Nature.com نى زىيارەت قىلغىنىڭىزغا رەھمەت. سىز ئىشلىتىۋاتقان توركۆرگۈچ نۇسخىسىنىڭ CSS نى چەكلىك قوللىشى بار. ئەڭ ياخشى تەجرىبە ئۈچۈن ، يېڭىلانغان توركۆرگۈچنى ئىشلىتىشىڭىزنى تەۋسىيە قىلىمىز (ياكى Internet Explorer دىكى ماسلىشىش ھالىتىنى ئېتىۋېتىڭ). بۇ جەرياندا ، داۋاملىق قوللاشقا كاپالەتلىك قىلىش ئۈچۈن ، ئۇسلۇب ۋە JavaScript بولمىغان تور بېكەتنى كۆرسىتىمىز.
تۇپراقنىڭ بۇلغىنىشى ئىنسانلارنىڭ پائالىيىتى كەلتۈرۈپ چىقىرىدىغان بىر چوڭ مەسىلە. شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى رايونلاردا يوشۇرۇن زەھەرلىك ئېلېمېنتلارنىڭ (PTE) بوشلۇقتىكى تارقىلىشى ئوخشىمايدۇ. شۇڭلاشقا ، بۇ تۇپراقتىكى PTE نىڭ مەزمۇنىنى كەڭ كۆلەمدە مۆلچەرلەش تەس. چېخ جۇمھۇرىيىتىدىكى فرىدېك مىستېكتىن جەمئىي 115 ئەۋرىشكە ئېلىنغان. rometry. ئىنكاسنىڭ ئۆزگىرىشچانلىقى Ni ، ئالدىن پەرەز قىلغۇچىلار بولسا Ca ، Mg ۋە K. بولسا ئۆزگىرىشچان مىقدار بىلەن ئالدىن پەرەز ئۆزگەرگۈچى مىقدار ئوتتۇرىسىدىكى باغلىنىش ماترىتسىيىسى ئېلېمېنتلار ئوتتۇرىسىدا قانائەتلىنەرلىك باغلىنىشنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. مۆلچەرلەش نەتىجىسىدە كۆرسىتىلىشچە ، ۋېكتور ماشىنىسى چېكىنىش (SVMR) نىڭ ئىپادىسى ياخشى بولغان ، گەرچە مۆلچەرلەنگەن يىلتىز چاسا خاتالىق (RMSE) (235.974 mg / kg) دىن يۇقىرى. Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) نىڭ ئىپادىسى ياخشى ئەمەس ، بۇنى ئېنىقلاش كوئېففىتسېنتى 0.1 دىن تۆۋەن دەپ ئىسپاتلايدۇ. Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) مودېلى ئەڭ ياخشى مودېل بولۇپ ، تۆۋەن RMSE (95.479 mg / kg) ۋە MAE (77.368 mg / kg). چىقىرىش ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەنگەن خەرىتە ئارقىلىق تەسۋىرلىنىدۇ. ئارىلاش ماتورلۇق CakMg-EBK-SVMR زاپچاسلىرىنىڭ ئايروپىلانىدىكى توپلانغان نېرۋا ھۈجەيرىلىرى شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى Ni قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەيدىغان كۆپ خىل رەڭ ئەندىزىسىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. نەتىجىدە EBK بىلەن SVMR نى بىرلەشتۈرۈشنىڭ شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى Ni قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەشتىكى ئۈنۈملۈك تېخنىكا ئىكەنلىكى كۆرسىتىلدى.
نىكېل (Ni) ئۆسۈملۈكلەر ئۈچۈن مىكرو ئېلېمېنت دەپ قارىلىدۇ ، چۈنكى ئۇ ئاتموسفېرادىكى ئازوتنىڭ مۇقىملىشىشى ۋە ئۇرېيەنىڭ مېتابولىزمى ئۈچۈن تۆھپە قوشىدۇ ، ھەر ئىككىسى ئۇرۇقنىڭ بىخلىنىشى ئۈچۈن تەلەپ قىلىنىدۇ. ئۇرۇقنىڭ بىخلىنىشىغا تۆھپە قوشقاندىن باشقا ، Ni زەمبۇرۇغ ۋە باكتېرىيەنى تىزگىنلەش رولىنى ئوينايدۇ ھەمدە ئۆسۈملۈكنىڭ ئۆسۈشىنى ئىلگىرى سۈرىدۇ. ئىززېر ئازوتنىڭ مۇقىملىقىنى ئەلالاشتۇرىدۇ. نىكېلنى ئاساس قىلغان ئوغۇتنى داۋاملىق ئىشلىتىپ تۇپراقنى بېيىتىپ ، پۇرچاق تۈرىدىكى تۇپراقنىڭ ئازوتنى ئوڭشاش ئىقتىدارىنى ئۆستۈرۈپ ، تۇپراقتىكى نىكېلنىڭ قويۇقلۇقىنى ئۈزلۈكسىز ئاشۇرىدۇ. گەرچە نىكېل ئۆسۈملۈكلەرگە نىسبەتەن مىكرو ئېلېمېنت بولسىمۇ ، ئەمما ئۇنىڭ تۇپراقتىكى ھەددىدىن زىيادە كۆپ قوبۇل قىلىنىشى تۇپراقتىكى ئوزۇقلۇق ماددىلارنىڭ زەھەرلىك ماددىسىنى ئازايتىدۇ. 3 ، Ni ئۆسۈملۈكنىڭ تەرەققىي قىلىشى ۋە ئۆسۈشىدە تەلەپ قىلىنىدىغان 17-مۇھىم ئېلېمېنت ئىكەنلىكى بايقالدى. نىكېلنىڭ ئۆسۈملۈك تەرەققىياتى ۋە ئۆسۈشىدە رول ئوينىغاندىن باشقا ، ئىنسانلار ئۇنىڭغا ھەر خىل قوللىنىشچان پروگراممىلارغا موھتاج. ئېلېكتر ئېنېرگىيىسى ، نىكېلنى ئاساس قىلغان قېتىشما ئىشلەپچىقىرىش ، ماشىنا سانائىتىدىكى ئوت ئالدۇرۇش ئۈسكۈنىسى ۋە ئۇچقۇن چىرىغى قاتارلىقلارنىڭ ھەممىسى نىكېلنىڭ ئىشلىتىلىشىنى تەلەپ قىلىدۇ. سىم ۋە كابېل ، رېئاكتىپ تۇربىنا ، ئوپېراتسىيە كۆچۈرۈش ، توقۇمىچىلىق ۋە كېمە ياساش 5. تۇپراقتىكى مول ماددىلار (يەنى يەر ئۈستى تۇپرىقى) ئانتروپوگېن ۋە تەبىئىي مەنبەلەرگە مەنسۇپ ، ئەمما ئاساسلىقى ، Ni ئانتروپوگېن ئەمەس تەبىئىي مەنبە ، 46. نىكېلنىڭ تەبىئىي مەنبەسى يانار تاغنىڭ پارتلىشى ، ئۆسۈملۈكلەر ، ئورمان ئوتلىرى ۋە گېئولوگىيىلىك جەريانلارنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.قانداقلا بولمىسۇن ، ئانتروپوگېن مەنبەلىرى پولات-تۆمۈر سانائىتىدىكى نىكېل / كادمىي باتارېيە ، ئېلېكتر ئېنېرگىيىسى ، ئەگمە كەپشەرلەش ، دىزېل ۋە يېقىلغۇ مايلىرى ۋە كۆمۈرنىڭ كۆيۈشى ۋە تاشلاندۇقلىرى ۋە پاتقاق گازىدىن ئاتموسفېرا قويۇپ بېرىشى نىكېلنىڭ توپلىنىشى 7،8.10 ، بىۋاسىتە ۋە قوشنا مۇھىتتىكى تۇپراقنىڭ بۇلغىنىشىنىڭ ئاساسلىق مەنبەسى ئاساسلىقى نىكېل-مىسنى ئاساس قىلغان تاۋلاش زاۋۇتى ۋە مىنالار. كانادادىكى سۇدبۇرى نىكېل-مىس نېفىت ئايرىش زاۋۇتى ئەتراپىدىكى ئەڭ يۇقىرى تۇپراقنىڭ نىكېلنىڭ بۇلغىنىش نىسبىتى ئەڭ يۇقىرى بولغاندا 26000 مىللىگىرامغا يەتتى.12 ، رايوندىكى ئەڭ يۇقىرى تېرىلغۇ يەردىكى HNO3 ئايرىغىلى بولىدىغان نىكېلنىڭ مىقدارى (روسىيەدە نىكېل ئىشلەپچىقىرىش) ھەر كىلوگىرامى 6.25 دىن 136.88 مىللىگىرامغىچە بولۇپ ، ئوتتۇرا ھېساب بىلەن 30.43 مىللىگىرام ۋە ئاساسىي قويۇقلۇقى 25 مىللىگىرامغا يېتىدۇ. مۇتاگېنېز ، خروموسوما بۇزۇلۇشى ، Z-DNA ئەۋلادلىرى ، توسقۇنلۇققا ئۇچرىغان DNA كېسىلىنى ئەسلىگە كەلتۈرۈش ياكى ئېپېنىتىك جەريانلار ئارقىلىق راكنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ.
