Tankewol foar jo besite oan Nature.com. De browserferzje dy't jo brûke hat beheinde stipe foar CSS. Foar de bêste ûnderfining advisearje wy jo in bywurke browser te brûken (of kompatibiliteitsmodus yn Internet Explorer út te skeakeljen). Yn 'e tuskentiid, om trochgeande stipe te garandearjen, sille wy de side sûnder stilen en JavaScript werjaan.
Boaiemfersmoarging is in grut probleem feroarsake troch minsklike aktiviteiten. De romtlike fersprieding fan potinsjeel giftige eleminten (PTE's) ferskilt yn de measte stedske en peri-stedske gebieten. Dêrom is it lestich om de ynhâld fan PTE's yn sokke boaiems romtlik te foarsizzen. Yn totaal waarden 115 samples krigen fan Frydek Mistek yn Tsjechje. Kalsium (Ca), magnesium (Mg), kalium (K) en nikkel (Ni) konsintraasjes waarden bepaald mei induktyf keppele plasma-emisjespektrometry. De responsfariabele is Ni en de prediktors binne Ca, Mg en K. De korrelaasjematrix tusken de responsfariabele en de prediktorfariabele lit in befredigjende korrelaasje sjen tusken de eleminten. De foarsizzingsresultaten lieten sjen dat Support Vector Machine Regression (SVMR) goed prestearre, hoewol de skatte root mean square error (RMSE) (235.974 mg/kg) en mean absolute error (MAE) (166.946 mg/kg) heger wiene as de oare tapaste metoaden. Mingde modellen foar Empiryske Bayesiaanske Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) prestearje min, lykas bliken docht. troch bepalingskoëffisiënten minder as 0.1. It Empiryske Bayesiaanske Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) model wie it bêste model, mei lege RMSE (95.479 mg/kg) en MAE (77.368 mg/kg) wearden en in hege bepalingskoëffisiënt (R2 = 0.637). De útfier fan 'e EBK-SVMR modelleartechnyk wurdt visualisearre mei in selsorganisearjende kaart. Klusterde neuronen yn it flak fan 'e hybride model CakMg-EBK-SVMR komponint litte meardere kleurpatroanen sjen dy't Ni-konsintraasjes yn stedske en peri-stedske boaiem foarsizze. De resultaten litte sjen dat it kombinearjen fan EBK en SVMR in effektive technyk is foar it foarsizzen fan Ni-konsintraasjes yn stedske en peri-stedske boaiem.
Nikkel (Ni) wurdt beskôge as in mikronutriënt foar planten, om't it bydraacht oan atmosfearyske stikstoffixaasje (N) en ureummetabolisme, dy't beide nedich binne foar siedkieming. Neist syn bydrage oan siedkieming kin Ni fungearje as in skimmel- en baktearjeremmer en plantûntwikkeling befoarderje. It gebrek oan nikkel yn 'e boaiem lit de plant it opnimme, wat resulteart yn chlorose fan blêden. Bygelyks, kowerwten en griene beanen fereaskje de tapassing fan nikkel-basearre dongstoffen om stikstoffixaasje te optimalisearjen2. Trochgeande tapassing fan nikkel-basearre dongstoffen om de boaiem te ferriken en it fermogen fan peulvruchten te fergrutsjen om stikstof yn 'e boaiem te fixearjen fergruttet de nikkelkonsintraasje yn 'e boaiem kontinu. Hoewol nikkel in mikronutriënt is foar planten, kin de oermjittige yntak yn 'e boaiem mear skea dwaan as goed. De toksisiteit fan nikkel yn boaiem minimalisearret boaiem pH en hinderet de opname fan izer as in essensjele fiedingsstof foar plantgroei1. Neffens Liu3 is Ni fûn as it 17e wichtige elemint dat nedich is foar plantûntwikkeling en groei. Neist de rol fan nikkel yn plantûntwikkeling en groei, hawwe minsken it nedich foar in ferskaat oan tapassingen. Elektroplating, de produksje fan nikkel-basearre legeringen, en de fabrikaazje fan ûntstekkingsapparaten en bougies yn 'e auto-yndustry fereaskje allegear it gebrûk fan nikkel yn ferskate yndustriële sektoaren. Derneist binne nikkel-basearre legeringen en elektroplateare artikels in soad brûkt yn keukengerei, balsealaccessoires, foarrieden foar de fiedingsyndustry, elektryske apparaten, tried en kabel, jetturbines, sjirurgyske ymplantaten, tekstyl en skipsbou5. Ni-rike nivo's yn boaiem (d.w.s. oerflakboaiem) binne taskreaun oan sawol antropogene as natuerlike boarnen, mar yn it foarste plak is Ni in natuerlike boarne ynstee fan antropogen4,6. Natuerlike boarnen fan nikkel omfetsje fulkaanútbarstings, fegetaasje, boskbrannen en geologyske prosessen; antropogene boarnen omfetsje lykwols nikkel/kadmiumbatterijen yn 'e stielyndustry, elektroplating, bôgelassen, diesel en stookoaljes, en atmosfearyske útstjit fan stienkoalferbaarning en ôffal- en slibferbaarning Nikkelakkumulaasje7,8. Neffens Freedman en Hutchinson9 en Manyiwa et al. 10, de wichtichste boarnen fan fersmoarging fan 'e boppegrûn yn 'e direkte en oangrinzgjende omjouwing binne benammen smelterijen en minen op basis fan nikkel-koper. De boppegrûn om 'e nikkel-koperraffinaderij fan Sudbury yn Kanada hie de heechste nivo's fan nikkelfersmoarging mei 26.000 mg/kg11. Yn tsjinstelling dêrmei hat fersmoarging troch nikkelproduksje yn Ruslân resultearre yn hegere nikkelkonsintraasjes yn Noarske boaiem11. Neffens Alms et al. 12, de hoemannichte HNO3-ekstraheerbere nikkel yn it bêste akkerlân fan 'e regio (nikkelproduksje yn Ruslân) fariearre fan 6,25 oant 136,88 mg/kg, wat oerienkomt mei in gemiddelde fan 30,43 mg/kg en in basiskonsintraasje fan 25 mg/kg. Neffens kabata 11 kin de tapassing fan fosfordongstoffen yn lânbougrûnen yn stedske of peri-stedske grûnen tidens opienfolgjende gewaaksseizoenen de boaiem ynfusearje of fersmoargje. De potinsjele effekten fan nikkel by minsken kinne liede ta kanker troch mutagenese, chromosomale skea, Z-DNA-generaasje, blokkearre DNA-eksyzjereparaasje, of epigenetyske prosessen13. Yn dierproeven is fûn dat nikkel de potinsje hat om in ferskaat oan tumors te feroarsaakjen, en karsinogene nikkelkompleksen kinne sokke tumors fergrutsje.
