Nature.com сайтына кергәнегез өчен рәхмәт. Сез кулланган браузер версиясе CSS өчен чикләнгән ярдәмгә ия. Иң яхшы тәҗрибә өчен без яңартылган браузерны кулланырга киңәш итәбез (яки Internet Explorer'та яраклашу режимын сүндерегез). Шул ук вакытта, ярдәмне дәвам итәр өчен, без сайтны стильләр һәм JavaScriptсыз күрсәтәчәкбез.
Туфракның пычрануы - кеше эшчәнлеге аркасында килеп чыккан зур проблема. Потенциаль агулы элементларның (PTE) киң таралуы шәһәр һәм шәһәр читендә төрлечә була. Шуңа күрә мондый туфрактагы PTE эчтәлеген алдан әйтү кыен. Чехиядә Фридек Мистектан барлыгы 115 үрнәк алынган. Рометрия. responseавап үзгәрүчесе Ni һәм фаразлаучылар Ca, Mg, һәм К. Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) начар эшли, моны 0,1-тан кимрәк билгеләү коэффициентлары раслый. Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) моделе иң яхшы модель булды, түбән RMSE (95,479 мг / кг) һәм MAE (77.368 мг / кг). Чыгыш үз-үзен оештыру картасы ярдәмендә визуальләштерелгән. CakMg-EBK-SVMR гибрид модель яссылыгында кластерланган нейроннар шәһәр һәм шәһәр туфракларында Ni концентрациясен фаразлаучы берничә төсле үрнәк күрсәтәләр. Нәтиҗә шуны күрсәтә: EBK һәм SVMRны берләштерү шәһәр һәм пери-шәһәр туфракларында Ni концентрациясен фаразлау өчен эффектив техника.
Никель (Ni) үсемлекләр өчен микронутриент булып санала, чөнки ул атмосфера азотын (N) һәм карбамид матдәләр алмашына ярдәм итә, икесе дә орлык үсү өчен кирәк. Орлык үсүгә өлеш кертүдән тыш, Ni гөмбә һәм бактерия ингибиторы ролен үти һәм үсемлекләр үсешенә ярдәм итә. азот фиксировкасын оптимальләштерү өчен изерлар. Никель нигезендәге ашламаларның туфракны баету һәм туфрактагы азотны төзәтү сәләтен арттыру өчен, никель туфрактагы никель концентрациясен өзлексез арттыра. Никель үсемлекләр өчен микронутриент булса да, туфракның артык күп кабул ителүе туфрактагы туфракның токсиклылыгы. 3, Ni үсемлекләр үсеше һәм үсүе өчен кирәк булган 17 нче мөһим элемент булып табылды. Никельнең үсемлек үсешендә һәм үсешендә роленә өстәп, кешеләр аңа төрле кушымталар өчен мохтаҗ. Электроплатинг, никель нигезендәге эретмәләр җитештерү, һәм автомобиль сәнәгатендә ут кабызу җайланмалары һәм продуктлар, кухня продуктлары, электр энергиясе, никель куллану. чыбык һәм кабель, реактив турбиналар, хирургик имплантатлар, тукымалар, суднолар төзү 5. Туфрактагы бай дәрәҗәләр (ягъни, җир өсте туфраклары) антропоген һәм табигый чыганакларга бәйле, ләкин беренче чиратта, Ni антропоген түгел, табигый чыганак.шулай да, антропоген чыганакларга корыч промышленностьта никель / кадмий батарейкалары, электроплатинг, дуга белән эретеп ябыштыру, дизель һәм ягулык майлары, һәм күмер яну, калдыклар һәм балчык яндырудан атмосфера чыгару Никель туплануы 7,8. Фридман һәм Хатчинсон9 һәм Манива һ.б.10, якын һәм күрше мохиттә җир өстен пычратуның төп чыганаклары, нигездә, никель-бакыр нигезендә эретеп ябыштыручылар һәм шахталар. Канададагы Судбери никель-бакыр эшкәртү заводы тирәсендәге иң югары туфрак никель пычрануның иң югары дәрәҗәсенә 26000 мг / кг11 булган.12, төбәктәге иң сөрү җирләрендә HNO3 чыгарыла торган никель күләме (Россиядә никель җитештерү) 6,25 дән 136,88 мг / кгга кадәр, бу 30,43 мг / кг уртача һәм 25 мг / кг төп концентрациягә туры килә. мутагенез, хромосомаль зарар, Z-DNA барлыкка килү, ДНК экизизациясен ремонтлау яки эпигенетик процесслар аркасында ракка китерә13. Хайваннар экспериментларында никельнең төрле шешләр китереп чыгару мөмкинлеге барлыгы ачыкланды, һәм карсиногеник никель комплекслары мондый шешләрне көчәйтергә мөмкин.
