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基于空间聚类与随机森林的稻米富集镉影响因素筛选研究
基于空间聚类与随机森林的稻米富集镉影响因素筛选研究
摘要：
镉是一种有毒重金属元素，通过土壤向作物迁移，对人体健康构成潜在威胁。稻米是重要的粮食作物之一，而稻米富集镉的主要因素还未完全明确。本研究基于空间聚类与随机森林算法，通过对浙江省稻田土壤和稻米镉含量数据的分析，筛选出影响稻米富集镉的关键因素，并验证模型的准确性。结果表明，稻米富集镉的主要影响因素为土壤pH值、有机质含量、土壤镉含量和降雨量等。本研究为综合评估土壤环境质量和种植决策提供了有力的科学依据。
关键词：稻米；镉；空间聚类；随机森林；影响因素
1.引言
镉是一种广泛存在于自然环境中的有毒重金属，长期暴露于镉污染环境中的人会出现肾脏、骨质疏松和癌症等健康问题。稻米是全球重要的粮食作物之一，同时也是重要的镉风险来源。研究稻米富集镉的影响因素，可以为农田管理和土壤修复提供科学依据。
2.方法
2.1数据收集
本研究选择浙江省作为研究区域，收集了该区域不同地块的稻田土壤和稻米镉含量数据。
2.2空间聚类分析
首先，对稻田土壤和稻米镉含量数据进行空间聚类分析。通过聚类结果，确定高风险区和低风险区。采用聚类分析算法，将相似的样本分为不同的群组，寻找相似特征并推测相关关系。
2.3随机森林算法
基于空间聚类的结果，选取关键的土壤因素，使用随机森林算法进一步筛选出影响稻米富集镉的主要因素。随机森林是一种集成学习算法，通过构建多棵决策树，综合各个特征的重要性，提高了模型的预测准确性。
3.结果
通过空间聚类分析，确定了浙江省的稻田土壤和稻米镉含量的空间分布。随机森林算法进一步筛选出了影响稻米富集镉的关键因素，包括土壤pH值、有机质含量、土壤镉含量和降雨量等。这些因素对稻米镉含量的影响具有显著性。
4.讨论
本研究应用了空间聚类和随机森林算法，成功筛选出了影响稻米富集镉的主要因素。土壤pH值、有机质含量、土壤镉含量和降雨量等因素对稻米镉含量的影响已被多个研究所证实。通过对这些因素的合理管理，可以减少稻米镉含量，从而降低人体镉暴露风险。
5.结论
本研究采用空间聚类与随机森林算法，筛选出了影响稻米富集镉的关键因素。土壤pH值、有机质含量、土壤镉含量和降雨量等因素被认为是稻米富集镉的主要影响因素。这些结果为农田管理和土壤修复提供了重要的科学依据，有助于减少土壤镉污染并提高稻米质量。
参考文献：
[1]王XX,张XX.稻米镉污染及其源解析[J].中国稻米,2018,24(5):32-35.
[2]李XX,刘XX.基于随机森林的因子筛选方法研究[J].数据分析与知识发现,2019,3(6):23-27.
[3]张XX,陈XX.地理信息系统的空间聚类分析[J].地理与地理信息科学,2017,33(2):90-94.