Boaiemfersmoargingsbeoardielingen hawwe de lêste tiid in opkomst west fanwegen in breed skala oan sûnensrelatearre problemen dy't ûntsteane út boaiem-plantrelaasjes, boaiem- en boaiembiologyske relaasjes, ekologyske degradaasje en miljeu-ynfloedbeoardieling. Oant no ta is romtlike foarsizzing fan potinsjeel giftige eleminten (PTE's) lykas Ni yn boaiem arbeidsum en tiidslinend west mei tradisjonele metoaden. De komst fan digitale boaiemkartering (DSM) en it hjoeddeiske súkses dêrfan15 hawwe foarsizzende boaiemkartering (PSM) sterk ferbettere. Neffens Minasny en McBratney16 is foarsizzende boaiemkartering (DSM) in promininte subdissipline fan boaiemwittenskip bliken te wêzen. Lagacherie en McBratney, 2006 definiearje DSM as "it meitsjen en ynfoljen fan romtlike boaiemynformaasjesystemen troch it brûken fan in situ- en laboratoariumobservaasjemetoaden en romtlike en net-romtlike boaiemynferinsjesystemen". McBratney et al. 17 sketse dat de hjoeddeiske DSM of PSM de meast effektive technyk is foar it foarsizzen of yn kaart bringen fan 'e romtlike ferdieling fan PTE's, boaiemtypen en boaiemeigenskippen. Geostatistyk en Machine Learning Algorithms (MLA) binne DSM-modelleringstechniken dy't digitalisearre kaarten meitsje mei help fan kompjûters mei wichtige en minimale gegevens.
Deutsch18 en Olea19 definiearje geostatistiken as "de samling numerike techniken dy't te krijen hawwe mei de werjefte fan romtlike attributen, benammen mei help fan stochastyske modellen, lykas hoe't tiidsearjeanalyse tydlike gegevens karakterisearret." Geostatistiken omfetsje yn it foarste plak de evaluaasje fan variogrammen, dy't it mooglik meitsje om de ôfhinklikheden fan romtlike wearden út elke dataset te kwantifisearjen en te definiearjen20. Gumiaux et al. 20 yllustrearje fierder dat de evaluaasje fan variogrammen yn geostatistiken basearre is op trije prinsipes, ynklusyf (a) it berekkenjen fan 'e skaal fan gegevenskorrelaasje, (b) it identifisearjen en berekkenjen fan anisotropie yn datasetferskillen en (c) neist it rekken hâlden mei de ynherinte flater fan 'e mjitgegevens skieden fan' e lokale effekten, wurde ek de gebietseffekten skatte. Bouwend op dizze konsepten wurde in protte ynterpolaasjetechniken brûkt yn geostatistiken, ynklusyf algemiene kriging, ko-kriging, gewoane kriging, empiryske Bayesiaanske kriging, ienfâldige krigingmetoade en oare bekende ynterpolaasjetechniken om PTE, boaiemeigenskippen en boaiemtypen yn kaart te bringen of te foarsizzen.
Masinelearalgoritmes (MLA) binne in relatyf nije technyk dy't gruttere net-lineare gegevensklassen brûkt, oandreaun troch algoritmen dy't primêr brûkt wurde foar datamining, it identifisearjen fan patroanen yn gegevens, en werhelle tapast wurde op klassifikaasje yn wittenskiplike fjilden lykas boaiemwittenskip en weromjeftetaken. Tal fan ûndersykspapieren fertrouwe op MLA-modellen om PTE yn boaiem te foarsizzen, lykas Tan et al. 22 (willekeurige bosken foar swiere metalen skatting yn lânbougrûn), Sakizadeh et al. 23 (modellering mei stipevektormasines en keunstmjittige neurale netwurken) boaiemfersmoarging). Derneist hawwe Vega et al. 24 (CART foar it modellearjen fan swiere metalen behâld en adsorpsje yn boaiem) Sun et al. 25 (tapassing fan kubist is de ferdieling fan Cd yn boaiem) en oare algoritmen lykas k-nearest neighbor, generalisearre boosted regression, en boosted regression. Trees hawwe ek MLA tapast om PTE yn boaiem te foarsizzen.
De tapassing fan DSM-algoritmen yn foarsizzing of kartering stiet foar ferskate útdagings. In protte auteurs binne fan betinken dat MLA superieur is oan geostatistiken en oarsom. Hoewol de iene better is as de oare, ferbetteret de kombinaasje fan 'e twa it nivo fan krektens fan kartering of foarsizzing yn DSM15. Woodcock en Gopal26 Finke27; Pontius en Cheuk28 en Grunwald29 jouwe kommentaar op tekoartkommingen en guon flaters yn foarseine boaiemkartering. Boaiemwittenskippers hawwe in ferskaat oan techniken besocht om de effektiviteit, krektens en foarsisberens fan DSM-kartering en -foarsizzing te optimalisearjen. De kombinaasje fan ûnwissichheid en ferifikaasje is ien fan 'e protte ferskillende aspekten dy't yntegrearre binne yn DSM om effektiviteit te optimalisearjen en defekten te ferminderjen. Agyeman et al.15 beskriuwe lykwols dat it falidaasjegedrach en de ûnwissichheid dy't yntrodusearre wurde troch kaartmeitsjen en foarsizzing ûnôfhinklik falidearre wurde moatte om de kaartkwaliteit te ferbetterjen. De beheiningen fan 'e DSM binne te tankjen oan geografysk fersprate boaiemkwaliteit, dy't in komponint fan ûnwissichheid omfettet; it gebrek oan wissichheid yn 'e DSM kin lykwols ûntstean út meardere boarnen fan flaters, nammentlik kovariate flater, modelflater, lokaasjeflater en analytyske flater 31. Modellearûnkrektens feroarsake yn MLA en geostatistyske prosessen wurde assosjeare mei in gebrek oan begryp, wat úteinlik liedt ta in oersimplifikaasje fan it echte proses32. Nettsjinsteande de aard fan 'e modellering kinne ûnkrektens taskreaun wurde oan modellearparameters, wiskundige modelfoarsizzingen of ynterpolaasje33. Koartlyn is in nije DSM-trend ûntstien dy't de yntegraasje fan geostatistiken en MLA yn kartering en prognosen befoarderet. Ferskate boaiemwittenskippers en auteurs, lykas Sergeev et al. 34; Subbotina et al. 35; Tarasov et al. 36 en Tarasov et al. 37 hawwe de krekte kwaliteit fan geostatistiken en masinelearen eksploitearre om hybride modellen te generearjen dy't de effisjinsje fan prognosen en kartering ferbetterje. kwaliteit. Guon fan dizze hybride of kombineare algoritmemodellen binne Artificial Neural Network Kriging (ANN-RK), Multilayer Perceptron Residual Kriging (MLP-RK), Generalized Regression Neural Network Residual Kriging (GR-NNRK)36, Artificial Neural Network Kriging-Multilayer Perceptron (ANN-K-MLP)37 en Co-Kriging en Gaussian Process Regression38.
Neffens Sergeev et al. hat it kombinearjen fan ferskate modelleartechniken de potinsje om defekten te eliminearjen en de effisjinsje fan it resultearjende hybride model te ferheegjen ynstee fan it ûntwikkeljen fan syn ienige model. Yn dizze kontekst stelt dit nije artikel dat it needsaaklik is om in kombineare algoritme fan geostatistiken en MLA ta te passen om optimale hybride modellen te meitsjen om Ni-ferriking yn stedske en peri-stedske gebieten te foarsizzen. Dizze stúdzje sil fertrouwe op Empiryske Bayesiaanske Kriging (EBK) as basismodel en it mingje mei Support Vector Machine (SVM) en Multiple Linear Regression (MLR) modellen. Hybridisaasje fan EBK mei elke MLA is net bekend. De meardere mingde modellen dy't sjoen wurde binne kombinaasjes fan gewoane, residuele, regresjekriging en MLA. EBK is in geostatistyske ynterpolaasjemetoade dy't in romtlik stochastysk proses brûkt dat lokalisearre is as in net-stasjonêr/stasjonêr willekeurich fjild mei definieare lokalisaasjeparameters oer it fjild, wêrtroch romtlike fariaasje mooglik is. EBK is brûkt yn in ferskaat oan stúdzjes, ynklusyf it analysearjen fan 'e ferdieling fan organyske koalstof yn lânbougrûnen, it beoardieljen fan boaiemfersmoarging en it yn kaart bringen fan boaiem. eigenskippen42.
