Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissMLY.pdf: 1150965 bytes, checksum: b52b13360fef92e8f025d95e6667d557 (MD5) Previous issue date: 2007-08-29 / The objective of this work is to introduce two algorithms for supervised Bayesian network incremental learning, AIP (Algorithm for simple Bayesian network numerical parameters supervised incremental learning) and ABC (Algorithm for Bayesian network supervised incremental learning in layers). In order to develop these algorithms we studied relevant works about the Bayesian networks concepts, the algorithms for supervised Bayesian network learning and the algorithms for incremental supervised Bayesian network learning. To improve the performance of the ABC algorithm, we studied the AD-Tree structure and implemented it on the algorithm. To measure the quality of the networks learned by the algorithms we used these networks learnt to classify a test set, resulting in the correct classification rate (ICC). To do that we studied the test set classification process and the propagation of evidences along the Bayesian network. The result of the studies is described on this work, along with the results and discussions about the experiments made with the introduced algorithms. / Esse trabalho tem como objetivo propor dois algoritmos para aprendizado incremental supervisionado de redes Bayesianas, o AIP (Aprendizado Incremental ingênuo de Parâmetros) e o ABC (Aprendizado Bayesiano em Camadas). Para isso se pesquisou conceitos teóricos de redes Bayesianas, algoritmos de aprendizado de redes Bayesianas e métodos de aprendizado incremental de redes Bayesianas relevantes na literatura. Para melhorar o desempenho do aprendizado incremental se pesquisou uma estrutura de representação de conhecimento chamada AD-Tree. Para aferir a qualidade das redes Bayesianas produzidas se utilizou essas redes para classificar conjuntos de teste, obtendo assim o índice de classificação correta (ICC). Foi pesquisado o processo de classificação de conjuntos de teste e o processo de propagação de evidências. O resultado dessas pesquisas está descrito no trabalho, junto com os resultados e discussões sobre os experimentos feitos com os algoritmos propostos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1698.pdf: 1287729 bytes, checksum: 3b1a05110798861ad7e42fd67b1694d6 (MD5) Previous issue date: 2007-10-29 / Universidade Federal de Minas Gerais / The Knowledge Discovery in Databases (KDD) techniques have grown from the need for obtain more information about the data stored by organizations, such as, enterprise companies and research institutes. Bayesian Networks (BNs) can be considered as a probabilistic reasoning based model to represent knowledge and are very adequate to KDD tasks. In the last years, Bayesian Networks (BNs) have been applied in many supervised and unsupervised learning successful applications. The process to induce BNs and Bayesian Classifiers (BCs) from data tries do identify a BN (or a BC) able to represent the relationship among the variables of a certain data set. However, this is a NP-complete problem and, thus, its search space may become very large in most applications. That is the reason why many algorithms explore some way to reduce the search space in order to make the learning process computationally viable. In this master s thesis a new Conditional Independence based approach to induce BCs from data is proposed and implemented. Such approach is based on the Markov Blanket concept in order to impose some constraints and optimize the traditional PC learning algorithm. Experiments performed with ten data sets revealed that the proposed approach tends to execute fewer comparisons than the traditional PC. The experiments also show that the implemented algorithm produce competitive classification rates when compared with both, PC and NaiveBayes / As técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD), também chamadas de Mineração de Dados, surgiram da grande necessidade de se obter mais informação sobre os dados armazenados por organizações, como empresas, grandes corporações e instituições de pesquisa. As Redes Bayesianas (RBs) podem ser consideradas como uma forma de representação do conhecimento baseada no raciocínio probabilístico e possuem características que as tornam muito adequadas para tarefas de descoberta de conhecimento em bancos de dados. Por isso, este é um campo de aplicação efervescente nos últimos anos. O aprendizado automático de RBs e Classificadores Bayesianos (CBs) busca identificar uma RB (ou CB) que represente o relacionamento entre as variáveis de um determinado conjunto de dados, mas como este é um problema NP-completo o espaço de busca se torna muito amplo na maioria das aplicações. Por este motivo, muitos algoritmos exploram alguma forma de redução do espaço de busca para tornar o processo de aprendizado computacionalmente viável. Esta dissertação de mestrado apresenta um método (MarkovPC) de aprendizado de CBs que visa exatamente reduzir o espaço de busca durante a indução de um classificador a partir de dados. Para tanto, toma-se como base algoritmos de aprendizado de RB da classe IC (Independência Condicional) e o conceito de Markov Blanket. Resultados obtidos através de experimentos realizados com 10 conjuntos de dados mostram que o MarkovPC é capaz de reduzir o esforço computacional do processo de indução de um classificador Bayesiano e manter a qualidade do classificador induzido (em termos de taxa de classificação correta)

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2522.pdf: 1514825 bytes, checksum: ebe56f7053e2af32e46a9f292c53aa9c (MD5) Previous issue date: 2009-04-29 / Financiadora de Estudos e Projetos / Traditional approaches for mining generalized association rules are based only on database contents, and focus on exact matches among items. However, in many applications, the use of some background knowledge, as ontologies, can enhance the discovery process and generate semantically richer rules. In this way, this paper proposes the NARFO algorithm, a new algorithm for mining non-redundant and generalized association rules based on fuzzy ontologies. Fuzzy ontology is used as background knowledge, to support the discovery process and the generation of rules. One contribution of this work is the generalization of nonfrequent itemsets that helps to extract meaningful knowledge. NARFO algorithm also contributes at post-processing stage with its generalization and redundancy treatment. / Abordagens tradicionais para mineração de regras de associação generalizadas são somente baseadas no conteúdo do banco de dados, tendo um maior foco em combinações exatas entre os itens. No entanto, em muitas aplicações, o uso de um conhecimento de apoio, como ontologias, pode aprimorar o processo de descoberta de conhecimento e gerar regras de associação semanticamente mais ricas. Desse modo, neste trabalho de mestrado foi desenvolvido o algoritmo NARFO, um novo algoritmo para a mineração de regras de associação generalizadas não redundantes baseada em uma ontologia difusa. A ontologia difusa é utilizada como um conhecimento prévio de apoio, para dar suporte ao processo de descoberta e geração das regras. Uma importante contribuição desse algoritmo é a implementação da generalização de itemsets não frequentes durante o processamento do algoritmo que auxilia na obtenção de regras significantes. O algoritmo NARFO também contribui na etapa de pós-processamento, com seu tratamento de generalização e redundância.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3863.pdf: 3890839 bytes, checksum: 2673ad557bc976e88a3245a8854caa82 (MD5) Previous issue date: 2011-05-31 / This research presents the Chem-Risk approach which is applied to chemical food safety domain, in order to circumvent a problem often encountered: data with little semantic or presenting low quality results that lead to results of low quality, unreliable and therefore inadequate to the reality of domain analyzed. In response to this purpose, the approach creates a Flexible Base Platform to properly pre-process the results of laboratory tests in agricultural food, allowing so many other variables, here considered as food risk factors, are observed in this analysis. Managed by the platform, the concepts of fuzzy logic and ontologies enable the incorporation of new risk factors, improve data quality and produce a superior technical expertise to that offered by traditional approaches used in the context of Brazilian public policies that aim to assess chemical risks and maximize the chemical safety of agricultural food. Due to the complexity and scope required for the ontology, a new approach to ontological engineering is presented. Data mining techniques used here play a key role, helping government officials and experts to extract higher risk levels of non-trivial knowledge, from the superior knowledge provided by the incorporation of fuzzy logic and ontology during the preprocessing step. The results obtained in mining step reveal a more