首页> 外文期刊>Ciência e Agrotecnologia >Corre??o da determina??o em campo dos teores de elementos em solos via espectrometria de fluorescência de raios-X portátil
【24h】

Corre??o da determina??o em campo dos teores de elementos em solos via espectrometria de fluorescência de raios-X portátil

机译:便携式X射线荧光光谱法运行土壤中元素的田间测定

获取原文
       

摘要

A espectrometria portátil de fluorescência de raios-X (pXRF) tem sido útil em todo o mundo para determinar o teor dos elementos no solo em condi??es de campo e de laboratório. No entanto, os resultados obtidos em campo podem ser influenciados por vários fatores, como umidade (U), textura (T) e matéria organica do solo (MOS). Assim, o objetivo deste trabalho foi criar modelos matemáticos lineares para a convers?o dos teores dos elementos obtidos por pXRF em campo para resultados obtidos em laboratório, i.e., na Terra Fina Seca ao Ar (TFSA), utilizando U, T e MOS como variáveis auxiliares, uma vez que elas influenciam as leituras. As análises com pXRF foram realizadas em 12 perfis de solo com diferentes materiais de origem, seguidas por coleta de 59 amostras. Leituras com pXRF foram realizadas também em laboratório em amostras de TFSA. Os dados de pXRF obtidos em campo foram utilizados sozinhos ou combinados aos dados de U, T e MOS como variáveis auxiliares, para criar modelos de regress?o linear para predi??o dos resultados de pXRF em TFSA. A acurácia dos modelos foi calculada pelo método leave-one-out cross-validation. à exce??o de elementos mais leves, as leituras de campo com pXRF subestimaram o teor total dos elementos. Modelos de predi??o incluindo T apresentaram maior acurácia na predi??o de Al2O3, SiO2, V, Ti e Zr, enquanto a predi??o dos teores de Fe e K2O foi insensível à adi??o das variáveis auxiliares. A melhora relativa (MR) nos modelos de predi??o foi maior nas predi??es de SiO2 (T+MOS: MR = 22,29%), V (U+T: MR = 18,90%) e Ti (T+MOS: MR = 11,18%). Este trabalho demonstrou que é possível a corre??o dos dados de pXRF obtidos em campo através de modelos de regress?o linear.
机译:便携式X射线荧光光谱法(PXRF)一直有用世界各地以确定在地面的元件在现场和实验室条件的内容。然而,在该领域获得的结果可以受到各种因素的影响,例如湿度(U),纹理(T)和土壤有机物质(MOS)。因此,这项工作的目的是创造用于转换通过在实验室中获得的PXRF在实验室中获得的结果获得的元素内容的线性数学模型,即,在薄陆到空气(TFSA)中,使用U,T并且MOS辅助变量,因为它们影响读数。用不同的原产地的12个土壤曲线进行PXRF的分析,然后收集59个样品。在TFSA样本中也持有PXRF的读数。在该字段中获得的PXRF数据单独使用,也可以组合于U,T和MOS数据作为辅助变量,以创建用于预测PXRF的线性回归模型,导致TFSA的结果。通过休假交叉验证方法计算模型的准确性。除了较轻的元素之外,具有PXRF的现场读数低估了元素的总含量。预测模型包括T表明在氧化铝,二氧化硅,V,Ti和Zr的预测更高的精度,而Fe和K2O电平的预测是不敏感的辅助变量。在预测模型中的相对改进(MR)在SiO 2中的预测较高(T + MOS:MR = 22.29%),V(U + T:MR = 18.90%)和IT(T +莫斯:MR = 11.18%)。这项工作表明,可以通过线性回归模型从现场中获得的PXRF数据运行。
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号