Thesis (Ph. D.)--New Jersey Institute of Technology, 2004. / Adviser: Lisa Axe. Includes bibliographical references.

Thesis (M. Sc.)--University of Hong Kong, 2006. / Also available in print.

Thesis (M. Sc.)--University of Hong Kong, 2006.

Thesis (Ph. D.)--Ohio State University, 2005. / Title from first page of PDF file. Document formatted into pages; contains xxii, 306 p.; also includes graphics. Includes bibliographical references (p. 290-306). Available online via OhioLINK's ETD Center

published_or_final_version / abstract / Environmental Management / Master / Master of Science in Environmental Management

Most of the main determinants of water quality either consist of, or are controlled by, particles. Previous water quality research has focused on particular particles in isolation or in binary combinations. In this project, we are taking a holistic approach to the characterization of the particle load in water, focusing on the collective properties of the particles rather than individual components. Because the characterization of particles is often time-consuming, applying an informatics-based approach could speed up the evaluation of water quality and the assessment of treatment effectiveness. Further, the breadth of potential changes that could be detected using this multiplex approach may far surpass the abilities of current approaches to monitor threats to water quality. Among the instruments capable of rapidly detecting and manipulating cells is imaging flow cytometry, which distinguishes cell shape and unique fluorescence properties associated with cell types. Sets of images and corresponding data from a 1.5-year time series of samples from the Columbia River were studied and the different particle properties analyzed. Principal Component Analysis (Empirical Orthogonal Function analysis) was applied in order to reduce the number of variables and identify patterns in particle characteristics when compared to environmental data collected from the observation station. The first three principal components were extracted and the dominant characteristics identified: the most prominent variables are particle size, particle color, and fluorescent qualities (transparency and phytoplankton pigments). Further work will relate these top principal components to specific environmental factors that determine water quality.

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Project (M.E.T.) - Simon Fraser University, 2004. / Theses (Dept. of Biological Sciences) / Simon Fraser University.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:42:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7684_1.pdf: 3197582 bytes, checksum: e9a5a1df323907fb05bb3c1b206c2fd5 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Recentes acidentes industriais, como vazamentos tóxicos, têm causado danos catastróficos ao meio ecológico (i.e. plantas e animais), de modo que um método efetivo para analisar riscos ecológicos tem sido demandado. Em primeiro lugar, este trabalho tem como objetivo propor uma metodologia capaz de quantificar riscos ecológicos inerentes a eventos raros como acidentes industriais. Utiliza-se a modelagem populacional para simular futuras mudanças na abundância populacional de espécies-chave em risco e, assim, estimar a probabilidade de extinção ou declínio, tempo para extinção e outras medidas, para cada cenário acidental. Assim, foi possível desenvolver uma abordagem que combina os danos ecológicos (previstos através da modelagem populacional) com a frequência de ocorrência do cenário acidental (estimada através de dados históricos e análise de confiabilidade). O resultado é uma curva de risco FN (similar ao resultado de uma análise de risco a humanos), onde N é o declínio populacional médio e F a frequência acumulada de acidentes com declínio maior ou igual a N. Em segundo lugar, o trabalho apresenta uma aplicação da metodologia para quantificar os riscos ecológicos provenientes de acidentes associados ao transporte e manuseio de petróleo que abastece uma refinaria no Complexo Industrial Portuário de Suape-PE, no Nordeste do Brasil. Esta instalação está localizada próxima a um rico ecossistema aquático de alta biodiversidade. A população de uma espécie nativa foi estrategicamente escolhida para representar o ecossistema, alguns cenários de derramamento de petróleo foram simulados e suas frequências de ocorrência estimadas. Para cada cenário acidental, a concentração de óleo que atinge a população foi prevista via modelagem de destino e transporte. Os riscos ecológicos foram quantificados e apresentados em uma curva FN. Uma análise de sensibilidade foi feita para explorar como mudanças em parâmetros específicos causam mudanças nas medidas de risco. Além disso, a incerteza foi medida como um intervalo (limite superior e inferior) para as medidas de riscos com base em cenários pessimistas e otimistas. Finalmente, a metodologia mostrou-se viável, eficiente, conveniente e flexível, apesar de que algumas melhorias ainda podem ser feitas e estas foram propostas para trabalhos futuros

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