Waad ku mahadsan tahay booqashada Nature.com. Nooca biraawsarka aad isticmaaleyso wuxuu leeyahay taageero xaddidan oo CSS ah. Waayo-aragnimada ugu fiican, waxaan kugula talineynaa inaad isticmaasho biraawsar la cusbooneysiiyay (ama aad damiso qaabka is-waafajinta ee Internet Explorer). Dhanka kale, si loo hubiyo taageerada joogtada ah, waxaan soo bandhigi doonnaa goobta iyada oo aan lahayn qaabab iyo JavaScript.
Wasakhowga carrada waa dhibaato weyn oo ay keento hawlaha aadanaha. Qaybinta booska ee walxaha sunta ah (PTEs) way ku kala duwan yihiin inta badan magaalooyinka iyo meelaha magaalooyinka ku xeeran. Sidaa darteed, way adag tahay in si meel bannaan loo saadaaliyo waxa ku jira PTEs ee carradaas. Wadarta 115 muunado ayaa laga helay Frydek Mistek ee Jamhuuriyadda Czech. Fiirsashada Kaalshiyamka (Ca), magnesium (Mg), potassium (K) iyo nikkel (Ni) waxaa lagu go'aamiyay iyadoo la isticmaalayo spectrometry-ka soo saarista balaasmaha ee inductively coupled. Doorsoomaha jawaabtu waa Ni saadaaliyayaashuna waa Ca, Mg, iyo K. Shaxda isku xirka ee u dhaxaysa doorsoomaha jawaabta iyo doorsoomaha saadaasha waxay muujinaysaa isku xirnaan ku filan oo u dhaxaysa curiyayaasha. Natiijooyinka saadaasha waxay muujiyeen in Taageerada Mashiinka Vector Regression (SVMR) ay si fiican u shaqeysay, inkastoo qaladkeeda la qiyaasay ee xididka celceliska afargeeska (RMSE) (235.974 mg/kg) iyo celceliska khaladka dhammaystiran (MAE) (166.946 mg/kg) ay ka sarreeyeen hababka kale ee la adeegsaday. Moodooyinka isku dhafan ee Empirical Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) waxay qabtaan. si liidata, sida lagu caddeeyay isku-dhafka go'aaminta wax ka yar 0.1. Qaabka Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) wuxuu ahaa qaabka ugu wanaagsan, oo leh qiimayaal RMSE hooseeya (95.479 mg/kg) iyo MAE (77.368 mg/kg) ​​iyo isku-dhafka go'aaminta sare (R2 = 0.637). Soo saarista farsamada moodeelka EBK-SVMR waxaa lagu sawiraa iyadoo la adeegsanayo khariidad is-abaabulan. Neurons-ka isku-dhafan ee ku jira diyaaradda qaabka isku-dhafka ah ee qaybta CakMg-EBK-SVMR waxay muujinayaan qaabab midabyo badan oo saadaalinaya isku-dhafka Ni ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Natiijooyinka waxay muujinayaan in isku-darka EBK iyo SVMR ay tahay farsamo wax ku ool ah oo lagu saadaalinayo isku-dhafka Ni ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka.
Nikkel (Ni) waxaa loo arkaa nafaqeeye yar yar oo loogu talagalay dhirta sababtoo ah waxay gacan ka geysataa hagaajinta nitrogen-ka jawiga (N) iyo dheef-shiid kiimikaadka urea, labaduba waa lagama maarmaan u ah biqilka abuurka. Marka laga soo tago ka qayb qaadashada biqilka abuurka, Nikel wuxuu u dhaqmi karaa sidii fangaska iyo bakteeriyada joojisa oo kor u qaada horumarka dhirta. La'aanta nikkel ee ciidda waxay u oggolaanaysaa geedka inuu nuugo, taasoo keenta chlorosis caleenta. Tusaale ahaan, digirta lo'da iyo digirta cagaaran waxay u baahan yihiin codsiga bacriminta ku salaysan nikkel si loo wanaajiyo hagaajinta nitrogen-ka 2. Adeegsiga joogtada ah ee bacriminta ku salaysan nikkel si loo kobciyo ciidda loona kordhiyo awoodda digirta si ay u hagaajiso nitrogen-ka ciidda si joogto ah waxay kordhisaa fiirsashada nikkel-ka ee ciidda. In kasta oo nikkel uu yahay nafaqeeye yar yar oo loogu talagalay dhirta, qaadashada xad-dhaafka ah ee ciidda waxay samayn kartaa waxyeello ka badan wanaagga. Sunta nikkel-ka ee ciidda waxay yareysaa pH-ga ciidda waxayna caqabad ku tahay qaadashada birta oo ah nafaqo muhiim u ah koritaanka dhirta1. Sida laga soo xigtay Liu3, Ni waxaa la ogaaday inay tahay curiyaha 17-aad ee muhiimka ah ee looga baahan yahay horumarinta iyo koritaanka dhirta. Marka laga soo tago doorka nikkel-ka ee horumarinta iyo koritaanka dhirta, aadanuhu waxay u baahan yihiin codsiyo kala duwan. Elektrolating, soo saarista nikkel-ka ku salaysan Alloys, iyo soo saarista aaladaha dab-shidka iyo qalabka dab-shidka ee warshadaha baabuurta dhammaantood waxay u baahan yihiin isticmaalka nikkel qaybaha warshadaha kala duwan. Intaa waxaa dheer, alloysyada ku salaysan nikkel iyo walxaha elektroolka lagu shubay ayaa si weyn loogu isticmaalay qalabka jikada, agabka qolka ciyaarta, sahayda warshadaha cuntada, korontada, siligga iyo fiilada, marawaxadaha jet, qalabka qalliinka, dharka, iyo dhismaha maraakiibta. Heerarka Ni-qani ku ah carrada (tusaale ahaan, carrada dusha sare) waxaa loo aaneeyay ilo aadanaha iyo kuwa dabiiciga ah labadaba, laakiin ugu horreyn, Ni waa ilo dabiici ah halkii uu ka ahaan lahaa mid aadanaha 4,6. Ilaha dabiiciga ah ee nikkel waxaa ka mid ah qaraxyada foolkaanaha, dhirta, dabka kaynta, iyo hababka juqraafiyeed; si kastaba ha ahaatee, ilaha aadanaha waxaa ka mid ah baytariyada nikkel/cadmium ee warshadaha birta, electroplating, arc alxanka, saliidaha naaftada iyo shidaalka, iyo qiiqa jawiga ee ka yimaada gubashada dhuxusha iyo qashinka iyo dhoobada Uruurinta nikkel7,8. Sida laga soo xigtay Freedman iyo Hutchinson9 iyo Manyiwa et al. 10, ilaha ugu muhiimsan ee wasakhowga ciidda sare ee deegaanka dhow iyo kan ku xiga waa macdanaha iyo macdanta laga sameeyo nikkel-copper. Ciidda sare ee ku wareegsan warshadda nikkel-copper ee Sudbury ee Kanada waxay lahayd heerarka ugu sarreeya ee wasakhowga nikkel oo ah 26,000 mg/kg11. Taas bedelkeeda, wasakhowga ka dhasha wax soo saarka nikkel ee Ruushka ayaa sababay in fiirsashada nikkel ee ciidda Norway ay sare u kacdo11. Sida laga soo xigtay Alms et al. 12, xaddiga nikkelka laga soo saari karo HNO3 ee dhulka ugu sarreeya ee la beeran karo ee gobolka (soo saarista nikkelka ee Ruushka) wuxuu u dhexeeyay 6.25 ilaa 136.88 mg/kg, taasoo u dhiganta celceliska 30.43 mg/kg iyo heerka aasaasiga ah ee 25 mg/kg. Sida laga soo xigtay kabata 11, isticmaalka bacriminta fosfooraska ee carrada beeraha ee carrada magaalooyinka ama magaalooyinka xilliyada dalagga ee isku xiga waxay ku dari karaan ama wasakheyn karaan carrada. Saamaynta suurtagalka ah ee nikkelku ku leeyahay aadanaha waxay u horseedi kartaa kansar iyada oo loo marayo isbeddel ku yimaada unugyada, dhaawaca koromosoomka, jiilka Z-DNA, hagaajinta DNA-da oo xanniban, ama hababka epigenetic13. Tijaabooyinka xayawaanka, nikkelku wuxuu leeyahay awood uu ku keeno noocyo kala duwan oo burooyinka ah, iyo isku-dhafka nikkelka ee kansarka keena ayaa sii xumeyn kara burooyinkaas.
