Nature.com වෙත පිවිසීම ගැන ඔබට ස්තූතියි. ඔබ භාවිතා කරන බ්‍රව්සර් අනුවාදයේ CSS සඳහා සීමිත සහයක් ඇත. හොඳම අත්දැකීම සඳහා, ඔබ යාවත්කාලීන කළ බ්‍රව්සරයක් භාවිතා කරන ලෙස අපි නිර්දේශ කරමු (නැතහොත් Internet Explorer හි අනුකූලතා මාදිලිය අක්‍රිය කරන්න). මේ අතරතුර, අඛණ්ඩ සහාය සහතික කිරීම සඳහා, අපි විලාස සහ JavaScript නොමැතිව අඩවිය ප්‍රදර්ශනය කරන්නෙමු.
පාංශු දූෂණය මිනිස් ක්‍රියාකාරකම් නිසා ඇතිවන විශාල ගැටලුවකි. බොහෝ නාගරික සහ අර්ධ නාගරික ප්‍රදේශවල විෂ සහිත විය හැකි මූලද්‍රව්‍ය (PTEs) වල අවකාශීය ව්‍යාප්තිය වෙනස් වේ. එබැවින්, එවැනි පසෙහි PTEs වල අන්තර්ගතය අවකාශීයව පුරෝකථනය කිරීම දුෂ්කර ය. චෙක් ජනරජයේ ෆ්‍රයිඩෙක් මිස්ටෙක් වෙතින් සාම්පල 115 ක් ලබා ගන්නා ලදී. කැල්සියම් (Ca), මැග්නීසියම් (Mg), පොටෑසියම් (K) සහ නිකල් (Ni) සාන්ද්‍රණයන් ප්‍රේරක ලෙස සම්බන්ධිත ප්ලාස්මා විමෝචන වර්ණාවලීක්ෂය භාවිතයෙන් තීරණය කරන ලදී. ප්‍රතිචාර විචල්‍යය Ni වන අතර පුරෝකථනය කරන්නන් Ca, Mg සහ K වේ. ප්‍රතිචාර විචල්‍යය සහ පුරෝකථනය කරන්නා විචල්‍යය අතර සහසම්බන්ධතා අනුකෘතිය මූලද්‍රව්‍ය අතර සතුටුදායක සහසම්බන්ධතාවයක් පෙන්නුම් කරයි. පුරෝකථන ප්‍රතිඵලවලින් පෙන්නුම් කළේ ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර ප්‍රතිගමනය (SVMR) හොඳින් ක්‍රියාත්මක වූ බවයි, නමුත් එහි ඇස්තමේන්තුගත මූල මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය (RMSE) (235.974 mg/kg) සහ මධ්‍යන්‍ය නිරපේක්ෂ දෝෂය (MAE) (166.946 mg/kg) යොදන ලද අනෙකුත් ක්‍රමවලට වඩා වැඩි විය. ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිගින්-බහු රේඛීය ප්‍රතිගමනය සඳහා මිශ්‍ර ආකෘති (EBK-MLR) දුර්වල ලෙස ක්‍රියා කරන බව 0.1 ට අඩු නිර්ණය කිරීමේ සංගුණක මගින් පෙන්නුම් කෙරේ.අඩු RMSE (95.479 mg/kg) සහ MAE (77.368 mg/kg) අගයන් සහ ඉහළ නිර්ණය කිරීමේ සංගුණකය (R2 = 0.637) සහිත, ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිජින්-සහාය දෛශික යන්ත්‍ර ප්‍රතිගමනය (EBK-SVMR) ආකෘතිය හොඳම ආකෘතිය විය. EBK-SVMR ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ප්‍රතිදානය ස්වයං-සංවිධානාත්මක සිතියමක් භාවිතයෙන් දෘශ්‍යමාන කෙරේ.දෙමුහුන් ආකෘතියේ CakMg-EBK-SVMR සංරචකයේ තලයේ පොකුරු ස්නායු නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කරන බහු වර්ණ රටා පෙන්වයි. ප්‍රතිඵලවලින් පෙන්නුම් කරන්නේ EBK සහ SVMR ඒකාබද්ධ කිරීම නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා ඵලදායී තාක්‍ෂණයක් බවයි.
නිකල් (Ni) ශාක සඳහා ක්ෂුද්‍ර පෝෂකයක් ලෙස සැලකේ, මන්ද එය වායුගෝලීය නයිට්‍රජන් සවි කිරීම (N) සහ යූරියා පරිවෘත්තීය ක්‍රියාවලියට දායක වන අතර, මේ දෙකම බීජ ප්‍රරෝහණය සඳහා අවශ්‍ය වේ. බීජ ප්‍රරෝහණයට දායක වීමට අමතරව, Ni දිලීර සහ බැක්ටීරියා නිෂේධකයක් ලෙස ක්‍රියා කර ශාක සංවර්ධනය ප්‍රවර්ධනය කළ හැකිය. පසෙහි නිකල් නොමැතිකම ශාකයට එය අවශෝෂණය කර ගැනීමට ඉඩ සලසයි, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස කොළ ක්ලෝරෝසිස් ඇති වේ. උදාහරණයක් ලෙස, කව්පි සහ මුං ඇට සඳහා නයිට්‍රජන් සවි කිරීම ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා නිකල් මත පදනම් වූ පොහොර යෙදීම අවශ්‍ය වේ2. පස පොහොසත් කිරීමට සහ රනිල කුලයට අයත් බෝග පසෙහි නයිට්‍රජන් සවි කිරීමට ඇති හැකියාව වැඩි කිරීමට නිකල් මත පදනම් වූ පොහොර අඛණ්ඩව යෙදීම පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණය අඛණ්ඩව වැඩි කරයි. නිකල් ශාක සඳහා ක්ෂුද්‍ර පෝෂකයක් වුවද, පසෙහි එහි අධික පරිභෝජනය යහපතට වඩා හානියක් කළ හැකිය. පසෙහි නිකල් විෂ වීම පසෙහි pH අගය අවම කරන අතර ශාක වර්ධනය සඳහා අත්‍යවශ්‍ය පෝෂකයක් ලෙස යකඩ අවශෝෂණයට බාධා කරයි1.Liu3 ට අනුව, Ni ශාක සංවර්ධනය හා වර්ධනය සඳහා අවශ්‍ය 17 වන වැදගත් මූලද්‍රව්‍යය බව සොයාගෙන ඇත. ශාක සංවර්ධනය හා වර්ධනය සඳහා නිකල්හි කාර්යභාරයට අමතරව, විවිධ යෙදුම් සඳහා මිනිසුන්ට එය අවශ්‍ය වේ.ඉලෙක්ට්‍රොප්ලේටින් කිරීම, නිකල් පාදක මිශ්‍ර ලෝහ නිෂ්පාදනය සහ මෝටර් රථ කර්මාන්තයේ ජ්වලන උපාංග සහ ස්පාර්ක් ප්ලග් නිෂ්පාදනය සඳහා විවිධ කාර්මික අංශවල නිකල් භාවිතය අවශ්‍ය වේ. ඊට අමතරව, නිකල් පාදක මිශ්‍ර ලෝහ සහ විද්‍යුත් ආලේපිත භාණ්ඩ මුළුතැන්ගෙයි උපකරණ, බෝල්රූම් උපාංග, ආහාර කර්මාන්ත සැපයුම්, විදුලි, වයර් සහ කේබල්, ජෙට් ටර්බයින, ශල්‍ය බද්ධ කිරීම්, රෙදිපිළි සහ නැව් තැනීම යන ක්ෂේත්‍රවල බහුලව භාවිතා වේ. පසෙහි Ni-පොහොසත් මට්ටම් (එනම්, මතුපිට පස්) මානව විද්‍යාත්මක සහ ස්වාභාවික ප්‍රභවයන් දෙකටම ආරෝපණය කර ඇත, නමුත් ප්‍රධාන වශයෙන්, Ni යනු මානව විද්‍යාත්මක නොව ස්වාභාවික ප්‍රභවයකි4,6. නිකල් වල ස්වාභාවික ප්‍රභවයන් අතර ගිනිකඳු පිපිරීම්, වෘක්ෂලතාදිය, ලැව් ගිනි සහ භූ විද්‍යාත්මක ක්‍රියාවලීන් ඇතුළත් වේ; කෙසේ වෙතත්, මානව විද්‍යාත්මක ප්‍රභවයන් අතර වානේ කර්මාන්තයේ නිකල්/කැඩ්මියම් බැටරි, විද්‍යුත් ආලේපනය, චාප වෙල්ඩින්, ඩීසල් සහ ඉන්ධන තෙල් සහ ගල් අඟුරු දහනය සහ අපද්‍රව්‍ය සහ රොන් මඩ දහනය කිරීමෙන් වායුගෝලීය විමෝචනය ඇතුළත් වේ. නිකල් සමුච්චය7,8. ෆ්‍රීඩ්මන් සහ හචින්සන්9 සහ මනිවා සහ වෙනත් අයට අනුව. 10, ආසන්න හා යාබද පරිසරයේ මතුපිට පස් දූෂණයේ ප්‍රධාන මූලාශ්‍ර වන්නේ ප්‍රධාන වශයෙන් නිකල්-තඹ පාදක උණුකරන යන්ත්‍ර සහ පතල් ය. කැනඩාවේ සඩ්බරි නිකල්-තඹ පිරිපහදුව වටා ඇති ඉහළ පසෙහි 26,000 mg/kg ලෙස ඉහළම නිකල් දූෂණයක් තිබුණි11. ඊට වෙනස්ව, රුසියාවේ නිකල් නිෂ්පාදනයෙන් සිදුවන දූෂණය නෝර්වීජියානු පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණය ඉහළ යාමට හේතු වී ඇත11. Alms et al ට අනුව. 12, කලාපයේ ඉහළම වගා කළ හැකි භූමියේ (රුසියාවේ නිකල් නිෂ්පාදනය) HNO3-නිස්සාරණය කළ හැකි නිකල් ප්‍රමාණය 6.25 සිට 136.88 mg/kg දක්වා වූ අතර එය සාමාන්‍යය 30.43 mg/kg සහ මූලික සාන්ද්‍රණය 25 mg/kg ට අනුරූප වේ. කබාටා 11 ට අනුව, අනුප්‍රාප්තික බෝග කාලවලදී නාගරික හෝ අර්ධ නාගරික පසෙහි කෘෂිකාර්මික පසෙහි පොස්පරස් පොහොර යෙදීම පසට කාන්දු වීමට හෝ දූෂණය කිරීමට හේතු විය හැක. මිනිසුන් තුළ නිකල් වල විභව බලපෑම් විකෘති වීම, වර්ණදේහ හානි, Z-DNA උත්පාදනය, අවහිර කරන ලද DNA ඉවත් කිරීමේ අලුත්වැඩියාව හෝ එපිජෙනටික් ක්‍රියාවලීන් හරහා පිළිකා ඇති කළ හැකිය. සත්ව අත්හදා බැලීම් වලදී, නිකල් විවිධ පිළිකා ඇති කිරීමේ හැකියාව ඇති බව සොයාගෙන ඇති අතර, පිළිකා කාරක නිකල් සංකීර්ණ එවැනි පිළිකා උග්‍ර කළ හැකිය.
