Þakka þér fyrir að heimsækja Nature.com. Vafraútgáfan sem þú notar styður CSS takmarkað. Til að fá sem bestu upplifun mælum við með að þú notir uppfærðan vafra (eða slökkvir á samhæfingarstillingu í Internet Explorer). Á meðan, til að tryggja áframhaldandi stuðning, munum við birta síðuna án stíla og JavaScript.
Jarðvegsmengun er stórt vandamál af völdum athafna manna. Dreifing hugsanlega eitraðra efna (PTE) er mismunandi á flestum þéttbýlissvæðum og jaðarsvæðum. Þess vegna er erfitt að spá fyrir um innihald PTE í slíkum jarðvegi á nákvæman hátt. Alls voru 115 sýni fengin frá Frydek Mistek í Tékklandi. Styrkur kalsíums (Ca), magnesíums (Mg), kalíums (K) og nikkels (Ni) var ákvarðaður með rafleiðandi plasmaútgeislunargreiningu. Svarbreytan er Ni og spáþættirnir eru Ca, Mg og K. Fylgnifylkið milli svarbreytunnar og spábreytunnar sýnir fullnægjandi fylgni milli þáttanna. Spániðurstöðurnar sýndu að stuðningsvektorvélaaðhvarfsgreining (SVMR) stóð sig vel, þó að áætluð rót meðaltals ferningsvilla (RMSE) (235,974 mg/kg) og meðaltal algerrar villu (MAE) (166,946 mg/kg) væru hærri en með öðrum aðferðum sem notaðar voru. Blandaðar gerðir fyrir reynslubundna Bayesíska Kriging-margfeldi línulegrar aðhvarfsgreiningar (EBK-MLR) standa sig illa, eins og sést hefur. með ákvörðunarstuðlum minni en 0,1. Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) líkanið var besta líkanið, með lágt RMSE (95,479 mg/kg) og MAE (77,368 mg/kg) gildi og háan ákvörðunarstuðul (R2 = 0,637). Útkoma EBK-SVMR líkanagerðartækninnar er sýnd með sjálfskipuleggjandi korti. Þyrpingar taugafruma í fleti CakMg-EBK-SVMR íhluta blendingalíkansins sýna mörg litamynstur sem spá fyrir um Ni-styrk í þéttbýli og jarðvegi út frá þéttbýli. Niðurstöðurnar sýna að sameining EBK og SVMR er áhrifarík tækni til að spá fyrir um Ni-styrk í þéttbýli og jarðvegi út frá þéttbýli.
Nikkel (Ni) er talið örnæringarefni fyrir plöntur þar sem það stuðlar að köfnunarefnisbindingu (N) í andrúmsloftinu og þvagefnisefnaskiptum, sem bæði eru nauðsynleg fyrir spírun fræja. Auk þess að stuðla að spírun fræja getur Ni virkað sem sveppa- og bakteríuhemill og stuðlað að þroska plantna. Skortur á nikkel í jarðveginum gerir plöntunni kleift að taka það upp, sem leiðir til klórósu í laufum. Til dæmis þarf að nota nikkel-áburð á kúabaunir og grænar baunir til að hámarka köfnunarefnisbindingu2. Áframhaldandi notkun nikkel-áburðar til að auðga jarðveginn og auka getu belgjurta til að binda köfnunarefni í jarðveginum eykur stöðugt nikkelþéttni í jarðveginum. Þó að nikkel sé örnæringarefni fyrir plöntur getur óhófleg inntaka þess í jarðveginn gert meira tjón en gagn. Eituráhrif nikkels í jarðvegi lágmarka pH-gildi jarðvegsins og hindra upptöku járns sem nauðsynlegs næringarefnis fyrir vöxt plantna1. Samkvæmt Liu3 hefur Ni reynst vera 17. mikilvægasta frumefnið sem þarf fyrir þroska og vöxt plantna. Auk hlutverks nikkels í þroska og vexti plantna þurfa menn það í ýmsum tilgangi. Rafhúðun, framleiðsla á Nikkelblöndur og framleiðsla kveikjutækja og kerta í bílaiðnaðinum krefjast öll notkunar nikkels í ýmsum iðnaðargeirum. Þar að auki hafa nikkelblöndur og rafhúðaðar vörur verið mikið notaðar í eldhúsbúnað, fylgihluti fyrir danssali, vörur í matvælaiðnaði, rafmagn, vír og kapal, þotuhverfla, skurðígræðslur, vefnaðarvöru og skipasmíði5. Ni-ríkt magn í jarðvegi (þ.e. yfirborðsjarðvegi) hefur verið rakið til bæði manna og náttúrulegra uppspretta, en fyrst og fremst er Ni náttúruleg uppspretta frekar en manngerð4,6. Náttúrulegar uppsprettur nikkels eru meðal annars eldgos, gróður, skógareldar og jarðfræðileg ferli; Hins vegar eru manngerðar uppsprettur meðal annars nikkel/kadmíum rafhlöður í stáliðnaðinum, rafhúðun, bogasuðu, dísilolía og brennsluolía og losun í andrúmsloftið frá kolabrennslu og úrgangs- og seyrubrennslu. Nikkeluppsöfnun7,8. Samkvæmt Freedman og Hutchinson9 og Manyiwa o.fl. 10, helstu uppsprettur jarðvegsmengunar í nánasta og aðliggjandi umhverfi eru aðallega bræðslur og námur sem framleiða nikkel-kopar. Jarðvegurinn í kringum nikkel-koparhreinsunarstöðina í Sudbury í Kanada hafði hæsta magn nikkelmengunarinnar, 26.000 mg/kg11. Aftur á móti hefur mengun frá nikkelframleiðslu í Rússlandi leitt til hærri nikkelþéttni í norskum jarðvegi11. Samkvæmt Alms o.fl. 12, magn HNO3-útdráttarhæfs nikkels á efsta ræktarlandi svæðisins (nikkelframleiðsla í Rússlandi) var á bilinu 6,25 til 136,88 mg/kg, sem samsvarar meðaltali 30,43 mg/kg og grunnstyrk upp á 25 mg/kg. Samkvæmt kabata 11 getur notkun fosfóráburðar í landbúnaðarjarðveg í þéttbýli eða jarðvegi í útjaðri þéttbýlis á hverri ræktunartímabili smitað eða mengað jarðveginn. Hugsanleg áhrif nikkels á menn geta leitt til krabbameins með stökkbreytingum, litningaskemmdum, Z-DNA myndun, hindruðum DNA útskurði eða erfðafræðilegum ferlum13. Í dýratilraunum hefur komið í ljós að nikkel getur valdið ýmsum æxlum og krabbameinsvaldandi nikkelfléttur geta aukið slík æxli.
