Ташаккур ба шумо барои боздид аз Nature.com. Версияи браузере, ки шумо истифода мебаред, дастгирии маҳдуди CSS дорад. Барои таҷрибаи беҳтарин, мо тавсия медиҳем, ки аз браузери навшуда истифода баред (ё ҳолати мувофиқатро дар Internet Explorer хомӯш кунед). Дар ҳамин ҳол, барои таъмини идомаи дастгирӣ, мо сайтро бидуни услуб ва JavaScript намоиш медиҳем.
Ифлосшавии хок як мушкилоти бузургест, ки аз фаъолияти инсон ба вуҷуд омадааст. Тақсимоти фазоии унсурҳои эҳтимолан заҳролуд (PTEs) дар аксари шаҳрҳо ва атрофи шаҳрҳо фарқ мекунад. Аз ин рӯ, аз ҷиҳати фазоӣ пешгӯии миқдори PTEs дар чунин хокҳо душвор аст. Аз Фридек Мистек (Czechium.Calcium.Calcium, magnesium) ва (Calcium.Mgassium), консентратсияи никел (Ni) бо истифода аз спектрометрияи ба таври индуктивии эмиссияи плазма муайян карда шуд. Тағйирёбандаи ҷавоб Ni аст ва пешгӯиҳо Ca, Mg ва K мебошанд. Матритсаи коррелятсияи байни тағирёбандаи посух ва тағирёбандаи пешгӯӣ таносуби қаноатбахшро байни элементҳо нишон медиҳад. Натиҷаҳои пешгӯӣ нишон доданд, ки хатогии решаи мошини Вектори RM RM хуб иҷро шудааст (Дастгирии Вектори SV) Регрессияи решаи RMSE хуб иҷро шудааст. (235,974 мг/кг) ва хатогии миёнаи мутлақ (MAE) (166,946 мг/кг) нисбат ба усулҳои дигари татбиқшуда баландтар буданд. Моделҳои омехта барои регрессияи ампирикӣ Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK-MLR) суст кор мекунанд, ки инро коэффисиентҳои муайянкунии камтар аз 0,1. Модели (EBK-SVMR) беҳтарин модел буд, ки бо арзишҳои пасти RMSE (95,479 мг/кг) ва MAE (77,368 мг/кг) ва коэффисиенти баланди муайянкунӣ (R2 = 0,637). Натиҷаи техникаи моделсозии EBK-SVMR бо истифода аз харитаи худташкилшуда визуалӣ карда мешавад. намунаҳои ранга, ки консентратсияи Ni дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофишаҳриро пешгӯӣ мекунанд. Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки омезиши EBK ва SVMR як усули муассир барои пешгӯии консентратсияи Ni дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофишаҳрӣ мебошад.
Никел (Ni) як микроэлементҳои растанӣ ҳисобида мешавад, зеро он ба муқовимати нитроген дар атмосфера (N) ва мубодилаи мочевина мусоидат мекунад, ки ҳардуи онҳо барои нашъунамои тухмҳо заруранд. Илова бар саҳми худ дар нашъунамои тухмҳо, Ni метавонад ҳамчун ингибитори fungal ва бактериявӣ амал кунад ва ба рушди растанӣ мусоидат кунад. Набудани никел имкон медиҳад, ки дар растанӣ дар баргҳо ҷаббида шаванд. нахӯд ва лӯбиёи сабз истифодаи нуриҳои никелро барои оптимизатсияи фиксияи нитроген талаб мекунад2. Идомаи истифодаи нуриҳои никелӣ барои ғанӣ гардонидани хок ва баланд бардоштани қобилияти лӯбиёгиҳо барои нигоҳ доштани нитроген дар хок консентратсияи никелро дар хок пайваста зиёд мекунад. Заҳролудшавии никел дар хок сатҳи рН-и хокро кам мекунад ва ба гирифтани оҳан ҳамчун маводи ғизоии муҳим барои афзоиши растанӣ монеъ мешавад1. Мувофиқи Liu3, Ni 17-умин унсури муҳими рушд ва афзоиши растанӣ мебошад. Илова бар нақши никел дар рушд ва афзоиши растанӣ, одамон ба он барои барномаҳои гуногун, истеҳсолот ва ғайра ниёз доранд. дастгоҳҳои оташгиранда ва шамъҳои шамъҳои дар саноати автомобилсозӣ ҳама истифодаи никелро дар бахшҳои гуногуни саноатӣ талаб мекунанд. Илова бар ин, хӯлаҳои никелӣ ва маснуоти электроплидоршуда дар зарфҳои ошхона, лавозимоти базмӣ, лавозимоти саноати хӯрокворӣ, электротехникӣ, сим ва кабелӣ, турбинаҳои реактивӣ, имплантатсияҳои ҷарроҳӣ, сатҳи бофандагӣ ва сатҳи баланди киштӣ васеъ истифода мешаванд. Ба манбаъҳои антропогенӣ ва табиӣ мансуб дониста шудаанд, аммо пеш аз ҳама, Ни на аз антропогенӣ манбаи табиӣ мебошад4,6. Сарчашмаҳои табиии никел таркишҳои вулқонӣ, растаниҳо, сӯхторҳои ҷангал ва равандҳои геологиро дар бар мегиранд; аммо, манбаъҳои антропогенӣ батареяҳои никел/кадмий дар саноати пӯлод, электроплизӣ, кафшери камон, мазутҳои дизелӣ ва сӯзишворӣ ва партовҳои атмосфера аз сӯзиши ангишт ва партовҳо ва лойҳо ҷамъшавии никелро дар бар мегиранд7,8.Мувофиқи Фредман ва Ҳутчинсон9 ва дигарон. 10, манбаъҳои асосии ифлосшавии қабати болоии хок дар муҳити наздик ва ҳамсоя асосан корхонаҳои гудохтани никел-мис ва конҳо мебошанд. Дар болои хоки атрофи корхонаи коркарди никел-миси Садбери дар Канада сатҳи баландтарини олудашавии никел бо 26,000 мг/кг11.Дар натиҷаи истеҳсолот дар Русия ба қайд гирифта шудааст. консентратсияи никел дар хоки Норвегия11. Мувофиқи Alms et al. 12, миқдори никели HNO3 истихроҷшаванда дар заминҳои корами минтақа (истеҳсоли никел дар Русия) аз 6,25 то 136,88 мг/кг буда, ба ҳисоби миёна 30,43 мг/кг ва консентратсияи ибтидоӣ 25 мг/кг мебошад. Мувофиқи маълумоти 11, истифодаи нуриҳои фарҳангӣ дар заминҳои кишоварзии шаҳрӣ. ё хокҳои наздишаҳрӣ дар мавсими ҳосили пайдарпай метавонад хокро ифлос кунад ё олуда кунад. Таъсири эҳтимолии никел дар одамон тавассути мутагенез, осеби хромосомӣ, тавлиди Z-ДНК, таъмири хориҷшавии ДНК басташуда ё равандҳои эпигенетикӣ метавонад боиси саратон гардад ин гуна варамхоро тезу тунд мегардонад.
