Определение содержания нефтепродуктов в почве методом БИК-спектроскопии: 3. Оценка влияния гранулометрического состава почв Текст научной статьи по специальности «Экологические биотехнологии»

АГРОЭКОЛОГИЯ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ НЕФТЕПРОДУКТОВ В ПОЧВЕ МЕТОДОМ БИК-СПЕКТРОСКОПИИ:

3. ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА ПОЧВ К.Г. Панкратова, В.И. Щелоков, Г.А. Ступакова, А.В. Стрепетова, ВНИИА

Показано, что различия в гранулометрическом составе дерново-подзолистых почв не влияют на точность определения содержания нефтепродуктов в почвах. Анализ степени загрязнения дерново-подзолистых почв нефтепродуктами на БИК-анализаторах может проводиться по единому градуи-ровочному уравнению, полученному для общего массива проб почв с различным гранулометрическим составом.

Ключевые слова: гранулометрический состав, нефтепродукты, БИК-анализаторы, спектроскопия.

Настоящая работа является продолжением исследований по применению диффузной отражательной спектроскопии в ближней ИК-области для оценки загрязнения почв нефтепродуктами, проводимых во ВНИИА [1, 2]. Предметом настоящего исследования явилась оценка влияния гранулометрического состава дерново-подзолистых почв на определение степени их загрязнения нефтепродуктами методом БИК-спектроскопии.

Самым существенным количественным фактором БИК-спектра является размер частиц пробы. Количество света, рассеянного и поглощенного частицей, зависит от ее размеров [3] и отражение почв уменьшается с увеличением размера частиц [4, 5].

Для коррекции влияния размера частиц во многих анализаторах используют производные (чаще всего, первую или вторую) спектральной кривой, описывающей оптическую плотность анализируемого материала. На рисунке 1 (А, Б) приведены спектры оптической плотности и первой производной оптической плотности четырех субтипов дерново-подзолистой почвы. Из рисунка видно, что вычисление производной оптической плотности позволяет нормировать пробы по отношению к размеру частиц (исчезает вертикальный сдвиг кривых).

Исследование влияния гранулометрического состава дерново-подзолистых почв на точность определения содержания нефтепродуктов (дизельного топлива и моторного масла) в почве проводили на массивах проб тяжело-, средне-, легкосуглинистых и супесчаных дерново-подзолистых почв, отобранных в Подольском, Наро-Фоминском и Раменском районах Московской области с использованием БИК-анализатора Инфрапид-61.

В качестве нефтепродуктов использовали дизельное топливо летнее Л-0 2-40 по ГОСТ 305-82 и моторное масло М-10Г2К по ГОСТ 8581-78.

К каждой пробе почвы добавляли рассчитанное количество нефтепродукта. Пробу тщательно перемешивали, и спектры загрязненных проб снимали на БИК-анализаторе.

Обработка результатов измерений спектральных показателей проб почвы, содержащих различное количество нефтепродуктов (дизельного топлива и моторного масла), позволила получить градуировочные уравнения (уравнения регрессии, связывающие спектральные характеристики загрязненных почв с содержанием в них нефтепродуктов) для определения каждого из них.

Для построения градуировочных характеристик использовали: метод пошаговой множественной линейной регрессии (SMLR) и метод дробных наименьших квадратов (PLSM).

Расчеты показали, что использование первой производной оптической плотности в качестве оптического сигнала давало уравнения с лучшими статистическими характеристиками.

q О. 33

1

о ■

е

к °-32

(Л ^

и

(D

2 0.26

П.

О

Длина волны, нм А - Оптическая плотность

D.ООбО * Í -О.0020

? н ш о

о ^ -□. оюо

=" в = а к о В Ф

а г

— = О, 0180 = i

-О.026G

13DÜ 190Ü 25ÜO

Дпнн L ВОЛНЫ. 111,1

Б - Первая производная оптической плотности

Рис. 1. Средние спектры супесчаной легко-, средне- и тяжелосуглинистой почвы

Методом пошаговой множественной линейной регрессии были получены следующие градуировочные уравнения:

- для содержания дизельного топлива в почве, %, [Д]

[Д] = 2,62 - 1008 dD(1668) + 225,6 dD(1920)+341,8 dD(2196),

где dD(Á) - первая производная оптической плотности

почвы, измеренная на длине волны Я;

- для содержания моторного масла в почве, %, [М]

[М] = 1,83 - 624,9 dD(1680) - 677,8 dD(1704) + 92,24 dD(1920) + 388,0 dD(2148),

где D(Я) - оптическая плотность почвы, измеренная на

длине волны Я (следует отметить, что использование другой почвы может привести к другим оптимальным значениям аналитических длин волн, поскольку выбор аналитических длин волн зависит не только от определяемого компонента, но и от свойств матрицы).

Оптимальные градуировочные уравнения, рассчитанные методом дробных наименьших квадратов, имели следующий вид:

[ H ] = + к^

i=1

где [H] - содержание нефтепродукта (дизельного топлива, D, или моторного масла, М) в почве, %;

К0, К - градуировочные коэффициенты;

С1 = dD¡ - первая производная оптической плотности, измеренная на длине волны Я;

n- число аналитических длин волн= 90.

"I I Г

Для оценки влияния гранулометрического состава почвы на результаты определения содержания нефтепродуктов на БИК-анализаторе проведена статистическая обработка результатов измерений. Результаты обработки представлены в таблице.

