2.4. Statistical analysisStatistica

2.4. Statistical analysis
Statistical analysis was performed using SPSS 16.0 (SPSS for
Windows, Version 16.0, USA). Correlation analysis was used to test
the linear correlation coefficients of the chemical, odor, and theoretical
odor concentrations. r2 was obtained using values calculated
at the 95% and 99% confidence levels by the regression model.
3. Results and discussion
3.1. Odor concentration on the working face and its temporal variation
The results of olfactometric analysis and meteorological data
during the sampling are given in Table 3. Odor concentration on
the working face of the landfill fluctuated significantly in different
sampling periods (Fig. 1). Serious odor pollution occurred in spring
(2012) and autumn (2012 and 2013), while overall low odor concentrations
were found in summer and winter (2012 and 2013).
Odor pollution on the working face is caused by odorous compounds
(OCs) that exceed their threshold concentrations.
Correlations between odor concentration and total OCs concentration
were found with r2 = 0.41 (n = 42, P < 0.01), which indicated
that 41% of the variance in odor concentrations can be explained
by the total OCs concentrations. The result is highly consistent
with the results of Dincer et al. (2006), who also showed a correlation
between odor concentration and total concentration of volatile
organic compounds on the working face of a landfill with r2 = 0.41

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4. สถิติวิเคราะห์ทำการวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้โปรแกรม 16.0 (โปรแกรมสำหรับWindows รุ่น 16.0 สหรัฐอเมริกา) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ใช้ในการทดสอบสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้น ของ กลิ่น สารเคมี และทฤษฎีความเข้มข้นของกลิ่น ใช้ค่าคำนวณ r2 กล่าวที่ 95% และ 99% ระดับความเชื่อมั่นโดยแบบจำลองถดถอย3. ผลลัพธ์ และสนทนา3.1 ความเข้มข้นกลิ่นบนใบหน้าทำงานและการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวผลลัพธ์ของการวิ olfactometric และข้อมูลอุตุนิยมวิทยาในระหว่างการสุ่มตัวอย่างที่กำหนดในตาราง 3 ความเข้มข้นของกลิ่นในหน้าทำงานของการฝังกลบมูลฝอย fluctuated ในแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญสุ่มรอบระยะเวลา (Fig. 1) มลพิษทางกลิ่นที่รุนแรงเกิดขึ้นในฤดูใบไม้ผลิ(2012) และใบไม้ร่วง (2012 และ 2013), ในขณะที่ความเข้มข้นต่ำโดยรวมกลิ่นพบในฤดูร้อน และฤดูหนาว (2012 และ 2013)มลพิษทางกลิ่นบนใบหน้าทำงานเกิดจากกลิ่น(OCs) ที่เกินความเข้มข้นของขีดจำกัดความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและความเข้มข้นรวมของ OCsพบกับ r2 = 0.41 (n = 42, P < 0.01), การระบุสามารถอธิบายว่า 41% ของผลต่างในความเข้มข้นของกลิ่นโดยความเข้มข้น OCs รวม ผลลัพธ์ที่ได้จะสอดคล้องกันสูงผลของ Dincer et al. (2006), ที่ยังแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและความเข้มข้นรวมของระเหยสารอินทรีย์บนใบหน้าทำงานของการฝังกลบด้วย r2 = 0.41

