пределах гетерогенного почвенного образца. Массив данных
представляется в виде картин распределения элементов. Они
обычно даются в обратном контрасте, т.е. высокая
концентрация элемента представлена темной областью
(Manceau et al., 2002). При этом для каждого элемента
выбирается своя шкала светлоты, поэтому сравнивать
содержание различных элементов по степени светлоты нельзя.
Прямые
и
обратные
корреляции
концентраций
микроэлементов с Fe, Mn, P и S позволяют отнести тот или
иной микроэлемент к (гидр)оксидам железа или марганца,
фосфатам и/или сульфидам (Manceau et al., 2002).
Важно затем адекватно обработать большой массив
данных. Наиболее часто при картировании используют шкалу
серых тонов для каждого элемента, после чего картины
сравнивают (Manceau et al., 2002). Следующий уровень
обработки данных – составление трехцветных карт. Обычно
картина включает красный, зеленый и голубой цвета. Яркость
исследуемой области зависит от суммарного вклада
компонентов, а цветовой тон – от их соотношения (Manceau et
al., 2002).
Более
точную
информацию
дает
использование
статистических
методов,
в
частности,
применение
кросскорреляционной
функции.
Строятся
диаграммы
рассеяния элементов. На них по одной оси откладывается
концентрация одного элемента, а по другой – другого
элемента. Для установления характера статистической связи
между
элементами
применяют
модифицированный
коэффициент корреляции Пирсона для непараметрических
показателей ρ (Manceau et al., 2002). Метод позволяет
установить статистические связи между содержанием тяжелых
металлов и макроэлементами (Fe, Mn), образующими
минералы-носители. Высокая корреляция между элементами в
пространстве указывает на вероятность закрепления тяжелого
металла конкретным минералом-носителем.
В качестве примера рассмотрим распределение химических
элементов в бурой лесной почве из района Монте де Норд,
Электронная книга СКБ ГНУ Россельхзакадемии
