Nature.com сайтына кергәнегез өчен рәхмәт. Сез куллана торган браузер версиясендә CSS өчен чикләнгән ярдәм күрсәтелә. Иң яхшы тәҗрибә өчен, без сезгә яңартылган браузер кулланырга киңәш итәбез (яки Internet Explorer'да туры килүчәнлек режимын сүндерегез). Шуңа кадәр, ярдәмне дәвам итү өчен, без сайтны стильләрсез һәм JavaScriptсыз күрсәтәчәкбез.
Туфрак пычрануы - кеше эшчәнлеге аркасында килеп чыккан зур проблема. Потенциаль токсик элементларның (ПТЭ) киңлек буенча таралышы күпчелек шәһәр һәм шәһәр яны районнарында төрлечә. Шуңа күрә мондый туфракларда ПТЭ күләмен киңлек буенча фаразлау кыен. Чехия Республикасындагы Frydek Mistek компаниясеннән барлыгы 115 үрнәк алынган. Кальций (Ca), магний (Mg), калий (K) һәм никель (Ni) концентрацияләре индуктив рәвештә бәйләнгән плазма эмиссия спектрометриясе ярдәмендә билгеләнгән. Җавап үзгәрүчәнлеге Ni, ә фаразлаучылар Ca, Mg һәм K. Җавап үзгәрүчәнлеге белән фаразлаучы үзгәрүчән арасындагы корреляция матрицасы элементлар арасында канәгатьләнерлек корреляция күрсәтә. Фаразлау нәтиҗәләре күрсәткәнчә, Ярдәм Векторы Машинасы Регрессиясе (SVMR) яхшы эшләгән, гәрчә аның исәпләнгән уртача квадрат хатасы (RMSE) (235,974 мг/кг) һәм уртача абсолют хатасы (MAE) (166,946 мг/кг) кулланылган башка ысулларга караганда югарырак булса да. Эмпирик Байес Кригинг-Күп Сызыклы Регрессия (EBK-MLR) өчен катнаш модельләр эшли. начар, моны 0,1 дән кимрәк детерминация коэффициентлары күрсәтә. Эмпирик Байес Кригинг-Тирәк Вектор Машинасы Регрессиясе (EBK-SVMR) моделе иң яхшы модель булды, ул түбән RMSE (95,479 мг/кг) һәм MAE (77,368 мг/кг) кыйммәтләренә һәм югары детерминация коэффициентына (R2 = 0,637) ия иде. EBK-SVMR модельләштерү техникасы нәтиҗәсе үз-үзен оештыручы карта ярдәмендә күрсәтелә. CakMg-EBK-SVMR гибрид моделе компоненты яссылыгындагы кластерлашкан нейроннар шәһәр һәм шәһәр янындагы туфракта Ni концентрациясен фаразлаучы күп төсле үрнәкләр күрсәтә. Нәтиҗәләр EBK һәм SVMRны берләштерү шәһәр һәм шәһәр янындагы туфракта Ni концентрациясен фаразлау өчен нәтиҗәле ысул булуын күрсәтә.
Никель (Ni) үсемлекләр өчен микроэлемент дип санала, чөнки ул атмосфера азотын фиксацияләүгә (N) һәм мочевина метаболизмына өлеш кертә, бу икесе дә орлыкларның шытуы өчен кирәк. Орлыкларның шытуына өлеш кертүдән тыш, Ni гөмбә һәм бактерия ингибиторы булып хезмәт итә һәм үсемлекләрнең үсешенә ярдәм итә ала. Туфракта никель җитмәү үсемлеккә аны сеңдерергә мөмкинлек бирә, нәтиҗәдә яфраклар хлорозына китерә. Мәсәлән, сыер борчагы һәм яшел борчак азот фиксациясен оптимальләштерү өчен никель нигезендәге ашламалар куллануны таләп итә.2.Туфракны баету һәм кузаклы үсемлекләрнең туфракта азотны фиксацияләү сәләтен арттыру өчен никель нигезендәге ашламаларны даими куллану туфракта никель концентрациясен өзлексез арттыра.Никель үсемлекләр өчен микроэлемент булса да, аны туфракта артык күп куллану файдадан күбрәк зыян китерергә мөмкин.Туфракта никельнең токсиклыгы туфракның pH дәрәҗәсен минимальләштерә һәм үсемлекләр үсеше өчен мөһим туклыклы матдә буларак тимернең сеңүен тоткарлый.3 Liu сүзләренчә, Ni үсемлекләрнең үсеше һәм үсүе өчен кирәкле 17 нче мөһим элемент булып тора.Никельнең үсемлекләрнең үсеше һәм үсүендәге роленнән тыш, кешеләргә ул төрле кулланылышлар өчен кирәк.Галководкалау, никель нигезендәге җитештерү эретмәләр, автомобиль сәнәгатендә кабызу җайланмалары һәм очкын чыбыклары җитештерү төрле сәнәгать тармакларында никель куллануны таләп итә. Моннан тыш, никель нигезендәге эретмәләр һәм гальванизацияләнгән әйберләр кухня җиһазларында, бал бүлмәсе аксессуарларында, азык-төлек сәнәгате кирәк-яракларында, электр, чыбык һәм кабель, реактив турбиналарда, хирургия имплантларында, тукымаларда һәм суднолар төзүдә киң кулланыла.5. Туфрактагы (ягъни өслек туфракларындагы) никелга бай дәрәҗәләр антропоген һәм табигый чыганаклар белән бәйле дип санала, ләкин, нигездә, никел антропоген түгел, ә табигый чыганак булып тора.4,6.Никельнең табигый чыганакларына вулкан атылулары, үсемлекләр, урман янгыннары һәм геологик процесслар керә; шулай да, антропоген чыганакларга корыч сәнәгатендәге никель/кадмий батареялары, гальванизация, дуга эретеп ябыштыру, дизель һәм ягулык майлары, шулай ук ​​күмер яндырудан һәм калдыклар һәм ләм яндырудан атмосферага чыгарылган чыгарулар керә.Никель туплану.7,8.Фридман һәм Хатчинсон9 һәм Манива һ.б. фикеренчә. 10, якын һәм күрше мохиттә туфракның өске катламын пычратуның төп чыганаклары, нигездә, никель-бакыр эретү заводлары һәм шахталар. Канададагы Садбери никель-бакыр эшкәртү заводы тирәсендәге өске туфрак никель белән пычрануның иң югары дәрәҗәсенә ия булган - 26,000 мг/кг11. Киресенчә, Россиядә никель җитештерүдән пычрану Норвегия туфрагында никель концентрациясенең югарырак булуына китергән11. Алмс һ.б. сүзләренчә, 12, төбәкнең иң яхшы сөрү җирләрендә (Россиядә никель җитештерү) HNO3-экстракцияләнә торган никель күләме 6,25 тән 136,88 мг/кг га кадәр булган, бу уртача 30,43 мг/кг һәм башлангыч концентрация 25 мг/кг тәшкил итә. Kabata 11 буенча, шәһәр яки шәһәр яны туфракларында авыл хуҗалыгы туфракларына бер-бер артлы уңыш сезонында фосфор ашламаларын куллану туфракны йотырга яки пычратырга мөмкин. Никельнең кешеләрдә потенциаль йогынтысы мутагенез, хромосома зыяны, Z-ДНК генерациясе, ДНК эксцизиясен ремонтлауның блоклануы яки эпигенетик процесслар аша яман шешкә китерергә мөмкин13. Хайваннарда үткәрелгән экспериментларда никельнең төрле шешләр китереп чыгару мөмкинлеге барлыгы ачыкланган, һәм канцероген никель комплекслары мондый шешләрне көчәйтергә мөмкин.
