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 |
07 02 2025 15:22:53
Статья в формате PDF
137 KB...
06 02 2025 23:45:42
Статья в формате PDF
325 KB...
05 02 2025 16:15:23
Статья в формате PDF
198 KB...
04 02 2025 23:30:18
Статья в формате PDF
149 KB...
03 02 2025 16:50:55
02 02 2025 4:19:50
01 02 2025 10:37:59
Статья в формате PDF
152 KB...
30 01 2025 20:28:46
Статья в формате PDF
234 KB...
29 01 2025 2:51:24
Статья в формате PDF
318 KB...
28 01 2025 2:35:54
Статья в формате PDF
217 KB...
27 01 2025 19:24:48
Статья в формате PDF
290 KB...
26 01 2025 11:52:21
25 01 2025 9:33:51
Статья в формате PDF
154 KB...
24 01 2025 7:46:51
Статья в формате PDF
3943 KB...
23 01 2025 7:38:41
Статья в формате PDF
104 KB...
22 01 2025 19:13:52
Статья в формате PDF
133 KB...
21 01 2025 0:41:50
20 01 2025 19:17:19
Статья в формате PDF
253 KB...
19 01 2025 3:39:18
Статья в формате PDF
158 KB...
17 01 2025 21:33:32
Статья в формате PDF
110 KB...
16 01 2025 4:15:22
Статья в формате PDF
161 KB...
15 01 2025 18:43:39
ФРИ-терапия (СЕМ-терапия) основана на использовании материалов с управляемой энергетической структурой (CEM – Controlled Energy Material). Излучателем сверхслабых излучений КВЧ-диапазона при интенсивности 10–16–10–20 Вт/см2 является диод Ганна. Представлена оценка влияния фонового миллиметрового излучения на стафилококки, на нативную кровь, а также на вегетативный статус пациента гипертонической болезнью в сравнительном аспекте по графикам циркадных ритмов пульса при приеме: препаратов, не влияющих на ритм сердца; структурированной воды, активированной посредством аппарата «Cem-Tech»; полной дозы препарата лодоза; воды, содержащей информацию о порошкообразном лодозе. Рассмотренная индивидуальная динамика параметров ритмограммы, вычисленных на основе регистрации 500 межпульсовых интервалов, оценивалась с вычислением показателей уровня статистической значимости различий. Показано, что прием препарата Лодоз и воды содержащей информацию о препарате Лодоз сопровождается сходными изменениями, как частоты пульса, так и внутренней структуры информационного паттерна HRV. Динамика параметров ритма сердца свидетельствует о мобилизации холинергических механизмов регулирования.
...
12 01 2025 17:18:28
Статья в формате PDF
224 KB...
11 01 2025 15:39:59
Статья в формате PDF
112 KB...
10 01 2025 5:36:25
Конкуренция является неотъемлемой частью рыночной экономики. В условиях стихийного развития рынка в России здоровая конкуренция явление нечастое. Большинство региональных товарных рынков в стране хаpaктеризуются крайне высоким уровнем монополизма, унаследованным от прежней планово-административной экономики. Борьба с проявлениями монополизма и содействие здоровой рыночной конкуренции актуальная задача сегодняшнего дня, решение которой возможно научно-обоснованными методами экономико-математического моделирования.
...
08 01 2025 8:51:24
Статья в формате PDF
127 KB...
07 01 2025 16:32:43
Статья в формате PDF
115 KB...
06 01 2025 15:40:34
Статья в формате PDF
252 KB...
05 01 2025 18:15:18
Статья в формате PDF
300 KB...
04 01 2025 11:28:30
Статья в формате PDF
103 KB...
03 01 2025 12:30:33
Статья в формате PDF
105 KB...
01 01 2025 14:24:28
Статья в формате PDF
137 KB...
31 12 2024 20:54:47
Представлены результаты двухлетних опытных работ с целью разработки эффективных способов биологической рекультивации без нанесения плодородного слоя на отвалах Айхальского ГОКа.
...
30 12 2024 13:43:26
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 ::