Mat á jarðvegsmengun hefur blómstrað að undanförnu vegna fjölbreyttra heilsufarslegra vandamála sem stafa af tengslum jarðvegs og plantna, jarðvegs og líffræðilegra tengsla jarðvegs, vistfræðilegri niðurbroti og mati á umhverfisáhrifum. Hingað til hefur staðbundin spá um hugsanlega eitruð efni (PTE) eins og Ni í jarðvegi verið erfið og tímafrek með hefðbundnum aðferðum. Tilkoma stafrænnar jarðvegskortlagningar (DSM) og núverandi velgengni hennar15 hefur bætt spá um jarðvegskortlagningu (PSM) til muna. Samkvæmt Minasny og McBratney16 hefur spá um jarðvegskortlagningu (DSM) reynst vera áberandi undirgrein jarðvegsfræði. Lagacherie og McBratney, 2006, skilgreina DSM sem „sköpun og fyllingu á staðbundnum jarðvegsupplýsingakerfum með því að nota athugunaraðferðir á staðnum og í rannsóknarstofu og staðbundnar og óstaðbundnar jarðvegsályktunarkerfi“. McBratney o.fl. 17 benda á að nútíma DSM eða PSM sé áhrifaríkasta aðferðin til að spá fyrir um eða kortleggja dreifingu jarðvegseininga, jarðvegsgerða og jarðvegseiginleika. Jarðtölfræði og vélanámsreiknirit (e. Machine Learning Algorithms, MLA) eru DSM líkanatækni sem búa til stafræn kort með hjálp tölva sem nota umtalsverð og lágmarks gögn.
Deutsch18 og Olea19 skilgreina jarðtölfræði sem „safn tölulegra aðferða sem fjalla um framsetningu rúmfræðilegra eiginleika, aðallega með því að nota stokastískar líkön, svo sem hvernig tímaröðargreining einkennir tímagögn.“ Jarðtölfræði felur fyrst og fremst í sér mat á breytilegum mælingum, sem gerir kleift að magngreina og skilgreina tengsl rúmfræðilegra gilda úr hverju gagnasafni20. Gumiaux o.fl.20 sýna enn fremur að mat á breytilegum mælingum í jarðtölfræði byggist á þremur meginreglum, þar á meðal (a) að reikna út umfang fylgni gagna, (b) að bera kennsl á og reikna út misræmi í gagnasafni og (c) auk þess að taka tillit til innbyggðrar villu mæligagnanna aðskildum frá staðbundnum áhrifum, eru einnig áætluð áhrif svæðisins. Byggt á þessum hugtökum eru margar innsetningaraðferðir notaðar í jarðtölfræði, þar á meðal almenn kriging, sam-kriging, venjuleg kriging, empirísk Bayesísk kriging, einföld kriging aðferð og aðrar þekktar innsetningaraðferðir til að kortleggja eða spá fyrir um jarðvegsþekju, jarðvegseiginleika og jarðvegsgerðir.
Vélanámsreiknirit (e. vélanámsalgorithms (MLA)) eru tiltölulega ný tækni sem notar stærri ólínulega gagnaflokka, knúna áfram af reikniritum sem aðallega eru notuð til gagnanáms, að bera kennsl á mynstur í gögnum og eru ítrekað notuð til flokkunar á vísindasviðum eins og jarðvegsfræði og skilaverkefnum. Fjölmargar rannsóknargreinar reiða sig á MLA líkön til að spá fyrir um PTE í jarðvegi, eins og Tan o.fl. 22 (handahófskenndir skógar til að meta þungmálma í landbúnaðarjarðvegi), Sakizadeh o.fl. 23 (líkanagerð með stuðningsvigurvélum og gervitauganetum) jarðvegsmengun). Að auki notuðu Vega o.fl. 24 (CART til að líkja eftir varðveislu og aðsogi þungmálma í jarðvegi), Sun o.fl. 25 (notkun kubisms er dreifing Cd í jarðvegi) og önnur reiknirit eins og k-næsti nágranni, almenna hvataaðhvarfsgreiningu og hvataaðhvarfsgreiningu (e. boosted regression). Tré notuðu einnig MLA til að spá fyrir um PTE í jarðvegi.
Notkun DSM reiknirita í spám eða kortlagningu stendur frammi fyrir nokkrum áskorunum. Margir höfundar telja að MLA sé betri en jarðtölfræði og öfugt. Þó að annað sé betra en hitt, þá bætir samsetning þessara tveggja nákvæmni kortlagningar eða spár í DSM15. Woodcock og Gopal26 Finke27; Pontius og Cheuk28 og Grunwald29 tjá sig um annmarka og sumar villur í spáðri jarðvegskortlagningu. Jarðvegsfræðingar hafa reynt ýmsar aðferðir til að hámarka skilvirkni, nákvæmni og fyrirsjáanleika DSM kortlagningar og spáa. Samsetning óvissu og staðfestingar er einn af mörgum mismunandi þáttum sem eru samþættir í DSM til að hámarka skilvirkni og draga úr göllum. Hins vegar benda Agyeman o.fl.15 á að staðfestingarhegðun og óvissa sem fylgir kortagerð og spá ætti að vera sjálfstætt staðfest til að bæta gæði kortsins. Takmarkanir DSM eru vegna landfræðilega dreifðra jarðvegsgæða, sem felur í sér óvissuþátt; Hins vegar getur skortur á vissu í DSM stafað af mörgum villugjöfum, þ.e. sambreytuvillu, líkanvillu, staðsetningarvillu og greiningarvillu 31. Ónákvæmni í líkanagerð sem framkölluð er í MLA og jarðtölfræðilegum ferlum tengist skorti á skilningi, sem að lokum leiðir til ofureinföldunar á raunverulegu ferlinu32. Óháð eðli líkanagerðarinnar má rekja ónákvæmni til líkanabreytna, spáa stærðfræðilíkana eða innsetningu33. Nýlega hefur ný DSM þróun komið fram sem stuðlar að samþættingu jarðtölfræði og MLA í kortlagningu og spágerð. Nokkrir jarðvegsfræðingar og höfundar, svo sem Sergeev o.fl. 34; Subbotina o.fl. 35; Tarasov o.fl. 36 og Tarasov o.fl. 37 hafa nýtt sér nákvæmni jarðtölfræði og vélanáms til að búa til blönduð líkön sem bæta skilvirkni spáa og kortlagningar. gæði. Sumar af þessum blönduðu eða sameinuðu reikniritamódelum eru 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 og Co-Kriging og Gaussian Process Regression38.