faithfully semantic to the reality of food chemical safety, complement this reality and increase the level of expertise in favor of non-trivial decisions. By the other hand, if there were no proper preprocessing at the semantic level, the results, although apparently correct, would be concealing its false basis and, and thus presenting results completely wrong before the reality of chemical safety of agricultural food worldwide. We believe that what makes our real case study more remarkable is that it helps to improve the health of global population and, by extension, save our own lives. / Esta pesquisa apresenta a abordagem Chem-Risk a qual é aplicada ao domínio mundial da segurança química alimentar, visando contornar um problema freqüentemente encontrado: dados com pouca semântica, apresentando baixa qualidade, que levam a resultados de baixa qualidade, pouco confiáveis e, portanto, inadequados para corretamente expressarem a realidade do domínio analisado. Em atendimento a esta finalidade, a abordagem Chem-Risk cria uma Plataforma Base Flexível para adequadamente pré-processar os resultados das análises laboratoriais em alimentos agropecuários, permitindo que inúmeras outras variáveis, aqui consideradas como fatores de risco alimentar, sejam consideradas nestas análises. Gerenciados por esta plataforma, conceitos da lógica fuzzy e ontologias viabilizam a incorporação dos novos fatores de risco, aprimoram a qualidade dos dados e produzem um conhecimento técnico superior, àquele oferecido pelas abordagens tradicionalmente empregadas no contexto das políticas públicas brasileiras, que visam avaliar os riscos químicos e maximizar a segurança química dos alimentos agropecuários. Devido à complexidade e escopo requeridos para a ontologia, uma nova abordagem de engenharia ontológica é apresentada. As técnicas de mineração de dados aqui empregadas desempenham um papel fundamental, auxiliando as autoridades governamentais e especialistas de risco a extraírem maiores níveis de conhecimentos não-triviais, a partir do conhecimento superior fornecido pela incorporação da lógica fuzzy e ontologia, durante a etapa de préprocessamento dos dados. Os resultados alcançados na etapa de mineração revelam uma semântica mais fidedigna à realidade da segurança química alimentar, complementam esta realidade e ampliam o nível de conhecimento especializado em favor de decisões não triviais. Por outro lado, se não houvesse adequado pré-processamento de dados a nível semântico, os resultados, apesar de aparentemente corretos, estariam encobrindo bases falsas e, portanto, estariam completamente equivocados perante a realidade da segurança química mundial dos alimentos agropecuários. Acreditamos que o que torna o nosso estudo de caso mais notável é que ele ajuda a melhorar a saúde da população mundial e, por extensão, salvar nossas próprias vidas.

Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-10-13T14:14:35Z No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T13:48:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-21T13:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T13:49:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissLFN.pdf: 3044084 bytes, checksum: 821534c448710467d6addecc27edfec0 (MD5) Previous issue date: 2016-04-07 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / With the exponentially growing of data available on the Web, several projects were created to automatically represent this information as knowledge bases(KBs). Knowledge bases used in most projects are represented in an ontology-based fashion, so the data can be better organized and easily accessible. It is common to map these KBs into a graph to apply graph mining algorithms to extract implicit knowledge from the KB, knowledge that sometimes is easy for human beings to infer but not so trivial to a machine. One common graph-based task is link prediction, which can be used not only to predict edges (new facts for the KB) that will appear in a near future, but also to nd misplaced edges (wrong facts present in the KB). In this project, we create algorithms that uses graph-mining (mostly link-prediction based) approaches to nd implicit knowledge from ontological knowledge bases. Despite of common graph-mining algorithms, we mine not just the facts on the KB, but also the ontology information (such as categories of instances and relations among them). The implicit knowledge that our algorithms will nd, is not just new facts for the KB, but also new relations and