Tankewol foar it besykjen fan Nature.com.De browserferzje dy't jo brûke hat beheinde stipe foar CSS. Foar de bêste ûnderfining riede wy oan dat jo in aktualisearre blêder brûke (of kompatibiliteitsmodus yn Internet Explorer útsette). Yn 'e tuskentiid sille wy de side sjen litte sûnder stilen en JavaSkript.
Boaiemfersmoarging is in grut probleem feroarsake troch minsklike aktiviteiten.De romtlike ferdieling fan potinsjeel giftige eleminten (PTEs) fariearret yn de measte stedske en peri-urbane gebieten.Dêrom is it dreech om romtlik foarsizze de ynhâld fan PTEs yn sokke boaiems.Totaal 115 monsters waarden krigen fan Frydek Mistek yn de Tsjechyske Republyk (Kaassium) en magnesium konsintraasje (Cacalcium). s waarden bepaald mei help fan inductively keppele plasma emisje spectrometry. De antwurd fariabele is Ni en de foarsizzers binne Ca, Mg, en K. De korrelaasje matrix tusken de antwurd fariabele en de foarsizzer fariabele toant in befredigjend korrelaasje tusken de eleminten. De foarsizzing resultaten die bliken dat Support Vector Machine Regression (SVV) útfierd goed, hoewol't syn flater 25kgSE (4kgSE) betsjut goed, alhoewol't syn flater 25kgSE (4kgSE) betsjut goed, (4) E) (166,946 mg / kg) wiene heger as de oare metoaden tapast.Mixed modellen foar Empirical Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) prestearje min, sa't bliken docht út koeffisienten fan bepaling minder as 0,1. en MAE (77.368 mg / kg) wearden en hege koëffisjint fan determination (R2 = 0.637). De EBK-SVMR modellewurk technyk útfier wurdt fisualisearre mei help fan in sels-organisearjende map. Clustered neuroanen yn it fleantúch fan de hybride model CakMg-EBK-SVMR komponint sjen litte meardere kleur patroanen dy't foarsizze steedlike en SVMR-konsintraasje en SVMR-konsintraasje resultaten dy't sa foarsizze en foarsizze peri-bin resultaten. is in effektive technyk foar it foarsizzen fan Ni-konsintraasjes yn stedske en peri-urbane boaiem.
Nikkel (Ni) wurdt beskôge as in mikronutrient foar planten, om't it bydraacht oan atmosfearyske stikstoffixaasje (N) en ureummetabolisme, dy't beide nedich binne foar siedkimen. Njonken syn bydrage oan siedkeiming kin Ni fungearje as in skimmel- en bakteriële inhibitor en plantûntwikkeling befoarderje. it tapassen fan nikkel-basearre dongstoffen te optimalisearjen stikstof fixation2. Trochgean tapassing fan nikkel-basearre dongstoffen te ferrykjen de boaiem en it fergrutsjen fan it fermogen fan peulvruchten te fixeren stikstof yn 'e boaiem kontinu fergruttet de nikkel konsintraasje yn' e boaiem.Alhoewol't nikkel is in mikronutrient foar planten, yn har oermjittich goed fan nikkel kin dwaan yn 'e min. s boaiem pH en behinderet de opname fan izer as in essinsjele fiedingsstof foar plant groei1.Neffens Liu3, Ni is fûn te wêzen it 17e wichtige elemint nedich foar plant ûntwikkeling en groei. Njonken de rol fan nikkel yn plant ûntwikkeling en groei, minsken hawwe it nedich foar in ferskaat oan applikaasjes. Yndustriële sektoaren. Dêrnjonken binne nikkel-basearre alloys en galvanisearre artikels in protte brûkt yn keukengerei, ballroom-accessoires, leveringen foar fiedingssektor, elektryske, draad en kabel, jetturbines, sjirurgyske ymplantaten, tekstyl en skipsbou5. ic4,6.Natuerlike boarnen fan nikkel omfetsje fulkaanútbarstings, fegetaasje, boskbrannen en geologyske prosessen;lykwols, anthropogenic boarnen befetsje nikkel / cadmium batterijen yn de stielen yndustry, electroplating, arc welding, diesel en brânstof oaljes, en atmosfearyske útstjit fan stienkoal ferbaarning en ôffal en sludge ferbaarning Nikkel accumulation7,8. Neffens Freedman en Hutchinson9 en Manyiwa et al.10, de wichtichste boarnen fan boppegrûnfersmoarging yn 'e direkte en neistlizzende omjouwing binne benammen nikkel-koper-basearre smelters en minen. De boppegrûn om de Sudbury nikkel-koper raffinaderij yn Kanada hie de heechste nivo fan nikkel fersmoarging op 26.000 mg / kg11. Yn tsjinstelling, fersmoarging fan nikkelproduksje yn Noarske al Ac1 en Ruslân hat resultearre in hegere nikkel produksje yn als1 en Ruslân. .12, it bedrach fan HNO3-extractable nikkel yn 'e regio syn top arable lân (nikkel produksje yn Ruslân) fariearre fan 6,25 oan 136,88 mg / kg, oerienkommende mei in gemiddelde fan 30,43 mg / kg en in baseline konsintraasje fan 25 mg / kg. De potinsjele effekten fan nikkel by minsken kinne liede ta kanker troch mutagenese, chromosomale skea, Z-DNA generaasje, blokkearre DNA-eksisy-reparaasje, of epigenetyske prosessen13. Yn diereksperiminten is fûn dat nikkel it potinsjeel hat om in ferskaat oan tumors te feroarsaakjen, en carcinogenic tumors, en carcinogenic tumors.
