Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
Licenční studium Statistické zpracování dat
Semestrální práce Klasifikace analýzou vícerozměrných dat (Diskriminační analýza, Logistická regrese, Vícerozměrného škálování a Korespondenční analýzu)
2007
Jindřich Freisleben
OBSAH 1. KLASIFIKACE OBJEKTŮ PODZEMNÍCH VOD NA ZÁKLADĚ HODNOT ANALYZOVANÝCH UKAZATELŮ .................................................................................... 3 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
ZADÁNÍ ....................................................................................................................... 3 KRITIKA DAT .............................................................................................................. 4 NALEZENÍ DISKRIMINAČNÍHO MODELU (Z ANALYZOVANÉHO VÝBĚRU) .................. 8 KLASIFIKACE OBJEKTŮ ............................................................................................. 9 ZÁVĚR ...................................................................................................................... 11
2. NALEZENÍ STATISTICKY VÝZNAMNÝCH UKAZATELŮ PŘISPÍVAJÍCÍCH K SEPARACI OBJEKTŮ PODZEMNÍCH VOD DO 2 SKUPIN .................................... 12 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5
ZADÁNÍ ..................................................................................................................... 12 KRITIKA DAT ............................................................................................................ 13 NALEZENÍ LOGISTICKÉHO MODELU ........................................................................ 14 VLASTNÍ KLASIFIKACE OBJEKTŮ PREDIKOVANÉ HODNOTY................................... 17 ZÁVĚR ...................................................................................................................... 18
3. POROVNÁNÍ VYBRANÝCH STÁTŮ EVROPSKÉ UNIE NA ZÁKLADĚ HODNOT ZÁKLADNÍCH UKAZATELŮ ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ ............................ 19 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5
ZADÁNÍ ..................................................................................................................... 19 KLASICKÉ METRICKÉ VÍCEROZMĚRNÉ ŠKÁLOVÁNÍ (CMDS)................................ 20 NEMETRICKÉ VÍCEROZMĚRNÉ ŠKÁLOVÁNÍ (NNMDS) .......................................... 23 KORESPONDENČNÍ ANALÝZA (CA) ......................................................................... 26 ZÁVĚR ...................................................................................................................... 29
LITERATURA A SOFTWARE ........................................................................................... 30 PŘÍLOHY ............................................................................................................................... 31
2
1. Klasifikace objektů podzemních vod na základě hodnot analyzovaných ukazatelů 1.1 Zadání V rámci monitoringu jakosti podzemních vod existují 3 základní kategorie sledovaných objektů (prameny, mělké vrty a hluboké vrty). Pokusíme se s využitím metody diskriminační analýzy (DA) zjistit u nezařazených analytických rozborů základních ukazatelů nejpravděpodobnější typ objektu podzemních vod, kde byly vzorky odebrány.
1.1.1 Data Data (viz. Příloha) jsou rozděleny na dva stejně velké výběry: Analyzovaný výběr (slouží k návrhu modelu) a klasifikovaný výběr (slouží k otestování navrženého modelu). Závisle proměnná: Typ objektu (TO) může nabývat 3 hodnot (0 = pramen, 1 = mělký vrt, 2 = hluboký vrt) 16 nezávisle proměnných (znaků, diskriminátorů): pH. pH vody v laboratoři K konduktivita v laboratoři [mS/m] T teplota vody [°C] R oxidačně redukční potenciál [mV] A absorbance (254nm,1cm) M celková mineralizace [mg/l] O2 kyslík rozpuštěný [mg/l] CHSKMn chemická spotřeba kyslíku manganistanem [mg/l] KNK4,5 kyselinová neutralizační kapacita do pH 4,5 [mmol/l] ZNK8,3 zásadová neutralizační kapacita do pH 8,3 [mmol/l] NH4 amonné ionty [mg/l] NO2 dusitany [mg/l] NO3 dusičnany [mg/l] PO4 fosforečnany [mg/l] Cl chloridy [mg/l] SO4 sírany [mg/l]
3
1.2 Kritika dat 1.2.1 Průzkumová analýza diskriminátorů Tabulka 1: Základní charakteristiky diskriminátorů [2] TO P
pH
K
T
R
A
M
O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 NH4 NO2 NO3 PO4
0 6.71 37.5 9.5 188 0.016 282 8.8
aritmetický MV 1 6.83 97.6 10.9 43 0.079 730 2.6 průměr HV 2 7.07 46.4 10.8 -25 0.028 344 3.5 P
0 0.73 29.7 1.2 115 0.015 232 2.0
směrodat. MV 1 0.50 66.0 1.7 123 0.074 579 2.2 odchylka HV 2 0.73 38.9 2.8 119 0.047 232 3.3 P medián
počet objektů
0.62
0.03 0.008 21.5 0.10 13.1 53.9
2.3
4.71
1.32
0.51 0.037 29.5 0.19 58.9 199.2
0.9
3.30
0.77
0.26 0.015 11.1 0.11 23.8 38.3
0.6
2.18
0.51
0.04 0.028 29.3 0.11 13.6 48.1
2.0
3.87
0.84
1.11 0.055 40.0 0.37 48.8 288.8
1.0
2.24
0.65
0.74 0.025 26.3 0.16 57.4 70.0
0 6.97 28.0 9.5 185 0.013 205 9.2
0.5
0.81
0.51
0.03 0.003 11.5 0.06 6.5
1.7
4.61
1.14
0.09 0.014 5.8 0.08 49.0 109.5
HV 2 7.17 35.8 10.1 -28 0.015 285 2.0
42.3
0.5
3.03
0.55
0.05 0.005 0.5 0.04 8.4
20.5
0 -0.3
1.0
0.1
3.2
2.6
1.2 -1.4
2.7
1.0
2.1
5.2
6.0
3.2
2.4
1.5
2.3
MV 1 -1.4
2.0
2.6
0.4
2.6
2.5 1.5
1.8
3.7
1.1
4.4
3.3
1.4
4.5
1.7
4.2
HV 2 -0.2
2.1
2.9
3.4
3.8
5.4
0.0
6.0
1.8 0.9
2.6
0.7
0.9
4.8
2.9
4.8
0.3 -0.5 20.4
7.3
1.3 2.9
8.4
-0.3
4.9
31.5 36.3 14.2 7.3
1.5
6.9
MV 1 2.5
5.1
9.9
8.4 2.2
3.8
22.3
0.8
24.5 14.7
0.7 22.7 4.6
20.6
HV 2 0.5
5.1 10.4 0.0
45.0 5.9 -0.6
6.8
0.3
-0.3
23.9 14.1 18.1 8.8 23.6 34.8
P špičatost
SO4
2.05
MV 1 6.97 77.8 10.6 46 0.055 580 2.0 P
šikmost
Cl
0.7
P
0 -1.3
8.8 -0.3
0 69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
69
MV 1 73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
73
HV 2 89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
89
Základním předpokladem diskriminační analýzy (DA) je platnost vícerozměrné normality v rámci tříd, nutnou (ne však postačující) podmínkou je normální rozdělení dat pro jednotlivé diskriminátory. Normální rozdělení v rámci základních charakteristik se projevuje blízkými hodnotami aritmetického průměru a mediánu, šikmost blízká 0 popř. špičatost blízká 3. Z tohoto hlediska není normalita splněna u všech znaků. Nejmarkantnější odchylky od normality se objevují u těchto ukazatelů: A, NH4, NO2, NO3, PO4, Cl a SO4. Z ohledem na to je nutné si uvědomit, že data v této úloze by bylo vhodné zpracovat jinou metodou např. Logistickou regresí. Dalším předpokladem DA je podobnost kovariačních matic tříd. Z tohoto vyplývá předpoklad přibližně stejně velkých směrodatných odchylek v rámci jednotlivých tříd. Větší rozdíly jsou u znaků: K, M, Cl a SO4. Nejdůležitější vlastností diskriminátoru je zda dostatečně přispívá k separaci objektů mezi třídami. To lze předpokládat na základě rozdílných hodnot průměrů v rámci jednotlivých tříd. Z ohledem na tuto vlastnost lze předběžně za nevhodné diskriminátory označit: pH, T, CHSKMn, PO4, ale ani další se nejeví ideálně. Zdá se, že lze docílit dobré separace mezi třídou MV (mělké vrty) a ostatními, ale pravděpodobnost pro správné zařazení objektů mezi třídami P (prameny) a HV (hluboké vrty) bude zřejmě nižší.
4
1.2.2 Korelace Tabulka 2: Korelační matice znaků [2] pH
K
T
pH
1
K
0.30
1
T
0.19
0.27
R
-0.30 -0.16 -0.26
A
-0.07 0.29 0.94
R
A
M
CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 NH4 NO2 NO3 PO4
Cl
SO4
1 1
0.08 -0.18
1
M
0.30
O2
-0.15 -0.30 -0.35 0.61 -0.32 -0.30
CHSKMn -0.12 0.29
O2
0.26 -0.10 0.24
1 1
0.10 -0.24 0.83
0.21 -0.36
1
KNK4.5
0.44
0.75
0.32 -0.29 0.17
0.76 -0.36
0.17
1
ZNK8.3
-0.29 0.40
0.20 -0.18 0.42
0.29 -0.33
0.50
0.38
1
NH4
0.14
0.34
0.15 -0.23 0.20
0.26 -0.27
0.33
0.38
0.24
NO2
0.02
0.36
0.06 -0.07 0.36
0.35 -0.22
0.29
0.16
0.18
0.05
NO3
0.00
0.35
0.00
0.30
0.24
-0.08
0.09
0.04
-0.08 0.19
PO4
0.30
0.02
1 1 1
0.00
0.06 -0.02 -0.06 0.58
0.04 -0.12
0.52
0.07
0.14
0.17 0.23 0.06
Cl
0.16
0.74
0.19 -0.21 0.27
0.57 -0.26
0.37
0.42
0.34
0.40 0.23 0.23 0.04
SO4
0.07
0.79
0.12
0.80 -0.16
0.20
0.32
0.24
0.08 0.44 0.26 -0.01 0.46
0.01
0.26
1 1 1
Dalším důležitým předpokladem pro metodu diskriminační analýzy je, že v datech není multikolinearita, tedy 2 a více diskriminátorů nejsou silně korelovány. Jinak totiž lze predikovat jeden diskriminátor z jiného. Není vhodné zejména při užití krokové metody. Silná korelace je mezi diskriminátory:
M, K, KNK4.5 M, K a SO4 K a Cl A a CHSKMn Středně silná korelace je mezi diskriminátory: R a O2 A a PO4 M a Cl CHSKMn a ZNK8.3 CHSKMn a PO4
5
Graf 1: Maticový diagram – silně korelované diskriminátory [2]
Maticový graf jen potvrzuje naše hodnocení dat a diskriminátorů u předchozích dvou tabulek. Sledované znaky K, M, KNK4.5, SO4 a Cl lze nahradit jediným z důvodu silné korelace mezi nimi. Stejně tak dvojici znaků A a CHSKMn lze nahradit ze stejného důvodu jediným. U žádného z bodových grafů nelze pozorovat dělení mraku bodů na více shluků, tedy nelze předpokládat že by mezi nimi byl diskriminátor s dobrou separační schopností objektů do tříd. Zároveň tvary většiny histogramů ukazují spíše na rozdělení log-normální.
6
Graf 2: Maticový diagram – ostatní diskriminátory [2]
V maticovém diagramu znaků s nižšími korelacemi se jeví jako nejvhodnější diskriminátor O2, v histogramu je patrné bimodální rozdělení a v bodových grafech kombinací znaků O2 s pH a O2 s ZNK8.3 se mrak bodů trhá na více shluků. Naproti tomu rozdělení znaků NH4, NO2 a NO3 vykazuje jasné zešikmení k nižším hodnotám, což nás vede k závěru o jejich nevhodnosti pro užití v metodě diskriminační analýzy.
1.2.3 Závěr ke kritice dat Vzhledem k silné korelaci mezi některými znaky a výraznému zešikmení rozdělení u některých dalších, zredukujeme jejich počet. V další analýze budeme již využívat pouze tyto diskriminátory: K, CHSKMn, pH, T, R, O2, ZNK8.3 a NO3.
7
1.3 Nalezení diskriminačního modelu (z analyzovaného výběru) 1.3.1 Vyšetření vlivu diskriminátorů Tabulka 3: Výběr vhodných diskriminátorů[2] Wilks. Lambda
Parc. Lambda
F na vyj (2,223)
Úroveň p
Toler.
1-toler. R^2
O2
0.398423
0.685260
51.21191
0.000000
0.736068
0.263932
K
0.302355
0.902991
11.97860
0.000011
0.714172
0.285828
R
0.321021
0.850486
19.60156
0.000000
0.734109
0.265892
CHSKMn
0.309517
0.882094
14.90375
0.000001
0.871373
0.128627
NO3
0.293753
0.929432
8.46580
0.000286
0.692731
0.307270
pH
0.278427
0.980594
2.20659
0.112473
0.795092
0.204909
T
0.272216
0.997041
0.329379
0.719722
0.908415
0.091585
ZNK8.3
0.273014
0.999966
0.003738
0.996269
0.635727
0.364273
krok 6, počet proměnných v modelu: 6; grupovací proměnná: TO (3 skupiny); Wilks. lambda: 0.27302 přibliž F (12,446)=33.963 p<0.0000
V rámci diskriminační analýzy byla užita kroková analýza dopředná. V šesti krocích byly nalezeny znaky s dostatečnou diskriminační silou. Vyřazení znaků, které nenáleží do modelu se provádí s využitím Wilkova kritéria λ, které nabývá hodnot od 0 (výborná diskriminační síla) do 1 (žádná diskriminační síla). Wilkova λ v tabulce odpovídají hodnotě při vypuštění daného znaku, pokud jsou větší než je příslušná hodnota Wilkova kritéria λ (v této analýze 0.27302) znamená to, že vypuštěný diskriminátor patří do modelu. Znaky s dostatečnou diskriminační silou jsou: O2, K, R, CHSKMn, NO3 a pH.
1.3.2 Klasifikační funkce Tabulka 4: Klasifikační funkce [2] G_1:0 (prameny) G_2:1 (mělké vrty) G_3:2 (hluboké vrty) p = 0.29870 p = 0.31602 p = 0.38528 O2
1.3009
0.3850
0.5943
K
-0.0663
-0.0532
-0.0768
R
0.0311
0.0278
0.0197
CHSKMn
2.8078
3.4001
2.5659
NO3
-0.0161
0.0214
0.0101
pH
19.2652
18.8572
19.5694
absolutní člen
-74.0416
-68.3263
-70.3839
Tabulka obsahuje odhady neznámých diskriminačních koeficientů klasifikační funkce, která slouží k zařazování nových objektů do tříd. Veličina p je apriorní pravděpodobnost, to je pravděpodobnost, že bude objekt zařazen do dané třídy.
8
1.4 Klasifikace objektů 1.4.1 Klasifikační matice Tabulka 5: Klasifikační matice [2] % správně zařazených objektů
G_1:0 G_2:1 (mělké G_3:2 (prameny) vrty) (hluboké vrty)
G_1:0 (prameny)
79.71
55
6
8
G_2:1 (mělké vrty)
58.11
6
43
25
G_3:2 (hluboké vrty)
73.86
13
10
65
70.56
74
59
98
Celkem
Ověření navržené diskriminační funkce se provádí klasifikací objektů u nichž víme do jaké třídy náleží (klasifikovaný výběr). Z ohledem na hodnoty procentuálního vyjádření správně zařazených objektů v jednotlivých třídách je navržený model nejméně účinný při klasifikaci objektů mělkých vrtů. Naopak nejnižší procento chybně zařazených objektů je v třídě pramenů.