Соңгы вакытта туфракның пычрануын бәяләү туфрак-үсемлек мөнәсәбәтләре, туфрак һәм туфрак биологик бәйләнешләре, экологик деградация һәм әйләнә-тирә мохиткә йогынты ясау аркасында килеп чыккан сәламәтлек белән бәйле күп төрле проблемалар аркасында чәчәк атты. Бүгенге көнгә кадәр туфрактагы Ni кебек потенциаль агулы элементларны (PTE) прогнозлау традицион ысуллар кулланып күп санлы һәм туфраклы карточкалар (DSM). ratney16, прогнозлы туфрак картасы (DSM) туфрак фәненең күренекле субсисиплинасы булуын исбатлады. Лагачери һәм МакБратни, 2006 DSMны "ситу һәм лаборатория күзәтү ысуллары һәм киңлек һәм киң булмаган туфрак инфраструктурасы системалары ярдәмендә туфрак киңлеге мәгълүмат системаларын булдыру һәм тутыру" дип билгелиләр .McBratney һ.б.17 схема хәзерге DSM яки PSM - PTE, туфрак төрләре һәм туфрак үзлекләренең киң таралышын фаразлау яки картографияләү өчен иң эффектив техника. Геостатистика һәм Машина өйрәнү алгоритмнары (MLA) - DSM модельләштерү техникасы, алар санаклар ярдәмендә санлы карталар ясыйлар, алар мөһим һәм минималь мәгълүматлар кулланып.
Deutsch18 һәм Olea19 геостатистиканы "киңлек атрибутлары белән эш итүче санлы техника туплау, нигездә стохастик модельләрне куллану, мәсәлән, вакыт сериясе анализы вакытлыча мәгълүматны характерлый" дип билгели.Беренче чиратта, геостатистика вариограммаларны бәяләүне үз эченә ала, бу санлы һәм һәр мәгълүмат базасыннан киңлек кыйммәтләренең бәйләнешен билгеләргә мөмкинлек бирә. Gumiaux һ.б.20 шулай ук геостатистикадагы вариограммаларны бәяләү өч принципка нигезләнгәнен күрсәтә: а) мәгълүмат корреляциясенең масштабын исәпләү, б) мәгълүматлар тигезсезлегендә анисотропны ачыклау һәм исәпләү һәм (в) җирле эффектлардан аерылган үлчәү мәгълүматларының табигый хатасын исәпкә алу, өлкә эффектлары шулай ук бәяләнә. кригинг, эмпирик Байес кригинг, гади кригинг ысулы һәм PTE картасын яки фаразлау өчен танылган интерполяция техникасы, туфрак характеристикалары, туфрак төрләре.
Машина өйрәнү алгоритмнары (MLA) - чагыштырмача яңа техника, зуррак сызыксыз мәгълүмат классларын куллана, мәгълүмат казу өчен кулланылган алгоритмнар белән ягулык бирә, мәгълүмат формаларын ачыклый, һәм туфрак фәне кебек фәнни өлкәләрдә классификациягә берничә тапкыр кулланыла.22 (авыл хуҗалыгы туфракларында авыр металл бәяләү өчен очраклы урманнар), Сакизада һ.б.23 (вектор машиналарын һәм ясалма нейрон челтәрләрне кулланып модельләштерү) туфракның пычрануы). Моннан тыш, Вега һ.б.24 (Авыр металлны тоту һәм туфракта adsorption модельләштерү өчен КАРТ) Кояш һ.б.25.
Фаразлау яки карта ясауда DSM алгоритмнарын куллану берничә проблема белән очраша. Күпчелек авторлар MLA геостатистикадан өстенрәк һәм киресенчә. Берсе икенчесеннән яхшырак булса да, икесенең кушылуы DSM15 картасы яки фаразлау төгәллеген яхшырта. Woodcock һәм Gopal26 Finke27;Понтиус һәм Чук28 һәм Грунвальд29 җитешсезлекләр һәм фаразланган туфрак картасында кайбер хаталар турында аңлатма бирәләр. Туфрак галимнәре DSM картасын һәм прогнозлауның эффективлыгын, төгәллеген, алдан әйтелүен оптимальләштерү өчен төрле ысуллар кулландылар. Билгесезлек һәм тикшерү комбинациясе эффективлыкны оптимальләштерү һәм кимчелекләрне киметү өчен DSMга интеграцияләнгән күп төрле аспектларның берсе.Карта ясау һәм фаразлау белән кертелгән тикшерү тәртибе һәм билгесезлек карта сыйфатын яхшырту өчен мөстәкыйль расланырга тиешлеген күрсәтегез. DSM чикләүләре географик яктан таралган туфрак сыйфаты аркасында, билгесезлек компонентын үз эченә ала;шулай да, DSM-та ышанычның булмавы күп хата чыганакларыннан килеп чыгарга мөмкин, ягъни ковариат хата, модель хата, урнашу хата, һәм аналитик хата 31. МДА һәм геостатистик процессларда китерелгән төгәлсезлекләр аңлау җитмәү белән бәйле, ахыр чиктә реаль процессның чиктән тыш көчәюенә китерә. картографиядә һәм фаразлауда геостатистика һәм MLA интеграциясенә ярдәм итүче барлыкка килде. Сергеев һ.б. кебек туфрак галимнәре һәм авторлары.34;Субботина һ.б.35;Тарасов һ.б.36 һәм Тарасов һ.б.37 прогнозлау һәм картографиянең эффективлыгын күтәрә торган гибрид модельләр тудыру өчен геостатистиканың һәм машина өйрәнүнең төгәл сыйфатын кулландылар.Сыйфат. Бу гибрид яки берләштерелгән алгоритм модельләренең кайберләре ясалма нейрон челтәр кригинг (ANN-RK), күпкатлы персептрон калдык кригинг (MLP-RK), гомумиләштерелгән регрессия нейрон челтәре калдык кригинг (GR-NNRK) 36, ясалма нейрон челтәр кригинг-күпкатлы персептрон (ANN-K-MLP).
