Go raibh maith agat as cuairt a thabhairt ar Nature.com. Tá tacaíocht theoranta do CSS sa leagan brabhsálaí atá in úsáid agat. Chun an taithí is fearr a fháil, molaimid duit brabhsálaí nuashonraithe a úsáid (nó mód comhoiriúnachta a mhúchadh in Internet Explorer). Idir an dá linn, chun tacaíocht leanúnach a chinntiú, taispeánfaimid an suíomh gan stíleanna agus JavaScript.
Is fadhb mhór í truailliú ithreach de bharr gníomhaíochtaí an duine. Athraíonn dáileadh spásúil na n-eilimintí a d'fhéadfadh a bheith tocsaineach (PTEanna) i bhformhór na gceantar uirbeach agus imeall-uirbeach. Dá bhrí sin, tá sé deacair ábhar PTEanna in ithreacha den sórt sin a thuar go spásúil. Fuarthas 115 sampla san iomlán ó Frydek Mistek sa Phoblacht Sheiceach. Cinneadh tiúchain chailciam (Ca), maignéisiam (Mg), potaisiam (K) agus nicil (Ni) ag baint úsáide as speictriméadracht astaíochta plasma cúpláilte go hionduchtach. Is é Ni an t-athróg freagartha agus is iad Ca, Mg, agus K na réamhinsintí. Taispeánann an maitrís comhghaolmhaireachta idir an t-athróg freagartha agus an t-athróg réamhinsintí comhghaol sásúil idir na heilimintí. Léirigh na torthaí réamhinsintí gur fheidhmigh Aischéimniú Meaisín Veicteoir Tacaíochta (SVMR) go maith, cé gur mheastaigh sé go raibh a earráid chearnógach meánfhréamh (RMSE) (235.974 mg/kg) agus a earráid absalóideach meánach (MAE) (166.946 mg/kg) níos airde ná na modhanna eile a cuireadh i bhfeidhm. Feidhmíonn samhlacha measctha le haghaidh Aischéimniú Líneach Il-Il-Kriging Empiriceach Bayesian (EBK-MLR) go dona, mar is léir. le comhéifeachtaí cinntiúcháin níos lú ná 0.1. Ba é an tsamhail Empirical Bayesian Kriging Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) an tsamhail ab fhearr, le luachanna ísle RMSE (95.479 mg/kg) agus MAE (77.368 mg/kg) agus comhéifeacht cinntiúcháin ard (R2 = 0.637). Déantar aschur na teicníce samhaltaithe EBK-SVMR a léirshamhlú ag baint úsáide as léarscáil féin-eagraithe. Taispeánann néaróin chnuasaithe i bplána an chomhpháirte CakMg-EBK-SVMR den mhúnla hibrideach patrúin ildathanna a thuar tiúchain Ni in ithreacha uirbeacha agus peiri-uirbeacha. Léiríonn na torthaí gur teicníc éifeachtach é EBK agus SVMR a chomhcheangal chun tiúchain Ni a thuar in ithreacha uirbeacha agus peiri-uirbeacha.
Meastar gur micreachothaitheach é nicil (Ni) do phlandaí toisc go gcuireann sé le socrú nítrigine atmaisféarach (N) agus meitibileacht úiré, agus tá an dá rud sin riachtanach le haghaidh péacadh síolta. Chomh maith lena rannchuidiú le péacadh síolta, is féidir le Ni gníomhú mar choscóir fungasach agus baictéarach agus forbairt plandaí a chur chun cinn. Ligeann easpa nicile san ithir don phlanda é a ionsú, rud a fhágann clóróis sna duilleoga. Mar shampla, éilíonn piseanna bó agus pónairí glasa leasacháin nicilbhunaithe a chur i bhfeidhm chun socrú nítrigine a bharrfheabhsú2. Méadaíonn cur i bhfeidhm leanúnach leasachán nicilbhunaithe chun an ithir a shaibhriú agus cumas pischineálaigh chun nítrigin a shocrú san ithir a mhéadú tiúchan nicil san ithir i gcónaí. Cé gur micreachothaitheach é nicil do phlandaí, is féidir lena iontógáil iomarcach san ithir níos mó dochair ná maitheasa a dhéanamh. Laghdaíonn tocsaineacht nicile san ithir pH na hithreach agus cuireann sé bac ar iontógáil iarainn mar chothaitheach riachtanach d'fhás plandaí1. De réir Liu3, fuarthas amach gurb é Ni an 17ú dúil thábhachtach atá riachtanach le haghaidh forbairt agus fás plandaí. Chomh maith le ról nicile i bhforbairt agus fás plandaí, tá gá ag daoine leis le haghaidh réimse feidhmeanna. Leictreaphlátáil, táirgeadh Éilíonn cóimhiotail bunaithe ar nicil, agus monarú gléasanna adhainte agus plocóidí spréacha sa tionscal feithicleach úsáid nicil in earnálacha tionsclaíocha éagsúla. Ina theannta sin, úsáideadh cóimhiotail bunaithe ar nicil agus earraí leictreaphlátáilte go forleathan in earraí cistine, gabhálais seomraí damhsa, soláthairtí tionscail bia, leictreachas, sreang agus cábla, tuirbíní scaird, ionchlannáin máinliachta, teicstílí, agus tógáil long5. Tá leibhéil shaibhir i nicil in ithreacha (i.e., ithreacha dromchla) curtha i leith foinsí antrapaigineacha agus nádúrtha araon, ach go príomha, is foinse nádúrtha é Ni seachas antrapaigineach4,6. I measc na bhfoinsí nádúrtha nicil tá brúchtaí bolcánacha, fásra, tinte foraoise, agus próisis gheolaíocha; áfach, i measc na bhfoinsí antrapaigineacha tá cadhnraí nicil/caidmiam sa tionscal cruach, leictreaphlátáil, táthú stua, díosal agus olaí breosla, agus astaíochtaí atmaisféaracha ó dhóchán guail agus loscadh dramhaíola agus sloda. Carnadh nicil7,8. De réir Freedman agus Hutchinson9 agus Manyiwa et al. 10, is iad na príomhfhoinsí truaillithe barrithreach sa timpeallacht láithreach agus in aice láimhe ná leáitheoirí agus mianaigh nicil-chopair. Bhí na leibhéil is airde truaillithe nicile ag an mbarrithreach timpeall scaglann nicil-chopair Sudbury i gCeanada ag 26,000 mg/kg11. I gcodarsnacht leis sin, tá tiúchain nicile níos airde in ithir na hIorua mar thoradh ar thruailliú ó tháirgeadh nicile sa Rúis11. De réir Alms et al. 12, bhí an méid nicil in-eastósctha HNO3 i bpríomh-thalamh arúil an réigiúin (táirgeadh nicil sa Rúis) idir 6.25 agus 136.88 mg/kg, arb ionann é agus meán de 30.43 mg/kg agus tiúchan bunlíne de 25 mg/kg. De réir kabata 11, is féidir le cur i bhfeidhm leasacháin fosfair in ithreacha talmhaíochta in ithreacha uirbeacha nó imeall-uirbeacha le linn séasúir barra as a chéile an ithir a ionfhabhtú nó a thruailliú. D’fhéadfadh éifeachtaí féideartha nicil i ndaoine ailse a bheith mar thoradh orthu trí mhútagenéis, damáiste crómasómach, giniúint Z-DNA, deisiú eisceachta DNA blocáilte, nó próisis eipiginéiteacha13. I dturgnaimh ainmhithe, fuarthas amach go bhfuil an cumas ag nicil réimse meall a chur faoi deara, agus d’fhéadfadh coimpléisc nicil charcanaigineacha meall den sórt sin a dhéanamh níos measa.
