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基于机器学习和PLS-SEM的农田土壤重金属污染驱动机制——以湖南省湘潭县为例
1
作者
朱海鹏
刘元元
+3 位作者
杨超
焦乐
刘胜
冯峻林
《农业环境科学学报》
2025年第11期2764-2782,共19页
为了定量化评估自然因素和社会经济因素对稻田土壤重金属空间分布的影响,本研究以湖南省湘潭县为研究区,通过整合随机森林(RF)、地理加权回归模型(GWR)和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),构建了重金属分布驱动机制耦合分析框架。结...
为了定量化评估自然因素和社会经济因素对稻田土壤重金属空间分布的影响,本研究以湖南省湘潭县为研究区,通过整合随机森林(RF)、地理加权回归模型(GWR)和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),构建了重金属分布驱动机制耦合分析框架。结果表明:研究区稻田土壤重金属污染风险主要来自镉(Cd)。进一步对除镍(Ni)外含量超出背景值的7种重金属进行驱动机制分析,RF结果发现灌溉水用量对Cd含量的特征重要性值最高,而降水和PM10对汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)和锌(Zn)的特征重要性值最高。GWR模拟结果发现各因素对稻田土壤7种重金属分布的影响存在显著空间异质性。基于PLS-SEM的路径分析显示气候因素对土壤重金属Cd、Pb和Zn产生直接的积极作用(β=0.50~0.74),而土壤性质对Hg、As、Cr和Cu产生直接负面影响(β=-0.59~-0.47)。间接效应分析结果显示,土壤性质介导下社会经济因素对土壤Cd、Pb和Zn含量具有显著的正向效应(β=0.33~0.49),而地形和水文条件则对Hg、As、Cr和Cu产生显著的正向间接效应(β>0.30)。水文条件的中介作用缓解了气候因素对土壤属性的正向直接效应和地形对土壤的负向直接效应。本研究揭示了自然因素和社会经济因素在稻田土壤重金属分布中的复杂交互作用,为深入理解重金属分布驱动机制和制定有效治理策略提供了科学依据。
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关键词
重金属
稻田土壤
随机森林
偏最小二乘法结构方程
地理加权回归
空间分布
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职称材料
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:
6
2
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
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职称材料
题名
基于机器学习和PLS-SEM的农田土壤重金属污染驱动机制——以湖南省湘潭县为例
1
作者
朱海鹏
刘元元
杨超
焦乐
刘胜
冯峻林
机构
农业
农村部
环境
保护
科研
监测所
出处
《农业环境科学学报》
2025年第11期2764-2782,共19页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(42307507)
中国电力建设股份有限公司科技项目成果。
文摘
为了定量化评估自然因素和社会经济因素对稻田土壤重金属空间分布的影响,本研究以湖南省湘潭县为研究区,通过整合随机森林(RF)、地理加权回归模型(GWR)和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),构建了重金属分布驱动机制耦合分析框架。结果表明:研究区稻田土壤重金属污染风险主要来自镉(Cd)。进一步对除镍(Ni)外含量超出背景值的7种重金属进行驱动机制分析,RF结果发现灌溉水用量对Cd含量的特征重要性值最高,而降水和PM10对汞(Hg)、砷(As)、铅(Pb)和锌(Zn)的特征重要性值最高。GWR模拟结果发现各因素对稻田土壤7种重金属分布的影响存在显著空间异质性。基于PLS-SEM的路径分析显示气候因素对土壤重金属Cd、Pb和Zn产生直接的积极作用(β=0.50~0.74),而土壤性质对Hg、As、Cr和Cu产生直接负面影响(β=-0.59~-0.47)。间接效应分析结果显示,土壤性质介导下社会经济因素对土壤Cd、Pb和Zn含量具有显著的正向效应(β=0.33~0.49),而地形和水文条件则对Hg、As、Cr和Cu产生显著的正向间接效应(β>0.30)。水文条件的中介作用缓解了气候因素对土壤属性的正向直接效应和地形对土壤的负向直接效应。本研究揭示了自然因素和社会经济因素在稻田土壤重金属分布中的复杂交互作用,为深入理解重金属分布驱动机制和制定有效治理策略提供了科学依据。
关键词
重金属
稻田土壤
随机森林
偏最小二乘法结构方程
地理加权回归
空间分布
Keywords
heavy metal
paddy soil
random forest
partial least squares structural equation modeling
geographically weighted regression
spatial distribution
分类号
TP181 [自动化与计算机技术]
X53 [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
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:
6
2
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习和PLS-SEM的农田土壤重金属污染驱动机制——以湖南省湘潭县为例
朱海鹏
刘元元
杨超
焦乐
刘胜
冯峻林
《农业环境科学学报》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
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
6
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