Арзёбии ифлосшавии хок дар вақтҳои охир аз сабаби доираи васеи масъалаҳои марбут ба саломатӣ, ки аз муносибатҳои хок ва растаниҳо, муносибатҳои биологии хок ва хок, таназзули экологӣ ва арзёбии таъсири муҳити зист ба вуҷуд меоянд, инкишоф ёфт. Муваффақияти кунунӣ15 харитаи пешгӯии хокро (PSM) хеле беҳтар кардааст. Мувофиқи Минасни ва МакБратни16, харитаи пешгӯии хок (DSM) як зерсоҳаи барҷастаи хокшиносӣ мебошад. ва системаҳои инфрасохтори ғайрифазоии хок". МакБратни ва дигарон. 17 шарҳ медиҳад, ки DSM ё PSM муосир усули муассиртарин барои пешгӯӣ ё харитасозии тақсимоти фазоии PTE, навъҳои хок ва хосиятҳои хок мебошад.Геостатистика ва Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (MLA) усулҳои моделсозии DSM мебошанд, ки бо ёрии компютерҳо бо истифода аз маълумоти муҳим ва ҳадди ақал харитаҳои рақамӣ эҷод мекунанд.
Deutsch18 ва Olea19 геостатистикаро ҳамчун "маҷмӯаи усулҳои ададӣ, ки бо муаррифии атрибутҳои фазоӣ сарукор доранд, асосан бо истифода аз моделҳои стохастикӣ, ба монанди таҳлили силсилаи вақтҳо маълумоти муваққатиро тавсиф мекунанд." Пеш аз ҳама, геостатистика арзёбии вариограммаҳоро дар бар мегирад, ки имкон медиҳад вобастагии арзишҳои фазоиро аз ҳар як маҷмӯаи додаҳо муайян ва муайян кунад20.Gumiaux et al. 20 минбаъд нишон медиҳад, ки арзёбии вариограммаҳо дар геостатистика ба се принсип асос ёфтааст, аз ҷумла (а) ҳисоб кардани миқёси таносуби додаҳо, (б) муайян кардан ва ҳисоб кардани анизотропия дар нобаробарии маҷмӯи додаҳо ва (в) Илова бар ин, дар баробари ба назар гирифтани хатои хоси додаҳои андозагирӣ, ки аз онҳо ҷудо карда шудаанд, эффектҳои зиёди байнисоҳавӣ, инчунин консепсияҳои байнисоҳавӣ ба ин минтақаҳо ҷудо карда мешаванд. усулҳо дар геостатистика, аз ҷумла кригинги умумӣ, ко-кригинг, кригинги оддӣ, кригинги эмпирикӣ, усули кригинги оддӣ ва дигар усулҳои маъруфи интерполятсионӣ барои харита ё пешгӯии PTE, хусусиятҳои хок ва навъҳои хок истифода мешаванд.
Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (MLA) як усули нисбатан навест, ки синфҳои калонтари маълумотро истифода мебарад, ки бо алгоритмҳое, ки асосан барои истихроҷи додаҳо, муайян кардани намунаҳо дар додаҳо истифода мешаванд ва такроран барои тасниф дар соҳаҳои илмӣ, ба монанди хокшиносӣ ва вазифаҳои бозгашт истифода мешаванд. 22 (ҷангалҳои тасодуфӣ барои баҳодиҳии металлҳои вазнин дар хокҳои кишоварзӣ), Сакизода ва дигарон. 23 (моделсозӣ бо истифода аз мошинҳои вектории дастгирӣ ва шабакаҳои нейронии сунъӣ) ифлосшавии хок ) Илова бар ин, Vega et al. 24 (АРБА барои моделсозии нигоҳдорӣ ва адсорбсияи металлҳои вазнин дар хок) Sun et al. 25 (истифодаи кубистӣ тақсимоти Cd дар хок аст) ва алгоритмҳои дигар ба монанди k-наздиктарин ҳамсоя, регрессияи афзоишёфтаи умумӣ ва регрессияи пурқувват Дарахтон инчунин MLA-ро барои пешгӯии PTE дар хок истифода мебаранд.
Татбиқи алгоритмҳои DSM дар пешгӯӣ ё харитасозӣ бо чандин мушкилот рӯбарӯ мешавад. Бисёр муаллифон бар инанд, ки MLA аз геостатистикӣ бартарӣ дорад ва баръакс. Ҳарчанд яке аз дигараш беҳтар аст, омезиши ин ду сатҳи дақиқии харитасозӣ ё пешгӯиро дар DSM15.Woodcock ва Gopal26 Finke27 беҳтар мекунад; Понтиус ва Чеук28 ва Грунвальд29 дар бораи норасоиҳо ва баъзе хатогиҳо дар харитаи пешгӯии хок шарҳ медиҳанд.Олимони хок усулҳои гуногунро барои оптимизатсия кардани самаранокӣ, дақиқӣ ва пешгӯии харитасозӣ ва пешгӯии DSM озмуданд. Маҷмӯи номуайянӣ ва санҷиш яке аз ҷанбаҳои мухталифи ба DSM муттаҳидшуда ва коҳиш додани самаранокӣ мебошад. 15 нишон медиҳад, ки рафтори тасдиқкунӣ ва номуайяние, ки тавассути эҷод ва пешгӯии харита ба вуҷуд омадааст, бояд мустақилона тасдиқ карда шавад, то сифати харита беҳтар карда шавад. Маҳдудиятҳои DSM ба сифати хок аз ҷиҳати ҷуғрофӣ пароканда, ки ҷузъи номуайяниро дар бар мегирад; аммо, набудани итминон дар DSM метавонад аз сарчашмаҳои сершумори хатогӣ, аз ҷумла хатогии ковариатӣ, хатои модел, хатои ҷойгиршавӣ ва Хатои таҳлилии 31 ба вуҷуд ояд. Носахехиҳои моделсозӣ, ки дар MLA ва равандҳои геостатистикӣ ба вуҷуд меоянд, бо набудани фаҳмиш алоқаманданд, ки дар ниҳоят ба соддагардонии раванди воқеии он оварда мерасонад32. параметрҳои моделсозӣ, пешгӯиҳои модели математикӣ ё интерполясия33. Ба наздикӣ тамоюли нави DSM пайдо шуд, ки ба ҳамгироии геостатистикӣ ва MLA дар харитасозӣ ва пешгӯӣ мусоидат мекунад. Якчанд олимон ва муаллифони хокшинос, аз қабили Сергеев ва дигарон. 34; Субботина ва дигарон. 35; Тарасов ва дигарон. 36 ва Тарасов ва дигарон. 37 сифати дақиқи геостатистика ва омӯзиши мошинро барои тавлиди моделҳои гибридӣ, ки самаранокии пешгӯӣ ва харитасозӣ беҳтар мекунанд, истифода кардаанд. Баъзе аз ин моделҳои алгоритми гибридӣ ё омехта инҳоянд: Кингинги шабакаи сунъии нейронӣ (ANN-RK), Кригинги бисёрқабатаи персептрон (MLP-RK), кригинги умумии регрессионии шабакаи нейронӣ (GR- NNRK)36, шабакаи сунъии нейронӣ Кингинг-чандқабатаи Персептрон-КРинг ва GaMNK7ing (MLP-K7) Регрессияи раванд38.
