Talajminták vizsgált paraméterei Durva homok ( 2,0 - 0,2 mm) Finom homok ( 0,2 –0,02 mm ) Por ( 0,02 – 0,002 mm ) Kolloid agyag ( 0,002 mm alatt ) Fizikai.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Két fedvény korrelációjának meghatározása
Advertisements

Alkalmazott kémia Növénytermesztő és ökológiai gazdálkodó felsőfokú szakképzésben tanulóknak Készítette: Erdeiné dr. Kremper Rita
monitoring rendszerek
A talaj fizikai tulajdonságai
Globális környezeti problémák és fenntartható fejlődés modul
Hologén Környezetvédelmi Kft. Kovács Miklós November 24. A szennyvíziszapok mezőgazdasági hasznosítása.
A nyersvasgyártás betétanyagai:
Vízminőségi jellemzők
Talaj 1. Földkéreg felső, termékeny rétege
12 Elektromos korrózióvédelem
Anorganikus komponensek
agrokémia Környezetgazdálkodási agrármérnök
Alkalmazott kémia Növénytermesztő és ökológiai gazdálkodó felsőfokú szakképzésben tanulóknak Készítette: Erdeiné dr. Kremper Rita
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Helyettesítési reakció
Laboratóriumi kísérletek
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VIII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Többváltozós korreláció és regresszióanalízis.
(Fórizs István MTA Geokémiai Kutatóintézet anyagának felhasználásával)
Agrár-környezetvédelmi Modul Vízgazdálkodási ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
VÍZKEZELÉS előadás+gyakorlat
A talaj kémiája & a talajszennyezés
A talaj eredetileg adszorbeált foszfortartalmának meghatározása adszorpciós izoterma modell illesztésével Gondolom legtöbben nem a talajfoszfor viselkedése.
A talaj 3 fázisú heterogén rendszer
SPSS bevezetés.
SPSS többváltozós (lineáris) regresszió (4. fejezet)
SPSS többváltozós regresszió
Főkomponens és faktor analízis
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
METALLOGRÁFIA (fémfizika) A fémek szerkezete.
A növények táplálkozása
Egytényezős variancia-analízis
Tápelemek hiánytünetei
STATISZTIKA II. 7. Előadás
Az esszenciális mikroelemek jelentősége
Az angolperje cink- és kadmiumfelvételének vizsgálata kistenyészedényes kísérletben Szabó Szilárd – Hangyel László – Ágoston Csaba Debreceni Egyetem Tájvédelmi.
A KDT-KTVF TEVÉKENYSÉGE A GÁTSZAKADÁS UTÁN :
Gyors mikrobiológiai módszerek
EUTROFIZÁCIÓ MODELLEZÉSE: DINAMIKUS MODELLEK
Felszíni vizek minősége
1. Kísérletek kén-hidrogénnel
Szilárd AgNO 3, ZnSO 4, kihevített CuSO 4 azonosítása.
25. Nátrium-karbonát, kálium-bromid és kalcium-karbonát azonosítása
NÖVÉNYI TÁPANYAGOK A TALAJBAN
Hulladéklerakók izolálása. Házi dolgozat Készítette: Bognár Emese Mária BME – VBK Környezetmérnöki szak II. Év (2009/10.) Neptun kód: E8L87S.
FDA hidrolízis aktivitási teszt
OECD GUIDELINE FOR THE TESTING OF CHEMICALS Soil Microorganisms: Carbon Transformation Test OECD ÚTMUTATÓ VEGYI ANYAGOK TESZTELÉSÉRE Talaj Mikroorganizmusok:
HU-1 Intenzív búzatermesztés (Öthalom) HU-2 Erdő (Kiszombor) HU-3 Intenzív búzatermesztés (Kiszombor) HU-4 Legelő (Kiszombor) HU-5 Bio-búza (Kiszombor)
Talajminták vizsgált paraméterei Durva homok ( 2,0 - 0,2 mm) Finom homok ( 0,2 –0,02 mm ) Por ( 0,02 – 0,002 mm ) Kolloid agyag ( 0,002 mm alatt ) Fizikai.
Következtető statisztika 9.
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Talajszennyezés.
(Ős)környezet rekonstrukciós lehetőségek Dél-Budapesten Háros-szigetCsepel-sziget Bogsch Ildikó.
Nyomelem eloszlási típusok természethez közeli állapotú ártéri területek talajaiban és üledékeiben ( A Háros –sziget mintaterület alapján) Győry Sándor.
A GLOBÁLIS KÖRNYEZETI PROBLÉMÁK FONTOSABB HAZAI VONATKOZÁSAI
Felszíni vizek minősége
Adatelemzés számítógéppel
A savas eső következményei
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Fertő tó magyarországi tórész mederüledék vizsgálata 2014 Pannonhalmi Miklós ÉDUVIZIG Győr.
A hortobágyi Csípő-halom morfológiai és talajtani elemzése Kovács Nikoletta ELTE TTK, geográfus.
Helyük a periódusos rendszerben Felhasználásuk Közös tulajdonságaik Kivételek Szabadon mozgó elektronfelhő Fémes kötés.
Lineáris regressziós modellek
Mesterségem címere: Bioindikáció
Bevezetés Az ivóvizek minősége törvényileg szabályozott
2. Gyakorlati feladat Vizsgáljuk meg a cukor töltési tömege alapján a folyamat minőségképességét! Gauss-háló segítségével FTH = ,5 = 16,5 ATH = 16.
A talajvízkészlet időbeni alakulásának modellezése
Acf, pacf, arima, arfima.
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Talaj (litoszféra - pedoszféra )
Előadás másolata:

Talajminták vizsgált paraméterei Durva homok ( 2,0 - 0,2 mm) Finom homok ( 0,2 –0,02 mm ) Por ( 0,02 – 0,002 mm ) Kolloid agyag ( 0,002 mm alatt ) Fizikai agyag ( 0,01 mm alatt ) pH vízben Karbonát ( CaCO 3 ) Humusz Mobil foszfor ( P mobile ) recalc pH Mobil kálium (K mobile ) Cink Réz Mangán Nikkel Kadmium Vas Ólom Fizikai-kémiai paraméterek Biokémiai paraméterek Mikrobiológiai paraméterek E1Foszfatáz E2β-glükozidáz E3Cellobiohidroláz E4 β-xilozidáz E5Tripszin-típusú proteáz E6Kimotripszin-típusú proteáz E7Palmitoil-észteráz E8Kitináz 1.Baktérium fajgazdagság 2. Gomba fajgazdagság 3. Fontos baktériumnemzetsége k diverzitása 4. Toxinogén gombák diverzitása

Fizikai-kémiai paraméterek (Excel és OpenStat szoftverekkel feldolgozva) pH

Fizikai-kémiai paraméterek Humusz

Fizikai-kémiai paraméterek Foszfor A Romániai talajokban a foszfor mennyisége gyakran sokkal kisebb az alsóbb rétegekben, mint a felső rétegekben.

Fizikai-kémiai paraméterek Kálium A Romániai talajokban a K mennyisége gyakran sokkal kisebb az alsóbb rétegekben, mint a felső rétegekben

Fizikai-kémiai paraméterek Kadmium

Fizikai-kémiai paraméterek Réz

Fizikai-kémiai paraméterek Cink

Fizikai-kémiai paraméterek Ólom

Fizikai-kémiai paraméterek Mangán

Fizikai-kémiai paraméterek Vas

P-mobile – K-mobile regresszió a Romániai talajmintákban X versus Y Plot X = VAR1, Y = VAR2 from file: Temporary.TEX Variable Mean Variance Std.Dev. VAR VAR Correlation = , Slope = 2.73, Intercept = Standard Error of Estimate = Number of good cases = 20

P-mobile – K-mobile regresszió a Romániai talajmintákban X versus Y Plot X = VAR1, Y = VAR2 from file: Temporary.TEX Variable Mean Variance Std.Dev. VAR VAR Correlation = , Slope = 2.73, Intercept = Standard Error of Estimate = Number of good cases = 20

Nehézfémek többváltozós regressziós analízise a Romániai mintákban Változók Cu Mn Ni Cd Pb Zn Cu Mn Ni Cd Pb Zn Korrelációs mátrix

Nehézfémek többváltozós regressziós analízise a Romániai mintákban