Tá measúnuithe ar éilliú ithreach tar éis fás go mór le déanaí mar gheall ar raon leathan saincheisteanna sláinte a eascraíonn as caidrimh ithreach-phlandaí, caidrimh bhitheolaíocha ithreach agus ithreach, díghrádú éiceolaíoch, agus measúnú tionchair chomhshaoil. Go dtí seo, bhí tuar spásúil ar eilimintí tocsaineacha féideartha (PTEanna) amhail Ni in ithir saothair agus am-íditheach ag baint úsáide as modhanna traidisiúnta. Tá feabhas mór tagtha ar mhapáil thuartha ithreach (PSM) le teacht mapála digiteach ithreach (DSM) agus a rath reatha15. De réir Minasny agus McBratney16, tá mapáil thuartha ithreach (DSM) cruthaithe mar fho-dhisciplín shuntasach den eolaíocht ithreach. Sainmhíníonn Lagacherie agus McBratney, 2006 DSM mar “cruthú agus líonadh córas faisnéise spásúla ithreach trí úsáid a bhaint as modhanna breathnóireachta in situ agus saotharlainne agus córais inference ithreach spásúla agus neamhspásúla”. McBratney et al. Leagann 17 amach gurb é an DSM nó PSM comhaimseartha an teicníc is éifeachtaí chun dáileadh spásúil PTEanna, cineálacha ithreach agus airíonna ithreach a thuar nó a mhapáil. Is teicnící samhaltaithe DSM iad Geostatisticí agus Algartaim Foghlama Meaisín (MLA) a chruthaíonn léarscáileanna digitithe le cabhair ó ríomhairí ag baint úsáide as sonraí suntasacha agus íosta.
Sainmhíníonn Deutsch18 agus Olea19 geostaitic mar “an bailiúchán teicnící uimhriúla a dhéileálann le hionadaíocht tréithe spásúla, ag baint úsáide as samhlacha stocastacha den chuid is mó, amhail an chaoi a léiríonn anailís sraitheanna ama sonraí ama.” Go príomha, baineann geostaitic le meastóireacht ar variagram, rud a cheadaíonn spleáchais luachanna spásúla ó gach tacar sonraí a chainníochtú agus a shainiú20. Léiríonn Gumiaux et al.20 tuilleadh go bhfuil meastóireacht ar variagram i geostaitic bunaithe ar thrí phrionsabal, lena n-áirítear (a) scála an chomhghaolmhaireachta sonraí a ríomh, (b) neamhionannas anisotropy i dtaca le tacar sonraí a aithint agus a ríomh agus (c) sa bhreis ar an earráid dhúchasach de na sonraí tomhais atá scartha ó na héifeachtaí áitiúla a chur san áireamh, meastar na héifeachtaí limistéir freisin. Ag tógáil ar na coincheapa seo, úsáidtear go leor teicnící idirshuíomh i geostaitic, lena n-áirítear kriging ginearálta, comh-kriging, kriging gnáth, kriging Bayesian eimpíreach, modh kriging simplí agus teicnící idirshuíomh aitheanta eile chun PTE, tréithe ithreach, agus cineálacha ithreach a mhapáil nó a thuar.
Is teicníc réasúnta nua iad Algartaim Foghlama Meaisín (MLA) a úsáideann ranganna sonraí neamhlíneacha níos mó, arna dtiomáint ag halgartaim a úsáidtear go príomha le haghaidh mianadóireachta sonraí, patrúin i sonraí a aithint, agus a chuirtear i bhfeidhm arís agus arís eile ar aicmiú i réimsí eolaíochta amhail eolaíocht ithreach agus tascanna tuairisceáin. Braitheann go leor páipéar taighde ar shamhlacha MLA chun PTE in ithreacha a thuar, amhail Tan et al. 22 (foraoisí randamacha le haghaidh meastachán miotail throma in ithreacha talmhaíochta), Sakizadeh et al. 23 (samhlú ag baint úsáide as meaisíní veicteora tacaíochta agus líonraí néaracha saorga) truailliú ithreach). Ina theannta sin, chuir Vega et al. 24 (CART chun coinneáil agus adshorpú miotail throma in ithir a shamhaltú) Sun et al. 25 (is é cur i bhfeidhm cubist dáileadh Cd in ithir) agus halgartaim eile amhail k-nearest neighbor, aischéimniú treisithe ginearálaithe, agus aischéimniú treisithe Crainn MLA i bhfeidhm freisin chun PTE in ithir a thuar.
Tá roinnt dúshlán roimh chur i bhfeidhm halgartaim DSM i réamhaisnéis nó i mapáil. Creideann go leor údar go bhfuil MLA níos fearr ná geostaitic agus a mhalairt. Cé go bhfuil ceann amháin níos fearr ná an ceann eile, feabhsaíonn teaglaim an dá cheann leibhéal cruinnis na mapála nó an réamhaisnéise i DSM15. Déanann Woodcock agus Gopal26 Finke27; Pontius agus Cheuk28 agus Grunwald29 trácht ar easnaimh agus roinnt earráidí i mapáil ithreach réamhinsinte. Tá eolaithe ithreach tar éis triail a bhaint as réimse teicnící chun éifeachtacht, cruinneas agus intuarthacht mapála agus réamhaisnéise DSM a bharrfheabhsú. Tá an teaglaim d'éiginnteacht agus fíorú ar cheann de go leor gnéithe éagsúla atá comhtháite i DSM chun éifeachtacht a bharrfheabhsú agus lochtanna a laghdú. Mar sin féin, leagann Agyeman et al.15 amach gur cheart an t-iompar bailíochtaithe agus an neamhchinnteacht a thugtar isteach trí chruthú agus réamhaisnéis léarscáile a bhailíochtú go neamhspleách chun cáilíocht léarscáile a fheabhsú. Tá teorainneacha an DSM mar gheall ar cháilíocht ithreach atá scaipthe go geografach, lena n-áirítear comhpháirt éiginnteachta; Mar sin féin, d’fhéadfadh an easpa cinnteachta sa DSM teacht as ilfhoinsí earráide, eadhon earráid chomhathrógach, earráid mhúnla, earráid suímh, agus Earráid anailíseach 31. Tá míchruinneas samhaltaithe a spreagtar i bpróisis MLA agus geo-staitistiúla bainteach le heaspa tuisceana, rud a fhágann go ndéantar an próiseas iarbhír a shimpliú ró-mhór32. Beag beann ar chineál na samhaltaithe, is féidir míchruinneas a chur i leith paraiméadair mhúnlaithe, réamh-mheastacháin mhúnla matamaiticiúla, nó idirshuíomh33. Le déanaí, tá treocht nua DSM tagtha chun cinn a chuireann comhtháthú geo-staitisticí agus MLA chun cinn i mapáil agus i réamhaisnéis. Tá roinnt eolaithe ithreach agus údair, amhail Sergeev et al. 34; Subbotina et al. 35; Tarasov et al. 36 agus Tarasov et al. 37, tar éis leas a bhaint as cáilíocht chruinn na geo-staitisticí agus na foghlama meaisín chun samhlacha hibrideacha a ghiniúint a fheabhsaíonn éifeachtúlacht na réamhaisnéise agus na mapála. cáilíocht. Is iad cuid de na samhlacha algartam hibrideacha nó comhcheangailte seo Kriging Líonra Néarónach Saorga (ANN-RK), Kriging Iarmharach Peirceptrón Ilchiseal (MLP-RK), Kriging Iarmharach Líonra Néarónach Aischéimnithe Ginearálaithe (GR-NNRK)36, Kriging Líonra Néarónach Saorga-Peirceptrón Ilchiseal (ANN-K-MLP)37 agus Comh-Kriging agus Aischéimniú Próiseas Gaussach38.