تۇپراقنىڭ بۇلغىنىشىنى باھالاش يېقىنقى مەزگىللەردە تۇپراق-ئۆسۈملۈك مۇناسىۋىتى ، تۇپراق ۋە تۇپراقنىڭ بىئولوگىيىلىك مۇناسىۋىتى ، ئېكولوگىيىلىك ناچارلىشىش ۋە مۇھىت تەسىرىنى باھالاشتىن كېلىپ چىققان ساغلاملىققا مۇناسىۋەتلىك نۇرغۇن مەسىلىلەر سەۋەبىدىن روناق تاپتى. بۈگۈنگە قەدەر ، تۇپراقتىكى Ni قاتارلىق يوشۇرۇن زەھەرلىك ئېلېمېنتلار (PTE) نىڭ بوشلۇقتىكى مۆلچەرى ئەنئەنىۋى ئۇسۇللار ئارقىلىق جاپالىق ۋە ۋاقىت ئىسراپچىلىقى بولدى. ratney16 ، ئالدىن پەرەز قىلىنغان تۇپراق خەرىتىسى (DSM) تۇپراق ئىلمىنىڭ كۆزگە كۆرۈنگەن تارماق تۈرى ئىكەنلىكى ئىسپاتلاندى. لاگاچىرى ۋە ماكبراتنىي ، 2006-يىلى DSM نى «ئورۇن ۋە تەجرىبىخانا كۆزىتىش ئۇسۇلى ۋە بوشلۇق ۋە بوشلۇقتىن باشقا تۇپراق يەكۈن سىستېمىسى» ئارقىلىق بوشلۇقتىكى تۇپراق ئۇچۇر سىستېمىسىنى بارلىققا كەلتۈرۈش ۋە تولدۇرۇش دەپ ئېنىقلىما بەردى .McBratney قاتارلىقلار.17 ھازىرقى زامان DSM ياكى PSM نىڭ PTEs ، تۇپراق تىپى ۋە تۇپراق خۇسۇسىيىتىنىڭ بوشلۇقتىكى تارقىلىشىنى ئالدىن پەرەز قىلىش ياكى سىزىشتىكى ئەڭ ئۈنۈملۈك تېخنىكا ئىكەنلىكى كۆرسىتىلدى. گېئو سىتاستىكا ۋە ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىم (پارلامېنت ئەزاسى) DSM مودېل تېخنىكىسى بولۇپ ، مۇھىم ۋە ئەڭ ئاز سانلىق مەلۇماتلارنى ئىشلىتىپ كومپيۇتېرلارنىڭ ياردىمىدە رەقەملىك خەرىتە ھاسىل قىلىدۇ.
Deutsch18 ۋە Olea19 جۇغراپىيىلىك سىتاستىكىنى «بوشلۇق خاسلىقىنىڭ ئىپادىلىنىشىنى بىر تەرەپ قىلىدىغان رەقەملىك تېخنىكىلارنىڭ توپلىنىشى» دەپ ئېنىقلىما بېرىدۇ ، ئاساسلىقى ۋاقىت جەدۋىلى ئانالىزىنىڭ ۋاقىتلىق سانلىق مەلۇماتنى قانداق خاراكتېرلەندۈرىدىغانلىقىدەك تۇراقلىق مودېللارنى ئىشلىتىدۇ.ئاساسلىقى ، جۇغراپىيىلىك ستاتىستىكا ئۆزگىرىشچان پروگراممىلارنى باھالاشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، بۇ سانلىق مەلۇماتلار ھەر بىر سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات ئامبىرىدىكى بوشلۇق قىممىتىنىڭ باغلىنىشچانلىقىنى مىقدارلاشتۇرىدۇ ۋە ئېنىقلايدۇ. Gumiaux قاتارلىقلار.20 يەنە جۇغراپىيىلىك ستاتىستىكىدا ئۆزگىرىشچان پروگراممىلارنى باھالاشنىڭ ئۈچ خىل پرىنسىپنى ئاساس قىلىدىغانلىقىنى چۈشەندۈرۈپ بېرىدۇ: (a) سانلىق مەلۇمات باغلىنىش كۆلىمىنى ھېسابلاش ، (b) سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات پەرقىدىكى ئانسوتروپىيەنى پەرقلەندۈرۈش ۋە ھېسابلاش ۋە (c) يەرلىك ئۈنۈمدىن ئايرىلغان ئۆلچەش سانلىق مەلۇماتلىرىنىڭ ئەسلىدىكى خاتالىقىنى ئويلاشقاندىن باشقا ، رايون تېخنىكىلىرى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ. kriging ، ئېمپىراتورلۇق Bayesian kriging ، ئاددىي قىرقىش ئۇسۇلى ۋە باشقا مەشھۇر ئارىلىشىش تېخنىكىسى PTE ، تۇپراق ئالاھىدىلىكى ۋە تۇپراق تۈرلىرىنى سىزىش ياكى مۆلچەرلەش.
ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىم (MLA) بىر قەدەر يېڭى تېخنىكا بولۇپ ، چوڭراق سىزىقسىز سانلىق مەلۇمات سىنىپىنى ئىشلىتىدۇ ، ھېسابلاش ئۇسۇلى ئاساسلىقى سانلىق مەلۇمات قېزىشقا ئىشلىتىلىدۇ ، سانلىق مەلۇمات ئەندىزىسىنى پەرقلەندۈرىدۇ ۋە تۇپراق ئىلمى ۋە قايتۇرۇش ۋەزىپىسى قاتارلىق ئىلمىي ساھەدە قايتا-قايتا قوللىنىلىدۇ. نۇرغۇن تەتقىقات ماقالىلىرى پارلامېنت ئەزالىرىنىڭ مودېللىرىغا تايىنىپ تۇپراقتىكى PTE نى مۆلچەرلەيدۇ.22 (دېھقانچىلىق تۇپرىقىدىكى ئېغىر مېتال مۆلچەردىكى ئىختىيارى ئورمانلار) ، ساكىزادە قاتارلىقلار.23 (تىرەك ۋېكتور ماشىنىسى ۋە سۈنئىي نېرۋا تورى ئارقىلىق مودېل) تۇپراقنىڭ بۇلغىنىشى). ئۇنىڭدىن باشقا ، ۋېگا قاتارلىقلار.24 (ئېغىر مېتال ساقلاش ۋە تۇپراقتىكى سۈمۈرۈلۈشنى مودېللاشتۇرىدىغان CART) قۇياش قاتارلىقلار.25 (كۇبىكنىڭ قوللىنىلىشى Cd نىڭ تۇپراقتىكى تارقىلىشى) ۋە باشقا ئالگورىزىملار ، مەسىلەن k- ئەڭ يېقىن قوشنىسى ، ئومۇملاشقان ئەسلىگە كېلىش ۋە ئەسلىگە كېلىشنى ئىلگىرى سۈرۈش دەرىخىمۇ پارلامېنت ئەزاسىنى ئىشلىتىپ تۇپراقتىكى PTE نى ئالدىن پەرەز قىلدى.
DSM ئالگورىزىمنىڭ ئالدىن پەرەز قىلىش ياكى خەرىتە قوللىنىلىشى بىر قانچە خىرىسقا دۇچ كېلىدۇ. نۇرغۇن ئاپتورلار پارلامېنت ئەزاسىنىڭ جۇغراپىيەلىك سانلىق مەلۇماتتىن ئۈستۈن ئىكەنلىكى ۋە ئەكسىچە دەپ قارىدى. گەرچە بىرى يەنە بىرىدىن ياخشى بولسىمۇ ، ئەمما بۇ ئىككىسىنىڭ بىرىكىشى DSM15.Woodcock ۋە Gopal26 Finke27 دىكى خەرىتە ياكى ئالدىن پەرەزنىڭ توغرىلىق دەرىجىسىنى ئۆستۈرىدۇ.Pontius ۋە Cheuk28 ۋە Grunwald29 مۆلچەرلەنگەن تۇپراق خەرىتىسىدىكى كەمتۈكلۈك ۋە بەزى خاتالىقلارغا باھا بېرىدۇ. تۇپراق ئالىملىرى ھەر خىل تېخنىكىلارنى ئىشلىتىپ ، DSM خەرىتىسى ۋە ئالدىن پەرەزنىڭ ئۈنۈمى ، توغرىلىقى ۋە ئالدىن پەرەز قىلىش ئىقتىدارىنى ئەلالاشتۇردى. ئېنىقسىزلىق ۋە دەلىللەشنىڭ بىرىكىشى DSM غا بىرلەشتۈرۈلۈپ ئۈنۈمنى ئەلالاشتۇرۇش ۋە نۇقساننى ئازايتىشنىڭ نۇرغۇن تەرەپلىرىنىڭ بىرى. قانداقلا بولمىسۇن ، Agyeman قاتارلىقلار.خەرىتە قۇرۇش ۋە ئالدىن پەرەز قىلىش ئارقىلىق ئوتتۇرىغا قويۇلغان دەلىللەش ھەرىكىتى ۋە ئېنىقسىزلىقنى مۇستەقىل دەلىللەپ ، خەرىتىنىڭ سۈپىتىنى يۇقىرى كۆتۈرۈش كېرەكلىكىنى ئوتتۇرىغا قويدى. DSM نىڭ چەكلىمىسى جۇغراپىيىلىك تارقاق تۇپراق سۈپىتىنىڭ سەۋەبىدىن ، ئۇ ئېنىقسىزلىقنىڭ تەركىبىي قىسمىنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ.قانداقلا بولمىسۇن ، DSM دا ئېنىق بولماسلىق بەلكىم كۆپ مەنبەلىك خاتالىق مەنبەسىدىن كېلىپ چىقىشى مۇمكىن ، يەنى ئەگەشمە خاتالىق ، مودېل خاتالىقى ، ئورۇن خاتالىقى ۋە ئانالىز خاتالىقى 31. پارلامېنت ئەزاسى كەلتۈرۈپ چىقارغان مودېل توغرا بولماسلىق ۋە گېئو سىتاستىكا جەريانى چۈشىنىش كەمچىل بولۇش بىلەن مۇناسىۋەتلىك ، ئەڭ ئاخىرىدا ھەقىقىي جەرياننىڭ ھەددىدىن زىيادە ئاددىيلىشىشىنى كەلتۈرۈپ چىقىرىدۇ. خەرىتە ۋە مۆلچەرلەشتە جۇغراپىيىلىك سىتاستىكا ۋە پارلامېنت ئەزالىرىنىڭ بىرلىشىشىنى ئىلگىرى سۈرىدىغان مەيدانغا كەلدى.34;Subbotina et al.35;تاراسوۋ قاتارلىقلار.36 ۋە تاراسوف قاتارلىقلار.37 جۇغراپىيىلىك ستاتىستىكا ۋە ماشىنا ئۆگىنىشىنىڭ توغرا سۈپىتىدىن پايدىلىنىپ ، مۆلچەرلەش ۋە خەرىتە قىلىش ئۈنۈمىنى ئۆستۈرىدىغان ئارىلاش ماتورلۇق مودېل ھاسىل قىلدى.سۈپەت. بۇ ئارىلاشما ياكى بىرىكمە ئالگورىزىم مودېللىرىنىڭ بەزىلىرى سۈنئىي نېرۋا تورى Kriging (ANN-RK) ، كۆپ قەۋەتلىك سېزىمچان قالدۇق كرىگىڭ (MLP-RK) ، ئومۇملاشقان چېكىنىش نېرۋا تورىنىڭ قالدۇق كرىزىسى (GR- NNRK) 36 ، سۈنئىي نېرۋا تورى Kriging-Multilayer Perceptron (ANN-K-MLP).
