Title
Моделовање просторних и временских промена квалитета површинских вода
Creator
Voza, Danijela R., 1983-
Copyright date
2016
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno 3.0 Srbija (CC BY-NC 3.0)
License description
Dozvoljavate umnožavanje, distribuciju i javno saopštavanje dela, i prerade, ako se navede ime autora na način odredjen od strane autora ili davaoca licence. Ova licenca ne dozvoljava komercijalnu upotrebu dela. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/rs/deed.sr_LATN Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Committee report
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 24.03.2016.
Other responsibilities
mentor
Vuković, Milovan
član komisije
Đorđević, Predrag
član komisije
Takić, Ljiljana
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Tehnički fakultet u Boru
Alternative title
Modelling of spatial and temporal changes in surface water quality
Publisher
[Д. Воза]
Format
140 листова
description
Инжењерски менаџмент / Engineering Management
Abstract (sr)
Циљ ове докторске дисертације јесте да, помоћу математичких модела
креираних на основу утврђених просторних и временских образаца промена
квалитета површинских вода, допринесе успостављању ефикасног и ефективног
система мониторинга. Речни систем Морава представља област истраживања. После
утврђивања стања квалитета воде и степена утицаја антропогеног фактора, обиман
скуп података обрађен је применом различитих метода. Интегрисање Serbian Water
Quality Index-a (SWQI) и методе контролних карата омогућило је визуелно
приказивање промена степена квалитета воде на току Мораве. Кластер и
дискриминационом анализом извршена је значајна редукција скупа података,
заснована на просторним и временским обрасцима. У просторном погледу је, на
основу заједничких физичко-хемијских карактеристика воде, 14 мерних локација
подељено у три кластера различитог степена загађености. Примена дискриминационе
технике је допринела редуковању скупа података са 12 на 4 параметра. Могућност
предикције кретања дискриминишућих параметара је доказана применом методе
вештачких неуронских мрежа. Временским груписањем је период годишњег
мониторинга подељен у три кластера. У овом случају је дискриминациона анализа
свела полазни скуп на два дискриминишућа параметра. Резултати предочени у овој
дисертацији пружају могућност идентификације и предикције критичних тачака и
периода мониторинга, као и редукцију полазног сета података. Анализе су показале
да се применом комбинације мултиваријационих техника, на примеру речног система
Мораве, може креирати модел којим би се оптимизовао и рационализовао процес
мониторинга квалитета воде.
Abstract (en)
The aim of this doctoral thesis is to create the mathematical model which, based on the
recognized patterns of spatial and temporal surface water quality changes, enables the
establishment of the efficient and effective monitoring system. The monitoring area is
Morava River system. After the evaluation of the water quality and the influence of
anthropogenic factor, an extensive dataset was processed using various techniques. The
integration of Serbian Water Quality Index (SWQI) and control charts enabled simpler
visualization of the Morava surface water quality changes. Spatial and temporal patterns,
defined by the cluster and discrimination analysis, provided the significant data reduction.
Based on the common physical and chemical characteristics of water, 14 measuring sites
were divided into three clusters with different pollution levels. The application of
discriminant analysis reduced the data set from 12 to 4 parameters. The ability to predict
the changes of discriminatory parameters was demonstrated using the artificial neural
networks (ANN) method. Temporal cluster analyses divided the period of the annual
monitoring into the three groups. In this case, the discriminant analysis yielded two
discriminatory parameters from the initial set. The analyses proved that the integration of
different multivariate techniques could help in creating the model for the optimization and
rationalization the surface water quality monitoring.
Authors Key words
квалитет воде, мониторинг, речни систем Мораве, SWQI, контролне
карте, кластер анализа, PCA/FA, дискриминациона анализа
Authors Key words
water quality, monitoring, Morava river, SWQI, control charts, cluster analysis,
PCA/FA, discriminant analysis, ANN
Classification
502.51(28):504.5(043.3)
Type
Tekst
Abstract (sr)
Циљ ове докторске дисертације јесте да, помоћу математичких модела
креираних на основу утврђених просторних и временских образаца промена
квалитета површинских вода, допринесе успостављању ефикасног и ефективног
система мониторинга. Речни систем Морава представља област истраживања. После
утврђивања стања квалитета воде и степена утицаја антропогеног фактора, обиман
скуп података обрађен је применом различитих метода. Интегрисање Serbian Water
Quality Index-a (SWQI) и методе контролних карата омогућило је визуелно
приказивање промена степена квалитета воде на току Мораве. Кластер и
дискриминационом анализом извршена је значајна редукција скупа података,
заснована на просторним и временским обрасцима. У просторном погледу је, на
основу заједничких физичко-хемијских карактеристика воде, 14 мерних локација
подељено у три кластера различитог степена загађености. Примена дискриминационе
технике је допринела редуковању скупа података са 12 на 4 параметра. Могућност
предикције кретања дискриминишућих параметара је доказана применом методе
вештачких неуронских мрежа. Временским груписањем је период годишњег
мониторинга подељен у три кластера. У овом случају је дискриминациона анализа
свела полазни скуп на два дискриминишућа параметра. Резултати предочени у овој
дисертацији пружају могућност идентификације и предикције критичних тачака и
периода мониторинга, као и редукцију полазног сета података. Анализе су показале
да се применом комбинације мултиваријационих техника, на примеру речног система
Мораве, може креирати модел којим би се оптимизовао и рационализовао процес
мониторинга квалитета воде.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.