| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,712 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,515 |
تأثیر تغییر اقلیم بر سلامت خاک: تحلیل واکنش میکروبیوم به گرمایش با بهره گیری از مدل های یادگیری ماشین | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 10، دی 1404، صفحه 2809-2823 اصل مقاله (1.21 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.397431.669962 | ||
| نویسندگان | ||
| سیده ریحانه کشیکنویس رضوی1؛ الهام فراهانی* 2؛ نرگس عابدین زاده1؛ محمد عبدالهی3 | ||
| 1گروه علوم خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد مشهد ایران | ||
| 2عضو هیات علمی بخش پایش و بهسازی منابع خاک و آب موسسه تحقیقات خاک و آب کشور کرج ایران | ||
| 3گروه کامپیوتر، جهاد دانشگاهی خراسان رضوی، مشهد ایران | ||
| چکیده | ||
| تغییر اقلیم اثرات گستردهای بر عملکرد خاک دارد؛ بهویژه از طریق حساسیت تنفس میکروبی به دما که با ضریب حساسیت دمایی (Q10) سنجیده میشود. این پژوهش با هدف شناسایی عوامل مؤثر بر این ضریب و ارزیابی کارایی الگوریتمهای یادگیری ماشین انجام شد.در این مطالعه از دادههای مربوط به ۳۳۲ نمونه خاک از ۲۹ کشور جهان استفاده شد و ضریب حساسیت دمایی در سه سطح کم، متوسط و زیاد طبقهبندی گردید. شش الگوریتم شامل جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، نزدیکترین همسایگی، رگرسیون لجستیک، تقویت گرادیانی و شبکه عصبی چندلایه بهکار گرفته شدند. عملکرد مدلها با شاخصهای دقت، سطح زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC) و سطح زیر منحنی دقت–بازخوانی (PRC) مقایسه شد. نتایج نشان داد جنگل تصادفی بالاترین کارایی را داشته است؛ بهگونهای که با دقت /0 ± 1170/0، مقدارROC برابر با 8150/0 ± 080/0 و مقدار PRC برابر با 7530/0 ± 0960/0 بر سایر مدلها برتری داشت. برای تفسیر نتایج از روشSHAP بهعنوان رویکرد هوش مصنوعی توضیحپذیر استفاده شد. این تحلیل نشان داد تنفس ناشی از گلوکز، غنای قارچی و شوری خاک مهمترین عوامل مؤثر بر ضریب حساسیت دمایی هستندد. این یافتهها با ارائه تصویری روشن از نقش ترکیبی ویژگیهای خاکی و میکروبی، توان الگوریتمهای یادگیری ماشین و روشهای توضیحپذیر را در تحلیل پاسخ خاک به گرمایش جهانی نشان میدهند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| یادگیری ماشین؛ جامعه میکروبی خاک؛ تغییر اقلیم؛ هوش مصنوعی توضیحپذیر | ||
| مراجع | ||
|
Ahrens, B., et al. (2020). Temperature responses of soil respiration are contingent on the microbial community composition. Global Change Biology, 26(7), 3732–3746. Ahsan, M. M., Mahmud, M. P., Saha, P. K., Gupta, K. D., & Siddique, Z. (2021). Effect of data scaling methods on machine learning algorithms and model performance. Technologies, 9(3), 52. Allen, D. E., Singh, B. P., & Dalal, R. C. (2011). Soil health indicators under climate change: A review of current knowledge. In B. P. Singh, A. L. Cowie, & K. Y. Chan (Eds.), Soil health and climate change (pp. 25–45). Springer. Aydın, Y., Işıkdağ, U., Bekdaş, G., Nigdeli, S. M., & Geem, Z. W. (2023). Use of machine learning techniques in soil classification. Sustainability, 15(3), 2374. Biecek, P., & Burzykowski, T. (2021). Explanatory model analysis: Explore, explain, and examine predictive models. CRC Press. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. Cascio, D., Taormina, V., Cipolla, M., Bruno, S., Fauci, F., & Raso, G. (2016). A multi-process system for HEp-2 cells classification based on SVM. Pattern Recognition Letters, 82, 56–63. Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 785–794). ACM. Cortes, C., & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. Machine Learning, 20(3), 273–297. Crowther, T. W., Van den Hoogen, J., Wan, J., Mayes, M. A., Keiser, A., Mo, L., Averill, C., & Maynard, D. S. (2019). The global soil community and its influence on biogeochemistry. Science, 365(6455), eaav0550. Ferrer, L. (2022). Analysis and comparison of classification metrics. arXiv preprint arXiv:2209.05355. Geurts, P., Ernst, D., & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63(1), 3–42. Guo, G., Wang, H., Bell, D., Bi, Y., & Greer, K. (2003). KNN model-based approach in classification. In R. Meersman, Z. Tari, & D. C. Schmidt (Eds.), On the move to meaningful internet systems 2003 (pp. 