سېرگېف قاتارلىقلارنىڭ سۆزىگە قارىغاندا ، ھەر خىل مودېل تېخنىكىلىرىنى بىرلەشتۈرۈشتە يەككە مودېلنى تەرەققىي قىلدۇرماستىن ، بەلكى كەمتۈكلۈكنى تۈگىتىش ۋە ھاسىل بولغان ئارىلاش ماتورلۇق مودېلنىڭ ئۈنۈمىنى ئاشۇرۇش يوشۇرۇن كۈچى بار. بۇ ئارقا كۆرۈنۈشتە ، بۇ يېڭى ماقالىدە جۇغراپىيىلىك سىتاستىكا ۋە پارلامېنت ئەزالىرىنىڭ بىرلەشتۈرۈلگەن ئالگورىزىمنى قوللىنىشنىڭ زۆرۈر ئىكەنلىكى ئوتتۇرىغا قويۇلغان بولۇپ ، شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى رايونلارنىڭ Ni بېيىشىنى مۆلچەرلەيدۇ. كۆپ لىنىيىلىك چېكىنىش (MLR) مودېللىرى. EBK نىڭ ھەر قانداق بىر پارلامېنت ئەزاسى بىلەن بىرىكتۈرۈلۈشى ئېنىق ئەمەس. كۆرۈلگەن كۆپ خىل ئارىلاش مودېللار ئادەتتىكى ، قالدۇق ، چېكىنىش كرىزىسى ۋە پارلامېنت ئەزاسىنىڭ بىرىكىشىدۇر. دېھقانچىلىق تۇپرىقىدىكى ئورگانىك كاربوننىڭ تارقىلىشى 40 ، تۇپراقنىڭ بۇلغىنىشىنى باھالاش ۋە تۇپراقنىڭ خۇسۇسىيىتىنى سىزىش 42.
يەنە بىر جەھەتتىن ، ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەش گىرافىكى (SeOM) لى قاتارلىقلار قاتارلىق ھەر خىل ماقالىلەردە قوللىنىلغان ئۆگىنىش ھېسابلاش ئۇسۇلى.43 ، ۋاڭ قاتارلىقلار.44 ، ھۆسەيىن بۇيان قاتارلىقلار.45 ۋە Kebonye قاتارلىقلار .46 بوشلۇقنىڭ خاسلىقى ۋە ئېلېمېنتلارنىڭ گۇرۇپپىلىنىشىنى بەلگىلەڭ. ۋاڭ قاتارلىقلار.SeOM نىڭ سىزىقسىز مەسىلىلەرنى گۇرۇپپىلاش ۋە تەسەۋۋۇر قىلىش ئىقتىدارى بىلەن تونۇلغان كۈچلۈك ئۆگىنىش تېخنىكىسى ئىكەنلىكىنى ئوتتۇرىغا قويدى. ئاساسلىق زاپچاسلارنى ئانالىز قىلىش ، تۇتۇق توپلاش ، قاتلاملىق توپلاش ۋە كۆپ ئۆلچەملىك تەدبىر بەلگىلەش قاتارلىق باشقا ئەندىزىلەرنى پەرقلەندۈرۈش تېخنىكىسىغا ئوخشىمايدىغىنى ، SeOM PTE ئەندىزىسىنى تەشكىللەش ۋە پەرقلەندۈرۈشكە ماھىر. ۋاڭ قاتارلىقلارنىڭ سۆزىگە قارىغاندا.44 ، SeOM مۇناسىۋەتلىك نېرۋا ھۈجەيرىلىرىنىڭ تارقىلىشىنى كەڭ دائىرىدە گۇرۇپپىلىيالايدۇ ۋە يۇقىرى ئېنىقلىقتىكى سانلىق مەلۇمات تەسۋىر بىلەن تەمىنلەيدۇ. بەزى كىشىلەر Ni ئالدىن مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرىنى تەسۋىرلەپ ، بىۋاسىتە چۈشەندۈرۈش نەتىجىسىنى تەسۋىرلەيدىغان ئەڭ ياخشى مودېلغا ئېرىشىدۇ.
بۇ ماقالە شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى نىكېلنىڭ مىقدارىنى مۆلچەرلەشتە ئەڭ ياخشى توغرىلىق بىلەن پۇختا خەرىتە ئەندىزىسىنى بارلىققا كەلتۈرۈشنى مەقسەت قىلىدۇ. بىز قىياس قىلىمىزكى ، ئارىلاشما مودېلنىڭ ئىشەنچلىكلىكى ئاساسلىقى ئاساسىي مودېلغا باغلانغان باشقا مودېللارنىڭ تەسىرىگە باغلىق. بىز DSM دۇچ كەلگەن خىرىسنى ئېتىراپ قىلىمىز ، بۇ خىرىسلار كۆپ تەرەپلەردە ھەل قىلىنغاندا ، جۇغراپىيەشۇناسلىق ۋە پارلامېنت ئەزالىرىنىڭ تەرەققىياتىنىڭ بىرىكىشى كۈچىيىۋاتقاندەك قىلىدۇ.شۇڭلاشقا ، بىز ئارىلاشما مودېللارنى ئوتتۇرىغا قويالايدىغان تەتقىقات سوئاللىرىغا جاۋاب بېرىشكە تىرىشىمىز. قانداقلا بولمىسۇن ، نىشان ئېلېمېنتنى مۆلچەرلەشتىكى مودېل قانچىلىك توغرا؟ يەنە ، دەلىللەش ۋە توغرىلىق باھالاشنى ئاساس قىلغان ئۈنۈم باھالاش سەۋىيىسى قانداق؟ نىكېل بوشلۇقنىڭ ئۆزگىرىشىنىڭ يۇقىرى ئېنىقلىقتىكى خەرىتىسى.
بۇ تەتقىقات چېخ جۇمھۇرىيىتىدە ئېلىپ بېرىلماقتا ، بولۇپمۇ موراۋىيە-سىلېسىيە رايونىنىڭ فرېدېك مىستېك رايونىدا (1-رەسىمگە قاراڭ). تەتقىقات رايونىنىڭ جۇغراپىيىلىك ئورنى ئىنتايىن قوپال بولۇپ ، كۆپىنچە موراۋىيە-سىلېسىيە بېسكىدى رايونىنىڭ بىر قىسمى بولۇپ ، كارپاتيان تېغىنىڭ ئارىلىقى 32 ، ° C28 ° C ۋە ° C28 ° C2. ;قانداقلا بولمىسۇن ، بۇ رايوننىڭ كېلىمات ھالىتىنىڭ كوپپېن تۈرگە ئايرىش سىستېمىسى Cfb = مۆتىدىل دېڭىز-ئوكيان كىلىماتى دەپ باھالانغان ، قۇرغاق ئايلاردىمۇ ھۆل-يېغىن كۆپ بولىدۇ. تېمپېراتۇرا ° C5 تىن ° C24 ئارىلىقىدا يىل بويى ئازراق ئۆزگىرىدۇ ، تېمپېراتۇرا ° C14 تىن تۆۋەن ياكى 30 سېلسىيە گرادۇستىن تۆۋەن بولىدۇ ، ئوتتۇرىچە ئوتتۇرىچە ھۆل-يېغىن مىقدارى 685 دىن 752 مىللىمېتىرغىچە. ئورمان بىلەن قاپلىنىشنىڭ%. يەنە بىر تەرەپتىن ، بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن يەرنىڭ كۆلىمى تەخمىنەن 889.8 كۋادرات كىلومېتىر. ئوستراۋا ۋە ئۇنىڭ ئەتراپىدا ، پولات-تۆمۈر سانائىتى ۋە مېتال زاۋۇتى ئىنتايىن ئاكتىپ. مېتال زاۋۇتى ، نىكېل داتلاشماس پولات-تۆمۈردە ئىشلىتىلىدىغان پولات-تۆمۈر سانائىتى (مەسىلەن ئاتموسفېرانىڭ چىرىشىگە قارشى تۇرۇش ۋە دېھقانچىلىق مەھسۇلاتلىرىنىڭ قويۇقلۇقى قاتارلىق دېھقانچىلىق مەھسۇلاتلىرىنىڭ قويۇقلۇقى كۈچلۈك. بۇ رايوندىكى نىكېلنىڭ يوشۇرۇن مەنبەلىرىنى تەتقىق قىلىش (مەسىلەن ، قوزىلارغا نىكېل قوشۇپ ، قوزىلار ۋە تۆۋەن يەم-خەشەكتىكى كالالارنىڭ ئۆسۈپ يېتىلىش نىسبىتىنى ئاشۇرۇش). نىكېلنىڭ تەتقىقات ساھەسىدە ئىشلىتىلىشى ئېلېكتر ئېلېكتىرو ئېلېكترنى ئىشلىتىشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ. تەبىئەتتىكى ئولىيان. بەزى تۇپراق رايونلىرى يەر يۈزى ۋە يەر ئاستى تۇپرىقىدا غۇۋا كۆرۈنىدۇ ، كۆپىنچە بېتون ۋە ئاقارتىدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، كامبىسول ۋە تۇراقلىق رايون بۇ رايوندا ئەڭ كۆپ ئۇچرايدىغان تۇپراق تىپىدۇر.
