Comparación de Modelos para la Distribución Espacial y Predicción de Cadmio en Suelos de Bosques Subtropicales, Guangdong, China
Autores: Ding, Xiaogang; Zhao, Zhengyong; Xing, Zisheng; Li, Shengting; Li, Xiaochuan; Liu, Yanmei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Comparación de Modelos para la Distribución Espacial y Predicción de Cadmio en Suelos de Bosques Subtropicales, Guangdong, China
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Cadmio
Suelo
Distribución
Modelado
Predictores
Red neuronal artificial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El cadmio (Cd) es un metal tóxico que se encuentra en varios suelos, incluidos los suelos forestales. La gran heterogeneidad espacial del Cd en el suelo dificulta determinar su distribución. Tanto las encuestas de suelo tradicionales como el modelado espacial se han utilizado para estudiar la distribución natural del Cd. Sin embargo, los métodos tradicionales son muy laboriosos y costosos, mientras que el modelado a menudo se ve obstaculizado por la necesidad de seleccionar los predictores adecuados. En este estudio, basado en un muestreo intensivo de suelo (385 pozos de suelo más 64 pozos de verificación) en bosques subtropicales en Yunfu, Guangdong, China, examinamos los factores que impactan y la posibilidad de combinar la información existente del suelo con variables derivadas de modelos digitales de elevación (DEM) para predecir la concentración de Cd a diferentes profundidades del suelo a lo largo del paisaje. Se utilizó un modelo de red neuronal artificial (ANN) bien desarrollado, análisis multivariado y análisis de componentes principales, y se compararon utilizando el mismo conjunto de datos. Los resultados muestran que la concentración de Cd en el suelo varió con la profundidad del suelo y fue afectada por las propiedades del suelo de los 0-20 cm superiores, como el contenido de arena o arcilla del suelo, y algunas variables relacionadas con el DEM (por ejemplo, la pendiente y la posición de la pendiente vertical, que varían con la profundidad). Se encontró que la variabilidad vertical en el contenido de Cd estaba correlacionada con los contenidos de metales (por ejemplo, Cu, Zn, Pb, Ni) y los contenidos de Cd en la capa inmediatamente superior. La selección de los predictores candidatos difería entre los diferentes modelos de predicción. Los modelos ANN mostraron una precisión aceptable (alrededor del 30% de las predicciones tienen un error relativo de menos del 10%) y podrían usarse para evaluar el impacto del Cd a gran escala en la calidad ambiental en el contexto de la industrialización creciente y el cambio climático, particularmente para la gestión de ecosistemas en esta región u otras regiones con condiciones similares.
Descripción
El cadmio (Cd) es un metal tóxico que se encuentra en varios suelos, incluidos los suelos forestales. La gran heterogeneidad espacial del Cd en el suelo dificulta determinar su distribución. Tanto las encuestas de suelo tradicionales como el modelado espacial se han utilizado para estudiar la distribución natural del Cd. Sin embargo, los métodos tradicionales son muy laboriosos y costosos, mientras que el modelado a menudo se ve obstaculizado por la necesidad de seleccionar los predictores adecuados. En este estudio, basado en un muestreo intensivo de suelo (385 pozos de suelo más 64 pozos de verificación) en bosques subtropicales en Yunfu, Guangdong, China, examinamos los factores que impactan y la posibilidad de combinar la información existente del suelo con variables derivadas de modelos digitales de elevación (DEM) para predecir la concentración de Cd a diferentes profundidades del suelo a lo largo del paisaje. Se utilizó un modelo de red neuronal artificial (ANN) bien desarrollado, análisis multivariado y análisis de componentes principales, y se compararon utilizando el mismo conjunto de datos. Los resultados muestran que la concentración de Cd en el suelo varió con la profundidad del suelo y fue afectada por las propiedades del suelo de los 0-20 cm superiores, como el contenido de arena o arcilla del suelo, y algunas variables relacionadas con el DEM (por ejemplo, la pendiente y la posición de la pendiente vertical, que varían con la profundidad). Se encontró que la variabilidad vertical en el contenido de Cd estaba correlacionada con los contenidos de metales (por ejemplo, Cu, Zn, Pb, Ni) y los contenidos de Cd en la capa inmediatamente superior. La selección de los predictores candidatos difería entre los diferentes modelos de predicción. Los modelos ANN mostraron una precisión aceptable (alrededor del 30% de las predicciones tienen un error relativo de menos del 10%) y podrían usarse para evaluar el impacto del Cd a gran escala en la calidad ambiental en el contexto de la industrialización creciente y el cambio climático, particularmente para la gestión de ecosistemas en esta región u otras regiones con condiciones similares.