Ташаккур ба шумо барои боздид аз Nature.com. Версияи браузере, ки шумо истифода мебаред, дастгирии маҳдуди CSS дорад. Барои таҷрибаи беҳтарин, мо тавсия медиҳем, ки аз браузери навшуда истифода баред (ё ҳолати мувофиқатро дар Internet Explorer хомӯш кунед). Дар ҳамин ҳол, барои таъмини идомаи дастгирӣ, мо сайтро бидуни услуб ва JavaScript намоиш медиҳем.
Ифлосшавии хок як мушкили бузургест, ки аз фаъолияти инсон ба вуҷуд омадааст. Тақсимоти фазоии унсурҳои эҳтимолан заҳрнок (PTEs) дар аксари шаҳрҳо ва атрофи шаҳрҳо фарқ мекунад. Аз ин рӯ, аз ҷиҳати фазоӣ пешгӯии миқдори PTE дар чунин заминҳо душвор аст. Аз Фридек Мистек дар Ҷумҳурии Чех (Czechium.Calcium) (Calcium (Calcium) ва (Calcium)), ва (Calcium (Calcium)) гирифта шудааст. Ni) консентратсияҳо бо истифода аз спектрометрияи эмиссияи плазмаи ба таври индуктивӣ алоқаманд муайян карда шуданд. Тағйирёбандаи посух Ni ва пешгӯиҳо Ca, Mg ва K мебошанд. Матритсаи коррелятсияи байни тағирёбандаи посух ва тағирёбандаи пешгӯӣ таносуби қаноатбахшро байни элементҳо нишон медиҳад.Натиҷаҳои пешгӯӣ нишон доданд, ки Регрессияи Дастгирии Вектори Мошин (SVMR) нишон дод, гарчанде ки баҳодиҳии Вектори Регресси Мошин (SVMR) хуб иҷро шудааст mg74/kg, ҳарчанд хатогии квадратии он (SVMR) хуб иҷро шудааст mg4/kg. ) ва хатои миёнаи мутлақ (MAE) (166,946 мг/кг) нисбат ба усулҳои дигари татбиқшуда баландтар буданд. Моделҳои омехта барои регрессияи ампирикӣ-хаттии Bayesian Kriging-Multiple Linear (EBK-MLR) суст кор мекунанд, инро коэффисиентҳои муайянкунии камтар аз 0,1 гувоҳӣ медиҳанд. Дар эмпирикӣ Bayesian Kriging-Sup модели беҳтарин буд (Вектори Regression-Sup9). 479 мг/кг) ва MAE (77,368 мг/кг) арзишҳо ва коэффисиенти баланди детерминатсия (R2 = 0,637). Натиҷаи техникаи моделсозии EBK-SVMR бо истифода аз харитаи худташкил визуализатсия карда мешавад. Нейронҳои кластерӣ дар ҳамвории модели гибридии CakMg-EBK-SVMR, ки консентратсияи чандкарата дар шаҳрро нишон медиҳанд. гирифтани EBK ва SVMR як усули самараноки пешгӯии консентратсияи Ni дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр мебошад.
Никел (Ni) як микроэлементҳои растанӣ ҳисобида мешавад, зеро он ба муқовимати нитроген дар атмосфера (N) ва мубодилаи мочевина мусоидат мекунад, ки ҳардуи онҳо барои нашъунамои тухмҳо заруранд. Илова бар саҳми худ дар нашъунамои тухмҳо, Ni метавонад ҳамчун ингибитори fungal ва бактериявӣ амал кунад ва ба рушди растанӣ мусоидат кунад. Набудани никел имкон медиҳад, ки растанӣ дар баргҳо ва коғазҳо азхуд карда шавад. лӯбиёи сабз истифодаи нуриҳои никелро барои оптимизатсияи нитроген талаб мекунад2.Идомаи истифодаи нуриҳои никелӣ барои ғанӣ гардонидани хок ва баланд бардоштани қобилияти растаниҳои лӯбиёгӣ барои нигоҳ доштани нитроген дар хок пайваста консентратсияи никелро дар хок зиёд мекунад. Ҳарчанд никел як микроэлементҳои заҳролудкунандаи он аст, ки аз ҳад зиёди он барои растаниҳо фоиданоктар аст. дар хок рН-и хокро кам мекунад ва ба ҷабби оҳан ҳамчун маводи ғизоии муҳим барои рушди растанӣ монеъ мешавад1. Мувофиқи Liu3, Ni 17-умин унсури муҳими рушд ва афзоиши растаниҳо мебошад. Илова бар нақши никел дар рушд ва афзоиши растанӣ, одамон ба он барои барномаҳои гуногун ниёз доранд. Ҳама чиз истифодаи никелро дар бахшҳои мухталифи саноатӣ талаб мекунад. Илова бар ин, хӯлаҳои никелӣ ва маснуоти электроплитокашуда дар зарфҳои ошхона, лавозимоти базмӣ, лавозимоти саноати хӯрокворӣ, электротехникӣ, сим ва кабелӣ, турбинаҳои реактивӣ, имплантатҳои ҷарроҳӣ, нассоҷӣ ва киштисозӣ васеъ истифода мешуданд. , Ни манбаи табиист, на антропогенӣ4,6.Манбаъҳои табиии никел таркишҳои вулқонӣ, наботот, сӯхторҳои ҷангал ва равандҳои геологиро дар бар мегиранд;аммо, манбаъҳои антропогенӣ батареяҳои никел/кадмий дар саноати пӯлод, электроплизӣ, кафшери камон, мазутҳои дизелӣ ва сӯзишворӣ ва партовҳои атмосфера аз сӯзиши ангишт ва партовҳо ва лойҳо ҷамъшавии никелро дар бар мегиранд7,8.Мувофиқи Фредман ва Ҳутчинсон9 ва дигарон.10, манбаъҳои асосии ифлосшавии қабати болоии хок дар муҳити наздик ва ҳамсоя асосан корхонаҳои гудохтани никел-мис ва конҳо мебошанд. Дар болои хоки атрофи корхонаи коркарди никел-миси Садбери дар Канада сатҳи баландтарини олудашавии никел бо 26 000 мг/кг дар Русия буд дар хоки Норвегия11. Мувофики маълумоти Алмс ва дигарон.12, миқдори никел-HNO3 истихроҷшаванда дар заминҳои корами беҳтарини минтақа (истеҳсоли никел дар Русия) аз 6,25 то 136,88 мг/кг буда, ба ҳисоби миёна 30,43 мг/кг ва консентратсияи ибтидоӣ 25 мг/кг мебошад. Мувофиқи маълумоти 11, истифодаи нуриҳои мадании шаҳрҳо дар ҳудуди шаҳрҳо. Илҳо дар мавсими ҳосили пайдарпай метавонанд ба хок таъсир расонанд ё ифлос кунанд. Таъсири потенсиалии никел дар одамон тавассути мутагенез, осеби хромосомӣ, тавлиди Z-ДНК, таъмири хориҷшавии ДНК басташуда ё равандҳои эпигенетикӣ боиси саратон гардад.