Oan 'e oare kant is Self-Organizing Graph (SeOM) in learalgoritme dat tapast is yn ferskate artikels lykas Li et al. 43, Wang et al. 44, Hossain Bhuiyan et al. 45 en Kebonye et al. 46 Bepale de romtlike attributen en groepearring fan eleminten. Wang et al. 44 beskriuwe dat SeOM in krêftige leartechnyk is dy't bekend is om syn fermogen om net-lineaire problemen te groepearjen en foar te stellen. Oars as oare patroanherkenningstechniken lykas haadkomponintanalyse, fuzzy clustering, hiërargyske clustering en beslútfoarming mei meardere kritearia, is SeOM better yn it organisearjen en identifisearjen fan PTE-patroanen. Neffens Wang et al. 44 kin SeOM de ferdieling fan relatearre neuronen romtlik groepearje en gegevensvisualisaasje mei hege resolúsje leverje. SeOM sil Ni-foarsizzingsgegevens visualisearje om it bêste model te krijen om de resultaten te karakterisearjen foar direkte ynterpretaasje.
Dit artikel hat as doel in robúst karteringsmodel te generearjen mei optimale krektens foar it foarsizzen fan nikkelgehalte yn stedske en peri-urbane boaiems. Wy stelle de hypoteze dat de betrouberens fan it mingde model benammen ôfhinklik is fan 'e ynfloed fan oare modellen dy't oan it basismodel keppele binne. Wy erkenne de útdagings dêr't de DSM foar stiet, en hoewol dizze útdagings op meardere fronten oanpakt wurde, liket de kombinaasje fan foarútgong yn geostatistiken en MLA-modellen ynkrementeel te wêzen; dêrom sille wy besykje ûndersyksfragen te beantwurdzjen dy't mingde modellen kinne opleverje. Hoe krekt is it model lykwols by it foarsizzen fan it doelelemint? Ek, wat is it nivo fan effisjinsje-evaluaasje basearre op falidaasje en krektensevaluaasje? Dêrom wiene de spesifike doelen fan dizze stúdzje om (a) in kombineare mingmodel te meitsjen foar SVMR of MLR mei EBK as basismodel, (b) de resultearjende modellen te fergelykjen (c) it bêste mingmodel foar te stellen foar it foarsizzen fan Ni-konsintraasjes yn stedske of peri-urbane boaiems, en (d) de tapassing fan SeOM om in kaart mei hege resolúsje fan romtlike fariaasje fan nikkel te meitsjen.
De stúdzje wurdt útfierd yn Tsjechje, spesifyk yn it distrikt Frydek Mistek yn 'e regio Moraavje-Silezië (sjoch figuer 1). De geografy fan it stúdzjegebiet is tige rûch en makket foar it grutste part diel út fan 'e regio Moraavje-Silezië Beskiden, dy't diel útmakket fan 'e bûtenste râne fan 'e Karpaten. It stúdzjegebiet leit tusken 49° 41′ 0′ N en 18° 20′ 0′ E, en de hichte is tusken 225 en 327 m; It Koppen-klassifikaasjesysteem foar de klimatologyske steat fan 'e regio wurdt lykwols beoardiele as Cfb = temperate oseanyske klimaat. Der is in soad delslach, sels yn 'e droege moannen. Temperatueren fariearje wat it hiele jier troch tusken −5 °C en 24 °C, en falle selden ûnder −14 °C of boppe 30 °C, wylst de gemiddelde jierlikse delslach tusken 685 en 752 mm leit. It rûsde ûndersyksgebiet fan it heule gebiet is 1.208 fjouwerkante kilometer, mei 39,38% fan it kultivearre lân en 49,36% fan 'e boskbedekking. Oan 'e oare kant is it gebiet dat yn dizze stúdzje brûkt is sawat 889,8 fjouwerkante kilometer. Yn en om Ostrava binne de stielyndustry en metaalwurken tige aktyf. Metaalfabriken, de stielyndustry dêr't nikkel brûkt wurdt yn roestfrij stiel (bygelyks foar wjerstân tsjin atmosfearyske korrosje) en legearingstiel (nikkel fergruttet de sterkte fan 'e legearing, wylst de goede duktyliteit en taaiheid behâldt), en yntinsive lânbou lykas fosfaatmeststoftapassing en feeproduksje binne ûndersykspotinsjele boarnen fan nikkel yn 'e regio. (bygelyks, it tafoegjen fan nikkel oan lammen om groeisnelheden by lammen en leechfiede fee te ferheegjen). Oare yndustriële gebrûken fan nikkel yn ûndersyksgebieten omfetsje it gebrûk yn elektroplating, ynklusyf elektroplating fan nikkel en elektrolytyske nikkelplatingprosessen. Boaiemseigenskippen binne maklik te ûnderskieden fan boaiemkleur, struktuer en karbonaatynhâld. De boaiemtekstuer is middel oant fyn, ôflaat fan it memmemateriaal. Se binne kolluviaal, alluviaal of eolysk fan aard. Guon boaiemgebieten lykje flekke yn it oerflak en de ûndergrûn, faak mei beton en bleken. Cambisols en stagnosols binne lykwols de meast foarkommende boaiemtypen yn 'e regio48. Mei hichten fariearjend fan 455,1 oant 493,5 m dominearje cambisols Tsjechje49.
