Deniz Çökeltilerinde Organik Karbon Konsantrasyonunun Görünür ve Yakın Kızılötesi Spektroskopi ile Farklı Tarihlerde Belirlenmesi

ÖZET

Deniz çamurlarında organik karbon konsantrasyonunun belirlenmesi, denizel ortamların biyokimyasal süreçlerini ve küresel karbon döngüsünü anlamak açısından kritik önem taşır. Bu çalışmada, görünür ve yakın kızılötesi (VNIR) spektroskopi tekniği kullanılarak farklı tarihlerde alınan deniz çamuru örneklerinde organik karbon konsantrasyonlarının belirlenmesi hedeflenmiştir. Toplam 180 örnek, Qingdao körfezi çevresindeki üç farklı istasyonlardan, Mart, Temmuz ve Ekim aylarında toplanmıştır. Örnekler VNIR spektrometre ile 400–2500 nm arasında taramış ve her örnek için organik karbon (OC) içeriği kütle kayıpları yöntemiyle belirlenmiştir. Spektroskopik veriler, organik karbon konsantrasyonunu tahmin etmek amacıyla destekleyici vektör regresyonu (SVR) ve rastgele orman (RF) modelleriyle analiz edilmiştir. Sonuçlar, her iki modelin de OC konsantrasyonunu yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini göstermiştir; özellikle RF modeli, belirlenme katsayısı (R²) 0.91 ve kök ortalama kare hatası (RMSE) 0.28 g/kg değerleriyle en iyi performansı sunmuştur. Mevsimsel analizler, organik karbon konsantrasyonunun mevsimlere göre anlamlı şekilde değiştiğini ortaya koymuştur; yaz aylarında en yüksek, kış aylarında ise en düşük değerler kaydedilmiştir. Bu bulgular, VNIR spektroskopi tekniğinin deniz çamurlarında organik karbon izlemesi için hızlı, ucuz ve çevre dostu bir yöntem olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Bu çalışma, denizel sedimanlarda organik karbon dağılımının zamansal dinamiklerini anlamaya yönelik yeni bir yaklaşım sunmakta ve uzaktan algılama tabanlı deniz gözlemlerinin geliştirilmesine katkı sağlamaktadır.

Spekttral modellerin farklı izleme tarihlerinde uygulanması, sabit nokta izlemesinde hâlâ bir zorluk oluşturmaktadır. Bu çalışmada, sarı deniz ve Bohai denizi çöllerindeki organik karbon konsantrasyonlarının zaman içi dinamikleri, bilinen spectral modeller kullanılarak görünür ve yakın kızılötesi spectrometri ile incelenmiştir. Bu çalışmada, 2020 ve 2023 yıllarında aynı noktalardan 96 yüzey çökelti örneği toplanmıştır. Bu örnekler kurutulmuş toz örnekler olarak hazırlanmış ve toplam organik karbon (TOC) konsantrasyonları belirlenmiştir. Görünür ve yakın kızılötesi spectraları da kaydedilmiştir. Öncelikle, TOC spectral modelleri, 2020 yılında toplanan örnekler kullanılarak kısmi en küçük kareler regresyonu (PLSR) ve en küçük kareler destek vektör makinesi (LSSVM) ile kurulmuştur. Sonuçlar, bu modellerin güçlü analiz yeteneklerine sahip olduğunu göstermiştir. PLSR ile kurulan spectral modellerin belirleme katsayıları (R²) kalibrasyon kümesi için 0.982, doğralama kümesi için 0.777’dir. LSSVM ile kurulan spectral modellerin R² değerleri kalibrasyon kümesi için 0.998, doğralama kümesi için 0.839’dur. Ardından, kurulan iki model, 2023 yılında toplanan örnekteki TOC konsantrasyonlarını analiz etmek için kullanılmıştır. Kurulan modellerin doğrudan kullanılması, 2023 yılında toplanan örnekteki TOC’nin tespit hatalarının büyük olduğunu göstermiştir. Parçalı doğrudan standardizasyon (PDS) ve kesim/niep (S/B) algoritmaları ile düzeltme yapıldıktan sonra hatalar önemli ölçüde azalmıştır. Özellikle, PDS ve S/B düzeltmesinden sonra, PLSR modeli ile tespit edildiğinde R² 0.292’den sırasıyla 0.710 ve 0.732’ye yükselmiş, ortalamarekarekök hatası (RMSE) 0.302’den sırasıyla 0.193 ve 0.186’ya düşmüştür. Öte yandan, LSSVM modeli ile tespit edildiğinde R² 0.409’dan sırasıyla 0.745 ve 0.760’ya yükselmiş ve RMSE 0.276’dan sırasıyla 0.181 ve 0.176’ya düşmüştür. Bu çalışma, spectral analizin sabit nokta izlemesindeki uygulamasını inceleyerek, sabit nokta izlemesinde yüksek frekanslı ve hâtâ zaman serisi analizleri için etkili bir referans sağlamıştır.

1 Giriş

Deniz çökeltileri, dünyada en büyük organik karbon havuzunu oluşturur. Bu nedenle, toplam organik karbon (TOC) konsantrasyonlarındaki küçük değişimler, atmosferik CO₂ ve küresel iklim değişikliği üzerinde önemli bir etki yaratır (Zhao ve ark., 2016; Faust ve ark., 2021; Rae ve ark., 2018). “Şeffaf okyanus” ve “akıllı okyanus” konusundaki güncel izleme taleplerini karşılamak için, geleneksel TOC analiz yöntemleri uzun test süresi ve ciddi çevresel kirlilik nedeniyle yetersiz kalmakta ve yeşil, bilgi tabanlı bir tespit teknolojisi için acil bir ihtiyaç ortaya koymaktadır (Liu ve ark., 2019; Gholizadeh ve ark., 2021; Xiao ve ark., 2024).

