现代化学与应用

抽象的

统计分析方法对大坝理化性质评估的贡献

Aissam Gaagai*、Hani Amir Aouissi、Salah Eddine Maalam、Mostefa Ababsa

我们采用统计分析方法尝试评估 Baber 流域地表水的时间变化。因此，我们收集了 21 个样本，每个城市收集了 7 个。在这些样本中，我们确定了东部地区（S1）的 11 个物理化学参数：样本的盐度证明 TDs 值较高，而西部（S2）的 TDs 水平较低。在大坝（S3）中，TDs 值平均被认为是中等的。关于水类型：S1 中的水是 SO ₄ -Na，S2 中的水是 HCO ₃ -Ca-Mg，最后大坝（S3）中的水是 SO ₄ -Ca-M，这是混合水的特征。在 R 模式下，使用聚类分析；我们将七个变量分为两个由 SO ₄控制的聚类。关于 Q 模式，21 个样本被分为三组，对应我们的三个站点：S1、S2 和 S3。因子分析向我们表明了两个因素：这些因素解释了与水质数据集相关的总方差的 87%。我们有两个因素（盐化和硫酸盐）分别解释了总方差的 73% 和 14%。通过时间序列分析，我们注意到 Cl、Na、Mg、Ca 和 SO ₄与 TD 具有非常相似的趋势，并且我们注意到 K 和 NO ₃之间具有相似的模式。这表明有五个成分控制着 TD 的演变。由于人类活动，例如生活污水（排入 Wadi Arab 的支流）和肥料，K 和 NO ₃与 TD 之间呈负相关。通过开展这项研究，我们可以注意到所用技术（统计分析）在解释与水面质量时空变化分析相关的复杂数据集方面的真正好处。