[口头报告]利用机器学习方法从分子组成中解读溶解有机氮的氮同位素特征

利用机器学习方法从分子组成中解读溶解有机氮的氮同位素特征
编号:1001 稿件编号:1176 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-11 11:10:22 浏览:467次 口头报告

报告开始:2024年05月18日 14:50 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[S6] 主题​6、海洋地球科学 » [S6-1] 主题6、海洋地球科学 专题6.3、专题6.5、专题6.10(18日下午,201)

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摘要
海洋溶解有机氮(DON)代表着全球氮循环中最不为人所知的氮库之一。DON的稳定氮同位素(δ15N)可以提供关于其来源和在海洋环境中的转化信息。然而,由于其测量的困难性和复杂性,导致关于DON的δ15N数据报道较少,限制了我们对DON循环的理解。因此在本研究中,我们开发了一种快速有效的机器学习方法,利用中国沿海环境中325个样品的分子组成和δ15N数据来预测固相萃取DON的δ15N,平均绝对误差仅为0.32‰。我们发现,所有分子式对预测DON的δ15N有贡献,即使该分子式不含氮原子。此外,我们的模型还从分子组成中捕捉到了DON的来源和转化信息。这项研究展示了使用分子组成预测难以获得的生物地球化学参数的潜力,为未来的海洋DON研究提供了新的解决方案。
关键字
溶解有机氮,氮同位素,机器学习,分子指纹
报告人
严振伟
博士研究生 香港科技大学

稿件作者
严振伟 香港科技大学
辛宇 中国海洋大学
何丁 香港科技大学
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