Nature.com сайтына кергәнегез өчен рәхмәт. Сез кулланган браузер версиясе CSS өчен чикләнгән ярдәмгә ия. Иң яхшы тәҗрибә өчен без яңартылган браузерны кулланырга киңәш итәбез (яки Internet Explorer'та яраклашу режимын сүндерегез). Шул ук вакытта, ярдәмне дәвам итәр өчен, без сайтны стильләр һәм JavaScriptсыз күрсәтәчәкбез.
Туфракның пычрануы - кеше эшчәнлеге аркасында килеп чыккан зур проблема. Потенциаль агулы элементларның (PTE) киң таралуы шәһәр һәм шәһәр читендә төрлечә була. Шуңа күрә мондый туфрактагы PTE эчтәлеген алдан әйтү кыен. Чехиядә Фридек Мистектан барлыгы 115 үрнәк алынган. кушылган плазма эмиссия спектрометриясе. responseавап үзгәрүчесе Ni һәм прогнозлаучылар Ca, Mg, һәм К. җавап үзгәрүчесе белән прогнозлаучы үзгәрү арасындагы корреляция матрицасы элементлар арасында канәгатьләнерлек корреляцияне күрсәтәләр. Фаразлау нәтиҗәләре күрсәткәнчә, Вектор Машинасы Регрессиясе (SVMR) яхшы эшләгән, аның бәяләнгән тамыры квадрат хата (RMSE) (235.974 мг / кг). Эмпирик Байесия Кригинг-Күп Сызыклы Регрессия (EBK-MLR) өчен катнаш модельләр начар эшли, моны 0,1-тан ким булмаган билгеләү коэффициентлары раслый. Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine Regression (EBK-SVMR) моделе иң яхшы модель, түбән RMSE (95.479 мг / кг). = 0.637). EBK-SVMR модельләштерү техникасы үз-үзен оештыру картасы ярдәмендә визуальләштерелә. CakMg-EBK-SVMR гибрид модель яссылыгында кластерланган нейроннар шәһәр һәм пери-шәһәр туфракларында Ni концентрациясен фаразлаучы берничә төсле үрнәк күрсәтәләр.
Никель (Ni) үсемлекләр өчен микронутриент булып санала, чөнки ул атмосфера азотын (N) һәм карбамид матдәләр алмашына ярдәм итә, икесе дә орлык үсү өчен кирәк. Орлык үсүгә өлеш кертүдән тыш, Ni гөмбә һәм бактерия ингибиторы ролен үти һәм үсемлекләр үсешенә ярдәм итә. азот фиксировкасын оптимальләштерү өчен никель нигезендәге ашламалар2. Никель нигезендәге ашламаларны туфракны баету һәм туфрактагы азотны көйләү сәләтен арттыру өчен, никель туфрактагы никель концентрациясен өзлексез арттыра. үсемлек үсеше өчен туклыклы 1. Лю3 буенча, Ni үсемлек үсеше һәм үсеше өчен кирәк булган 17-нче мөһим элемент булып табылды. Никельнең үсемлек үсешендә һәм үсешендә роленә өстәп, кешеләргә аңа төрле кушымталар кирәк. Электроплатинг, никель нигезендәге эретмәләр җитештерү, һәм утлы промышленность продуктлары, никель сәнәгатендә никель. кухня савыт-сабаларында, шар аксессуарларында, азык-төлек сәнәгате белән тәэмин итүдә, электр, чыбык һәм кабель, реактив турбиналар, хирургик имплантатлар, тукымалар, суднолар төзелешендә киң кулланыла. Туфрактагы бай дәрәҗәләр (ягъни, җир өсте туфраклары) антропоген һәм табигый чыганакларга бәйле, ләкин беренче чиратта, Ni антропоген түгел, табигый чыганак, велканик, велканик эволюцияләр; шулай да, антропоген чыганакларга корыч промышленностьта никель / кадмий батарейкалары, электроплатинг, дуга белән эретеп ябыштыру, дизель һәм ягулык майлары, һәм күмер яну, калдыклар һәм балчык яндырудан атмосфера чыгару Никель туплануы 7,8. Фридман һәм Хатчинсон9 һәм Манива һ.б. 10, якын һәм күрше мохиттә җир өстен пычратуның төп чыганаклары, нигездә, никель-бакыр нигезендә эретеп ябыштыручылар һәм шахталар. Канададагы Судбери никель-бакыр эшкәртү заводы тирәсендәге иң югары туфрак никель пычрануның иң югары дәрәҗәсенә 26000 мг / кг11 булган. 12, HNO3 чыгарыла торган никель күләме (Россиядә никель җитештерү) 6,25 дән 136,88 мг / кгга кадәр, 30,43 мг / кг уртача һәм 25 мг / кг төп концентрациягә туры килә. кешеләрдә никель мутагенез, хромосомаль зарар, Z-DNA барлыкка китерү, ДНК экизизациясен ремонтлау яки эпигенетик процесслар аркасында яман шеш авыруына китерергә мөмкин.
