基于機器學習對銅和鋅在土壤中的老化預測和關鍵因子識別

摘要： 為探究銅（Cu）和鋅（Zn）在不同類型土壤中的老化過程及其主要影響因素，本研究開展了為期90 d的培養(yǎng)實驗，向12種不同類型的土壤外源添加Cu和Zn?；趥鹘y(tǒng)動力學模型、逐步線性回歸和機器學習模型，構建了土壤中Cu和Zn有效態(tài)變化的預測模型。此外，基于沙普利可加性模型解釋方法（Shapley Additive Explanations,SHAP），分析了影響Cu和Zn有效態(tài)含量... （共11頁）