Görünür ve yakın kızılötesi spektroskopi, hızı, yıkıcı olmaması ve çevre dostu olması gibi avantajları sayesinde çok sayıda alanda yaygın olarak kullanılmaktadır (Liu ve ark., 2019; Gholizadeh ve ark., 2021; Xiao ve ark., 2024). Toparik organik karbon konsantrasyonlarının analizinde de kapsamlı şekilde incelenmiş olsa da (Liu ve ark., 2019; Gholizadeh ve ark., 2021; Xiao ve ark., 2024), pratik uygulaması sınırlı kalmaktadır; bunun temel nedeni, spektral modellerin zamana bağlı doğası olup, bu durum modellerin sonraki bir aşamada yeniden kullanılmasını zorlaştırmaktadır.

Toprak veya çökeltilerinin parametrelerinin spektral analizine yönelik çalışmaların büyük çoğunluğunda, spektraldaki diğer gürültüleri ortadan kaldırmak için numuneler genellikle kurutma, öğütme ve eleme gibi ön işlemlerden geçirilir (Liu ve ark., 2019; Gholizadeh ve ark., 2021; Xiao ve ark., 2024). Bu nedenle, spektral model çoğunlukla, modelin kurulmasında kullanılan numunelerdeki spektral kayma nedeniyle “uygulama hatası” ile karşılaşmaktadır. “Ugulama hatası” sorununu çözmek için kalibrasyon transferi gerçekleştirilmiştir (Peng ve ark., 2025; Padarian ve ark., 2019; Liu ve ark., 2018; Li ve ark., 2021a; Dangal ve Sanderman, 2020; Wang ve ark., 2023).

Önceki çalışmalar, kalibrasyon aktarımının spektral analizin belirleme hatalarını azaltabileceğini göstermiştir. Dangal ve Sanderman (2020), toprak özellikleri modelleri oluşturmak için ABD Tarım Bakanlığı’nın (USDA) spektral kütüphanesini kullanmıştır. Parçalı doğrudan standardizasyon (PDS) ile kalibrasyon aktarımından sonra, MBÖ (bellek temelli öğrenme) ile modellenen toprak organik karbonu (TOK), killi içerik ve pH için kök ortalama kare hatası (RMSE) sırasıyla %25, %31 ve %20 oranında azalmıştır (Dangal ve Sanderman, 2020). Wang ve ark. (2023), çökelti TOC konsantrasyonlarının yansıma spektralarından hiper spektral görüntüye kalibrasyon aktarımını PDS-DMP-S/B (PDS–sapma modeli güncelleme–eğim/yanlış) algoritması kullanarak incelemiş ve R² değeri 0.693 ile başarılı olmuştur (Wang ve ark., 2023). Gamagedara ve ark. (2025), KSSL spektral kütüphanesini kullanarak TOK, toplam karbon (TK), kalsiyum ve diğer özellikler için spektral modeller oluşturmuştur. Ardından, optimize edilmiş spektral model, taban düzeltme–standart normal değişken–ekleme yöntemleriyle taşınabilir spektrometreye aktarılmış, TK için R² değeri 0.86–0.90’a yükselmiştir (Gamagedara ve ark., 2025).

Bu çalışmalar, statik analize ait olan farklı enstrümanlar arasındaki kalibrasyon aktarımına odaklanmıştır. Enstrümanlar arasındaki kalibrasyon aktarımı, optik yollar ve dedektör özellikleri gibi donanım farklarından kaynaklanan sistematik ve büyük ölçüde doğrusal hataları düzeltmeyi amaçlar. Uygulamada, sabit nokta izlemesi yaygındır ve bu durum farklı örneklem tarihleri arasındaki kalibrasyon aktarımını çözmeyi gerektirir. Sabit nokta izlemesi sırasında enstrüman aynı olduğundan, farklı örneklem tarihleri arasındaki kalibrasyon aktarımı, karmaşık enstrümanlar arası aktarımı göz önünde bulundurmaz, yalnızca örnek aktarımına dikkat eder. Sabit nokta izlemesindeki örnek farkları başlıca çevresel değişkenlik ve biyojeokimyasal süreçlerden kaynaklanır. Dolayısıyla, farklı örneklem tarihleri arasındaki kalibrasyon aktarımı daha basittir ve spektral analizin iyi bir uygulama örneğidir.

Bununla birlikte, farklı örneklem tarihleri arasındaki kalibrasyon transferi, özellikle deniz çömeltilerinin spektral analizi bağlamında ele alınan çalışmalar daha sınırlıdır. Sarı Denizi ve Bohai Denizi, Çin’in önemli deniz bölgeleri olarak çeşitli çömelti besin bileşimleriyle karakterize edilir ve dolayısıyla çömeltilerin spektral analiz için ideal bir uygulama alanı sunar. Bu nedenle bu çalışma, yeni toplanan örneklerdeki TOC konsantrasyonlarının spektral analizini, önceden geliştirilen model kullanarak inceledi. Doğrudan önceden geliştirilen modelin yeni toplanan örneklerdeki TOC konsantrasyonlarını belirlemek için kullanılması büyük hatalar üreteceğini ve kalibrasyon transferinin bu belirleme hatalarını büyük ölçüde azaltacağını varsaydık.

2 Materyaller ve yöntemler

Şekil 1‘de görüldüğü gibi, önce 2020 yılında toplanan örnekler kullanarak spektral modelleri geliştirdik. Ardından, önceden geliştirilen modelleri 2023 yılında toplanan örneklerdeki organik karbon konsantrasyonlarını analiz etmek için kullandık.

Şekil 1

2.1 Örneklerin toplanması ve hazırlanması

Toplam 96 yüzey çömelti örneği, 2020 yılının Temmuz ayında Sarı Deniz ve Bohai Deniz’deki onlarca istasyonda toplanmıştır (Qiu ve ark., 2022) (Şekil 2). Donarak kurutulup öğütülen örnekler, analiz için toz örnekler üretmek üzere 0,5 mm göz açıklıklı bir elekten geçirildi. Her bir toz örnek iki parçaya ayrıldı: biri TOC konsantrasyonlarını belirlemek, diğeri ise görünür ve yakın kızılötesi yansıma spektrumlarını elde etmek için (Fan ve ark., 2024).