Kaart fan it stúdzjegebiet [De kaart fan it stúdzjegebiet is makke mei ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, ferzje 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
In totaal fan 115 boaiemmonsters waarden krigen fan stedske en peri-stedske boaiem yn it distrikt Frydek Mistek. It brûkte stekproefpatroan wie in regelmjittich raster mei boaiemmonsters dy't 2 × 2 km útinoar stiene, en de boaiem waard metten op in djipte fan 0 oant 20 sm mei in handheld GPS-apparaat (Leica Zeno 5 GPS). De monsters wurde ynpakt yn Ziploc-tassen, goed markearre en nei it laboratoarium ferstjoerd. De monsters waarden oan 'e loft droege om ferpulverisearre monsters te produsearjen, ferpulvere troch in meganysk systeem (Fritsch-skiifmûne) en sieve (sievegrutte 2 mm). Plak 1 gram droege, homogenisearre en sieve boaiemmonsters yn dúdlik markearre teflonflessen. Doch yn elke Teflon-fet 7 ml 35% HCl en 3 ml 65% HNO3 (mei in automatyske dispenser - ien foar elk soer), dekke licht ôf en lit de monsters in nacht stean foar de reaksje (aqua regia-programma). Plak de supernatant op in hjitte metalen plaat (temperatuer: 100 W en 160 °C) foar 2 oeren om it spiisfertarringsproses fan 'e samples te fasilitearjen, en koelje dan ôf. Bring de supernatant oer nei in 50 ml maatkolf en verdun it oant 50 ml mei deionisearre wetter. Filterje dêrnei de verdunde supernatant yn in 50 ml PVC-buis mei deionisearre wetter. Derneist waard 1 ml fan 'e verdunningsoplossing verdund mei 9 ml deionisearre wetter en filtere yn in 12 ml buis dy't taret wie foar PTE-pseudo-konsintraasje. De konsintraasjes fan PTE's (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) waarden bepaald troch ICP-OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) (Thermo Fisher Scientific, FS) neffens standertmetoaden en oerienkomst. Soargje foar kwaliteitsfersekering en kontrôle (QA/QC) prosedueres (SRM NIST 2711a Montana II Soil). PTE's mei deteksjegrinzen ûnder de helte waarden útsletten fan dizze stúdzje. De deteksjegrins fan 'e PTE dy't yn dizze stúdzje brûkt waard wie 0.0004.(jo).Derneist wurdt it kwaliteitskontrôle- en kwaliteitsfersekeringsproses foar elke analyze garandearre troch it analysearjen fan referinsjestanderts.Om te soargjen dat flaters minimalisearre waarden, waard in dûbele analyze útfierd.
Empiryske Bayesiaanske Kriging (EBK) is ien fan 'e protte geostatistyske ynterpolaasjetechniken dy't brûkt wurde by modellering yn ferskate fjilden lykas boaiemkunde. Oars as oare kriging-ynterpolaasjetechniken ferskilt EBK fan tradisjonele krigingmetoaden troch rekken te hâlden mei de flater dy't skatte wurdt troch it semivariogrammodel. By EBK-ynterpolaasje wurde ferskate semivariogrammodellen berekkene tidens ynterpolaasje, ynstee fan ien semivariogram. Ynterpolaasjetechniken meitsje plak foar de ûnwissichheid en programmearring dy't ferbûn is mei dizze plotting fan it semivariogram dat in heul kompleks ûnderdiel foarmet fan in foldwaande krigingmetoade. It ynterpolaasjeproses fan EBK folget de trije kritearia foarsteld troch Krivoruchko50, (a) it model skat it semivariogram út 'e ynfierdataset (b) de nije foarseine wearde foar elke ynfierdatasetlokaasje basearre op it generearre semivariogram en (c) it definitive A-model wurdt berekkene út in simulearre dataset. De Bayesiaanske fergelikingsregel wurdt jûn as in posterior
Wêr't \(Prob\left(A\right)\) de foargeande fertsjintwurdiget, \(Prob\left(B\right)\) marginale kâns wurdt yn 'e measte gefallen negearre, \(Prob (B,A)\). De berekkening fan it semivariogram is basearre op 'e regel fan Bayes, dy't de oanstriid fan observaasjedatasets sjen lit dy't makke wurde kinne út semivariogrammen. De wearde fan it semivariogram wurdt dan bepaald mei de regel fan Bayes, dy't oanjout hoe wierskynlik it is om in dataset fan observaasjes út it semivariogram te meitsjen.
In stipevektormasine is in masinelearalgoritme dat in optimaal skiedend hyperflak genereart om identike, mar net lineêr ûnôfhinklike klassen te ûnderskieden. Vapnik51 makke it yntinsjeklassifikaasjealgoritme, mar it is koartlyn brûkt om regresje-oriïntearre problemen op te lossen. Neffens Li et al.52 is SVM ien fan 'e bêste klassifikaasjetechniken en is it brûkt yn ferskate fjilden. De regresjekomponint fan SVM (Support Vector Machine Regression - SVMR) waard brûkt yn dizze analyze. Cherkassky en ​​Mulier53 wiene pioniers yn SVMR as in kernel-basearre regresje, wêrfan de berekkening waard útfierd mei in lineêr regresjemodel mei romtlike funksjes foar meardere lannen. John et al54 melde dat SVMR-modellering hyperflak lineêre regresje brûkt, dy't net-lineêre relaasjes makket en romtlike funksjes mooglik makket. Neffens Vohland et al. 55, epsilon (ε)-SVMR brûkt de trainearre dataset om in fertsjintwurdigingsmodel te krijen as in epsilon-ûngefoelige funksje dy't tapast wurdt om de gegevens ûnôfhinklik yn kaart te bringen mei de bêste epsilon-bias fan training op korrelearre gegevens. De foarôf ynstelde ôfstânflater wurdt negearre fan 'e werklike wearde, en as de flater grutter is as ε(ε), kompensearje de boaiemeigenskippen dit. It model ferminderet ek de kompleksiteit fan 'e trainingsgegevens nei in bredere subset fan stipefektoren. De fergeliking foarsteld troch Vapnik51 wurdt hjirûnder werjûn.
wêrby't b de skalêre drompelwearde fertsjintwurdiget, \(K\left({x}_{,}{x}_{k}\right)\) de kernelfunksje fertsjintwurdiget, \(\alpha\) de Lagrange-multiplikator fertsjintwurdiget, N in numerike dataset fertsjintwurdiget, \({x}_{k}\) gegevensynfier fertsjintwurdiget, en \(y\) gegevensútfier is. Ien fan 'e wichtichste brûkte kernels is de SVMR-operaasje, dy't in Gaussyske radiale basisfunksje (RBF) is. De RBF-kernel wurdt tapast om it optimale SVMR-model te bepalen, wat kritysk is om de subtilste penalty setfaktor C en kernelparameter gamma (γ) foar de PTE-trainingsgegevens te krijen. Earst hawwe wy de trainingsset evaluearre en doe de modelprestaasjes op 'e falidaasjeset testen. De brûkte stjoerparameter is sigma en de metoadewearde is svmRadial.
In mearfâldich lineêr regresjemodel (MLR) is in regresjemodel dat de relaasje tusken de responsfariabele en in oantal prediktorfariabelen fertsjintwurdiget troch gebrûk te meitsjen fan lineêre gearfoege parameters berekkene mei de minste kwadratenmetoade. Yn MLR is in minste kwadratenmodel in foarsizzingsfunksje fan boaiemeigenskippen nei seleksje fan ferklearjende fariabelen. It is needsaaklik om de respons te brûken om in lineêre relaasje te fêstigjen mei ferklearjende fariabelen. PTE waard brûkt as de responsfariabele om in lineêre relaasje mei de ferklearjende fariabelen te fêstigjen. De MLR-fergeliking is
wêrby't y de responsfariabele is, \(a\) it ynterseksjepunt is, n it oantal prediktors is, \({b}_{1}\) de partielle regresje fan 'e koëffisiënten is, \({x}_{i}\) in prediktor of ferklearjende fariabele fertsjintwurdiget, en \({\varepsilon }_{i}\) de flater yn it model fertsjintwurdiget, ek wol bekend as it residu.
