土壤普查实施方案-得正工程(在线咨询)-土壤普查

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*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，土壤普查查外业调查采样队伍，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，**好三秦父老吃饭问题。200多天的接力奋进和**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**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**性，土壤普查实施方案，要求对样点的**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。

地形因素是常用的环境变量，土壤普查**方案，主要包括描述地形特征的地形属性和描述地貌部位信息的指标。地形属性可利用数字高程模型栅格数据（Digitalelevationmodel，土壤普查，DEM）提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数与河流的距离与山脊的距离等，可通过GIS软件计算获得。地貌部位通常用坡位表达，可用于小流域土壤属性的空间分布推测。也可通过基于相似度的模糊推理方法，通过计算坡面上任一位置与各类坡位的典型位置在属性域与空间域上的相似度，对坡位在空间上的渐变信息进行定量描述。获得研究区中每一类坡位的空间渐变图，作为土壤制图的环境协变量。3地形地貌变量的表征与数据处理