De réir Sergeev et al., tá an cumas ag teicnící samhaltaithe éagsúla lochtanna a dhíchur agus éifeachtúlacht an mhúnla hibrideach a mhéadú seachas a mhúnla aonair a fhorbairt. Sa chomhthéacs seo, áitítear sa pháipéar nua seo go bhfuil sé riachtanach algartam comhcheangailte geostaitic agus MLA a chur i bhfeidhm chun samhlacha hibrideacha is fearr a chruthú chun saibhriú Ni a thuar i gceantair uirbeacha agus imeall-uirbeacha. Beidh an staidéar seo ag brath ar Kriging Empirical Bayesian (EBK) mar an mhúnla bonn agus meascfaidh sé é le samhlacha Meaisín Veicteoir Tacaíochta (SVM) agus Il-Aischéimnithe Líneacha (MLR). Níl hibridiú EBK le haon MLA ar eolas. Is teaglaim de kriging gnáth, iarmharach, aischéimnithe, agus MLA na samhlacha measctha iolracha a fheictear. Is modh idirshuíomh geostaiticiúil é EBK a úsáideann próiseas stocastach spásúil atá logánaithe mar réimse randamach neamh-stáisiúnach/stáisiúnach le paraiméadair logánaithe sainithe thar an réimse, rud a ligeann d'éagsúlacht spásúil39. Baineadh úsáid as EBK i réimse staidéar, lena n-áirítear anailís a dhéanamh ar dháileadh carbóin orgánaigh in ithreacha feirme40, measúnú a dhéanamh ar thruailliú ithreach41 agus mapáil ithreach. airíonna42.
Ar an láimh eile, is algartam foghlama é Graf Féin-Eagraithe (SeOM) atá curtha i bhfeidhm in ailt éagsúla ar nós Li et al. 43, Wang et al. 44, Hossain Bhuiyan et al. 45 agus Kebonye et al.46. Cinntigh tréithe spásúla agus grúpáil eilimintí. Leagann Wang et al. 44 amach gur teicníc chumhachtach foghlama í SeOM atá aitheanta as a cumas fadhbanna neamhlíneacha a ghrúpáil agus a shamhlú. Murab ionann agus teicnící aitheantais patrún eile amhail anailís phríomhchodanna, braisliú doiléir, braisliú ordlathach, agus cinnteoireacht ilchritéir, tá SeOM níos fearr ag eagrú agus ag aithint patrúin PTE. De réir Wang et al. 44, is féidir le SeOM dáileadh néarón gaolmhara a ghrúpáil go spásúil agus léirshamhlú sonraí ardtaifigh a sholáthar. Déanfaidh SeOM sonraí tuartha Ni a léirshamhlú chun an tsamhail is fearr a fháil chun na torthaí a thréithriú le haghaidh léirmhínithe dírí.
Tá sé mar aidhm ag an bpáipéar seo samhail mapála láidir a ghiniúint leis an gcruinneas is fearr is féidir chun cion nicil in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha a thuar. Tá hipitéis againn go mbraitheann iontaofacht an mhúnla mheasctha den chuid is mó ar thionchar samhlacha eile atá ceangailte leis an tsamhail bhunúsach. Aithnímid na dúshláin atá roimh an DSM, agus cé go bhfuil aghaidh á thabhairt ar na dúshláin seo ar ilghnéitheacha, is cosúil go bhfuil an teaglaim de dhul chun cinn i samhlacha geostaitice agus MLA incriminteach; dá bhrí sin, déanfaimid iarracht ceisteanna taighde a fhreagairt a d'fhéadfadh samhlacha measctha a thabhairt. Mar sin féin, cé chomh cruinn is atá an tsamhail maidir leis an eilimint sprice a thuar? Chomh maith leis sin, cad é an leibhéal meastóireachta éifeachtúlachta bunaithe ar bhailíochtú agus meastóireacht cruinnis? Dá bhrí sin, ba iad spriocanna sonracha an staidéir seo ná (a) samhail mheascáin chomhcheangailte a chruthú do SVMR nó MLR ag baint úsáide as EBK mar an tsamhail bhunúsach, (b) na samhlacha a eascraíonn as a chéile a chur i gcomparáid (c) an tsamhail mheascáin is fearr a mholadh chun tiúchan Ni in ithreacha uirbeacha nó imeall-uirbeacha a thuar, agus (d) cur i bhfeidhm SeOM chun léarscáil ardtaifigh d'athrú spásúil nicil a chruthú.
Tá an staidéar á dhéanamh i bPoblacht na Seice, go sonrach i gceantar Frydek Mistek i réigiún na Moravia-Silesian (féach Fíor 1). Tá tíreolaíocht an limistéir staidéir an-gharbh agus is cuid de réigiún Beskidy na Moravia-Silesian den chuid is mó é, atá mar chuid d'imeall seachtrach Shléibhte Cairpataigh. Tá an limistéar staidéir suite idir 49° 41′ 0′ T agus 18° 20′ 0′ O, agus tá an airde idir 225 agus 327 m; Mar sin féin, rátáiltear córas aicmithe Koppen do staid aeráide an réigiúin mar Cfb = aeráid aigéanach mheasartha. Bíonn go leor báistí ann fiú sna míonna tirime. Athraíonn na teochtaí beagán i rith na bliana idir −5 °C agus 24 °C, agus is annamh a thiteann siad faoi bhun −14 °C nó os cionn 30 °C, agus bíonn an meándeascadh bliantúil idir 685 agus 752 mm47. Is é 1,208 ciliméadar cearnach achar measta suirbhé an limistéir iomláin, le 39.38% den talamh saothraithe agus 49.36% den chlúdach foraoise. Ar an láimh eile, is é thart ar 889.8 ciliméadar cearnach an limistéar a úsáideadh sa staidéar seo. I Ostrava agus timpeall air, tá an tionscal cruach agus na hoibreacha miotail an-ghníomhach. Is foinsí taighde féideartha nicil sa réigiún iad muilte miotail, an tionscal cruach ina n-úsáidtear nicil i gcruach dhosmálta (m.sh. le haghaidh friotaíochta in aghaidh creimeadh atmaisféarach) agus cruach chóimhiotail (méadaíonn nicil neart an chóimhiotail agus a insínteacht agus a dhea-dhianacht á gcothabháil), agus talmhaíocht dhian amhail cur i bhfeidhm leasacháin fosfáite agus táirgeadh beostoic. (m.sh., nicil a chur le huain chun rátaí fáis a mhéadú in uain agus in eallach ísealchothaithe). I measc úsáidí tionsclaíocha eile nicil i réimsí taighde tá a úsáid i leictreaphlátáil, lena n-áirítear nicil leictreaphlátála agus próisis phlátála nicile gan leictreaphlátáil. Is furasta airíonna ithreach a idirdhealú ó dhath, struchtúr agus cion carbónáite na hithreach. Tá uigeacht mheánach go mín na hithreach, díorthaithe ón ábhar tuismitheora. Tá siad colúibheach, alluibheach nó aeólach ó nádúr. Tá roinnt limistéar ithreach breac ar an dromchla agus ar an bhfo-ithir, go minic le coincréit agus tuaradh. Mar sin féin, is iad cambisols agus stagnosols na cineálacha ithreach is coitianta sa réigiún48. Le hairde idir 455.1 agus 493.5 m, is iad cambisols is mó a tharlaíonn i bPoblacht na Seice49.
