matedusing the TXRF technique as ou

mated
using the TXRF technique as outlined by Towett et al. (2013),
leaving us with 17 elements (Al, P, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn,
Ga, Sr, Y, Ta and Pb) out of 38 elements quantified by the technique.
Since knowing that an element concentration below a given minimum
detectable value is useful, we developed a procedure for assigning
values to the LLD. In order to develop the analysis, we first of all made
scatter plots of the total element concentration values against the LLD
values calculated according to equation. We took the 25th percentile of
the LLD values as the LLD limits for trace elements: Cu, Zn, Ga, Sr and
Y b 0.2 mg kg−1, Al b 208 mg kg−1, P b 42 mg kg−1, K b 8.6 mg kg−1,
Ca b 4.1 mg kg−1, Ti b 1.6 mg kg−1, V, Cr b 1.1 mg kg−1, Mn,
Fe b 0.9 mg kg−1, Ni b 0.3 mg kg−1, Ta b 0.1 mg kg−1, and
Pb b 0.4 mg kg−1.We substituted the missing values with the 25th percentiles
of average LLD values of the respective elements. The approach
was similar to that used by Reeves and Smith (2009) in their examination
ofmid- and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy as possible
tools for the determination of major and trace elements in soils
where they replaced any value below the method detection limit with
one-half the detection limit prior to statistical calculations.
Concentrations of these elements showed positive skewness in frequency
distributions for most of the elements. Therefore, the appropriate
transformation to achieve close to statistical normality of each
variable was done before proceeding with multivariate data analysis.
We then established total concentrations of elements for soils occurring
within particular sites sampled for this study, and documented variation
in their concentration and explored the possibility of finger-printing
complete element profiles. We used a principal component analysis
(PCA) based on a correlation matrix using the R package “FactoMineR”
(Lê et al., 2008) to explore the variation and view the interactions between
different element concentrations and to detect sample patterns
and variable relationships within and between the sites. To explore
the proportion of variance for each element between sites, between
clusters within site, depth, site and depth interaction and residual
variance, we performed a mixed model analysis of variance using the
following PROC MIXED statement:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

