Analysis of Pleistocene paleodrainage evolution in the Po Basin (Italy) by multivariate statistical techniques

In order to obtain a high-resolution Pleistocene stratigraphy, eleven continuously cored boreholes, 100 to 220m deep were drilled in the northern part of the Po Plain by Regione Lombardia in the last five years. Quantitative provenance analysis (QPA, Weltje and von Eynatten, 2004) of Pleistocene sands was carried out by using multivariate statistical analysis (principal component analysis, PCA, and similarity analysis) on an integrated data set, including high-resolution bulk petrography and heavy-mineral analyses on Pleistocene sands and of 250 major and minor modern rivers draining the southern flank of the Alps from West to East (Garzanti et al, 2004; 2006). Prior to the onset of major Alpine glaciations, metamorphic and quartzofeldspathic detritus from the Western and Central Alps was carried from the axial belt to the Po basin longitudinally parallel to the SouthAlpine belt by a trunk river (Vezzoli and Garzanti, 2008). This scenario rapidly changed during the marine isotope stage 22 (0.87 Ma), with the onset of the first major Pleistocene glaciation in the Alps (Muttoni et al, 2003). PCA and similarity analysis from core samples show that the longitudinal trunk river at this time was shifted southward by the rapid southward and westward progradation of transverse alluvial river systems fed from the Central and Southern Alps. Sediments were transported southward by braided river systems as well as glacial sediments transported by Alpine valley glaciers invaded the alluvial plain. Kew words: Detrital modes; Modern sands; Provenance; Principal Components Analysis; Similarity, Canberra Distance; palaeodrainage

Statistical Analysis of Eco-Toxicologic Data of Mammals from a Polluted Area

Several eco-toxicological studies have shown that insectivorous mammals, due to their feeding habits, easily accumulate high amounts of pollutants in relation to other mammal species. To assess the bio-accumulation levels of toxic metals and their in°uence on essential metals, we quantified the concentration of 19 elements (Ca, K, Fe, B, P, S, Na, Al, Zn, Ba, Rb, Sr, Cu, Mn, Hg, Cd, Mo, Cr and Pb) in bones of 105 greater white-toothed shrews (Crocidura russula) from a polluted (Ebro Delta) and a control (Medas Islands) area. Since chemical contents of a bio-indicator are mainly compositional data, conventional statistical analyses currently used in eco-toxicology can give misleading results. Therefore, to improve the interpretation of the data obtained, we used statistical techniques for compositional data analysis to define groups of metals and to evaluate the relationships between them, from an inter-population viewpoint. Hypothesis testing on the adequate balance-coordinates allow us to confirm intuition based hypothesis and some previous results. The main statistical goal was to test equal means of balance-coordinates for the two defined populations. After checking normality, one-way ANOVA or Mann-Whitney tests were carried out for the inter-group balances

Exploration of geological variability and possible processes through the use of compositional data analysis: an example using scottish metamorphosed

Developments in the statistical analysis of compositional data over the last two decades have made possible a much deeper exploration of the nature of variability, and the possible processes associated with compositional data sets from many disciplines. In this paper we concentrate on geochemical data sets. First we explain how hypotheses of compositional variability may be formulated within the natural sample space, the unit simplex, including useful hypotheses of subcompositional discrimination and specific perturbational change. Then we develop through standard methodology, such as generalised likelihood ratio tests, statistical tools to allow the systematic investigation of a complete lattice of such hypotheses. Some of these tests are simple adaptations of existing multivariate tests but others require special construction. We comment on the use of graphical methods in compositional data analysis and on the ordination of specimens. The recent development of the concept of compositional processes is then explained together with the necessary tools for a staying- in-the-simplex approach, namely compositional singular value decompositions. All these statistical techniques are illustrated for a substantial compositional data set, consisting of 209 major-oxide and rare-element compositions of metamorphosed limestones from the Northeast and Central Highlands of Scotland. Finally we point out a number of unresolved problems in the statistical analysis of compositional processes