1.4.2 Chybně zařazené objekty Tabulka 6: Přehled chybně zařazených objektů - Mahalanobisovy vzdálenosti [2] PO0016 PO1835 PO4006 PP0053 PP0111 PP0115 PP0148 PP0331 PP0378 PP0434 PP0462 PP0496 PP0513 PP0540 VB0031 VB0078 VB0095 VB0117 VB0236 VB0271 VB0295 VB0322 VB0401 VB9754 VO0005 VO0016 VO0089 VP0007 VP0094 VP0119 VP0210 VP0326 VP0478 VP0485
typ objektu prameny mělké vrty hluboké vrty 1.644 pramen 9.698 4.786 4.089 pramen 17.363 9.850 7.015 pramen 8.249 14.974 5.708 pramen 9.737 11.258 5.417 pramen 14.104 10.392 2.998 pramen 5.296 9.733 4.942 pramen 5.252 6.905 12.406 pramen 17.615 16.491 11.176 pramen 14.869 13.815 2.948 pramen 5.856 6.044 1.088 pramen 3.692 4.851 33.869 pramen 38.041 45.964 16.923 pramen 33.262 31.375 4.272 pramen 5.642 5.791 1.715 mělký vrt 9.320 2.022 2.706 mělký vrt 6.185 2.861 2.474 mělký vrt 10.635 2.592 2.155 mělký vrt 8.789 3.808 3.842 mělký vrt 10.151 4.194 2.662 mělký vrt 11.236 2.874 2.121 mělký vrt 9.757 2.393 1.626 mělký vrt 11.183 3.914 1.646 mělký vrt 5.213 4.547 15.267 hluboký vrt 33.323 24.906 2.474 mělký vrt 12.131 4.289 3.652 mělký vrt 9.205 3.991 4.293 mělký vrt 14.551 10.366 2.020 mělký vrt 13.070 4.038 2.745 mělký vrt 4.121 2.811 4.004 mělký vrt 5.373 4.276 2.518 mělký vrt 12.544 3.138 1.909 mělký vrt 11.529 2.186 2.488 mělký vrt 12.811 2.879 31.262 mělký vrt 48.752 37.122
VP0635 VP0651 VP0672 VP0692 VP0714 VP1324 VP1576 VP1601 VP1721 VP1724 VP1942 VP1966 VP7005 VP7012 VP7016 VP7215 VP7304 VP7510 VP7524 VP7614 VP7618 VP7710 VP7716 VP7718 VP7720 VP7722 VP7727 VP7800 VP8206 VP8419 VP8456 VP8503 VP9500 VP9506
9
typ objektu prameny mělké vrty hluboké vrty 2.490 mělký vrt 6.399 3.417 4.802 mělký vrt 9.942 4.876 6.412 mělký vrt 8.421 8.126 3.436 mělký vrt 6.148 3.533 3.736 mělký vrt 16.204 11.627 6.173 mělký vrt 9.011 10.633 3.321 mělký vrt 10.079 3.441 4.721 mělký vrt 4.943 6.788 5.245 mělký vrt 5.807 7.768 3.690 mělký vrt 9.828 3.860 3.181 mělký vrt 8.175 5.416 0.952 mělký vrt 7.935 5.487 7.218 hluboký vrt 13.630 8.409 4.010 hluboký vrt 8.956 5.321 3.042 hluboký vrt 10.424 5.187 16.356 hluboký vrt 30.313 20.667 3.645 hluboký vrt 8.186 4.267 5.368 hluboký vrt 13.504 8.337 2.309 hluboký vrt 5.912 4.914 8.523 hluboký vrt 21.540 12.936 20.343 hluboký vrt 36.057 28.961 6.125 hluboký vrt 12.251 11.142 4.634 hluboký vrt 11.720 9.472 7.515 hluboký vrt 9.895 11.220 3.920 hluboký vrt 13.556 9.810 1.774 hluboký vrt 15.629 11.226 2.484 hluboký vrt 7.468 4.257 7.638 hluboký vrt 14.021 9.839 9.310 hluboký vrt 22.375 20.565 16.416 hluboký vrt 29.351 20.705 2.099 hluboký vrt 12.261 7.926 6.447 hluboký vrt 17.620 17.062 2.145 hluboký vrt 8.778 3.702 28.198 hluboký vrt 45.671 38.944
Tabulka obsahuje Mahalanobisovy vzdálenosti klasifikovaných objektů od Z skóre jednotlivých tříd. Objekt je zařazen do třídy, ke které je nejblíže. Vlivem toho že shluky objektů v rámci jednotlivých tříd se částečně prolínají, dochází k chybným zařazením objektů z jedné třídy, které jsou blíže k centru (Z-skóre) třídy jiné. Tabulka 7: Přehled chybně zařazených objektů - Aposteriorní pravděpodobnosti [2] PO0016 PO1835 PO4006 PP0053 PP0111 PP0115 PP0148 PP0331 PP0378 PP0434 PP0462 PP0496 PP0513 PP0540 VB0031 VB0078 VB0095 VB0117 VB0236 VB0271 VB0295 VB0322 VB0401 VB9754 VO0005 VO0016 VO0089 VP0007 VP0094 VP0119 VP0210 VP0326 VP0478 VP0485
typ objektu prameny mělké vrty hluboké vrty 0.8444 pramen 0.0117 0.1439 0.9551 pramen 0.0010 0.0439 0.6975 pramen 0.2918 0.0107 0.8661 pramen 0.0896 0.0443 0.8980 pramen 0.0110 0.0910 0.7849 pramen 0.1929 0.0222 0.5073 pramen 0.3368 0.1559 0.8143 pramen 0.0569 0.1288 0.6780 pramen 0.1011 0.2209 0.6757 pramen 0.1492 0.1751 0.7485 pramen 0.1579 0.0936 0.8926 pramen 0.1048 0.0026 0.9988 pramen 0.0003 0.0009 0.5635 pramen 0.2203 0.2162 0.5812 mělký vrt 0.0101 0.4087 0.4919 mělký vrt 0.0723 0.4358 0.5308 mělký vrt 0.0074 0.4618 0.7210 mělký vrt 0.0203 0.2587 0.5811 mělký vrt 0.0192 0.3997 0.5199 mělký vrt 0.0062 0.4739 0.5104 mělký vrt 0.0100 0.4796 0.7888 mělký vrt 0.0051 0.2061 0.6756 mělký vrt 0.1201 0.2043 0.9901 hluboký vrt 0.0001 0.0097 0.7478 mělký vrt 0.0046 0.2475 0.4928 mělký vrt 0.0282 0.4790 0.9579 mělký vrt 0.0044 0.0377 0.7680 mělký vrt 0.0024 0.2296 0.4444 mělký vrt 0.1790 0.3767 0.4234 mělký vrt 0.3760 0.2007 0.6224 mělký vrt 0.0032 0.3744 0.5131 mělký vrt 0.0037 0.4832 0.5956 mělký vrt 0.0026 0.4018 0.9579 mělký vrt 0.0001 0.0420
VP0635 VP0651 VP0672 VP0692 VP0714 VP1324 VP1576 VP1601 VP1721 VP1724 VP1942 VP1966 VP7005 VP7012 VP7016 VP7215 VP7304 VP7510 VP7524 VP7614 VP7618 VP7710 VP7716 VP7718 VP7720 VP7722 VP7727 VP7800 VP8206 VP8419 VP8456 VP8503 VP9500 VP9506
typ objektu prameny mělké vrty hluboké vrty 0.6150 mělký vrt 0.0675 0.3175 0.5406 mělký vrt 0.0321 0.4273 0.6128 mělký vrt 0.1740 0.2133 0.4828 mělký vrt 0.1013 0.4159 0.9737 mělký vrt 0.0020 0.0243 0.7170 mělký vrt 0.1835 0.0994 0.5265 mělký vrt 0.0148 0.4587 0.4157 mělký vrt 0.3935 0.1907 0.4620 mělký vrt 0.3691 0.1688 0.5589 mělký vrt 0.0201 0.4210 0.6627 mělký vrt 0.0577 0.2796 0.9020 mělký vrt 0.0213 0.0766 0.5847 hluboký vrt 0.0224 0.3929 0.5686 hluboký vrt 0.0507 0.3807 0.6814 hluboký vrt 0.0180 0.3006 0.8755 hluboký vrt 0.0008 0.1237 0.4867 hluboký vrt 0.0532 0.4601 0.7631 hluboký vrt 0.0138 0.2231 0.6556 hluboký vrt 0.1145 0.2299 0.8806 hluboký vrt 0.0012 0.1182 0.9835 hluboký vrt 0.0004 0.0161 0.8746 hluboký vrt 0.0386 0.0868 0.8731 hluboký vrt 0.0267 0.1002 0.6561 hluboký vrt 0.2112 0.1327 0.9290 hluboký vrt 0.0079 0.0630 0.9877 hluboký vrt 0.0010 0.0113 0.6177 hluboký vrt 0.0541 0.3283 0.6923 hluboký vrt 0.0269 0.2808 0.9943 hluboký vrt 0.0014 0.0044 0.8739 hluboký vrt 0.0013 0.1248 0.9289 hluboký vrt 0.0061 0.0650 0.9898 hluboký vrt 0.0039 0.0063 0.6133 hluboký vrt 0.0235 0.3631 0.9942 hluboký vrt 0.0002 0.0056
Jiným způsobem klasifikace objektů do tříd je využití hodnot aposteriorních pravděpodobností. Objekt je přidělen ke třídě, pro níž je hodnota pravděpodobnosti vyšší. Je zajímavé, že oba uvedené způsoby klasifikace vedly k chybnému zařazení týchž objektů, přestože u některých došlo k zařazení do odlišné nesprávné třídy.
1.4.3 Zařazení neznámých objektů Tabulka 8: Klasifikace neznámých objektů - Mahalanobisovy vzdálenosti [2] klasifikace prameny mělké vrty hluboké vrty 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
pramen pramen pramen pramen pramen hluboký vrt hluboký vrt mělký vrt mělký vrt mělký vrt hluboký vrt mělký vrt hluboký vrt mělký vrt
3.627 2.910 3.070 1.486 1.191 8.061 7.190 23.034 8.530 8.356 10.700 21.231 7.299 15.186
13.512 15.066 12.565 13.679 6.951 3.202 2.705 10.948 2.846 2.820 5.841 9.151 6.209 8.192
13.302 14.378 11.550 9.964 5.874 2.449 2.296 16.066 4.835 6.657 3.338 13.130 4.007 9.140
10
1.5 Závěr Data z chemických analýz nebyla shledána jako vhodná pro dostatečně přesné přiřazení objektů podzemních vod s využitím metody lineární diskriminační analýzy (LDA) ke třem základním skupinám. Zvláště procento správně zařazených objektů v rámci třídy mělkých vrtů je dost nízké (pouze 58 %). Příčina může být jednak v tom, že monitorované ukazatele nemají dostatečnou diskriminační „sílu“ a rovněž to že většina z nich vykazuje jiné než normální rozdělení.
11
2. Nalezení statisticky významných ukazatelů přispívajících k separaci objektů podzemních vod do 2 skupin 2.1 Zadání Užitím metody logistické regrese určete, u kterých stanovovaných ukazatelů chemického rozboru vody lze výši jejich hodnot pro dva základní typy objektů podzemních vod (prameny a vrty) považovat za statisticky významně rozdílné.
2.1.1 Data Data v příloze: Tabulka I: Analyzovaný výběr – objekty podzemních vod Závisle proměnná: Typ objektu (TO2) může nabývat 2 hodnot (P = pramen, V = vrt) 16 nezávisle proměnných (znaků, diskriminátorů): pH. pH vody v laboratoři K konduktivita v laboratoři [mS/m] T teplota vody [°C] R oxidačně redukční potenciál [mV] A absorbance (254nm,1cm) M celková mineralizace [mg/l] O2 kyslík rozpuštěný [mg/l] CHSKMn chemická spotřeba kyslíku manganistanem [mg/l] KNK4,5 kyselinová neutralizační kapacita do pH 4,5 [mmol/l] ZNK8,3 zásadová neutralizační kapacita do pH 8,3 [mmol/l] NH4 amonné ionty [mg/l] NO2 dusitany [mg/l] NO3 dusičnany [mg/l] PO4 fosforečnany [mg/l] Cl chloridy [mg/l] SO4 sírany [mg/l]
12
2.2 Kritika dat 1.2.1 Korelace Tabulka 9: Korelační matice prediktorů [2] Abs. pH Abs.
1
pH
-0.88
K
T
R
A
M
O2
CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 NH4 NO2 NO3 PO4
Cl
SO4
1
K
-0.12 0.07
T
-0.36 -0.02 -0.08
R
-0.19 0.19 0.03 -0.13
1 1 1
A
0.17 -0.10 -0.15 -0.14 -0.18
M
-0.25 0.22 -0.19 0.00 -0.20 0.07
O2
-0.29 -0.01 0.12 0.17 -0.06 -0.03 0.16
1 1 1
CHSKMn -0.12 0.01 0.07 0.08 0.22 -0.76 0.00 0.15
1
KNK4.5 0.35 -0.32 -0.90 0.06 0.03 0.11 -0.20 -0.14
-0.02
1
ZNK8.3 -0.66 0.66 0.14 -0.08 0.00 -0.04 0.54 0.25
-0.01
-0.44
1
NH4
0.11 -0.02 -0.29 -0.20 0.15 0.27 -0.04 0.00
-0.31
0.27
-0.13
1
NO2
0.20 -0.16 -0.17 -0.05 -0.12 0.01 0.03 -0.06
-0.13
0.16
-0.12
0.10
NO3
0.15 -0.08 -0.88 0.06 0.03 0.01 -0.04 -0.25
0.04
0.87
-0.23
0.24 0.11
PO4
-0.04 -0.06 -0.02 0.12 0.06 -0.24 -0.16 0.11
0.15
0.09
-0.05
-0.13 -0.27 0.05
Cl
0.25 -0.13 -0.80 -0.08 -0.11 0.23 0.10 -0.14
-0.27
0.73
-0.25
0.41 0.23 0.58 -0.05
SO4
0.12 -0.08 -0.89 0.14 0.07 0.03 -0.18 -0.15
0.02
0.93
-0.26
0.18 0.11 0.90 0.11 0.62
1 1 1 1 1
Většina metod vícerozměrné analýzy je založena na platnosti různých předpokladů o datech, což snižuje věrohodnost výsledků při zpracování dat, která taková omezení nesplňují. Výhodou metody logistické regrese je, že nemusí být splněny určité předpoklady o datech zejména o jejich rozdělení (tedy ani obvyklá podmínka vícerozměrné normality). Z tohoto důvodu je logistická regrese v určitých případech alternativou k metodě nejmenších čtverců či diskriminační analýze. To nám ovšem nebrání v tom, abychom si prohlédly, které prediktory spolu silněji korelují.
13
2.3 Nalezení logistického modelu 2.3.1 Iterační přiblížení odhadů parametrů prediktorů Tabulka 10: Iterační výsledky [2] Iterace 0 Iterace 1 Iterace 2 Iterace 3 Iterace 4 Iterace 5 Iterace 6 Iterace 7 Iterace 8 Iterace 9 Abs.člen
0.000
-1.3576
-2.3148
-3.1313
-4.7939
-6.4251
-7.2273
-7.3038
-7.3096
-7.3102
pH
0.000
-0.0968
-0.1195
-0.1003
0.0729
0.2185
0.2830
0.2800
0.2794
0.2794
K
0.000
0.0162
0.0531
0.1145
0.1732
0.2077
0.2323
0.2392
0.2391
0.2391
T
0.000
-0.0196
-0.0438
-0.0951
-0.1151
-0.0881
-0.0633
-0.0540
-0.0524
-0.0523
R
0.000
0.0034
0.0070
0.0100
0.0122
0.0129
0.0128
0.0128
0.0128
0.0128
A
0.000
-4.9892 -12.1531 -22.9408 -37.3807 -48.7670 -55.1354 -56.1885 -56.2430 -56.2449
M
0.000
-0.0010
-0.0023
-0.0034
-0.0046
-0.0047
-0.0045
-0.0046
-0.0046
-0.0046
O2
0.000
0.2768
0.3792
0.4438
0.4691
0.4886
0.4937
0.4951
0.4951
0.4951
CHSKMn
0.000
0.1183
0.3143
0.5639
0.8770
1.1579
1.3278
1.3530
1.3544
1.3545
KNK4.5
0.000
-0.0188
-0.1703
-0.5589
-0.9880
-1.2872
-1.5282
-1.5731
-1.5715
-1.5713
ZNK8.3
0.000
-0.1002
-0.1108
-0.0165
0.1715
0.3957
0.5272
0.5237
0.5222
0.5222
NH4
0.000
-0.0522
-0.1793
-0.3613
-0.7117
-1.8840
-3.3054
-3.7931
-3.8912
-3.8962
NO2
0.000
-0.6267
-2.7440
-5.2227
-7.1512
-9.0281
-9.9546 -10.0266 -10.0091 -10.0080
NO3
0.000
-0.0126
-0.0223
-0.0317
-0.0356
-0.0387
-0.0425
-0.0434
-0.0434
PO4
0.000
0.3933
0.7444
1.1237
1.4840
1.9343
2.1462
2.1682
2.1687
2.1688
Cl
0.000
-0.0049
-0.0181
-0.0462
-0.0843
-0.1105
-0.1266
-0.1303
-0.1302
-0.1302
SO4
0.000
-0.0008
-0.0044
-0.0111
-0.0156
-0.0182
-0.0202
-0.0208
-0.0208
-0.0208
-0.0434
Věrohodnost -160.117 -75.9854 -60.2415 -53.9824 -51.3445 -50.4265 -50.1499 -50.1232 -50.1223 -50.1223
Zjemňování odhadů parametrů v průběhu iteračního postupu vede ke zvyšování hodnoty věrohodnosti.
2.3.2 Krokové zavádění prediktorů do logistického regresního modelu Tabulka 11: Věrohodnostní test typu 1 [2] Stupně volnosti Ln- věrohod. Chí- kvadrát
p
Abs. člen
1
-140.855
pH
1
-137.549
6.61082 0.010136
K
1
-128.385
18.32867 0.000019
T
1
-121.011
14.74776 0.000123
R
1
-78.718
84.58542 0.000000
A
1
-73.449
10.53806 0.001169
M
1
-72.498
1.90221 0.167831
O2
1
-59.485
26.02670 0.000000
CHSKMn
1
-58.014
2.94075 0.086371
KNK4.5
1
-56.477
3.07536 0.079487
ZNK8.3
1
-56.400
0.15249 0.696164
NH4
1
-55.814
1.17361 0.278662
NO2
1
-55.736
0.15447 0.694300
NO3
1
-54.790
1.89196 0.168981
PO4
1
-54.364
0.85199 0.355991
Cl
1
-50.748
7.23369 0.007155
SO4
1
-50.122
1.25055 0.263447
14
Tabulka 12: Věrohodnostní test typu 3 [2] Stupně volnosti Ln- věrohod. Chí- kvadrát
p
pH
1
-50.1999
0.15521 0.693607
K
1
-52.2354
4.22621 0.039804
T
1
-50.1533
0.06213 0.803160
R
1
-59.1469
18.04931 0.000022 6.85199 0.008854
A
1
-53.5483
M
1
-50.5381
0.83156 0.361822
O2
1
-60.6336
21.02262 0.000005
CHSKMn
1
-52.2695
4.29449 0.038236
KNK4.5
1
-51.1309
2.01727 0.155519
ZNK8.3
1
-50.3024
0.36033 0.548325
NH4
1
-51.5926
2.94061 0.086378
NO2
1
-50.6813
1.11811 0.290327
NO3
1
-51.7537
3.26283 0.070867
PO4
1
-50.5336
0.82259 0.364425
Cl
1
-53.9882
7.73184 0.005426
SO4
1
-50.7476
1.25055 0.263447
Tabulka 13: Waldův test významnosti odhadů parametrů [2] Stupně volnosti
Wald. Stat.
p
Abs. člen
1
1.89172 0.169008
pH
1
0.15723 0.691717
K
1
3.59111 0.058089
T
1
0.05762 0.810305
R
1
14.13257 0.000170 5.16597 0.023034
A
1
M
1
0.83862 0.359792
O2
1
15.08386 0.000103
CHSKMn
1
4.52561 0.033391
KNK4.5
1
1.91392 0.166528
ZNK8.3
1
0.36298 0.546857
NH4
1
1.65239 0.198634
NO2
1
1.20186 0.272951
NO3
1
2.82244 0.092955
PO4
1
0.95384 0.328743
Cl
1
6.95741 0.008347
SO4
1
1.15389 0.282735
Waldův test významnosti prediktorů je považován za nejlepší pro velké výběry dat (tj. optimálně alespoň 20 objektů na 1 testovaný prediktor, minimálně 10 objektů na 1 prediktor), což v našem případě platí, proto vezmeme za rozhodující výsledky Waldova testu. Waldova statistika představuje čtverec poměru odhadu regresního koeficientu a jeho směrodatné odchylky. Pro významné parametry platí, že hodnota pravděpodobnosti p je nižší než hladina 0.05, s kterou počítáme. Statisticky významné prediktory jsou: R (oxidačně-redukční potenciál) A (absorbance při λ 256 nm) O2 (kyslík rozpuštěný) CHSKMn (Chemická spotřeba kyslíku manganistanem) Cl (chloridy)
15
Tabulka 14: odhady parametrů a intervaly spolehlivosti odhadů [2] Odhad Dolní LS 95. % Horní LS 95. % Standard chyba Abs.člen
-7.3102
-17.727
3.10693
5.31494
pH
0.2794
-1.102
1.66045
0.70463
K
0.2391
-0.008
0.48637
0.12617
T
-0.0523
-0.480
0.37506
0.21807
R
0.0128
0.006
0.01946
0.00340
A
-56.2449
-104.746
-7.74341
24.74613
M
-0.0046
-0.014
0.00526
0.00504
O2
0.4951
0.245
0.74497
0.12748
CHSKMn
1.3545
0.107
2.60238
0.63670
KNK4.5
-1.5713
-3.797
0.65480
1.13578
ZNK8.3
0.5222
-1.177
2.22097
0.86674
NH4
-3.8963
-9.837
2.04447
3.03104
NO2
-10.0080
-27.900
7.88438
9.12891
NO3
-0.0434
-0.094
0.00723
0.02584
PO4
2.1688
-2.184
6.52129
2.22068
Cl
-0.1302
-0.227
-0.03346
0.04937
SO4
-0.0208
-0.059
0.01716
0.01938
Pokud mezi horní a dolní mezí intervalu spolehlivosti odhadů parametrů leží 0, pak je parametr statisticky nevýznamný. Pokud interval spolehlivosti 0 neobsahuje je parametr významný. Závěry o významnosti parametrů v této tabulce se dobře shodují s výsledky Waldova testu.