ئۆگىنىش رايونى خەرىتىسى [تەتقىقات رايونى خەرىتىسى ArcGIS ئۈستەلئۈستى (ESRI ، Inc ، 10.7 نەشرى ، URL: https://desktop.arcgis.com) ئارقىلىق ياسالغان.]
فرېدېك مىستېك رايونىدىكى شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىن جەمئىي 115 يەر ئۈستى ئەۋرىشكىسى ئېلىنغان. ئىشلىتىلگەن ئەۋرىشكە ئەندىزىسى مۇنتىزىم تور بولۇپ ، تۇپراق ئەۋرىشكىسى ئارىلىقى 2 × 2 كىلومىتىر ، يەر ئۈستى تۇپرىقى 0 دىن 20 سانتىمېتىر چوڭقۇرلۇقتا قولدا تۇتۇلغان GPS ئۈسكۈنىسى (لېيكا Zeno 5 GPS) ئارقىلىق ئەۋرىشكە ئېلىنغان ، ئەۋرىشكە ئېلىنغان. فرىتس دىسكا زاۋۇتى) ، ۋە ئەلگەك (ئەلگەك چوڭلۇقى 2 مىللىمېتىر). ئېنىق يېزىلغان تېفلون بوتۇلكىلىرىغا 1 گرام قۇرۇتۇلغان ، ئوخشاشلاشتۇرۇلغان ۋە ئېرىتىلگەن تۇپراق ئەۋرىشكىسىنى ئالماشتۇرۇڭ. ھەر بىر تېفلون قاچىسىدا% 7 لىك% 35 HCl ۋە% 3 لىك HNO3 (ئاپتوماتىك دىسپېنېرنى ئىشلىتىپ ، ھەر بىر كىسلاتا ئۈچۈن بىر تەخسە) قويۇق ھالەتكە كەلتۈرۈڭ. W ۋە 160 ° C) 2 سائەت ئەۋرىشكەنىڭ ھەزىم قىلىش جەريانىنى ئاسانلاشتۇرىدۇ ، ئاندىن سوۋۇتىدۇ. خاسىيەتلىك ماددىسىنى 50 مىللىمېتىرلىق چوڭ تەخسىگە يۆتكەپ ، دىئونلانغان سۇ بىلەن 50 مىللىلېتىرغا سۇيۇلدۇرۇڭ. ئۇنىڭدىن كېيىن ، سۇيۇقلاندۇرۇلغان خاسىيەتلىك ماددىنى 50 مىللىلىتىرلىق PVC تۇرۇبىسىغا سۈزۈپ ، سۇيۇقلاندۇرۇلغان ئېرىتمىنىڭ 1 مىللىلېتىر سۇيۇقلاندۇرۇلغان ئېرىتمىسى بىلەن ئارىلاشتۇرۇلغان. PTEs (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) ICP-OES (ئىندۇكسىيىلىك تۇتاشتۇرۇلغان پلازما ئوپتىكىلىق بۇلغىما قويۇپ بېرىش سپېكتروسكوپى) (تېرمو فىشېر ئىلمىي ، ئامېرىكا) تەرىپىدىن ئۆلچەملىك ئۇسۇل ۋە كېلىشىمگە ئاساسەن بېكىتىلدى. .بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن PTE نىڭ بايقاش چېكى 0.0004 ئىدى.
ئېمپىرىيىلىك Bayesian Kriging (EBK) بولسا تۇپراق ئىلمى قاتارلىق كۆپ خىل ساھەلەردە مودېللىقتا قوللىنىلىدىغان نۇرغۇن جۇغراپىيىلىك ئۆز-ئارا ماسلىشىش تېخنىكىسىنىڭ بىرى. يېتەرلىك كرىسلاش ئۇسۇلىنىڭ ئىنتايىن مۇرەككەپ بىر قىسمىنى تەشكىل قىلىدىغان يېرىم شار پروگراممىسىنىڭ. EBK نىڭ ئۆز-ئارا باغلىنىش جەريانى Krivoruchko50 ئوتتۇرىغا قويغان ئۈچ ئۆلچەمگە ئەمەل قىلىدۇ ، (a) مودېل كىرگۈزۈش سانلىق مەلۇمات جەدۋىلىدىن يېرىم شارنى مۆلچەرلەيدۇ (b) ھەر بىر كىرگۈزۈش سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات ئورنىنىڭ يېڭى مۆلچەر قىممىتى ھاسىل قىلىنغان يېرىم ئۆلچەملىك پروگرامما بويىچە ھېسابلىنىدۇ.
قەيەردە \ (مەسىلە \ سول (A \ ئوڭ) \) ئالدىنقى ئورۇنغا ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ (مەسىلە \ سول (B \ ئوڭ) \) چەتكە قېقىش ئېھتىماللىقى كۆپىنچە ئەھۋاللاردا نەزەردىن ساقىت قىلىنىدۇ ، \ (مەسىلە (B ، A) \). semivariogram.
تىرەك ۋېكتور ماشىنىسى ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىم بولۇپ ، ئوخشاش ، ئەمما تۈز سىزىقلىق بولمىغان مۇستەقىل سىنىپلارنى پەرقلەندۈرۈش ئۈچۈن ئەڭ ياخشى ئايرىش ئايروپىلانى ھاسىل قىلىدۇ. Vapnik51 مەقسەتنى تۈرگە ئايرىش ئالگورىزىمنى بارلىققا كەلتۈردى ، ئەمما ئۇ يېقىندا چېكىنىشكە يۈزلەنگەن مەسىلىلەرنى ھەل قىلىشقا ئىشلىتىلدى. لى قاتارلىقلار. SVMR نى مېغىزنى ئاساس قىلغان چېكىنىش دەپ قارىدى ، بۇ ھېسابلاش كۆپ دۆلەت بوشلۇق فۇنكسىيەسى بار تۈز سىزىقلىق كەينىگە قايتىش ئەندىزىسىدىن پايدىلىنىپ ئېلىپ بېرىلدى. جون ۋە al54 دوكلاتىدا SVMR مودېلنىڭ يۇقىرى سۈرئەتلىك سىزىقلىق چېكىنىش قوللىنىلغانلىقى ، بۇ سىزىقسىز مۇناسىۋەت ئورنىتىدىغانلىقى ۋە بوشلۇق فۇنكسىيەسىگە يول قويغانلىقى كۆرسىتىلدى. Vohland قاتارلىقلار.55 ، epsilon (ε) -SVMR تەربىيلەنگەن سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات ئامبىرىنى ئىشلىتىپ ، epsilon سەزگۈرلۈك ئىقتىدارى سۈپىتىدە ۋەكىللىك ئەندىزىسىگە ئېرىشىدۇ ، بۇ سانلىق مەلۇماتنى ئۆز-ئارا مۇناسىۋەتلىك سانلىق مەلۇماتلارنى تەربىيىلەشتىكى ئەڭ ياخشى epsilon بىر تەرەپلىمىلىكى بىلەن مۇستەقىل خەرىتە قىلىشقا ئىشلىتىلىدۇ. ئالدىن بېكىتىلگەن ئارىلىق خاتالىقى ئەمەلىي قىممەتتىن نەزەردىن ساقىت قىلىنغان ، ئەگەر خاتالىق ε (ε) دىن چوڭ بولسا ، تۇپراقنىڭ خۇسۇسىيىتى ئۇنى تولۇقلايدۇ. apnik51 تۆۋەندە كۆرسىتىلدى.
بۇ يەردە b تارازا بوسۇغىسىغا ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ (K \ left ({x} _ {,} {x} _ {k} \ right) \) مېغىز فۇنكسىيەسىگە ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ (\ alpha \) لاگرانگ كۆپەيتكۈچكە ۋەكىللىك قىلىدۇ ، N سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇمات ئامبىرىغا ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ ({x} _ {k} \) سانلىق مەلۇمات كىرگۈزۈشكە ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ (y \) بولسا سانلىق مەلۇمات چىقىرىش. ئەڭ ياخشى SVMR مودېلىنى ئېنىقلاش ئۈچۈن RBF يادروسى قوللىنىلىدۇ ، بۇ PTE مەشىق سانلىق مەلۇماتلىرى ئۈچۈن ئەڭ ئىنچىكە جازا بەلگىلەش ئامىلى C ۋە مېغىز پارامېتىرى گامما (γ) غا ئېرىشىشتە ئىنتايىن مۇھىم.
