基于回归方程的硒元素生物有效性研究
发布时间：2022-01-04 23:37
在重庆市南川区采集表层土壤样8946件、主要农作物水稻155件,另采集马铃薯、番茄、玉米、黄瓜、茄子和豇豆样品（农作物样配套采集根系土样品）。以元素富集系数表征元素生物有效性,通过回归方程研究其影响因素。结果显示水稻富硒率为49.03%,土壤硒元素含量等级二等面积为40.2%,具备开发富硒农产品的潜力。回归方程显示,Se生物有效性受到土壤中S、P含量及土壤pH的共同影响,土壤碱性条件下,Se生物有效性更高,土壤S与硒表现为拮抗作用,土壤P能促进植物对硒的吸收。水稻硒含量预测结果显示,研究区水稻达到富硒水平的比例为56.1%,适宜大规模生产富硒水稻。对比研究区不同种类农作物对硒的富集程度发现,豇豆及水稻对硒的富集能力较强,为建议种植农作物。可通过人为手段调控田块土壤理化性质、适当增加磷肥施用量及调整田块种植结构的方法,提高土壤Se的利用率。
【文章来源】：土壤通报. 2020,51(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
研究区地理位置Fig.1Locationmapofthestudyarea1.2采样与分析检测方法
5期王锐等院基于回归方程的硒元素生物有效性研究图4水稻稻谷籽实硒含量与根系土硒含量Fig.4Seleniumcontentsinriceseedandrhizospheresoil图3土壤硒元素含量丰缺等级评价结果Fig.3Proportionofeachgradeofsoilselenium图2土壤硒元素含量等级划分Fig.2ClassificationofsoilseleniumlgBAFSe=a+blgA+clgB式中BAFSe表示硒元素的富集系数，A和B表示土壤的理化性质或者元素的含量，a表示常数项，b和c表示系数。用归一化平均误差（NME）和归一化均方根差（NRMSE）判断方程的准确度与精密度。NME=e軃-o軃o軃MRMSE=1N撞i=1篆(ei-oi)2o軃姨公式中ei为第i个样品中某元素的预测值，oi为第i个样品中某元素实测值，佶为回归方程元素预测含量的平均值，侪为样品实测值的平均值，N为实测的样品数量。NME是模型预测值与实测值之间的平均偏差，能反应预测模型的准确度；若NME>0，则表明模型预测高估了实际值，NME<0则表明低估了实际值，偏差越大则模型误差越大。NRMSE表达的是模型预测值与样本实测值的偏离程度，它对一组数据中特大或特小的数值敏感，能很好地反映出预测模型的精密度[19]。2结果与讨论2.1土壤及农作物可食用部分中硒元素的含量2.1.1土壤硒元素的含量对研究区采集的表层土壤中硒元素含量的测试结果进行统计，结果显示，南川区表层土壤中总硒含量平均值为0.46mgkg-1，含量范围为0.06~10.81mgkg-1，该值低于湖北恩施地区[20]。参照《土地质量地球化学评价规范》（DZ/T0295-2016）[16]给出的土壤硒元素丰缺评价方法，对研究区表层土壤硒元素含量等
土壤通报第51卷图6回归标准化残差正态P-P图Fig.6NormalizedP-Pplotofregressionstandardizedresiduals图5研究区及我国部分地区水稻硒元素富集系数Fig.5Enrichmentfactorofselenium(BAFSe)ofriceinthestudyareaandsomeareasofChina2.2硒元素的生物有效性及影响因素2.2.1硒元素的生物有效性利用1.3中给出的公式，计算硒元素的富集系数，结果显示，硒元素富集系数的范围为0.02~0.42，平均值为0.19。对比研究区与我国其他地区硒元素富集系数，结果见图5，可以看出，研究区水稻硒元素的富集系数高于陕西紫阳3、湖北仙桃[23]、湖北恩施[24]及广西地区[14]，因此，本研究区硒元素的生物有效性较高。2.2.2硒元素的生物有效性的影响因素参照《土地质量地球化学评价规范》（DZ/T0295-2016）[16]给出的对土壤酸碱度的定义，将根系土按照酸性和碱性分为两类分别建立回归方程，其中，对元素富集系数及土壤组分进行了对数变换，利用IBMSPSSStatistics25中的步进法筛选影响因子，结果见表2。方程（1）、（2）的NEM分别为-0.012、-0.084，说明方程低估了元素实测值，NRMSE分别为0.049、0.068，该值略高于广西地区[14]的研究结果。图6为回归标准化残差正态P-P图，结果均接近于理想值，说明模型预测较准确。表2BAF与土壤组分硒含量的回归方程Table2RegressionequationofBAFandsoilcompositionNEM-0.012-0.084Sig.0.0000.000R0.7730.698回归方程RegressionequationlgBAFSe=-0.492lgS+0.452lgP+0.516pH+1.843（1）lgBAFSe=-0.156lgS+0.179lgP+0.751pH+1.501（2）土壤pHSoilpHpH＜6.5pH≥6.5NRMSE0.0490.068注：F检验结果，方程（1）F=69.