Compositional Data Analysis with R

R from http://www.r-project.org/ is ‘GNU S’ – a language and environment for statistical computing and graphics. The environment in which many classical and modern statistical techniques have been implemented, but many are supplied as packages. There are 8 standard packages and many more are available through the cran family of Internet sites http://cran.r-project.org . We started to develop a library of functions in R to support the analysis of mixtures and our goal is a MixeR package for compositional data analysis that provides support for operations on compositions: perturbation and power multiplication, subcomposition with or without residuals, centering of the data, computing Aitchison’s, Euclidean, Bhattacharyya distances, compositional Kullback-Leibler divergence etc. graphical presentation of compositions in ternary diagrams and tetrahedrons with additional features: barycenter, geometric mean of the data set, the percentiles lines, marking and coloring of subsets of the data set, theirs geometric means, notation of individual data in the set . . . dealing with zeros and missing values in compositional data sets with R procedures for simple and multiplicative replacement strategy, the time series analysis of compositional data. We’ll present the current status of MixeR development and illustrate its use on selected data sets

Inference of distributional parameters from compositional samples containing nondetects

Low concentrations of elements in geochemical analyses have the peculiarity of being compositional data and, for a given level of significance, are likely to be beyond the capabilities of laboratories to distinguish between minute concentrations and complete absence, thus preventing laboratories from reporting extremely low concentrations of the analyte. Instead, what is reported is the detection limit, which is the minimum concentration that conclusively differentiates between presence and absence of the element. A spatially distributed exhaustive sample is employed in this study to generate unbiased sub-samples, which are further censored to observe the effect that different detection limits and sample sizes have on the inference of population distributions starting from geochemical analyses having specimens below detection limit (nondetects). The isometric logratio transformation is used to convert the compositional data in the simplex to samples in real space, thus allowing the practitioner to properly borrow from the large source of statistical techniques valid only in real space. The bootstrap method is used to numerically investigate the reliability of inferring several distributional parameters employing different forms of imputation for the censored data. The case study illustrates that, in general, best results are obtained when imputations are made using the distribution best fitting the readings above detection limit and exposes the problems of other more widely used practices. When the sample is spatially correlated, it is necessary to combine the bootstrap with stochastic simulation

Multivariate ARIMA Compositional Time Series Analysis

A compositional time series is obtained when a compositional data vector is observed at different points in time. Inherently, then, a compositional time series is a multivariate time series with important constraints on the variables observed at any instance in time. Although this type of data frequently occurs in situations of real practical interest, a trawl through the statistical literature reveals that research in the field is very much in its infancy and that many theoretical and empirical issues still remain to be addressed. Any appropriate statistical methodology for the analysis of compositional time series must take into account the constraints which are not allowed for by the usual statistical techniques available for analysing multivariate time series. One general approach to analyzing compositional time series consists in the application of an initial transform to break the positive and unit sum constraints, followed by the analysis of the transformed time series using multivariate ARIMA models. In this paper we discuss the use of the additive log-ratio, centred log-ratio and isometric log-ratio transforms. We also present results from an empirical study designed to explore how the selection of the initial transform affects subsequent multivariate ARIMA modelling as well as the quality of the forecasts