පස-ශාක සබඳතා, පස සහ පස ජීව විද්‍යාත්මක සම්බන්ධතා, පාරිසරික හායනය සහ පාරිසරික බලපෑම් තක්සේරුව වැනි සෞඛ්‍යයට අදාළ ගැටළු රාශියක් හේතුවෙන් පාංශු දූෂණය තක්සේරු කිරීම් මෑත කාලයේ සමෘද්ධිමත් වී ඇත. අද වන විට, පසෙහි Ni වැනි විෂ සහිත මූලද්‍රව්‍ය (PTEs) පිළිබඳ අවකාශීය පුරෝකථනය සාම්ප්‍රදායික ක්‍රම භාවිතා කරමින් වෙහෙසකර හා කාලය ගතවන කාර්යයක් වී ඇත. ඩිජිටල් පාංශු සිතියම්කරණයේ (DSM) පැමිණීම සහ එහි වර්තමාන සාර්ථකත්වය15 පුරෝකථන පාංශු සිතියම්කරණය (PSM) බෙහෙවින් වැඩිදියුණු කර ඇත. මිනාස්නි සහ මැක්බ්‍රට්නි16 ට අනුව, පුරෝකථන පාංශු සිතියම්කරණය (DSM) පාංශු විද්‍යාවේ ප්‍රමුඛ උප විෂයයක් බව ඔප්පු වී ඇත. ලගචෙරි සහ මැක්බ්‍රට්නි, 2006 DSM අර්ථ දක්වන්නේ "ස්ථානීය සහ රසායනාගාර නිරීක්ෂණ ක්‍රම සහ අවකාශීය සහ අවකාශීය නොවන පාංශු අනුමාන පද්ධති භාවිතයෙන් අවකාශීය පාංශු තොරතුරු පද්ධති නිර්මාණය කිරීම සහ පිරවීම" ලෙසයි. මැක්බ්‍රට්නි සහ වෙනත් අය. 17 හි දක්වා ඇත්තේ සමකාලීන DSM හෝ PSM යනු PTE වල අවකාශීය ව්‍යාප්තිය, පාංශු වර්ග සහ පාංශු ගුණාංග පුරෝකථනය කිරීම හෝ සිතියම්ගත කිරීම සඳහා වඩාත් ඵලදායී තාක්‍ෂණය බවයි. භූ සංඛ්‍යාලේඛන සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම (MLA) යනු සැලකිය යුතු සහ අවම දත්ත භාවිතා කරමින් පරිගණක ආධාරයෙන් ඩිජිටල්කරණය කළ සිතියම් නිර්මාණය කරන DSM ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම වේ.
Deutsch18 සහ Olea19 භූ සංඛ්‍යාලේඛන විද්‍යාව "කාල ශ්‍රේණි විශ්ලේෂණය තාවකාලික දත්ත සංලක්ෂිත කරන ආකාරය වැනි ස්ටෝචස්ටික් ආකෘති භාවිතා කරමින්, අවකාශීය ගුණාංග නිරූපණය කිරීම සමඟ කටයුතු කරන සංඛ්‍යාත්මක ශිල්පීය ක්‍රම එකතුවක්" ලෙස අර්ථ දක්වයි. මූලික වශයෙන්, භූ සංඛ්‍යාලේඛනවලට විචල්‍යතා ඇගයීම ඇතුළත් වන අතර එමඟින් එක් එක් දත්ත කට්ටලයෙන් අවකාශීය අගයන්හි යැපීම් ප්‍රමාණනය කර නිර්වචනය කිරීමට ඉඩ සලසයි20.Gumiaux et al. භූ සංඛ්‍යාලේඛන විද්‍යාවේ විචල්‍යතා රූප ඇගයීම මූලධර්ම තුනක් මත පදනම් වී ඇති බව 20 තවදුරටත් පැහැදිලි කරයි, ඒවා අතර (අ) දත්ත සහසම්බන්ධතාවයේ පරිමාණය ගණනය කිරීම, (ආ) දත්ත කට්ටල විෂමතාවයේ ඇනිසොට්‍රොපි හඳුනා ගැනීම සහ ගණනය කිරීම සහ (ඇ) දේශීය බලපෑම් වලින් වෙන් කරන ලද මිනුම් දත්තවල ආවේණික දෝෂය සැලකිල්ලට ගැනීමට අමතරව, ප්‍රදේශ බලපෑම් ද ඇස්තමේන්තු කෙරේ. මෙම සංකල්ප මත ගොඩනැගීම, භූ සංඛ්‍යාලේඛන විද්‍යාවේ බොහෝ අන්තර් ඡේදන ශිල්පීය ක්‍රම භාවිතා කරනු ලැබේ, සාමාන්‍ය ක්‍රිගිං, සම-ක්‍රිගිං, සාමාන්‍ය ක්‍රිගිං, ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිගිං, සරල ක්‍රිගිං ක්‍රමය සහ PTE, පාංශු ලක්ෂණ සහ පාංශු වර්ග සිතියම්ගත කිරීමට හෝ පුරෝකථනය කිරීමට වෙනත් ප්‍රසිද්ධ අන්තර් ඡේදන ශිල්පීය ක්‍රම ඇතුළුව.
යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම (MLA) යනු විශාල රේඛීය නොවන දත්ත පන්ති භාවිතා කරන සාපේක්ෂව නව තාක්‍ෂණයකි, එය ප්‍රධාන වශයෙන් දත්ත කැණීම, දත්තවල රටා හඳුනා ගැනීම සහ පාංශු විද්‍යාව සහ ප්‍රතිලාභ කාර්යයන් වැනි විද්‍යාත්මක ක්ෂේත්‍රවල වර්ගීකරණයට නැවත නැවතත් යොදන ඇල්ගොරිතම මගින් පෝෂණය වේ. Tan et al. 22 (කෘෂිකාර්මික පසෙහි බැර ලෝහ ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා අහඹු වනාන්තර), Sakizadeh et al. 23 (ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර සහ කෘතිම ස්නායු ජාල භාවිතයෙන් ආකෘති නිර්මාණය) පාංශු දූෂණය වැනි පසෙහි PTE පුරෝකථනය කිරීමට බොහෝ පර්යේෂණ පත්‍රිකා MLA ආකෘති මත රඳා පවතී. ඊට අමතරව, Vega et al. 24 (පසෙහි බැර ලෝහ රඳවා තබා ගැනීම සහ අවශෝෂණය ආකෘති නිර්මාණය කිරීම සඳහා CART) Sun et al. 25 (කියුබිස්ට් යෙදීම යනු පසෙහි Cd බෙදා හැරීමයි) සහ k-ආසන්නතම අසල්වැසියා, සාමාන්‍යකරණය කරන ලද බූස්ටඩ් රෙග්‍රේෂන් සහ බූස්ටඩ් රෙග්‍රේෂන් වැනි අනෙකුත් ඇල්ගොරිතම, ගස් පසෙහි PTE පුරෝකථනය කිරීමට MLA ද යොදා ගත්තේය.
අනාවැකි හෝ සිතියම්ගත කිරීමේදී DSM ඇල්ගොරිතම යෙදීම අභියෝග කිහිපයකට මුහුණ දෙයි. බොහෝ කතුවරුන් විශ්වාස කරන්නේ MLA භූ සංඛ්‍යාලේඛනවලට වඩා උසස් බවත් අනෙක් අතට බවත්ය. එකක් අනෙකට වඩා හොඳ වුවද, දෙකෙහි සංයෝජනය DSM15 හි සිතියම්ගත කිරීමේ හෝ පුරෝකථනය කිරීමේ නිරවද්‍යතා මට්ටම වැඩි දියුණු කරයි.වුඩ්කොක් සහ ගෝපාල්26 ෆින්කේ27; පොන්ටියස් සහ චුක්28 සහ ග්‍රන්වෝල්ඩ්29 පුරෝකථනය කරන ලද පාංශු සිතියම්ගත කිරීමේ අඩුපාඩු සහ සමහර දෝෂ පිළිබඳව අදහස් දක්වයි. DSM සිතියම්ගත කිරීමේ සහ පුරෝකථනය කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව, නිරවද්‍යතාවය සහ පුරෝකථනය කිරීමේ හැකියාව ප්‍රශස්ත කිරීම සඳහා පාංශු විද්‍යාඥයින් විවිධ ශිල්පීය ක්‍රම උත්සාහ කර ඇත. අවිනිශ්චිතතාවයේ සහ සත්‍යාපනයේ සංයෝජනය කාර්යක්ෂමතාව ප්‍රශස්ත කිරීමට සහ දෝෂ අඩු කිරීමට DSM තුළට ඒකාබද්ධ කර ඇති බොහෝ විවිධ අංශවලින් එකකි. කෙසේ වෙතත්, Agyeman et al. 15 සිතියම් නිර්මාණය සහ පුරෝකථනය මගින් හඳුන්වා දෙන වලංගුකරණ හැසිරීම සහ අවිනිශ්චිතතාවය සිතියමේ ගුණාත්මකභාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ස්වාධීනව වලංගු කළ යුතු බව ගෙනහැර දක්වයි.DSM හි සීමාවන් භූගෝලීය වශයෙන් විසිරී ඇති පසෙහි ගුණාත්මකභාවය නිසා වන අතර එයට අවිනිශ්චිතතාවයේ සංරචකයක් ඇතුළත් වේ; කෙසේ වෙතත්, DSM හි නිශ්චිතභාවයක් නොමැතිකම බහු දෝෂ මූලාශ්‍රවලින් පැන නැගිය හැකිය, එනම් සහවේරියට් දෝෂය, ආකෘති දෝෂය, ස්ථාන දෝෂය සහ විශ්ලේෂණාත්මක දෝෂය 31. MLA සහ භූ සංඛ්‍යානමය ක්‍රියාවලීන්හි ඇති කරන ලද ආකෘතිකරණ සාවද්‍යතාවයන් අවබෝධයක් නොමැතිකම සමඟ සම්බන්ධ වී ඇති අතර, අවසානයේ සැබෑ ක්‍රියාවලිය අධික ලෙස සරල කිරීමට හේතු වේ32. ආකෘතිකරණයේ ස්වභාවය කුමක් වුවත්, සාවද්‍යතාවයන් ආකෘතිකරණ පරාමිතීන්, ගණිතමය ආකෘති අනාවැකි හෝ අන්තර් මැදිහත්වීමට ආරෝපණය කළ හැකිය33. මෑතකදී, සිතියම්ගත කිරීම සහ පුරෝකථනය කිරීමේදී භූ සංඛ්‍යාන විද්‍යාව සහ MLA ඒකාබද්ධ කිරීම ප්‍රවර්ධනය කරන නව DSM ප්‍රවණතාවක් මතු වී තිබේ.Sergeev et al. 34; Subbotina et al. 35; Tarasov et al. 36 සහ Tarasov et al. 37 වැනි පාංශු විද්‍යාඥයින් සහ කතුවරුන් කිහිප දෙනෙකු පුරෝකථනය කිරීමේ සහ සිතියම්ගත කිරීමේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කරන දෙමුහුන් ආකෘති ජනනය කිරීම සඳහා භූ සංඛ්‍යාන විද්‍යාව සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ නිවැරදි ගුණාත්මකභාවය උපයෝගී කර ගෙන ඇත. ගුණාත්මකභාවය. මෙම දෙමුහුන් හෝ ඒකාබද්ධ ඇල්ගොරිතම ආකෘතිවලින් සමහරක් වන්නේ කෘතිම ස්නායු ජාල ක්‍රිජින් (ANN-RK), බහු ස්ථර පර්සෙප්ට්‍රෝන් අවශේෂ ක්‍රිජින් (MLP-RK), සාමාන්‍යකරණය කළ ප්‍රතිගාමී ස්නායු ජාල ක්‍රිජින් (GR- NNRK)36, කෘතිම ස්නායු ජාල ක්‍රිජින්-බහු ස්ථර පර්සෙප්ට්‍රෝන් (ANN-K-MLP)37 සහ සම-ක්‍රිජින් සහ ගවුසියානු ක්‍රියාවලි ප්‍රතිගාමී38 ය.