categories, extending the ontology as well. / Com o crescimento exponencial dos dados disponíveis na Web, diversos projetos foram criados para automaticamente representar esta informação como bases de conhecimento( KBs). As bases de conhecimento utilizadas na maioria destes projetos são representadas através de uma ontologia, então os dados são melhor organizados e facilmente acessíveis. E comum mapear estes KBs utilizando grafos para aplicação de algoritmos de mineração em grafos com o intuito de extrair conhecimento implícito do KB, conhecimento que as pode ser facil para seres humanos inferir mas não são tão triviais para uma maquina. Uma tarefa comum e a predição de arestas, que pode ser usada para encontrar arestas (fatos no KB) que vão aparecer em um futuro próximo, e além disso para encontrar arestas mal alocadas (fatos incorretos no KB). Neste projeto, criamos algoritmos que utilizam mineração em grafos (na maioria baseados em predição de arestas) para encontrar conhecimento implícito em bancos de conhecimento ontológicos. Apesar do uso comum de algoritmos de predição de arestas, vamos minerar também informações da ontologia (como categorias das instancias e relações entre elas). O conhecimento implícito que nossos algoritmos vai encontrar, serão não somente novos fatos para o KB, mas também novas relações e categorias, estendendo também a ontologia.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:12Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2006-07-20Bitstream added on 2014-06-13T18:20:24Z : No. of bitstreams: 1 sabbag_oj_dr_prud.pdf: 1428343 bytes, checksum: 42185200ba451cff3f976ff068b3e131 (MD5) / A presente tese teve como objetivo realizar um levantamento dos impactos causados com a construção da Usina Hidrelétrica de Três Irmãos em especial à atividade de mineração, na cidade de Pereira Barreto - SP, com o intuito de propor um gerenciamento de conflitos adequado às situações semelhantes. Para obtenção e interpretação dos dados, foram utilizados questionários, documentos, censos estatísticos, leis ambientais, bem como o uso de metodologias de análise de impactos - o checklist e a matriz de interação, além de uma proposta metodológica para avaliação de opções e planejamento para posterior elaboração de um organograma roteiro de gerenciamento de conflitos. Os resultados apontam que os diversos impactos negativos suplantam os positivos, havendo na atividade de mineração em específico, uma redução de 67% de mão-de-obra (com uma reserva estimada de apenas 15 anos a partir de 2005), além de haver uma diminuição de 87% da população, provocada pela migração para outras regiões. Outro ponto de destaque foi a ausência de um plano de gestão de conflitos, conseqüente da ausência de reconhecimento e participação pública no processo de decisão, assim como o descaso da Administração Municipal quanto ao setor mineral, demonstrando a necessidade de trabalhar, numa abordagem sistêmica, a gestão de forma compartilhada e sustentável entre os atores envolvidos, de forma a interagir com as políticas governamentais e a legislação correlata. / For present thesis it had as objective to accomplish an impact survey caused with by construction of the Hydroelectric Plant of Três Irmãos especially to the mining activity, in the Pereira Barreto - SP, with end of proposing a management of adequate conflicts to the similar situations. For obtainment and interpretation of the data, it was used questionnaires, documents, statistical censuses, environmental laws, as well as the impact methodology analysis - checklist and the interaction head office, besides a methodological proposal for options and planning evaluation for posterior elaboration of a conflicts management script organization chart. The results have show that the several negative impacts supplant the positive, existing in the mining activity in specific, a reduction of 67% of workmanship (with a reserve estimate of just 15 years starting from 2005), besides existing a decrease of 87% of the population, provoked by the migration for other regions. Other highlight point was the absence of a conflicts administration plan, consequent of the recognition absence and public participation in the decision process, as well as the negligence of the Municipal Administration regarding the mineral sector, demonstrating the need of work, in an approach generalized, the administration of shared and sustainable form between involved actors, a way of interacting with government politics and the correlated legislation.

