Mèsi paske ou te vizite Nature.com. Vèsyon navigatè w ap itilize a pa gen sipò limite pou CSS. Pou pi bon eksperyans lan, nou rekòmande pou w itilize yon navigatè ki ajou (oswa dezaktive mòd konpatibilite nan Internet Explorer). Antretan, pou asire sipò kontinyèl, nou pral montre sit la san estil ak JavaScript.
Polisyon tè a se yon gwo pwoblèm ki koze pa aktivite imen. Distribisyon espasyal eleman potansyèlman toksik (PTE) yo varye nan pifò zòn iben ak peri-iben yo. Se poutèt sa, li difisil pou predi espasyalman kontni PTE yo nan tè sa yo. Yo te jwenn yon total 115 echantiyon nan Frydek Mistek nan Repiblik Tchèk. Yo te detèmine konsantrasyon kalsyòm (Ca), mayezyòm (Mg), potasyòm (K) ak nikèl (Ni) lè l sèvi avèk espektwometri emisyon plasma ki konekte endiktivman. Varyab repons lan se Ni epi prediktè yo se Ca, Mg, ak K. Matris korelasyon ki genyen ant varyab repons lan ak varyab prediktè a montre yon korelasyon satisfezan ant eleman yo. Rezilta prediksyon yo te montre ke Regresyon Machin Vektè Sipò (SVMR) te byen pèfòme, byenke erè kare mwayèn estime li (RMSE) (235.974 mg/kg) ak erè absoli mwayèn (MAE) (166.946 mg/kg) te pi wo pase lòt metòd yo te aplike yo. Modèl melanje pou Regresyon Lineyè Miltip Kriging Bayezyen Anpirik (EBK-MLR) pa fè byen, jan sa pwouve pa koyefisyan detèminasyon mwens pase 0.1. Modèl Anpirik Bayesian Kriging-Sipò Vektè Machin Regression (EBK-SVMR) la te pi bon modèl la, ak valè RMSE ki ba (95.479 mg/kg) ak MAE (77.368 mg/kg) ak koyefisyan detèminasyon ki wo (R2 = 0.637). Rezilta teknik modèl EBK-SVMR la vizyalize lè l sèvi avèk yon kat oto-òganize. Newòn gwoupe nan plan konpozan modèl ibrid CakMg-EBK-SVMR la montre plizyè modèl koulè ki predi konsantrasyon Ni nan tè iben ak peri-iben. Rezilta yo demontre ke konbine EBK ak SVMR se yon teknik efikas pou predi konsantrasyon Ni nan tè iben ak peri-iben.
Nikèl (Ni) konsidere kòm yon mikronutriman pou plant yo paske li kontribye nan fiksasyon azòt atmosferik (N) ak metabolis ure, tou de nesesè pou jèminasyon grenn. Anplis kontribisyon li nan jèminasyon grenn, Ni ka aji kòm yon inibitè chanpiyon ak bakteri epi ankouraje devlopman plant yo. Mank nikèl nan tè a pèmèt plant lan absòbe li, sa ki lakòz kloroz nan fèy yo. Pa egzanp, pwa bèf ak pwa vèt mande pou aplikasyon angrè ki baze sou nikèl pou optimize fiksasyon azòt2. Aplikasyon kontinyèl angrè ki baze sou nikèl pou anrichi tè a epi ogmante kapasite legim yo pou fikse azòt nan tè a kontinyèlman ogmante konsantrasyon nikèl nan tè a. Malgre ke nikèl se yon mikronutriman pou plant yo, konsomasyon twòp li nan tè a ka fè plis mal pase byen. Toksisite nikèl nan tè a minimize pH tè a epi anpeche absòpsyon fè kòm yon eleman nitritif esansyèl pou kwasans plant1. Dapre Liu3, yo te jwenn Ni kòm 17yèm eleman enpòtan ki nesesè pou devlopman ak kwasans plant yo. Anplis wòl nikèl nan devlopman ak kwasans plant yo, moun bezwen li pou yon varyete aplikasyon. Galvanoplasti, pwodiksyon an Alyaj ki baze sou nikèl, ak fabrikasyon aparèy ignisyon ak bouji nan endistri otomobil la tout mande pou itilizasyon nikèl nan divès sektè endistriyèl. Anplis de sa, alyaj ki baze sou nikèl ak atik elektwoplake yo te lajman itilize nan istansil kwizin, akseswa sal bal, founiti endistri manje, elektrik, fil ak kab, turbin jè, enplant chirijikal, tekstil, ak konstriksyon bato5. Nivo rich an Ni nan tè (sa vle di, tè sifas) yo te atribiye a tou de sous antropojèn ak natirèl, men prensipalman, Ni se yon sous natirèl olye ke antropojèn4,6. Sous natirèl nikèl yo enkli eripsyon vòlkanik, vejetasyon, dife forè, ak pwosesis jewolojik; sepandan, sous antropojèn yo enkli pil nikèl/kadmyòm nan endistri asye, galvanizasyon, soude ak arc, dyezèl ak lwil gaz, ak emisyon atmosferik ki soti nan konbisyon chabon ak ensinerasyon dechè ak bou Akimilasyon nikèl7,8. Dapre Freedman ak Hutchinson9 ak Manyiwa et al. 10, prensipal sous polisyon tè arab nan anviwònman imedya ak adjasan an se sitou fondri ak min ki baze sou nikèl-kwiv. Tè arab ki antoure rafineri nikèl-kwiv Sudbury nan Kanada te gen pi wo nivo kontaminasyon nikèl a 26,000 mg/kg11. Okontrè, polisyon ki soti nan pwodiksyon nikèl nan Larisi te lakòz pi gwo konsantrasyon nikèl nan tè Nòvejyen11. Dapre Alms et al. 12, kantite nikèl ki ka ekstrè ak HNO3 nan pi gwo tè arab rejyon an (pwodiksyon nikèl nan Larisi) te varye ant 6.25 ak 136.88 mg/kg, ki koresponn ak yon mwayèn 30.43 mg/kg ak yon konsantrasyon debaz 25 mg/kg. Dapre kabata 11, aplikasyon angrè fosfò nan tè agrikòl nan tè iben oswa peri-iben pandan sezon rekòt siksesif ka pénétrer oswa kontamine tè a. Efè potansyèl nikèl sou moun ka mennen nan kansè atravè mitajènèz, domaj kwomozòm, jenerasyon Z-ADN, reparasyon ekssizyon ADN bloke, oswa pwosesis epigenetik 13. Nan eksperyans sou bèt, yo te jwenn nikèl gen potansyèl pou lakòz yon varyete timè, epi konplèks nikèl kanserojèn yo ka agrave timè sa yo.
