Analytical methodologies based on X-Ray Fluorescence Spectrometry (XRF) and Inductively Couple Plasma Spectroscopy (ICP) for the assessment of metal dispersal around mining environments

La investigació que es presenta en aquesta tesi es centra en l'aplicació i millora de metodologies analítiques existents i el desenvolupament de nous procediments que poden ser utilitzats per a l'estudi dels efectes ambientals de la dispersió dels metalls entorn a les zones mineres abandonades. En primer lloc, es van aplicar diferents procediments d'extracció simple i seqüencial per a estudiar la mobilitat, perillositat i bio-disponibilitat dels metalls continguts en residus miners de característiques diferents. Per altra banda, per a estudiar les fonts potencials de Pb en la vegetació de les zones mineres d'estudi, una metodologia basada en la utilització de les relacions isotòpiques de Pb determinades mitjançant ICP-MS va ser avaluada. Finalment, tenint en compte l'elevat nombre de mostres analitzades per a avaluar l'impacte de les activitats mineres, es va considerar apropiat el desenvolupament de mètodes analítics d'elevada productivitat. En aquest sentit la implementació d'estratègies quantitatives així com l'aplicació de les millores instrumentals en els equips de XRF han estat avaluades per a aconseguir resultats analítics fiables en l'anàlisi de plantes. A més, alguns paràmetres de qualitat com la precisió, l'exactitud i els límits de detecció han estat curosament determinats en les diverses configuracions de espectròmetres de XRF utilitzats en el decurs d'aquest treball (EDXRF, WDXRF i EDPXRF) per a establir la capacitat de la tècnica de XRF com a tècnica alternativa a les clàssiques comunament aplicades en la determinació d'elements en mostres vegetals.

Time-series regression models to study the short-term effects of environmental factors on health

Time series regression models are especially suitable in epidemiology for evaluating short-term effects of time-varying exposures on health. The problem is that potential for confounding in time series regression is very high. Thus, it is important that trend and seasonality are properly accounted for. Our paper reviews the statistical models commonly used in time-series regression methods, specially allowing for serial correlation, make them potentially useful for selected epidemiological purposes. In particular, we discuss the use of time-series regression for counts using a wide range Generalised Linear Models as well as Generalised Additive Models. In addition, recently critical points in using statistical software for GAM were stressed, and reanalyses of time series data on air pollution and health were performed in order to update already published. Applications are offered through an example on the relationship between asthma emergency admissions and photochemical air pollutants