සර්ජිව් සහ තවත් අයට අනුව, විවිධ ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් එහි තනි ආකෘතිය සංවර්ධනය කිරීමට වඩා දෝෂ ඉවත් කර ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලැබෙන දෙමුහුන් ආකෘතියේ කාර්යක්ෂමතාව වැඩි කිරීමට හැකියාව ඇත. මෙම සන්දර්භය තුළ, නාගරික සහ අර්ධ නාගරික ප්‍රදේශවල Ni පොහොසත් කිරීම පුරෝකථනය කිරීම සඳහා ප්‍රශස්ත දෙමුහුන් ආකෘති නිර්මාණය කිරීම සඳහා භූ සංඛ්‍යාලේඛන සහ MLA ඒකාබද්ධ ඇල්ගොරිතමයක් යෙදීම අවශ්‍ය බව මෙම නව පත්‍රිකාව තර්ක කරයි. මෙම අධ්‍යයනය මූලික ආකෘතිය ලෙස ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිගිං (EBK) මත රඳා පවතින අතර එය ආධාරක දෛශික යන්ත්‍රය (SVM) සහ බහු රේඛීය ප්‍රතිගාමී (MLR) ආකෘති සමඟ මිශ්‍ර කරනු ඇත. ඕනෑම MLA සමඟ EBK දෙමුහුන්කරණය නොදනී. දක්නට ලැබෙන බහු මිශ්‍ර ආකෘති සාමාන්‍ය, අවශේෂ, ප්‍රතිගාමී ක්‍රිගිං සහ MLA වල සංයෝජන වේ.EBK යනු අවකාශීය විචලනයකට ඉඩ සලසන, ක්ෂේත්‍රය පුරා නිර්වචනය කරන ලද ප්‍රාදේශීයකරණ පරාමිතීන් සහිත ස්ථාවර නොවන/ස්ථාවර අහඹු ක්ෂේත්‍රයක් ලෙස ස්ථානගත කර ඇති අවකාශීය වශයෙන් ස්ටෝචස්ටික් ක්‍රියාවලියක් භාවිතා කරන භූ සංඛ්‍යාලේඛන අන්තර් පොලීකරණ ක්‍රමයකි39. ගොවිපල පසෙහි කාබනික කාබන් බෙදා හැරීම විශ්ලේෂණය කිරීම ඇතුළුව විවිධ අධ්‍යයනයන්හි EBK භාවිතා කර ඇත40, පාංශු දූෂණය තක්සේරු කිරීම41 සහ පසෙහි ගුණාංග සිතියම්ගත කිරීම42.
අනෙක් අතට, ස්වයං-සංවිධානාත්මක ප්‍රස්ථාරය (SeOM) යනු ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයක් වන අතර එය Li et al. 43, Wang et al. 44, Hossain Bhuiyan et al. 45 සහ Kebonye et al. 46 වැනි විවිධ ලිපිවල භාවිතා කර ඇත. මූලද්‍රව්‍යවල අවකාශීය ගුණාංග සහ කාණ්ඩගත කිරීම තීරණය කරන්න.Wang et al. 44 පෙන්වා දෙන්නේ SeOM යනු රේඛීය නොවන ගැටළු කාණ්ඩගත කිරීමට සහ පරිකල්පනය කිරීමට ඇති හැකියාව සඳහා ප්‍රසිද්ධ ප්‍රබල ඉගෙනුම් තාක්‍ෂණයක් බවයි.ප්‍රධාන සංරචක විශ්ලේෂණය, නොපැහැදිලි පොකුරුකරණය, ධූරාවලි පොකුරුකරණය සහ බහු-නිර්ණායක තීරණ ගැනීම වැනි අනෙකුත් රටා හඳුනාගැනීමේ ශිල්පීය ක්‍රම මෙන් නොව, SeOM PTE රටා සංවිධානය කිරීමට සහ හඳුනා ගැනීමට වඩා හොඳය.Wang et al. 44 ට අනුව, SeOM හට අදාළ ස්නායු වල ව්‍යාප්තිය අවකාශීයව කාණ්ඩගත කළ හැකි අතර ඉහළ විභේදන දත්ත දෘශ්‍යකරණය ලබා දිය හැකිය.සෘජු අර්ථ නිරූපණය සඳහා ප්‍රතිඵල සංලක්ෂිත කිරීමට හොඳම ආකෘතිය ලබා ගැනීම සඳහා SeOM විසින් Ni පුරෝකථන දත්ත දෘශ්‍යකරණය කරනු ඇත.
නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි නිකල් අන්තර්ගතය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා ප්‍රශස්ත නිරවද්‍යතාවයකින් යුත් ශක්තිමත් සිතියම්කරණ ආකෘතියක් ජනනය කිරීම මෙම පත්‍රිකාවේ අරමුණයි. මිශ්‍ර ආකෘතියේ විශ්වසනීයත්වය ප්‍රධාන වශයෙන් මූලික ආකෘතියට සම්බන්ධ අනෙකුත් ආකෘතිවල බලපෑම මත රඳා පවතින බව අපි උපකල්පනය කරමු. DSM මුහුණ දෙන අභියෝග අපි පිළිගනිමු, සහ මෙම අභියෝග බහු පෙරමුණු වලින් විසඳනු ලබන අතර, භූ සංඛ්‍යාලේඛන සහ MLA ආකෘතිවල දියුණුවේ සංයෝජනය වැඩිවන බව පෙනේ; එබැවින්, මිශ්‍ර ආකෘති ලබා ගත හැකි පර්යේෂණ ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දීමට අපි උත්සාහ කරන්නෙමු. කෙසේ වෙතත්, ඉලක්ක මූලද්‍රව්‍යය පුරෝකථනය කිරීමේදී ආකෘතිය කෙතරම් නිවැරදිද? එසේම, වලංගුකරණය සහ නිරවද්‍යතා ඇගයීම මත පදනම් වූ කාර්යක්ෂමතා ඇගයීමේ මට්ටම කුමක්ද? එබැවින්, මෙම අධ්‍යයනයේ නිශ්චිත ඉලක්ක වූයේ (අ) EBK මූලික ආකෘතිය ලෙස භාවිතා කරමින් SVMR හෝ MLR සඳහා ඒකාබද්ධ මිශ්‍රණ ආකෘතියක් නිර්මාණය කිරීම, (ආ) ප්‍රතිඵලයක් ලෙස ලැබෙන ආකෘති සංසන්දනය කිරීම (ඇ) නාගරික හෝ අර්ධ නාගරික පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා හොඳම මිශ්‍රණ ආකෘතිය යෝජනා කිරීම සහ (ඈ) නිකල් අවකාශීය විචලනයේ ඉහළ විභේදන සිතියමක් නිර්මාණය කිරීම සඳහා SeOM යෙදීමයි.
මෙම අධ්‍යයනය චෙක් ජනරජයේ, විශේෂයෙන් මොරවියා-සිලේසියානු කලාපයේ ෆ්‍රයිඩෙක් මිස්ටෙක් දිස්ත්‍රික්කයේ සිදු කෙරේ (රූපය 1 බලන්න). අධ්‍යයන ප්‍රදේශයේ භූගෝලීය පිහිටීම ඉතා රළු වන අතර එය බොහෝ දුරට කාර්පාතියන් කඳුකරයේ පිටත දාරයේ කොටසක් වන මොරවියා-සිලේසියානු බෙස්කිඩි කලාපයේ කොටසකි. අධ්‍යයන ප්‍රදේශය 49° 41′ 0′ උතුරු සහ 18° 20′ 0′ නැගෙනහිර අතර පිහිටා ඇති අතර උන්නතාංශය මීටර් 225 සහ 327 අතර වේ; කෙසේ වෙතත්, කලාපයේ දේශගුණික තත්ත්වය සඳහා කොපන් වර්ගීකරණ පද්ධතිය Cfb = සෞම්‍ය සාගර දේශගුණය ලෙස ශ්‍රේණිගත කර ඇත, වියළි මාසවලදී පවා විශාල වර්ෂාපතනයක් පවතී. වසර පුරා උෂ්ණත්වය −5 °C සහ 24 °C අතර තරමක් වෙනස් වේ, කලාතුරකින් −14 °C ට වඩා අඩු හෝ 30 °C ට වඩා වැඩි වන අතර සාමාන්‍ය වාර්ෂික වර්ෂාපතනය 685 සහ 752 mm අතර වේ. මුළු ප්‍රදේශයේම ඇස්තමේන්තුගත සමීක්ෂණ ප්‍රදේශය වර්ග කිලෝමීටර 1,208 ක් වන අතර, වගා කරන ලද භූමියෙන් 39.38% ක් සහ වනාන්තර ආවරණයෙන් 49.36% කි. අනෙක් අතට, මෙම අධ්‍යයනයේ භාවිතා කරන ලද ප්‍රදේශය වර්ග කිලෝමීටර 889.8 ක් පමණ වේ. ඔස්ට්‍රාවා සහ ඒ අවට, වානේ කර්මාන්තය සහ ලෝහ වැඩ ඉතා ක්‍රියාකාරී වේ. ලෝහ මෝල්, මල නොබැඳෙන වානේවල නිකල් භාවිතා කරන වානේ කර්මාන්තය (උදා: වායුගෝලීය විඛාදනයට ප්‍රතිරෝධය සඳහා) සහ මිශ්‍ර ලෝහ වානේ (නිකල් එහි හොඳ ductility සහ තද බව පවත්වා ගනිමින් මිශ්‍ර ලෝහයේ ශක්තිය වැඩි කරයි), සහ පොස්පේට් පොහොර යෙදීම සහ පශු සම්පත් නිෂ්පාදනය වැනි දැඩි කෘෂිකර්මාන්තය වේ. කලාපයේ නිකල් වල විභව ප්‍රභවයන් පිළිබඳ පර්යේෂණ (උදා: බැටළු පැටවුන් සහ අඩු පෝෂණයක් ඇති ගවයින්ගේ වර්ධන වේගය වැඩි කිරීම සඳහා බැටළු පැටවුන්ට නිකල් එකතු කිරීම). පර්යේෂණ ක්ෂේත්‍රවල නිකල්හි අනෙකුත් කාර්මික භාවිතයන් අතර නිකල් විද්‍යුත් ආලේපනය සහ විද්‍යුත් රහිත නිකල් ආලේපන ක්‍රියාවලීන් ඇතුළුව විද්‍යුත් ආලේපනය සඳහා එහි භාවිතය ඇතුළත් වේ. පසෙහි ගුණාංග පසෙහි වර්ණය, ව්‍යුහය සහ කාබනේට් අන්තර්ගතය අනුව පහසුවෙන් වෙන්කර හඳුනාගත හැකිය. පසෙහි වයනය මධ්‍යම සිට සියුම් වන අතර එය මව් ද්‍රව්‍යයෙන් ලබා ගනී. ඒවා කොලුවියල්, ඇලුවියල් හෝ අයෝලියන් ස්වභාවයෙන් යුක්ත වේ. සමහර පස් ප්‍රදේශ මතුපිට සහ යටි පසෙහි පැල්ලම් සහිත බවක් පෙනේ, බොහෝ විට කොන්ක්‍රීට් සහ විරංජනය සමඟ. කෙසේ වෙතත්, කැම්බිසෝල් සහ ස්ටැග්නොසෝල් කලාපයේ වඩාත් සුලභ පස් වර්ග වේ48. මීටර් 455.1 සිට 493.5 දක්වා උන්නතාංශ සහිතව, කැම්බිසෝල් චෙක් ජනරජයේ ආධිපත්‍යය දරයි49.