كۆپ سىزىقلىق كەينىگە قايتىش ئەندىزىسى (MLR) بولسا ئەڭ تۆۋەن كۋادرات ئۇسۇلى ئارقىلىق ھېسابلانغان سىزىقلىق بىرىكتۈرۈلگەن پارامېتىرلارنى ئىشلىتىش ئارقىلىق ئىنكاس ئۆزگەرگۈچى مىقدار بىلەن بىر قانچە ئالدىن پەرەز ئۆزگەرگۈچى مىقدارنىڭ مۇناسىۋىتىنى ئىپادىلەيدىغان چېكىنىش ئەندىزىسى. MLR دا ، ئەڭ ئاز كۋادرات مودېل چۈشەندۈرۈش ئۆزگەرگۈچى مىقدارنى تاللىغاندىن كېيىن تۇپراق خۇسۇسىيىتىنىڭ ئالدىن پەرەز قىلىش ئىقتىدارىدۇر.
بۇ يەردە y بولسا ئۆزگىرىشچان ئۆزگىرىشچان ، \ (a \) توسۇش ، n ئالدىن پەرەز قىلغۇچىلارنىڭ سانى ، \ ({b} _ {1} \) كوئېففىتسېنتنىڭ قىسمەن چېكىنىشى ، \ ({x} _ {i} \) ئالدىن پەرەز ياكى چۈشەندۈرۈش ئۆزگەرگۈچى مىقدارنى كۆرسىتىدۇ ، \ ({\ varepsilon} _ {i} \) مودېلدىكى خاتالىقنى كۆرسىتىدۇ.
ئارىلاش مودېللار EBK نى SVMR ۋە MLR بىلەن ساندۋىچلاش ئارقىلىق قولغا كەلتۈرۈلدى. بۇ EBK ئۆز-ئارا باغلىنىشتىن ئالدىن مۆلچەرلەنگەن قىممەتنى چىقىرىش ئارقىلىق ئېلىپ بېرىلىدۇ. ئۆز-ئارا مۇناسىۋەتلىك Ca ، K ۋە Mg ئۆز ئارا بىرلەشتۈرۈلگەن جەريان ئارقىلىق CaK ، CaMg ۋە KMg غا ئوخشاش يېڭى ئۆزگىرىشچان مىقدارلارغا ئېرىشىدۇ. . ئۆزگەرگۈچى مىقدار Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ۋە CaKMg شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى Ni مەزمۇنىنىڭ ئالدىن بېشارىتى سۈپىتىدە ئورتاق ئىشلىتىلىدۇ. ئېرىشىلگەن ئەڭ قوبۇل قىلىنىدىغان مودېل (EBK_SVM ياكى EBK_MLR) ئاندىن ئۆزلۈكىدىن تەشكىللەنگەن گرافىك ئارقىلىق تەسۋىرلىنىدۇ. بۇ تەتقىقاتنىڭ خىزمەت ئېقىمى 2-رەسىمدە كۆرسىتىلدى.
SeOM نى ئىشلىتىش پۇل-مۇئامىلە ، ساقلىق ساقلاش ، سانائەت ، ستاتىستىكا ، تۇپراق ئىلمى ۋە باشقىلاردىكى سانلىق مەلۇماتلارنى تەشكىللەش ، باھالاش ۋە مۆلچەرلەشتىكى مودا قورالغا ئايلاندى. بىر قىسىم سۈنئىي نېرۋا تورى ۋە تەشكىللەش ، باھالاش ۋە ئالدىن پەرەز قىلىش ئۈچۈن نازارەت قىلىنمىغان ئۆگىنىش ئۇسۇللىرى ئارقىلىق بارلىققا كەلگەن. بۇ تەتقىقاتتا ، SeOM Ni قويۇقلۇقى ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى شەھەرلەردىكى نېينى مۆلچەرلەشتىكى ئەڭ ياخشى مودېلنى ئاساس قىلغان.57 كىرگۈزۈش ۋېكتورىنىڭ نېرۋا تورىغا بىر كىرگۈزۈش قەۋىتى ئارقىلىق يەككە ئېغىرلىق ۋېكتورى بىلەن چىقىرىش ۋېكتورىغا ئۇلىنىشىنى تەسۋىرلەڭ. SeOM ھاسىل قىلغان مەھسۇلات ئىككى خىل ئۆلچەملىك خەرىتە بولۇپ ، ئۇلارنىڭ يېقىنلىقىغا ئاساسەن ئالتە تەرەپلىك ، ئايلانما ياكى كۋادرات يەر شەكلى خەرىتىسىگە توقۇلغان ئىككى ئۆلچەملىك خەرىتە بولىدۇ. 5 × 11). نېرۋا قۇرۇلمىسى تەجرىبە تەڭلىمىسىدىكى تۈگۈن سانىغا ئاساسەن بەلگىلىنىدۇ
بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن سانلىق مەلۇماتلارنىڭ سانى 115 ئەۋرىشكە. تاسادىپىي ئۇسۇل سانلىق مەلۇماتنى سىناق سانلىق مەلۇماتلىرىغا (دەلىللەشنىڭ% 25) ۋە تەربىيىلەش سانلىق مەلۇمات توپلىمىغا (تەڭشەش ئۈچۈن% 75) بۆلۈشكە ئىشلىتىلىدۇ. . EBK ئۆز ئارا باغلىنىشلىق ئىشلەپچىقارغان ئۆزگەرگۈچى مىقدار ئالدىن پەرەز ياكى چۈشەندۈرۈش ئۆزگەرگۈچى مىقدار سۈپىتىدە ئىشلىتىلىدۇ ، نىشان ئۆزگەرگۈچى مىقدار (PTE) نى مۆلچەرلەيدۇ. مودېل RStudio دا ئورالما كۇتۇپخانىسى (Kohonen) ، كۈتۈپخانا (پەرۋىش) ، كۇتۇپخانا (مودېل) ، كۈتۈپخانا («e1071 ″) ، كۈتۈپخانا (« plyr ») ، كۈتۈپخانا (« caTools ») ، كۈتۈپخانا ().
ھەرخىل دەلىللەش پارامېتىرلىرى تۇپراقتىكى نىكېلنىڭ قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەشكە ماس كېلىدىغان ئەڭ ياخشى مودېلنى ئېنىقلاش ۋە مودېلنىڭ توغرىلىقى ۋە ئۇنىڭ دەلىللىنىشىگە باھا بېرىش ئۈچۈن قوللىنىلدى. ئارىلاشتۇرۇش مودېلى ئوتتۇرىچە مۇتلەق خاتالىق (MAE) ، يىلتىز ئوتتۇرىدىكى كۋادرات خاتالىق (RMSE) ۋە R كۋادرات ياكى كوئېففىتسېنت بەلگىلەش (R2) ئارقىلىق باھالاندى. ئەمەلىي مىقدار قىممىتى. دەلىللەش پارامېتىرى ئارقىلىق ئەڭ ياخشى ئارىلاشما مودېلنى باھالاش ئۈچۈن R2 قىممىتى چوقۇم يۇقىرى بولۇشى كېرەك ، قىممىتى 1 گە قانچە يېقىن بولسا ، توغرىلىق دەرىجىسى شۇنچە يۇقىرى بولىدۇ. لى قاتارلىقلار.59 ، R2 ئۆلچىمى قىممىتى 0.75 ياكى ئۇنىڭدىن يۇقىرى بولسا ياخشى ئالدىن پەرەز ھېسابلىنىدۇ.0.5 دىن 0.75 گىچە قوبۇل قىلىشقا بولىدىغان مودېل ئىقتىدار ، 0.5 دىن تۆۋەن بولسا قوبۇل قىلغىلى بولمايدىغان مودېل ئىقتىدار. RMSE ۋە MAE دەلىللەش ئۆلچىمىنى باھالاش ئۇسۇلىنى ئىشلىتىپ مودېل تاللىغاندا ، ئېرىشكەن تۆۋەن قىممەتلەر يېتەرلىك بولۇپ ، ئەڭ ياخشى تاللاش دەپ قارالدى. تۆۋەندىكى تەڭلىمە دەلىللەش ئۇسۇلىنى تەسۋىرلەيدۇ.
بۇ يەردە n كۆزىتىلگەن قىممەتنىڭ چوڭ-كىچىكلىكىگە ۋەكىللىك قىلىدۇ \ ({Y} _ {i} \) ئۆلچەملىك ئىنكاسقا ۋەكىللىك قىلىدۇ ، \ ({\ widehat {Y}} _ {i} \) مۇ ئالدىن مۆلچەرلەنگەن قىممەتكە ۋەكىللىك قىلىدۇ ، شۇڭلاشقا ، بىرىنچى قېتىملىق كۆزىتىش ئۈچۈن.