Сергеев һ.б. сүзләре буенча, төрле модельләштерү техникасын берләштерү җитешсезлекләрне бетерү һәм гибрид модельнең эффективлыгын арттыру потенциалына ия. Бу контекстта бу яңа кәгазь геостатистика һәм MLA комбинацияләнгән алгоритмын кулланырга кирәклеген раслый, шәһәр һәм пери-шәһәр өлкәләрендә Ni баетуны фаразлау (EBM базасы). Күп сызыклы регрессия (MLR) модельләре. EBK-ны теләсә нинди MLA белән гибридизацияләү билгеле түгел. Күрелгән күп катнаш модельләр гади, калдык, регрессия кригинг һәм MLA комбинацияләре. EBK - геостатистик интерполяция ысулы, ул киңлек стохастик процессын куллана, шул исәптән стационар булмаган стационар параметрлар, локальләштерелгән стационар / стационар очраклы кыр. ферма туфракларында органик углеродның таралуы, туфракның пычрануын бәяләү41 һәм туфракның үзлекләрен харитацияләү42.
Икенче яктан, үз-үзеңне оештыру графигы (SeOM) - Ли һ.б. кебек төрле мәкаләләрдә кулланылган өйрәнү алгоритмы.43, Ванг һ.б.44, Хусейн Бхуян һ.б.45 һәм Кебоне һәм башкалар.SeOM - көчле өйрәнү техникасы, сызыксыз проблемаларны төркемләү һәм күз алдына китерү белән билгеле. Төп компонент анализы, томан кластерлау, иерархик кластерлау һәм күп критерийлы карарлар кабул итү кебек, SeOM PTE үрнәкләрен оештыруда һәм ачыклауда яхшырак. Ван һ.б. сүзләре буенча.44, SeOM бәйләнешле нейроннарны таратуны киң итеп төркемли ала һәм югары резолюцияле мәгълүматны визуализацияли ала. SEOM турыдан-туры аңлату нәтиҗәләрен характерлау өчен иң яхшы модель алу өчен Ni фаразлау мәгълүматларын визуальләштерәчәк.
Бу кәгазь шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель эчтәлеген фаразлау өчен оптималь төгәллек белән ныклы картография моделен булдыруны максат итеп куя. Без фаразлыйбыз, катнаш модельнең ышанычлылыгы, нигездә, төп модельгә бәйләнгән башка модельләрнең йогынтысына бәйле. Без DSM алдында торган проблемаларны таныйбыз, һәм бу проблемалар күп фронтларда каралса, геостатистика һәм MLA модельләренең алга китүе арта;Шуңа күрә, без катнаш модельләр китерә алган тикшеренү сорауларына җавап бирергә тырышырбыз. Шулай да, максат элементын фаразлауда модель никадәр төгәл? Шулай ук, тикшерү һәм төгәллекне бәяләү нәтиҗәлелеген бәяләү дәрәҗәсе нинди? Шуңа күрә, бу тикшерүнең конкрет максатлары (а) SVMR яки MLR өчен берләштерелгән катнашма модель булдыру, төп модель буларак EBOM кулланып, (b) барлыкка килгән модельләрне чагыштыру, (b) барлыкка килгән модельләрне чагыштыру, с) никель киңлек үзгәрүенең югары резолюция картасы.
Тикшеренү Чехиядә, махсус Моравия-Силезия өлкәсендәге Фридек Мистек районында алып барыла (1 нче рәсемне кара). Өйрәнү өлкәсе географиясе бик каты һәм күбесенчә Моравия-Силезия Бескиди өлкәсенең өлеше, ул Карпат тауларының тышкы кыры өлеше һәм 20 ° 0 ′ 20 ° 0 ′ 41 ° 41 ° ;шулай да, регионның климат торышы өчен Коппен классификация системасы Cfb = уртача океан климаты дип бәяләнде, коры айларда да күп яңгыр ява. Температура ел дәвамында −5 ° C белән 24 ° C арасында бик аз үзгәрә, сирәк −14 ° C яки 30 ° C-тан түбән төшә, ел саен уртача явым-төшем 685 һәм 752 мм 477. Урман белән каплануның%. Икенче яктан, бу тикшеренүдә кулланылган мәйдан якынча 889,8 квадрат километр. Острава һәм аның тирәсендә корыч промышленность һәм металл эшләнмәләре бик актив. Метал тегермәннәре, никель тотрыксыз корычларда кулланыла торган корыч промышленность (мәсәлән, атмосфера коррозиясенә каршы тору һәм эретеп ябыштыру корычлары) Төбәктә никельнең потенциаль чыганакларын тикшерегез (мәсәлән, бәрәннәргә һәм аз тукланган терлекләрнең үсеш темпларын арттыру өчен бәрәннәргә никель өстәү) .Никельнең фәнни-тикшеренү өлкәләрендә кулланылышы, шул исәптән электроплатинг никель һәм электролсыз никель белән каплау процесслары. Табигатьтә олиан. Кайбер туфрак җирләре җир асты һәм җир асты җирләрендә хәрәкәтләнәләр, еш бетон һәм агарту белән. Шулай да, камбизоллар һәм стагнозоллар төбәктә иң еш очрый торган туфрак төрләре 48.