Evalyasyon kontaminasyon tè yo te pwospere nan dènye tan yo akòz yon pakèt pwoblèm ki gen rapò ak sante ki soti nan relasyon tè-plant, tè ak relasyon byolojik tè, degradasyon ekolojik, ak evalyasyon enpak anviwònman an. Jiska prezan, prediksyon espasyal eleman potansyèlman toksik (PTE) tankou Ni nan tè te travay di epi li te pran anpil tan lè l sèvi avèk metòd tradisyonèl yo. Avenman katografi tè dijital (DSM) ak siksè aktyèl li15 te amelyore anpil katografi tè prediktif (PSM). Dapre Minasny ak McBratney16, katografi tè prediktif (DSM) te pwouve ke li se yon sou-disiplin enpòtan nan syans tè. Lagacherie ak McBratney, 2006 defini DSM kòm "kreyasyon ak ranpli sistèm enfòmasyon tè espasyal atravè itilizasyon metòd obsèvasyon in situ ak laboratwa ak sistèm enferans tè espasyal ak non-espasyal". McBratney et al. 17 dekri ke DSM oswa PSM kontanporen an se teknik ki pi efikas pou predi oswa trase kat distribisyon espasyal PTE yo, kalite tè ak pwopriyete tè yo. Jeostatistik ak Algorit Aprantisaj Otomatik (MLA) se teknik modèl DSM ki kreye kat dijitalize avèk èd òdinatè ki itilize done enpòtan ak minimòm.
Deutsch18 ak Olea19 defini jeostatistik kòm "koleksyon teknik nimerik ki fè fas ak reprezantasyon atribi espasyal yo, sitou lè l sèvi avèk modèl stokastik, tankou fason analiz seri tanporèl karakterize done tanporèl." Prensipalman, jeostatistik enplike evalyasyon varyogram yo, ki pèmèt quantifye ak defini depandans valè espasyal yo soti nan chak ansanm done20. Gumiaux et al. 20 plis ilistre ke evalyasyon varyogram nan jeostatistik baze sou twa prensip, ki gen ladan (a) kalkile echèl korelasyon done yo, (b) idantifye ak kalkile anizotropi nan disparite ansanm done yo ak (c) anplis pran an kont erè intrinsèque done mezi yo separe de efè lokal yo, anplis de pran an kont efè zòn yo tou estime. Baze sou konsèp sa yo, anpil teknik entèpolasyon yo itilize nan jeostatistik, ki gen ladan kriging jeneral, ko-kriging, kriging òdinè, kriging Bayesian anpirik, metòd kriging senp ak lòt teknik entèpolasyon byen koni pou trase oswa predi PTE, karakteristik tè, ak kalite tè.
Algorit Aprantisaj Otomatik (MLA) se yon teknik relativman nouvo ki itilize pi gwo klas done non lineyè, alimenté pa algoritm ki itilize prensipalman pou eksplorasyon done, idantifye modèl nan done, epi aplike plizyè fwa nan klasifikasyon nan domèn syantifik tankou syans tè ak travay retou. Anpil papye rechèch konte sou modèl MLA pou predi PTE nan tè, tankou Tan et al. 22 (forè o aza pou estimasyon metal lou nan tè agrikòl), Sakizadeh et al. 23 (modèl lè l sèvi avèk machin vektè sipò ak rezo newòn atifisyèl) polisyon tè). Anplis de sa, Vega et al. 24 (CART pou modèl retansyon ak adsorption metal lou nan tè) Sun et al. 25 (aplikasyon kibist se distribisyon Cd nan tè) ak lòt algoritm tankou k-nearest neighbor, regresyon jeneralize ranfòse, ak regresyon ranfòse. Pyebwa yo te aplike MLA tou pou predi PTE nan tè.
Aplikasyon algoritm DSM yo nan prediksyon oswa katografi fè fas ak plizyè defi. Anpil otè kwè ke MLA siperyè jeostatistik e vis vèsa. Malgre ke youn pi bon pase lòt la, konbinezon de yo amelyore nivo presizyon katografi oswa prediksyon nan DSM15. Woodcock ak Gopal26 Finke27; Pontius ak Cheuk28 ak Grunwald29 fè kòmantè sou defisyans ak kèk erè nan katografi tè prevwa. Syantis tè yo te eseye yon varyete teknik pou optimize efikasite, presizyon ak previzibilite katografi ak previzyon DSM. Konbinezon ensètitid ak verifikasyon se youn nan anpil aspè diferan ki entegre nan DSM pou optimize efikasite ak diminye domaj. Sepandan, Agyeman et al. 15 dekri ke konpòtman validasyon ak ensètitid ki prezante pa kreyasyon kat ak prediksyon yo ta dwe valide endepandamman pou amelyore kalite kat la. Limit DSM yo akòz kalite tè ki dispèse jewografikman, ki enplike yon eleman ensètitid; Sepandan, mank sètitid nan DSM lan ka soti nan plizyè sous erè, sètadi erè kovarya, erè modèl, erè lokalizasyon, ak erè analiz 31. Enpresizyon modèl ki pwovoke nan pwosesis MLA ak jeostatistik yo asosye avèk yon mank konpreyansyon, sa ki finalman mennen nan senplifikasyon twòp pwosesis reyèl la 32. Kèlkeswa nati modèl la, enpresizyon yo ka atribiye a paramèt modèl, prediksyon modèl matematik, oswa entèpolasyon 33. Dènyèman, yon nouvo tandans DSM te parèt ki ankouraje entegrasyon jeostatistik ak MLA nan katografi ak previzyon. Plizyè syantis ak otè tè, tankou Sergeev et al. 34; Subbotina et al. 35; Tarasov et al. 36 ak Tarasov et al. 37 te eksplwate bon jan kalite egzak jeostatistik ak aprantisaj machin pou jenere modèl ibrid ki amelyore efikasite previzyon ak katografi. kalite. Kèk nan modèl algoritm ibrid oswa konbine sa yo se Kriging Rezo Newonal Atifisyèl (ANN-RK), Kriging Rezidyèl Pèseptron Miltikouch (MLP-RK), Kriging Rezidyèl Rezo Newonal Regresyon Jeneralize (GR-NNRK)36, Kriging Rezo Newonal Atifisyèl-Pèseptron Miltikouch (ANN-K-MLP)37 ak Ko-Kriging ak Regresyon Pwosesis Gaussyen38.
