Eskerrik asko Nature.com bisitatzeagatik. Erabiltzen ari zaren arakatzailearen bertsioak CSSrako laguntza mugatua du. Esperientzia onena izateko, arakatzaile eguneratua erabiltzea gomendatzen dizugu (edo Internet Explorer-en bateragarritasun modua desaktibatzea). Bitartean, laguntza etengabea bermatzeko, gunea estilorik eta JavaScript gabe bistaratuko dugu.
Lurzoruaren kutsadura giza jarduerek eragindako arazo handia da. Elementu toxikoen (PTE) banaketa espaziala aldatu egiten da hiri eta hiri inguruko eremu gehienetan. Hori dela eta, zaila da lurzoruetako PTEen edukia espazialki aurreikustea. Guztira 115 lagin lortu ziren Txekiar Errepublikan Frydek Mistek-en. induktiboki akoplatutako plasma igorpen-espektrometria.Erantzun-aldagaia Ni da eta iragarleak Ca, Mg eta K.Erantzun-aldagaiaren eta iragarle-aldagaiaren arteko korrelazio-matrizeak elementuen arteko korrelazio egokia erakusten du. Iragarpenaren emaitzek erakutsi zuten Support Vector Machine Regression (SVMR) ondo funtzionatu zuela, nahiz eta bere erroko batez besteko karratu errore estimatua (RMSE) (235,976 mg/kg) (235,974 mg/kg) (MAE) (235,974 mg/kg) (235,974) mg/mg/mEan. aplikatutako beste metodoak baino handiagoak izan ziren.Baiesiako Kriging-Erregresio Lineal Anitzaren (EBK-MLR) eredu mistoak gaizki funtzionatzen dute, 0,1 baino txikiagoak diren determinazio-koefizienteek frogatzen dutenez.Kriging Bayesiar Enpiriko-Erregresio Bektorialaren Erregresio Bektoriala (EBK-SVMR) eredua izan zen eredu onena, balio baxuarekin (95/kg/mg/kg)/RMSE7 (95/kg/mg/mg/mg/mg/mg/mg/mg/mg) s ​​eta determinazio koefiziente altua (R2 = 0,637). EBK-SVMR modelizazio-teknikaren irteera auto-antolakuntzako mapa baten bidez bistaratzen da. CakMg-EBK-SVMR eredu hibridoaren planoko neurona multzokatuek kolore-eredu anitz erakusten dute hiriko eta hiri inguruko lurzoruetan Ni kontzentrazioak iragartzen dituztenak. hiri lurzoruak.
Nikela (Ni) landareentzako mikronutrientetzat hartzen da, nitrogeno atmosferikoaren (N) finkapenean eta urearen metabolismoan laguntzen duelako, biak haziak ernetzeko beharrezkoak direlako. Haziak ernetzeko ekarpenaz gain, Ni onddoen eta bakterioen inhibitzaile gisa jardun dezake eta landareen garapena sustatzeko. nitrogenoaren finkapena optimizatzeko 2.Nikelean oinarritutako ongarriak etengabe aplikatzeak lurzorua aberasteko eta lekaleek lurzoruan nitrogenoa finkatzeko gaitasuna areagotzeko etengabe handitzen dute lurzoruko nikel-kontzentrazioa. Nikela landareentzako mikroelikagai bat den arren, lurzoruan gehiegi hartzeak kalte gehiago egin dezake eta, beraz, nikelaren pH-a murrizten du. landareen hazkuntzarako ezinbesteko mantenugai gisa1.Liu3-ren arabera, Ni landareen garapen eta hazkuntzarako beharrezkoa den 17. elementu garrantzitsua dela aurkitu da.Nikelak landareen garapenean eta hazkuntzan duen zereginaz gain, gizakiak hainbat aplikaziotarako behar du. Galvanizazioak, nikelean oinarritutako aleazioak ekoizteak eta pizte-gailuak eta bujiak fabrikatzeko, automobilgintzan oinarritutako aleazioen industrian nikelaren industrian, automobilgintzan oinarritutako aleazioen industrian ere eskatzen dute. eta electroplated artikuluak oso erabiliak izan dira sukaldeko tresnetan, aretoko osagarrietan, elikagaien industriako hornikuntzan, elektrizitate, alanbre eta kable, jet turbinetan, inplante kirurgikoetan, ehungintzan eta ontzigintzan. landaredia, baso-suteak eta prozesu geologikoak;hala ere, iturri antropogenikoek altzairugintzako nikel/kadmio pilak, galvanoplastia, arku bidezko soldadura, gasolioa eta fuel-olioak eta ikatzaren errekuntza eta hondakin eta lohiak erraustearen isuri atmosferikoak Nikel-metaketa7,8.Freedman eta Hutchinson-en arabera9 eta Manyiwa et al.10. lurzoruaren kutsadura-iturri nagusiak nikel-kobre-oinarritutako galdaketak eta meategiak dira batez ere. Kanadako Sudbury nikel-kobre findegiaren inguruko goiko lurzoruak nikel-kutsadura-maila handiena izan zuen 26.000 mg/kg-rekin11. Aitzitik, Norvegiako nikel-kobre-kontzentrazioan kutsadura handiagoa izan zen Errusian. ms et al.12an, eskualdeko laborantza-lurretan (Nikel-ekoizpena Errusian) 6,25 eta 136,88 mg/kg bitarteko HNO3 erauz daitekeen nikel-kopurua 30,43 mg/kg eta 25 mg/kg-ko oinarrizko kontzentrazioari dagozkio. s lurzorua txertatu edo kutsa dezakete.Nikelak gizakiengan izan ditzakeen eraginek minbizia ekar dezakete mutagenesiaren, kalte kromosomikoen, Z-DNAren sorkuntzaren, DNAren eszisioaren konponketa blokeatuaren edo prozesu epigenetikoen bidez13. Animalien esperimentuetan, nikelek hainbat tumore sortzeko ahalmena duela aurkitu da, eta nikel-azerbateko konplexu kartzinogenoak.
