资源科学 ›› 2018, Vol. 40 ›› Issue (12): 2414-2424.doi: 10.18402/resci.2018.12.09
收稿日期:
2017-11-29
修回日期:
2018-10-19
出版日期:
2018-12-20
发布日期:
2018-12-10
作者简介:
作者简介:侯艺璇,女,河北邢台市人,硕士生,研究方向为土地资源利用与评价。E-mail:
基金资助:
Yixuan HOU1(), Huafu ZHAO1,2(
), Kening WU1,2, Kai LI1
Received:
2017-11-29
Revised:
2018-10-19
Online:
2018-12-20
Published:
2018-12-10
摘要:
为科学预测作物重金属含量,实现重金属污染农用地的安全利用,本研究利用地理探测器选取对作物Cd含量影响较大的土壤Cd含量、土壤pH值、与交通主干线的距离等10个因素为输入因子,农作物可食部分Cd含量作为输出因子,分别建立小麦、水稻、油菜籽、蔬菜可食部分Cd含量的BP神经网络预测模型,对作物种植污染情况进行预测分析,划分作物安全利用种植区。研究结果表明:① BP神经网络模型预测精度明显优于多元回归预测模型;② 对小麦、水稻和油菜籽的可食部分Cd含量预测结果进行评价,得到作物污染可能的空间分布及特征;③ 依据评价结果,对3种作物进行配置,划分得到4种作物适宜种植区,并提出管控策略。研究可为污染农用地的安全利用及作物种植调整提供思路和依据,兼具理论和现实意义。
侯艺璇, 赵华甫, 吴克宁, 李凯. 基于BP神经网络的作物Cd含量预测及安全种植分区[J]. 资源科学, 2018, 40(12): 2414-2424.
Yixuan HOU, Huafu ZHAO, Kening WU, Kai LI. Prediction of crop Cd content and zoning of safety planting based on BP neural network[J]. Resources Science, 2018, 40(12): 2414-2424.
表2
Y市模型输入因子与土壤Cd含量交互作用对作物可食部分Cd含量的解释力大小"
变量 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 | x10 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
小麦 | 0.810 | 0.818 | 0.839 | 0.879 | 0.853 | 0.754 | 0.897 | 0.932 | 0.758 |
水稻 | 0.649 | 0.849 | 0.912 | 0.669 | 0.896 | 0.593 | 0.852 | 0.890 | 0.663 |
油菜籽 | 0.591 | 0.783 | 0.409 | 0.496 | 0.824 | 0.786 | 0.810 | 0.716 | 0.684 |
蔬菜 | 0.966 | 0.962 | 0.531 | 0.964 | 0.958 | 0.365 | 0.369 | 0.535 | 0.523 |
表5
BP神经网络训练样本和检验样本精度评价指标"
R2 | RMSE | MAE | MRE | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
训练集 | 检验集 | 训练集 | 检验集 | 训练集 | 检验集 | 训练集/% | 检验集/% | |
小麦 | 0.998** | 0.979** | 0.010 | 0.132 | 0.008 | 0.087 | 12.231 | 27.084 |
水稻 | 0.993** | 0.969** | 0.021 | 0.129 | 0.008 | 0.082 | 8.995 | 22.998 |
油菜籽 | 0.969** | 0.916** | 0.009 | 0.038 | 0.007 | 0.029 | 19.413 | 27.517 |
蔬菜 | 0.961** | 0.546* | 0.331 | 0.429 | 0.240 | 0.258 | 134.060 | 83.530 |
表6
4种作物可食部分Cd含量与各因子的多元回归方程"
预测方程 | |
---|---|
小麦 | lgCd(小麦)=1.000lg x1-2.267lg x2-0.875lg x3-0.427lg x4-0.169lgx5+0.123lg x6+0.047lg x7+0.169lg x8-0.223lg x9+0.041lg x10+3.491 |
水稻 | lgCd(水稻)=1.059lg x1-2.539lg x2-0.663lg x3-1.816lg x4-0.730lg x5-0.815lg x6+0.200lg x7-0.174lg x8-0.153lg x9+0.312lg x10+7.699 |
油菜籽 | lgCd(油菜籽)=0.410lg x1-0.174lg x2-1.374lg x3+0.761lg x4+0.629lg x5-0.604lg x6-0.154lg x7+0.050lg x8-0.137lg x9+0.013lg x10+2.304 |
蔬菜 | lgCd(蔬菜)=0.541lg x1+2.282lg x2-1.598lg x3-0.094lg x4-1.199lg x5-0.563lg x6-0.165lg x7-0.121lg x8-0.080lg x9-0.535lg x10+6.429 |
表7
多元回归建模样本和检验样本精度评价指标"
R2 | RMSE | MAE | MRE | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
建模集 | 检验集 | 建模集 | 检验集 | 建模集 | 检验集 | 建模集/% | 检验集/% | |
小麦 | 0.756** | 0.854** | 0.200 | 0.177 | 0.081 | 0.106 | 43.774 | 59.649 |
水稻 | 0.519** | 0.783** | 0.304 | 0.229 | 0.151 | 0.144 | 116.162 | 52.261 |
油菜籽 | 0.507** | 0.915** | 0.035 | 0.114 | 0.023 | 0.062 | 45.636 | 28.354 |
蔬菜 | 0.128* | 0.552* | 1.498 | 0.450 | 0.448 | 0.262 | 132.524 | 120.077 |
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