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基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律
被引量:
3
1
作者
牟力言
刘春湘
+3 位作者
陈敏
秦莉
林大松
Batsaikhan Bayartungalag
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2165-2174,共10页
本研究在全国大尺度空间范围内,基于机器学习识别稻米镉(Cd)、砷(As)富集的重要影响因素,探究了中微量元素对稻米Cd、As超标的贡献率并构造了生物有效性模型。首先,通过决策树算法构造中微量元素判别Cd、As超标的预测模型,其预测精度分...
本研究在全国大尺度空间范围内,基于机器学习识别稻米镉(Cd)、砷(As)富集的重要影响因素,探究了中微量元素对稻米Cd、As超标的贡献率并构造了生物有效性模型。首先,通过决策树算法构造中微量元素判别Cd、As超标的预测模型,其预测精度分别为95.55%、97.55%,表明中微量元素是识别稻米Cd、As超标的重要指标;其次,利用随机森林算法筛选影响稻米Cd、As富集的主控因子,不同区域的主控因子表现出明显差异,其单一因子主要驱动的Cd富集在不同区域的差异表现为:华东片区pH的贡献占主导、华南片区的交换性钙(Ca)和东北片区的土壤有机质(SOM)分别占主要贡献,而有效铁(Fe)对As富集表现出特异性的区域贡献(如华东、华南和西南片区);最后,将各区域确定的主控因子引入构建土壤-稻米生物有效性模型,其中,Cd、As的生物有效性九因子模型在不同片区的决定系数最高,分别为0.680、0.664(P<0.05)。本研究为大尺度地域水平上稻米Cd、As重金属污染防控和环境管理提供了科学依据和决策支撑。
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关键词
镉
砷
决策树
随机森林
生物有效性模型
下载PDF
职称材料
2022年克鲁伦河流域土壤全氮含量与土壤全磷含量数据集
2
作者
王辰怡
高秉博
+5 位作者
Sukhbaatar Chinzorig
冯权泷
冯爱萍
姜传亮
张中浩
及舒蕊
《农业大数据学报》
2023年第3期104-111,共8页
克鲁伦河流域生态环境安全在中蒙两国受到越来越多关注,掌握流域土壤全氮(STN)和土壤全磷(STP)含量对于准确估算流域面源污染(NPS)负荷、研究流域资源环境状况与可持续发展具有重要意义。传统采样方法在获取大范围的STN和STP含量时耗时...
克鲁伦河流域生态环境安全在中蒙两国受到越来越多关注,掌握流域土壤全氮(STN)和土壤全磷(STP)含量对于准确估算流域面源污染(NPS)负荷、研究流域资源环境状况与可持续发展具有重要意义。传统采样方法在获取大范围的STN和STP含量时耗时耗力、STN与STP存在空间异质性、STN和STP与辅助变量间的关系也存在空间异质性等。单一的全局模型无法拟合复杂的异质性关系,而局部建模方法难以克服维度灾难问题,因此本文引入了两点机器学习(TPML)方法。该方法首先基于点对差异建立全局模型,然后基于全局模型的预测差异构建局部模型,能够将样本量从n扩充至n2,可利用有限的采样点数据实现高精度大范围的STN和STP含量预测。本文结合地形、气候、土壤属性、植被及空间位置等共18个辅助变量,采用TPML方法,制作了流域STN和STP含量分布数据集。并基于十折交叉验证方法证实了TPML方法相较于普通克里格(OK)方法,预测精度提高超过10%。TPML方法预测STN含量的平均绝对误差(MAE)均值和平均均方根误差(RMSE)分别为0.309%、0.456%,随机森林(RF)、反距离加权(IDW)与OK方法预测STN含量的平均MAE分别为0.329%、0.247%与1.864%,平均RMSE分别为0.468%、0.387%、1.976%。TPML方法预测STP含量的平均MAE和平均RMSE分别为0.640%和0.861%,RF、IDW与OK方法预测STP含量的平均MAE分别为0.643%、0.396%与1.357%,平均RMSE分别为0.862%、0.523%与1.651%。
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关键词
克鲁伦河流域
两点机器学习
土壤全氮
土壤全磷
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职称材料
题名
基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律
被引量:
3
1
作者
牟力言
刘春湘
陈敏
秦莉
林大松
Batsaikhan Bayartungalag
机构
农业农村部环境保护科研监测所
农业农村部环境保护科研监测所湘潭综合实验站
蒙古科学院地理与生态地质研究所
出处
