
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,605,460 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,198,777 |
اشتقاق و اعتبارسنجی توابع انتقالی طیفی برای پیشبینی غلظت برخی فلزات سنگین در محدوده طیف مرئی تا مادون قرمز | ||
مجله مدیریت خاک و تولید پایدار | ||
مقاله 4، دوره 7، شماره 4، اسفند 1396، صفحه 65-81 اصل مقاله (1.13 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejsms.2018.12274.1696 | ||
نویسندگان | ||
وحیدرضا جلالی* 1؛ اعظم جعفری2؛ فاطمه عباس زاده3 | ||
1کرمان | ||
2عضو هیات علمی دانشگاه شهید باهنر | ||
3دانشجوی دانشگاه شهید باهنر | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف ارتباط مستقیم بین افزایش غلظت فلزات سنگین خاک و ابتلا به سرطانهای مختلف برای افرادی که در معرض آلودگی این فلزات هستند، توسط محققان مختلفی گزارش شده است. بنابراین پایش سریع و دورهای گسترش مکانی این فلزات، بسیار با اهمیت است. اگرچه روش-های معمول اندازهگیری غلظت فلزات سنگین خاک که مبتنی بر روش هضم در اسیدهای غلیظ و قرائت توسط دستگاه ICP-OES و یا AAS انجام میگیرد از دقت کافی برخوردار است، این روشها عمدتاً وقتگیر و پرهزینه بوده و نیاز به مواد شیمیایی و کارشناسان آموزش دیده دارند. توسعه روشهای اسپکتروسکوپی در دامنه طیفهای مرئی تا مادون قرمز نزدیک میتواند روش جایگزین مناسبی برای انجام تخمین محتوی فلزات سنگین خاک باشد. این روش جز روشهای غیرتخریبی تقسیم بندی شده، احتیاج به حداقل آمادهسازی نمونه پیش از انجام آزمایش داشته و نیازمند به استفاده از هیچ گونه مواد شیمیایی( خطرناک ) نیست. همچنین قرائتهای این روش حداکثر چند ثانیه طول کشیده و همزمان میتوان چندین ویژگی خاک را از یک قرائت تخمین زد. اطلاعات چندانی در زمینه استفاده از بازتابهای طیفی در تخمین فلزات سنگین آرسنیک و مولیبدن با استفاده از بازتابهای طیفی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی در کشور وجود ندارد. بنابراین هدف این پژوهش بررسی قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی در تخمین غلظت این عناصر بر اساس مطالعه بازتابهای طیفی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی است. مواد و روشها تعداد 58 نمونه سطحی از جزیره هرمز جمعآوری و غلظت فلزات سنگین مولیبدن و آرسنیک با استفاده از روش هضم چهار اسید (16) و توسط دستگاه ICP-OES تعیین شد. به منظور اندازهگیری دادههای طیفی نمونههای خاک، از دستگاه اسپکترورادیومتر زمینی(Field Spec 3, Analytical Spectral Device, ASD Inc) استفاده و بازتاب طیفی نمونههای سطحی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی به دست آمد. سپس با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی اقدام به استخراج توابع انتقالی طیفی و تخمین غلظت فلزات آرسنیک و مولیبدن گردید. یافتهها نتایج نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی دارای قابلیت بالا در تخمین غلظت فلزات سنگین مورد مطالعه با استفاده از دادههای طیفی میباشد. مقادیر ضریب همبستگی(R2) برای هر دو عنصر، مطلوب و بیشتر از 9/0 بوده است که نشاندهنده همراستایی بالای داده های واقعی و پیشبینی شده توسط مدل شبکه عصبی برای پیشبینی فلزات سنگین مورد مطالعه بوده است، در عینحال نتایج حاصل از سایر شاخصها نشان داد که توانایی شبکه عصبی مصنوعی برای پیشبینی غلظت مولیبدن بهتر از آرسنیک بوده است، به طوری که نتایج نشان داد که مقدار خطای باقی مانده برای این عنصر کم (CRM=0.11)، ضریب آکائیک منفی(AIC=-345.8) و کارایی مدلسازی برای این عنصر نزدیک به یک بوده است (EF=0.97). نتیجه گیری در این تحقیق از بازتابشهای طیفی در محدوده مادون قرمز در تخمین محتوای مولیبدن و آرسنیک خاک استفاده شد. همچنین شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزار برقراری ارتباط بین بازتابشهای طیفی و میزان فلزات سنگین به کار گرفته شد. بطور کلی نتایج نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی میتواند به عنوان روشی کارا در اشتقاق توابع انتقالی طیفی و تخمین قابل اعتماد غلظت مولیبدن و آرسنیک در غلظتهای بالا به کار گرفته شود. | ||
کلیدواژهها | ||
توابع انتقالی طیفی؛ جزیره هرمز؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ فلزات سنگین | ||
مراجع | ||