Соңгы вакытта туфракның пычрануын бәяләү туфрак-үсемлек мөнәсәбәтләре, туфрак һәм туфракның биологик мөнәсәбәтләре, экологик деградация һәм әйләнә-тирә мохиткә йогынты ясау аркасында килеп чыккан сәламәтлек белән бәйле күп проблемалар аркасында чәчәк атты. Бүгенге көнгә кадәр туфрактагы Ni кебек потенциаль агулы элементларны (PTE) киң прогнозлау традицион ысуллар кулланып күп санлы һәм туфраклы карталар ясау (DSM). Минасный һәм МакБратни16, туфракның прогнозлы картасы (DSM) туфрак фәненең күренекле субдициплинасы булуын исбатладылар. Лагачери һәм МакБратни, 2006 DSMны "ситуа һәм лаборатория күзәтү ысуллары һәм киңлек һәм киң булмаган туфрак инфраструктурасы системалары ярдәмендә туфрак мәгълүмат системаларын булдыру һәм тутыру" дип билгелиләр .McBratney һ.б. 17 схема хәзерге DSM яки PSM - PTE, туфрак төрләре һәм туфрак үзлекләрен киң таратуны фаразлау яки картографияләү өчен иң эффектив техника. Геостатистика һәм Машина өйрәнү алгоритмнары (MLA) - DSM модельләштерү техникасы, мөһим һәм минималь мәгълүмат кулланып санаклар ярдәмендә санлы карталар ясыйлар.
Deutsch18 һәм Olea19 геостатистиканы "киңлек атрибутлары белән эш итүче санлы техника туплау, нигездә стохастик модельләрне куллану, мәсәлән, вакыт сериясе анализы вакытлыча мәгълүматны характерлый" дип билгели. Беренче чиратта, геостатистика вариограммаларны бәяләүне үз эченә ала, бу санлы һәм һәр мәгълүмат базасыннан киңлек кыйммәтләренең бәйләнешен билгеләргә мөмкинлек бирә. Gumiaux һ.б. 20 шулай ук геостатистикадагы вариограммаларны бәяләү өч принципка нигезләнгәнен күрсәтә, шул исәптән (а) мәгълүмат корреляциясенең масштабын исәпләү, б) мәгълүматлар тигезсезлегендә анисотропны ачыклау һәм исәпләү һәм (в) җирле эффектлардан аерылган үлчәү мәгълүматларының табигый хатасын исәпкә алу белән, өлкә эффектлары шулай ук бәяләнә. ко-кригинг, гади кригинг, эмпирик Байес кригинг, гади кригинг ысулы һәм PTE, туфрак характеристикалары, туфрак төрләрен карта яки фаразлау өчен танылган интерполяция техникасы.
Машина өйрәнү алгоритмнары (MLA) - чагыштырмача яңа техника, зуррак сызыксыз мәгълүмат классларын куллана, мәгълүмат казу өчен кулланылган алгоритмнар белән ягулык бирә, мәгълүмат формаларын ачыклый, һәм туфрак фәне кебек фәнни өлкәләрдә классификациягә берничә тапкыр кулланыла. 22 (авыл хуҗалыгы туфракларында авыр металл бәяләү өчен очраклы урманнар), Сакизада һ.б. 23 (вектор машиналарын һәм ясалма нейрон челтәрләрне кулланып модельләштерү) туфракның пычрануы). Моннан тыш, Вега һ.б. 24 (Авыр металлны тоту һәм туфракта adsorption модельләштерү өчен КАРТ) Кояш һ.б. 25.
Фаразлау яки карта ясауда DSM алгоритмнарын куллану берничә проблема белән очраша. Күпчелек авторлар MLA геостатистикадан өстенрәк һәм киресенчә. Берсе икенчесеннән яхшырак булса да, икесенең кушылуы DSM15 картасы яки фаразлау төгәллеген яхшырта. Woodcock һәм Gopal26 Finke27; Понтиус һәм Чук28 һәм Грунвальд29 җитешсезлекләр һәм фаразланган туфрак картасында кайбер хаталар турында аңлатма бирәләр. Туфрак галимнәре DSM картасын һәм прогнозлауның эффективлыгын, төгәллеген, алдан әйтелүен оптимальләштерү өчен төрле ысуллар кулландылар. Билгесезлек һәм тикшерү комбинациясе эффективлыкны оптимальләштерү һәм кимчелекләрне киметү өчен DSMга интеграцияләнгән күп төрле аспектларның берсе. Карта ясау һәм фаразлау белән кертелгән тикшерү тәртибе һәм билгесезлек карта сыйфатын яхшырту өчен мөстәкыйль расланырга тиешлеген күрсәтегез. DSM чикләүләре географик яктан таралган туфрак сыйфаты аркасында, билгесезлек компонентын үз эченә ала; шулай да, DSM-та ышанычның булмавы күп хата чыганакларыннан барлыкка килергә мөмкин, ягъни ковариат хата, модель хата, урнашу хата, һәм аналитик хата 31. МДА һәм геостатистик процессларда китерелгән төгәлсезлекләр аңлау җитмәү белән бәйле, ахыр чиктә реаль процессның чиктән тыш көчәюенә китерә. картографиядә һәм фаразлауда геостатистика һәм MLA интеграциясенә ярдәм итүче яңа DSM тенденциясе барлыкка килде. Сергеев һ.б. кебек туфрак галимнәре һәм авторлары. 34; Субботина һ.б. 35; Тарасов һ.б. 36 һәм Тарасов һ.б. 37 прогнозлау һәм картографиянең эффективлыгын күтәрә торган гибрид модельләр тудыру өчен геостатистиканың һәм машина өйрәнүнең төгәл сыйфатын кулландылар. Сыйфат. Бу гибрид яки берләштерелгән алгоритм модельләренең кайберләре ясалма нейрон челтәр кригинг (ANN-RK), күпкатлы персептрон калдык кригинг (MLP-RK), гомумиләштерелгән регрессия нейрон челтәре калдык кригинг (GR-NNRK) 36, ясалма нейрон челтәр кригинг-күпкатлы персептрон (ANN-K-MLP).