අධ්‍යයන ප්‍රදේශ සිතියම [අධ්‍යයන ප්‍රදේශ සිතියම ArcGIS ඩෙස්ක්ටොප් භාවිතයෙන් නිර්මාණය කරන ලදී (ESRI, Inc, අනුවාදය 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
ෆ්‍රයිඩෙක් මිස්ටෙක් දිස්ත්‍රික්කයේ නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පස් වලින් මතුපිට පස් සාම්පල 115ක් ලබා ගන්නා ලදී. භාවිතා කරන ලද සාම්පල රටාව වූයේ පාංශු සාම්පල කිලෝමීටර 2 × 2 ක පරතරයකින් යුත් සාමාන්‍ය ජාලයක් වන අතර, අතින් ගෙන යා හැකි GPS උපාංගයක් (ලයිකා සෙනෝ 5 GPS) භාවිතයෙන් මතුපිට පස් සෙන්ටිමීටර 0 සිට 20 දක්වා ගැඹුරකින් මනිනු ලැබේ. සාම්පල සිප්ලොක් බෑග්වල ඇසුරුම් කර, නිසි ලෙස ලේබල් කර රසායනාගාරයට යවනු ලැබේ. කුඩු කළ සාම්පල නිපදවීම සඳහා සාම්පල වාතයෙන් වියළා, යාන්ත්‍රික පද්ධතියකින් (ෆ්‍රිට්ෂ් තැටි මෝල) කුඩු කර, පෙරන ලද (පෙරන ලද ප්‍රමාණය 2 මි.මී.) පැහැදිලිව ලේබල් කරන ලද ටෙෆ්ලෝන් බෝතල්වල වියළන ලද, සමජාතීය හා පෙරන ලද පස් සාම්පල ග්‍රෑම් 1 ක් තබන්න. සෑම ටෙෆ්ලෝන් භාජනයකම, 35% HCl මිලි ලීටර් 7 ක් සහ 65% HNO3 මිලි ලීටර් 3 ක් (ස්වයංක්‍රීය ඩිස්පෙන්සරයක් භාවිතා කරමින් - එක් එක් අම්ලය සඳහා එකක්) විසුරුවා හරින්න, සැහැල්ලුවෙන් ආවරණය කර ප්‍රතික්‍රියාව සඳහා සාම්පල එක රැයකින් රැඳී සිටීමට ඉඩ දෙන්න (ඇක්වා රෙජියා වැඩසටහන). උණුසුම් ලෝහ තහඩුවක් මත සුපිරි පස තබන්න. (උෂ්ණත්වය: 100 W සහ 160 °C) සාම්පල ජීර්ණ ක්‍රියාවලිය පහසු කිරීම සඳහා පැය 2ක්, පසුව සිසිල් කරන්න. සුපිරි නැටන්ට් එක මිලි ලීටර් 50 පරිමාමිතික නළයකට මාරු කර ඩියෝනීකරණය කළ ජලය සමඟ මිලි ලීටර් 50 දක්වා තනුක කරන්න. ඉන්පසු, තනුක කළ සුපිරි නැටන්ට් එක ඩියෝනීකරණය කළ ජලය සහිත මිලි ලීටර් 50 PVC නළයකට පෙරන්න. ඊට අමතරව, තනුක ද්‍රාවණයෙන් මිලි ලීටර් 1 ක් ඩියෝනීකරණය කළ ජලය මිලි ලීටර් 9 ක් සමඟ තනුක කර PTE ව්‍යාජ සාන්ද්‍රණය සඳහා සකස් කරන ලද මිලි ලීටර් 12 නලයකට පෙරන්න. PTE වල සාන්ද්‍රණයන් (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) සම්මත ක්‍රම සහ එකඟතාවයට අනුව ICP-OES (ප්‍රේරක ලෙස සම්බන්ධ වූ ප්ලාස්මා දෘශ්‍ය විමෝචන වර්ණාවලීක්ෂය) (තාප ෆිෂර් විද්‍යාත්මක, ඇමරිකා එක්සත් ජනපදය) මගින් තීරණය කරන ලදී. තත්ත්ව සහතික කිරීම සහ පාලනය (QA/QC) ක්‍රියා පටිපාටි (SRM NIST 2711a මොන්ටානා II පස). අඩකට වඩා අඩු හඳුනාගැනීමේ සීමාවන් සහිත PTE මෙම අධ්‍යයනයෙන් බැහැර කරන ලදී. හඳුනාගැනීමේ සීමාව මෙම අධ්‍යයනයේදී භාවිතා කරන ලද PTE අගය 0.0004.(ඔබ) විය. ඊට අමතරව, එක් එක් විශ්ලේෂණය සඳහා තත්ත්ව පාලනය සහ තත්ත්ව සහතික කිරීමේ ක්‍රියාවලිය යොමු ප්‍රමිතීන් විශ්ලේෂණය කිරීමෙන් සහතික කෙරේ. දෝෂ අවම කර ඇති බව සහතික කිරීම සඳහා, ද්විත්ව විශ්ලේෂණයක් සිදු කරන ලදී.
ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිගිං (EBK) යනු පාංශු විද්‍යාව වැනි විවිධ ක්ෂේත්‍රවල ආකෘති නිර්මාණයේදී භාවිතා කරන බොහෝ භූ සංඛ්‍යානමය අන්තර් ඡේදක ශිල්පීය ක්‍රමවලින් එකකි. අනෙකුත් ක්‍රිගිං අන්තර් ඡේදක ශිල්පීය ක්‍රම මෙන් නොව, අර්ධ විචලන රූප ආකෘතිය මගින් ඇස්තමේන්තු කර ඇති දෝෂය සලකා බැලීමෙන් EBK සාම්ප්‍රදායික ක්‍රිගිං ක්‍රමවලින් වෙනස් වේ. EBK අන්තර් ඡේදකයේදී, තනි අර්ධ විචලන රූප සටහනකට වඩා අර්ධ විචලන රූප ආකෘති කිහිපයක් අන්තර් ඡේදක අතරතුර ගණනය කරනු ලැබේ. ප්‍රමාණවත් ක්‍රිගිං ක්‍රමයක ඉතා සංකීර්ණ කොටසක් වන අර්ධ විචලන රූප සටහනේ මෙම කුමන්ත්‍රණය හා සම්බන්ධ අවිනිශ්චිතතාව සහ ක්‍රමලේඛනය සඳහා අන්තර් ඡේදක ශිල්පීය ක්‍රම මග පාදයි. EBK හි අන්තර් ඡේදක ක්‍රියාවලිය ක්‍රිවොරුච්කෝ විසින් යෝජනා කරන ලද නිර්ණායක තුන අනුගමනය කරයි50, (අ) ආකෘතිය ආදාන දත්ත කට්ටලයෙන් අර්ධ විචලන රූප සටහන ඇස්තමේන්තු කරයි (ආ) ජනනය කරන ලද අර්ධ විචලන රූප සටහන මත පදනම්ව එක් එක් ආදාන දත්ත කට්ටල ස්ථානය සඳහා නව පුරෝකථනය කළ අගය සහ (ඇ) අවසාන A ආකෘතිය අනුකරණය කරන ලද දත්ත කට්ටලයකින් ගණනය කෙරේ. බේසියානු සමීකරණ රීතිය පසුපස එකක් ලෙස දක්වා ඇත
\(Prob\left(A\right)\) යන්නෙන් පෙර, \(Prob\left(B\right)\) ආන්තික සම්භාවිතාව බොහෝ අවස්ථාවන්හිදී නොසලකා හරින විට, \(Prob (B,A)\ ) නියෝජනය වේ. අර්ධ විචල්‍යතා රූප ගණනය කිරීම පදනම් වී ඇත්තේ බේස්ගේ රීතිය මත වන අතර, එය අර්ධ විචල්‍යතා රූප වලින් නිර්මාණය කළ හැකි නිරීක්ෂණ දත්ත කට්ටලවල ප්‍රවණතාව පෙන්වයි. ඉන්පසු අර්ධ විචල්‍යතා රූප සටහනේ අගය තීරණය කරනු ලබන්නේ බේස්ගේ රීතිය භාවිතයෙන් වන අතර, එය අර්ධ විචල්‍යතා රූප සටහනෙන් නිරීක්ෂණ දත්ත කට්ටලයක් නිර්මාණය කිරීමට ඇති ඉඩකඩ කොපමණද යන්න සඳහන් කරයි.
ආධාරක දෛශික යන්ත්‍රයක් යනු යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයක් වන අතර එය සමාන නමුත් රේඛීයව ස්වාධීන නොවන පන්ති වෙන්කර හඳුනා ගැනීම සඳහා ප්‍රශස්ත වෙන් කරන අධිතලයක් ජනනය කරයි.Vapnik51 අභිප්‍රාය වර්ගීකරණ ඇල්ගොරිතම නිර්මාණය කළ නමුත් එය මෑතකදී ප්‍රතිගාමී-නැඹුරු ගැටළු විසඳීමට භාවිතා කර ඇත.Li et al.52 ට අනුව, SVM යනු හොඳම වර්ගීකරණ ශිල්පීය ක්‍රමවලින් එකක් වන අතර එය විවිධ ක්ෂේත්‍රවල භාවිතා කර ඇත.SVM හි ප්‍රතිගාමී සංරචකය (සහාය දෛශික යන්ත්‍ර ප්‍රතිගාමීත්වය - SVMR) මෙම විශ්ලේෂණයේදී භාවිතා කරන ලදී.Cherkassky සහ Mulier53 SVMR කර්නල් මත පදනම් වූ ප්‍රතිගාමීත්වයක් ලෙස පුරෝගාමී වූ අතර, එහි ගණනය කිරීම බහු-රට අවකාශීය ශ්‍රිත සහිත රේඛීය ප්‍රතිගාමී ආකෘතියක් භාවිතයෙන් සිදු කරන ලදී.John et al54 වාර්තා කරන්නේ SVMR ආකෘති නිර්මාණය අධිතල රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය භාවිතා කරන බවයි, එය රේඛීය නොවන සම්බන්ධතා නිර්මාණය කරන අතර අවකාශීය ශ්‍රිත සඳහා ඉඩ සලසයි.Vohland et al ට අනුව. 55, epsilon (ε)-SVMR, සහසම්බන්ධිත දත්ත පිළිබඳ පුහුණුවෙන් හොඳම epsilon නැඹුරුව සමඟ දත්ත ස්වාධීනව සිතියම්ගත කිරීම සඳහා යොදන epsilon-අසංවේදී ශ්‍රිතයක් ලෙස නිරූපණ ආකෘතියක් ලබා ගැනීම සඳහා පුහුණු දත්ත කට්ටලය භාවිතා කරයි. පෙර සැකසූ දුර දෝෂය සත්‍ය අගයෙන් නොසලකා හරින අතර, දෝෂය ε(ε) ට වඩා විශාල නම්, පසෙහි ගුණාංග එයට වන්දි ලබා දෙයි. ආකෘතිය පුහුණු දත්තවල සංකීර්ණත්වය ආධාරක දෛශිකවල පුළුල් උප කුලකයකට අඩු කරයි. Vapnik51 විසින් යෝජනා කරන ලද සමීකරණය පහත දැක්වේ.
මෙහි b යනු අදිශ සීමාව නියෝජනය කරයි, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) යනු කර්නල් ශ්‍රිතය නියෝජනය කරයි, \(\alpha\) යනු ලැග්‍රැන්ජ් ගුණකය නියෝජනය කරයි, N යනු සංඛ්‍යාත්මක දත්ත කට්ටලයක් නියෝජනය කරයි, \({x}_{k}\) යනු දත්ත ආදානය නියෝජනය කරයි, සහ \(y\) යනු දත්ත ප්‍රතිදානයයි. භාවිතා කරන ප්‍රධාන කර්නල් වලින් එකක් වන්නේ SVMR මෙහෙයුමයි, එය ගවුසියානු රේඩියල් පදනම් ශ්‍රිතයකි (RBF). PTE පුහුණු දත්ත සඳහා වඩාත් සියුම් දඬුවම් කට්ටල සාධකය C සහ කර්නල් පරාමිති ගැමා (γ) ලබා ගැනීම සඳහා ඉතා වැදගත් වන ප්‍රශස්ත SVMR ආකෘතිය තීරණය කිරීම සඳහා RBF කර්නලය යොදනු ලැබේ. පළමුව, අපි පුහුණු කට්ටලය ඇගයීමට ලක් කළ අතර පසුව වලංගුකරණ කට්ටලයේ ආකෘති කාර්ය සාධනය පරීක්ෂා කළෙමු. භාවිතා කරන සුක්කානම් පරාමිතිය සිග්මා වන අතර ක්‍රම අගය svmRadial වේ.
බහු රේඛීය ප්‍රතිගාමී ආකෘතියක් (MLR) යනු අවම වර්ග ක්‍රමය භාවිතයෙන් ගණනය කරන ලද රේඛීය සංචිත පරාමිතීන් භාවිතා කරමින් ප්‍රතිචාර විචල්‍යය සහ පුරෝකථන විචල්‍ය ගණනාවක් අතර සම්බන්ධතාවය නිරූපණය කරන ප්‍රතිගාමී ආකෘතියකි. MLR හි, අවම වර්ග ආකෘතියක් යනු පැහැදිලි කිරීමේ විචල්‍යයන් තෝරා ගැනීමෙන් පසු පස ගුණාංගවල පුරෝකථන ශ්‍රිතයකි. පැහැදිලි කිරීමේ විචල්‍යයන් භාවිතා කරමින් රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් ස්ථාපිත කිරීම සඳහා ප්‍රතිචාරය භාවිතා කිරීම අවශ්‍ය වේ. පැහැදිලි කිරීමේ විචල්‍යයන් සමඟ රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් ස්ථාපිත කිරීම සඳහා PTE ප්‍රතිචාර විචල්‍යය ලෙස භාවිතා කරන ලදී. MLR සමීකරණය
මෙහි y යනු ප්‍රතිචාර විචල්‍යය වන අතර, \(a\) යනු අන්තඃඛණ්ඩය වන අතර, n යනු පුරෝකථක ගණන වන අතර, \({b}_{1}\) යනු සංගුණකවල අර්ධ ප්‍රතිගමනය වන අතර, \({x}_{ i}\) යනු පුරෝකථකයක් හෝ පැහැදිලි කිරීමේ විචල්‍යයක් නියෝජනය කරන අතර, \({\varepsilon }_{i}\) යනු ආකෘතියේ දෝෂය වන අතර එය අවශේෂය ලෙසද හැඳින්වේ.
