ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ ЗАГРЯЗНЕНИЯ РОДНИКОВ
1 Поволжский государственный технологический университет Получены закономерности взаимного влияния концентрации по 22 видам загрязнения семи родников, отобранных для исследования моделированием взаимосвязей между факторами. Дана полная корреляционная матрица монарных (на основе рангового или рейтингового распределения) и бинарных (между парами взаимно влияющих факторов) связей. Коэффициент функциональной связности равен сумме коэффициентов корреляции, разделенной на произведение числа строк на количество столбцов. Этот статистический показатель для всей сети родников применим при сопоставлении разных территорий. Первое место как влияющий параметр занимает общее микробное число, а как зависимый показатель – цветность. Анализ всех 484 моделей показал, что высокой предсказательной силой обладают слабые и средние факторные связи. Они же зачастую приводят к научно-техническим решениям мировой новизны на уровне изобретений. Статья в формате PDF 491 KB родникизагрязнителифакторный анализрейтинг факторовбинарные отношениязакономерности 1. Дубовик О.Л. Экологическое право. – М.: ТК Велби. Изд-во Проспект, 2006. – 688 с. 2. Мазуркин П.М., Евдокимова О.Ю. Факторный анализ загрязнения речной воды. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. – 55 с. 3. Мазуркин П.М., Евдокимова О.Ю. Факторный анализ и динамика загрязнения речной воды. – Йошкар-Ола: ПГТУ, 2012. – 42 с. 4. Мазуркин П.М., Щербакова Е.А. Закономерности загрязнения природы. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. – 62 с. 5. Экологический паспорт родника // Живи родник: сетевой журн. – 2004. – URL: http://www.edu.yar.ru/russian/projects/spring/keeper.html (дата обращения: 19.09.2010).
Факторный анализ определяют как совокупность методов многомерного статистического анализа, применяемых для изучения взаимосвязей между значениями изучаемых параметров как показателей системы и одновременно как объясняющих переменных [2–4].
Предназначение экологического паспорта [5] – оценить и регламентировать объем вовлечения в хозяйственный оборот природных ресурсов, их первоначальное состояние и уровень воздействия предприятия на качество природных ресурсов и состояние окружающей природной среды. Все паспорта выбранных нами для моделирования факторных связей между видами загрязнения родников были взяты из [5].
Факторный анализ – это выявление устойчивых закономерностей изменений значений каждого из множества учитываемых параметров изучаемой системы, а также математических связей между всеми факторами.
Предлагаемый нами метод анализа позволяет не только устанавливать причинно-следственные связи, но и давать им количественную хаpaктеристику, т. е. обеспечивать измерение влияния факторов (влияющие параметры системы) на результаты (зависимые параметры системы). Это делает факторный анализ точным методом, а выводы – обоснованными, в особенности на основе осмысления апостериорной информации, появляющейся дополнительно к имеющейся до проведения моделирования априорной информации.
Нами принимается допущение, что факторы исследователем выделены и соответствующая табличная модель составлена. Тогда факторный анализ смещается в сторону выявления функциональных математических связей между уже выделенными факторами.
Биотехнические закономерности, в особенности с волновыми составляющими колебательного возмущения в процессе поведения изучаемой системы, как правило, получают критерий тесноты связи по высоким значениям из данных [2, 3]. Поэтому рекомендуется разделить уровни коэффициента корреляции на отдельные подуровни. Однозначную закономерность с коэффициентом корреляции 1,0000 может получить выборка с малым количеством наблюдений.
В табл. 1 приведена концентрация загрязнения по 23 видам загрязнения семи родников, отобранных для исследования моделированием взаимосвязей между факторами.