Qiimaynta wasakhowga carrada ayaa soo ifbaxday waqtiyadii ugu dambeeyay sababo la xiriira arrimo badan oo la xiriira caafimaadka oo ka dhashay xiriirka carrada-dhirta, xiriirka bayoolojiga carrada iyo carrada, burburka deegaanka, iyo qiimeynta saameynta deegaanka. Ilaa hadda, saadaasha booska ee walxaha sunta ah (PTEs) sida Ni ee carrada waxay ahayd mid adag oo waqti badan qaadatay iyadoo la adeegsanayo habab dhaqameed. Soo ifbixidda khariidaynta carrada dijitaalka ah (DSM) iyo guusha ay hadda gaartay15 waxay si weyn u horumarisay khariidaynta carrada saadaalinta (PSM). Sida laga soo xigtay Minasny iyo McBratney16, khariidaynta carrada saadaalinta (DSM) waxay caddeysay inay tahay qayb hoosaad caan ah oo ka mid ah sayniska carrada. Lagacherie iyo McBratney, 2006 waxay DSM ku qeexeen "abuurista iyo buuxinta nidaamyada macluumaadka carrada booska iyada oo loo marayo isticmaalka hababka indha-indheynta goobta iyo shaybaarka iyo nidaamyada go'aaminta carrada booska iyo kuwa aan booska ahayn".McBratney et al. 17 waxay qeexaysaa in DSM-ka casriga ah ama PSM uu yahay farsamada ugu waxtarka badan ee lagu saadaalinayo ama lagu khariidaynayo qaybinta booska ee PTE-yada, noocyada ciidda iyo sifooyinka ciidda. Geostatistics-ka iyo Algorithms-ka Barashada Mashiinka (MLA) waa farsamooyin DSM ah oo sameeya khariidado dijitaal ah iyadoo la kaashanayo kombiyuutarrada isticmaalaya xog muhiim ah oo yar.
Deutsch18 iyo Olea19 waxay qeexayaan juqraafi ahaan "ururinta farsamooyinka tirooyinka ee wax ka qabta matalaadda sifooyinka booska, oo inta badan adeegsanaya moodooyinka stochastic, sida sida falanqaynta taxanaha waqtiga ay u muujiso xogta ku meel gaarka ah." Asal ahaan, juqraafigu wuxuu ku lug leeyahay qiimaynta variograms, kaas oo u oggolaanaya Quantify iyo qeexidda ku tiirsanaanta qiimayaasha booska ee xog ururin kasta20. Gumiaux et al. 20 waxay si dheeraad ah u muujinayaan in qiimaynta variograms ee juqraafigu ay ku salaysan tahay saddex mabda', oo ay ku jiraan (a) xisaabinta miisaanka isku xidhka xogta, (b) aqoonsashada iyo xisaabinta anisotropy ee kala duwanaanshaha xogta iyo (c) marka lagu daro in la tixgeliyo qaladka ku jira xogta cabbirka ee laga soocay saamaynta maxalliga ah, saameynta aagga ayaa sidoo kale la qiyaasaa. Iyada oo lagu saleynayo fikradahan, farsamooyin badan oo isku xidhka ah ayaa loo isticmaalaa juqraafi ahaan, oo ay ku jiraan kriging guud, co-kriging, kriging caadi ah, kriging Bayesian empirical, habka kriging fudud iyo farsamooyin kale oo isku xidhka ah oo si fiican loo yaqaan si loo sawiro ama loo saadaaliyo PTE, sifooyinka ciidda, iyo noocyada ciidda.
Algorithms-ka Barashada Mashiinka (MLA) waa farsamo cusub oo adeegsata fasallo xog oo aan toos ahayn oo waaweyn, oo ay ku shaqeeyaan algorithms-ka oo inta badan loo isticmaalo qodista xogta, aqoonsashada qaababka xogta, oo si isdaba joog ah loogu dabaqo kala soocidda goobaha sayniska sida sayniska ciidda iyo hawlaha soo celinta. Warqado cilmi baaris oo badan ayaa ku tiirsan moodooyinka MLA si ay u saadaaliyaan PTE carrada, sida Tan et al. 22 (kaymaha aan kala sooca lahayn ee qiyaasta birta culus ee carrada beeraha), Sakizadeh et al. 23 (qaabaynta iyadoo la adeegsanayo mashiinnada vector-ka taageerada iyo shabakadaha neerfaha macmalka ah) wasakhowga carrada). Intaa waxaa dheer, Vega et al. 24 (CART ee loogu talagalay qaabaynta haynta birta culus iyo nuugista carrada) Sun et al. 25 (codsiga cubist waa qaybinta Cd ee carrada) iyo algorithms kale sida deriska ugu dhow ee k, dib-u-noqoshada guud ee la xoojiyay, iyo dib-u-noqoshada la xoojiyay Geedaha ayaa sidoo kale adeegsaday MLA si loo saadaaliyo PTE carrada.
Adeegsiga algorithms-ka DSM ee saadaasha ama khariidaynta waxay wajahaysaa caqabado dhowr ah. Qorayaal badan ayaa aaminsan in MLA ay ka sarreyso juqraafi ahaan iyo caksigeeda. In kasta oo mid ka wanaagsan yahay kan kale, isku-darka labada ayaa hagaajiya heerka saxnaanta khariidaynta ama saadaasha ee DSM15. Woodcock iyo Gopal26 Finke27; Pontius iyo Cheuk28 iyo Grunwald29 waxay ka faalloodaan cilladaha iyo khaladaadka qaar ee khariidaynta ciidda la saadaaliyay. Saynisyahannada ciidda waxay isku dayeen farsamooyin kala duwan si ay u wanaajiyaan waxtarka, saxnaanta, iyo saadaalinta khariidaynta iyo saadaasha DSM. Isku-darka hubanti la'aanta iyo xaqiijintu waa mid ka mid ah dhinacyo badan oo kala duwan oo lagu daray DSM si loo wanaajiyo waxtarka loona yareeyo cilladaha. Si kastaba ha ahaatee, Agyeman et al. 15 waxay qeexayaan in dhaqanka xaqiijinta iyo hubanti la'aanta ay soo bandhigeen abuurista khariidadda iyo saadaasha ay tahay in si madax-bannaan loo xaqiijiyo si loo wanaajiyo tayada khariidadda. Xaddidaadaha DSM waxay sabab u yihiin tayada ciidda ee juqraafi ahaan kala firirsan, taas oo ku lug leh qayb ka mid ah hubanti la'aanta; si kastaba ha ahaatee, la'aanta hubinta DSM waxay ka imaan kartaa ilo badan oo qalad ah, kuwaas oo ah qalad isku-dhafan, qaladka moodeelka, qaladka goobta, iyo Khaladka falanqaynta 31. Khaladaadka moodeelka ee lagu sameeyay hababka MLA iyo juqraafiyeedka ayaa lala xiriiriyaa faham la'aan, ugu dambeyntiina waxay horseedaa fududeynta habka dhabta ah 32. Iyadoo aan loo eegin nooca moodeelka, khaladaadka waxaa loo aanayn karaa xuduudaha moodeelka, saadaasha moodeelka xisaabta, ama is-dhexgalka 33. Dhawaan, isbeddel cusub oo DSM ah ayaa soo baxay kaas oo kor u qaadaya isdhexgalka juqraafiyeedka iyo MLA ee khariidaynta iyo saadaasha. Dhowr saynisyahano iyo qorayaal ciid ah, sida Sergeev et al. 34; Subbotina et al. 35; Tarasov et al. 36 iyo Tarasov et al. 37 ayaa ka faa'iidaystay tayada saxda ah ee juqraafiyeedka iyo barashada mashiinka si ay u soo saaraan moodooyinka isku-dhafan ee hagaajiya hufnaanta saadaasha iyo khariidaynta. tayada. Qaar ka mid ah moodooyinka isku-dhafka ah ama isku-darka algorithm-ka waa Kriging Network Neural Network (ANN-RK), Kriging Multilayer Perceptron Residual Kriging (MLP-RK), Kriging Generalized Regression Neural Network Residual (GR- NNRK)36, Kriging-Multilayer Network Neural Network (ANN-K-MLP)37 iyo Co-Kriging iyo Gaussian Process Regression38.
Sida laga soo xigtay Sergeev et al., isku darka farsamooyinka kala duwan ee moodeelka waxay leedahay awood ay ku tirtirto cilladaha oo ay ku kordhiso waxtarka qaabka isku-dhafka ah ee ka dhasha halkii ay ka horumarin lahayd qaabkeeda keliya. Xaaladdan, warqaddan cusub waxay ku doodaysaa inay lagama maarmaan tahay in la isticmaalo algorithm isku dhafan oo ah juqraafi iyo MLA si loo abuuro qaabab isku-dhafan oo ugu wanaagsan si loo saadaaliyo kobcinta Ni ee meelaha magaalooyinka iyo magaalooyinka. Daraasaddani waxay ku tiirsanaan doontaa Empirical Bayesian Kriging (EBK) oo ah qaabka aasaasiga ah oo lagu qasi doono moodooyinka Taageerada Vector (SVM) iyo Multiple Linear Regression (MLR). Isku-darka EBK oo leh MLA kasta lama yaqaan. Moodooyinka isku-dhafka ah ee badan ee la arkay waa isku-darka caadiga ah, harsan, dib-u-celinta kriging, iyo MLA.EBK waa hab isku-dhafan oo juqraafi ah oo adeegsada hab-socod meeleed oo ku yaal meel aan degganayn/taagnayn oo leh xuduudo deegaan oo qeexan oo ka sarreeya goobta, taasoo u oggolaanaysa kala duwanaanshaha booska39.EBK waxaa loo isticmaalay daraasado kala duwan, oo ay ku jiraan falanqaynta qaybinta kaarboonka dabiiciga ah ee carrada beeraha40, qiimeynta wasakhowga ciidda41 iyo khariidaynta ciidda hantida42.
