SZEBERÉNYI JÓZSEF, VARGA GYÖRGY
2. Anyag és módszerek
A löszösszletekkel kapcsolatos alapvető tényként kezelhetjük, hogy annak anyagát jelentős mértékben (20-70%) kvarc teszi ki (pl. Pécsi 1990, 1995; Rogers és Smalley 1993, Újvári et al. 2014). A vizsgálat tárgyával kapcsolatos fontos kitétel továbbá az anyag azonosíthatósága és egyneműsége. Így esett a választás a Fehérvárcsurgó és Kincsesbánya között található Bitói bányából kihozott kvarclisztre, melyet a bánya tulajdonosa, az ÜVEG-ÁSVÁNY Kft. bocsátott rendelkezésünkre. A vizsgált kvarcliszt anyaga magas szilícium-dioxid tartalmú (98,4%) mosott, szárított és őrölt termék. A löszösszletek jelentős része a kőzetliszt szemcseméret tartományba esik, így a kiemelkedően magas „tiszta” kvarc-tartalmú anyag szemcseméret szerinti osztályozásával és az egyes minták vizsgálatával olyan információk nyerhetők, amelyek alkalmazhatók lesznek a löszkutatásban is. Ennek megfelelően döntően a finom szemcsés kőzetliszt és az aprószemcsés homok közötti tartományban vizsgálódtunk.
A lézer-diffrakciós szemcseméret meghatározás Fritsch Analysette 22 Microtec Plus készülékkel, vizes diszperzióval történt. A műszer zöld (532 nm) és IR (850 nm) fényforrásaival nyert nyers szórásadatok Mie-elmélet alapján lettek átszámítva szemcseeloszlássá, ahol a szemcsék komplex refraktív indexét 1,54+0.1i-nek, míg a vizes közegét 1.33-nak vettük.
Az eloszlásgörbék a 0.08-2000 µm-es tartomány 108 méretosztály térfogat-százalékos eloszlását mutatják be.
A mintákat szárazon Hellma SUPRASIL 300 preciziós kvarcküvettákba töltöttük. A reflektancia méréseket Shimadzu UV-3600 spektrophotometerrel (MTA CSFK FTI) 0,5 nm intervallumokban végeztük el 240-2000 nm között. A fehér standard felvételéhez BaSO4-ot alkalmaztunk. A mérések közvetlen adatai a „raw data” kimeneti fájlban jelennek meg, amely %-ban kifejezett, 3 tizedes pontosságú értékkel mutatja meg a mintáról visszaverődő fény mennyiségét a mért egységek (itt 0,5 nm) szerint. A méréseket mintánként háromszor ismételtük, majd ezek átlagával dolgoztunk.
A raw data görbék felhasználásával különböző (a löszkutatásban is gyakran használt) mutatókat alkalmaztunk, amely az egyes minták egymástól való eltérését mutatja meg. A lösz-paleotalaj sorozatok leggyakrabban használt mutatói a színindexek.
A brightness index teljes látható tartományt vizsgálja és megmutatja a vizsgált tartományban visszavert fénymennyiséget a beeső fénymennyiség százalékában (Balsam et al. 1999), létrehozva ezzel a minta szürkeárnyalatos képét, az alábbi képlet alapján, ahol a sötét minták alacsonyabb, a világosabb minták magasabb értékekkel jellemezhetők:
A löszkutatásban gyakran használt mutatónak számít a redness index is, amely a mintáról vörös tartományban visszavert fény mennyiségét mutatja meg a látható tartományban visszavert fénymennyiség viszonylatában (Ji et al. 2005). A redness index az alábbi képlet alapján kerül kiszámításra:
A színindexek csak az elektromágneses spektrum látható fény tartományát (380-700 nm) jellemzik. Méréseink ennél jóval szélesebb tartományt érintenek, ezért ezekről történő információ nyeréséhez további mutatókat állítottunk elő. Ezek a mutatók előállítására a redness index sémáját alkalmaztuk, amelyek az alábbi képletek alapján számítandók:
2. ábra: A vizsgált minták szemcseeloszlás diagrammja
Ezek az indexek megmutatják, a mintáról adott tartományban (UV, látható fény és infravörös) visszavert sugárzás mennyiségét a teljes mért tartományban visszavert elektromágneses sugárzás viszonylatában. Az elektromágneses sugárzás tartományainak meghatározásához az általánosan használt értékhatárokat alkalmaztuk (UV: 380 nm alatt; látható fény: 380 és 700 nm között; infravörös: 700 nm felett).
