Redukcja niepewności oceny zanieczyszczenia gleb przy wykorzystaniu pomiarów podatności magnetycznej i metody Co_Est

The deposition of anthropogenic dusts originating mostly from industrial processes and solid fuel combustion causes the substantial changes in magnetic susceptibility of topsoil layers. Consequently, the magnetic susceptibil-ity is one of the soil properties, which makes it possible to assess the soil contamination with heavy metals. Moreover, in situ field measurements of magnetic susceptibility are significantly less expensive and time-consuming than laboratory chemical analyses. However, the geochemical measurements are usually sparse and precise, whereas the magnetometric ones are numerous or even excessive, but not very exact. For these reasons, in order to assess the extent of soil contamination it should be performed both geochemical and magnetometric measure-ments at the same time, and then integrate them using some geostatistical methods such as cokriging. Because of usually too small set of geochemical measurements, this integration may be highly difficult task. In most eases, the modeling of auto-semivariance of primary variable and especially cross-semivariance in ordinary cokriging procedure become almost impossible. This study presents the Co_Est procedure potential to reduce soil contamination uncertainty when geochemical measurements are too sparse, and magnetic susceptibility measurements serve as secondary data. For this purpose, topsoil pollution at few different size areas placed in forests or parks, located within the Upper Silesian Industrial Area was measured and analyzed. Then the maps of contaminations obtained using cokriging and Co_Est methods were compared. In particular, reduction of uncertainty in soil contamination was quantified and discussed.Depozycja pyłów pochodzenia antropogenicznego, pochodzących głównie ze źródeł przemysłowych i spalania paliw stałych, powoduje znaczne zmiany podatności magnetycznej górnych warstw gleby. Z tego względu podatność magnetyczna jest jedną z właściwości gleby, które mogą być wykorzystane w celu określenia stopnia zanieczyszczenia gleby metalami ciężkimi. Terenowe pomiary podatności magnetycznej są znacznie tańsze i mniej skomplikowane w porównaniu do analiz chemicznych. Ponadto pomiary chemiczne są zazwyczaj dokładniejsze i wykonywane z mniejszą gęstością powierzchniową niż pomiary magnetometryczne. Z powyższych powodów, celowe jest wykonywanie pomiarów obu rodzajów, a następnie zintegrowanie ich za pomocą metod geostaty-stycznych, takich jak np. cokriging. Jednak zazwyczaj ze względu na małą ilość danych chemicznych tego typu integracja jest bardzo trudna. Dokładne wymodelowanie wariogramów i wariogramów krzyżowych dla metody cokrigingu może być niemożliwe. Niniejsza praca prezentuje możliwości zastosowania metody Co_Est w celu redukcji niepewności oceny zanieczyszczenia gleb, w przypadku gdy dostępna jest mała ilość pomiarów geochemicznych, a pomiary magnetometryczne służą jako dane uzupełniające. W tym celu wykonane zostały pomiary zanieczyszczenia gleb oraz pomiary magnetometryczne na kilku obszarach leśnych zlokalizowanych na terenie Górnośląskiego Okręgu Przemysłowego. Następnie wykonane i przeanalizowane zostały mapy rozkładów przestrzennych metodami krigingu i Co_Est

Block kriging and GIS methods in geostatistical modeling of methane gas content in coal mines

W pracy przedstawione zostały możliwości wykorzystania technik GIS w wyznaczaniu średniej metanonośności pokładu węglowego z uwzględnieniem aspektów przestrzennych badanego zjawiska. Dotyczyło to zarówno uwzględnienia przestrzennej lokalizacji wykonanego pomiaru metanonośności jak i wykorzystania metod geostatystycznych do estymacji wartości metanonośności wraz z uwzględnieniem błędu estymacji. Rozkłady przestrzenne metanonośności wyznaczone metodą krigingu blokowego umożliwiły określenie estymacji przedziałowej zawartości metanonośności w badanej ścianie. Błędy estymacji wyznaczone zostały na podstawie wariancji krigingu, która uwzględnia zarówno sumaryczny wpływ błędów wynikających ze specyficznego ułożenia punktów pomiarowych jak i błędów pomiarowych. W pracy wykorzystane zostało oprogramowanie SGeMS (ang. Stanford Geostatistical Modeling Software), które powstało na uniwersytecie Stanford. Oprogramowanie to umożliwia wykonywanie obliczeń geostatystycznych także w przestrzeni 3D, co jest istotne w badaniu zjawisk związanych z górnictwem, ze względu na bardzo istotne znaczenie wszystkich trzech współrzędnych układu kartezjańskiego. Dodatkowo, wykorzystanie informacji o pomiarach metanonośności wraz z pełną informacją o ich położeniu (3D) umożliwia badanie zmienności przestrzennej w układzie 3D i późniejsze wykorzystanie tej informacji w modelowaniu metanonośności. Metodyka ta umożliwia pełniejsze wykorzystanie informacji przestrzennej w porównaniu do sytuacji, w której wykorzystuje się tylko układ dwuwymiarowy.This paper presents the possibilities of using GIS techniques in determining average methane content of coal longwall with regard to spatial aspects of investigated phenomenon. This takes into account spatial location of the performed measurement and use of geostatistical methods to estimate the value of the coal bed methane with regard to estimation error. Spatial distributions of coal bed methane estimated by block kriging allowed to determine interval estimation of coal bed methane in the longwall. Estimation errors have been determined on the basis of the kriging variance, which takes into account both the total impact of errors arising from the specific distribution of measurement points and measurement errors. The SGeMS (Stanford Geostatistical Modeling Software) software was used developed at the Stanford University. This software makes it possible to perform geostatistical calculations also in 3D space, which is important in the study of phenomena related to mining, because of the importance of all three coordinates of the Cartesian system. In addition, the use of information about methane measurements, together with full information on their position (3D) allows the study of spatial variation in 3D and the subsequent use of that information in modeling. This methodology allows exploiting full spatial information as compared to two-dimensional situations