Lurzoruaren kutsaduraren ebaluazioak hazi egin dira azken boladan, lurzoruaren eta landareen arteko harremanen, lurzoruaren eta lurzoruaren erlazio biologikoen, degradazio ekologikoaren eta ingurumen-inpaktuaren ebaluazioaren ondorioz, osasunarekin lotutako arazo ugariren ondorioz. tive soil mapping (PSM). Minasny eta McBratney-ren arabera16, lurzoruaren mapa prediktiboa (DSM) frogatu da lurzoruaren zientziaren azpidiziplina nabarmena dela.Lagacherie eta McBratney, 2006 definitzen dute DSM “la creation and filling of spatial soil information system through the use of in situ and laboratory behaktion methods and non-inference systems and spapatial observation methods.17 eskematzen dute gaur egungo DSM edo PSM PTEen, lurzoru moten eta lurzoruaren propietateen banaketa espaziala aurreikusteko edo mapatzeko teknikarik eraginkorrena dela.Geoestatistika eta Machine Learning Algorithms (MLA) DSM modelatzeko teknikak dira, ordenagailuen laguntzarekin mapa digitalizatuak sortzen dituzten datu esanguratsuak eta minimoak erabiliz.
Deutsch18 eta Olea19 gisa definitzen dute geoestatistika "atributu espazialen irudikapena lantzen duten zenbakizko tekniken bilduma, batez ere eredu estokastikoak erabiliz, hala nola denbora serieen analisiak denborazko datuak nola ezaugarritzen dituen".Batez ere, geoestatistikak variogramen ebaluazioa dakar, datu-multzo bakoitzetik balio espazialen mendekotasunak kuantifikatzea eta definitzea ahalbidetzen dutenak20.Gumiaux et al.Geografiako barigramen ebaluazioa hiru printzipiotan oinarritzen dela erakusten dute, besteak beste: (a) datu-korrelazioaren eskala kalkulatzea, (b) datu-multzoen desberdintasunean anisotropia identifikatzea eta kalkulatzea eta (c) gain, tokiko efektuetatik bereizita dauden neurketa-datuen berezko errorea kontuan izateaz gain, eremuaren efektuak ere kalkulatzen dira geoestatistikoan, kalkulatzeko teknikak, estimazio orokorrean, geoestatistikoan. co-kriging, kriging arrunta, bayesiar kriging enpirikoa, kriging metodo sinplea eta beste interpolazio-teknika ezagun batzuk PTE, lurzoruaren ezaugarriak eta lur motak mapatzeko edo aurreikusteko.
Machine Learning Algorithms (MLA) teknika nahiko berria da, datu-klase ez-lineal handiagoak erabiltzen dituena, batez ere datu-meatzaritzarako erabiltzen diren algoritmoek elikatzen dituztenak, datuetan ereduak identifikatzeko eta behin eta berriz aplikatzen diren arlo zientifikoetan sailkapenean, hala nola, lurzoruaren zientzian eta itzulera-zereginetan. Ikerketa-lan ugari MLA ereduetan oinarritzen dira, hala nola, PTE eta soiletan iragartzeko.22 (ausazko basoak nekazaritzako lurzoruetan metal astunak estimatzeko), Sakizadeh et al.23 (euskarri bektore-makinak eta neurona-sare artifizialak erabiliz modelatzea) lurzoruaren kutsadura ).Gainera, Vega et al.24 (Lurzoruan metal astunen atxikipena eta adsortzioa modelatzeko CART) Sun et al.25 (kubistaren aplikazioa Cd-aren banaketa lurzoruan da) eta beste algoritmo batzuk, hala nola k-hurbilen bizilaguna, erregresio indartu orokortua eta erregresio indartua Zuhaitzek MLA ere aplikatu zuten lurzoruan PTE iragartzeko.
DSM algoritmoak iragarpenean edo kartografian aplikatzeak hainbat erronka ditu.Egile askok uste dute MLA geoestatistika baino handiagoa dela eta alderantziz.Bata bestea baino hobea den arren, bien arteko konbinazioak DSM15-n kartografiaren edo iragarpenaren zehaztasun-maila hobetzen du.Woodcock eta Gopal26 Finke27;Pontius eta Cheuk28 eta Grunwald29 lurzoruaren iragarpenaren gabeziak eta akats batzuk iruzkintzen dituzte. Lurzoruaren zientzialariek hainbat teknika probatu dituzte DSM mapak eta iragarpenaren eraginkortasuna, zehaztasuna eta aurreikusgarritasuna optimizatzeko.15 mapak sortzeak eta iragarpenak dakarren baliozkotze-portaera eta ziurgabetasuna modu independentean balioztatu behar direla maparen kalitatea hobetzeko. DSMren mugak geografikoki barreiatuta dagoen lurzoruaren kalitateari dagozkio, eta horrek ziurgabetasunaren osagai bat dakar;hala ere, DSMn ziurtasun eza errore-iturri anitzetatik sor daiteke, hots, errore kobariatua, eredu-errorea, kokapen-errorea eta errore analitikoa. interpolazioa33.Azkenaldian, DSM joera berri bat sortu da, geoestatistikaren eta MLAren integrazioa sustatzen duena kartografian eta iragarpenean.Hainbat lur-zientzialari eta egile, Sergeev et al.34;Subbotina et al.35;Tarasov et al.36 eta Tarasov et al.37ek geoestatistikaren eta ikaskuntza automatikoaren kalitate zehatza aprobetxatu dute iragarpenaren eta kartografiaren eraginkortasuna hobetzen duten eredu hibridoak sortzeko.kalitatea.Algoritmo eredu hibrido edo konbinatu horietako batzuk Artificial Neural Network Kriging (ANN-RK), Multilayer Perceptron Residual Kriging (MLP-RK), Generalized Regression Neural Network Residual Kriging (GR- NNRK)36, Artificial Neural Network Kriging-Multilayer Perceptron (ANN-K-MLP)37 eta Gau Co-MLP Prozesatzea37 dira.