Samkvæmt Sergeev o.fl. hefur sameining ýmissa líkanagerðartækni möguleika á að útrýma göllum og auka skilvirkni blendingslíkansins sem myndast frekar en að þróa eitt líkan fyrir sig. Í þessu samhengi færir þessi nýja grein rök fyrir því að nauðsynlegt sé að nota sameinaðan reiknirit jarðtölfræði og MLA til að búa til bestu blendingslíkön til að spá fyrir um nikkelauðgun í þéttbýli og jaðarþéttbýli. Þessi rannsókn mun byggja á reynslubundinni Bayesískrigningu (EBK) sem grunnlíkani og blanda því saman við stuðningsvektorvél (SVM) og margfeldislínulega aðhvarfsgreiningu (MLR) líkön. Blendingur EBK við hvaða MLA sem er er ekki þekktur. Fjölmörg blönduð líkön sem sjást eru samsetningar af venjulegri, leifarbundinni, aðhvarfsgreiningu og MLA. EBK er jarðtölfræðileg innlimunaraðferð sem notar staðbundið stokastískt ferli sem er staðsett sem óstöðugt/stöðugt handahófsreit með skilgreindum staðsetningarbreytum yfir reitinn, sem gerir kleift að breyta staðbundinni breytingu39. EBK hefur verið notað í ýmsum rannsóknum, þar á meðal að greina dreifingu lífræns kolefnis í jarðvegi í landbúnaði40, meta mengun í jarðvegi41 og kortleggja jarðveg. eiginleikar42.
Hins vegar er sjálfskipulagsgraf (e. Self-Organizing Graph (SeOM)) námsalgrím sem hefur verið notað í ýmsum greinum eins og Li o.fl. 43, Wang o.fl. 44, Hossain Bhuiyan o.fl. 45 og Kebonye o.fl. 46. Ákvarða rúmfræðilega eiginleika og flokkun þátta. Wang o.fl. 44 lýsa því að SeOM sé öflug námstækni sem er þekkt fyrir getu sína til að flokka og ímynda sér ólínuleg vandamál. Ólíkt öðrum mynsturgreiningartækni eins og aðalþáttagreiningu, loðinni þyrpingu, stigveldisþyrpingu og fjölþátta ákvarðanatöku, er SeOM betri í að skipuleggja og bera kennsl á PTE-mynstur. Samkvæmt Wang o.fl. 44 getur SeOM rúmfræðilega flokkað dreifingu skyldra taugafrumna og veitt gagnasýnileika í hárri upplausn. SeOM mun sjá Ni-spágögn til að fá bestu líkanið til að lýsa niðurstöðunum fyrir beina túlkun.
Þessi grein miðar að því að búa til öflugt kortlagningarlíkan með bestu mögulegu nákvæmni til að spá fyrir um nikkelinnihald í jarðvegi í þéttbýli og nágrenni. Við gerum ráð fyrir að áreiðanleiki blönduðu líkansins sé aðallega háður áhrifum annarra líkana sem tengjast grunnlíkaninu. Við viðurkennum þær áskoranir sem DSM stendur frammi fyrir, og þó að þessum áskorunum sé sinnt á mörgum vígstöðvum, virðist samsetning framfara í jarðtölfræði og MLA líkönum vera stigvaxandi; þess vegna munum við reyna að svara rannsóknarspurningum sem gætu leitt til blönduðra líkana. Hins vegar, hversu nákvæmt er líkanið við að spá fyrir um markþáttinn? Einnig, hvert er skilvirknismatið byggt á staðfestingu og nákvæmnismati? Þess vegna voru sértæk markmið þessarar rannsóknar að (a) búa til sameinað blöndulíkan fyrir SVMR eða MLR með því að nota EBK sem grunnlíkan, (b) bera saman líkönin sem myndast, (c) leggja til besta blöndulíkanið til að spá fyrir um Ni-þéttni í jarðvegi í þéttbýli eða nágrenni, og (d) beitingu SeOM til að búa til hár-upplausnar kort af rúmfræðilegum breytingum á nikkel.
Rannsóknin er framkvæmd í Tékklandi, nánar tiltekið í Frydek Mistek héraði í Mæravíu-Silesíu svæðinu (sjá mynd 1). Landfræðilegt landslag rannsóknarsvæðisins er mjög ójöfn og að mestu leyti hluti af Mæravíu-Silesíu Beskidy svæðinu, sem er hluti af ytri jaðri Karpatafjalla. Rannsóknarsvæðið er staðsett á milli 49° 41′ 0′ N og 18° 20′ 0′ A, og hæðin er á milli 225 og 327 m; Hins vegar er loftslagsflokkunarkerfi Koppen fyrir svæðisins flokkað sem Cfb = temprað hafsklima. Þar er mikil úrkoma jafnvel á þurrum mánuðum. Hitastig sveiflast lítillega yfir árið á milli −5°C og 24°C, sjaldan undir −14°C eða yfir 30°C, en meðalársúrkoma er á milli 685 og 752 mm47. Áætlað könnunarsvæði alls svæðisins er 1.208 ferkílómetrar, þar af 39,38% af ræktuðu landi og 49,36% af skógi. Hins vegar er svæðið sem notað var í þessari rannsókn um 889,8 ferkílómetrar. Í og við Ostrava eru stáliðnaður og málmvinnslur mjög virkar. Málmverksmiðjur, stáliðnaðurinn þar sem nikkel er notað í ryðfrítt stál (t.d. til að standast tæringu í andrúmslofti) og stálblöndur (nikkel eykur styrk málmblöndunnar en viðheldur góðri sveigjanleika og seiglu) og öflugur landbúnaður eins og fosfatáburður og búfénaðarframleiðsla eru mögulegar uppsprettur nikkels í svæðinu. (t.d. að bæta nikkeli við lömb til að auka vaxtarhraða hjá lömbum og nautgripum sem fá lítið fóður). Önnur notkun nikkels í iðnaði á rannsóknarsviðum er meðal annars notkun þess í rafhúðun, þar á meðal rafhúðun nikkels og raflaus nikkelhúðunarferli. Jarðvegseiginleikar eru auðveldlega aðgreindir út frá lit jarðvegs, uppbyggingu og karbónatinnihaldi. Jarðvegsáferðin er miðlungs til fín, fengin frá upprunaefninu. Þær eru af moldar-, ár- eða suðlægum toga. Sum jarðvegssvæði virðast flekkótt í yfirborði og undirlagi, oft með steypu og bleikingu. Hins vegar eru kambisól og stagnosól algengustu jarðvegsgerðirnar á svæðinu48. Með hæð frá 455,1 til 493,5 m yfir sjávarmáli eru kambisól ráðandi í Tékklandi49.
Kort af rannsóknarsvæðinu [Kort af rannsóknarsvæðinu var búið til með ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, útgáfa 10.7, vefslóð: https://desktop.arcgis.com).]
