第三次土壤普查外业取样服务至上「得正工程」回忆过去痛苦的相思忘不了

心系“国之大者”做好土壤三普“顶层设计”

2022年，发布《关于开展第三次土壤普查的通知》，陕西省按照“闯路子、建机制、探模式、定标准、练队伍、出成果”的要求，精心谋划、严密组织，开启高质量的土壤三普工作。成立了陕西省第三次土壤普查领导小组，各试点市县分别成立相应的工作机构，与中央、省级小组及各作业单位一同谋划并实施，形成了省、市、县三级合力共抓试点工作的良好态势。通过“发布-政审-遴选-参赛-评价-支撑-落地”程序，评选出政治觉悟高，技术能力强，大局意识强的团队，以西北农林科技大学、陕西省土地工程建设集团、陕西省地质调查院、航天宏图信息技术股份有限公司为技术支持单位的队伍，聘请33名土壤学组成省级技术指导组，紧密协作、优势互补、形成合力，把好“信息化平台与土壤制图、外业调查采样与分类、内业化验与质量控制”板块，守好“土壤三普”试点工作质量关，优化调整调查方法，集中授课、现场教学、资料抽查、现场飞行检查，编制《土壤三普外业调查表层采样工作细则》，把好省级质量关口，做好中央及省、市技术跟踪、人员培训、设备保障，从全局上、从细节上、从关键处着手，保质保量开展试点工作。

数字土壤制图方法已广泛用于土壤属性制图。该方法是根据已知点的土壤信息通过数字手段推测其他点土壤特征的过程，以土壤—景观模型为理论基础，以空间分析和数学方法为技术手段，生成数字格式（栅格）的土壤属性空间分布图。2数字土壤制图的主要方法

地统计方法，包括克里格插值及其衍生方法，有普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格回归克里格地理加权克里格协同克里格模型等，除普通克里格泛克里格经验贝叶斯克里格外，其余的克里格衍生模型是利用所预测土壤属性与环境辅助变量（成土因素）之间的相关性（要素相关性）来提高预测精度。普通克里格应用早而广泛，但其与泛克里格反距离加权邻近法等模型均仅利用变量空间自相关关系，适合较均一土壤属性变化不强烈的环境。普通克里格会产生平滑效应，对于局部变异较大地区的预测可能会与实际情况不符。在数字土壤制图领域比较常用的方法可分为类地统计方法确定性插值数理统计机器学习和模糊推理方法。

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。

通过两种方法从土壤图中提取隐含的土壤与环境关系，主要用于一是在土壤分布范围内构建环境协变量的频率分布曲线，以此来代表土壤与环境关系；二是基于已有土壤图提取训练样点，然后使用统计或机器学习算法归纳出样点所代表的土壤与环境关系。7已有土壤图数据处理与知识提取在平原或地形平缓的地区，也可以通过温度植旱指数（TVDI），得到土壤湿度变化指数（HCI）作为环境变量，获取HCI与土壤质地等土壤属性相关性。