Sergeev et al.-en arabera, hainbat modelizazio-teknika konbinatzeak akatsak ezabatzeko eta ondoriozko eredu hibridoaren eraginkortasuna areagotzeko ahalmena du bere eredu bakarra garatzea baino. Testuinguru honetan, artikulu berri honek dio geoestatistika eta MLA algoritmo konbinatu bat aplikatzea beharrezkoa dela hiri eta hiri inguruko eremuetan Ni aberastea aurreikusteko eredu hibrido optimoak sortzeko. Makina (SVM) eta Erregresio Lineal Anitzak (MLR) ereduak. Ez da ezagutzen EBKren hibridazioa edozein MLArekin. Ikusten diren eredu misto anitzek ohiko, hondar, erregresio krigingen konbinazioak dira eta MLA.EBK interpolazio geoestatistikoko metodo bat da, eta espazio-estokastiko prozesu bat erabiltzen du. .EBK hainbat ikerketetan erabili da, besteak beste, ustiategietako lurzoruetako karbono organikoaren banaketa aztertzen40, lurzoruaren kutsadura ebaluatzen41 eta lurzoruaren propietateen mapak42.
Bestalde, Self-Organizing Graph (SeOM) hainbat artikulutan aplikatu den ikaskuntza-algoritmo bat da, hala nola Li et al.43, Wang et al.44, Hossain Bhuiyan et al.45 eta Kebonye et al.46 Zehaztu ezaugarri espazialak eta elementuen taldekatzea.Wang et al.44 eskematzen dute SeOM-ek arazo ez-linealak taldekatzeko eta imajinatzeko duen gaitasunagatik ezaguna den ikaskuntza-teknika indartsua dela.Ereduak ezagutzeko beste teknika batzuek ez bezala, hala nola osagai nagusien analisia, clustering lausoa, clustering hierarkikoa eta irizpide anitzeko erabakiak hartzeko, SeOM hobea da PTE ereduak antolatzeko eta identifikatzeko. Wang et al-en arabera.44, SeOM-ek erlazionatutako neuronen banaketa espazialki taldeka dezake eta bereizmen handiko datuen bistaratzea eskain dezake.
Lan honek mapaketa-eredu sendo bat sortzea du helburu, zehaztasun optimoarekin lurzoru urbanoetan eta hiri-inguruetan nikel-edukia iragartzeko. Eredu mistoaren fidagarritasuna, batez ere, oinarrizko ereduari atxikitako beste eredu batzuen eraginaren araberakoa dela planteatzen dugu.Hori dela eta, eredu mistoak sor ditzaketen ikerketa-galderak erantzuten saiatuko gara. Hala ere, zein zehatza da eredua xede-elementua iragartzeko? Era berean, zein da baliozkotzean eta zehaztasunaren ebaluazioan oinarritutako eraginkortasun-ebaluazio-maila? Hori dela eta, ikerketa honen helburu zehatzak izan ziren (a) SVMR edo MLRrako nahasketa-eredu konbinatua sortzea, (EBK) kontzentrazio-eredua iragarpen-eredua iragarpenaren emaitza onena erabiliz EBK (Nic) eredua iragartzeko oinarria proposatuz. lurzoru urbanoetan edo hiri-inguruetan, eta (d) SeOMren aplikazioa nikeleko bariazio espazialaren bereizmen handiko mapa bat sortzeko.
Azterketa Txekiar Errepublikan egiten ari da, zehazki, Moravia-Silesia eskualdeko Frydek Mistek auzoan (ikus 1. irudia). Azterketa-eremuaren geografia oso malkartsua da eta gehienbat Moravia-Silesia Beskidy eskualdearen parte da, hau da, Karpato mendien kanpoaldeko ertzean. Azterketa-eremua 49° 20′ 10′ eta 20′ 80′ bitartean dago. 25 eta 327 m;Hala ere, eskualdeko klima-egoerarako Koppen sailkapen sistema Cfb = klima ozeaniko epela bezala baloratzen da, hilabete lehorretan ere prezipitazio asko dago. Tenperaturak pixka bat aldatzen dira urtean zehar -5 °C eta 24 °C artean, gutxitan -14 °C-tik behera edo 30 °C-tik gorakoa, eta urteko batez besteko prezipitazioa 56 mm eta 74 mm bitartekoa da. 1.208 kilometro koadro, laborantza-lurren % 39,38 eta baso-estalduraren % 49,36rekin. Bestalde, ikerketa honetan erabilitako azalera 889,8 kilometro koadro ingurukoa da. Ostravan eta inguruan, altzairugintza eta metalgintza oso aktibo daude. aleazioaren indarra harikortasun eta gogortasun ona mantenduz), eta nekazaritza intentsiboa, hala nola, fosfato ongarrien aplikazioa eta abeltzaintza-ekoizpena, eskualdeko nikel-iturri potentzialak dira ikerketarako (adibidez, arkumeei nikel gehitzea arkumeen hazkuntza-tasa handitzeko eta elikadura gutxiko behien hazkuntza-tasa). Lurzoruaren kolorea, egitura eta karbonato-edukia.Lurzoruaren ehundura ertaina edo fina da, guraso-materialetik eratorria.Izaera kolubiala, alubiala edo eolikoa dute.Lurzoru-eremu batzuk azalean eta lur azpian marraztuta agertzen dira, askotan hormigoiarekin eta zuriketarekin.Hala ere, kanbisolak eta estagnosolak dira lurzoru mota ohikoenak.13545548 m-45548-ko eskualdean. cambisolak nagusi dira Txekiar Errepublikan49.