3. Eredmény
A nagy tisztaságú kvarc anyag szitálása során 5 kategóriát határoztunk meg, mely minták szemcseeloszlás görbéi jól mutatják a növekvő szemcseméret tartományokat (2. ábra). Jellemzően unimodális eloszlásgörbéket kaptunk a méréseink során, melyet olykor enyhe hát egészít ki még a ~1-10 µm és a <1 µm tartományban. A szubmikronos populáció részaránya jellemzően nem éri el az 1 tömeg%-ot, de tényleges jelenléte sem feltétlenül igazolható. A lézer-diffrakciós mérések során alkalmazott komplex refraktív-index beállítások szerepe a másod- vagy harmadlagos maximumok szubmikronos tartományban történő kialakulásában, egyelőre bizonytalan kérdés (Özer et al., 2010, Varga et al., in press). Az 1-10 µm-es frakcióban megjelenő szemcsék döntő többségét feltételezhetően a kőzetaprítás során képződött törmelékanyag adja.
Az egyes minták szemcseméret tartományaira az alábbiak jellemzők:
1. minta: A legkisebb szemcséket az 1-es minta tartalmazza, amelynek módusza ~16 µm-nél található. Több mint 90 térfogat%-ban 25 µm alatti szemcsékből álló minta az agyag és a finom kőzetliszt tartományt reprezentálja. Az aprításból adódó másodlagos maximum viszonylagos részaránya ennek a mintának a legnagyobb.
2. minta: A 2-es minta tipikusan a kőzetliszt mérettartományt demonstrálja, mivel a szemcsék 82,7 térfogat%-a 10 és 50 µm közé esik. Néhány szemcse a 100 µm fölötti tartományban is megfigyelhető, a minta móduszát ~32 µm-nél láthatjuk.
3. minta: A 3-as mintával alapvetően a durva kőzetliszt és a finom homok tartományt jellemezhetjük, melyben a szemcsék 85 %-a 32–125 µm közé esik. A minta módusza 63,2 µm-nél van, míg néhány szemcse átmérője elérheti a 160 µm-es méretet is.
3. ábra: A vizsgált minták raw data görbéi
4. ábra: A löszkutatásban gyakran alkalmazott brightness (A) és redness (B) indexek
52
4. minta: A 4-es minta a finom és aprószemcsés homok tartományt reprezentálja, amelynek 84 %-át 48,2 µm és 142,7 µm-es közötti tartomány adja. A minta módusza 72,4 µm.
5. minta: Az 5-ös minta 85 térfogat%-a homok (62,5< µm) mérettartományba esik, módusza 108 µm-nél húzható meg.
A vizsgált minták raw data görbéi 15,558 % és 52,592 % között helyezkednek el (3. ábra). A minimum értéket görbék 255 nm-nél, a maximumot 1940 nm-nél veszik fel. A legnagyobb intenzitással az 1-es minta, a legkisebb intenzitással az 5-ös minta jellemezhető. A többi minta a kettő között, fokozatos intenzitás-csökkenéssel jelenik meg.
A löszkutatásban alkalmazott legfontosabb indexek jól mutatják a trendeket (4. ábra). Az 1-es minta 72,95%, a 2-es minta 68,1%, a 3-as minta 63,28%, a 4-es minta 58,94, az 5-ös minta pedig 54,48%-os brightness index-szel jellemezhető. A redness index esetén a trend megfordul, az egyre durvább szemcséket tartalmazó minták egyre magasabb redness index értékekkel (24,26%, 24,46%, 24,69%, 25,14% és 25,29%) párosulnak.
Az általunk a redness index mintájára, de a teljes mért spektrum jellemzése céljából előállított mutatók is jól értelmezhető eredményeket hoztak (5. ábra). Az UV-ban visszavert sugárzás mennyisége a teljes mért tartományon belül az 1-es minta esetén a legmagasabb (6,65%), az 5-ös minta esetén pedig a legalacsonyabb (5,44%) értékkel jellemezhető. Hasonló eredmény figyelhető meg a látható fény tartományban is. A teljes mért tartományban visszavert sugárzás 15,61%-a került ki a látható tartományból az 1-es minta esetén, míg 14,32% az 5-ös minta esetén. A többi minta a kettő között helyezkedik el. Az infravörös tartományban éppen fordítva, az 1-es mintához kapcsolható a legalacsonyabb érték, (77,77%), majd a 2-es, 3-as és 4-es mitához fokozatosan egyre magasabb (78,34%; 78,83%; 79,72%), végül a maximummal (80,27%) az 5-ös minta jellemezhető.