Dapre Sergeev et al., konbine plizyè teknik modèl gen potansyèl pou elimine domaj epi ogmante efikasite modèl ibrid ki kapab lakòz la olye pou devlope yon sèl modèl. Nan kontèks sa a, nouvo atik sa a diskite ke li nesesè pou aplike yon algorithm konbine jeostatistik ak MLA pou kreye modèl ibrid optimal pou predi anrichisman Ni nan zòn iben ak peri-iben yo. Etid sa a pral baze sou Kriging Bayesyen Anpirik (EBK) kòm modèl baz la epi melanje li ak modèl Machin Vektè Sipò (SVM) ak Regresyon Lineyè Miltip (MLR). Ibridizasyon EBK ak nenpòt MLA pa li te ye. Modèl melanje miltip yo wè yo se konbinezon kriging òdinè, rezidyèl, regresyon, ak MLA. EBK se yon metòd entèpolasyon jeostatistik ki itilize yon pwosesis espasyal estokastik ki lokalize kòm yon jaden o aza ki pa estasyonè/estasyonè ak paramèt lokalizasyon defini sou jaden an, sa ki pèmèt varyasyon espasyal39. EBK te itilize nan yon varyete etid, tankou analize distribisyon kabòn òganik nan tè agrikòl40, evalye polisyon tè41 ak trase pwopriyete tè42.
Yon lòt bò, Graf Oto-Òganize (SeOM) se yon algorithm aprantisaj ki te aplike nan plizyè atik tankou Li et al. 43, Wang et al. 44, Hossain Bhuiyan et al. 45 ak Kebonye et al.46 Detèmine atribi espasyal yo ak gwoupman eleman yo. Wang et al. 44 souliye ke SeOM se yon teknik aprantisaj pwisan ke yo rekonèt pou kapasite li pou gwoupe ak imajine pwoblèm ki pa lineyè. Kontrèman ak lòt teknik rekonesans modèl tankou analiz eleman prensipal, gwoupman flou, gwoupman yerarchik, ak pran desizyon milti-kritè, SeOM pi bon nan òganize ak idantifye modèl PTE. Dapre Wang et al. 44, SeOM ka gwoupe distribisyon newòn ki gen rapò yo espasyalman epi bay vizyalizasyon done wo rezolisyon. SeOM pral vizyalize done prediksyon Ni pou jwenn pi bon modèl la pou karakterize rezilta yo pou entèpretasyon dirèk.
Atik sa a gen pou objaktif pou jenere yon modèl katografi solid ak yon presizyon optimal pou predi kontni nikèl nan tè iben ak peri-iben yo. Nou fè ipotèz ke fyab modèl melanje a depann sitou de enfliyans lòt modèl ki tache ak modèl debaz la. Nou rekonèt defi DSM a ap fè fas, epi pandan y ap adrese defi sa yo sou plizyè fron, konbinezon avansman nan jeostatistik ak modèl MLA yo sanble ap ogmante; kidonk, nou pral eseye reponn kesyon rechèch ki ka bay modèl melanje. Sepandan, ki jan modèl la egzak nan predi eleman sib la? Epitou, ki nivo evalyasyon efikasite ki baze sou validasyon ak evalyasyon presizyon? Se poutèt sa, objektif espesifik etid sa a se te (a) kreye yon modèl melanj konbine pou SVMR oswa MLR lè l sèvi avèk EBK kòm modèl debaz la, (b) konpare modèl ki kapab lakòz yo (c) pwopoze pi bon modèl melanj lan pou predi konsantrasyon Ni nan tè iben oswa peri-iben yo, ak (d) aplikasyon SeOM pou kreye yon kat jeyografik wo rezolisyon nan varyasyon espasyal nikèl.
Etid la ap fèt nan Repiblik Tchèk, espesyalman nan distri Frydek Mistek nan rejyon Moravia-Silesian (gade Figi 1). Jewografi zòn etid la trè aksidante e li fè pati sitou rejyon Moravia-Silesian Beskidy a, ki se yon pati nan limit ekstèn Mòn Karpat yo. Zòn etid la sitiye ant 49° 41′ 0′ N ak 18° 20′ 0′ E, epi altitid la ant 225 ak 327 m; Sepandan, sistèm klasifikasyon Koppen pou eta klimatik rejyon an klase kòm Cfb = klima tanpere oseyanik. Gen anpil lapli menm nan mwa sèk yo. Tanperati yo varye yon ti kras pandan tout ane a ant -5 °C ak 24 °C, raman desann anba -14 °C oswa pi wo pase 30 °C, alòske presipitasyon mwayèn anyèl la se ant 685 ak 752 mm47. Zòn sondaj estime pou tout zòn nan se 1,208 kilomèt kare, ak 39.38% tè kiltive ak 49.36% kouvèti forè. Nan lòt men an, zòn ki itilize nan etid sa a se anviwon 889.8 kilomèt kare. Nan ak alantou Ostrava, endistri asye ak izin metal yo trè aktif. Moulen metal, endistri asye kote yo itilize nikèl nan asye pur (pa egzanp pou rezistans a korozyon atmosferik) ak asye alyaj (nikèl ogmante fòs alyaj la pandan l ap kenbe bon duktil ak rezistans li), ak agrikilti entansif tankou aplikasyon angrè fosfat ak pwodiksyon bèt se sous potansyèl rechèch nikèl nan rejyon an. (pa egzanp, ajoute nikèl nan ti mouton pou ogmante to kwasans nan ti mouton ak bèf ki manje ti kras). Lòt itilizasyon endistriyèl nikèl nan domèn rechèch yo enkli itilizasyon li nan galvanoplasti, ki gen ladan nikèl galvanoplasti ak pwosesis plake nikèl san elektrisite. Pwopriyete tè yo fasil pou distenge de koulè tè a, estrikti a ak kontni kabonat la. Teksti tè a se mwayen rive nan fen, li sòti nan materyèl paran an. Yo se koluvyol, aluvyol oswa eolyen nan lanati. Gen kèk zòn tè ki parèt tache nan sifas la ak soutè a, souvan ak beton ak dekolorasyon. Sepandan, cambisols ak stagnsols yo se kalite tè ki pi komen nan rejyon an48. Avèk elevasyon ki sòti nan 455.1 a 493.5 m, cambisols domine Repiblik Tchèk la49.
