Розрахунок коефіцієнтів кореляції металів

 

Один із шляхів забруднення ропи – це використання у сільському господарстві ядохімікатів. Інше джерело забруднення – це важкі метали. Основна важкість в оцінці наслідків забруднення – важкість розділення привнесених і характерних осаду і ропі кількостей металів.

Судячи з літературних джерел, по токсичній дії метали займають друге місце після ядохімікатів і не виключено, що в майбутньому вони займуть перше місце. Тому очевидна важливість і значимість мір, які попереджують міграцію токсикантів.

Техногеохімічні процеси, пов`язані з внесенням мінеральних добрив і хімічних сполук для захисту рослин, агротехнічні міри обробки землі не можуть не відображатися на складі ропи.

Основним ореолом розсієння є Mn, K, Ca, які є похідними від добрив, Pb, Co, Cu, Ni, Zn – від пестицидів, Mn, Mg, Ca, Co, Cu, K, Zn, Na – кормів для тварин.

Коли ці метали попадають в водне середовище, то або залишаються в решітці потрапивших в воду мінералів, або переходять в розчин, поповнюючи соляний склад води.

В таблиці 8 представлено вміст деяких металів в ропі Куяльницького лиману.

 

Таблиця 8 – Вміст деяких металі в ропі Куяльницького лиману.

Назва металу

V

Cu

Mn

Cr

т.1

0,28

0,13

0,1

0,1

т.2

0,28

0,07

0,04

0,13

т.5

0,17

0,07

0,07

0,13

т.13

0,18

0,04

0,04

0,13

т.14

0,17

0,17

0,07

0,13

т.17

0,29

0,05

0,05

0,11

 

Коефіцієнт кореляції – це один з найбільш популярних методів математичної статистики.

Коефіцієнт кореляції – це міра взаємозв`язку змінних величин. Він розраховується по спеціальній формулі і змінюється від -1 до +1.

Показники близькі до +1 вказують на те, що при збільшенні однієї змінної, значення іншої теж збільшується і навпаки, якщо показник r близький до -1, то при збільшенні однієї змінної величини, значення іншої зменшується.

Середньоарифметичні значення по металам :

 

 = 1,37 : 6 = 0,23

= 0,53 : 6 = 0,09;

= 0,37 : 6 = 0,06;

 = 0,73 : 6 = 0,12.

 

1) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по V – Cu

Таблиця 9 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

X

 =X -

=X -

10

10

10

0,28

0,13

0,05

0,04

2,5

1,6

2

0,28

0,07

0,05

-0,02

2,5

0,4

-1

0,17

0,07

-0,06

-0,02

3,6

0,4

1,2

0,18

0,04

-0,05

-0,05

2,5

2,5

2,5

0,17

0,17

-0,06

0,08

3,6

6,4

-4,8

0,29

0,05

0,06

-0,04

3,6

1,6

-2,4

 

 

 

 

18,3

12,9

-2,5

 

Коефіцієнт r =  =  = - 0,16 ;

 

2) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по V – Mn

Таблиця 10 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,28

0,1

0,05

0,04

2,5

1,6

2

0,28

0,04

0,05

-0,02

2,5

0,4

-1

0,17

0,07

-0,06

0,01

3,6

0,1

-0,6

0,18

0,04

-0,05

-0,02

2,5

0,4

1

0,17

0,07

-0,06

0,01

3,6

0,1

-0,6

0,29

0,05

0,06

-0,01

3,6

0,1

-0,6

 

 

 

 

18,3

2,7

0,2

 

Аналогічно розраховується коефіцієнт кореляції і дорівнює r = 0,028 ;

3) Розраховуємо коефіцієнт кореляції по V – Cr



Таблиця 11 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,28

0,1

0,05

-0,02

2,5

0,4

-1

0,28

0,13

0,05

0,01

2,5

0,1

0,5

0,17

0,13

-0,06

0,01

3,6

0,1

-0,6

0,18

0,13

-0,05

0,01

2,5

0,1

-0,5

0,17

0,13

-0,06

0,01

3,6

0,1

-0,6

0,29

0,11

0,06

-0,01

3,6

0,1

-0,6

 

 

 

 

18,3

0,9

-2,8

 

Таким чином, r = - 0,69 ;

4) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по Cu – V

Таблиця 12 Розрахунок коефіцієнта корреляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,13