ئالدىن پەرەز ۋە ئىنكاس ئۆزگەرگۈچى مىقدارنىڭ ستاتىستىكىلىق تەسۋىرى 1-جەدۋەلدە كۆرسىتىلدى ، ئوتتۇرىچە ، ئۆلچەملىك ياتلىشىش (SD) ، ئۆزگىرىش كوئېففىتسېنتى (CV) ، ئەڭ تۆۋەن ، ئەڭ چوڭ ، كۇرتوز ۋە ئەگرى-توقايلىق قاتارلىقلار كۆرسىتىلدى. ئوتتۇرىچە (29 mg / kg) ۋە ياۋروپانىڭ ئوتتۇرىچە (37 mg / kg) تەتقىقات رايونىنىڭ ئومۇمىي ھېسابلانغان گېئومېتىرىيەلىك ئوتتۇرىچە سەۋىيىسىنىڭ بەرداشلىق بېرەلەيدىغان دائىرىدە ئىكەنلىكىنى كۆرسىتىپ بەردى. قانداقلا بولمىسۇن ، كاباتا-پەندىياس 11 نىڭ كۆرسىتىشىچە ، شىۋىتسىيەدىكى دېھقانچىلىق تۇپرىقى بىلەن ئېلىپ بېرىلغان تەتقىقاتتا ئوتتۇرىچە نىكېل (Ni) قويۇقلۇقىنىڭ سېلىشتۇرۇلۇشى شۇنى كۆرسىتىپ بېرىدۇكى ، ھازىرقى ئوتتۇرىچە نىكېلنىڭ قويۇقلۇقى يۇقىرى. Różański قاتارلىقلار دوكلات قىلغان پولشا شەھەر تۇپرىقىدىكى Ni ئۈچۈن رۇخسەت قىلىنغان چەكتىن يۇقىرى (10.2 mg / kg) دىن يۇقىرى. گېرمانىيەنىڭ ساكسونى-ئەنخالت شەھىرىدىكى كونا كانچىلىق ۋە شەھەر سانائەت رايونىدا Ni نىڭ قويۇقلۇقى ئوتتۇرا ھېساب بىلەن 17.6 مىللىگىرام بولۇپ ، بۇ رايوننىڭ ئوتتۇرىچە قويۇقلۇقى (كىلوگىرام 16.15 مىللىگىرام) دىن 1.45 مىللىگىرام / كىلوگىرام يۇقىرى. ھازىرقى تەتقىقات.64 پولات-تۆمۈر سانائىتى ۋە مېتال ئىشلەش تۇپراقتىكى نىكېلنىڭ بۇلغىنىشىنىڭ ئاساسلىق مەنبەسى. قانداقلا بولمىسۇن ، ئالدىن پەرەز قىلغۇچىلار يەنە Ca نىڭ 538.70 mg / kg دىن 69.161.80 mg / kg ، K نىڭ 497.51 mg / kg دىن 3535.68 mg / kg ، Mg.Jakovljevic نىڭ 685.68 mg / kg دىن 5970.05 mg / kg.65 سېربىيەنىڭ ئوتتۇرا قىسمىدىكى تۇپراقنىڭ Mg ۋە K ئومۇمىي مىقدارىنى تەكشۈردى. ئۇلار ئومۇمىي قويۇقلۇقنىڭ (ئايرىم-ئايرىم ھالدا 410 مىللىگىرام ۋە 400 مىللىگىرام / كىلوگىرام) نۆۋەتتىكى تەتقىقاتنىڭ Mg ۋە K قويۇقلۇقىدىن تۆۋەن ئىكەنلىكىنى بايقىدى. پەرقلەندۈرگىلى بولمايدىغان يېرى شۇكى ، پولشانىڭ شەرقىدە ، ئورچېچوۋىسكىي ۋە سمولكزىنسكي 66 كىلوگىرام (mg) ھەر كىلوگىرام (mg) ۋە كىلوگىرام. يەر ئۈستىدىكى مەزمۇن بۇ تەتقىقاتتىكى يەككە ئېلېمېنتتىن تۆۋەن. Pongrac et al.67 نىڭ كۆرسىتىشىچە ، ئەنگىلىيە شوتلاندىيە (Mylnefield تۇپرىقى ، Balruddery تۇپرىقى ۋە Hartwood تۇپرىقى) دىكى 3 ئوخشىمىغان تۇپراقتا ئانالىز قىلىنغان Ca ئومۇمىي مىقدارى بۇ تەتقىقاتتا Ca نىڭ تېخىمۇ يۇقىرى ئىكەنلىكىنى كۆرسىتىپ بەرگەن.
ئەۋرىشكە ئېلىنغان ئېلېمېنتلارنىڭ ئۆلچەملىك قويۇقلۇقى ئوخشاش بولمىغانلىقتىن ، ئېلېمېنتلارنىڭ سانلىق مەلۇماتلار توپلىنىشى ئوخشىمىغان ئەگرى-توقايلىقنى نامايەن قىلىدۇ. ئېلېمېنتلارنىڭ ئەگرى-توقايلىقى ۋە قېتىشىشچانلىقى ئايرىم-ئايرىم ھالدا 1.53 دىن 7.24 ۋە 2.49 دىن 54.16 گىچە بولىدۇ. ئۆزگىرىشچانلىقى. K ، Ni ۋە Mg نىڭ CV لىرى ئۇلارنىڭ بىر تۇتاش تەقسىملىنىشىنى چۈشەندۈرۈپ بېرىدۇ. بۇنىڭدىن باشقا ، Ca نىڭ تارقىلىشى بىردەك ئەمەس ، سىرتقى مەنبەلەر ئۇنىڭ بېيىش سەۋىيىسىگە تەسىر كۆرسىتىشى مۇمكىن.
ئالدىن پەرەز ئۆزگەرگۈچى مىقدارنىڭ ئىنكاس ئېلمىنتلىرى بىلەن باغلىنىشى ئېلېمېنتلار ئوتتۇرىسىدا قانائەتلىنەرلىك باغلىنىشنى كۆرسىتىپ بەردى (3-رەسىمگە قاراڭ) .بۇ باغلىنىشتا CaKi غا ئوخشاش CaK نىڭ r قىممىتى = 0.53 بىلەن ئوتتۇراھال باغلىنىشنى كۆرسەتكەنلىكى كۆرسىتىلدى.68 ۋە Santo69 نىڭ كۆرسىتىشىچە ، ئۇلارنىڭ تۇپراقتىكى سەۋىيىسى تەتۈر تاناسىپ بولىدۇ. قانداقلا بولمىسۇن ، Ca ۋە Mg K غا قارشى تۇرىدۇ ، ئەمما CaK نىڭ مۇناسىۋىتى ياخشى. بۇ بەلكىم كالىي كاربونات قاتارلىق ئوغۇتلارنىڭ ئىشلىتىلىشىدىن بولغان بولۇشى مۇمكىن ، كالىي بۇ ئىككى خىل ماگنىي بىلەن مۇناسىۋەتلىك. ، كالىي ماگنىي نىترات ۋە كالىي تۇپراققا سۈرۈلۈپ ، ئۇلارنىڭ كەملىك دەرىجىسىنى ئۆستۈرىدۇ. نىكېل ئايرىم-ئايرىم ھالدا Ca ، K ۋە Mg بىلەن r قىممىتى = 0.52 ، 0.63 ۋە 0.55 بىلەن ئوتتۇراھال باغلىنىشلىق. نىكېل قاتارلىق كالتسىي ، ماگنىي ۋە PTE لار بىلەن بولغان مۇناسىۋىتى مۇرەككەپ ، ئەمما قانداقلا بولمىسۇن ، ماگنىي كالتسىينىڭ سۈمۈرۈلۈشىنى ئازايتىدۇ ، كالتسىينىڭ مىقدارىنى ئازايتىدۇ.
ئالدىن پەرەز قىلغۇچىلار بىلەن ئىنكاسلارنىڭ مۇناسىۋىتىنى كۆرسىتىپ بېرىدىغان ئېلېمېنتلارنىڭ باغلىنىش ماترىسكىسى (ئەسكەرتىش: بۇ رەسىم ئېلېمېنتلار ئارىسىدىكى چېچىلىشنى ئۆز ئىچىگە ئالىدۇ ، مۇھىملىق دەرىجىسى p <0,001 نى ئاساس قىلىدۇ).
4-رەسىمدە ئېلېمېنتلارنىڭ بوشلۇقتىكى تارقىلىشى تەسۋىرلەنگەن. Burgos et al70 نىڭ سۆزىگە قارىغاندا ، بوشلۇق تەقسىملەشنىڭ قوللىنىلىشى بۇلغانغان رايونلاردىكى قىزىق نۇقتىلارنى مىقدارلاشتۇرۇش ۋە گەۋدىلەندۈرۈشتە قوللىنىلغان تېخنىكا. 4-رەسىمدىكى Ca نىڭ موللىنىش دەرىجىسىنى بوشلۇق تەقسىملەش خەرىتىسىنىڭ غەربىي شىمال قىسمىدا كۆرگىلى بولىدۇ. پولات-تۆمۈر ياساش جەريانىدا ئىشقارلىق ئوكسىگېنغا ئوخشاش زاۋۇتلار. يەنە بىر تەرەپتىن ، باشقا دېھقانلار كىسلاتالىق تۇپراقتا كالتسىي ھىدروكسىد ئىشلىتىپ pH نى نېيتراللاشتۇرۇشنى ياخشى كۆرىدۇ ، بۇ تۇپراقنىڭ كالتسىي مىقدارىنىمۇ ئاشۇرىدۇ. پوتاسىي يەنە خەرىتىنىڭ غەربىي شىمالى ۋە شەرقىدىكى قىزىق نۇقتىلارنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. ي 72 ، ماداراس قاتارلىقلار .73 ، پۇلكرابوۋا قاتارلىقلار .74 ، ئاسارې قاتارلىقلار.تەقسىمات خەرىتىسىنىڭ غەربىي شىمالىدىكى بوشلۇقتىكى كالىينى موللاشتۇرۇش كالىي خلورىد ، كالىي سۇلفات ، كالىي نىترات ، كالىي ، كالىي قاتارلىق كالىينى ئاساس قىلغان ئوغۇتنى ئىشلىتىپ ، ناچار تۇپراقنىڭ كالىي مىقدارىنى ئاشۇرۇشى مۇمكىن. زادوروۋا قاتارلىقلار.76 ۋە Tlustoš قاتارلىقلار.77-ماددا K نى ئاساس قىلغان ئوغۇتنىڭ ئىشلىتىلىشى تۇپراقتىكى K مىقدارىنى ئاشۇرۇپ ، ئۇزۇن مۇددەت تۇپراقنىڭ ئوزۇقلۇق تەركىبىنى كۆرۈنەرلىك ئاشۇرىدىغانلىقىنى ، بولۇپمۇ K ۋە Mg نىڭ تۇپراقتىكى ئىسسىق جاينى كۆرسىتىپ بېرىدىغانلىقىنى ئوتتۇرىغا قويدى. خەرىتىنىڭ غەربىي شىمالى ۋە خەرىتىنىڭ شەرقىي جەنۇبىدىكى نىسپىي ئوتتۇراھال قىزىق نۇقتىلار. تۇپراقتىكى كوللوئىدلىق تۇپراق تۇپراقتىكى ماگنىينىڭ قويۇقلۇقىنى تۆۋەنلىتىدۇ. مەسىلەن ، كالىي ماگنىي سۇلفات ، ماگنىي سۇلفات ۋە كىسېرىت قاتارلىقلار تۇپراقتىكى كەمتۈكلۈكلەرنى (ئۆسۈملۈكلەر بىنەپشە ، قىزىل ياكى قوڭۇر كۆرۈنىدۇ ، ماگنىي كەملىكنى كۆرسىتىدۇ) نورمال pH دائىرىسى بىلەن داۋالايدۇ. شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراق يۈزىدە نىكېلنىڭ يىغىلىشى دېھقانچىلىققا ئوخشاش ئانتروپوگېنلىق پائالىيەتلەر ۋە نىكېلنىڭ داتلاشماس پولات ئىشلەپچىقىرىشتىكى مۇھىملىقى سەۋەبىدىن بولۇشى مۇمكىن.
