GazdálkodásimodulGazdaságtudományismeretekI.Közgazdaságtan KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSIMÉRNÖKIMScTERMÉSZETVÉDELMIMÉRNÖKIMSc Tudományos kutatásmódszertani, elemzési és közlési ismeretek modul Adatgyőjtés, mérési alapok, a környezetgazdálkodás fontosabb mőszerei KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc 1
A környezetvédelmi mérésekkel szembeni elvárások I. 72. Lecke 2
Környezetvédelmi mérésekkel szembeni Megbízhatóság Ismételhetıség elvárások Határérték alatti mérıképesség Határértékek betartása Statisztikailag megbízható eredmények Ellenırizhetıség Dokumentáltság 3
A mőszerek hitelesítése Új módszer bevezetése esetén validálást, azaz teljes hitelesítési folyamatot kell végezni. Részleges hitelesítés történik máshol már bevezetett módszer és szabvány átvételénél. Minden mérés sorozat elıtt, kalibrálni kell a mőszereket, az azokhoz elıírt módon. 5-8 mérésenként ellenırzı méréssel (quality control QC) ellenırizni kell a rendszer stabilitását. 4
Referencia mérések A méréssorozatot megelızıen a hiteles mérés érdekében az erre a célra összeállított, vagy vásárolt referencia anyaggal, vagy standarddal történik a mőszerek kalibrálása Léteznek hitelesített referencia anyagok, és mérési eszközök (ISO tanúsítvánnyal rendelkeznek), ezek használatával nem lesz szükség saját hitelesítésre. A referencia anyagok gyakran oldatok, tabletták, de egyéb anyagok, mint pl. agyag is lehetnek. 5
Szelektivitás, specifikusság A minták leggyakrabban számos anyagot tartalmaznak, de a mérés során csak egyenként mérjük ezeket. Szelektivitás a mőszereknek az a képessége, hogy csak a kívánt paramétert jelzik. Specifikus az a módszer ami, csak egyetlen anyagra alkalmazható (pl. O 2 elektród). Léteznek csoport szelektív módszerek, amelyek hasonló anyagokat egy bizonyos tulajdonságuk alapján szelektálnak. Az univerzális módszerek az anyagok széles spektrumára alkalmazhatók. 6
Linearitás A linearitás a mérı görbe egyenes szakaszára utal, amikor ismert koncentrációjú mintasoron végzünk méréssorozatot, és az adatok a mért tartományban közel egyenes vonal mentén helyezkednek el. A linearitást a mőszer méréstartományán belül minél szélesebb sávban célszerő vizsgálni. A mérések hibáit a legkisebb négyzetek elvére épülve egy regressziós egyenes illesztésével határozzuk meg. 7
Kalibráló egyenes Forrás: rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 8
Érzékenység A mérés érzékenysége (a) az egységnyi koncentrációváltozásra esı jelváltozással egyenlı. Ha a mőszer kisebb koncentrációváltozásra is reagál, azt jó érzékenységőnek, ha kevésbé reagál, közepes, vagy gyenge érzékenységőnek tekintjük. Számítása az analitikai mérıgörbe meredeksége alapján történik, amely a mért analitikai jelnek (J) pl. a koncentráció (c) szerinti deriváltja. a = J/ c Az érzékenység ismeretében kifejezhetı a relatív érzékenység (f) is, amely a kapott érzékenységnek és egy vonatkoztatási anyagra meghatározott érzékenységnek a hányadosa. J/Js = f(c/cs) 9
Torzítatlanság A torzítatlanság az állandó, vagy rendszeres hibáktól való mentességet, egyszerőbben a pontosságot fejezi ki. Az állandó hibák a mőszerek szerkezetébıl, vagy a szondák torzításából adódnak, és általában nem is küszöbölhetık ki. Az állandó hibák - szemben a véletlen hibákkal - mindig azonos irányban torzítanak, így az értékük kiszőrhetı, és a méréseredmény azáltal korrigálható. A mérések száma nem befolyásolja a torzítás mértékét, így a mintaszám növelése nem jelent megoldást a pontatlanság csökkentésére, a kalibrálás azonban alkalmas a szisztematikus hibák kiszőrésére, mivel ilyenkor derül fény a mőszerek hibáira. 10