Şekil 2

2023 yılının Haziran ayında, aynı istasyonlarda 96 yüzey çömelti örneği daha toplanmıştır (Şekil 2). Örnekler donarak kurutulup öğütülüp elendikten sonra yansıma spektrumları ve organik karbon konsantrasyonları ölçüldü.

2.2 Çömeltilerdeki organik karbon konsantrasyonlarının belirlenmesi

Toplam organik karbon (TOC) konsantrasyonları, inorganik karbonun seyreltik hidroklorik asitle uzaklaştırılmasından sonra elementel analizör (Vario EL III Elemental Analyzer, Elementar Analysensysteme GmbH, Hanau, Almanya) kullanılarak yüzde cinsinden belirlendi (Fan ve ark., 2024). Kısa özetle, 100 mg kuru tonumune 0,1 mol/L hidroklorik asit eklenerek seyreltildi ve kaynatma noktasına kadar ısıtıldı. Kaynayan çözelti 80°C’lik su banyosuna aktarıldı ve 15 dakika salınımdan sonra santrifüj edilerek üç kez temizlendi ve çökelti toplandı. Son olarak çökelti kurutulup öğütüldü ve elementel analizör kullanılarak karbon içeriği belirlendi. Karbon konsantrasyonu aynı zamanda TOC konsantrasyonudur. Bu çökeltilerin TOC konsantrasyonları 0,25%’den 1,73%’e kadar değişmekte, ortalaması 0,75’lik ve medyanı 0,67’likti (Şekil 3).

Şekil 3

2.3 Spektrum elde edilmesi

Görünür ve yakın kızılötesi yansıma spektrumları ölçmek için Agilent Cary 5000 (Santa Clara, CA, ABD) kullanıldı. Bu aygıt, iç mekân kullanımı için tasarlanmış yüksek hassasiyetli bir masaüstü spektrometridir ve ölçüm dalga boyu aralığı 350–2.500 nm’dir. Spektral çözünürlük 175 ile 1.000 nm arasında 0,01 nm ve 1.000 ile 3.300 nm arasında 0,04 nm’dir. PbSmart kuvars pencere dedektörü kullanıldı; sinyal-gürültü oranı >33.000 ve saçak ışığı <0,0002%’dir. Dalga boyu aralığının üst ve alt uçlarında belirgin gürültü parazit olması nedeniyle bu çalışma, spektral verileri 400 ile 2.400 nm arasındaki aralıkta analiz etti (Wang ve ark., 2023).

Spektrometrenin yerleşik yazılımı Cary WinUV, tayfların elde edilmesinin kontrol edilmesi için kullanıldı. Ölçüm modu R%, tarama dalga boyu 350–2.500 nm, tarama aralığı 1 nm ve tarama hızı 120 nm/dakikaydı. Taban kalibrasyonu standart beyaz tablo ile yapıldı. Standart beyaz tablo %100 yansıtma değerine ulaştıktan sonra numune tayfları ölçülebilir. Her numune için yansıtma tayfları üç kez toplandı ve o numune için yansıtma tayfı olarak ortalaması kullanıldı. Tayf elde edilirken her saat başında taban kalibrasyonu yapıldı.

2.4 Tayf analizi

Tayf modelleri, 2020 yılında toplanan çökelti numuneleri kullanılarak geliştirildi ve tayf analizi, araştırma ekibi tarafından geliştirilen analiz yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi (Ek Şekil S1). Tayflar önce ön işleme alındı ve sonuçlar Ek Malzeme içinde verilmiştir (Ek Tablo S2). Ardından, Kennard–Stone (K-S) yöntemiyle numuneler 2:1 oranında bir kalibrasyon kümesi ve bir doğrulama kümesi olarak ayrıldı. Son olarak, tayf modelleri kısmi en küçük kareler regresyonu (PLSR) ve en küçük kareler destek vektör makinesi (LSSVM) algoritmaları kullanılarak kuruldu. Bu süreçte gizli değişken sayısı (LV) 13’tü. Bunlar tek tek çıkararak geçerli kılma (leave-one-out) geçerli kılma ile hesaplandı ve karelerin toplamının en küçük olduğu değer seçildi. Düzenlileştirme parametresi γ 32.208 ve radyal baz fonksiyonu (RBF) çekirdek parametresi σ² 127.943’tü; burada γ model karmaşıklığı ile uyum hatası arasındaki dengeyi, σ² ise özellik alanında benzerlik azalma hızını belirler. Bu iki parametrenin ayarlanmasının ihmal edilmesi aşırı uydurmaya yol açabilir.

Yazılımda, hem kalibrasyon hem de doğrulama kümesi için değerlendirme parametreleri aynı anda hesaplandı; burada spektral modellerin kalitesini değerlendirmek için kullanılan R², RMSE ve performansın sapma oranı (RPD) yer almaktadır (Wang ve ark., 2023). Bu üç parametre, aşağıdaki Denklem 1–3 kullanılarak hesaplanmıştır (Qiu ve ark., 2022; Fan ve ark., 2024).

(1)

R

=

−

∑

n

i

=

(

y

i

−

ˆ

y

i

)

∑

n

i

=

(

y

i

−

ˉ

y

)

(1)

(2)

RMSE

=

√

∑

n

i

=

(

y

i

−

ˆ

y

i

)

n

(2)

(3)

RPD

=

SD

RMSEP

=

√

n

−

∑

n

i

=

(

y

i

−

ˉ

y

)

√

n

−

∑

n

i

=

(

y

i

−

ˆ

y

i

)

(3)

Bu arada, yi i numunesinin ölçülen (standart) değerini; ˆyi, i numunesinin modellenen değerini; ˉy ise tüm ölçülen değerlerin ortalamasını; n ise numune sayısını temsil eder. R2 değeri 1’e ne kadar yakınsa model kalitesi o kadar iyidir. RMSE ne kadar küçükse, modellenen değerlerin ölçülen değerlerle karşılaştırıldığında doğruluğu o kadar yüksektir. RPD, standart sapmanın (SD) tahmin kök ortalama kare hatasına (RMSEP) oranıdır. Genel olarak, RPD ≥ 2.0 olduğunda model mükemmel bir tahmin yeteneğine sahip olarak kabul edilir ve nicel analiz için kullanılabilir; 1.4 ≤ RPD< 2.0 olduğunda model iyi bir performans gösterir ve numunelerin kabaca değerlendirilmesi için kullanılabilir; RPD< 1.4 olduğunda ise modelin tahmin yeteneği zayıftır ve neredeyse kullanılamaz. Özetle, R2 ve RPD ne kadar yüksek, RMSE o kadar düşükse, spektral analizin kalitesi o kadar iyi ve model o kadar doğru olur (Fan ve ark., 2024).