මිශ්‍ර ආකෘති ලබා ගන්නා ලද්දේ SVMR සහ MLR සමඟ EBK සැන්ඩ්විච් කිරීමෙනි. මෙය සිදු කරනු ලබන්නේ EBK අන්තර් ඡේදනය කිරීමෙන් පුරෝකථනය කරන ලද අගයන් උපුටා ගැනීමෙනි. අන්තර් ඡේදනය කරන ලද Ca, K සහ Mg වලින් ලබාගත් පුරෝකථනය කරන ලද අගයන් CaK, CaMg සහ KMg වැනි නව විචල්‍යයන් ලබා ගැනීම සඳහා ඒකාබද්ධ ක්‍රියාවලියක් හරහා ලබා ගනී. ඉන්පසු Ca, K සහ Mg යන මූලද්‍රව්‍ය ඒකාබද්ධ කර සිව්වන විචල්‍යයක් වන CaKMg ලබා ගනී. සමස්තයක් වශයෙන්, ලබාගත් විචල්‍යයන් වන්නේ Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg සහ CaKMg ය. මෙම විචල්‍යයන් අපගේ පුරෝකථනය කරන්නන් බවට පත් වූ අතර, නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණය පුරෝකථනය කිරීමට උපකාරී වේ. මිශ්‍ර ආකෘතියක් ලබා ගැනීම සඳහා SVMR ඇල්ගොරිතමය අනාවැකිකරුවන් මත සිදු කරන ලදී. ඒ හා සමානව, මිශ්‍ර ආකෘතියක් ලබා ගැනීම සඳහා විචල්‍යයන් MLR ඇල්ගොරිතමය හරහා නල මාර්ගයෙන් යොමු කරනු ලැබේ. ආනුභවික බේසියානු ක්‍රිගින්-බහු රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය (EBK_MLR). සාමාන්‍යයෙන්, Ca, K, Mg, CaK යන විචල්‍යයන්, නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි Ni අන්තර්ගතයේ පුරෝකථනය කරන්නන් ලෙස CaMg, KMg සහ CaKMg සහ-වාරික ලෙස භාවිතා කරයි. ලබාගත් වඩාත්ම පිළිගත හැකි ආකෘතිය (EBK_SVM හෝ EBK_MLR) පසුව ස්වයං-සංවිධානාත්මක ප්‍රස්ථාරයක් භාවිතයෙන් දෘශ්‍යමාන කෙරේ. මෙම අධ්‍යයනයේ වැඩ ප්‍රවාහය රූප සටහන 2 හි දක්වා ඇත.
මූල්‍ය අංශය, සෞඛ්‍ය සේවා, කර්මාන්ත, සංඛ්‍යාලේඛන, පාංශු විද්‍යාව සහ තවත් බොහෝ දේවල දත්ත සංවිධානය කිරීම, ඇගයීම සහ පුරෝකථනය කිරීම සඳහා SeOM භාවිතා කිරීම ජනප්‍රිය මෙවලමක් බවට පත්ව ඇත. සංවිධානය, ඇගයීම සහ පුරෝකථනය සඳහා කෘතිම ස්නායු ජාල සහ අධීක්ෂණය නොකළ ඉගෙනුම් ක්‍රම භාවිතා කරමින් SeOM නිර්මාණය කර ඇත. මෙම අධ්‍යයනයේ දී, නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි Ni පුරෝකථනය කිරීම සඳහා හොඳම ආකෘතිය මත පදනම්ව Ni සාන්ද්‍රණයන් දෘශ්‍යමාන කිරීමට SeOM භාවිතා කරන ලදී. SeOM ඇගයීමේදී සැකසූ දත්ත n ආදාන-මාන දෛශික විචල්‍යයන් ලෙස භාවිතා කරයි43,56.Melssen et al. 57 තනි බර දෛශිකයක් සහිත ප්‍රතිදාන දෛශිකයකට තනි ආදාන ස්ථරයක් හරහා ස්නායු ජාලයකට ආදාන දෛශිකයක් සම්බන්ධ කිරීම විස්තර කරයි.SeOM මඟින් ජනනය කරන ලද ප්‍රතිදානය ෂඩාස්‍රාකාර, රවුම් හෝ හතරැස් ස්ථාන විද්‍යාත්මක සිතියම්වලට වියන ලද විවිධ නියුරෝන හෝ නෝඩ් වලින් සමන්විත ද්විමාන සිතියමකි.මෙට්‍රික්, ප්‍රමාණකරණ දෝෂය (QE) සහ භූලක්ෂණාත්මක දෝෂය (TE) මත පදනම් වූ සිතියම් ප්‍රමාණයන් සංසන්දනය කිරීමේදී, පිළිවෙලින් 0.086 සහ 0.904 සහිත SeOM ආකෘතිය තෝරා ගනු ලැබේ, එය 55-සිතියම් ඒකකයකි (5 × 11).නියුරෝන ව්‍යුහය තීරණය වන්නේ ආනුභවික සමීකරණයේ නෝඩ් ගණන අනුව ය.
මෙම අධ්‍යයනයේ දී භාවිතා කරන ලද දත්ත ගණන සාම්පල 115 කි. දත්ත පරීක්ෂණ දත්ත (වලංගු කිරීම සඳහා 25%) සහ පුහුණු දත්ත කට්ටල (ක්‍රමාංකනය සඳහා 75%) ලෙස බෙදීමට අහඹු ප්‍රවේශයක් භාවිතා කරන ලදී. පුහුණු දත්ත කට්ටලය ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය (ක්‍රමාංකනය) ජනනය කිරීමට භාවිතා කරන අතර, පරීක්ෂණ දත්ත කට්ටලය සාමාන්‍යකරණ හැකියාව සත්‍යාපනය කිරීමට භාවිතා කරයි58. පසෙහි නිකල් අන්තර්ගතය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා විවිධ ආකෘතිවල යෝග්‍යතාවය තක්සේරු කිරීම සඳහා මෙය සිදු කරන ලදී. භාවිතා කරන ලද සියලුම ආකෘති දස ගුණයකින් හරස් වලංගුකරණ ක්‍රියාවලියක් හරහා ගොස් පස් වතාවක් පුනරාවර්තනය විය. EBK අන්තර් මැදිහත්වීම මගින් නිපදවන ලද විචල්‍යයන් ඉලක්ක විචල්‍යය (PTE) පුරෝකථනය කිරීම සඳහා පුරෝකථනය කරන්නන් හෝ පැහැදිලි කිරීමේ විචල්‍යයන් ලෙස භාවිතා කරයි. ආකෘති නිර්මාණය RStudio හි පුස්තකාලය (Kohonen), පුස්තකාලය (caret), පුස්තකාලය (modelr), පුස්තකාලය (“e1071″), පුස්තකාලය (“plyr”), පුස්තකාලය (“caTools”), පුස්තකාලය (“prospectr”) සහ පුස්තකාල (“Metrics”) යන පැකේජ භාවිතා කරමින් හසුරුවනු ලැබේ.
පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණය පුරෝකථනය කිරීමට සහ ආකෘතියේ නිරවද්‍යතාවය සහ එහි වලංගුභාවය ඇගයීමට සුදුසු හොඳම ආකෘතිය තීරණය කිරීමට විවිධ වලංගුකරණ පරාමිතීන් භාවිතා කරන ලදී. දෙමුහුන්කරණ ආකෘති මධ්‍යන්‍ය නිරපේක්ෂ දෝෂය (MAE), මූල මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය (RMSE) සහ R-වර්ග හෝ සංගුණක නිර්ණය (R2) භාවිතයෙන් ඇගයීමට ලක් කරන ලදී. ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය මගින් නිරූපණය වන පිළිතුරේ සමානුපාතිකයන්හි විචලනය R2 අර්ථ දක්වයි. ස්වාධීන මිනුම්වල RMSE සහ විචල්‍යතා විශාලත්වය ආකෘතියේ පුරෝකථන බලය විස්තර කරන අතර MAE සත්‍ය ප්‍රමාණාත්මක අගය තීරණය කරයි. වලංගුකරණ පරාමිතීන් භාවිතයෙන් හොඳම මිශ්‍රණ ආකෘතිය ඇගයීමට R2 අගය ඉහළ විය යුතුය, අගය 1 ට ආසන්න වන තරමට නිරවද්‍යතාවය වැඩි වේ. Li et al. 59 ට අනුව, 0.75 හෝ ඊට වැඩි R2 නිර්ණායක අගයක් හොඳ පුරෝකථනයක් ලෙස සැලකේ; 0.5 සිට 0.75 දක්වා පිළිගත හැකි ආකෘති කාර්ය සාධනය වන අතර 0.5 ට අඩු නම් පිළිගත නොහැකි ආකෘති කාර්ය සාධනය වේ.RMSE සහ MAE වලංගුකරණ නිර්ණායක ඇගයීමේ ක්‍රම භාවිතා කරමින් ආකෘතියක් තෝරාගැනීමේදී, ලබාගත් අඩු අගයන් ප්‍රමාණවත් වූ අතර හොඳම තේරීම ලෙස සැලකේ.පහත සමීකරණය සත්‍යාපන ක්‍රමය විස්තර කරයි.
මෙහි n යනු නිරීක්ෂණය කරන ලද අගයේ ප්‍රමාණයයි\({Y}_{i}\) මනින ලද ප්‍රතිචාරය නියෝජනය කරන අතර, \({\widehat{Y}}_{i}\) යනු පුරෝකථනය කරන ලද ප්‍රතිචාර අගය ද නියෝජනය කරයි, එබැවින්, පළමු i නිරීක්ෂණ සඳහා.