2.3.3 Těsnost proložení logistickým modelem Tabulka 15: Testy těsnosti proložení [2] SV
Stat.
Stat/sv
deviance
214 100.2446 0.468433
Deviance v měřítku
214 100.2446 0.468433
Pearsonův chí^2
214 187.0646 0.874134
P. chí^2 v měř.
214 187.0646 0.874134
Log-věrohodnost
-50.1223
16
2.4 Vlastní klasifikace objektů predikované hodnoty 2.4.1 Klasifikace Tabulka 16: Chybně klasifikované známé objekty [2] PB0371 PO0017 PP0051 PP0121 PP0277 PP0437 PP0456 PP0466 PP0853 VP0715 VP0814 VP1994 VP7008 VP7214 VP7508 VP7513 VP7525 VP8420 VP8424 VP8431 VP8505
Odezva '1' = P Před. Hodnota 1 0.223854 1 0.044451 1 0.376636 1 0.327158 1 0.491018 1 0.080485 1 0.343192 1 0.439801 1 0.401865 0 0.984306 0 0.694826 0 0.560697 0 0.797464 0 0.710397 0 0.812820 0 0.601238 0 0.680757 0 0.971080 0 0.627981 0 0.698333 0 0.659023
Lineár. Před. -1.2433 -3.0679 -0.5039 -0.7211 -0.0359 -2.4358 -0.6491 -0.2420 -0.3977 4.1387 0.8228 0.2440 1.3705 0.8973 1.4684 0.4106 0.7573 3.5139 0.5236 0.8394 0.6589
Směrod. Chyba 1.58316 0.97176 0.68549 0.75786 0.59015 0.68050 0.58731 0.68056 0.73649 1.03954 1.02113 0.79015 0.64574 0.93163 0.61704 0.55959 0.79325 0.92828 0.73439 0.72312 0.45700
Dolní LS 95. % Horní LS 95. % 0.012789 0.865250 0.006878 0.238071 0.136180 0.698399 0.099172 0.682291 0.232792 0.754127 0.022543 0.249361 0.141826 0.622929 0.171386 0.748739 0.136910 0.739967 0.891021 0.997926 0.235306 0.943967 0.213380 0.857252 0.526199 0.933152 0.283201 0.938386 0.564404 0.935705 0.334890 0.818676 0.310562 0.909866 0.844816 0.995195 0.285811 0.876851 0.359413 0.905223 0.441085 0.825584
Odezva představuje skutečnou příslušnost objektu do dané třídy (1 = P tedy pramen a 0 = V tedy vrt) a Před. Hodnota je vypočtená hodnota závisle proměnné, pokud je mezi 0 až 0.5 pak je objekt přiřazen do třídy 0 (vrt), pokud je mezi 0.5 až 1, pak je objekt zařazen do třídy 1 (pramen). Z 69 pramenů bylo chybně zařazeno 9. Ze 162 vrtů bylo chybně zařazeno 12. Graf 3: P-graf reziduí [2]
17
V ideálním případě leží body v P-grafu rezidují těsně na přímce. Pokud tomu tak není je to důkaz toho, že nalezený model je přeurčený (redundantní), tedy obsahuje více proměnných než potřebujeme.
2.5 Závěr Metodou Logistické regrese byl nalezen model: TO2 = – 7,310 + 0,279 pH + 0,239 K – 0,052 T + + 0,013 R – 56,245 A – 0,0046 M + 0,495 O2 + 1,355 CHSKMn – 1,571 KNK4.5 + 0,522 ZNK8.3 – – 3,896 NH4 – 10,008 NO2 – 2,169 PO4 – 0,1302 Cl – 0,021 SO4. Jako statisticky významné byly na základě Waldova testu shledány tyto parametry: R, A, O2, CHSKMn a Cl. Klasifikací známých objektů bylo chybně přiřazeno 21 ze 321 objektů (tj. 6,5 %)
18
3. Porovnání vybraných států Evropské unie na základě hodnot základních ukazatelů znečištění ovzduší 3.1 Zadání Aplikací metod vícerozměrného škálování (MDS) a korespondenční analázy (CA) nalezněte podobnost mezi vybranými státy EU s ohledem na míru znečišťujících látek v ovzduší a spotřebu primárních energetických zdrojů v roce 2003.
3.1.1 Data Tabulka 17: Data [3] CZ sox
SK
PL
HU
22.20 19.00 37.70 35.30
AT
DE
BE
PT
EU15
4.40
7.40 14.80 28.40 14.20
nox 32.30 19.00 20.60 17.70 24.50 17.20 28.20 27.80 24.30 nh3
8.10
5.60
8.50
6.60
6.70
co2
11.80
7.20
7.60
5.50
8.30 10.30 11.10
6.10 11.00
8.80 10.80 11.70
7.40
8.90
9.40
tzl
7.30
9.80
7.40
9.60
8.90
data odpovídají roku 2003 sox nox nh3 co2 tzl
emise oxidů síry [kg/obyvatele] emise oxidů dusíky [kg/obyvatele] emise amoniaku [kg/obyvatele] emise skleníkových plynů [t/obyvatele] tuhé znečišťující látky [kg/obyvatele]
CZ SK PL HU AT DE BE PT EU15
Česká republika Slovensko Polsko Maďarsko Rakousko Dánsko Belgie Portugalsko průměr první 15 členů EU
19
8.50
9.40
3.2 Klasické metrické vícerozměrné škálování (CMDS) 3.2.1 Nalezení počtu souřadnic (dimenzí) Tabulka 18: Vyšetření vlastních čísel [4] Pořadové číslo dimenze 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Součet
Vlastní číslo 2.46 0.17 0.06 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.73
Jednotlivé procento 90.18 6.11 2.36 1.35 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Kumulativní procento 90.18 96.28 98.65 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
Čárový diagram vlastních čísel |IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII |III |I |I | | | | |
Nejostřejší zlom v čárovém diagramu vlastních čísel je u druhé dimenze, tedy otimální počet dimenzí (souřadnic) jsou 2. První 2 dimenze vysvětlují 96,28 % proměnlivosti v datech. Což je zcela postačující.
3.2.2 Optimalizace výpočtu vzdáleností a těsnost proložení Tabulka 19: Vyčíslení kritéria stress [4] Počet dimenzí 1 2 3 4
Čtverec reziduí 0.246273 0.099994 0.018305 0.000000
2
Stress 0.010024 0.004070 0.000745 0.000000
Počet vzdáleností Průměr vzdáleností Suma čtverců vzdáleností Suma čtverců vzdáleností okolo jejich průměru
Pseudo R 95.42 98.14 99.66 100.00
36 0.730048 24.567509 5.380591
Hodnota kritéria stress ukazuje na kvalitu proložení dat modelem. Kvalita proložení je dobrá, jestliže stress < 0,05 a výborná pro stress < 0,01. Pseudo R2 ukazuje na procento sumy čtverců vzdáleností pro příslušný počet dimenzí. Hodnota vyšší než 80 % je velmi dobrá. Hodnoty stress a Pseudo R 2 pro vybrané 2 dimenze dávají předpoklad výborného proložení modelem.
20
Tabulka 20: Těsnost proložení statistickou analýzou reziduí [4] Řádek 7 BE 3 PL 5 AT 1 CZ 1 CZ 2 SK 1 CZ 1 CZ 3 PL 6 DE 5 AT 4 HU 5 AT 6 DE 2 SK 2 SK 8 PT 2 SK 2 SK 7 BE 1 CZ 1 CZ 1 CZ 1 CZ 2 SK 2 SK 3 PL 4 HU 5 AT 3 PL 4 HU 6 DE 3 PL 3 PL 4 HU 4 HU
Skutečná vzdálenost 0.050413 0.076123 0.197280 0.241074 0.271740 0.279646 0.441495 0.475576 0.485946 0.489170 0.489913 0.494422 0.515347 0.523924 0.528444 0.567155 0.648863 0.649490 0.652709 0.671673 0.742535 0.745630 0.856408 0.857377 1.037159 1.047523 1.060671 1.065459 1.074005 1.077408 1.085154 1.101253 1.438941 1.439526 1.450425 1.451848
Sloupec 9 EU15 4 HU 6 DE 9 EU15 7 BE 8 PT 8 PT 2 SK 8 PT 7 BE 7 BE 8 PT 9 EU15 9 EU15 3 PL 4 HU 9 EU15 9 EU15 7 BE 8 PT 5 AT 6 DE 3 PL 4 HU 6 DE 5 AT 9 EU15 9 EU15 8 PT 7 BE 7 BE 8 PT 6 DE 5 AT 5 AT 6 DE
Počet dimenzí Suma čtverců vzdáleností Suma čtverců reziduí Stress 2 Pseudo R
Vypočtená vzdálenost 0.029695 0.018064 0.026268 0.239003 0.265473 0.092173 0.404757 0.381619 0.466434 0.485695 0.468360 0.465405 0.497879 0.515320 0.473055 0.475550 0.632273 0.592705 0.612036 0.654418 0.724526 0.739252 0.854571 0.856666 1.018008 1.010347 1.060236 1.064566 1.073794 1.077260 1.081985 1.083027 1.436939 1.433864 1.442634 1.445993
Rezidum 0.020718 0.058059 0.171012 0.002072 0.006267 0.187473 0.036737 0.093957 0.019512 0.003475 0.021553 0.029017 0.017468 0.008604 0.055390 0.091605 0.016589 0.056786 0.040673 0.017255 0.018009 0.006379 0.001837 0.000710 0.019151 0.037176 0.000434 0.000893 0.000211 0.000148 0.003169 0.018226 0.002003 0.005662 0.007790 0.005855
Relativní rezidum [%] 41.10 76.27 86.69 0.86 2.31 67.04 8.32 19.76 4.02 0.71 4.40 5.87 3.39 1.64 10.48 16.15 2.56 8.74 6.23 2.57 2.43 0.86 0.21 0.08 1.85 3.55 0.04 0.08 0.02 0.01 0.29 1.66 0.14 0.39 0.54 0.40
2 24.567509 0.099994 0.004070 98.141571
Kvalita proložení je dána skutečnou vzdáleností vycházející z hodnot v matici proximity (vytvořená z tabulky dat před započetím vlastní analýzy) a vypočtenou vzdálenost s ohledem na vybraný počet dimenzí. Na základě znalosti vzdáleností zjistíme hodnotu kritéria stress a tím i hodnotu pro posouzení těsnosti proložení.
3.2.3 Mapa objektů Tabulka 21: Tabelární podoba mapy objektů [4] Proměnné CZ SK PL HU AT DE BE PT EU15
Dimenze1 -0.0625 0.2882 0.7287 0.7372 -0.7051 -0.7078 -0.3185 0.3359 -0.2961
Dimenze2 0.1854 0.0351 -0.1375 -0.1216 -0.1494 -0.1755 0.1151 0.1140 0.1345
Dimenze3 0.0567 -0.2204 0.0138 0.0858 0.0375 -0.0388 0.0030 0.0193 0.0432
21
Dimenze4 -0.0536 0.0079 -0.0175 -0.0343 0.1078 -0.0722 -0.0317 0.1187 -0.0251
Tabulka obsahuje hodnoty souřadnic (dimenzí) pro jednotlivé objekty a je vlastně cílem analýzy metodou vícerozměrného škálování. Pro porovnávání podobnosti objektů však je z hlediska názornosti lepší graf mapy objektů. Graf 4: Grafická podoba mapy objektů [4]
Již z původních dat je patrné, že Česká republika nelichotivě obsazuje přední místa v rámci hodnocení plynných emisí v EU. Tím více je překvapující, že se však příliš neodlišujeme od průměru původních 15 států unie, jemuž prakticky odpovídají emise v Belgii. Pozitivně ovlivňuje průměr EU Rakousko a Dánsko. Je zajímavé, že oba státy toho dosahují diametrálně odlišným postojem k jaderné energetice. Dánsko využívá jadernou energii na obdobné úrovni jako Česká republika. Naopak negativně ovlivňuje průměr EU Portugalsko a má k němu dále než ČR. Nejpodobnější Portugalsku je Slovensko. Nepodobné ostatním jsou si blízké Polsko s Maďarskem, kteří vedou nelichotivou statistiku emisí oxidů síry.
22
3.3 Nemetrické vícerozměrné škálování (NNMDS) 3.3.1 Optimalizace výpočtu pořadí vzdáleností a těsnost proložení Tabulka 22: Vyčíslení kritéria stress [4] Počet dimenzí 1 2 3 4 5
Percent Rank Maintained 71.43 62.86 85.71 85.71 82.86
Proč ukončeno Min Stress Min Stress Max Iterations Min Stress Min Stress
Stress 0.000008 0.000009 0.000122 0.000008 0.000005
Čárový graf pro stress | | | | |
Oproti klasické metodě MDS založené na vzdálenosti mezi objekty, vychází neparametrická MDS z uspořádaných pořadových čísel seřazených vzdáleností mezi objekty. Z ohledem na výsledek čárového diagramu vlastních čísel z analýzy CMDS byly opět použity 2 dimenze. Opět bylo dosaženo velmi nízké hodnoty kritéria stress. Tabulka 23: Porovnání pořadí seřazených skutečných vzdáleností s vypočtenými [4] Řádek 7 BE 3 PL 5 AT 1 CZ 1 CZ 2 SK 1 CZ 1 CZ 3 PL 6 DE 5 AT 4 HU 5 AT 6 DE 2 SK 2 SK 8 PT 2 SK 2 SK 7 BE 1 CZ 1 CZ 1 CZ 1 CZ 2 SK 2 SK 3 PL 4 HU 5 AT 3 PL 4 HU 6 DE 3 PL 3 PL 4 HU 4 HU
Sloupec 9 EU15 4 HU 6 DE 9 EU15 7 BE 8 PT 8 PT 2 SK 8 PT 7 BE 7 BE 8 PT 9 EU15 9 EU15 3 PL 4 HU 9 EU15 9 EU15 7 BE 8 PT 5 AT 6 DE 3 PL 4 HU 6 DE 5 AT 9 EU15 9 EU15 8 PT 7 BE 7 BE 8 PT 6 DE 5 AT 5 AT 6 DE
Skutečná vzdálenost 0.050413 0.076123 0.197280 0.241074 0.271740 0.279646 0.441495 0.475576 0.485946 0.489170 0.489913 0.494422 0.515347 0.523924 0.528444 0.567155 0.648863 0.649490 0.652709 0.671673 0.742535 0.745630 0.856408 0.857377 1.037159 1.047523 1.060671 1.065459 1.074005 1.077408 1.085154 1.101253 1.438941 1.439526 1.450425 1.451848
Vypočtená vzdálenost 0.000007 0.000006 0.000006 0.000069 0.000069 0.000057 0.339351 0.339333 0.339402 0.339394 0.339391 0.339402 0.339391 0.339394 0.339383 0.339383 0.339402 0.339384 0.339388 0.339407 0.339460 0.339463 0.641281 0.641282 0.641279 0.641278 0.641314 0.641315 0.641313 0.641320 0.641321 0.641314 0.872393 0.872394 0.872397 0.872396
23
U metody NNMDS nelze porovnávat rezidua v jednotkách vzdálenosti, protože metoda vychází z pořadových čísel a vypočtené vzdálenosti mohou být dost odlišné od zadaných. Cílem NNMDS je optimalizovat vypočítané pořadí vzdáleností, tak aby se co nejvíce blížilo zadanému. Graf 5: Skutečná vs. vypočítaná vzdálenost [4]
Dissimilarity Fit Plot 1.50
Dissimilarities
1.13
0.75
0.38
0.00 0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
Distance V grafu jsou patrné 4 shluky bodů reprezentující podobné hodnoty vypočítaných vzdáleností, což v následujícím grafu mapy objektů se projevilo v existenci 4 shluků podobných si objektů.
3.3.2 Mapa objektů Tabulka 24: Tabelární podoba mapy objektů [4] Proměnné CZ SK PL HU AT DE BE PT EU15
Dimenze1 -0.1504 0.1889 0.4546 0.4546 -0.4178 -0.4178 -0.1505 0.1889 -0.1505
Dimenze2 0.0940 0.0926 -0.1186 -0.1186 -0.1151 -0.1151 0.0940 0.0927 0.0940
24
Graf 6: Grafická podoba mapy objektů [4]
NNMDS Map 0.10
CZ 5 EU1 BE
PT SK
Dim2
0.04
-0.03
-0.09 AT DE
-0.15 -0.60
HU PL
-0.30
0.00
0.30
0.60
Dim1 Mapa objektů pro metodu NNMDS potvrzuje závěry o podobnosti objektů vyřčené na základě výsledků CMDS. Podobnost států z hlediska emisních ukazatelů znečištění ovzduší: Rakousko a Dánsko, Průměr evropské 15 a Belgie s Českou republikou, Slovensko s Portugalskem, Polsko s Maďarskem. Přehlednost mapy se však zhoršuje, protože podobné objekty se překrývají.
