Utjecaj površinski aktivnih tvari na okoliš

Površinski aktivne tvari ili tenzidi su tvari koje smanjuju površinsku napetost tekućine. Sastoje se od hidrofilnoga i hidrofobnoga dijela i upravo zbog toga imaju tendenciju skupljanja na granici dviju faza. Velika primjena površinski aktivnih tvari u različitim granama industrije i kućanstvu potaknula je pitanje o utjecaju tenzida na okoliš, ali i na ljudsko zdravlje. Zbog sve veće primjene tenzida raste i njihova potreba za proizvodnjom pa godišnja svjetska proizvodnja tenzida iznosi oko 23 milijuna tona. Prema hidrofilnim skupinama unutar strukture tenzida dijele se na: anionske, kationske, neionske i amfolitske. Iako je danas većina tenzida biorazgradiva i ekološki prihvatljiva važno ih je kvantificirati jer svojim svojstvima lako dospijevaju u okoliš. Njihov najveći problem je toksično djelovanje, akumulacija u mikroorganizmima, biljkama, životinjama, sedimentu i tlu. Muljem i tekućinama dospijevaju u tla, a nepoznatim putem u atmosferu

Surface active agents as environmental pollutants

Površinski aktivne tvari su organski spojevi koji se dijele na anionske, kationske, neionske i amfoterne. Primjenjuju se kao sastojci mnogih proizvoda za higijenu i dezinfekciju u kućanstvu i industriji. Djeluju biocidno, kao dezinficijensi, emulgatori i sredstva koja se pjene i odmašćuju. Imaju široku upotrebu zbog čega se u svijetu proizvodi velika količina ovih spojeva, a njihova potrošnja svake godine sve više raste. Njihov negativni utjecaj zabilježen je u svim sastavnicama okoliša kao i u živim organizmima. Lako se akumuliraju u sediment, tlo, na biljke i organizme, uzrokuju pjenjenje, smanjuju površinsku napetost i sprečavaju izmjenu kisika. Na biološkoj razini djeluju nepovoljno na mikroorganizme, životinje i biljke. Muljem i tekućinama dospijevaju u tla, a još nepoznatim putem u atmosferu. Zbog toga je potrebno pratiti i kontrolirati površinski aktivne tvari u okolišu. Danas se koristi nekoliko analitičkih metoda kojima se uspješno određuje prisutnost površinski aktivnih tvari u vodi. Tehnike su uglavnom bazirane na vizualnoj detekciji uz ekstrakciju i stvaranje obojanog ionskog para te elektrokemijskoj detekciji uz primjenu ionsko selektivnih elektroda za surfaktante baziranih na ionskom paru u tekućoj membrani. Tretiranjem površinski aktivnih tvari kroz fizikalno-kemijske i biološke procese razgradnje u sustavima za obradu otpadnih voda uspješno se uklanjaju iz okoliša.Surface active agents are organic compounds that can be divided into anionic, cationic, non-ionic and amphoteric. They are used as ingredients in many hygiene and disinfection products in households and industry. They act as biocides, disinfectants, emulsifiers, foaming and degreasing agents. These compounds are produced in large quantities and their consumption increases every year as a consequence of their extensive use. The negative impact of surface active agents has been recorded in all the components of the environment as well as in living organisms. They accumulate easily in sediment, soil, plants, and organisms and they cause foaming, reduce surface tension and prevent oxygen exchange. At a biological level, they have an adverse effect on microorganisms, animals, and plants. They reach soil from sludge and liquid and how they get into the atmosphere is still unknown. Therefore, it is necessary to monitor and control surfactants in the environment. Nowadays, several analytical methods are used to successfully determined their presence in water. The techniques are based on a visual detection with organic extraction and formation of a coloured ion pair and electrochemical detection includes ion-selective electrodes for surfactants based on an ion pair in a liquid membrane. Surface active agents are successfully removed from the environment through physio-chemical and biological decomposition processes in wastewater treatment systems

The analysis of the vegetation cover in the area of Varaždin County by using machine learning methods

Cilj ovog istraživanja je analiza vegetacijskog pokrova Varaždinske županije upotrebom metoda strojnoga učenja. Izdvojene su najčešće korištene metode strojnoga učenja kod analize vegetacijskog pokrova kroz raspoznavanje uzoraka i dubinsku analizu podataka. Rad daje pregled značajnih i najvažnijih satelitskih misija za snimanje Zemljine površine koje omogućuju prikupljanje i upotrebu satelitskih snimaka visoke i vrlo visoke rezolucije. U radu su korištene Sentinel-2 snimke područja Varaždinske županije. Analizirana su u 4 različita vremenska razdoblja između 2015. i 2021. godine, a za obradu satelitskih snimaka, klasifikaciju i naknadne analize korišteni su programi otvorenoga koda SAGA-GIS i QGIS. Na kraju je provedena analiza vegetacijskog pokrova pomoću vegetacijskog indeksa NDVI nakon čega su prikazani rezultati i doneseni zaključci o promjenama vegetacijskog pokrova na promatranom području. Rezultati metode potpornih vektora ukazuje da se vegetacijski pokrov na području Varaždinske županije smanjio za 12,94% u roku od 6 godina. Metoda slučajne šume pokazuje slične rezultate sa smanjenjem od 10,55%, dok klasifikator maksimalne vjerojatnosti pokazuje smanjenje za 8,42%. Rezultati NDVI pokazuju smanjenje vrlo visoke pokrivenosti vegetacijom za 10%. Zaključak ovog rada je da su veći uzorci uzeti za šume, nisku vegetaciju i vode omogućili bolju klasifikaciju dok su manji uzorci oranica i izgrađenog područja dali lošiju klasifikaciju tih klasa na promatranom području. Najboljom metodm pokazao se klasifikator maksimalne vjerojatnosti s najtočnijim i najpreciznijim rezultatima klasifikacije svih klasa, a sve metode pokazale su se vrlo dobre za analizu vegetacijskog pokrova na promatranom području.The aim of this research is to analyse the vegetation cover of Varaždin County using machine learning methods. The most commonly machine learning methods used in the analysis of vegetation cover through pattern recognition and in - depth data analysis were singled out. The paper provides an overview of the significant and most important satellite missions for imaging of the Earth 's surface that have enabled the collection and use of high and very high resolution satellite imagery. Sentinel-2 images of Varaždin County area were used in this paper. They were analysed in 4 different time periods between 2015 and 2021, and for the processing of satellite images, their classification and subsequent analyses open source programs SAGA-GIS and QGIS were used. Finally, the analysis of vegetation cover was performed using the vegetation index NDVI, after which the results were presented and a conclusion was reached on changes in vegetation cover in the observed area. The results of the support vector machines show that the vegetation cover in Varaždin County area has decreased by 12.94% within 6 years. A random forest shows similar results with a reduction of 10.55%, while the maximum likelihood classifier shows a reduction of 8.42%. The NDVI results show a 10% reduction in very high vegetation cover. The conclusion of this paper is that larger samples taken for forests, low vegetation and water allowed better classification, while smaller samples of arable land and built-up areas gave worse classification of these classes in the observed area. The best method was the maximum likelihood classifier with the most accurate and precise classification results for all classes, and all the methods proved to be very good for analysing the vegetation cover in the observed area