Orientadora : Profª. Drª. Deborah Ribeiro Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação. Defesa: Curitiba, 26/03/2015 / Inclui referências : fls. 85-88 / Área de concentraçâo: Gestão da Informação e do conhecimento / Resumo: As operadoras de saúde armazenam grandes volumes de dados sobre procedimentos realizados por seus beneficiários e, na mesma medida que criam valiosas oportunidades, também geram dificuldades em analisar e interpretar os padrões contidos em tais bases de dados. A Mineração de Dados pode constituir uma alternativa para compensar tal deficiência, mas sua adoção e uso cotidiano no suporte à decisão na área da Saúde ainda são baixos. O problema de pesquisa abordado se relaciona ao baixo uso do processo de descoberta de conhecimento (KDD) na área e questiona-se até que ponto é possível fomentar sua adoção na rotina dos especialistas em Saúde. Assim, este trabalho apresenta um modelo que fomente o uso do KDD na rotina da gestão em Saúde, mediante a identificação de beneficiários de alto custo em operadoras de Saúde, avaliando sua aceitação junto a especialistas na área. Foram identificados os pontos de atenção recomendados na literatura para uso efetivo dos resultados do KDD na Saúde, o modelo foi elaborado e um protótipo foi desenvolvido com a capacidade de obter padrões e pós processálos, obentendo padrões de sequência de janelas temporais. Sua aceitação foi avaliada junto aos especialistas, tendo atingido 78% de aceitação. Destaca-se que todos os especialistas envolvidos concordam que o modelo é aplicável à sua rotina de trabalho. Conclui-se que a associação dos pontos de atenção para o uso da Mineração de Dados na Saúde e a atenção a requisitos específicos dos especialistas, mediante o desenvolvimento de um modelo que facilite a obtenção e a exploração em padrões minerados, se mostrou capaz de fomentar o uso do KDD na rotina em Saúde. Palavras chave: Descoberta de conhecimento; Mineração de Dados, Apoio à decisão em Saúde. / Abstract: Health insurance companies store large amounts of data on procedures performed over its beneficiaries and to the same extent that create valuable opportunities also lead to difficulties in analyzing and interpreting the standards contained in such databases. Data mining can be an alternative to compensate for this deficiency, but their adoption and use in everyday decision support in healthcare are still low. The research problem addressed is related to the low use of knowledge Discovery in data bases process (KDD) in the area and wonders to what extent it is possible to foster its adoption in experts routine. So, this researche presents a model that promotes the use of KDD in the routine management in Health, by identifying high-cost beneficiaries and evaluating its acceptance by the experts. Points of attention for the use of Data Mining in Health were identified in the literature for effective use of the results of KDD. A model and a prototype were developed with the capability of discovering patterns and post process into sequential and time frames patterns. Its acceptance was evaluated with the experts, reaching 78% of acceptance. It is noteworthy that all the experts involved agree that the model is applicable to their daily work. We conclude that the association of points of attention for the use of Data Mining in Health and attention to specific requirements of experts, by developing a model to facilitate the obtaining and exploring mined patterns, has been shown to promote the use of KDD in routine Health. Keywords: Knowledge discovery; Data Mining, Decision Support in Health.

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Resumo

Orientador: Ernani F. da Rosa Filho / Co-orientadores: Andre V. L. Bittencourt, Francisco J.F. Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná / Resumo: O estudo objetivou, principalmente, definir a abrangência do impacto exercido pela mineração do folhelho pirobetuminoso ou "xisto" no rebaixamento do lençol freático em terrenos naturais, na área da PETROBRÁS-SIX, em São Mateus do Sul, Estado do Paraná. Foram também analisadas as alterações que ocorrem no quimismo da água e a nova posição do nível do freático nos terrenos reabilitados, após a mineração. A lavra é efetuada a céu aberto, ocorrendo portanto uma drástica alteração na paisagem local, onde a cava atinge cerca de 30 metros de profundidade. A jazida do minério apresenta duas camadas distintas de folhelho, separadas por uma camada intermediária considerada estéril. Denominadas de camada superior e camada inferior, as duas apresentam, respectivamente, espessuras médias de 6 e 3 metros e teores de óleo de 6 a 8% e 10 a 12%. Para possibilitar o estudo do freático nos terrenos naturais, ainda não minerados, diversos piezômetros foram implantados. O monitoramento do nível de água nos piezômetros foi realizado diariamente pela PETROBRÁS-SIX, no período de 1995 a 1996, simultaneamente ao avanço e aproximação da mina. Os dados assim obtidos foram