Арзёбии ифлосшавии хок дар вақтҳои охир аз сабаби доираи васеи масъалаҳои марбут ба саломатӣ, ки аз муносибатҳои хок ва растаниҳо, муносибатҳои биологии хок ва хок, таназзули экологӣ ва арзёбии таъсири муҳити зист ба вуҷуд меоянд, инкишоф ёфт. Харитаи пешгӯии хок (PSM) хеле беҳтар шудааст. Мувофиқи Минасни ва МакБратни16, харитаи пешгӯии хок (DSM) як зерсоҳаи барҷастаи хокшиносӣ буданашро собит кардааст. системахо» .МакБратни ва дигарон.17 шарҳ медиҳад, ки DSM ё PSM муосир усули муассиртарин барои пешгӯӣ ё харитасозии тақсимоти фазоии PTE, навъҳои хок ва хосиятҳои хок мебошад.Геостатистика ва Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (MLA) усулҳои моделсозии DSM мебошанд, ки бо ёрии компютерҳо бо истифода аз маълумоти муҳим ва ҳадди ақал харитаҳои рақамӣ эҷод мекунанд.
Deutsch18 ва Olea19 геостатистикаро ҳамчун "маҷмӯаи усулҳои ададӣ, ки бо муаррифии атрибутҳои фазоӣ сарукор доранд, асосан бо истифода аз моделҳои стохастикӣ, ба монанди таҳлили силсилаи вақтҳо маълумоти муваққатиро тавсиф мекунанд."Пеш аз ҳама, геостатистика арзёбии вариограммаҳоро дар бар мегирад, ки имкон медиҳад вобастагии арзишҳои фазоиро аз ҳар як маҷмӯаи додаҳо муайян ва муайян кунад20.Gumiaux et al.20 минбаъд нишон медиҳад, ки арзёбии вариограммаҳо дар геостатистика ба се принсип асос ёфтааст, аз ҷумла (а) ҳисоб кардани миқёси таносуби додаҳо, (б) муайян ва ҳисоб кардани анизотропия дар нобаробарии маҷмӯи додаҳо ва (в) Илова бар ин, ба инобат гирифтани хатои хоси додаҳои андозагирӣ, ки аз онҳо ҷудо карда шудаанд, эффектҳои зиёди геополитикӣ дар ин минтақаҳо истифода мешаванд. омор, аз ҷумла kriging умумӣ, co-kriging, kriging оддӣ, kriging эмпирикӣ Bayesian, усули kriging оддӣ ва дигар усулҳои интерполятсионӣ маълум барои харита ё пешгӯии PTE, хусусиятҳои хок, ва намудҳои хок.
Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (MLA) як усули нисбатан навест, ки синфҳои калонтари маълумотро истифода мебарад, ки бо алгоритмҳое, ки асосан барои истихроҷи додаҳо, муайян кардани намунаҳо дар додаҳо истифода мешаванд ва такроран барои тасниф дар соҳаҳои илмӣ, ба монанди хокшиносӣ ва вазифаҳои бозгашт истифода мешаванд.22 (ҷангалҳои тасодуфӣ барои баҳодиҳии металлҳои вазнин дар хокҳои кишоварзӣ), Сакизода ва дигарон.23 (моделсозӣ бо истифода аз мошинҳои вектории дастгирӣ ва шабакаҳои нейронии сунъӣ) ифлосшавии хок ) Илова бар ин, Vega et al.24 (АРБА барои моделсозии нигоҳдорӣ ва адсорбсияи металлҳои вазнин дар хок) Sun et al.25 (истифодаи кубистӣ тақсимоти Cd дар хок аст) ва алгоритмҳои дигар ба монанди k-наздиктарин ҳамсоя, регрессияи афзоишёфтаи умумӣ ва регрессияи пурқувват Дарахтон инчунин MLA-ро барои пешгӯии PTE дар хок истифода мебаранд.
Татбиқи алгоритмҳои DSM дар пешгӯӣ ё харитасозӣ бо якчанд мушкилот рӯбарӯ мешавад. Бисёр муаллифон бар инанд, ки MLA аз геостатистикӣ бартарӣ дорад ва баръакс. Ҳарчанд яке аз дигараш беҳтар аст, омезиши ин ду сатҳи дақиқии харитасозӣ ё пешгӯиро дар DSM15.Woodcock ва Gopal26 Finke27 беҳтар мекунад;Понтиус ва Чеук28 ва Грунвальд29 дар бораи норасоиҳо ва баъзе хатогиҳо дар харитаи пешгӯии хок шарҳ медиҳанд.Олимони хок усулҳои гуногунро барои оптимизатсия кардани самаранокӣ, дақиқӣ ва пешгӯии харитасозӣ ва пешгӯии DSM озмуданд. Маҷмӯи номуайянӣ ва санҷиш яке аз ҷанбаҳои мухталифи ба DSM муттаҳидшуда ва коҳиш додани самаранокӣ мебошад.15 нишон медиҳад, ки рафтори тасдиқкунӣ ва номуайяние, ки тавассути эҷод ва пешгӯии харита ба вуҷуд омадааст, бояд мустақилона тасдиқ карда шавад, то сифати харита беҳтар карда шавад. Маҳдудиятҳои DSM ба сифати хок аз ҷиҳати ҷуғрофӣ пароканда, ки ҷузъи номуайяниро дар бар мегирад;аммо, набудани итминон дар DSM метавонад аз сарчашмаҳои сершумори хатогӣ, аз ҷумла хатои ковариатӣ, хатои модел, хатои ҷойгиршавӣ ва Хатои таҳлилии 31 ба вуҷуд ояд. Носахехиҳои моделсозӣ дар MLA ва равандҳои геостатистикӣ бо набудани фаҳмиш алоқаманданд, ки дар ниҳоят ба соддагардонии раванди воқеии моделҳо оварда мерасонад32. Нисбат ба модели параметрҳо дар табиат, бепарвоӣ , пешгӯиҳои модели математикӣ, ё интерполясия33.Ба наздикӣ, тамоюли нави DSM пайдо шуд, ки ба ҳамгироии геостатистика ва MLA дар харитасозӣ ва пешгӯӣ мусоидат мекунад. Якчанд олимон ва муаллифони хокшинос, аз қабили Сергеев ва дигарон.34;Субботина ва дигарон.35;Тарасов ва дигарон.36 ва Тарасов ва дигарон.37 сифати дақиқи геостатистика ва омӯзиши мошинро барои тавлиди моделҳои гибридӣ, ки самаранокии пешгӯӣ ва харитасозӣ беҳтар мекунанд, истифода кардаанд.Баъзе аз ин моделҳои алгоритми гибридӣ ё омехта инҳоянд: Kriging Шабакаи сунъии Нейралӣ (ANN-RK), Кригинги бисёрқабатаи Персептрони боқимонда (MLP-RK), Кригинги умумӣшудаи Регрессионии Шабакаи Нейралӣ (GR- NNRK)36, Шабакаи Нейралии сунъӣ Kriging-Multilayer Perceptron-K ва Progression-Kinging (ANNK3) 38.