Соңгы вакытта туфрак пычрануын бәяләү туфрак-үсемлек мөнәсәбәтләре, туфрак һәм туфрак биологик мөнәсәбәтләре, экологик деградация һәм әйләнә-тирә мохиткә йогынтыны бәяләүдән килеп чыккан сәламәтлеккә бәйле күп төрле мәсьәләләр аркасында чәчәк атты. Бүгенге көнгә кадәр туфракта Ni кебек потенциаль токсик элементларның (ПТЭ) киңлек буенча фаразлау традицион ысуллар кулланып авыр һәм вакыт таләп итә. Туфракның санлы картасын булдыру (ЦСГ) һәм аның хәзерге уңышлары15 туфракның фаразлау картасын (ПГГ) шактый яхшыртты. Минасни һәм МакБратни16 фикеренчә, туфракның фаразлау картасы (ПГГ) туфрак фәненең күренекле бүлеге булып чыкты. Лагачери һәм МакБратни, 2006, ЦСГны "урындагы һәм лаборатория күзәтү ысулларын, шулай ук ​​киңлек һәм киңлек булмаган туфрак турында фикер алышу системаларын куллану аша киңлек туфрак мәгълүмат системаларын булдыру һәм тутыру" дип билгелиләр. МакБратни һ.б. 17 нче мәкаләдә хәзерге заман DSM яки PSM-ның PTE-ларның киңлек буенча таралышын, туфрак төрләрен һәм туфрак үзенчәлекләрен фаразлау яки картага төшерү өчен иң нәтиҗәле ысул булуы күрсәтелә. Геостатистика һәм машина белән өйрәнү алгоритмнары (MLA) - DSM модельләштерү ысуллары, алар компьютерлар ярдәмендә зур һәм минималь мәгълүматлар кулланып санлаштырылган карталар булдыралар.
Deutsch18 һәм Olea19 геостатистиканы "киңлек атрибутларын күрсәтү белән шөгыльләнүче санлы техникалар җыелмасы, нигездә стохастик модельләрне куллана, мәсәлән, вакыт рәтләре анализы вакытлы мәгълүматларны ничек характерлый" дип билгелиләр. Беренче чиратта, геостатистика вариограммаларны бәяләүне үз эченә ала, алар һәр мәгълүмат җыелмасыннан киңлек кыйммәтләренең бәйлелеген саннар белән билгеләргә һәм билгеләргә мөмкинлек бирә20. Gumiaux һ.б. 20 геостатистикада вариограммаларны бәяләү өч принципка нигезләнгәнен күрсәтә, шул исәптән (а) мәгълүмат корреляциясе масштабын исәпләү, (б) мәгълүматлар җыелмасы аермасында анизотропияне ачыклау һәм исәпләү һәм (в) өстәвенә. Локаль эффектлардан аерылган үлчәү мәгълүматларының эчке хатасын исәпкә алудан тыш, мәйдан эффектлары да бәяләнә. Бу төшенчәләргә нигезләнеп, геостатистикада күп интерполяция ысуллары кулланыла, шул исәптән гомуми кригинг, бергә кригинг, гади кригинг, эмпирик байес кригинг, гади кригинг ысулы һәм башка билгеле интерполяция ысуллары, PTE, туфрак үзенчәлекләрен һәм туфрак төрләрен картага төшерү яки фаразлау өчен.
Машина белән өйрәнү алгоритмнары (MLA) - зуррак сызыклы булмаган мәгълүмат классларын куллана торган чагыштырмача яңа техника, алар нигездә мәгълүматларны эшкәртү, мәгълүматлардагы үрнәкләрне ачыклау һәм туфрак белеме һәм кайтару бурычлары кебек фәнни өлкәләрдә классификациягә кат-кат кулланыла торган алгоритмнар белән тәэмин ителә. Күп санлы тикшеренү мәкаләләре туфракта PTE фаразлау өчен MLA модельләренә таяна, мәсәлән, Тан һ.б. 22 (авыл хуҗалыгы туфракта авыр металл бәяләү өчен очраклы урманнар), Сакизаде һ.б. 23 (төп вектор машиналары һәм ясалма нейрон челтәрләре ярдәмендә модельләштерү) туфрак пычрануы). Моннан тыш, Вега һ.б. 24 (туфракта авыр металлны тоту һәм адсорбцияләүне модельләштерү өчен CART), Сан һ.б. 25 (кубист куллану - туфракта Cd таралышы) һәм k-иң якын күрше, гомумиләштерелгән көчәйтелгән регрессия һәм көчәйтелгән регрессия кебек башка алгоритмнар. Агачлар шулай ук ​​туфракта PTE фаразлау өчен MLA кулландылар.
DSM алгоритмнарын фаразлауда яки картага төшерүдә куллану берничә кыенлык белән очраша. Күп авторлар MLA геостатистикадан өстенрәк дип саныйлар һәм киресенчә. Берсе икенчесеннән яхшырак булса да, икесенең берләшүе DSM15'та картага төшерү яки фаразлауның төгәллек дәрәҗәсен яхшырта. Вудкок һәм Гопал26 Финке27; Понтий һәм Чук28 һәм Грунвальд29 фаразланган туфрак картага төшерүдәге җитешсезлекләр һәм кайбер хаталар турында фикерләрен белдерәләр. Туфрак галимнәре DSM картага төшерү һәм фаразлауның нәтиҗәлелеген, төгәллеген һәм фаразлаучанлыгын оптимальләштерү өчен төрле ысулларны сынап карадылар. Билгесезлек һәм тикшерүнең берләшүе - нәтиҗәлелекне оптимальләштерү һәм кимчелекләрне киметү өчен DSM'га интеграцияләнгән күп төрле аспектларның берсе. Шулай да, Агиеман һ.б. 15 карта булдыру һәм фаразлау белән кертелгән валидация тәртибе һәм билгесезлек карта сыйфатын яхшырту өчен бәйсез рәвештә тикшерелергә тиеш дип күрсәтәләр. DSM'ның чикләүләре географик яктан таралган туфрак сыйфаты белән бәйле, ул билгесезлек компонентын үз эченә ала; шулай да, DSMда төгәллек булмау күп хата чыганакларыннан килеп чыгарга мөмкин, атап әйткәндә, ковариат хатасы, модель хатасы, урнашу хатасы һәм аналитик хата 31. MLA һәм геостатистик процессларда килеп чыккан модельләштерү төгәлсезлекләре аңламау белән бәйле, нәтиҗәдә, чынбарлыктагы процессны артык гадиләштерүгә китерә32. Модельләштерүнең характерына карамастан, төгәлсезлекләр модельләштерү параметрлары, математик модель фаразлары яки интерполяция белән бәйле булырга мөмкин33. Күптән түгел геостатистика һәм MLAны картага төшерүдә һәм фаразлауда интеграцияләүне алга сөрә торган яңа DSM тенденциясе барлыкка килде. Сергеев һ.б. 34; Субботина һ.б. 35; Тарасов һ.б. 36 һәм Тарасов һ.б. 37 кебек берничә туфрак галимнәре һәм авторлары фаразлау һәм картага төшерүнең нәтиҗәлелеген яхшыртучы гибрид модельләр булдыру өчен геостатистика һәм машина белән өйрәнүнең төгәл сыйфатын файдаландылар. сыйфат. Бу гибрид яки берләштерелгән алгоритм модельләренең кайберләре - ясалма нейрон челтәре кригингы (ANN-RK), күп катламлы перцептрон калдык кригингы (MLP-RK), гомумиләштерелгән регрессия нейрон челтәре калдык кригингы (GR-NNRK)36, ясалма нейрон челтәре кригингы-күп катламлы перцептрон (ANN-K-MLP)37 һәм бергә кригинг һәм Гаусс процессы регрессиясе38.
Сергеев һ.б. фикеренчә, төрле модельләштерү ысулларын берләштерү, аның бердәнбер моделен эшләү урынына, җитешсезлекләрне бетерү һәм нәтиҗәдә килеп чыккан гибрид модельнең нәтиҗәлелеген арттыру мөмкинлегенә ия. Бу контекстта, бу яңа мәкалә шәһәр һәм шәһәр яны районнарында Ni баюын фаразлау өчен оптималь гибрид модельләр булдыру өчен геостатистика һәм MLA берләштерелгән алгоритмын куллану кирәклеген раслый. Бу тикшеренү база моделе буларак Эмпирик Байес Кригингына (EBK) таяначак һәм аны Ярдәм Векторы Машинасы (SVM) һәм Күп Сызыклы Регрессия (MLR) модельләре белән кушачак. EBKны теләсә нинди MLA белән гибридлаштыру билгеле түгел. Күрелгән күп катнаш модельләр - гадәти, калдык, регрессия кригингының һәм MLA комбинацияләре. EBK - геостатистик интерполяция ысулы, ул кыр өстендә билгеләнгән локализация параметрлары белән стационар булмаган/стационар очраклы кыр буларак локализацияләнгән, киңлек вариациясенә мөмкинлек бирүче киңлек стохастик процессны куллана39. EBK төрле тикшеренүләрдә кулланылган, шул исәптән авыл хуҗалыгы туфрагында органик углеродның таралышын анализлау40, туфрак пычрануын бәяләү41 һәм туфрак үзенчәлекләрен картага төшерү42.