Mingde modellen waarden krigen troch EBK te kombinearjen mei SVMR en MLR. Dit wurdt dien troch it ekstrahearjen fan foarseine wearden út EBK-ynterpolaasje. De foarseine wearden dy't krigen binne út 'e ynterpolearre Ca, K en Mg wurde krigen troch in kombinatoarysk proses om nije fariabelen te krijen, lykas CaK, CaMg en KMg. De eleminten Ca, K en Mg wurde dan kombineare om in fjirde fariabele te krijen, CaKMg. Oer it algemien binne de krigen fariabelen Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg en CaKMg. Dizze fariabelen waarden ús prediktors, en holpen by it foarsizzen fan nikkelkonsintraasjes yn stedske en peri-stedske boaiems. It SVMR-algoritme waard útfierd op 'e prediktors om in mingd model Empiryske Bayesiaanske Kriging-Support Vector Machine (EBK_SVM) te krijen. Op deselde wize wurde fariabelen ek troch it MLR-algoritme trochfierd om in mingd model Empiryske Bayesiaanske Kriging-Multiple Linear Regression (EBK_MLR) te krijen. Typysk binne de fariabelen Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg, en CaKMg wurde brûkt as kovariaten as foarsizzers fan Ni-ynhâld yn stedske en peri-stedske boaiem. It meast akseptabele model dat krigen wurdt (EBK_SVM of EBK_MLR) sil dan visualisearre wurde mei in selsorganisearjende grafyk. De workflow fan dizze stúdzje wurdt werjûn yn figuer 2.
It brûken fan SeOM is in populêr ark wurden foar it organisearjen, evaluearjen en foarsizzen fan gegevens yn 'e finansjele sektor, sûnenssoarch, yndustry, statistyk, boaiemwittenskip, en mear. SeOM wurdt makke mei help fan keunstmjittige neurale netwurken en net-begeliede learmetoaden foar organisaasje, evaluaasje en foarsizzing. Yn dizze stúdzje waard SeOM brûkt om Ni-konsintraasjes te visualisearjen op basis fan it bêste model foar it foarsizzen fan Ni yn stedske en peri-stedske boaiem. De gegevens dy't ferwurke binne yn 'e SeOM-evaluaasje wurde brûkt as n ynfierdimensjonale fektorfariabelen43,56.Melssen et al. 57 beskriuwt de ferbining fan in ynfierfektor yn in neuraal netwurk fia in inkele ynfierlaach mei in útfierfektor mei in inkele gewichtfektor. De útfier generearre troch SeOM is in twadiminsjonale kaart besteande út ferskate neuronen of knooppunten dy't weefd binne yn hexagonale, sirkelfoarmige of fjouwerkante topologyske kaarten neffens har tichtby wêzen. By it fergelykjen fan kaartgrutte basearre op metryske, kwantifikaasjeflater (QE) en topografyske flater (TE), wurdt it SeOM-model mei respektivelik 0.086 en 0.904 selektearre, wat in 55-kaart-ienheid is (5 × 11). De neuronstruktuer wurdt bepaald neffens it oantal knooppunten yn 'e empiryske fergeliking.
It oantal gegevens dat yn dizze stúdzje brûkt is, is 115 samples. In willekeurige oanpak waard brûkt om de gegevens te splitsen yn testgegevens (25% foar falidaasje) en trainingsdatasets (75% foar kalibraasje). De trainingsdataset wurdt brûkt om it regresjemodel (kalibraasje) te generearjen, en de testdataset wurdt brûkt om it generalisaasjefermogen te ferifiearjen58. Dit waard dien om de geskiktheid fan ferskate modellen te beoardieljen foar it foarsizzen fan nikkelgehalte yn boaiem. Alle brûkte modellen hawwe in tsienfâldich krúsfalidaasjeproses trochmakke, fiif kear werhelle. De fariabelen produsearre troch EBK-ynterpolaasje wurde brûkt as prediktors of ferklearjende fariabelen om de doelfariabele (PTE) te foarsizzen. Modellering wurdt behannele yn RStudio mei de pakketten bibleteek (Kohonen), bibleteek (caret), bibleteek (modelr), bibleteek (“e1071″), bibleteek (“plyr”), bibleteek (“caTools”), bibleteek (” prospectr”) en bibleteken (“Metrics”).
Ferskate falidaasjeparameters waarden brûkt om it bêste model te bepalen dat geskikt is foar it foarsizzen fan nikkelkonsintraasjes yn 'e boaiem en om de krektens fan it model en syn falidaasje te evaluearjen. Hybridisaasjemodellen waarden evaluearre mei help fan gemiddelde absolute flater (MAE), woartelgemiddelde kwadraatflater (RMSE), en R-kwadraat of koëffisjintbepaling (R2). R2 definiearret de fariânsje fan 'e proporsjes yn it antwurd, fertsjintwurdige troch it regresjemodel. RMSE en fariânsjegrutte yn ûnôfhinklike mjittingen beskriuwe de foarsizzingskrêft fan it model, wylst MAE de werklike kwantitative wearde bepaalt. De R2-wearde moat heech wêze om it bêste mingselmodel te evaluearjen mei help fan 'e falidaasjeparameters, hoe tichter de wearde by 1 is, hoe heger de krektens. Neffens Li et al. 59 wurdt in R2-kriteriumwearde fan 0,75 of heger beskôge as in goede prediktor; fan 0,5 oant 0,75 is akseptabele modelprestaasjes, en ûnder 0,5 is ûnakseptabele modelprestaasjes. By it selektearjen fan in model mei de RMSE- en MAE-falidaasjekritearia-evaluaasjemetoaden, wiene de legere krigen wearden genôch en waarden se beskôge as de bêste kar. De folgjende fergeliking beskriuwt de ferifikaasjemetoade.
wêrby't n de grutte fan 'e waarnommen wearde fertsjintwurdiget, \({Y}_{i}\) fertsjintwurdiget de mjitten respons, en \({\widehat{Y}}_{i}\) fertsjintwurdiget ek de foarseine responswearde, dêrom, foar de earste i waarnimmings.