Ба гуфтаи Сергеев ва дигарон, омезиши усулҳои гуногуни моделсозӣ имкон медиҳад, ки нуқсонҳоро рафъ кунад ва самаранокии модели гибридии ҳосилшуда ба ҷои таҳияи модели ягонаи он афзоиш ёбад. ) ҳамчун модели асосӣ ва онро бо моделҳои Дастгирии Вектори Мошин (SVM) ва Регрессияи Мулти Хатӣ (MLR) омехта кунед. Гибридизатсияи EBK бо ягон MLA маълум нест. Моделҳои сершумори омехтаи дидашуда омезиши кригинги муқаррарӣ, боқимонда, регрессионалӣ мебошанд ва MLA.EBK як интерполясияи геостатистикӣ мебошад, ки бо усули тасодуфӣ истифода бурда мешавад. параметрҳои маҳаллисозии муайяншуда дар саҳро, ки имкон медиҳад, тағйирёбии фазоӣ39.EBK дар тадқиқотҳои гуногун, аз ҷумла таҳлили тақсимоти карбонҳои органикӣ дар хокҳои кишоварзӣ40, арзёбии ифлосшавии хок41 ва харитасозии хосиятҳои хок42 истифода шудааст.
Аз тарафи дигар, Графикаи худташкилкунанда (SeOM) як алгоритми омӯзиш аст, ки дар мақолаҳои гуногун ба монанди Ли ва дигарон истифода шудааст.43, Ванг ва дигарон.44, Ҳусайн Буян ва дигарон.45 ва Kebonye et al.46 Муайян кардани хусусиятҳои фазоӣ ва гурӯҳбандии элементҳо.Wang et al.44 нишон медиҳад, ки SeOM як усули пурқуввати омӯзиш аст, ки бо қобилияти гурӯҳбандӣ ва тасаввур кардани мушкилоти ғайрихаттӣ маълум аст. Баръакси дигар усулҳои шинохти намуна, аз қабили таҳлили ҷузъҳои асосӣ, кластерсозии номуайян, кластеркунии иерархивӣ ва қабули қарорҳои бисёркритерӣ, SeOM дар ташкил ва муайян кардани намунаҳои PTE беҳтар аст.44, SeOM метавонад тақсимоти нейронҳои алоқамандро ба таври фазоӣ гурӯҳбандӣ кунад ва визуализатсияи маълумотҳои баландсифатро таъмин кунад.SeOM маълумоти пешгӯии Niро барои ба даст овардани модели беҳтарин барои тавсифи натиҷаҳо барои тафсири мустақим визуалӣ хоҳад кард.
Ҳадафи ин ҳуҷҷат тавлид кардани модели харитасозии мустаҳкам бо дақиқии оптималӣ барои пешгӯии таркиби никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр мебошад. Мо тахмин мезанем, ки эътимоднокии модели омехта асосан аз таъсири моделҳои дигари ба модели асосӣ замимашуда вобаста аст. Мо эътироф мекунем, ки мушкилоте, ки бо DSM дучор меоянд ва дар ҳоле, ки ин мушкилот дар пешрафтҳои моделҳои геостатистӣ ҳал карда мешаванд. ал;аз ин рӯ, мо кӯшиш хоҳем кард, ки ба саволҳои тадқиқотӣ ҷавоб диҳем, ки метавонанд моделҳои омехтаро ба даст оранд. Аммо, модел дар пешгӯии унсури мавриди ҳадаф то чӣ андоза дуруст аст? Инчунин, сатҳи арзёбии самаранокӣ дар асоси тасдиқ ва арзёбии дақиқ чӣ гуна аст? Аз ин рӯ, ҳадафҳои мушаххаси ин тадқиқот аз он иборат буд, ки (a) сохтани модели омехтаи омехта барои SVMR ё MLR бо истифода аз модели омехтаи беҳтарин (муқоисаи модели омехтаи SVMR ё MLR), модели пешгӯии консентратсияи Ni дар хокҳои шаҳрӣ ё атрофи шаҳр ва (г) татбиқи SeOM барои эҷоди харитаи баландсифати тағирёбии фазои никел.
Тадқиқот дар Ҷумҳурии Чех, махсусан дар ноҳияи Фридек Мистек дар минтақаи Моравия-Силезия гузаронида мешавад (нигаред ба расми 1). Ҷуғрофияи минтақаи тадқиқотӣ хеле ноҳамвор аст ва асосан қисми минтақаи Бескидии Моравия-Силезия мебошад, ки қисми канори берунии кӯҳҳои Карпат мебошад. , ва баландиаш аз 225 то 327 м;аммо, системаи таснифоти Коппен барои ҳолати иқлимии минтақа ҳамчун Cfb = иқлими мӯътадили уқёнусӣ баҳо дода шудааст, Ҳатто дар моҳҳои хушк боришоти зиёд вуҷуд дорад. Ҳарорат дар тӯли сол каме фарқ мекунад, аз −5 °C то 24 °C, кам кам аз −14 °C ё болотар аз 30 °C меафтад, дар ҳоле ки сатҳи миёнаи солонаи ҳаво дар байни 774 °C ва масоҳати миёнаи солона 7725 мм аст. тамоми майдони 1208 километри мураббаъ, бо 39,38% замини корам ва 49,36% фарогирии ҷангал аст.Аз тарафи дигар, майдони дар ин тадқиқот истифодашуда тақрибан 889,8 километри мураббаъро ташкил медиҳад.Дар Острава ва атрофи он, саноати пӯлод ва коркарди металл хеле фаъол аст. ва пӯлоди хӯлаи (никель мустаҳкамии хӯларо ҳангоми нигоҳ доштани чандирӣ ва устувории хуби он афзоиш медиҳад) ва кишоварзии интенсивӣ, ба монанди истифодаи нуриҳои фосфатӣ ва истеҳсоли чорво, манбаи потенсиалии никел дар минтақа мебошанд (масалан, илова кардани никел ба барраҳо барои баланд бардоштани суръати афзоиши барраҳо ва истифодаи чорвои камғизо, аз ҷумла дар соҳаҳои тадқиқоти электроплатинии он). el ва electroless nikel plating process.Хусусиятҳои хок аст, ба осонӣ аз ранги хок фарқ, сохтори, ва мазмуни карбонати.Текстураи хок миёна аст, ки аз маводи волидайн гирифта.They мебошанд коллювиалӣ, аллювиалӣ ё aeolian дар табиат.Баъзе минтақаҳои хок дар рӯи ва зеризаминӣ mottled ба назар мерасад, аксаран бо бетон ва bleaching дар минтақаҳои маъмултарини навъҳои хок ва everstails. 48. Бо баландии аз 455,1 то 493,5 м, дар Ҷумҳурии Чех камбисолҳо бартарӣ доранд49.
