Encontrei num "sebo" o livro de Hawkes e Webb Geochemistry in mineral exploration. Com ele completei a "trilogia" Hawkes (1957), Hawkes e Web (1962) e Rose Hawkes e Webb (1979).
Ao comparar os conceitos estatísticos de definição de anomalias, observei que de maneira geral os três livros batem na mesma tecla.
"Para uma única população de valores que são distribuídos simetricamente o limiar para aquele material pode ser convencionalmente tomado como a média mais dois desvios padrões. Isso significa que apenas 1 em 40 amostas representativas do background deve ultrapassar o valor do limiar enquanto que apenas 1 em 667 amostras deve exceder o limiar de média mais três desvios padrões." (...) "Com pequenos grupos de dados com uma única população ou quando a distribuição estatística for irregular, provavelmente a melhor aproximação é obtida tomando o valor da mediana como o background e estimar o limiar como aquele valor que não é superado por não mais que 2,5% do total de observações ..."
Muita água passou por debaixo dessa ponte, e muito se avançou na interpretação dos dados geoquímicos e na seleção de limiares, especialmente com as elegantes interpretações das curvas de probabilidade propostas por Alastair James Sinclair. Os dois aplicativos desenvolvidos com a supervisão dele, na Universidade de Columbia Britanica, PPLOT e P-REZ, são muito ágeis e possibilitam modelar as curvas e isolar populações da mistura representada pelos dados de uma campanha de prospecção geoquímica.
Rose, Hawkes e Webb (1979) enumeram seis possibilidades para a identificação de anomalias: (1) comparação dos dados obtidos com dados publicados; (2) utilização de histogramas para separar populações backgound e anômalas; (3) calculo do limiar a partir da média mais 2 e 3 desvios padrões; (4) uso dos gráficos de probabilidade para separar as populações misturadas; (5) reconhecimento de nuvens de amostras de teores elevados em um mapa de distribuição de valores; (6) comparação com os resultados de um estudo geoquímico orientativo.
Mas, um lembrete que eu considero da maior utilidade e com pleno fundamento: muito embora haja uma grande quantidade de técnicas de tratamento, análise e representação de dados geoquímicos, nenhum deles será capaz de fornecer uma interpretação. Uma análise matemática pura jamais substituirá o talento de uma interpretação subjetiva de um geólogo de exploração. Uma interpretação confiável exige uma combinação de conhecimento e de experiência geológica e geoquímica.
Rose, Hawkes e Webb (1979) enumeram seis possibilidades para a identificação de anomalias: (1) comparação dos dados obtidos com dados publicados; (2) utilização de histogramas para separar populações backgound e anômalas; (3) calculo do limiar a partir da média mais 2 e 3 desvios padrões; (4) uso dos gráficos de probabilidade para separar as populações misturadas; (5) reconhecimento de nuvens de amostras de teores elevados em um mapa de distribuição de valores; (6) comparação com os resultados de um estudo geoquímico orientativo.
Mas, um lembrete que eu considero da maior utilidade e com pleno fundamento: muito embora haja uma grande quantidade de técnicas de tratamento, análise e representação de dados geoquímicos, nenhum deles será capaz de fornecer uma interpretação. Uma análise matemática pura jamais substituirá o talento de uma interpretação subjetiva de um geólogo de exploração. Uma interpretação confiável exige uma combinação de conhecimento e de experiência geológica e geoquímica.
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