Beoardielingen fan boaiemfersmoarging binne de lêste tiid bloeide troch in breed oanbod fan sûnensrelatearre problemen dy't fuortkomme út boaiem-plant relaasjes, boaiem en boaiem biologyske relaasjes, ekologyske degradaasje, en miljeu-ynfloed beoardieling. sterk ferbettere predictive soil mapping (PSM).Neffens Minasny en McBratney16 hat predictive soil mapping (DSM) bewiisd in promininte subdisipline fan boaiemwittenskip te wêzen. Lagacherie en McBratney, 2006 definiearje DSM as "it oanmeitsjen en ynfoljen fan romtlike boaiemynformaasjesystemen troch it brûken fan yn- en spatiale net-mjittingssystemen yn laboratoarium en yn- en spatiale net-mjittingen". cBratney et al.17 sketst dat de hjoeddeiske DSM of PSM de meast effektive technyk is foar it foarsizzen of yn kaart bringen fan de romtlike ferdieling fan PTE's, boaiemtypen en boaiemeigenskippen. Geostatistics and Machine Learning Algorithms (MLA) binne DSM-modelleringstechniken dy't digitalisearre kaarten meitsje mei help fan kompjûters dy't signifikante en minimale gegevens brûke.
Deutsch18 en Olea19 definiearje geostatistyk as "de kolleksje fan numerike techniken dy't omgean mei de represintaasje fan romtlike attributen, benammen mei gebrûk fan stochastyske modellen, lykas hoe't tiidserieanalyse tydlike gegevens karakterisearret."Yn it foarste plak giet geostatistyk om de evaluaasje fan variogrammen, dy't de ôfhinklikens fan romtlike wearden fan elke dataset kwantifisearje en definiearje kinne20.Gumiaux et al.20 fierder yllustrearje dat de evaluaasje fan variogrammen yn geostatistics is basearre op trije prinsipes, ynklusyf (a) it berekkenjen fan de skaal fan gegevens korrelaasje, (b) identifisearjen en berekkenjen fan anisotropy yn dataset disparity en (c) neist Neist it rekkenjen fan de ynherinte flater fan de mjitting gegevens skieden fan 'e lokale effekten wurde ek rûsd dizze gebieten, de geostatyske effekten wurde brûkt op in protte ynteraksjes, de technyk. istics, ynklusyf algemiene kriging, co-kriging, gewoane kriging, empiryske Bayesian kriging, ienfâldige kriging metoade en oare bekende ynterpolaasje techniken foar in kaart of foarsizze PTE, boaiem skaaimerken, en boaiem types.
Machine Learning Algorithms (MLA) binne in relatyf nije technyk dy't gebrûk makket fan gruttere net-lineêre gegevensklassen, oandreaun troch algoritmen dy't primêr brûkt wurde foar data mining, identifisearjen fan patroanen yn gegevens, en ferskate kearen tapast op klassifikaasje yn wittenskiplike fjilden lykas boaiemwittenskip en returntaken.22 (willekeurige bosken foar skatting fan swiere metalen yn agraryske boaiem), Sakizadeh et al.23 (modellearjen mei stipe vectormasines en keunstmjittige neurale netwurken) boaiemfersmoarging ).Dêrneist Vega et al.24 (CART foar modellering fan swiere metalen retinsje en adsorpsje yn boaiem) Sun et al.25 (tapassing fan kubist is de ferdieling fan Cd yn grûn) en oare algoritmen lykas k-nearest buorman, generalisearre fersterke regression, en fersterke regression.
De tapassing fan DSM algoritmen yn foarsizzing of mapping faces ferskate útdagings.In protte auteurs leauwe dat MLA is superieur oan geostatistics en oarsom.Alhoewol't men is better as de oare, de kombinaasje fan de twa ferbetteret it nivo fan de krektens fan mapping of foarsizzing yn DSM15.Woodcock en Gopal26 Finke27;Pontius en Cheuk28 en Grunwald29 kommentaar op tekoarten en guon flaters yn foarsein boaiem mapping. Soil wittenskippers hawwe besocht in ferskaat oan techniken te optimalisearjen fan de effektiviteit, krektens, en foarsisberens fan DSM mapping en forecasting.15 sketse dat de falidaasje gedrach en ûnwissichheid yntrodusearre troch kaart oanmeitsjen en foarsizzing moatte wurde ûnôfhinklik validearre te ferbetterjen kaart kwaliteit.lykwols, it gebrek oan wissichheid yn 'e DSM kin ûntstean út meardere boarnen fan flater, nammentlik covariate flater, model flater, lokaasje flater, en analytyske flater 31. Unaccuracies in modeling feroarsake yn MLA en geostatistical prosessen wurde assosjearre mei in gebrek oan begryp, úteinlik liedend ta oversimplification fan de echte proses 32. atical model predictions, or interpolation33.Koartlyn is der in nije DSM-trend ûntstien dy't de yntegraasje fan geostatistyk en MLA befoarderet by mapping en foarsizzing. Ferskate boaiemwittenskippers en auteurs, lykas Sergeev et al.34;Subbotina et al.35;Tarasov et al.36; Tarasov et al.37 hawwe de krekte kwaliteit fan geostatistyk en masine learen eksploitearre om hybride modellen te generearjen dy't de effisjinsje fan prognosen en mapping ferbetterje.kwaliteit. Guon fan dizze hybride of kombinearre algoritme modellen binne 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-MLPKrigs Gaur7 en Co-MLPK3 Regearing7 en Co-MLPKian) Process.
