综述与评论 | 新时代土壤地理学的发展现状与趋势

土壤形态学是土壤学研究的起点，而土壤剖面描述是土壤形态学的基础，其中对于土层的描述是土壤剖面调查的重点。相对而言，土壤分类在过去一段时间内仍然以建立基层土壤分类单元为主要任务。进入21世纪，特别是近10多年来，随着学科发展的进步和社会需求的多元化，土壤地理学的研究对象、内容和研究范式均有了新的变化，概括而言，新时代土壤地理学既秉承传统研究领域，但研究对象向地球表层系统扩展，在服务领域上更加面向土壤资源精准管理、生态系统碳汇调控等新需求；信息化、人工智能、传感技术等相关科技的进步，为土壤信息快速获取提供了可能，并为数字土壤制图提供坚实的数据支撑，革新了传统土壤调查与制图范式。

从研究对象和重点关注的科学问题上来看，土壤发生演变领域的研究，表现出如下特点：①土壤研究的对象与范畴拓展。传统的土壤发生学研究注重基岩风化过程的元素地球化学循环，但大气降尘作为一个重要的土壤物质来源，其对土壤形成的作用被长期忽视。近年来，随着观测及测试手段的进步，降尘在全球不同地区土壤及生态系统中的重要作用被识别并量化，包括从远离大陆的海岛到高山极地地区，降尘以不同的方式对当地土壤及生态系统产生重要影响。对降尘的来源解析、通量及速率变化以及生态环境效应研究成为土壤发生学研究的重要课题。②土壤发生过程的环境效应受到重视。一些在土壤形成演变过程中易发生形态变化且具有重要环境效应的元素，如碳、氮、磷、铁等元素循环受到重点关注。这些元素在不同系统，如土体系统、土-水系统、陆-海系统中的迁移转化，对气候变化、生态安全等重要全球问题产生深远影响。③关注地表多要素耦合过程。地表环境中多要素、多过程耦合发生，对地表各要素的耦合关系进行解耦有助于深入理解各要素的互馈机制及综合作用。如我国高寒山区，植被根系与降尘输入的细颗粒物在山坡形成结构致密的土壤，起到稳定地表的重要作用。该生物地貌过程不仅是理解高山土壤形成的关键，也是理解高山生态系统及景观演变的关键（图1）。                                  

Fig. 1  A conceptual model illustrating the coupling of multiple components and processes in the alpine regions of Qinghai-Tibet Plateau

近年来，该领域呈现出的研究态势包括：①深化地球表层系统中土壤与环境要素之间的多过程耦合机理与模拟；②完善地表多要素长期监测网络，尤其是地球关键带网络的建立，以深化地表系统“结构-过程-功能-服务”研究；③重点关注人类世背景下土壤生态功能及其相关属性，更好地服务气候变化、粮食安全、水安全等全球可持续发展目标的实现；④加强土壤时间研究。近年来该研究方向不断取得重要进展，这一方面源于对不同地区土壤时间序列的研究，另一方面则来自测年技术的突破，特别是高精度测年技术，如单颗粒释光测年的发展为解译复杂土壤体系提供了新手段，为理解土壤形成时间及关键过程速率提供了新的可能。

土壤遥感与近地传感是获取土壤时空分布及变化信息的重要手段，相比于传统土壤调查技术，具有经济性、快速便捷、现势性强、可大规模获取等优势，为近年来的土系调查、第三次土壤普查提供了强有力的支撑。土壤遥感与近地传感起源于20世纪初，在80年代快速发展，其核心诉求在于通过搭载光学与辐射型、电与电磁型、电化学型、机械式型等各类传感器，非接触式地探测及提取土壤信息，如理化属性、土壤类型、土壤功能等。

土壤遥感按工作平台分为无人机遥感、航空遥感及卫星遥感，不同平台获取数据的空间和时间分辨率、覆盖面积等差异明显，可满足不同尺度的应用需求。为全面系统地揭示土壤光谱特性、分类和预测能力，已构建局地、国家级、洲际及全球等不同尺度的光谱库，以可见-近红外与中红外光谱为主，并结合化学计量模型、机器学习、深度学习算法等，充分挖潜现有土壤光谱大数据的价值，以期服务于土壤资源信息的精准获取与管理。

图2 天空地一体化土壤信息获取平台

数字土壤制图中对环境变量如气候、土壤母质、地形、生物要素等的选择是决定制图精度和准确性的关键，近年来相关研究不断拓展，开发和生成了很多新的环境变量，如电导率数据、地表动态反馈信息、模糊坡位。历史土壤图也被当做土壤制图的一种预测因子。研究表明，与常规因子相比，这些因子的加入可有效地提高土壤制图精度。

在土壤-环境关系的构建方法或模型研究中，基于机器学习与数据挖掘的方法能够更有效地解决土壤与环境因子之间的非线性问题，是目前为止应用非常广泛的一类方法。近年来，深度学习的方法逐渐应用于数字土壤制图中，这种数据驱动的方法为土壤科学的发展带来了新的机遇。