Ikasketa-eremuaren mapa [Iker-eremuaren mapa ArcGIS Desktop erabiliz sortu da (ESRI, Inc, 10.7 bertsioa, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Guztira, 115 lurzoruaren lagin lortu ziren Frydek Mistek barrutiko hiri- eta hiri-inguruko lurzoruetatik. Erabilitako lagin-eredua lurzoru-laginak 2 × 2 km-ko distantzian zeuden eta 0 eta 20 cm-ko sakoneran neurtu zen lurzorua, eskuko GPS gailu bat erabiliz (Leica Zeno 5 GPS gailuan). laginak airez lehortu ziren pulverizatutako laginak ekoizteko, sistema mekaniko baten bidez pulverizatu ziren (Fritsch disko-errota) eta bahetu (bahearen tamaina 2 mm). Jarri 1 gramo lur-lagin lehortu, homogeneizatu eta bahetutako teflon botiletan. azido bakoitza), arinki estali eta utzi laginak gau osoan gelditzen erreakziorako (aqua regia programa). Jarri gainnatzailea metalezko plaka bero batean (tenperatura: 100 W eta 160 °C) 2 orduz, laginen digestio-prozesua errazteko, gero hoztu. Gaingaia 50 ml-ko matraze bolumetriko batera transferitu, eta 50 ml-ko ur-iragazkia dilutatzailearekin. 50 ml-ko PVCko hodi batean ur deionizatuarekin. Gainera, disoluzio-disoluzioaren 1 ml ur desionizatuarekin diluitu eta PTE sasi-kontzentraziorako prestatutako 12 ml-ko tutu batean iragazi zen. Espektroskopia) (Thermo Fisher Scientific, AEB) metodo eta akordio estandarren arabera. Ensure Quality Assurance and Control (QA/QC) procedures (SRM NIST 2711a Montana II Soil).Erditik beherako detekzio-mugak zituzten PTEak ikerketa honetatik kanpo geratu ziren.Ikerlan honetan erabilitako PTEaren detekzio-muga 0,000004 izan zen. Erreferentzia-estandarrak ezartzea. Akatsak gutxitu zirela ziurtatzeko, analisi bikoitza egin zen.
Kriging Bayesiar Enpirikoa (EBK) lurzoruaren zientzia bezalako alor ezberdinetan modelizazioan erabiltzen diren interpolazio geoestatistikoko tekniketako bat da. Beste kriging interpolazio-teknikak ez bezala, EBK kriging-metodo tradizionaletatik ezberdintzen da semivariogramaren ereduak estimatutako errorea kontuan hartuta. Krivoruchko-k proposatutako hiru irizpideei jarraitzen die EBK-ren interpolazio-prozesuak50, (a) ereduak sarrerako datu-multzotik erdibariograma estimatzen du (b) sarrerako datu-multzo bakoitzaren kokapen bakoitzerako aurreikusitako balio berria, sortutako erdi-bariograman oinarrituta eta (c) azken eredua simulatutako atzealdeko datu-multzoa da.
Non \(Prob\left(A\right)\) aurrekoa adierazten duen, \(Prob\left(B\right)\) probabilitate marjinala alde batera uzten da kasu gehienetan, \(Prob (B,A)\ ). Erdivariogramaren kalkulua Bayesen arauan oinarritzen da, zeinak behaketa datu-multzoen joera erakusten du. s zenbat probabilitate den erdibariogramatik behaketa-multzo bat sortzea.
Laguntza-bektore-makina bat ikaskuntza automatikoko algoritmoa da, bereizketa-hiperplano optimoa sortzen duena, klase berdinak baina ez linealki independenteak bereizteko.Vapnik51-ek intentzioen sailkapen algoritmoa sortu zuen, baina duela gutxi erregresiora bideratutako arazoak ebazteko erabili da. Li et al.52-ren arabera, SVM sailkatzaile-teknika onenetako bat da eta SVM erregresio-esparruko hainbat osagaitan erabili izan da SVM-ren erregresio bektorial honetan. analisia.Cherkassky eta ​​Mulier53 aitzindari izan ziren SVMR nukleoan oinarritutako erregresio gisa, zeinaren konputazioa herrialde anitzeko funtzio espazialak dituen erregresio linealaren eredu bat erabiliz egin zen.55, epsilon (ε)-SVMR-k trebatutako datu-multzoa erabiltzen du irudikapen-eredu bat lortzeko, epsilonekiko sentikortasunik gabeko funtzio gisa, datuak modu independentean mapeatzeko, datu korrelazionatuen trebakuntzatik epsilon-alborapenik onenarekin. Aurrez ezarritako distantzia-errorea alde batera uzten da benetako baliotik, eta errorea ε(ε baino handiagoa bada), lurzoruaren propietateak bektorearen azpimultzoaren entrenamendu konplexua murrizten du. Vapnik51-k proposatutako kuazioa behean ageri da.
non b atalase eskalarra adierazten du, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) nukleoaren funtzioa adierazten du, \(\alpha\) Lagrange-ren biderkatzailea, N zenbakizko datu-multzo bat adierazten du, \({x}_{k}\) datu-sarrera adierazten du, eta \(y\) datu-sarrera adierazten du, eta \(y\) erabiltzen den gako-eragiketa da, eta SV gaunel radian gaunel gako-irteera da. oinarrizko funtzioa (RBF). RBF nukleoa SVMR eredu optimoa zehazteko aplikatzen da, hau da, PTE prestakuntza-datuetarako penalizazio-multzorik sotilen C eta nukleo-parametro gamma (γ) lortzeko funtsezkoa.
Erregresio lineal anitzeko eredua (MLR) erregresio-eredu bat da, erantzunaren aldagaiaren eta aldagai iragarle batzuen arteko erlazioa adierazten duena, karratu txikienen metodoa erabiliz kalkulatutako parametro lineal bateratuak erabiliz. LR ekuazioa da
non y erantzun-aldagaia den, \(a\) ebakidura, n iragarle-kopurua, \({b}_{1}\) koefizienteen erregresio partziala, \({x}_{ i}\) iragarle edo aldagai esplikatiboa adierazten du eta \({\varepsilon }_{i}\) ereduaren errorea ere adierazten du, hondar gisa ere ezaguna.