Сергеев һ.б. сүзләре буенча, төрле модельләштерү техникасын берләштерү кимчелекләрне бетерү һәм барлыкка килгән гибрид модельнең эффективлыгын арттыру потенциалына ия. Бу контекстта бу яңа кәгазь геостатистика һәм MLA берләштерелгән алгоритмын куллану зарур, шәһәр һәм пери-шәһәр өлкәләрендә Ni баетуны фаразлау (Эмпирик Bayesian). . төрле тикшеренүләрдә кулланылды, шул исәптән ферма туфракларында органик углеродның таралышын анализлау, туфракның пычрануын бәяләү41 һәм туфракның үзлекләрен карта ясау42.
Икенче яктан, үз-үзеңне оештыру графигы (SeOM) - Ли һ.б. кебек төрле мәкаләләрдә кулланылган өйрәнү алгоритмы. 43, Ванг һ.б. 44, Хусейн Бхуян һ.б. 45 һәм Кебоне һәм башкалар. SeOM - көчле өйрәнү техникасы, сызыксыз проблемаларны төркемләү һәм күз алдына китерү белән билгеле. Төп компонент анализы, томан кластерлау, иерархик кластерлау һәм күп критерийлы карарлар кабул итү кебек, SeOM PTE үрнәкләрен оештыруда һәм ачыклауда яхшырак. Ван һ.б. сүзләре буенча. 44, SeOM бәйләнешле нейроннарны таратуны киң итеп төркемли ала һәм югары резолюцияле мәгълүматны визуализацияли ала. SEOM турыдан-туры аңлату нәтиҗәләрен характерлау өчен иң яхшы модель алу өчен Ni фаразлау мәгълүматларын визуальләштерәчәк.
Бу кәгазь шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель эчтәлеген фаразлау өчен оптималь төгәллек белән ныклы картография моделен булдыруны максат итеп куя. Без фаразлыйбыз, катнаш модельнең ышанычлылыгы, нигездә, төп модельгә бәйләнгән башка модельләрнең йогынтысына бәйле. Без DSM алдында торган проблемаларны таныйбыз, һәм бу проблемалар күп фронтларда каралса, геостатистика һәм MLA модельләренең алга китүе арта; Шуңа күрә, без катнаш модельләр китерә алган тикшеренү сорауларына җавап бирергә тырышырбыз. Ләкин, максат элементын фаразлауда модель никадәр төгәл? Шулай ук, тикшерү һәм төгәллекне бәяләү нигезендә эффективлыкны бәяләү дәрәҗәсе нинди? Шуңа күрә, бу тикшерүнең конкрет максатлары (а) SVMR яки MLR өчен берләштерелгән катнаш модель булдыру, төп модель буларак EB модельләрен куллану, (б) барлыкка килгән модельләрне чагыштыру; SeOM-ның никель киңлек үзгәрүенең югары резолюция картасын булдыру.
Тикшеренү Чехиядә, махсус Моравия-Силезия өлкәсендәге Фридек Мистек районында алып барыла (1 нче рәсемне кара). Өйрәнү өлкәсе географиясе бик каты һәм күбесенчә Моравия-Силезия Бескиди өлкәсенең өлеше, ул Карпат тауларының тышкы кыры өлеше, 0 ′ E ° 0 ° 41 ° 41 ° 225 һәм 327 м; шулай да, регионның климат торышы өчен Коппен классификация системасы Cfb = уртача океан климаты дип бәяләнде, коры айларда да күп яңгыр ява. Температура ел дәвамында −5 ° C белән 24 ° C арасында бик аз үзгәрә, сирәк −14 ° C яки 30 ° C-тан түбән төшә, уртача еллык явым-төшем 685 һәм 752 мм 478. andир һәм урманны каплауның 49,36%. Икенче яктан, бу тикшеренүдә кулланылган мәйдан якынча 889,8 квадрат километр. Острава һәм аның тирәсендә корыч промышленность һәм металл эшләнмәләре бик актив. Метал тегермәннәре, никель тотрыксыз корычларда кулланыла торган корыч сәнәгате (мәсәлән, атмосфера коррозиясенә каршы тору өчен) фосфат ашламаларын куллану һәм терлекчелек җитештерү - бу төбәктә никельнең потенциаль чыганаклары (мәсәлән, бәрәннәргә һәм аз тукланучы терлекләрнең үсеш темпларын арттыру өчен бәрәннәргә никель өстәү) .Никельнең фәнни-тикшеренү өлкәләрендә кулланылуы, шул исәптән электроплатинг никель һәм электролсыз никель каплау процесслары. Табигатьтә алар коллювиаль, аллювиаль яки аеолия. Кайбер туфрак җирләре җир өстендә һәм җир асты җирендә хәрәкәтләнәләр, еш кына бетон һәм агарту белән. Шулай да, камбизоллар һәм стагнозоллар төбәктә иң еш очрый торган туфрак төрләре 48.