Léarscáil den limistéar staidéir [Cruthaíodh léarscáil an limistéir staidéir ag baint úsáide as ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, leagan 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Fuarthas 115 sampla barrithreach san iomlán ó ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha i gceantar Frydek Mistek. Ba ghreille rialta an patrún samplach a úsáideadh le samplaí ithreach scartha 2 × 2 km óna chéile, agus tomhaiseadh an barrithreach ag doimhneacht 0 go 20 cm ag baint úsáide as gléas GPS láimhe (Leica Zeno 5 GPS). Pacáiltear na samplaí i málaí Ziploc, lipéadaítear iad i gceart, agus seoltar chuig an tsaotharlann iad. Triomaíodh na samplaí san aer chun samplaí púdraithe a tháirgeadh, púdraithe ag córas meicniúil (muileann diosca Fritsch), agus criathar iad (méid criathar 2 mm). Cuir 1 ghram de shamplaí ithreach triomaithe, homaiginithe agus criatharaithe i mbuidéil teflon atá lipéadaithe go soiléir. I ngach soitheach Teflon, dáil 7 ml de 35% HCl agus 3 ml de 65% HNO3 (ag baint úsáide as dáileoir uathoibríoch - ceann do gach aigéad), clúdaigh go héadrom agus lig do na samplaí seasamh thar oíche don imoibriú (clár aqua regia). Cuir an forshnáithín ar phláta miotail te (teocht: 100 W agus 160 °C) ar feadh 2 uair an chloig chun próiseas díleá na samplaí a éascú, ansin fuaraigh. Aistrigh an forshnáithín go fleascán toirtmhéadrach 50 ml agus caolaigh go 50 ml le huisce dí-ianaithe. Ina dhiaidh sin, scag an forshnáithín caolaithe isteach i bhfeadán PVC 50 ml le huisce dí-ianaithe. Ina theannta sin, caolaíodh 1 ml den tuaslagán caolaithe le 9 ml d'uisce dí-ianaithe agus scagadh isteach i bhfeadán 12 ml a ullmhaíodh le haghaidh bréag-thiúchan PTE. Cinneadh tiúchan na PTEanna (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) trí ICP-OES (Speictreascópacht Astaíochta Optúla Plasma Cúpláilte go hIonduchtach) (Thermo Fisher Scientific, SAM) de réir modhanna agus comhaontaithe caighdeánacha. Nósanna imeachta Dearbhaithe agus Rialaithe Cáilíochta (QA/QC) a chinntiú (SRM NIST 2711a Montana II Soil). Eisiadh PTEanna le teorainneacha braite faoi bhun leath ón staidéar seo. Ba é teorainn braite an PTE a úsáideadh sa staidéar seo ná 0.0004.(tusa).Ina theannta sin, cinntítear an próiseas rialaithe cáilíochta agus dearbhaithe cáilíochta do gach anailís trí chaighdeáin thagartha a anailísiú.Chun a chinntiú go laghdaíodh earráidí, rinneadh anailís dhúbailte.
Tá Kriging Bayesian Empirical (EBK) ar cheann de go leor teicnící idirshuímh geostaitistiúla a úsáidtear i samhaltú i réimsí éagsúla ar nós eolaíocht ithreach. Murab ionann agus teicnící idirshuímh kriging eile, tá EBK difriúil ó mhodhanna traidisiúnta kriging tríd an earráid a mheastar ag an tsamhail leath-variagram a chur san áireamh. In idirshuímh EBK, ríomhtar roinnt samhlacha leath-variagram le linn idirshuímh, seachas leath-variagram amháin. Déanann teicnící idirshuímh bealach don neamhchinnteacht agus don chláreagrú a bhaineann leis an bplota seo den leath-variagram arb ionann é agus cuid an-chasta de mhodh kriging leordhóthanach. Leanann próiseas idirshuímh EBK na trí chritéar a mhol Krivoruchko50, (a) meastachánann an tsamhail an leath-variagram ón tacar sonraí ionchuir (b) an luach tuartha nua do gach suíomh tacair sonraí ionchuir bunaithe ar an leath-variagram ginte agus (c) ríomhtar an tsamhail A deiridh ó thacar sonraí insamhalta. Tugtar riail an chothromóid Bayesian mar chúlra.
I gcás ina seasann \(Prob\left(A\right)\) don dóchúlacht imeallach roimhe seo \(Prob\left(B\right)\), déantar neamhaird den dóchúlacht imeallach \(Prob\left(B\right)\) i bhformhór na gcásanna, \(Prob (B,A)\). Tá ríomh an leathvariagram bunaithe ar riail Bayes, a thaispeánann claonadh na dtacar sonraí breathnóireachta is féidir a chruthú ó leathvariagraim. Ansin, cinntear luach an leathvariagram ag baint úsáide as riail Bayes, a deir cé chomh dóchúil is atá sé tacar sonraí breathnóireachtaí a chruthú ón leathvariagram.
Is algartam foghlama meaisín é meaisín veicteora tacaíochta a ghineann hipearphlána deighilte is fearr chun idirdhealú a dhéanamh idir ranganna comhionanna ach nach bhfuil neamhspleách go líneach. Chruthaigh Vapnik51 an algartam aicmithe intinne, ach úsáideadh é le déanaí chun fadhbanna atá dírithe ar aischéimniú a réiteach. De réir Li et al.52, tá SVM ar cheann de na teicnící aicmitheora is fearr agus úsáideadh é i réimsí éagsúla. Baineadh úsáid as comhpháirt aischéimnithe SVM (Aischéimniú Meaisín Veicteoir Tacaíochta – SVMR) san anailís seo. Chuir Cherkassky agus ​​Mulier53 tús le SVMR mar aischéimniú bunaithe ar eithne, a rinneadh a ríomh ag baint úsáide as samhail aischéimnithe líneach le feidhmeanna spásúla iltíre. Tuairiscíonn John et al54 go n-úsáideann samhaltú SVMR aischéimniú líneach hipearphlána, a chruthaíonn caidrimh neamhlíneacha agus a cheadaíonn feidhmeanna spásúla. De réir Vohland et al. 55, úsáideann epsilon (ε)-SVMR an tacar sonraí oilte chun samhail ionadaíochta a fháil mar fheidhm neamh-íogair ó thaobh epsilon de a chuirtear i bhfeidhm chun na sonraí a mhapáil go neamhspleách leis an gclaonadh epsilon is fearr ó oiliúint ar shonraí comhghaolmhara. Déantar neamhaird den earráid achair réamhshocraithe ón luach iarbhír, agus má tá an earráid níos mó ná ε(ε), déanann airíonna na hithreach cúiteamh air. Laghdaíonn an tsamhail castacht na sonraí oiliúna freisin go fo-thacar níos leithne de veicteoirí tacaíochta. Taispeántar an chothromóid a mhol Vapnik51 thíos.
áit a seasann b don tairseach scálach, seasann \(K\left({x}_{,}{x}_{k}\right)\) don fheidhm eithne, seasann \(\alpha\) don iolraitheoir Lagrange, seasann N do shraith sonraí uimhriúil, seasann \({x}_{k}\) don ionchur sonraí, agus seasann \(y\) don aschur sonraí. Ceann de na príomh-eithní a úsáidtear ná an oibríocht SVMR, ar feidhm bhunúsach gathach Gaussach (RBF) í. Cuirtear an eithne RBF i bhfeidhm chun an tsamhail SVMR is fearr a chinneadh, rud atá ríthábhachtach chun an fachtóir tacair pionóis C agus an paraiméadar eithne gamma (γ) is caolchúisí a fháil do shonraí oiliúna PTE. Ar dtús, rinneamar meastóireacht ar an tacar oiliúna agus ansin rinneamar tástáil ar fheidhmíocht an mhúnla ar an tacar bailíochtaithe. Is é sigma an paraiméadar stiúrtha a úsáideadh agus is é svmRadial luach an mhodha.
Is samhail aischéimnithe í samhail il-athróg líneach (MLR) a léiríonn an gaol idir an athróg freagartha agus roinnt athróg réamhinsinte trí úsáid a bhaint as paraiméadair chomhthiomsaithe líneacha a ríomhtar ag baint úsáide as an modh cearnóg is lú. I MLR, is feidhm réamhinsinte de airíonna ithreach í samhail cearnóg is lú tar éis roghnú athróga míniúcháin. Is gá an freagairt a úsáid chun caidreamh líneach a bhunú ag baint úsáide as athróga míniúcháin. Baineadh úsáid as PTE mar an athróg freagartha chun caidreamh líneach a bhunú leis na hathróga míniúcháin. Is é cothromóid MLR ná...
áit a seasann y don athróg freagartha, _(a) don trasnú, n do líon na réamhinsintí, _(b_{1}) don aischéimniú páirteach ar na comhéifeachtaí, _(x_{i) do réamhinsintí nó d'athróg mhíniúcháin, agus _(ivarepsilon)_{i}) don earráid sa mhúnla, ar a dtugtar an t-iarmhar freisin.
