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文章导读
数字化土壤制图 (DSM) 作为一种新兴的土壤研究方法,通过将传统土壤研究技术与现代计算技术相结合,有效克服了空间覆盖率、分辨率以及利用效率等方面的限制,较多应用于高地土壤研究。然而,低地作为由土地、水和生态系统间复杂相互作用塑而成的动态景观,经常受到农业活动、城市化和环境挑战的影响。准确的土壤信息对其土地利用优化、农业生产力提高以及水资源有效管理尤为重要。
基于此,德国莱布尼兹农业景观研究中心 (ZALF) 的Michael Mearker教授团队通过分析2008-2023年间发表的论文,梳理低地DSM的研究现状,旨在为未来的DSM研究提供指导,以获取更准确、可靠的土壤信息,从而优化土地利用、提高农业生产力、保护生态环境并为决策者提供科学依据,助力其实现可持续发展目标。
研究材料与方法
1、低地土壤特征
平原、河谷、前平坦冰川、洪泛平原、沿海平原和冲积谷等低地,其土壤具有鲜明特征,对于测绘至关重要:
水文特性独特:常年湿润,排水不畅,易发生水涝。
高有机质含量:有机质丰富,改善了土壤结构,但同时可能导致排水不畅和氧气不足。
沉积物多样性:风和水体带来的沉积物使其成分复杂多样,影响土壤肥力和特性。
泥炭土发育:部分低地育有泥炭土,具有高持水性、低密度和酸性等特点,在碳储藏和湿地生态系统中扮演重要角色。
盐碱化风险:靠近水体的低地土壤易受盐碱化影响,限制植物生长和农业生产。
2、研究方法
本研究主要借助HubMeta软件,从Web of Science (WoS)和Scopus这两个数据库中进行系统检索,选取与低地DMS研究相关的741篇论文,去重后经过标题与摘要筛选发现有133篇论文符合要求,最终经过对这些论文的全文审查发现有67篇完全符合标准 (本文所有数据分析均基于最终筛选的67篇论文)。
图1. 论文筛选过程示意图。
研究结果与讨论
结论1:低地DSM研究日益增加
如图2所示,近年来学者对低地DSM的研究兴趣显著增长。2013年以来,相关论文数量持续增加,研究地域分布广泛,中国、伊朗和美国是相关研究热门国家。这表明人们愈加认识到DSM在低地生态系统中的重要性,全球范围内对低地土壤性质及其空间变异性的研究需求不断增长。
图2. 低地DSM论文发表趋势。
结论2:农业用地相关研究稳居高位
图4显示出用DSM方法研究低地土壤的论文中常见的土地利用类型分布。选取论文中,62%研究农业用地,而对林地关注的论文占比14%,这表明人们认识到土壤属性与农业生产力之间的密切关系,同时对了解生态敏感区域内土壤动态有较高兴趣。
图3. 低地DSM论文中土地利用分布。
结论3:土壤变量与环境协同变量
低地DSM相关论文主要关注SOC、SOM、土壤盐分以及营养物质等变量,利用单一土壤变量生成数字土壤测绘图的方法更加务实,旨在解决特定的土壤问题,而多变量生成的测绘图则更关注于不同变量间的关联性,这两种方法相关的论文各占一半 (图4)。结合生物、地形、气候以及人类活动等多种环境协同变量制图可显著提高DSM的精度,且地形属性和遥感数据 (如植被指数) 对研究土壤的空间变异性至关重要 (图5)。
图4. 低地DSM论文中土壤变量分布。
图5. 低地DSM论文中环境协同变量分布。
结论4:低地DSM主要研究方法
由于土壤系统的复杂性,选择合适的模型至关重要。研究者通常会根据研究区域的具体情况和数据的特点来选择不同的模型。低地DSM研究主要包括传统统计法 (MLR, PLSR等)、地理空间及多元地理统计法、统计机器学习法 (RF, SVM, Cubist (Cu), DT, DL等) 和混合模型法 (RK, RFRK等),其中统计机器学习法应用最为广泛,尤其是随机森林 (RF) 模型,更为可靠稳定,能够处理复杂的数据关系,提高预测精度 (图6)。
图6. 低地DSM论文中DSM模型。
研究总结
本研究系统综述了低地DSM的研究现状。近年来,国际学者日益关注低地DSM的研究,其中随机森林等机器学习模型在预测土壤属性方面表现出色。尽管学者们已经认识到环境协同变量对DSM研究的重要性,但仍旧未能深入探索导致土壤变异的独特环境变量。在未来研究应更加深入研究土壤与土地利用的关系、探索混合模型并改善数据采集和模型选择以提高DSM的准确性和适用性。通过解决这些问题,可以提升DSM的精度,为低地地区的土地管理和环境保护提供更可靠的科学依据。
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原文出自 Land 期刊
Adeniyi, O.D.; Bature, H.; Mearker, M. A Systematic Review on Digital Soil Mapping Approaches in Lowland Areas. Land 2024, 13, 379.
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