fornecidos mensalmente, acompanhados das informações de pluviometria e temperatura. Com estes dados foram elaborados mapas de potenciometria máxima, média e mínima para a área de estudo, assim como gráficos relacionando o nível de água nos piezômetros com a precipitação, com a distância à frente de lavra e com as detonações. A análise dos resultados mostra que a principal causa das oscilações do lençol freático são as variações sazonais. A mina também exerce influência no abaixamento do nível de água, porém isto somente ocorre quando a frente de lavra aproximase dos piezômetros a uma distância inferior a 70 metros. Aos 65 metros de distância observase uma inversão de fluxo na direção da mina. Por ocasião de uma detonação, foi constatada a secagem dos piezômetros mais próximos. Ao ser estudado o freático nas áreas reabilitadas, foram utilizados dados obtidos de piezômetros instalados na antiga Mina UPI e em terrenos mais recentes. Nestes locais o abaixamento do nível de água é irreversível, e o lençol assume uma nova posição próxima ao piso da antiga mina. Para a verificação das características físico-químicas das águas do sistema SIX, amostras foram coletadas e analisadas nos laboratórios da PETROBRÁS-SIX e UFPR. Dado o conteúdo piritoso do folhelho, as águas que ocorrem na área já apresentam naturalmente um certo grau de acidez. Porém, nas áreas reabilitadas esta característica é ampliada, somando-se ao excessivo teor de sais dissolvidos, porque o fracionamento do material retortado que preenche a cava da mina favorece os processos de dissolução e lixiviação. Assim, dois grupos distintos podem ser caracterizados: um representado pelas águas que percolam as áreas reabilitadas e o outro representado pelas águas das áreas ainda não atingidas pela mineração. O primeiro grupo, com alta salinidade, apresenta natureza cálcica. O segundo grupo, com baixa salinidade, apresenta características sódio-magnesianas. / Abstract: The study aimed, primarily, to define the extent of the impact of oil shale mining on the lowering of the water table in natural lands in the PETROBRÁS-SIX area in São Mateus do Sul, Paraná State. The alterations that occur in the water chemism and the new position of the water table in the reclaimed areas post-mining were also evaluated. The activity is carried out as open-pit mining; therefore, drastic alteration occurs in the local landscape, where the pit reaches an approximate depth of 30 metres. The ore deposit presents two distinct layers of shale separated by an intermediate layer considered barren. Denominated upper layer and lower layer, they have, respectively, average thickness of 6 metres and 3 metres, and oil contents of 6 to 8% and 10 to 12%. In order to make possible the study of the groundwater in the natural lands, not mined so far, a number of monitoring wells were implanted The monitoring of the water level in the monitoring wells was performed daily by PETROBRÁS-SIX, in the period from 1995 to 1996, simultaneously with the advance and approach of the mine. The data thus obtained were provided monthly, along with data on pluviometry and temperature. With these data, maximum, medium and minimum potentiometric maps were produced for the study area, as well as charts relating the water level in the monitoring wells to precipitation, distance from the mining front, and to the blasts. The analysis of the results shows that the main cause of the fluctuations of the water table are the seasonal variations. The mining also has an influence on the lowering of the water level, but this only takes place as the mining front approaches the monitoring wells at a distance inferior to 70 metres. At 65 metres an inversion of the flow towards the mine is observed. On the occasion of a blast, the dryingup of the nearest monitoring wells was verified Upon studying the groundwater in the reclaimed areas, data obtained from monitoring wells installed in the old UPI mine and in more recent areas were utilised. At these sites the lowering of the water level is irreversible, and the water table takes a new position near the floor of the old mine. For the evaluation of the physico-chemical characteristics of the SIX system waters, samples were collected and analysed at the PETROBRÁS-SIX and UFPR laboratories. Given the pyritic content of the shale, the waters naturally occurring in the area already show a certain degree of acidity. However, in the reclaimed areas this characteristic is increased, adding to the excessive content of dissolved salts, because the fractionating of the retorted material that fills the mine pit promotes the processes of dissolution and leaching. Therefore, two distinct groups can be characterised: one is represented by waters that percolate the reclaimed areas, and the other, represented by waters from areas not yet affected by the mining. The first group, with high salinity, has calcific nature. The second group, with low salinity, shows sodium-magnesian characteristics.