Kat zòn etid la [Kat zòn etid la te kreye avèk ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, vèsyon 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Yo te jwenn yon total 115 echantiyon tè arab nan tè iben ak peri-iben nan distri Frydek Mistek la. Modèl echantiyon yo te itilize a se te yon griy regilye ak echantiyon tè espace 2 × 2 km youn ak lòt, epi yo te mezire tè arab la nan yon pwofondè 0 a 20 cm lè l sèvi avèk yon aparèy GPS pòtab (Leica Zeno 5 GPS). Echantiyon yo te pake nan sache Ziploc, byen make, epi yo te voye yo nan laboratwa a. Echantiyon yo te seche nan lè pou pwodui echantiyon pulverize, pulverize pa yon sistèm mekanik (moulen disk Fritsch), epi tamize (gwosè tamiz 2 mm). Mete 1 gram echantiyon tè seche, omojeneize ak tamize nan boutèy teflon ki byen make. Nan chak veso Teflon, distribye 7 ml 35% HCl ak 3 ml 65% HNO3 (lè l sèvi avèk yon dispansè otomatik - youn pou chak asid), kouvri lejèman epi kite echantiyon yo repoze pandan tout lannwit lan pou reyaksyon an (pwogram akwa regia). Mete sipènatant la sou yon plak metal cho (tanperati: 100 W ak 160 °C) pandan 2 èdtan pou fasilite pwosesis dijesyon echantiyon yo, apresa refwadi. Transfere sipènatan an nan yon flakon volumetrik 50 ml epi delye a 50 ml ak dlo deyonize. Apre sa, filtre sipènatan dilye a nan yon tib PVC 50 ml ak dlo deyonize. Anplis de sa, 1 ml nan solisyon dilisyon an te delye ak 9 ml dlo deyonize epi filtre nan yon tib 12 ml prepare pou pseudo-konsantrasyon PTE. Konsantrasyon PTE yo (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) te detèmine pa ICP-OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) (Thermo Fisher Scientific, USA) dapre metòd estanda ak akò. Asire pwosedi Asirans ak Kontwòl Kalite (QA/QC) (SRM NIST 2711a Montana II Soil). PTE ki gen limit deteksyon anba mwatye yo te eskli nan etid sa a. Limit deteksyon PTE ki te itilize nan etid sa a te 0.0004.(ou).Anplis de sa, pwosesis kontwòl kalite ak asirans kalite pou chak analiz asire pa analize estanda referans yo.Pou asire ke erè yo te minimize, yo te fè yon doub analiz.
Krijaj Bayesyen Anpirik (EBK) se youn nan plizyè teknik entèpolasyon jeostatistik yo itilize nan modèlizasyon nan divès domèn tankou syans tè. Kontrèman ak lòt teknik entèpolasyon krijaj, EBK diferan de metòd krijaj tradisyonèl yo lè li konsidere erè estime pa modèl semivaryogram nan. Nan entèpolasyon EBK, plizyè modèl semivaryogram yo kalkile pandan entèpolasyon an, olye de yon sèl semivaryogram. Teknik entèpolasyon yo fè plas pou ensètitid ak pwogramasyon ki asosye ak trase semivaryogram nan ki konstitye yon pati trè konplèks nan yon metòd krijaj sifizan. Pwosesis entèpolasyon EBK a swiv twa kritè Krivoruchko50 pwopoze yo, (a) modèl la estime semivaryogram nan apati seri done antre a (b) nouvo valè prevwa pou chak kote seri done antre ki baze sou semivaryogram ki pwodui a epi (c) modèl final A a kalkile apati yon seri done simile. Règ ekwasyon Bayesyen an bay kòm yon posterior
Kote \(Prob\left(A\right)\) reprezante a priori a, pwobabilite majinal \(Prob\left(B\right)\) la inyore nan pifò ka yo, \(Prob (B,A)\ ). Kalkil semivaryogram nan baze sou règ Bayes la, ki montre tandans ansanm done obsèvasyon ki ka kreye apati semivaryogram yo. Apre sa, yo detèmine valè semivaryogram nan lè l sèvi avèk règ Bayes la, ki endike ki jan li pwobab pou kreye yon ansanm done obsèvasyon apati semivaryogram nan.
Yon machin vektè sipò se yon algorithm aprantisaj machin ki jenere yon ipèplan separasyon optimal pou distenge klas idantik men ki pa lineyèman endepandan. Vapnik51 te kreye algorithm klasifikasyon entansyon an, men li te fèk itilize pou rezoud pwoblèm oryante regresyon. Dapre Li et al.52, SVM se youn nan pi bon teknik klasifikatè yo epi li te itilize nan divès domèn. Konpozan regresyon SVM (Support Vector Machine Regression – SVMR) te itilize nan analiz sa a. Cherkassky ak ​​Mulier53 te pyonye SVMR kòm yon regresyon ki baze sou nwayo, kalkil li te fèt lè l sèvi avèk yon modèl regresyon lineyè ak fonksyon espasyal plizyè peyi. John et al54 rapòte ke modèl SVMR itilize regresyon lineyè ipèplan, ki kreye relasyon non lineyè epi ki pèmèt fonksyon espasyal. Dapre Vohland et al. 55, epsilon (ε)-SVMR itilize ansanm done ki te antrene a pou jwenn yon modèl reprezantasyon kòm yon fonksyon ki pa sansib a epsilon ke yo aplike pou trase done yo endepandamman ak pi bon patipri epsilon ki soti nan antrènman sou done korele. Erè distans predefini an inyore nan valè aktyèl la, epi si erè a pi gwo pase ε(ε), pwopriyete tè yo konpanse li. Modèl la diminye tou konpleksite done antrènman yo a yon pi gwo gwoup vektè sipò. Ekwasyon Vapnik51 pwopoze a montre anba a.
Kote b reprezante papòt eskalè a, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) reprezante fonksyon nwayo a, \(\alpha\) reprezante miltiplikatè Lagrange la, N reprezante yon ansanm done nimerik, \({x}_{k}\) reprezante antre done yo, epi \(y\) se sòti done yo. Youn nan nwayo kle yo itilize a se operasyon SVMR la, ki se yon fonksyon baz radyal Gaussienne (RBF). Nwayo RBF la aplike pou detèmine modèl SVMR optimal la, ki enpòtan pou jwenn faktè penalite C ki pi sibtil la ak paramèt nwayo gama (γ) pou done antrènman PTE yo. Premyèman, nou te evalye ansanm antrènman an epi answit nou te teste pèfòmans modèl la sou ansanm validasyon an. Paramèt direksyon ki itilize a se sigma epi valè metòd la se svmRadial.
Yon modèl regresyon lineyè miltip (MLR) se yon modèl regresyon ki reprezante relasyon ki genyen ant varyab repons lan ak yon kantite varyab prediktè lè l sèvi avèk paramèt lineyè gwoupe ki kalkile lè l sèvi avèk metòd kare minimòm yo. Nan MLR, yon modèl kare minimòm se yon fonksyon prediktif pwopriyete tè apre seleksyon varyab eksplikatif yo. Li nesesè pou itilize repons lan pou etabli yon relasyon lineyè lè l sèvi avèk varyab eksplikatif yo. PTE te itilize kòm varyab repons lan pou etabli yon relasyon lineyè ak varyab eksplikatif yo. Ekwasyon MLR la se
kote y se varyab repons lan, \(a\) se entèsepsyon an, n se kantite prediktè yo, \({b}_{1}\) se regresyon pasyèl koyefisyan yo, \({x}_{i}\) reprezante yon prediktè oswa yon varyab eksplikatif, epi \({\varepsilon }_{i}\) reprezante erè nan modèl la, ke yo rele tou rezidyèl la.
