Chemometric analysis of the groundwater composition in the Osijek-Baranja Country

Neprerađene podzemne vode Osječko-baranjske županije sadrže povišene koncentracije željeza, mangana, amonijaka, arsena, a također je prisutna i povedana mutnoća te boja. Budući da voda za piće mora zadovoljavati standarde zdravstvene ispravnosti, potrebno ju je preraditi pomoću različitih tehnoloških postupaka za obradu vode. Analizom uzoraka podzemnih voda provedenom u Zavodu za javno zdravstvo, dobiveni su parametri kakvoće podzemne vode koja ulazi u preradu i postaje voda za piće. Na tim podacima, u ovom radu, provedene su deskriptivna statistička analiza i kemometrijska analiza. Opisana je varijabilnost podataka te je analizom glavnih komponenti utvrđeno da je za statistički značajan opis varijabilnosti podataka za vodu (95,7579 %), potrebno uzeti u razmatranje 11 varijabli. Faktorskom analizom su grafički prikazana svojstva i sastojci koji su u pozitivnoj korelaciji te se zajedno grupiraju. Pomoću klasterske analize kreirani dendogrami pokazuju koja svojstva vode i vodocrpilišta imaju slične vrijednosti i međusobne promjene u većini vodocrpilišta.Unprocessed groundwater in Osijek-Baranja County contains elevated concentrations of iron, manganese, ammonia, arsenic, turbidity and color. Considering the fact that the drinking water has to satisfy health safety standards, it is obligatory to process it by using different technological procedures for water processing. In the analysis conducted by the Institute of Public Health, the parameters for underground water quality reached. By using that data, descriptive statistical analysis and chemometric analysis conducted in this thesis. Variability of data were described and through analysis of major components it was found that for statistic significant description of data variability (95,7579%) for water it is necessary to consider 11 different variables. Through factor analysis, water contents and features which are in positive correlation and are grouped together graphically presented. Created dendograms shown which water features and water wells have similar values and mutual changes in most water wells through cluster analysis