Alls voru tekin 115 jarðvegssýni úr þéttbýli og jarðvegi í Frydek Mistek hverfinu. Sýnishornið sem notað var var reglulegt grindarmynstur með jarðvegssýnum með 2 × 2 km millibili og jarðvegurinn var mældur á 0 til 20 cm dýpi með handfesta GPS tæki (Leica Zeno 5 GPS). Sýnin eru pökkuð í Ziploc poka, rétt merkt og send á rannsóknarstofuna. Sýnin voru loftþurrkuð til að framleiða duftsýni, duftuð með vélrænu kerfi (Fritsch diskmylla) og sigtuð (sigtistærð 2 mm). Setjið 1 gramm af þurrkuðum, einsleitum og sigtuðum jarðvegssýnum í greinilega merktar teflon flöskur. Í hvert teflon ílát skal setja 7 ml af 35% HCl og 3 ml af 65% HNO3 (notið sjálfvirkan skammtara - einn fyrir hverja sýru), hyljið létt og látið sýnin standa yfir nótt fyrir viðbrögðin (kvennavatnsforrit). Setjið ofanvökvann á heitan málmplötu (hitastig: 100 W og 160°C) í 2 klst. til að auðvelda meltingu sýnanna, síðan kælt. Færið ofanfljótandi vökvann í 50 ml mælikolbu og þynnið í 50 ml með afjónuðu vatni. Að því loknu skal sía þynnta ofanfljótandi vökvann í 50 ml PVC rör með afjónuðu vatni. Að auki var 1 ml af þynningarlausninni þynnt með 9 ml af afjónuðu vatni og síað í 12 ml rör sem var búið til fyrir PTE gerviþéttingu. Styrkur PTE (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) var ákvarðaður með ICP-OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) (Thermo Fisher Scientific, Bandaríkjunum) samkvæmt stöðluðum aðferðum og samkomulagi. Tryggja gæðaeftirlit og eftirlit (QA/QC) verklagsreglur (SRM NIST 2711a Montana II Soil). PTE með greiningarmörk undir helmingi voru útilokuð frá þessari rannsókn. Greiningarmörk PTE sem notuð voru í þessari rannsókn voru 0,0004.(þú).Að auki er gæðaeftirlit og gæðatryggingarferli fyrir hverja greiningu tryggt með því að greina viðmiðunarstaðla.Til að tryggja að villur væru lágmarkaðar var framkvæmd tvöföld greining.
Raunvísindaleg Bayesísk Kriging (EBK) er ein af mörgum jarðtölfræðilegum aðferðum sem notaðar eru í líkanagerð á ýmsum sviðum eins og jarðvegsfræði. Ólíkt öðrum kriging aðferðum er EBK frábrugðið hefðbundnum kriging aðferðum með því að taka tillit til villunnar sem metin er með hálfbreytulíkaninu. Í EBK innsetningu eru nokkur hálfbreytulíkön reiknuð út við innsetningu, frekar en eitt hálfbreytulíkan. Innsetningaraðferðir rýma fyrir óvissunni og forrituninni sem tengist þessari teikningu hálfbreytulíkansins sem er mjög flókinn hluti af fullnægjandi kriging aðferð. Innsetningarferlið í EBK fylgir þremur viðmiðum sem Krivoruchko50 lagði til, (a) líkanið áætlar hálfbreytulíkanið út frá inntaksgagnasettinu (b) nýtt spáð gildi fyrir hverja staðsetningu inntaksgagnasettsins byggt á mynduðu hálfbreytulíkaninu og (c) loka A líkanið er reiknað út frá hermt gagnasafni. Bayesíska jöfnureglan er gefin sem aftari...
Þar sem \(Prob\left(A\right)\) táknar fyrri, \(Prob\left(B\right)\) jaðarlíkindi eru hunsuð í flestum tilfellum, \(Prob (B,A)\). Útreikningur á hálfbreytileikaritinu byggir á reglu Bayes, sem sýnir tilhneigingu athugunargagnasetta sem hægt er að búa til úr hálfbreytileikaritum. Gildi hálfbreytileikaritsins er síðan ákvarðað með reglu Bayes, sem segir til um hversu líklegt er að búa til gagnasafn af athugunum úr hálfbreytileikaritinu.
Stuðningsvigurvél er vélanámsreiknirit sem býr til bestu aðgreinandi ofurplan til að greina á milli eins en ekki línulega óháðra flokka. Vapnik51 bjó til reikniritið fyrir ásetningsflokkun, en það hefur nýlega verið notað til að leysa aðhvarfstengd vandamál. Samkvæmt Li o.fl.52 er SVM ein besta flokkunartæknin og hefur verið notuð á ýmsum sviðum. Aðhvarfsþáttur SVM (Support Vector Machine Regression – SVMR) var notaður í þessari greiningu. Cherkassky og ​​Mulier53 voru brautryðjendur í SVMR sem kjarnabundinni aðhvarfsgreiningu, þar sem útreikningur hennar var framkvæmdur með línulegri aðhvarfsgreiningu með rúmfræðilegum föllum fyrir mörg lönd. John o.fl.54 greina frá því að SVMR líkanagerð noti línulega aðhvarfsgreiningu með ofurplani, sem býr til ólínuleg tengsl og gerir ráð fyrir rúmfræðilegum föllum. Samkvæmt Vohland o.fl. 55, epsilon (ε)-SVMR notar þjálfaða gagnasafnið til að fá framsetningarlíkan sem epsilon-ónæmt fall sem er notað til að kortleggja gögnin sjálfstætt með bestu epsilon skekkju úr þjálfun á fylgnigögnum. Forstillta fjarlægðarvillan er hunsuð frá raunverulegu gildi, og ef villan er stærri en ε(ε), bæta jarðvegseiginleikarnir hana upp. Líkanið dregur einnig úr flækjustigi þjálfunargagnanna í breiðara undirmengi stuðningsvigra. Jafnan sem Vapnik51 leggur til er sýnd hér að neðan.
Þar sem b táknar þröskuld skalar, \(K\left({x}_{,}{x}_{k}\right)\) táknar kjarnafallið, \(\alpha\) táknar Lagrange margföldunareininguna, N táknar tölulegt gagnasafn, \({x}_{k}\) táknar gagnainntak og \(y\) er gagnaúttak. Einn af lykilkjörnunum sem notaður er er SVMR aðgerðin, sem er Gaussískt radíalgrunnsfall (RBF). RBF kjarninn er notaður til að ákvarða bestu SVMR líkanið, sem er mikilvægt til að fá sem fínlegasta refsingarstuðul C og kjarnabreytuna gamma (γ) fyrir PTE þjálfunargögnin. Fyrst metum við þjálfunarsettið og prófuðum síðan afköst líkansins á staðfestingarsettinu. Stýribreytan sem notuð var er sigma og aðferðargildið er svmRadial.
Margfeldis línuleg aðhvarfsgreining (MLR) er aðhvarfsgreining sem sýnir sambandið milli svarbreytunnar og fjölda spábreyta með því að nota línulegar sameindar breytur reiknaðar með minnstu kvaðrata aðferðinni. Í MLR er minnstu kvaðrata líkan spáfall fyrir jarðvegseiginleika eftir að skýringarbreytur hafa verið valdar. Nauðsynlegt er að nota svörunina til að koma á línulegu sambandi með skýringarbreytum. PTE var notað sem svarbreyta til að koma á línulegu sambandi við skýringarbreyturnar. MLR jafnan er
þar sem y er svarbreytan, \(a\) er skurðpunkturinn, n er fjöldi spáþátta, \({b}_{1}\) er hlutahvarfsgreining stuðlanna, \({x}_{i}\) táknar spáþátt eða skýringarbreytu og \({\varepsilon }_{i}\) táknar villuna í líkaninu, einnig þekkt sem leifin.