පුරෝකථක සහ ප්‍රතිචාර විචල්‍යයන් පිළිබඳ සංඛ්‍යානමය විස්තර 1 වගුවේ දක්වා ඇති අතර, එය සාමාන්‍යය, සම්මත අපගමනය (SD), විචලන සංගුණකය (CV), අවම, උපරිම, කුර්ටෝසිස් සහ ඇලවීම පෙන්වයි. මූලද්‍රව්‍යවල අවම සහ උපරිම අගයන් Mg < Ca < K < Ni සහ Ca < Mg < K < Ni හි අවරෝහණ අනුපිළිවෙලින් ඇත. අධ්‍යයන ප්‍රදේශයෙන් ලබාගත් ප්‍රතිචාර විචල්‍යයේ (Ni) සාන්ද්‍රණය 4.86 සිට 42.39 mg/kg දක්වා පරාසයක පවතී. Ni ලෝක සාමාන්‍යය (29 mg/kg) සහ යුරෝපීය සාමාන්‍යය (37 mg/kg) සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙන් පෙන්නුම් කළේ අධ්‍යයන ප්‍රදේශය සඳහා සමස්ත ගණනය කරන ලද ජ්‍යාමිතික සාමාන්‍යය දරාගත හැකි පරාසය තුළ ඇති බවයි. කෙසේ වෙතත්, Kabata-Pendias11 විසින් පෙන්වා දී ඇති පරිදි, වත්මන් අධ්‍යයනයේ සාමාන්‍ය නිකල් (Ni) සාන්ද්‍රණය ස්වීඩනයේ කෘෂිකාර්මික පස සමඟ සංසන්දනය කිරීමෙන් පෙන්නුම් කරන්නේ වත්මන් සාමාන්‍ය නිකල් සාන්ද්‍රණය වැඩි බවයි. ඒ හා සමානව, වත්මන් අධ්‍යයනයේ නාගරික සහ අර්ධ-නාගරික පසෙහි ෆ්‍රයිඩෙක් මිස්ටෙක්හි සාමාන්‍ය සාන්ද්‍රණය (Ni 16.15 mg/kg) Różański et al විසින් වාර්තා කරන ලද පෝලන්ත නාගරික පසෙහි Ni සඳහා අවසර ලත් සීමාව වන 60 (10.2 mg/kg) ට වඩා වැඩි විය. තවද, වත්මන් අධ්‍යයනයට සාපේක්ෂව ටස්කනි හි නාගරික පසෙහි Bretzel සහ Calderisi61 ඉතා අඩු මධ්‍යන්‍ය Ni සාන්ද්‍රණයන් (1.78 mg/kg) වාර්තා කර ඇත. හොංකොං නාගරික පසෙහි Jim62 අඩු නිකල් සාන්ද්‍රණයක් (12.34 mg/kg) ද සොයා ගත් අතර එය මෙම අධ්‍යයනයේ වත්මන් නිකල් සාන්ද්‍රණයට වඩා අඩුය. ජර්මනියේ සැක්සොනි-අන්හාල්ට් හි පැරණි පතල් හා නාගරික කාර්මික ප්‍රදේශයක බර්ක් සහ ඇල්63 සාමාන්‍ය Ni සාන්ද්‍රණය 17.6 mg/kg ලෙස වාර්තා කළ අතර එය ප්‍රදේශයේ සාමාන්‍ය Ni සාන්ද්‍රණයට වඩා (16.15 mg/kg) 1.45 mg/kg වැඩි විය. වත්මන් පර්යේෂණ. අධ්‍යයන ප්‍රදේශයේ සමහර නාගරික සහ තදාසන්න ප්‍රදේශවල පසෙහි අධික නිකල් අන්තර්ගතය ප්‍රධාන වශයෙන් යකඩ හා වානේ කර්මාන්තය සහ ලෝහ කර්මාන්තයට හේතු විය හැක. මෙය Khodadoust et al විසින් කරන ලද අධ්‍යයනයට අනුකූල වේ. 64 පසෙහි නිකල් දූෂණයේ ප්‍රධාන මූලාශ්‍ර වානේ කර්මාන්තය සහ ලෝහ වැඩ බව. කෙසේ වෙතත්, පුරෝකථනය කරන්නන් Ca සඳහා 538.70 mg/kg සිට 69,161.80 mg/kg දක්වා, K සඳහා 497.51 mg/kg සිට 3535.68 mg/kg දක්වා සහ Mg සඳහා 685.68 mg/kg සිට 5970.05 mg/kg දක්වා පරාසයක පැවතුනි.ජකොව්ල්ජෙවික් සහ වෙනත් අය. 65 මධ්‍යම සර්බියාවේ පසෙහි මුළු Mg සහ K අන්තර්ගතය විමර්ශනය කළේය. ඔවුන් සොයා ගත්තේ මුළු සාන්ද්‍රණයන් (පිළිවෙලින් 410 mg/kg සහ 400 mg/kg) වත්මන් අධ්‍යයනයේ Mg සහ K සාන්ද්‍රණයන්ට වඩා අඩු බවයි. වෙන්කර හඳුනාගත නොහැකි ලෙස, නැගෙනහිර පෝලන්තයේ, Orzechowski සහ Smolczynski66 Ca, Mg සහ K හි මුළු අන්තර්ගතය තක්සේරු කර Ca (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) සහ K (810 mg/kg) සාමාන්‍ය සාන්ද්‍රණයන් පෙන්නුම් කළහ. මතුපිට පසෙහි අන්තර්ගතය මෙම අධ්‍යයනයේ තනි මූලද්‍රව්‍යයට වඩා අඩුය. පොන්ග්‍රැක් සහ වෙනත් අය විසින් මෑතකදී කරන ලද අධ්‍යයනයකින් 67 පෙන්නුම් කළේ ස්කොට්ලන්තයේ, එක්සත් රාජධානියේ (මයිල්නෙෆීල්ඩ් පස, බැල්රුඩරි පස සහ හාර්ට්වුඩ් පස) විවිධ පස් 3 ක විශ්ලේෂණය කරන ලද මුළු Ca අන්තර්ගතය මෙම අධ්‍යයනයේ ඉහළ Ca අන්තර්ගතයක් පෙන්නුම් කළ බවයි.
සාම්පල ලබා ගත් මූලද්‍රව්‍යවල විවිධ මනින ලද සාන්ද්‍රණයන් හේතුවෙන්, මූලද්‍රව්‍යවල දත්ත කට්ටල ව්‍යාප්තිය විවිධ ඇලවීම් පෙන්නුම් කරයි. මූලද්‍රව්‍යවල ඇලවීම් සහ කුර්ටෝසිස් පිළිවෙලින් 1.53 සිට 7.24 දක්වා සහ 2.49 සිට 54.16 දක්වා පරාසයක පැවතුනි. ගණනය කරන ලද සියලුම මූලද්‍රව්‍යවල +1 ට වඩා ඇලවීම් සහ කුර්ටෝසිස් මට්ටම් ඇති අතර එමඟින් දත්ත ව්‍යාප්තිය අක්‍රමවත්, නිවැරදි දිශාවට ඇලවීම් සහ උච්චතම බව පෙන්නුම් කරයි. මූලද්‍රව්‍යවල ඇස්තමේන්තුගත CVs මගින් K, Mg සහ Ni මධ්‍යස්ථ විචල්‍යතාවයක් පෙන්නුම් කරන අතර Ca අතිශයින් ඉහළ විචල්‍යතාවයක් පෙන්නුම් කරයි. K, Ni සහ Mg හි CVs ඒවායේ ඒකාකාර ව්‍යාප්තිය පැහැදිලි කරයි. තවද, Ca ව්‍යාප්තිය ඒකාකාර නොවන අතර බාහිර මූලාශ්‍ර එහි පොහොසත් කිරීමේ මට්ටමට බලපෑ හැකිය.
ප්‍රතිචාර මූලද්‍රව්‍ය සමඟ පුරෝකථන විචල්‍යයන්ගේ සහසම්බන්ධය මූලද්‍රව්‍ය අතර සතුටුදායක සහසම්බන්ධයක් පෙන්නුම් කළේය (රූපය 3 බලන්න). සහසම්බන්ධයෙන් පෙන්නුම් කළේ CaK, r අගය = 0.53 සමඟ මධ්‍යස්ථ සහසම්බන්ධයක් පෙන්නුම් කළ බවයි, CaNi ද එසේමය. Ca සහ K එකිනෙකා සමඟ මධ්‍යස්ථ සම්බන්ධතා පෙන්නුම් කළද, කිංග්ස්ටන් සහ වෙනත් අය වැනි පර්යේෂකයන්. 68 සහ Santo69 යෝජනා කරන්නේ පසෙහි ඒවායේ මට්ටම් ප්‍රතිලෝමව සමානුපාතික බවයි.කෙසේ වෙතත්, Ca සහ Mg K ට ප්‍රතිවිරුද්ධ වේ, නමුත් CaK හොඳින් සහසම්බන්ධ වේ.මෙය පොටෑසියම් කාබනේට් වැනි පොහොර යෙදීම නිසා විය හැකි අතර එය පොටෑසියම් වල 56% කින් වැඩි වේ.පොටෑසියම් මැග්නීසියම් සමඟ මධ්‍යස්ථව සහසම්බන්ධ විය (KM r = 0.63).පොහොර කර්මාන්තයේ දී, මෙම මූලද්‍රව්‍ය දෙක සමීපව සම්බන්ධ වන්නේ පොටෑසියම් මැග්නීසියම් සල්ෆේට්, පොටෑසියම් මැග්නීසියම් නයිට්‍රේට් සහ පොටෑෂ් පසෙහි ඒවායේ ඌනතා මට්ටම් වැඩි කිරීම සඳහා යොදන බැවිනි.නිකල් Ca, K සහ Mg සමඟ මධ්‍යස්ථව සහසම්බන්ධ වේ, පිළිවෙලින් r අගයන් = 0.52, 0.63 සහ 0.55.කැල්සියම්, මැග්නීසියම් සහ නිකල් වැනි PTE සම්බන්ධ සම්බන්ධතා සංකීර්ණ වේ, නමුත් කෙසේ වෙතත්, මැග්නීසියම් කැල්සියම් අවශෝෂණය වළක්වයි, කැල්සියම් අතිරික්ත මැග්නීසියම් වල බලපෑම් අඩු කරයි, සහ මැග්නීසියම් සහ කැල්සියම් යන දෙකම පසෙහි නිකල් වල විෂ සහිත බලපෑම් අඩු කරයි.
පුරෝකථක සහ ප්‍රතිචාර අතර සම්බන්ධතාවය පෙන්වන මූලද්‍රව්‍ය සඳහා සහසම්බන්ධතා අනුකෘතිය (සටහන: මෙම රූපයේ මූලද්‍රව්‍ය අතර විසිරුම් සටහනක් ඇතුළත් වේ, වැදගත්කම මට්ටම් p < 0,001 මත පදනම් වේ).
රූපය 4 මූලද්‍රව්‍යවල අවකාශීය ව්‍යාප්තිය නිරූපණය කරයි.බර්ගෝස් සහ තවත් අයට අනුව70, අවකාශීය ව්‍යාප්තියේ යෙදීම දූෂිත ප්‍රදේශවල උණුසුම් ස්ථාන ප්‍රමාණනය කිරීමට සහ ඉස්මතු කිරීමට භාවිතා කරන තාක්‍ෂණයකි.රූපය 4 හි Ca හි පොහොසත් කිරීමේ මට්ටම් අවකාශීය බෙදාහැරීමේ සිතියමේ වයඹ කොටසේ දැකිය හැකිය.රූපයේ මධ්‍යස්ථ සිට ඉහළ Ca පොහොසත් කිරීමේ උණුසුම් ස්ථාන පෙන්වයි.සිතියමේ වයඹ දෙසින් ඇති කැල්සියම් පොහොසත් කිරීම පසෙහි ආම්ලිකතාවය අඩු කිරීම සඳහා ක්ෂණික දෙහි (කැල්සියම් ඔක්සයිඩ්) භාවිතා කිරීම සහ වානේ සෑදීමේ ක්‍රියාවලියේදී ක්ෂාරීය ඔක්සිජන් ලෙස වානේ මෝල්වල භාවිතා කිරීම නිසා විය හැකිය.අනෙක් අතට, අනෙකුත් ගොවීන් pH අගය උදාසීන කිරීම සඳහා ආම්ලික පස්වල කැල්සියම් හයිඩ්‍රොක්සයිඩ් භාවිතා කිරීමට කැමැත්තක් දක්වයි, එය පසෙහි කැල්සියම් අන්තර්ගතය ද වැඩි කරයි71.පොටෑසියම් සිතියමේ වයඹ සහ නැගෙනහිර ප්‍රදේශවල උණුසුම් ස්ථාන ද පෙන්වයි.වයඹ යනු ප්‍රධාන කෘෂිකාර්මික ප්‍රජාවක් වන අතර පොටෑසියම් මධ්‍යස්ථ සිට ඉහළ රටාව NPK සහ පොටෑෂ් යෙදීම් නිසා විය හැකිය.මෙය Madaras සහ Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74 වැනි අනෙකුත් අධ්‍යයනයන්ට අනුකූල වේ. පස ස්ථායීකරණය සහ KCl සහ NPK සමඟ ප්‍රතිකාර කිරීමෙන් පසෙහි ඉහළ K අන්තර්ගතයක් ඇති වන බව Asare et al.75 නිරීක්ෂණය කළේය. බෙදාහැරීමේ සිතියමේ වයඹ දෙසින් ඇති අවකාශීය පොටෑසියම් පොහොසත් කිරීම දුර්වල පසෙහි පොටෑසියම් ප්‍රමාණය වැඩි කිරීම සඳහා පොටෑසියම් ක්ලෝරයිඩ්, පොටෑසියම් සල්ෆේට්, පොටෑසියම් නයිට්‍රේට්, පොටෑෂ් සහ පොටෑෂ් වැනි පොටෑසියම් මත පදනම් වූ පොහොර භාවිතය නිසා විය හැකිය.Zádorová et al. 76 සහ Tlustoš et al. 77 හි දක්වා ඇත්තේ K-පාදක පොහොර යෙදීම පසෙහි K අන්තර්ගතය වැඩි කරන අතර දිගු කාලීනව පසෙහි පෝෂක අන්තර්ගතය සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි කරන බවයි, විශේෂයෙන් K සහ Mg පසෙහි උණුසුම් ස්ථානයක් පෙන්වයි. සිතියමේ වයඹ දෙසින් සහ සිතියමේ ගිනිකොන දෙසින් සාපේක්ෂව මධ්‍යස්ථ උණුසුම් ස්ථාන. පසෙහි කොලොයිඩල් සවි කිරීම පසෙහි මැග්නීසියම් සාන්ද්‍රණය අඩු කරයි. පසෙහි එහි ඌනතාවය ශාක කහ පැහැති අන්තර් නහර ක්ලෝරෝසිස් පෙන්නුම් කරයි. පොටෑසියම් මැග්නීසියම් සල්ෆේට්, මැග්නීසියම් සල්ෆේට් සහ කීසරයිට් වැනි මැග්නීසියම් මත පදනම් වූ පොහොර, සාමාන්‍ය pH පරාසයක් සහිත පසෙහි ඌනතාවයන් (ශාක දම්, රතු හෝ දුඹුරු පැහැයෙන් දිස්වන අතර මැග්නීසියම් ඌනතාවය පෙන්නුම් කරයි) සඳහා ප්‍රතිකාර කරයි6. නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පස මතුපිට නිකල් සමුච්චය වීම කෘෂිකර්මාන්තය වැනි මානව විද්‍යාත්මක ක්‍රියාකාරකම් සහ මල නොබැඳෙන වානේ නිෂ්පාදනයේදී නිකල් වල වැදගත්කම නිසා විය හැකිය78.