Ба гуфтаи Сергеев ва дигарон, омезиши усулҳои гуногуни моделсозӣ барои бартараф кардани камбудиҳо ва баланд бардоштани самаранокии модели гибридии натиҷавӣ ба ҷои таҳияи модели ягонаи он. Дар ин замина, ин ҳуҷҷати нав истидлол мекунад, ки алгоритми якҷояи геостатистикӣ ва MLA барои эҷоди моделҳои оптималии гибридӣ барои пешгӯии омӯзиши ғанӣшавии шаҳрҳо дар минтақаҳои атрофи шаҳрҳо ва ғанӣшавии шаҳрҳои шаҳрӣ зарур аст. Кригинг (EBK) ҳамчун модели асосӣ ва онро бо моделҳои Дастгирии Векторӣ (SVM) ва Регрессияи Мулти Хатӣ (MLR) омехта кунед. Гибридизатсияи EBK бо ягон MLA маълум нест. Моделҳои сершумори омехтаи дидашуда омезиши кригинги оддӣ, боқимонда, регрессионӣ мебошанд ва MLA.EBK як усули интерполясияи геостатистикӣ мебошад, ки як усули интерполясияи локализатсияшуда мебошад. Майдони тасодуфии ғайристационарӣ/стационарӣ бо параметрҳои муайяни маҳаллисозӣ дар болои майдон, ки имкон медиҳад, тағйирёбии фазоӣ39.EBK дар таҳқиқоти гуногун, аз ҷумла таҳлили тақсимоти карбонҳои органикӣ дар хокҳои хоҷагӣ40, арзёбии ифлосшавии хок41 ва харитасозии хосиятҳои хок42 истифода шудааст.
Аз тарафи дигар, Графикаи худташкилкунанда (SeOM) як алгоритми омӯзиш аст, ки дар мақолаҳои гуногун ба монанди Ли ва дигарон истифода шудааст. 43, Ванг ва дигарон. 44, Ҳусайн Буян ва дигарон. 45 ва Kebonye et al.46 Муайян кардани хусусиятҳои фазоӣ ва гурӯҳбандии элементҳо.Wang et al. 44 нишон медиҳад, ки SeOM як усули пурқуввати омӯзиш аст, ки бо қобилияти гурӯҳбандӣ ва тасаввур кардани мушкилоти ғайрихаттӣ маълум аст. Баръакси дигар усулҳои шинохти намуна, аз қабили таҳлили ҷузъҳои асосӣ, кластерсозии номуайян, кластеркунии иерархивӣ ва қабули қарорҳои бисёркритерӣ, SeOM дар ташкил ва муайян кардани намунаҳои PTE беҳтар аст. 44, SeOM метавонад тақсимоти нейронҳои алоқамандро ба таври фазоӣ гурӯҳбандӣ кунад ва визуализатсияи маълумотҳои баландсифатро таъмин кунад.SeOM маълумоти пешгӯии Niро барои ба даст овардани модели беҳтарин барои тавсифи натиҷаҳо барои тафсири мустақим визуалӣ хоҳад кард.
Ҳадафи ин ҳуҷҷат тавлиди модели харитасозии мустаҳкам бо дақиқии оптималӣ барои пешгӯии таркиби никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр мебошад. Мо тахмин мезанем, ки эътимоднокии модели омехта асосан аз таъсири моделҳои дигари ба модели асосӣ замимашуда вобаста аст. Мо эътироф мекунем, ки мушкилоте, ки бо DSM дучор меоянд ва дар ҳоле, ки ин мушкилот дар пешрафтҳои модели геостатӣ дар самтҳои гуногун ҳал карда мешаванд. афзоянда будан; аз ин рӯ, мо кӯшиш хоҳем кард, ки ба саволҳои тадқиқотӣ, ки метавонанд моделҳои омехтаро ба даст оранд, ҷавоб диҳем. Аммо, модел дар пешгӯии унсури мавриди ҳадаф то чӣ андоза дуруст аст? Инчунин, сатҳи арзёбии самаранокӣ дар асоси тасдиқ ва арзёбии дақиқ чӣ гуна аст? Аз ин рӯ, ҳадафҳои мушаххаси ин тадқиқот аз он иборат буд, ки (a) сохтани модели омехтаи омехта барои SVMR ё MLR бо истифода аз модели муқоиса, беҳтарин модели омехтаро барои пешгӯии консентратсияи Ni дар хокҳои шаҳрӣ ё атрофи шаҳр пешниҳод кунед ва (г) истифодаи SeOM барои эҷоди харитаи баландсифати тағирёбии фазои никел.
Тадқиқот дар Ҷумҳурии Чех, махсусан дар ноҳияи Фридек Мистек дар минтақаи Моравия-Силезия гузаронида мешавад (нигаред ба расми 1). Ҷуғрофияи минтақаи тадқиқотӣ хеле ноҳамвор аст ва асосан қисми минтақаи Бескидии Моравия-Силезия мебошад, ки қисми канори берунии кӯҳҳои Карпат мебошад. 20′ 0′ E, ва баландиаш аз 225 то 327 м аст; аммо, системаи таснифоти Коппен барои ҳолати иқлимии минтақа ҳамчун Cfb = иқлими мӯътадили уқёнусӣ баҳо дода шудааст, Ҳатто дар моҳҳои хушк боришоти зиёд вуҷуд дорад. Ҳарорат дар тӯли сол каме фарқ мекунад, дар байни −5 °C ва 24 °C, кам аз −14 °C ё болотар аз 30 °C меафтад, дар ҳоле ки боришоти миёнаи солона дар байни 7725 мм. Масоҳати тахминии тадқиқоти тамоми масоҳат 1208 километри мураббаъ буда, 39,38% замини корам ва 49,36% ҷангалро ташкил медиҳад. Аз тарафи дигар, майдони дар ин тадқиқот истифодашуда тақрибан 889,8 километри мураббаъро ташкил медиҳад. Дар Острава ва атрофи он, саноати пӯлод ва коркарди металлургия хеле фаъол аст. барои муқовимат ба зангзании атмосфера) ва пӯлодҳои хӯла (никель мустаҳкамии хӯларо ҳангоми нигоҳ доштани чандирӣ ва устувории хуб зиёд мекунад) ва кишоварзии интенсивӣ, аз қабили истифодаи нуриҳои фосфатӣ ва чорводорӣ манбаи потенсиалии никел дар минтақа мебошанд (масалан, илова кардани никел ба барраҳо барои баланд бардоштани суръати афзоиш ва истифодаи саноатӣ дар саноат). Соҳаҳои тадқиқотӣ истифодаи онро дар электропластика, аз ҷумла равандҳои электроплитонии никел ва никелҳои беэлектрикӣ дар бар мегиранд. Хусусиятҳои хокро аз ранг, сохтор ва таркиби карбонати хок ба осонӣ фарқ кардан мумкин аст. Текстураи хок миёна то хуб аст, ки аз маводи волидайн гирифта шудааст. Онҳо коллювиалӣ, аллювиалӣ ё эолӣ мебошанд. сафедшавї. Аммо, камбисолњо ва стагнозолњо маъмултарин навъњои хок дар минтаќа мебошанд48. Бо баландии аз 455,1 то 493,5 м, дар Чехия камбизолњо бартарї доранд49.