ئېلېمېنتلارنىڭ بوشلۇقتىكى تارقىلىشى [بوشلۇق تەقسىملەش خەرىتىسى ArcGIS ئۈستەل يۈزى (ESRI ، Inc ، 10.7 نەشرى ، URL: https://desktop.arcgis.com) ئارقىلىق قۇرۇلدى.]
بۇ تەتقىقاتتا ئىشلىتىلگەن ئېلېمېنتلارنىڭ مودېل ئىقتىدار كۆرسەتكۈچى نەتىجىسى 2-جەدۋەلدە كۆرسىتىلدى. يەنە بىر تەرەپتىن ، Ni نىڭ RMSE ۋە MAE ھەر ئىككىسى نۆلگە يېقىنلاشتى (0.86 RMSE ، -0.08 MAE). يەنە بىر تەرەپتىن ، K نىڭ RMSE ۋە MAE قىممىتى قوبۇل قىلىشقا بولىدۇ. Ni نى جون قاتارلىقلارنىڭ نەتىجىسىدىن ياخشى دەپ پەرەز قىلدى.54 بىرىكمە كرىزىستىن پايدىلىنىپ ئوخشاش توپلانغان سانلىق مەلۇماتلارنى ئىشلىتىپ تۇپراقتىكى S قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەيدۇ. بىز تەتقىق قىلغان EBK نەتىجىسى Fabijaczyk قاتارلىقلار بىلەن مۇناسىۋەتلىك.41, Yan et al.79, Beguin et al.80 ، Adhikary قاتارلىقلار.81 and John et al.82 ، بولۇپمۇ K ۋە Ni.
شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى نىكېلنىڭ مىقدارىنى مۆلچەرلەشتىكى يەككە ئۇسۇللارنىڭ ئىپادىسى مودېللارنىڭ ئىپادىسىدىن پايدىلىنىپ باھالاندى (3-جەدۋەل). مودېلنى دەلىللەش ۋە توغرىلىق باھالاش Ca_Mg_K ئالدىن پەرەز قىلغۇچىنىڭ EBK SVMR مودېلى بىلەن بىرلەشتۈرۈلۈپ ئەڭ ياخشى ئۈنۈمگە ئېرىشكەنلىكىنى ئىسپاتلىدى. kg (RMSE) ۋە 77.368 mg / kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0.663 (R2) ، 235.974 mg / kg (RMSE) ۋە 166.946 mg / kg (MAE). قانداقلا بولمىسۇن ، Ca_Mg_K-SVMR (0.663 mg / kg R2)ئۇلارنىڭ RMSE ۋە MAE نەتىجىسى Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) دىن يۇقىرى بولدى (3-جەدۋەلگە قاراڭ). بۇنىڭدىن باشقا ، Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 ۋە MAE = 1031.49) تىپىدىكى RMSE ۋە MAE ئايرىم-ئايرىم ھالدا 17.5 ۋە 13.4. Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 ۋە MAE = 166.946) ئەندىزىسىنىڭ E ئايرىم-ئايرىم ھالدا Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE ۋە MAE دىن 2.5 ۋە 2.2 چوڭ.46 and john et al.54 ، RMSE بىلەن MAE نۆلگە قانچە يېقىنلاشقانسېرى ، نەتىجىسى شۇنچە ياخشى بولىدۇ. SVMR ۋە EBK_SVMR نىڭ مىقدارلاشقان RSME ۋە MAE قىممىتى تېخىمۇ يۇقىرى. RSME مۆلچەرىنىڭ ئىزچىل MAE قىممىتىدىن يۇقىرى ئىكەنلىكى ، سىرتقا چىققۇچىلارنىڭ مەۋجۇتلىقىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. Legates ۋە McCabe83 نىڭ كۆرسىتىشىچە ، RMSE كۆرسەتكۈچنىڭ مۇتلەق كۆپ ئىكەنلىكىدىن دېرەك بېرىدۇ. سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرى ، MAE ۋە RMSE قىممىتى قانچە يۇقىرى بولسا. شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى Ni مەزمۇنىنى ئالدىن پەرەز قىلىش ئۈچۈن Ca_Mg_K-EBK_SVMR ئارىلاش مودېلنىڭ ئۆزئارا دەلىللەشنىڭ توغرىلىق نىسبىتى% 63.70 ئىدى. لى قاتارلىقلار.59 ، بۇ توغرىلىق دەرىجىسى قوبۇل قىلىشقا بولىدىغان مودېل ئىقتىدار نىسبىتى. ھازىرقى نەتىجىلەرنى تاراسوف قاتارلىقلار ئىلگىرىكى تەتقىقاتقا سېلىشتۇردى.36 نىڭ ئارىلاش ماتورلۇق مودېلى MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging) نى بارلىققا كەلتۈرگەن بولۇپ ، نۆۋەتتىكى تەتقىقاتتا دوكلات قىلىنغان EBK_SVMR توغرىلىق باھالاش كۆرسەتكۈچى بىلەن مۇناسىۋەتلىك ، RMSE (210) ۋە MAE (167.5) بىزنىڭ نۆۋەتتىكى تەتقىقات نەتىجىمىزدىن يۇقىرى بولدى (RMSE 95.479 ، MAE 77.368).36 (0.544) ، ئېنىقكى ، بۇ ئارىلاشما مودېلدا ئېنىقلىق كوئېففىتسېنتى (R2) تېخىمۇ يۇقىرى. ئارىلاشما مودېلنىڭ خاتالىق پەرقى (RMSE ۋە MAE) (EBK SVMR) ئىككى ھەسسە تۆۋەن بولىدۇ. ئوخشاشلا ، سېرگېف قاتارلىقلار. MR) بولسا% 63.7 ، سېرگېف قاتارلىقلار ئېرىشكەن پەرەزنىڭ توغرىلىقى.34 بولسا% 28. ئەڭ ئاخىرقى خەرىتە (5-رەسىم) EBK_SVMR مودېلى ۋە Ca_Mg_K نى ئالدىن پەرەز قىلىپ ئىشلىتىپ ، پۈتكۈل تەتقىقات رايونىدا قىزىق نۇقتىلار ۋە ئوتتۇراھال نىكېللارنىڭ مۆلچەرىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ.
ئەڭ ئاخىرقى مۆلچەر خەرىتىسى ئارىلاش ماتورلۇق EBK_SVMR ۋە Ca_Mg_K نى ئالدىن پەرەز قىلىپ ئىشلىتىلىدۇ. [بوشلۇق تەقسىملەش خەرىتىسى RStudio ئارقىلىق ياسالغان (1.4.1717 نەشرى: https://www.rstudio.com/).]