Икенче яктан, үз-үзеңне оештыру графы (SeOM) - төрле мәкаләләрдә кулланылган өйрәнү алгоритмы, мәсәлән, Li һ.б. 43, Wang һ.б. 44, Hossain Bhuiyan һ.б. 45 һәм Kebonye һ.б. 46. Элементларның киңлек атрибутларын һәм төркемнәрен билгеләгез. Wang һ.б. 44 SeOM - сызыклы булмаган мәсьәләләрне төркемләү һәм күз алдына китерү сәләте белән билгеле булган көчле өйрәнү техникасы булуын күрсәтәләр. Төп компонент анализы, томанлы кластерлаштыру, иерархик кластерлаштыру һәм күп критерийлы карарлар кабул итү кебек башка үрнәк тану техникаларыннан аермалы буларак, SeOM PTE үрнәкләрен оештыруда һәм билгеләүдә яхшырак. Wang һ.б. 44 буенча, SeOM бәйле нейроннарның таралышын киңлектә төркемли һәм югары сыйфатлы мәгълүмат визуализациясен тәэмин итә ала. SeOM туры интерпретация өчен нәтиҗәләрне характерлау өчен иң яхшы модель алу өчен Ni фаразлау мәгълүматларын визуализацияләячәк.
Бу мәкалә шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында никель күләмен фаразлау өчен оптималь төгәллек белән ныклы карталаштыру моделен булдыруны максат итеп куя. Без катнаш модельнең ышанычлылыгы, нигездә, база модельгә беркетелгән башка модельләрнең йогынтысына бәйле дип фаразлыйбыз. Без DSM алдында торган кыенлыкларны таныйбыз, һәм бу кыенлыклар күп яктан хәл ителсә дә, геостатистика һәм MLA модельләрендәге алгарышлар өстәмә булып күренә; шуңа күрә без катнаш модельләр китерергә мөмкин булган тикшеренү сорауларына җавап бирергә тырышачакбыз. Шулай да, максатлы элементны фаразлауда модель ни дәрәҗәдә төгәл? Шулай ук, валидация һәм төгәллекне бәяләүгә нигезләнгән нәтиҗәлелекне бәяләү дәрәҗәсе нинди? Шуңа күрә, бу тикшеренүнең конкрет максатлары: (а) EBKны база модель буларак кулланып, SVMR яки MLR өчен берләштерелгән катнашма моделен булдыру, (б) килеп чыккан модельләрне чагыштыру, (в) шәһәр яки шәһәр яны туфракларында Ni концентрациясен фаразлау өчен иң яхшы катнашма моделен тәкъдим итү, һәм (г) никель киңлеге үзгәрүенең югары ачыклыклы картасын булдыру өчен SeOM куллану.
Тикшеренү Чехия Республикасында, аерым алганда, Моравия-Силезия төбәгендәге Фридек-Мистек районында үткәрелә (1 нче рәсемне карагыз). Тикшеренү зонасының географиясе бик тупас һәм күбесенчә Моравия-Силезия Бескиды төбәгенә керә, ул Карпат тауларының тышкы кырыена керә. Тикшеренү зонасы 49° 41′ 0′ төньяк киңлектән һәм 18° 20′ 0′ көнчыгыш киңлектә урнашкан, ә биеклеге 225 һәм 327 м арасында; Шулай да, төбәкнең климат торышы өчен Коппен классификация системасы Cfb = уртача океан климаты дип бәяләнә. Коры айларда да яңгыр күп ява. Ел дәвамында температура −5 °C һәм 24 °C арасында бераз үзгәрә, сирәк кенә −14 °C тан түбән яки 30 °C тан югарырак төшә, ә уртача еллык явым-төшем күләме 685 һәм 752 мм арасында була47. Бөтен мәйданның якынча тикшеренү мәйданы 1208 квадрат километр тәшкил итә, эшкәртелгән җирләрнең 39,38% ы һәм урман капламының 49,36% ы. Икенче яктан, бу тикшеренүдә кулланылган мәйдан якынча 889,8 квадрат километр тәшкил итә. Острава һәм аның тирәсендә корыч сәнәгате һәм металл заводлары бик актив эшли. Металл заводлары, никель дат басмас корычларда (мәсәлән, атмосфера коррозиясенә чыдамлык өчен) һәм эретмә корычларда (никель эретмәнең ныклыгын арттыра, шул ук вакытта аның яхшы сыгылучанлыгын һәм ныклыгын саклый) кулланыла торган корыч сәнәгате, һәм фосфат ашламалары куллану һәм терлекчелек кебек интенсив авыл хуҗалыгы никельнең потенциаль чыганаклары булып тора. төбәктә (мәсәлән, бәрәннәргә никель өстәү, бәрәннәрдә һәм аз ашатылган терлекләрдә үсеш темпларын арттыру өчен). Никельнең башка сәнәгать кулланылышлары арасында аны электрокаплауда куллану, шул исәптән никельне электрокаплау һәм электросыз никель каплау процесслары бар. Туфрак үзенчәлекләрен туфрак төсеннән, структурасыннан һәм карбонат составыннан җиңел аерырга мөмкин. Туфрак текстурасы уртачадан нечкәгә кадәр, ул төп материалдан алынган. Алар коллювиаль, аллювиаль яки эоль табигате белән аерылып тора. Кайбер туфрак өлкәләре өслектә һәм аскы катламда таплар белән күренә, еш кына бетон һәм агарту белән. Шулай да, камбисоллар һәм стагнозоллар төбәктә иң еш очрый торган туфрак төрләре булып тора48. Биеклеге 455,1 дән 493,5 м га кадәр булганлыктан, камбисоллар Чехиядә өстенлек итә49.
Тикшеренү зонасы картасы [Тикшеренү зонасы картасы ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, 10.7 версиясе, URL: https://desktop.arcgis.com) ярдәмендә төзелде.]
Фрайдек Мистек районында шәһәр һәм шәһәр янындагы туфраклардан барлыгы 115 туфракның өске катламы үрнәге алынды. Кулланылган үрнәк схемасы туфрак үрнәкләре 2 × 2 км ара белән урнаштырылган гадәти челтәр иде, һәм өске катлам кул GPS җайланмасы (Leica Zeno 5 GPS) ярдәмендә 0 дән 20 см га кадәр тирәнлектә үлчәнде. Үрнәкләр Ziploc капчыкларына төрелә, тиешенчә маркировкалана һәм лабораториягә җибәрелә. Үрнәкләр вакланган үрнәкләр алу өчен һавада киптерелә, механик система (Фритч диск тегермәне) ярдәмендә ваклана һәм иләкләнә (илек зурлыгы 2 мм). 1 грамм киптерелгән, гомогенлаштырылган һәм иләкләнгән туфрак үрнәкләрен ачык маркировкаланган тефлон шешәләренә салыгыз. Һәр тефлон савытына 7 мл 35% HCl һәм 3 мл 65% HNO3 салыгыз (автоматик диспенсер ярдәмендә - һәр кислота өчен), җиңелчә каплагыз һәм үрнәкләрне реакция өчен төнлә тотыгыз (aqua regia программасы). Өстән катламны кайнар металл пластинага куегыз. (температура: 100 Вт һәм 160 °C) үрнәкләрнең эшкәртү процессын җиңеләйтү өчен 2 сәгать тотыгыз, аннары суытыгыз. Өстән катламны 50 мл күләмле колбага күчерегез һәм деионизацияләнгән су белән 50 мл га кадәр суыткычлагыз. Шуннан соң, суыткыч өстән катламны деионизацияләнгән су белән 50 мл күләмле ПВХ пробиркасына фильтрлагыз. Моннан тыш, 1 мл суыткыч эремәсе 9 мл деионизацияләнгән су белән суыткычлагыз һәм ПТЕ псевдо-концентрациясе өчен әзерләнгән 12 мл пробиркага фильтрлагыз. ПТЕ концентрацияләре (As, Cd, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn, Ca, Mg, K) стандарт ысуллар һәм килешү нигезендә ICP-OES (Индуктив рәвештә бәйләнгән плазма оптик эмиссия спектроскопиясе) (Thermo Fisher Scientific, АКШ) ярдәмендә билгеләнде. Сыйфатны тәэмин итү һәм контроль (QA/QC) процедураларын тәэмин итегез (SRM NIST 2711a Montana II Soil). Ачыклау чикләре яртысыннан түбән булган ПТЕ бу тикшеренүдән чыгарылды. Ачыклау чиге Бу тикшеренүдә кулланылган ПТЕ 0,0004 иде. (сез). Моннан тыш, һәр анализ өчен сыйфат контроле һәм сыйфатны тәэмин итү процессы белешмә стандартларын анализлау юлы белән тәэмин ителә. Хаталар минимальләштерелүен тәэмин итү өчен, икеләтә анализ үткәрелде.