Blandaðar líkön voru fengnar með því að blanda EBK saman við SVMR og MLR. Þetta er gert með því að draga út spágildi úr EBK-innskotinu. Spágildin sem fengust úr innskotinu Ca, K og Mg eru fengin með samsetningarferli til að fá nýjar breytur, svo sem CaK, CaMg og KMg. Frumefnin Ca, K og Mg eru síðan sameinuð til að fá fjórðu breytuna, CaKMg. Í heildina eru breyturnar sem fengust Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg og CaKMg. Þessar breytur urðu spáþættir okkar og hjálpuðu til við að spá fyrir um nikkelþéttni í jarðvegi í þéttbýli og nágrenni. SVMR reikniritið var framkvæmt á spáþáttunum til að fá blandað líkan af Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine (EBK_SVM). Á sama hátt eru breytur einnig færðar í gegnum MLR reikniritið til að fá blandað líkan af Empirical Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK_MLR). Venjulega eru breyturnar Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg og CaKMg eru notuð sem samverkandi þættir til að spá fyrir um nikkelinnihald í jarðvegi í þéttbýli og nágrenni. Ásættanlegt líkan sem fæst (EBK_SVM eða EBK_MLR) verður síðan sýnt með sjálfskipuleggjandi línuriti. Verkflæði þessarar rannsóknar er sýnt á mynd 2.
Notkun SeOM hefur orðið vinsælt tól til að skipuleggja, meta og spá fyrir um gögn í fjármálageiranum, heilbrigðisþjónustu, iðnaði, tölfræði, jarðvegsfræði og fleiru. SeOM er búið til með því að nota gervitauganet og óstýrðar námsaðferðir til að skipuleggja, meta og spá. Í þessari rannsókn var SeOM notað til að sjá Ni-styrk byggt á bestu líkaninu til að spá fyrir um Ni í jarðvegi í þéttbýli og nágrenni. Gögnin sem unnin eru í SeOM matinu eru notuð sem n inntaksvíddar vigurbreytur43,56. Melssen o.fl. 57 lýsa tengingu inntaksvigurs við tauganet í gegnum eitt inntakslag við úttaksvigur með einum þyngdarvigur. Úttakið sem SeOM býr til er tvívítt kort sem samanstendur af mismunandi taugafrumum eða hnútum sem eru ofnir í sexhyrndar, hringlaga eða ferkantaðar landfræðilegar kort eftir nálægð þeirra. Með því að bera saman kortastærðir byggðar á mælikvarða, magngreiningarvillu (QE) og landfræðilegri villu (TE), er SeOM líkanið með 0,086 og 0,904 valið, sem er 55-korta eining (5 × 11). Taugafrumubyggingin er ákvörðuð eftir fjölda hnúta í reynslujöfnunni.
Fjöldi gagna sem notuð voru í þessari rannsókn er 115 sýni. Handahófskennd aðferð var notuð til að skipta gögnunum í prófunargögn (25% fyrir staðfestingu) og þjálfunargagnasöfn (75% fyrir kvörðun). Þjálfunargagnasafnið er notað til að búa til aðhvarfslíkanið (kvörðun) og prófunargagnasafnið er notað til að staðfesta alhæfingarhæfni58. Þetta var gert til að meta hentugleika ýmissa líkana til að spá fyrir um nikkelinnihald í jarðvegi. Öll líkön sem notuð voru fóru í gegnum tífalda krossstaðfestingu, endurtekin fimm sinnum. Breyturnar sem framleiddar voru með EBK-innskotum eru notaðar sem spáþættir eða skýringarbreytur til að spá fyrir um markbreytuna (PTE). Líkanagerð er meðhöndluð í RStudio með því að nota pakkana library(Kohonen), library(caret), library(modelr), library(“e1071″), library(“plyr”), library(“caTools”), library(” prospectr”) og libraries (“Metrics”).
Ýmsar sannprófunarbreytur voru notaðar til að ákvarða besta líkanið sem hentar til að spá fyrir um nikkelþéttni í jarðvegi og til að meta nákvæmni líkansins og sannprófun þess. Blendingslíkön voru metin með meðaltal algildisvillu (MAE), rótarmeðaltalskvaðratvillu (RMSE) og R-kvaðrat eða stuðulsákvörðun (R2). R2 skilgreinir dreifni hlutföllanna í svarinu, sem er táknað með aðhvarfsgreiningarlíkaninu. RMSE og dreifnistærð í óháðum mælingum lýsa spágildi líkansins, en MAE ákvarðar raunverulegt megindlegt gildi. R2 gildið verður að vera hátt til að meta besta blöndulíkanið með sannprófunarbreytunum, því nær sem gildið er 1, því meiri er nákvæmnin. Samkvæmt Li o.fl. 59 er R2 viðmiðunargildi 0,75 eða hærra talið góður spáþáttur; frá 0,5 til 0,75 er ásættanleg líkansframmistaða, og undir 0,5 er óásættanleg líkansframmistaða. Þegar líkan var valið með RMSE og MAE sannprófunarviðmiðum voru lægri gildin sem fengust nægjanleg og voru talin besti kosturinn. Eftirfarandi jafna lýsir sannprófunaraðferðinni.
þar sem n táknar stærð mælda gildisins, \({Y}_{i}\) táknar mælda svörun og \({\widehat{Y}}_{i}\) táknar einnig spáð svörunargildi, því fyrir fyrstu i athuganirnar.
