Das Projekt "Interpretation regionaler umweltrelevanter Messdaten mittels statistisch-graphischer Techniken der explorativen Datenanalyse" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Leoben, Institut für Rohstofforschung, Fachbereich Geo-Systemanalyse durchgeführt. Einzelelementverteilung regionaler Umweltdaten werden i.a. basierend auf den Parametern der Gaussschen Normalverteilung dargestellt und interpretiert. Die praktische Bearbeitung solcher Daten zeigt jedoch haeufig, dass den dazu notwendigen statistischen Annahmen nicht entsprochen werden kann und die damit verbundenen Aussagen von der Realitaet stark abweichen koennen. Eine sehr elegante Loesung dieses Problems bietet sich durch den Einsatz der 'Explorativen Datenanalyse' mit ihren graphisch-statistischen Techniken an, die grossteils unabhaengig von statistischen Modellannahmen arbeiten. Die erste erfolgreiche Anwendung erfolgt in der Darstellung und Interpretation der regionalen geochemischen Basisaufnahme von Oesterreich. Mittlerweile haben sich jedoch die Vorteile der Methode auch bei vielen anderen umweltrelevanten Methoden vielfach gezeigt. Bisher eingesetzte Techniken sind die S-resistenten Kenngroessen einer Verteilung, der Boxplot, die Dichtespur, das eindimensionale Scattergramm und der Quantile Plot. Zur kartographischen Darstellung der Messergebnisse werden Punktsymbolkarten mit den Symbolen der explorativen Datenanalyse mit resistenter Klasseneinteilung eingefuehrt.
Das Projekt "Labor- und Verfahrenskontrolle fuer umweltgeochemische Projekte" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Leoben, Institut für Rohstofforschung, Fachbereich Geo-Systemanalyse durchgeführt. Bei der Interpretation (geo-)chemischer Analysenergebnisse wird sehr oft die Bedeutung der Kenntnis der Reproduzierbarkeit und Genauigkeit der erhaltenen Analysen und der tatsaechlich fuer die untersuchten Proben gegebenen Bestimmungsgrenzen unterschaetzt. Ebenso wichtig ist es, die Eignung des gewaehlten Probenahme- und Analysenverfahrens zur Erreichung des Untersuchungszieles zu kennen. Bei Verwendung der bisher meist ueblichen Methoden und dem Einsatz klassischer Statistiken ist der dafuer notwendige Aufwand sehr betraechtlich. Deshalb unterbleibt bisher oft - gerade bei kleineren Projekten-eine sinnvolle, projektbegleitende Qualitaetskontrolle. Durch den Einsatz robust/resistenter Statistiken und unbalancierter Varianzanalysedesigns ist es gelungen, die Anzahl der notwendigen zusaetzlichen Kontrollproben so drastisch zu reduzieren, dass eine sinnvolle Labor- und Verfahrenskontrolle auch fuer kleine Projekte problemlos durchfuehrbar wird.