Эмпирик Байес Кригинг (EBK) - туфрак белеме кебек төрле өлкәләрдә модельләштерүдә кулланыла торган күп санлы геостатистик интерполяция ысулларының берсе. Башка кригинг интерполяция ысулларыннан аермалы буларак, EBK традицион кригинг ысулларыннан ярымвариограмма моделе белән бәяләнә торган хатаны исәпкә алу белән аерылып тора. EBK интерполяциясендә интерполяция вакытында бер ярымвариограмма урынына берничә ярымвариограмма моделе исәпләнә. Интерполяция ысуллары ярымвариограмманың бу графигы белән бәйле билгесезлек һәм программалаштыру өчен урын бирә, бу җитәрлек кригинг ысулының бик катлаулы өлешен тәшкил итә. EBK интерполяция процессы Криворучко50 тарафыннан тәкъдим ителгән өч критерийга туры килә, (а) модель ярымвариограмманы керү мәгълүматлары җыелмасыннан бәяли (б) һәр керү мәгълүматлары җыелмасы урыны өчен генерацияләнгән ярымвариограмма нигезендә яңа фаразланган кыйммәтне һәм (в) соңгы А моделе симуляцияләнгән мәгълүматлар җыелмасыннан исәпләнә. Байес тигезләмәсе кагыйдәсе апостериор буларак бирелә.
Монда \(Prob\left(A\right)\) алдагыны күрсәтсә, \(Prob\left(B\right)\) чик ихтималы күпчелек очракта исәпкә алынмый, \(Prob (B,A)\). Ярымвариограмма исәпләү Байес кагыйдәсенә нигезләнгән, ул ярымвариограммалардан булдырылырга мөмкин булган күзәтү мәгълүматлары җыелмаларының омтылышын күрсәтә. Аннары ярымвариограмманың кыйммәте Байес кагыйдәсе ярдәмендә билгеләнә, ул ярымвариограммадан күзәтүләр мәгълүматлары җыелмасын булдыру ихтималын күрсәтә.
Ярдәм векторы машинасы - бер үк, ләкин сызыклы бәйсез булмаган классларны аеру өчен оптималь аеру гиперяссылыгын булдыручы машина өйрәнү алгоритмы. Vapnik51 ният классификациясе алгоритмын булдырды, ләкин ул соңгы вакытта регрессиягә юнәлтелгән мәсьәләләрне чишү өчен кулланылды. Li һ.б.52 фикеренчә, SVM - иң яхшы классификатор техникаларының берсе һәм төрле өлкәләрдә кулланыла. Бу анализда SVM (Support Vector Machine Regression - SVMR) регрессия компоненты кулланылды. Черкасский һәм Мюльер53 SVMRны ядрога нигезләнгән регрессия буларак башлап җибәрделәр, аның исәпләүе күп илле киңлек функцияләре белән сызыклы регрессия моделе ярдәмендә башкарылды. Джон һ.б.54 SVMR модельләштерү гиперяссылык сызыклы регрессиясен куллана дип хәбәр итә, ул сызыклы булмаган мөнәсәбәтләр булдыра һәм киңлек функцияләренә мөмкинлек бирә. Вохланд һ.б. фикеренчә. 55, epsilon (ε)-SVMR өйрәтелгән мәгълүматлар җыелмасын кулланып, эпсилонга сизгер булмаган функция буларак күрсәтү моделен ала, ул корреляцияләнгән мәгълүматлар буенча өйрәтүдән иң яхшы эпсилон тайпылышы белән мәгълүматларны бәйсез рәвештә карталаштыру өчен кулланыла. Алдан билгеләнгән ераклык хатасы чынбарлыктагы кыйммәттән исәпкә алынмый, һәм хата ε(ε) дан зуррак булса, туфрак үзлекләре аны компенсацияли. Модель шулай ук ​​өйрәтү мәгълүматларының катлаулылыгын терәк векторларының киңрәк төркеменә кадәр киметә. Vapnik51 тәкъдим иткән тигезләмә түбәндә күрсәтелгән.
монда b скаляр бусаганы, \(K\left({x}_{,}{ x}_{k}\right)\) ядро ​​функциясен, \(\alpha\) Лагранж мультипликаторын, N санлы мәгълүматлар җыелмасын, \({x}_{k}\) мәгълүмат кертүне, ә \(y\) мәгълүмат чыгаруны күрсәтә. Кулланылган төп ядроларның берсе - SVMR операциясе, ул Гаусс радиаль нигез функциясе (RBF). RBF ядросы оптималь SVMR моделен билгеләү өчен кулланыла, бу PTE тренинг мәгълүматлары өчен иң нечкә штраф җыелмасы коэффициенты C һәм ядро ​​параметры гаммасын (γ) алу өчен бик мөһим. Башта без тренинг җыелмасын бәяләдек, аннары модель эшчәнлеген валидация җыелмасында сынап карадык. Кулланылган руль параметры - сигма, ә метод кыйммәте - svmRadial.
Күп сызыклы регрессия моделе (КСР) - иң кечкенә квадратлар ысулы белән исәпләнгән сызыклы берләштерелгән параметрлар ярдәмендә җавап үзгәрүчәнлеге һәм берничә фаразлаучы үзгәрүчән арасындагы мөнәсәбәтне күрсәтүче регрессия моделе. КСРда иң кечкенә квадратлар моделе - аңлатмалы үзгәрүчәннәрне сайлаганнан соң туфрак үзлекләренең фаразлау функциясе. Аңлатмалы үзгәрүчәннәрне кулланып, сызыклы бәйләнеш урнаштыру өчен җавапны кулланырга кирәк. Аңлатмалы үзгәрүчәннәр белән сызыклы бәйләнеш урнаштыру өчен җавап үзгәрүчәнлеге буларак ПТЕ кулланылды. КСР тигезләмәсе ...
монда y - җавап үзгәрүчән, \(a\) - кисешү ноктасы, n - фаразлаучылар саны, \({b}_{1}\) - коэффициентларның өлешчә регрессиясе, \({x}_{ i}\) фаразлаучы яки аңлатучы үзгәрүчәнне күрсәтә, һәм \({\varepsilon }_{i}\) модельдәге хатаны күрсәтә, ул шулай ук ​​калдык дип тә атала.