Neffens Sergeev et al., it kombinearjen fan ferskate modellewurk techniken hat it potinsjeel te elimineren defekten en fergrutsjen de effisjinsje fan de resultearjende hybride model yn stee fan it ûntwikkeljen fan syn inkele model. en mix it mei Support Vector Machine (SVM) en Multiple Linear Regression (MLR) modellen. Hybridisaasje fan EBK mei eltse MLA is net bekend. De meardere mingde modellen sjoen binne kombinaasjes fan gewoane, residueel, regression kriging, en MLA. , wêrtroch romtlike fariaasje mooglik is39.EBK is brûkt yn in ferskaat oan ûndersiken, wêrûnder it analysearjen fan de ferdieling fan organyske koalstof yn boeregrûnen40, it beoardieljen fan boaiemfersmoarging41 en it yn kaart bringen fan boaiemeigenskippen42.
Oan 'e oare kant is Self-Organizing Graph (SeOM) in learalgoritme dat is tapast yn ferskate artikels lykas Li et al.43, Wang et al.44, Hossain Bhuiyan et al.45 en Kebonye et al.46 Bepale de romtlike attributen en groepearring fan eleminten.Wang et al.44 sketst dat SeOM in krêftige leartechnyk is dy't bekend is om syn fermogen om net-lineêre problemen te groepearjen en foar te stellen. Oars as oare patroanherkenningstechniken lykas haadkomponint-analyze, fuzzy clustering, hiërargyske klustering en beslútfoarming mei meardere kritearia, is SeOM better yn it organisearjen en identifisearjen fan PTE-patroanen. Neffens Wang et al.44, SeOM kin de ferdieling fan relatearre neuronen romtlik groepearje en gegevensfisualisaasje mei hege resolúsje leverje.SeOM sil Ni-foarsizzingsgegevens visualisearje om it bêste model te krijen om de resultaten foar direkte ynterpretaasje te karakterisearjen.
Dit papier hat as doel te generearjen in robúst mapping model mei optimale krektens foar it foarsizzen fan nikkel ynhâld yn stedske en peri-urban boaiems. Wy hypoteze dat de betrouberens fan de mingde model benammen hinget ôf fan de ynfloed fan oare modellen ferbûn oan de basis model.dêrom sille wy besykje ûndersyksfragen te beantwurdzjen dy't mingde modellen opleverje kinne. Hoe akkuraat is it model lykwols by it foarsizzen fan it doelelemint? Ek, wat is it nivo fan effisjinsjeevaluaasje basearre op falidaasje en evaluaasje fan krektens? Dêrom wiene de spesifike doelen fan dizze stúdzje om (a) in kombinearre mingmodel foar SVMR of de MLR te meitsjen mei it resultaat fan it model (foarstel) (foarstel) it foarsizzen fan Ni-konsintraasjes yn stedske of peri-urban grûnen, en (d) de tapassing fan SeOM om in kaart mei hege resolúsje fan nikkel romtlike fariaasje te meitsjen.
It ûndersyk wurdt útfierd yn 'e Tsjechyske Republyk, spesifyk yn it distrikt Frydek Mistek yn' e Moraavje-Silezyske regio (sjoch figuer 1). De geografy fan it stúdzjegebiet is tige rûch en makket foar it grutste part diel út fan 'e Moravia-Silezyske Beskidy-regio, dy't diel útmakket fan 'e bûtenrâne fan 'e Karpaten ′ 0 ′ 0 ′ 0 ° 1 0′ O, en de hichte leit tusken de 225 en 327 m;lykwols, de Koppen klassifikaasje systeem foar de klimatologyske steat fan de regio wurdt rated as Cfb = temperearre oseaan klimaat, Der is in soad delslach sels yn de droege moannen. Temperatueren fariearje in bytsje troch it jier tusken -5 °C en 24 °C, komselden falle ûnder -14 °C of boppe 30 °C, wylst de gemiddelde jierlikse delslach gebiet fan 7 mm 285 en it hiele gebiet is tusken de 7 mm delslach en it hiele gebiet. is 1.208 kante kilometer, mei 39,38% fan it kultivearre lân en 49,36% fan de boskbedekking. Oan de oare kant is it gebiet dat brûkt wurdt yn dit ûndersyk sa'n 889,8 kante kilometer.Yn en om Ostrava binne de stielyndustry en metaalwurken tige aktyf. Sa fergruttet de sterkte fan 'e alloy, wylst syn goede duktiliteit en taaiens behâldt), en yntinsive lânbou lykas fosfaatdongstoffen tapassing en feeproduksje binne ûndersiik mooglike boarnen fan nikkel yn' e regio (bygelyks nikkel tafoegje oan lammen om groeisifers te ferheegjen yn lammen en leechfoerde fee). maklik te ûnderskieden fan boaiemkleur, struktuer en karbonaatynhâld. De boaiemtekstuer is medium oant fyn, ôflaat fan it memmemateriaal. Se binne kolluviaal, alluviaal of eolysk fan aard. Guon grûngebieten ferskine vlekkerich yn it oerflak en ûndergrûn, faak mei beton en bleken. Lykwols, kambisols en stagnosols binne yn 'e meast foarkommende soarten yn' e 5-regio's fan 5 oant 5 lizze. 493,5 m, cambisols dominearje de Tsjechyske Republyk49.