986–996). Springer. Haaf, D., Six, J., & Doetterl, S. (2021). Global patterns of geo-ecological controls on the response of soil respiration to warming. Nature Climate Change, 11(7), 623–627. Ibrahimi, E., Lopes, M. B., Dhamo, X., Simeon, A., Shigdel, R., Hron, K., et al. (2023). Overview of data preprocessing for machine learning applications in human microbiome research. Frontiers in Microbiology, 14, 1250909. Lal, R. (2011). Soil health and climate change: An overview. In B. P. Singh, A. L. Cowie, & K. Y. Chan (Eds.), Soil health and climate change (pp. 3–24). Springer. LaValley, M. P. (2008). Logistic regression. Circulation, 117(18), 2395–2399. Mahecha, M. D., Reichstein, M., Carvalhais, N., Lasslop, G., Lange, H., Seneviratne, S. I., et al. (2010). Global convergence in the temperature sensitivity of respiration at ecosystem level. Science, 329(5993), 838–840. Meyer, N., Welp, G., & Amelung, W. (2018). The temperature sensitivity (Q10) of soil respiration: Controlling factors and spatial prediction at regional scale based on environmental soil classes. Global Biogeochemical Cycles, 32(3), 306–323. Nottingham, A. T., Whitaker, J., Turner, B. L., Salinas, N., Zimmermann, M., Malhi, Y., & Meir, P. (2015). Climate warming and soil carbon in tropical forests: Insights from an elevation gradient in the Peruvian Andes. Bioscience, 65(9), 906–921. Novielli, P., Romano, D., Magarelli, M., Bitonto, P. D., Diacono, D., Chiatante, A., Lopalco, G., Sabella, D., Venerito, V., Filannino, P., et al. (2024). Explainable artificial intelligence for microbiome data analysis in colorectal cancer biomarker identification. Frontiers in Microbiology, 15, 1348974. Ozenne, B., Subtil, F., & Maucort-Boulch, D. (2015). The precision–recall curve overcame the optimism of the receiver operating characteristic curve in rare diseases. Journal of Clinical Epidemiology, 68(8), 855–859. Patil, A., & Lamnganbi, M. (2018). Impact of climate change on soil health: A review. International Journal of Chemical Studies, 6(1), 2399–2404. Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., et al. (2022). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 1–96. Saez-Sandino, T., Garcia-Palacios, P., Maestre, F. T., Plaza, C., Guirado, E., Singh, B. K., et al. (2023). The soil microbiome governs the response of microbial respiration to warming across the globe. Nature Climate Change, 13(11), 1382–1387. Steyerberg, E. W. (2019). Coding of categorical and continuous predictors. In Clinical prediction models (pp. 175–190). Springer. Swain, P. H., & Hauska, H. (1977). The decision tree classifier: Design and potential. IEEE Transactions on Geoscience Electronics, 15(3), 142–147. Tong, D., Li, Z., Xiao, H., Nie, X., Liu, C., & Zhou, M. (2021). How do soil microbes exert impact on soil respiration and its temperature sensitivity? Environmental Microbiology, 23(6), 3048–3058. Wen, P., Xu, Q., Yang, Z., He, Y., & Huang, Q. (2024). Algorithm-dependent generalization of AUPRC optimization: Theory and algorithm. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 46(9), 5062–5079. Wilhelm, R. C., van Es, H. M., & Buckley, D. H. (2022). Predicting measures of soil health using the microbiome and supervised machine learning. Soil Biology and Biochemistry, 164, 108472. Winkler, J. P., Cherry, R. S., & Schlesinger, W. H. (1996). The Q10 relationship of microbial respiration in a temperate forest soil. Soil Biology and Biochemistry, 28(8), 1067–1072. Xu, M., et al. (2021). Interactive effects of soil properties on temperature sensitivity of microbial respiration. Soil Biology and Biochemistry, 156, 108220. Yang, S., Wu, H., Wang, Z., Semenov, M. V., Ye, J., Yin, L., Wang, X., Kravchenko, I., Semenov, V., Kuzyakov, Y., et al. (2022). Linkages between the temperature sensitivity of soil respiration and microbial life strategy are dependent on sampling season. Soil Biology and Biochemistry, 172, 108758. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 43 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 42 |
||