Faktory ovlivňující koncentraci dusíku v mechu používaném pro monitoring atmosférické depozice

Kateřina Tomšejová

Master's thesis

Factors influencing the nitrogen concentration in moss used for the atmosphere deposition modelling

Abstract:

V lokalitě se zvýšenou depozicí N byla navržena odběrová síť mechu s cílem identifikovat faktory ovlivňující N v mechu a zhodnotit vliv dominantního průmyslového zdroje ve sledované oblasti. Bylo odebráno 50 vzorků mechu ze 14 odběrných míst ve dvou ročních obdobích (červen, říjen). Elementární analýzou byl stanoven průměrný obsah N v mechu na hodnotu 2,02 hmotn. % v červnu a 2,35 hmotn. % v říjnu. Analýzou variance byl zjištěn zásadní vliv ročních obdobích na koncentrace N v mechu. Korelační analýzou byly pro dvě roční období stanoveny tyto faktory, které nejvýznamněji ovlivňují koncentraci N v mechu Brachythecium rutabulum: počet lidí s trvalým bydlištěm do určité vzdálenosti (rs = -0,55 a rs = -0,48), průmyslové oblasti (rs =0,44 a rs = 0,39), zastavěné oblasti (rs = -0,42 a rs = -0,57). Pro odběr mechu v červnu byly čtvrtým faktorem liniové zdroje (rs = -0,41) a v říjnu to byl faktor zemědělské oblasti (rs = 0,40). Bylo zjištěno, že na základě takto určených faktorů lze použít pro předpověď koncentrace N v druhu mechu neuronové sítě s koeficientem determinace R2 = 0,77 pro červen a R2 = 0,73 pro říjen. V rámci dosažených výsledků této práce lze učinit závěr, že průmyslový zdroj v oblasti nemá rozhodující vliv na koncentrace N v mechu v jeho okolí.

Abstract:

The moss sampling network was designed to identify the factors influencing the N concentrations in the moss and to evaluate the influence of the dominant industrial source in the area with increased N deposition. 50 samples of moss from 14 sampling sites were collected in two seasons (June, October). The average N concertation in moss was determined by elementary analysis to 2,02 wt. % in June and 2,35 wt. % in October. Analysis of variance revealed the significant influence of the seasons on N concentrations in moss. The correlation analysis identified the following factors, which most significantly influenced the N concentration in moss Brachythecium rutabulum in two seasons: the number of permanent residents within a certain distance (rs = -0,55 and rs = -0,48), industrial areas (rs = 0,44 and rs = 0,39) and built-up areas (rs = -0,42 and rs = -0,57). The fourth factor for June was the road transport (rs = -0.41) and for October it was agricultural areas (rs = 0,40). It has been found that based on these determined factors the neural network can be used to predict the N concentration in the moss with the determination coefficient R2 = 0,77 for June and R2 = 0,73 for October. Within the results of this work it can be concluded that the industrial source in the area does not have a decisive influence on the N concentration in moss in surroundings.

Keywords

Biomonitoring, mech, dusík, atmosférická depozice, znečištění, neuronové sítě

Keywords

Biomonitoring, moss, nitrogen, atmospheric deposition, pollution, neural networks

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2018

Thesis defence

• Date of defence: 31. 5. 2018
• Supervisor: Jan Bitta
• Reader: Vítězslav Plášek

VŠB - Technical University of Ostrava

Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství

Master programme / field:
Procesní inženýrství / Chemické a environmentální inženýrství