මූලද්‍රව්‍යවල අවකාශීය ව්‍යාප්තිය [අවකාශීය ව්‍යාප්ති සිතියම ArcGIS ඩෙස්ක්ටොප් භාවිතයෙන් නිර්මාණය කරන ලදී (ESRI, Inc, අනුවාදය 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
මෙම අධ්‍යයනයේ භාවිතා කරන ලද මූලද්‍රව්‍ය සඳහා ආදර්ශ කාර්ය සාධන දර්ශක ප්‍රතිඵල වගුව 2 හි දක්වා ඇත. අනෙක් අතට, Ni හි RMSE සහ MAE දෙකම ශුන්‍යයට ආසන්නයි (0.86 RMSE, -0.08 MAE). අනෙක් අතට, K හි RMSE සහ MAE අගයන් දෙකම පිළිගත හැකිය. කැල්සියම් සහ මැග්නීසියම් සඳහා RMSE සහ MAE ප්‍රතිඵල වැඩි විය. විවිධ දත්ත කට්ටල නිසා Ca සහ K MAE සහ RMSE ප්‍රතිඵල විශාල වේ. Ni පුරෝකථනය කිරීමට EBK භාවිතා කරන මෙම අධ්‍යයනයේ RMSE සහ MAE, එකම එකතු කරන ලද දත්ත භාවිතා කරමින් පසෙහි S සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කිරීමට සහජ ක්‍රිජිං භාවිතා කරන ජෝන් සහ වෙනත් අයගේ ප්‍රතිඵලවලට වඩා හොඳ බව සොයා ගන්නා ලදී. අප අධ්‍යයනය කළ EBK ප්‍රතිදානයන් Fabijaczyk සහ වෙනත් අයගේ ප්‍රතිඵල සමඟ සහසම්බන්ධ වේ. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 සහ John et al. 82, විශේෂයෙන් K සහ Ni.
නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි නිකල් අන්තර්ගතය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා තනි ක්‍රමවල කාර්ය සාධනය ආකෘතිවල කාර්ය සාධනය භාවිතයෙන් ඇගයීමට ලක් කරන ලදී (වගුව 3). ආකෘති වලංගුකරණය සහ නිරවද්‍යතා ඇගයීම මගින් EBK SVMR ආකෘතිය සමඟ ඒකාබද්ධව Ca_Mg_K අනාවැකිකරු හොඳම කාර්ය සාධනය ලබා දුන් බව තහවුරු විය. ක්‍රමාංකන ආකෘතිය Ca_Mg_K-EBK_SVMR ආකෘතිය R2, මූල මධ්‍යන්‍ය වර්ග දෝෂය (RMSE) සහ මධ්‍යන්‍ය නිරපේක්ෂ දෝෂය (MAE) 0.637 (R2), 95.479 mg/kg (RMSE) සහ 77.368 mg/kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0.663 (R2), 235.974 mg/kg (RMSE) සහ 166.946 mg/kg (MAE) විය. කෙසේ වෙතත්, Ca_Mg_K-SVMR (0.663 mg/kg R2) සහ Ca_Mg-EBK_SVMR සඳහා හොඳ R2 අගයන් ලබා ගන්නා ලදී. (0.643 = ආර්2); ඔවුන්ගේ RMSE සහ MAE ප්‍රතිඵල Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) සඳහා වූ ප්‍රතිඵලවලට වඩා ඉහළ අගයක් ගත්තේය (වගුව 3 බලන්න). ඊට අමතරව, Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 සහ MAE = 1031.49) ආකෘතියේ RMSE සහ MAE පිළිවෙලින් 17.5 සහ 13.4 වන අතර ඒවා Ca_Mg_K-EBK_SVMR වලට වඩා විශාල වේ. ඒ හා සමානව, Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 සහ MAE = 166.946) ආකෘතියේ RMSE සහ MAE පිළිවෙලින් Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE සහ MAE වලට වඩා 2.5 සහ 2.2 විශාල වේ. ගණනය කරන ලද RMSE ප්‍රතිඵලවලින් පෙන්නුම් කරන්නේ දත්ත කට්ටලය හොඳම ගැළපෙන රේඛාව සමඟ කෙතරම් සාන්ද්‍රණය වී ඇත්ද යන්නයි. ඉහළ RSME සහ MAE නිරීක්ෂණය කරන ලදී. Kebonye et al ට අනුව. 46 සහ ජෝන් සහ වෙනත් අය 54, RMSE සහ MAE ශුන්‍යයට සමීප වන තරමට ප්‍රතිඵල වඩා හොඳය.SVMR සහ EBK_SVMR ඉහළ ප්‍රමාණාත්මක RSME සහ MAE අගයන් ඇත. RSME ඇස්තමේන්තු MAE අගයන්ට වඩා නිරන්තරයෙන් ඉහළ මට්ටමක පවතින බව නිරීක්ෂණය විය, එය බාහිර සාධකවල පැවැත්ම පෙන්නුම් කරයි.Legates සහ McCabe83 ට අනුව, RMSE මධ්‍යන්‍ය නිරපේක්ෂ දෝෂය (MAE) ඉක්මවා යන ප්‍රමාණය බාහිර සාධකවල පැවැත්මේ දර්ශකයක් ලෙස නිර්දේශ කෙරේ. මෙයින් අදහස් කරන්නේ දත්ත කට්ටලය වඩාත් විෂමජාතීය වන තරමට MAE සහ RMSE අගයන් වැඩි බවයි.නාගරික සහ තදාසන්න පසෙහි Ni අන්තර්ගතය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා Ca_Mg_K-EBK_SVMR මිශ්‍ර ආකෘතියේ හරස්-වලංගුකරණ තක්සේරුවේ නිරවද්‍යතාවය 63.70%ක් විය.Li සහ වෙනත් අය 59 ට අනුව, මෙම නිරවද්‍යතා මට්ටම පිළිගත හැකි ආකෘති කාර්ය සාධන අනුපාතයකි.වර්තමාන ප්‍රතිඵල Tarasov සහ වෙනත් අය විසින් කරන ලද පෙර අධ්‍යයනයකට සංසන්දනය කර ඇත. 36 හි දෙමුහුන් ආකෘතිය MLPRK (බහු ස්ථර පර්සෙප්ට්‍රොන් අවශේෂ ක්‍රිගිං) නිර්මාණය කළේය, වත්මන් අධ්‍යයනයේ වාර්තා කර ඇති EBK_SVMR නිරවද්‍යතා ඇගයීමේ දර්ශකයට අදාළව, RMSE (210) සහ MAE (167.5) වත්මන් අධ්‍යයනයේ අපගේ ප්‍රතිඵලවලට වඩා ඉහළ අගයක් ගත්තේය (RMSE 95.479, MAE 77.368). කෙසේ වෙතත්, වත්මන් අධ්‍යයනයේ R2 (0.637) ටාරසොව් සහ වෙනත් අයගේ ප්‍රතිඵල සමඟ සංසන්දනය කිරීමේදී. 36 (0.544), මෙම මිශ්‍ර ආකෘතියේ නිර්ණය කිරීමේ සංගුණකය (R2) වැඩි බව පැහැදිලිය. මිශ්‍ර ආකෘතිය සඳහා දෝෂ ආන්තිකය (RMSE සහ MAE) (EBK SVMR) දෙගුණයකින් අඩුය. ඒ හා සමානව, Sergeev et al.34 විසින් සංවර්ධිත දෙමුහුන් ආකෘතිය (Multilayer Perceptron Residual Kriging) සඳහා 0.28 (R2) වාර්තා කරන ලද අතර, වත්මන් අධ්‍යයනයේ Ni 0.637 (R2) වාර්තා කර ඇත. මෙම ආකෘතියේ (EBK SVMR) පුරෝකථන නිරවද්‍යතා මට්ටම 63.7% වන අතර, Sergeev et al. 34 විසින් ලබාගත් පුරෝකථන නිරවද්‍යතාවය 28% කි. EBK_SVMR ආකෘතිය සහ Ca_Mg_K පුරෝකථකයක් ලෙස භාවිතා කර නිර්මාණය කරන ලද අවසාන සිතියම (රූපය 5) සමස්ත අධ්‍යයන ප්‍රදේශය පුරා උණුසුම් ස්ථාන සහ මධ්‍යස්ථ සිට නිකල් දක්වා පුරෝකථනයන් පෙන්වයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ අධ්‍යයන ප්‍රදේශයේ නිකල් සාන්ද්‍රණය ප්‍රධාන වශයෙන් මධ්‍යස්ථ වන අතර සමහර නිශ්චිත ප්‍රදේශවල වැඩි සාන්ද්‍රණයන් ඇති බවයි.