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2165-2174,共10页
基金
“一带一路”创新人才交流外国专家项目(DL2022051004L)。
文摘
本研究在全国大尺度空间范围内,基于机器学习识别稻米镉(Cd)、砷(As)富集的重要影响因素,探究了中微量元素对稻米Cd、As超标的贡献率并构造了生物有效性模型。首先,通过决策树算法构造中微量元素判别Cd、As超标的预测模型,其预测精度分别为95.55%、97.55%,表明中微量元素是识别稻米Cd、As超标的重要指标;其次,利用随机森林算法筛选影响稻米Cd、As富集的主控因子,不同区域的主控因子表现出明显差异,其单一因子主要驱动的Cd富集在不同区域的差异表现为:华东片区pH的贡献占主导、华南片区的交换性钙(Ca)和东北片区的土壤有机质(SOM)分别占主要贡献,而有效铁(Fe)对As富集表现出特异性的区域贡献(如华东、华南和西南片区);最后,将各区域确定的主控因子引入构建土壤-稻米生物有效性模型,其中,Cd、As的生物有效性九因子模型在不同片区的决定系数最高,分别为0.680、0.664(P<0.05)。本研究为大尺度地域水平上稻米Cd、As重金属污染防控和环境管理提供了科学依据和决策支撑。
关键词
镉
砷
决策树
随机森林
生物有效性模型
Keywords
cadmium
arsenic
decision tree algorithm
random forest
bioavailability model
分类号
X53 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
2022年克鲁伦河流域土壤全氮含量与土壤全磷含量数据集
2
作者
王辰怡
高秉博
Sukhbaatar Chinzorig
冯权泷
冯爱萍
姜传亮
张中浩
及舒蕊
机构
中国农业大学土地
科学
与技术
学院
蒙古科学院地理与生态地质研究所
生态
环境部卫星环境应用中心
上海师范大学环境与
地理
科学
学院
出处
《农业大数据学报》
2023年第3期104-111,共8页
基金
国家重点研发计划项目克鲁伦河流域面源污染遥感监测与评估技术研发(2021YFE0102300)
国家自然科学基金项目(42271428)。
文摘
克鲁伦河流域生态环境安全在中蒙两国受到越来越多关注,掌握流域土壤全氮(STN)和土壤全磷(STP)含量对于准确估算流域面源污染(NPS)负荷、研究流域资源环境状况与可持续发展具有重要意义。传统采样方法在获取大范围的STN和STP含量时耗时耗力、STN与STP存在空间异质性、STN和STP与辅助变量间的关系也存在空间异质性等。单一的全局模型无法拟合复杂的异质性关系,而局部建模方法难以克服维度灾难问题,因此本文引入了两点机器学习(TPML)方法。该方法首先基于点对差异建立全局模型,然后基于全局模型的预测差异构建局部模型,能够将样本量从n扩充至n2,可利用有限的采样点数据实现高精度大范围的STN和STP含量预测。本文结合地形、气候、土壤属性、植被及空间位置等共18个辅助变量,采用TPML方法,制作了流域STN和STP含量分布数据集。并基于十折交叉验证方法证实了TPML方法相较于普通克里格(OK)方法,预测精度提高超过10%。TPML方法预测STN含量的平均绝对误差(MAE)均值和平均均方根误差(RMSE)分别为0.309%、0.456%,随机森林(RF)、反距离加权(IDW)与OK方法预测STN含量的平均MAE分别为0.329%、0.247%与1.864%,平均RMSE分别为0.468%、0.387%、1.976%。TPML方法预测STP含量的平均MAE和平均RMSE分别为0.640%和0.861%,RF、IDW与OK方法预测STP含量的平均MAE分别为0.643%、0.396%与1.357%,平均RMSE分别为0.862%、0.523%与1.651%。
关键词
克鲁伦河流域
两点机器学习
土壤全氮
土壤全磷
Keywords
Kherlen River Basin
two-point machine learning
soil total nitrogen
soil total phosphorus
分类号
S153.6 [农业科学—土壤学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律
牟力言
刘春湘
陈敏
秦莉
林大松
Batsaikhan Bayartungalag
《农业环境科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
2022年克鲁伦河流域土壤全氮含量与土壤全磷含量数据集
王辰怡
高秉博
Sukhbaatar Chinzorig
冯权泷
冯爱萍
姜传亮
张中浩
及舒蕊
《农业大数据学报》
2023
0
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职称材料
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