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ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

日期: 2023-09-22
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農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素的存在對農(nóng)作物生長和人類健康具有重要影響。不僅會直接影響農(nóng)作物的生長和產(chǎn)量,還有可能通過農(nóng)作物被吸收進入食物鏈,對人類健康產(chǎn)生潛在威脅。

這些元素在食物中的積累可能導(dǎo)致慢性中毒,對人體的神經(jīng)系統(tǒng)、肝臟、腎臟等器官造成損害。特別是對于兒童和孕婦來說,潛在有毒元素的攝入可能對他們的發(fā)育和健康產(chǎn)生更大的影響。

因此,精準(zhǔn)監(jiān)測土壤中潛在有毒元素的含量,對管理土壤環(huán)境和減輕污染風(fēng)險至關(guān)重要,對于生態(tài)環(huán)境安全以及農(nóng)產(chǎn)品的安全和質(zhì)量保障具有重要意義,對于人們的健康來說,更是不容忽視的問題。

接下來,一起來了解一下篇與農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素(PTEs)相關(guān)的論文。

ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

農(nóng)業(yè)土壤中潛在有毒元素(PTEs)的積累嚴(yán)重影響著人類健康,并對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。有毒元素如鎘、鉻、鈷、銅、鉛和鋅,是土壤污染物的重要組成部分,這些元素通過進入水、土壤、植物和食物鏈,危害人類和動物健康。由于它們具有持久性和較長的生物半衰期,其會破壞土壤中的營養(yǎng)平衡,抑制植物生長。因此,對土壤中PTEs的定量測量對于有效監(jiān)測和土壤修復(fù)至關(guān)重要。PTEs的定量測量在傳統(tǒng)上使用濕化學(xué)方法,此方法耗時、昂貴,并且不適用于大樣本土壤。因此,人們對能夠在現(xiàn)場并實時使用的檢測測量設(shè)備的需求日益增加,這推進了可見光和近紅外光譜(Vis-NIRS)等新技術(shù)的發(fā)展。

Vis-NIRS是一種常用的土壤分析工具,可以應(yīng)用于土壤有機碳、質(zhì)地、營養(yǎng)物質(zhì)和PTEs等方面的分析?,F(xiàn)代儀器的光譜技術(shù)以高分辨率來分析樣品,對每個樣品產(chǎn)生許多光譜變量。高分辨率測量可能導(dǎo)致光譜變量的數(shù)量超過樣本數(shù)量,這在分析目標(biāo)(如土壤性質(zhì))和光譜變量之間的關(guān)系時會變得困難。因此,需要適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計算法從光譜中提取有用信息。偏最小二乘回歸(PLSR)是一種廣泛使用的算法,結(jié)合了變量選擇策略,是一種常用的多元回歸技術(shù),可以處理許多噪聲和相關(guān)變量。變量選擇算法以提高模型的魯棒性和精度而聞名,排除了噪聲光譜區(qū)域和共線波長。對于PLS,已經(jīng)發(fā)表的許多變量消除方法包括PLSR的無信息變量消除(UVE-PLS)和模擬退火(SA)。UVE-PLS是一種基于PLSR回歸系數(shù)顯著性的變量消除方法,SA是一種概率優(yōu)化技術(shù),在改進各種矩陣中的PLSR校準(zhǔn)方面顯示出良好的結(jié)果。

過去幾十年來,工業(yè)活動和無機肥料的長期應(yīng)用嚴(yán)重影響了埃及和其他國家?guī)讉€地區(qū)的農(nóng)業(yè)土壤。此外,與近距離傳感方法相比,大樣本PTEs的實驗室分析成本高。因此,越來越需要開發(fā)出通用且經(jīng)濟的快速定量土壤污染物的方法。

基于此,本研究旨在探索利用可見-近紅外光譜(Vis-NIRS)在埃及尼羅河附近受污染的干旱農(nóng)業(yè)土壤中定量測定關(guān)鍵PTEs(如Cd,Co,Cu,Cr,Pb和Zn)的可行性和成本效益。