Өйрәнү өлкәсе картасы [Өйрәнү өлкәсе картасы ArcGIS Desktop ярдәмендә ясалган (ESRI, Inc, 10.7 версия, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Фридек Мистек районындагы шәһәр һәм шәһәр туфракларыннан барлыгы 115 җир өсте үрнәге алынган. Кулланылган үрнәк үрнәге 2 × 2 км ераклыктагы туфрак үрнәкләре булган челтәр иде, һәм җир өсте кулы белән тотылган GPS җайланмасы ярдәмендә 0 - 20 см тирәнлектә үлчәнде. Фрич диск тегермәне), һәм чистартылган (кулак зурлыгы 2 мм) .Тефлон шешәләренә 1 грамм кипкән, гомогенизацияләнгән һәм чистартылган туфрак үрнәкләрен куегыз. Teәр Тефлон судносында 7 мл 35% HCl һәм 3 мл 65% HNO3 таратыгыз (автомат диспансерны кулланыгыз) W һәм 160 ° C) 2 сәгать эчендә үрнәкләрнең ашкайнату процессын җиңеләйтү өчен, аннары салкын. Супернатантны 50 мл күләмле фласска күчерегез һәм 50 млга деонизацияләнгән су белән эретегез. Аннан соң эретелгән супернатантны 50 мл ПВХ трубасына фильтрлагыз. PTEs (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) ICP-OES (индуктив рәвештә кушылган плазмалы оптик эмиссия спектроскопиясе) белән билгеләнде (Термо Фишер Фәнни, АКШ) стандарт ысуллар һәм килешү буенча. .Бу тикшерүдә кулланылган PTE-ның ачыклау лимиты 0.0004 иде. (Сез). Моннан тыш, һәр анализ өчен сыйфат контроле һәм сыйфатны тикшерү процессы белешмә стандартларын анализлау белән тәэмин ителә. Хаталар минимумын киметү өчен, икеләтә анализ ясалды.
Эмпирик Байесян Кригинг (EBK) - туфрак фәне кебек төрле өлкәләрдә модельләштерүдә кулланылган бик күп геостатистик интерполяция техникасының берсе. Башка кригинг интерполяция техникасыннан аермалы буларак, EBK традицион кригинг ысулларыннан аерылып тора, семивариограмма моделе белән бәяләнгән хатаны исәпкә алып. Кригинг ысулының бик катлаулы өлешен тәшкил иткән ярымвариограмма. EBK интерполяциясе процессы Криворучко50 тәкъдим иткән өч критерий буенча бара, а) модель кертү мәгълүматлар базасыннан ярымариограмманы бәяли (б) барлыкка килгән мәгълүматлар базасы өчен яңа фаразланган бәя, барлыкка килгән семивариограмма нигезендә.
Кайда \ (Проб \ сул (A \ уң) \) алдагысын күрсәтә, \ (Проб \ сул (B \ уң) \) күпчелек очракта маргиналь ихтималлык санга сукмый, \ (Проб (В, А) \) .Семивариограмма исәпләү Байес кагыйдәсенә нигезләнә, ул күзәтү мәгълүматлар базасының ярымутравмалардан ясалган булуын күрсәтә. ярымариограмма.
Ярдәм векторы - машина өйрәнү алгоритмы, ул бер үк, ләкин сызыклы мөстәкыйль классларны аеру өчен оптималь аергыч гиперплан ясый. Вапник51 ният классификация алгоритмын булдырды, ләкин күптән түгел ул регрессиягә юнәлтелгән проблемаларны чишү өчен кулланылды. Li et al.52 буенча, SVM иң яхшы классификатор техникасы һәм төрле өлкәләрдә кулланылды. SVMR ядрә нигезендәге регрессия буларак, исәпләү күп илле киңлек функцияләре белән сызыклы регрессия моделе ярдәмендә башкарылды. Джон һәм al54 хәбәр итә, SVMR модельләштерү гиперплан сызыклы регрессия куллана, бу сызыксыз бәйләнешләр тудыра һәм киңлек функцияләрен рөхсәт итә. Вохланд һ.б.55, эпсилон (ε) -СВМР әзерләнгән мәгълүматлар базасын куллана, эпсилонга сизгер булмаган функция буларак, корреляцияләнгән мәгълүматны өйрәнүдән иң яхшы эпсилон белән мөстәкыйль карта ясау өчен кулланыла. Алдан билгеләнгән дистанцион хата фактик кыйммәттән санга сукмый, һәм хата ε (ε) зуррак булса, туфрак үзлекләре компенсацияләнә. apnik51 түбәндә күрсәтелгән.