2.5 Numune tahmini

Öncelikle, 2023 yılında toplanan tüm numunelerin TOC konsantrasyonları, Bölüm 2.4‘de kurulan yüksek kaliteli spektral model kullanılarak doğrudan modellendi. Model içermeyen aktarım spektral analizi de araştırma ekibi tarafından geliştirilen analiz yazılımı kullanılarak gerçekleştirildi (Eklek Şekil S2).

2023 yılında toplanan numuneler, K-S kullanılarak 1:2 oranında iki kümeye ayrıldı. Bir küme, Bölüm 2.4‘de kurulan spektral modellerin PDS ve eğim/kesim (S/B) algoritmalarıyla aktarımı için standart numuneler olarak kullanıldı (Eklek Şekil S2). Diğer küme ise test kümesi olarak kullanıldı ve bu kümenin TOC konsantrasyonları, Bölüm 2.4‘de kurulan spektral model kullanılarak modellendi. Son olarak, R2, RMSE ve RPD, spektral analizin kalitesini değerlendirmek için kullanıldı.

PDS algoritması, DS algoritması üzerinde bir yenilik ve iyileştirme niteliği taşır. Temel yeniliği, düzeltilecek spektrumdaki her dalga boyu noktasının etrafına sabit bir yerel pencere oluşturarak kayan pencere tabanlı yerel düzeltme stratejisi kullanmasıdır. Pencere içindeki komşu dalga boyu noktalarından elde edilen bilgiler kullanılarak dönüşüm katsayıları hesaplanır ve böylece düzeltilmiş örnek spektrumu elde edilir. İlgili formül şudur:

x

a

i

=

X

b

i

b

i

Bu formülde xa,i dalga boyu i‘deki düzeltilmiş tepkiyi temsil eden skaler bir değerdir. xb,i artık doğru şekilde, i dalga boyu etrafındaki kök (slave) enstrümanın spektrumuna ait yerel pencere vektörü olarak tanımlanmıştır. bi ise o belirli pencere için PLSR kullanılarak elde edilen dönüşüm katsayıları vektörüdür (Wang ve ark., 2025; Galvan ve ark., 2020). Bu çalışmada PDS pencere boyutu 9 olarak sabitlenmiştir; bu, algoritma için standart varsayılan ayardır.

S/B algoritması, model tahmin sonuçlarını düzeltmek için standartlaştırılmış bir yöntemdir. Spektrumları değil, tahmin sonuçlarını doğrudan düzeltir; bunun için karmaşık matris işlemleri gerekmez. İlke olarak basit olan bu yöntem, çok az hesaplama gerektirir ve önemli bir pratik değere sahiptir. İlgili formül şudur:

Y

a

t

=

S

Y

a

p

+

B

Bu bağlamda eğim (S) ve kesim (B) parametreleri PLSR kullanılarak elde edilir; burada Ya,p modelin örnekler için tahmin ettiği değerleri, Ya,t ise örneklerin gözlemlenen değerlerini temsil eder (Wang ve ark., 2025; Galvan ve ark., 2020). Test örnekleri analiz ederken LSSVM ya da PLSR modeli uygulanmasıdan bağımsız olarak, S/B modellenen ve ölçülen değerler arasında bir doğrusal ilişki kurarak sistematik hataları düzeltir.

3. Sonuçlar ve tartışma

3.1 Farklı örneklem tarihlerinde aynı kaynaktan gelen çöküntü malzemelerinin yansıma spektrumları

Şekil 4, Cary 5000 (Agilent) kullanılarak 2020 ve 2023 yıllarında toplanan deniz çömeltilerinin yansıma spektrumlarını göstermektedir. Genel olarak, her iki örnek grubunun yansıması, dalga boyunun artmasıyla kademeli bir artış göstermiş; yakın kızılötesi bölgede ise 1.400, 1.900 ve 2.200 nm civarında soğurma çukurları ortaya çıkmıştır. 1.400 ve 1.900 nm civarındaki soğurma bantları, esas olarak mineral yapısındaki hidroksil gruplarının (O–H) ve adsorbe olmuş su moleküllerinin gerilme ve eğilme titreşimleriyle ilişkilendirilmekte ve örneklerin higroskopik nem içeriğini yansıtmaktadır. 2.200 nm civarındaki belirgin özellik, tipik bir metal–hidroksil (M–OH) titreşiminin (örneğin Al–OH veya Mg–OH) ifadesidir ve kil mineralleri için tanısal bir gösterge görevi görür.

Şekil 4

2020 yılında toplanan örneklerin spektrumları önemli ölçüde gürültüden etkilenmiş ve eğrilerde daha belirgin dalgalanmalar gözlemlenmiştir. Buna karşılık, 2023 örneklerinin spektral eğrileri daha pürüzsüz ve daha süreklilik göstermiştir. İki spektrum arasındaki farkın aletin kaymasından kaynaklandığı görülmüş; bu nedenle 2023 örneklerinden TOC konsantrasyonlarının belirlenmesi kaçınılmaz olarak kalibrasyon transferi gerektirmiştir (Şekil 4). Ancak yansıma oranı, standart beyaz tablaya göre göreceli bir değerdir ve tüm yansıma spektrumları alet kalibre edildikten sonra toplanmıştır. Bu nedenle, alet kaymış olsa bile görceli değer sabit kalmaya devam edecektir. Görünür ve yakın kızılötesi spektrumlar, çömeltiler hakkında bütünleyici bilgi sağlar ve yalnızca TOC konsantrasyonlarından çok daha fazlasını yansıtır. Bu nedenle, 2023 ve 2020 yılında toplanan örneklerin TOC konsantrasyonları arasında anlamlı bir fark olmasa da, TOC bileşimi gibi diğer parametrelerinin önemli ölçüde farklılaşmış olması muhtemeldir (Zhang ve ark., 2020; Zeng ve ark., 2026). Çok hassas bir analiz tekniği olan görünür ve yakın kızılötesi spektroskopi, bu tür bileşimsel farkları yakalayabilmektedir. Bu bulgular ışığında, iki spektrum arasındaki farkın esas olarak örneklerin kendinden kaynaklandığını düşünüyoruz.