Conceptual design of wastewater treatment plants using multiple objectives

La implementació de la Directiva Europea 91/271/CEE referent a tractament d'aigües residuals urbanes va promoure la construcció de noves instal·lacions al mateix temps que la introducció de noves tecnologies per tractar nutrients en àrees designades com a sensibles. Tant el disseny d'aquestes noves infraestructures com el redisseny de les ja existents es va portar a terme a partir d'aproximacions basades fonamentalment en objectius econòmics degut a la necessitat d'acabar les obres en un període de temps relativament curt. Aquests estudis estaven basats en coneixement heurístic o correlacions numèriques provinents de models determinístics simplificats. Així doncs, moltes de les estacions depuradores d'aigües residuals (EDARs) resultants van estar caracteritzades per una manca de robustesa i flexibilitat, poca controlabilitat, amb freqüents problemes microbiològics de separació de sòlids en el decantador secundari, elevats costos d'operació i eliminació parcial de nutrients allunyant-les de l'òptim de funcionament. Molts d'aquestes problemes van sorgir degut a un disseny inadequat, de manera que la comunitat científica es va adonar de la importància de les etapes inicials de disseny conceptual. Precisament per aquesta raó, els mètodes tradicionals de disseny han d'evolucionar cap a sistemes d'avaluació mes complexos, que tinguin en compte múltiples objectius, assegurant així un millor funcionament de la planta. Tot i la importància del disseny conceptual tenint en compte múltiples objectius, encara hi ha un buit important en la literatura científica tractant aquest camp d'investigació. L'objectiu que persegueix aquesta tesi és el de desenvolupar un mètode de disseny conceptual d'EDARs considerant múltiples objectius, de manera que serveixi d'eina de suport a la presa de decisions al seleccionar la millor alternativa entre diferents opcions de disseny. Aquest treball de recerca contribueix amb un mètode de disseny modular i evolutiu que combina diferent tècniques com: el procés de decisió jeràrquic, anàlisi multicriteri, optimació preliminar multiobjectiu basada en anàlisi de sensibilitat, tècniques d'extracció de coneixement i mineria de dades, anàlisi multivariant i anàlisi d'incertesa a partir de simulacions de Monte Carlo. Això s'ha aconseguit subdividint el mètode de disseny desenvolupat en aquesta tesis en quatre blocs principals: (1) generació jeràrquica i anàlisi multicriteri d'alternatives, (2) anàlisi de decisions crítiques, (3) anàlisi multivariant i (4) anàlisi d'incertesa. El primer dels blocs combina un procés de decisió jeràrquic amb anàlisi multicriteri. El procés de decisió jeràrquic subdivideix el disseny conceptual en una sèrie de qüestions mes fàcilment analitzables i avaluables mentre que l'anàlisi multicriteri permet la consideració de diferent objectius al mateix temps. D'aquesta manera es redueix el nombre d'alternatives a avaluar i fa que el futur disseny i operació de la planta estigui influenciat per aspectes ambientals, econòmics, tècnics i legals. Finalment aquest bloc inclou una anàlisi de sensibilitat dels pesos que proporciona informació de com varien les diferents alternatives al mateix temps que canvia la importància relativa del objectius de disseny. El segon bloc engloba tècniques d'anàlisi de sensibilitat, optimització preliminar multiobjectiu i extracció de coneixement per donar suport al disseny conceptual d'EDAR, seleccionant la millor alternativa un cop s'han identificat decisions crítiques. Les decisions crítiques són aquelles en les que s'ha de seleccionar entre alternatives que compleixen de forma similar els objectius de disseny però amb diferents implicacions pel que respecte a la futura estructura i operació de la planta. Aquest tipus d'anàlisi proporciona una visió més àmplia de l'espai de disseny i permet identificar direccions desitjables (o indesitjables) cap on el procés de disseny pot derivar. El tercer bloc de la tesi proporciona l'anàlisi multivariant de les matrius multicriteri obtingudes durant l'avaluació de les alternatives de disseny. Específicament, les tècniques utilitzades en aquest treball de recerca engloben: 1) anàlisi de conglomerats, 2) anàlisi de components principals/anàlisi factorial i 3) anàlisi discriminant. Com a resultat és possible un millor accés a les dades per realitzar la selecció de les alternatives, proporcionant més informació per a una avaluació mes efectiva, i finalment incrementant el coneixement del procés d'avaluació de les alternatives de disseny generades. En el quart i últim bloc desenvolupat en aquesta tesi, les diferents alternatives de disseny són avaluades amb incertesa. L'objectiu d'aquest bloc és el d'estudiar el canvi en la presa de decisions quan una alternativa és avaluada incloent o no incertesa en els paràmetres dels models que descriuen el seu comportament. La incertesa en el paràmetres del model s'introdueix a partir de funcions de probabilitat. Desprès es porten a terme simulacions Monte Carlo, on d'aquestes distribucions se n'extrauen números aleatoris que es subsisteixen pels paràmetres del model i permeten estudiar com la incertesa es propaga a través del model. Així és possible analitzar la variació en l'acompliment global dels objectius de disseny per a cada una de les alternatives, quines són les contribucions en aquesta variació que hi tenen els aspectes ambientals, legals, econòmics i tècnics, i finalment el canvi en la selecció d'alternatives quan hi ha una variació de la importància relativa dels objectius de disseny. En comparació amb les aproximacions tradicionals de disseny, el mètode desenvolupat en aquesta tesi adreça problemes de disseny/redisseny tenint en compte múltiples objectius i múltiples criteris. Al mateix temps, el procés de presa de decisions mostra de forma objectiva, transparent i sistemàtica el perquè una alternativa és seleccionada en front de les altres, proporcionant l'opció que més bé acompleix els objectius marcats, mostrant els punts forts i febles, les principals correlacions entre objectius i alternatives, i finalment tenint en compte la possible incertesa inherent en els paràmetres del model que es fan servir durant les anàlisis. Les possibilitats del mètode desenvolupat es demostren en aquesta tesi a partir de diferents casos d'estudi: selecció del tipus d'eliminació biològica de nitrogen (cas d'estudi # 1), optimització d'una estratègia de control (cas d'estudi # 2), redisseny d'una planta per aconseguir eliminació simultània de carboni, nitrogen i fòsfor (cas d'estudi # 3) i finalment anàlisi d'estratègies control a nivell de planta (casos d'estudi # 4 i # 5).