0,28

0,04

0,05

1,6

2,5

2

0,07

0,28

-0,02

0,05

0,4

2,5

-1

0,07

0,17

-0,02

-0,06

0,4

3,6

1,2

0,04

0,18

-0,05

-0,05

2,5

2,5

2,5

0,17

0,17

0,08

-0,06

6,4

3,6

-4,8

0,05

0,29

-0,04

0,06

1,6

3,6

-2,4

 

 

 

 

12,9

18,3

-2,5

 

В цьому випадку коефіцієнт r = - 0,16 ;

5) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по Cu – Mn

Таблиця 13 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,13

0,1

0,04

0,04

1,6

1,6

1,6

0,07

0,04

-0,02

-0,02

0,4

0,4

0,4

0,07

0,07

-0,02

0,01

0,4

0,1

-0,2

0,04

0,04

-0,05

-0,02

2,5

0,4

1

0,17

0,07

0,08

0,01

6,4

0,1

0,8

0,05

0,05

-0,04

-0,01

1,6

0,1

0,4

 

 

 

 

12,9

2,7

4

 

Коефіцієнт дорівнює r = 0,68 ;

6) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по Cu – Cr

Таблиця 14 Розрахунок коефіцієнта кореляції

X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,13

0,1

0,04

-0,02

1,6

0,4

-0,8

0,07

0,13

-0,02

0,01

0,4

0,1

-0,2

0,07

0,13

-0,02

0,01

0,4

0,1

-0,2

0,04

0,13

-0,05

0,01

2,5

0,1

-0,5

0,17

0,13

0,08

0,01

6,4

0,1

0,8

0,05

0,11

-0,04

-0,01

1,6

0,1

0,4

 

 

 

 

12,9

0,9

-0,5

 

Таким чином r = 0,15 ;

7) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по Mn – V

Таблиця 15 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,1

0,28

0,04

0,05

1,6

2,5

2

0,04

0,28

-0,02

0,05

0,4

2,5

-1

0,07

0,17

0,01

-0,06

0,1

3,6

-0,6

0,04

0,18

-0,02

-0,05

0,4

2,5

1

0,07

0,17

0,01

-0,06

0,1

3,6

-0,6

0,05

0,29

-0,01

0,06

0,1

3,6

-0,6

 

 

 

 

2,7

18,3

0,2

 

r = 0,028 ;

8) Коефіцієнт кореляції по Mn – Cu



Таблиця 16 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,1

0,13

0,04

0,04

1,6

1,6

1,6

0,04

0,07

-0,02

-0,02

0,4

0,4

0,4

0,07

0,07

0,01

-0,02

0,1

0,4

-0,2

0,04

0,04

-0,02

-0,05

0,4

2,5

1

0,07

0,17

0,01

0,08

0,1

6,4

0,8

0,05

0,05

-0,01

-0,04

0,1

1,6

0,4

 

 

 

 

2,7

12,9

4

 

r = 0,68 ;

9) Розрахуємо коефіцієнт кореляції по Mn – Cr

Таблиця 17 Розрахунок коефіцієнта кореляції

 X

 X

 =X -

=X -

10

10

10

0,1

0,1

0,04

-0,02

1,6

0,4

-0,8

0,04

0,13

-0,02

0,01

0,4

0,1

-0,2

0,07

0,13

0,01

0,01

0,1

0,1

0,1

0,04

0,13

-0,02

0,01

0,4

0,1

-0,2

0,07

0,13

0,01

0,01

0,1

0,1

0,1

0,05

0,11

-0,01

-0,01

0,1

0,1

0,1

 

 

 

 

2,7

0,9

-0,9

 

r =- 0,58 ;

Відповідно коефіцієнт по іншим парам металів дорівнює :

 

10 )Cr – V ; r = - 0,69 ;

11) Cr – Cu; r = 0,15 ;

12) Cr – Mn; r = - 0,58.

 

Коефіцієнт дає змогу оцінити в кількісній формі тільки залежність між двома розглянутими ознаками. В даній роботі використаний метод аналіза, названий «методом ранжування кореляційних профілей», які в наглядній, графічній формі розкривають загальну картину взаємозв`язків між різними елементами.