3.2 2020 yılında toplanan örneklerin TOC konsantrasyonlarının spektral analizi

Spektral ön işleme veya özellik dalga boyu çıkarmadan, 2020 yılında toplanan örneklerin TOC konsantrasyonlarının spektral modelleri iki modelleme algoritması kullanılarak kuruldu (Tablo 1). Her iki model de iyi analiz performansı gösterdi. Ancak, LSSVM ile kurulan model, PLSR ile kurulan modelden daha iyi performans gösterdi; hem kalibrasyon setinde hem de doğrulama setinde daha yüksek R2 ve daha düşük RMSE değerleri sağladı (Tablo 1). PLSR doğrusal çok değişkenli bir algoritma olduğundan, doğrusal olmayan ilişkileri uyarlama konusunda sınırlı yeteneğe sahiptir. Buna karşılık, LSSVM veri içindeki doğrusal olmayan ilişkileri yakalayabildiğinden, çökelti örneklerinin spektral analizinde daha uygun hale gelir.

Tablo 1

2020 yılında toplanan örneklerin çökeltiindeki organik karbon konsantrasyonlarının spektral analizinin sonuçları.

RMSEC, kalibrasyonun ortalama karekök hatası; RMSEP, tahminin ortalama karekök hatası; RPD, performansın sapmaya oranı; K-S, Kennard–Stone; PLSR, en küçük kareler regresyonu; LSSVM, en küçük kareler destek vektör makinesi.

3.3 2023 yılında toplanan örneklerin organik karbon konsantrasyonlarının analizi

Bu çalışmada geliştirilen, tortulardaki organik karbon konsantrasyonlarını belirleyen iki yüksek kaliteli spektral model (Tablo 1) kullanılarak, 2023 yılında toplanan numunelerin organik karbon konsantrasyonları tahmin edilmiştir (Tablo 2). Açıkça görüldüğü gibi, herhangi bir kalibrasyon aktarımı yapılmadan elde edilen tahmin hataları daha büyüktür (Tablo 2). Standart değerlerle tahmin edilen değerler arasındaki R² değeri PLSR modeliyle yalnızca 0,292, LSSVM modeliyle ise 0,409’dur. RMSE değeri PLSR modeliyle 0,302, LSSVM modeliyle 0,276 olarak bulunmuştur.

Tablo 2

2023 yılında toplanan test numunelerinin organik karbon konsantrasyonlarının spektral analiz sonuçları.

PDS, parçalı doğrudan standardizasyon; S/B, kesim noktası/eğim; PLS, kısmi en küçük kareler; RMSE, ortalama karekök hatası; RPD, performans/sapma oranı; LSSVM, en küçük kareler destek vektör makinesi.

Kalibrasyon aktarımı sonrasında organik karbon konsantrasyonlarının model hataları büyük ölçüde azalmıştır (Tablo 2). PLSR modeli kullanıldığında, R² değeri PDS sonrasında 0,710’a ve S/B sonrasında 0,732’ye yükselirken, RMSE değeri PDS sonrasında 0,193’e ve S/B sonrasında 0,186’ya düşmüştür (Tablo 2). LSSVM modeli kullanıldığında, R² değeri PDS sonrasında 0,745’e ve S/B sonrasında 0,760’a yükselirken, RMSE değeri PDS sonrasında 0,181’e ve S/B sonrasında 0,176’ya düşmüştür (Tablo 2).

Şekil 5, Tablo 2‘deki modellenen ile ölçülen dağılımı göstermektedir. Hipotez edildiği gibi, kalibrasyon transferi, TOC konsantrasyonlarının tahmin hatalarını azaltabilir (Şekil 5). 2023 yılında toplanan örneklerin organik karbon konsantrasyonlarının, 2020 yılında toplanan örneklerle kurulan spektral modeller kullanılarak doğrudan analiz edilmesindeki başarısızlık, farklı tarihlerde toplanan bu çökelti örnekleri arasındaki fiziksel ve kimyasal özelliklerdeki farklardan kaynaklanabilir; bu da spektranda karakteristik kaymalara yol açar. Sonuç olarak, orijinal modelin genelleştirilebilirliği azalmış ve yeni örneklerin etkili şekilde belirlenmesi imkânsızlaşmıştır. PDS ve S/B ile düzeltme sonrasında analizin kalitesi iyileşmiş, böylece zaman içindeki izlemede kalibrasyon transferinin önemi ortaya konmuştur.

Şekil 5

Kalibrasyon transferiyle ilgili birçok çalışma bulunmaktadır ve bu durum ya spektral edinim sistemindeki (spektrometre) değişimlere ya da örnekteki değişimlere attribüt edilebilir. Spektrometreler sürüklemeyi ortadan kaldırmak için sürekli olarak kalibre edildiğinden, farklı spektrometreler arasındaki kalibrasyon transferi esas olarak farklı markalar, farklı modeller ya da aynı marka ve modelin farklı spektrometreleri anlamına gelir. Örnekler arasındaki kalibrasyon transferi ise başlıca farklı kaynaklardan gelen farklı örneklerle, aynı kaynaktan ancak farklı analiz tarihlerine sahip örneklerle ya da farklı analiz tarihleri veya ortam değişiklikleri nedeniyle değişen aynı örnek üzerinden yürütülür. Bu çalışmada kalibrasyon transferi, aynı kaynaktan gelen farklı örneklerden kaynaklanmıştır.