Yo te jwenn modèl melanje lè yo te mete EBK ansanm ak SVMR ak MLR. Yo fè sa lè yo ekstrè valè prevwa yo soti nan entèpolasyon EBK. Yo jwenn valè prevwa yo jwenn nan Ca, K, ak Mg entèpole yo atravè yon pwosesis konbinatwa pou jwenn nouvo varyab, tankou CaK, CaMg, ak KMg. Lè sa a, yo konbine eleman Ca, K ak Mg yo pou jwenn yon katriyèm varyab, CaKMg. An jeneral, varyab yo jwenn yo se Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ak CaKMg. Varyab sa yo te vin prediktè nou yo, ede nou predi konsantrasyon nikèl nan tè iben ak peri-iben yo. Yo te fè algoritm SVMR la sou prediktè yo pou jwenn yon modèl melanje Kriging Bayesian Anpirik-Sipò Vektè Machin (EBK_SVM). Menm jan an tou, varyab yo pase tou nan algoritm MLR la pou jwenn yon modèl melanje Kriging Bayesian Anpirik-Regresyon Lineyè Miltip (EBK_MLR). Tipikman, varyab Ca, K, Mg, CaK, CaMg, Yo itilize KMg ak CaKMg kòm kovaryab kòm prediktè kontni Ni nan tè iben ak peri-iben yo. Modèl ki pi akseptab yo jwenn nan (EBK_SVM oswa EBK_MLR) pral vizyalize lè l sèvi avèk yon graf oto-òganize. Figi 2 montre workflow etid sa a.
Itilizasyon SeOM vin tounen yon zouti popilè pou òganize, evalye, ak prevwa done nan sektè finansye, swen sante, endistri, estatistik, syans tè, ak plis ankò. SeOM kreye lè l sèvi avèk rezo nèron atifisyèl ak metòd aprantisaj san sipèvizyon pou òganizasyon, evalyasyon, ak prediksyon. Nan etid sa a, SeOM te itilize pou vizyalize konsantrasyon Ni ki baze sou pi bon modèl pou predi Ni nan tè iben ak peri-iben. Done ki trete nan evalyasyon SeOM yo itilize kòm n varyab vektè dimansyon antre43,56. Melssen et al. Figi 57 la dekri koneksyon yon vektè antre nan yon rezo nè atravè yon sèl kouch antre rive nan yon vektè sòti ak yon sèl vektè pwa. Sòti SeOM pwodui a se yon kat jeyografik bidimensyonèl ki gen diferan newòn oswa ne ki trikote nan kat topolojik egzagonal, sikilè oswa kare selon pwòksimite yo. Lè nou konpare gwosè kat yo ki baze sou metrik, erè kantifikasyon (QE) ak erè topografik (TE), nou chwazi modèl SeOM ak 0.086 ak 0.904 respektivman, ki se yon inite 55 kat (5 × 11). Nou detèmine estrikti newòn nan selon kantite ne ki nan ekwasyon anpirik la.
Kantite done yo itilize nan etid sa a se 115 echantiyon. Yo te itilize yon apwòch o aza pou divize done yo an done tès (25% pou validasyon) ak ansanm done antrènman (75% pou kalibrasyon). Yo itilize ansanm done antrènman an pou jenere modèl regresyon an (kalibrasyon), epi yo itilize ansanm done tès la pou verifye kapasite jeneralizasyon an58. Yo te fè sa pou evalye si divès modèl yo apwopriye pou predi kontni nikèl nan tè yo. Tout modèl yo te itilize yo te pase nan yon pwosesis validasyon kwaze dis fwa, repete senk fwa. Varyab ki pwodui pa entèpolasyon EBK yo itilize kòm prediktè oswa varyab eksplikatif pou predi varyab sib la (PTE). Yo jere modèl la nan RStudio lè l sèvi avèk pakè bibliyotèk (Kohonen), bibliyotèk (caret), bibliyotèk (modelr), bibliyotèk ("e1071"), bibliyotèk (plyr"), bibliyotèk (caTools"), bibliyotèk (prospectr") ak bibliyotèk ("Metrics").
Yo te itilize plizyè paramèt validasyon pou detèmine pi bon modèl ki apwopriye pou predi konsantrasyon nikèl nan tè a epi pou evalye presizyon modèl la ak validasyon li. Yo te evalye modèl ibridizasyon yo lè l sèvi avèk erè absoli mwayèn (MAE), erè kare mwayèn rasin (RMSE), ak R-kare oswa detèminasyon koyefisyan (R2). R2 defini varyans pwopòsyon yo nan repons lan, reprezante pa modèl regresyon an. RMSE ak mayitid varyans nan mezi endepandan yo dekri pouvwa prediksyon modèl la, pandan ke MAE detèmine valè kantitatif aktyèl la. Valè R2 a dwe wo pou evalye pi bon modèl melanj lan lè l sèvi avèk paramèt validasyon yo, pi pre valè a ye a 1, se pi wo presizyon an. Dapre Li et al. 59, yon valè kritè R2 0.75 oswa plis konsidere kòm yon bon prediktè; soti nan 0.5 a 0.75 se pèfòmans modèl akseptab, epi anba 0.5 se pèfòmans modèl ki pa akseptab. Lè w ap chwazi yon modèl lè l sèvi avèk metòd evalyasyon kritè validasyon RMSE ak MAE yo, valè ki pi ba yo te jwenn yo te sifizan epi yo te konsidere kòm pi bon chwa a. Ekwasyon sa a dekri metòd verifikasyon an.
kote n reprezante gwosè valè obsève a\({Y}_{i}\) reprezante repons mezire a, epi \({\widehat{Y}}_{i}\) reprezante tou valè repons prevwa a, kidonk, pou premye i obsèvasyon yo.