Stúdzjegebietkaart [De stúdzjegebietkaart is makke mei ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, ferzje 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
In totaal fan 115 boppegrûnmonsters waarden krigen fan stedske en peri-urban boaiems yn de Frydek Mistek district.The sample patroan brûkt wie in reguliere raster mei boaiem samples spaced 2 × 2 km apart, en boppegrûn waard metten op in djipte fan 0 oan 20 sm mei help fan in hân-holden GPS apparaat (Leica Zeno 5 5 5 sjabloanen goed labeled de laboratoarium, GPS, Samples binne labeled de tas, en GPS). waarden lucht-droege te produsearje pulverized samples, pulverized troch in meganysk systeem (Fritsch disc mole), en sied (sieve grutte 2 mm). Pleats 1 gram fan droege, homogenized en sied boaiem samples yn dúdlik markearre teflon bottles. lit de samples stean oernachtsje foar de reaksje (aqua regia programma) .Place de supernatant op in hite metalen plaat (temperatuer: 100 W en 160 ° C) foar 2 h te fasilitearjen de spiisfertarring proses fan de samples, dan cool.Transfer de supernatant nei in 50 ml volumetryske kolf en verdunde mei dat ôfwettere 50 dilution nei 50 wetter. ml PVC-buis mei deionisearre wetter. Dêrnjonken waard 1 ml fan 'e verdunningsoplossing verdund mei 9 ml deionisearre wetter en filtere yn in 12 ml-buis taret foar PTE pseudo-konsintraasje. (Thermo Fisher Scientific, USA) neffens standert metoaden en oerienkomst. Fersekerje Quality Assurance and Control (QA/QC) prosedueres (SRM NIST 2711a Montana II Soil).PTEs mei detection grinzen ûnder de helte waarden útsletten fan dizze stúdzje. De deteksje limyt fan de PTE brûkt yn dizze stúdzje wie 0,0004. .Om te soargjen dat flaters minimaal waarden, waard in dûbele analyze útfierd.
Empiryske Bayesian Kriging (EBK) is ien fan in protte geostatistyske ynterpolaasjetechniken dy't brûkt wurde yn modellewurk yn ferskate fjilden lykas boaiemkunde. Oars as oare kriging-ynterpolaasjetechniken, EBK ferskilt fan tradisjonele krigingmetoaden troch it beskôgjen fan de flater dy't troch it semivariogrammodel wurdt rûsd. wissichheid en programmearring ferbûn mei dizze plotting fan de semivariogram dat foarmet in tige kompleks diel fan in foldwaande kriging metoade. De ynterpolaasje proses fan EBK folget de trije kritearia foarsteld troch Krivoruchko50, (a) it model skat it semivariogram út de ynfier dataset (b) de nije foarsizze wearde foar eltse ynfier dataset lokaasje basearre op de generearre semivariogram model en (c) wurdt jûn it semivariogram fan de dataset en (c) computed semivariogram wurdt jûn in Bay as efterkant
Wêr't \(Prob\left(A\right)\) de foarôfgeande, \(Prob\left(B\right)\) marginale kâns wurdt negearre yn de measte gefallen, \(Prob (B,A)\ ) .De semivariogram berekkening is basearre op Bayes' regel, dy't toant de oanstriid fan observaasje datasets dy't kinne wurde makke út semi-state-wearde fan de semivario-regels, bepale dan hoe't de Bay state-wearde fan 'e semivario-regel is. is it meitsjen fan in dataset fan observaasjes út it semivariogram.
In stipe vector masine is in masine learen algoritme dat genereart in optimaal skieden hyperplane te ûnderskieden identike, mar net lineêr ûnôfhinklike klassen. Vapnik51 makke de yntinsje klassifikaasje algoritme, mar it is koartlyn brûkt te lossen regression-rjochte problemen. Neffens Li et al. - SVMR) waard brûkt yn dizze analyze. Cherkassky en Mulier53 pionierden SVMR as in kernel-basearre regression, wêrfan de berekkening waard útfierd mei in lineêr regressionmodel mei mear-lânske romtlike funksjes.55, epsilon (ε)-SVMR brûkt de trained dataset te krijen fan in representaasje model as in epsilon-ûngefoelige funksje dy't wurdt tapast te map de gegevens ûnôfhinklik mei de bêste epsilon bias út training op korrelearre gegevens. De foarôf ynstelde ôfstân flater wurdt negearre út de eigentlike wearde, en as de flater is grutter as ε (ε), de boaiem fan 'e subset fan' e kompinsearret ek ferminderjen de eigenskippen fan de oplieding. stipe vectors.De fergeliking foarsteld troch Vapnik51 wurdt werjûn hjirûnder.
wêrby b de skalêre drompel stiet, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\rjochts)\) de kearnfunksje stiet, \(\alpha\) de Lagrange-multiplikator stiet, N in numerike dataset fertsjintwurdiget, \({x}_{k}\) stiet foar gegevensynfier, en \(y\) is in radiaal funksje fan de data-kaai-operaasje (RB) is in data-kaai-útfier. F) .De RBF-kern wurdt tapast om it optimale SVMR-model te bepalen, dat kritysk is om de meast subtile strafsetfaktor C en kernelparameter gamma (γ) te krijen foar de PTE-trainingsgegevens. Earst hawwe wy de trainingset evaluearre en dêrnei de modelprestaasjes op 'e falidaasjeset hifke. De brûkte stjoerparameter is sigma en de metoadewearde is svmRadial.
In meardere lineêre regressionmodel (MLR) is in regressionmodel dat de relaasje fertsjintwurdiget tusken de antwurdfariabele en in oantal foarsizzerfariabelen troch gebrûk fan lineêre pooled parameters berekkene mei de minste kwadraten metoade. ferklearjende fariabelen.De MLR-fergeliking is
wêrby't y de antwurdfariabele is, \(a\) de ûnderskepping is, n it oantal foarsizzers is, \({b}_{1}\) de parsjele regression fan de koeffizienten is, \({x}_{i}\) in foarsizzer of ferklearjende fariabele stiet, en \({\varepsilon }_{i}\) stiet foar de flater yn it model, ek bekend as it residueel,.