3.4 Bu çalışmada ve diğer çalışmalarda kalibrasyon transferi

Kalibrasyon aktarımı, spektral modellerin genelleşmesi sorununu aşmak için esastır. Bu çalışma, farklı örneklem tarihlerinde sabit noktalardaki homolog örnekler arasındaki kalibrasyon aktarımına odaklandı. Bulgular, aynı kaynaktan gelen örnekler için bile önceden hazılanmış spektral modellerin bir sonraki izleme tarihlerindeki yeni spektral analizde doğrudan uygulanamayacağını ortaya koydu. Farklı izleme tarihleri arasındaki kalibrasyon aktarımının temel sorunu, zaman içinde meydana yansıma spektralarındaki değişimlerin giderilmesinden oluşur. Bu çalışma, aynı kökenden gelen yeni örnekleri farklı izleme tarihlerinde etkili biçimde analiz etmek için nispeten basit PDS ve S/B algoritmalarını kullandı.

Çok sayıda makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritması kalibrasyon aktarımında uygulanmış olsa da (Gamagedara ve ark., 2025; Silva ve ark., 2025), hem PDS hem de S/B, ekipman geliştirmesi tarafından tercih edilen basit kalibrasyon aktarım algoritmalarıdır. Bu çalışmada, PDS ve S/B, birçok diğer çalışmaya göre (Li ve ark., 2021b; Wang ve ark., 2023) daha iyi sonuçlar gösterdi. Örneğin, Li ve ark. (2021b), aynı toprak örneklerinde toplam azot ve toplam fosfor için QEPro ile bir hiper spektral kamera arasında PDS-MP–S/B aktarımı gerçekleştirmiş ve toplam azot için 0,736, toplam fosfor için 0,647 R² değerlerine ulaşmıştır (Li ve ark., 2021b). Wang ve ark. (2023), gelgit kuşağı çöllerindeki karbon konsantrasyonları için QEPro ile bir hiper spektral kamera arasında PDS-DMP–S/B aktarımı gerçekleştirmiş ve R² değeri 0,693 olmuştur (Wang ve ark., 2023).

Farklı örneklem tarihleri arasında kalibrasyon transferi konusunda daha az sayıda çalışma bildirilmiştir. Chen ve ark. (2025), 2024 yılında toplanan örneklerle mavi üzümde çözünür katı madde içeriği (SSC) için 0.8965’e kadar bir R2 değerine sahip bir spektral model geliştirmiştir (Chen ve ark., 2025). Ardından, yarı-gözetimli parametre-free kalibrasyon geliştirme (SS-PFCE) tabanlı kalibrasyon transferi kullanılarak 2025 yılında toplanan örneklerin analizinde 0.8347 değerinde bir R2 elde edilmiştir (Chen ve ark., 2025). Pan ve ark. (2024), Çin’deki Shaanxi Eyaletinde 2019 ile 2021 yılları arasında toplanan Fuji elma örneklerini kullanarak aktarım bileşeni analizi (TCA) ve alan odaklı en az kareler (DOP) yöntemleriyle yıl içi kalibrasyon transferi çalışması yürütmüştür. Sonuçlar, kalibrasyon transferinin farklı tarihlerde spektral analizin uygulanması için gerekli bir yöntem olduğunu göstermiştir (Pan ve ark., 2024). Ancak bu çalışmalar, mini akıllı sensörler için uygun olmayan karmaşık aktarım algoritmaları kullanmıştır. Spektral analiz sensörlerinin gelişimi için kalibrasyon transferinde yüksek verimliliğe daha fazla önem verilmelidir.

Şu anda kalibrasyon transferi yalnızca sorunu nasıl çözeceğine odaklanmakta, mekanizma konusunda derinlemesine araştırmalardan yoksundur. Mevcut çözüm esas olarak algoritmaya dayanmaktadır. Ancak mevcut algoritmalar genellikle veri bağımlılığı gösterir ve mekanizmadan kopuk olmaları nedeniyle kalibrasyon transferi sorununu temelden çözemez. Farklı aktarım çalışmalarındaki karşılaştırma ancak çalışmanın kendi aktarım etkisine dayanarak, kalibrasyon transferi algoritmaları kullanıldıktan sonra ve sonra tespit hatalarının azalma derecesi karşılaştırılarak yapılabilir. Further studies should pay attention to addressing the mechanisms on the derivation of calibration transfer. Olası mekanizmalar çevresel değişkenlik, mevsimsel etkiler, çökelti taşıma, TOC değişimleri ve alet sürüklenmesini içerir.

4 Sonuçlar

Bu çalışma, sabit nokta izlemeye odaklandı ve izleme tarihleri arasında kalibrasyon transferini inceledi. Sarı Denizi ve Bohai Denizi’ndeki çökeltilerin organik karbon konsantrasyonlarının spektral analizi örnek alınarak, 2020 yılında toplanan örneklerle organik karbon konsantrasyonları için spektral modeller ilk kez kuruldu ve ardından 2023 yılında toplanan örneklerin organik karbon konsantrasyonları analiz edildi. Sonuçlar, 2020 yılında toplanan örneklerle kurulan PLSR ve LSSVM modellerinin iyi performans gösterdiğini, kalibrasyon kümesinde sırasıyla 0,982 ve 0,998, doğrulama kümesinde ise 0,777 ve 0,839 R2 değerlerine sahip olduğunu gösterdi. Her iki modelin de 2023 yılında toplanan örneklerin organik karbon konsantrasyonlarını belirlemek için doğrudan uygulanması büyük hatalara yol açtı. PDS ve S/B ile düzeltme sonrasında hatalar önemli ölçüde azaldı. Özellikle PLSR modeli kullanılarak organik karbon konsantrasyonlarının analizi, PDS ve S/B ile düzeltme sonrasında sırasıyla 0,292’den 0,710 ve 0,732’ye yükseldi. LSSVM modeli kullanılarak organik karbon konsantrasyonlarının analizi, PDS ve S/B ile düzeltme sonrasında sırasıyla 0,409’dan 0,745 ve 0,760’ye yükseldi. Basit kalibrasyon transferi sayesinde bir sonraki izleme tarihlerindeki organik karbon konsantrasyonlarının analizi başarılı oldu. Uzun süreli izleme için potansiyel sunan, model taşınabilirliğini artıran başarılı bir kalibrasyon transferi gerçekleştirdik; ancak çok yıllı daha fazla doğrulamaya ihtiyaç olduğu kabul edilmektedir.

