Soil provenance using ATR-FTIR spectroscopy augmented with chemometrics–A pilot study
यह पायलट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ATR-FTIR स्पेक्ट्रोस्कोपी, PCA और PLS-DA जैसी केमोमेट्रिक तकनीकों के साथ मिलकर, 85% से अधिक वर्गीकरण सटीकता के साथ मिट्टी के नमूनों के भौगोलिक विभेदन को प्राप्त करने के लिए एक विश्वसनीय, तीव्र और गैर-विनाशकारी विधि के रूप में कार्य करती है।
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अपने पैरों के नीचे की ज़मीन को केवल मिट्टी के रूप में नहीं, बल्कि एक अद्वितीय, उलझी हुई उंगलियों के निशान (फिंगरप्रिंट) के रूप में कल्पना करें। जिस तरह दो व्यक्तियों के फिंगरप्रिंट बिल्कुल एक जैसे नहीं होते, उसी तरह मिट्टी के दो पैच भी बिल्कुल एक समान नहीं होते। यही फॉरेंसिक मृदा विज्ञान (forensic soil science) का मूल है: यह विचार कि यदि कोई अपराधी अपराध स्थल पर अपने जूते का कीचड़ वाला निशान छोड़ देता है, तो वह कीचड़ इस बारे में पुख्ता जांच संबंधी सुराग दे सकता है कि वह व्यक्ति कहाँ गया था। यह एक मूक गवाह की तरह है जो अपने मूल स्थान के पत्थरों, पौधों और रसायनों के बारे में सूक्ष्म सुराग लेकर चलता है, हालाँकि यह हमेशा पूर्ण निश्चितता के साथ नहीं बोलता। इन सुरागों को पढ़ने के लिए, वैज्ञानिक आमतौर पर बड़ी, महंगी मशीनों का उपयोग करते हैं जिन्हें मिट्टी के घटकों का विश्लेषण करने में लंबा समय लगता है। लेकिन क्या होगा अगर मिट्टी की "आवाज़" सुनने का कोई तेज़ और सस्ता तरीका हो? यहीं पर एक नया अध्ययन कदम रखता है, जो एक मशीन को मिट्टी को उसके अद्वितीय रासायनिक गीत (chemical song) द्वारा पहचानने के लिए प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा है, जो एक ऐसी विधि है जो तेज़, सौम्य और आश्चर्यजनक रूप से स्मार्ट है।
इस पायलट अध्ययन के शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए हाथ आजमाया कि क्या वे ATR-FTIR स्पेक्ट्रोस्कोपी नामक तकनीक का उपयोग करके यह पहचान सकते हैं कि मिट्टी के नमूने कहाँ से आए थे। इस तकनीक को एक हाई-टेक टॉर्च के रूप में समझें जो एक नमूने पर अदृश्य प्रकाश डालती है। जब प्रकाश मिट्टी से टकराता है, तो यह एक विशिष्ट तरीके से वापस परावर्तित होता है, जिससे एक "स्पेक्ट्रम" या चोटियों (peaks) और घाटियों (valleys) का एक अनूठा पैटर्न बनता है। यह पैटर्न एक संगीत स्कोर की तरह है जो आपको बताता है कि मिट्टी में कौन से अणु नृत्य कर रहे हैं। हालाँकि, इन जटिल संगीत स्कोरों को आँखों से देखना लगभग असंभव है। इसीलिए टीम ने "केमोमेट्रिक्स" (chemometrics) का उपयोग किया, जो मूल रूप से डेटा में पैटर्न खोजने के लिए गणित और कंप्यूटर का उपयोग करने का एक फैंसी शब्द है। उन्होंने कंप्यूटर को मिट्टी को छांटने के दो अलग-अलग तरीके सिखाए: एक जिसे PCA (प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस) कहा जाता है, जो एक मानचित्र की तरह है जो समान गीतों को एक साथ समूहित करता है, और दूसरा PLS-DA (पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स डिस्क्रिमिनेन्ट एनालिसिस), जो एक अधिक केंद्रित जासूस है जो अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि एक नया गीत वास्तव में किस समूह से संबंधित है।
इस प्रयोग में, टीम ने भारत के 15 विभिन्न स्थानों से 90 छोटे मिट्टी के नमूने एकत्र किए, जिनमें जम्मू और कश्मीर के बर्फीले पहाड़ों से लेकर केरल के उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों तक शामिल थे। उन्होंने मिट्टी को सुखाया, उसमें से पत्थर और पत्तियाँ अलग कीं, और फिर महीन पाउडर को एक हीरे के क्रिस्टल के विरुद्ध दबाकर उसे स्कैन किया। परिणाम उत्साहजनक थे। कंप्यूटर मॉडल मिट्टी के नमूनों को उच्च सटीकता के साथ एक-दूसरे से अलग करने में सक्षम थे, हालांकि पूर्णता नहीं थी। पहले मॉडल, PCA ने नमूनों को लगभग 86.11% बार उनके सही समूहों में सफलतापूर्वक वर्गीकृत किया। दूसरा मॉडल, PLS-DA, लगभग उतना ही अच्छा था, जिसने 85.56% बार सही पहचान की।
अध्ययन में पाया गया कि उत्तरी और पहाड़ी क्षेत्रों की मिट्टी को एक-दूसरे से अलग पहचानना बहुत आसान था, जैसे आइसक्रीम के अलग-अलग फ्लेवर। हालाँकि, दक्षिणी राज्य केरल के मिट्टी के नमूने थोड़े कठिन थे। क्योंकि ये स्थान भौगोलिक रूप से करीब हैं और समान मौसम एवं भूविज्ञान साझा करते हैं, उनके "रासायनिक गीत" बहुत समान सुनाई देते हैं। कंप्यूटर कभी-कभी भ्रमित हो जाता है, पड़ोसी शहरों के नमूनों को आपस में मिला देता है, ठीक वैसे ही जैसे आप दो भाई-बहनों की आवाज़ों के बीच अंतर करने में संघर्ष कर सकते हैं। वास्तव में, कुछ विशिष्ट पास के स्थानों के लिए, मॉडल ने नमूनों को पूरी तरह से गलत वर्गीकृत कर दिया। इन बाधाओं के बावजूद, अध्ययन सुझाव देता है कि प्रकाश स्कैनिंग और स्मार्ट गणित का यह संयोजन एक शक्तिशाली, गैर-विनाशकारी उपकरण है। यह सिद्ध करता है कि हम बिना मिट्टी को नष्ट किए, तेज़ी से और सस्ते में उसके संभावित "घर के पते" का पता लगा सकते है, जो किसी संदिग्ध को एक विशिष्ट मिट्टी के टुकड़े से उच्च स्तर की संभावना के साथ जोड़ने के लिए एक नया, तीव्र तरीका प्रदान करता है।
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