本文编号：3569278
【文章来源】：土壤通报. 2020,51(05)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
研究区地理位置Fig.1Locationmapofthestudyarea1.2采样与分析检测方法
5期王锐等院基于回归方程的硒元素生物有效性研究图4水稻稻谷籽实硒含量与根系土硒含量Fig.4Seleniumcontentsinriceseedandrhizospheresoil图3土壤硒元素含量丰缺等级评价结果Fig.3Proportionofeachgradeofsoilselenium图2土壤硒元素含量等级划分Fig.2ClassificationofsoilseleniumlgBAFSe=a+blgA+clgB式中BAFSe表示硒元素的富集系数，A和B表示土壤的理化性质或者元素的含量，a表示常数项，b和c表示系数。用归一化平均误差（NME）和归一化均方根差（NRMSE）判断方程的准确度与精密度。NME=e軃-o軃o軃MRMSE=1N撞i=1篆(ei-oi)2o軃姨公式中ei为第i个样品中某元素的预测值，oi为第i个样品中某元素实测值，佶为回归方程元素预测含量的平均值，侪为样品实测值的平均值，N为实测的样品数量。NME是模型预测值与实测值之间的平均偏差，能反应预测模型的准确度；若NME>0，则表明模型预测高估了实际值，NME<0则表明低估了实际值，偏差越大则模型误差越大。NRMSE表达的是模型预测值与样本实测值的偏离程度，它对一组数据中特大或特小的数值敏感，能很好地反映出预测模型的精密度[19]。2结果与讨论2.1土壤及农作物可食用部分中硒元素的含量2.1.1土壤硒元素的含量对研究区采集的表层土壤中硒元素含量的测试结果进行统计，结果显示，南川区表层土壤中总硒含量平均值为0.46mgkg-1，含量范围为0.06~10.81mgkg-1，该值低于湖北恩施地区[20]。参照《土地质量地球化学评价规范》（DZ/T0295-2016）[16]给出的土壤硒元素丰缺评价方法，对研究区表层土壤硒元素含量等
土壤通报第51卷图6回归标准化残差正态P-P图Fig.6NormalizedP-Pplotofregressionstandardizedresiduals图5研究区及我国部分地区水稻硒元素富集系数Fig.5Enrichmentfactorofselenium(BAFSe)ofriceinthestudyareaandsomeareasofChina2.2硒元素的生物有效性及影响因素2.2.1硒元素的生物有效性利用1.3中给出的公式，计算硒元素的富集系数，结果显示，硒元素富集系数的范围为0.02~0.42，平均值为0.19。对比研究区与我国其他地区硒元素富集系数，结果见图5，可以看出，研究区水稻硒元素的富集系数高于陕西紫阳3、湖北仙桃[23]、湖北恩施[24]及广西地区[14]，因此，本研究区硒元素的生物有效性较高。2.2.2硒元素的生物有效性的影响因素参照《土地质量地球化学评价规范》（DZ/T0295-2016）[16]给出的对土壤酸碱度的定义，将根系土按照酸性和碱性分为两类分别建立回归方程，其中，对元素富集系数及土壤组分进行了对数变换，利用IBMSPSSStatistics25中的步进法筛选影响因子，结果见表2。方程（1）、（2）的NEM分别为-0.012、-0.084，说明方程低估了元素实测值，NRMSE分别为0.049、0.068，该值略高于广西地区[14]的研究结果。图6为回归标准化残差正态P-P图，结果均接近于理想值，说明模型预测较准确。表2BAF与土壤组分硒含量的回归方程Table2RegressionequationofBAFandsoilcompositionNEM-0.012-0.084Sig.0.0000.000R0.7730.698回归方程RegressionequationlgBAFSe=-0.492lgS+0.452lgP+0.516pH+1.843（1）lgBAFSe=-0.156lgS+0.179lgP+0.751pH+1.501（2）土壤pHSoilpHpH＜6.5pH≥6.5NRMSE0.0490.068注：F检验结果，方程（1）F=69.
本文编号：3569278
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/nykj/3569278.html