Таблица 1
Исходные данные для факторного анализа показателей загрязнения родников
Родник |
Мутность |
Цветность |
Водородный показатель |
Жесткость |
Окисляемость перманганатная |
Хлориды |
Сульфаты |
Железо общее |
Аммоний |
Нитраты |
Нитриты |
Сухой остаток |
Нефтепродукты |
Красная гора |
0,6 |
3 |
6,07 |
0,35 |
0,6 |
1,5 |
10 |
0,05 |
0,05 |
5,94 |
0,008 |
826 |
0 |
Соколиный |
14 |
0 |
6,72 |
1,6 |
3,2 |
14,5 |
22 |
0,03 |
0,1 |
31,17 |
0,003 |
34 |
0 |
Тюриково |
0 |
8 |
7,62 |
8,9 |
3 |
5 |
15 |
0,04 |
0,1 |
37,97 |
0,139 |
996 |
0,02 |
Чичулин |
1,3 |
5 |
6,16 |
1,6 |
3 |
7 |
0,06 |
0,1 |
20,29 |
0,011 |
985 |
0 |
0,001 |
Мельцево |
0 |
0 |
7,64 |
6,4 |
1,4 |
3 |
9 |
0,08 |
0,05 |
2,82 |
0,004 |
650 |
0,02 |
Обнорский |
0 |
3 |
7,32 |
1,2 |
44,08 |
49,85 |
6,3 |
1 |
8,4 |
22 |
22 |
11,5 |
0,03 |
Варваринское |
0,2 |
1 |
8,03 |
4,5 |
53,11 |
23,71 |
4,6 |
0,42 |
9,5 |
8,8 |
3 |
21 |
0,03 |
Окончание табл. 1
Родник |
Фенолы |
Мышьяк |
Свинец |
Медь |
Цинк |
ХПК |
БПК5 |
Марганец |
СПАВ |
Общее микробное число |
Красная гора |
- |
0,005 |
0,036 |
0,003 |
0,004 |
10,4 |
2,1 |
0,008 |
0,015 |
105 |
Соколиный |
0,001 |
0,005 |
0,03 |
0,004 |
0,005 |
13,6 |
1,9 |
0,008 |
0,045 |
26 |
Тюриково |
0,001 |
0,005 |
0,018 |
0,003 |
0,005 |
19,2 |
1,8 |
0,474 |
0,04 |
197 |
Чичулин |
0,001 |
0,024 |
0,002 |
0,004 |
4,8 |
0,6 |
0,015 |
0,015 |
85 |
1,6 |
Мельцево |
0,005 |
0,005 |
0,026 |
0,003 |
0,011 |
8 |
1 |
0,008 |
0,035 |
7,64 |
Обнорский |
0,001 |
31,17 |
0,003 |
34 |
0 |
0,001 |
0,005 |
0,03 |
0,004 |
0,005 |
Варваринское |
0,1 |
0,005 |
2,34 |
286 |
0 |
8,4 |
0,5 |
0,008 |
0,06 |
70 |
В начале данные по концентрации (мг/л), по баллам и численности микробов рассматривается на полноту. Если вид загрязнения имеет мало количественных значений, то такой ингредиент исключается. В исходных данных [5] все отобранные виды гидрохимического и иного загрязнения имеют максимальную полноту.
Выбор факторов происходит по условиям:
1) отбираем те факторы, у которых изменяются значения;
2) отбираем те факторы, у которых мало отсутствуют значения.
Убираем фенолы, т.к. у показателя почти одинаковые значения.
Ранговое распределение, по увеличению любого показателя, делает экологическое состояние воды родника хуже. Поэтому ранги расставляем по возрастанию любого показателя.
В табл. 2 приведена полная корреляционная матрица монарных (на основе рангового или рейтингового распределения) и бинарных (между парами взаимно влияющих факторов) связей между 22 факторами. В ней, кроме значений коэффициента корреляции монарных (по ранговым распределением значений каждого фактора) и бинарных (влияние факторов друг на друга), приведены суммы коэффициентов корреляции и рейтинговое место каждого фактора по убыванию этой суммы.
Один и тот же фактор оценивается дважды: вначале как влияющая (по оси абсцисс) переменная , а затем как зависимый показатель (по оси ординат) . В двух последних столбцах приведен рейтинг по влияющим переменным, а по двум последним строкам – как показателей.
Коэффициент функциональной связности будет равен общей сумме коэффициентов корреляции 174,274, разделенной на произведение число строк на количество столбцов корреляционной матрицы. Тогда получим 174,274/(22·22) = 174,274/484 = 0,3601.
Этот статистический показатель для всей сети родников применим при сопоставлении разных территорий по множествам родников. В нашем примере этот критерий косвенно дает экологическую оценку всего множества отобранных для сравнения семи родников.
По влияющим параметрам и зависимым показателям рейтинг загрязняющих веществ определился следующей последовательностью (табл. 3) мест.
