Elementzusammensetzung deutscher Brunnenwässer: Teil 4 – Bedeutung der Hauptkomponenten

Autor/innen

  • Ewald Schnug Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, Braunschweig
  • Silvia Haneklaus Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, Braunschweig
  • Friedhart Knolle Netzwerk UNESCO Global Geopark Harz · Braunschweiger Land · Ostfalen, Goslar
  • Ullrich Hundhausen Geotechnik Hundhausen GmbH & Co. KG, Ditzingen-Schöckingen
  • Frank Jacobs Julius Kühn-Institut – Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen, Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, Braunschweig; Geowissenschaftliche Beratungen Nordharz, Goslar
  • Manfred Birke Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe, Außenstelle Berlin

DOI:

https://doi.org/10.5073/JfK.2017.12.04

Schlagworte:

Hauptkomponentenanalyse (PCA), Diskriminanzanalyse, Brunnenwasser, Haupt- und Spurenelemente

Abstract

Multivariate statistische Verfahren sind bestens geeignet, um Strukturen in großen Datensätzen zu erkennen. Brunnenwässer enthalten in Abhängigkeit von ihrer stratigraphischen und hydrogeologischen Herkunft sowie hydrogeochemischen Zuordnung eine große Anzahl an chemischen Elementen in unterschiedlichsten Konzen­trationen. Das Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde des Julius Kühn-Institutes in Braunschweig pflegt eine Datenbank mit Konzentrationen von 67 chemischen Elementen in Wässern aus 637 deutschen Brunnen. Diese Daten wurden einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) unterzogen, bei der aus den 67 mehr oder weniger stark korrelierten Variablen eine geringere Anzahl an theoretischen, miteinander nicht korrelierten Variablen extrahiert wurden. Diese werden als Hauptkomponenten (PC) bezeichnet und repräsentieren einen großen Anteil der insgesamt im Datensatz beobachteten Variabilität. Aus den 67 Variablen des Datensatzes konnten 19 Hauptkomponenten mit einem Eigenwert > 1 extrahiert werden, von denen die ersten drei PC bereits ein Drittel der im Datensatz insgesamt beobachteten Variabilität erklären. Diese drei Hauptkomponenten wurden am stärksten von den Elementen Cs, Dy, Er, Ge, Gd, Lu, Nd, Rb, Sm, Y und Yb geladen. Die herausgehobene Bedeutung der Seltenen Erden für die stratigraphische, hydrogeologische und hydrogeochemische Klassifikation von Brunnenwässern wurde durch die Diskriminanzanalyse bestätigt. 16 chemische Elemente waren besonders häufig unter den ersten 10 Koeffizienten der signifikanten Diskriminanzfunktionen zur Unterscheidung von stratigraphischen, hydrogeologischen und hydrogeochemischen Klassen. Lu und Tm kamen 6 Mal vor, Er, Dy und Zr 5 Mal, Gd und Sm 4 Mal, Ca, Cs, Hf, Ho, Li und Rb 3 Mal, Mg, Pr, Y, Yb und Nd 2 Mal und schliesslich La, Na und S 1 Mal. Chemische Elemente, die üblicherweise zur Klassifizierung von Brunnenwässern herangezogen werden wie Ca, K, Mg und Na, waren als Koeffizienten nur in signifikanten Diskriminanzfunktionen zur Trennung der hydrogeochemischen Piper-Klassen vertreten.

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Veröffentlicht

2017-12-01