монда b скаляр бусагасын күрсәтә, \ (K \ сул ({x} _ {,} {x} _ {k} \ уң) \) ядрә функциясен күрсәтә, \ (\ alfa \) Лагранж мультипликаторын күрсәтә, N санлы мәгълүматлар базасын күрсәтә, \ ({x} _ {k} \) мәгълүмат кертүен күрсәтә, һәм \ (y \) мәгълүмат чыганагы булып тора. РБФ ядрәсе оптималь SVMR моделен билгеләү өчен кулланыла, бу PTE укыту мәгълүматлары өчен иң нечкә штраф комплекты C һәм ядро параметры гамма (γ) алу өчен бик мөһим. Беренчедән, без тренировкалар җыелмасын бәяләдек, аннары модель күрсәткечләрен тикшерү комплектында сынадык. Кулланылган руль параметры сигма һәм метод бәясе svmRadial.
Күп сызыклы регрессия моделе (MLR) - регрессия моделе, ул җавап үзгәрүчесе һәм берничә прогнозлы үзгәрүләр арасындагы бәйләнешне күрсәтә, иң кечкенә квадратлар ысулы белән исәпләнгән сызыклы тупланган параметрларны кулланып. МЛРда иң кечкенә квадрат модель аңлату үзгәрүләрен сайлап алганнан соң туфрак үзлекләренең фаразлау функциясе. Бу аңлатмалы үзгәрүләр ярдәмендә сызыклы бәйләнеш булдыру өчен җавапны куллану.
монда y - җавап үзгәрүчесе, \ (a \) - интерепция, n - фаразлаучылар саны, \ ({b} _ {1} \) - коэффициентларның өлешчә регрессиясе, \ ({x} _ {i} \) фаразлаучы яки аңлатмалы үзгәрүчене күрсәтә, һәм \ ({\ varepsilon} _ {i} \) модельдәге хатаны күрсәтә.
Катнаш модельләр EBK-ны SVMR һәм MLR белән сандвичлау ярдәмендә алынган. Бу EBK интерполяциясеннән фаразланган кыйммәтләрне алу белән эшләнә. Ca, K, Mg интерполяцияләнгән фаразланган кыйммәтләр комбинатор процессы аша CaK, CaMg, KMg. . Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg, һәм CaKMg үзгәрүчәннәре шәһәр һәм шәһәр туфракларында Ni эчтәлеген прогнозлаучы буларак ковариатлар буларак кулланыла. Алынган иң кабул ителгән модель (EBK_SVM яки EBK_MLR) аннары үз-үзен оештыру графигы ярдәмендә визуальләштереләчәк. Бу тикшерүнең эш процессы 2 нче рәсемдә күрсәтелгән.
SeOM куллану финанс секторда, сәламәтлек саклау, сәнәгать, статистика, туфрак фәннәре һ.б. мәгълүматларны оештыру, бәяләү һәм фаразлау өчен популяр коралга әйләнде. SEOM ясалма нейрон челтәрләр һәм оештыру, бәяләү, фаразлау өчен күзәтелмәгән уку ысуллары ярдәмендә ясала. Бу тикшеренүдә SeOM Ni концентрацияләрен күз алдына китерү өчен кулланылды.57 кертү векторының нейрон челтәргә бәйләнешен тасвирлагыз, бер кертү катламы аша бер векторлы чыгару векторына. SeOM чыгарган ике үлчәмле карта - алты почмаклы, түгәрәк яки квадрат топологик карталарга якын булган ике үлчәмле карта. Метрика, санлаштыру хатасы (QE) һәм топографик хата (QE), һәм Топографик хата. 5 × 11) .Нейрон структурасы эмпирик тигезләмәдәге төеннәр саны буенча билгеләнә
Бу тикшеренүдә кулланылган мәгълүматлар саны - 115 үрнәк. Мәгълүматны сынау мәгълүматларына (тикшерү өчен 25%) һәм укыту мәгълүмат җыелмаларына (калибрлау өчен 75%) бүлү өчен очраклы алым кулланылды .Тренинг мәгълүматлар базасы регрессия моделен (калибрлау) булдыру өчен кулланыла, һәм сынау мәгълүматлар базасы гомумиләштерү сәләтен тикшерү өчен кулланылды. EBK интерполяциясе җитештергән үзгәрешләр максатчан үзгәрүчене (PTE) фаразлау өчен прогнозлаучы яки аңлатучы үзгәрешләр буларак кулланыла .Модельләштерү RStudio пакетлары китапханәсе (Кохонен), китапханә (карет), китапханә (модель), китапханә ("e1071 ″), китапханә (" плир "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә (" caTools "), китапханә.
Төрле тикшерү параметрлары туфрактагы никель концентрациясен фаразлау һәм модельнең төгәллеген бәяләү өчен иң яхшы модельне ачыклау өчен кулланылды. Гибридизация модельләре уртача абсолют хата (MAE), тамыр урта квадрат хата (RMSE), һәм R-квадрат яки коэффициент билгеләү (R2) ярдәмендә бәяләнде. фактик санлы кыйммәт. Тикшерү параметрларын кулланып иң яхшы катнашма моделен бәяләү өчен R2 кыйммәте югары булырга тиеш, кыйммәт 1гә якынрак булса, төгәллек шулкадәр югары. Ли һ.б. сүзләре буенча.59, 0,2 яки аннан да зуррак R2 критерий бәясе яхшы фаразлаучы булып санала;0,5 дән 0,75 гә кадәр модель эше, ә 0,5 дән түбән кабул ителмәгән модель эше. RMSE һәм MAE тикшерү критерийларын бәяләү ысулларын кулланып модель сайлаганда, алынган түбән кыйммәтләр җитәрлек иде һәм иң яхшы сайлау булып саналды. Түбән тигезләмә тикшерү ысулын тасвирлый.