25
3.4 Korespondenční analýza (CA) 3.4.1 Data Tabulka 25: Data [3] sox
nox
nh3
co2
tzl
CZ
22.20 32.30
8.10 11.80
SK
19.00 19.00
5.60
7.20 10.80
PL
37.70 20.60
8.50
7.60 11.70
HU
35.30 17.70
6.60
5.50
7.40
AT
4.40 24.50
6.70
8.30
8.90
DE
7.40 17.20
7.30 10.30
9.80
BE
14.80 28.20
7.40 11.10
9.60
PT
28.40 27.80
8.90
6.10
9.40
8.50 11.00
9.40
EU15 14.20 24.30
8.80
Tabulka dat pro korespondenční analýzu obsahuje totožná data s tabulkou dat pro vícerozměrné škálování, ale je transponovaná, protože CA vyžaduje mít objekty v řádcích a sledované znaky (proměnné) ve sloupcích.
3.4.2 Profily Tabulka 26: Řádkové profily v % [4] CZ SK PL HU AT DE BE PT EU15 Total
sox 26.68 30.84 43.79 48.69 8.33 14.23 20.82 35.24 21.07 29.24
nox 38.82 30.84 23.93 24.41 46.40 33.08 39.66 34.49 36.05 33.73
nh3 9.74 9.09 9.87 9.10 12.69 14.04 10.41 11.04 12.61 10.78
co2 14.18 11.69 8.83 7.59 15.72 19.81 15.61 7.57 16.32 12.58
tzl 10.58 17.53 13.59 10.21 16.86 18.85 13.50 11.66 13.95 13.68
Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00
nh3 11.98 8.28 12.57 9.76 9.91 10.80 10.95 13.17 12.57 100.00
co2 14.96 9.13 9.63 6.97 10.52 13.05 14.07 7.73 13.94 100.00
tzl 10.26 12.59 13.64 8.62 10.37 11.42 11.19 10.96 10.96 100.00
Total 13.26 9.82 13.73 11.56 8.42 8.29 11.33 12.85 10.74 100.00
Tabulka 27: Sloupcové profily v % [4] CZ SK PL HU AT DE BE PT EU15 Total
sox 12.10 10.36 20.56 19.25 2.40 4.03 8.07 15.49 7.74 100.00
nox 15.26 8.98 9.74 8.36 11.58 8.13 13.33 13.14 11.48 100.00
26
3.4.3 Hledání počtu projekčních dimenzí Tabulka 28: Čárový diagram vlastních čísel [4] Počet dimenzí 1 2 3 4 Suma
vlastní číslo 0.074672 0.007075 0.002527 0.001053 0.085329
Individuální % 87.51 8.29 2.96 1.23
Kumulativní %, Inercie 87.51 95.80 98.77 100.00
Bar Chart |IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII |IIIIII |II |I
Počet dimenzí podle čárového diagramu jsou 2. Kumulativní procento je 95,8. Pokud by byla inercie nižší než 50 pro první 2 dimenze, pak by CA nebyla vhodnou metodou pro daná data.
3.4.4 Příspěvek do inercie a hlavní komponenty Tabulka 29: Zobrazení řádkového profilu a příspěvku inercie [4] -------Kategorie 1 CZ 2 SK 3 PL 4 HU 5 AT 6 DE 7 BE 8 PT 9 EU15
Kvalita 0.771 0.491 0.999 0.994 0.968 0.987 0.961 0.844 0.920
Mass 0.133 0.098 0.137 0.116 0.084 0.083 0.113 0.128 0.107
Inercie 0.031 0.020 0.182 0.252 0.213 0.144 0.056 0.053 0.049
Souřadnice -0.071 0.042 0.328 0.430 -0.454 -0.336 -0.196 0.148 -0.187
Osa1 COR 0.252 0.102 0.953 0.994 0.955 0.764 0.913 0.614 0.906
-------CTR 0.009 0.002 0.198 0.287 0.232 0.126 0.058 0.037 0.051
-------Souřadnice -0.102 0.082 0.072 -0.007 -0.054 0.182 -0.045 -0.090 0.023
Osa2 -------COR 0.519 0.388 0.046 0.000 0.013 0.223 0.047 0.230 0.013
CTR 0.194 0.094 0.101 0.001 0.034 0.387 0.032 0.148 0.008
Tabulka 30: První hlavní komponenta na ose 1 [4] Kategorie 1 CZ 2 SK 3 PL 4 HU 5 AT 6 DE 7 BE 8 PT 9 EU15
Mass 0.133 0.098 0.137 0.116 0.084 0.083 0.113 0.128 0.107
Inercie 0.031 0.020 0.182 0.252 0.213 0.144 0.056 0.053 0.049
Vzdálenost 0.020 0.017 0.113 0.186 0.216 0.148 0.042 0.035 0.039
Souřadnice -0.071 0.042 0.328 0.430 -0.454 -0.336 -0.196 0.148 -0.187
COR 0.252 0.102 0.953 0.994 0.955 0.764 0.913 0.614 0.906
CTR 0.009 0.002 0.198 0.287 0.232 0.126 0.058 0.037 0.051
Úhel 59.9 71.4 12.5 4.5 12.2 29.1 17.1 38.4 17.8
Vlastní číslo 0.000669 0.000175 0.014768 0.021410 0.017338 0.009380 0.004364 0.002797 0.003772
CTR 0.194 0.094 0.101 0.001 0.034 0.387 0.032 0.148 0.008
Úhel 43.9 51.4 77.6 89.1 83.4 61.8 77.4 61.3 83.3
Vlastní číslo 0.001375 0.000667 0.000713 0.000006 0.000243 0.002740 0.000226 0.001049 0.000056
Tabulka 31: Druhá hlavní komponenta na ose 2 [4] Kategorie 1 CZ 2 SK 3 PL 4 HU 5 AT 6 DE 7 BE 8 PT 9 EU15
Mass 0.133 0.098 0.137 0.116 0.084 0.083 0.113 0.128 0.107
Inercie 0.031 0.020 0.182 0.252 0.213 0.144 0.056 0.053 0.049
Vzdálenost 0.020 0.017 0.113 0.186 0.216 0.148 0.042 0.035 0.039
Souřadnice -0.102 0.082 0.072 -0.007 -0.054 0.182 -0.045 -0.090 0.023
27
COR 0.519 0.388 0.046 0.000 0.013 0.223 0.047 0.230 0.013
Kvalita je suma hodnot COR obou os a je to díl variability v daném profilu reprodukovaném oběma osami. Hodnota kvality pro SK je menší než u ostatních. Je to jen 0,491 (tedy 49,1 %), což může vést ke zkreslení bodu v grafu. Mass je poměr řádkové a celkové četnosti tabulky. CTR je příspěvek daného profilu do inercie celé osy. COR je koeficient korelace mezi daným profilem a osou. Úhel značí úhel mezi osou a profilem.
3.4.5 Diagnostické grafy CA Graf 7: Řádkové profily [4]
Correspondence Plot 0.20
Legend Rows Columns
DE
Factor2 (8%)
0.11 SK
0.03
PL
EU15 HU
-0.06
BE
AT
CZ
-0.15 -0.60
-0.30
0.00
PT
0.30
0.60
Factor1 (88%) Jak z grafu řádkových profilů vyplývá metoda CA nedávat zcela shodné výsledky s metodou MDS. Shody s MDS: Belgie má blízko k Evropské 15 a k České republice. Dánsko je vzdáleno od ostatních. Polsko je blízko Maďarsku. Portugalsko je vzdáleno EU15 více než ČR. Rozdíly od MDS: Zejména postavení Slovenska daleko od Portugalska a blízko EU15 je dost odlišné. Také Rakousko je blíže EU15 a Belgii a daleko od Dánska.
28
Graf 8: Řádkové a sloupcové profily [4]
Correspondence Plot 0.20
Legend Rows Columns
DE tzl
Factor2 (8%)
0.11 SK
co2
PL
nh3 EU15
0.03
sox HU
-0.06
BE
AT
nox CZ
-0.15 -0.60
-0.30
0.00
PT
0.30
0.60
Factor1 (88%) Vynést řádkové a sloupcové profily do jednoho grafu je zdánlivě nelogické, protože obě skupiny jsou do nové roviny promítnuty z nestejně rozměrných prostorů, proto je nutné nepřikládat poměrům vzdáleností mezi objekty a znaky zásadní význam. Ovšem obecně se dá říci, že objekt blízký některému znaku s ním pravděpodobně souvisí. I v tomto grafu jsou patrné některé oprávněně malé vzdálenosti mezi objekty a znaky: ČR má nejvyšší emise oxidů dusíku z uvedených států. Maďarsko má vysoké emise oxidů síry. Rakousko má v porovnání s ostatními státy nízké emise, ale s výjimkou oxidů dusíku k nimž má v grafu nejblíže. Totéž platí o Dánsko má vyšší hodnoty skleníkových plynů a tuhých znečišťujících látek a k oběma ukazatelům má také nejblíže. Polsko je mezi body označující emise amoniaku, oxidů síry a tuhých znečišťujících látek, což odpovídám vysokých hodnotám těchto druhů emisí pro tento stát. Portugalsko je mezi body pro oxidy síry a dusíku, to rovněž souhlasí s uvedenými daty.
3.5 Závěr Klasické i nemetrické řešení metody vícerozměrného škálování dávaly výsledky v podstatě shodné, ovšem závěry z provedené korespondenční analýzy již zcela totožné nejsou. Přesto je vhodné provádět na stejných datech více analýz s cílem získání ucelenějších informací v nich skrytých.
29
Literatura a software ČHMÚ – databáze jakosti vody (http://hydro.chmi.cz/ojv2/) STATISTICA 7.0 (http://www.statsoft.cz) Statistická ročenka životního prostředí České republiky 2006. MŽP ČR, Praha 2006. NCSS 2000 (http://www.ncss.com/) Meloun M., Militký J., Hill M.: Počítačová analýza vícerozměrných dat v příkladech. Academia, Praha 2005. [6] Pytela O.: Chemometrie pro organické chemiky. Univerzita Pardubice, skripta, Pardubice 2003. [1] [2] [3] [4] [5]
30
Přílohy Tabulka I: Analyzovaný výběr – objekty podzemních vod [1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 117 119 121 123 125 127 129 131 133 135 137 139 141 143 145 147 149 151
Objekt TO2 TO pH K T R A M O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 PB0016 P 0 7.7 29.4 8.6 129.5 0.005 245.0 9.0 0.25 2.20 0.20 PB0030 P 0 7.1 6.6 9.0 146.0 0.015 58.5 10.5 0.58 0.35 0.13 PB0075 P 0 7.1 28.6 10.9 195.0 0.013 240.0 10.4 1.08 1.56 0.42 PB0094 P 0 6.2 7.0 8.9 109.5 0.013 54.5 12.0 0.25 0.18 0.30 PB0113 P 0 7.8 61.0 10.0 160.5 0.013 515.0 10.5 0.58 4.50 0.45 PB0148 P 0 6.5 6.0 9.3 230.5 0.013 50.9 11.4 0.49 0.25 0.40 PB0174 P 0 7.3 37.9 10.2 172.0 0.022 203.9 9.1 0.25 2.75 0.88 PB0285 P 0 7.1 74.5 12.1 178.5 0.004 402.4 4.7 0.42 7.33 2.28 PB0337 P 0 7.0 75.4 10.4 175.0 0.038 416.8 7.0 0.44 5.95 2.43 PB0365 P 0 5.9 14.5 9.2 162.0 0.018 74.9 8.2 0.72 0.25 0.76 PB0371 P 0 7.0 80.2 11.8 183.5 0.056 374.5 9.9 1.89 1.79 0.73 PB0393 P 0 7.3 87.8 11.6 192.0 0.012 484.9 8.8 0.62 7.45 2.48 PB0415 P 0 7.4 54.9 9.8 195.0 0.021 300.9 8.7 0.25 4.46 1.40 PB0464 P 0 5.8 9.3 9.3 162.0 0.003 60.6 8.0 0.46 0.39 0.91 PB0472 P 0 5.4 11.0 8.7 183.5 0.006 60.8 9.7 0.51 0.19 0.63 PO0011 P 0 5.8 39.0 10.8 185.0 0.008 265.0 8.7 0.25 0.27 0.82 PO0017 P 0 7.2 59.3 10.1 47.0 0.008 520.0 1.7 0.48 5.44 1.10 PO0027 P 0 7.8 53.1 10.4 92.0 0.005 435.0 11.5 0.38 4.10 0.69 PO1804 P 0 7.3 14.3 10.5 66.5 0.008 108.0 12.5 0.25 0.81 0.20 PO3003 P 0 6.4 19.2 10.3 201.5 0.013 165.0 9.4 0.25 0.63 0.83 PO4008 P 0 6.4 14.2 7.7 160.5 0.005 120.0 8.3 0.25 0.75 0.70 PO4015 P 0 7.6 19.3 7.7 149.0 0.005 170.0 9.1 0.25 1.56 0.20 PP0026 P 0 6.9 9.7 7.4 -13.5 0.005 74.0 11.4 0.37 0.43 0.08 PP0051 P 0 7.4 42.5 8.9 -11.5 0.007 350.0 7.1 0.45 3.00 0.23 PP0056 P 0 7.3 9.8 7.2 107.0 0.009 69.5 11.0 0.37 0.18 0.12 PP0091 P 0 7.3 94.0 9.5 194.5 0.021 750.0 10.3 0.49 5.73 0.53 PP0114 P 0 7.5 28.0 8.3 13.0 0.017 235.0 9.4 0.60 2.18 0.12 PP0121 P 0 6.0 19.9 8.8 -9.5 0.020 145.0 9.3 0.53 0.37 0.52 PP0157 P 0 7.6 46.6 9.0 322.0 0.003 365.0 8.8 0.37 3.20 0.17 PP0164 P 0 7.3 132.5 9.6 350.0 0.033 1100.0 8.4 0.77 7.08 0.83 PP0191 P 0 7.4 25.6 9.4 245.5 0.005 205.0 9.5 0.25 1.60 0.32 PP0210 P 0 7.2 19.1 10.5 210.8 0.010 135.0 11.0 0.25 0.65 0.24 PP0232 P 0 7.8 83.3 10.7 231.0 0.025 735.0 8.9 0.25 5.70 0.30 PP0261 P 0 6.3 18.6 11.8 104.5 0.070 129.9 9.5 3.47 0.51 0.28 PP0271 P 0 5.4 17.0 8.9 192.0 0.017 116.1 9.9 2.01 0.26 0.46 PP0277 P 0 6.7 40.1 11.0 163.5 0.034 292.0 9.9 1.15 1.39 0.60 PP0285 P 0 6.4 6.7 7.4 168.0 0.015 51.9 11.0 1.68 0.14 0.18 PP0292 P 0 7.6 63.9 11.2 248.5 0.064 485.0 9.5 2.24 2.48 0.20 PP0300 P 0 7.0 77.0 9.6 158.0 0.019 643.9 8.9 0.54 5.17 1.33 PP0319 P 0 5.6 12.0 8.3 245.0 0.011 92.4 8.4 0.44 0.40 0.68 PP0327 P 0 5.6 23.0 10.1 200.5 0.021 161.3 8.1 0.44 0.55 1.01 PP0346 P 0 5.7 34.8 8.6 221.0 0.031 242.6 9.0 0.88 0.42 0.71 PP0360 P 0 6.1 6.7 8.1 185.5 0.009 63.5 9.2 0.57 0.28 0.28 PP0368 P 0 7.0 70.8 9.7 215.5 0.013 520.0 8.9 0.81 2.70 0.42 PP0379 P 0 6.4 24.2 9.9 265.0 0.002 180.0 5.8 1.13 1.00 0.56 PP0402 P 0 7.4 97.4 9.6 114.5 0.017 755.0 7.7 0.61 5.55 0.48 PP0427 P 0 7.3 94.8 10.1 288.5 0.015 740.0 6.9 0.80 5.33 0.49 PP0437 P 0 7.4 52.6 9.5 10.0 0.015 455.0 6.1 0.25 4.35 0.45 PP0456 P 0 7.3 56.1 10.4 120.5 0.010 485.0 5.1 0.25 4.63 0.64 PP0466 P 0 7.3 68.1 11.4 194.5 0.015 585.0 5.3 0.55 5.10 0.61 PP0477 P 0 7.2 44.9 10.0 170.0 0.015 355.0 9.4 0.43 1.87 0.32 PP0491 P 0 6.2 37.1 8.7 157.5 0.019 245.0 10.0 0.93 0.62 0.51 PP0498 P 0 5.7 67.3 10.4 293.0 0.015 485.0 9.5 0.55 0.18 0.94 PP0525 P 0 7.3 38.0 9.5 141.0 0.018 335.0 7.0 0.25 2.19 0.52 PP0533 P 0 5.8 14.7 9.8 175.5 0.005 95.5 9.3 0.25 0.16 0.59 PP0539 P 0 7.0 51.0 9.3 190.0 0.008 405.0 7.2 0.25 3.02 0.60 PP0542 P 0 5.5 10.8 8.6 143.0 0.005 66.5 9.1 0.25 0.07 0.38 PP0565 P 0 6.0 12.0 8.3 279.5 0.009 93.5 9.9 0.61 0.18 0.23 PP0574 P 0 5.6 10.9 7.6 267.0 0.008 77.0 10.4 0.57 0.10 0.27 PP0744 P 0 6.9 25.6 8.3 283.5 0.010 200.0 8.9 0.25 1.24 0.55 PP0754 P 0 5.9 7.4 7.7 198.5 0.016 62.1 10.4 0.40 0.17 0.41 PP0782 P 0 6.5 11.6 9.8 895.5 0.079 89.0 9.6 2.79 0.32 0.17 PP0789 P 0 7.0 28.1 8.7 258.5 0.021 210.0 10.2 0.93 0.76 0.15 PP0845 P 0 7.8 94.1 11.2 178.0 0.020 798.8 10.2 0.48 5.33 1.33 PP0848 P 0 6.5 7.4 8.2 193.5 0.013 49.6 9.7 0.42 0.22 0.24 PP0850 P 0 6.0 10.4 9.8 189.0 0.009 76.6 9.6 0.25 0.36 0.61 PP0853 P 0 5.7 15.6 11.0 186.0 0.015 117.5 5.0 0.44 0.69 1.49 PP0873 P 0 5.7 20.3 9.1 271.0 0.010 150.0 2.0 1.25 0.50 1.21 PP0880 P 0 5.8 6.4 9.1 278.0 0.009 59.0 9.0 0.65 0.23 0.45 VB0014 V 1 6.4 43.8 10.3 132.5 0.030 310.0 3.8 0.38 1.20 1.06 VB0044 V 1 7.2 88.2 10.2 45.5 0.008 685.0 4.5 0.98 4.89 0.83 VB0071 V 1 6.5 82.1 11.0 -90.0 0.225 655.0 0.2 8.25 3.71 3.05 VB0090 V 1 6.4 22.9 12.9 -104.5 0.020 175.0 1.6 2.25 0.83 1.23 VB0103 V 1 6.5 67.8 10.2 9.5 0.040 460.0 1.1 3.20 2.01 2.50 VB0147 V 1 6.0 95.4 12.9 -47.0 0.089 245.9 3.0 6.86 3.94 3.58 VB0173 V 1 6.9 68.7 11.6 -143.5 0.143 323.4 0.3 3.00 4.61 1.38