Deskripsyon estatistik varyab prediktè ak repons yo prezante nan Tablo 1, ki montre mwayèn, devyasyon estanda (SD), koyefisyan varyasyon (CV), minimòm, maksimòm, kurtoz, ak asimetri. Valè minimòm ak maksimòm eleman yo nan lòd dekrwasan Mg < Ca < K < Ni ak Ca < Mg < K < Ni, respektivman. Konsantrasyon varyab repons (Ni) echantiyone nan zòn etid la te varye ant 4.86 ak 42.39 mg/kg. Konparezon Ni ak mwayèn mondyal la (29 mg/kg) ak mwayèn Ewopeyen an (37 mg/kg) te montre ke mwayèn jeyometrik kalkile jeneral pou zòn etid la te nan limit tolerab la. Sepandan, jan Kabata-Pendias11 montre, yon konparezon konsantrasyon mwayèn nikèl (Ni) nan etid aktyèl la ak tè agrikòl nan Syèd montre ke konsantrasyon mwayèn nikèl aktyèl la pi wo. Menm jan an tou, konsantrasyon mwayèn Frydek Mistek nan tè iben ak peri-iben nan etid aktyèl la (Ni 16.15 mg/kg) te pi wo pase limit admisib 60 (10.2 mg/kg) pou Ni nan tè iben Polonè rapòte pa Różański et al. Anplis de sa, Bretzel ak Calderisi61 anrejistre konsantrasyon Ni mwayèn ki trè ba (1.78 mg/kg) nan tè iben nan Toscane konpare ak etid aktyèl la. Jim62 te jwenn tou yon konsantrasyon nikèl ki pi ba (12.34 mg/kg) nan tè iben Hong Kong, ki pi ba pase konsantrasyon nikèl aktyèl la nan etid sa a. Birke et al63 rapòte yon konsantrasyon Ni mwayèn 17.6 mg/kg nan yon ansyen zòn min ak endistriyèl iben nan Saxony-Anhalt, Almay, ki te 1.45 mg/kg pi wo pase konsantrasyon Ni mwayèn nan zòn nan (16.15 mg/kg). Rechèch aktyèl. Kontni nikèl twòp nan tè nan kèk zòn iben ak banlye nan zòn etid la ka sitou atribiye a endistri fè ak asye ak endistri metal la. Sa a konsistan avèk etid Khodadoust et al. la. 64 ke endistri asye a ak travay metal yo se prensipal sous kontaminasyon nikèl nan tè yo. Sepandan, prediktè yo te varye tou ant 538.70 mg/kg ak 69,161.80 mg/kg pou Ca, 497.51 mg/kg ak 3535.68 mg/kg pou K, ak 685.68 mg/kg ak 5970.05 mg/kg pou Mg. Jakovljevic et al. 65 te envestige kontni total Mg ak K nan tè nan sant Sèbi. Yo te jwenn ke konsantrasyon total yo (410 mg/kg ak 400 mg/kg, respektivman) te pi ba pase konsantrasyon Mg ak K nan etid aktyèl la. San distenksyon, nan lès Polòy, Orzechowski ak Smolczynski66 te evalye kontni total Ca, Mg ak K epi yo te montre konsantrasyon mwayèn Ca (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) ak K (810 mg/kg). Kontni nan tè arab la pi ba pase eleman endividyèl la nan etid sa a. Yon etid resan pa Pongrac et al. 67 te montre ke kontni total Ca ki te analize nan 3 tè diferan nan Scotland, UK (tè Mylnefield, tè Balruddery ak tè Hartwood) te endike yon kontni Ca ki pi wo nan etid sa a.
Akòz diferan konsantrasyon eleman echantiyone yo ki mezire, distribisyon ansanm done eleman yo montre diferan asimetri. Asimetri ak kurtoz eleman yo te varye ant 1.53 a 7.24 ak 2.49 a 54.16, respektivman. Tout eleman ki kalkile yo gen nivo asimetri ak kurtoz ki pi wo pase +1, kidonk ki endike ke distribisyon done yo iregilye, asimetrik nan bon direksyon an epi li rive nan pik. CV estime eleman yo montre tou ke K, Mg, ak Ni montre yon varyabilite modere, alòske Ca gen yon varyabilite trè wo. CV K, Ni ak Mg yo eksplike distribisyon inifòm yo. Anplis de sa, distribisyon Ca a pa inifòm epi sous ekstèn yo ka afekte nivo anrichisman li.
Korelasyon varyab prediktè yo ak eleman repons yo te endike yon korelasyon satisfezan ant eleman yo (gade Figi 3). Korelasyon an te endike ke CaK te montre yon korelasyon modere ak valè r = 0.53, menm jan ak CaNi. Malgre ke Ca ak K montre asosyasyon modès youn ak lòt, chèchè tankou Kingston et al. 68 ak Santo69 sijere ke nivo yo nan tè a envèsman pwopòsyonèl. Sepandan, Ca ak Mg antagonis ak K, men CaK korele byen. Sa ka akòz aplikasyon angrè tankou kabonat potasyòm, ki 56% pi wo nan potasyòm. Potasyòm te modere korele ak mayezyòm (KM r = 0.63). Nan endistri angrè a, de eleman sa yo gen yon relasyon sere paske silfat potasyòm mayezyòm, nitrat potasyòm mayezyòm, ak potasyòm yo aplike nan tè pou ogmante nivo defisyans yo. Nikèl modere korele ak Ca, K ak Mg ak valè r = 0.52, 0.63 ak 0.55, respektivman. Relasyon ki enplike kalsyòm, mayezyòm, ak PTE tankou nikèl yo konplèks, men kanmenm, mayezyòm anpeche absòpsyon kalsyòm, kalsyòm diminye efè depase mayezyòm, epi tou de mayezyòm ak kalsyòm diminye efè toksik nikèl nan tè.
Matris korelasyon pou eleman ki montre relasyon ki genyen ant prediktè yo ak repons yo (Nòt: figi sa a gen ladan yon dyagram dispèsyon ant eleman yo, nivo siyifikasyon yo baze sou p < 0,001).
Figi 4 la montre distribisyon espasyal eleman yo. Dapre Burgos et al70, aplikasyon distribisyon espasyal la se yon teknik yo itilize pou mezire epi mete aksan sou pwen cho nan zòn polye yo. Nivo anrichisman Ca yo nan Figi 4 la ka wè nan pati nòdwès kat distribisyon espasyal la. Figi a montre pwen cho anrichisman Ca modere pou rive wo. Anrichisman kalsyòm nan nòdwès kat la gen anpil chans rive akòz itilizasyon lacho viv (oksid kalsyòm) pou diminye asidite tè a ak itilizasyon li nan izin asye kòm oksijèn alkalin nan pwosesis fabrikasyon asye a. Nan lòt men an, lòt kiltivatè yo prefere itilize idwoksid kalsyòm nan tè asid pou netralize pH, ki ogmante tou kontni kalsyòm nan tè a71. Potasyòm montre tou pwen cho nan nòdwès ak lès kat la. Nòdwès la se yon gwo kominote agrikòl, epi modèl potasyòm modere pou rive wo a ka rive akòz aplikasyon NPK ak potasyòm. Sa a konsistan avèk lòt etid, tankou Madaras ak Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, ki te obsève ke estabilizasyon tè a ak tretman ak KCl ak NPK te lakòz yon gwo kontni K nan tè a. Anrichisman espasyal Potasyòm nan nòdwès kat distribisyon an ka akòz itilizasyon angrè ki baze sou potasyòm tankou klori potasyòm, silfat potasyòm, nitrat potasyòm, potasyòm, ak potasyòm pou ogmante kontni potasyòm nan tè pòv yo. Zádorová et al. 76 ak Tlustoš et al. 77 souliye ke aplikasyon angrè ki baze sou K ogmante kontni K nan tè a epi li ta ogmante anpil kontni eleman nitritif tè a alontèm, espesyalman K ak Mg ki montre yon pwen cho nan tè a. Pwen cho relativman modere nan nòdwès kat la ak nan sidès kat la. Fiksasyon koloidal nan tè a diminye konsantrasyon mayezyòm nan tè a. Mank li nan tè a lakòz plant yo montre kloroz jòn entèvenn. Angrè ki baze sou mayezyòm, tankou silfat potasyòm mayezyòm, silfat mayezyòm, ak Kieserite, trete defisyans (plant yo parèt koulè wouj violèt, wouj, oswa mawon, ki endike defisyans mayezyòm) nan tè ki gen yon seri pH nòmal6. Akimilasyon nikèl sou sifas tè iben ak peri-iben yo ka akòz aktivite antropojèn tankou agrikilti ak enpòtans nikèl nan pwodiksyon asye pur78.