Харитаи минтақаи омӯзиш [Харитаи минтақаи омӯзишӣ бо истифода аз ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, версияи 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com) сохта шудааст.]
Ҳамагӣ 115 намунаи қабати болоии хок аз хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр дар ноҳияи Фрайдек Мистек гирифта шуд. Намунаи истифодашуда як шабакаи муқаррарӣ буд, ки намунаҳои хок дар фосилаи 2 × 2 км аз ҳам ҷудо карда шудаанд ва қабати болоии хок дар умқи 0 то 20 см бо истифода аз дастгоҳи GPS-и дастӣ чен карда шудааст (Leica Zenoamples ва дар бастаҳои дурусти GPS, дар бастабандии GPS Zinoamp 5). Намунаҳо ба лаборатория фиристода шуданд. Намунаҳо бо ҳаво хушк карда шуданд, то намунаҳои хокашуда бо системаи механикӣ (осиёби диски Фритч) пока карда шаванд ва аз ҷумбонидан (андозаи ҷумбонидан 2 мм) ғун карда шуданд. 1 грамм намунаҳои хоки хушкшуда, якхела ва аз ҷумбонидан дар шишаҳои равшан нишондодашудаи тефлон ҷойгир карда шаванд. Дар ҳар як зарфи тефлон 5 мл3 мл3 ва диспл3 мл3 65% HNO3 (бо истифода аз диспенсери автоматӣ - яктогӣ барои ҳар як кислота), сабук пӯшонед ва намунаҳоро барои реаксия як шабонарӯз нигоҳ доред (барномаи aqua regia). то 50 мл бо оби деионизатсияшуда маҳлул кунед. Баъд аз ин, моеъи иловакардаро ба найчаи 50 мл PVC бо оби деионизатсияшуда филтр кунед. Илова бар ин, 1 мл маҳлули маҳлулро бо 9 мл оби деионизатсияшуда илова кунед ва ба найчаи 12 мл филтр карда шуд, ки барои PTE псевдоконсентратсияи тайёр карда шудааст. Zn, Ca, Mg, K) аз ҷониби ICP-OES (Спектроскопияи оптикии индуктивии пайвастшудаи плазма) (Thermo Fisher Scientific, ИМА) мувофиқи усулҳо ва созишномаҳои стандартӣ муайян карда шуданд. Протседураҳои кафолати сифат ва назорати (QA/QC) (SRM NIST 2711a Монтана II) муайян карда шуданд. PTE, ки дар ин тадқиқот истифода шудааст, 0.0004.(шумо) буд. Илова бар ин, раванди назорати сифат ва кафолати сифат барои ҳар як таҳлил тавассути таҳлили стандартҳои истинод таъмин карда мешавад. Барои таъмини он, ки хатогиҳо кам карда шуданд, таҳлили дукарата гузаронида шуд.
Кригинги эмпирикӣ Bayesian Kriging (EBK) яке аз усулҳои зиёди интерполясияи геостатистикӣ мебошад, ки дар моделсозӣ дар соҳаҳои гуногун ба монанди хокшиносӣ истифода мешавад. Баръакси дигар усулҳои интерполясияи кригингӣ, EBK аз усулҳои анъанавии кригинг бо назардошти хатогие, ки аз ҷониби модели нимвариограмма ҳисоб карда мешавад, фарқ мекунад. Дар интерполясияи EBK, на якчанд моделҳои нимвариограммавӣ ҳангоми интерполясияи якхела мебошанд. семивариограмма.Усулҳои интерполятсионӣ барои номуайянӣ ва барномасозии марбут ба ин тарҳрезии нимвариограмма, ки қисми хеле мураккаби усули кригинги кофиро ташкил медиҳанд, ҷой медиҳанд. Раванди интерполясияи EBK аз се меъёри пешниҳодкардаи Криворучко50 пайравӣ мекунад, (а) модел нимвариограммаро аз рӯи ҳар як маҷмӯаи маълумоти воридшуда дар асоси арзиши маълумоти пешгӯишаванда ҳисоб мекунад (б) нимвариограмма ва (в) модели ниҳоии A аз маҷмӯи додаҳои моделиронӣ ҳисоб карда мешавад. Қоидаи муодилаи Байесӣ ҳамчун пасивер дода шудааст
Дар он ҷое, ки \(Prob\ceft(A\right)\) пештараро ифода мекунад, \(Prob\ceft(B\right)\) эҳтимолияти канорӣ дар аксари мавридҳо нодида гирифта мешавад, \(Prob (B,A)\ ) . Ҳисобкунии нимвариограмма ба қоидаи Байес асос ёфтааст, ки тамоюли маҷмӯаҳои мушоҳидаро нишон медиҳад, ки бо истифода аз арзиши нимвариограмма муайян карда мешавад. Қоидаи Байес, ки гуфта мешавад, ки то чӣ андоза эҳтимолияти эҷоди маҷмӯи маълумоти мушоҳидаҳо аз семивариограмма вуҷуд дорад.
Мошини вектории дастгирӣ як алгоритми омӯзиши мошинист, ки барои фарқ кардани синфҳои якхела, аммо на ба таври хаттӣ мустақил гиперҳавопаймои оптималии ҷудокуниро тавлид мекунад. Вапник51 алгоритми таснифоти ниятро офарид, аммо он ба наздикӣ барои ҳалли масъалаҳои ба регрессия нигаронидашуда истифода шудааст. Мувофиқи Li et al.52, SVM яке аз беҳтарин ҷузъҳои техникаи регрессионии соҳаҳои гуногун истифода шудааст. (Support Vector Machine Regression – SVMR) дар ин таҳлил истифода шуд. Черкасский ва Мулиер53 SVMR-ро ҳамчун регрессияи бар ядро асосёфта пешравӣ карданд, ки ҳисобкунии он бо истифода аз модели регрессияи хатӣ бо функсияҳои фазоии бисёр кишвар анҷом дода шуд. Ҷон ва дигарон 54 гузориш медиҳанд, ки моделсозии SVMR имкон медиҳад, ки робитаҳои гиперҳанравии спазмӣ ва спазмро эҷод кунанд. вазифахо. Мувофики Вохланд ва дигарон. 55, epsilon (ε)-SVMR маҷмӯи додаҳои омӯзонидашударо барои ба даст овардани модели муаррифӣ ҳамчун функсияи ҳассос истифода мебарад, ки барои харитаи додаҳо мустақилона бо беҳтарин ғарази эпсилон аз омӯзиши маълумотҳои мутақобила истифода мешавад. Хатогии масофаи пешакӣ аз арзиши воқеӣ сарфи назар карда мешавад ва агар хатогӣ аз ε(ε) калонтар бошад, хосиятҳои хоки онро инчунин мураккаб мекунад, ки модели омӯзиши онро коҳиш медиҳад. Зер маҷмӯи васеътари векторҳои дастгирӣ. Муодилаи пешниҳодкардаи Vapnik51 дар зер нишон дода шудааст.