matedการใช้เทคนิค TXRF ตามคำแนะนำโดย Towett et al. (2013),จากเรา มี 17 องค์ประกอบ (อัล P, K, Ca ตี้ V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, ZnGa, Sr วาย ตา และ Pb) จากองค์ประกอบ 38 quantified โดยเทคนิคการตั้งแต่รู้ว่าที่ความเข้มข้นเป็นองค์ประกอบต่ำกว่าขั้นต่ำที่กำหนดค่าตรวจที่มีประโยชน์ เราพัฒนากระบวนการในการกำหนดค่า LLD การพัฒนาวิเคราะห์ เราก่อนทั้งหมดทำกระจายค่าความเข้มข้นองค์ประกอบรวมกับ LLD ผืนค่าที่คำนวณได้ตามสมการ เราเอา percentile 25 ของค่า LLD เป็นวงเงิน LLD สำหรับติดตามองค์: Cu, Zn, Ga, Sr และKg−1 Y b 0.2 มิลลิกรัม kg−1 อัลบี 208 มิลลิกรัม kg−1 42 mg b P, K b 8.6 มิลลิกรัม kg−1Kg−1 4.1 mg บี Ca, kg−1 ตี้บี 1.6 มิลลิกรัม V, kg−1 มิลลิกรัม 1.1 b Cr, MnKg−1 0.9 มิลลิกรัมบี Fe, Ni b 0.3 มิลลิกรัม kg−1, Ta b 0.1 mg kg−1 และPb b 0.4 mg kg−1 เราแทนค่าหายไปกับ percentiles 25ค่า LLD เฉลี่ยขององค์ประกอบเกี่ยวข้อง วิธีการไม่เหมือนกับที่ใช้ในการตรวจสอบ โดยบ้าเป็นหลังและสมิธ (2009)ofmid - และใกล้อินฟราเรดแฟลชแบบสะท้อนแสงกที่สุดเครื่องมือสำหรับการกำหนดวิชาและติดตามองค์ประกอบในดินเนื้อปูนซึ่งพวกเขาแทนมีค่าขีดจำกัดการตรวจสอบวิธีการด้วยครึ่งตรวจสอบวงเงินก่อนการคำนวณทางสถิติความเข้มข้นขององค์ประกอบเหล่านี้แสดงให้เห็นความเบ้บวกในความถี่การกระจายสำหรับส่วนมากขององค์ประกอบ ดังนั้น การที่เหมาะสมการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้ใกล้กับ normality สถิติของแต่ละตัวแปรเสร็จก่อนดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลตัวแปรพหุเราได้สร้างความเข้มข้นรวมขององค์ประกอบในดินเนื้อปูนที่เกิดขึ้นแล้วภายในเว็บไซต์เฉพาะตัวอย่างนี้ศึกษา และบันทึกการเปลี่ยนแปลงในความเข้มข้น และอุดมของพิมพ์นิ้วมือส่วนกำหนดค่าขององค์ประกอบที่สมบูรณ์ เราใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก(PCA) ตามเมทริกซ์สหสัมพันธ์โดยใช้แพคเกจ R "FactoMineR"(Lê et al., 2008) การสำรวจการเปลี่ยนแปลง และดูการโต้ตอบระหว่างความเข้มข้นขององค์ประกอบต่าง ๆ และ การตรวจสอบรูปแบบตัวอย่างและตัวแปรความสัมพันธ์ภายใน และระ หว่างไซต์ ในการสำรวจสัดส่วนของผลต่างสำหรับแต่ละองค์ประกอบระหว่างอเมริกา ระหว่างคลัสเตอร์ภายในเว็บไซต์ ความลึก ไซต์ และโต้ตอบลึก และส่วนที่เหลือจากผลต่าง เราทำการวิเคราะห์รูปแบบผสมของการใช้ผลต่างคำสั่งกระบวนการผสมต่อไปนี้:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่งงานแล้ว
ใช้เทคนิค TXRF ดังที่ระบุไว้โดย Towett et al, (2013)
ออกจากเรามี 17 องค์ประกอบ (อัล, P, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, ทองแดง, สังกะสี,
จอร์เจีย, อาร์, Y, ตาและ Pb) จาก 38 วัดโดยองค์ประกอบ เทคนิค.
ตั้งแต่รู้ว่าความเข้มข้นขององค์ประกอบดังต่อไปนี้ขั้นต่ำที่กำหนด
ค่าที่ตรวจพบจะเป็นประโยชน์เราพัฒนาขั้นตอนสำหรับการกำหนด
ค่าแนวหน้า เพื่อที่จะพัฒนาวิเคราะห์เราแรกของทั้งหมดที่ทำ
แผนการกระจายของค่าความเข้มข้นขององค์ประกอบรวมกับแนวหน้า
ค่าคำนวณตามสมการ เราเอาร้อยละ 25 ของ
ค่าแนวหน้าเป็นข้อ จำกัด แนวหน้าสำหรับธาตุ: Cu, Zn, จอร์เจีย, อาร์และ
Y ข 0.2 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1 อัลข 208 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1 P ข 42 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1, K ข 8.6 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1,
Ca ข 4.1 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม 1 Ti ข 1.6 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1 V, Cr ข 1.1 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1, Mn,
Fe ข 0.9 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1, Ni ข 0.3 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1 ตาข 0.1 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม-1 และ
ข Pb 0.4 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม 1.We แทนค่าที่ขาดหายกับ 25 เปอร์เซนต์
ของค่าเฉลี่ยแนวหน้าขององค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง วิธีการที่
มีความคล้ายคลึงกับที่ใช้รีฟส์และสมิ ธ (2009) ในการตรวจสอบของพวกเขา
ofmid- และใกล้อินฟราเรดสเปกโทรสโกสะท้อนกระจายที่เป็นไปได้
สำหรับการกำหนดเครื่องมือขององค์ประกอบที่สำคัญและติดตามในดิน
ที่พวกเขาแทนที่ค่าต่ำกว่าขีด จำกัด การตรวจสอบวิธีการที่มี
ครึ่งหนึ่งของวงเงินการตรวจสอบก่อนที่จะมีการคำนวณทางสถิติ.
ความเข้มข้นขององค์ประกอบเหล่านี้แสดงให้เห็นในเชิงบวกในเบ้ความถี่
กระจายสำหรับส่วนมากขององค์ประกอบ ดังนั้นการที่เหมาะสม
เพื่อให้บรรลุการเปลี่ยนแปลงใกล้เคียงกับปกติทางสถิติของแต่ละ
ตัวแปรที่ได้กระทำก่อนที่จะดำเนินการกับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปร.
จากนั้นเราจะจัดตั้งขึ้นรวมความเข้มข้นของธาตุดินที่เกิดขึ้น
โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในเว็บไซต์ตัวอย่างสำหรับการศึกษาครั้งนี้และการเปลี่ยนแปลงเอกสาร
ในความเข้มข้นของพวกเขาและการสำรวจ เป็นไปได้ของการพิมพ์ลายนิ้วมือ
โปรไฟล์องค์ประกอบที่สมบูรณ์ เราใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
(PCA) ตามสัมพันธ์เมทริกซ์โดยใช้แพคเกจ R "FactoMineR"
(Lê et al., 2008) ในการสำรวจการเปลี่ยนแปลงและดูปฏิสัมพันธ์ระหว่าง
ความเข้มข้นขององค์ประกอบที่แตกต่างกันและการตรวจสอบรูปแบบตัวอย่าง
และความสัมพันธ์ของตัวแปรภายใน และระหว่างเว็บไซต์ ในการสำรวจ
สัดส่วนขององค์ประกอบความแปรปรวนระหว่างเว็บไซต์แต่ละระหว่าง
กลุ่มภายในเว็บไซต์ลึกเว็บไซต์และการมีปฏิสัมพันธ์เชิงลึกและที่เหลือ
แปรปรวนเราดำเนินการวิเคราะห์แบบจำลองผสมความแปรปรวนโดยใช้
คำสั่งดังต่อไปนี้ PROC ผสม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3
โดยใช้เทคนิค txrf ตามที่ระบุโดย towett et al . ( 2013 ) ,
เหลือเรากับ 17 องค์ประกอบ ( Al , P , K , Ca , Ti , V , Cr , Mn , Fe , Cu , Ni , Zn ,
GA , SR , Y , TA และ PB ) อก 38 องค์ประกอบ quantified โดยเทคนิค .
ตั้งแต่รู้ว่าองค์ประกอบของด้านล่างให้คุณค่าเป็นประโยชน์อย่างน้อย
ได้ เราพัฒนาขั้นตอนให้
ค่าไปยังนิติศาสตรดุษฎีบัณฑิต เพื่อพัฒนาการวิเคราะห์เราทั้งหมดทำให้
แปลงกระจายขององค์ประกอบทั้งหมดของค่ากับนิติศาสตรดุษฎีบัณฑิต
การคำนวณตามสมการ เราเอาร้อยละ 25 ของค่า
นิติศาสตรดุษฎีบัณฑิตเป็นนิติศาสตรดุษฎีบัณฑิตจำกัดสำหรับธาตุ : Cu , Zn , GA , SR และ
Y B 0.2 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1 , Al b 208 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1 , − 1 P B 42 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม , K B 8.6 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1
CA B 4.1 มิลลิกรัม กก− 1 , − 1 1.6 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม Ti B , V , B 1.1 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม ( − 1 , Mn , Fe B
0.9 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1ชั้น B 0.3 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1 , − 1 ตา B 0.1 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัมและ
PB B 0.4 มิลลิกรัมต่อกิโลกรัม− 1 . เราทดแทนค่าสูญหายกับ 25 เปอร์เซ็นต์
ค่านิติศาสตรดุษฎีบัณฑิตเฉลี่ยขององค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง วิธีการ
คือคล้ายกับที่ใช้โดยรีฟส์และ Smith ( 2009 ) ในการตรวจสอบของพวกเขา ofmid
- และใกล้อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีเป็นเครื่องมือกระจายการสะท้อนเป็นไปได้
การหาหลักและธาตุในดิน
ที่พวกเขาแทนที่ค่าใด ๆด้านล่างวิธีขีดจำกัดกับ
ครึ่งหนึ่งขีดจำกัดก่อนการคำนวณทางสถิติ ความเข้มข้นของธาตุเหล่านี้มีความ