4. Diszkusszió
A vizsgálatunk eredményei jól alátámasztják a korábbi kutatásokból már leszűrt tapasztalatokat, miszerint a szemcse mérete befolyásolja az egyes minták reflektancia méréseinek eredményét (Hunt 1989, Clark 1999). Ennek iránya eredményeink alapján egyértelműen leírható:
1. A teljes mérési tartományban végzett vizsgálatok egyértelműen megmutatják, hogy a mintáról visszaverődő elektromágneses sugárzás mértéke (reflektancia intenzitása) csökken a szemcseméret növekedésével (3. ábra).
2. A teljes mérési tartományban végzett vizsgálatok kimutatják, hogy a szemcseméret növekedése a nagyobb hullámhossz tartomány felé tolja el a visszaverődő sugárzás spektrumát. Ez jól követhető az 5. ábrán, ahol az infravörös tartományban visszavert reflektancia érték növekszik, az UV és a látható tartományban visszavert értékek pedig csökkennek a szemcseméret növekedésével.
3. Ugyanez figyelhető meg a látható fény tartományon belül is, ahol a visszaverődés mértéke összességében csökken (4/A.
ábra, brightness index), mégis a tartományon belüli legnagyobb hullámhosszal jellemezhető vörös fény reflektanciája (4/B.
ábra, redness index) egyértelműen növekszik.
A nagyobb hullámhossz tartomány felé történő eltolódás a löszkutatásban is alkalmazott színindexek módosulását eredményezi. A brightness index segítségével előállított szürkeárnyalatos kép alapvetően a sötétebb talajosodott rétegeket jól elválasztja a világosabb lösz rétegektől, illetve az akár 8 tizedessel is megadható értékekkel az egyes átmenetek és azok határának pontos lokalizálása is megoldható, ezáltal a teljes lösz-paleotalaj sorozatról nagyon részletes rétegtani felosztás készíthető. Vizsgálatunk eredményeként kimutatott jelenség anomáliaként jelentkezhet azonban egy homokosabb betelepülésnél, amely a kérdéses réteg szürkeárnyalatos képét sötétebb irányba tolhatja, amely így átmeneti vagy minimális mértékben talajosodott horizontként is megjelenhet.
A homokos betelepülések a redness index értelmezésénél is problémát okozhat. A redness indexet a hematit tartalommal hozzák összefüggésbe, vagyis a lösz-paleotalajokon mért redness index a nagyobb szemcseméretű anyagok (pl.: homokos lösz vagy homok betelepülések) esetén valóságosnál magasabb hematit-tartalomra, míg a kisebb szemcseméret esetén (pl.:
paleotalajok vagy agyagos betelepülések) a valóságosnál alacsonyabb hematit tartalomra következtethetünk.
A durvább szemcsés rétegek betelepüléséből keletkező anomáliák jelenléte feltételezhető, amikor egy látszólag egynemű rétegen belül a brightness és a redness indexek egyidejű, de ellentétes irányú változása jelentkezik. Ez esetben a tisztázáshoz szemcseméret vizsgálat javasolt.
5. ábra: A szemcseméret befolyása a reflektancia értékekre UV tartományban (A), látható fény tartományban (B) és infra vörös tartományban (C)
A vizsgálat során tapasztalt jelenségek hátterében húzódó okok egyelőre még nem feltártak, így tudományos magyarázat jelen cikk keretei között nem adható, de a minták ásványtani azonosságából következően a szemcsék közötti, változó méretű kitöltetlen terek vizsgálata közelebb vihet a megoldáshoz.
5. Összefoglalás
A kutatás során egynemű és ismert eredetű kvarc anyagból előállított, változó szemcseeloszlású mintasorozatot vizsgáltunk, mellyel a reflektancia mérések eredményeiben a szemcseméretből fakadó különbségek által okozott változásokat kerestük.
A vizsgálatból kiderült, hogy a szemcseméretbeli eltérések egyértelmű és jól detektálható változásokat idéznek elő a reflektancia görbe teljes mérési tartományának viszonylatában, illetve annak egyes részei esetén is. A kimutatott jelenségnek kihatása van a reflektancia vizsgálatok lösz-paleotalaj sorozatokon való alkalmazása során is. A löszkutatásban alkalmazott, reflektancia mérésekből származtatott indexek értékei bizonyos mértékben módosulnak a durvább és finomabb szemcsés betelepülések során. Ezek befolyással lehetnek a reflektancia értékek alapján kivitelezett rétegtani felosztására, illetve a hematit mennyiségbeli változásainak pontos meghatározására.