Таблица 2
Корреляционная матрица и рейтинг гидрохимических показателей
Влияющие факторы x |
Зависимые факторы (показатели) y |
|||||||
|
Цветность |
Мутность |
РН |
Сухой остаток |
Жесткость |
Окисляемость |
БПК-полное |
АСПАВ |
Цветность |
0,9992 |
0,615 |
0,125 |
0,508 |
0,468 |
0,433 |
0,029 |
0,371 |
Мутность |
0,639 |
0,9991 |
0,157 |
0,423 |
0,118 |
0,281 |
0,405 |
0,295 |
рН |
0,124 |
0,211 |
0,9994 |
0,039 |
0,695 |
0,237 |
0,190 |
0,588 |
Сухой остаток |
0,671 |
0,340 |
0 |
0,9540 |
0 |
0,028 |
0 |
0,004 |
Жесткость общ. |
0,439 |
0,275 |
0,7101 |
0,653 |
0,9691 |
0,205 |
0,189 |
0,500 |
Окисляемость |
0,378 |
0,7800 |
0,259 |
0,016 |
0,182 |
0,9914 |
0,192 |
0,076 |
БПК-полное |
0,027 |
0,399 |
0,191 |
0,623 |
0,197 |
0,186 |
0,9737 |
0,254 |
АСПАВ |
0,266 |
0,235 |
0,595 |
0,003 |
0,481 |
0,062 |
0,239 |
0,9686 |
Нефтепродукты |
0,014 |
0,665 |
0,8837 |
0,684 |
0,406 |
0,449 |
0,434 |
0,205 |
Аммоний солевой |
0,209 |
0,284 |
0,547 |
0,667 |
0,112 |
0,608 |
0,599 |
0,114 |
Нитрит-ион |
0,012 |
0 |
0,214 |
0,500 |
0,289 |
0,503 |
0,615 |
0,459 |
Нитрат-ион. |
0,405 |
0,364 |
0,267 |
0,175 |
0,048 |
0,528 |
0,443 |
0,231 |
Сульфат-ион. |
0,135 |
0,9914 |
0,028 |
0,219 |
0,142 |
0,499 |
0,7146 |
0,368 |
Хлорид-ион. |
0,084 |
0,0262 |
0,019 |
0,604 |
0,377 |
0,149 |
0,119 |
0,366 |
Железо |
0,092 |
0,9914 |
0,328 |
0,574 |
0,249 |
0,552 |
0,8868 |
0,315 |
Марганец |
0,7853 |
0,347 |
0,310 |
0 |
0,7364 |
0,429 |
0,349 |
0,182 |
Медь |
0,180 |
0,500 |
0,594 |
0,003 |
0,304 |
0,580 |
0,046 |
0,685 |
Цинк. |
0,132 |
0,231 |
0,040 |
0,449 |
0,426 |
0,257 |
0,311 |
0,101 |
Мышьяк |
0,325 |
0,085 |
0,527 |
0,361 |
0,265 |
0,431 |
0,505 |
0,345 |
Свинец |
0,292 |
0,168 |
0,542 |
0,322 |
0,149 |
0,503 |
0,249 |
0,650 |
ХПК |
0,442 |
0,231 |
0,218 |
0,647 |
0,637 |
0,372 |
0,7576 |
0,539 |
Общее микробное число |
0 |
0,184 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,288 |
Сумма ΣR показателей |
6,6505 |
8,7381 |
7,5542 |
7,47 |
7,2505 |
8,2834 |
8,2467 |
7,6166 |
Рейтинговое место Iy |
1 |
13 |
4 |
3 |
2 |
10 |
9 |
5 |
Продолжение табл. 2
Влияющие факторы x |
Нефтепродукты |
Аммоний солевой |
Нитрит-ион. |
Нитрат-ион |
Сульфат-ион |
Хлорид-ион. |
Железо |
Мышьяк |
Цветность |
0,016 |
0,169 |
0,008 |
0,426 |
0,188 |
0,080 |
0,393 |
0,281 |
Мутность |
0,8556 |
0,405 |
0,451 |
0,454 |
0,739 |
0,368 |
0,444 |
0,077 |
РН |
0,566 |
0,566 |
0,169 |
0,228 |
0,025 |
0,016 |
0,300 |
0,500 |
Сухой остаток |
0,075 |
0,546 |
0,430 |
0,193 |
0,302 |
0 |
0,504 |
0,816 |
Жесткость общ |
0,432 |
0,566 |
0,283 |
0,385 |
0,181 |
0,398 |
0,240 |
0,256 |
Окисляемость |
0,452 |
0,644 |
0,304 |
0,481 |
0,423 |
0,172 |
0,442 |
0,427 |
БПК-полное |
0,412 |
0,542 |
0,623 |
0,420 |
0,7732 |
0,394 |
0,677 |
0,553 |
АСПАВ |
0,03 |
0,609 |
0,9887 |
0,214 |
0,317 |
0,478 |
0,8715 |
0,326 |
Нефтепродукты |
0,9635 |
0,9943 |
0,7403 |
0,134 |
0,256 |
0,196 |
0,8744 |
0,429 |
Аммоний солевой |
0,7636 |
0,9872 |
0,616 |
0,021 |
0,393 |
0,338 |
0,393 |
0,255 |
Нитрит-ион |
0,546 |
0,633 |
0,9929 |
0,174 |
0,148 |
0,806 |
0,9407 |
0,200 |
Нитрат-ион |
0,126 |
0,017 |
0,124 |
0,9697 |
0,737 |
0,389 |
0,048 |
0,126 |
Сульфат-ион |
0,215 |
0,323 |
0,191 |
0,7095 |
0,9619 |
0,190 |
0,309 |
0,8925 |
Хлорид-ион |
0,209 |
0,464 |
0,9868 |
0,412 |
0,151 |
0,9746 |
0,151 |
0,051 |
Железо |
0,631 |
0,729 |
0,9976 |
0,070 |
0,8439 |
0,552 |
0,9732 |
0,173 |
Марганец |
0,193 |
0,215 |
0,122 |
0,669 |
0,322 |
0,132 |
0,192 |
0,159 |
Медь |
0,509 |
0,654 |
0,405 |