Dhanka kale, Garaafka Is-abaabulka (SeOM) waa hab-raac waxbarasho oo lagu dabaqay maqaallo kala duwan sida Li et al. 43, Wang et al. 44, Hossain Bhuiyan et al. 45 iyo Kebenye et al. 46 Go'aaminta sifooyinka booska iyo kooxaynta walxaha.Wang et al. 44 waxay qeexayaan in SeOM ay tahay farsamo waxbarasho oo awood leh oo loo yaqaan awooddeeda kooxaynta iyo qiyaasidda dhibaatooyinka aan tooska ahayn. Si ka duwan farsamooyinka kale ee aqoonsiga qaababka sida falanqaynta qaybaha ugu muhiimsan, isku-dhafka aan caddayn, isku-dhafka kala-goynta, iyo go'aan qaadashada shuruudo badan, SeOM waxay ku fiican tahay abaabulka iyo aqoonsashada qaababka PTE. Sida laga soo xigtay Wang et al. 44, SeOM waxay si meel bannaan u kooxayn kartaa qaybinta neerfayaasha la xiriira waxayna bixin kartaa muuqaal xog oo xallin sare leh. SeOM waxay sawiri doontaa xogta saadaasha Ni si ay u hesho qaabka ugu fiican si loo qeexo natiijooyinka fasiraadda tooska ah.
Warqaddani waxay higsaneysaa inay soo saarto qaab khariidayn adag oo leh saxnaan ugu habboon si loo saadaaliyo nuxurka nikkelka ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Waxaan qiyaaseynaa in isku hallaynta qaabka isku dhafan ay inta badan ku xiran tahay saameynta moodooyinka kale ee ku xiran qaabka salka. Waxaan qireynaa caqabadaha haysta DSM, iyadoo caqabadahan wax laga qabanayo dhinacyo badan, isku darka horumarka juqraafiyeed iyo moodooyinka MLA waxay u muuqdaan kuwo sii kordhaya; sidaa darteed, waxaan isku dayi doonnaa inaan ka jawaabno su'aalaha cilmi-baarista ee laga yaabo inay keenaan qaabab isku dhafan. Si kastaba ha ahaatee, sidee buu u saxsan yahay qaabka saadaalinta curiyaha bartilmaameedka? Sidoo kale, waa maxay heerka qiimaynta waxtarka iyadoo lagu saleynayo qiimaynta xaqiijinta iyo saxnaanta? Sidaa darteed, yoolalka gaarka ah ee daraasaddan waxay ahaayeen (a) in la abuuro qaab isku dhafan oo isku dhafan oo loogu talagalay SVMR ama MLR iyadoo la adeegsanayo EBK oo ah qaabka salka, (b) in la barbar dhigo moodooyinka ka dhashay (c) in la soo jeediyo qaabka isku-darka ugu fiican ee lagu saadaalinayo tirada Ni ee carrada magaalooyinka ama magaalooyinka, iyo (d) in la isticmaalo SeOM si loo abuuro khariidad xallin sare leh oo kala duwanaanshaha booska nikkelka.
Daraasaddan waxaa laga fulinayaa Jamhuuriyadda Czech, gaar ahaan degmada Frydek Mistek ee gobolka Moravia-Silesian (fiiri Sawirka 1). Juqraafiga aagga daraasadda waa mid aad u adag waxayna inta badan qayb ka tahay gobolka Moravia-Silesian Beskidy, kaas oo qayb ka ah cidhifka dibadda ee Buuraha Carpathian. Aagga daraasadda waxay ku taal inta u dhaxaysa 49° 41′ 0′ N iyo 18° 20′ 0′ E, dhererkeeduna wuxuu u dhexeeyaa 225 iyo 327 m; Si kastaba ha ahaatee, nidaamka kala soocidda Koppen ee xaaladda cimilada ee gobolka waxaa lagu qiimeeyaa Cfb = cimilada badda ee dhexdhexaadka ah, Waxaa jira roobab badan xitaa bilaha qalalan. Heerkulku wuu kala duwan yahay sanadka oo dhan inta u dhaxaysa −5 °C iyo 24 °C, si dhif ah ayuu uga dhacaa −14 °C ama ka sarreeya 30 °C, halka celceliska roobabka sanadlaha ah uu u dhexeeyo 685 iyo 752 mm47. Cabbirka lagu qiyaasay ee aagga oo dhan waa 1,208 kiiloomitir oo laba jibbaaran, iyadoo 39.38% dhulka la beeray iyo 49.36% dhulka kaynta. Dhanka kale, aagga loo isticmaalay daraasaddan waa qiyaastii 889.8 kiiloomitir oo laba jibbaaran. Gudaha iyo hareeraha Ostrava, warshadaha birta iyo shaqooyinka birta ayaa aad u firfircoon. Warshadaha birta, warshadaha birta halkaas oo nikkel loo isticmaalo biraha aan miridhku lahayn (tusaale ahaan iska caabbinta daxalka jawiga) iyo biraha birta ah (nikkel wuxuu kordhiyaa xoogga birta iyadoo la ilaalinayo isku-dheellitirnaanteeda wanaagsan iyo adkeysigeeda), iyo beeraha xooggan sida codsiga bacriminta fosfate iyo wax soo saarka xoolaha ayaa ah ilo cilmi baaris oo suurtagal ah oo nikkel ah. gobolka (tusaale ahaan, ku darista nikkel baraarka si loo kordhiyo heerarka koritaanka ee baraarka iyo lo'da aan la quudin). Isticmaalka kale ee warshadaha ee nikkel ee meelaha cilmi-baarista waxaa ka mid ah isticmaalkeeda ku saabsan electroplating, oo ay ku jiraan hababka electroplating nikkel iyo electroless nickel plating. Astaamaha carrada si fudud ayaa looga sooci karaa midabka carrada, qaab-dhismeedka, iyo kaarboonatka. Qaab-dhismeedka carrada waa dhexdhexaad ilaa khafiif, oo laga soo qaatay walxaha waalidka. Waa kuwo isku xiran, alluvial ama aeolian dabiici ahaan. Meelaha carrada qaarkood waxay u muuqdaan kuwo ku dheggan dusha sare iyo carrada hoose, badanaa leh shub iyo caday. Si kastaba ha ahaatee, cambisols iyo stagnosols waa noocyada carrada ugu badan gobolka48. Iyada oo meelaha sare ay u dhexeeyaan 455.1 ilaa 493.5 m, cambisols waxay xukumaan Jamhuuriyadda Czech49.
Khariidadda aagga daraasadda [Khariidadda aagga daraasadda waxaa la sameeyay iyadoo la adeegsanayo ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, nooca 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Wadarta 115 muunado oo ciidda sare ah ayaa laga helay carrada magaalooyinka iyo kuwa miyiga ah ee degmada Frydek Mistek. Qaabka muunadda ee la isticmaalay wuxuu ahaa shabag caadi ah oo muunado ciid ah ay u dhexeeyaan 2 × 2 km, ciidda sarena waxaa lagu cabbiray qoto dheer oo ah 0 ilaa 20 cm iyadoo la isticmaalayo qalab GPS ah oo gacanta lagu hayo (Leica Zeno 5 GPS). Muunado waxaa lagu duubay bacaha Ziploc, si habboon ayaa loo calaamadeeyay, waxaana loo diray shaybaarka. Muunado waxaa lagu qalajiyay hawada si loo soo saaro muunado la shiiday, oo lagu shiiday nidaam farsamo (Fritsch disc mill), waxaana la shaandheeyay (cabirka shaandhada 2 mm). Ku rid 1 garaam oo muunado ciid ah oo la qalajiyey, la isku daray oo la shaandheeyay dhalooyin teflon ah oo si cad loo calaamadeeyay. Weel kasta oo Teflon ah, ku shub 7 ml oo ah 35% HCl iyo 3 ml oo ah 65% HNO3 (adigoo isticmaalaya qaybiye otomaatig ah - mid aashito kasta), si khafiif ah u dabool oo u oggolow muunado inay habeenkii istaagaan falcelinta (barnaamijka aqua regia). Ku rid dusha sare saxan bir ah oo kulul (heerkulka: 100 W iyo 160 °C) muddo 2 saacadood ah si loo fududeeyo habka dheefshiidka ee muunadaha, ka dibna qabooji. Ku wareeji dusha sare weel mug leh oo 50 ml ah oo ku qas 50 ml biyo la dhalaaliyay. Intaa ka dib, ku shaandhee dusha sare ee la dhalaaliyay tuubo PVC ah oo 50 ml ah oo leh biyo la dhalaaliyay. Intaa waxaa dheer, 1 ml oo ah xalka milanka ayaa lagu qasi jiray 9 ml oo biyo la dhalaaliyay waxaana lagu sifeeyay tuubo 12 ml ah oo loo diyaariyey PTE-concentration. Fiirsashada PTEs (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) waxaa lagu go'aamiyay ICP-OES (Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectroscopy) (Thermo Fisher Scientific, USA) iyadoo loo eegayo hababka caadiga ah iyo heshiiska. Hubi Habraacyada Hubinta Tayada iyo Xakamaynta (QA/QC) (SRM NIST 2711a Montana II Soil). PTEs leh xadka ogaanshaha ka hooseeya kala bar ayaa laga saaray daraasaddan. Xadka ogaanshaha ee PTE ee loo isticmaalay tan Daraasaddu waxay ahayd 0.0004.(adiga). Intaa waxaa dheer, habka xakamaynta tayada iyo hubinta tayada ee falanqayn kasta waxaa lagu hubiyaa falanqaynta heerarka tixraaca. Si loo hubiyo in khaladaadka la yareeyo, falanqayn labanlaab ah ayaa la sameeyay.