Харитаи минтақаи омӯзиш [Харитаи минтақаи омӯзишӣ бо истифода аз ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, версияи 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com) сохта шудааст.]
Ҳамагӣ 115 намунаи қабати болоии хок аз хокҳои шаҳрӣ ва наздишаҳрӣ дар ноҳияи Фрайдек Мистек гирифта шуд. Намунаи истифодашуда як шабакаи муқаррарӣ буд, ки намунаҳои хок дар масофаи 2 × 2 км аз ҳам ҷойгир шудаанд ва қабати болоии хок дар умқи 0 то 20 см бо истифода аз дастгоҳи GPS-и дастӣ чен карда шуд (Leica Zenoamples дар бастабандии дурусти GPS, дар бастабандии меҳнатӣ дар бастабандии GPS 5). .Намунаҳо дар ҳаво хушк карда шуданд, то намунаҳои хокашуда бо системаи механикӣ (осиёби диски Фритч) пока карда шаванд ва аз ҷумбонидан (андозаи ҷумбонидан 2 мм) ҷуброн карда шуданд. 1 грамм намунаҳои хоки хушкшуда, якхела ва аз ҷумбонидашуда дар шишаҳои равшани тефлон гузошташуда ҷойгир карда шаванд. Дар ҳар як зарфи тефлон, аз HNO35% мл HNO35% резед. диспенсер – яктогӣ барои ҳар як кислота), сабук пӯшед ва иҷозат диҳед, ки намунаҳо шабона барои реаксия истода бошанд (барномаи aqua regia). Маҳлули иловашударо ба найчаи 50 мл PVC бо оби деионизатсияшуда филтр кунед. Илова бар ин, 1 мл маҳлули маҳлулро бо 9 мл оби деионизатсияшуда филтр кунед ва ба найчаи 12 мл, ки барои консентратсияи псевдоконсентратсияи PTE омода карда шудааст, филтр карда шуд. led Spectroscopy Plasma Optical Emission Emission) (Thermo Fisher Scientific, ИМА) мувофиқи усулҳои стандартӣ ва созишнома. Таъмини кафолати сифат ва назорат (QA/QC) тартиби (SRM NIST 2711a Montana II хок). Раванди ҳар як таҳлил тавассути таҳлили стандартҳои истинод таъмин карда мешавад. Барои кам кардани хатогиҳо, таҳлили дукарата гузаронида шуд.
Эмпирикӣ Кригинги Байесӣ (EBK) яке аз усулҳои зиёди интерполясияи геостатистикӣ мебошад, ки дар моделсозӣ дар соҳаҳои гуногун ба монанди хокшиносӣ истифода мешавад. Баръакси дигар усулҳои интерполясияи кригингӣ, EBK аз усулҳои анъанавии кригинг бо назардошти хатогие, ки бо модели нимвариограмма ҳисоб карда мешавад, фарқ мекунад. Дар интерполясияи EBK, на якчанд моделҳои семивариограммавӣ ҳангоми сохтани интерполясияи якхела мебошанд. роҳи номуайянӣ ва барномасозии марбут ба ин тарҳрезии нимвариограмма, ки як қисми хеле мураккаби усули кригинги кофӣ мебошад. Раванди интерполясияи EBK аз се меъёри пешниҳодкардаи Криворучко50 пайравӣ мекунад, (а) модел нимвариограммаро аз маҷмӯи додаҳои воридотӣ ҳисоб мекунад (б) арзиши нави пешгӯишаванда барои ҳар як макони пешгӯишуда барои ҳар як модели маҷмӯи додаҳои A) маҷмӯи додаҳои моделиронӣ. Қоидаи муодилаи Байесӣ ҳамчун пасивер дода шудааст
Дар он ҷое, ки \(Prob\ceft(A\right)\) пешакиро ифода мекунад, \(Prob\ceft(B\right)\) эҳтимолияти канорӣ дар аксари мавридҳо нодида гирифта мешавад, \(Prob (B,A)\ ) . Ҳисобкунии нимвариограмма ба қоидаи Байес асос ёфтааст, ки тамоюли маҷмӯи додаҳои мушоҳидаро нишон медиҳад, ки бо истифода аз ҳолати нимвариограммаи муқарраршуда муайян карда мешавад. то чӣ андоза эҳтимолияти эҷоди маҷмӯи маълумоти мушоҳидаҳо аз семивариограмма аст.
Мошини вектори дастгирӣ як алгоритми омӯзиши мошинист, ки барои фарқ кардани синфҳои якхела, вале ба таври хаттӣ мустақил нест, гиперҳавои оптималии ҷудокуниро тавлид мекунад. Вапник51 алгоритми таснифоти ниятро офаридааст, аммо он ба наздикӣ барои ҳалли масъалаҳои ба регрессия нигаронидашуда истифода шудааст. Мувофиқи Li et al.52, SVM яке аз беҳтарин усулҳои таснифоти мошинсозии Векторӣ мебошад (дар соҳаҳои гуногуни таснифоти Векторӣ истифода шудааст. Регрессия - SVMR) дар ин таҳлил истифода шуд. Черкасский ва Мулиер53 SVMR-ро ҳамчун регрессияи бар ядро асосёфта пешравӣ карданд, ки ҳисобкунии он бо истифода аз модели регрессияи хатӣ бо функсияҳои фазоии бисёр кишвар анҷом дода шуд. Ҷон ва дигарон 54 гузориш медиҳанд, ки моделсозии SVMR барои регрессияи хаттии гиперҳаворӣ ва ғайра имкон медиҳад, ки муносибатҳои регрессионии хатӣ ва ғайраро эҷод кунанд. .55, epsilon (ε)-SVMR маҷмӯи додаҳои омӯзонидашударо барои ба даст овардани модели муаррифӣ ҳамчун функсияи ҳассос истифода мебарад, ки барои харитаи додаҳо мустақилона бо беҳтарин ғарази эпсилон аз омӯзиши маълумоти мутақобила истифода мешавад. Хатогии масофаи пешакӣ аз арзиши воқеӣ сарфи назар карда мешавад ва агар хатогӣ аз ε(ε) калонтар бошад, хосиятҳои мураккаби омӯзиши онро коҳиш медиҳад. векторҳо. Муодилаи пешниҳодкардаи Vapnik51 дар зер нишон дода шудааст.