В таблице приведены: коэффициент корреляции между истинными величинами содержания определяемого компонента и величинами, полученными на приборе, стандартное отклонение от линии регрессии, полученное для данной почвы, и среднее значение систематической погрешности, характеризующее массив проб данной почвы при анализе по единому градуировочному уравнению, полученному с использованием проб всех почв, а также число проб, использованных для вычислений.

Результаты статистической обработки результатов измерений

Почва Коэф. Станд. Сист. Число п

корр. откл., % сдвиг, %

Метод дробных наименьших квадратов

Дизельное топливо

Тяжелосуглинистая 0,99 0,09 0,02 30

Среднесуглинистая 0,99 0,13 0,01 30

Легкосуглинистая 0,99 0,12 -0,01 28

Супесчаная 0,98 0,17 0 28

Все почвы 0,99 0,13 0,00 116

Моторное масло

Тяжелосуглинистая 0,99 0,08 -0,02 30

Среднесуглинистая 0,99 0,06 0,03 30

Легкосуглинистая 0,99 0,12 -0,01 28

Супесчаная 0,99 0,12 0,01 28

Все почвы 0,99 0,10 0,00 116

Метод пошаговой множественной линейной регрессии

Дизельное топливо

Тяжелосуглинистая 0,99 0,16 -0,02 30

Среднесуглинистая 0,96 0,24 0,02 30

Легкосуглинистая 0,98 0,14 0,02 28

Супесчаная 0,98 0,19 0,02 28

Все почвы 0,97 0,19 0 116

Моторное масло

Тяжелосуглинистая 0,99 0,12 -0,05 30

Среднесуглинистая 0,98 0,16 0,04 30

Легкосуглинистая 0,98 0,16 -0,01 28

Супесчаная 0,99 0,13 0,02 28

Все почвы 0,98 0,14 0 116

Отклонения показаний БИК-анализатора от истинных значений содержания нефтепродуктов в дерново-подзолистых почвах различного гранулометрического состава при градуировке прибора методом дробных наименьших квадратов приведены на рисунке 2 (А, Б). Из таблицы и рисунков видно, что при использовании первой производной оптической плотности в качестве оптического сигнала гранулометрический состав почвы не оказывает существенного влияния на результаты определения: значения стандартного отклонения от линии регрессии разных подтипов почв несущественно различаются между собой, а величины систематического сдвига между ними статистически незначимы.

Таким образом, показано, что различия в гранулометрическом составе дерново-подзолистых почв не влияют на точность определения содержания нефтепродуктов в почвах.

Анализ степени загрязнения дерново-подзолистых почв нефтепродуктами на БИК-анализаторах может проводиться по единому градуировочному уравнению, полученному для общего массива проб почв с различным гранулометрическим составом.

Д*»«1ЬШ» ТОППЯаф

* -— тажеласуглянистая fc ■— средкесутлннис тая к - легкосуглннистая

• <— супесчаная

—теоретическая ЛИНИЯ регрессии

о.е т 1.6 2 2.5 5 34

А - дизельное топливо

Мсто иное млело

* — тяжелосуглтктая

* — средмесуглинистая

легко суглинистая супесчаная — теоретическая линия регрессии

Б - моторное масло Рис. 2. Отклонения показаний БИК-анализатора от истинных значений содержания нефтепродуктов в дерново-подзолистых почвах (градуировка методом дробных наименьших квадратов)

Литература

1. Панкратова К.Г., Щелоков В.И., Ступакова Г.А., Стрепетова А.В. Определение содержания нефтепродуктов в почве методом БИК-спектроскопии: 1. Основные предпосылки использования БИК-спектроскопии для оценки загрязнения почв // Агрохимия. - 2012. -№2. - С. 49-50. 2. Панкратова К.Г., Щелоков В.И., Ступакова Г.А., Стрепетова А.В. Определение содержания нефтепродуктов в почве методом БИК-спектроскопии:: 2. Оценка влияния влажности почвы // Агрохимия. - 2012. - №3. - С. 42-43. 3. Hapke B. Introduction to the Theory of Reflectance and Emittance Spectroscopy // New York: Cambridge University Press, 1993. 469 p. 4. Baumgardner M.F., Stoner, E. R., M. F. Baumgardner, L. L. Biehl, and B. F. Robinson. Atlas of Soil Reflectance Properties. Research, Bulletin 962. // Agriculture Experiment Station, Purdue University, West Lafayette, Indiana, 1980. 5. Baumgardner, M.F., Stoner E.R., Silva L.F., Biehl L.L. Reflectance properties of soils // Adv. Agron. - 1985. - V. 38. - No.1. - P. 44.

DETERMINATION OF OIL PRODUCTS IN THE SOIL BY NIR SPECTROSCOPY: 3. ASSESSMENT OF THE EFFECT

OF SOIL TEXTURE

K.G. Pankratova1, V.I. Shchelokov1, G.A. Stupakova1, A. V. Strepetova2 'Pryanishnikov Research Institute of Agricultural Chemistry, Russian Academy of Agricultural Sciences, ul Pryanishnikova 31a,

Moscow, 127550 Russia 2OAO Mosinzhproekt, Sverchkovper. 4/1, Moscow, 101990 Russia

It was shown that differences in the texture of soddy-podzolic soils had no effect on the determination of oil products. A universal calibration of NIR analyzer for soil subtypes with different textures can be used for the determination of oil products. Keywords: soil, texture, oil products, NIR spectroscopy.