Empirical Bayesian Kriging (EBK) waa mid ka mid ah farsamooyin badan oo isku-dhafan oo juqraafi ah oo loo isticmaalo qaabaynta qaybaha kala duwan sida sayniska ciidda. Si ka duwan farsamooyinka kale ee isku-dhafka kriging, EBK waxay ka duwan tahay hababka isku-dhafka dhaqameed iyadoo la tixgelinayo qaladka lagu qiyaasay qaabka semivariogram. Isku-dhafka EBK, dhowr nooc oo semivariogram ah ayaa la xisaabiyaa inta lagu jiro isku-dhafka, halkii laga isticmaali lahaa hal semivariogram. Farsamooyinka isku-dhafka ah waxay u sameeyaan waddo hubanti la'aanta iyo barnaamijyada la xiriira sawir-qaadistan semivariogram-ka kaas oo ka kooban qayb aad u adag oo ka mid ah habka ku filan ee isku-dhafka. Habka isku-dhafka ee EBK wuxuu raacayaa saddexda shuruudood ee uu soo jeediyay Krivoruchko50, (a) qaabku wuxuu qiyaasayaa semivariogram-ka laga soo bilaabo xogta la geliyay (b) qiimaha cusub ee la saadaaliyay ee goobta xogta la geliyay kasta oo ku salaysan semivariogram-ka la soo saaray iyo (c) qaabka ugu dambeeya A waxaa laga xisaabiyaa xog ururin la jilay. Xeerka isleegta Bayesian waxaa loo bixiyay sidii dambe
Halka \(Prob\left(A\right)\) ay u taagan tahay ka hor, \(Prob\left(B\right)\) fursadda yar ee la iska indho tiro inta badan kiisaska, \(Prob (B,A)\) . Xisaabinta semivariogram waxay ku salaysan tahay xeerka Bayes, kaas oo muujinaya u janjeersiga xogta la daawado ee laga abuuri karo semivariograms. Qiimaha semivariogram-ka ayaa markaa lagu go'aamiyaa iyadoo la adeegsanayo xeerka Bayes, kaas oo sheegaya sida ay u badan tahay in la abuuro xog ururin ah oo ku saabsan indha-indheynta semivariogram-ka.
Mashiinka vector-ka taageerada waa algorithm barashada mashiinka kaas oo soo saara hyperplane kala soocid oo ugu fiican si loo kala saaro fasallada isku midka ah laakiin aan ahayn kuwa toosan ee madaxbannaan.Vapnik51 wuxuu abuuray algorithm-ka kala soocidda ujeeddada, laakiin dhawaan ayaa loo isticmaalay in lagu xalliyo dhibaatooyinka ku salaysan dib-u-noqoshada. Sida laga soo xigtay Li et al.52, SVM waa mid ka mid ah farsamooyinka kala soocidda ugu fiican waxaana loo isticmaalay meelo kala duwan. Qaybta dib-u-noqoshada ee SVM (Taageerada Vector Machine Regression - SVMR) ayaa loo isticmaalay falanqayntan. Cherkassky iyo Mulier53 waxay hormuud ka ahaayeen SVMR sidii dib-u-noqosho ku salaysan kernel, xisaabintaas oo lagu sameeyay iyadoo la adeegsanayo qaab dib-u-noqosho toosan oo leh hawlo dhuleed oo badan oo waddan ah. John et al54 waxay soo sheegeen in qaabaynta SVMR ay adeegsato dib-u-noqoshada toosan ee hyperplane, taas oo abuurta xiriiro aan toosnayn oo u oggolaanaysa hawlaha booska. Sida laga soo xigtay Vohland et al. 55, epsilon (ε)-SVMR waxay isticmaashaa xogta la tababaray si ay u hesho qaab matalaad ah oo ah shaqo aan xasaasiyad lahayn oo epsilon ah oo loo adeegsado in lagu sawiro xogta si madax-bannaan iyadoo la adeegsanayo eexda epsilon ee ugu fiican tababarka xogta isku xiran. Khaladka masaafada hore loo dejiyay waa la iska indha tiraa qiimaha dhabta ah, haddii qaladku ka weyn yahay ε(ε), sifooyinka ciidda ayaa magdhowaya. Qaabku wuxuu sidoo kale yareeyaa kakanaanta xogta tababarka ilaa qayb ballaaran oo ka mid ah vectors-ka taageerada. Isla'egta uu soo jeediyay Vapnik51 ayaa hoos lagu muujiyay.
halkaas oo b uu matalo heerka scalar, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) wuxuu matalaa shaqada kernel-ka, \(\alpha\) wuxuu matalaa isku-dhufashada Lagrange, N wuxuu matalaa xog ururin tiro ah, \({x}_{k}\) wuxuu matalaa gelinta xogta, iyo \(y\) waa wax soo saarka xogta. Mid ka mid ah kernel-yada muhiimka ah ee la isticmaalo waa hawlgalka SVMR, kaas oo ah shaqada saldhigga radial-ka Gaussian (RBF). Kernel-ka RBF waxaa loo adeegsadaa si loo go'aamiyo qaabka SVMR ee ugu habboon, kaas oo muhiim u ah helitaanka qodobka ciqaabta ugu khafiifsan C iyo gamma-gamma-gamma-gamma ee kernel-ka ee xogta tababarka PTE. Marka hore, waxaan qiimeynay qalabka tababarka ka dibna waxaan tijaabinay waxqabadka qaabka ee qalabka xaqiijinta. Halbeegga isteerinka ee la isticmaalay waa sigma qiimaha habkana waa svmRadial.
Qaabka dib-u-celinta toosan ee badan (MLR) waa qaabka dib-u-celinta oo matalaya xiriirka ka dhexeeya doorsoomaha jawaabta iyo tiro doorsoomayaal saadaaliye ah iyadoo la adeegsanayo xuduudaha toosan ee la xisaabiyay iyadoo la adeegsanayo habka ugu yar ee labajibbaaran. MLR, qaabka ugu yar ee labajibbaaran waa shaqo saadaalin ah oo ku saabsan sifooyinka ciidda ka dib marka la doorto doorsoomayaasha sharraxaadda. Waa lagama maarmaan in la isticmaalo jawaabta si loo dhiso xiriir toosan iyadoo la adeegsanayo doorsoomayaasha sharraxaadda. PTE waxaa loo isticmaalay doorsoomaha jawaabta si loo dhiso xiriir toosan oo leh doorsoomayaasha sharraxaadda. Isle'egta MLR waa
halkaas oo y ay tahay doorsoomaha jawaabta, \(a\) waa dhexda, n waa tirada saadaaliyayaasha, \({b}_{1}\) waa dib-u-noqoshada qayb ahaan ee isku-dhafka, \({x}_{ i}\) waxay u taagan tahay saadaaliye ama doorsoome sharraxaad ah, iyo \({\varepsilon }_{i}\) waxay u taagan tahay qaladka ku jira qaabka, oo sidoo kale loo yaqaan haraadiga.