ки дар он b ҳадди скалярро ифода мекунад, \(K\чап({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) функсияи ядро, \(\алфа\) мултипликатори Лагранж, N маҷмӯи додаҳои ададӣ, \({x}_{k}\) вуруди додаҳои истифодашуда ва калиди баромади \(y) мебошад. Амали SVMR, ки функсияи радиалии Gaussian (RBF) мебошад. Ядрои RBF барои муайян кардани модели оптималии SVMR истифода мешавад, ки барои ба даст овардани омили нозуктарин маҷмӯи ҷарима C ва параметри гамма параметри ядро (γ) барои маълумоти таълимии PTE муҳим аст. Аввалан, мо маҷмӯи омӯзишро арзёбӣ кардем ва сипас иҷрои моделро дар усули санҷиш санҷидем. svmRadial.
Модели регрессионии сершумори хаттӣ (MLR) як модели регрессиест, ки муносибати байни тағирёбандаи посух ва як қатор тағирёбандаҳои пешгӯиро бо истифода аз параметрҳои ҷамъбандии хаттӣ, ки бо усули квадратҳои камтарин ҳисоб карда шудаанд, ифода мекунад. Дар MLR, модели квадратҳои камтарин вазифаи пешгӯии хосиятҳои хок пас аз интихоби тағирёбандаҳои тавзеҳдиҳанда мебошад. тағйирёбанда барои таъсиси муносибати хатӣ бо тағирёбандаҳои тавзеҳӣ. Муодилаи MLR аст
ки дар он y тағирёбандаи посух аст, \(a\) буриш, n шумораи пешгӯиҳо, \({b}_{1}\) регрессияи қисман коэффисиентҳо, \({x}_{ i}\) пешгӯикунанда ё тағирёбандаи тавзеҳдиҳанда ва \({\varepsilon }_{i}\) инчунин ҳамчун модели маълум хатогиро ифода мекунад.
Моделҳои омехта бо роҳи сандвичкунии EBK бо SVMR ва MLR ба даст оварда шудаанд. Ин бо роҳи истихроҷи арзишҳои пешбинишуда аз интерполясияи EBK анҷом дода мешавад. Қиматҳои пешбинишуда аз интерполясияи Ca, K ва Mg тавассути раванди комбинаторӣ барои ба даст овардани тағирёбандаҳои нав, ба монанди CaK, CaMg ва CaMg ба даст оварда мешаванд, ки баъд аз он ба элементҳои Mg чорум ва KMg омехта карда мешаванд. тағйирёбанда, CaKMg.Дар маҷмӯъ, тағирёбандаҳои ба даст овардашуда Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ва CaKMg мебошанд. Ин тағирёбандаҳо пешгӯиҳои мо шуданд, ки барои пешгӯии консентратсияи никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр кӯмак карданд. Алгоритми SVMR дар пешгӯиҳо барои ба даст овардани модели омехтаи мошинҳои Empirical Bay Empirical Empirical Empirical-и омехта иҷро карда шуд. (EBK_SVM). Ба ҳамин монанд, тағирёбандаҳо инчунин тавассути алгоритми MLR барои ба даст овардани модели омехтаи регрессияи ампирикии Bayesian Kriging-Multiple Linear Regression (EBK_MLR) интиқол дода мешаванд. Одатан, тағирёбандаҳои Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg ва CaKMg ҳамчун пешгӯишавандаи муҳтавои шаҳрвандҳо истифода мешаванд. Модели аз ҳама қобили қабулшуда (EBK_SVM ё EBK_MLR) баъдан бо истифода аз графики худташкилшаванда тасвир карда мешавад. Ҷараёни кори ин таҳқиқот дар расми 2 нишон дода шудааст.
Истифодаи SeOM як воситаи маъмул барои ташкил, арзёбӣ ва пешгӯии додаҳо дар бахши молиявӣ, тандурустӣ, саноат, омор, хокшиносӣ ва ғайра гардид. SeOM бо истифода аз шабакаҳои нейронҳои сунъӣ ва усулҳои омӯзиши беназорат барои ташкил, арзёбӣ ва пешгӯӣ сохта шудааст. дар арзёбии SeOM ҳамчун n тағирёбандаҳои вектории андозагирии воридотӣ истифода мешаванд43,56. Мелссен ва дигарон. 57 пайвасти вектори воридотӣ ба шабакаи нейронӣ тавассути қабати ягонаи вуруд ба вектори баромад бо вектори ягонаи вазнро тавсиф мекунад. Натиҷаи аз ҷониби SeOM тавлидшуда харитаи дученакаест, ки аз нейронҳо ё гиреҳҳои гуногун ба харитаҳои топологии шашкунҷа, даврашакл ё мураббаъ мувофиқи наздикии онҳо бофта шудаанд. мутаносибан 0,086 ва 0,904 интихоб карда мешавад, ки воҳиди 55-харитаи (5 × 11) мебошад. Сохтори нейронҳо аз рӯи шумораи гиреҳҳо дар муодилаи эмпирикӣ муайян карда мешавад.
Шумораи маълумоти дар ин тадқиқот истифодашуда 115 намунаро ташкил медиҳад. Барои тақсим кардани додаҳо ба маълумоти санҷишӣ (25% барои тасдиқ) ва маҷмӯи додаҳои таълимӣ (75% барои калибрченкунӣ) усули тасодуфӣ истифода шудааст. Маҷмӯи додаҳои омӯзишӣ барои тавлиди модели регрессионӣ (калибрченкунӣ) ва маҷмӯи додаҳои тестӣ барои санҷиши қобилияти умумӣсозӣ истифода мешавад58. Ин барои арзёбии мутобиқати моделҳои моделҳои гуногун анҷом дода шуд. Тағйирёбандаҳое, ки тавассути интерполятсияи EBK тавлид шудаанд, аз даҳкаратаи тасдиқкунии салиб гузаштанд. Тағйирёбандаҳо барои пешгӯии тағирёбандаи ҳадаф (PTE) ҳамчун пешгӯиҳо ё тағирёбандаҳои фаҳмондадиҳӣ истифода мешаванд. Моделсозӣ дар RStudio бо истифода аз бастаҳои китобхонаи(Kohonen), library(caret), library(modelr), library("e107", library("e107"), library("e107")(") китобхона («prospectr») ва китобхонаҳо («Метрика»).