Катнаш модельләр EBKны SVMR һәм MLR белән кушу юлы белән алынган. Бу EBK интерполяциясеннән фаразланган кыйммәтләрне аерып алу юлы белән башкарыла. Интерполяцияләнгән Ca, K һәм Mg дан алынган фаразланган кыйммәтләр CaK, CaMg һәм KMg кебек яңа үзгәрүчәннәр алу өчен комбинатор процесс аша алына. Аннары Ca, K һәм Mg элементлары дүртенче үзгәрүчәнне, CaKMg алу өчен берләштерелә. Гомумән алганда, алынган үзгәрүчәннәр Ca, K, Mg, CaK, CaMg, KMg һәм CaKMg. Бу үзгәрүчәннәр безнең фаразлаучыларыбызга әйләнде, шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында никель концентрациясен фаразларга ярдәм итте. SVMR алгоритмы фаразлаучыларда катнаш модель Эмпирик Байес Кригинг-Тәкъдим Вектор Машинасын (EBK_SVM) алу өчен башкарылды. Шул ук рәвешле, үзгәрүчәннәр дә MLR алгоритмы аша үткәрелеп, катнаш модель Эмпирик Байес Кригинг-Күп Сызыклы Регрессия (EBK_MLR) алына. Гадәттә, Ca, K, Mg, CaK үзгәрүчәннәре, CaMg, KMg һәм CaKMg шәһәр һәм шәһәр яны туфрагында Ni күләмен фаразлаучы ковариатлар буларак кулланыла. Алынган иң кабул ителә торган модель (EBK_SVM яки EBK_MLR) аннары үз-үзен оештыручы график ярдәмендә күрсәтеләчәк. Бу тикшеренүнең эш процессы 2 нче рәсемдә күрсәтелгән.
SeOM куллану финанс секторында, сәламәтлек саклауда, сәнәгатьтә, статистикада, туфрак фәнендә һәм башка өлкәләрдә мәгълүматларны оештыру, бәяләү һәм фаразлау өчен популяр коралга әйләнде. SeOM оештыру, бәяләү һәм фаразлау өчен ясалма нейрон челтәрләре һәм күзәтүсез өйрәнү ысуллары кулланып төзелә. Бу тикшеренүдә SeOM шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында Ni фаразлау өчен иң яхшы модель нигезендә Ni концентрациясен күзаллау өчен кулланылды. SeOM бәяләүендә эшкәртелгән мәгълүматлар n керү-үлчәмле вектор үзгәрүчәннәре буларак кулланыла43,56.Мельссен һ.б. 57 нче рәсемдә нейрон челтәренә керү векторының бер керү катламы аша бер авырлык векторы булган чыгу векторына тоташуын тасвирлыйлар. SeOM тарафыннан барлыкка китерелгән чыгыш - төрле нейроннардан яки төеннәрдән торган, аларның якынлыгына карап алты почмаклы, түгәрәк яки квадрат топологик карталарга үрелгән ике үлчәмле карта. Метрик, квантлау хатасы (QE) һәм топографик хата (TE) нигезендә карта зурлыкларын чагыштырып, 0,086 һәм 0,904 булган SeOM моделе сайлана, ул 55 карта берәмлеге (5 × 11). Нейрон структурасы эмпирик тигезләмәдәге төеннәр санына карап билгеләнә.
Бу тикшеренүдә кулланылган мәгълүматлар саны 115 үрнәк тәшкил итә. Мәгълүматларны тест мәгълүматларына (25% валидация өчен) һәм тренинг мәгълүматлары җыелмаларына (75% калибрлау өчен) бүлү өчен очраклы алым кулланылды. Регрессия моделен (калибрлау) булдыру өчен тренинг мәгълүматлары җыелмасы кулланыла, ә гомумиләштерү сәләтен тикшерү өчен тест мәгълүматлары җыелмасы кулланыла58. Бу төрле модельләрнең туфрактагы никель күләмен фаразлау өчен яраклылыгын бәяләү өчен эшләнде. Кулланылган барлык модельләр дә биш тапкыр кабатланган ун тапкыр үзара валидация процессыннан үтте. EBK интерполяциясе белән алынган үзгәрүчәннәр максатчан үзгәрүчәнне (PTE) фаразлау өчен фаразлаучылар яки аңлатучы үзгәрүчәннәр буларак кулланыла. Модельләштерү RStudio'да пакетлар китапханәсе (Kohonen), китапханә (caret), китапханә (modelr), китапханә (“e1071″), китапханә (“plyr”), китапханә (“caTools”), китапханә (”prospectr”) һәм китапханәләр (“Metrics”) ярдәмендә эшкәртелә.
Туфрактагы никель концентрациясен фаразлау өчен яраклы иң яхшы модельне билгеләү һәм модельнең төгәллеген һәм аны валидацияләүне бәяләү өчен төрле валидация параметрлары кулланылды. Гибридизация модельләре уртача абсолют хата (MAE), уртача квадрат хата (RMSE) һәм R-квадрат яки коэффициент билгеләү (R2) ярдәмендә бәяләнде. R2 җаваптагы пропорцияләрнең дисперсиясен билгели, регрессия моделе белән күрсәтелә. Бәйсез үлчәмнәрдәге RMSE һәм дисперсия зурлыгы модельнең фаразлау көчен тасвирлый, ә MAE чын санлы кыйммәтне билгели. Валидация параметрларын кулланып иң яхшы катнашма моделен бәяләү өчен R2 кыйммәте югары булырга тиеш, кыйммәт 1 гә якынрак булган саен, төгәллек югарырак була. Li һ.б. 59 буенча, R2 критерий кыйммәте 0,75 яки аннан да югарырак булса, яхшы фаразлаучы дип санала; 0,5 тән 0,75 кә кадәр модельнең кабул ителгән күрсәткече, ә 0,5 тән түбәнрәк модельнең кабул ителмәгән күрсәткече дип санала. RMSE һәм MAE валидация критерийларын бәяләү ысулларын кулланып модель сайлаганда, алынган түбәнрәк кыйммәтләр җитәрлек булган һәм иң яхшы сайлау дип саналган. Түбәндәге тигезләмә тикшерү ысулын тасвирлый.
монда n күзәтелгән кыйммәтнең зурлыгын күрсәтә\({Y}_{i}\) үлчәнгән җавапны күрсәтә, һәм \({\widehat{Y}}_{i}\) шулай ук ​​фаразланган җавап кыйммәтен күрсәтә, шуңа күрә, беренче i күзәтүләр өчен.