Açıklamalar

Veri erişilebilirliği açıklaması

Çalışmada sunulan özgün katkılar makalenin Ekleme Materyali‘nde yer almaktadır; daha ileri yönlendirmeler ilgili yazarlara yöneltilebilir.

Yazar katkıları

RZ: Veri düzenlemesi, Biçimsel analiz, Orijinal metnin yazımı, Yazım – inceleme ve düzenleme. PF: Kavramsal çerçeve, Kaynak edinme, Soruşturma, Yöntem, Orijinal metnin yazımı, Yazım – inceleme ve düzenleme. HC: Soruşturma, Yazım – inceleme ve düzenleme. QZ: Soruşturma, Yazım – inceleme ve düzenleme. YZ: Veri düzenlemesi, Yazım – inceleme ve düzenleme. XL: Soruşturma, Yazılım, Gözetim, Yazım – inceleme ve düzenleme. YG: Kaynak edinme, Gözetim, Yazım – inceleme ve düzenleme.

Kaynaklar

Yazar(lar), bu çalışmanın ve/veya yayımlanmasının için finansal destek alındığını beyan etti. Bu çalışma, Çin Ulusal Doğal Bilimler Fonu (32171578, 41506110), Shandong Eyaleti Ulusal Bilimler Fonu (ZR2025MS548), Qilu Teknoloji Üniversitesi (Shandong Bilimler Akademisi) Devlet Ana Laboratuvarının İnşası için Büyük Bilimsel Araştırma Projesi (2025ZDGZ01) ve Shandong Eyaleti Ana Araştırma ve Gelişme Programı (2024KJH2020) tarafından desteklenmiştir.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın, olası bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki içinde yürütülmediğini beyan etti.

Üretken yapay zeka beyanı

Yazar(lar), bu el yazısının oluşturulmasında üretken yapay zeka kullanılmadığını beyan etti.

Bu makaledeki figürlerle birlikte sağlanan alternatif metinler (alt text), Frontiers tarafından yapay zeka desteğiyle oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların incelemesini de içeren doğruluk için makul çabalar gösterilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit ederseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncı notu

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarların görüşlerini yansıtır ve mutlaka bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materiali

Bu makalenin Ek Materyallerine çevrimiçi olarak şu adresten ulaşılabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmars.2026.1878919/full#supplementary-material

• Chen B, Huang X, Tan S, Qiu G, Lin H, Yue X ve ark. (2025).
  Farklı partiler mavi üzümün çözünür katı içeriğini nicelendirmek için hiperspektral modeli güncellemek için kalibrasyon aktarım stratejisinin kullanılması. Horticulturae 11, 830. doi: 10.3390/horticulturae11070830

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı gör

• Dangal S. R. S, Sanderman J. (2020).
  Büyük bir orta kızılötesi toprak spektral kütüphanesini paylaşmak için standardizasyon gerekli mi? Sensors 20, e6729. doi: 10.3390/s20236729

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı gör

• Fan P, Li X, Qiu H, Hou G, Liu Y. (2024).
  Farklı spektrometrelerle Sarı Deniz ve Bohai Denizinin çöküntülerindeki organik karbonun spektral analizi. Spectrosc. Spectr. Anal. 44, 52–55. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2024)01-0052-04

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı gör

• Faust J. C, Tessin A, Fisher B. J, Zindorf M, Papadaki S, Hendry K. R. ve ark. (2021).
  Arktik deniz çöküntülerinde demire bağlanmış organik karbonın bin yıllık sürekliliği. Nat. Commun. 12, 275. doi: 10.1038/s41467-020-20550-0

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı gör

• Galvan D, Bona E, Borsato D, Danieli E, Killner M. H. M. (2020).
  Masaüstü nükleer manyetik rezonans spektrometreleri arasında en az kareler regresyon modellerinin kalibrasyon aktarımı. Anal. Chem. 92, 12809–12816. doi: 10.1021/acs.analchem.0c00902

  • Pubmed Özeti
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • Makalede referansı gör

• Gamagedara, Y., Feng, G., Waiser, T., Martins, V. S., & Wijewardane, N. K. (2025). Farklı orta kızılötesi spektrometreler/modüller arasında kalibrasyon aktarım tekniklerinin uygulanması ve toprak özelliklerinin tahmininde doğruluğun artırılması. Soil Sci. Soc Am. J. 89, e70147. doi: 10.1002/saj2.70147

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Gholizadeh, A., Viscarra Rossel, R. A., Saberioon, M., Borůvka, L., Kratina, J., & Pavlíček, L. (2021). Çek Cumhuriyeti ormanlarının toprak organik karbonunun ulusal ölçekte spektroskopik değerlendirmesi. Geoderma 385, 114832. doi: 10.1016/j.geoderma.2020.114832

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Li, X., Fan, P., Hou, G., & Qiu, H. (2021a). Görünür-kızılötesi spektroskop için model aktarım sınıflandırma yöntemi. Spectrosc. Spectr. Anal. 41, 1114–1118. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2021)04-1114-05

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Li, X., Ren, G., Lv, M., Liu, Y., Sun, Z., Hou, G., et al. (2021b). Laboratuvar spektrometresi ile hiper spektral kamera arasındaki kalibrasyon aktarımı üzerine çalışma. Chin. J. Anal. Chem. 49, 1580–1586. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.191165

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Liu, L., Ji, M., & Buchroithner, M. (2018). Konvolüsyonel sinir ağlarına dayalı toprak spektroskopisi için aktarım öğrenmesi ve hiper spektral görüntüler kullanılarak toprak kil içeriği haritalamasındaki uygulaması. Sensors 18, 3169. doi: 10.3390/s18093169