Estudio de la aplicación de sistemas basados en el conocimiento a la operación de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética

Una de las actuaciones posibles para la gestión de los residuos sólidos urbanos es la valorización energética, es decir la incineración con recuperación de energía. Sin embargo es muy importante controlar adecuadamente el proceso de incineración para evitar en lo posible la liberación de sustancias contaminantes a la atmósfera que puedan ocasionar problemas de contaminación industrial.Conseguir que tanto el proceso de incineración como el tratamiento de los gases se realice en condiciones óptimas presupone tener un buen conocimiento de las dependencias entre las variables de proceso. Se precisan métodos adecuados de medida de las variables más importantes y tratar los valores medidos con modelos adecuados para transformarlos en magnitudes de mando. Un modelo clásico para el control parece poco prometedor en este caso debido a la complejidad de los procesos, la falta de descripción cuantitativa y la necesidad de hacer los cálculos en tiempo real. Esto sólo se puede conseguir con la ayuda de las modernas técnicas de proceso de datos y métodos informáticos, tales como el empleo de técnicas de simulación, modelos matemáticos, sistemas basados en el conocimiento e interfases inteligentes. En [Ono, 1989] se describe un sistema de control basado en la lógica difusa aplicado al campo de la incineración de residuos urbanos. En el centro de investigación FZK de Karslruhe se están desarrollando aplicaciones que combinan la lógica difusa con las redes neuronales [Jaeschke, Keller, 1994] para el control de la planta piloto de incineración de residuos TAMARA. En esta tesis se plantea la aplicación de un método de adquisición de conocimiento para el control de sistemas complejos inspirado en el comportamiento humano. Cuando nos encontramos ante una situación desconocida al principio no sabemos como actuar, salvo por la extrapolación de experiencias anteriores que puedan ser útiles. Aplicando procedimientos de prueba y error, refuerzo de hipótesis, etc., vamos adquiriendo y refinando el conocimiento, y elaborando un modelo mental. Podemos diseñar un método análogo, que pueda ser implementado en un sistema informático, mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial.Así, en un proceso complejo muchas veces disponemos de un conjunto de datos del proceso que a priori no nos dan información suficientemente estructurada para que nos sea útil. Para la adquisición de conocimiento pasamos por una serie de etapas: - Hacemos una primera selección de cuales son las variables que nos interesa conocer. - Estado del sistema. En primer lugar podemos empezar por aplicar técnicas de clasificación (aprendizaje no supervisado) para agrupar los datos y obtener una representación del estado de la planta. Es posible establecer una clasificación, pero normalmente casi todos los datos están en una sola clase, que corresponde a la operación normal. Hecho esto y para refinar el conocimiento utilizamos métodos estadísticos clásicos para buscar correlaciones entre variables (análisis de componentes principales) y así poder simplificar y reducir la lista de variables. - Análisis de las señales. Para analizar y clasificar las señales (por ejemplo la temperatura del horno) es posible utilizar métodos capaces de describir mejor el comportamiento no lineal del sistema, como las redes neuronales. Otro paso más consiste en establecer relaciones causales entre las variables. Para ello nos sirven de ayuda los modelos analíticos - Como resultado final del proceso se pasa al diseño del sistema basado en el conocimiento. El objetivo principal es aplicar el método al caso concreto del control de una planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos por valorización energética. En primer lugar, en el capítulo 2 Los residuos sólidos urbanos, se trata el problema global de la gestión de los residuos, dando una visión general de las diferentes alternativas existentes, y de la situación nacional e internacional en la actualidad. Se analiza con mayor detalle la problemática de la incineración de los residuos, poniendo especial interés en aquellas características de los residuos que tienen mayor importancia de cara al proceso de combustión.En el capítulo 3, Descripción del proceso, se hace una descripción general del proceso de