在本研究中,來自蘇伊士運河大學(xué)、埃及國家遙感和空間科學(xué)管理局、埃及米尼亞大學(xué)、俄羅斯RUDN大學(xué)的一組研究團隊,①首先從埃及尼羅河附近的一個污染區(qū)域收集了80個土壤樣本(60個來自0-20cm深度,20個來自20-40cm深度)。②進行土壤化學(xué)分析,測定每個土壤樣本的有機碳含量和潛在有毒元素(PTEs)含量。③使用ASD FieldSpec 4地物光譜儀對每個樣本進行可見-紅外(Vis-NIR)光譜測量,獲取反射光譜數(shù)據(jù)。④使用變量選擇算法(如UVE和SA)從光譜數(shù)據(jù)中選擇有效波長。⑤使用PLSR算法分別基于全波段光譜(FR-PLS)和基于變量選擇的光譜數(shù)據(jù)(UVE-PLS和SA-PLS)建立光譜模型。⑥使用決定系數(shù)(R2)和相對分析誤差(RPD)等指標(biāo)評估模型的預(yù)測性能,比較不同模型(FR-PLS、UVE-PLS和SA-PLS)在預(yù)測關(guān)鍵PTEs方面的能力。分析結(jié)果,討論模型在農(nóng)業(yè)土壤中的應(yīng)用前景。

ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

研究區(qū)域和土壤樣本位置圖

結(jié) 果

ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

測量的PTEs和pH之間的相關(guān)系數(shù)

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土壤樣品原始光譜(A)和使用二階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜數(shù)據(jù)(B)

ASD Fieldspec 4地物光譜儀在估計干旱農(nóng)業(yè)土壤中關(guān)鍵潛在有毒元素方面的應(yīng)用

PLSR模型的交叉驗證和預(yù)測/驗證結(jié)果(全波段光譜FR-PLS、模擬退火SA-PLS和無信息變量消除UVE-PLS)

【結(jié)論】

本研究探討了可見光近紅外光譜(Vis-NIRS)結(jié)合PLSR和特征選擇算法(無信息變量消除(UVE)和模擬退火(SA))在埃及某污染地區(qū)干旱條件下預(yù)測農(nóng)業(yè)土壤中有毒元素PETs含量的潛力。結(jié)果表明:(i)Vis-NIRS有預(yù)測土壤PETs的潛力;(ii)基于全波段光譜數(shù)據(jù)集(FR)建立的PETs預(yù)測模型的性能非常差(R2 < 0.40);(iii)基于UVE算法和PLSR結(jié)合(UVE-PLS)的光譜選擇變量得到的預(yù)測結(jié)果相比于基于全波段光譜的模型,其準(zhǔn)確性有所提高(0.46 ≤ R2 ≤ 0.74);(iv)對于所有方法(FR-PLS,SA-PLS和UVE-PLS),Cr預(yù)測的結(jié)果最好;(v)基于UVE-PLS的Cr、Pb和Cd的預(yù)測結(jié)果非常好(RPD值分別為2.48、2.03和1.86),而對于Cu、Co和Zn的預(yù)測結(jié)果較一般(RPD值分別為1.78、1.68和1.41)??傮w上,UVE-PLS模型在預(yù)測關(guān)鍵PETs含量方面優(yōu)于FR-PLS和SA-PLS模型,其在預(yù)測農(nóng)業(yè)土壤中的PETs含量方面具有潛力。

總之,本研究提供了一種使用光譜技術(shù)預(yù)測土壤中關(guān)鍵PTEs含量的方法,并對不同模型的性能進行了評估和比較。其結(jié)果對于土壤污染管理和農(nóng)業(yè)土壤質(zhì)量評估具有重要的實際意義。未來的研究應(yīng)集中于在不同地點的更大范圍的數(shù)據(jù)集上測試這些發(fā)現(xiàn),并與其他強大的機器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,如Cubist和隨機森林,以進一步驗證和改進此方法的準(zhǔn)確性和適用性。

請點擊下方鏈接,閱讀原文:

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