Fuarthas samhlacha measctha trí EBK a cheangail le SVMR agus MLR. Déantar é seo trí luachanna tuartha a bhaint as idirshuíomh EBK. Faightear na luachanna tuartha a fhaightear ón Ca, K, agus Mg idirshuite trí phróiseas comhcheangailte chun athróga nua a fháil, amhail CaK, CaMg, agus KMg. Cuirtear na dúile Ca, K agus Mg le chéile ansin chun ceathrú athróg, CaKMg, a fháil. Tríd is tríd, is iad na hathróga a fhaightear ná Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg agus CaKMg. Ba iad na hathróga seo ár dtuairimí, ag cabhrú le tiúchan nicil a thuar in ithir uirbeach agus imeall-uirbeach. Rinneadh an algartam SVMR ar na tuartha chun samhail mheasctha Meaisín Veicteoir Tacaíochta Kriging-Eimpriciúil Bayesian (EBK_SVM) a fháil. Ar an gcaoi chéanna, píopaítear athróga tríd an algartam MLR freisin chun samhail mheasctha Kriging-Aischéimniú Líneach Il-Eimpriciúil Bayesian (EBK_MLR) a fháil. De ghnáth, na hathróga Ca, K, Mg, Úsáidtear CaK, CaMg, KMg, agus CaKMg mar chomhathróga mar réamhinsintí ar ábhar Ni in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha. Ansin déanfar an tsamhail is inghlactha a fhaightear (EBK_SVM nó EBK_MLR) a léirshamhlú ag baint úsáide as graf féin-eagraithe. Taispeántar sreabhadh oibre an staidéir seo i bhFíor 2.
Tá úsáid SeOM anois ina huirlis choitianta chun sonraí a eagrú, a mheasúnú agus a réamhaisnéisiú san earnáil airgeadais, sa chúram sláinte, sa tionscal, sna staitisticí, san eolaíocht ithreach, agus araile. Cruthaítear SeOM ag baint úsáide as líonraí néaracha saorga agus modhanna foghlama neamh-mhaoirseachta chun eagrú, meastóireacht agus tuar a dhéanamh. Sa staidéar seo, úsáideadh SeOM chun tiúchain Ni a léirshamhlú bunaithe ar an tsamhail is fearr chun Ni a thuar in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha. Úsáidtear na sonraí a phróiseáiltear sa mheastóireacht SeOM mar n athróg veicteoir ionchuir-toiseach43,56.Melssen et al. Déanann 57 cur síos ar nasc veicteora ionchuir isteach i líonra néarónach trí shraith ionchuir aonair le veicteoir aschuir le veicteoir meáchain aonair. Is léarscáil dhéthoiseach an t-aschur a ghineann SeOM ina bhfuil néaróin nó nóid éagsúla fite fuaite i léarscáileanna toipeolaíocha heicseagánacha, ciorclacha nó cearnacha de réir a ngaireachta. Agus méideanna léarscáile bunaithe ar mheadracht, earráid chainníochtúcháin (QE) agus earráid thopagrafach (TE) á gcomparáid, roghnaítear an tsamhail SeOM le 0.086 agus 0.904, faoi seach, arb é aonad 55-léarscáile (5 × 11) é. Cinntear struchtúr na néarón de réir líon na nóid sa chothromóid eimpíreach.
Is é 115 sampla líon na sonraí a úsáideadh sa staidéar seo. Baineadh úsáid as cur chuige randamach chun na sonraí a roinnt ina sonraí tástála (25% le haghaidh bailíochtaithe) agus tacair sonraí oiliúna (75% le haghaidh calabrúcháin). Úsáidtear an tacar sonraí oiliúna chun an tsamhail aischéimnithe (calabrú) a ghiniúint, agus úsáidtear an tacar sonraí tástála chun an cumas ginearálaithe a fhíorú58. Rinneadh é seo chun oiriúnacht samhlacha éagsúla a mheas chun cion nicil in ithreacha a thuar. Chuaigh gach samhail a úsáideadh trí phróiseas tras-bhailíochtaithe deich n-uaire, a athdhéantar cúig huaire. Úsáidtear na hathróga a tháirgtear trí idirshuíomh EBK mar réamhinsintí nó athróga míniúcháin chun an athróg sprice (PTE) a thuar. Déantar samhaltú in RStudio ag baint úsáide as na pacáistí leabharlann (Kohonen), leabharlann (caret), leabharlann (modelr), leabharlann (“e1071″), leabharlann (“plyr”), leabharlann (“caTools”), leabharlann (” prospectr”) agus leabharlanna (“Metrics”).
Baineadh úsáid as paraiméadair bhailíochtaithe éagsúla chun an tsamhail is fearr a oireann do thuar tiúchan nicil san ithir a chinneadh agus chun cruinneas na samhla agus a bailíochtú a mheas. Rinneadh meastóireacht ar shamhlacha hibridithe ag baint úsáide as earráid absalóideach mheánach (MAE), earráid chearnógach mheánach fréimhe (RMSE), agus cinneadh R-chearnógach nó comhéifeacht (R2). Sainmhíníonn R2 athraitheas na gcion sa fhreagra, arna léiriú ag an tsamhail aischéimnithe. Déanann RMSE agus méid na hathraitheachta i mbearta neamhspleácha cur síos ar chumhacht thuarthach na samhla, agus cinneann MAE an luach cainníochtúil iarbhír. Ní mór luach R2 a bheith ard chun an tsamhail mheascáin is fearr a mheas ag baint úsáide as na paraiméadair bhailíochtaithe, dá gaire don luach 1, is airde an cruinneas. De réir Li et al. 59, meastar gur réamhinsint mhaith é luach critéar R2 de 0.75 nó níos mó; is feidhmíocht mhúnla inghlactha í ó 0.5 go 0.75, agus is feidhmíocht mhúnla neamh-inghlactha í faoi bhun 0.5. Agus samhail á roghnú ag baint úsáide as na modhanna meastóireachta critéir bhailíochtaithe RMSE agus MAE, ba leor na luachanna níos ísle a fuarthas agus measadh gurbh iad an rogha is fearr. Déanann an chothromóid seo a leanas cur síos ar an modh fíoraithe.
áit a seasann n do mhéid an luacha breathnaithe, \({Y}_{i}\) don fhreagairt tomhaiste, agus seasann \({\widehat{Y}}_{i}\) freisin don luach freagartha tuartha, dá bhrí sin, do na chéad bhreathnuithe i.