Фаразлаучы һәм җавап үзгәрүчәннәренең статистик тасвирламалары 1 нче таблицада күрсәтелгән, аларда уртача, стандарт тайпылыш (SD), үзгәрү коэффициенты (CV), минималь, максималь, куртоз һәм кыйшайту күрсәтелгән. Элементларның минималь һәм максималь кыйммәтләре Mg < Ca < K < Ni һәм Ca < Mg < K < Ni кимү тәртибендә урнашкан. Тикшеренү зонасыннан алынган җавап үзгәрүчәнлегенең (Ni) концентрацияләре 4,86 ​​дан 42,39 мг/кг га кадәр булган. Ni ны дөнья уртача күрсәткече (29 мг/кг) һәм Европа уртача күрсәткече (37 мг/кг) белән чагыштыру тикшеренү зонасы өчен гомуми исәпләнгән геометрик уртача күрсәткечнең түземле диапазонда булуын күрсәтте. Шулай да, Kabata-Pendias11 күрсәткәнчә, хәзерге тикшеренүдә уртача никель (Ni) концентрациясен Швециядәге авыл хуҗалыгы туфраклары белән чагыштыру хәзерге уртача никель концентрациясенең югарырак булуын күрсәтә. Шулай ук, хәзерге тикшеренүдә шәһәр һәм шәһәр янындагы туфракларда Frydek Mistek уртача концентрациясе (Ni 16,15 мг/кг) ... дан югарырак булган. Różanski һ.б. тарафыннан хәбәр ителгәнчә, Польша шәһәр туфрагында Ni өчен рөхсәт ителгән 60 (10,2 мг/кг) чиге. Моннан тыш, Bretzel һәм Calderisi61 Тоскана шәһәр туфрагында хәзерге тикшеренү белән чагыштырганда бик түбән уртача Ni концентрациясен (1,78 мг/кг) теркәгәннәр. Jim62 шулай ук ​​Гонконг шәһәр туфрагында түбәнрәк никель концентрациясен (12,34 мг/кг) ачыклаган, бу бу тикшеренүдәге хәзерге никель концентрациясеннән түбәнрәк. Birke һ.б.63 Германиянең Саксония-Анхальт шәһәрендәге иске тау һәм шәһәр сәнәгать районында уртача Ni концентрациясенең 17,6 мг/кг булуын хәбәр иткәннәр, бу әлеге төбәктәге уртача Ni концентрациясеннән (16,15 мг/кг) 1,45 мг/кг югарырак булган. Хәзерге тикшеренүләр. Тикшеренү зонасының кайбер шәһәр һәм шәһәр яны районнарында туфракларда никельнең артык күп булуы, нигездә, тимер һәм корыч сәнәгате һәм металл сәнәгате белән бәйле булырга мөмкин. Бу Khodadoust һ.б. тикшеренүе белән туры килә. 64 нче мәкаләдә корыч сәнәгате һәм металл эшкәртү туфрактагы никель пычрануының төп чыганаклары булуы күрсәтелгән. Шулай да, фаразлаучылар шулай ук ​​Ca өчен 538,70 мг/кг дан 69,161,80 мг/кг га кадәр, K өчен 497,51 мг/кг дан 3535,68 мг/кг га кадәр һәм Mg өчен 685,68 мг/кг дан 5970,05 мг/кг га кадәр булган. Яковлевич һ.б. 65 Сербиянең үзәк өлешендәге туфракларның гомуми Mg һәм K микъдарын тикшерделәр. Алар гомуми концентрацияләрнең (тиешенчә 410 мг/кг һәм 400 мг/кг) хәзерге тикшеренүдәге Mg һәм K концентрацияләреннән түбәнрәк булуын ачыкладылар. Польшаның көнчыгышында Оржеховский һәм Смольчинский66 Ca, Mg һәм K ның гомуми микъдарын бәяләделәр һәм Ca (1100 мг/кг), Mg (590 мг/кг) һәм K (810 мг/кг) уртача концентрацияләрен күрсәттеләр. Туфракның өске катламындагы микъдар бу тикшеренүдәге бер элементтан түбәнрәк. Понграк һ.б. тарафыннан үткәрелгән соңгы тикшеренү Шотландия һәм Бөекбританиядәге 3 төрле туфракта (Милнефилд туфрагы, Балруддери туфрагы һәм Хартвуд туфрагы) анализланган гомуми Ca микъдары бу тикшеренүдә Ca микъдарының югарырак булуын күрсәтте.
Сайланган элементларның төрле үлчәнгән концентрацияләре аркасында, элементларның мәгълүматлар җыелмасы бүленеше төрлечә кыеклык күрсәтә. Элементларның кыеклыгы һәм куртоз күрсәткечләре, тиешенчә, 1,53 тән 7,24 кә кадәр һәм 2,49 дан 54,16 га кадәр булган. Барлык исәпләнгән элементларда да кыеклык һәм куртоз дәрәҗәләре +1 дән югарырак, бу мәгълүматлар бүленешенең тәртипсез, дөрес юнәлештә кыек һәм иң югары ноктада булуын күрсәтә. Элементларның исәпләнгән CV күрсәткечләре шулай ук ​​K, Mg һәм Ni уртача үзгәрүчәнлек күрсәтә, ә Ca бик югары үзгәрүчәнлеккә ия. K, Ni һәм Mg CV күрсәткечләре аларның тигез бүленешен аңлата. Моннан тыш, Ca бүленеше тигез түгел һәм тышкы чыганаклар аның баету дәрәҗәсенә тәэсир итә ала.
Фаразлаучы үзгәрүчәннәрнең җавап элементлары белән корреляциясе элементлар арасында канәгатьләнерлек корреляцияне күрсәтте (3 нче рәсемне карагыз). Корреляция CaK, CaNi кебек үк, r кыйммәте = 0,53 булган уртача корреляция күрсәткәнен күрсәтте. Ca һәм K бер-берсе белән уртача бәйләнешләр күрсәтсәләр дә, Кингстон һ.б. кебек тикшеренүчеләр... 68 һәм Santo69 аларның туфракта дәрәҗәләренең кире пропорциональ булуын күрсәтә. Шулай да, Ca һәм Mg K белән антагонист, ләкин CaK яхшы корреляцияләнә. Бу калий карбонаты кебек ашламалар куллану белән бәйле булырга мөмкин, алар калийда 56% ка югарырак. Калий магний белән уртача корреляцияләнгән (KM r = 0.63). Ашлама сәнәгатендә бу ике элемент тыгыз бәйләнгән, чөнки туфракка калий магний сульфаты, калий магний нитраты һәм калий кушыла, аларның җитмәү дәрәҗәсен арттыра. Никель Ca, K һәм Mg белән уртача корреляцияләнә, r кыйммәтләре тиешенчә 0.52, 0.63 һәм 0.55. Кальций, магний һәм никель кебек ФТЭ белән бәйле мөнәсәбәтләр катлаулы, ләкин шуңа да карамастан, магний кальций сеңүен тоткарлый, кальций артык магнийның йогынтысын киметә, һәм магний да, кальций да туфракта никельнең токсик йогынтысын киметә.
Фаразлаучылар һәм җаваплар арасындагы бәйләнешне күрсәтүче элементлар өчен корреляция матрицасы (Искәрмә: бу рәсемдә элементлар арасындагы таралу графигы күрсәтелгән, әһәмият дәрәҗәләре p < 0,001 га нигезләнгән).
4 нче рәсемдә элементларның киңлек буенча бүленеше күрсәтелгән. Бургос һ.б.70 фикеренчә, киңлек буенча бүленеш куллану пычранган зоналардагы кайнар нокталарны саннар белән билгеләү һәм билгеләү өчен кулланыла торган ысул. 4 нче рәсемдәге Ca баету дәрәҗәләрен киңлек буенча бүленеш картасының төньяк-көнбатыш өлешендә күрергә мөмкин. Рәсемдә уртача һәм югары Ca баету кайнар нокталары күрсәтелгән. Картаның төньяк-көнбатышында кальций баету, мөгаен, туфракның кислоталылыгын киметү өчен тиз известь (кальций оксиды) куллану һәм аны корыч заводларында корыч эшкәртү процессында селтеле кислород буларак куллану белән бәйле. Икенче яктан, башка фермерлар кислоталы туфракларда кальций гидроксидын pH нейтральләштерү өчен кулланырга өстен күрәләр, бу шулай ук ​​туфрактагы кальций күләмен арттыра71. Калий шулай ук ​​картаның төньяк-көнбатышында һәм көнчыгышында кайнар нокталарны күрсәтә. Төньяк-көнбатыш - төп авыл хуҗалыгы җәмгыяте, һәм калийның уртачадан югарыга кадәрге схемасы NPK һәм калий куллану белән бәйле булырга мөмкин. Бу башка тикшеренүләр белән туры килә, мәсәлән, Мадарас һәм Липавскй72, Мадарас һ.б.73, Пулкрабова һ.б.74, Асаре һ.б.75, алар шуны күзәттеләр Туфракны тотрыклыландыру һәм KCl һәм NPK белән эшкәртү туфракта югары K күләменә китерде. Таралу картасының төньяк-көнбатышында калийның киңлек буенча баюы начар туфракларда калий күләмен арттыру өчен калий хлориды, калий сульфаты, калий нитраты, калий һәм калий кебек калий нигезендәге ашламалар куллану белән бәйле булырга мөмкин. Zádorová һ.б. 76 һәм Tlustoš һ.б. 77 нче мәкаләдә калий нигезендәге ашламалар куллану туфракта калий күләмен арттыра һәм озак вакытлы перспективада туфрактагы туклыклы матдәләрнең күләмен сизелерлек арттырачагы, бигрәк тә туфракта кайнар ноктаны күрсәтүче калий һәм магний күләме күрсәтелгән. Картаның төньяк-көнбатышында һәм көньяк-көнчыгышында чагыштырмача уртача кайнар нокталар. Туфракта коллоид фиксация туфракта магний концентрациясен киметә. Туфракта аның җитмәве үсемлекләрнең саргылт интервентраль хлорозга китерә. Калий магний сульфаты, магний сульфаты һәм кизерит кебек магний нигезендәге ашламалар нормаль рН диапазонындагы туфракта җитмәүчәнлекне дәвалый (үсемлекләр шәмәхә, кызыл яки көрән төстә күренә, бу магний җитмәүне күрсәтә)6. Шәһәр һәм шәһәр янындагы туфрак өслекләрендә никель туплану авыл хуҗалыгы кебек антропоген эшчәнлек һәм никельнең дат басмас корыч җитештерүдәге әһәмияте белән бәйле булырга мөмкин78.
