Experiencia del estudio geoestadístico de composición química de ...

More documents

Recommendations

Info

$Curso de LaTeX$

clr(Zn)clr(Fe)clr(Pb)clr(Rb)clr(Ba)clr(Sr)Figura 17. Biplot de los datos clr-transformados con 6 variables. Los símbolos de lasobservaciones corresponden según su paisaje geoquímico elemental general (punto:paisaje autónomo; círculo: paisaje dependiente).A continuación, se muestran (Fig. 18, 19 y 20) los biplot en los tres clr-hiperespaciosdonde las observaciones se han distinguido según su pertenencia a uno de los paisajesgeoquímicos elementales específicos. La descripción de estas distribuciones no haaportado la posibilidad de obtener unas conclusiones más verosímiles sobre elcomportamiento de los elementos químicos en tipos concretos de paisajes. Esprobable, que la causa de este hecho sea la escasez de las bases de datos parciales,su insuficiencia para llegar a nivel de verosimilitud deseable. Pero hay muchos motivospara creer que si se aumentase suficientemente la base de datos correspondiente, elmétodo de análisis descriptivo geostadístico aportaría la posibilidad de caracterizarcada tipo concreto de los paisajes elementales geoquímicos.36
clr(Pb)clr(Mn)clr(Ce)clr(La)clr(Nd)clr(Ba)clr(Rb)clr(Cu)clr(Fe)clr(Sr)clr(Ga)clr(Zn)Figura 18. Biplot de los datos clr-transformados con 12 variables. Los símbolos de las observacionescorresponden según su paisaje geoquímico elemental específico (punto: Eluvial; círculo:Trasneluvial; Asterisco: Eluvial-acumulativo; Signo más: Acumulativo-eluvial; Cuadrado:Transobreacuático; Cruz: Sobreacuático).clr(Pb)clr(Ba)clr(Rb)clr(Mn)clr(Fe)clr(Sr)clr(Ga)clr(Cu)clr(Zn)Figura 19. Biplot de los datos clr-transformados con 9 variables. Los símbolos de las observacionescorresponden según su paisaje geoquímico elemental específico (punto: Eluvial; círculo:Trasneluvial; Asterisco: Eluvial-acumulativo; Signo más: Acumulativo-eluvial; Cuadrado:Transobreacuático; Cruz: Sobreacuático).37
Page 3: Report de investigaciónExperiencia
Page 6 and 7: Claro que antes de recoger una mues
Page 8 and 9: Los datos composicionales aparecen
Page 10 and 11: ⎡⎢x ⊕ y = ⎢⎢⎣∑jx1y1x
Page 12 and 13: Aitchison (1997) propuso la media g
Page 14 and 15: Supongamos que la matriz transforma
Page 16 and 17: En la mayor parte de los estudios d
Page 18 and 19: 3. Descripción estadística de la
Page 20 and 21: A la vista de la naturaleza de los
Page 22 and 23: 0.166) es ligeramente mayor, que la
Page 24 and 25: una parte importante y separada de
Page 26 and 27: clr(Zn)clr(Fe)clr(Pb)clr(Ba)clr(Rb)
Page 28 and 29: En los diagramas ternarios que mues
Page 30 and 31: Tabla 6. Grado de manifestación de
Page 34 and 35: su concentración pasa también al
Page 42 and 43: 4.4. Distribución de las observaci
Page 44 and 45: clr(Zn)clr(Fe)clr(Pb)clr(Ba)clr(Sr)
Page 46 and 47: Zn cRb cBa cFigura 28. Diagrama ter
Page 48 and 49: condiciones de de acidez-alcalinida
Page 50: • Pérelman A.I. Izucháiya geog

Experiencia del estudio geoestadístico de composición química de ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?