Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tích hợp mô hình cây phân loại và hồi quy (CART) với hệ thống thông tin địa lý để đánh giá ô nhiễm kim loại nặng
Tóm tắt
Mô hình cây phân loại và hồi quy (CART) tích hợp với hệ thống thông tin địa lý và hệ thống đánh giá ô nhiễm kim loại nặng đã được phát triển nhằm đánh giá ô nhiễm kim loại nặng tại Phương Lăng, Chiết Giang, Trung Quốc. Sự tích hợp mô hình cây quyết định với ArcGIS Engine 9 thông qua việc thực hiện COM trong Microsoft® Visual Basic 6.0 đã cung cấp một phương pháp để đánh giá phân bố không gian của hàm lượng Zn trong đất với độ chính xác dự đoán cao. Các lớp nồng độ Zn được ước lượng bởi CART đã phân loại đúng các lớp với độ chính xác gần 90%. Đây là một cải tiến lớn so với phương pháp Kriging thông thường đối với sự tự tương quan không gian của khu vực nghiên cứu bị phá hủy nặng nề bởi các hoạt động của con người. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để điều tra các mối quan hệ giữa ô nhiễm kim loại nặng và các biến môi trường cũng như nhân tạo. Hơn nữa, nghiên cứu trình bày các dự đoán mô hình qua không gian cho các ứng dụng và điều tra tiếp theo.
Từ khóa
#Cây phân loại và hồi quy #ô nhiễm kim loại nặng #hệ thống thông tin địa lý #ArcGIS #nồng độ Zn #tự tương quan không gian.Tài liệu tham khảo
Agricultural Chemistry Committee of China (1983). Conventional methods of soil and agricultural chemistry analysis. Beijing, China: Science (in Chinese).
Al-Khashman, O. A. (2004). Heavy metal distribution in dust, street dust and soils from the work place in Karak Industrial Estate, Jordan. Atmospheric Environment, 38, 6803–6812. doi:10.1016/j.atmosenv.2004.09.011.
Barrera-Bassols, N., Zinck, J. A., & Van Ranst, E. (2006). Local soil classification and comparison of indigenous and technical soil maps in a Mesoamerican community using spatial analysis. Geoderma, 135, 140–162. doi:10.1016/j.geoderma.2005.11.010.
Battaglia, A., Calace, N., Nardi, E., Petronio, B. M., & Pietroletti, M. (2007). Reduction of Pb and Zn bioavailable forms in metal polluted soils due to paper mill sludge addition. Effects on Pb and Zn transferability to barley. Bioresource Technology, 98, 2993–2999. doi:10.1016/j.biortech.2006.10.007.
Bloemena, M.-L. (1995). The distribution of Cd, Cu, Pb and Zn in topsoils of Osnabriick in relation to land use. The Science of the Total Environment, 166, 137–148. doi:10.1016/0048-9697(95)04520-B.
Blok, J. (2005). Environmental exposure of road borders to zinc. The Science of the Total Environment, 348, 173–190. doi:10.1016/j.scitotenv.2004.12.073.
BOler, T., Karatzas, K., Peinel, G., Rose, T., & San Jose, R. (2002). Providing multi-modal access to environmental data—customizable information services for disseminating urban air quality information in APNEE. Computers, Environment and Urban Systems, 26, 39–61. doi:10.1016/S0198-9715(01)00020-5.
Bou, K. R., Chorowicz, J., Abdallah, C., & Dhont, D. (2008). Soil and bedrock distribution estimated from gully form and frequency: A GIS-based decision-tree model for Lebanon. Geomorphology, 93, 482–492. doi:10.1016/j.geomorph.2007.03.010.
Breiman, L. (2001). Decision-tree forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. doi:10.1023/A:1010933404324.
Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, C. J. (1984). Classification and regression trees. Pacific Grove, CA: Wadsworth.
Burrough, P. A. (1996). Environmental modeling with geographical information systems. In Z. Kemp (Ed.), Innovations in GIS 4 (pp. 143–153). London, England: Taylor & Francis Publisher.
