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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：
5
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
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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：
5
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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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
5
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