Moodooyinka isku dhafan waxaa lagu helay iyadoo la isku dhejinayo EBK oo leh SVMR iyo MLR. Tan waxaa lagu sameeyaa iyadoo laga soo saarayo qiimayaasha la saadaaliyay ee laga helay isku-dhafka EBK. Qiimaha la saadaaliyay ee laga helay isku-dhafka Ca, K, iyo Mg waxaa laga helaa habka isku-dhafka ah si loo helo doorsoomayaal cusub, sida CaK, CaMg, iyo KMg. Curiyayaasha Ca, K iyo Mg ayaa markaa la isku daraa si loo helo doorsoome afraad, CaKMg. Guud ahaan, doorsoomayaasha la helay waa Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg iyo CaKMg. Doorsoomayaashani waxay noqdeen saadaaliyayaal, iyagoo ka caawinaya saadaalinta fiirsashada nikkelka ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Algorithm-ka SVMR waxaa lagu sameeyay saadaaliyayaasha si loo helo qaab isku dhafan oo ah Mashiinka Vector-ka ee Taageera Bayesian Kriging (EBK_SVM). Sidoo kale, doorsoomayaasha waxaa sidoo kale lagu shubaa algorithm-ka MLR si loo helo qaab isku dhafan oo ah Dib-u-soo-celin Toosan oo Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK_MLR). Caadiyan, doorsoomayaasha Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg, iyo CaKMg waxaa loo isticmaalaa sidii saadaaliyayaal ah heerka Ni ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Qaabka ugu habboon ee la heli karo (EBK_SVM ama EBK_MLR) ayaa markaa la sawiri doonaa iyadoo la adeegsanayo garaaf is-abaabulaya. Hab-socodka daraasaddan waxaa lagu muujiyay Jaantuska 2.
Isticmaalka SeOM wuxuu noqday aalad caan ah oo loogu talagalay abaabulka, qiimeynta, iyo saadaalinta xogta qaybta maaliyadda, daryeelka caafimaadka, warshadaha, tirakoobka, sayniska ciidda, iyo waxyaabo kaloo badan. SeOM waxaa la sameeyay iyadoo la adeegsanayo shabakadaha neerfaha ee macmalka ah iyo hababka waxbarashada ee aan la kormeerin ee abaabulka, qiimeynta, iyo saadaasha. Daraasaddan, SeOM waxaa loo isticmaalay in lagu sawiro heerarka Ni iyadoo lagu saleynayo qaabka ugu wanaagsan ee lagu saadaaliyo Ni ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Xogta lagu farsameeyay qiimaynta SeOM waxaa loo isticmaalaa sidii doorsoomayaasha vector-ka ee n-gacan-gelinta43,56.Melssen et al. 57 waxay sharraxaysaa isku xirka vektor-ka gelinta ee shabakadda neerfaha iyada oo loo marayo hal lakab oo gelinta ah oo ku socota vektor-ka wax soo saarka oo leh hal vektor oo miisaan leh. Wax soo saarka ay soo saarto SeOM waa khariidad laba-geesood ah oo ka kooban neerfayaasha ama qanjidhada kala duwan ee lagu tolay khariidadaha qaab-dhismeedka ee lix-geesoodka ah, wareegsan, ama laba jibbaaran iyadoo loo eegayo u dhowaanshahooda. Isbarbardhigga cabbirrada khariidadda iyadoo lagu saleynayo mitirka, qaladka tirada (QE) iyo qaladka qaab-dhismeedka (TE), qaabka SeOM oo leh 0.086 iyo 0.904, siday u kala horreeyaan, ayaa la doortaa, kaas oo ah cutub 55-khariid ah (5 × 11). Qaab-dhismeedka neerfaha waxaa lagu go'aamiyaa iyadoo loo eegayo tirada qanjidhada ku jira isle'egta dhabta ah.
Tirada xogta loo isticmaalay daraasaddan waa 115 muunado. Hab aan kala sooc lahayn ayaa loo isticmaalay in xogta loogu qaybiyo xogta tijaabada (25% si loo xaqiijiyo) iyo xogta tababarka (75% si loo hagaajiyo). Xogta tababarka waxaa loo isticmaalaa in lagu soo saaro qaabka dib-u-celinta (hagaajinta), xogta tijaabada ahna waxaa loo isticmaalaa in lagu xaqiijiyo awoodda guud ee 58. Tan waxaa la sameeyay si loo qiimeeyo ku habboonaanta moodooyinka kala duwan ee saadaalinta maadada nikkelka ee carrada. Dhammaan moodooyinka la isticmaalay waxay soo mareen geeddi-socod iskutallaab ah oo toban laab ah, oo lagu celceliyay shan jeer. Doorsoomayaasha ay soo saarto isku-dhafka EBK waxaa loo isticmaalaa saadaaliyayaal ama doorsoomayaal sharraxaad ah si loo saadaaliyo doorsoomaha bartilmaameedka ah (PTE). Qaabaynta waxaa lagu maareeyaa RStudio iyadoo la adeegsanayo maktabadda baakadaha (Kohonen), maktabadda (caret), maktabadda (modelr), maktabadda (“e1071″), maktabadda (“plyr”), maktabadda (“caTools”), maktabadda (“prospecter”) iyo maktabadaha (“Metrics”).
Xuduudo kala duwan oo xaqiijin ah ayaa loo isticmaalay si loo go'aamiyo qaabka ugu fiican ee ku habboon saadaalinta fiirsashada nikkelka ee ciidda iyo in lagu qiimeeyo saxnaanta qaabka iyo xaqiijintiisa. Moodooyinka isku-dhafka ah waxaa lagu qiimeeyay iyadoo la adeegsanayo qaladka celceliska ah (MAE), qaladka celceliska xididka (RMSE), iyo go'aaminta isku-dhafka ah ee R-squared ama coefficient (R2). R2 waxay qeexaysaa kala duwanaanshaha saamiga jawaabta, oo ay matasho qaabka dib-u-celinta. Cabbirka kala duwanaanshaha RMSE iyo cabbiraadaha madaxbannaan waxay qeexayaan awoodda saadaalinta ee qaabka, halka MAE ay go'aamiso qiimaha dhabta ah ee tirada. Qiimaha R2 waa inuu sarreeyaa si loo qiimeeyo qaabka isku-darka ugu fiican iyadoo la adeegsanayo xuduudaha xaqiijinta, marka qiimuhu u dhawaado 1, ayaa saxnaanta sare u kacda. Sida laga soo xigtay Li et al. 59, qiimaha shuruudaha R2 ee 0.75 ama ka weyn waxaa loo arkaa saadaaliye wanaagsan; laga bilaabo 0.5 ilaa 0.75 waa waxqabadka qaabka la aqbali karo, iyo ka hooseeya 0.5 waa waxqabadka qaabka aan la aqbali karin. Marka la dooranayo qaabka iyadoo la adeegsanayo hababka qiimeynta shuruudaha xaqiijinta RMSE iyo MAE, qiimayaasha hoose ee la helay way ku filnaayeen waxaana loo tixgeliyey doorashada ugu fiican. Isla'egta soo socota waxay sharraxaysaa habka xaqiijinta.
halkaas oo n uu matalo cabbirka qiimaha la arkay\({Y}_{i}\) uu matalo jawaabta la cabbiray, iyo \({\widehat{Y}}_{i}\) sidoo kale uu matalo qiimaha jawaabta la saadaaliyay, sidaas darteed, indha-indheynta i ee ugu horreysa.
