Spectrometric analysis of snow and water samples from Nature Park Medvednica - long term assessment of chemical characteristics (2005-2016)

Kemijski sastav uzoraka snijega i vode iz Parka prirode Medvednica uzorkovanih u siječnju i travnju 2016. godine, određen je standardnim klasičnim i spektometrijskim analitičkim metodama. Metodom atomske emisijske spektrometrije uz induktivno spregnutu plazmu (ICP-AES) određen je sadržaj metala dok je metodom UV/VIS spektrofotometrije određen sadržaj nitrata, a klasičnim kemijskim postupcima sadržaj amonijevih spojeva, klorida, ukupna tvrdoća i kemijska potrošnja kisika. Iz višegodišnjih mjerenja počevši od 2005. godine prikupljeni su isti mjerni podatci i obrađeni statističkim metodama pomoću programskog paketa Statistica 12.7. Podatci su uspoređivani koristeći univarijatnu metodu box-whisker te multivarijatnu metodu analize glavnih komponenata (PCA) i hijerarhijsku analizu klastera (HCA). Iz univarijatnih testova opisana je zastupljenost mjerenih komponenata u snijegu i vodi. Multivarijatni pristup pokazao je međusobne korelacije kemijskog sastava uzoraka i perioda, odnosno lokacije uzorkovanja. Kemometrijskim pristupom omogućuje se praćenje trendova promjena kemijskog sastava u vodenim sustavima, a posredno i procjena utjecaja umjetnog zasnježivanja na okoliš.Determination of chemical composition of snow and water samples collected in Nature park Medvednica during January and April 2016 was performed by standard classical and spectrometric analytical methods. Inductively coupled plasma atomic emission spectrometry (ICP-AES) was used for metal content determination and UV-VIS spectrophotometry was used for the determination of nitrate content. Classical chemical procedures were applied in detemination of chlorides, ammonia, water hardness and chemical consumption of oxygen. Similar parameters which were measured during period of ten years (starting from 2005) were collected and processed by statistical analysis using Statistica 12.7. software package. Collected data were compared using univariate (box-whisker) and multivariate statistical tools (PCA, HCA). Distribution of measured components in snow and water samples was obtained by univariate statistics. Correlation between chemical composition of snow and water samples and period/location of sampling was achieved by use of multivariate statistics. The monitoring of changes in chemical composition of water systems and estimation of enivironmental impacts are provided by chemometric approach