Distribisyon espasyal eleman yo [kat distribisyon espasyal la te kreye avèk ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Vèsyon 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Rezilta endèks pèfòmans modèl la pou eleman yo itilize nan etid sa a yo montre nan Tablo 2. Yon lòt bò, RMSE ak MAE Ni yo toulede pre zewo (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Yon lòt bò, tou de valè RMSE ak MAE K yo akseptab. Rezilta RMSE ak MAE yo te pi wo pou kalsyòm ak mayezyòm. Rezilta Ca ak K MAE ak RMSE yo pi gwo akòz diferan ansanm done yo. RMSE ak MAE etid sa a ki itilize EBK pou predi Ni yo te jwenn pi bon pase rezilta John et al. 54 ki itilize krijaj sinèjik pou predi konsantrasyon S nan tè a lè l sèvi avèk menm done yo kolekte yo. Rezilta EBK nou te etidye yo korele ak sa yo ki nan Fabijaczyk et al. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 ak John et al. 82, espesyalman K ak Ni.
Yo te evalye pèfòmans metòd endividyèl yo pou predi kontni nikèl nan tè iben ak peri-iben yo lè l sèvi avèk pèfòmans modèl yo (Tablo 3). Validasyon modèl la ak evalyasyon presizyon an te konfime ke prediktè Ca_Mg_K a konbine avèk modèl EBK SVMR la te bay pi bon pèfòmans lan. Modèl kalibrasyon Ca_Mg_K-EBK_SVMR modèl R2, erè mwayèn rasin kare (RMSE) ak erè mwayèn absoli (MAE) te 0.637 (R2), 95.479 mg/kg (RMSE) ak 77.368 mg/kg (MAE). Ca_Mg_K-SVMR te 0.663 (R2), 235.974 mg/kg (RMSE) ak 166.946 mg/kg (MAE). Malgre sa, yo te jwenn bon valè R2 pou Ca_Mg_K-SVMR (0.663 mg/kg R2) ak Ca_Mg-EBK_SVMR (0.643 = R2); Rezilta RMSE ak MAE yo te pi wo pase sa yo ki pou Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) (gade Tablo 3). Anplis de sa, RMSE ak MAE modèl Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 ak MAE = 1031.49) la se 17.5 ak 13.4, respektivman, ki pi gwo pase sa yo ki nan Ca_Mg_K-EBK_SVMR la. Menm jan an tou, RMSE ak MAE modèl Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 ak MAE = 166.946) la se 2.5 ak 2.2 pi gwo pase sa yo ki nan Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE ak MAE, respektivman. Rezilta RMSE kalkile yo endike kijan ansanm done yo konsantre ak liy ki pi byen anfòm nan. Yo te obsève RSME ak MAE ki pi wo. Dapre Kebonye et al. 46 ak john et al. 54, pi pre RMSE ak MAE a pre zewo, se pi bon rezilta yo ye. SVMR ak EBK_SVMR gen valè RSME ak MAE kantifye ki pi wo. Yo te obsève ke estimasyon RSME yo te toujou pi wo pase valè MAE yo, sa ki endike prezans valè aberan yo. Dapre Legates ak McCabe83, yo rekòmande limit kote RMSE a depase erè absoli mwayèn (MAE) kòm yon endikatè prezans valè aberan yo. Sa vle di ke pi etewojèn seri done a, se pi wo valè MAE ak RMSE yo ye. Presizyon evalyasyon validasyon kwaze modèl melanje Ca_Mg_K-EBK_SVMR pou predi kontni Ni nan tè iben ak banlye te 63.70%. Dapre Li et al. 59, nivo presizyon sa a se yon to pèfòmans modèl akseptab. Rezilta aktyèl yo konpare ak yon etid anvan pa Tarasov et al. 36 ki gen modèl ibrid ki te kreye MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging), ki gen rapò ak endèks evalyasyon presizyon EBK_SVMR ki rapòte nan etid aktyèl la, RMSE (210) ak MAE a (167.5) te pi wo pase rezilta nou yo nan etid aktyèl la (RMSE 95.479, MAE 77.368). Sepandan, lè nou konpare R2 etid aktyèl la (0.637) ak sa Tarasov et al. Nan 36 (0.544), li klè ke koyefisyan detèminasyon an (R2) pi wo nan modèl melanje sa a. Maj erè a (RMSE ak MAE) (EBK SVMR) pou modèl melanje a de fwa pi ba. Menm jan an tou, Sergeev et al.34 anrejistre 0.28 (R2) pou modèl ibrid devlope a (Multilayer Perceptron Residual Kriging), alòske Ni nan etid aktyèl la anrejistre 0.637 (R2). Nivo presizyon prediksyon modèl sa a (EBK SVMR) se 63.7%, alòske presizyon prediksyon Sergeev et al. 34 te jwenn nan se 28%. Kat final la (Fig. 5) ki te kreye lè l sèvi avèk modèl EBK_SVMR la ak Ca_Mg_K kòm yon prediktè montre prediksyon pwen cho ak modere rive nikèl sou tout zòn etid la. Sa vle di ke konsantrasyon nikèl nan zòn etid la sitou modere, ak konsantrasyon ki pi wo nan kèk zòn espesifik.