Mingde modellen waarden krigen troch sandwiching EBK mei SVMR en MLR. Dit wurdt dien troch it ekstrahearjen fan foarseine wearden út EBK ynterpolaasje. ferkrigen fariabelen binne Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg en CaKMg. Dizze fariabelen waarden ús foarsizzers, helpe te foarsizzen nikkel konsintraasjes yn stedske en peri-urban boaiems. De SVMR algoritme waard útfierd op de foarsizzers te krijen in mingd model Empirysk Bayesian Kriging-Support Vector Machine (EBKmil_SVM mingd ek troch de fariabele MLR mingd troch de fariabele, nei de fariabele). model Empirysk Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK_MLR). Typysk wurde de fariabelen Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg, en CaKMg brûkt as kovariaten as foarsizzers fan Ni-ynhâld yn stedske en peri-stedske boaiem. figuer 2.
It brûken fan SeOM is in populêr ark wurden foar it organisearjen, evaluearjen en foarsizzen fan gegevens yn 'e finansjele sektor, sûnenssoarch, yndustry, statistiken, boaiemkunde, en mear. evaluaasje wurde brûkt as n input-dimensional vector fariabelen43,56.Melssen et al.57 beskriuwe de ferbining fan in ynfier vector yn in neural netwurk troch in inkele ynfier laach nei in útfier vector mei in inkele gewicht vector. De útfier generearre troch SeOM is in twadiminsjonale kaart besteande út ferskate neuroanen of knopen weefd yn hexagonal, circular, of fjouwerkante topologyske kaarten neffens harren proximity.Comparing map maten basearre op metric, error quantization (E0006) en flater, en (E000) 0.904, respektivelik, wurdt selektearre, dat is in 55-kaart-ienheid (5 × 11). De neuronstruktuer wurdt bepaald neffens it oantal knopen yn 'e empiryske fergeliking
It oantal gegevens brûkt yn dit ûndersyk is 115 samples. In willekeurige oanpak waard brûkt om de gegevens op te splitsen yn testgegevens (25% foar falidaasje) en trainingsgegevenssets (75% foar kalibraasje). -validaasjeproses, fiif kear werhelle. De fariabelen produsearre troch EBK-ynterpolaasje wurde brûkt as foarsizzers of ferklearjende fariabelen om de doelfariabele (PTE) te foarsizzen. Modeling wurdt behannele yn RStudio mei help fan de pakkettenbibleteek(Kohonen), bibleteek(caret), bibleteek(modelr), bibleteek(“e1071″(“pl”), bibleteek”), bibleteek”), bibleteek(bibleteek”) en biblioteken ("Metrics").
Ferskate falidaasjeparameters waarden brûkt om it bêste model te bepalen dat geskikt is foar it foarsizzen fan nikkelkonsintraasjes yn 'e boaiem en om de krektens fan it model en syn falidaasje te evaluearjen. Itude yn ûnôfhinklike maatregels beskriuwe de foarsizzende krêft fan it model, wylst MAE bepaalt de eigentlike kwantitative wearde. De R2 wearde moat wêze heech te evaluearjen de bêste mingsel model mei help fan de falidaasje parameters, de tichterby de wearde is oan 1, hoe heger de krektens. Neffens Li et al.59, in R2 kritearium wearde fan 0,75 of grutter wurdt beskôge as in goede foarsizzer;fan 0,5 oant 0,75 is akseptabel model prestaasjes, en ûnder 0,5 is ûnakseptabel model prestaasjes. By it selektearjen fan in model mei help fan de RMSE en MAE falidaasje kritearia evaluaasje metoaden, de legere wearden krigen wiene genôch en waarden beskôge as de bêste kar. De folgjende fergeliking beskriuwt de ferifikaasje metoade.
dêr't n de grutte fan 'e waarnommen wearde foar stiet \({Y}_{i}\) de mjitten antwurd stiet, en \({\widehat{Y}}_{i}\) ek de foarseine antwurdwearde fertsjintwurdiget, dus foar de earste i-observaasjes.