0,211 |
0,221 |
0,7909 |
0,061 |
0,381 |
Цинк |
0,612 |
0,9973 |
0,7427 |
0,128 |
0,254 |
0,417 |
0,8793 |
0,015 |
Мышьяк |
0,429 |
0,255 |
0,193 |
0,459 |
0,583 |
0,059 |
0,179 |
0,9999 |
Свинец |
0,178 |
0,698 |
0,042 |
0,198 |
0,292 |
0,542 |
0,208 |
0,174 |
ХПК |
0,136 |
0,387 |
0,9887 |
0,7474 |
0,7269 |
0,485 |
0,6574 |
0,569 |
Общее микробное число |
0,005 |
0 |
0 |
0 |
0,341 |
0,539 |
0,8705 |
0,393 |
Сумма показателей |
8,3497 |
11,4008 |
10,3987 |
7,7036 |
8,8379 |
7,7775 |
9,7375 |
7,6604 |
Рейтинговое место |
11 |
18 |
17 |
7 |
14 |
8 |
15 |
6 |
Окончание табл. 2
Влияющие факторы x |
Свинец |
ХПК |
Марганец |
Медь |
Цинк |
Общее микробное число |
Сумма коэфф. корреляции |
Рейтинговое место |
Цветность |
0,253 |
0,286 |
0,371 |
0,198 |
0,223 |
0,7563 |
6,2172 |
1 |
Мутность |
0,195 |
0,295 |
0,491 |
0,330 |
0,095 |
0,264 |
8,4217 |
13 |
рН |
0,9974 |
0,215 |
0,766 |
0,523 |
0,036 |
0,197 |
7,9548 |
9 |
Сухой остаток |
0,331 |
0,678 |
0,482 |
1,484 |
1,124 |
0,893 |
6,884 |
3 |
Жесткость общ |
0,106 |
0,630 |
0,9961 |
0,377 |
0,394 |
0,7192 |
8,7903 |
17 |
Окисляемость |
0,9991 |
0,322 |
0,406 |
0,349 |
0,284 |
0,076 |
8,2955 |
11 |
БПК-полное |
0,199 |
0,7933 |
0,309 |
0,058 |
0,341 |
0,595 |
8,6042 |
16 |
АСПАВ |
0,9950 |
0,516 |
0,138 |
0,633 |
0,076 |
0,276 |
8,9658 |
19 |
Нефтепродукты |
0,431 |
0,117 |
0,151 |
0,494 |
0,264 |
0,048 |
9,5212 |
15 |
Аммоний солевой |
0,431 |
0,423 |
0,231 |
0,525 |
0,7688 |
0,202 |
8,5168 |
14 |
Нитрит-ион |
0,029 |
0,553 |
0,171 |
0,199 |
0,770 |
0,326 |
7,9846 |
10 |
Нитрат-ион |
0,156 |
0,676 |
0,9655 |
0,217 |
0,881 |
0,7041 |
7,0122 |
4 |
Сульфат-ион |
0,253 |
0,690 |
0,7146 |
0,254 |
0,273 |
0,273 |
8,8005 |
18 |
Хлорид-ион |
0,318 |
0,356 |
0,233 |
0,379 |
0,368 |
0,441 |
6,4296 |
2 |
Железо |
0,136 |
0,7384 |
0,396 |
0,047 |
0,698 |
0,355 |
10,2753 |
21 |
Марганец |
0,366 |
0,669 |
0,9991 |
0,019 |
0,081 |
0,8359 |
7,1958 |
6 |
Медь |
0,9999 |
0,166 |
0,014 |
0,9999 |
0,221 |
0,243 |
8,3047 |
12 |
Цинк |
0,639 |
0,262 |
0,058 |
0,259 |
0,9474 |
0,029 |
7,2103 |
7 |
Мышьяк |
0,175 |
0,517 |
0,161 |
0,311 |
0,017 |
0,343 |
7,1649 |
5 |
Свинец |
0,9999 |
0,003 |
0,186 |
0,9392 |
0,474 |
0,076 |
7,3351 |
8 |
ХПК |
0,002 |
0,9489 |
0,481 |
0,204 |
0,279 |
0,8623 |
10,1769 |
20 |
Общее микробное число |
0 |
0,7781 |
0,481 |
0,333 |
0 |
1 |
4,2126 |
0 |
Сумма показателей |
9,0113 |
9,8546 |
8,7203 |
8,7991 |
7,7036 |
8,8379 |
174,274 |
- |
Рейтинговое место |
14 |
16 |
12 |
7 |
14 |
8 |
- |
0,3601 |
Таблица 3
Место факторов по рейтингу
Наименование фактора |
Рейтинговое место |
|
|
по влиянию |
как показателя |
Цветность |
1 |
1 |
Мутность |
13 |
13 |
рН |
9 |
4 |
Сухой остаток |
3 |
3 |
Жесткость общ |
17 |
2 |
Окисляемость |
11 |
10 |
БПК-полное |
16 |
9 |
АСПАВ |
19 |
5 |
Нефтепродукты |
15 |
11 |
Аммоний солевой |
14 |
18 |
Нитрит-ион |
10 |
17 |
Нитрат-ион |
4 |
7 |
Сульфат-ион |
18 |
14 |
Хлорид-ион |
2 |
8 |
Железо |
21 |
15 |
Марганец |
6 |
12 |
Медь |
12 |
7 |
Цинк |
7 |
14 |
Мышьяк |
5 |
6 |
Свинец |
8 |
14 |
ХПК |
20 |
16 |
Общее микр. число |
0 |
8 |
Как видно из данных табл. 3, оба рейтинга частично не совпадают друг с другом. Например, цветность и мутность одинаковы по занимаемым рейтинговым местам.
Таких загрязнителей относительно мало. Большинство из них асинхронны, например, кислотность воды как переменный фактор занимает девятое место, а как показатель становится выше по рейтингу – четвертое место. Поэтому этот вид загрязнения учитывается во всех методиках биохимического анализа проб речной [2, 3] или иной [4] воды.