Eredu mistoak EBK SVMR eta MLRrekin sandwichez lortu dira. EBK interpolaziotik aurreikusitako balioak ateraz egiten da. Interpolatutako Ca, K eta Mg-tik lortutako balio aurreikusiak konbinazio prozesu baten bidez lortzen dira aldagai berriak lortzeko, hala nola CaK, CaMg eta KMg. Elementuek Ca, K, K eta Mg aldagaiak konbinatuta lortzen dira, ondoren, Ca Mg-ko aldagaiak lortzen dira. , K, Mg, CaK, CaMg, KMg eta CaKMg. Aldagai hauek gure iragarle bihurtu ziren, hiriko eta hiri inguruko lurzoruetan nikel-kontzentrazioak iragartzen lagunduz. SVMR algoritmoa iragarleetan egin zen eredu mistoa lortzeko. Bayesian Kriging-Support Vector Machine (EBK_SVM) eredu enpirikoaren nahasketa baten bidez ere egin zen. ian Kriging-Erregresio lineal anitzak (EBK_MLR).Normalean, Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg eta CaKMg aldagaiak kobariatu gisa erabiltzen dira hiriko eta hiri inguruko lurzoruetako Ni edukiaren iragarle gisa. Lortutako eredurik onargarriena (EBK_SVM edo EBK_MLR) grafiko baten bidez auto-antolatutako lanaren azterketa egingo da ondoren.
SeOM erabiltzea finantza-sektorean, osasungintzan, industrian, estatistiketan, lurzoruaren zientzian eta abarretan datuak antolatzeko, ebaluatzeko eta aurreikusteko tresna ezaguna bihurtu da. SeOM sare neuronal artifizialak eta gainbegiratu gabeko ikaskuntza-metodoak erabiliz sortu da antolakuntza, ebaluazio eta iragarpenerako. Ikerketa honetan, SeOM Ni kontzentrazioa ikusteko erabili da. aldagaiak43,56.Melssen et al.57 Sarrera-bektore bat sare neuronal batean sarrerako geruza bakar baten bidez pisu-bektore bakarra duen irteerako bektore batekin deskribatzen du. SeOM-ek sortutako irteera mapa topologiko hexagonal, zirkular edo karratuetan ehundutako neurona edo nodo ezberdinez osatutako bi dimentsioko mapa da, haien hurbiltasunaren arabera.Mapen tamainak alderatuz, metrika, kuantizazio-errorea (QE) eta 4006060000000000000000000000000000000000000000003 ly, hautatzen da, hau da, 55 mapako unitate bat (5 × 11). Neuronen egitura ekuazio enpirikoko nodo kopuruaren arabera zehazten da.
Ikerketa honetan erabilitako datu-kopurua 115 lagin da. Ausazko hurbilketa bat erabili da datuak proba datuetan (% 25 baliozkotzeko) eta entrenamendu-datu multzoetan (% 75 kalibratzeko). Prestakuntza-datu-multzoa erregresio-eredua sortzeko erabiltzen da (kalibrazioa), eta proba-datu-multzoa orokortzeko gaitasuna egiaztatzeko erabiltzen da. baliozkotze-prozesua, bost aldiz errepikatua. EBK interpolazioak sortutako aldagaiak iragarle edo aldagai esplikatibo gisa erabiltzen dira xede-aldagaia (PTE) iragartzeko. Modelizazioa RStudio-n kudeatzen da paketeen liburutegia(Kohonen), library(caret), library(modelr), library(“e1071″), library(“plyrca”), library(“plyrca”) eta prospektiba liburutegiak (“plyrca”). .
Balidazio-parametro ezberdinak erabili ziren lurzoruan nikel-kontzentrazioa iragartzeko eta ereduaren zehaztasuna eta baliozkotzea ebaluatzeko egokiena den eredu egokiena zehazteko. Hibridazio-ereduak batez besteko errore absolutua (MAE), erro karratuaren errorea (RMSE) eta R-karratua edo koefizientearen determinazioa (R2) erabiliz ebaluatu ziren. ereduaren iragarpen-ahalmena, eta MAE-k benetako balio kuantitatiboa zehazten duen bitartean.R2 balioak altua izan behar du nahasketa-eredu onena baliozkotzeko parametroak erabiliz ebaluatzeko, zenbat eta hurbilago dagoen balioa 1etik, orduan eta zehaztasun handiagoa.Li et al-en arabera.59, R2 irizpide-balioa 0,75 edo handiagoa iragarle ontzat hartzen da;0,5etik 0,75era ereduaren errendimendu onargarria da, eta 0,5etik beherakoa ereduaren errendimendu onartezina da. RMSE eta MAE baliozkotze-irizpideak ebaluatzeko metodoak erabiliz eredu bat hautatzean, lortutako balio baxuagoak nahikoak ziren eta aukerarik onenatzat hartu ziren.Ondoko ekuazioak egiaztapen-metodoa deskribatzen du.
non n behatutako balioaren tamaina adierazten duen\({Y}_{i}\) neurtutako erantzuna adierazten du, eta \({\widehat{Y}}_{i}\) aurreikusitako erantzunaren balioa ere adierazten du, beraz, lehen i behaketetarako.
