Modelación De Elementos Traza En El Horizonte A De Suelos, Plancha 170 (Vélez, Departamentos De Santander Y Boyacá)

• Luis Hernán Sánchez Arredondo ^[1] ; Luz Myriam González ^[2] ; Álvaro Espinosa ^[2]
  1. [1] Instituto de Minerales.Grupo de Investigación GEMMA. Tecnologías. Geociencias. Medio-Ámbiente
  2. [2] Subdirección de Geología Básica, INGEOMINAS, Bogotá D.C, Colombia
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 75, Nº. 156, 2008, págs. 157-164
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modeling Element Trace In The Horizon To Of Soils, Plate 170 (Vélez, Departments Of Santander And Boyacá)
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    En este estudio, se analizó la distribución espacial de varios metales potencialmente tóxicos o peligrosos (EPP) en suelos de la plancha 170 (Vélez). Se empleó una metodología de muestreo de baja densidad y se tomaron muestras de suelos del horizonte A, que fueron analizadas para 48 elementos químicos, usando plasma acoplado a masas y activación neutrónica. Los primeros tres componentes representan el 88% de la variabilidad total de los datos, identificándose las siguientes asociaciones: CP1= V-Sb-Mo-Cr-Ni-Zn-Cu-U, la cual representa el 73% de la varianza, incluye el mayor número de elementos y puede estar relacionado con la presencia de lodolitas y areniscas ricas en uranio y otros metales. El segundo componente principal CP2 = Ni-Zn-Cu podría representar la presencia de depósitos con sulfuros y por último CP3 = Mo-V-Ni-Sb-Cr indicaría una asociación natural derivada de shales que acumulan estos metales. Aplicando técnicas geoestadísticas se generó el mapa krigeado para el primer componente principal (CP1).

  • English

    The spatial distribution of many metals that can be potentially dangerous or of certain toxicity (EPP) in soils of the area of Colombian cartography (Plancha 170 Vélez) was analyzed in this study. It was used a sampling methodology of low density and it was taken soil samples at the A horizon, analysed for 48 elements using (ICP-MS) and neutronic activation. The first three components represent 88% of the total variability of the data, showing associations as: CP1= V-Sb-Mo-Cr-Ni-Zn-Cu-U, with a 73% of the variance and with the major numbers of elements that can be relational to lithologies as lodolites and sandstone maybe some rich in uranium and others metals. The second principal component CP2 = Ni-Zn-Cu could be with relationship to sulphur bearing ore deposits, and finally CP3 = Mo-V-Ni-Sb-Cr indicates a natural association to lithologies as shales that act as metal scavenger. For the first principal component (CP1) it was generated a krigging map applying geostatistic techniques.