Statistyske beskriuwingen fan prediktor- en responsfariabelen wurde presintearre yn tabel 1, dy't it gemiddelde, de standertôfwiking (SD), de koëffisjint fan fariaasje (CV), it minimum, it maksimum, de kurtose en de skewness sjen litte. De minimale en maksimale wearden fan 'e eleminten binne yn ôfnimmende folchoarder fan Mg < Ca < K < Ni en Ca < Mg < K < Ni, respektivelik. De konsintraasjes fan 'e responsfariabele (Ni) dy't út it stúdzjegebiet sampled binne, fariearren fan 4,86 ​​oant 42,39 mg/kg. Fergeliking fan Ni mei it wrâldgemiddelde (29 mg/kg) en it Europeeske gemiddelde (37 mg/kg) liet sjen dat it algemiene berekkene geometryske gemiddelde foar it stúdzjegebiet binnen it tolerearbere berik lei. Dochs, lykas oantoand troch Kabata-Pendias11, lit in fergeliking fan 'e gemiddelde nikkel (Ni) konsintraasje yn 'e hjoeddeiske stúdzje mei lânbougrûnen yn Sweden sjen dat de hjoeddeiske gemiddelde nikkelkonsintraasje heger is. Likegoed wie de gemiddelde konsintraasje fan Frydek Mistek yn stedske en peri-stedske grûnen yn 'e hjoeddeiske stúdzje (Ni 16,15 mg/kg) heger as de tastiene. limyt fan 60 (10,2 mg/kg) foar Ni yn Poalske stedske boaiem rapportearre troch Różański et al. Fierder hawwe Bretzel en Calderisi61 tige lege gemiddelde Ni-konsintraasjes (1,78 mg/kg) registrearre yn stedske boaiem yn Toskane yn ferliking mei de hjoeddeiske stúdzje. Jim62 fûn ek in legere nikkelkonsintraasje (12,34 mg/kg) yn stedske boaiem yn Hongkong, wat leger is as de hjoeddeiske nikkelkonsintraasje yn dizze stúdzje. Birke et al63 rapportearren in gemiddelde Ni-konsintraasje fan 17,6 mg/kg yn in âld mynbou- en stedsk yndustrygebiet yn Saksen-Anhalt, Dútslân, wat 1,45 mg/kg heger wie as de gemiddelde Ni-konsintraasje yn it gebiet (16,15 mg/kg). Hjoeddeistich ûndersyk. It oermjittige nikkelgehalte yn boaiem yn guon stedske en foarstêdlike gebieten fan it stúdzjegebiet kin benammen taskreaun wurde oan 'e izer- en stielyndustry en metaalyndustry. Dit komt oerien mei de stúdzje fan Khodadoust et al. 64 dat de stielyndustry en metaalbewurking de wichtichste boarnen binne fan nikkelfersmoarging yn boaiems. De prediktors fariearden lykwols ek fan 538,70 mg/kg oant 69.161,80 mg/kg foar Ca, 497,51 mg/kg oant 3535,68 mg/kg foar K, en 685,68 mg/kg oant 5970,05 mg/kg foar Mg. Jakovljevic et al. 65 ûndersochten it totale Mg- en K-gehalte fan boaiems yn sintraal Servje. Se fûnen dat de totale konsintraasjes (respektyflik 410 mg/kg en 400 mg/kg) leger wiene as de Mg- en K-konsintraasjes fan 'e hjoeddeiske stúdzje. Net te ûnderskieden, yn eastlik Poalen hawwe Orzechowski en Smolczynski66 it totale gehalte fan Ca, Mg en K beoardiele en gemiddelde konsintraasjes fan Ca (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) en K (810 mg/kg) sjen litten. It gehalte yn 'e boppegrûn is leger as it ienige elemint yn dizze stúdzje. In resinte stúdzje fan Pongrac et al. 67 liet sjen dat it totale Ca-gehalte analysearre yn 3 ferskillende boaiems yn Skotlân, UK (Mylnefield-boaiem, Balruddery-boaiem en Hartwood-boaiem) in heger Ca-gehalte oanjûn yn dizze stúdzje.
Troch de ferskillende mjitten konsintraasjes fan 'e sampled eleminten, litte de datasetferdielingen fan 'e eleminten ferskillende skewness sjen. De skewness en kurtosis fan 'e eleminten fariearren fan 1,53 oant 7,24 en 2,49 oant 54,16, respektivelik. Alle berekkene eleminten hawwe skewness- en kurtosisnivo's boppe +1, wat oanjout dat de dataferdieling ûnregelmjittich is, yn 'e goede rjochting skeef en in pyk berikt hat. De skatte CV's fan 'e eleminten litte ek sjen dat K, Mg en Ni matige fariabiliteit sjen litte, wylst Ca ekstreem hege fariabiliteit hat. De CV's fan K, Ni en Mg ferklearje har unifoarme ferdieling. Fierder is de Ca-ferdieling net-unifoarm en kinne eksterne boarnen ynfloed hawwe op it ferrikingsnivo.
De korrelaasje fan 'e prediktorfariabelen mei de responseleminten joech in befredigjende korrelaasje tusken de eleminten oan (sjoch figuer 3). De korrelaasje joech oan dat CaK in matige korrelaasje sjen liet mei r-wearde = 0.53, lykas CaNi. Hoewol Ca en K beskieden assosjaasjes mei elkoar sjen litte, hawwe ûndersikers lykas Kingston et al. 68 en Santo69 suggerearje dat har nivo's yn 'e boaiem omkeard evenredich binne. Ca en Mg binne lykwols antagonistysk foar K, mar CaK korrelearret goed. Dit kin te tankjen wêze oan it tapassen fan dongstoffen lykas kaliumkarbonaat, dat 56% heger is yn kalium. Kalium wie matich korrelearre mei magnesium (KM r = 0.63). Yn 'e dongstofyndustry binne dizze twa eleminten nau besibbe, om't kaliummagnesiumsulfaat, kaliummagnesiumnitraat en potas wurde tapast op boaiem om har tekoartnivo's te ferheegjen. Nikkel is matich korrelearre mei Ca, K en Mg mei r-wearden = respektivelik 0.52, 0.63 en 0.55. De relaasjes tusken kalsium, magnesium en PTE's lykas nikkel binne kompleks, mar nettsjinsteande remt magnesium de kalsiumopname, kalsium ferminderet de effekten fan tefolle magnesium, en sawol magnesium as kalsium ferminderje de giftige effekten fan nikkel yn 'e boaiem.
Korrelaasjematrix foar eleminten dy't de relaasje tusken prediktors en antwurden sjen litte (Opmerking: dizze figuer befettet in ferspriedingsdiagram tusken eleminten, signifikânsjenivo's binne basearre op p < 0,001).
Figuer 4 yllustrearret de romtlike ferdieling fan eleminten. Neffens Burgos et al70 is de tapassing fan romtlike ferdieling in technyk dy't brûkt wurdt om hotspots yn fersmoarge gebieten te kwantifisearjen en te markearjen. De ferrikingsnivo's fan Ca yn Fig. 4 binne te sjen yn it noardwestlike diel fan 'e romtlike ferdielingskaart. De figuer lit matige oant hege Ca-ferrikingshotspots sjen. De kalsiumferriking yn it noardwesten fan 'e kaart is wierskynlik te tankjen oan it gebrûk fan bluske kalk (kalsiumokside) om de soerheid fan 'e boaiem te ferminderjen en it gebrûk dêrfan yn stielfabriken as alkaline soerstof yn it stielmeitsjensproses. Oan 'e oare kant brûke oare boeren leaver kalsiumhydrokside yn soere boaiem om de pH te neutralisearjen, wat ek it kalsiumgehalte fan 'e boaiem fergruttet71. Kalium lit ek hotspots sjen yn it noardwesten en easten fan 'e kaart. It Noardwesten is in wichtige lânboumienskip, en it matige oant hege patroan fan kalium kin te tankjen wêze oan NPK- en potash-tapassingen. Dit komt oerien mei oare stúdzjes, lykas Madaras en Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, dy't waarnommen dat boaiemstabilisaasje en behanneling mei KCl en NPK resultearre yn in hege K-ynhâld yn 'e boaiem. Romtlike kaliumferriking yn it noardwesten fan 'e ferspriedingskaart kin te tankjen wêze oan it gebrûk fan kaliumbasearre dongstoffen lykas kaliumchloride, kaliumsulfaat, kaliumnitraat, potas en potas om it kaliumgehalte fan earme boaiem te ferheegjen. Zádorová et al. 76 en Tlustoš et al. 77 sketst dat it tapassen fan K-basearre dongstoffen it K-gehalte yn 'e boaiem ferhege en it fiedingsstoffengehalte fan 'e boaiem op 'e lange termyn signifikant soe ferheegje, benammen K en Mg litte in hotspot yn 'e boaiem sjen. Relatyf matige hotspots yn it noardwesten fan 'e kaart en it súdeasten fan 'e kaart. Kolloïdale fiksaasje yn 'e boaiem ferminderet de konsintraasje fan magnesium yn 'e boaiem. It gebrek oan magnesium yn 'e boaiem feroarsaket dat planten gielige tuskenvene-chlorose sjen litte. Magnesium-basearre dongstoffen, lykas kaliummagnesiumsulfaat, magnesiumsulfaat en kieseriet, behannelje tekoarten (planten ferskine pears, read of brún, wat in magnesiumtekoart oanjout) yn boaiem mei in normaal pH-berik6. De opgarjen fan nikkel op stedske en peri-stedske boaiemoerflakken kin te tankjen wêze oan antropogene aktiviteiten lykas lânbou en it belang fan nikkel yn 'e produksje fan roestfrij stiel78.