incineración y de los distintos elementos de una planta incineradora: desde la recepción y almacenamiento de los residuos, pasando por los distintos tipos de hornos y las exigencias de los códigos de buena práctica de combustión, el sistema de aire de combustión y el sistema de humos. Se presentan también los distintos sistemas de depuración de los gases de combustión, y finalmente el sistema de evacuación de cenizas y escorias.El capítulo 4, La planta de tratamiento de residuos sólidos urbanos de Girona, describe los principales sistemas de la planta incineradora de Girona: la alimentación de residuos, el tipo de horno, el sistema de recuperación de energía, y el sistema de depuración de los gases de combustión Se describe también el sistema de control, la operación, los datos de funcionamiento de la planta, la instrumentación y las variables que son de interés para el control del proceso de combustión.En el capítulo 5, Técnicas utilizadas, se proporciona una visión global de los sistemas basados en el conocimiento y de los sistemas expertos. Se explican las diferentes técnicas utilizadas: redes neuronales, sistemas de clasificación, modelos cualitativos, y sistemas expertos, ilustradas con algunos ejemplos de aplicación.Con respecto a los sistemas basados en el conocimiento se analizan en primer lugar las condiciones para su aplicabilidad, y las formas de representación del conocimiento. A continuación se describen las distintas formas de razonamiento: redes neuronales, sistemas expertos y lógica difusa, y se realiza una comparación entre ellas. Se presenta una aplicación de las redes neuronales al análisis de series temporales de temperatura.Se trata también la problemática del análisis de los datos de operación mediante técnicas estadísticas y el empleo de técnicas de clasificación. Otro apartado está dedicado a los distintos tipos de modelos, incluyendo una discusión de los modelos cualitativos.Se describe el sistema de diseño asistido por ordenador para el diseño de sistemas de supervisión CASSD que se utiliza en esta tesis, y las herramientas de análisis para obtener información cualitativa del comportamiento del proceso: Abstractores y ALCMEN. Se incluye un ejemplo de aplicación de estas técnicas para hallar las relaciones entre la temperatura y las acciones del operador. Finalmente se analizan las principales características de los sistemas expertos en general, y del sistema experto CEES 2.0 que también forma parte del sistema CASSD que se ha utilizado.El capítulo 6, Resultados, muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación de las diferentes técnicas, redes neuronales, clasificación, el desarrollo de la modelización del proceso de combustión, y la generación de reglas. Dentro del apartado de análisis de datos se emplea una red neuronal para la clasificación de una señal de temperatura. También se describe la utilización del método LINNEO+ para la clasificación de los estados de operación de la planta.En el apartado dedicado a la modelización se desarrolla un modelo de combustión que sirve de base para analizar el comportamiento del horno en régimen estacionario y dinámico. Se define un parámetro, la superficie de llama, relacionado con la extensión del fuego en la parrilla. Mediante un modelo linealizado se analiza la respuesta dinámica del proceso de incineración. Luego se pasa a la definición de relaciones cualitativas entre las variables que se utilizan en la elaboración de un modelo cualitativo. A continuación se desarrolla un nuevo modelo cualitativo, tomando como base el modelo dinámico analítico.Finalmente se aborda el desarrollo de la base de conocimiento del sistema experto, mediante la generación de reglas En el capítulo 7, Sistema de control de una planta incineradora, se analizan los objetivos de un sistema de control de una planta incineradora, su diseño e implementación. Se describen los objetivos básicos del sistema de control de la combustión, su configuración y la implementación en Matlab/Simulink utilizando las distintas herramientas que se han desarrollado en el capítulo anterior.Por último para mostrar como pueden aplicarse los distintos métodos desarrollados en esta tesis se construye un sistema experto para mantener constante la temperatura del horno actuando sobre la alimentación de residuos.Finalmente en el capítulo Conclusiones, se presentan las conclusiones y resultados de esta tesis.