Первое место как влияющий параметр занимает общее микробное число, а как зависимый показатель – цветность. Последнее место как влияющая переменная занимает железо, а как зависимый показатель – аммоний солевой. Однако, в разных регионах, по-видимому, будут отличающиеся друг от друга рейтинги загрязнителей родниковой воды. Это зависит от минерализации природных вод и уровня загрязненности природным, точнее природно-техническим, и особенно антропогенным загрязнением подземных вод и самих родников.
Затем ранговые распределения можно не показывать, если они не учитываются в принятии научно-технических решений (они учитываются для оценки добротности измеренных значений факторов). Поэтому в корреляционной матрице в клетки по диагонали ставится, как правило, в традиционном факторном анализе, цифра «единица». Будем ставить по диагоналям пустые клетки, чтобы выделить только бинарные отношения между факторами.
В табл. 4 приведена корреляционная матрица бинарных связей между 22 факторами.
Таблица 4
Корреляционная матрица гидрохимических и иных показателей родниковой воды
Влияющие факторы x |
Цветность |
Мутность |
РН |
Сухой остаток |
Жесткость общ |
Окисляемость |
БПК-полное |
АСПАВ |
Нефтепродукты |
Аммоний солевой |
Нитрит-ион |
Цветность |
0,615 |
0,125 |
0,508 |
0,468 |
0,433 |
0,029 |
0,371 |
0,016 |
0,169 |
0,008 |
|
Мутность |
0,639 |
0,157 |
0,423 |
0,118 |
0,281 |
0,405 |
0,295 |
0,8556 |
0,405 |
0,451 |
|
рН |
0,124 |
0,211 |
0,039 |
0,695 |
0,237 |
0,190 |
0,588 |
0,566 |
0,566 |
0,169 |
|
Сухой остаток |
0,671 |
0,340 |
0 |
0 |
0,028 |
0 |
0,004 |
0,075 |
0,546 |
0,430 |
|
Жесткость общ |
0,439 |
0,275 |
0,7101 |
0,653 |
0,205 |
0,189 |
0,500 |
0,432 |
0,566 |
0,283 |
|
Окисляемость |
0,378 |
0,7800 |
0,259 |
0,016 |
0,182 |
0,192 |
0,076 |
0,452 |
0,644 |
0,304 |
|
БПК-полное |
0,027 |
0,399 |
0,191 |
0,623 |
0,197 |
0,186 |
0,254 |
0,412 |
0,542 |
0,623 |
|
АСПАВ |
0,266 |
0,235 |
0,595 |
0,003 |
0,481 |
0,062 |
0,239 |
0,03 |
0,609 |
0,9887 |
|
Нефтепродукты |
0,014 |
0,665 |
0,8837 |
0,684 |
0,406 |
0,449 |
0,434 |
0,205 |
0,9943 |
0,7403 |
|
Аммоний солевой |
0,209 |
0,284 |
0,547 |
0,667 |
0,112 |
0,608 |
0,599 |
0,114 |
0,7636 |
0,616 |
|
Нитрит-ион |
0,012 |
0 |
0,214 |
0,500 |
0,289 |
0,503 |
0,615 |
0,459 |
0,546 |
0,633 |
|
Нитрат-ион |
0,405 |
0,364 |
0,267 |
0,175 |
0,048 |
0,528 |
0,443 |
0,231 |
0,126 |
0,017 |
0,124 |
Сульфат-ион |
0,135 |
0,9914 |
0,028 |
0,219 |
0,142 |
0,499 |
0,7146 |
0,368 |
0,215 |
0,323 |
0,191 |
Хлорид-ион |
0,084 |
0,0262 |
0,019 |
0,604 |
0,377 |
0,149 |
0,119 |
0,366 |
0,209 |
0,464 |
0,9868 |
Железо |
0,092 |
0,9914 |
0,328 |
0,574 |
0,249 |
0,552 |
0,8868 |
0,315 |
0,631 |
0,729 |
0,9976 |
Марганец |
0,7853 |
0,347 |
0,310 |
0 |
0,7364 |
0,429 |
0,349 |
0,182 |
0,193 |
0,215 |
0,122 |
Медь |
0,180 |
0,500 |
0,594 |
0,003 |
0,304 |
0,580 |
0,046 |
0,685 |
0,509 |
0,654 |
0,405 |
Цинк |
0,132 |
0,231 |
0,040 |
0,449 |
0,426 |
0,257 |
0,311 |
0,101 |
0,612 |
0,9973 |
0,7427 |
Мышьяк |
0,325 |
0,085 |
0,527 |
0,361 |
0,265 |
0,431 |
0,505 |
0,345 |
0,429 |
0,255 |
0,193 |
Свинец |
0,292 |
0,168 |
0,542 |
0,322 |
0,149 |
0,503 |
0,249 |
0,650 |
0,178 |
0,698 |
0,042 |
ХПК |
0,442 |
0,231 |
0,218 |
0,647 |
0,637 |
0,372 |
0,7576 |
0,539 |
0,136 |
0,387 |
0,9887 |
Общее микр. число |
0 |
0,184 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,288 |