Rendszeres hibák Forrás: rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 11
Kérdések a leckéhez A mőszerek hitelesítése Szelektivitás, és specifikusság Torzítatlanság 12
KÖSZÖNÖM FIGYELMÜKET! 13
GazdálkodásimodulGazdaságtudományismeretekI.Közgazdaságtan KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSIMÉRNÖKIMScTERMÉSZETVÉDELMIMÉRNÖKIMSc Tudományos kutatásmódszertani, elemzési és közlési ismeretek modul Adatgyőjtés, mérési alapok, a környezetgazdálkodás fontosabb mőszerei KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc 14
A környezetvédelmi mérésekkel szembeni elvárások II. 73. Lecke 15
x i Precizitás A mérési gyakorlatban a véletlen hiba a precizitással fejezhetı ki. A véletlen hibák az átlag körüli szóródást befolyásolják, és elıre nem látható módon jelentkeznek, ezért a kiszőrésük is nehezebb, mint az állandó hibáké. A mérések számának növelésével a véletlen hibák egyre inkább kiegyenlítik egymást, így az átlagot nem viszik el valamely irányba. Értékét szórási képletekkel számolhatjuk mint az SD (standard deviáció), vagy az RSD%-al (relatív standard deviáció). x i egyes mérések értéke, _ x i az n párhuzamos mérés átlaga. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 16
Ismételhetıség és reprodukálhatóság A fenti kritériumok a tudományosság alappillérei. Ma az számít tudományos eredménynek, amit egy anyag és módszer fejezetben leírt metódus alapján bárkinek sikerülhet megismételnie. Az ismételhetıség általános feltételei a minta-, a módszer-, a mőszer-, az egyéb körülmények a képzett kezelı azonossága, amit újabban az akkreditált laborok felszereltsége garantál. A reprodukálhatóság a reprodukálható körülményekre vonatkozik, s ha ezek fennállnak, úgy az eredmény is közel megegyezik majd az eredeti vizsgálat, vagy mőszeres mérés eredményével. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 17
Stabilitás A vizsgálatok közben a minta minısége változhat, de pl. a mőszer bemelegedése, vagy éppen lehőlése is eltérı eredményekhez vezethet. Ezek miatt ismerni kell azt az idı intervallumot, amelyben a mérés a legstabilabb eredményt adja, vagyis kicsi szórással kapjuk az eredményeket, és az átlag sem mozdul el. A szántóföldi méréseknél pl. a napállás és az egyéb meteorológiai paraméterek állandó változása miatt, nagyon nehéz ezt a feltételt teljesíteni, így a méréssorozatokat nem érdemes egy óránál hosszabbra nyújtani, mivel már nem lesznek összevethetıek az elsı-, és utolsó méréseredmények. A méréssorozat közben ahol lehet, kontrol mintákkal kell ellenırizni a mérés körülményeinek változatlanságát. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 18
Kimutatási határ Az egyes mőszergyártók között gyakran ez a paraméter jelenti a minıségi különbséget. Egy alkotó kimutatási határa (C k ) az a koncentráció, vagy anyagmennyiség, amelyhez tartozó válaszjel (J k ) értéke megegyezik a vakminta közepes válaszjelének (J vak ) és a vakminta válaszjeléhez tartozó tapasztalati szórás (SD vak ) háromszorosának összegével. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 19