Өйрәнү өлкәсе картасы [Өйрәнү өлкәсе картасы ArcGIS Desktop ярдәмендә ясалган (ESRI, Inc, 10.7 версия, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Фридек Мистек районындагы шәһәр һәм шәһәр туфракларыннан барлыгы 115 җир өсте үрнәге алынган. Кулланылган үрнәк үрнәге 2 × 2 км ераклыктагы туфрак үрнәкләре белән регуляр челтәр булган, һәм өстән туфрак кул белән тотылган GPS җайланмасы ярдәмендә 0 - 20 см тирәнлектә үлчәнгән. механик система (Фрич диск тегермәне), һәм чистартылган (2 мм) үрнәкләрнең ашкайнату процессын җиңеләйтү өчен кайнар металл тәлинкәдә (температура: 100 Вт һәм 160 ° С) супернатант, аннары салкын. Супернатантны 50 мл күләмле фласска күчерегез һәм 50 млга дезонизацияләнгән су белән эретегез. ПТЕ Псевдо концентрациясенә әзерләнгән 12 мл труба (CD, CR, Mn) стандарт ысуллар һәм килешү буенча билгеләнде. (SRM nist 2711а Монтана II Туфрак) .ПТЭлар яртысыннан түбән булган лимитлар бу тикшеренүдән чыгарылды. Бу тикшеренүдә кулланылган PTE ачыклау лимиты 0.0004 иде. (Сез). Моннан тыш, һәр анализ өчен сыйфат контроле һәм сыйфат тикшерү процессы белешмә стандартларын анализлау белән тәэмин ителә.
Эмпирик Байесян Кригинг (EBK) - туфрак фәннәре кебек төрле өлкәләрдә модельләштерүдә кулланылган бик күп геостатистик интерполяция ысулларының берсе. Башка кригинг интерполяция техникасыннан аермалы буларак, EBK традицион кригинг ысулларыннан аерылып тора, ярымариограмма моделе белән бәяләнгән хатаны исәпкә алып. Ярым кригинг ысулының бик катлаулы өлешен тәшкил иткән ярымвариограмманың бу сюжеты белән бәйләнгән. EBK интерполяциясе процессы Криворучко50 тәкъдим иткән өч критерий буенча бара, а) модель кертү мәгълүматлар базасыннан семивариограмманы бәяли (б) барлыкка килгән мәгълүматлар базасы символы булып санала. арткы
Кайда \ (Проб \ сул (А \ уң) \) алдагысын күрсәтә, \ (Проб \ сул (B \ уң) \) күпчелек очракта маргиналь ихтималлык санга сукмый, \ (Проб (В, А) \) .Семивариограмма исәпләү Байес кагыйдәсенә нигезләнә, ул күзәтү мәгълүматлар базасының тизлеген күрсәтә. ярымариограммадан күзәтүләр мәгълүматлар базасы.
Ярдәм векторы машинасы - машина өйрәнү алгоритмы, ул бер үк, ләкин сызыклы бәйсез классларны аеру өчен оптималь аергыч гиперплан ясый. Вапник51 ният классификация алгоритмын булдырды, ләкин күптән түгел ул регрессиягә юнәлтелгән проблемаларны чишү өчен кулланылды. Li et al.52 буенча, SVM иң яхшы классификатор техникасының берсе иде һәм SVM регрессия компоненты. һәм Mulier53 SVMR-ны ядрә нигезендәге регрессия буларак пионер иттеләр, исәпләү күп илле киңлек функцияләре булган сызыклы регрессия моделе ярдәмендә башкарылды. Джон һәм al54 хәбәр итәләр, SVMR модельләштерү гиперплан сызыклы регрессия куллана, бу сызыксыз бәйләнешләр тудыра һәм киңлек функцияләрен рөхсәт итә. Вохланд һ.б. 55, эпсилон (ε) -СВМР әзерләнгән мәгълүматлар базасын куллана, эпсилонга сизгер булмаган функция буларак, корреляцияләнгән мәгълүматны өйрәнүдән иң яхшы эпсилон биасы белән мөстәкыйль карта ясау өчен кулланыла. Алдан билгеләнгән дистанцион хата фактик кыйммәттән санга сукмый, һәм хата ε (ε) зуррак булса, туфрак үзлекләре компенсацияләнә. векторлар. Vapnik51 тәкъдим иткән тигезләмә түбәндә күрсәтелгән.
