Abordagem estatística aplicada à análise geoquímica do Alogrupo Guaritas, Bacia do Camaquâ - RS, Brasil

Abstract

Nesta dissertação foram empregados métodos estatísticos para a análise de dados geoquímicos obtidos por meio da técnica de espectrometria de massa por fusão da amostra com plasma acoplado indutivelmente (FUS-ICP: Fusion-Inductively Coupled Plasma). A utilização de técnicas estatísticas amplia as condições de análise e interpretação da informação contida em bancos de dados. No contexto das Geociências, especificamente neste estudo, foi realizado o tratamento estatístico de dados geoquímicos. Esse tipo de abordagem permitiu estabelecer correlações de elementos químicos maiores, menores e traços, assim como critérios de variabilidade da composição química (com significância estatística) para as rochas do Alogrupo Guaritas na bacia do Camaquã, estado do Rio Grande do Sul. Além de contribuir com a consolidação do conhecimento para esta região, o foco deste estudo consiste na abordagem estatística para análise dos dados geoquímicos disponíveis para o Alogrupo Guaritas, provenientes do trabalho de Denalle (2013). Foram aplicados os seguintes métodos estatísticos: reta de correlação por aproximação de pontos de uma ou mais variáveis pelo método dos mínimos quadrados, com cálculo da significância estatística da correlação estabelecida para os pontos amostrados e o método da Análise de Componentes Principais – ACP. A abordagem estatística tem como objetivo a otimização dos dados disponíveis para o Alogrupo Guaritas, com vistas ao refinamento da informação e de suas interpretações possíveis, que melhor estabeleçam as caraterísticas composicionais e relações de gênese para estas rochas. Nos pontos amostrados há variações sutis na composição química, porém sem variações macroscópicas significativas observadas. O estabelecimento de retas de correlação auxilia na compreensão das relações específicas da composição de um elemento químico, que pode ser, por exemplo, um elemento maior presente em abundância em relação a variação de um ou dois elementos menores ou traço. Enquanto que o método de Análise das Componentes Principais – ACP ou PCA (do inglês, Principal Component Alalysis) contribui para o entendimento da influência de quais conjuntos de elementos químicos são determinantes na diferenciação dos tipos litológicos. Essa técnica se mostra vantajosa para a análise de extensos bancos de dados, na medida em que reduz a quantidade excessiva de dados, eliminando sobreposições, porém sem perda significante de informação. A ACP aponta para escolhas das formas mais representativas dos dados por meio de combinações lineares das variáveis originais. Esta técnica confere vantagens no gerenciamento de dados geoquímicos, dentre outras áreas de pesquisa em geociências, pois pode ser utilizada de forma análoga para diversas bases de dados disponíveis. O emprego de métodos estatísticos neste trabalho para o Alogrupo Guaritas mostrou-se eficaz, mostrando relações composicionais entre elementos maiores, formadores das rochas, como SI, Ca, Al e Mg e elementos menores, como Mn, Zn, Ti, Rb e Sr. Portanto, os resultados preliminares apontam que o uso de técnicas de análise estatística para bases de dados geoquímicos consiste em uma ferramenta efetiva, usada de forma adicional para interpretação de dados geoquímicos, como suporte às técnicas analíticas tradicionalmente empregadas em estratigrafia química.

In this dissertation, statistical methods were used for the analysis of geochemical data obtained through the technique of sample fusion mass spectrometry with inductively coupled plasma (FUS-ICP: Fusion-Inductively Coupled Plasma). The use of statistics expands as conditions for analysis and interpretation of information contained in databases. In the context of Geosciences, specifically in this study, the statistical treatment of geochemical data was carried out. This type of common approach establishes correlations of major, minor and trace chemical elements, as well as criteria of chemical composition variability (with statistical significance) for the rocks of the Guaritas Allogroup in the Camaquã basin, state of Rio Grande do Sul. With the consolidation of knowledge for this region, the focus of this study is the statistical approach for analyzing the geochemical data available for the Alogrupo Guaritas, from the work of Denalle (2013). The following statistical methods were used: resumption of the relationship by approximating the points of one or more variables through the method of collected data, with calculation of the statistical significance of the estimate for the sampled points and the Principal Component Analysis - PCA method. The statistical approach aims to optimize the data available for the Allogroup Guaritas, with a view to refine the information and its possible interpretations, which better establish the compositional characteristics and genesis relationships for these rocks. At the sampled points, subtle variations in chemical composition, but no macroscopic variations observed. The establishment of correlation lines helps to understand the specific relationships of a chemical element, which can be, for example, a larger element present in relation to the variation of one or two smaller elements or trace. While the Principal Component Analysis method contributes to the understanding of the influence of which sets of chemical elements are decisive in the differentiation of lithological types. This technique proves to be advantageous for an analysis of extensive databases, as it reduces the excessive amount of data, eliminating overlaps, but without significant loss of information. The PCA researches to choose the most representative forms of the data through linear patterns of the original variables. This technique offers advantages in the management of geochemical data, among other areas of research in geosciences, as it can be used in an analogous way for several available databases. The use of statistical methods in this work for the Guaritas Allogroup proved to be effective, showing the compositional relationships between major elements, forming rocks, such as SI, Ca, Al and Mg, and minor elements, such as Mn, Zn, Ti, Rb and Sr Therefore, preliminary results indicate that the use of statistical analysis techniques for geochemical databases is an effective tool, used additionally for the interpretation of geochemical data, in support of the analytical techniques traditionally employed in chemical stratigraphy.