Les aules d'acollida d'educació primària a Catalunya: descripció i avaluació dels resultats

Les aules d'acollida tenen com a objectiu principal donar suport lingüístic a l'alumnat estranger perquè aquest desenvolupi coneixement de la llengua de l'escola.La tesi presenta els resultats de l'avaluació de les aules d'acollida de primària de tot Catalunya durant el curs 2006-2007. En l'avaluació es van emprar tres instruments: una prova de coneixement de català nivell A2, un qüestionari d'adaptació escolar i un qüestionari individual que recollia variables com el temps d'estada a Catalunya, el nombre d'hores setmanals a l'aula d'acollida, la llengua inicial o l'escolarització prèvia de l'alumnat. Totes les dades van ser introduïdes en el programa SPSS versió 15 i es van aplicar diferents tècniques estadístiques.Els resultats mostren que la variable que descriu millor les diferències de coneixement de català de l'alumnat estranger de les aules d'acollida és la seva adaptació escolar. Aquesta variable es mostra tan potent en la descripció dels resultats que mitiga els efectes reals d'altres variables com el temps d'estada a Catalunya, el nombre d'hores setmanals a l'aula d'acollida o la llengua inicial de l'alumnat.

The agreement between ipsative and normative questionnaires using compositional data analysis techniques

The main instrument used in psychological measurement is the self-report questionnaire. One of its major drawbacks however is its susceptibility to response biases. A known strategy to control these biases has been the use of so-called ipsative items. Ipsative items are items that require the respondent to make between-scale comparisons within each item. The selected option determines to which scale the weight of the answer is attributed. Consequently in questionnaires only consisting of ipsative items every respondent is allotted an equal amount, i.e. the total score, that each can distribute differently over the scales. Therefore this type of response format yields data that can be considered compositional from its inception. Methodological oriented psychologists have heavily criticized this type of item format, since the resulting data is also marked by the associated unfavourable statistical properties. Nevertheless, clinicians have kept using these questionnaires to their satisfaction. This investigation therefore aims to evaluate both positions and addresses the similarities and differences between the two data collection methods. The ultimate objective is to formulate a guideline when to use which type of item format. The comparison is based on data obtained with both an ipsative and normative version of three psychological questionnaires, which were administered to 502 first-year students in psychology according to a balanced within-subjects design. Previous research only compared the direct ipsative scale scores with the derived ipsative scale scores. The use of compositional data analysis techniques also enables one to compare derived normative score ratios with direct normative score ratios. The addition of the second comparison not only offers the advantage of a better-balanced research strategy. In principle it also allows for parametric testing in the evaluation

Discovering similarities in the time use patterns of the Spanish Autonomous Communities by Fuzzy techniques

In 2000 the European Statistical Office published the guidelines for developing the Harmonized European Time Use Surveys system. Under such a unified framework, the first Time Use Survey of national scope was conducted in Spain during 2002– 03. The aim of these surveys is to understand human behavior and the lifestyle of people. Time allocation data are of compositional nature in origin, that is, they are subject to non-negativity and constant-sum constraints. Thus, standard multivariate techniques cannot be directly applied to analyze them. The goal of this work is to identify homogeneous Spanish Autonomous Communities with regard to the typical activity pattern of their respective populations. To this end, fuzzy clustering approach is followed. Rather than the hard partitioning of classical clustering, where objects are allocated to only a single group, fuzzy method identify overlapping groups of objects by allowing them to belong to more than one group. Concretely, the probabilistic fuzzy c-means algorithm is conveniently adapted to deal with the Spanish Time Use Survey microdata. As a result, a map distinguishing Autonomous Communities with similar activity pattern is drawn. Key words: Time use data, Fuzzy clustering; FCM; simplex space; Aitchison distance