Sharaxaadaha tirakoobka ee doorsoomayaasha saadaalinta iyo jawaab celinta waxaa lagu soo bandhigay Shaxda 1, iyagoo muujinaya celceliska, heerka leexashada (SD), isku-dhafka kala duwanaanshaha (CV), ugu yaraan, ugu badnaan, kurtosis, iyo leexashada. Qiimaha ugu yar iyo ugu badan ee curiyayaasha waxay ku jiraan kala-soocidda Mg < Ca < K < Ni iyo Ca < Mg < K < Ni, siday u kala horreeyaan. Isu-ururinta doorsoomaha jawaabta (Ni) ee laga soo qaaday aagga daraasadda waxay u dhaxaysay 4.86 ilaa 42.39 mg/kg. Isbarbardhigga Ni iyo celceliska adduunka (29 mg/kg) iyo celceliska Yurub (37 mg/kg) waxay muujisay in celceliska joomatari ee guud ee la xisaabiyay ee aagga daraasadda uu ku jiray xadka la aqbali karo. Si kastaba ha ahaatee, sida uu muujiyay Kabata-Pendias11, isbarbardhigga celceliska fiirsashada nikkel (Ni) ee daraasadda hadda socota ee carrada beeraha ee Sweden waxay muujinaysaa in celceliska fiirsashada nikkel ee hadda jira uu ka sarreeyo. Sidoo kale, celceliska fiirsashada Frydek Mistek ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka ee daraasadda hadda socota (Ni 16.15 mg/kg) wuxuu ka sarreeyay kan la oggol yahay. Xadka 60 (10.2 mg/kg) ee Ni ee carrada magaalooyinka Poland oo ay soo sheegeen Różański et al. Intaa waxaa dheer, Bretzel iyo Calderisi61 waxay diiwaan geliyeen celcelis ahaan Ni heer hoose ah (1.78 mg/kg) carrada magaalooyinka ee Tuscany marka la barbar dhigo daraasadda hadda jirta. Jim62 waxay sidoo kale ka heleen fiirsasho nikkel oo hooseeya (12.34 mg/kg) carrada magaalooyinka Hong Kong, taasoo ka hooseysa fiirsashada nikkel ee hadda ku jirta daraasaddan. Birke et al63 waxay soo sheegeen fiirsasho Ni celcelis ah oo ah 17.6 mg/kg dhul macdan qodis hore iyo warshado magaalo oo ku yaal Saxony-Anhalt, Jarmalka, kaasoo ahaa 1.45 mg/kg ka sarreeya fiirsashada Ni celceliska aagga (16.15 mg/kg). Cilmi-baarista hadda socota. Waxyaabaha nickel-ka xad-dhaafka ah ee carrada qaar ka mid ah meelaha magaalooyinka iyo magaalooyinka ee aagga daraasadda waxaa inta badan loo aaneyn karaa warshadaha birta iyo birta iyo warshadaha birta. Tani waxay la jaanqaadaysaa daraasadda uu sameeyay Khodoust et al. 64 in warshadaha birta iyo shaqada biraha ay yihiin ilaha ugu muhiimsan ee wasakhowga nikkelka ee carrada. Si kastaba ha ahaatee, saadaasha ayaa sidoo kale u dhaxaysay 538.70 mg/kg ilaa 69,161.80 mg/kg ee Ca, 497.51 mg/kg ilaa 3535.68 mg/kg ee K, iyo 685.68 mg/kg ilaa 5970.05 mg/kg ee Mg.Jakovljevic et al. 65 waxay baareen wadarta guud ee Mg iyo K ee carrada bartamaha Serbia. Waxay ogaadeen in wadarta guud ee fiirsashada (410 mg/kg iyo 400 mg/kg, siday u kala horreeyaan) ay ka hooseyso fiirsashada Mg iyo K ee daraasadda hadda socota. Lama kala saari karo, bariga Poland, Orzechowski iyo Smolczynski66 waxay qiimeeyeen wadarta guud ee Ca, Mg iyo K waxayna muujiyeen celceliska fiirsashada Ca (1100 mg/kg), Mg (590 mg/kg) iyo K (810 mg/kg). Waxyaabaha ku jira carrada sare waxay ka hooseeyaan hal curiye ee daraasaddan. Daraasad dhowaan ay sameeyeen Pongrac et al. 67 waxay muujisay in wadarta guud ee fiirsashada Ca ee lagu falanqeeyay 3 carro oo kala duwan oo ku yaal Scotland, UK (carrada Mylnefield, carrada Balruddery iyo carrada Hartwood) ay muujisay in fiirsashada Ca ee sare ay ka badan tahay daraasaddan.
Sababtoo ah kala duwanaanshaha tirada walxaha la muunadeeyay awgeed, qaybinta xogta ee walxaha waxay muujinaysaa kala duwanaansho kala duwan. Kala-goysyada iyo kurtosis-ka walxaha waxay u dhexeeyeen 1.53 ilaa 7.24 iyo 2.49 ilaa 54.16, siday u kala horreeyaan. Dhammaan walxaha la xisaabiyay waxay leeyihiin heerar kala-goysyo iyo kurtosis oo ka sarreeya +1, taasoo muujinaysa in qaybinta xogtu ay tahay mid aan joogto ahayn, oo u leexatay jihada saxda ah oo ay gaadhay meel sare. CV-yada la qiyaasay ee walxaha ayaa sidoo kale muujinaya in K, Mg, iyo Ni ay muujinayaan kala duwanaansho dhexdhexaad ah, halka Ca ay leedahay kala duwanaansho aad u sarreysa. CV-yada K, Ni iyo Mg waxay sharraxayaan qaybintooda isku midka ah. Intaa waxaa dheer, qaybinta Ca waa mid aan isku mid ahayn ilo dibadda ahna waxay saameyn karaan heerkeeda kobcinta.
Isku xidhka doorsoomayaasha saadaasha iyo walxaha jawaabta waxay muujiyeen isku xidhnaan qancisa oo u dhaxaysa curiyayaasha (fiiri Jaantuska 3). Isku xidhku wuxuu muujiyay in CaK uu muujiyay isku xidhnaan dhexdhexaad ah oo leh qiimaha r = 0.53, sida CaNi. Inkasta oo Ca iyo K ay muujinayaan isku xidhnaan dhexdhexaad ah, cilmi-baarayaasha sida Kingston et al. 68 iyo Santo69 waxay soo jeedinayaan in heerarkooda carrada ay si liddi ku ah u siman yihiin. Si kastaba ha ahaatee, Ca iyo Mg waxay ka soo horjeedaan K, laakiin CaK si fiican ayay isugu xiran yihiin. Tani waxay sabab u noqon kartaa isticmaalka bacriminta sida potassium carbonate, kaas oo 56% ka sarreeya potassium. Potassium wuxuu si dhexdhexaad ah ula xiriiray magnesium (KM r = 0.63). Warshadaha bacriminta, labadan walxood ayaa si dhow isugu xiran sababtoo ah potassium magnesium sulfate, potassium magnesium nitrate, iyo potash ayaa lagu dabaqaa carrada si loo kordhiyo heerarka yaraantooda. Nickel wuxuu si dhexdhexaad ah ula xiriiraa Ca, K iyo Mg iyadoo qiimaha r = 0.52, 0.63 iyo 0.55, siday u kala horreeyaan. Xiriirka ku lug leh kalsiyum, magnesium, iyo PTEs sida nikkel waa kuwo adag, laakiin si kastaba ha ahaatee, magnesium wuxuu joojiyaa nuugista kalsiyum, kalsiyum wuxuu yareeyaa saameynta magnesium xad-dhaafka ah, magnesium iyo calcium labaduba waxay yareeyaan saameynta sunta ah ee nikkel ee carrada.
Shaxda isku xidhka ee curiyayaasha muujinaya xiriirka ka dhexeeya saadaaliyayaasha iyo jawaabaha (Fiiro gaar ah: jaantuskan waxaa ku jira kala firdhisan oo u dhexeeya curiyayaasha, heerarka muhiimadda waxay ku salaysan yihiin p < 0,001).
Jaantuska 4aad wuxuu muujinayaa qaybinta booska ee curiyayaasha. Sida laga soo xigtay Burgos et al70, codsiga qaybinta booska waa farsamo loo isticmaalo in lagu cabbiro laguna muujiyo meelaha kulul ee meelaha wasakhaysan. Heerarka kobcinta ee Ca ee Jaantuska 4aad waxaa laga arki karaa qaybta waqooyi-galbeed ee khariidadda qaybinta booska. Jaantusku wuxuu muujinayaa meelaha kulul ee kobcinta Ca ee dhexdhexaadka ah ilaa sare. Kobcinta kaalshiyamka ee waqooyi-galbeed ee khariidadda waxay u badan tahay inay sabab u tahay isticmaalka lime degdeg ah (kaalshiyam oksaydh) si loo yareeyo aashitada ciidda iyo isticmaalkeeda warshadaha birta sida oksijiin alkaline ah habka sameynta birta. Dhanka kale, beeralayda kale waxay doorbidaan inay isticmaalaan kaalshiyam hydroxide carrada aashitada leh si ay u dhexdhexaadiyaan pH, taas oo sidoo kale kordhisa kaalshiyamka ciidda71. Potassium sidoo kale wuxuu muujinayaa meelaha kulul ee waqooyi-galbeed iyo bariga khariidadda. Waqooyi-galbeed waa bulsho beereed oo weyn, qaabka dhexdhexaadka ah ilaa sare ee potassium-kana waxaa laga yaabaa inuu sabab u yahay codsiyada NPK iyo potash. Tani waxay la jaanqaadaysaa daraasado kale, sida Madaras iyo Lipavský72, Madaras et al.73, Pulkrabová et al.74, Asare et al.75, kuwaas oo arkay in Xasilinta ciidda iyo daawaynta KCl iyo NPK waxay keentay in K badan ku jiro ciidda. Kobcinta Potassium-ka ee waqooyi-galbeed ee khariidadda qaybinta waxaa laga yaabaa inay sabab u tahay isticmaalka bacriminta ku salaysan potassium sida potassium chloride, potassium sulfate, potassium nitrate, potash, iyo potash si loo kordhiyo potassium-ka carrada saboolka ah. Zádorová et al. 76 iyo Tlustoš et al. 77 waxay qeexday in isticmaalka bacriminta ku salaysan K uu kordhiyay heerka K ee ciidda isla markaana uu si weyn u kordhin doono heerka nafaqada ciidda mustaqbalka fog, gaar ahaan K iyo Mg oo muujinaya meel kulul oo ciidda ah. Meelaha aadka u daran ee ku yaal waqooyi-galbeed ee khariidadda iyo koonfur-bari ee khariidadda. Ku-hagaajinta kolloidalka ee ciidda waxay yareysaa isku-darka magnesium-ka ee ciidda. La'aanta carrada waxay sababtaa in dhirtu ay muujiso chlorosis-ka dhex-dhexaadka ah ee jaalaha ah. Bacriminta ku salaysan Magnesium, sida potassium magnesium sulfate, magnesium sulfate, iyo Kieserite, waxay daaweeyaan cilladaha (dhirtu waxay u muuqdaan guduud, casaan, ama bunni, taasoo muujinaysa yaraanta magnesium) carrada leh heerka pH ee caadiga ah 6. Uruurinta nikkel-ka ee dusha sare ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka waxaa laga yaabaa inay sabab u tahay hawlaha aadanaha sida beeraha iyo muhiimadda nikkel-ka ee wax soo saarka birta aan daxalka lahayn78.
