[发明专利]一种基于土壤共存金属影响的小麦籽粒镉富集量预测方法

权利要求书

1.一种基于土壤共存金属影响的小麦籽粒镉富集量预测方法，其特征在于，步骤如下：

(1)基于土壤-根和根-籽粒过程的土壤有效参数筛选

以小麦籽粒中镉浓度为因变量，将根中镉浓度与包含一次项、二次交互项共存重金属浓度纳入自变量进行回归分析，并剔除显著性P0.05的项，得到公式(1)：

[Cd]_G＝m₀+∑(m_i*M_i) (1)

其中，[Cd]_G为小麦籽粒中镉浓度；M_i为筛选得到的根中重金属浓度的一次项及二次交互项；m₀、m_i分别为拟合的常数项和各变量系数，其中，i＝1,2,3……；

分别以公式(1)筛选出的各共存重金属在小麦根中的浓度为因变量；将土壤镉浓度，包含一次项、二次交互项共存重金属浓度及土壤性质纳入自变量进行回归分析，并剔除显著性P0.05的项，得到公式(2)；土壤性质包括pH、阳离子交换量、铝、磷、硫、钾、钙、铁、钛、钒和锰；

[M_i]_R＝a₀+∑(a_i*X_i) (2)

其中，[M_i]_R为公式(1)筛选得到的某重金属在小麦根中的浓度；X_i为土壤重金属浓度的一次项、二次交互项以及土壤理化性质；a₀、a_i分别为各方程的常数项和各变量系数；其中，i＝1,2,3……；

(2)小麦籽粒镉富集量预测模型的构建

为消除量纲对于数据分析的影响，对小麦籽粒镉浓度以及公式(2)筛选得到的有效土壤参数进行对数转换，pH除外；以小麦籽粒镉浓度为因变量，公式(2)筛选得到的有效土壤参数为自变量进行逐步线性回归，剔除显著性P0.05的项，构建公式(3)所示的小麦籽粒镉富集量预测模型：

lg[Cd]_G＝n₀+∑(n_i*lgX_i) (3)

其中，[Cd]_G为小麦籽粒中镉浓度；X_i为公式(2)筛选得到的有效土壤参数；n₀、n_i分别为拟合的常数项和各变量系数，其中，i＝1,2,3……；

(3)外部验证数据汇总及模型预测效果验证

为验证小麦籽粒镉富集量预测模型的准确性和普适性，通过实验测试和文献搜集建立了小麦籽粒富集镉的数据库，n＝572，包括186组实际农田数据和386组盆栽/大田实验数据；数据库信息包含土壤类型、小麦种类、土壤镉、锌、钙含量及土壤pH；其中，土壤类型和小麦种类用于显示土壤和小麦的多样性，土壤镉、锌、钙含量及土壤pH用于代入模型计算小麦籽粒镉富集量的预测值；以调整后的方程决定系数R²来评价模型的拟合度，R²值越接近1，表明拟合度越好；将572组外部验证数据代入小麦籽粒镉富集量预测模型，以预测值偏离实测值的程度检验模型的预测效果。