Cuirtear cur síos staitistiúil ar athróga réamhinsintí agus freagartha i láthair i dTábla 1, ag taispeáint an mheáin, an diall caighdeánach (SD), an chomhéifeacht athraitheachta (CV), an íosmhéid, an uasmhéid, an kurtosis, agus an chlaonadh. Tá luachanna íosta agus uasta na n-eilimintí in ord laghdaitheach Mg < Ca < K < Ni agus Ca < Mg < K < Ni, faoi seach. Bhí tiúchan na hathróige freagartha (Ni) a sampláladh ón limistéar staidéir idir 4.86 agus 42.39 mg/kg. Léirigh comparáid idir Ni agus an meán domhanda (29 mg/kg) agus an meán Eorpach (37 mg/kg) go raibh an meán geoiméadrach foriomlán ríofa don limistéar staidéir laistigh den raon inghlactha. Mar sin féin, mar a léirítear le Kabata-Pendias11, léiríonn comparáid idir an meántiúchan nicil (Ni) sa staidéar reatha le hithreacha talmhaíochta sa tSualainn go bhfuil an meántiúchan nicil reatha níos airde. Mar an gcéanna, bhí meántiúchan Frydek Mistek in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha sa staidéar reatha (Ni 16.15 mg/kg) níos airde ná an tiúchan incheadaithe. teorainn 60 (10.2 mg/kg) le haghaidh Ni in ithreacha uirbeacha na Polainne a thuairiscigh Różański et al.Ina theannta sin, thaifead Bretzel agus Calderisi61 meántiúchain Ni an-íseal (1.78 mg/kg) in ithreacha uirbeacha sa Tuscáin i gcomparáid leis an staidéar reatha.Fuair ​​Jim62 tiúchan nicil níos ísle (12.34 mg/kg) in ithreacha uirbeacha Hong Cong freisin, atá níos ísle ná an tiúchan nicil reatha sa staidéar seo.Thuairiscigh Birke et al63 meántiúchan Ni de 17.6 mg/kg i seanlimistéar mianadóireachta agus tionsclaíoch uirbeach i Sacsain-Anhalt, sa Ghearmáin, a bhí 1.45 mg/kg níos airde ná an meántiúchan Ni sa cheantar (16.15 mg/kg).Taighde reatha.Is féidir an cion nicil iomarcach in ithreacha i roinnt ceantar uirbeach agus fo-uirbeach den limistéar staidéir a chur i leith an tionscail iarainn agus cruach agus an tionscail miotail den chuid is mó.Tá sé seo ag teacht leis an staidéar le Khodadoust et al. 64 gurb iad an tionscal cruach agus an miotalóireacht príomhfhoinsí éillithe nicile in ithreacha. Mar sin féin, bhí na réamhinsintí idir 538.70 mg/kg agus 69,161.80 mg/kg do Ca, 497.51 mg/kg agus 3535.68 mg/kg do K, agus 685.68 mg/kg go 5970.05 mg/kg do Mg. Jakovljevic et al. Rinne 65 imscrúdú ar an ábhar iomlán Mg agus K in ithreacha i lár na Seirbia. Fuair ​​siad amach go raibh na tiúchain iomlána (410 mg/kg agus 400 mg/kg, faoi seach) níos ísle ná tiúchain Mg agus K an staidéir reatha. Gan idirdhealú, in oirthear na Polainne, rinne Orzechowski agus Smolczynski66 measúnú ar an ábhar iomlán Ca, Mg agus K agus léirigh siad meántiúchain Ca (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) agus K (810 mg/kg). Tá an t-ábhar san ithir uachtarach níos ísle ná an dúil aonair sa staidéar seo. Léirigh staidéar le déanaí le Pongrac et al. 67 gur léirigh an t-ábhar iomlán Ca a ndearnadh anailís air i 3 ithir éagsúla in Albain, sa Ríocht Aontaithe (ithir Mylnefield, ithir Balruddery agus ithir Hartwood) cion Ca níos airde sa staidéar seo.
Mar gheall ar na tiúchain éagsúla a tomhaiseadh de na heilimintí sampláilte, léiríonn dáiltí tacair sonraí na n-eilimintí claonadh difriúil. Bhí claonadh agus cúrtóis na n-eilimintí idir 1.53 agus 7.24 agus idir 2.49 agus 54.16, faoi seach. Tá leibhéil claonadh agus cúrtóise os cionn +1 ag na heilimintí ríofa go léir, rud a léiríonn go bhfuil an dáileadh sonraí neamhrialta, claonta sa treo ceart agus buaicphointe bainte amach aige. Léiríonn na CVanna measta de na heilimintí freisin go bhfuil athraitheacht mheasartha ag K, Mg, agus Ni, agus go bhfuil athraitheacht thar a bheith ard ag Ca. Míníonn CVanna K, Ni agus Mg a ndáileadh aonfhoirmeach. Ina theannta sin, níl an dáileadh Ca aonfhoirmeach agus d'fhéadfadh foinsí seachtracha difear a dhéanamh dá leibhéal saibhrithe.
Léirigh comhghaol na n-athróg réamhinsinte leis na heilimintí freagartha comhghaol sásúil idir na heilimintí (féach Fíor 3). Léirigh an comhghaol go raibh comhghaol measartha ag CaK le luach r = 0.53, mar a rinne CaNi. Cé go léiríonn Ca agus K comhlachais mheasartha lena chéile, léirigh taighdeoirí ar nós Kingston et al. Tugann 68 agus Santo69 le fios go bhfuil a leibhéil san ithir comhréireach inbhéartach. Mar sin féin, tá Ca agus Mg antagonach le K, ach tá CaK comhghaolmhar go maith. D’fhéadfadh sé seo a bheith mar gheall ar chur i bhfeidhm leasacháin amhail carbónáit photaisiam, atá 56% níos airde i bpotaisiam. Bhí potaisiam comhghaolmhar go measartha le maignéisiam (KM r = 0.63). Sa tionscal leasacháin, tá dlúthbhaint ag an dá ghné seo toisc go gcuirtear sulfáit mhaignéisiam photaisiam, níotráit mhaignéisiam photaisiam, agus potaisiam i bhfeidhm ar ithreacha chun a leibhéil easnaimh a mhéadú. Tá nicil comhghaolmhar go measartha le Ca, K agus Mg le luachanna r = 0.52, 0.63 agus 0.55, faoi seach. Tá na caidrimh idir cailciam, maignéisiam, agus PTEanna amhail nicil casta, ach mar sin féin, cuireann maignéisiam cosc ​​ar ionsú cailciam, laghdaíonn cailciam éifeachtaí barraíocht maignéisiam, agus laghdaíonn maignéisiam agus cailciam araon éifeachtaí tocsaineacha nicil san ithir.
Maitrís comhghaolmhaireachta do na heilimintí a thaispeánann an gaol idir réamhinsintí agus freagraí (Nóta: áirítear sa fhigiúr seo scaipphlota idir na heilimintí, tá leibhéil shuntasachta bunaithe ar p < 0,001).
Léiríonn Fíor 4 dáileadh spásúil na n-eilimintí. De réir Burgos et al70, is teicníc í cur i bhfeidhm an dáilte spásúil a úsáidtear chun spotaí te i gceantair thruaillithe a chainníochtú agus a aibhsiú. Is féidir leibhéil saibhrithe Ca i bhFíor 4 a fheiceáil i gcuid thiar thuaidh den léarscáil dáilte spásúil. Taispeánann an figiúr spotaí te saibhrithe Ca measartha go hard. Is dócha gur mar gheall ar úsáid aoil bhríomhar (ocsaíd chailciam) chun aigéadacht ithreach a laghdú agus a úsáid i muilte cruach mar ocsaigin alcaileach sa phróiseas déanta cruach atá an saibhriú cailciam in iarthuaisceart na léarscáile. Ar an láimh eile, is fearr le feirmeoirí eile hiodrocsaíd chailciam a úsáid in ithreacha aigéadacha chun pH a neodrú, rud a mhéadaíonn cion cailciam na hithreach freisin71. Taispeánann potaisiam spotaí te in iarthuaisceart agus in oirthear na léarscáile freisin. Is pobal talmhaíochta mór é an Iarthuaisceart, agus d'fhéadfadh patrún measartha go hard potaisiam a bheith mar gheall ar iarratais NPK agus potais. Tá sé seo ag teacht le staidéir eile, amhail Madaras agus Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, a breathnaíodh gur eascair cion ard K san ithir as cobhsú ithreach agus cóireáil le KCl agus NPK. D’fhéadfadh sé gur mar gheall ar úsáid leasachán bunaithe ar photaisiam amhail clóiríd photaisiam, sulfáit photaisiam, níotráit photaisiam, potaisiam, agus potaisiam chun cion potaisiam ithreacha bochta a mhéadú atá saibhriú spásúil potaisiam in iarthuaisceart an léarscáil dáileacháin. Zádorová et al. 76 agus Tlustoš et al. 77 leag amach gur mhéadaigh cur i bhfeidhm leasacháin bunaithe ar K an cion K san ithir agus go méadódh sé cion cothaitheach na hithreach go suntasach san fhadtréimhse, go háirithe K agus Mg a léiríonn spota te san ithir. Spotaí te measartha measartha in iarthuaisceart na léarscáile agus in oirdheisceart na léarscáile. Ídíonn socrú collóideach san ithir tiúchan maignéisiam san ithir. Fágann a easpa san ithir go mbíonn clóróis idirfhéitheach buí ar phlandaí. Déileálann leasacháin bunaithe ar mhaignéisiam, amhail sulfáit mhaignéisiam photaisiam, sulfáit mhaignéisiam, agus Kieserite, le heasnaimh (feictear corcra, dearg nó donn ar phlandaí, rud a léiríonn easnamh maignéisiam) in ithreacha a bhfuil raon pH gnáth acu6. D’fhéadfadh carnadh nicil ar dhromchlaí ithreach uirbeacha agus imeall-uirbeacha a bheith mar gheall ar ghníomhaíochtaí antrapaigineacha amhail talmhaíocht agus tábhacht nicil i dtáirgeadh cruach dhosmálta78.