Tölfræðilegar lýsingar á spábreytum og svörunarbreytum eru kynntar í töflu 1, þar sem meðaltal, staðalfrávik (SD), breytileikastuðull (CV), lágmark, hámark, kurtosis og skekkjugildi eru sýnd í lækkandi röð: Mg < Ca < K < Ni og Ca < Mg < K < Ni, talið í sömu röð. Styrkur svörunarbreytunnar (Ni) sem tekin var úr rannsóknarsvæðinu var á bilinu 4,86 ​​til 42,39 mg/kg. Samanburður á Ni við heimsmeðaltal (29 mg/kg) og evrópskt meðaltal (37 mg/kg) sýndi að heildarútreiknað rúmfræðilegt meðaltal fyrir rannsóknarsvæðið var innan þolanlegs marka. Engu að síður, eins og Kabata-Pendias11 sýnir, sýnir samanburður á meðalstyrk nikkels (Ni) í núverandi rannsókn við landbúnaðarjarðveg í Svíþjóð að núverandi meðalstyrkur nikkels er hærri. Á sama hátt var meðalstyrkur Frydek Mistek í þéttbýlis- og útjaðri þéttbýlisjarðvegs í núverandi rannsókn (Ni 16,15 mg/kg) hærri en leyfilegt er. Różański o.fl. greindu frá mörkum upp á 60 (10,2 mg/kg) fyrir Ni í pólskum þéttbýlisjarðvegi. Þar að auki skráðu Bretzel og Calderisi61 mjög lágt meðaltal Ni-þéttni (1,78 mg/kg) í þéttbýlisjarðvegi í Toskana samanborið við núverandi rannsókn. Jim62 fann einnig lægri nikkelþéttni (12,34 mg/kg) í þéttbýlisjarðvegi í Hong Kong, sem er lægra en núverandi nikkelþéttni í þessari rannsókn. Birke o.fl.63 greindu frá meðaltali Ni-þéttni upp á 17,6 mg/kg á gömlu námu- og iðnaðarsvæði í Saxlandi-Anhalt í Þýskalandi, sem var 1,45 mg/kg hærra en meðaltal Ni-þéttni á svæðinu (16,15 mg/kg). Núverandi rannsóknir. Of mikið nikkelinnihald í jarðvegi í sumum þéttbýlis- og úthverfasvæðum rannsóknarsvæðisins má aðallega rekja til járn- og stáliðnaðar og málmiðnaðar. Þetta er í samræmi við rannsókn Khodadoust o.fl. 64 að stáliðnaðurinn og málmvinnslan séu helstu uppsprettur nikkelmengunar í jarðvegi. Hins vegar voru spáþættirnir einnig á bilinu 538,70 mg/kg til 69.161,80 mg/kg fyrir Ca, 497,51 mg/kg til 3535,68 mg/kg fyrir K og 685,68 mg/kg til 5970,05 mg/kg fyrir Mg. Jakovljevic o.fl. 65 rannsökuðu heildarmagn Mg og K í jarðvegi í mið-Serbíu. Þeir komust að því að heildarþéttnin (410 mg/kg og 400 mg/kg, talið í sömu röð) var lægri en magn Mg og K í þessari rannsókn. Óaðgreinanlegt er að í austurhluta Póllands mátu Orzechowski og Smolczynski66 heildarinnihald kalsíums, Mg og K og sýndu meðalþéttni kalsíums (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) og K (810 mg/kg). Innihaldið í jarðveginum er lægra en í einstökum frumefnum í þessari rannsókn. Nýleg rannsókn eftir Pongrac o.fl. 67 sýndi að heildarmagn kalsíums sem greint var í þremur mismunandi jarðvegum í Skotlandi í Bretlandi (jarðvegur í Mylnefield, jarðvegur í Balruddery og jarðvegur í Hartwood) benti til hærra kalsíuminnihalds í þessari rannsókn.
Vegna mismunandi mældra styrkja frumefnanna í sýnunum sýna gagnadreifingar frumefnanna mismunandi skekkju. Skekkju- og kurtosis-gildi frumefnanna voru á bilinu 1,53 til 7,24 og 2,49 til 54,16, talið í sömu röð. Öll útreiknuð frumefni hafa skekkju- og kurtosis-gildi yfir +1, sem bendir til þess að gagnadreifingin sé óregluleg, skekkt í rétta átt og náð hámarki. Áætluð fráviksstuðull frumefnanna sýna einnig að K, Mg og Ni sýna miðlungs breytileika, en Ca hefur afar mikla breytileika. Fráviksstuðull K, Ni og Mg skýra einsleita dreifingu þeirra. Ennfremur er Ca-dreifingin ójöfn og utanaðkomandi uppsprettur geta haft áhrif á auðgunarstig hennar.
Fylgni spábreytanna við svörunarþættina benti til fullnægjandi fylgni milli þáttanna (sjá mynd 3). Fylgnin benti til þess að CaK sýndi miðlungsmikla fylgni með r gildi = 0,53, eins og CaNi. Þó að Ca og K sýni væg tengsl sín á milli, hafa rannsakendur eins og Kingston o.fl. 68 og Santo69 benda til þess að magn þeirra í jarðvegi sé í öfugu hlutfalli. Hins vegar eru Ca og Mg andstæð K, en CaK tengist vel. Þetta gæti stafað af notkun áburðar eins og kalíumkarbónats, sem er 56% hærra í kalíum. Kalíum var í meðallagi fylgt magnesíum (KM r = 0,63). Í áburðariðnaðinum eru þessi tvö frumefni nátengd þar sem kalíummagnesíumsúlfat, kalíummagnesíumnítrat og kalí eru borin á jarðveg til að auka skortstig hans. Nikkel er í meðallagi fylgt Ca, K og Mg með r gildi = 0,52, 0,63 og 0,55, talið í sömu röð. Sambandið milli kalsíums, magnesíums og PTE eins og nikkel er flókið, en engu að síður hamlar magnesíum kalsíumupptöku, kalsíum dregur úr áhrifum umfram magnesíums og bæði magnesíum og kalsíum draga úr eituráhrifum nikkels í jarðvegi.
Fylgnimatrix fyrir þætti sem sýnir samband spáþátta og svara (Athugið: þessi mynd inniheldur dreifingarmynd milli þátta, marktæknistig eru byggð á p < 0,001).
Mynd 4 sýnir dreifingu frumefna í rúmfræði. Samkvæmt Burgos o.fl.70 er notkun dreifingar í rúmfræði tækni sem notuð er til að magngreina og varpa ljósi á heita bletti á menguðum svæðum. Auðgunarstig kalsíums á mynd 4 má sjá í norðvesturhluta dreifingarkortsins. Myndin sýnir miðlungs til mikla kalsíumauðgun. Kalsíumauðgunin í norðvesturhluta kortsins er líklega vegna notkunar á óbleiktu kalki (kalsíumoxíði) til að draga úr sýrustigi jarðvegs og notkunar þess í stálverksmiðjum sem basískt súrefni í stálframleiðsluferlinu. Á hinn bóginn kjósa aðrir bændur að nota kalsíumhýdroxíð í súrum jarðvegi til að hlutleysa pH, sem einnig eykur kalsíuminnihald jarðvegsins71. Kalíum sýnir einnig heita bletti í norðvestur- og austurhluta kortsins. Norðvesturhlutinn er stórt landbúnaðarsamfélag og miðlungs til hátt kalíummagn gæti stafað af notkun NPK og kalíums. Þetta er í samræmi við aðrar rannsóknir, svo sem Madaras og Lipavský72, Madaras o.fl.73, Pulkrabová o.fl.74, Asare o.fl.75, sem kom fram að stöðugleiki jarðvegs og meðferð með KCl og NPK leiddi til mikils K-innihalds í jarðveginum. Kalíumaukning í norðvesturhluta útbreiðslukortsins gæti stafað af notkun kalíumáburðar eins og kalíumklóríðs, kalíumsúlfats, kalíumnítrats, kalí og kalíum til að auka kalíuminnihald í rýrum jarðvegi. Zádorová o.fl. 76 og Tlustoš o.fl. Í 77 var lýst því að notkun áburðar sem inniheldur K jók K-innihald jarðvegsins og myndi auka næringarefnainnihald jarðvegsins verulega til lengri tíma litið, sérstaklega K og Mg sem sýna heitan blett í jarðveginum. Tiltölulega miðlungi heitir blettir eru í norðvesturhluta kortsins og suðausturhluta kortsins. Kolloidbinding í jarðvegi minnkar styrk magnesíums í jarðveginum. Skortur á því í jarðvegi veldur því að plöntur sýna gulleita milliæðafnæmingu. Magnesíumáburður, svo sem kalíummagnesíumsúlfat, magnesíumsúlfat og kíserít, meðhöndlar skort (plöntur birtast fjólubláar, rauðar eða brúnar, sem bendir til magnesíumskorts) í jarðvegi með eðlilegt pH-bil6. Uppsöfnun nikkels á yfirborði þéttbýlis og þéttbýlisjarðvegs getur stafað af mannavöldum eins og landbúnaði og mikilvægi nikkels í framleiðslu á ryðfríu stáli78.
