Predicción de la bioacumulación de elementos potencialmente tóxicos en sistemas suelo-arroz utilizando datos de múltiples fuentes y métodos de aprendizaje automático: un estudio de caso de una ciudad industrial en el sureste de China
Autores: Xie, Modian; Li, Hongyi; Zhu, Youwei; Xue, Jie; You, Qihao; Jin, Bin; Shi, Zhou
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Predicción de la bioacumulación de elementos potencialmente tóxicos en sistemas suelo-arroz utilizando datos de múltiples fuentes y métodos de aprendizaje automático: un estudio de caso de una ciudad industrial en el sureste de China
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Elemento potencialmente tóxico
Sistemas suelo-arroz
Coeficiente de bioacumulación
Ciudad industrial
Bosque aleatorio
Métodos de aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La contaminación por elementos potencialmente tóxicos (EPT) en suelos agrícolas y cultivos es una grave causa de preocupación en China. Para analizar las características de bioacumulación de cromo (Cr), zinc (Zn), cobre (Cu) y níquel (Ni) en sistemas suelo-arroz, se recolectaron 911 pares de muestras de suelo superficial (0-0.2 m) y arroz de una ciudad industrial en el sureste de China. Se emplearon regresión lineal múltiple (RLM), máquinas de soporte vectorial (MSV), bosques aleatorios (BA) y Cubist para construir modelos que predicen el coeficiente de bioacumulación (CBA) de EPT en sistemas suelo-arroz y determinar los dominadores potenciales para la transferencia de EPT del suelo a los granos de arroz. Los contenidos de Cr, Cu, Zn y Ni en el suelo de la región de estudio fueron más altos que los contenidos de fondo correspondientes en China. El contenido medio de Ni en los granos de arroz superó el límite permisible nacional, mientras que las concentraciones de Cr, Cu y Zn fueron inferiores a sus umbrales. El CBA de EPT mantuvo la secuencia de Zn (0.219) > Cu (0.093) > Ni (0.032) > Cr (0.018). De los cuatro algoritmos empleados para estimar la bioacumulación de Cr, Cu, Zn y Ni en sistemas suelo-arroz, BA mostró el mejor rendimiento, con un coeficiente de determinación (R2) que varió de 0.58 a 0.79 y un error cuadrático medio (ECM) que varió de 0.03 a 0.04 mg kg-1. La concentración total de EPT en el suelo, la capacidad de intercambio catiónico (CIC) y la precipitación media anual fueron identificadas como los 3 principales dominadores que influyen en la transferencia de EPT del suelo a los granos de arroz. Este estudio confirmó la viabilidad y las ventajas de los métodos de aprendizaje automático, especialmente BA, para estimar la acumulación de EPT en sistemas suelo-arroz, en comparación con métodos estadísticos tradicionales, como RLM. Nuestro estudio proporciona nuevas herramientas para analizar la transferencia de EPT del suelo al arroz y puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a desarrollar políticas más eficientes para regular la contaminación por EPT en suelos y cultivos, y reducir los riesgos para la salud correspondientes.
Descripción
La contaminación por elementos potencialmente tóxicos (EPT) en suelos agrícolas y cultivos es una grave causa de preocupación en China. Para analizar las características de bioacumulación de cromo (Cr), zinc (Zn), cobre (Cu) y níquel (Ni) en sistemas suelo-arroz, se recolectaron 911 pares de muestras de suelo superficial (0-0.2 m) y arroz de una ciudad industrial en el sureste de China. Se emplearon regresión lineal múltiple (RLM), máquinas de soporte vectorial (MSV), bosques aleatorios (BA) y Cubist para construir modelos que predicen el coeficiente de bioacumulación (CBA) de EPT en sistemas suelo-arroz y determinar los dominadores potenciales para la transferencia de EPT del suelo a los granos de arroz. Los contenidos de Cr, Cu, Zn y Ni en el suelo de la región de estudio fueron más altos que los contenidos de fondo correspondientes en China. El contenido medio de Ni en los granos de arroz superó el límite permisible nacional, mientras que las concentraciones de Cr, Cu y Zn fueron inferiores a sus umbrales. El CBA de EPT mantuvo la secuencia de Zn (0.219) > Cu (0.093) > Ni (0.032) > Cr (0.018). De los cuatro algoritmos empleados para estimar la bioacumulación de Cr, Cu, Zn y Ni en sistemas suelo-arroz, BA mostró el mejor rendimiento, con un coeficiente de determinación (R2) que varió de 0.58 a 0.79 y un error cuadrático medio (ECM) que varió de 0.03 a 0.04 mg kg-1. La concentración total de EPT en el suelo, la capacidad de intercambio catiónico (CIC) y la precipitación media anual fueron identificadas como los 3 principales dominadores que influyen en la transferencia de EPT del suelo a los granos de arroz. Este estudio confirmó la viabilidad y las ventajas de los métodos de aprendizaje automático, especialmente BA, para estimar la acumulación de EPT en sistemas suelo-arroz, en comparación con métodos estadísticos tradicionales, como RLM. Nuestro estudio proporciona nuevas herramientas para analizar la transferencia de EPT del suelo al arroz y puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a desarrollar políticas más eficientes para regular la contaminación por EPT en suelos y cultivos, y reducir los riesgos para la salud correspondientes.