Statistyske beskriuwingen fan foarsizzer en antwurd fariabelen wurde presintearre yn Tabel 1, showing gemiddelde, standert deviaasje (SD), koeffisient fan fariaasje (CV), minimum, maksimum, kurtosis, en skewness. nei 42,39 mg/kg. Fergeliking fan Ni mei it wrâldgemiddelde (29 mg/kg) en it Europeeske gemiddelde (37 mg/kg) die bliken dat de algemiene berekkene geometryske gemiddelde foar it stúdzjegebiet binnen it tolerabele berik wie. de gemiddelde konsintraasje fan Frydek Mistek yn stedske en peri-urban boaiems yn de hjoeddeiske stúdzje (Ni 16,15 mg / kg) wie heger as de tastiene limyt fan 60 (10,2 mg / kg) foar Ni yn Poalske stedsgrûnen rapportearre troch Różański et al. Fierder, Bretzel en Calderisi61 Ni 16,15 mg / kg konsintraasje fergelike mei steedlike konsintraasje yn Tuscany fergelike tige leech yn Tuscany (17 kg) registrearre hiel leech yn Tuscany. Jim62 ek fûn in legere nikkel konsintraasje (12,34 mg / kg) yn Hong Kong stedske boaiem, dat is leger as de hjoeddeiske nikkel konsintraasje yn dizze stúdzje. Birke et al63 rapportearre in trochsneed Ni konsintraasje fan 17,6 mg / kg yn in âlde mynbou en stedske yndustrygebiet yn Saksen-Anhalt, Dútslân, dat wie 1,45 mg / kg heger as de gemiddelde nikkel konsintraasje / 16 yn C. boaiems yn guon stêdlike en foarstedske gebieten fan it stúdzjegebiet kin benammen wurde taskreaun oan de izer en stiel yndustry en metaal yndustry. Dit is yn oerienstimming mei de stúdzje troch Khodadoust et al.64 dat de stiel yndustry en metaalbewurking binne de wichtichste boarnen fan nikkel fersmoarging yn boaiems. Lykwols, de foarsizzers ek fariearre fan 538,70 mg / kg oan 69,161,80 mg / kg foar Ca, 497,51 mg / kg oan 3535,68 mg / kg foar K, en 685,68 mg / kg foar K, en 685. al.65 ûndersocht de totale Mg en K ynhâld fan boaiems yn sintraal Servje. Se fûnen dat de totale konsintraasjes (410 mg / kg en 400 mg / kg, respektivelik) wiene leger as de Mg en K konsintraasjes fan 'e hjoeddeiske stúdzje. Undistinguishable, yn it easten fan Poalen, Orzechowski en Smolczynski66 beoardiele de totale konsintraasje fan Mg en K0 kg (1 mg/kg) 590 mg / kg) en K (810 mg / kg) De ynhâld yn 'e boppegrûn is leger as it inkele elemint yn dizze stúdzje. In resinte stúdzje fan Pongrac et al.67 die bliken dat de totale Ca ynhâld analysearre yn 3 ferskillende boaiems yn Skotlân, UK (Mylnefield boaiem, Balruddery boaiem en Hartwood boaiem) oanjûn in heger Ca ynhâld yn dizze stúdzje.
Troch de ferskillende mjitten konsintraasjes fan de sampled eleminten, de gegevens set distribúsjes fan de eleminten fertoane ferskillende skewness.De skewness en kurtosis fan de eleminten fariearren fan 1,53 oant 7,24 en 2,49 oan 54,16, respektivelik. ed.De skatte CV's fan 'e eleminten litte ek sjen dat K, Mg en Ni matige fariabiliteit fertoane, wylst Ca ekstreem hege fariabiliteit hat. De CV's fan K, Ni en Mg ferklearje har unifoarme ferdieling. Fierder is de Ca-ferdieling net-unifoarm en kinne eksterne boarnen har ferrikingsnivo beynfloedzje.
De korrelaasje fan 'e foarsizzerfariabelen mei de antwurde-eleminten joech in befredigjende korrelaasje oan tusken de eleminten (sjoch figuer 3). De korrelaasje joech oan dat CaK matige korrelaasje mei r wearde = 0,53 eksposearre, lykas CaNi.68 en Santo69 suggerearje dat har nivo's yn 'e boaiem omkeard evenredich binne. Ca en Mg binne lykwols antagonistysk foar K, mar CaK korrelearret goed. Dit kin komme troch it tapassen fan dongstoffen lykas potassium carbonate, dat is 56% heger yn kalium. Potassium wie matig korrelearre mei magnesium, om't dizze twa, fertilizers binne relatearre mei magnesium (KM. potassium magnesium sulfate, kalium magnesium nitrate, en potash wurde tapast oan boaiem te fergrutsjen harren deficiency levels.Nikkel is matig korrelearre mei Ca, K en Mg mei r wearden = 0,52, 0,63 en 0,55, respektivelik. fan tefolle magnesium, en sawol magnesium as kalzium ferminderje de giftige effekten fan nikkel yn 'e boaiem.
Korrelaasjematrix foar eleminten dy't de relaasje sjen litte tusken foarsizzers en antwurden (Opmerking: dizze figuer befettet in scatterplot tusken eleminten, betsjuttingsnivo's binne basearre op p <0,001).
Figure 4 yllustrearret de romtlike ferdieling fan eleminten. Neffens Burgos et al70, de tapassing fan romtlike ferdieling is in technyk brûkt foar it kwantifisearjen en markearje hot spots yn fersmoarge gebieten. De ferriking nivo 's fan Ca yn Fig. calcium okside) te ferminderjen boaiem acidity en it brûken dêrfan yn stiel mûnen as alkaline soerstof yn de steelmaking proses. Oan 'e oare kant, oare boeren leaver te brûken calcium hydroxide yn soere boaiem te neutralize pH, dy't ek fergruttet de calcium ynhâld fan' e boaiem71. Potassium ek toant hot spots yn it noardwesten en easten fan de kaart. ash applikaasjes.Dit is yn oerienstimming mei oare stúdzjes, lykas Madaras en Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, dy't observearre dat boaiem stabilisaasje en behanneling mei KCl en NPK resultearre yn hege K ynhâld yn 'e boaiem.Romtlike Kaliumferriking yn it noardwesten fan de ferdielingskaart kin komme troch it brûken fan potassium-basearre dongstoffen lykas potassiumchloride, kaliumsulfaat, kaliumnitrate, potash en potash om it kaliumgehalte fan earme boaiem te fergrutsjen.Zádorová et al.76; Tlustoš et al.77 sketste dat it tapassen fan K-basearre dongstoffen de K-ynhâld yn 'e boaiem fergrutte en it fiedingsnivo fan' e boaiem op 'e lange termyn signifikant ferheegje soe, benammen K en Mg dy't in waarm plak yn' e boaiem sjen litte. Relatyf matige hotspots yn it noardwesten fan 'e kaart en it súdeasten fan' e kaart. intervein chlorosis.Magnesium-basearre dongstoffen, lykas potassium magnesium sulfate, magnesium sulfate, en Kieserite, behannelje tekoarten (planten ferskine pears, read, of brún, wat oanjout magnesium deficiency) yn boaiems mei in normaal pH berik6. De accumulation fan nikkel op stedske en peri-urban boaiem aktiviteiten as de stielleaze boaiemaktiviteiten lykas stielen en stielleaze oerflakken kin belang wêze produksje78.
