почти все методы анализа в почвенном мониторинге относятся к
косвенным, т. е. о концентрации 
элемента в пробе 
судят по
аналитическому сигналу. А аналитический сигнал 
очень часто
отмечается и при отсутствии элемента в пробе из-за шумовых
эффектов различной природы. Чтобы не принять такой «шум»
за сигнал присутствия определяемого элемента, нужно обяза-
тельно при измерениях учитывать величину шумового эффекта.
Для этого необходимо провести многократные измерения холос-
того сигнала, т. е. провести через весь анализ до получения ко-
нечного аналитического сигнала холостой раствор, т. е. раствор,
в который введены все реактивы, но не введена анализируемая
проба. Сигнал холостого раствора непостоянен. От его разбро-
са и зависит предел обнаружения. Предел обнаружения должен
надежно превышать максимальную величину холостого сигна-
ла. При вероятности 0,99 его считают равным шестикратному
среднему 
квадратическому 
отклонению 
— холостого 
сигнала
6:5, а при вероятности 0,95 предел обнаружения превышает
последний в 4 раза, т. е. равен 4. 5.
Итак, для определения предела обнаружения нужно провес-
ти 10—15-кратный анализ холостого раствора, который содер-
жит все используемые реагенты без анализируемой 
пробы и
прошел все стадии анализа. Найти по результатам его и ВЫы-
числить предел обнаружения с вероятностью 0,99 (6.5$0) или с
вероятностью 0,95 (4.$,). Полученное значение в полной мере
соответствует пределу обнаружения лишь в прямых методах
анализа, для косвенных методов необходимо от наименьшего
значимо определяемого аналитического сигнала перейти к наи-
меньшей значимо определяемой концентрации элемента в про-
бе. Пересчет этот проводится, как уже говорилось, с помощью
показателя чувствительностн:
4. 5
Ь
6. 
5
Сшш‚ 0,99 — —ь" › Стіп‚ 0,95 —
Вторичная информация может быть разнообразной. Ею мо-
гут быть результаты сопоставления почв исходных и изменен-
ных в результате того или иного вида антропогенного воздей-
ствия (осушения или обводнения, удобрения, загрязнения, за-
соления или рассоления и пр.). Такое сопоставление сводится
к вычислению разности сравниваемых величин и оценке их ста-
тистической значимости. Вторичной информацией могут быть
показатели связи - между 
контролируемыми — показатслями с
целью выявления причинно-следственной зависимости — между
ними и возможного прогноза нзмснения свойств почв. С этой
целью выполняется корреляционный, регрессионный 
н другие
виды анализа. Наивысшим уровнем обобщения и анализа экс-
периментально 
полученных данных 
является 
математическое
моделирование природных процессов, имеющее большое значе-
ние в почвенном экологическом мониторинге.
264