Барои муайян кардани модели беҳтарин барои пешгӯии консентратсияи никел дар хок ва баҳодиҳии дурустии модел ва тасдиқи он параметрҳои гуногуни тасдиқкунӣ истифода шуданд. Моделҳои гибридизатсия бо истифода аз хатогии миёнаи мутлақ (MAE), хатои миёнаи квадратии реша (RMSE) ва R-мураббаъ ё муайян кардани коэффициент (R2) арзёбӣ карда шуданд. model.RMSE ва бузургии дисперсия дар ченакҳои мустақил қудрати пешгӯии моделро тавсиф мекунанд, дар ҳоле ки MAE арзиши воқеии миқдорӣро муайян мекунад. Барои арзёбии модели беҳтарини омехта бо истифода аз параметрҳои тасдиқкунӣ арзиши R2 бояд баланд бошад, ҳар қадар қимат ба 1 наздик бошад, дақиқӣ ҳамон қадар баланд мешавад. Мувофиқи Ли ва дигарон. 59, арзиши меъёри R2 аз 0,75 ё бештар аз он пешгӯии хуб ҳисобида мешавад; аз 0,5 то 0,75 иҷрои модели қобили қабул аст ва аз 0,5 камтар иҷрои модели қобили қабул нест. Ҳангоми интихоби модел бо истифода аз усулҳои арзёбии меъёрҳои тасдиқи RMSE ва MAE, арзишҳои поёнии бадастомада кофӣ буданд ва беҳтарин интихоб ҳисобида шуданд. Муодилаи зерин усули санҷишро тавсиф мекунад.
ки n андозаи арзиши мушоҳидашударо ифода мекунад\({Y}_{i}\) вокуниши ченшуда ва \({\widehat{Y}}_{i}\) инчунин арзиши посухи пешбинишударо ифода мекунад, бинобар ин, барои мушоҳидаҳои аввалини i.
Тавсифи омории пешгӯишаванда ва тағирёбандаҳои посух дар ҷадвали 1 оварда шудаанд, ки миёна, инҳирофи стандартӣ (SD), коэффисиенти тағирёбанда (CV), минималӣ, максимум, куртозӣ ва каҷшавиро нишон медиҳанд. Қиматҳои ҳадди ақал ва максималии элементҳо бо тартиби камшавии Mg
Таносуби тағирёбандаҳои пешгӯӣ бо унсурҳои ҷавобӣ таносуби қаноатбахши байни унсурҳоро нишон дод (ниг. Расми 3). Муносибат нишон дод, ки CaK таносуби мӯътадилро бо арзиши r = 0,53 нишон дод, чунон ки CaNi. Ҳарчанд Ca ва K бо ҳамдигар робитаи хоксорона нишон медиҳанд, муҳаққиқон ба монанди Кингстон ва дигарон. 68 ва Santo69 нишон медиҳанд, ки сатҳҳои онҳо дар хок мутаносиби баръакс мебошанд. Аммо, Ca ва Mg ба К антагонистӣ доранд, аммо CaK хуб коррелятсия мекунад. Ин метавонад ба истифодаи нуриҳо ба монанди карбонати калий, ки дар калий 56% баландтар аст, бошад. Элементҳо бо ҳам зич алоқаманданд, зеро сулфати калий, нитрати магний ва калий ба хок барои баланд бардоштани сатҳи норасоии онҳо истифода мешаванд. мураккабанд, вале бо вучуди ин магний азхудкунии калсийро бозмедорад, калсий таъсири магнийи зиёдатиро кам мекунад ва хам магний ва хам калсий таъсири токсикии никелро дар хок кам мекунанд.
Матритсаи коррелятсионӣ барои унсурҳое, ки муносибати байни пешгӯиҳо ва посухҳоро нишон медиҳанд (Эзоҳ: ин рақам диаграммаи пароканда байни элементҳоро дар бар мегирад, сатҳҳои аҳамият ба p <0,001 асос ёфтааст).
Дар расми 4 тақсимоти фазоии элементҳо нишон дода шудааст. Мувофиқи Burgos et al70, татбиқи тақсимоти фазоӣ як усулест, ки барои ҳисоб кардан ва нишон додани нуқтаҳои гарм дар минтақаҳои ифлосшуда истифода мешавад. Сатҳи ғанисозии Ca-ро дар расми 4 дар қисми шимолу ғарбии харитаи тақсимоти фазоии дидан мумкин аст. Эҳтимол харита аз сабаби истифодаи оҳаки сӯзон (оксиди калсий) барои коҳиш додани кислотаи хок ва истифодаи он дар осиёбҳои пӯлод ҳамчун оксигени сілтӣ дар раванди пӯлодсозӣ мебошад. Аз тарафи дигар, деҳқонони дигар истифода бурдани гидроксиди калсийро дар хокҳои туршӣ барои безараргардонии рН бартарӣ медиҳанд, ки ин ҳам миқдори калсий дар хокро дар минтақаҳои шимолӣ ва гармтарин нишон медиҳад. Шимолу Ғарб як ҷомеаи асосии кишоварзӣ аст ва намунаи мӯътадил ва баланди калий метавонад аз истифодаи NPK ва калий бошад. Ин бо таҳқиқоти дигар мувофиқ аст, ба монанди Мадарас ва Липавски72, Мадарас ва дигарон 73, Пулкрабова ва дигарон 74, Асаре ва дигарон 75, ки мушоҳида кардаанд, ки дар таркиби хок KC баланд ва муътадилшавии NP ва коркарди он мушоҳида шудааст. Ғанисозии фазоӣ калий дар шимолу ғарби харитаи тақсимот метавонад бо сабаби истифодаи нуриҳои калий дар асоси ба монанди хлориди калий, сулфат калий, нитрат калий, potash, ва potash барои баланд бардоштани мазмуни калий дар хок камбизоат.Zádorová et al. 76 ва Тлустош ва дигарон. 77 қайд кардааст, ки истифодаи нуриҳои K-К мазмуни К-ро дар хок зиёд мекунад ва дар оянда миқдори ғизоии хокро ба таври назаррас афзоиш медиҳад, махсусан К ва Mg дар хок нуқтаи гармро нишон медиҳанд. Нуқтаҳои нисбатан мӯътадил дар шимолу ғарби харита ва ҷанубу шарқи харита. Пайвастшавии коллоидӣ дар хок боиси кам шудани консентратсияи магний дар растаниҳо мегардад. Хлорози байни рагҳои зардранг нишон медиҳанд. Нуриҳои магний, аз қабили сулфати магнийи калий, сулфати магний ва кизерит, дар хоки дорои диапазони муътадили рН норасоиҳоро табобат мекунанд (растаниҳо бунафш, сурх ё қаҳваранг мешаванд, ки норасоии магнийро нишон медиҳанд) фаъолиятҳои антропогенӣ ба монанди кишоварзӣ ва аҳамияти никел дар истеҳсоли пӯлоди зангногир78.
Тақсимоти фазоии элементҳо [харитаи тақсимоти фазоӣ бо истифода аз ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, Version 10.7, URL: https://desktop.arcgis.com) сохта шудааст.]
Натиҷаҳои шохиси иҷрои модел барои унсурҳои дар ин таҳқиқот истифодашуда дар ҷадвали 2 нишон дода шудаанд. Аз тарафи дигар, RMSE ва MAE-и Ni ҳарду ба сифр наздиканд (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Аз тарафи дигар, ҳам арзишҳои RMSE ва ҳам MAE аз K қобили қабуланд. Натиҷаҳои RMSE ва MAE барои натиҷаҳои калсий ва магнийҳои гуногун MAE ва MAE калонтар буданд. RMSE ва MAE-и ин тадқиқот бо истифода аз EBK барои пешгӯии Ni беҳтар аз натиҷаҳои Ҷон ва диг. 54 бо истифода аз кригинги синергистӣ барои пешгӯии консентратсияи S дар хок бо истифода аз ҳамон маълумоти ҷамъшуда. Натиҷаҳои EBK, ки мо омӯхтаем, бо натиҷаҳои Фабиячик ва дигарон мувофиқат мекунанд. 41, Ян ва дигарон. 79, Бегуин ва дигарон. 80, Адхикари ва дигарон. 81 ва Ҷон ва дигарон. 82, махсусан К ва Ни.