ки b ҳадди скалярро ифода мекунад, \(K\чап({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) функсияи ядроро ифода мекунад, \(\алфа\) мултипликатори Лагранж, N маҷмӯи додаҳои ададӣ, \({x}_{k}\) вуруди маълумотро ифода мекунад ва калиди MR-и баромади SV мебошад, ки SV(y) мебошад. Функсияи радиалии Gaussian (RBF). Ядрои RBF барои муайян кардани модели оптималии SVMR истифода мешавад, ки барои ба даст овардани омили нозуктарин маҷмӯи ҷазои C ва параметри гамма параметри ядро (γ) барои маълумоти таълимии PTE муҳим аст. Аввалан, мо маҷмӯи омӯзишро арзёбӣ кардем ва сипас иҷрои моделро дар маҷмӯи параметри санҷишӣ санҷидем. Арзиши истифодашуда svadim аст.
Модели чандкаратаи регрессионии хатӣ (MLR) як модели регрессиест, ки муносибати байни тағирёбандаи посух ва як қатор тағирёбандаҳои пешгӯиро бо истифода аз параметрҳои ҷамъбандии хаттӣ, ки бо усули квадратҳои камтарин ҳисоб карда шудаанд, ифода мекунад. Дар MLR, модели квадратҳои камтарин як вазифаи пешгӯии хосиятҳои хок пас аз интихоби тағирёбандаҳои тавзеҳдиҳанда мебошад. муносибати хаттӣ бо тағирёбандаҳои тавзеҳӣ. Муодилаи MLR аст
ки дар он y тағирёбандаи посух аст, \(a\) буриш, n шумораи пешгӯиҳо, \({b}_{1}\) регрессияи қисман коэффисиентҳо, \({x}_{ i}\) пешгӯикунанда ё тағирёбандаи тавзеҳдиҳанда ва \({\varepsilon }_{i}\) инчунин ҳамчун модели маълум хатогиро ифода мекунад.
Моделҳои омехта тавассути сандвичкунии EBK бо SVMR ва MLR ба даст оварда шудаанд. Ин бо роҳи истихроҷи арзишҳои пешбинишуда аз интерполясияи EBK анҷом дода мешавад. Қиматҳои пешбинишуда аз интерполятсияи Ca, K ва Mg тавассути раванди комбинаторӣ барои ба даст овардани тағирёбандаҳои нав, ба монанди CaK, CaMg ва Ca, KMg ба даст оварда мешаванд. .Дар маҷмӯъ, тағйирёбандаҳои ба даст овардашуда Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ва CaKMg мебошанд. Ин тағирёбандаҳо пешгӯиҳои мо шуданд, ки барои пешгӯии консентратсияи никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр кӯмак карданд. Алгоритми SVMR оид ба пешгӯиҳо барои ба даст овардани модели омехта иҷро карда шуд (Эмпирикӣ Bayesian Machines, Empirical Bayesian Machines, varyabled-Bayeupportly S. тавассути алгоритми MLR барои ба даст овардани модели омехтаи эмпирикӣ Кригинги-Регрессияи чандкаратаи хатӣ (EBK_MLR). Одатан, тағирёбандаҳои Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ва CaKMg ҳамчун ковариатҳо ҳамчун пешгӯикунандаи мундариҷаи Ni дар шаҳрҳо ва атрофишаҳрҳо истифода мешаванд ё моделҳои бештари EBK_ дар ML_S қобили қабул мешаванд. бо истифода аз графи худташкилшаванда тасвир шудааст. Ҷараёни кори ин тадқиқот дар расми 2 нишон дода шудааст.
Истифодаи SeOM як воситаи маъмул барои ташкил, арзёбӣ ва пешгӯии додаҳо дар бахши молиявӣ, тандурустӣ, саноат, омор, хокшиносӣ ва ғайра гардид. SeOM бо истифода аз шабакаҳои нейронии сунъӣ ва усулҳои омӯзиши беназорат барои ташкил, арзёбӣ ва пешгӯӣ сохта шудааст. Арзёбӣ ҳамчун n тағирёбандаҳои вектории андозагирии воридотӣ истифода мешаванд43,56. Мелссен ва дигарон.57 пайвасти вектори воридотӣ ба шабакаи нейронӣ тавассути қабати ягонаи вуруд ба вектори баромад бо вектори ягонаи вазнро тавсиф мекунад. Натиҷаи аз ҷониби SeOM тавлидшуда харитаи дученакаест, ки аз нейронҳо ё гиреҳҳои гуногун ба харитаҳои топологии шашкунҷа, даврашакл ё мураббаъ мувофиқи наздикии онҳо бофта шудаанд. 0,904, мутаносибан, интихоб карда мешавад, ки як воҳиди 55-харита (5 × 11) мебошад. Сохтори нейрон аз рӯи шумораи гиреҳҳо дар муодилаи эмпирикӣ муайян карда мешавад.
Шумораи маълумоти дар ин тадқиқот истифодашуда 115 намунаро ташкил медиҳад. Барои тақсим кардани маълумот ба маълумоти санҷишӣ (25% барои тасдиқ) ва маҷмӯи додаҳои таълимӣ (75% барои калибрченкунӣ) як равиши тасодуфӣ истифода шудааст. Маҷмӯи маълумоти омӯзишӣ барои тавлиди модели регрессия (калибрченкунӣ) ва маҷмӯи додаҳои тестӣ барои санҷиши қобилияти умумӣсозӣ истифода мешавад58. Ин барои арзёбии мутобиқати моделҳои гуногун барои пешгӯии моделҳо анҷом дода шуд. -раванди байниҳамдигарӣ, панҷ маротиба такрор карда мешавад. Тағйирёбандаҳое, ки тавассути интерполятсияи EBK тавлид шудаанд, ҳамчун пешгӯикунанда ё тағирёбандаҳои шарҳдиҳанда барои пешгӯии тағирёбандаи ҳадаф (PTE) истифода мешаванд. Моделсозӣ дар RStudio бо истифода аз бастаҳои китобхонаи(Kohonen), library(caret), library(modelr), library(“e1071″”ol), library(“e1071″(”ol), library("pl"r") рари («Метрика»).
Параметрҳои гуногуни тасдиқкунӣ барои муайян кардани беҳтарин модели мувофиқ барои пешгӯии консентратсияи никел дар хок ва баҳодиҳии дақиқии модел ва тасдиқи он истифода шуданд. Моделҳои гибридизатсия бо истифода аз хатогии миёнаи мутлақ (MAE), хатои миёнаи квадратии реша (RMSE) ва R-мураббаъ ё муайянкунии коэффитсиент (R2) арзёбӣ шуданд. R2. бузургӣ дар ченакҳои мустақил қудрати пешгӯии моделро тавсиф мекунад, дар ҳоле ки MAE арзиши воқеии миқдорӣро муайян мекунад. Барои арзёбии беҳтарин модели омехта бо истифода аз параметрҳои тасдиқкунӣ арзиши R2 бояд баланд бошад, арзиши он ба 1 наздиктар бошад, дақиқӣ ҳамон қадар баландтар аст. Мувофиқи Ли ва дигарон.59, арзиши меъёри R2 аз 0,75 ё бештар аз он пешгӯии хуб ҳисобида мешавад;аз 0,5 то 0,75 иҷрои модели қобили қабул аст ва аз 0,5 камтар иҷрои модели қобили қабул нест. Ҳангоми интихоби модел бо истифода аз усулҳои арзёбии меъёрҳои тасдиқи RMSE ва MAE, арзишҳои поёнии бадастомада кофӣ буданд ва беҳтарин интихоб ҳисобида шуданд. Муодилаи зерин усули санҷишро тавсиф мекунад.