Caetano, S., Aires-de-Sousa, J., Daszykowskia, M., & Vander Heyden, Y. (2005). Prediction of enantioselectivity using chirality codes and Classification and Regression Trees. Analytica Chimica Acta, 544, 315–326. doi:10.1016/j.aca.2004.12.012.
Chansheng, H., Changan, S., Changchun, Y., & Brayan, P. A. (2001). A Window-based GIS-AGNPS interface. Journal of the American Water Resources Association, 37(2), 395–406. doi:10.1111/j.1752-1688.2001.tb00977.x.
ChoT, S.-H., & Newman, D. H. (2005). Spatial analysis of rural land development. Forest Policy and Economics, 7, 732–744. doi:10.1016/j.forpol.2005.03.008.
Crossman, N. D., Perry, L. M., Bryan, B. A., & Ostendorf, B. (2007). CREDOS: A conservation reserve evaluation and design optimisation system. Environmental Modelling & Software, 22, 449–463. doi:10.1016/j.envsoft.2005.12.006.
Emanuela, M., Varrica, D., & Dongarra, G. (2006). Metal distribution in road dust samples collected in an urban area close to a petrochemical plant at Gela, Sicily. Atmospheric Environment, 40, 5929–5941. doi:10.1016/j.atmosenv.2006.05.020.
Emmerson, R. H. C., O’reilly-Wiese, S. B., Macleod, C. L., & Lester, J. N. (1997). A multivariate assessment of metal distribution in inter-tidal sediments of the Blackwater Estuary, UK. Marine Pollution Bulletin, 34(11), 960–968. doi:10.1016/S0025-326X(97)00067-2.
Espa, G., Benedetti, R., De Meo, A., Ricci, U., & Espa, S. (2006). GIS based models and estimation methods for the probability of archaeological site location. Journal of Cultural Heritage, 7, 47–155. doi:10.1016/j.culher.2006.06.001.
Euan, C., Davies, C., Elkins, R., Evans, K., Frankland, A., Gill, S., et al. (2004). ArcGIS engine developer’s guide. California: Environmental Systems Research Institute, Inc.
Hillyer, A. E. M., McDonagh, J. F., & Verlinden, A. (2006). Land-use and legumes in northern Namibia—The value of a local classification system. Agriculture Ecosystems & Environment, 117, 251–265. doi:10.1016/j.agee.2006.04.008.
Jagadeesh, B. A., Thirumalaivasan, D., & Venugopal, K. (2006). STAO: A component architecture for raster and time series modeling. Environmental Modelling & Software, 21, 653–664. doi:10.1016/j.envsoft.2004.11.011.
Jiang, L., Yang, X., Ye, H., Shi, W., & Jiang, Y. (2002). Effect of copper refining on spatial distribution of heavy metal in surrounding soils and crops. Journal of Zhejiang University (Agriculture & Life Science), 28, 689–693 (in Chinese).
Liao, H., & Tim, U. S. (1997). An interactive modeling environment for nonpoint source pollution control. Journal of the American Water Resources Association, 33(3), 591–603. doi:10.1111/j.1752-1688.1997.tb03534.x.
Loo Becky, P. Y. (2006). Validating crash locations for quantitative spatial analysis: A GIS-based approach. Accident; Analysis and Prevention, 38, 879–886. doi:10.1016/j.aap.2006.02.012.
McGrath, D., Zhang, C., & Carton, O. T. (2004). Geostatistical analyses and hazard assessment on soil lead in Silvermines area. Ireland Environmental Pollution, 127, 239–248. doi:10.1016/j.envpol.2003.07.002.
Micó, C., Recatalá, L., Peris, M., & Sánchez, J. (2006). Assessing heavy metal sources in agricultural soils of an European Mediterranean area by multivariate analysis. Chemosphere, 65, 863–872.