монда n күзәтелгән кыйммәтнең зурлыгын күрсәтә \ ({Y} _ {i} \) үлчәнгән җавапны күрсәтә, һәм \ ({\ widehat {Y}} _ {i} \) шулай ук фаразланган җавап бәясен күрсәтә, димәк, беренче i күзәтүләр өчен.
Прогнозлаучы һәм җавап үзгәрүчәннәренең статистик тасвирламалары 1 таблицада китерелгән, уртача, стандарт тайпылыш (SD), үзгәрү коэффициенты (CV), минимум, максимум, куртоз һәм шомлык. Элементларның минималь һәм максималь кыйммәтләре Mg
Прогнозлаучы үзгәрешләрнең җавап элементлары белән корреляциясе элементлар арасында канәгатьләнерлек корреляцияне күрсәтте (3 нче рәсемне кара) .Кореляция күрсәткәнчә, CaK r бәясе = 0,53 белән уртача корреляцияне күрсәткән, CaNi кебек. Ca һәм K бер-берсе белән тыйнак ассоциацияләр күрсәтсәләр дә, Кингстон һ.б.68 һәм Санто69 аларның туфрактагы дәрәҗәләре капма-каршы пропорциональ булуларын күрсәтәләр. Шулай да, Ca һәм Mg K белән антагонистик, ләкин CaK яхшы корреляцияләнә. Бу калий карбонаты кебек ашламалар куллану аркасында булырга мөмкин, бу калийда 56% югарырак. , калий магний селитрасы, һәм калий туфракка җитешсезлек дәрәҗәсен күтәрү өчен кулланыла. Никель Ca, K һәм Mg белән уртача корреляцияләнә, r кыйммәтләре = 0,52, 0.63 һәм 0,55. Никель кебек кальций, магний, PTE белән бәйләнешләр катлаулы, ләкин шулай да, магний кальцийның үзләштерүен тыя, кальций магнийның кальцийны үзләштерүен киметә.
Прогнозлаучылар һәм җаваплар арасындагы бәйләнешне күрсәтүче элементлар өчен корреляция матрицасы (Искәрмә: бу сан элементлар арасында таралышны үз эченә ала, әһәмият дәрәҗәләре p <0,001 нигезендә).
4 нче рәсемдә элементларның киң таралуы күрсәтелә. Бургос һәм ал70 буенча, киң тарату куллану - пычратылган җирләрдә кайнар нокталарны санау һәм яктырту өчен кулланылган ысул. 4 нче рәсемдә Ca баету дәрәҗәсе киңлек тарату картасының төньяк-көнбатыш өлешендә күренергә мөмкин. Корыч җитештерү процессында эшкәртү кислороды кебек тегермәннәр. Икенче яктан, башка фермерлар рНны нейтральләштерү өчен кислоталы туфракларда кальций гидроксидын куллануны өстен күрәләр, бу туфракның кальций күләмен дә арттыра 71. ý72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare һ.б.Бәйләү картасының төньяк-көнбатышында киңлек белән калийны баету начар туфракның калий күләмен арттыру өчен калий хлориды, калий сульфаты, калий селитрасы, калий, калий кебек калий нигезендәге ашламалар куллану аркасында булырга мөмкин. Задорова һ.б.76 һәм Тлустош һ.б.77 күрсәткәнчә, К нигезендәге ашламалар куллану туфрактагы К күләмен арттырган һәм озакламый туфракның туклыклы матдәләрен сизелерлек арттырачак, аеруча K һәм Mg туфракның кайнар ноктасын күрсәтә. Картадан төньяк-көнбатышта һәм картаның көньяк-көнчыгышында уртача кайнар нокталар. калий магний сульфаты, магний сульфаты, һәм Кисерит кебек җитешсезлекләр (үсемлекләр куе кызыл, кызыл яки коңгырт булып күренә, магний җитешмәвен күрсәтә) туфракларда нормаль pH диапазоны белән. Шәһәр һәм шәһәр читендәге туфрак өслегендә никель туплануы, авыл хуҗалыгы кебек антропоген эшчәнлек аркасында булырга мөмкин7.