Dreifing landfræðilegra þátta [kort af dreifingu landfræðilegra þátta var búið til með ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, útgáfa 10.7, vefslóð: https://desktop.arcgis.com).]
Niðurstöður líkans fyrir afkastavísitöluna fyrir frumefnin sem notuð voru í þessari rannsókn eru sýndar í töflu 2. Hins vegar eru bæði RMSE og MAE fyrir Ni nálægt núlli (0,86 RMSE, -0,08 MAE). Hins vegar eru bæði RMSE og MAE gildi fyrir K ásættanleg. RMSE og MAE niðurstöður voru hærri fyrir kalsíum og magnesíum. Ca og K MAE og RMSE niðurstöður eru hærri vegna mismunandi gagnasafna. RMSE og MAE í þessari rannsókn sem notaði EBK til að spá fyrir um Ni reyndust betri en niðurstöður John o.fl. 54 sem notuðu samverkandi kriging til að spá fyrir um S styrk í jarðvegi með því að nota sömu söfnuðu gögnin. EBK niðurstöðurnar sem við rannsökuðum eru í samræmi við niðurstöður Fabijaczyk o.fl. 41, Yan o.fl. 79, Beguin o.fl. 80, Adhikary o.fl. 81 og John o.fl. 82, sérstaklega K og Ni.
Árangur einstakra aðferða til að spá fyrir um nikkelinnihald í þéttbýli og jarðvegi í útjaðri þéttbýlis var metinn með því að nota áranga líkananna (Tafla 3). Staðfesting líkansins og nákvæmnismat staðfesti að Ca_Mg_K spákvarðinn ásamt EBK SVMR líkaninu gaf bestu frammistöðuna. Kvörðunarlíkanið Ca_Mg_K-EBK_SVMR líkan R2, rót meðaltals ferningsvillu (RMSE) og meðaltal algildisvillu (MAE) voru 0,637 (R2), 95,479 mg/kg (RMSE) og 77,368 mg/kg (MAE). Ca_Mg_K-SVMR var 0,663 (R2), 235,974 mg/kg (RMSE) og 166,946 mg/kg (MAE). Engu að síður fengust góð R2 gildi fyrir Ca_Mg_K-SVMR (0,663 mg/kg R2) og Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2); Niðurstöður þeirra fyrir RMSE og MAE voru hærri en fyrir Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0,637) (sjá töflu 3). Að auki eru RMSE og MAE fyrir Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664,64 og MAE = 1031,49) líkanið 17,5 og 13,4, sem eru hærri en fyrir Ca_Mg_K-EBK_SVMR. Á sama hátt eru RMSE og MAE fyrir Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235,974 og MAE = 166,946) líkanið 2,5 og 2,2 hærri en fyrir Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE og MAE, talið í sömu röð. Útreiknaðar RMSE niðurstöður gefa til kynna hversu þétt gagnasafnið er með bestu línunni. Hærri RSME og MAE sáust. Samkvæmt Kebonye o.fl. al. 46 og john o.fl. 54, því nær sem RMSE og MAE eru núlli, því betri eru niðurstöðurnar. SVMR og EBK_SVMR hafa hærri magnbundin RSME og MAE gildi. Það kom í ljós að RSME matið var stöðugt hærra en MAE gildin, sem bendir til tilvistar útlaga. Samkvæmt Legates og McCabe83 er mælt með því að RMSE fari yfir meðaltal algildisvillu (MAE) sem vísbendingu um tilvist útlaga. Þetta þýðir að því ólíkleitara sem gagnasafnið er, því hærri eru MAE og RMSE gildin. Nákvæmni víxlprófunar á Ca_Mg_K-EBK_SVMR blönduðu líkaninu til að spá fyrir um Ni innihald í þéttbýli og úthverfum var 63,70%. Samkvæmt Li o.fl. 59 er þetta nákvæmnistig ásættanlegt frammistöðuhlutfall líkansins. Núverandi niðurstöður eru bornar saman við fyrri rannsókn eftir Tarasov o.fl. 36 þar sem blendingalíkanið skapaði MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging), sem tengdist nákvæmnismatsvísitölunni EBK_SVMR sem greint var frá í þessari rannsókn, var RMSE (210) og MAE (167,5) hærra en niðurstöður okkar í þessari rannsókn (RMSE 95,479, MAE 77,368). Hins vegar, þegar R2 í þessari rannsókn (0,637) var borið saman við R2 hjá Tarasov o.fl. 36 (0,544), er ljóst að ákvörðunarstuðullinn (R2) er hærri í þessari blönduðu líkani. Skekkjumörkin (RMSE og MAE) (EBK SVMR) fyrir blönduðu líkanið eru tvöfalt lægri. Á sama hátt skráðu Sergeev o.fl.34 0,28 (R2) fyrir þróaða blönduðu líkanið (Multilayer Perceptron Residual Kriging), en Ni í núverandi rannsókn skráði 0,637 (R2). Spánákvæmni þessa líkans (EBK SVMR) er 63,7%, en spánákvæmnin sem Sergeev o.fl. 34 fengu er 28%. Lokakortið (Mynd 5) sem búið var til með EBK_SVMR líkaninu og Ca_Mg_K sem spá sýnir spár um heita staði og miðlungs til nikkel yfir allt rannsóknarsvæðið. Þetta þýðir að styrkur nikkels á rannsóknarsvæðinu er aðallega miðlungs, með hærri styrk á sumum tilteknum svæðum.