随着数字土壤制图的发展，土壤网格数据产品也取得了相应的进展。早在20世纪90年代，国际土壤信息中心（ISRIC）首先提出了土壤网格信息构建的思想和框架，并于2000年推出了首个10 km网格全球土壤质地数据（Global Soil Data Task）。联合国粮农组织对全球多个区域的土壤数据进行整合，提供了约1km分辨率的全球土壤网格数据产品（Harmonized World Soil Database, HWSD）。2009年国际土壤学界在Science撰文提出全球90 m高精度土壤网格科学计划，至今全球已推进到250 m分辨率的土壤网格产品SoilGrids 1.0 和2.0，而高精度（分辨率达到100 m）土壤网格目前只在澳大利亚、法国、美国和中国等少数国家完成。

近十多年来，近地传感和计算机信息技术的飞速发展为土壤野外调查提供了多元化的数据获取方式，也为土壤形态的获取和数字化表征提供了新的技术思路。Hartemink和Minasny在2014年提出了数字土壤形态学（Digital Soil Morphometrics, DSMorph）的概念，并将其定义为“通过多种调查技术和方法，定量表征土壤剖面形态、属性及其深度函数的技术和方法”。

图3 数字化土壤形态及其应用

土壤是农业生产的基础，土壤质量与健康状况直接影响粮食生产能力以及作物的营养品质。在坚守“18亿亩耕地保护红线”、防范和化解粮食安全风险的背景下，土壤时空信息已经成为土壤健康评估、障碍因子识别、中低产田改造、耕地质量建设、以及作物种植结构调整与布局优化等的基础。随着国家“藏粮于地、藏粮于技”重大战略的推进，迫切需要在不同尺度上全面获取中低产田及后备耕地的土壤时空信息，以评估土壤障碍消减技术的区域适宜性，提高粮食生产能力。

面向生态环境领域的土壤时空信息获取与应用是探索土壤形成过程，研究区域土壤环境质量演变，发挥土壤生态系统功能的重要保障。土壤环境质量演变本质上属于人为影响下的土壤演变过程，因此，土壤环境质量时空信息，在污染风险评估，不同土壤性质对污染物行为影响的解析，以及土壤污染物来源解析及其源汇关系分析中均得到了广泛的应用。同时，土壤时空信息也极大地丰富了污染物源解析和预测预警的基础数据库，并为后续的土壤污染防治和生态文明建设提供了重要科技支撑。

“十四五”时期，我国明确提出碳达峰、碳中和的“双碳”战略目标。土壤作为陆地生态系统碳排放或固碳的核心调控纽带，土壤碳源汇强度精细核算已经成为近些年的研究热点。土壤时空信息为碳储量估算、固碳减排潜力评估、土壤有机碳时空演变模拟等提供了关键核心数据支撑。准确把握土壤时空演变规律，充分挖掘土壤时空数据中的隐含信息，建立国家乃至全球尺度的土壤碳源汇强度精细核算方法体系，既是落实国家“双碳”战略目标的迫切需求，同时也可为应对气候变化外交谈判提供重要科技支撑。

• 信息获取方式正在发生变革

作为全球地球生物化学、地球关键带科学研究中至关重要的有机组成部分，土壤信息获取技术正在发生由单一手段拓展到多源融合的变革。不同新型土壤遥感/传感技术手段与观测平台的发展与协同，不仅能够拓展土壤圈层多介质、多过程、多界面、多要素的长期监测，同时能实现跨尺度（从微观到宏观）实时监测易获取、易变化土壤属性信息及相关环境因子。囊括卫星遥感、航空遥感和近地传感的“天空地”一体化技术正在高速发展，将提供全球尺度实时/近实时的土壤地球物理、化学、生物属性高分辨率、高精度网格数据，为全球气候和环境变化的长期动态监测提供有力支撑。鉴于多元化的技术手段和观测平台将产生大量多源异构土壤数据，亟需发展基于数据融合机理和数据同化技术，更好服务土壤地理学大数据精准建模和智能分析。

• 数字土壤制图向融合过程机理与数据驱动发展

数字土壤制图正在向大尺度、高精度的方向发展，同时，结合土壤过程机理模型，瞄准获取与土壤功能相关的非直接测定土壤信息，能够为服务多过程解译和多目标评价、实现土壤资源的精准管理提供支撑。（1）将过程机理与领域知识耦合到数据驱动的机器学习中是土壤计量学未来潜力方向之一；（2）未来将需要发展适用于高分辨率大范围的数字土壤制图方法，生成土壤信息数据库。

当前亟需发展更高精度的数字土壤制图方法，以期为土地管理和决策提供更准确的土壤信息。数字土壤制图未来的可能发展方向将利用新技术、新型数据和遗留数据来描述环境变量；定量刻画人类活动因子的影响，以更好地理解土壤形成过程；构建土壤-环境关系模型，以揭示土壤与环境之间的相互作用；将地学过程模型与数字土壤制图领域相结合，以增强土壤分布预测的准确性；开发适用于高分辨率大范围的土壤制图方法，以满足实际应用需求。

• 信息应用领域不断扩大

近年来，土壤时空信息的应用领域不断扩大，涵盖智慧农业、土壤数字孪生、法庭土壤学等诸多领域，并广泛地服务于公众科普。智慧农业是基于 “精准农业”构想，融合信息技术、数据科学和现代农业的创新产物。随着大数据分析、人工智能等新一代信息技术的快速发展，未来可通过虚拟世界的仿真模拟，构建现实世界土壤演变与作物生长状况模拟的土壤-作物数字孪生系统，因此，基于数字模型与现实实体同步生长、自由交互的土壤-作物数字孪生系统，将为土壤时空信息应用领域的拓展提供新的机遇与方向。

张甘霖