Głównym celem projektu jest nowatorskie zastosowanie niemetrycznego skalowania wielowymiarowego (ang. non-metric multidimensional scaling, NMDS) oraz metod rozpoznawania obrazów/wzorców (ang. pattern recognition), takich jak m.in. sztuczne sieci neuronowe (ang. artificial neural networks, ANNs) do analizy uzyskanych danych zlewniowych w zakresie hydrologicznym, fizykochemicznym, bakteriologicznym, toksykologicznym w celu identyfikacji punktów newralgicznych (hot-spots) w zlewni i rzekach z punktu widzenia zanieczyszczenia wody, jak i ustalenia hierarchii czynników odpowiedzialnych za transfer ładunków zanieczyszczeń do rzek oraz określenia szlaków migracji i transformacji zanieczyszczeń oraz ich wpływu na środowisko i organizmy żywe. Projekt kładzie nacisk na innowacyjność interpretacji i obróbki statystycznej danych środowiskowych, które wygenerują nowe utylitarne narzędzie badawcze w naukach o Ziemi, co będzie znaczną wartością dodaną do nauki. Cele badawcze projektu są kompleksowe i oprócz nowatorskiej analizy matematyczno-statystycznej danych, kładą także nacisk zarówno na bardzo istotną analizę chemiczną ze szczególnym uwzględnieniem związków biogennych i dioksyn oraz analizę mikrobiologiczną i występowanie bakterii chorobotwórczych w wodach Pilicy i w ściekach, jaki i na analizę toksykologiczną poprzez analizę toksyczności całkowitej.
więcej o projekcie https://projekty.ncn.gov.pl/index.php?projekt_id=315826
Stosujemy pliki cookies w celu gromadzenia danych statystycznych oraz prawidłowego funkcjonowania serwisu. Pliki te mogą być umieszczane na Twoim urządzeniu do odczytu stron. Więcej informacji o celu używania i zmianie ustawień ciasteczek znajdziesz w naszej polityce prywatności.