1.Babaeean, E., and Jalali, V.R. 2016. Estimating Soil Organic Carbon Using Hyperspectral Data in Visible, Near-infrared and Shortwave-infrared (VIS-NIR-SWIR) Range. J. Soil Manage. Sust. Prod. 6: 2. 65-82. (In Persian) 2.Babaeian, E., Homaee, M., Montzka, C., Vereecken, H., Norouzi, A.A., and van Genuchten, M.Th. 2016. Soil moisture prediction of bare soil profiles using diffuse spectral reflectance information and vadose zone flow modeling. Remote Sensing of Environment. 187: 218-229. 3.Babaeian, E., Homaee, M., Montzka, C., Vereecken, H., and Norouzi, A.A. 2015. Towards retrieving soil hydraulic properties by hyperspectral remote sensing. Vadose zone J. 14: 3. 1-17. 4.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.A. 2014. Deriving and validating parametric spectrotransfer functions for estimating soil hydraulic properties in VIS-NIR-SWIR range. J. Water Soil Resour. Cons. 3: 3. 21-36. (In Persian) 5.Bouma, J. 1989. Using soil survey data for quantitative land evaluation. Advanced Soil Science. 9: 177-213. 6.Bray, J.G.P., Viscarra Rossel, R.A., and McBratney, A.B. 2009. Diagnostic scree using diffuse reflectance spectroscopy. Aust. J. Soil Res. 47: 433-442. 7.Cambou, A., Cardinael, R., Kouakoua, E., Villeneuve, M., Durand, C., and Barthès, B.G. 2016. Prediction of soil organic carbon stock using visible and near infrared reflectance spectroscopy (VNIRS) in the field. Geoderma. 261: 151-159. 8.Cécile, C., Viscarra Rossel, R.A., and McBratney, A.B. 2008. Soil organic carbon prediction by hyperspectral remote sensing and field Vis-NIR spectroscopy: An Australian case study. Geoderma. 146: 3-4. 40-41. 9.Choe, E., Kim, K.W., Bang, S., Yoon, I.H., and Lee, K.Y. 2008. Qualitative analysis and mapping of heavy metals in an abandoned Au-Ag mine area using NIR spectroscopy. Environ. Geol. 58: 477-482. 10.Clark, R.N., King, T.V.V., Klejwa, M., Swayze, G.A., and Vergo, N. 1990. High spectral resolution reflectance spectroscopy of minerals. Geophysic. Res. J. 95: 12653-12680. 11.DuBose, P., and Klimasauskas, C. 1989. Introduction to Neural Networks with Examples and Applications. NeuralWare Inc., Pittsburgh, 317p. 12.Esmaeelnejad, L., Ramezanpour, H., Seyedmohammadi, J., and Shabanpour, M. 2015. Selection of a suitable model for the prediction of soil water content in north of Iran. Spanish J. Agric. Res. 13: 1. 12-20. 13.Garavand, M., Ghasemi, H., and Hafezi Moghddas, N. 2013. Geochemical and Environmental Assessment of the Heavy Metals in the Soils Derived from the Gorgan Schists. Sci. Quar. J. Geosci. 22: 86. 35-46. (In Persian) 14.Gholizadeh, A., Boruvka, L., Saberioon, M.M., and Vasat, R. 2013. Visible, near-infrared, and mid-infrared spectroscopy applications for soil assessment with emphasis on soil organic matter content and quality: State-of-the-art and key issues. Appl Spectrosc. 67: 1349-1362. 15.Gomez, C., Lagacherie, P., and Coulouma, G. 2008. Continuum removal versus PLSR method for clay and calcium carbonate content estimation from laboratory and airborne hyperspectral measurements. Geoderma. 148: 2. 141-148. 16.Hseu, Z.Y. 2004. Evaluating heavy metal contents in nine composts using four digestion methods. Bioresource Technology. 95: 53-59. 17.Jalali, V., Asadi Kapourchal, S., and Homaee, M. 2017. Evaluating performance of macroscopic water uptake models at productive growth stages of durum wheat under saline conditions. Agric. Water Manage. J. 180: 13-21. 18.Kemper, T., and Sommer, S. 2002. Estimate of heavy metal contamination in soils after a mining accident using reflectance spectroscopy. Environ. Sci. Technol. 36: 2742-2747. 19.Khashei Siuki, A., Jalali Moakhar, V.R., Noferesti, A.M., and Ramazani, Y. 2015. Comparing nonparametric k-nearest neighbor technique with ANN model for predicting soil saturated hydraulic conductivity. Soil management and sustainable production. 5: 3. 81-95. (In Persian) 20.Khayamim, F., Khademi, H., Stenberg, B., and Wetterlind, J. 2015. Capability of Vis-NIR Spectroscopy to Predict Selected Chemical Soil Properties in Isfahan Province. J. Water Soil Sci. 19: 72. 81-92. (In Persian) 21.Kodaira, M., and Shibusawa, S. 2013. Using a mobile real-time soil visible-near infrared sensor for high resolution soil property mapping. Geoderma. 199: 64-79. 22.Lagacherie, P., Baret, F., Feret, J.B., Netto, J.M., and Robbez-Masson, J.M. 2008. Estimation of soil clay and calcium carbonate using laboratory, field and airborne hyperspectral measurements. Rem. Sens. Environ. J. 112: 3. 825-835. 