利用机器学习,在Cd污染的地地区可持续种植丰收作物
Cheng Li1, Tao Yu2, Zhongcheng Jiang1
1Institute of Karst Geology, CAGS, Key Laboratory of Karst, MNR & GZARDynamics, International Research Center on Karst under the Auspices of UNESCO, Guilin, Guangxi 541004, China; Pingguo Guangxi, Karst Ecosystem, National Observation and Research Station, Pingguo, Guangxi 531406, China.
卡斯特土壤可以用于丰富作物,但污染是一个风险. 机器学习模型有助于预测金属生物积累因子 (BAF) 以安全种植作物.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 农业科学 农业科学
- 土壤科学 土壤科学
背景情况:
- 卡斯特土壤含 (Zn) 高,但也含有有毒的 (Cd),对丰富的作物种植构成风险.
- 了解这些土壤中的金属生物积累对于安全的农业发展至关重要.
研究的目的:
- 探索卡斯特地区可持续种植Zn丰富作物的战略.
- 使用机器学习预测Zn和Cd的生物积累因子 (BAF).
主要方法:
- 使用的机器学习模型:随机森林 (RF),支持矢量机器 (SVM) 和极端梯度增强 (XGBoost).
- 分析了来自广西石地区的10986个地表土壤和181个作物样本.
- 确定了金属BAF的关键驱动因素.
主要成果:
- SVM和XGBoost模型在估计Zn (R2=0.84) 和Cd (R2=0.60) BAF时显示出高准确度.
- 确定了土壤铁,,pH和Zn-Cd相互作用作为关键决定因素.
- 开发了一个安全的丰富作物种植框架.
结论:
- 机器学习有效地预测复杂的地土壤中的金属BAF.
- 整合土壤特性和ML的框架有助于减轻缺乏和Cd污染风险.
- 能够在具有挑战性的环境中实现丰富作物的可持续发展.
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