ки n андозаи арзиши мушоҳидашударо ифода мекунад\({Y}_{i}\) вокуниши ченшуда ва \({\widehat{Y}}_{i}\) инчунин арзиши посухи пешбинишударо ифода мекунад, бинобар ин, барои мушоҳидаҳои аввалини i.
Тавсифи омории пешгӯишаванда ва тағирёбандаҳои посух дар ҷадвали 1 оварда шудаанд, ки миёна, инҳирофи стандартӣ (SD), коэффисиенти тағирёбанда (CV), ҳадди ақал, максимум, куртоз ва каҷшавиро нишон медиҳанд. Қиматҳои минималӣ ва максималии элементҳо бо тартиби камшавии Mg
Таносуби тағирёбандаҳои пешгӯӣ бо унсурҳои ҷавобӣ таносуби қаноатбахши байни унсурҳоро нишон дод (ниг. Расми 3). Муносибат нишон дод, ки CaK таносуби мӯътадилро бо арзиши r = 0,53 нишон дод, чунон ки CaNi. Ҳарчанд Ca ва K бо ҳамдигар робитаи хоксорона нишон медиҳанд, муҳаққиқон ба монанди Кингстон ва дигарон.68 ва Santo69 нишон медиҳанд, ки сатҳи онҳо дар хок баръакс мутаносиб аст. Аммо, Ca ва Mg ба К антагонистӣ мебошанд, аммо CaK хуб коррелятсия мекунад. Ин метавонад ба истифодаи нуриҳо ба монанди карбонати калий, ки дар калий 56% баландтар аст, бошад. алоқаманд аст, зеро сулфати магний, нитрати магний ва калий ба хок барои баланд бардоштани сатҳи норасоии онҳо истифода мешаванд. Никел бо Ca, K ва Mg мутаносибан мӯътадил аст, ки арзиши r = 0,52, 0,63 ва 0,55 аст. несий азхудкунии калсийро бозмедорад, калсий таъсири магнийи зиёдатиро коҳиш медиҳад ва ҳам магний ва ҳам калсий таъсири заҳрноки никелро дар хок коҳиш медиҳад.
Матритсаи коррелятсионӣ барои унсурҳое, ки муносибати байни пешгӯиҳо ва посухҳоро нишон медиҳанд (Эзоҳ: ин рақам диаграммаи пароканда байни элементҳоро дар бар мегирад, сатҳҳои аҳамият ба p <0,001 асос ёфтааст).
Дар расми 4 тақсимоти фазоии элементҳо нишон дода шудааст. Мувофиқи Burgos et al70, татбиқи тақсимоти фазоӣ як усулест, ки барои ҳисоб кардан ва таъкид кардани нуқтаҳои гарм дар минтақаҳои ифлосшуда истифода мешавад. Сатҳи ғанисозии Ca-ро дар расми 4 дар қисми шимолу ғарбии харитаи тақсимоти фазоӣ дидан мумкин аст. истифодаи оҳаки зуд (оксиди калсий) барои кам кардани кислотаи хок ва истифодаи он дар фабрикаҳои пӯлод ҳамчун оксигени сілтӣ дар раванди пӯлодсозӣ. Аз тарафи дигар, деҳқонони дигар бартарӣ медиҳанд, ки гидроксиди калсийро дар хокҳои туршӣ барои безараргардонии рН истифода баранд, ки он низ миқдори калсий дар хокро зиёд мекунад71.Калсий дар шимоли шарқии ҷомеа низ гармтар аст. ва намунаи мӯътадил то баланди калий метавонад аз истифодаи NPK ва калий бошад. Ин бо таҳқиқоти дигар мувофиқ аст, ба монанди Мадарас ва Липавски72, Мадарас ва диг.73, Пулкрабова ва диг.74, Асаре ва дигарон.75, ки мушоҳида кардаанд, ки мӯътадилсозии хок ва коркард бо KCl ва KCl миқдори зиёди KCl ба вуҷуд меояд.Ғанисозии фазоӣ калий дар шимолу ғарби харитаи тақсимот метавонад бо сабаби истифодаи нуриҳои калий дар асоси ба монанди хлориди калий, сулфат калий, нитрат калий, potash, ва potash барои баланд бардоштани мазмуни калий дар хок камбизоат.Zádorová et al.76 ва Тлустош ва дигарон.77 қайд кардааст, ки истифодаи нуриҳои K-К мазмуни К-ро дар хок зиёд мекунад ва дар муддати тӯлонӣ миқдори ғизоии хокро ба таври назаррас афзоиш медиҳад, махсусан К ва Mg дар хок нуқтаи гармро нишон медиҳанд. Нуқтаҳои гарми нисбатан мӯътадил дар шимолу ғарби харита ва ҷанубу шарқи харита. Пайвастшавии коллоидӣ дар хок консентратсияи магний дар байни растанӣ боиси аз байн рафтани консентратсияи магний дар байни растаниҳо мегардад. хлорозии рагҳо. Нуриҳои магний дар асоси сулфати магний, сулфати магний ва кизерит норасоиҳоро (растаниҳо бунафш, сурх ё қаҳваранг ба назар мерасанд) дар хоки дорои диапазони муқаррарии рН 6 табобат мекунанд. Ҷамъшавии никел дар заминҳои шаҳрӣ ва хокҳои атроф метавонад аз сабаби хокҳои атроф ва хоки атроф бошад. аҳамияти никел дар истеҳсоли пӯлоди зангногир78.
Тақсимоти фазоии элементҳо [харитаи тақсимоти фазоӣ бо истифода аз ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Version 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com) сохта шудааст.]
Натиҷаҳои шохиси иҷрои модел барои унсурҳои дар ин таҳқиқот истифодашуда дар ҷадвали 2 нишон дода шудаанд. Аз тарафи дигар, RMSE ва MAE-и Ni ҳарду ба сифр наздиканд (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Аз тарафи дигар, ҳам арзишҳои RMSE ва ҳам MAE аз K қобили қабуланд. Натиҷаҳои RMSE ва MAE барои натиҷаҳои калсий ва маҷмӯи MAE ва магнийҳои калонтар аз MAE. RMSE ва MAE ин тадқиқот бо истифода аз EBK барои пешгӯии Ni беҳтар аз натиҷаҳои Ҷон ва дигарон пайдо шуданд.54 бо истифода аз кригинги синергистӣ барои пешгӯии консентратсияи S дар хок бо истифода аз ҳамон маълумоти ҷамъшуда. Натиҷаҳои EBK, ки мо омӯхтаем, бо натиҷаҳои Фабиячик ва дигарон мувофиқат мекунанд.41, Ян ва дигарон.79, Бегуин ва дигарон.80, Адхикари ва дигарон.81 ва Ҷон ва дигарон.82, махсусан К ва Ни.