23.Leonard, T., and Hsu, J.S.J. 2001. Bayesian Methods: an analysis for statisticians and interdisciplinary. Cambridge University Press, Cambridge, 333p. 24.Meysami, A. 2011. Look at the position of geology and mineral deposits of the island of Hormuz in the Persian Gulf. The second congress. Islamic Azad University, Ashtiyan Unit. http://www.civilica.com/Paper-GEOSYMAIAU02-GEOSYMAIAU02_262.html. (In Persian) 25.Miranda Salazar, D., Martınez Reyesa, H.L., Martınez-Rosasa, M.E., Miranda Velascoa, M.M., and Arroyo Ortegaa, E. 2012. Visible-near infrared spectroscopy to assess soil contaminated with cobalt. Proc. Engin. J. 35: 245-253. 26.Mohajer, R., Salehi, M.H., and Beigi Herchegani, H. 2009. Estimating Soil Cation Exchange Capacity (in View of Pedotransfer Functions) Using Regression and Artificial Neural Networks and the Effect of Data Partitioning on Accuracy and Precision of Functions. Water and Soil Science. 13: 49. 99-110. (In Persian) 27.Mohammadi Moghaddam, T., Razavi, S.M.A., Taghizadeh, M., Sazgarnia, A., and Pradhan, B. 2015. Vis-NIR hyperspectral imaging and multivariate analysis for prediction of the moisture content and hardness of Pistachio kernels roasted in different conditions. J. Agric. Machin. 5: 2. 281-291. (In Persian) 28.Moros, J., de Vallejuelo, S.F.O., Gredilla, A., de Diego, A., and Madariaga, J.M. 2009. Use of reflectance infrared spectroscopy for monitoring the metal content of the estuarine sediments of the Nerbioi-Ibaizabal River (Metropolitan Bilbao, Bay of Biscay, Basque Country). Environ Sci. Technol. J. 43: 93. 14-9320. 29.Patil, N.G., and Singh, S.K. 2016. Pedotransfer Functions for Estimating Soil Hydraulic Properties: A Review. Pedosphere. 26: 4. 417-430. 30.Pirie, A., Singh, B., and Islam, K. 2005. Ultra-violet, visible, near-infrared, and mid infrared diffuse reflectance spectroscopic techniques to predict several soil properties. Aust. J. Soil Res. 43: 713-721. 31.Sá, I., Semedo, M., and Cunha, M.E. 2016. Kidney cancer. Heavy metals as a risk factor. Porto Biomed. J. 1: 1. 25-28. 32.Santra, P., Sahoo, R.N., Das, B.S., Samal, R.N., Pattanaik, A.K., and Gupta, V.K. 2009. Estimation of soil hydraulic properties using proximal spectral reflectance in visible, near-infrared, and short wave-infrared (VIS-NIR-SWIR) region. Geoderma. 152: 338-349. 33.Seyedmohammadi, J., Esmaeelnejad, L., and Shabanpour, M. 2016. Derivation the suitable pedotransfer functions for prediction of some difficult available soil properties. J. Water Soil Cons. 23: 4. 204-217. (In Persian) 34.Shamsadin, H., Jalali, V., and Jafari, A. 2015. Application of multivariate statistical methods and environmental pollution indices in evaluation of distribution of heavy metals. J. Water Soil Resour. Cons. 4: 3. 65-76. (In Persian) 35.Soil resources quality standards and its guidelines. 2012. Deputy of the human environment, soil and water office Press, 166p. (In Persian) 36.Song, Y., Li, F., Yang, Z., Ayoko, G.A., and Frost, R.L. 2012. Diffuse reflectance spectroscopy for monitoring potentially toxic elements in the agricultural soils of Changjiang River Delta, China. Appl. Clay Sci. J. 64: 75-83. 37.Statistical Yearbook of Hormozgan Province. 2013. http://www.mpohr.gov.ir/index.aspx? fkeyid=&siteid=1&pageid=130&newsview=1. 38.Vapnik, V. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, New York, 330p. 39.Viscarra Rossel, R.A., Walvoort, D.J.J., McBratney, A.B., Janik, L.J., and Skjemstad, J.O. 2006. Visible, near infrared, mid infrared or combined diffuse reflectance spectroscopy for simultaneous assessment of various soil properties. Geoderma. 131: 59-75. 40.Viscarra Rossel, R.A.V. 2008. ParLeS: Software for chemometric analysis of spectroscopic data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 90: 72-83. 41.Wang, J., Cui, L., Gao, W., Shi, T., Chen, Y., and Gao, Y. 2014. Prediction of low heavy metal concentration in agriculture soils using visible and near-infrared reflectance spectroscopy. Geoderma. 216: 1-9. 42.Williams, P.C., and Malley, D.F. 1997. Use of Near-Infrared reflectance spectroscopy in prediction of heavy metal in freshwater sediments by their association with organic matter. Environ. Sci. Technol. 31: 3461-3467. 43.Xie, X., Pan, X.Z., and Sun, B. 2012. Visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy for prediction of soil properties near a Copper smelter. Pedosphere. 22: 351-366. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,224 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 347 |