6-رەسىمدە كۆرسىتىلگەن PTE قويۇقلۇقى يەككە نېرۋا ھۈجەيرىسىدىن تەركىب تاپقان بىرىكمە ئايروپىلان سۈپىتىدە. زاپچاس ئايروپىلانلىرىنىڭ ھېچقايسىسىدا كۆرسىتىلگەندەك رەڭ ئەندىزىسى كۆرسىتىلمىگەن. قانداقلا بولمىسۇن ، سىزىلغان ھەر بىر خەرىتە ماس كېلىدىغان نېرۋا ھۈجەيرىلىرى 55.SOM ھەر خىل رەڭلەر ئارقىلىق ئىشلەپچىقىرىلىدۇ ، رەڭ ئەندىزىسى قانچە ئوخشىشىپ كەتسە ، ئەۋرىشكىلەرنىڭ خۇسۇسىيىتى ئوخشاش بولىدۇ. ئىنتايىن يۇقىرى دەرىجىدىكى نېرۋا ھۈجەيرىلىرى ۋە تۆۋەن ئوتتۇراھال رەڭ ئەندىزىسى بىلەن ئوخشاشلىقى بار. ھەر ئىككى مودېل قىزىل ، قىزغۇچ سېرىق ۋە سېرىق رەڭ قاتارلىق ئوتتۇرا ۋە يۇقىرى رەڭلەرنى كۆرسىتىش ئارقىلىق Ni نىڭ تۇپراقتىكى قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەيدۇ. KMg مودېلى ئېنىق نىسبەت ۋە تۆۋەندىن ئوتتۇراھال رەڭ يامىقىنى ئاساس قىلغان نۇرغۇن يۇقىرى رەڭ ئەندىزىسىنى كۆرسىتىدۇ. مودېلنىڭ تەركىبلىرىنىڭ تەكشىلىكتىكى تەكشىلىك دەرىجىسى C شەكىلدىكى تەكشىلىكنى كۆرسىتىدۇ. توغرا رەڭ ئۆلچىمىگە ئاساسەن تۆۋەندىن يۇقىرىغا قارىتا ئوخشىمىغان رەڭ ئەندىزىسىنى كۆرسىتىپ بېرىدۇ. بۇنىڭدىن باشقا ، مودېلنىڭ نىكېل تەركىبى (CakMg) نى ئالدىن پەرەز قىلىشى 5-رەسىمدە كۆرسىتىلگەن نىكېلنىڭ بوشلۇقتىكى تارقىلىشى بىلەن ئوخشاش. ھەر ئىككى گرافىكتا شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى نىكېل قويۇقلۇقىنىڭ يۇقىرى ، ئوتتۇرا ۋە تۆۋەن نىسبىتى كۆرسىتىلدى. توپلانغان 115 تۇپراق ئەۋرىشكىسى ئىچىدە ، 1-تۈر ئەڭ كۆپ تۇپراق ئەۋرىشكىسىگە ئېرىشتى ، 74. 2-گۇرۇپپا 33 ئەۋرىشكە ، 3-گۇرۇپپا 8 ئەۋرىشكە قوبۇل قىلدى. يەتتە تەركىبلىك تەكشىلىك ئالدىن پەرەز قىلىش بىرىكمىسى ئاددىيلاشتۇرۇلۇپ ، توپنىڭ توغرا چۈشەندۈرۈلۈشىگە شارائىت ھازىرلاندى.
ھەر بىر Empirical Bayesian Kriging قوللاش ۋېكتور ماشىنىسى (EBK_SVM_SeOM) ئۆزگەرگۈچى مىقدارنىڭ زاپچاسلىرى. [SeOM خەرىتىسى RStudio ئارقىلىق ياسالغان (1.4.1717 نەشرى: https://www.rstudio.com/).]
ئوخشىمىغان گۇرۇپپىلارنى تۈرگە ئايرىش زاپچاسلىرى [SeOM خەرىتىسى RStudio ئارقىلىق ياسالغان (1.4.1717 نەشرى: https://www.rstudio.com/).]
بۇ تەتقىقات شەھەر ۋە شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى نىكېل قويۇقلۇقىنىڭ مودېل تېخنىكىسىنى ئېنىق تەسۋىرلەپ بەردى. تەتقىقاتتا ئوخشىمىغان مودېل تېخنىكىلىرى سىناق قىلىندى ، ئېلېمېنتلار مودېل تېخنىكىسى بىلەن بىرلەشتۈرۈلۈپ ، تۇپراقتىكى نىكېل قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلەشنىڭ ئەڭ ياخشى ئۇسۇلىغا ئېرىشتى. مودېل تېخنىكىسىنىڭ SeOM بىرىكمە تەكشىلىك بوشلۇق ئالاھىدىلىكى تۇپراقتىكى Ni قويۇقلۇقىنى كۆرسىتىپ بەردى. ئۇنىڭ نەتىجىسىدە كۆرسىتىلىشچە ، تىرەك ۋېكتور ماشىنىسىنىڭ چېكىنىش ئەندىزىسى (Ca Mg K-SVMR) Ni نىڭ تۇپراقتىكى قويۇقلۇقىنى يەككە مودېل دەپ پەرەز قىلغان ، ئەمما دەلىللەش ۋە توغرىلىق باھالاش پارامېتىرلىرى RMSE ۋە MAE جەھەتتە ئىنتايىن يۇقىرى خاتالىقلارنى كۆرسىتىپ بەرگەن. يەنە بىر تەرەپتىن ، EBK_MLR مودېلى بىلەن ئىشلىتىلگەن مودېل تېخنىكىسىنىڭ كەمتۈكلۈك دەرىجىسى (R2) بىلەن RMS). ئېنىقلىق نىسبىتى% 63.7 .بۇ EBK ئالگورىزىم بىلەن ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىمنى بىرلەشتۈرگەندە ئارىلاشما ئالگورىزىم ھاسىل قىلالايدىغانلىقى ، PTE لارنىڭ تۇپراقتىكى قويۇقلۇقىنى مۆلچەرلىيەلەيدىغانلىقى كۆرسىتىلدى. نەتىجىدە كۆرسىتىلىشىچە ، Ca Mg K نى تەتقىقات رايونىدىكى Ni قويۇقلۇقىنى ئالدىن پەرەز قىلىش ئارقىلىق تۇپراقتىكى Ni نىڭ مۆلچەرىنى ياخشىلايدىكەن. EBK ئەندىزىسى خاتالىق دەرىجىسىنى تۆۋەنلىتىپ ، شەھەر ياكى شەھەر ئەتراپىدىكى تۇپراقتىكى تۇپراقنىڭ تارقىلىش ئەندىزىسىنىڭ توغرىلىق دەرىجىسىنى ئۆستۈرەلەيدۇ. ئادەتتە ، بىز EBK-SVMR ئەندىزىسىنى ئىشلىتىپ ، تۇپراقتىكى PTE نى باھالاش ۋە مۆلچەرلەشنى تەۋسىيە قىلىمىز.بۇنىڭدىن باشقا ، بىز EBK ئارقىلىق ھەر خىل ماشىنا ئۆگىنىش ئالگورىزىملىرى بىلەن بىرىكتۈرۈشنى تەۋسىيە قىلىمىز.قانداقلا بولمىسۇن ، تېخىمۇ كۆپ كوۋارىت ئىشلىتىش مودېلنىڭ ئىقتىدارىنى زور دەرىجىدە ياخشىلايدۇ ، بۇنى ھازىرقى خىزمەتنىڭ چەكلىمىسى دەپ قاراشقا بولىدۇ. بۇ تەتقىقاتنىڭ يەنە بىر چەكلىمىسى سانلىق مەلۇمات سانلىق مەلۇماتلىرىنىڭ سانى 115. شۇڭلاشقا ، ئەگەر تېخىمۇ كۆپ سانلىق مەلۇمات بىلەن تەمىنلەنسە ، ئوتتۇرىغا قويۇلغان ئەلالاشتۇرۇلغان ئارىلاشتۇرۇش ئۇسۇلىنىڭ ئۈنۈمىنى يۇقىرى كۆتۈرگىلى بولىدۇ.
ئۆسۈملۈك ۋە تۇپراقتىكى ئۆسۈملۈك ئۆسۈملۈكلىرى. نىكېل https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021-يىلى 28-ئاپرېل ئېتىراپ قىلىنغان).
كاسپرازاك ، KS نىكېل زامانىۋى مۇھىتتىكى زەھەرلىك ئىلگىرلەشلەرنى ئىلگىرى سۈردى.
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: A review of its sources and environmental toxicology. Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC بۇلغىما ئاتموسفېراسىدىن كىرگۈزۈش ۋە كانادا ئونتارىيونىڭ سۇدبۇرىدىكى نىكېل-مىس تاۋلاش زاۋۇتىنىڭ يېنىدىكى تۇپراق ۋە ئۆسۈملۈكلەردە يىغىلىش. Can.J.Bot.58 (1), 108-132.https: //doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. قاتارلىقلار. بوتسۋانادىكى سېلېبى-فىكۋې مىس-نىكېل كېنى ئەتراپىدىكى ئوتلاقتىكى ئوت-چۆپلەر بىلەن مۇناسىۋەتلىك ئېغىر مېتاللار ، ئۆسۈملۈكلەر ۋە خەتەرلەر. گېئو-خىمىيىلىك. ساغلاملىق https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021)
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. تۇپراقتىكى ئىز قوغلاش ئېلېمېنتلىرى ۋە… - Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+ ئېلېمېنتلىرى +% + + + G = (2020-يىلى 11-ئاينىڭ 24-كۈنى ئېتىراپ قىلىندى).
ئالمۇس ، ئا. ، سىنگى ، B.
نىلسېن ، GD قاتارلىقلار. نىكېلنىڭ ئىچىملىك ​​سۇدا سۈمۈرۈلۈشى ۋە ساقلىنىشى يېمەكلىكنىڭ قوبۇل قىلىنىشى ۋە نىكېلنىڭ سەزگۈرلۈكى بىلەن مۇناسىۋەتلىك. زەھەرلىك كېسەللىكلەر ئىلتىماسى. دورىگەرلىك ھەرىكەتلىرى .154 ، 67-75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nickel carcinogenesis, mutation, epigenetics or selection.surroundings.Halth Perspective.107, 2 (1999).
Ajman, PC;Ajado, SK;Borůvka, L.Bini, JKM;Sarkody, VYO;Cobonye, ​​NM;يوشۇرۇن زەھەرلىك ئېلېمېنتلارنىڭ يۈزلىنىش ئانالىزى: بىبلىئومېتىرىيەلىك تەكشۈرۈش. مۇھىت گېئو-خىمىيە ۋە ساغلاملىق. ئالاھىدە پەن-تېخنىكا ۋە سودا مېدىياسى BV 2020.https: //doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB رەقەملىك تۇپراق خەرىتىسى: قىسقىچە تارىخ ۋە بەزى دەرسلەر. گېدېرما 264 ، 301 - 311.https: //doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. رەقەملىك تۇپراق خەرىتىسى توغرىسىدا. گېدېرما 117 (1-2) ، 3-52.https: //doi.org/10.1016/S0016-7061 (03) 00223-4 (2003).
Deutsch.