บวกความถี่การแจกแจงสำหรับส่วนใหญ่ขององค์ประกอบ ดังนั้น การเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสมเพื่อให้ใกล้เคียงกับปกติ

สถิติของแต่ละตัวแปรคือทำก่อนดำเนินการกับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปร .
แล้วความเข้มข้นรวมขององค์ประกอบดิน สร้างขึ้นโดยเฉพาะ โดยศึกษา
ภายในเว็บไซต์นี้ และเอกสารการเปลี่ยนแปลง
ในความเข้มข้นของพวกเขาและสำรวจความเป็นไปได้ของนิ้วพิมพ์
โปรไฟล์ขององค์ประกอบที่สมบูรณ์ ที่เราใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
( PCA ) บนพื้นฐานของเมตริกซ์สหสัมพันธ์โดยใช้แพคเกจ " factominer R "
( L ê et al . , 2008 ) เพื่อศึกษารูปแบบและดูปฏิสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบและตรวจสอบความเข้มข้นแตกต่างกัน

ตัวอย่างรูปแบบและความสัมพันธ์ของตัวแปรภายในและระหว่างเว็บไซต์ เพื่อศึกษาสัดส่วนของความแปรปรวน

แต่ละองค์ประกอบระหว่างเว็บไซต์ระหว่างกลุ่มภายในเว็บไซต์ ความลึกเว็บไซต์และความลึกปฏิสัมพันธ์และความแปรปรวนตกค้าง
เราดำเนินการรูปแบบผสมการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยใช้
ต่อไปนี้ proc ผสมงบ :