31
NH4 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.290 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.025 0.025 0.148 0.025 0.025 0.025 0.025 0.035 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.025 0.025 0.025 0.135 0.005 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.005 0.025 0.025 0.009 0.005 0.025 0.025 0.025 0.025 0.041 0.005 0.025 0.025 2.650 0.345 0.320 0.460 2.680
NO2 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.008 0.009 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.001 0.001 0.003 0.002 0.001 0.001 0.001 0.001 0.003 0.003 0.006 0.003 0.007 0.016 0.003 0.198 0.003 0.006 0.003 0.003 0.001 0.003 0.001 0.003 0.002 0.003 0.003 0.003 0.137 0.002 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.001 0.001 0.003 0.003 0.004 0.002 0.003 0.004 0.003 0.005 0.001 0.001 0.003 0.004 0.003 0.006 0.006 0.054 0.125
NO3 11.5 2.5 2.1 4.5 12.5 3.9 5.6 2.5 22.4 2.4 186.0 23.8 14.0 4.7 2.6 69.0 0.5 11.0 1.8 13.5 8.8 4.4 1.3 21.0 6.3 78.6 0.4 32.2 19.1 90.1 12.5 3.6 18.5 11.4 19.1 53.6 7.0 62.1 33.1 18.8 29.4 84.3 6.3 4.1 30.8 56.6 38.9 13.0 2.8 14.0 23.5 41.4 14.0 21.5 9.5 34.0 6.6 6.9 4.0 19.0 2.4 4.3 32.1 59.4 4.0 8.7 10.7 0.4 4.2 48.0 18.5 0.5 0.5 0.5 2.9 0.5
PO4 0.020 0.020 0.090 0.020 0.030 0.171 0.025 0.073 0.052 0.052 0.059 0.182 0.025 0.182 0.139 0.050 0.020 0.020 0.020 0.195 0.030 0.020 0.052 0.121 0.293 0.086 0.111 0.209 0.274 0.234 0.020 0.060 0.020 0.025 0.042 0.126 0.036 0.088 0.025 0.082 0.106 0.041 0.127 0.113 0.091 0.053 0.140 0.075 0.020 0.020 0.440 0.029 0.020 0.590 0.020 0.055 0.020 0.173 0.070 0.395 0.025 0.109 0.135 0.120 0.198 0.131 0.158 0.050 0.039 0.020 0.035 0.950 0.030 0.020 0.025 0.076
Cl 4.6 1.7 6.1 2.0 19.5 3.5 6.5 11.4 25.0 6.0 53.1 30.2 6.5 4.7 3.5 27.0 4.2 4.9 2.1 8.3 2.6 1.3 4.0 6.5 1.1 45.1 3.3 6.9 15.6 44.6 4.7 4.4 31.5 6.6 7.1 29.6 2.6 24.6 32.9 5.4 11.2 12.3 3.0 44.2 20.3 27.5 55.8 13.0 9.9 21.5 15.5 18.7 37.5 7.5 4.0 18.5 2.9 2.7 1.2 7.6 3.3 1.8 9.5 22.7 3.3 5.9 6.2 3.7 4.0 21.5 80.5 50.0 11.6 68.0 95.1 52.7
SO4 23.5 9.3 53.5 14.5 67.0 9.0 49.7 39.6 60.8 43.4 94.0 70.4 58.3 17.4 37.1 60.5 48.0 56.5 23.0 34.5 16.0 14.0 15.0 39.0 14.0 73.5 29.5 29.5 36.5 200.0 27.5 44.0 130.0 44.0 42.5 42.3 14.5 104.5 83.3 19.3 39.4 55.9 5.7 160.0 7.8 125.0 115.0 46.0 68.5 84.5 90.5 72.5 275.0 59.0 41.0 59.5 31.5 32.0 34.0 31.0 16.9 25.5 53.5 180.0 12.0 18.7 23.7 61.5 7.6 78.5 86.0 165.0 44.0 135.0 192.0 47.7
Tabulka I: Analyzovaný výběr – objekty podzemních vod [1] – pokračování 153 155 157 159 161 163 165 167 169 171 173 175 177 179 181 183 185 187 189 191 193 195 197 199 201 203 205 207 209 211 213 215 217 219 221 223 225 227 229 231 233 235 237 239 241 243 245 247 249 251 253 255 257 259 261 263 265 267 269 271 273 275 277 279 281 283 285 287 289 291 293 295 297 299 301 303 305 307
Objekt TO2 TO VB0202 V 1 VB0250 V 1 VB0266 V 1 VB0282 V 1 VB0290 V 1 VB0299 V 1 VB0311 V 1 VB0331 V 1 VB0357 V 1 VB0361 V 1 VB0412 V 1 VB9509 V 2 VB9512 V 2 VB9514 V 2 VB9650 V 2 VB9653 V 2 VB9655 V 2 VB9751 V 2 VB9753 V 2 VB9755 V 2 VB9800 V 2 VB9802 V 2 VB9805 V 2 VB9807 V 2 VB9809 V 2 VB9850 V 2 VB9900 V 2 VO0012 V 1 VO0035 V 1 VO0074 V 1 VO0110 V 1 VO0160 V 1 VP0011 V 1 VP0031 V 1 VP0114 V 1 VP0129 V 1 VP0141 V 1 VP0203 V 1 VP0254 V 1 VP0265 V 1 VP0314 V 1 VP0341 V 1 VP0362 V 1 VP0426 V 1 VP0459 V 1 VP0476 V 1 VP0479 V 1 VP0481 V 1 VP0484 V 1 VP0486 V 1 VP0627 V 1 VP0644 V 1 VP0655 V 1 VP0684 V 1 VP0690 V 1 VP0697 V 1 VP0709 V 1 VP0715 V 1 VP0718 V 1 VP0814 V 1 VP0903 V 1 VP1014 V 1 VP1109 V 1 VP1308 V 1 VP1326 V 1 VP1570 V 1 VP1585 V 1 VP1605 V 1 VP1617 V 1 VP1708 V 1 VP1723 V 1 VP1725 V 1 VP1805 V 1 VP1819 V 1 VP1831 V 1 VP1847 V 1 VP1852 V 1 VP1866 V 1
pH 7.0 7.0 6.8 6.9 6.0 7.2 7.3 7.1 6.8 7.0 6.7 6.7 6.9 6.9 7.3 7.2 7.1 7.1 7.4 8.2 7.0 7.5 6.8 7.0 7.0 7.1 9.1 6.4 6.7 6.6 6.5 6.3 7.6 7.4 7.2 7.4 6.7 7.2 6.0 7.1 7.1 6.9 5.3 7.2 7.1 7.3 6.8 7.2 7.0 7.0 7.2 6.9 7.2 7.2 7.3 7.2 7.0 7.7 7.3 5.3 6.4 6.5 7.0 6.5 6.2 7.1 6.6 6.5 7.2 6.9 7.1 7.0 6.4 7.0 7.2 6.9 7.0 7.4
K 155.7 74.8 220.0 73.9 228.0 106.1 106.0 69.8 138.8 164.0 39.0 20.5 38.1 27.5 67.9 175.1 41.7 147.8 206.0 108.6 86.1 21.9 67.4 67.6 75.3 57.8 160.1 60.3 76.3 77.0 96.4 77.8 50.7 44.7 49.1 77.8 45.8 72.2 33.9 142.0 117.0 83.0 15.2 102.3 65.3 250.0 84.5 124.0 107.5 83.5 95.4 57.0 65.1 111.0 104.6 133.5 66.4 42.3 129.5 36.5 32.6 58.6 52.2 35.7 37.1 115.5 52.1 65.3 170.0 180.5 101.3 111.0 49.0 43.0 363.5 178.5 153.5 346.5
T 11.7 10.5 10.8 9.5 10.4 10.0 9.8 11.2 10.7 10.7 12.8 10.4 9.8 9.2 10.0 11.4 10.3 11.0 14.3 12.3 12.8 10.2 11.6 8.6 9.6 11.0 11.1 15.7 10.8 11.4 10.3 9.9 10.0 9.5 13.0 9.8 9.4 10.1 10.0 11.4 9.3 11.0 10.2 10.3 10.1 13.2 11.3 10.9 10.2 10.0 10.2 10.9 8.6 11.1 10.8 10.5 10.1 10.2 10.9 10.8 10.9 10.1 10.2 10.6 9.7 9.7 10.3 11.2 9.9 11.2 18.5 17.7 9.5 8.8 11.6 11.1 12.4 10.7
R 12.0 136.5 -103.0 -105.0 -4.5 -136.5 -128.5 32.0 -149.0 -105.0 -102.5 -82.0 -96.0 -58.0 -61.0 -159.0 -121.5 139.0 -328.5 -236.5 93.0 -150.5 49.0 23.0 -149.5 -81.5 -256.0 180.0 18.5 5.0 -141.0 13.5 135.0 7.0 348.0 -138.5 171.5 -67.5 14.0 130.0 99.0 -40.0 72.5 -104.0 -36.5 -133.5 49.5 83.0 20.5 -104.5 152.0 -135.5 67.5 253.5 262.5 -22.0 120.0 264.5 116.5 282.0 63.0 183.5 35.0 78.0 172.5 355.0 65.5 147.0 150.0 26.0 -28.0 93.5 -47.0 -22.5 96.5 53.5 65.0 205.0
A 0.086 0.030 0.092 0.092 0.092 0.151 0.040 0.051 0.266 0.167 0.151 0.013 0.023 0.010 0.012 0.070 0.051 0.043 0.065 0.052 0.013 0.004 0.083 0.019 0.059 0.043 0.117 0.015 0.055 0.090 0.045 0.040 0.022 0.036 0.081 0.044 0.057 0.019 0.072 0.039 0.031 0.466 0.041 0.104 0.139 0.040 0.045 0.055 0.060 0.105 0.020 0.125 0.035 0.075 0.030 0.145 0.055 0.005 0.020 0.038 0.080 0.172 0.071 0.176 0.212 0.023 0.031 0.020 0.022 0.025 0.033 0.100 0.056 0.029 0.149 0.045 0.065 0.114
M O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 729.8 5.9 1.34 5.42 1.55 374.6 6.4 0.77 2.82 0.71 1242.9 0.8 2.32 4.64 2.20 415.5 0.4 1.97 5.55 1.90 1240.0 1.5 1.95 10.90 3.74 595.1 3.1 2.15 8.99 2.14 553.5 1.4 0.71 6.32 1.46 350.9 3.2 2.06 3.87 1.13 722.9 2.6 6.39 5.58 3.33 818.0 2.1 3.31 5.52 2.03 198.0 4.3 3.38 1.88 0.60 190.0 1.2 0.48 1.64 0.67 355.0 1.3 2.20 3.62 1.40 240.0 2.0 0.60 1.72 0.70 355.6 4.9 0.25 5.63 1.37 793.3 1.6 2.37 9.30 1.50 239.2 2.0 1.24 4.07 0.89 712.8 10.7 0.80 3.49 1.20 910.7 1.1 5.33 8.72 2.50 621.0 5.3 0.81 10.26 1.28 449.9 7.8 0.25 6.05 2.03 180.0 1.1 0.49 2.10 0.15 342.7 9.7 1.50 2.23 1.45 388.3 6.2 0.44 6.05 2.38 418.9 0.9 1.74 6.18 2.10 341.0 3.0 0.96 6.48 1.74 651.5 0.7 4.58 5.53 0.00 415.0 4.5 1.00 1.49 1.29 555.0 1.3 1.90 2.62 1.54 570.0 3.3 3.00 2.38 2.10 660.0 0.4 2.50 4.03 1.72 555.0 1.2 4.10 1.76 2.75 420.0 1.3 0.91 4.08 0.24 345.0 9.1 1.07 2.45 0.22 370.0 4.5 1.65 3.15 0.28 580.0 1.6 1.53 3.80 0.34 325.0 1.3 1.55 1.43 0.53 580.0 0.6 0.90 4.85 0.55 245.0 4.3 1.57 0.88 0.90 1100.0 1.1 0.90 7.18 0.99 870.0 1.2 1.37 5.43 0.81 670.0 1.6 10.56 5.68 1.16 115.0 1.2 1.46 0.10 1.01 770.0 0.7 3.81 5.18 0.65 515.0 0.1 5.59 4.68 0.87 2550.0 0.4 2.50 29.40 1.99 665.0 2.0 1.80 3.29 0.81 1150.0 3.7 1.45 10.19 2.00 955.0 2.9 3.05 6.53 3.41 690.0 2.8 4.25 4.87 2.07 775.0 4.6 0.25 5.09 0.69 500.0 2.0 6.95 4.51 1.07 530.0 1.5 0.53 3.90 0.47 880.0 2.1 1.25 5.40 0.85 860.0 4.3 0.25 5.22 0.76 1200.0 1.0 3.70 6.90 1.18 670.0 1.8 1.35 6.94 1.08 350.0 9.5 0.25 2.14 0.10 1150.0 3.0 0.75 7.02 2.83 236.4 8.5 0.77 0.27 1.56 257.7 1.1 1.77 1.70 1.15 404.5 3.2 4.49 1.85 1.76 271.2 3.1 1.63 3.21 0.94 270.7 3.1 4.69 1.81 0.91 272.4 3.0 4.69 1.56 1.31 830.0 1.1 0.85 4.85 0.58 380.0 3.5 0.53 1.93 0.65 400.0 3.2 0.97 1.45 0.48 1250.0 1.2 1.24 5.98 0.57 1300.0 4.0 1.75 5.24 1.14 890.0 0.9 0.25 6.24 1.55 1040.0 1.0 2.08 10.13 2.15 415.0 0.1 3.08 2.53 1.23 310.0 1.4 0.93 1.60 0.25 3400.0 0.8 3.06 7.20 0.87 1550.0 2.0 1.30 8.93 1.15 1250.0 1.0 0.43 7.14 1.45 2900.0 2.8 2.58 9.48 0.76
32
NH4 0.048 0.025 0.660 0.145 0.025 0.595 0.025 0.100 1.820 0.330 0.265 0.025 0.025 0.025 0.038 2.120 0.440 0.025 4.630 4.320 0.025 0.210 0.025 0.025 0.210 0.025 2.275 0.025 1.120 0.635 0.865 1.600 0.005 0.005 0.005 0.005 0.766 0.410 0.005 0.029 0.008 0.226 0.049 0.237 3.085 3.100 0.025 1.550 0.690 0.130 0.025 0.895 0.025 0.025 0.025 0.260 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.048 0.025 0.025 0.025 7.705 0.005 0.034 0.005 0.250 0.093 0.813 0.312 0.251 0.206 0.025 0.650 0.102
NO2 0.012 0.003 0.040 0.045 0.067 0.077 0.074 0.042 0.045 0.052 0.069 0.012 0.011 0.003 0.047 0.058 0.035 0.009 0.051 0.012 0.003 0.002 0.046 0.112 0.050 0.036 0.018 0.046 0.109 0.003 0.003 0.019 0.101 0.013 0.007 0.042 0.003 0.005 0.001 0.055 0.024 0.092 0.001 0.006 0.003 0.003 0.091 0.005 0.003 0.003 0.003 0.003 0.067 0.215 0.007 0.003 0.084 0.005 0.011 0.021 0.028 0.023 0.014 0.141 0.025 0.008 0.008 0.025 0.036 0.004 0.007 0.003 0.006 0.025 0.350 0.082 0.003 0.031
NO3 129.0 83.9 0.5 0.5 126.0 2.1 9.9 4.7 0.9 0.8 0.5 0.5 0.5 0.5 13.8 0.5 0.5 174.5 0.5 0.5 49.4 0.4 80.5 24.8 0.5 4.6 0.5 58.5 51.0 3.3 0.5 0.5 9.2 56.1 3.6 53.1 40.7 0.4 80.3 69.7 29.8 32.9 0.4 0.4 0.4 1.9 51.0 0.8 0.5 0.5 39.0 0.5 26.0 102.5 145.0 0.5 7.5 8.5 93.0 87.4 4.5 32.8 1.0 5.1 12.4 63.9 48.5 1.3 115.5 26.5 0.5 0.5 0.4 2.0 91.0 96.5 0.5 3.4