Iragarle- eta erantzun-aldagaien deskribapen estatistikoak 1. taulan aurkezten dira, batez bestekoa, desbideratze estandarra (DE), aldakuntza-koefizientea (CV), minimoa, maximoa, kurtosia eta okertasuna erakutsiz. Elementuen gutxieneko eta maximoen balioak Mg < Ca < K < Ni eta Ca < Mg < K < Ni-ren hurrenez hurren. 39 mg/kg.Ni munduko batez bestekoarekin (29 mg/kg) eta Europako batez bestekoarekin (37 mg/kg) konparatuz gero, azterketa-eremurako kalkulatutako batez besteko geometriko orokorra tarte onargarriaren barruan zegoela erakutsi zuten. Hala ere, Kabata-Pendias-ek11-k erakusten duen moduan, egungo ikerketan nekazaritza-lurzoruaren batez besteko kontzentrazioarekin alderatuz gero, gaur egungo nekazaritza-lurzoruaren batez besteko kontzentrazio altuagoa da. dek Mistek egungo ikerketako hiri- eta hiri-inguruko lurzoruetan (Ni 16,15 mg/kg) 60 (10,2 mg/kg) baimendutako muga baino handiagoa izan da Różański et al-ek jakinarazitako poloniar hiri-lurzoruetan. nikel-kontzentrazioa (12,34 mg/kg) Hong Kongeko hiri-lurzoruetan, ikerketa honetan egungo nikel-kontzentrazioa baino baxuagoa dena.Birke et al63-ek batez beste 17,6 mg/kg-ko Ni-kontzentrazioa jakinarazi zuen Saxonia-Anhalt-eko (Alemania) meatze- eta hiri-industria-eremu zahar batean, hau da, 1,45 mg/kg handiagoa izan zen eremuko batez besteko Ni kontzentrazioa baino 15 mg/kg gehiago. Azterketa-eremuko auzo-eremuak batez ere siderurgia eta metal-industriari egotzi daitezke. Hori bat dator Khodadoust et al-en ikerketarekin.64 siderurgia eta metalgintza direla lurzoruetako nikelaren kutsadura-iturri nagusiak. Hala ere, aurreikusleak 538,70 mg/kg-tik 69.161,80 mg/kg Ca-rako, 497,51 mg/kg-tik 3535,68 mg/kg K-rako eta 685,68 mg/kg-tik 69.161,80 mg/kg-rako K-rako eta 685,68 mg/kg-rako .65ek Serbia erdialdeko lurzoruetako Mg eta K eduki osoa ikertu zuten.Kontzentrazioak guztira (410 mg/kg eta 400 mg/kg, hurrenez hurren) egungo ikerketako Mg eta K kontzentrazioen aldean baxuagoak zirela aurkitu zuten.Ez da bereizten, Polonia ekialdean, Orzechowskik eta Smolczynski66k (Mg/1, Mg0, Mg0, Mg0-ren batez besteko kontzentrazioa baloratu zuten). 590 mg/kg) eta K (810 mg/kg) Lurzoruaren edukia ikerketa honetako elementu bakarra baino baxuagoa da.Pongrac et al.67-k erakutsi zuen Eskoziako, Erresuma Batuko 3 lurzoru ezberdinetan (Mylnefield-eko lurzorua, Balruddery-ko lurzorua eta Hartwood-eko lurzorua) aztertutako Ca-eduki totalak ikerketa honetan Ca-eduki handiagoa adierazten zuela.
Lagindako elementuen neurtutako kontzentrazio desberdinak direla eta, elementuen datu-multzoen banaketak okertasun desberdinak erakusten ditu. Elementuen okertasuna eta kurtosia 1,53 eta 7,24 eta 2,49 eta 54,16 bitartekoak izan ziren, hurrenez hurren. Kalkulatutako elementu guztiek okertasun eta kurtosi mailak dituzte +1 gainetik, beraz, skew datuen norabide irregularra adierazten du. elementuek ere erakusten dute K, Mg eta Ni-k aldakortasun moderatua erakusten dutela, eta Ca-k, berriz, oso aldakortasun handia duela.K, Ni eta Mg-ren CVek haien banaketa uniformea ​​azaltzen dute.Gainera, Ca banaketa ez-uniformea ​​da eta kanpoko iturriek bere aberaste mailan eragina izan dezakete.
Aldagai iragarleen erantzun-elementuen korrelazioak elementuen arteko korrelazio egokia adierazten zuen (ikus 3. irudia).Correlazioak adierazi zuen CaK-k r balioarekin korrelazio moderatua erakusten zuela, CaNi-rekin bezala.Ca eta K-k elkarren artean asoziazio xumeak erakusten zituzten arren, Kingston et al bezalako ikertzaileek.68 eta Santo69-k iradokitzen dute lurzoruan duten maila alderantziz proportzionala dela.Hala ere, Ca eta Mg K-ren antagonikoak dira, baina CaK-k ondo erlazionatzen du.Hori potasio karbonatoa bezalako ongarrien aplikazioaren ondorio izan daiteke, potasioan % 56 handiagoa dena. um sulfatoa, potasio magnesio nitratoa eta potasa lurzoruetan aplikatzen dira haien gabezi-maila handitzeko.Nikelak Ca, K eta Mg-rekin erlazionatutako r balioekin = 0,52, 0,63 eta 0,55, hurrenez hurren. Kaltzioa, magnesioa eta PTEak inplikatzen dituzten erlazioak, adibidez, kaltzio, magnesioa eta PTEak murrizten dituzte, hala nola, kaltzio konplexua, kaltzio inhibizioa, baina kaltzio ez-magnesio konplexua, baina kaltzio ez kaltzio inhibizioa. gehiegizko magnesioa, eta magnesioak zein kaltzioak lurzoruan nikelaren efektu toxikoak murrizten dituzte.
Iragarleen eta erantzunen arteko erlazioa erakusten duten elementuen korrelazio-matrizea (Oharra: irudi honek elementuen arteko sakabanatze grafikoa barne hartzen du, esangura-mailak p < 0,001ean oinarritzen dira).
4. irudiak elementuen banaketa espaziala ilustratzen du. Burgos et al70-en arabera, banaketa espaziala aplikatzea gune kutsatuetako puntu beroak kuantifikatu eta nabarmentzeko erabiltzen den teknika da. 4. irudiko Ca aberaste-mailak banaketa espazialaren maparen ipar-mendebaldean ikus daitezke. Irudian Ca aberaste moderatua eta altua erakusten du (kaltzio-mendebaldeko aberastearen mapak ipar-mendebaldeko litekeena da. oxidoa) lurzoruaren azidotasuna murrizteko eta altzairu-fabriketan oxigeno alkalino gisa erabiltzea altzairugintza-prozesuan. Bestalde, beste nekazari batzuek nahiago dute kaltzio hidroxidoa erabiltzea lurzoru azidoetan pH neutralizatzeko, eta horrek lurzoruaren kaltzio-edukia ere handitzen du71.Potasioak ere puntu beroak erakusten ditu ipar-mendebaldean eta ekialdean maparen. NPK eta potasa aplikazioak.Hau koherentea da beste ikerketekin, hala nola Madaras eta Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, lurzoruaren egonkortzeak eta KCl eta NPKrekin tratatzeak lurzoruan K eduki handia eragiten zuela ikusi zuten.Banaketa-maparen ipar-mendebaldeko potasioaren aberaste espaziala lurzoru pobreen potasio-edukia handitzeko potasio kloruroa, potasio sulfatoa, potasio nitratoa, potasioa eta potasioa bezalako ongarrien erabileraren ondorioz izan daiteke.Zádorová et al.76 eta Tlustoš et al.77k adierazi zuen K oinarritutako ongarrien aplikazioak lurzoruko K edukia handitu zuela eta epe luzera lurzoruko mantenugaien edukia nabarmen handituko zuela, batez ere K eta Mg-k lurzoruan puntu bero bat erakutsiz. Maparen ipar-mendebaldean eta maparen hego-ekialdean dauden puntu beroak nahiko moderatuak. klorosia.Magnesioan oinarritutako ongarriek, hala nola, potasio magnesio sulfatoa, magnesio sulfatoa eta Kieserita, gabeziak tratatzen dituzte (landareak morea, gorria edo marroia agertzen dira, magnesioaren gabezia adierazten dute) pH normala duten lurzoruetan6.Nikelaren metaketa hirietako eta hiri inguruko lurzoruaren gainazaletan nekazaritza eta altzairu herdoilgaitzezko jardueren garrantzia izan daiteke8.