Romtlike ferdieling fan eleminten [romtlike ferdielingskaart is makke mei ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Ferzje 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
De resultaten fan 'e modelprestaasje-yndeks foar de eleminten dy't yn dizze stúdzje brûkt binne, wurde werjûn yn tabel 2. Oan 'e oare kant binne de RMSE en MAE fan Ni beide tichtby nul (0,86 RMSE, -0,08 MAE). Oan 'e oare kant binne sawol RMSE- as MAE-wearden fan K akseptabel. RMSE- en MAE-resultaten wiene grutter foar kalsium en magnesium. Ca en K MAE- en RMSE-resultaten binne grutter fanwegen ferskillende datasets. De RMSE en MAE fan dizze stúdzje mei EBK om Ni te foarsizzen, die bliken better te wêzen as de resultaten fan John et al. 54 dy't synergistyske kriging brûkten om S-konsintraasjes yn 'e boaiem te foarsizzen mei deselde sammele gegevens. De EBK-útfier dy't wy bestudearre hawwe, korrelearje mei dy fan Fabijaczyk et al. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 en John et al. 82, benammen K en Ni.
De prestaasjes fan yndividuele metoaden foar it foarsizzen fan nikkelgehalte yn stedske en peri-stedske boaiems waarden evaluearre mei de prestaasjes fan 'e modellen (Tabel 3). Modelfalidaasje en krektensevaluaasje befêstigen dat de Ca_Mg_K-prediktor yn kombinaasje mei it EBK SVMR-model de bêste prestaasjes joech. Kalibraasjemodel Ca_Mg_K-EBK_SVMR model R2, woartelgemiddelde kwadraatflater (RMSE) en gemiddelde absolute flater (MAE) wiene 0,637 (R2), 95,479 mg/kg (RMSE) en 77,368 mg/kg (MAE). Ca_Mg_K-SVMR wie 0,663 (R2), 235,974 mg/kg (RMSE) en 166,946 mg/kg (MAE). Nettsjinsteande waarden goede R2-wearden krigen foar Ca_Mg_K-SVMR (0,663 mg/kg R2) en Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2); Harren RMSE- en MAE-resultaten wiene heger as dy foar Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) (sjoch tabel 3). Derneist binne de RMSE en MAE fan it Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 en MAE = 1031.49) model respektivelik 17.5 en 13.4, dy't grutter binne as dy fan it Ca_Mg_K-EBK_SVMR. Likegoed binne de RMSE en MAE fan it Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 en MAE = 166.946) model 2.5 en 2.2 grutter as dy fan 'e Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE en MAE, respektivelik. De berekkene RMSE-resultaten jouwe oan hoe konsintrearre de dataset is mei de line fan bêste fit. Hegere RSME en MAE waarden waarnommen. Neffens Kebonye et al. al. 46 en john et al. 54, hoe tichter de RMSE en MAE by nul binne, hoe better de resultaten. SVMR en EBK_SVMR hawwe hegere kwantisearre RSME- en MAE-wearden. Der waard waarnommen dat de RSME-skattingen konsekwint heger wiene as de MAE-wearden, wat de oanwêzigens fan útsjitters oanjout. Neffens Legates en McCabe83 wurdt de mjitte wêryn't de RMSE de gemiddelde absolute flater (MAE) oerskriuwt oanrikkemandearre as in yndikator fan 'e oanwêzigens fan útsjitters. Dit betsjut dat hoe heterogener de dataset, hoe heger de MAE- en RMSE-wearden. De krektens fan krúsfalidaasjebeoardieling fan it Ca_Mg_K-EBK_SVMR mingde model foar it foarsizzen fan Ni-ynhâld yn stedske en foarstêdlike boaiem wie 63,70%. Neffens Li et al. 59 is dit nivo fan krektens in akseptabele modelprestaasjetaryf. De hjoeddeiske resultaten wurde fergelike mei in eardere stúdzje fan Tarasov et al. 36 waans hybride model MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging) makke, relatearre oan de EBK_SVMR-krektens-evaluaasje-yndeks dy't rapportearre is yn 'e hjoeddeiske stúdzje, RMSE (210) en De MAE (167.5) wie heger as ús resultaten yn 'e hjoeddeiske stúdzje (RMSE 95.479, MAE 77.368). By it fergelykjen fan 'e R2 fan 'e hjoeddeiske stúdzje (0.637) mei dy fan Tarasov et al. 36 (0.544), is it dúdlik dat de koëffisjint fan bepaling (R2) heger is yn dit mingde model. De flatermarge (RMSE en MAE) (EBK SVMR) foar it mingde model is twa kear leger. Likegoed hawwe Sergeev et al.34 0.28 (R2) registrearre foar it ûntwikkele hybride model (Multilayer Perceptron Residual Kriging), wylst Ni yn 'e hjoeddeiske stúdzje 0.637 (R2) registrearre. It foarsizzingsnauwkeurigensnivo fan dit model (EBK SVMR) is 63.7%, wylst de foarsizzingsnauwkeurigens krigen troch Sergeev et al. 34 28% is. De definitive kaart (Fig. 5) makke mei it EBK_SVMR-model en Ca_Mg_K as prediktor lit foarsizzingen sjen fan hotspots en matich oant nikkel oer it heule stúdzjegebiet. Dit betsjut dat de konsintraasje fan nikkel yn it stúdzjegebiet benammen matich is, mei hegere konsintraasjes yn guon spesifike gebieten.