Qaybinta booska ee curiyayaasha [khariidadda qaybinta booska waxaa la sameeyay iyadoo la adeegsanayo ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Nooca 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Natiijooyinka tusmada waxqabadka moodeelka ee walxaha loo isticmaalay daraasaddan waxaa lagu muujiyay Shaxda 2. Dhanka kale, RMSE iyo MAE ee Ni labaduba waxay ku dhow yihiin eber (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Dhanka kale, labada qiimayaal ee RMSE iyo MAE ee K waa la aqbali karaa. Natiijooyinka RMSE iyo MAE waxay ahaayeen kuwo ka weyn kaalshiyamka iyo magnesium. Natiijooyinka Ca iyo K MAE iyo RMSE way ka weyn yihiin xog ururinno kala duwan awgeed. RMSE iyo MAE ee daraasaddan oo adeegsanaya EBK si loo saadaaliyo Ni waxaa la ogaaday inay ka fiican yihiin natiijooyinka John et al. 54 iyagoo adeegsanaya kriging synergistic si loo saadaaliyo fiirsashada S ee ciidda iyadoo la adeegsanayo isla xogta la ururiyay. Wax soo saarka EBK ee aan barannay waxay la xiriiraan kuwa Fabijaczyk et al. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 iyo John et al. 82, gaar ahaan K iyo Ni.
Waxqabadka hababka shaqsiga ah ee saadaalinta nuxurka nikkelka ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka ku xeeran ayaa lagu qiimeeyay iyadoo la adeegsanayo waxqabadka moodooyinka (Jadwalka 3). Qiimaynta ansaxinta iyo saxnaanta moodeelka ayaa xaqiijisay in saadaasha Ca_Mg_K oo lagu daray qaabka EBK SVMR ay soo saartay waxqabadka ugu fiican. Qaabka Kala-hagaajinta Ca_Mg_K-EBK_SVMR moodeelka R2, qaladka xididka celceliska labajibbaaran (RMSE) iyo celceliska khaladka dhammaystiran (MAE) waxay ahaayeen 0.637 (R2), 95.479 mg/kg (RMSE) iyo 77.368 mg/kg (MAE) Ca_Mg_K-SVMR wuxuu ahaa 0.663 (R2), 235.974 mg/kg (RMSE) iyo 166.946 mg/kg (MAE). Si kastaba ha ahaatee, qiimayaal R2 oo wanaagsan ayaa laga helay Ca_Mg_K-SVMR (0.663 mg/kg R2) iyo Ca_Mg-EBK_SVMR (0.643 = R2); natiijooyinkooda RMSE iyo MAE waxay ka sarreeyeen kuwa Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) (fiiri Shaxda 3). Intaa waxaa dheer, RMSE iyo MAE ee qaabka Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 iyo MAE = 1031.49) waa 17.5 iyo 13.4, siday u kala horreeyaan, kuwaas oo ka weyn kuwa qaabka Ca_Mg_K-EBK_SVMR. Sidoo kale, RMSE iyo MAE ee qaabka Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 iyo MAE = 166.946) waa 2.5 iyo 2.2 ka weyn kuwa qaabka Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE iyo MAE, siday u kala horreeyaan. Natiijooyinka RMSE ee la xisaabiyay waxay muujinayaan sida xogta loo ururiyay ay ugu habboon tahay khadka ugu habboon. RSME iyo MAE oo sarreeya ayaa la arkay. Sida laga soo xigtay Kebonye et al. 46 iyo john et al. 54, marka RMSE iyo MAE ay eber u soo dhawaadaan, natiijooyinka ayaa ka sii wanaagsan.SVMR iyo EBK_SVMR waxay leeyihiin qiimayaal RSME iyo MAE oo tiro badan. Waxaa la arkay in qiyaasaha RSME ay si joogto ah uga sarreeyaan qiimayaasha MAE, taasoo muujinaysa jiritaanka kuwa ka baxsan. Sida laga soo xigtay Legates iyo McCabe83, heerka uu RMSE ka sarreeyo celceliska khaladka dhammaystiran (MAE) ayaa lagu talinayaa inay tahay tilmaame jiritaanka kuwa ka baxsan. Tani waxay ka dhigan tahay in xogta badan ee kala duwan ay sare u kacdo qiimayaasha MAE iyo RMSE. Saxnaanta qiimaynta iskutallaabta-xaqiijinta ee qaabka isku dhafan ee Ca_Mg_K-EBK_SVMR ee saadaalinta nuxurka Ni ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka hareerahooda waxay ahayd 63.70%. Sida laga soo xigtay Li et al. 59, heerkan saxnaanta waa heer waxqabad oo la aqbali karo. Natiijooyinka hadda jira waxaa la barbar dhigayaa daraasad hore oo uu sameeyay Tarasov et al. 36 oo qaab-dhismeedkooda isku-dhafka ah uu abuuray MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging), oo la xiriira tusmada qiimaynta saxnaanta EBK_SVMR ee lagu soo sheegay daraasadda hadda socota, RMSE (210) iyo MAE (167.5) ayaa ka sarreeyay natiijooyinkeenna daraasadda hadda socota (RMSE 95.479, MAE 77.368). Si kastaba ha ahaatee, marka la barbar dhigo R2 ee daraasadda hadda jirta (0.637) iyo tan Tarasov et al. 36 (0.544), waa iska cad in isku-dhafka go'aaminta (R2) uu ka sarreeyo qaabkan isku-dhafan. Xadka qaladka (RMSE iyo MAE) (EBK SVMR) ee qaabka isku-dhafka ah waa laba jeer ka hooseeya. Sidoo kale, Sergeev et al.34 waxay diiwaan geliyeen 0.28 (R2) qaabka isku-dhafka ah ee la sameeyay (Multilayer Perceptron Residual Kriging), halka Ni ee daraasadda hadda socota ay diiwaan geliyeen 0.637 (R2). Heerka saxnaanta saadaasha ee qaabkan (EBK SVMR) waa 63.7%, halka saxnaanta saadaasha ee uu helay Sergeev et al. 34 ay tahay 28%. Khariidadda ugu dambeysa (Jaantuska 5) ee la sameeyay iyadoo la adeegsanayo qaabka EBK_SVMR iyo Ca_Mg_K oo ah saadaaliye waxay muujinaysaa saadaasha dhibco kulul iyo dhexdhexaad ilaa nikkel oo ka badan aagga daraasadda oo dhan. Tani waxay ka dhigan tahay in isku-darka nikkel ee aagga daraasadda uu inta badan dhexdhexaad yahay, iyadoo fiirsasho sare ay ku jiraan meelo gaar ah.