0,005 |
0 |
0 |
Продолжение табл. 4
Влияющие факторы x |
Нитрат-ион |
Сульфат-ион |
Хлорид-ион |
Железо |
Мышьяк |
Свинец |
ХПК |
Марганец |
Медь |
Цинк |
Общее микр.число |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
Цветность |
0,426 |
0,188 |
0,080 |
0,393 |
0,281 |
0,253 |
0,286 |
0,371 |
0,198 |
0,223 |
0,7563 |
Мутность |
0,454 |
0,739 |
0,368 |
0,444 |
0,077 |
0,195 |
0,295 |
0,491 |
0,330 |
0,095 |
0,264 |
рН |
0,228 |
0,025 |
0,016 |
0,300 |
0,500 |
0,9974 |
0,215 |
0,766 |
0,523 |
0,036 |
0,197 |
Сухой остаток |
0,193 |
0,302 |
0 |
0,504 |
0,816 |
0,331 |
0,678 |
0,482 |
1,484 |
1,124 |
0,893 |
Жесткость |
0,385 |
0,181 |
0,398 |
0,240 |
0,256 |
0,106 |
0,630 |
0,9961 |
0,377 |
0,394 |
0,7192 |
Окисляемость |
0,481 |
0,423 |
0,172 |
0,442 |
0,427 |
0,9991 |
0,322 |
0,406 |
0,349 |
0,284 |
0,076 |
БПК-полное |
0,420 |
0,7732 |
0,394 |
0,677 |
0,553 |
0,199 |
0,7933 |
0,309 |
0,058 |
0,341 |
0,595 |
АСПАВ |
0,214 |
0,317 |
0,478 |
0,8715 |
0,326 |
0,9950 |
0,516 |
0,138 |
0,633 |
0,076 |
0,276 |
Нефтепродукты |
0,134 |
0,256 |
0,196 |
0,8744 |
0,429 |
0,431 |
0,117 |
0,151 |
0,494 |
0,264 |
0,048 |
Аммоний сол. |
0,021 |
0,393 |
0,338 |
0,393 |
0,255 |
0,431 |
0,423 |
0,231 |
0,525 |
0,7688 |
0,202 |
Нитрит-ион |
0,174 |
0,148 |
0,806 |
0,9407 |
0,200 |
0,029 |
0,553 |
0,171 |
0,199 |
0,770 |
0,326 |
Нитрат-ион |
0,737 |
0,389 |
0,048 |
0,126 |
0,156 |
0,676 |
0,9655 |
0,217 |
0,881 |
0,7041 |
|
Сульфат-ион |
0,7095 |
0,190 |
0,309 |
0,8925 |
0,253 |
0,690 |
0,7146 |
0,254 |
0,273 |
0,273 |
|
Хлорид-ион |
0,412 |
0,151 |
0,151 |
0,051 |
0,318 |
0,356 |
0,233 |
0,379 |
0,368 |
0,441 |
|
Железо |
0,070 |
0,8439 |
0,552 |
0,173 |
0,136 |
0,7384 |
0,396 |
0,047 |
0,698 |
0,355 |
|
Марганец |
0,669 |
0,322 |
0,132 |
0,192 |
0,159 |
0,366 |
0,669 |
0,019 |
0,081 |
0,8359 |
|
Медь |
0,211 |
0,221 |
0,7909 |
0,061 |
0,381 |
0,9999 |
0,166 |
0,014 |
0,221 |
0,243 |
|
Цинк |
0,128 |
0,254 |
0,417 |
0,8793 |
0,015 |
0,639 |
0,262 |
0,058 |
0,259 |
0,029 |
|
Мышьяк |
0,459 |
0,583 |
0,059 |
0,179 |
0,175 |
0,517 |
0,161 |
0,311 |
0,017 |
0,343 |
|
Свинец |
0,198 |
0,292 |
0,542 |
0,208 |
0,174 |
0,003 |
0,186 |
0,9392 |
0,474 |
0,076 |
|
ХПК |
0,7474 |
0,7269 |
0,485 |
0,6574 |
0,569 |
0,002 |
0,481 |
0,204 |
0,279 |
0,8623 |
|
Общее микр.число |
0 |
0,341 |
0,539 |
0,8705 |
0,393 |
0 |
0,7781 |
0,481 |
0,333 |
0 |
Бинарным называется отношение не самим с собой, как это было в ранговом распределении, то есть в монарном отношении факторов, а между различными факторами. Пока математически не удается выявить закономерности в отношениях между тремя и более учитываемыми факторами. Но можно выполнить последовательный многофакторный анализ, однако такую методику в данной брошюре не приводим.
Как показало сравнение с результатами анализа речной воды [2, 3], в наших примерах моделирования получилось уравнение только с одной составляющей вида
(1)
Во всех 22·22 = 484 выявленных уравнениях второй параметр модели (1) равен 0, а четвертый параметр в большинстве случаев равен 1.
Тогда уравнение (1) упростится по конструкции и примет вид:
(2)
В итоге получилось формула – закон Лапласа (Ципфа в биологии, Парето в экономике, Maндельброта в физике) экспоненциального роста или гибели, относительно которого Лапласом был создан метод операторных исчислений.