PO4 0.189 0.115 0.062 0.168 0.043 0.369 0.025 0.341 0.176 0.252 0.143 0.030 0.020 0.020 0.025 0.228 0.383 0.203 0.291 0.798 0.025 0.015 0.125 0.069 0.174 0.182 0.038 0.220 0.035 0.030 0.020 0.510 0.052 0.099 0.206 0.229 0.320 0.068 0.130 0.100 0.086 2.490 0.126 0.269 0.285 0.130 0.020 0.020 0.040 0.020 0.045 1.040 0.035 1.650 0.030 0.060 0.035 0.085 0.020 0.025 0.070 0.629 0.151 0.200 0.123 0.156 0.184 0.026 0.084 0.055 0.060 0.065 0.123 0.056 0.090 0.035 0.030 0.119
Cl 110.6 39.7 114.1 22.9 127.1 45.0 56.5 45.3 116.4 170.9 34.5 8.4 8.8 11.0 30.2 277.8 9.1 121.1 370.4 6.7 43.1 6.4 37.1 11.6 20.5 5.6 292.9 57.5 73.5 49.0 140.0 61.5 6.1 11.1 34.0 37.9 23.6 25.8 2.1 94.4 91.7 29.9 5.2 54.1 46.6 65.5 52.0 14.0 49.0 36.5 52.5 12.0 17.0 57.5 41.0 60.0 18.5 9.5 65.0 18.3 13.8 38.8 7.9 11.5 15.7 84.8 41.0 79.3 156.0 275.0 46.0 37.0 23.2 26.3 126.5 103.0 120.0 180.5
SO4 315.5 123.0 1016.0 104.0 526.5 96.8 186.5 113.0 327.5 386.0 64.9 7.1 11.5 32.5 46.1 3.7 9.9 309.5 112.0 89.9 70.0 2.5 117.0 46.8 80.8 17.4 78.2 82.0 109.5 200.0 71.5 215.0 43.5 31.5 29.0 91.5 70.5 90.5 36.0 185.0 165.0 61.0 45.0 165.0 22.0 7.9 180.0 205.0 240.0 165.0 155.0 66.5 101.5 135.0 140.0 355.0 61.5 94.0 270.0 54.2 60.7 94.3 103.9 66.3 71.5 175.0 54.0 115.0 260.0 305.0 220.0 89.5 86.0 94.0 1900.0 370.0 360.0 1400.0
Tabulka I: Analyzovaný výběr – objekty podzemních vod [1] – pokračování 309 311 313 315 317 319 321 323 325 327 329 331 333 335 337 339 341 343 345 347 349 351 353 355 357 359 361 363 365 367 369 371 373 375 377 379 381 383 385 387 389 391 393 395 397 399 401 403 405 407 409 411 413 415 417 419 421 423 425 427 429 431 433 435 437 439 441 443 445 447 449 451 453 455 457 459 461
Objekt TO2 VP1903 V VP1922 V VP1955 V VP1994 V VP7004 V VP7008 V VP7013 V VP7015 V VP7017 V VP7019 V VP7021 V VP7204 V VP7207 V VP7210 V VP7212 V VP7214 V VP7216 V VP7218 V VP7221 V VP7223 V VP7225 V VP7303 V VP7305 V VP7308 V VP7410 V VP7412 V VP7501 V VP7503 V VP7508 V VP7511 V VP7513 V VP7515 V VP7517 V VP7519 V VP7523 V VP7525 V VP7603 V VP7615 V VP7617 V VP7620 V VP7622 V VP7707 V VP7709 V VP7711 V VP7713 V VP7715 V VP7717 V VP7719 V VP7721 V VP7723 V VP7726 V VP7728 V VP8200 V VP8209 V VP8214 V VP8218 V VP8220 V VP8411 V VP8414 V VP8416 V VP8418 V VP8420 V VP8424 V VP8428 V VP8431 V VP8435 V VP8439 V VP8443 V VP8445 V VP8447 V VP8449 V VP8452 V VP8455 V VP8460 V VP8501 V VP8505 V VP9504 V
TO pH 1 7.1 1 6.9 1 6.6 1 5.2 2 7.6 2 7.6 2 7.3 2 7.2 2 7.6 2 7.2 2 5.5 2 7.8 2 7.7 2 9.2 2 7.5 2 7.2 2 7.9 2 7.6 2 7.9 2 8.0 2 7.8 2 7.8 2 7.5 2 7.2 2 7.1 2 6.6 2 7.4 2 7.4 2 7.4 2 6.9 2 6.1 2 7.5 2 6.8 2 7.8 2 7.3 2 7.4 2 5.8 2 6.1 2 8.2 2 6.1 2 6.9 2 6.6 2 5.8 2 6.1 2 5.6 2 5.6 2 6.1 2 5.8 2 5.8 2 5.8 2 5.7 2 6.1 2 7.0 2 7.2 2 7.1 2 7.3 2 7.5 2 7.0 2 6.7 2 6.7 2 7.1 2 7.2 2 7.2 2 7.3 2 5.8 2 7.7 2 7.5 2 7.4 2 7.1 2 7.9 2 7.7 2 7.7 2 7.4 2 6.7 2 6.8 2 6.5 2 7.4
K 143.0 132.0 70.1 10.2 77.3 49.2 53.8 53.3 33.5 92.7 13.5 48.6 35.8 12.6 55.4 81.3 54.8 45.5 45.7 34.5 41.9 23.3 72.9 175.5 54.2 26.7 68.6 47.4 62.4 64.7 23.1 30.4 27.5 31.0 49.4 54.6 9.0 18.6 26.9 15.3 52.1 27.7 7.8 14.2 7.0 20.7 19.4 16.5 11.9 6.9 6.6 23.7 66.0 62.4 55.5 47.7 46.4 97.4 25.2 14.4 25.9 22.8 35.8 26.8 17.1 31.9 14.8 40.3 14.2 18.1 19.5 60.8 22.9 17.8 13.4 11.8 30.5
T 11.8 10.9 12.9 9.0 12.7 9.1 10.1 10.1 9.2 10.5 7.2 10.6 9.5 11.0 10.8 9.1 10.0 9.5 10.4 9.9 11.3 8.8 11.2 11.0 10.7 19.5 10.1 8.9 9.4 13.7 9.7 14.2 17.9 11.9 10.4 9.9 9.5 10.2 10.6 8.2 9.7 10.4 9.4 8.4 9.4 9.7 10.8 9.4 9.2 8.9 10.2 9.4 12.6 16.7 11.8 10.4 15.5 25.2 9.0 9.5 8.9 8.8 9.6 9.1 8.4 21.8 9.6 11.2 12.5 9.0 10.7 11.7 10.9 8.2 9.5 8.5 10.0
R 57.0 121.0 46.0 132.5 -47.5 86.0 -29.0 -91.0 88.0 -121.0 19.0 -171.5 16.0 56.0 -90.5 90.5 -81.0 27.5 -249.5 -149.0 -316.5 -115.5 43.5 -115.0 -45.5 -124.5 165.0 -26.5 171.0 -62.0 95.5 -19.0 -159.5 -1.5 -28.0 111.5 -1.5 29.0 -62.5 -28.0 -71.5 -110.0 91.0 18.0 135.5 213.0 3.5 -103.5 61.5 74.5 139.0 75.0 75.5 -78.0 -23.5 73.5 -110.5 -63.0 120.5 165.5 -1.5 227.5 270.0 -133.5 78.0 -5.5 -180.5 -87.0 -192.0 -0.5 -85.0 -139.5 -102.0 60.5 -72.5 80.0 -58.0
A 0.035 0.070 0.200 0.005 0.015 0.017 0.013 0.003 0.020 0.029 0.014 0.003 0.012 0.010 0.026 0.020 0.005 0.048 0.007 0.009 0.002 0.007 0.010 0.013 0.003 0.010 0.015 0.015 0.020 0.033 0.005 0.023 0.015 0.023 0.010 0.010 0.030 0.044 0.039 0.017 0.029 0.099 0.015 0.397 0.004 0.018 0.047 0.099 0.057 0.051 0.013 0.097 0.005 0.008 0.063 0.005 0.005 0.005 0.005 0.013 0.005 0.008 0.013 0.008 0.005 0.018 0.005 0.018 0.028 0.005 0.028 0.023 0.008 0.008 0.028 0.008 0.010
M 1200.0 1200.0 525.0 65.5 575.0 410.0 425.0 475.0 270.0 745.0 87.0 435.0 305.0 78.5 460.0 660.0 395.0 355.0 365.0 270.0 355.0 180.0 615.0 1500.0 475.0 235.0 570.0 455.0 530.0 545.0 165.0 250.0 230.0 240.0 460.0 485.0 84.7 178.5 234.9 146.2 397.6 264.3 65.9 123.3 57.9 145.1 232.9 137.0 97.2 59.0 50.1 168.9 595.0 590.0 440.0 425.0 420.0 790.0 215.0 110.0 250.0 200.0 325.0 240.0 110.0 285.0 140.0 370.0 140.0 170.0 175.0 535.0 200.0 145.0 125.0 84.5 260.0
O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 8.2 0.63 4.85 0.67 1.8 1.40 7.46 1.83 2.3 5.30 3.08 1.62 7.8 0.25 0.05 0.59 2.7 0.49 3.65 0.21 8.5 0.62 4.25 0.30 8.2 0.50 3.40 0.33 1.4 0.41 5.68 0.57 3.8 0.73 2.58 0.14 1.8 0.87 6.75 0.74 4.1 0.73 0.13 0.31 0.3 0.61 4.80 0.19 1.8 0.45 3.65 0.19 3.0 0.37 0.28 0.00 2.3 0.61 4.40 0.25 10.9 0.41 4.75 0.57 3.5 0.41 3.53 0.06 5.7 1.54 3.08 0.19 0.4 0.65 3.48 0.13 1.0 0.41 2.58 0.08 1.3 0.37 3.85 0.13 3.2 0.41 1.80 0.09 1.0 0.45 6.38 0.48 0.4 0.37 8.18 0.70 0.3 0.68 4.40 0.92 0.7 0.81 2.70 0.95 9.3 0.25 3.94 0.48 5.3 0.38 4.95 0.51 9.9 0.25 4.39 0.39 1.3 3.03 5.25 2.12 10.0 0.25 0.34 0.65 0.9 0.25 2.57 0.27 1.0 0.90 1.92 0.64 1.1 0.25 2.31 0.34 1.8 0.25 5.00 0.63 9.6 0.25 5.16 0.26 1.9 1.27 0.59 1.71 0.1 2.09 2.01 1.59 6.5 0.68 2.73 0.00 1.3 2.39 1.58 1.76 4.1 0.99 3.37 0.89 1.8 1.95 3.03 1.26 0.5 0.77 0.48 1.47 0.1 4.67 1.15 1.89 4.1 0.40 0.33 1.51 7.9 0.68 0.61 1.43 0.1 2.72 1.47 1.43 2.1 3.37 1.19 2.00 6.9 0.48 0.96 1.22 0.9 2.72 0.37 1.42 8.0 0.25 0.38 1.04 1.1 0.83 1.39 2.15 5.4 0.38 6.24 1.17 1.9 0.60 6.18 1.08 0.8 0.83 4.10 0.91 2.8 0.25 4.65 0.47 2.2 0.25 4.15 0.32 1.6 0.43 5.47 1.01 6.8 0.25 1.84 0.73 8.7 0.25 0.47 0.28 11.0 0.25 1.55 0.20 8.2 1.23 1.86 0.24 5.5 0.25 3.32 0.55 2.2 0.38 2.52 0.30 10.0 0.25 0.12 0.38 2.0 0.25 2.82 0.15 0.7 0.43 1.52 0.25 0.3 0.25 4.28 0.46 0.2 0.25 1.44 0.28 7.0 0.53 1.93 0.17 0.5 0.25 1.96 0.16 0.3 0.25 5.67 0.30 1.1 0.25 2.03 0.23 1.5 0.25 0.77 0.32 0.3 0.65 1.12 0.47 9.2 0.58 0.32 0.35 2.9 0.37 2.73 0.29
33
NH4 0.025 0.025 0.140 0.025 0.005 0.005 0.169 0.170 0.005 0.081 0.033 0.280 0.290 0.180 0.223 0.005 0.127 0.005 0.073 0.243 0.316 0.208 0.621 1.590 0.065 0.115 0.025 0.395 0.025 0.095 0.025 0.053 0.135 0.145 0.025 0.025 0.076 0.112 0.116 0.025 0.071 0.183 0.025 0.080 0.025 0.025 0.138 0.230 0.025 0.025 0.025 0.025 0.090 0.143 0.190 0.025 0.170 0.550 0.195 0.053 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.180 0.025 0.025 0.080 0.048 0.025 0.025 0.053 0.025 0.025 0.025 0.045
NO2 0.003 0.020 0.096 0.003 0.011 0.005 0.013 0.014 0.005 0.015 0.011 0.011 0.021 0.004 0.001 0.006 0.022 0.008 0.005 0.009 0.001 0.007 0.003 0.007 0.005 0.005 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.015 0.017 0.007 0.040 0.046 0.004 0.020 0.012 0.003 0.160 0.005 0.097 0.013 0.021 0.064 0.003 0.008 0.003 0.007 0.003 0.004 0.005 0.004 0.012 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.004 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.044
NO3 130.0 8.2 16.5 5.8 69.9 12.1 46.8 0.6 14.5 0.4 1.6 0.4 0.4 0.4 0.4 93.5 0.9 19.8 0.4 0.4 0.4 3.4 0.4 0.4 0.4 0.4 84.5 0.5 49.0 0.5 45.5 0.5 0.5 0.5 0.5 16.0 0.5 0.5 0.5 0.5 2.0 0.5 0.5 1.3 5.0 23.5 9.2 2.5 2.4 0.5 3.6 14.8 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 3.4 33.0 29.5 1.9 12.0 0.5 4.8 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 7.9 2.4
PO4 0.050 0.060 0.105 0.020 0.045 0.043 0.098 0.032 0.031 0.015 0.047 0.023 0.021 0.033 0.101 0.206 0.034 0.157 0.017 0.715 0.038 0.025 0.022 0.078 0.034 0.044 0.085 0.020 0.115 0.040 0.125 0.020 0.030 0.040 0.035 0.035 0.444 0.248 0.150 0.205 0.025 0.379 0.025 0.789 0.025 0.025 0.025 0.627 0.087 0.025 0.025 0.025 0.045 0.020 0.075 0.020 0.020 0.020 0.140 0.055 0.140 0.135 0.060 0.020 0.030 0.030 0.020 0.160 0.020 0.020 0.020 0.020 0.135 0.020 0.035 0.035 0.042
Cl 92.0 74.5 70.5 3.4 39.8 3.1 25.8 5.3 6.7 42.2 2.3 1.9 6.8 9.7 22.4 25.2 61.4 17.7 11.8 12.3 6.8 9.3 12.0 5.8 28.1 2.9 33.5 6.8 12.5 37.5 14.5 16.0 16.0 22.5 2.8 7.8 3.8 3.4 2.9 3.3 42.5 3.1 2.9 2.5 4.2 21.2 13.4 11.7 5.8 4.2 3.8 20.4 15.0 3.9 21.0 5.3 9.8 17.5 3.5 7.0 12.0 2.6 7.0 1.9 10.5 1.5 2.3 3.2 2.4 2.3 3.3 35.5 3.5 2.6 1.4 4.0 3.2
SO4 350.0 290.0 93.5 28.5 89.5 31.0 20.5 4.3 18.9 96.0 42.5 20.5 2.5 24.5 43.0 73.0 9.8 34.0 42.5 28.5 17.5 8.2 56.5 550.0 34.0 3.9 47.0 7.8 60.0 36.5 26.5 7.8 23.0 13.3 28.0 25.5 15.1 6.6 13.1 4.0 38.8 3.7 6.5 13.1 8.5 26.9 3.4 10.5 3.9 4.3 2.4 3.4 47.5 51.5 50.0 24.5 31.5 195.0 26.0 7.0 29.5 19.5 8.3 9.2 47.0 22.5 7.3 3.0 0.5 1.3 0.5 0.8 12.5 38.5 6.9 24.0 15.8
Tabulka II: Klasifikovaný výběr – objekty podzemních vod [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 102 104 106 108 110 112 114 116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136 138 140 142 144 146 148 150 152
Objekt PB0024 PB0060 PB0079 PB0097 PB0138 PB0157 PB0189 PB0305 PB0364 PB0370 PB0386 PB0403 PB0425 PB0469 PB0498 PO0016 PO0018 PO1801 PO1835 PO4006 PO4009 PP0021 PP0049 PP0053 PP0063 PP0111 PP0115 PP0148 PP0160 PP0190 PP0197 PP0227 PP0257 PP0267 PP0275 PP0284 PP0291 PP0293 PP0301 PP0320 PP0331 PP0359 PP0367 PP0378 PP0401 PP0407 PP0434 PP0446 PP0462 PP0469 PP0490 PP0496 PP0513 PP0531 PP0535 PP0540 PP0552 PP0570 PP0668 PP0753 PP0766 PP0784 PP0823 PP0847 PP0849 PP0852 PP0872 PP0874 PP0883 VB0031 VB0049 VB0078 VB0095 VB0117 VB0151 VB0184
TO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1
pH 6.1 7.5 7.9 6.6 7.5 7.3 6.2 7.4 6.2 5.7 6.6 7.2 7.2 5.0 7.5 7.3 6.7 7.6 7.9 6.3 7.7 7.7 5.6 7.3 7.5 7.2 7.2 7.5 6.1 8.0 7.3 7.3 5.8 5.4 6.0 7.2 6.4 6.6 6.9 5.3 6.8 5.4 6.6 7.2 7.3 6.4 7.2 7.2 7.4 7.6 6.3 7.4 6.9 6.5 6.3 7.4 5.9 6.2 7.2 6.4 5.5 6.4 4.7 6.8 6.0 6.8 7.1 6.5 6.4 6.9 6.7 6.7 6.6 6.9 6.7 7.0
K 5.9 41.2 24.1 17.1 59.2 56.4 25.7 33.2 11.7 25.4 17.8 80.0 84.9 16.4 40.4 58.9 38.3 33.8 45.7 10.5 17.8 41.0 8.6 81.5 43.6 101.0 27.8 73.6 27.6 24.2 69.6 112.5 12.1 14.2 36.6 40.2 22.2 5.5 72.4 9.4 96.2 30.8 22.4 44.6 96.8 16.6 114.5 59.6 68.3 44.7 10.3 311.0 153.5 14.9 20.6 47.5 7.2 17.2 14.6 26.8 10.8 7.2 15.3 9.8 7.8 45.8 23.9 11.3 16.9 82.8 121.5 39.7 69.2 91.3 97.4 110.3