Romtlike ferdieling fan eleminten [romtlike distribúsjekaart is makke mei ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Ferzje 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
De resultaten fan modelprestaasjes yndeks foar de eleminten dy't yn dizze stúdzje brûkt wurde binne werjûn yn Tabel 2. Oan 'e oare kant binne de RMSE en MAE fan Ni beide tichtby nul (0,86 RMSE, -0,08 MAE). fan dit ûndersyk mei EBK om Ni te foarsizzen waarden fûn better as de resultaten fan John et al.54 mei help fan synergistic kriging te foarsizze S konsintraasjes yn boaiem mei help fan deselde sammele data.The EBK útgongen wy studearre korrelearje mei dy fan Fabijaczyk et al.41, Jan et al.79, Beguin et al.80, Adhikary et al.81, John et al.82, benammen K en Ni.
De prestaasjes fan yndividuele metoaden foar it foarsizzen fan nikkelynhâld yn stedske en peri-urban grûnen waard evaluearre mei de prestaasjes fan 'e modellen (tabel 3). Modelvalidaasje en evaluaasje fan krektens befêstige dat de Ca_Mg_K-foarsizzer kombinearre mei it EBK SVMR-model de bêste prestaasje oplevere. Kalibraasjemodel Ca_Mg_K-gemiddelde flater, REBK_Mg_K en absolute flatermodel REBK_Mg_K E) wiene 0,637 (R2), 95,479 mg/kg (RMSE) en 77,368 mg/kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR wie 0,663 (R2), 235,974 mg/kg (RMSE) en 166,946 mg/kg (MAE). mg/kg R2) en Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2);harren RMSE en MAE resultaten wiene heger as dy foar Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) (sjoch Tabel 3). Dêrneist, de RMSE en MAE fan de Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 en MAE = 1031.49) model binne 13.4.5 en Car-, respektyflik 13,4 EBK_SVMR. Likegoed binne de RMSE en MAE fan it Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 en MAE = 166.946) model 2,5 en 2,2 grutter as dy fan de Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE en MAE, respektivelik. MAE waarden observearre. Neffens Kebonye et al.46 en john et al.54, hoe tichter de RMSE en MAE by nul binne, hoe better de resultaten.SVMR en EBK_SVMR hawwe hegere kwantisearre RSME- en MAE-wearden.It waard konstatearre dat de RSME-skattingen konsekwint heger wiene as de MAE-wearden, wat oanjout op 'e oanwêzigens fan outliers.Neffens Legates en McCabe83, de mjitte wêryn't in absolute oanwêzichheid fan 'e RMSE grutter is as it gemiddelde Dit betsjut dat de mear heterogene de dataset, hoe heger de MAE- en RMSE-wearden.59, dit nivo fan krektens is in akseptabel model prestaasjes rate.De hjoeddeiske resultaten wurde fergelike mei in eardere stúdzje troch Tarasov et al.36 waans hybride model makke MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging), yn ferbân mei de EBK_SVMR accuracy evaluaasje yndeks rapportearre yn de hjoeddeiske stúdzje, RMSE (210) en The MAE (167.5) wie heger as ús resultaten yn de hjoeddeiske stúdzje (RMSE 95.479, MAE 77.328 doe't fergelike mei de hjoeddeiske stúdzje, 77.328) fan Tarasov et al.36 (0,544), it is dúdlik dat de koeffisient fan determination (R2) is heger yn dit mingde model. De marzje fan flater (RMSE en MAE) (EBK SVMR) foar de mingde model is twa kear leger. Likegoed, Sergeev et al.34 registrearre 0,28 (R2) foar de ûntwikkele hybride model (Multilayer aktuele Perceptron 3), wylst (Multilayer current Kriging3), (Multilayer aktuele Perceptron 7). prediction accuracy nivo fan dit model (EBK SVMR) is 63,7%, wylst de foarsizzing accuracy krigen troch Sergeev et al.34 is 28%.De definitive kaart (figuer 5) makke mei it EBK_SVMR-model en Ca_Mg_K as foarsizzer toant foarsizzings fan hot spots en matich oant nikkel oer it hiele stúdzjegebiet. Dit betsjut dat de konsintraasje fan nikkel yn it ûndersyksgebiet benammen matich is, mei hegere konsintraasjes yn guon spesifike gebieten.