Иҷрои усулҳои инфиродӣ барои пешгӯии таркиби никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳр бо истифода аз иҷрои моделҳо баҳо дода шуд (Ҷадвали 3). Тасдиқи модел ва арзёбии дақиқӣ тасдиқ кард, ки пешгӯии Ca_Mg_K дар якҷоягӣ бо модели EBK SVMR беҳтарин натиҷа дод. Хатогии мутлақ (MAE) 0,637 (R2), 95,479 мг/кг (RMSE) ва 77,368 мг/кг (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235,974 мг/кг (RMSE) ва 166,946 мг/кг барои R2 камтар аз арзишҳои хуб ба даст оварда шуд. Ca_Mg_K-SVMR (0,663 мг/кг R2) ва Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2); Натиҷаҳои RMSE ва MAE-и онҳо нисбат ба натиҷаҳои Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) баландтар буданд (ниг. Ҷадвали 3). Илова бар ин, RMSE ва MAE модели Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 ва MAE = 1031.49) онҳо нисбат ба 174 ва калонтаранд. Ca_Mg_K-EBK_SVMR. Ба ҳамин монанд, RMSE ва MAE-и модели Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 ва MAE = 166.946) нисбат ба модели Ca_Mg_K-EBK_SVMR 2,5 ва 2,2 калонтаранд, ки натиҷаҳои RMSE ва MAEMSE мутаносибан ҳисоб шудаанд хати беҳтарин мувофиқ. RSME ва MAE олӣ мушоҳида карда шуданд. Мувофиқи Kebonye et al. 46 ва Ҷон ва дигарон. 54, ҳар қадаре ки RMSE ва MAE ба сифр наздик бошанд, ҳамон қадар натиҷаҳо беҳтар мешаванд. SVMR ва EBK_SVMR қиматҳои квантизатсияшудаи RSME ва MAE доранд. Мушоҳида карда шуд, ки тахминҳои RSME пайваста аз арзишҳои MAE баландтар буданд, ки мавҷудияти берунро нишон медиҳад. Мувофиқи Legates ва McCabeext83, хатогии мутлақ аз RMSE зиёд аст (хатои RMSE83 аст) ҳамчун нишондиҳандаи мавҷудияти нишондиҳандаҳои берунӣ тавсия дода мешавад. Ин маънои онро дорад, ки маҷмӯи маълумотҳо ҳар қадар гетерогенӣ бошад, ҳамон қадар қиматҳои MAE ва RMSE баландтар мешаванд. Дурустии арзёбии байнирасмии модели омехтаи Ca_Mg_K-EBK_SVMR барои пешгӯии миқдори Ni дар хокҳои шаҳрӣ ва наздишаҳрӣ 63,70% буд. Мувофиқи Ли. 59, ин сатҳи дақиқӣ меъёри қобили қабули модел аст. Натиҷаҳои мавҷуда бо тадқиқоти қаблии Тарасов ва дигарон муқоиса карда шудаанд. 36, ки модели гибридии он MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging)-ро офаридааст, ки ба шохиси арзёбии дақиқии EBK_SVMR алоқаманд аст, ки дар таҳқиқоти ҷорӣ гузориш дода шудааст, RMSE (210) ва MAE (167,5) аз натиҷаҳои мо дар таҳқиқоти ҷорӣ баландтар буданд (RMSE 95,479, MAE628). тадқиқоти ҷорӣ (0,637) бо Тарасов ва дигарон. 36 (0,544), маълум аст, ки коэффисиенти детерминатсия (R2) дар ин модели омехта баландтар аст. Маржаи хатогӣ (RMSE ва MAE) (EBK SVMR) барои модели омехта ду маротиба камтар аст. Ба ҳамин монанд, Сергеев ва дигарон 34 0,28 (R2) барои модели гибридии таҳияшуда (Multilay Perceptron) сабт шудааст. 0,637 (R2). Дараҷаи дақиқии пешгӯии ин модел (EBK SVMR) 63,7% аст, дар ҳоле ки дақиқии пешгӯии Сергеев ва дигарон ба даст овардааст. 34 28% аст.Харитаи ниҳоӣ (расми 5), ки бо истифода аз модели EBK_SVMR ва Ca_Mg_K ҳамчун пешгӯӣ сохта шудааст, пешгӯии нуқтаҳои гарм ва мӯътадил то никелро дар тамоми минтақаи омӯзиш нишон медиҳад. Ин маънои онро дорад, ки консентратсияи никел дар минтақаи таҳқиқот асосан мӯътадил буда, консентратсияи никел дар баъзе минтақаҳои мушаххас баландтар аст.
Харитаи пешгӯии ниҳоӣ бо истифода аз модели гибридии EBK_SVMR ва бо истифода аз Ca_Mg_K ҳамчун пешгӯӣ муаррифӣ карда мешавад.[Харитаи тақсимоти фазоӣ бо истифода аз RStudio (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/) сохта шудааст.]
Дар расми 6 консентратсияи PTE ҳамчун як ҳавопаймои таркибӣ иборат аст аз нейронҳои инфиродӣ оварда шудаанд. Ҳеҷ кадоме аз ҳавопаймоҳои ҷузъӣ як шакли рангеро, ки нишон дода шудааст, намоиш намедиҳад. Аммо, шумораи мувофиқи нейронҳо дар як харитаи кашидашуда 55 аст. SeOM бо истифода аз рангҳои гуногун истеҳсол карда мешавад ва намунаҳои ранг ҳар қадар шабоҳат доранд, хосиятҳои намунаҳо ба миқёси ҷудогонаи онҳо муқоиса карда мешаванд. Mg) намунаҳои рангҳои шабеҳро ба нейронҳои ягонаи баланд ва аксари нейронҳои паст нишон доданд. Ҳамин тавр, CaK ва CaMg бо нейронҳои хеле баландтартиб ва намунаҳои рангҳои паст-мӯътадил баъзе шабоҳатҳоро тақсим мекунанд. Ҳарду модел консентратсияи Ni дар хок тавассути намоиш додани рангҳои миёна то баланди рангҳо ба монанди сурх, норанҷӣ ва зард. миқёси дақиқи ранг аз паст ба баланд, шакли тақсимоти ҳамвории ҷузъҳои модел як шакли баланди рангро нишон дод, ки консентратсияи эҳтимолии никел дар хокро нишон медиҳад (ниг. Расми 4). Ҳавопаймои ҷузъи модели CakMg мувофиқи миқёси дақиқи ранг намунаи рангҳои гуногунро аз паст то баланд нишон медиҳад. Ғайр аз ин, пешгӯии модели тақсимоти никел дар расми монанд нишон дода шудааст (C дар шпаиМ) тақсимоти никелро нишон медиҳад. 5. Ҳарду графикҳо таносуби баланд, миёна ва пасти консентратсияи никелро дар хокҳои шаҳрӣ ва наздики шаҳр нишон медиҳанд. Дар расми 7 усули контурӣ дар k-василаи гурӯҳбандӣ дар харита тасвир шудааст, ки аз рӯи арзиши пешбинишуда дар ҳар як модел ба се кластер тақсим шудааст. Усули контур шумораи оптималии кластерҳоро нишон медиҳад. намунаҳо, 74. Кластери 2 33 намуна, дар ҳоле ки кластери 3 8 намуна гирифт. Комбинатсияи пешгӯии ҳамворӣ аз ҳафт ҷузъӣ барои шарҳи дурусти кластер содда карда шуд. Аз сабаби равандҳои сершумори антропогенӣ ва табиие, ки ба ташаккули хок таъсир мерасонанд, дар харитаи SeOM тақсимшуда доштани намунаҳои кластерҳои дуруст фарқ кардан душвор аст.