T R A M O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 6.5 108.0 0.008 47.5 10.1 0.43 0.07 0.17 10.0 -45.0 0.008 350.0 10.0 0.25 3.34 0.45 9.4 118.0 0.008 200.0 12.0 0.43 1.82 0.11 10.5 102.5 0.008 120.0 11.0 0.38 0.27 0.15 13.4 206.0 0.028 308.2 10.5 0.41 4.06 1.17 10.9 183.5 0.022 310.0 6.6 0.25 5.24 1.61 9.8 223.5 0.008 355.4 7.4 0.25 1.17 1.29 9.6 156.0 0.011 176.1 11.6 0.25 2.36 0.78 8.1 344.5 0.003 75.9 8.4 0.25 0.35 1.05 9.9 210.5 0.027 127.8 9.9 1.03 0.66 1.28 9.7 251.0 0.018 107.0 10.9 1.04 0.69 0.50 12.2 180.5 0.010 399.8 9.2 0.44 4.51 1.60 10.0 192.5 0.019 452.0 7.9 0.25 4.01 1.43 8.9 153.0 0.029 83.5 9.9 1.14 0.34 1.16 9.9 164.0 0.021 218.0 10.2 0.25 2.54 0.70 9.8 0.5 0.008 540.0 1.3 0.25 5.67 1.06 10.1 69.5 0.025 275.0 10.5 0.48 0.54 0.45 8.1 97.0 0.008 285.0 9.4 0.25 2.99 0.37 9.1 -206.0 0.008 410.0 1.0 1.58 4.59 0.29 9.1 -90.0 0.005 100.0 8.0 0.43 0.64 0.86 8.3 140.5 0.005 155.0 10.1 0.25 1.30 0.17 10.2 76.5 0.003 315.0 8.2 0.49 2.95 0.16 8.0 54.5 0.015 56.0 10.2 0.49 0.09 0.26 9.3 -136.5 0.022 655.0 7.3 0.57 5.50 0.52 8.7 304.0 0.014 350.0 7.9 0.41 2.93 0.19 9.5 232.5 0.037 800.0 2.0 0.91 5.75 0.83 10.3 -57.0 0.027 215.0 7.3 0.75 1.43 0.19 10.4 98.0 0.020 580.0 7.6 0.41 3.98 0.26 10.7 16.0 0.015 180.0 10.3 0.69 0.27 0.29 9.2 242.0 0.025 215.0 11.5 0.25 2.19 0.17 10.3 261.0 0.025 550.0 9.3 0.25 4.57 0.87 9.4 223.0 0.030 910.0 6.3 0.63 5.81 0.69 8.4 191.0 0.109 88.6 11.3 4.25 0.17 0.20 8.1 195.5 0.020 96.7 8.4 0.75 0.31 0.86 9.5 218.0 0.025 244.8 8.5 0.40 0.58 0.86 10.1 144.0 0.015 314.0 10.3 0.83 2.42 0.61 9.9 150.5 0.024 163.8 7.4 0.25 1.07 0.83 7.0 171.5 0.015 36.4 10.7 0.25 0.09 0.36 10.0 166.5 0.026 587.4 8.0 0.65 4.39 1.26 7.6 240.0 0.006 68.6 8.8 0.25 0.27 0.63 10.4 176.5 0.082 723.4 7.3 1.07 2.98 1.33 9.5 228.0 0.033 212.1 9.1 0.58 0.37 0.91 10.5 203.5 0.008 180.0 7.4 0.77 0.83 0.31 11.2 337.0 0.005 360.0 2.8 0.45 2.40 0.27 11.0 74.5 0.014 765.0 8.3 0.74 5.93 0.51 8.9 250.0 0.006 150.0 7.1 0.61 1.30 0.76 9.4 152.0 0.045 880.0 6.0 1.11 5.43 0.82 9.7 135.0 0.008 490.0 8.7 0.25 4.09 0.73 10.3 14.5 0.015 595.0 5.3 0.38 5.16 0.50 10.2 152.5 0.010 375.0 5.9 0.43 3.36 0.26 9.2 470.5 0.009 83.0 8.8 0.57 0.47 0.24 12.4 194.0 0.054 2800.0 6.9 1.30 7.75 0.70 8.1 45.5 0.403 1250.0 1.0 7.32 8.60 1.60 9.7 271.5 0.008 120.0 8.4 0.25 0.77 0.37 10.2 148.0 0.035 145.0 9.5 0.90 0.41 0.39 9.5 184.5 0.005 390.0 4.0 0.25 2.74 0.33 8.6 189.0 0.005 47.5 9.8 0.25 0.08 0.28 8.2 182.0 0.005 130.0 9.0 0.25 0.31 0.46 7.5 88.0 0.007 120.0 10.6 0.41 0.81 0.13 9.2 177.5 0.021 163.0 10.4 0.76 0.47 0.68 8.8 212.5 0.008 86.1 8.3 0.25 0.41 0.94 8.4 136.5 0.008 72.0 8.7 0.57 0.37 0.27 8.0 215.5 0.030 100.5 9.0 0.95 0.05 0.34 10.8 172.0 0.074 48.1 9.9 3.95 0.06 0.25 8.3 177.5 0.010 57.6 9.6 0.45 0.26 0.53 9.1 209.5 0.014 393.4 6.0 0.25 3.35 1.28 10.0 333.5 0.018 225.0 3.7 0.98 2.28 0.25 9.3 270.5 0.012 105.0 9.6 0.73 0.66 0.34 9.6 250.0 0.058 130.0 8.9 2.28 0.47 0.24 9.2 1.0 0.020 685.0 1.9 0.75 5.52 1.79 10.8 -79.0 0.035 900.0 0.9 2.10 4.81 2.06 10.6 136.5 0.045 315.0 3.5 1.00 2.25 1.01 11.2 1.0 0.035 490.0 2.1 1.00 2.63 1.28 8.6 -48.5 0.030 469.1 2.4 0.64 6.26 2.26 9.7 -55.0 0.131 498.1 1.3 4.03 4.43 2.87 10.6 -110.5 0.102 581.1 1.3 2.02 6.20 2.14
34
NH4 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.325 0.025 0.025 0.038 0.025 0.025 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.067 0.005 0.005 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.025 0.025 0.043 0.005 0.095 0.384 0.055 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.025 0.025 0.005 0.025 0.025 0.025 0.025 0.005 0.005 0.005 0.025 0.110 0.183 0.025 0.025 0.805 0.370
NO2 NO3 0.003 4.8 0.006 17.0 0.003 7.2 0.003 6.6 0.003 27.8 0.003 6.2 0.003 21.6 0.003 23.4 0.003 3.6 0.003 19.8 0.004 8.1 0.003 68.9 0.003 8.7 0.003 6.4 0.005 20.4 0.003 0.5 0.005 62.0 0.003 3.4 0.003 0.5 0.003 3.8 0.003 4.9 0.003 8.8 0.002 13.3 0.002 38.4 0.002 31.0 0.001 63.0 0.004 18.9 0.002 70.9 0.005 25.0 0.003 2.2 0.003 17.5 0.003 28.5 0.003 7.9 0.011 12.3 0.008 73.4 0.003 29.2 0.016 19.3 0.003 2.6 0.003 48.9 0.003 7.4 0.033 135.5 0.003 63.5 0.001 38.2 0.005 50.6 0.001 77.6 0.001 2.0 0.003 68.3 0.003 34.5 0.003 14.5 0.003 6.0 0.002 14.7 0.010 42.0 0.014 1.4 0.027 11.0 0.003 11.0 0.003 20.5 0.003 7.1 0.003 6.5 0.002 4.2 0.003 52.2 0.003 10.4 0.001 4.3 0.003 17.0 0.018 8.8 0.003 0.8 0.003 13.1 0.002 0.5 0.001 4.8 0.001 3.8 0.083 27.0 0.117 10.3 0.068 35.5 0.055 41.0 0.059 1.6 0.054 1.7 0.075 0.8
PO4 Cl SO4 0.030 0.9 14.5 0.090 9.3 23.5 0.020 2.4 21.5 0.020 4.4 51.5 0.260 24.2 54.5 0.025 4.3 41.2 0.049 13.0 41.7 0.097 9.9 30.8 0.097 7.3 16.6 0.025 6.0 70.8 0.182 6.0 44.9 0.077 37.3 93.7 0.025 9.1 256.0 0.065 3.9 53.1 0.025 6.5 66.1 0.060 4.7 45.0 0.055 30.5 47.0 0.020 3.0 23.5 0.020 8.2 6.0 0.165 1.6 11.0 0.020 1.3 16.5 0.038 4.4 33.0 0.028 1.6 14.6 0.449 29.1 77.0 0.145 5.9 36.0 0.048 29.2 135.0 0.232 6.9 31.5 0.098 23.2 85.0 0.056 16.7 61.0 0.205 1.4 11.0 0.080 38.5 59.5 0.085 125.0 140.0 0.025 4.2 37.8 0.066 5.0 34.2 0.025 33.3 35.9 0.165 14.6 34.3 0.194 7.5 27.7 0.126 2.5 9.3 0.046 30.0 72.5 0.025 7.1 18.3 0.178 85.7 119.5 0.062 10.0 59.4 0.110 11.9 12.0 0.177 16.8 33.5 0.109 31.0 97.5 0.076 7.4 8.1 0.118 51.0 185.0 0.070 21.0 57.0 0.020 23.0 84.5 0.050 13.5 49.5 0.131 5.2 2.5 0.049 51.2 1550.0 0.163 53.0 345.0 0.045 5.7 15.0 0.110 6.4 53.0 0.255 18.5 63.0 0.020 3.6 13.5 0.075 2.8 52.0 0.171 1.6 21.5 0.046 8.5 27.1 0.046 5.5 21.2 0.169 2.0 7.1 0.050 4.4 43.0 0.056 3.3 11.9 0.139 2.9 21.5 0.155 7.3 61.5 0.125 4.0 11.3 0.162 3.1 12.0 0.082 4.5 38.0 0.020 44.0 76.5 0.020 135.0 195.0 0.030 11.5 38.5 0.020 34.5 110.0 0.025 64.1 88.8 0.025 80.7 172.0 0.025 67.7 203.0
Tabulka II: Klasifikovaný výběr – objekty podzemních vod [1] – pokračování 154 156 158 160 162 164 166 168 170 172 174 176 178 180 182 184 186 188 190 192 194 196 198 200 202 204 206 208 210 212 214 216 218 220 222 224 226 228 230 232 234 236 238 240 242 244 246 248 250 252 254 256 258 260 262 264 266 268 270 272 274 276 278 280 282 284 286 288 290 292 294 296 298 300 302 304 306 308
Objekt VB0236 VB0260 VB0271 VB0284 VB0295 VB0310 VB0322 VB0349 VB0360 VB0401 VB0500 VB9510 VB9513 VB9516 VB9652 VB9654 VB9750 VB9752 VB9754 VB9756 VB9801 VB9803 VB9806 VB9808 VB9810 VB9851 VO0005 VO0016 VO0054 VO0089 VO0123 VP0007 VP0026 VP0094 VP0119 VP0131 VP0201 VP0210 VP0261 VP0302 VP0326 VP0342 VP0409 VP0458 VP0469 VP0478 VP0480 VP0482 VP0485 VP0511 VP0635 VP0651 VP0672 VP0685 VP0692 VP0699 VP0714 VP0717 VP0719 VP0901 VP1009 VP1103 VP1117 VP1324 VP1567 VP1576 VP1601 VP1614 VP1626 VP1721 VP1724 VP1801 VP1813 VP1823 VP1838 VP1851 VP1853 VP1873
TO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
pH 6.9 7.3 7.0 6.9 7.0 6.9 7.3 7.3 6.8 6.5 6.6 6.8 6.7 7.3 6.9 7.1 8.4 7.3 7.6 8.1 7.7 7.7 7.2 7.8 7.4 7.9 6.3 6.7 6.8 7.9 6.7 7.0 7.1 7.5 7.5 7.2 7.3 7.0 7.2 6.9 7.1 7.1 7.6 7.3 7.0 7.0 7.4 7.2 7.0 6.9 7.0 7.2 7.4 6.5 7.1 6.7 7.8 7.3 7.2 5.9 6.4 6.8 6.3 6.5 7.2 7.0 6.6 7.3 7.2 7.1 7.2 6.6 5.8 7.6 7.0 7.1 6.9 6.9
K 95.7 200.0 104.9 153.1 96.4 139.2 89.4 138.3 80.0 48.1 92.4 16.5 34.2 53.1 66.7 50.6 40.7 82.8 223.0 105.8 50.0 21.3 68.9 96.3 59.5 44.3 37.5 98.6 109.5 22.9 33.8 72.9 84.6 80.6 59.7 116.5 72.4 94.6 104.0 88.9 78.2 79.3 108.1 112.0 189.5 92.5 151.0 186.5 112.5 183.5 47.8 64.6 63.1 144.0 109.5 150.5 39.6 124.5 123.5 37.2 24.0 70.3 23.0 56.6 125.0 71.4 54.4 166.5 129.0 83.8 77.1 91.5 39.2 185.5 166.5 172.5 285.0 138.5
T 10.1 11.3 9.6 11.8 14.2 10.0 10.9 10.5 10.7 10.8 10.6 10.1 10.2 9.0 10.2 10.7 11.5 11.7 16.9 13.3 10.9 10.6 10.1 12.6 10.6 11.3 10.4 11.1 11.0 10.7 10.4 10.2 11.2 11.5 9.6 9.6 9.1 11.9 10.4 11.3 10.9 10.7 13.5 10.8 10.4 10.9 12.4 11.1 9.9 12.5 10.5 11.3 11.4 11.9 11.0 11.1 10.2 11.0 10.9 10.4 9.0 9.7 10.3 10.2 9.6 10.1 10.4 10.8 11.4 10.5 18.5 9.2 10.6 9.2 11.7 12.6 12.6 11.9
R -145.5 67.0 -113.0 168.5 -101.0 -100.0 -122.0 -0.5 -162.0 209.5 156.0 -93.0 -71.0 26.0 18.5 -108.5 25.5 -105.5 -215.0 -204.0 -133.0 -73.5 -187.5 -90.0 25.5 -244.5 -81.0 35.5 -48.5 -25.0 -85.5 -114.0 187.0 103.5 181.0 -10.5 209.5 -81.0 -45.0 158.0 -62.5 -70.5 118.5 -134.0 128.5 -124.5 76.5 60.0 -607.5 -171.5 105.5 142.5 94.5 -89.0 23.5 -65.5 220.0 105.0 48.0 54.5 59.0 97.0 -106.5 190.5 22.5 92.0 270.5 159.0 116.5 263.0 87.0 -42.5 50.5 -25.5 -45.0 89.5 153.5 -38.5
A 0.149 0.042 0.114 0.039 0.141 0.131 0.057 0.082 0.151 0.008 0.045 0.018 0.005 0.010 0.025 0.044 0.069 0.032 0.095 0.020 0.030 0.015 0.060 0.031 0.010 0.055 0.035 0.015 0.145 0.025 0.225 0.033 0.045 0.043 0.022 0.055 0.020 0.038 0.065 0.087 0.079 0.085 0.016 0.108 0.072 0.045 0.060 0.055 0.060 0.125 0.025 0.020 0.020 0.065 0.065 0.085 0.005 0.025 0.030 0.101 0.115 0.082 0.190 0.069 0.032 0.026 0.011 0.027 0.032 0.025 0.025 0.270 0.034 0.047 0.070 0.075 0.185 0.060
M O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 491.4 3.6 2.57 4.90 2.21 980.3 2.4 1.48 10.70 2.58 563.9 1.6 1.94 7.34 2.30 771.8 6.6 0.83 6.52 2.28 499.6 2.2 2.21 6.07 1.80 744.6 1.3 2.58 8.43 3.18 490.4 1.5 1.22 5.47 1.23 723.8 3.1 2.04 7.27 1.79 439.7 0.5 4.98 4.71 2.37 365.0 6.8 0.25 2.50 1.55 605.0 5.1 0.95 2.38 1.23 160.0 0.9 0.25 1.34 0.67 325.0 1.8 0.60 3.26 1.53 420.0 7.6 0.43 3.18 0.62 348.8 5.6 0.25 4.75 1.70 288.9 2.6 1.07 4.82 1.05 209.4 5.2 1.46 3.57 0.49 437.3 2.6 0.44 5.58 1.37 935.4 0.5 5.44 8.02 1.85 530.4 1.7 0.75 5.16 0.78 289.2 1.5 0.25 5.30 1.08 155.0 3.4 0.37 1.55 0.09 317.1 1.8 1.41 3.77 1.18 473.7 3.8 0.68 4.61 0.95 327.0 7.2 0.44 5.99 1.15 249.1 2.4 0.25 4.12 0.76 280.0 1.3 1.55 1.02 1.12 685.0 1.9 0.55 2.84 1.49 935.0 0.8 6.90 7.52 3.17 190.0 1.0 0.25 2.04 0.20 325.0 0.3 4.05 2.93 1.29 585.0 0.4 1.16 5.05 0.99 680.0 4.1 1.14 5.95 0.74 660.0 4.9 1.27 5.65 0.38 475.0 5.8 0.45 3.85 0.27 955.0 2.8 1.77 7.73 0.99 575.0 5.1 0.49 4.55 0.52 815.0 0.5 1.10 7.50 1.02 835.0 0.7 1.87 6.45 0.85 670.0 3.0 2.33 4.40 0.84 590.0 1.8 1.90 3.13 0.50 580.0 1.0 2.36 3.68 0.64 810.0 4.0 0.79 3.80 0.33 825.0 0.2 3.59 4.20 0.54 1450.0 1.1 1.61 6.90 1.31 750.0 0.6 1.80 4.99 0.82 1300.0 1.6 1.25 10.50 1.06 1400.0 2.3 1.10 6.33 1.53 990.0 2.6 3.15 6.53 2.18 1550.0 0.4 8.20 5.79 1.56 410.0 2.4 0.91 2.99 0.86 545.0 1.4 0.38 5.09 0.73 520.0 7.2 0.48 2.71 0.90 1200.0 3.1 5.00 3.84 3.75 940.0 3.7 1.00 4.95 1.27 1250.0 1.0 4.25 7.91 2.51 325.0 9.8 0.25 1.93 0.17 1100.0 3.9 0.25 5.64 1.95 1050.0 5.0 0.38 5.74 2.17 290.3 0.1 4.94 1.59 2.98 329.4 3.0 2.85 1.93 1.13 575.5 2.0 2.22 4.60 1.81 173.3 1.6 4.76 1.44 1.61 257.1 9.6 1.53 2.06 1.20 855.0 1.3 0.95 5.45 0.58 535.0 1.1 0.49 3.55 0.48 375.0 5.6 0.61 1.85 0.61 1350.0 2.1 1.13 6.68 0.71 875.0 4.0 0.98 4.20 0.49 735.0 4.9 0.50 5.78 0.70 665.0 1.1 0.48 5.54 1.15 740.0 0.1 8.37 5.30 1.87 260.0 0.5 2.15 0.53 1.12 1250.0 2.6 1.84 4.25 0.36 1500.0 1.4 2.10 10.03 1.72 1350.0 1.3 0.38 7.21 1.08 2050.0 2.3 1.10 7.32 2.03 1200.0 2.7 1.75 7.94 2.14