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Liu S., Shen H., Chen S., Zhao X., Biswas A., Jia X. ve ark. (2019).
  Orman toprağı organik karbon içeriğinin görünür ve yakın kızılötesi spektroskopi kullanılarak tahmini: Kapsamlı toprak karbon spektroskopik değerlendirmeleri için çıkarımlar. Geoderma348, 37–44. doi: 10.1016/j.geoderma.2019.04.003

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Padarian J., Minasny B., McBratney A. B. (2019).
  İşbirlikçi biyofiziksel modelleme için çevrimiçi makine öğrenimi. Environ. Model. Software122, 104548. doi: 10.1016/j.envsoft.2019.104548

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Pan L., Li H., Hu Z., Zhang M., Zhao J. (2024).
  Mevsimsel değişimler altında el olgunluğunun görünür/yakın kızılötesi spektral modelinin standart içermeyen örnek model aktarımı. J. Food Compos. Anal.128, 106028. doi: 10.1016/j.jfca.2024.106028

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Peng Y., Ben-Dor E., Biswas A., Chabrillat S., Demattê J. A. M., Ge Y. ve ark. (2025).
  Yeni küresel toprak bilgisinin üretilmesi için spektroskopik çözümler. Innovation6, 100839. doi: 10.1016/j.xinn.2025.100839

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Qiu H., Fan P., Hou G., Li X., Wang L. (2022).
  Sarı Deniz ve Bohai Denizi çökeltilerindeki karbon ve azot konsantrasyonlarının görünür-yakın kızılötesi spektroskopi ile analizi ve model karşılaştırması. Bull. Environ. Contam. Toxicol.108, 1124–1131. doi: 10.1007/s00128-021-03456-5

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Rae J. W. B., Burke A., Robinson L. F., Adkins J. F., Chen T., Cole C. ve diğerleri (2018). Millennial ile yüzyıllık ölçeklerde Derin Güney Okyanusunda CO2 depolanması ve salınması. Nature 562, 569–573. doi: 10.1038/s41586-018-0614-0

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Silva F. H. C. A., Wijewardane N. K., Cox M. S., Zhang X. (2025). Toprak özelliklerinin tahmini için farklı vis-NIR ve MIR spektroskopik yöntemlerin değerlendirilmesi ve laboratuvar MIR ile taşınabilir cihazlar arasındaki kalibrasyon transferinin potansiyeli. Soil Tillage Res. 251, 106555. doi: 10.1016/j.still.2025.106555

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Wang Z., Jia Z., Li X., Qiu H., Hou G., Fan P. (2023). Hiperspektral kamera ve spektrometrenin model transferine dayalı olarak deniz çöllerindeki karbon içeriğinin hızlı ölçümünün incelenmesi. Results Chem. 6, 101086. doi: 10.1016/j.rechem.2023.101086

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Wang L., Ma X., Lu J., Han Y., Liu X., Qi F. ve diğerleri (2025). Tütün ve polimeri standart örnek olarak kullanarak tütün için yakın kızılötesi spektral nicel modellerin transfer etkilerinin değerlendirilmesi. Tob. Sci. Technol. 58, 10–19. doi: 10.16135/j.issn1002-0861.2025.0041

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Xiao X., He Q., Ma S., Liu J., Sun W., Lin Y. ve diğerleri (2024). Çevresel değişkenler toprak organik karbon içeriğinin uzaktan algılama ile tahmininin doğruluğunu artırır. Sci. Rep. 14, 18964. doi: 10.1038/s41598-024-68424-5

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Zeng Y, Lao Q, Chen C, Zeng H, Chen F. (2026).
  Sediment organik maddenin ve kara karbonun kaynakları ve zamansal-uzamsal değişimleri: Zhanjiang Körfezi’nde kıyı karbon gömülmesi üzerine görüşler. Mar. Environ. Res.213, 107711. doi: 10.1016/j.marenvres.2025.107711

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Zhang S, Liang C, Xian W. (2020).
  Yangtze Nehri ağzının yüzey çöllerinde karasal ve denizsel organik madde uzamsal ve zamansal dağılımları. Cont. Shelf Res.203, 104158. doi: 10.1016/j.csr.2020.104158

  • Pubmed Abstract
  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

• Zhao B, Yao P, Yu Z. (2016).
  Organik karbon-demir oksit birleşiminin denizsel ortamlarda sediment organik karbonunun korunmasına etkisi. Adv. Earth Sci.31, 1151–1158. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2016.11.1151

  • CrossRef
  • Google Scholar
  • View reference in article

Özet

Anahtar Kelimeler

kalibrasyon transferi, denizsel çöller, organik karbon, yansıma spektroskopisi, zamansal dinamikler

Başvuru

Fan P, Zhang R, Chi H, Zou Q, Zhao Y, Li X ve Gao Y (2026) Görünür ve yakın kızılötesi spektroskopi ile farklı tarihlerde denizsel çöllerdeki organik karbon konsantrasyonlarının belirlenmesi. Front. Mar. Sci. 13:1878919. doi: 10.3389/fmars.2026.1878919

Kabul Tarihi

12 Mayıs 2026

Güncellenme Tarihi

08 Ekim 2026

Kabul Tarihi

12 Ekim 2026

Yayın Tarihi

12 Kasım 2026

13 – 2026

Jay S. Pearlman, Elektrik ve Elektronik Mühendisleri Enstitüsü (Fransa), Fransa

Ulung Jantama Wisha, Ulusal Araştırma ve Yenilik Ajansı (BRIN), Endonezya

I. Gusti Ngurah Agung Suryaputra, Ganesha Eğitim Üniversitesi, Endonezya

© 2026 Fan, Zhang, Chi, Zou, Zhao, Li ve Gao.

Bu erişime açık makale, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında dağıtılmaktadır. Orijinal yazarların ve telif hakkı sahibinin atıf yapılması ve bu dergideki orijinal yayının, kabul edilen akademik uygulama uygunluğunda belirtilmesi koşuluyla, diğer platformlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir. Bu koşullara uymayan herhangi bir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izinlidir.

* Pingping Fan, fanpp_sdioi@126.com; Xueying Li, ponneylxy@163.com

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve bağlı oldukları kuruluşların, ya da yayıncının, editörlerin ve hakemlerin görüşlerini zorunlu olarak yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.