Elementuen banaketa espaziala [banaketa espaziala mapa ArcGIS Desktop erabiliz sortu zen (ESRI, Inc, 10.7 bertsioa, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Ikerketa honetan erabilitako elementuen ereduaren errendimendu-indizearen emaitzak 2. taulan agertzen dira. Bestalde, Ni-ren RMSE eta MAE biak zerotik gertu daude (0,86 RMSE, -0,08 MAE).Bestalde, K-ren RMSE eta MAE balioak onargarriak dira. Ni iragartzeko EBK erabiliz egindako ikerketa hau John et al-en emaitzak baino hobeak izan dira.54 kriging sinergikoa erabiliz lurzoruan S kontzentrazioa aurreikusteko bildutako datu berdinak erabiliz. Aztertu ditugun EBK-ren irteerak Fabijaczyk et al-enekin erlazionatzen dira.41, Yan et al.79, Beguin et al.80, Adhikary et al.81 eta John et al.82, batez ere K eta Ni.
Hiriko eta hiri inguruko lurzoruetan nikel-edukia iragartzeko banakako metodoen errendimendua ereduen errendimendua erabiliz ebaluatu da (3. taula).Ereduaren baliozkotze eta zehaztasunaren ebaluazioak Ca_Mg_K iragarleak EBK SVMR ereduarekin konbinatuta errendimendurik onena eman zuela baieztatu zuen.Kaibrazio eredua Ca_Mg_K-EBK_SVMR ereduaren errore absolutua eta mean errore karratua (erroak mean R2, RMSE RMSE absolutua) eta mean errore karratua izan ziren. 7 (R2), 95,479 mg/kg (RMSE) eta 77,368 mg/kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235,974 mg/kg (RMSE) eta 166,946 mg/kg (MAE) izan zen. Hala ere, R2-kg RK-6 mg/6 Ca_Mg balio onak lortu ziren. _Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2);haien RMSE eta MAE emaitzak Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0,637) baino handiagoak izan dira (ikus 3. taula). Horrez gain, Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664,64 eta MAE = 1031,49) ereduaren RMSE eta MAE (RMSE = 1664,64 eta MAE = 1031,49) ereduaren RMSE eta MAE 13,4 EBK_M baino handiagoak dira, hurrenez hurren, 17,4 K_M eta 13,4 K_M handiagoak. K_SVMR. Era berean, Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235,974 eta MAE = 166,946) ereduaren RMSE eta MAE Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE eta MAE (RMSE = 235,974 eta MAE = 166,946) ereduaren arabera 2,5 eta 2,2 handiagoak dira. behatu ziren.Kebonye et al-en arabera.46 eta john et al.54, RMSE eta MAE zerora zenbat eta hurbilago egon, orduan eta emaitzak hobeak izango dira. .Horrek esan nahi du datu-multzoa zenbat eta heterogeneoagoa izan, orduan eta handiagoak izango direla MAE eta RMSE balioak.Ca_Mg_K-EBK_SVMR eredu mistoaren baliozkotze gurutzatuaren ebaluazioaren zehaztasuna hiri eta aldirietako lurzoruetan Ni edukia iragartzeko %63,70ekoa izan zen Li et al-en arabera.59, zehaztasun-maila hau ereduaren errendimendu-tasa onargarria da. Oraingo emaitzak Tarasov et al-en aurreko ikerketa batekin alderatzen dira.36 zeinaren eredu hibridoak MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging) sortu zuen, egungo ikerketan jakinarazitako EBK_SVMR zehaztasun ebaluazio-indizearekin erlazionatuta, RMSE (210) eta The MAE (167,5) egungo ikerketako gure emaitzak baino handiagoak izan dira (RMSE 95,479, MAE 77,32, 77,36 eta 36.367.37) azterketarekin alderatuz gero). Tarasov et al.36 (0,544), argi dago determinazio-koefizientea (R2) handiagoa dela eredu misto honetan. Errore-marjina (RMSE eta MAE) (EBK SVMR) eredu mistorako bi aldiz txikiagoa da. Era berean, Sergeev et al.34 0,28 (R2) erregistratu zuten garatutako eredu hibridorako (Multilayer Kriging-eko Percept) azterketan (Multilayer 2R77) erregistroan, berriz. ).Eredu honen iragarpen-zehaztasun-maila (EBK SVMR) %63,7koa da, Sergeev et al-ek lortutako iragarpen-zehaztasuna, berriz.34 % 28 da. EBK_SVMR eredua eta Ca_Mg_K iragarle gisa erabiliz sortutako azken mapak (5. irudia) azterketa-eremu osoan zehar puntu beroen eta moderatua nikelaren iragarpenak erakusten ditu. Horrek esan nahi du azterketa-eremuan nikel-kontzentrazioa batez ere moderatua dela, eremu zehatz batzuetan kontzentrazio handiagoarekin.
Azken iragarpen-mapa EBK_SVMR eredu hibridoa erabiliz eta iragarle gisa Ca_Mg_K erabiliz irudikatzen da.[Banaketa espazialaren mapa RStudio erabiliz sortu zen (1.4.1717 bertsioa: https://www.rstudio.com/).]