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 การวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์ทางสถิติที่ได้ดำเนินการโดยใช้โปรแกรม SPSS 16.0 (โปรแกรม SPSS for
Windows รุ่น 16.0, สหรัฐอเมริกา) การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่ถูกใช้ในการทดสอบ
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นของเคมี, กลิ่นและทฤษฎี
ความเข้มข้นของกลิ่น r2 ได้รับการคำนวณโดยใช้ค่า
ที่ 95% และระดับความเชื่อมั่น 99% โดยรูปแบบการถดถอย.
3 และการอภิปรายผล
3.1 ความเข้มข้นของกลิ่นบนใบหน้าของการทำงานและการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวของ
ผลของการวิเคราะห์ olfactometric และข้อมูลอุตุนิยมวิทยา
ในช่วงการเก็บตัวอย่างจะได้รับในตารางที่ 3 ความเข้มข้นของกลิ่นบน
ใบหน้าการทำงานของหลุมฝังกลบอย่างมีนัยสำคัญในการพลิกผันที่แตกต่างกัน
ระยะเวลาการสุ่มตัวอย่าง (รูปที่ 1). มลพิษทางกลิ่นร้ายแรงที่เกิดขึ้นในฤดูใบไม้ผลิ
(2012) และฤดูใบไม้ร่วง (2012 และ 2013) ในขณะที่ความเข้มข้นของกลิ่นต่ำโดยรวม
ของเขาถูกพบในช่วงฤดูร้อนและฤดูหนาว (2012 และ 2013).
มลพิษทางกลิ่นบนใบหน้าการทำงานที่เกิดจากสารประกอบที่มีกลิ่น
(OCs) ที่เกิน ความเข้มข้นของเกณฑ์ของพวกเขา.
ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและรวมสมัครที่มีความเข้มข้น
ของเขาถูกพบกับ r2 = 0.41 (n = 42, p <0.01) ซึ่งแสดงให้เห็น
ว่า 41% ของความแปรปรวนในระดับความเข้มข้นกลิ่นสามารถอธิบายได้
โดยความเข้มข้นรวม OCs ผลเป็นอย่างสูงที่สอดคล้อง
กับผลของการ Dincer et al, (2006) ที่ยังแสดงให้เห็นความสัมพันธ์
ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและความเข้มข้นรวมของการระเหย
สารอินทรีย์บนใบหน้าการทำงานของหลุมฝังกลบที่มี r2 = 0.41

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 . สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ ด้วยโปรแกรม SPSS วิเคราะห์ข้อมูล
( ( SPSS for Windows Version
, ( USA ) และทำการทดสอบ
เส้นสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสารเคมี , กลิ่น , และทฤษฎี
กลิ่นเข้มข้น อาร์ทูได้โดยใช้การคำนวณ
ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% และ 99% โดยแบบจำลองการถดถอย .
3 ผลและการอภิปราย
3.1 .กลิ่นของหน้างานและเวลาการเปลี่ยนแปลง

olfactometric ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์และข้อมูลอุตุนิยมวิทยาในตัวอย่างจะได้รับในตารางที่ 3 กลิ่นของ
หน้าการทำงานของหลุมฝังกลบขยะ ผันผวนอย่างมากในช่วงเวลาแตกต่างกัน
ตัวอย่าง ( รูปที่ 1 ) มลพิษทางกลิ่นที่ร้ายแรงเกิดขึ้นในฤดูใบไม้ผลิ
( 2012 ) และฤดูใบไม้ร่วง ( 2012 และ 2013 )ในขณะที่โดยรวมต่ำความเข้มข้น
กลิ่นที่พบในฤดูร้อนและฤดูหนาว ( 2012 และ 2013 ) .
กลิ่นมลภาวะบนใบหน้าทำงานเกิดจากกลิ่นสารประกอบ
( OCS ) ที่เกินเกณฑ์ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและรวมสมาธิ

ปกติความเข้มข้นพบกับ R2 = 0.41 ( n = 43 , p < 0.01 ) ซึ่งพบว่า ร้อยละ 41 ของความแปรปรวน

กลิ่น สามารถอธิบายได้ในความเข้มข้นโดยรวมปริมาณปกติ . ผลมีความสอดคล้องอย่างมาก
กับผลลัพธ์ของ dincer et al . ( 2006 ) , ซึ่งยังพบความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของกลิ่นและความเข้มข้น

รวมสารระเหยอินทรีย์บนหน้าทำงานของหลุมฝังกลบขยะกับ R2 = 0.41