Miller, R. C., Guertin, D. P., & Heilman, P. (2004). Information technology in watershed management decision making. Journal of the American Water Resources Association, 40(2), 349–357.
Parks, B. O. (1993). The need for integration. In M. F. Goodchild, B. O. Parks, & L. T. Steyaert (Eds.), Environmental modelling with GIS (pp. 31–34). Oxford, England: Oxford University Press.
Romic, M., Hengl, T., Romic, D., & Husnjak, S. (2007). Representing soil pollution by heavy metals using continuous limitation scores. Computers & Geosciences, 33, 1316–1326.
Rothwell, J. J., Futter, M. N., & Dise, N. B. (2008). A classification and regression tree model of controls on dissolved inorganic nitrogen leaching from European forests. Environmental Pollution doi:10.1016/j.envpol.2008.01.007.
Salgueiro, A. R., Freire Ávila, P., Garcia Pereira, H., & Santos Oliveira, J. M. (2008). Geostatistical estimation of chemical contamination in stream sediments: The case study of Vale das Gatas mine (northern Portugal). Journal of Geochemical Exploration, 98, 15–21. doi:10.1016/j.gexplo.2007.10.005.
Selle, B., Lischeid, G., & Huwe, B. (2007). Effective modeling of percolation at the landscape scale using data-based approaches. Computers & Geosciences, 34, 699–713. doi:10.1016/j.cageo.2007.06.007.
Tian-Shyug, L., Chiu, C.-C., Chou, Y.-C., & Lu, C.-J. (2006). Mining the customer credit using classification and regression tree and multivariate adaptive regression splines. Computational Statistics & Data Analysis, 50, 1113–1130. doi:10.1016/j.csda.2005.04.013.
Tischler, M., Garcia, M., Peters-Lidard, C., Moran, M. S., Miller, S., Thoma, D., et al. (2007). A GIS framework for surface-layer soil moisture estimation combining satellite radar measurements and land surface modeling with soil physical property estimation. Environmental Modelling & Software, 22, 891–898.
Tran, V. T., Yang, B.-S., Oh, M.-S., Tan, A. C. C. (2008). Fault diagnosis of induction motor based on decision trees and adaptive neuro-fuzzy inference. Expert Systems with Applications. doi:10.1016/j.eswa.2007.12.010.
Tso, B., & Mather, P. M. (2001). Classification methods for remotely sensed data. London, England: Taylor & Francis.
Waheed, T., Bonnell, R. B., Prasher, S. O., & Paulet, E. (2006). Measuring performance in precision agriculture: CART—A decision tree approach. Agricultural Water Management, 84, 173–185.
Wegener, M. (Eds.) (2000). Spatial models and GIS new potential and new models. London, England: Taylor & Francis.
Yao, T. (1999). Nonparametric cross-covariance modeling as exemplified by soil heavy metal concentrations from the Swiss Jura. Geoderma, 88, 13–38
Yaya, O. D., Alaghab, O., & Tuncelc, G. (2008). Multivariate statistics to investigate metal contamination in surface soil. Journal of Environmental Management, 86, 581–594.
Yong, L. (2006). Predicting materials properties and behavior using classification and regression trees. Materials Science and Engineering A, 433, 261–268. doi:10.1016/j.msea.2006.06.100.
Zeiler, M. (2001). Exploring ArcObjects. California: Environmental Systems Research Institute.
Zhang, B., Valentine, I., Kemp, P., & Lambert, G. (2006). Predictive modelling of hill-pasture productivity: Integration of a decision tree and a geographical information system. Agricultural Systems, 87, 1–17.
Zhejiang Soil Survey Office (1994). Zhejiang soils. Hangzhou, China: Zhejiang Technology (in Chinese).
Zheng, N., Wang, Q., & Zheng, D. (2007). Health risk of Hg, Pb, Cd, Zn, and Cu to the inhabitants around Huludao Zinc Plant in China via consumption of vegetables. Science of the Total Environment, 383, 81–89.