монда b скаляр бусагасын күрсәтә, \ (K \ сул ({x} _ {,} {x} _ {k} \ уң) \) ядрә функциясен күрсәтә, \ (\ альфа \) Лагранж мультипликаторын күрсәтә, N санлы мәгълүматлар базасын күрсәтә, \ ({x} _ {k} \) мәгълүмат кертүен күрсәтә, һәм \ (y \) мәгълүмат чыганагы булып тора. .
Күп сызыклы регрессия моделе (MLR) - регрессия моделе, ул җавап үзгәрүчесе һәм берничә прогнозлы үзгәрүләр арасындагы бәйләнешне күрсәтә, иң кечкенә квадратлар ысулы белән исәпләнгән сызыклы тупланган параметрларны кулланып. МЛРда иң кечкенә квадрат модель аңлату үзгәрүләрен сайлап алганнан соң туфрак үзлекләренең фаразлау функциясе. Бу аңлатмалы үзгәрүләр ярдәмендә сызыклы бәйләнеш булдыру өчен җавапны куллану.
монда y - җавап үзгәрүчесе, \ (a \) - интерепция, n - фаразлаучылар саны, \ ({b} _ {1} \) - коэффициентларның өлешчә регрессиясе, \ ({x} _ {i} \) фаразлаучы яки аңлатмалы үзгәрүчене күрсәтә, һәм \ ({\ varepsilon} _ {i} \) модельдәге хатаны күрсәтә.
Катнаш модельләр EBK-ны SVMR һәм MLR белән сандвичлау белән алынган. Бу EBK интерполяциясеннән фаразланган кыйммәтләрне чыгару белән эшләнә. Ca, K, Mg интерполяцияләнгән прогнозланган кыйммәтләр комбинатор процессы аша CaK, CaMg, KMg кебек. CaK, CaMg, KMg һәм CaKMg.Бу үзгәрүләр безнең прогнозлаучы булдылар, шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель концентрациясен алдан әйтергә булыштылар. SVMR алгоритмы прогнозчыларда катнаш модель Empirical Bayesian Kriging-Support Vector Machine (EBK_SVM) алу өчен эшләнде. .
SeOM куллану финанс секторда, сәламәтлек саклау, сәнәгать, статистика, туфрак фәннәре һ.б. мәгълүматларны оештыру, бәяләү һәм фаразлау өчен популяр коралга әйләнде. SEOM ясалма нейрон челтәрләр һәм оештыру, бәяләү һәм фаразлау өчен күзәтелмәгән уку методлары ярдәмендә ясала. Бу тикшеренүдә SeOM Ni концентрацияләрен күз алдына китерү өчен кулланылды. үзгәрүчәннәр 43,56.Мельсен һ.б. 57 кертү векторының нейрон челтәргә бәйләнешен тасвирлагыз, бер кертү катламы аша бер векторлы чыгару векторына. SeOM чыгарган ике үлчәмле карта - алты почмаклы, түгәрәк яки квадрат топологик карталарга якынлыгы буенча тукылган ике үлчәмле карта. Метрика, квантлаштыру хата (QE) һәм топографик хата (QE). 55-карта берәмлеге (5 × 11) .Нейрон структурасы эмпирик тигезләмәдәге төеннәр саны буенча билгеләнә.
Бу тикшеренүдә кулланылган мәгълүматлар саны - 115 үрнәк. Мәгълүматны сынау мәгълүматларына (тикшерү өчен 25%) һәм укыту мәгълүмат җыелмаларына (калибрлау өчен 75%) бүлү өчен очраклы алым кулланылды .Тренинг мәгълүматлар базасы регрессия моделен (калибрлау) булдыру өчен кулланыла, һәм тест мәгълүматлар базасы гомумиләштерү сәләтен тикшерү өчен кулланылды. процесс, биш тапкыр кабатланды. EBK интерполяциясе җитештергән үзгәрүләр максатчан үзгәрүчене (PTE) фаразлау өчен фаразлаучы яки аңлатмалы үзгәрешләр буларак кулланыла .Модельләштерү RStudio пакетлары китапханәсе (Кохонен), китапханә (карет), китапханә (модель), китапханә ("e1071 ″", китапханә ("плир"), китапханә ("caTools").
Төрле тикшерү параметрлары туфрактагы никель концентрациясен фаразлау һәм модельнең төгәллеген бәяләү өчен иң яхшы модельне ачыклау өчен кулланылды. Гибридизация модельләре уртача абсолют хата (MAE), тамыр урта квадрат хата (RMSE), һәм R-квадрат яки коэффициент билгеләү (R2) ярдәмендә бәяләнде. MAE фактик санлы кыйммәтне билгели. R2 кыйммәте тикшерү параметрларын кулланып иң яхшы катнаш модельне бәяләү өчен югары булырга тиеш, кыйммәт 1гә якынрак булса, төгәллек шулкадәр югары. Ли һ.б. сүзләре буенча. 59, 0,2 яки аннан да зуррак R2 критерий бәясе яхшы фаразлаучы булып санала; 0,5 дән 0,75 гә кадәр модель эше, ә 0,5 дән түбән кабул ителмәгән модель эше. RMSE һәм MAE тикшерү критерийларын бәяләү ысулларын кулланып модель сайлаганда, алынган түбән кыйммәтләр җитәрлек иде һәм иң яхшы сайлау булып саналды. Түбән тигезләмә тикшерү ысулын тасвирлый.