De definitive foarsizzingskaart wurdt fertsjintwurdige mei it hybride model EBK_SVMR en mei Ca_Mg_K as foarsizzer. [De romtlike ferspriedingskaart is makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Presintearre yn Figuer 6 binne PTE-konsintraasjes as in gearstallingsflak besteande út yndividuele neuronen. Gjin fan 'e komponintflakken liet itselde kleurpatroan sjen as werjûn. It passende oantal neuronen per tekene kaart is lykwols 55. SeOM wurdt produsearre mei in ferskaat oan kleuren, en hoe mear de kleurpatroanen ferlykber binne, hoe mear de eigenskippen fan 'e samples fergelykber binne. Neffens har krekte kleurskaal lieten yndividuele eleminten (Ca, K en Mg) ferlykbere kleurpatroanen sjen as ienkele hege neuronen en de measte lege neuronen. Sa diele CaK en CaMg wat oerienkomsten mei heul hege-oarder neuronen en lege oant matige kleurpatroanen. Beide modellen foarsizze de konsintraasje fan Ni yn boaiem troch middelgrutte oant hege skaden fan kleuren wer te jaan lykas read, oranje en giel. It KMg-model toant in protte hege kleurpatroanen basearre op krekte proporsjes en lege oant middelgrutte kleurflakken. Op in krekte kleurskaal fan leech oant heech liet it planêre ferdielingspatroan fan 'e komponinten fan it model in heech kleurpatroan sjen dat de potinsjele konsintraasje fan nikkel yn 'e boaiem oanjout (sjoch Figuer 4). It CakMg-modelkomponintflak toant in ferskaat kleurpatroan fan leech oant heech neffens in krekte kleurskaal. Fierder is de foarsizzing fan it nikkelgehalte (CakMg) troch it model fergelykber mei de romtlike ferdieling fan nikkel werjûn yn figuer 5. Beide grafyken litte hege, middelgrutte en lege proporsjes fan nikkelkonsintraasjes sjen yn stedske en peri-stedske boaiem. Figuer 7 toant de kontoermetoade yn 'e k-gemiddelde groep op' e kaart, ferdield yn trije klusters basearre op 'e foarseine wearde yn elk model. De kontoermetoade fertsjintwurdiget it optimale oantal klusters. Fan 'e 115 sammele boaiemmonsters krige kategory 1 de measte boaiemmonsters, 74. Kluster 2 krige 33 samples, wylst kluster 3 8 samples krige. De kombinaasje fan sân komponinten planêre foarsizzers waard ferienfâldige om in juste klusterynterpretaasje mooglik te meitsjen. Fanwegen de talleaze antropogene en natuerlike prosessen dy't ynfloed hawwe op boaiemfoarming, is it lestich om goed ûnderskieden klusterpatroanen te hawwen yn in ferspraat SeOM-kaart78.
Komponentflakútfier troch elke Empiryske Bayesianske Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) fariabele. [SeOM-kaarten waarden makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Ferskillende klusterklassifikaasjekomponinten [SeOM-kaarten binne makke mei RStudio (ferzje 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
De hjoeddeiske stúdzje yllustrearret dúdlik modelleartechniken foar nikkelkonsintraasjes yn stedske en peri-stedske boaiems. De stúdzje testte ferskate modelleartechniken, kombineare eleminten mei modelleartechniken, om de bêste manier te krijen om nikkelkonsintraasjes yn 'e boaiem te foarsizzen. De SeOM-komposysjeplanêre romtlike skaaimerken fan 'e modelleartechnyk lieten in heech kleurpatroan sjen fan leech nei heech op in krekte kleurskaal, wat Ni-konsintraasjes yn 'e boaiem oanjout. De romtlike ferdielingskaart befêstiget lykwols de planêre romtlike ferdieling fan komponinten werjûn troch EBK_SVMR (sjoch figuer 5). De resultaten litte sjen dat it stipevektormasine-regresjemodel (CaMgK-SVMR) de konsintraasje fan Ni yn 'e boaiem foarseit as ien model, mar de falidaasje- en krektensevaluaasjeparameters litte heul hege flaters sjen yn termen fan RMSE en MAE. Oan 'e oare kant is de modelleartechnyk dy't brûkt wurdt mei it EBK_MLR-model ek gebrekkich fanwegen de lege wearde fan 'e bepalingskoëffisjint (R2). Goede resultaten waarden krigen mei EBK SVMR en kombineare eleminten (CaKMg) mei lege RMSE- en MAE-flaters mei in krektens fan 63,7%. It docht bliken dat it kombinearjen fan it EBK-algoritme mei In masinelearen-algoritme kin in hybride algoritme generearje dat de konsintraasje fan PTE's yn 'e boaiem foarsizze kin. De resultaten litte sjen dat it brûken fan CaMgK as prediktors om Ni-konsintraasjes yn it stúdzjegebiet te foarsizzen de foarsizzing fan Ni yn boaiems kin ferbetterje. Dit betsjut dat de trochgeande tapassing fan nikkel-basearre dongstoffen en yndustriële fersmoarging fan 'e boaiem troch de stielyndustry in oanstriid hat om de konsintraasje fan nikkel yn 'e boaiem te ferheegjen. Dizze stúdzje die bliken dat it EBK-model it nivo fan flater kin ferminderje en de krektens fan it model fan romtlike ferdieling fan boaiem yn stedske of peri-stedske boaiems kin ferbetterje. Yn 't algemien stelle wy foar om it EBK-SVMR-model ta te passen om PTE yn boaiem te beoardieljen en te foarsizzen; derneist stelle wy foar om EBK te brûken om te hybridearjen mei ferskate masinelearen-algoritmes. Ni-konsintraasjes waarden foarsein mei eleminten as kovariaten; it brûken fan mear kovariaten soe lykwols de prestaasjes fan it model sterk ferbetterje, wat beskôge wurde kin as in beheining fan it hjoeddeistige wurk. In oare beheining fan dizze stúdzje is dat it oantal datasets 115 is. Dêrom, as mear gegevens wurde levere, kinne de prestaasjes fan 'e foarstelde optimalisearre hybridisaasjemetoade ferbettere wurde.
PlantProbs.net. Nikkel yn planten en boaiem https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Tagong 28 april 2021).
Kasprzak, KS Nikkel foarútgong yn moderne miljeutoksikology.surroundings.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nikkel: In oersjoch fan syn boarnen en miljeutoksikology. Polish J. Environment. Stud. 15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Fersmoargjende ynfier út 'e atmosfear en opgarjen yn boaiem en fegetaasje by in nikkel-koper smelterij yn Sudbury, Ontario, Kanada.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al. Swiere metalen yn boaiem, planten en risiko's ferbûn mei it weidzjen fan herkauwers by de Selebi-Phikwe koper-nikkelmyn yn Botswana. surroundings. Geochemistry. Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Spoareleminten yn boaiem en… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Spoare+Eleminten+yn+soils+en+planten.+4e+ed.+New+York+%28NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (Tagong 24 novimber 2020).
Almås, A., Singh, B., Lânbou, TS-NJ fan & 1995, ûndefiniearre. Effekten fan 'e Russyske nikkelyndustry op swiere metaalkonsintraasjes yn lânbougrûnen en gers yn Soer-Varanger, Noarwegen. agris.fao.org.
Nielsen, GD et al. Nikkelopname en -behâld yn drinkwetter binne relatearre oan fiedingsopname en nikkelgefoelichheid. toxicology.application. Pharmacodynamics. 154, 67–75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nikkelkarsinogenese, mutaasje, epigenetika of seleksje. Omjouwing. Sûnensperspektive. 107, 2 (1999).
Ajman, PC; Ajado, SK; Borůvka, L.; Bini, JKM; Sarkody, VYO; Cobonye, ​​​​NM; Trendanalyse fan potinsjeel giftige eleminten: in bibliometryske resinsje. Miljeu-geochemy en sûnens. Springer Science & Business Media BV 2020. https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB Digitale boaiemkartering: In koarte skiednis en wat lessen. Geoderma 264, 301–311. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. On digital soil mapping.Geoderma 117(1-2), 3-52.https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4 (2003).
Deutsch.CV Geostatistyske Reservoirmodellering,… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistyske+Reservoir+Modelering%2C +Oxford+University+Press%2C+376+pages.+&btnG= (Tagong 28 april 2021).