Meghatározási határ Mőszereink alsó méréshatárát jelenti, ahol a vizsgált paraméter még elfogadható pontossággal határozható meg. A meghatározási határ megállapításához standard mintára van szükség. Más szóval a mőszer kalibráló görbéjének ez a legalsó értékelhetı pontja. Elméletileg a meghatározási határ extrapolációval is kifejezhetı lenne, ezt azonban nem használják a nagyobb hibalehetısége miatt. Gyakorlati meghatározását az úgynevezett vakminta válaszjeléhez tartozó tapasztalati szórás (SD) tízszeresével fejezik ki. J k = J vak + 10SD vak http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 20
Zavartőrıképesség A mérés során a már többször említett külsı zavarótényezıkkel kell számolni, azonban a mőszerekben szintén kialakulhatnak elektronikus eredető zavarok, amelyek végsı soron a mérés pontosságát ronthatják. Amely mőszerek kevésbé érzékenyek az ilyen zavaró körülményekre, sokkal megbízhatóbb mérési eredményeket szolgáltatnak. Az egyes mőszerek zavartőrését úgy lehet tesztelni, ha tudatosan idézünk elı különféle zavaró körülményeket, vagyis kiprovokáljuk a zavarokat, és vizsgáljuk azok mértékét. Leggyakrabban a relatív szórást (RSD %) alkalmazzák a zavartőrıképesség számszerősítésére. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 21
Robosztusság A robosztusság a zavartőréshez hasonló kifejezés. Amíg a zavartőrésnél tapasztaltunk mérési eredmény romlást, addig a robosztusság arra utal, hogy megingatható-e egyáltalán a mérés stabilitása. Ehhez is provokatív zavarást végzünk, majd vizsgáljuk azok esetleges következményeit. Változtatható pl. a hımérséklet, páratartalom, ph, stb. melyek hatására keletkezhetnek szignifikáns különbségek a mérési eredményekben. A robosztus mőszerek vagy eljárások azok lesznek, amelyeknél nem keletkezik szignifikáns különbség a zavarás hatására. A vizsgálat eredményeit jegyzıkönyvben rögzítjük. A robosztusság vizsgálatát elsısorban a mőszer fejlesztıi végzik, hogy minden szempontból megbízható legyen a piacra kerülı készülék. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 22
Méréstartomány A mőszerekre jellemzı méréstartomány dönti el, hogy milyen beltartalmi értékekre milyen mőszert érdemes beállítani. Minél szélesebb a méréstartomány, annál univerzálisabb a mőszer, azonban ez nem jelenti azt, hogy az ilyen mőszer a pontosság és precizitás tekintetében versenyképes lesz. Analitikai mérıgörbét szokás felvenni a méréstartomány meghatározása céljából, amely legalább öt mérımintát és vakmintát használ. Az alkotókat különbözı koncentrációban tartalmazó mérıminták elemzési eredményeibıl regresszióval fejezik a méréstartomány optimális értékét. Ehhez a legkisebb négyzetek módszerét alkalmazzák. A lineáris szakasz jelenti majd azt a sávot, ahol a mérés a legmegbízhatóbb, ezért erre a sávra koncentrálódik a méréstartomány. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 23
Kalibrációs görbe felvétele Forrás: rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 24
Visszanyerési tényezı A minta gyakran nem reprezentálja teljes mértékben a mátrix eredeti vizsgálati anyagtartalmát, mivel az elıkészítés során veszteségekkel kell számolni. A kinyerési, vagy visszanyerési tényezı azt mutatja meg, hogy milyen extrakciós, vagy egyéb veszteségek léptek fel a mintázás során. A visszanyerés hatásfokát az adott mátrixra és méréstartományra kell megadni. Ahol: R = a visszanyerés; c i = a mért érték; c ref = várt, vagy referencia érték. http://rkk.bmf.hu/kmi/dokument_elemei/analkemia/anal4a.ppt 25
Kérdések a leckéhez Ismételhetıség és reprodukálhatóság fogalmai Robosztusság és méréstartomány Visszanyerési tényezı 26
KÖSZÖNÖM FIGYELMÜKET! 27