Kat prediksyon final la reprezante lè l sèvi avèk modèl ibrid EBK_SVMR la epi lè l sèvi avèk Ca_Mg_K kòm prediktè a. [Kat distribisyon espasyal la te kreye lè l sèvi avèk RStudio (vèsyon 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Figi 6 la prezante konsantrasyon PTE kòm yon plan konpozisyon ki gen newòn endividyèl. Okenn nan plan konpozan yo pa montre menm modèl koulè a ​​jan yo montre a. Sepandan, kantite newòn ki apwopriye pou chak kat trase a se 55. SeOM pwodui lè l sèvi avèk yon varyete koulè, epi plis modèl koulè yo sanble, se plis pwopriyete echantiyon yo konparab. Selon echèl koulè egzak yo, eleman endividyèl yo (Ca, K, ak Mg) te montre modèl koulè menm jan ak newòn endividyèl ki wo ak pifò newòn ki ba. Kidonk, CaK ak CaMg pataje kèk resanblans ak newòn ki gen anpil lòd ak modèl koulè ki ba rive modere. Tou de modèl yo predi konsantrasyon Ni nan tè a lè yo montre koulè mwayen rive wo tankou wouj, zoranj ak jòn. Modèl KMg la montre anpil modèl koulè wo ki baze sou pwopòsyon egzak ak plak koulè ki ba rive mwayen. Sou yon echèl koulè egzak soti nan ba rive wo, modèl distribisyon planè konpozan modèl la te montre yon modèl koulè wo ki endike potansyèl konsantrasyon nikèl nan tè a (gade Figi 4). Plan konpozan modèl CakMg la montre yon modèl koulè divès soti nan ba rive wo dapre yon echèl koulè egzak. Anplis de sa, prediksyon modèl la sou kontni nikèl (CakMg) sanble ak distribisyon espasyal nikèl ki montre nan Figi 5. Tou de graf yo montre pwopòsyon konsantrasyon nikèl ki wo, mwayen ak ba nan tè iben ak peri-iben yo. Figi 7 montre metòd kontou a nan gwoupman k-means sou kat la, divize an twa gwoup ki baze sou valè prevwa nan chak modèl. Metòd kontou a reprezante kantite gwoup optimal yo. Nan 115 echantiyon tè yo te kolekte yo, kategori 1 te jwenn plis echantiyon tè, 74. Gwoup 2 te resevwa 33 echantiyon, pandan ke gwoup 3 te resevwa 8 echantiyon. Konbinezon prediktè plan sèt konpozan an te senplifye pou pèmèt yon entèpretasyon gwoup ki kòrèk. Akòz anpil pwosesis antropojèn ak natirèl ki afekte fòmasyon tè a, li difisil pou gen modèl gwoup ki byen diferansye nan yon kat SeOM distribye78.
Pwodiksyon plan konpozan pa chak varyab Empirical Bayesian Kriging Vector Support Machine (EBK_SVM_SeOM). [Kat SeOM yo te kreye lè l sèvi avèk RStudio (vèsyon 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Diferan konpozan klasifikasyon gwoupman [Kat SeOM yo te kreye avèk RStudio (vèsyon 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Etid aktyèl la montre aklè teknik modèlizasyon pou konsantrasyon nikèl nan tè iben ak peri-iben yo. Etid la te teste diferan teknik modèlizasyon, konbine eleman ak teknik modèlizasyon, pou jwenn pi bon fason pou predi konsantrasyon nikèl nan tè a. Karakteristik espasyal planè konpozisyonèl SeOM teknik modèlizasyon an te montre yon modèl koulè wo soti nan ba rive nan wo sou yon echèl koulè egzat, ki endike konsantrasyon Ni nan tè a. Sepandan, kat distribisyon espasyal la konfime distribisyon espasyal planè konpozan yo ki montre pa EBK_SVMR (gade Figi 5). Rezilta yo montre ke modèl regresyon machin vektè sipò a (CaMgK-SVMR) predi konsantrasyon Ni nan tè a kòm yon sèl modèl, men paramèt evalyasyon validasyon ak presizyon yo montre erè ki trè wo an tèm de RMSE ak MAE. Nan lòt men an, teknik modèlizasyon ki itilize ak modèl EBK_MLR la gen defo tou akòz valè ki ba nan koyefisyan detèminasyon an (R2). Bon rezilta yo te jwenn lè l sèvi avèk EBK SVMR ak eleman konbine (CaKMg) ak erè RMSE ak MAE ki ba ak yon presizyon 63.7%. Li sanble ke konbine algorithm EBK a ak yon aprantisaj machin Algorit la ka jenere yon algorit ibrid ki ka predi konsantrasyon PTE nan tè a. Rezilta yo montre ke itilizasyon CaMgK kòm prediktè pou predi konsantrasyon Ni nan zòn etid la ka amelyore prediksyon Ni nan tè yo. Sa vle di ke aplikasyon kontinyèl angrè ki baze sou nikèl ak polisyon endistriyèl nan tè a pa endistri asye a gen tandans ogmante konsantrasyon nikèl nan tè a. Etid sa a revele ke modèl EBK a ka diminye nivo erè a epi amelyore presizyon modèl distribisyon espasyal tè a nan tè iben oswa peri-iben yo. An jeneral, nou pwopoze pou aplike modèl EBK-SVMR la pou evalye ak predi PTE nan tè a; anplis de sa, nou pwopoze pou itilize EBK pou ibridize ak divès algorit aprantisaj machin. Konsantrasyon Ni yo te predi lè l sèvi avèk eleman kòm kovarya; sepandan, lè l sèvi avèk plis kovarya ta amelyore pèfòmans modèl la anpil, sa ki ka konsidere kòm yon limitasyon nan travay aktyèl la. Yon lòt limitasyon nan etid sa a se ke kantite ansanm done yo se 115. Se poutèt sa, si yo bay plis done, pèfòmans metòd ibridasyon optimize ki pwopoze a ka amelyore.
PlantProbs.net.Nikèl nan plant ak tè https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Aksè 28 avril 2021).
Kasprzak, KS Nikèl pwogrè nan toksikoloji anviwònman modèn. anviwonman. toksikoloji. 11, 145–183 (1987).
Cempel, M. ak Nikel, G. Nickel: Yon revizyon sou sous li yo ak toksikoloji anviwònman an. Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Antre polisyon ki soti nan atmosfè a ak akimilasyon nan tè ak vejetasyon toupre yon izin nikèl-kwiv nan Sudbury, Ontario, Kanada.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al. Metal lou nan tè, plant ak risk ki asosye ak ruminan k ap manje zèb toupre min kwiv-nikèl Selebi-Phikwe nan Botswana. Anviwonman. Jeochimik. Sante https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Eleman tras nan tè ak... – 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= (Aksè 24 Novanm 2020).
Almås, A., Singh, B., Agrikilti, TS-NJ nan & 1995, endefini. Efè endistri nikèl Ris la sou konsantrasyon metal lou nan tè agrikòl ak zèb nan Soer-Varanger, Nòvèj.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al. Absòpsyon ak retansyon nikèl nan dlo potab gen rapò ak konsomasyon manje ak sansiblite nikèl. toksikoloji. aplikasyon. Farmakodinamik. 154, 67–75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nikèl kanserojènèz, mitasyon, epigenetik oswa seleksyon. Anviwònman. Pèspektiv Sante. 107, 2 (1999).
Ajman, PC; Ajado, SK; Borůvka, L.; Bini, JKM; Sarkody, VYO; Cobonye, ​​​​NM; Analiz tandans eleman potansyèlman toksik yo: yon revizyon bibliyometrik. Jeochimik anviwònman ak sante. Springer Science & Business Media BV 2020. https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. ak McBratney, AB Katografi dijital tè: Yon ti istwa ak kèk leson. 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 Modèl Jeostatistik Rezèvwa,… – 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= (Aksè 28 avril 2021).