Баромади ҳавопаймои ҷузъӣ аз ҷониби ҳар як тағирёбандаи мошини вектории эмпирикӣ Bayesian Kriging Support (EBK_SVM_SeOM).[Харитаҳои SeOM бо истифода аз RStudio сохта шудаанд (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Ҷузъҳои таснифоти кластерҳои гуногун [Харитаҳои SeOM бо истифода аз RStudio сохта шудаанд (версияи 1.4.1717: https://www.rstudio.com/).]
Тадқиқоти ҷорӣ усулҳои моделсозии консентратсияи никел дар хокҳои шаҳрӣ ва атрофи шаҳрро ба таври возеҳ нишон медиҳад. Таҳқиқот усулҳои гуногуни моделсозӣ, омезиши унсурҳо бо усулҳои моделсозӣ барои ба даст овардани беҳтарин роҳи пешгӯии консентратсияи никел дар хокро санҷидааст. харитаи тақсимоти фазоӣ тасдиқ тақсимоти фазоии фазоӣ ҷузъҳои намоиш аз ҷониби EBK_SVMR (ниг. Расми 5). Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки модели регрессионии мошини вектори дастгирии (Ca Mg K-SVMR) пешгӯии консентратсияи Ni дар хок ҳамчун модели ягона, вале параметрҳои тасдиқ ва дурустии арзёбии нишон хатогиҳои хеле баланд дар робита ба модели RMSE дигар бо истифода аз техникаи, MAE. Модели EBK_MLR низ аз сабаби кам будани арзиши коэффисиенти детерминатсия (R2) камбудиҳо дорад. Бо истифода аз EBK SVMR ва унсурҳои омехта (CaKMg) бо хатогиҳои ками RMSE ва MAE бо дақиқии 63,7% натиҷаҳои хуб ба даст оварда шуданд. ки консентратсияи PTE-ро дар хок пешгӯӣ карда метавонад.Натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки истифодаи Ca Mg K ҳамчун пешгӯикунанда барои пешгӯии консентратсияи Ni дар минтақаи тадқиқотӣ метавонад пешгӯии Ni дар хокро беҳтар кунад. Ин маънои онро дорад, ки истифодаи пайвастаи нуриҳои никелӣ ва ифлосшавии саноатии хок аз ҷониби саноати пӯлод тамоюли зиёд шудани консентратсияи никелро дар хок дорад. модели тақсимоти фазоӣ хок дар хокҳои шаҳрӣ ё наздишаҳӣ. Умуман, мо пешниҳод менамоем, ки модели EBK-SVMR барои арзёбӣ ва пешгӯии PTE дар хок истифода шавад; илова бар ин, мо пешниҳод менамоем, ки EBK-ро барои гибридизатсия бо алгоритмҳои гуногуни омӯзиши мошинсозӣ истифода барем. Консентратсияи Ni бо истифода аз элементҳо ҳамчун ковариатҳо пешгӯӣ карда шуд; аммо бо истифода аз ковариатҳои бештар иҷрои моделро хеле беҳтар мегардонад, ки онро метавон маҳдудияти кори ҷорӣ арзёбӣ кард. Маҳдудияти дигари ин таҳқиқот ин аст, ки шумораи маҷмӯаҳои додаҳо 115 аст. Аз ин рӯ, агар маълумоти бештар пешниҳод карда шаванд, иҷрои усули пешниҳодшудаи гибридизатсияи оптимизатсияшуда метавонад беҳтар карда шавад.
PlantProbs.net.Nickel дар растаниҳо ва хок https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (Дастрасӣ 28 апрели 2021).
Kasprzak, KS Nickel пешрафтҳо дар токсикологияи муосири муҳити зист. атроф. токсикология.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: Баррасии манбаъҳои он ва токсикологияи экологӣ. Полша J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Freedman, B. & Hutchinson, TC Вуруди моддаҳои ифлоскунанда аз атмосфера ва ҷамъшавӣ дар хок ва растаниҳо дар назди корхонаи гудохтаи никел-мис дар Садбери, Онтарио, Канада.can.J. Бот.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Манива, Т. ва дигарон. Металлҳои вазнин дар хок, растаниҳо ва хатарҳои марбут ба чаронидани ҳайвоноти кавзавӣ дар наздикии кони мис-никели Селеби-Фикве дар Ботсвана.surroundings.Geochemistry.Health https://doi.org/10.1007/s10653-021-0018 (021-0212).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Микроэлементҳо дар хок ва… – Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+ Унсурҳо+дар+хок+ва+растаниҳо.+4-ум+нашри+Нью+Йорк+%28NY%29%3A+CRC+Press&btnG= (Дастрасӣ 24 ноябри соли 2020).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, undefined. Таъсири саноати никели Русия ба консентратсияи металлҳои вазнин дар хок ва алафҳои кишоварзӣ дар Soer-Varanger, Norway.agris.fao.org.
Nielsen, GD et al. Азхудкунӣ ва нигоҳдории никел дар оби нӯшокӣ ба истеъмоли ғизо ва ҳассосияти никел алоқаманд аст. токсикология. барнома. Фармакодинамика.154, 67-75 (1999).
Costa, M. & Klein, CB Nickel carcinogenesis, mutation, epigenetics or selection.roundings. Perspective.Health.107, 2 (1999).
Аҷман, компютер; Ажадо, SK; Боривка, Л.; Бини, JKM; Саркоди, ВЙО; Кобонье, НМ; Таҳлили тамоюли унсурҳои эҳтимолан заҳролуд: баррасии библиометрӣ. Environmental Geochemistry and Health.Springer Science & Business Media BV 2020.https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Минасни, Б. & МакБратни, AB Харитаи рақамии хок: Таърихи мухтасар ва баъзе дарсҳо. Geoderma 264, 301–311.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
МакБратни, AB, Mendonça Santos, ML & Minasny, B. Дар бораи харитаи рақамии хок.
Deutsch.CV Моделсозии геостатистикии обанбор,… – 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+саҳифаҳо.+&btnG= (Дастрасӣ 28 апрели 2021).
Вақти фиристодан: июл-22-2022
