PHOSPHATE PREDICTION MODEL FOR STREAMS BY MEANS OF DISCRIMINANT ANALYSIS / Modèle pour la prévision de phosphate pour les cours d'eau par l'analyse discriminante

Abstract

An attempt is made to predict phosphate load by means of discriminant analysis. Eight groups of data are defined by a cluster analysis. Principal component analysis and an F-ratio of the predictor variables are used to find a most favourable group of predictor variables by which an optimal separation between the eight different groups of data is possible. The discriminant functions, linear combination of the predictors, together with additional help of a classification procedure like Euclidic distances may be used to assign an individual phosphate measurement to the group it best corresponds to. The discriminant analysis shows that a linear combination of two out of a total of 33 predictors: namely the combination of (1) runoff and (2) settlement area have the best discriminant power. Multivariate tests of significance are performed. Tables are constructed that demonstrate the predicted versus actual group membership. Phosphate load along with the predictor variables were measured from 1973 to 1974 in 21 streams draining basins with a variety of groundcovers (farm land, woods, and urbanized areas) in the Eifel Mountains and the bordering loess plains in Germany.

Résumé

On essaie de prédire le débit de phosphate (mg s⁻¹) par l'analyse discriminante. Huit groupes de valeurs sont définis par un groupement hiérarchique. Une analyse des composantes principales et une valeur F des variables prédisantes sont utilisées pour trouver un groupe très favorable de variables prédisantes qui rend possible une séparation optimale entre les huit groupes de valeurs différents. Les fonctions discriminantes, combinaisons linéaires des prédisants, qu'on trouve en se servant d'un procédé de classification, comme des distances d'Euclide, peuvent être employées pour assigner une mesure de phosphate individuel au groupe auquel il correspond le mieux. L'analyse discriminante montre qu'une combinaison linéaire de deux parmi un total de 33 variables prédisantes: c'est à dire combinaison de (1) débit et (2) région habitée ont le meilleur pouvoir discriminant. Des tests de signification multivariables sonts faits. On construit des tables qui démontrent l'appartenance au groupe prédite contre l'appartenance actuelle. En 1973 et 1974 on a mesuré les débits de phosphate avec les variables prédisantes dans 21 ruisseaux qui drainaient des bassins versants couverts de terres de ferme, de forêts et de lotissements différents des monts de la Eifel et de plaines de loess adjacentes en Allemagne.