монда n күзәтелгән кыйммәтнең зурлыгын күрсәтә \ ({Y} _ {i} \) үлчәнгән җавапны күрсәтә, һәм \ ({\ widehat {Y}} _ {i} \) шулай ук фаразланган җавап бәясен күрсәтә, димәк, беренче i күзәтүләр өчен.
Прогнозлаучы һәм җавап үзгәрүчәннәренең статистик тасвирламалары 1-нче таблицада китерелгән, уртача, стандарт тайпылыш (SD), үзгәрү коэффициенты (CV), минималь, максималь, куртоз һәм шома. Элементларның минималь һәм максималь кыйммәтләре Mg
Прогнозлаучы үзгәрешләрнең җавап элементлары белән корреляциясе элементлар арасында канәгатьләнерлек корреляцияне күрсәтте (3 нче рәсемне кара) .Кореляция күрсәткәнчә, CaK r бәясе = 0,53 белән уртача корреляцияне күрсәткән, CaNi кебек. Ca һәм K бер-берсе белән тыйнак ассоциацияләр күрсәтсәләр дә, Кингстон һ.б. 68 һәм Санто69 туфрактагы дәрәҗәләренең капма-каршы пропорциональ булуын күрсәтәләр. Шулай да, Ca һәм Mg К белән антагонистик, ләкин CaK яхшы корреляцияләнә. Бу калий карбонаты кебек ашламалар куллану аркасында булырга мөмкин, бу калийда 56% югарырак. җитешсезлек дәрәҗәсен күтәрү өчен туфракка магний сульфаты, калий магний селитрасы, калий кулланыла. Никель Ca, K һәм Mg белән уртача корреляцияләнә, тиешенчә = 0,52, 0.63 һәм 0,55. туфрактагы никель.
Прогнозлаучылар һәм җаваплар арасындагы бәйләнешне күрсәтүче элементлар өчен корреляция матрицасы (Искәрмә: бу сан элементлар арасында таралышны үз эченә ала, әһәмият дәрәҗәләре p <0,001 нигезендә).
4 нче рәсемдә элементларның киң таралуы күрсәтелә. Бургос һәм ал70 буенча, киң таралуны куллану - пычратылган җирләрдә кайнар нокталарны санлау һәм яктырту өчен кулланылган ысул. 4 нче рәсемдә Ca баету дәрәҗәсе киңлек тарату картасының төньяк-көнбатыш өлешендә күренергә мөмкин. Корыч җитештерү процессында эшкәртү кислороды буларак корыч тегермәннәрдә куллану. Икенче яктан, башка фермерлар рНны нейтральләштерү өчен кислоталы туфракларда кальций гидроксидын куллануны өстен күрәләр, бу туфракның кальций күләмен дә арттыра 71. Потасий шулай ук картаның төньяк-көнбатышында һәм көнчыгышында кайнар нокталар күрсәтә. Мадарас һәм Липавский72, Мадарас һ.б., Пулкрабова һ.б. 74, Асаре һ.б. Бәйләү картасының төньяк-көнбатышында киңлек белән калийны баету начар туфракның калий күләмен арттыру өчен калий хлориды, калий сульфаты, калий селитрасы, калий, калий кебек калий нигезендәге ашламалар куллану аркасында булырга мөмкин. Задорова һ.б. 76 һәм Тлустош һ.б. 77 күрсәткәнчә, К нигезендәге ашламалар куллану туфрактагы К күләмен арттырган һәм озакламый туфракның туклыклы матдәләрен сизелерлек арттырачак, аеруча K һәм Mg туфракның кайнар ноктасын күрсәтә. Картадан төньяк-көнбатышта һәм картаның көньяк-көнчыгышында уртача кайнар нокталар. Калий магний сульфаты, магний сульфаты, һәм Кисерит кебек ашламалар җитешсезлекләрне эшкәртәләр (үсемлекләр куе кызыл, кызыл яки коңгырт булып күренәләр, магний җитешмәвен күрсәтәләр) туфракларда нормаль pH диапазоны белән.
Элементларның киң таралуы [киңлек тарату картасы ArcGIS Desktop ярдәмендә ясалган (ESRI, Inc, 10.7 версия, URL: https://desktop.arcgis.com).]
Бу тикшеренүдә кулланылган элементлар өчен модель җитештерү индексы нәтиҗәләре 2-нче таблицада күрсәтелгән. Икенче яктан, RMSE һәм MAE икесе дә нульгә якын (0.86 RMSE, -0.08 MAE). Икенче яктан, K RMSE һәм MAE кыйммәтләре дә кабул ителә. RMSE һәм MAE нәтиҗәләре кальций һәм магний өчен зуррак иде. Ni фаразлау өчен EBK кулланып өйрәнү Джон һәм башкалар нәтиҗәләреннән яхшырак дип табылды. Шул ук җыелган мәгълүматны кулланып туфрактагы S концентрациясен фаразлау өчен синергистик кригинг кулланып. Без өйрәнгән EBK нәтиҗәләре Фабижак һәм башкалар белән туры килә. 41, Ян һ.б. 79, Бегуин һ.б. 80, Адикари һ.б. 81 һәм Джон һ.б. 82, аеруча К һәм Ни.
Шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель эчтәлеген фаразлау өчен индивидуаль ысулларның эшләнеше модельләрнең эшләнеше ярдәмендә бәяләнде (3 таблица) .Модельне тикшерү һәм төгәллекне бәяләү Ca_Mg_K фаразлаучысы EBK SVMR моделе белән берлектә иң яхшы күрсәткеч биргәнен раслады. 95,479 мг / кг (RMSE) һәм 77.368 мг / кг (MAE) Ca_Mg_K-SVMR 0,663 (R2), 235.974 мг / кг (RMSE) һәм 166,946 мг / кг (MAE). Шуңа да карамастан, яхшы R2 кыйммәтләре Ca_Mg_K-SVMR (0.663 мг / КГМ). R2); аларның RMSE һәм MAE нәтиҗәләре Ca_Mg_K-EBK_SVMR (R2 0.637) белән чагыштырганда югарырак иде (3 таблицаны карагыз). Моннан тыш, Ca_Mg-EBK_SVMR (RMSE = 1664.64 һәм MAE = 1031.49) моделенең 17,5 һәм 13.4, EBR_CM_B__M_M_M_M_M_M_M_M_M_M_M_M. Ca_Mg-K SVMR (RMSE = 235.974 һәм MAE = 166.946) RMSE һәм MAE Ca_Mg_K-EBK_SVMR RMSE һәм MAEныкыннан 2,5 һәм 2,2 зуррак. 46 һәм Джон һ.б. 54, RMSE һәм MAE нульгә якынрак булган саен, нәтиҗәләр яхшырак. SVMR һәм EBK_SVMR RSME һәм MAE кыйммәтләренә ия. Бу RSME сметаларының эзлекле рәвештә MAE кыйммәтләреннән югарырак булуы күзәтелде. мәгълүматлар базасы никадәр күп булса, MAE һәм RMSE кыйммәтләре шулкадәр югары. Шәһәр һәм шәһәр яны туфракларында Ni эчтәлеген фаразлау өчен Ca_Mg_K-EBK_SVMR катнаш модельнең кросс-валидация бәясенең төгәллеге 63,70% иде .Ли һ.б. сүзләре буенча. 59, бу төгәллек дәрәҗәсе кабул ителгән модель эш ставкасы. Хәзерге нәтиҗәләр Тарасов һ.б.ның алдагы тикшерүе белән чагыштырыла. 36 аның гибрид моделе хәзерге тикшерүдә күрсәтелгән EBK_SVMR төгәллеген бәяләү индексы белән бәйле MLPRK (Күпкатлы Персептрон Калдык Кригинг) ясады, RMSE (210) һәм MAE (167.5) безнең хәзерге тикшеренүләр нәтиҗәләреннән югарырак иде (RMSE 95.479, MAE 77.368). Ләкин, R2 белән чагыштырганда. 36 (0.544), бу катнаш модельдә билгеләү коэффициентының (R2) югарырак булуы ачык. Катнаш модель өчен хата маржасы (RMSE һәм MAE) (EBK SVMR) ике тапкыр түбәнрәк. Шул ук вакытта Сергеев һ.б. модель (EBK SVMR) 63,7% тәшкил итә, фаразлау төгәллеге Сергеев һ.б. 34 - 28% .ЭБК_СВМР моделе һәм Ca_Mg_K ярдәмендә ясалган соңгы карта (5 нче рәсем) бөтен өйрәнү өлкәсендә кайнар нокталар һәм уртача никель прогнозларын күрсәтә. Димәк, өйрәнү өлкәсендә никель концентрациясе, нигездә, кайбер өлкәләрдә концентрацияләре югары.
Соңгы фаразлау картасы EBK_SVMR гибрид моделе ярдәмендә һәм Ca_Mg_K прогнозчы буларак кулланыла. [Мейкин тарату картасы RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
6-нчы рәсемдә PTE концентрацияләре аерым нейроннардан торган композиция яссылыгы булып тора. Компонент самолетларының берсе дә бер үк төс үрнәген күрсәтмәгән. Шулай да, сызылган картага тиешле нейроннар саны 55. CaMg бик югары тәртипле нейроннар һәм түбән-уртача төс үрнәкләре белән кайбер охшашлыкларны уртаклаша. Ике модель дә кызыл, кызгылт сары һәм сары кебек төсләрнең урта һәм югары төсләрен күрсәтеп туфрактагы Ni концентрациясен фаразлыйлар. KMg моделе төгәл пропорцияләргә һәм түбән һәм урта төс яфракларына нигезләнеп күп төсле үрнәкләр күрсәтә. 4. һәр модельдә фаразланган кыйммәт. Контур ысулы кластерларның оптималь санын күрсәтә. Collectedыелган 115 туфрак үрнәгеннән, 1 категория иң туфрак үрнәкләрен алды, 7 кластер 33 үрнәк алды, 3 кластер 8 үрнәк алды. Sevenиде компонентлы планар прогноз комбинациясе кластерны дөрес аңлату өчен гадиләштерелде.