Таким образом, закон Лапласа вполне относится к родниковой воде, но он не подходит для хаpaктеристики реакций в экологической химии между загрязнителями в сильно загрязненной речной или иной воде.
Анализ всех 484 моделей показал, что с научной точки зрения высокой предсказательной силой обладают слабые и средние факторные связи. К ним относятся те бинарные соотношения, которые имеют коэффициент корреляции в пределах 0,3 ≤ r < 0,5 по слабым и 0,5 ≤ r < 7 по средним факторным связям. Результаты анализа таких факторных связей, как правило, предопределяют направления дальнейших экспериментальных исследований. Они же зачастую приводят к научно-техническим решениям мировой новизны на уровне изобретений.
Далее выберем факторные связи с коэффициентом корреляции не менее 0,9 (табл. 5), а из остальных клеток исключаем значения коэффициента корреляции менее 0,9.
Таким образом, по количеству оставшихся, после исключения не значимых для данного уровня адекватности моделей, можно судить о широте факторных связей того или иного загрязнителя. Чем больше остается в таблице с повышенным уровнем адекватности формул, тем более активен загрязнитель с позиций экологической химии.
Тогда, в ближайшем будущем, можно будет оценивать эколого-химическую активность того или иного загрязнителя количественно. Это позволило бы систематизировать в будущем регионы, и даже локальные территории, по влиянию загрязнителей на общую систему биохимических и бактериологических веществ.
Остались 14 сильнейших математических зависимостей. Наибольшее влияние с коэффициентом корреляции 0,9999 оказывает влияние медь на концентрацию свинца в родниковой воде.
При этом по количеству бинарных связей получается следующий рейтинг (табл. 6) из 14 формул по мощности отношений:
– по количеству влияний на другие факторы как показатели:
АСПАВ – 2; железо – 2; остальные 10 загрязнителей – по одному;
– по количеству зависимых факторов у показателей:
свинец – 4; нитрит-ион – 3; мутность, аммоний солевой, марганец – по 2; медь – 1.
Как пример рассмотрим сильнейшую зависимость с коэффициентом корреляции 0,9974 (рисунок). Кислотность влияет на свинец в родниках по экспоненциальному закону роста
(3)
Таблица 5
Корреляционная матрица при коэффициенте корреляции 0,9
Влияющие факторы x |
Мутность |
Аммоний солевой |
Свинец |
Марганец |
Медь |
Нитрит-ион |
рН |
0,9974 |
|||||
Жесткость |
0,9961 |
|||||
Окисляемость |
0,9991 |
|||||
АСПАВ |
0,9950 |
0,9887 |
||||
Нефтепродукты |
0,9943 |
|||||
Нитрат-ион |
0,9655 |
|||||
Сульфат-ион |
0,9914 |
|||||
Железо |
0,9914 |
0,9976 |
||||
Медь |
0,9999 |
|||||
Цинк |
0,9973 |
|||||
Свинец |
0,9392 |
|||||
ХПК |
0,9887 |
График влияния рН на свинец
Он показывает резкое увеличение концентрации свинца при увеличении концентрации водородного показателя со значения 7,4–7,6.
Модель (3) показывает, что минимальное значение свинца в родниках составляет 0,006413 мг/л. А при водородном показателе 8,0 свинец достигает концентрации 2,35 мг/л. Дальше, с увеличением водной кислотности, концентрация свинца резко возрастает. По-видимому, около Варваринского родника находится какой-то источник свинца.
Нужно подробно изучить свойства у 14 формул, чтобы обосновать принятие тех или иных экологических мер по уходу за родниками (результаты такого анализа не приводим, так как по Ярославской области мы не знаем эвристическую информацию). А при поиске принципиально новых научно-технических решений, в особенности на уровне изобретений мирового уровня новизны (способы и устройства), нужно затратить много времени и проанализировать слабые и даже связи между факторами с коэффициентом корреляции менее 0,3.
Все 14 формул в матричной форме записаны в табл. 6.
По рейтингу адекватности первое место занимает закономерность Cu → Pb, на втором – окисляемость → Pb, а на третьем – pH → Pb.
Свинец относится к опасным химическим веществам, поэтому влияние на него трех загрязнителей в родниковой воде наиболее сильное. Поэтому, прежде всего, нужно следить за концентрацией меди, окисляемости и уровня водородного показателя в роднике.