Dáileadh spásúil na n-eilimintí [cruthaíodh léarscáil dáilte spásúil ag baint úsáide as ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Leagan 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Léirítear torthaí innéacs feidhmíochta samhail na n-eilimintí a úsáideadh sa staidéar seo i dTábla 2. Ar an láimh eile, tá RMSE agus MAE Ni gar do náid araon (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Ar an láimh eile, tá luachanna RMSE agus MAE K inghlactha araon. Bhí torthaí RMSE agus MAE níos mó i gcás cailciam agus maignéisiam. Tá torthaí MAE agus RMSE Ca agus K níos mó mar gheall ar shraitheanna sonraí éagsúla. Fuarthas amach go raibh RMSE agus MAE an staidéir seo a d'úsáid EBK chun Ni a thuar níos fearr ná torthaí John et al. 54 a d'úsáid kriging sineirgisteach chun tiúchan S san ithir a thuar ag baint úsáide as na sonraí bailithe céanna. Tá comhghaol idir aschuir EBK a ndearnamar staidéar orthu agus aschuir Fabijaczyk et al. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 agus John et al. 82, go háirithe K agus Ni.
Rinneadh meastóireacht ar fheidhmíocht na modhanna aonair chun cion nicil in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha a thuar ag baint úsáide as feidhmíocht na samhlacha (Tábla 3). Dheimhnigh bailíochtú agus meastóireacht cruinnis na samhla gur thug an réamhinsint Ca_Mg_K in éineacht leis an tsamhail EBK SVMR an fheidhmíocht is fearr. Ba iad 0.637 (R2), 95.479 mg/kg (RMSE) agus 77.368 mg/kg (MAE) samhail chalabrúcháin Ca_Mg_K-EBK_SVMR, earráid chearnógach mheánach fréimhe (RMSE) agus earráid absalóideach mheánach (MAE) na samhla calabrúcháin Ca_Mg_K-EBK_SVMR R2. Ba é 0.663 (R2), 235.974 mg/kg (RMSE) agus 166.946 mg/kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR. Mar sin féin, fuarthas luachanna maithe R2 do Ca_Mg_K-SVMR (0.663 mg/kg R2) agus Ca_Mg-EBK_SVMR (0.643 = R2); Bhí a dtorthaí RMSE agus MAE níos airde ná iad siúd do Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) (féach Tábla 3). Ina theannta sin, is ionann RMSE agus MAE an mhúnla Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 agus MAE = 1031.49) agus 17.5 agus 13.4, faoi seach, atá níos mó ná iad siúd don Ca_Mg_K-EBK_SVMR. Mar an gcéanna, tá RMSE agus MAE an mhúnla Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 agus MAE = 166.946) 2.5 agus 2.2 níos mó ná iad siúd don Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE agus MAE, faoi seach. Léiríonn na torthaí RMSE ríofa cé chomh comhchruinnithe is atá an tacar sonraí leis an líne is fearr a oireann. Breathnaíodh RSME agus MAE níos airde. De réir Kebonye et al. al. 46 agus john et al. 54, dá gaire don náid atá an RMSE agus an MAE, is amhlaidh is fearr na torthaí. Tá luachanna RSME agus MAE cainníochtaithe níos airde ag SVMR agus EBK_SVMR. Breathnaíodh go raibh na meastacháin RSME níos airde i gcónaí ná na luachanna MAE, rud a léiríonn láithreacht eisceachtaí. De réir Legates agus McCabe83, moltar an méid a sháraíonn an RMSE an earráid absalóideach mheánach (MAE) mar tháscaire ar láithreacht eisceachtaí. Ciallaíonn sé seo, dá héagsúlachtaí an tacar sonraí, is airde na luachanna MAE agus RMSE. Ba é 63.70% cruinneas an mheasúnaithe tras-bhailíochtaithe ar an tsamhail mheasctha Ca_Mg_K-EBK_SVMR chun ábhar Ni in ithreacha uirbeacha agus fo-uirbeacha a thuar. De réir Li et al. 59, is ráta feidhmíochta samhail inghlactha é an leibhéal cruinnis seo. Déantar na torthaí seo a chur i gcomparáid le staidéar roimhe seo le Tarasov et al. 36 a chruthaigh a samhail hibrideach MLPRK (Kriging Iarmharach Perceptron Ilchiseal), a bhaineann leis an innéacs meastóireachta cruinnis EBK_SVMR a tuairiscíodh sa staidéar reatha, bhí RMSE (210) agus an MAE (167.5) níos airde ná ár dtorthaí sa staidéar reatha (RMSE 95.479, MAE 77.368). Mar sin féin, nuair a dhéantar comparáid idir R2 an staidéir reatha (0.637) agus R2 Tarasov et al. 36 (0.544), is léir go bhfuil an chomhéifeacht cinntiúcháin (R2) níos airde sa mhúnla measctha seo. Tá an corrlach earráide (RMSE agus MAE) (EBK SVMR) don mhúnla measctha dhá oiread níos ísle. Mar an gcéanna, thaifead Sergeev et al.34 0.28 (R2) don mhúnla hibrideach forbartha (Multilayer Perceptron Residual Kriging), agus thaifead Ni sa staidéar reatha 0.637 (R2). Is é 63.7% leibhéal cruinnis réamhinsinte an mhúnla seo (EBK SVMR), agus is é 28% an cruinneas réamhinsinte a fuair Sergeev et al. 34. Taispeánann an léarscáil deiridh (Fíor 5) a cruthaíodh ag baint úsáide as an tsamhail EBK_SVMR agus Ca_Mg_K mar réamhinsint réamhinsintí maidir le spotaí te agus nicil mheasartha go nicil thar an limistéar staidéir ar fad. Ciallaíonn sé seo go bhfuil tiúchan nicil sa limistéar staidéir measartha den chuid is mó, le tiúchain níos airde i roinnt limistéar sonrach.