Köszönetnyilvánítás
Ezúton mondunk köszönetet az ÜVEG-ÁSVÁNY KFT.-nek, ami a vizsgálat tárgyát képező, magas szilícium-dioxid tartalmú kvarcliszt terméket rendelkezésünkre bocsátotta és annak minőségét garantálja. A reflektancia mérések elvégzését az OTKA 100180 tette lehetővé.
6. Irodalomjegyzék
Adams, J.B. – Filice, A.L. 1967. Spectral reflectance of 0.4 to 2.0 microns of silicate rocks powders: Journal of Geophysical Res., 72: 5705–5715.
Balsam, W.L. – Deaton, B.C. – Damuth J.E. 1999. Evaluating optical lightness as a proxy for carbonate content in marine sediment cores. Marine Geology, 161, 141–153.
Balsam, W. – Ji, J. – Jun Chen, J., 2004. Climatic interpretation of the Luochuan and Lingtai loess sections, China, based on changing iron oxide mineralogy and magnetic susceptibility. Earth and Planetary Science Letters 223: 335– 348.
Bancroft, G.M. – Burns, R.G. 1967. Interpretation of the electric spectra of iron pyroxenes. American Mineralogist, 52: 1278–1287.
Barranco, F.T. Jr. – Balsam, W.L. – Deaton, B.C. 1989. ‘Quantitative reassessment of brick red lutites: evidence from reflectance spectrophotometry’, Marine Geology, 89: 299–314.
Barrón, V. – Torrent, J. 1986. Use of the Kubelka-Munk theory to study the influence of iron oxides on soil colour. In: Journal of Soil Science 37, 499–510.
Burns, R.G. 1965. Electronic spectra of silicate minerals: applications of crystal-field theory to aspects of geochemistry. Ph.D. Diss., Univ. of Calif., Berkeley, Calif. (unpublished)
Chen, J. – Ji, J.F. – Balsam, W.L. – Hurburgh Jr., Chen, Y., Liu, L., An, Z. 2002: Characterization of the Chinese loess-paleosol stratigraphy by whiteness measurement. Palaeogeography, Palaeoclimatology, Palaeoecology 183, 287-297
Clark, R.N., 1999. Spectroscopy of rocks and minerals, and principles of spectroscopy. In: Rencz, N. (Ed.), Remote Sensing for the Earth Sciences:
Manual of Remote Sensing. John Wiley and Sons, New York, pp. 3–52.
Hunt, G.R., 1989. Spectroscopic properties of rocks and minerals. In: Carmichael, R.S. (Ed.), Practical Handbook of Physical Properties of Rocks and Minerals. CRC Press, Boca Raton, FL, 597–669.
Ji, J.F. – Balsam, W.L. – Chen, J., 2001: Mineralogic and climatic interpretations of the Luochuan loess section (China) based on diffuse reflectance spectrophotometry. Quaternary Research 56, 23–30.
Özer, M. – Orhan, M. – Işik, N.S., 2010. Effect of particle optical properties on size distribution of soils obtained by laser diffraction. Environmental and Engineering Geoscience. 16,163-73.
Pecsi, M., 1990. Loess is not just the accumulation of dust. Quaternary International 7/8, 1-21.
Pecsi, M., 1995. The role of principles and methods in loess-paleosol investigations. GeoJournal 36, 117-131.
Rogers. C.D.E and Smalley, I.J. (1993). The shape of loess particles. Naturwissenschaften 80, 461-462.
Újvári, G. – Varga, A. – Raucsik, B. – Kovács, J. 2014. The Paks loess-paleosol sequence: A record of chemical weathering and provenance for the last 800 ka in the mid-Carpathian Basin. QI 319 pp. 22-37
Varga, Gy. – Újvári, G. – Kovács, J., in press. Interpretation of sedimentary (sub)populations extracted from grain size distributions of Central European loess-paleosol series. Quaternary International
White, W.B. – Keester, K.L. 1966. Optical absorption spectra of iron in the rock-forming silicates. American Mineralogist, 51: 774–791.
White, W.B. – Keester, K.L. 1967. Selection rules and assingments for the spectra of ferrous iron in pyroxenes. American Mineralogist, 52: 1508–
1514.
Wright, J. – Smith, B. (1993). Fluvial comminution and the production of loess-sized quartz silt: a simulation study. Geografiska Ann. A 75, 25-34.