Lokaspárkortið er sýnt með blönduðu líkaninu EBK_SVMR og með Ca_Mg_K sem spáþætti. [Dreifingarkortið var búið til með RStudio (útgáfa 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Á mynd 6 eru sýnd PTE-styrkir sem samsetningarplan sem samanstendur af einstökum taugafrumum. Engin af íhlutaplanunum sýndi sama litamynstur og sýnt er. Hins vegar er viðeigandi fjöldi taugafruma á teiknuðu korti 55. SeOM er framleitt með ýmsum litum og því líkari sem litamynstrin eru, því sambærilegri eru eiginleikar sýnanna. Samkvæmt nákvæmum litakvarða þeirra sýndu einstök frumefni (Ca, K og Mg) svipuð litamynstur og stakar háar taugafrumur og flestar lágar taugafrumur. Þannig eiga CaK og CaMg nokkra líkt með mjög háum taugafrumum og lágum til miðlungs litamynstrum. Báðar gerðirnar spá fyrir um styrk Ni í jarðvegi með því að sýna miðlungs til háa litbrigði eins og rauðan, appelsínugulan og gulan. KMg líkanið sýnir mörg há litamynstur byggð á nákvæmum hlutföllum og lágum til miðlungs litabólum. Á nákvæmum litakvarða frá lágum til háum sýndi flatt dreifingarmynstur íhluta líkansins hátt litamynstur sem gefur til kynna hugsanlegan nikkelstyrk í jarðveginum (sjá mynd 4). Íhlutaplan CakMg líkansins sýnir fjölbreytt litamynstur frá lágum til háum samkvæmt Nákvæmur litakvarði. Ennfremur er spá líkansins um nikkelinnihald (CakMg) svipuð og dreifing nikkels í rúmfræði sem sýnd er á mynd 5. Báðar línurit sýna hátt, meðal og lágt hlutfall nikkelþéttni í þéttbýli og jarðvegi í útjaðri þéttbýlis. Mynd 7 sýnir útlínuaðferðina í k-meðaltalsflokkuninni á kortinu, skipt í þrjá klasa byggt á spáðu gildi í hverju líkani. Útlínuaðferðin táknar kjörfjölda klasa. Af þeim 115 jarðvegssýnum sem söfnuð voru fékk flokkur 1 flest jarðvegssýni, 74. Klasi 2 fékk 33 sýni, en klasi 3 fékk 8 sýni. Sjöþátta planar spársamsetningin var einfölduð til að leyfa rétta túlkun klasa. Vegna fjölmargra mannlegra og náttúrulegra ferla sem hafa áhrif á jarðvegsmyndun er erfitt að hafa rétt aðgreind klasamynstur á dreifðu SeOM korti78.
Úttak íhlutaplans frá hverri breytu frá Empirical Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM). [SeOM kort voru búin til með RStudio (útgáfa 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Mismunandi flokkunarþættir klasa [SeOM kort voru búin til með RStudio (útgáfa 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Núverandi rannsókn sýnir greinilega líkönunaraðferðir fyrir nikkelþéttni í jarðvegi í þéttbýli og nágrenni. Rannsóknin prófaði mismunandi líkönunaraðferðir, þar sem frumefni voru sameinuð með líkönunaraðferðum, til að fá bestu leiðina til að spá fyrir um nikkelþéttni í jarðvegi. Samsetningarfræðilegir flatarrúmfræðilegir eiginleikar SeOM líkönunaraðferðarinnar sýndu hátt litamynstur frá lágu til háu á nákvæmum litakvarða, sem gefur til kynna Ni-þéttni í jarðveginum. Hins vegar staðfestir dreifingarkortið flatarrúmfræðilega dreifingu þátta sem EBK_SVMR sýnir (sjá mynd 5). Niðurstöðurnar sýna að stuðningsvigurvélalíkanið (CaMgK-SVMR) spáir fyrir um Ni-þéttni í jarðvegi sem eitt líkan, en staðfestingar- og nákvæmnismatsbreyturnar sýna mjög háar villur hvað varðar RMSE og MAE. Á hinn bóginn er líkönunaraðferðin sem notuð var með EBK_MLR líkaninu einnig gölluð vegna lágs gildis ákvörðunarstuðullsins (R2). Góðar niðurstöður fengust með því að nota EBK SVMR og sameinuð frumefni (CaKMg) með lágum RMSE og MAE villum með nákvæmni upp á 63,7%. Það kemur í ljós að með því að sameina EBK reikniritið með Vélanámsreiknirit getur búið til blendingsreiknirit sem getur spáð fyrir um styrk PTE í jarðvegi. Niðurstöðurnar sýna að notkun CaMgK sem spáþátta til að spá fyrir um Ni-styrk á rannsóknarsvæðinu getur bætt spá um Ni í jarðvegi. Þetta þýðir að stöðug notkun nikkel-áburðar og iðnaðarmengun jarðvegsins af hálfu stáliðnaðarins hefur tilhneigingu til að auka nikkelstyrk í jarðvegi. Þessi rannsókn leiddi í ljós að EBK líkanið getur dregið úr skekkjustigi og bætt nákvæmni líkansins af dreifingu jarðvegs í þéttbýli eða jaðarþéttbýli. Almennt leggjum við til að nota EBK-SVMR líkanið til að meta og spá fyrir um PTE í jarðvegi; auk þess leggjum við til að nota EBK til að blendinga við ýmsa vélanámsreiknirit. Ni-styrkur var spáður með því að nota frumefni sem fylgibreytur; þó myndi notkun fleiri fylgibreyta bæta afköst líkansins til muna, sem má telja takmörkun á núverandi vinnu. Önnur takmörkun þessarar rannsóknar er að fjöldi gagnasafna er 115. Þess vegna, ef fleiri gögn eru veitt, er hægt að bæta afköst fyrirhugaðrar blendingsaðferðar.
PlantProbs.net. Nikkel í plöntum og jarðvegi https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Sótt 28. apríl 2021).
Kasprzak, KS Framfarir í nútíma eiturefnafræði í umhverfinu, nikkel.umhverfi.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nikkel: Yfirlit yfir uppruna þess og eituráhrif í umhverfinu. Polish J. Environment. Stud. 15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Mengunarefni úr andrúmsloftinu og uppsöfnun þeirra í jarðvegi og gróðri nálægt nikkel-kopar bræðslustöð í Sudbury, Ontario, Kanada. can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. o.fl. Þungmálmar í jarðvegi, plöntum og áhætta tengd beit jórturdýra nálægt Selebi-Phikwe kopar-nikkel námunni í Botsvana. surroundings. Geochemistry. Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Snefilefni í jarðvegi og… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Snefilefni+í+jarðvegi+og+plöntum.+4.+útg.+New+York+%28NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (Sótt 24. nóvember 2020).
Almås, A., Singh, B., Landbúnaður, TS-NJ frá & 1995, óskilgreint. Áhrif rússneskrar nikkeliðnaðar á styrk þungmálma í landbúnaðarjarðvegi og grasi í Soer-Varanger, Noregi. agris.fao.org.
Nielsen, GD o.fl. Nikkelupptaka og -geymslur í drykkjarvatni tengjast fæðuinntöku og nikkelnæmi. eiturefnafræði. notkun. lyfjafræðileg virkni. 154, 67–75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Krabbameinsmyndun nikkels, stökkbreytingar, erfðafræði eða val. Umhverfi. Heilbrigðissjónarmið. 107, 2 (1999).
Ajman, PC; Ajado, SK; Borůvka, L.; Bini, JKM; Sarkody, VYO; Cobonye, ​​​​NM; Þróunargreining á hugsanlega eitruðum þáttum: heimildafræðileg yfirlitsgreining. Umhverfisjarðefnafræði og heilsa. Springer Science & Business Media BV 2020. https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB Stafræn jarðvegskortlagning: Stutt saga og nokkur lærdómur. 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 Jarðfræðileg forðalíkön,… – 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= (Sótt 28. apríl 2021).