Таблица 6
Параметры закономерностей сверхсильных бинарных связей факторов
Структура влияния |
|
Коэффициент корреляции |
Место |
|||
a1 |
a2 |
a3 |
a4 |
|||
pH → Pb |
6,41299 |
0 |
7,32837 |
1 |
0,9974 |
3 |
жесткость → Mn |
5,94764 |
0 |
1,28557 |
1 |
0,9961 |
5 |
|
2,12931 |
0 |
2,01580 |
1 |
0,9655 |
10 |
окисляемость → Pb |
2,70637 |
0 |
-1,67996 |
1 |
0,9991 |
2 |
Cu → Pb |
2,33991 |
0 |
-1,47242 |
1 |
0,9999 |
1 |
СПАВ → Pb |
1,91012 |
0 |
1,56598 |
1 |
0,9950 |
6 |
|
6,46759 |
0 |
2,92375 |
1 |
0,9887 |
9 |
нефтепродукты → NH3 |
3,38885 |
0 |
2,62392 |
1 |
0,9943 |
7 |
|
2,74281 |
0 |
3,92568 |
1 |
0,9914 |
8 |
Fe → мутность |
6,25113 |
0 |
2,80328 |
1 |
0,9914 |
8 |
Zn → NH3 |
8,34991 |
0 |
-1,11845 |
1 |
0,9973 |
4 |
|
2,12931 |
0 |
2,01581 |
1 |
0,9655 |
10 |
Pb → Cu |
3,57771 |
0 |
1,10081 |
1 |
0,9392 |
11 |
|
2,22809 |
0 |
-1,26890 |
1 |
0,9887 |
9 |
На основании результатов комплексного клинико- инструментального обследования 390 детей в возрасте от 5 до 15 лет, проживающих в г. Красноярске, была изучена зависимость клинического течения нарушений сердечного ритма и проводимости от выраженности и формы малых аномалий развития сердца. Установлены основные эхокардиографические параметры и прогностические критерии развития гемодинамических нарушений у детей с аритмиями. ...
25 04 2024 9:52:14
Статья в формате PDF 287 KB...
24 04 2024 8:52:17
Статья в формате PDF 104 KB...
23 04 2024 9:53:11
21 04 2024 14:35:37
В обзоре изложены современные представления об этиологии и патогенезе гестоза. Рассмотрена роль иммунокомплексной патологии как пускового механизма в развитии гестоза, значение нарушения продукции плацентой цитокинов с иммуносупрессивным действием при осложненном течении беременности. Проведен анализ данных литературы относительно роли недостаточности вазодилатирующих факторов, в частности, оксида азота в патогенезе гестоза. Оценена роль активации системы ренин-ангиотензин-альдостерон, интенсификации процессов перекисного окисления липидов как факторов развития гипертензивного синдрома при беременности. ...
19 04 2024 4:52:29
Статья в формате PDF 392 KB...
18 04 2024 19:19:31
Статья в формате PDF 134 KB...
16 04 2024 15:21:24
Статья в формате PDF 113 KB...
15 04 2024 17:14:22
Статья в формате PDF 193 KB...
14 04 2024 5:11:59
13 04 2024 14:13:27
Статья в формате PDF 101 KB...
11 04 2024 13:46:23
Статья в формате PDF 147 KB...
10 04 2024 12:12:33
В статье представлен результат первого в Забайкалье опыта использования в травматологической пpaктике систем трaнcпедикулярной фиксации позвоночника. Проанализировано 12 случаев успешного применения метода. ...
08 04 2024 7:40:30
Статья в формате PDF 104 KB...
07 04 2024 16:14:51
Статья в формате PDF 109 KB...
06 04 2024 14:39:17
Статья в формате PDF 118 KB...
05 04 2024 14:43:55
Статья в формате PDF 111 KB...
04 04 2024 22:55:14
Статья в формате PDF 279 KB...
03 04 2024 18:26:21
В статье представлены результаты микробиологического исследования сточных вод на различных этапах очистки. Применен метод ионной хроматографии (ИХ) как экспресс- метод детекции патогенов. В результате исследования выявлено наличие патогенов, таких как Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Proteus mirabilis, Klebsiella pneumonia после механической очистки. Результаты исследования полагают необходимость совершенствования методов очистки сточных вод, используемых в различных целях. ...
02 04 2024 1:34:51
Статья в формате PDF 112 KB...
01 04 2024 11:33:15
Статья в формате PDF 118 KB...
31 03 2024 4:41:47
Статья в формате PDF 322 KB...
30 03 2024 18:40:58
29 03 2024 9:58:21
Статья в формате PDF 240 KB...
27 03 2024 5:37:23
Статья в формате PDF 245 KB...
26 03 2024 6:31:40
Статья в формате PDF 106 KB...
25 03 2024 14:36:50
Статья в формате PDF 125 KB...
24 03 2024 6:57:21
Статья в формате PDF 117 KB...
23 03 2024 0:41:24
Статья в формате PDF 111 KB...
22 03 2024 6:28:31
Статья в формате PDF 100 KB...
21 03 2024 18:10:22
Статья в формате PDF 328 KB...
20 03 2024 13:11:13
Статья в формате PDF 112 KB...
19 03 2024 14:49:27
Изучено состояние гемато-саливарного барьера по показателям перекисного окисления липидов, оксида азота, антиоксидантной защиты и макроэлементов у детей с хроническим гастродуоденитом и функциональной диспепсией. Показано, что нарушения в функционировании барьера имеют значение в механизмах повреждения желудка и двенадцатиперстной кишки. Учитывая достоверные изменения метаболического профиля слюны, различные при воспалительных и функциональных заболеваниях гастродуоденальной зоны, предложено использовать его параметры для неинвазивной скрининговой диагностики этой патологии. ...
18 03 2024 10:41:51
Статья в формате PDF 105 KB...
17 03 2024 2:39:58
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::