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J-GLOBAL ID:202102211166058552   整理番号:21A2950458

テキサス州のOgallala帯水層における硝酸塩超過を予測するための樹木ベースモデリング法【JST・京大機械翻訳】

Tree-Based Modeling Methods to Predict Nitrate Exceedances in the Ogallala Aquifer in Texas
著者 (5件):
資料名:
巻: 12  号:ページ: 1023  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7295A  ISSN: 2073-4441  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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4つの樹木ベースの分類技術分類と回帰木(CART),マルチ適応回帰スプライン(MARS),ランダムフォレスト(RF)と勾配ブースティングツリー(GBT)の性能を,テキサスのOgallala Aquiferにおける帯水層脆弱性を評価するために一般的に使用されるロジスティック回帰(LR)解析に対して比較した。結果は,樹木ベースのモデルが,硝酸塩超過確率を局所的に精製することができるので,ロジスティック回帰モデルより良好に機能することを示した。RFは最良の一般化能力を示した。CARTモデルは,非経験の予測においてより良かった。硝酸塩超過は帯水層の酸化還元条件の指標に敏感であった。土壌と土壌有機物の粘土含有量,それは農業活動の指標として機能して,硝酸塩超過に関して重要な影響を持った。研究地域の北東部分における制限動物飼料ロット操作からの窒素放出も局所的に重要であるようであった。統合土壌,水文地質および地球化学データセットは,樹木ベースの方法と結合して,硝酸塩超過を制御するプロセスを解明するのに役立つ。全体として,樹木ベースのモデルは,硝酸塩超過をマッピングするための柔軟で透明なアプローチを提供し,根底にある機構を同定し,モニタリング活動を優先する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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水質汚濁一般 
引用文献 (82件):
  • WHO. Nitrite in Drinking-Water Background Document for Development of WHO Guidelines for Drinking-Water Quality; World Health Organization: Geneva, Switzerland, 2011; Available online: https://www.who.int/ (accessed on 19 February 2020).
  • Pennino, M.; Compton, J.E.; Leibowitz, S.G. Trends in Drinking Water Nitrate Violations Across the United States. Environ. Sci. Technol. 2017, 51, 13450-13460.
  • United States Environmental Protection Agency. Available online: https://www.epa.gov/privatewells (accessed on 19 February 2020).
  • DeSimone, L.A.; Hamilton, P.A.; Gilliom, R.J. Quality of ground water from private domestic wells. Water Well J. 2009, 63, 33-37.
  • Gurdak, J.J.; Qi, S. Vulnerability of Recently Recharged Groundwater in Principle Aquifers of the United States to Nitrate Contamination. Environ. Sci. Technol. 2012, 46, 6004-6012.
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