valorizzazione degli effluenti di allevamento e loro gestione ... - ARAL

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2.221.81.6log 1/R1.41.210.80.6900 1100 1300 1500 1700 1900Lunghezze d'onda (nm)Fig. 5.13 – Spettro di un liquame suino tal quale acquisito con Polycromix in riflettanza diffusaPer ovviare a questo problema sono state adottate le due seguenti strategie:- miscelazione del campione con della sabbia silicea per incrementare lo scattering- utilizzo di un transflettore con cammino di 1 mm.Gli spettri acquisiti in modalità di riflettanza diffusa con gi strumenti Büchi e Polycromix e intransflettanza con lo strumento Büchi vengono riportati in Figura. 5.14.Büchi - transflettoreBüchi - sabbia31.62.521.41.21Log 1/R1.510.5Log 1/R0.80.60.40.2001000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 24001000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400Lunghezza d'onda (nm)Lunghezza d'onda (nm)Polycromix - sabbia1.210.8Log 1/R0.60.40.201000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400Lunghezza d'onda (nm)Fig. 5.14 - Spettri dei campioni di liquami suino acquisiti con le diverse combina zioni strumentoo –modalità d’acquisizione (riflettanza diffusa nel caso della miscelazione del campione con sabbia).Progetto Pilota SATA “Valorizzazione effluenti di allevamento e loro gestione comprensoriale“ – pag. 163
Il metodo NIR può stimare le variabili sia in maniera diretta, quando i predittori determinanodirettamente per motivi fisici o chimici delle variazioni spettrali, sia in maniera indiretta, percorrelazione della variabile in studio, che non determina direttamente variazioni spettrali, concostituenti che invece influenzano l’assorbimento NIR. Per valutare il contributo delle duecomponenti si è valutato il grado di correlazione esistente tra i diversi parametri analizzati. InTabella 5.19 sono riportati i valori dei coefficienti di correlazione semplice lineare r calcolati tra lediverse variabili della popolazione di liquami suini.N-NH 4 Ntot Ss Ctot ceneri pH CE MgO CaO P 2 O 5 K 2 ON-NH 4 g/kg tq 1.000Ntot g/kg tq 0.849 1.000Ss% 0.513 0.801 1.000Ctot mg_g tq 0.461 0.766 0.991 1.000ceneri mg/g tq 0.649 0.843 0.908 0.846 1.000pH -0.211 -0.335 -0.415 -0.451 -0.259 1.000CE(mS/cm) 0.834 0.724 0.532 0.516 0.516 -0.136 1.000MgO g/kg tq 0.441 0.648 0.665 0.597 0.811 -0.069 0.182 1.000CaO g/kg tq 0.553 0.773 0.858 0.796 0.965 -0.304 0.342 0.808 1.000P 2 O 5 g/kg tq 0.410 0.582 0.543 0.468 0.730 -0.024 0.112 0.979 0.734 1.000K 2 O g/kg tq 0.803 0.720 0.535 0.510 0.553 -0.175 0.915 0.190 0.392 0.103 1.000Tab. 5.19 - Correlazioni tra variabili per il solo set di campioni suini composto da 91 campioniI valori del coefficiente di correlazione r tra numerose variabili sono risultati indicativi dell’esistenzanel set campionario di un quadro di forte correlazione.Le possibili spiegazioni delle correlazioni emerse sono di seguito elencate:−−−−−la correlazione tra Ntot e N-NH 4 (r = 0.85) è dovuta al fatto che l’N-NH 4 è una frazione diNtot;la Ss correla bene con Ctot (0.99) e Ntot (0.80) perché questi elementi risultano essere imaggiori costituenti della sostanza organica;la CE correla con K (espresso come K 2 0) (0.91) e N-NH 4 (0.83) in quanto essendol’elemento presente in forma ionica in soluzione e in alte concentrazioni concorresignificativamente a determinare il valore di conducibilità della soluzione.la correlazione tra Ca e Ss (0.86), Ctot (0.79) e Ntot (0.77) potrebbe essere spiegataconsiderando che l’alta concentrazione di questo elemento in forma bivalente determina unriarrangiamento per flocculazione della sostanza organica.le correlazioni tra MgO e P 2 O 5 (0.97) e CaO (0.81) sono conseguenza del fatto che questielementi sono costituenti del fitato, un componente significativo del grano usatonell’alimentazione del bestiame, che risultando indigeribile a meno di un trattamento confitasi, si ritrova nei loro escrementi.Progetto Pilota SATA “Valorizzazione effluenti di allevamento e loro gestione comprensoriale“ – pag. 164
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