摸清“土壤家底” 守好三秦“粮袋子”
陕西三普试点侧记
2022年,陕西省第三次土壤普查(以下简称“土壤三普”)试点工作在神木、大荔等6个市县区如期展开。对于与土地打了一辈子交道的农业人来说,既急迫又期待,急迫在短的时间内“摸清土壤家底”,落实“亩均论英雄”是一项艰巨的任务;期待通过土壤三普,能解决好高强度的土地开发与土地利用保护问题,保障好三秦父老吃饭问题。200多天的接力奋进和创新探索,6个试点市县的5058个表层样点、152个剖面样点校核、调查和采样,3个市县的881个盐碱地专项表层样点校核、调查和采样顺利完成。“亮眼”的背后,是陕西土壤人团结奋斗,苦干实干的结果,更是牢记初心使命,不断创新求索,摸索陕西省土壤三普经验的真实写照。
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法,提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布,可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题,包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值,利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的可靠性,要求对样点的可靠性进行质量检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系;需要具有较好的空间代表性,除机器学习模型外,其它模型制图区域通常不宜过大。
对于耕层点位不足的地区,可由剖面点数据补充。将剖面发生表层土壤属性数据,或者发生表层与亚顶层土壤属性数据经厚度加权平均,转换为耕层数值,加入到耕层点该属性基础数据中。有效土层厚度等数据,需从剖面点信息中提取,作为这两个属性制图的样点基础数据层。
,异常值检验。由于样点采集与化学分析过程的不确定性,需对土壤属性数值进行正态分布检验后做异常值剔除处理,结合数据的常规统计学特征和空间位置,将每个样点的属性值与总体及其邻近8个样点的均值和标准差进行比较,如果样点值在总体均值的倍标准差之外,且大于或是小于邻近样点均值的三倍标准差,则视为异常值剔除。2表层样点数据处理
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