Khariidadda saadaasha kama dambaysta ah waxaa lagu matalaa iyadoo la adeegsanayo qaabka isku-dhafka ah ee EBK_SVMR iyo iyadoo la adeegsanayo Ca_Mg_K sida saadaaliyaha. [Khariidadda qaybinta booska waxaa la sameeyay iyadoo la adeegsanayo RStudio (nooca 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Jaantuska 6aad waxaa lagu soo bandhigay isku-darka PTE oo ah diyaarad isku-dhafan oo ka kooban neerfayaasha shaqsiga ah. Midkoodna diyaaradaha qaybaha ma muujin qaab isku mid ah sida lagu muujiyay. Si kastaba ha ahaatee, tirada saxda ah ee neerfayaasha khariidad kasta oo la sawiray waa 55. SeOM waxaa lagu soo saaraa iyadoo la adeegsanayo midabyo kala duwan, iyo inta ay isku mid yihiin qaababka midabka, ayaa si la mid ah sifooyinka muunadaha. Sida waafaqsan miisaankooda midabka saxda ah, walxaha shaqsiga ah (Ca, K, iyo Mg) waxay muujiyeen qaabab midab oo la mid ah neerfayaasha hal-sare ah iyo neerfayaasha ugu hooseeya. Sidaa darteed, CaK iyo CaMg waxay wadaagaan isku-mid ah neerfayaasha aadka u sarreeya iyo qaababka midabka hooseeya ilaa dhexdhexaadka ah. Labada noocba waxay saadaaliyaan isku-darka Ni ee ciidda iyagoo muujinaya midabyo dhexdhexaad ah ilaa sare sida casaan, oranji iyo jaalle. Qaabka KMg wuxuu soo bandhigayaa qaabab badan oo midab sare leh oo ku salaysan saamiga saxda ah iyo balastarrada midabka hooseeya ilaa dhexdhexaadka ah. Cabbirka midabka saxda ah laga bilaabo hooseeya ilaa sare, qaabka qaybinta qorshaha ee qaybaha qaabka wuxuu muujiyay qaab midab sare leh oo tilmaamaya isku-darka suurtagalka ah ee nikkel ee ciidda (fiiri Jaantuska 4). Diyaaradda qaybta qaabka CakMg waxay muujinaysaa qaab midab oo kala duwan laga bilaabo hooseeya ilaa sare iyadoo loo eegayo midab sax ah. miisaanka. Intaa waxaa dheer, saadaasha qaabka ee ku saabsan maadada nikkelka (CakMg) waxay la mid tahay qaybinta booska ee nikkelka lagu muujiyay Jaantuska 5. Labada garaafba waxay muujinayaan saamiga sare, dhexdhexaadka ah iyo kan hoose ee fiirsashada nikkelka ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Jaantuska 7 wuxuu muujinayaa habka qaab-dhismeedka ee kooxaynta k-da ee khariidadda, oo loo qaybiyay saddex kooxood iyadoo lagu saleynayo qiimaha la saadaaliyay ee qaab kasta. Habka qaab-dhismeedka wuxuu matalaa tirada ugu fiican ee kooxaha. 115ka muunadood ee ciidda la ururiyay, qaybta 1 waxay heshay muunadaha ugu badan ee ciidda, 74. Kooxda 2 waxay heshay 33 muunadood, halka kooxda 3 ay heshay 8 muunadood. Isku-darka saadaalinta shaxda ee toddobada qaybood ayaa la fududeeyay si loogu oggolaado fasiraadda saxda ah ee kooxeed. Sababtoo ah hababka badan ee aadanaha iyo dabiiciga ah ee saameeya sameynta ciidda, way adag tahay in si habboon loo kala saaro qaababka kooxeed ee khariidadda SeOM ee la qaybiyey78.
Soo saarista diyaaradda qaybaha iyadoo la adeegsanayo doorsoome kasta oo Empirical Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) ah. [Khariidadaha SeOM waxaa lagu sameeyay iyadoo la adeegsanayo RStudio (nooca 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Qaybaha kala-soocidda kooxaha ee kala duwan [Khariidadaha SeOM waxaa lagu sameeyay iyadoo la adeegsanayo RStudio (nooca 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Daraasadda hadda socota waxay si cad u muujinaysaa farsamooyinka moodeelka ee fiirsashada nikkelka ee carrada magaalooyinka iyo magaalooyinka. Daraasaddu waxay tijaabisay farsamooyin moodeello kala duwan, iyadoo isku daraysa walxaha iyo farsamooyinka moodeelka, si loo helo habka ugu wanaagsan ee lagu saadaaliyo fiirsashada nikkelka ee carrada. Astaamaha booska ee isku-dhafka ah ee SeOM ee farsamada moodeelka waxay muujiyeen qaab midab sare leh laga bilaabo hoose ilaa sare oo ku saabsan miisaan midab sax ah, taasoo muujinaysa fiirsashada Ni ee carrada. Si kastaba ha ahaatee, khariidadda qaybinta booska waxay xaqiijinaysaa qaybinta booska ee fiirsashada ee qaybaha ay soo bandhigtay EBK_SVMR (fiiri Jaantuska 5). Natiijooyinka waxay muujinayaan in qaabka dib-u-celinta mashiinka taageerada vector (Ca Mg K-SVMR) uu saadaaliyay fiirsashada Ni ee carrada hal qaab, laakiin xuduudaha qiimaynta xaqiijinta iyo saxnaanta waxay muujinayaan khaladaad aad u sarreeya marka loo eego RMSE iyo MAE. Dhanka kale, farsamada moodeelka ee loo adeegsaday qaabka EBK_MLR sidoo kale waa cilladaysan tahay sababtoo ah qiimaha hooseeya ee isku-dhafka go'aaminta (R2). Natiijooyin wanaagsan ayaa la helay iyadoo la adeegsanayo EBK SVMR iyo walxaha isku dhafan (CaKMg) oo leh khaladaad RMSE iyo MAE oo hooseeya oo leh saxnaan dhan 63.7%. Waxaa soo baxday in isku-darka EBK algorithm oo leh algorithm barashada mashiinka ayaa soo saari kara algorithm isku dhafan oo saadaalin kara isku-darka PTE-yada ciidda. Natiijooyinka waxay muujinayaan in isticmaalka Ca Mg K sida saadaaliyayaasha si loo saadaaliyo isku-darka Ni ee aagga daraasadda ay hagaajin karto saadaasha Ni ee carrada. Tani waxay ka dhigan tahay in isticmaalka joogtada ah ee bacriminta ku salaysan nikkel iyo wasakheynta warshadaha ee carrada ee warshadaha birta ay u janjeeraan inay kordhiyaan isku-darka nikkel ee carrada. Daraasaddani waxay shaaca ka qaadday in qaabka EBK uu yarayn karo heerka qaladka oo uu hagaajin karo saxnaanta qaabka qaybinta booska carrada ee carrada magaalooyinka ama magaalooyinka. Guud ahaan, waxaan soo jeedinaynaa in la isticmaalo qaabka EBK-SVMR si loo qiimeeyo loona saadaaliyo PTE ee carrada; Intaa waxaa dheer, waxaan soo jeedinaynaa in la isticmaalo EBK si loogu dhex milmo algorithms-ka barashada mashiinka ee kala duwan. Isu-ururinta Ni waxaa la saadaaliyay iyadoo la adeegsanayo curiyeyaal ahaan isku-dhafan; si kastaba ha ahaatee, isticmaalka isku-uruurin badan ayaa si weyn u horumarin doonta waxqabadka qaabka, kaas oo loo tixgelin karo xaddidaad shaqada hadda jirta. Xaddidaad kale oo daraasaddan ah ayaa ah in tirada xog-ururinta ay tahay 115. Sidaa darteed, haddii xog badan la bixiyo, waxqabadka habka isku-dhafka ah ee la soo jeediyay waa la hagaajin karaa.
PlantProbs.net.Nikkel ku jira Dhirta iyo Carrada https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (La galay 28 Abriil 2021).
Kasprzak, KS Nickel wuxuu horumar ka sameeyay cilmiga casriga ah ee deegaanka. hareeraha.toxicology.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: Dib u eegis ku saabsan ilaha iyo sunta deegaanka. Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Wax-soo-saarka wasakhaysan ee ka yimaada jawiga iyo ururinta ciidda iyo dhirta u dhow dhalaaliyaha nikkel-copper ee Sudbury, Ontario, Canada.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Manyiwa, T. et al. Biraha culus ee ciidda, dhirta iyo khataraha la xiriira xoolaha daaqa ee u dhow macdanta copper-nickel ee Selebi-Phikwe ee Botswana.surroundings.Geochemistry.Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Walxaha raad raaca ee ciidda iyo… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Raadi+ Walxaha+ku jira+ciidda+iyo+dhirta.+4aad+ed.+New+York+%28NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (La galay 24 Noofambar 2020).
Almås, A., Singh, B., Beeraha, TS-NJ ee & 1995, aan la qeexin. Saamaynta warshadaha nikkel-ka Ruushka ee ku aaddan uruurinta birta culus ee carrada beeraha iyo cawska ee Soer-Varanger, Norway.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al. Nuugista nikkel-ka iyo haynta biyaha la cabbo waxay la xiriiraan qaadashada cuntada iyo xasaasiyadda nikkel-ka. toxicology.application.Pharmacodynamics.154, 67–75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nickel kansar-ka, isbeddelka, epigenetics ama xulashada. hareeraha. Aragtida Caafimaadka.107, 2 (1999).
Ajman, PC; Ajado, SK; Borůvka, L.; Bini, JKM; Sarkody, VYO; Cobonye, ​​​​NM; Falanqaynta isbeddellada walxaha sunta ah: dib u eegis bibliometric ah. Geochemistry Deegaanka iyo Caafimaadka. Sayniska Gu'ga & Warbaahinta Ganacsiga BV 2020.https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Minasny, B. & McBratney, AB Khariidadda Ciidda Dijital ah: Taariikh Kooban iyo Casharo Qaar. Geoderma 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
McBratney, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. On khariidaynta ciidda dhijitaalka ah.Geoderma 117(1-2), 3-52.https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4 (2003).
Qaabaynta Kaydka Tirakoobka ee Jarmalka ee CV,… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=CV+Deutsch%2C+2002%2C+Geostatistical+Reservoir+Modeling%2C +Oxford+University+Press%2C+376+pages.+&btnG= (La galay 28 Abriil 2021).