Элементларның киң таралуы [киңлек тарату картасы ArcGIS Desktop ярдәмендә ясалган (ESRI, Inc, 10.7 версия, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Бу тикшеренүдә кулланылган элементлар өчен модель җитештерү индексы нәтиҗәләре 2-таблицада күрсәтелгән. Икенче яктан, RMSE һәм MAE икесе дә нульгә якын (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Икенче яктан, K-ның RMSE һәм MAE кыйммәтләре дә кабул ителә. RMSE һәм MAE нәтиҗәләре кальций һәм магний өчен зур булган. Ни фаразлагыз, Джон һәм башкалар нәтиҗәләреннән яхшырак.Шул ук җыелган мәгълүматны кулланып туфрактагы S концентрациясен фаразлау өчен синергистик кригинг кулланып. Без өйрәнгән EBK нәтиҗәләре Фабижак һәм башкалар белән туры килә.41, Ян һ.б.79, Бегуин һ.б.80, Адикари һ.б.81 һәм Джон һ.б.82, аеруча К һәм Ни.
Шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель эчтәлеген фаразлау өчен индивидуаль ысулларның эшләнеше модельләрнең эшләнеше ярдәмендә бәяләнде (3 таблица) .Модельне тикшерү һәм төгәллекне бәяләү Ca_Mg_K фаразлаучысы EBK SVMR моделе белән берлектә иң яхшы күрсәткеч биргәнен раслады. кг (RMSE) һәм 77.368 мг / кг (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235,974 мг / кг (RMSE) һәм 166,946 мг / кг (MAE). Шуңа да карамастан, яхшы R2 кыйммәтләре Ca_Mg_K-SVMR (0.663 мг / кг R2);аларның RMSE һәм MAE нәтиҗәләре Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) белән чагыштырганда югарырак иде (3 нче таблицаны карагыз). Моннан тыш, Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 һәм MAE = 1031.49) модельнең RMSE һәм MAK_M_M_M_M_M_M_M_M_M__ Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 һәм MAE = 166.946) моделе Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE һәм MAEныкыннан 2,5 һәм 2,2 зуррак. Хисапланган RMSE нәтиҗәләре мәгълүматлар җыелмасының иң яхшы туры килү сызыгына туры килүен күрсәтә.46 һәм Джон һ.б.54, RMSE һәм MAE нульгә якынрак булган саен, нәтиҗәләр яхшырак. SVMR һәм EBK_SVMR RSME һәм MAE кыйммәтләренә ия. RSME сметалары MAE кыйммәтләреннән эзлекле булган, күзәтүчеләрнең булуын күрсәтә. Легатлар һәм МакКейб83 күрсәткечләре буенча, RMSE күрсәткечләре абсолют хата. Мәгълүматлар базасы, MAE һәм RMSE кыйммәтләре югарырак. Ca_Mg_K-EBK_SVMR катнаш модельнең шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында Ni эчтәлеген фаразлау өчен кросс-валидация бәяләү төгәллеге 63,70% иде .Ли һәм башкалар әйтүенчә.59, бу төгәллек дәрәҗәсе кабул ителгән модель эш ставкасы. Хәзерге нәтиҗәләр Тарасов һ.б.ның алдагы тикшерүе белән чагыштырыла.36 аның гибрид моделе хәзерге тикшерүдә күрсәтелгән EBK_SVMR төгәллеген бәяләү индексы белән бәйле MLPRK (Күпкатлы Персептрон Калдык Кригинг) ясады, RMSE (210) һәм MAE (167.5) безнең хәзерге тикшеренүләр нәтиҗәләреннән югарырак иде (RMSE 95.479, MAE 77.368). Ләкин, R2 белән чагыштырганда.36 (0.544), бу катнаш модельдә билгеләнү коэффициентының (R2) югарырак булуы ачык. Катнаш модель өчен хата маржасы (RMSE һәм MAE) (EBK SVMR) ике тапкыр түбәнрәк. Шул ук вакытта Сергеев һ.б. МР) 63,7% тәшкил итә, фаразлау төгәллеге Сергеев һ.б.34 - 28% .Беренче карточка (5 нче рәсем) EBK_SVMR моделе һәм Ca_Mg_K прогнозор буларак бөтен өйрәнү өлкәсендә кайнар нокталар һәм уртача никель фаразларын күрсәтә. Бу өйрәнү өлкәсендә никель концентрациясе нигездә уртача, кайбер өлкәләрдә концентрацияләре югары дигән сүз.
Соңгы фаразлау картасы EBK_SVMR гибрид моделе ярдәмендә һәм Ca_Mg_K прогнозчы буларак кулланыла. [Мейкин тарату картасы RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
6-нчы рәсемдә PTE концентрацияләре аерым нейроннардан торган композиция яссылыгы буларак күрсәтелгән. Компонент самолетларының берсе дә бер үк төс үрнәген күрсәтмәгән. Шулай да, картага туры килгән нейроннар саны 55.SeOM төрле төсләр кулланып җитештерелә, һәм төс үрнәкләренә охшаган, үрнәкләрнең характеристикалары чагыштырыла. бик югары тәртипле нейроннар һәм түбән-уртача төс үрнәкләре белән охшашлыклар. Ике модель дә кызыл, кызгылт сары һәм сары кебек урта төсләрне күрсәтеп туфрактагы Ni концентрациясен алдан әйтәләр. KMg моделе төгәл пропорцияләргә һәм түбән төстәге төсләргә нигезләнеп бик югары төсле үрнәкләр күрсәтә. Төгәл төс шкаласында модельнең компонентлары планетасы. төгәл төс масштабы буенча түбәннән югарыга кадәр төрле төс үрнәген күрсәтә. Моннан тыш, модельнең никель эчтәлеген фаразлавы (CakMg) 5-нче рәсемдә күрсәтелгән никельнең киң таралышына охшаган. Ике графикта да шәһәр һәм пери-шәһәр туфракларында никель концентрацияләренең югары, урта һәм түбән пропорцияләре күрсәтелә. кластерлар. 115 тупланган туфрак үрнәгеннән 1 категория туфрак үрнәкләрен алды, 74. Кластер 2 үрнәк алды, 3 кластер 8 үрнәк алды. Кластерны дөрес аңлату өчен җиде компонентлы планар прогноз комбинациясе гадиләштерелде.