6. Irudian PTE-ko kontzentrazioek neuronaz osatutako konposizio-plano gisa aurkezten dira. Osagai-planoetako batek ere ez zuen erakusten den kolore-eredu bera erakusten. Hala ere, marraztutako mapa bakoitzeko neurona-kopuru egokia 55 da. Neuronak eta neurona baxu gehienek.Horrela, CaK eta CaMg-k antzekotasun batzuk partekatzen dituzte ordena oso handiko neuronekin eta kolore baxu-moderatutako kolore-ereduekin.Bi ereduek Ni-ren kontzentrazioa aurreikusten dute lurzoruan, gorria, laranja eta horia bezalako kolore ñabardura ertain eta altuak erakutsiz. KMg ereduak kolore-eredu asko erakusten ditu proportzio zehatzetan oinarrituta. ereduak kolore-eredu altua erakutsi zuen lurzoruan nikelaren kontzentrazio potentziala adierazten duena (ikus 4. Irudia). ils.7. Irudian sestra-metodoa irudikatzen du mapako k-means taldean, hiru multzotan banatuta, eredu bakoitzean aurreikusitako balioaren arabera. Sestra-metodoak multzoen kopuru optimoa adierazten du.Bildutako 115 lur-laginetatik, 1. kategoria lortu zuen lur-lagin gehien, 74. 2. kluster-ek 33 lagin konbinazio zuzena jaso zuen. klusterren interpretazioa. Lurzoruaren sorreran eragiten duten prozesu antropogeniko eta natural ugarien ondorioz, zaila da banatutako SeOM mapa batean kluster ereduak behar bezala bereiztea78.
Osagaien planoaren irteera Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) aldagai bakoitzak. [SeOM mapak RStudio erabiliz sortu ziren (1.4.1717 bertsioa: https://www.rstudio.com/).]
Kluster sailkapeneko osagai desberdinak [SeOM mapak RStudio erabiliz sortu ziren (1.4.1717 bertsioa: https://www.rstudio.com/).]
Egungo azterketak hiriko eta peri-hiri-lurzoruetan nickel kontzentrazioen modelizazio teknikak argi eta garbi erakusten ditu. Modelatze-kontzentrazioak aurreikusteko teknikekin konposatuz. Seom-ek modelatzeko teknikaren ezaugarri espazialek kolore baxua kolore eskala zehatza erakutsi zuten, eta baita Lurzoruan kontzentrazioak adieraziz. Espazioko banaketa mapak EBK_SVMR-k erakusten duen osagaien banaketa espaziala berresten du (ikus 5. irudia). Emaitzak eta zehaztasunak ebaluatzeko parametroak akats oso altuak erakusten ditu RMSe eta Mae.on-en arabera, EBK_ML-rekin lan egiten duen modelizazio teknika R Eredua ere akatsa da, zehaztasun-koefizientearen (R2) emaitza baxua dela eta,% 63,7ko eta Mae-ko akatsekin. Ebk algoritmoa makinak ikasteko algoritmoarekin konbinatzea da. Eko emaitzak, CA MG K-k NIren kontzentrazioak aurreikusten dituen iragarpenak erabiliz, altzairu industrian nikeletan oinarritutako ongarrien eta industria-kutsaduraren etengabekoa da. Ikasketa honek agerian utzi zuen EBK ereduak akats maila murriztu dezakeela eta lurzoru-lurzoru espazialaren ereduaren zehaztasuna hobetu dela . Orokorra, EBK-SVMR eredua aplikatzea proposatzen dugu PTE lurzoruan ebaluatu eta iragartzeko;horrez gain, EBK erabiltzea proposatzen dugu ikaskuntza automatikoko hainbat algoritmorekin hibridatzeko.Ni kontzentrazioak aurreikusi ziren elementuak kobariatu gisa erabiliz;hala ere, kobariatu gehiago erabiltzeak ereduaren errendimendua asko hobetuko luke, eta hori egungo lanaren mugatzat har daiteke.Ikerlan honen beste muga bat datu multzoen kopurua 115 izatea da.Hori dela eta, datu gehiago ematen badira, proposatutako hibridazio-metodo optimizatuaren errendimendua hobetu daiteke.
PlantProbs.net.Nickel in Plants and Soil https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021eko apirilaren 28an kontsultatua).
Kasprzak, KS Nickel advances in modern environment toxicology.surroundings.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: A review of its source and environment toxicology.Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Atmosferaren sarrera kutsakorra eta lurzoruan eta landaredian metatzen den Sudbury-n, Ontario, Kanadako nikel-kobre-galdaketa baten ondoan.can.J.Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al.Botswanako Selebi-Phikwe kobre-nikel meategitik gertu larre hausnarkariekin lotutako lurzoruan, landareetan eta arriskuak metal astunak.surroundings.Geochemistry.Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (02902-x).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Oligoelementuak lurzoruan eta… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=eu&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+ Elements+in+soils+in+soils.+4+Y+9%2%2+9%2+9+9%2+2+2%2+9NY+2. +CRC+Press&btnG= (2020ko azaroaren 24an kontsultatua).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, undefined.Errusiar nikel-industriaren ondorioak nekazaritza-lurzoru eta belarretan metal astunen kontzentrazioetan Soer-Varanger, Norvegia.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al.Edateko uretan nikelaren xurgapena eta atxikipena elikagaiak hartzearekin eta nikelaren sentikortasunarekin lotuta daude.toxicology.application.Pharmacodynamics.154, 67-75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nickel kartzinogenia, mutazioa, epigenetika edo hautapena.ingurua.Osasunaren ikuspegia.107, 2 (1999).
Ajman, ordenagailua;Ajado, SK;Borůvka, L.;Bini, JKM;Sarkody, VYO;Cobonye, ​​​​NM;Elementu toxikoen joeraren analisia: berrikuspen bibliometrikoa.Ingurumen Geokimika eta Osasuna.Springer Science & Business Media BV 2020.https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB Digital Soil Mapping: A Brief History and Some Lessons.Geoderma 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. On digital soil mapping.Geoderma 117(1-2), 3-52.https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4 (2003).
Deutsch.CV Geostatistical Reservoir Modeling,… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=eu&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistical+Reservoir+Modeling%2C +Oxford+University+Press. 2021).