The main part of the Amur River basin(over 90%) belongs to the Russian Far East and Northeastern China.Forests and agricultural lands,covering more than 70%of considered watershed,in the 20th century played a role of ...The main part of the Amur River basin(over 90%) belongs to the Russian Far East and Northeastern China.Forests and agricultural lands,covering more than 70%of considered watershed,in the 20th century played a role of important resources base for both regional economic development and growth of national economies.Present-day and future environmental conditions of adjoining regions of Russia展开更多
为推进矿山固体废弃物资源化利用并探究其在生态修复中的碳汇潜力,选取煤矸石、粉煤灰、炉渣、污泥和玉米秸秆等固体废弃物复配腐殖土栽培先锋藤本植物葛藤,通过L_(16)(4^(5))正交试验设计16种基质配比,测定基质养分(全氮、全磷、有机质...为推进矿山固体废弃物资源化利用并探究其在生态修复中的碳汇潜力,选取煤矸石、粉煤灰、炉渣、污泥和玉米秸秆等固体废弃物复配腐殖土栽培先锋藤本植物葛藤,通过L_(16)(4^(5))正交试验设计16种基质配比,测定基质养分(全氮、全磷、有机质)、葛藤生长指标(株高、根长、生物量)与光合生理指标(叶绿素、光合参数)及系统碳储量(C_(s))。基于熵权DTOPSIS法构建适生性指数(C_(i)),采用随机森林机器学习模型与偏依赖图识别贡献因子与关系模式,并用偏最小二乘路径模型(Partial Least Squares Path Modeling,PLS-PM)解析因果路径。结果表明:①利于葛藤生长的最优基质配方为G1(土壤68.75%、炉渣1.25%、煤矸石6.25%、粉煤灰2.50%、污泥10%、玉米秸秆11.25%),其适生性指数(0.726)最高。熵权分析表明,蒸腾速率、根长与光合速率的权重最高,说明水分代谢、养分吸收与碳同化能力是葛藤提高适应性的关键生理过程。②随机森林机器学习模型分析表明,光合速率与根长是预测适生性指数及碳储量的共同关键因子;株高是碳储量的特异性预测指标;土壤添加量、玉米秸秆添加量和粉煤灰污泥配比为有效调控组分。③PLS-PM路径模型分析表明,资源化基质改良通过显著改善植物生理生态状况(路径系数为0.867),助力生物量积累、株高生长及根系发育,驱动系统碳汇能力极显著提升(路径系数为0.986)。研究显示,多源固废改良后的喷播基质,实现了对葛藤生长及固碳能力的精准提升与矿区固废基质的高效利用,提供了一种基于机器学习解析的、可预测的固废资源化新策略。展开更多
文摘The main part of the Amur River basin(over 90%) belongs to the Russian Far East and Northeastern China.Forests and agricultural lands,covering more than 70%of considered watershed,in the 20th century played a role of important resources base for both regional economic development and growth of national economies.Present-day and future environmental conditions of adjoining regions of Russia
文摘为推进矿山固体废弃物资源化利用并探究其在生态修复中的碳汇潜力,选取煤矸石、粉煤灰、炉渣、污泥和玉米秸秆等固体废弃物复配腐殖土栽培先锋藤本植物葛藤,通过L_(16)(4^(5))正交试验设计16种基质配比,测定基质养分(全氮、全磷、有机质)、葛藤生长指标(株高、根长、生物量)与光合生理指标(叶绿素、光合参数)及系统碳储量(C_(s))。基于熵权DTOPSIS法构建适生性指数(C_(i)),采用随机森林机器学习模型与偏依赖图识别贡献因子与关系模式,并用偏最小二乘路径模型(Partial Least Squares Path Modeling,PLS-PM)解析因果路径。结果表明:①利于葛藤生长的最优基质配方为G1(土壤68.75%、炉渣1.25%、煤矸石6.25%、粉煤灰2.50%、污泥10%、玉米秸秆11.25%),其适生性指数(0.726)最高。熵权分析表明,蒸腾速率、根长与光合速率的权重最高,说明水分代谢、养分吸收与碳同化能力是葛藤提高适应性的关键生理过程。②随机森林机器学习模型分析表明,光合速率与根长是预测适生性指数及碳储量的共同关键因子;株高是碳储量的特异性预测指标;土壤添加量、玉米秸秆添加量和粉煤灰污泥配比为有效调控组分。③PLS-PM路径模型分析表明,资源化基质改良通过显著改善植物生理生态状况(路径系数为0.867),助力生物量积累、株高生长及根系发育,驱动系统碳汇能力极显著提升(路径系数为0.986)。研究显示,多源固废改良后的喷播基质,实现了对葛藤生长及固碳能力的精准提升与矿区固废基质的高效利用,提供了一种基于机器学习解析的、可预测的固废资源化新策略。