Иҷрои усулҳои инфиродӣ барои пешгӯии таркиби никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр бо истифода аз иҷрои моделҳо баҳо дода шуд (Ҷадвали 3). Санҷиши модел ва арзёбии дақиқ тасдиқ кард, ки пешгӯии Ca_Mg_K дар якҷоягӣ бо модели EBK SVMR беҳтарин натиҷа дод. ) буданд, 0,637 (R2), 95,479 мг/кг (RMSE) ва 77,368 мг/кг (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235,974 мг/кг (RMSE) ва 166,946 мг/кг (MAE) буд. /кг R2) ва Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2);Натиҷаҳои RMSE ва MAE онҳо нисбат ба натиҷаҳои Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) баландтар буданд (ниг. Ҷадвали 3). Илова бар ин, RMSE ва MAE модели Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 ва MAE = 1031.49) онҳо нисбат ба Ca_Mg_K-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 ва MAE = 1031.49) мутаносибан 113_4G мебошанд. -EBK_SVMR. Ба ҳамин монанд, RMSE ва MAE модели Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235,974 ва MAE = 166,946) нисбат ба модели Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE ва MAE мутаносибан 2,5 ва 2,2 калонтаранд. ME ва MAE мушоҳида карда шуданд.Мувофиқи Кебонье ва дигарон.46 ва Ҷон ва дигарон.54, ҳар қадаре, ки RMSE ва MAE ба сифр наздиктар бошанд, ҳамон қадар натиҷаҳо беҳтар мешаванд. SVMR ва EBK_SVMR қиматҳои баланди квантизатсияшудаи RSME ва MAE доранд. Мушоҳида карда шуд, ки тахминҳои RSME пайваста аз арзишҳои MAE баландтар буда, мавҷудияти нишондиҳандаҳои беруниро нишон медиҳанд. Мувофиқи Legates ва McCabex, аз нишондиҳандаи мутлақи RMSE83 зиёд аст, мавҷудияти нишондиҳандаҳои берунӣ.Ин маънои онро дорад, ки маҷмӯаи маълумот ҳар қадар гетерогенӣ бошад, қиматҳои MAE ва RMSE ҳамон қадар баландтаранд. Дурустии арзёбии байнирасмии модели омехтаи Ca_Mg_K-EBK_SVMR барои пешгӯии таркиби Ni дар хокҳои шаҳрӣ ва наздишаҳрӣ 63,70% буд. Мувофиқи Ли ва дигарон.59, ин сатҳи дақиқӣ меъёри қобили қабули модел аст. Натиҷаҳои мавҷуда бо тадқиқоти қаблии Тарасов ва дигарон муқоиса карда шудаанд.36, ки модели гибридии он MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging)-ро офаридааст, ки ба шохиси арзёбии дақиқии EBK_SVMR алоқаманд аст, ки дар таҳқиқоти ҷорӣ гузориш дода шудааст, RMSE (210) ва MAE (167.5) аз натиҷаҳои мо дар таҳқиқоти ҷорӣ баландтар буданд (RMSE 95.479. 637) бо Тарасов ва дигарон.36 (0.544), маълум аст, ки коэффисиенти муайянкунӣ (R2) дар ин модели омехта баландтар аст. Маржаи хатогӣ (RMSE ва MAE) (EBK SVMR) барои модели омехта ду маротиба камтар аст. Ба ҳамин монанд, Сергеев ва дигарон 34 барои модели гибридии таҳияшуда 0,28 (R2) сабт кардаанд (Multilayer Recording in the Perceptron), 7 (R2). Дараҷаи дақиқии пешгӯии ин модел (EBK SVMR) 63,7% аст, дар ҳоле ки дақиқии пешгӯии Сергеев ва дигарон.34 28% аст.Харитаи ниҳоӣ (расми 5), ки бо истифода аз модели EBK_SVMR ва Ca_Mg_K ҳамчун пешгӯӣ сохта шудааст, пешгӯии нуқтаҳои гарм ва мӯътадил то никелро дар тамоми минтақаи омӯзиш нишон медиҳад. Ин маънои онро дорад, ки консентратсияи никел дар минтақаи таҳқиқот асосан мӯътадил буда, консентратсияи никел дар баъзе минтақаҳои мушаххас баландтар аст.
Харитаи пешгӯии ниҳоӣ бо истифода аз модели гибридии EBK_SVMR ва бо истифода аз Ca_Mg_K ҳамчун пешгӯӣ муаррифӣ карда мешавад.[Харитаи тақсимоти фазоӣ бо истифода аз RStudio (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/) сохта шудааст.]
Дар расми 6 консентратсияи PTE ҳамчун як ҳавопаймои таркибӣ иборат аст аз нейронҳои инфиродӣ оварда шудаанд. Ҳеҷ яке аз ҳавопаймоҳои ҷузъӣ ҳамон рангеро, ки нишон дода шудааст, намоиш намедиҳад. Аммо, шумораи мувофиқи нейронҳо дар як харитаи кашидашуда 55 аст. SeOM бо истифода аз рангҳои гуногун истеҳсол карда мешавад ва намунаҳои ранг ҳар қадар шабоҳат доранд, хосиятҳои намунаҳои намунавӣ ҳамон қадар муқоисашаванда мебошанд. намунаҳои ранг ба нейронҳои ягонаи баланд ва аксари нейронҳои паст. Ҳамин тариқ, CaK ва CaMg бо нейронҳои хеле баландтартиб ва намунаҳои рангҳои паст-мӯътадил баъзе монандиҳо доранд. Ҳарду модел консентратсияи Ni-ро дар хок тавассути нишон додани рангҳои миёна то баланди рангҳо ба монанди сурх, норанҷӣ ва зард пешгӯӣ мекунанд. Модели KMg намунаҳои зиёди рангҳои баландро дар асоси рангҳои баланд то миқёси паст дар асоси рангҳои баланд то миқёси паст нишон медиҳад. намунаи тақсимоти ҳамвораи ҷузъҳои модел як намунаи ранги баланди нишон дод, ки консентратсияи эҳтимолии никел дар хок (ниг. Расми 4) нишон дод. Дар ҳавопаймои ҷузъи модели CakMg намунаи ранги гуногунро аз паст ба баланд мувофиқи миқёси ранги дақиқ нишон медиҳад. Ғайр аз ин, пешгӯии модели мазмуни никел (CakMg) монанд ба тақсимоти миёнаи никел дар расми 5 нишон дода шудааст. консентратсияи никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳрҳо. Дар расми 7 усули контурӣ дар k-маънои гурӯҳбандӣ дар харита тасвир шудааст, ки аз рӯи арзиши пешбинишуда дар ҳар як модел ба се кластер тақсим карда шудааст. Усули контурӣ шумораи оптималии кластерҳоро ифода мекунад. Аз 115 намунаи хок ҷамъоварӣ карда мешавад, дар ҳоле ки аксари намунаҳои категорияи C34 гирифта шудаанд. 3 8 намуна гирифта шуд. Комбинатсияи пешгӯии ҳамворӣ аз ҳафт ҷузъӣ барои шарҳи дурусти кластер содда карда шуд. Аз сабаби равандҳои сершумори антропогенӣ ва табиӣ, ки ба ташаккули хок таъсир мерасонанд, дар харитаи тақсимшудаи SeOM мавҷудияти намунаҳои кластерҳои дуруст фарқ кардан душвор аст78.