Léirítear an léarscáil réamhaisnéise deiridh ag baint úsáide as an tsamhail hibrideach EBK_SVMR agus Ca_Mg_K á úsáid mar réamhaisnéiseoir.[Cruthaíodh an léarscáil dáilte spásúil ag baint úsáide as RStudio (leagan 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
I bhFíor 6, léirítear tiúchain PTE mar eitleán comhdhéanamh ina bhfuil néaróin aonair. Ní raibh an patrún datha céanna le feiceáil in aon cheann de na heitleáin chomhpháirte agus a thaispeántar. Mar sin féin, is é 55 an líon cuí néarón in aghaidh an léarscáil tharraingthe. Déantar SeOM a tháirgeadh ag baint úsáide as réimse dathanna, agus dá mhéad cosúlachtaí atá idir na patrúin datha, is ea is inchomparáide airíonna na samplaí. De réir a scála datha beacht, léirigh eilimintí aonair (Ca, K, agus Mg) patrúin datha comhchosúla le néaróin arda aonair agus formhór na néarón íseal. Dá bhrí sin, roinneann CaK agus CaMg roinnt cosúlachtaí le néaróin an-ard-ord agus patrúin datha ísle go measartha. Réamhaisnéisíonn an dá mhúnla tiúchan Ni san ithir trí dathanna meánacha go harda a thaispeáint, mar shampla dearg, oráiste agus buí. Taispeánann an tsamhail KMg go leor patrún ard-dathanna bunaithe ar chomhréireanna beachta agus paistí datha ísle go meánacha. Ar scála datha beacht ó íseal go hard, léirigh patrún dáilte plánaí chomhpháirteanna an mhúnla patrún ard-dathanna a léiríonn an tiúchan féideartha nicil san ithir (féach Fíor 4). Taispeánann eitleán comhpháirte mhúnla CakMg patrún datha éagsúil ó íseal go hard de réir... scála datha cruinn. Ina theannta sin, tá réamhaisnéis an mhúnla maidir le cion nicil (CakMg) cosúil leis an dáileadh spásúil nicil a thaispeántar i bhFíor 5. Taispeánann an dá ghraf cion ard, meánach agus íseal de thiúchan nicil in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha. Léiríonn Fíor 7 an modh comhrianta sa ghrúpáil k-meán ar an léarscáil, roinnte ina thrí bhraisle bunaithe ar an luach tuartha i ngach samhail. Léiríonn an modh comhrianta an líon is fearr braislí. As na 115 sampla ithreach a bailíodh, fuair catagóir 1 an líon is mó samplaí ithreach, 74. Fuair ​​​​Braisle 2 33 sampla, agus fuair braisle 3 8 sampla. Simplíodh an teaglaim réamhaisnéise plánach seacht gcomhpháirt chun léirmhíniú ceart braislí a cheadú. Mar gheall ar na próisis antrapaigineacha agus nádúrtha iomadúla a théann i bhfeidhm ar fhoirmiú ithreach, tá sé deacair patrúin braislí difreáilte i gceart a bheith i léarscáil SeOM dáilte78.
Aschur eitleáin chomhpháirte ag gach athróg Meaisín Veicteoir Tacaíochta Kriging Empiriceach Bayesian (EBK_SVM_SeOM).[Cruthaíodh léarscáileanna SeOM ag baint úsáide as RStudio (leagan 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Comhpháirteanna éagsúla aicmithe braisle [Cruthaíodh léarscáileanna SeOM ag baint úsáide as RStudio (leagan 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Léiríonn an staidéar reatha go soiléir teicnící samhaltaithe le haghaidh tiúchan nicil in ithreacha uirbeacha agus imeall-uirbeacha. Rinne an staidéar tástáil ar theicnící samhaltaithe éagsúla, ag comhcheangal eilimintí le teicnící samhaltaithe, chun an bealach is fearr a fháil chun tiúchan nicil san ithir a thuar. Léirigh gnéithe spásúla comhdhéanamh SeOM na teicníce samhaltaithe patrún ard-dathanna ó íseal go hard ar scála datha cruinn, rud a léiríonn tiúchan Ni san ithir. Mar sin féin, dearbhaíonn an léarscáil dáilte spásúil an dáileadh spásúil planar de chomhpháirteanna a thaispeánann EBK_SVMR (féach Fíor 5). Léiríonn na torthaí go réamhaisnéisíonn an tsamhail aischéimniúcháin meaisín veicteora tacaíochta (CaMgK-SVMR) tiúchan Ni san ithir mar mhúnla aonair, ach léiríonn na paraiméadair bailíochtaithe agus meastóireachta cruinnis earráidí an-ard i dtéarmaí RMSE agus MAE. Ar an láimh eile, tá lochtanna ar an teicníc samhaltaithe a úsáidtear leis an tsamhail EBK_MLR freisin mar gheall ar luach íseal an chomhéifeacht chinntiúcháin (R2). Fuarthas dea-thorthaí ag baint úsáide as EBK SVMR agus eilimintí comhcheangailte (CaKMg) le hearráidí ísle RMSE agus MAE le cruinneas 63.7%. Is cosúil gur féidir an algartam EBK a chomhcheangal le Is féidir le halgartam foghlama meaisín algartam hibrideach a ghiniúint ar féidir leis tiúchan PTEanna san ithir a thuar. Léiríonn na torthaí gur féidir le húsáid CaMgK mar réamhinsintí chun tiúchan Ni sa limistéar staidéir a thuar feabhas a chur ar thuar Ni in ithreacha. Ciallaíonn sé seo go mbíonn claonadh ag cur leasacháin bunaithe ar nicil i bhfeidhm go leanúnach agus truailliú tionsclaíoch na hithreach ag an tionscal cruach tiúchan nicil san ithir a mhéadú. Léirigh an staidéar seo gur féidir leis an tsamhail EBK an leibhéal earráide a laghdú agus cruinneas an mhúnla maidir le dáileadh spásúil ithreach in ithreacha uirbeacha nó imeall-uirbeacha a fheabhsú. Go ginearálta, molaimid an tsamhail EBK-SVMR a chur i bhfeidhm chun PTE san ithir a mheas agus a thuar; ina theannta sin, molaimid EBK a úsáid chun hibridiú le halgartaim éagsúla foghlama meaisín. Rinneadh tuar ar thiúchan Ni ag baint úsáide as eilimintí mar chomhathróga; áfach, chuirfeadh úsáid níos mó comhathróg feabhas mór ar fheidhmíocht an mhúnla, rud is féidir a mheas mar theorannú ar an obair reatha. Teorannú eile ar an staidéar seo ná go bhfuil líon na dtacar sonraí 115. Dá bhrí sin, má sholáthraítear níos mó sonraí, is féidir feidhmíocht an mhodha hibridithe optamaithe atá beartaithe a fheabhsú.
PlantProbs.net. Nicil i bPlandaí agus san Ithir https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Rochtain déanta 28 Aibreán 2021).
Kasprzak, KS Dul chun cinn nicil i dtocsaineolaíocht chomhshaoil ​​nua-aimseartha.surroundings.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nicil: Athbhreithniú ar a fhoinsí agus ar thocsaineolaíocht chomhshaoil. Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Ionchur truailleán ón atmaisféar agus carnadh san ithir agus sa fhásra in aice le leáthóir nicil-copair i Sudbury, Ontario, Ceanada.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al.Miotail throma san ithir, i bplandaí agus na rioscaí a bhaineann le hainmhithe atá ag innilt in aice le mianach copair-nicil Selebi-Phikwe sa Bhotsuáin.surroundings.Geochemistry.Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Riandúile san ithir agus… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+ Elements+in+soils+and+plants.+4th+ed.+New+York+%28NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (Rochtain déanta 24 Samhain 2020).
Almås, A., Singh, B., Talmhaíocht, TS-NJ de & 1995, neamhshainithe. Éifeachtaí thionscal nicil na Rúise ar thiúchan miotal trom in ithreacha agus féara talmhaíochta i Soer-Varanger, an Iorua.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al.Tá baint ag ionsú agus coinneáil nicil in uisce óil le hiontógáil bia agus íogaireacht nicil.toxicology.application.Pharmacodynamics.154, 67–75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Carcanaiginéis nicile, sóchán, eipigéineolaíocht nó roghnú. Timpeallacht. Peirspictíocht Sláinte. 107, 2 (1999).
Ajman, PC; Ajado, SK; Borůvka, L.; Bini, JKM; Sarkody, VYO; Cobonye, ​​​​NM; Anailís treochta ar eilimintí a d'fhéadfadh a bheith tocsaineach: athbhreithniú bibliomhéadrach. Geoicheimic Chomhshaoil ​​agus Sláinte. Springer Science & Business Media BV 2020. https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB Mapáil Dhigiteach Ithreach: Stair Achomair agus Roinnt Ceachtanna. Geoderma 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. Ar mhapáil ithreach digiteach.Geoderma 117(1-2), 3-52.https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4 (2003).
Samhaltú Geostatistiúil Taiscumair Deutsch.CV,… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistical+Reservoir+Modeling%2C +Oxford+University+Press%2C+376+pages.+&btnG= (Rochtain déanta air 28 Aibreán 2021).