De definitive foarsizzingskaart wurdt fertsjintwurdige mei it hybride model EBK_SVMR en mei Ca_Mg_K as de foarsizzer.[De romtlike distribúsjekaart is makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Presintearre yn figuer 6 binne PTE konsintraasjes as in gearstalling fleantúch besteande út yndividuele neuroanen. Gjin fan 'e komponint fleantugen eksposearre deselde kleur patroan as shown. Lykwols, it passend oantal neuroanen per tekene kaart is 55. SeOM wurdt produsearre mei help fan in ferskaat oan kleuren, en de mear ferlykber de kleur patroanen, de mear fergelykber de eigenskippen fan de yndividuele skaal, K, ferlykbere elemint en kleur elemint. Sa, CaK en CaMg diele wat oerienkomsten mei tige hege-oarder neuroanen en leech-oan-moderate kleur patroanen. Beide modellen foarsizze de konsintraasje fan Ni yn de boaiem troch it werjaan fan medium oant hege tinten fan kleuren lykas read, oranje en giel. komponinten fan it model lieten in hege kleurpatroan sjen dy't de potinsjele konsintraasje fan nikkel yn 'e boaiem oanjout (sjoch figuer 4). It CakMg model komponint fleantúch toant in ferskaat kleur patroan fan leech nei heech neffens in krekte kleur skaal. Fierder is it model syn foarsizzing fan nikkel ynhâld (CakMg) is fergelykber mei de romtlike ferdieling fan nikkel Both konsintraasje fan nikkel en hege konsintraasje sjen yn figuer 5 en hege konsintraasje fan nikkel. ban grûnen.Figure 7 toant de kontoeren metoade yn de k-betsjut groepearring op de kaart, ferdield yn trije klusters basearre op de foarsein wearde yn elk model. De kontoer metoade stiet foar it optimale oantal klusters. Fan de 115 sammele grûn monsters, kategory 1 krige de measte boaiem meunsters, 74. kluster 3 komponinten ûntfongen plan, seven samples krigen, 8 kluster 3 komponinten plan. foarsizzerkombinaasje waard ferienfâldige om de korrekte klusterynterpretaasje mooglik te meitsjen. Troch de tal fan antropogene en natuerlike prosessen dy't de boaiemfoarming beynfloedzje, is it lestich om goed differinsjearre klusterpatroanen te hawwen yn in ferspraat SeOM-kaart78.
Komponintplane-útfier troch elke empiryske Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) fariabele.[SeOM-kaarten waarden makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Ferskillende klusterklassifikaasjekomponinten [SeOM-kaarten waarden makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
De hjoeddeistige stúdzje yllustrearret dúdlik modellearingstechniken foar nikkelkonsintraasjes yn stedske en peri-urban boaiem. De stúdzje testte ferskate modellearingstechniken, kombinearjen fan eleminten mei modelleartechniken, om de bêste manier te krijen om nikkelkonsintraasjes yn 'e boaiem te foarsizzen. planar romtlike ferdieling fan komponinten útstald troch EBK_SVMR (sjoch figuer 5). De resultaten litte sjen dat de stipe vector masine regression model (Ca Mg K-SVMR) foarsizze de konsintraasje fan Ni yn boaiem as ien model, mar de falidaasje en krektens evaluaasje parameters litte sjen hiel hege flaters yn termen fan RMSE en MAE. fan 'e koëffisjint fan bepaling (R2). Goede resultaten waarden krigen mei help fan EBK SVMR en kombinearre eleminten (CaKMg) mei lege RMSE en MAE flaters mei in krektens fan 63,7%. It docht bliken dat it kombinearjen fan de EBK algoritme mei in masine learen algoritme kin generearje in hybride algoritme dat kin foarsizze de konsintraasje fan Ca PTE foarsizze mei help fan Ca PTE foarsizze sa konsintraasje fan Ni. yn it ûndersyk gebiet kin ferbetterje de foarsizzing fan Ni yn boaiems. Dit betsjut dat de trochgeande tapassing fan nikkel-basearre dongstoffen en yndustriële fersmoarging fan de boaiem troch de stielen yndustry hat in oanstriid ta it fergrutsjen fan de konsintraasje fan nikkel yn de boaiem. beoardielje en foarsizze PTE yn boaiem;boppedat, wy foarstelle te brûken EBK te hybridize mei ferskate masine learen algoritmen. Ni konsintraasjes waarden foarsein mei help fan eleminten as covariates;lykwols, it brûken fan mear covariates soe gâns ferbetterje de prestaasjes fan it model, dat kin beskôge wurde as in beheining fan it hjoeddeiske wurk. In oare beheining fan dit ûndersyk is dat it oantal datasets is 115. Dêrom, as mear gegevens wurde levere, de prestaasjes fan de foarstelde optimalisearre hybridization metoade kin wurde ferbettere.
PlantProbs.net.Nikkel yn planten en boaiem https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Toegang op 28 april 2021).
Kasprzak, KS Nickel advances in modern environment toxicology.surroundings.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: In resinsje fan syn boarnen en miljeu toxicology. Polish J. Environment. Stud.15, 375-382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Pollutant-ynput fan 'e sfear en accumulation yn boaiem en fegetaasje by in nikkel-kopersmelter yn Sudbury, Ontario, Kanada.can.J.Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al. Swiere metalen yn boaiem, planten en risiko's ferbûn mei weidzjende ruminanten tichtby de Selebi-Phikwe koper-nikkelmyn yn Botswana.
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Trace-eleminten yn boaiem en ... %3A+CRC+Druk op&btnG= (Toegang op 24 novimber 2020).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, undefined.Effects of the Russian nikkel industry on swiere metalen konsintraasjes yn agraryske grûnen en gers yn Soer-Varanger, Norway.agris.fao.org.
Nielsen, GD, et al. Nikkel-absorption en retinsje yn drinkwetter binne relatearre oan itenyntak en nikkel-sensitiviteit.toxicology.application.Pharmacodynamics.154, 67-75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nikkelkarsinogenese, mutaasje, epigenetika of seleksje. omjouwings. Health Perspective.107, 2 (1999).
Ajman, PC;Ajado, SK;Borůvka, L.;Bini, JKM;Sarkody, VYO;Cobonye, ​​NM;Trendanalyse fan potensjeel giftige eleminten: in bibliometric review.Environmental Geochemistry and Health.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=en&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistical+Reservoir+Modeling%2C +Oxford+University+Press%2Cpage 8+7+2C+Page 7+2C+Page 7+2C 021).