Show simple item record

dc.contributor.authorde Zwart D
dc.date.accessioned2012-12-12T13:25:26Z
dc.date.available2012-12-12T13:25:26Z
dc.date.issued1997-02-28
dc.identifier259101006
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10029/256076
dc.description.abstractDit rapport bevat een aantal exploratieve multi-variaat statistische analyses van milieugradienten, waarmee is geprobeerd oorzaak-gevolgrelaties aan te tonen in de gegevens die zijn verzameld in het kader van het internationale integrale monitoringprogramma naar de omvang en gevolgen voor ecosystemen van grootschalige grensoverschrijdende luchtverontreiniging (ICP-IM). Dit meetprogramma wordt uitgevoerd onder auspicien van de UN-ECE, Convention on Long Range Transboundary Air Pollution. De resultaten van een zestal ordinatie analyses geven aan dat dergelijke technieken inderdaad in staat zijn om structuur en informatie te onttrekken aan complexe verzamelingen chemische en biologische waarnemingen. De afgeleide oorzaak-gevolgrelaties maken het in combinatie met de resultaten van verspreidingsmodellen waarschijnlijk mogelijk om de effecten van verschillende milieuscenario's te voorspellen. Hiertoe moeten de geanalyseerde gradienten echter wel van voldoende omvang zijn, zodat de voorkomende variatie op grote schaal kan worden geinterpoleerd. Helaas bleken de bestudeerde gegevens geheel onverwacht niet te voldoen aan de vereiste omvang van gradienten. Hierdoor dienen de eventueel waargenomen oorzaak-effectrelaties met de nodige voorzichtigheid te worden geinterpreteerd.<br>
dc.description.abstractThis report contains a limited number of exploratory multi-variate statistical gradient analyses of cause effect relationships in the data which are gathered in the framework of the International Co-operative Programme on Integrated Monitoring of Air Pollution Effects on Ecosystems (ICP-IM), which is executed under auspices of the UN-ECE Convention on Long Range Transboundary Air Pollution. From the results of the individual ordination exercises, it can be concluded that this type of statistical technique is capable of revealing underlying structure and major cause-effect relationships in complex ecological data, provided that gradients analysed have an adequate range to be interpolated. Due to the fact that the data obtained are unexpectedly poor in the span of environmental gradients, the results of the presented statistical ordination only indicate cause-effect relationships with a limited validity. The poor span of gradients can be attributed to the relative scarcity of biological effect data as compared to the large amount of chemical data available.<br>
dc.description.sponsorshipDGM/LE
dc.format.extent69 p
dc.language.isoen
dc.publisherRijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu RIVM
dc.relation.ispartofRIVM Rapport 259101006
dc.relation.urlhttp://www.rivm.nl/bibliotheek/rapporten/259101006.html
dc.subject07nl
dc.subjectluchtnl
dc.subjectverontreinigingnl
dc.subjectgrensoverschrijdingnl
dc.subjecteffectennl
dc.subjectstatistische analysenl
dc.subjectairen
dc.subjectpollutionen
dc.subjecttransboundaryen
dc.subjecteffectsen
dc.subjectstatistical analysisen
dc.subjectmultivariate analysisen
dc.titleOrdination of the integrated monitoring data gathered under auspices of ICP-IM, UN-ECE Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution: 1989-1994en
dc.title.alternativeOrdinatie van de geintegreerde monitoring-gegevens die verzameld zijn onder auspicien van ICP-IM, UN-ECE Convention on Long-Range Transboundary Air Pollution: 1987-1994nl
dc.typeReport
dc.contributor.departmentECO
dc.date.updated2012-12-12T13:25:26Z
html.description.abstractDit rapport bevat een aantal exploratieve multi-variaat statistische analyses van milieugradienten, waarmee is geprobeerd oorzaak-gevolgrelaties aan te tonen in de gegevens die zijn verzameld in het kader van het internationale integrale monitoringprogramma naar de omvang en gevolgen voor ecosystemen van grootschalige grensoverschrijdende luchtverontreiniging (ICP-IM). Dit meetprogramma wordt uitgevoerd onder auspicien van de UN-ECE, Convention on Long Range Transboundary Air Pollution. De resultaten van een zestal ordinatie analyses geven aan dat dergelijke technieken inderdaad in staat zijn om structuur en informatie te onttrekken aan complexe verzamelingen chemische en biologische waarnemingen. De afgeleide oorzaak-gevolgrelaties maken het in combinatie met de resultaten van verspreidingsmodellen waarschijnlijk mogelijk om de effecten van verschillende milieuscenario&apos;s te voorspellen. Hiertoe moeten de geanalyseerde gradienten echter wel van voldoende omvang zijn, zodat de voorkomende variatie op grote schaal kan worden geinterpoleerd. Helaas bleken de bestudeerde gegevens geheel onverwacht niet te voldoen aan de vereiste omvang van gradienten. Hierdoor dienen de eventueel waargenomen oorzaak-effectrelaties met de nodige voorzichtigheid te worden geinterpreteerd.&lt;br&gt;
html.description.abstractThis report contains a limited number of exploratory multi-variate statistical gradient analyses of cause effect relationships in the data which are gathered in the framework of the International Co-operative Programme on Integrated Monitoring of Air Pollution Effects on Ecosystems (ICP-IM), which is executed under auspices of the UN-ECE Convention on Long Range Transboundary Air Pollution. From the results of the individual ordination exercises, it can be concluded that this type of statistical technique is capable of revealing underlying structure and major cause-effect relationships in complex ecological data, provided that gradients analysed have an adequate range to be interpolated. Due to the fact that the data obtained are unexpectedly poor in the span of environmental gradients, the results of the presented statistical ordination only indicate cause-effect relationships with a limited validity. The poor span of gradients can be attributed to the relative scarcity of biological effect data as compared to the large amount of chemical data available.&lt;br&gt;


This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record