35
NH4 0.575 0.025 0.380 0.025 0.215 0.043 2.820 0.058 0.475 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.025 0.680 1.185 0.150 2.930 3.840 0.920 0.024 0.465 3.960 0.025 2.040 0.170 0.025 1.200 0.038 1.900 0.125 0.023 0.012 0.005 0.005 0.005 0.118 3.370 0.019 0.087 0.083 0.040 1.785 0.052 0.205 2.200 0.025 0.670 0.525 0.038 0.025 0.025 0.065 0.038 0.430 0.025 0.048 0.048 0.234 0.025 0.025 0.242 0.025 0.034 0.005 0.005 0.030 0.005 0.025 0.098 5.390 0.168 2.260 0.130 0.970 0.025 0.110
NO2 0.077 0.017 0.063 0.158 0.037 0.042 0.020 0.241 0.030 0.003 0.005 0.003 0.003 0.003 0.039 0.037 0.046 0.020 0.049 0.012 0.003 0.006 0.099 0.003 0.004 0.003 0.175 0.114 0.004 0.015 0.003 0.002 0.005 0.005 0.001 0.010 0.001 0.019 0.003 0.081 0.011 0.011 0.041 0.002 0.024 0.003 0.196 0.240 0.003 0.007 0.003 0.004 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 0.018 0.004 0.029 0.006 0.008 0.007 0.004 0.041 0.085 0.004 0.053 0.002 0.003 0.005 0.002 0.026 0.174 0.026 0.009 0.007 0.003
NO3 4.3 69.0 0.5 142.0 3.2 0.9 0.5 41.0 1.8 34.5 48.0 0.5 0.5 39.0 14.4 0.5 4.3 0.5 0.5 0.5 1.5 0.4 18.5 0.5 18.7 0.5 9.1 1.5 0.5 0.5 0.5 0.4 0.5 29.6 42.3 3.0 49.3 4.7 0.4 98.1 34.9 3.1 34.2 0.4 167.0 1.6 1.1 96.5 0.5 0.5 0.5 13.5 86.5 0.5 0.5 0.5 6.8 120.0 115.0 1.2 1.2 1.0 0.5 88.6 1.9 19.2 50.0 25.0 29.5 24.5 6.4 1.4 3.7 2.4 1.9 2.3 5.8 0.5
PO4 0.231 0.267 0.568 0.302 0.069 0.224 0.047 0.090 0.095 0.030 0.045 0.020 0.020 0.205 0.049 0.351 0.038 0.025 0.397 0.049 0.025 0.010 0.072 0.025 0.025 0.045 0.020 0.040 0.020 0.020 0.560 0.098 0.081 0.155 0.154 0.032 0.068 0.073 0.041 0.066 1.076 0.348 0.041 0.086 0.036 0.400 0.020 0.020 0.060 0.175 0.085 0.585 0.055 0.090 0.020 0.050 0.085 0.020 0.020 0.285 0.053 0.070 0.463 0.042 0.056 0.090 0.097 0.089 0.306 0.125 0.020 0.149 0.047 0.027 0.020 0.020 0.030 0.020
Cl SO4 52.2 191.0 223.3 194.0 61.4 137.0 154.5 181.0 72.5 110.0 118.9 227.0 16.8 190.5 66.9 321.5 52.0 115.0 34.5 33.5 140.0 77.0 6.8 4.6 5.2 14.0 21.0 50.5 41.9 53.9 13.0 11.4 8.2 37.6 35.4 143.5 444.1 8.1 32.4 234.5 5.0 14.4 8.1 13.0 67.7 55.2 56.7 182.0 8.0 16.7 8.2 29.7 22.5 83.0 145.0 160.0 47.5 165.0 7.3 3.1 17.0 3.0 31.5 81.5 28.0 103.5 36.6 54.5 20.2 45.5 49.3 190.0 27.1 66.0 12.1 125.0 40.8 170.0 35.4 84.0 58.0 125.0 29.0 145.0 28.8 280.0 65.9 250.0 93.1 360.0 58.5 185.0 12.5 305.0 265.0 245.0 52.5 260.0 155.0 580.0 10.3 94.0 17.0 49.5 20.5 104.0 140.0 425.0 63.5 300.0 155.0 210.0 8.5 91.5 58.0 285.0 55.0 275.0 4.6 104.3 4.2 27.4 35.4 97.7 15.0 19.8 13.8 84.7 175.0 110.0 47.4 96.0 32.7 77.5 82.4 465.0 111.5 215.0 30.0 125.0 26.0 109.0 50.9 130.0 19.9 120.0 250.5 385.0 77.5 415.0 185.0 345.0 510.0 420.0 58.0 370.0
Tabulka II: Klasifikovaný výběr – objekty podzemních vod [1] – pokračování 310 312 314 316 318 320 322 324 326 328 330 332 334 336 338 340 342 344 346 348 350 352 354 356 358 360 362 364 366 368 370 372 374 376 378 380 382 384 386 388 390 392 394 396 398 400 402 404 406 408 410 412 414 416 418 420 422 424 426 428 430 432 434 436 438 440 442 444 446 448 450 452 454 456 458 460 462
Objekt VP1919 VP1942 VP1966 VP2015 VP7005 VP7012 VP7014 VP7016 VP7018 VP7020 VP7203 VP7205 VP7208 VP7211 VP7213 VP7215 VP7217 VP7219 VP7222 VP7224 VP7226 VP7304 VP7307 VP7409 VP7411 VP7500 VP7502 VP7506 VP7510 VP7512 VP7514 VP7516 VP7518 VP7520 VP7524 VP7526 VP7614 VP7616 VP7618 VP7621 VP7700 VP7708 VP7710 VP7712 VP7714 VP7716 VP7718 VP7720 VP7722 VP7724 VP7727 VP7800 VP8206 VP8213 VP8215 VP8219 VP8221 VP8413 VP8415 VP8417 VP8419 VP8423 VP8425 VP8429 VP8434 VP8436 VP8440 VP8444 VP8446 VP8448 VP8450 VP8453 VP8456 VP8462 VP8503 VP9500 VP9506
TO 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
pH 7.1 7.5 6.8 6.1 6.9 6.2 7.0 7.8 7.3 9.3 6.4 8.1 7.7 7.8 7.7 7.8 7.6 7.6 7.3 7.3 7.5 7.4 8.1 6.9 7.0 7.1 7.2 6.9 7.4 7.2 7.3 6.7 8.1 7.2 7.2 7.2 6.7 6.3 6.3 6.1 5.7 6.2 5.6 6.3 7.0 5.5 5.9 5.6 6.5 5.7 6.1 6.7 6.4 7.4 7.2 7.1 7.0 6.9 7.3 7.6 7.1 7.2 6.6 6.1 7.7 8.1 7.0 6.1 7.5 8.0 7.6 6.4 6.1 6.8 5.2 7.5 7.8
K 138.5 37.7 25.5 40.8 45.1 27.4 122.0 48.6 72.9 102.5 12.1 73.6 46.3 35.0 17.6 242.0 45.2 46.3 62.7 77.5 60.9 61.1 33.4 34.9 46.6 37.0 32.4 31.6 60.2 58.9 47.4 20.8 191.2 82.6 68.3 70.2 27.7 20.8 21.6 13.8 9.1 14.8 34.9 19.2 24.4 5.4 57.9 8.0 25.7 10.8 20.4 71.0 162.0 36.5 77.8 70.1 129.5 18.6 21.9 21.4 29.0 29.0 24.0 27.3 31.5 33.5 15.5 73.7 19.2 27.6 27.4 17.5 23.1 10.0 11.1 40.0 310.5
T 12.2 10.2 10.7 11.2 10.6 10.0 10.5 8.4 10.5 9.2 8.9 10.6 13.3 10.7 11.6 10.9 9.6 9.7 12.3 11.8 10.2 9.0 9.8 10.1 18.5 15.2 11.3 13.1 10.9 11.0 11.8 9.4 14.5 11.7 9.3 10.4 10.5 11.2 10.3 10.5 9.2 9.6 9.5 12.7 10.5 8.1 9.4 9.4 8.9 9.4 9.6 9.0 11.3 10.6 11.1 11.6 11.5 9.4 9.7 9.8 9.7 10.6 9.5 10.2 24.8 13.4 9.5 9.1 9.7 9.0 11.6 9.7 8.9 9.8 8.6 10.4 10.3
R 179.5 166.0 -2.5 -12.5 189.0 70.0 -131.5 89.0 -110.5 -12.0 -165.5 -147.5 -307.5 -41.0 -208.5 -185.5 -25.0 35.0 -94.0 -93.5 107.5 38.5 -63.5 -16.5 -88.5 -82.0 -66.5 -20.5 36.5 -5.0 -174.5 41.5 -269.0 -42.5 198.5 80.0 -39.5 15.5 -36.5 -38.5 46.0 58.0 186.0 24.5 -168.0 186.5 193.5 155.5 176.5 121.0 112.5 168.5 2.0 -101.0 71.5 15.5 -301.0 -196.5 -79.5 -5.0 -124.5 -93.5 63.5 -3.5 -26.0 186.5 -122.0 4.0 -91.5 -100.5 -57.5 -28.5 126.0 -103.0 284.5 73.0 -187.5
A 0.060 0.015 0.015 0.055 0.012 0.009 0.008 0.002 0.010 0.029 0.021 0.011 0.002 0.016 0.006 0.007 0.013 0.006 0.012 0.010 0.017 0.026 0.018 0.005 0.002 0.015 0.010 0.010 0.025 0.013 0.013 0.020 0.015 0.040 0.010 0.020 0.115 0.041 0.097 0.009 0.038 0.039 0.107 0.023 0.082 0.026 0.040 0.020 0.011 0.009 0.007 0.014 0.040 0.013 0.028 0.010 0.025 0.005 0.005 0.008 0.013 0.023 0.013 0.005 0.013 0.008 0.005 0.035 0.005 0.013 0.028 0.025 0.013 0.005 0.005 0.023 0.025
M O2 CHSKMn KNK4.5 ZNK8.3 NH4 NO2 NO3 PO4 Cl SO4 1200.0 5.8 1.25 5.71 0.95 0.025 0.010 190.0 0.205 67.0 240.0 315.0 6.1 0.90 3.07 0.29 0.025 0.003 0.5 0.070 12.5 27.5 205.0 2.5 0.25 1.64 0.56 0.110 0.003 2.2 0.095 6.4 29.5 325.0 1.0 3.28 1.34 2.40 0.125 0.003 0.5 0.445 20.5 105.0 360.0 0.1 0.78 3.03 0.71 0.069 0.012 0.4 0.041 4.9 72.5 180.0 8.4 0.41 0.43 0.64 0.005 0.007 44.8 0.036 24.2 23.0 935.0 0.4 0.83 6.85 0.93 0.095 0.014 0.4 0.017 50.4 190.0 365.0 7.5 0.37 3.75 0.22 0.005 0.001 3.6 0.066 3.1 28.5 615.0 0.6 0.45 6.58 0.65 0.165 0.011 0.4 0.020 11.1 51.5 800.0 3.1 1.15 8.41 0.00 0.163 0.047 0.6 0.135 38.6 65.5 99.5 2.4 1.38 0.53 0.39 0.121 0.012 0.4 0.043 3.6 22.3 610.0 2.1 0.69 6.25 0.06 0.531 0.002 0.4 0.046 43.3 11.0 385.0 0.8 0.33 4.00 0.19 0.340 0.003 0.4 0.046 16.6 17.0 260.0 4.1 0.33 2.03 0.07 0.537 0.011 18.6 0.038 19.7 26.5 150.0 0.9 0.37 1.75 0.10 0.964 0.003 0.4 0.010 3.2 2.5 1400.0 0.2 1.59 4.60 0.16 4.240 0.001 0.4 0.023 620.5 4.0 355.0 6.8 0.37 2.70 0.16 0.005 0.111 38.1 0.079 16.7 39.5 395.0 1.6 0.37 4.45 0.22 0.005 0.002 0.5 0.054 3.0 19.0 555.0 0.6 0.45 6.53 0.62 0.078 0.012 0.4 0.016 3.6 11.9 630.0 0.3 0.41 6.20 0.57 0.154 0.007 0.4 0.552 35.3 51.0 490.0 1.5 0.65 4.33 0.26 0.031 0.767 19.8 0.430 11.5 65.0 445.0 8.4 0.68 3.28 0.28 0.005 0.003 46.6 0.148 15.9 60.5 230.0 2.1 0.68 1.38 0.06 0.785 0.354 1.7 0.010 26.2 51.5 280.0 2.2 0.41 2.68 0.56 0.035 0.020 4.3 0.043 5.1 32.0 375.0 3.9 0.37 3.93 0.59 0.446 0.009 0.4 0.048 11.0 9.3 330.0 4.3 0.13 3.64 0.71 0.025 0.003 0.5 0.035 4.5 18.0 305.0 2.1 0.25 3.32 0.44 0.250 0.017 2.5 0.110 5.2 4.3 275.0 1.8 0.25 2.98 0.65 0.025 0.010 0.5 0.130 3.0 14.5 520.0 10.6 0.38 3.81 0.33 0.025 0.004 56.5 0.075 16.0 72.5 505.0 3.4 0.98 5.25 1.52 0.025 0.007 7.1 0.020 14.0 34.5 380.0 0.4 0.83 4.16 0.81 0.025 0.003 0.5 0.020 2.1 6.8 160.0 3.0 0.44 0.92 0.47 0.025 0.013 0.9 0.030 5.2 40.5 1075.0 1.0 0.93 3.61 0.13 1.440 0.003 0.5 0.020 491.0 11.8 730.0 2.4 0.25 5.88 1.53 0.025 0.004 0.5 0.030 35.0 130.0 580.0 6.1 0.25 5.28 0.83 0.025 0.003 16.5 0.070 16.5 73.5 615.0 2.3 1.10 6.04 0.82 0.025 0.004 12.0 0.080 21.5 56.5 261.4 0.1 5.24 2.85 2.47 0.105 0.053 1.8 0.160 5.0 6.7 184.5 0.7 1.59 1.96 1.51 0.133 0.008 0.5 0.220 3.3 13.2 183.8 0.2 7.65 1.53 1.70 0.182 0.053 0.5 0.119 14.8 17.2 135.3 1.8 1.44 1.43 1.71 0.025 0.003 0.5 0.194 3.3 6.8 78.3 3.4 1.07 0.66 1.60 0.043 0.016 0.8 0.083 5.0 9.6 118.3 1.0 1.67 1.19 1.64 0.025 0.005 0.5 0.025 3.3 5.2 240.9 4.3 2.53 0.73 2.04 0.025 0.003 61.4 0.025 14.6 54.9 174.4 0.4 1.78 1.88 1.59 0.076 0.005 0.5 0.172 2.9 13.1 228.8 1.4 1.26 2.56 0.46 0.138 0.010 0.5 0.228 4.2 2.9 41.0 7.4 0.45 0.19 0.76 0.025 0.017 1.4 0.025 4.0 7.1 391.2 9.1 0.67 1.10 1.11 0.025 0.003 90.4 0.059 39.2 84.7 75.3 8.8 0.25 0.71 1.21 0.025 0.021 3.4 0.067 6.0 4.5 213.3 11.5 0.40 2.20 1.15 0.025 0.004 14.5 0.025 8.7 6.7 102.9 4.9 0.43 1.15 1.33 0.025 0.038 3.8 0.025 4.2 2.7 173.4 6.6 0.45 1.96 1.42 0.025 0.026 5.4 0.025 5.0 2.5 492.3 4.5 0.41 1.65 0.66 0.025 0.006 100.2 0.025 60.0 92.5 1500.0 2.0 5.35 3.91 4.28 0.535 0.003 0.5 0.035 26.0 795.0 330.0 1.7 0.25 3.64 0.33 0.025 0.006 0.5 0.020 4.9 16.5 670.0 2.4 0.48 6.56 0.79 0.715 0.003 0.5 0.020 14.0 89.0 625.0 3.8 0.25 5.15 0.71 0.025 0.004 7.3 0.020 17.0 110.0 1150.0 2.5 0.95 8.55 1.27 0.205 0.004 0.5 0.020 33.5 305.0 180.0 0.4 0.25 1.80 0.50 0.070 0.003 0.5 0.035 1.7 0.5 220.0 0.4 0.25 2.25 0.32 0.130 0.003 0.5 0.020 2.4 0.5 200.0 0.9 0.25 2.18 0.16 0.025 0.003 0.5 0.020 2.3 0.5 265.0 1.1 6.63 2.79 0.43 0.025 0.003 0.5 0.020 3.7 9.3 265.0 0.4 0.25 2.70 0.46 0.025 0.003 0.5 0.065 6.3 11.9 180.0 6.3 0.25 0.69 0.45 0.025 0.009 11.0 0.060 8.3 52.5 190.0 1.2 1.20 0.46 0.66 0.043 0.003 0.5 0.060 29.0 57.0 280.0 1.6 0.25 2.71 0.17 0.120 0.003 0.5 0.020 1.3 21.5 310.0 1.6 0.25 3.08 0.09 0.140 0.003 0.5 0.160 1.5 21.5 145.0 2.8 0.43 1.54 0.43 0.043 0.056 1.7 0.020 3.3 0.9 540.0 1.9 0.90 2.44 3.80 0.025 0.020 4.3 0.020 73.5 150.0 185.0 1.0 0.25 2.06 0.26 0.068 0.003 0.5 0.020 2.4 0.5 255.0 7.0 0.48 2.93 0.18 0.090 0.003 0.5 0.020 2.7 2.2 250.0 2.3 0.25 2.79 0.24 0.025 0.003 0.5 0.030 2.3 4.6 120.0 4.1 0.70 0.51 0.51 0.025 0.005 1.9 0.020 5.0 45.0 150.0 9.6 0.25 0.12 0.20 0.048 0.003 13.5 0.020 17.0 59.5 97.5 0.4 0.25 0.96 0.33 0.025 0.003 0.5 0.020 1.9 0.5 69.0 9.8 0.63 0.05 0.42 0.025 0.003 5.3 0.020 2.5 35.0 335.0 7.9 0.53 2.90 0.21 0.050 0.008 18.3 0.054 8.2 30.0 1775.0 0.6 3.56 4.15 0.18 1.620 0.001 0.4 0.034 851.0 5.2
36