Empәрбер Empirical Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) компоненты яссылыгы. [SeOM карталары RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
Төрле кластер классификация компонентлары [SeOM карталары RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
Хәзерге тикшеренү шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель концентрацияләрен модельләштерү техникасын ачык итеп күрсәтә. Тикшеренү төрле модельләштерү техникасын сынады, элементларны модельләштерү техникасы белән берләштереп, туфрактагы никель концентрациясен фаразлауның иң яхшы ысулын алу өчен. SeOM композицион планар киңлек үзенчәлекләре югары төс үрнәген күрсәтте, туфрактагы Ni концентрацияләрен күрсәтә. Аның нәтиҗәләре шуны күрсәтә: вектор машинасы регрессия моделе (Ca Mg K-SVMR) Ni туфрагында концентрацияне бер модель итеп фаразлый, ләкин тикшерү һәм төгәллекне бәяләү параметрлары RMSE һәм MAE ягыннан бик югары хаталар күрсәтә. Икенче яктан, EBK_MLR моделе белән кулланылган модельләштерү техникасы шулай ук кимчелекле RM һәм RMS) (R2). төгәллеге 63,7% .Бу килеп чыга, EBK алгоритмын машина өйрәнү алгоритмы белән туфрактагы PTE концентрациясен алдан әйтә алган гибрид алгоритм барлыкка китерә ала. Нәтиҗә шуны күрсәтә: өйрәнү өлкәсендә Ca концентрациясен фаразлау өчен Ca Mg K куллану туфракларда Ni фаразлавын яхшырта ала. EBK моделе хаталар дәрәҗәсен киметә һәм шәһәр яки шәһәр туфракларында туфракның киң таралу моделенең төгәллеген яхшырта ала. Гомумән, без EBK-SVMR моделен туфрактагы PTE бәяләү һәм фаразлау өчен кулланырга тәкъдим итәбез;өстәвенә, без EBK-ны төрле машина өйрәнү алгоритмнары белән гибридлаштыру өчен кулланырга тәкъдим итәбез.шулай да, күбрәк ковариатлар куллану модельнең эшләвен яхшыртачак, бу хәзерге эшнең чикләнүе дип саналырга мөмкин. Бу тикшерүнең тагын бер чикләнеше - мәгълүматлар базасы саны 115. Шуңа күрә, күбрәк мәгълүмат бирелсә, тәкъдим ителгән оптимизацияләнгән гибридизация ысулының эше яхшырырга мөмкин.
Antсемлекләр һәм туфрактагы PlantProbs.net.Никель https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021 елның 28 апрелендә).
Каспрзак, К.С. Никель хәзерге экологик токсикологиядә алга китәләр.
Семпель, М. & Никель, Г. Никель: Аның чыганакларына һәм экологик токсикологиягә күзәтү. Полис Дж. Әйләнә-тирә мохит.
Фридман, Б. & Хатчинсон, TC Атмосферадан пычраткыч матдәләр кертү, Судбери, Онтарио, Канада.can.J.Bot.58 (1), 108-132.https: //doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Манива, Т. һ.б. Туфрактагы авыр металллар, үсемлекләр һәм Ботсванадагы Селеби-Фикве бакыр-никель шахтасы янындагы көтү көтүләре белән бәйле куркынычлар. Геохимия. Сәламәтлек https://doi.org/10.
Кабата-Пендиас. G = (2020 елның 24 ноябрендә).
Алмс, А., Сингх, Б.
Нильсен, GD һ.б. Никельнең эчә торган суда үзләшүе һәм тотылуы азык кабул итү һәм никель сизгерлеге белән бәйле. Токсикология.апликация.
Коста, М. & Клейн, КБ Никель карсиногенезы, мутация, эпигенетика яки сайлап алу.
Ажман, ПК;Аджадо, СК;Борůвка Л.;Бини, ДжКМ;Саркоди, VYO;Кобоне, НМ;Потенциаль агулы элементларга тенденция анализы: библиометрик күзәтү. Экологик геохимия һәм сәламәтлек. Спрингер Фән һәм Бизнес Медиа BV 2020.https: //doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Минасный, Б. & МакБратни, AB Санлы туфрак картасы: кыскача тарих һәм кайбер дәресләр.
МакБратни, АБ, Мендонча Сантос, МЛ & Минасный, Б. Санлы туфрак картасында. Геодерма 117 (1-2), 3-52.https: //doi.org/10.1016/S0016-7061 (03) 00223-4 (2003).
Дойч.
Пост вакыты: 22-2022 июль