Элементларның киңлек буенча таралышы [киңлек буенча таралыш картасы ArcGIS Desktop (ESRI, Inc, 10.7 версиясе, URL: https://desktop.arcgis.com) ярдәмендә төзелде.]
Бу тикшеренүдә кулланылган элементлар өчен модель нәтиҗәлелеге индексы нәтиҗәләре 2 нче таблицада күрсәтелгән. Икенче яктан, Ni өчен RMSE һәм MAE икесе дә нульгә якын (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Икенче яктан, K өчен RMSE һәм MAE кыйммәтләре кабул ителә. RMSE һәм MAE нәтиҗәләре кальций һәм магний өчен зуррак булган. Ca һәм K өчен MAE һәм RMSE нәтиҗәләре төрле мәгълүмат җыелмалары аркасында зуррак. Ni фаразлау өчен EBK кулланып үткәрелгән бу тикшеренүнең RMSE һәм MAE күрсәткечләре, шул ук җыелган мәгълүматларны кулланып туфракта S концентрациясен фаразлау өчен синергетик кригинг кулланып үткәрелгән John et al. 54 нәтиҗәләреннән яхшырак булып чыккан. Без өйрәнгән EBK күрсәткечләре Fabijaczyk et al. 41, Yan et al. 79, Beguin et al. 80, Adhikary et al. 81 һәм John et al. 82 күрсәткечләре белән, бигрәк тә K һәм Ni белән бәйле.
Шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында никель күләмен фаразлау өчен аерым ысулларның нәтиҗәлелеге модельләрнең нәтиҗәлелеге ярдәмендә бәяләнде (3 нче таблица). Модельне валидацияләү һәм төгәллекне бәяләү Ca_Mg_K фаразлаучысының EBK SVMR моделе белән берләштерелгәндә иң яхшы нәтиҗә бирүен раслады. Ca_Mg_K-EBK_SVMR калибрлау моделе R2, уртача квадрат хата (RMSE) һәм уртача абсолют хата (MAE) 0,637 (R2), 95,479 мг/кг (RMSE) һәм 77,368 мг/кг (MAE) тәшкил итте. Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235,974 мг/кг (RMSE) һәм 166,946 мг/кг (MAE) тәшкил итте. Шулай да, Ca_Mg_K-SVMR (0,663 мг/кг R2) һәм Ca_Mg-EBK_SVMR (0,643 = R2) өчен яхшы R2 кыйммәтләре алынды; аларның RMSE һәм MAE нәтиҗәләре Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) өчен нәтиҗәләрдән югарырак булган (3 нче таблицаны карагыз). Моннан тыш, Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 һәм MAE = 1031.49) моделенең RMSE һәм MAE күрсәткечләре 17.5 һәм 13.4 тәшкил итә, бу Ca_Mg_K-EBK_SVMR күрсәткечләреннән зуррак. Шулай ук, Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 һәм MAE = 166.946) моделенең RMSE һәм MAE күрсәткечләре Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE һәм MAE күрсәткечләреннән 2.5 һәм 2.2 зуррак. Исәпләнгән RMSE нәтиҗәләре мәгълүматлар җыелмасының иң яхшы туры килү сызыгы белән ни дәрәҗәдә концентрацияләнгәнен күрсәтә. Югарырак RSME һәм MAE күзәтелгән. Кебонье һ.б. буенча. 46 һәм Джон һ.б. 54, RMSE һәм MAE нульгә якынрак булган саен, нәтиҗәләр яхшырак була. SVMR һәм EBK_SVMR югарырак квантланган RSME һәм MAE кыйммәтләренә ия. RSME бәяләүләре MAE кыйммәтләреннән даими рәвештә югарырак булуы күзәтелде, бу читләшүләр булуын күрсәтә. Легейтс һәм МакКейб83 буенча, RMSE уртача абсолют хатадан (MAE) арту дәрәҗәсе читләшүләр булуын күрсәтүче күрсәткеч буларак тәкъдим ителә. Бу мәгълүматлар җыелмасы ни кадәр гетероген булса, MAE һәм RMSE кыйммәтләре шулкадәр югарырак була дигән сүз. Ca_Mg_K-EBK_SVMR катнаш моделенең шәһәр һәм шәһәр яны туфрагында Ni күләмен фаразлау өчен кросс-валидация бәяләү төгәллеге 63,70% тәшкил итте. Ли һ.б. 59 буенча, бу төгәллек дәрәҗәсе кабул ителә торган модель эш күрсәткече булып тора. Хәзерге нәтиҗәләр Тарасов һ.б. тарафыннан алдагы тикшеренү белән чагыштырыла. 36 гибрид моделе MLPRK (Multilayer Perceptron Residual Kriging) булдырган, бу хәзерге тикшеренүдә хәбәр ителгән EBK_SVMR төгәллек бәяләү индексына бәйле, RMSE (210) һәм MAE (167.5) хәзерге тикшеренүдәге безнең нәтиҗәләрдән югарырак булган (RMSE 95.479, MAE 77.368). Ләкин, хәзерге тикшеренүнең R2 (0.637) белән Тарасов һ.б. чагыштырганда. 36 (0.544), бу катнаш модельдә детерминация коэффициентының (R2) югарырак булуы ачык күренә. Катнаш модель өчен хата чиге (RMSE һәм MAE) (EBK SVMR) ике тапкыр түбәнрәк. Шулай ук, Сергеев һ.б.34 эшләнгән гибрид модель (Multilayer Perceptron Residual Kriging) өчен 0.28 (R2) теркәгән, ә хәзерге тикшеренүдә Ni 0.637 (R2) теркәгән. Бу модельнең фаразлау төгәллеге дәрәҗәсе (EBK SVMR) 63.7% тәшкил итә, ә Сергеев һ.б.34 тарафыннан алынган фаразлау төгәллеге 28% тәшкил итә. EBK_SVMR моделен һәм фаразлаучы буларак Ca_Mg_K кулланып төзелгән соңгы карта (5 нче рәсем) бөтен тикшеренү мәйданында кайнар нокталар һәм уртачадан никельгә кадәр фаразларны күрсәтә. Бу тикшеренү мәйданында никель концентрациясенең, нигездә, уртача булуын, кайбер аерым мәйданнарда югарырак концентрацияләр булуын аңлата.
Соңгы фаразлау картасы EBK_SVMR гибрид моделе һәм фаразлаучы буларак Ca_Mg_K кулланып күрсәтелә. [Киңлек таралышы картасы RStudio (1.4.1717 версиясе: https://www.rstudio.com/) ярдәмендә төзелде.]