Баромади ҳавопаймои ҷузъӣ аз ҷониби ҳар як тағирёбандаи мошини вектории эмпирикӣ Bayesian Kriging Support (EBK_SVM_SeOM).[Харитаҳои SeOM бо истифода аз RStudio сохта шудаанд (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Ҷузъҳои таснифоти кластерҳои гуногун [Харитаҳои SeOM бо истифода аз RStudio сохта шудаанд (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Тадқиқоти ҷорӣ усулҳои моделсозии консентратсияи никелро дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр ба таври возеҳ нишон медиҳад. Таҳқиқот усулҳои гуногуни моделсозӣ, омезиши унсурҳо бо усулҳои моделсозӣ барои ба даст овардани роҳи беҳтарини пешгӯии консентратсияи никел дар хокро санҷидааст. харита тақсимоти фазоии ҷузъҳои аз ҷониби EBK_SVMR намоиш додашударо тасдиқ мекунад (ниг. Расми 5). Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки модели регрессионии мошини вектории дастгирӣ (Ca Mg K-SVMR) консентратсияи Ni дар хок ҳамчун як модели ягона пешгӯӣ мекунад, аммо параметрҳои тасдиқ ва арзёбии дақиқӣ хатогиҳои хеле баландро дар робита ба RMSE ва MAEML-и дигар бо истифода аз модели дастӣ низ нишон медиҳанд. ба арзиши пасти коэффисиенти детерминатсия (R2). Бо истифода аз EBK SVMR ва унсурҳои омехта (CaKMg) бо хатогиҳои ками RMSE ва MAE бо дақиқии 63,7% натиҷаҳои хуб ба даст оварда шуданд. Маълум мешавад, ки якҷоя кардани алгоритми EBK бо алгоритми омӯзиши мошинсозӣ метавонад натиҷаҳои консентратсияи PTE-ро бо истифода аз он нишон диҳад. Ca Mg K ҳамчун пешгӯиҳо барои пешгӯии консентратсияи Ni дар минтақаи тадқиқот метавонад пешгӯии Ni дар хокро беҳтар кунад. Ин маънои онро дорад, ки истифодаи пайвастаи нуриҳои никелӣ ва ифлоскунии саноатии хок аз ҷониби саноати пӯлод тамоюли зиёд кардани консентратсияи никел дар хок дорад. Ин тадқиқот нишон дод, ки модели EBK метавонад сатҳи иштибоҳро коҳиш диҳад ва тақсимоти умумии кӯзаҳои шаҳрӣ ё беҳтар кардани тақсимоти атрофи шаҳрҳо дар атрофи он. , мо пешниҳод мекунем, ки модели EBK-SVMR барои арзёбӣ ва пешгӯии PTE дар хок истифода шавад;илова бар ин, мо пешниҳод менамоем, ки EBK-ро барои гибридизатсия бо алгоритмҳои гуногуни омӯзиши мошинсозӣ истифода барем. Консентратсияи Ni бо истифода аз элементҳо ҳамчун ковариатҳо пешгӯӣ карда шуд;аммо бо истифода аз ковариатҳои бештар иҷрои моделро хеле беҳтар мегардонад, ки онро метавон маҳдудияти кори ҷорӣ арзёбӣ кард. Маҳдудияти дигари ин таҳқиқот ин аст, ки шумораи маҷмӯаҳои додаҳо 115 аст. Аз ин рӯ, агар маълумоти бештар пешниҳод карда шаванд, иҷрои усули пешниҳодшудаи гибридизатсияи оптимизатсияшуда метавонад беҳтар карда шавад.
PlantProbs.net.Nickel дар растаниҳо ва хок https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Дастрасӣ 28 апрели 2021).
Kasprzak, KS Nickel пешрафтҳо дар токсикологияи муосири муҳити зист. атроф. токсикология.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: Баррасии манбаъҳои он ва токсикологияи экологӣ. Полша J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Вуруди моддаҳои ифлоскунанда аз атмосфера ва ҷамъшавӣ дар хок ва растаниҳо дар назди корхонаи гудохтаи никел-мис дар Садбери, Онтарио, Канада.can.J.Бот.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Манива, Т. ва дигарон. Металлҳои вазнин дар хок, растаниҳо ва хатарҳои марбут ба чаронидани ҳайвоноти кавзавӣ дар наздикии кони мис-никели Селеби-Фикве дар Ботсвана.surroundings.Geochemistry.Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-0018 (021-0212).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Элементҳои микроэлементҳо дар хок ва… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+Elements.+Yorksoil+2011+. NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (24 ноябри соли 2020 дастрас шудааст).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, undefined. Таъсири саноати никели Русия ба консентратсияи металлҳои вазнин дар хок ва алафҳои кишоварзӣ дар Soer-Varanger, Norway.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al. Азхудкунӣ ва нигоҳдории никел дар оби нӯшокӣ ба истеъмоли ғизо ва ҳассосияти никел алоқаманд аст. токсикология. барнома. Фармакодинамика.154, 67-75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nickel carcinogenesis, mutation, epigenetics or selection.roundings. Perspective.Health.107, 2 (1999).
Аҷман, компютер;Ажадо, SK;Боривка, Л.;Бини, JKM;Саркоди, ВЙО;Кобонье, НМ;Таҳлили тамоюли унсурҳои эҳтимолан заҳролуд: баррасии библиометрӣ. Environmental Geochemistry and Health.Springer Science & Business Media BV 2020.https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Минасни, Б. & МакБратни, AB Харитаи рақамии хок: Таърихи мухтасар ва баъзе дарсҳо. Geoderma 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
МакБратни, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. Дар бораи харитаи рақамии хок.
Deutsch.CV Моделсозии геостатистикии обанбор,… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistical+Reservoir+Modeling%2C +Oxford+6+s. = (28 апрели соли 2021 дастрас шудааст).
Вақти фиристодан: июл-22-2022