawet wsazywać na chwilowe ich zanieczyszczenia. 5. Literatura. Mazersi J., Podstawy chemometrii, Wyd. Politechnii Gdańsiej, Gdańs, 2. 2. Beebe K.R., Pell R.J., Seasholtz M.B., Chemometrics. A practical guide, J. Wiley & Sons, Inc., New Yor, 998. 3. Wise B.M., Gallagher N.B., J. Proc. Cont. 6(996)329.