На основі даних про склад елементів в ропі Куяльницького лиману розраховані коефіцієнти кореляції для всіх можливих пар елементів в даній групі. Далі для кожного елемента всі значення його парних коефіцієнтів кореляції з іншими елементами розміщують в вигляді зростаючого ряда числових значень. Таку послідовність значень коефіцієнта кореляції умовно називають рядом ранжированних величин зв`язку між елементами або просто ранжированими кореляційними профілями.

Таблиця 18 Матриця парних коефіцієнтів кореляції, які оцінюють силу зв`язку між елементами в ропі Куяльницького лиману

метал

 коефіцієнти кореляції

 Cr

 Mn

 Cu

 V

Ванадій

-0,69

0,028

-0,16

1

Мідь

0,15

0,68

1

 

Марганець

-0,58

1

 

 

Хром

1

 

 

 

 

Таблиця 19 Ранжування величини сили зв`язку між елементами в ропі Куяльницького лиману

Елемент

Ранг

1

2

3

Ванадій

-0,69

-0,16

0,028

Мідь

-0,16

0,15

0,68

Марганець

-0,58

0,028

0,68

Хром

-0,69

-0,58

0,15

 

Дані таблиць свідчать про наявність значимих кореляційних зв`язків деяких елементів. Але структура цих зв`язків між елементами поки залишається невідомою. Для того, щоб її розкрити, переносять кожний ряд ранжированних величин сил зв`язку на координатну площину, в якій для кожного елемента будують свій ранжирований кореляційний профіль, що показує загальну картину взаємозв`язків елементів.

Графіки відображають на площині структуру взаємозв`язків між елементами в ропі Куяльницького лиману.

 

Чим ближче один до одного ранжировані кореляційні профілі і схоже їх розташування на цій площині, тим більш узгоджені концентрації елементів в досліджуваному об`єкті і тим більш схожий характер поводження цих елементів, а саме, тим більше є основ віднести їх до однієї геохімічної асоціації.

 

Рис.4 - Графік ранжированних величин сил взаємозв`язку елементів ропи Куяльницького лиману

 

При аналізі ранжированних величин сил зв`язків між елементами в ропі Куяльницького лиману можна відмітити, що такі елементи, як мідь і марганець, ванадій і хром утворюють свої геохімічні асоціації і не пов`язані з елементами другої асоціації.

Таким чином, графік ранжированних кореляційних профілей дозволяє, на основі статистичних залежностей між характерами розподілення концентрацій 4 елементів в ропі Куяльницького лиману, поділити всю сукупність елементів наступним чином :

(мідь-марганець) – (ванадій-хром), а саме, виявити дві геохімічні асоціації із 4 елементів.

Хімічні елементи здатні міняти характер розподілення своїх концентрацій від концентрацій інших елементів.

Проведені досліди свідчать про те, що в залежності від природних і техногенних факторів ропа відрізняється по складу металів. Контроль за їх вмістом має велике прикладне значення для оцінки геохімічних процесів, протікаючих в грязевих водоймах, а також виявлення антропогенного навантаження.

Що стосується антропогенного навантаження, то в забрудненні південної частини Куяльницького лиману значна роль належить каналізаційним, промисловим, господарським і побутовим стокам. В лиман поступають промислові та господарсько-побутові стоки Куяльницького заводу мінеральних вод, який знаходиться поруч з курортом Куяльник. Також в лиман скидають післяпроцедурні стоки курорту Куяльник. А контроль за виконанням вимог, які висуваються до округу санітарної зони, має здійснювати ГРЕС (Гідрогеологічна режимно-експлуатаційна станція).

Ступінь самостійності

Об'єктом досліджень був екологічний стан ропи Куяльницького лиману. За результатами дипломної роботи виконано:

—     збір теоретичного матеріалу;

— аналіз результатів фізико-хімічних досліджень ропи та грязьового розчину;

— розрахунок макроскладу ропи;

— розрахунок коефіцієнтів кореляції металів в ропі.

По результатам виконання досліджень зроблено висновки.

Новизною даної розробки є комплексний підхід, який дає змогу здійснення адекватного контролю якості ропи згідно вимог чинного законодавства та нормативно-методичної бази. У зв'язку з необхідністю збереження лікувально-рекреаіційної бази України, тема є актуальною. Отримані дані сприятимуть рішенню поставлених задач.




Дата: 2019-05-29, просмотров: 134.