අවසාන පුරෝකථන සිතියම EBK_SVMR දෙමුහුන් ආකෘතිය භාවිතයෙන් සහ Ca_Mg_K පුරෝකථනය ලෙස භාවිතා කරමින් නිරූපණය කෙරේ.[අවකාශීය ව්‍යාප්ති සිතියම RStudio භාවිතයෙන් නිර්මාණය කරන ලදී (අනුවාදය 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
රූප සටහන 6 හි ඉදිරිපත් කර ඇත්තේ තනි නියුරෝන වලින් සමන්විත සංයුති තලයක් ලෙස PTE සාන්ද්‍රණයන් ය. සංරචක තල කිසිවක් පෙන්වා ඇති පරිදි එකම වර්ණ රටාව ප්‍රදර්ශනය කළේ නැත. කෙසේ වෙතත්, අඳින ලද සිතියමකට සුදුසු නියුරෝන සංඛ්‍යාව 55 කි. SeOM විවිධ වර්ණ භාවිතා කරමින් නිපදවන අතර, වර්ණ රටා වඩාත් සමාන වන තරමට, සාම්පලවල ගුණාංග වඩාත් සැසඳිය හැකිය. ඒවායේ නිරවද්‍ය වර්ණ පරිමාණයට අනුව, තනි මූලද්‍රව්‍ය (Ca, K, සහ Mg) තනි ඉහළ නියුරෝන සහ බොහෝ අඩු නියුරෝන වලට සමාන වර්ණ රටා පෙන්නුම් කළේය. මේ අනුව, CaK සහ CaMg ඉතා ඉහළ අනුපිළිවෙලින් යුත් නියුරෝන සහ අඩු සිට මධ්‍යස්ථ වර්ණ රටා සමඟ යම් සමානකම් බෙදා ගනී. ආකෘති දෙකම රතු, තැඹිලි සහ කහ වැනි මධ්‍යම සිට ඉහළ වර්ණ වර්ණ පෙන්වීමෙන් පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණය පුරෝකථනය කරයි. KMg ආකෘතිය නිශ්චිත සමානුපාතිකයන් සහ අඩු සිට මධ්‍යම වර්ණ පැල්ලම් මත පදනම්ව බොහෝ ඉහළ වර්ණ රටා පෙන්වයි. අඩු සිට ඉහළ දක්වා නිශ්චිත වර්ණ පරිමාණයකින්, ආකෘතියේ සංරචකවල තල බෙදා හැරීමේ රටාව පසෙහි නිකල් විභව සාන්ද්‍රණය පෙන්නුම් කරන ඉහළ වර්ණ රටාවක් පෙන්නුම් කළේය (රූපය 4 බලන්න). CakMg ආකෘති සංරචක තලය අඩු සිට ඉහළ දක්වා විවිධ වර්ණ රටාවක් පෙන්වයි. නිවැරදි වර්ණ පරිමාණයකට. තවද, නිකල් අන්තර්ගතය පිළිබඳ ආකෘතියේ පුරෝකථනය (CakMg) රූපය 5 හි පෙන්වා ඇති නිකල් වල අවකාශීය ව්‍යාප්තියට සමාන වේ. ප්‍රස්ථාර දෙකම නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණයේ ඉහළ, මධ්‍යම සහ අඩු අනුපාතයන් පෙන්වයි. රූපය 7 සිතියමේ k-means කාණ්ඩගත කිරීමේදී සමෝච්ඡ ක්‍රමය නිරූපණය කරයි, එක් එක් ආකෘතියේ පුරෝකථනය කරන ලද අගය මත පදනම්ව පොකුරු තුනකට බෙදා ඇත. සමෝච්ඡ ක්‍රමය ප්‍රශස්ත පොකුරු ගණන නියෝජනය කරයි. එකතු කරන ලද පස් සාම්පල 115 න්, 1 කාණ්ඩය වැඩිම පාංශු සාම්පල ලබා ගත්තේ 74 කි. පොකුරු 2 සාම්පල 33 ක් ලබා ගත් අතර, පොකුරු 3 සාම්පල 8 ක් ලබා ගත්තේය. නිවැරදි පොකුරු අර්ථ නිරූපණය සඳහා ඉඩ සැලසෙන පරිදි හතක සංරචක තලීය පුරෝකථන සංයෝජනය සරල කරන ලදී. පස සෑදීමට බලපාන බොහෝ මානව විද්‍යාත්මක සහ ස්වාභාවික ක්‍රියාවලීන් හේතුවෙන්, බෙදා හරින ලද SeOM සිතියමක නිසි ලෙස වෙනස් වූ පොකුරු රටා තිබීම දුෂ්කර ය78.
එක් එක් එම්පිරිකල් බේසියානු ක්‍රිජින් ආධාරක දෛශික යන්ත්‍රය (EBK_SVM_SeOM) විචල්‍යය මගින් සංරචක තල ප්‍රතිදානය.[SEOM සිතියම් RStudio භාවිතයෙන් නිර්මාණය කරන ලදී (අනුවාදය 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
විවිධ පොකුරු වර්ගීකරණ සංරචක [SeOM සිතියම් RStudio භාවිතයෙන් නිර්මාණය කරන ලදී (අනුවාදය 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
වත්මන් අධ්‍යයනය නාගරික සහ අර්ධ නාගරික පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණයන් සඳහා ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම පැහැදිලිව නිරූපණය කරයි. පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කිරීමට හොඳම ක්‍රමය ලබා ගැනීම සඳහා, ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම සමඟ මූලද්‍රව්‍ය ඒකාබද්ධ කරමින් විවිධ ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රම අධ්‍යයනය මගින් පරීක්ෂා කරන ලදී. ආකෘති නිර්මාණ ශිල්පීය ක්‍රමයේ SeOM සංයුති තල අවකාශීය ලක්ෂණ නිවැරදි වර්ණ පරිමාණයකින් පහළ සිට ඉහළ දක්වා ඉහළ වර්ණ රටාවක් ප්‍රදර්ශනය කළ අතර එය පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණයන් පෙන්නුම් කරයි. කෙසේ වෙතත්, අවකාශීය බෙදාහැරීමේ සිතියම EBK_SVMR විසින් ප්‍රදර්ශනය කරන ලද සංරචකවල තල අවකාශීය ව්‍යාප්තිය තහවුරු කරයි (රූපය 5 බලන්න). ප්‍රතිඵලවලින් පෙනී යන්නේ ආධාරක දෛශික යන්ත්‍ර ප්‍රතිගාමී ආකෘතිය (Ca Mg K-SVMR) පසෙහි Ni සාන්ද්‍රණය තනි ආකෘතියක් ලෙස පුරෝකථනය කරන නමුත්, වලංගුකරණය සහ නිරවද්‍යතා ඇගයීමේ පරාමිතීන් RMSE සහ MAE අනුව ඉතා ඉහළ දෝෂ පෙන්නුම් කරයි. අනෙක් අතට, EBK_MLR ආකෘතිය සමඟ භාවිතා කරන ආකෘති නිර්මාණ තාක්ෂණය ද නිර්ණය කිරීමේ සංගුණකයේ (R2) අඩු අගය නිසා දෝෂ සහිතය. 63.7% ක නිරවද්‍යතාවයකින් අඩු RMSE සහ MAE දෝෂ සහිත EBK SVMR සහ ඒකාබද්ධ මූලද්‍රව්‍ය (CaKMg) භාවිතා කිරීමෙන් හොඳ ප්‍රතිඵල ලබා ගන්නා ලදී. යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතමයක් සහිත EBK ඇල්ගොරිතමයක් පසෙහි PTE සාන්ද්‍රණය පුරෝකථනය කළ හැකි දෙමුහුන් ඇල්ගොරිතමයක් ජනනය කළ හැකිය. අධ්‍යයන ප්‍රදේශයේ Ni සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කිරීම සඳහා Ca Mg K පුරෝකථනය කරන්නන් ලෙස භාවිතා කිරීමෙන් පසෙහි Ni පුරෝකථනය වැඩි දියුණු කළ හැකි බව ප්‍රතිඵලවලින් පෙනී යයි. මෙයින් අදහස් කරන්නේ වානේ කර්මාන්තය විසින් නිකල් මත පදනම් වූ පොහොර අඛණ්ඩව යෙදීම සහ පසෙහි කාර්මික දූෂණය පසෙහි නිකල් සාන්ද්‍රණය වැඩි කිරීමේ ප්‍රවණතාවක් ඇති බවයි. මෙම අධ්‍යයනයෙන් හෙළි වූයේ EBK ආකෘතියට දෝෂ මට්ටම අඩු කර නාගරික හෝ අර්ධ නාගරික පසෙහි පාංශු අවකාශීය ව්‍යාප්තියේ ආකෘතියේ නිරවද්‍යතාවය වැඩි දියුණු කළ හැකි බවයි. සාමාන්‍යයෙන්, පසෙහි PTE තක්සේරු කිරීමට සහ පුරෝකථනය කිරීමට EBK-SVMR ආකෘතිය යෙදීමට අපි යෝජනා කරමු; ඊට අමතරව, විවිධ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ඇල්ගොරිතම සමඟ දෙමුහුන් කිරීමට EBK භාවිතා කිරීමට අපි යෝජනා කරමු. මූලද්‍රව්‍ය සහකාරියේට් ලෙස භාවිතා කරමින් Ni සාන්ද්‍රණයන් පුරෝකථනය කරන ලදී; කෙසේ වෙතත්, වැඩි සහ-වේරියට් භාවිතා කිරීම ආකෘතියේ කාර්ය සාධනය බෙහෙවින් වැඩිදියුණු කරනු ඇති අතර, එය වත්මන් කාර්යයේ සීමාවක් ලෙස සැලකිය හැකිය. මෙම අධ්‍යයනයේ තවත් සීමාවක් වන්නේ දත්ත කට්ටල ගණන 115 කි. එබැවින්, වැඩි දත්ත ලබා දෙන්නේ නම්, යෝජිත ප්‍රශස්ත දෙමුහුන්කරණ ක්‍රමයේ කාර්ය සාධනය වැඩිදියුණු කළ හැකිය.
PlantProbs.net.Plants සහ පසෙහි නිකල් https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021 අප්‍රේල් 28 දින ප්‍රවේශ විය).
කැස්ප්‍රසාක්, කේ.එස්. නිකල් නූතන පාරිසරික විෂ විද්‍යාවේ දියුණුව.surroundings.toxicology.11, 145–183 (1987).
සෙම්පල්, එම්. සහ නිකල්, ජී. නිකල්: එහි ප්‍රභවයන් සහ පාරිසරික විෂ විද්‍යාව පිළිබඳ සමාලෝචනයක්. පෝලන්ත ජේ. පරිසරය. අධ්‍යයනාංශය.15, 375–382 (2006).
ෆ්‍රීඩ්මන්, බී. සහ හචින්සන්, ටීසී කැනඩාවේ ඔන්ටාරියෝ හි සඩ්බරි හි නිකල්-තඹ උණුකරන ස්ථානයක් අසල පසෙහි සහ වෘක්ෂලතාදියෙහි වායුගෝලයෙන් ලැබෙන දූෂක ආදානය සහ සමුච්චය වීම.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
මනිවා, ටී. සහ තවත් අය. පසෙහි ඇති බැර ලෝහ, ශාක සහ බොට්ස්වානාවේ සෙලෙබි-ෆික්වේ තඹ-නිකල් පතල අසල තෘණ රූමිනන්ට් හා සම්බන්ධ අවදානම්. වටපිටාව. භූ රසායන විද්‍යාව. සෞඛ්‍යය https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. පසෙහි අංශු මාත්‍ර මූලද්‍රව්‍ය සහ… – 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= (ප්‍රවේශය 2020 නොවැම්බර් 24).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, නිර්වචනය නොකළ. නෝර්වේහි Soer-Varanger හි කෘෂිකාර්මික පස සහ තණකොළවල බැර ලෝහ සාන්ද්‍රණයට රුසියානු නිකල් කර්මාන්තයේ බලපෑම්.agris.fao.org.
නීල්සන්, ජීඩී සහ තවත් අය. පානීය ජලයේ නිකල් අවශෝෂණය සහ රඳවා තබා ගැනීම ආහාර ගැනීම සහ නිකල් සංවේදීතාවයට සම්බන්ධ වේ. විෂ විද්‍යාව. යෙදුම. ඖෂධීය ගති විද්‍යාව.154, 67–75 (1999).
කොස්ටා, එම්. සහ ක්ලයින්, සීබී නිකල් පිළිකා කාරක, විකෘති, එපිජෙනටික්ස් හෝ තේරීම. වටපිටාව. සෞඛ්‍ය දෘෂ්ටිකෝණය. 107, 2 (1999).
අජ්මාන්, පීසී; අජාඩෝ, එස්කේ; බොරුව්කා, එල්.; බිනි, ජේකේඑම්; සාර්කොඩි, වීවයිඕ; කොබෝනි, එන්එම්; විභව විෂ සහිත මූලද්‍රව්‍ය පිළිබඳ ප්‍රවණතා විශ්ලේෂණය: ග්‍රන්ථමිතික සමාලෝචනයක්. පාරිසරික භූ රසායන විද්‍යාව සහ සෞඛ්‍යය. ස්ප්‍රින්ගර් සයන්ස් ඇන්ඩ් බිස්නස් මීඩියා බීවී 2020.https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
මිනාස්නි, බී. සහ මැක්බ්‍රට්නි, ඒබී ඩිජිටල් පාංශු සිතියම්කරණය: කෙටි ඉතිහාසයක් සහ සමහර පාඩම්. ජියෝඩර්මා 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. ඩිජිටල් පස් සිතියම්කරණය පිළිබඳ. Geoderma 117(1-2), 3-52.https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4 (2003).
Deutsch.CV භූ සංඛ්‍යානමය ජලාශ ආකෘති නිර්මාණය,… – 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= (2021 අප්‍රේල් 28 දින ප්‍රවේශ විය).