ИСТИНА

Определение свинца в почвах является актуальной проблемой. С одной стороны, свинец включен ООН в списки приоритетных загрязнителей окружающей среды, и необходим контроль его содержания на территориях, подверженных экологическому риску (вокруг предприятий стекольной, лакокрасочной промышленности, предприятий по добыче и переработке цветных металлов, железа, стали, аккумуляторных заводов и др.). Ведение сельскохозяйственной деятельности в условиях загрязнения приводит к накоплению свинца в продуктах питания, что в дальнейшем сказывается на здоровье потребителя – попав в организм, металл в нем накапливается и приводит к долговременному ухудшению когнитивных способностей. С другой стороны, при геохимическом поиске важно определять содержание свинца в почвах, поскольку он является маркером медь-, серебро- и золотосодержащих рудных тел. Для решения данных задач предпочтительным выглядят методы прямого анализа с возможностью реализации в полевых условиях. Одним из таких методов является лазерно-искровая эмиссионная спектрометрия (ЛИЭС), в которой мощное лазерное излучение используется для отбора пробы, а образующаяся плазма является как источником возбуждения, так и источником аналитического сигнала для определения элементов от водорода до урана. Однако, серьезной проблемой эмиссионного атомного анализа и, в частности, ЛИЭС является наличие спектральных помех мешающих элементов, что не позволяет достичь необходимой чувствительности определения свинца (32 ppm – ПДК в почвах и 16 ppm – кларк). Для увеличения чувствительности можно использовать дополнительное селективное возбуждение плазмы либо математические алгоритмы для разделения перекрывающихся сигналов. Первый вариант приводит к значительному усложнению аппаратуры и к фактически одноэлементному методу. Поэтому целью данной работы являлось исследование возможности снижения предела обнаружения свинца в почвах с использованием многомерной регрессии на главных компонентах (МГК) при построении градуировки. В качестве аналитической линии использовалась линия свинца на 405,78 нм. Для проверки правильности многомерной модели использовали метод leave one out кросс-валидации. Было проведено сравнение результатов МГК регрессии с результатами одномерной классической регрессии, построенной по МНК. Использование МГК позволило снизить нижний предел определяемых содержаний свинца в почвах с 30 ppm (одномерная градуировка) до 10 ppm.