6 нчы рәсемдә аерым нейроннардан торган композиция яссылыгы буларак PTE концентрацияләре күрсәтелгән. Бер генә компонент яссылыгы да күрсәтелгәнчә бер үк төс үрнәген күрсәтмәде. Ләкин, сызылган картадагы нейроннарның тиешле саны 55. SeOM төрле төсләр кулланып җитештерелә, һәм төс үрнәкләре охшашрак булган саен, үрнәкләрнең үзлекләре охшашрак була. Төгәл төс масштабы буенча, аерым элементлар (Ca, K һәм Mg) аерым югары нейроннарга һәм күпчелек түбән нейроннарга охшаш төс үрнәкләрен күрсәттеләр. Шулай итеп, CaK һәм CaMg бик югары тәртипле нейроннар һәм түбәннән уртача төс үрнәкләре белән кайбер охшашлыкларны уртаклашалар. Ике модель дә туфракта Ni концентрациясен кызыл, кызгылт сары һәм сары кебек уртача һәм югары төсләрне күрсәтеп фаразлыйлар. KMg моделе төгәл пропорцияләргә һәм түбәннән уртача төсле тапларга нигезләнеп күп югары төсле үрнәкләрне күрсәтә. Түбәннән югарыга төгәл төс масштабында модель компонентларының яссы таралыш үрнәге туфракта никельнең потенциаль концентрациясен күрсәтүче югары төс үрнәген күрсәтте (4 нче рәсемне карагыз). CakMg моделенең компонент яссылыгы төгәл төскә карап түбәннән югарыга төрле төс үрнәген күрсәтә. масштаб. Моннан тыш, модельнең никель күләмен (CakMg) фаразлавы 5 нче рәсемдә күрсәтелгән никельнең киңлек буенча бүленешенә охшаш. Ике график та шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында никель концентрацияләренең югары, уртача һәм түбән нисбәтләрен күрсәтә. 7 нче рәсемдә картадагы k-уртача төркемләүдә контур ысулы күрсәтелгән, ул һәр модельдә фаразланган кыйммәт нигезендә өч кластерга бүленгән. Контур ысулы кластерларның оптималь санын күрсәтә. Җыелган 115 туфрак үрнәгеннән 1 нче категория иң күп туфрак үрнәген алган, 74. 2 нче кластер 33 үрнәк алган, ә 3 нче кластер 8 үрнәк алган. Җиде компонентлы яссы фаразлаучы комбинация кластерны дөрес аңлату өчен гадиләштерелгән. Туфрак формалашуына тәэсир итүче күпсанлы антропоген һәм табигый процесслар аркасында, таратылган SeOM картасында дөрес дифференциацияләнгән кластер үрнәкләренә ия булу кыен78.
Һәрбер Эмпирик Байес Кригинг Ярдәм Векторы Машинасы (EBK_SVM_SeOM) үзгәрүчәненең компонент яссылыгы чыгышы. [SeOM карталары RStudio (1.4.1717 версиясе: https://www.rstudio.com/) ярдәмендә төзелде.]
Төрле кластер классификациясе компонентлары [SeOM карталары RStudio ярдәмендә төзелде (1.4.1717 версиясе: https://www.rstudio.com/).
Хәзерге тикшеренү шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында никель концентрациясен модельләштерү ысулларын ачык күрсәтә. Тикшеренү төрле модельләштерү ысулларын сынап карады, элементларны модельләштерү ысуллары белән берләштерде, туфракта никель концентрациясен фаразлауның иң яхшы ысулын алды. Модельләштерү ысулының SeOM составлы яссы киңлек үзенчәлекләре төгәл төс шкаласында түбәннән югарыга кадәр югары төсле үрнәк күрсәтте, бу туфракта Ni концентрациясен күрсәтә. Ләкин, киңлек бүленеше картасы EBK_SVMR күрсәткән компонентларның яссы киңлек бүленешен раслый (5 нче рәсемне карагыз). Нәтиҗәләр күрсәткәнчә, терәк векторы машина регрессиясе моделе (Ca Mg K-SVMR) туфракта Ni концентрациясен бер модель буларак фаразлый, ләкин валидация һәм төгәллекне бәяләү параметрлары RMSE һәм MAE ягыннан бик югары хаталар күрсәтә. Икенче яктан, EBK_MLR моделе белән кулланылган модельләштерү ысулы да детерминация коэффициентының түбән кыйммәте (R2) аркасында җитешсез. Яхшы нәтиҗәләр EBK SVMR һәм RMSE һәм MAE хаталары түбән булган берләштерелгән элементлар (CaKMg) ярдәмендә 63,7% төгәллектә алынган. EBK алгоритмын машина өйрәнү алгоритмы белән берләштерү гибрид алгоритм булдыра ала. туфракта ПТЭ концентрациясен фаразларга мөмкин. Нәтиҗәләр күрсәткәнчә, тикшеренү өлкәсендә Ni концентрациясен фаразлау өчен Ca Mg K куллану туфракта Ni фаразын яхшыртырга мөмкин. Бу никель нигезендәге ашламаларны даими куллану һәм корыч сәнәгате тарафыннан туфракның сәнәгать пычрануы туфракта никель концентрациясен арттыру тенденциясенә ия дигән сүз. Бу тикшеренү EBK моделенең шәһәр яки шәһәр яны туфракларында туфракның киңлек таралышы моделенең хата дәрәҗәсен киметергә һәм төгәллеген яхшыртырга мөмкинлеген күрсәтте. Гомумән алганда, без туфракта ПТЭны бәяләү һәм фаразлау өчен EBK-SVMR моделен кулланырга тәкъдим итәбез; өстәвенә, без төрле машина өйрәнү алгоритмнары белән гибридлаштыру өчен EBK кулланырга тәкъдим итәбез. Ni концентрацияләре ковариатлар буларак элементлар кулланып фаразланды; ләкин күбрәк ковариатлар куллану модельнең эшчәнлеген шактый яхшыртачак, бу хәзерге эшнең чикләүе дип саналырга мөмкин. Бу тикшеренүнең тагын бер чикләүе - мәгълүмат җыелмалары саны 115. Шуңа күрә, күбрәк мәгълүмат бирелсә, тәкъдим ителгән оптимальләштерелгән гибридизация ысулының эшчәнлеген яхшыртырга мөмкин.
PlantProbs.net. Үсемлекләрдә һәм туфракта никель https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021 елның 28 апрелендә керде).
Каспрзак, К.С. Никель заманча әйләнә-тирә мохит токсикологиясендә алга китеш. әйләнә-тирә мохит. токсикология.11, 145–183 (1987).
Cempel, M. & Nikel, G. Nickel: Аның чыганакларына һәм әйләнә-тирә мохит токсикологиясенә күзәтү. Polish J. Environment.Stud.15, 375–382 (2006).
Фридман, Б. һәм Хатчинсон, Т.К. Канаданың Онтарио штатындагы Садбери шәһәрендәге никель-бакыр эретү заводы янындагы атмосферадан пычраткыч матдәләр һәм туфракта һәм үсемлекләрдә туплану.can.J. Bot.58(1), 108-132.https://doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Манива, Т. һ.б. Ботсванадагы Селеби-Фикве бакыр-никель шахтасы янындагы туфракта, үсемлекләрдә авыр металлар һәм көтүлек хайваннары белән бәйле куркынычлар. тирә-юнь. Геохимия. Сәламәтлек https://doi.org/10.1007/s10653-021-00918-x (2021).
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Туфрактагы микроэлементлар һәм… – 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= (2020 елның 24 ноябрендә кертелде).
Almås, A., Singh, B., Agriculture, TS-NJ of & 1995, билгеләнмәгән. Норвегиянең Соер-Варангер шәһәрендәге авыл хуҗалыгы туфракларында һәм үләннәрендә авыр металл концентрациясенә Россия никель сәнәгатенең йогынтысы. agris.fao.org.
Нильсен, Г.Д. һ.б. Эчәр суда никельнең сеңүе һәм тотылуы ризык кабул итү һәм никельгә сизгерлек белән бәйле. Токсикология. Кулланылышы. Фармакодинамика. 154, 67–75 (1999).
Коста, М. һәм Клейн, КБ Никель канцерогенезы, мутация, эпигенетика яки селекция. Әйләнә-тирә мохит. Сәламәтлек перспективасы. 107, 2 (1999).
Аджман, П.К.; Аджадо, С.К.; Борувка, Л.; Бини, Дж.К.М.; Саркоди, В.ЙО; Кобонье, Н.М.; Потенциаль агулы элементларның тенденцияләрен анализлау: библиометрик күзәтү. Әйләнә-тирә мохит геохимиясе һәм сәламәтлек. Springer Science & Business Media BV 2020. https://doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Минасни, Б. һәм МакБратни, AB Туфракның санлы картасы: кыскача тарих һәм кайбер дәресләр. Геодерма 264, 301–311. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.07.017 (2016).
МакБратни, АБ, Мендонча Сантос, МЛ & Минасный, Б. Санлы туфрак картасында. Геодерма 117 (1-2), 3-52.https: //doi.org/10.1016/S0016-7061 (03) 00223-4 (2003).
Deutsch.CV Геостатистик Резервуар Модельләштерү,… – 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 елның 28 апрелендә кертелде).