Empәрбер Empirical Bayesian Kriging Support Vector Machine (EBK_SVM_SeOM) компоненты яссылыгы. [SeOM карталары RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
Төрле кластер классификация компонентлары [SeOM карталары RStudio ярдәмендә ясалган (1.4.1717 версия: https://www.rstudio.com/).]
Хәзерге тикшеренү шәһәр һәм шәһәр туфракларында никель концентрацияләрен модельләштерү техникасын ачык итеп күрсәтә. Тикшеренү модельләштерү техникасы белән элементларны берләштереп, туфрактагы никель концентрациясен фаразлау өчен иң яхшы ысулны сынап карады. SeOM композицион планар киңлек үзенчәлекләрен түбәннән югарыга кадәр төгәл төс масштабында күрсәтте, шулай ук киңлек тарату картасы. Рәсем 5). Нәтиҗә шуны күрсәтә: вектор машинасының регрессия моделе (Ca Mg K-SVMR) туфрактагы Ni концентрациясен бер модель итеп фаразлый, ләкин тикшерү һәм төгәллекне бәяләү параметрлары RMSE һәм MAE ягыннан бик зур хаталар күрсәтәләр. Икенче яктан, EBK_MLR моделе белән кулланылган модельләштерү техникасы EBK_ODR коэффициентының түбән кыйммәте аркасында алынган. түбән RMSE һәм MAE хаталары белән 63,7% төгәллек белән .Бу килеп чыга, EBK алгоритмын машина өйрәнү алгоритмы белән туфрактагы PTE концентрациясен алдан әйтә алган гибрид алгоритм барлыкка китерә ала. Нәтиҗә шуны күрсәтә: өйрәнү өлкәсендә Ni концентрациясен фаразлау өчен Ca Mg K куллану туфрактагы Ni производствосының производствосын тотрыклыландыра. туфрактагы никель. Бу тикшеренү ачыклады, EBK моделе хаталар дәрәҗәсен киметә һәм шәһәр яки шәһәр туфракларында туфракның киң таралу моделенең төгәллеген яхшырта ала. Гомумән, без EBK-SVMR моделен туфракта PTE бәяләү һәм фаразлау өчен кулланырга тәкъдим итәбез; өстәвенә, без EBK-ны төрле машина өйрәнү алгоритмнары белән гибридлаштыру өчен кулланырга тәкъдим итәбез. шулай да, күбрәк ковариатлар куллану модельнең эшләвен яхшыртачак, бу хәзерге эшнең чикләнүе дип саналырга мөмкин. Бу тикшерүнең тагын бер чикләнеше - мәгълүматлар базасы саны 115. Шуңа күрә, күбрәк мәгълүмат бирелсә, тәкъдим ителгән оптимизацияләнгән гибридизация ысулының эше яхшырырга мөмкин.
Antсемлекләр һәм туфрактагы PlantProbs.net.Никель https://plantprobs.net/plant/nutrientImbalances/sodium.html (2021 елның 28 апрелендә).
Каспрзак, К.С. Никель хәзерге экологик токсикологиядә алга китәләр.
Семпель, М. & Никель, Г. Никель: Аның чыганакларына һәм экологик токсикологиягә күзәтү. Полис Дж. Әйләнә-тирә мохит.
Фридман, Б. & Хатчинсон, TC Атмосферадан пычраткыч матдәләр кертү, Судбери, Онтарио, Канада.can.J. Bot.58 (1), 108-132.https: //doi.org/10.1139/b80-014 (1980).
Манива, Т. һ.б. Туфрактагы авыр металллар, үсемлекләр һәм Ботсванадагы Селеби-Фикве бакыр-никель шахтасы янындагы көтү көтүләре белән бәйле куркынычлар. Геохимия. Сәламәтлек https://doi.org/10.
Cabata-Pendias.Kabata-Pendias A. 2011. Туфрактагы эз элементлары һәм… - Google Scholar https://scholar.google.com/scholar?hl=en&as_sdt=0%2C5&q=Kabata-Pendias+A.+2011.+Trace+ Элементлар + туфрак + һәм + үсемлекләр. + 4-нче редакция.
Алмс, А., Сингх, Б.
Нильсен, GD һ.б. Никельнең эчә торган суда үзләшүе һәм тотылуы азык кабул итү һәм никель сизгерлеге белән бәйле. Токсикология.апликация.
Коста, М. & Клейн, КБ Никель карсиногенезы, мутация, эпигенетика яки сайлап алу.
Ажман, ПК; Аджадо, СК; Борůвка Л.; Бини, ДжКМ; Саркоди, VYO; Кобоне, НМ; Потенциаль агулы элементларга тенденция анализы: библиометрик күзәтү. Экологик геохимия һәм сәламәтлек. Спрингер Фән һәм Бизнес Медиа BV 2020.https: //doi.org/10.1007/s10653-020-00742-9.
Минасный, Б. & МакБратни, AB Санлы туфрак картасы: кыскача тарих һәм кайбер дәресләр.
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).
Дойч. 2021).
Пост вакыты: 22-нче июль-2222
