预测Cd在作物中的积累,并根据机器学习模型识别多种环境因素的非线性影响
Xiaosong Lu1, Li Sun1, Ya Zhang1
1State Environmental Protection Key Laboratory of Soil Environmental Management and Pollution Control, Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, Nanjing 210042, China.
与传统方法相比,机器学习模型显著提高了大米和小麦谷物中 (Cd) 含量的预测. 基于树木的集合模型,如XGboost和随机森林,在考虑各种环境因素时,在预测谷物Cd方面显示出最高的准确性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 农业科学 农业科学
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 传统的预测作物中的 (Cd) 含量 (Cdg) 使用基于土壤Cd (Cds) 和pH的线性回归,忽略了复杂的相互作用.
- 现有的模型无法解释非线性关系和更广泛的环境因素对Cd积累的影响.
研究的目的:
- 开发和验证先进的机器学习模型,以准确预测大米和小麦中的Cdg.
- 构建一个包括土壤,地质,气候和人为因素的综合索引系统.
- 将机器学习模型的预测性能与传统线性回归进行比较.
主要方法:
- 开发了一个全面的环境因素指数系统.
- 采用了机器学习模型:基于树的集合 (XGboost,随机森林),支持矢量回归和人工神经网络.
- 使用测试数据集验证模型,并将R2值与传统线性回归模型进行比较.
主要成果:
- 机器学习模型在预测Cdg方面显著超过了传统的线性回归.
- XGboost和随机森林实现了最高的精度 (大米R2 = 0.349,小麦R2 = 0.546).
- 土壤特性 (Cds,pH,粘土) 是关键因素,但由于区域差异,地质和气候因素对小麦Cdg产生了重大影响.
结论:
- 机器学习通过整合各种环境数据,为预测作物Cd含量提供了卓越的框架.
- Cds和Cdg之间的非线性关系凸显了吸收的复杂性.
- 这种方法为优化土壤-植物转移模型和管理作物污染提供了一种新的高精度方法.
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