全域高精度“数字土壤”炫酷登场

筹资计划

在过去的21年里，他们收集了我国自20世纪80年代以来的大规模土壤调查地图和数据，并利用人工智能和人机交互等创新技术进行时空整合，在我国创造了一个全球高精度的数字土壤。如果这些任务完全依赖手动过程，它们将很难在数百年内完成。

4月6日，由中国农业科学院农业资源与农业区划研究所(以下简称研究所)牵头，12家专业科研机构共同完成的中国高精度数字土壤，被宣布通过科技成果鉴定。

结核数量，多因素，100米精度，40年跨度

“数字土壤”就是数字土壤。它利用地理信息系统、全球定位系统和遥感技术等现代信息技术方法，模拟和再现土壤类型和土壤养分等土壤性质的空间分布特征。高精度数字土壤可以直观、精细地显示土壤资源和质量状况，为农业、环境和科学研究提供重要信息。

自1999年以来，中国的高精度数字土壤工作得到了6个国家项目的支持。

根据此前中国农业学会组织的成果评估会议，专家组一致认为研究成果达到国际领先水平。张伟丽介绍说，这是因为“中国土地面积大，区划类型多，气候类型多，土壤类型多。我们需要解决大数据的时空集成和表达中的各种问题，其中许多问题可能是其他小国无法解决的。当问题解决得更多时，技术水平自然会领先。”

张伟丽介绍说，该项目完成的中国高精度数字土壤和51000份土壤图是迄今为止中国最完整和最精确的土壤资源和质量科学记录。其数据量达到了TB级，覆盖了我国的整个领域。精度达到100米，而网格大小为100米的土壤质量数据可由农民直接用于农田管理。覆盖9层，多元素，全面反映土壤质量；时间跨度达到40年，可以掌握土壤质量的变化。

与20世纪80年代相比，中国30厘米以内农田土壤有机质含量增加了9.18%张伟丽说，这是由于中国农作物产量的大幅增加、土壤中根残量的增加以及土壤生产力的提高。未来20-30年，随着秸秆还田、退耕还林等措施的不断推进，土壤有机质含量将继续增加。

除了土壤有机质的含量，高精度的数字土壤还可以提供许多土壤资源的理化性质和质量。其中，稳定性性质如土壤结构、质地、母质、成土条件、土壤类型等。数千年来对时间敏感，可以长期使用。然而，土壤有机质、酸碱度、氮、磷、钾等养分含量、表土厚度等快速变化的特性为了解土壤的演变和环境质量提供了基础。

此外，高精度数字土壤可用于农田保护和农田管理、农田施肥和恢复、农业保险、土地流转价值评估、适宜作物评估、食品安全管理、农田氮磷流失控制、土壤污染防治和恢复、水土流失防治和减灾等。

张伟丽介绍说，自2003年以来，这一成就已被分享并向各行业开放。已被中国60多个专业科研机构用于农田质量演变、流域氮磷流失估算、环境容量估算、温室气体减排、医药、水利、林业、测绘等领域的科学研究。它促进了这些领域的创新研究，改善了中国科学研究的基础数据条件。全国31个省、市、自治区的农业、环境和自然资源管理部门实施了耕地保护和土壤培肥、面源污染防治、土地整治、测土配方施肥、基本农田建设等*项目，取得了巨大的社会效益和经济效益。

第一种土壤大数据方法

“我们的总数据产品达到了TB级别，并且异构数据的分析工作量巨大。”张伟丽告诉《中国科学报》，纸质地图集和数据的数字化工作占全部工作的1/3，而异构数据的时空整合和表达占全部工作的2/3。

高精度数字土壤已被国际土壤科学界列为现代土壤科学研究的重中之重。它需要在时间和空间上对大范围内不同来源的调查数据进行整合和表达。它不仅需要大量的数字化工作，还需要解决一系列的科技问题。由于方法上的限制，各国的相关进展缓慢。

自20世纪80年代以来，中国已完成了一系列土壤调查和大比例尺土壤调查地图和数据。“但限于当时的技术手段，在各地完成的纸质手绘图纸的份数很少。一个县有2-3份。经过40年的储存，纸质图纸和数据状况不佳。他们的救援收集工作非常紧迫。”

张伟丽说，在时间和空间上整合不同地区和时期的调查数据，仍然存在一系列科学问题和技术困难。例如，“南方土壤有效磷的测定方法与北方不同，表达方式也不同。”如何整合它们需要科学和技术的解决方案。“土壤大数据方法的核心是将数据科学、自动控制和人工智能设计的原理引入土壤科学的研究领域，通过分层过程设计来实现土壤科学的要求，用自动化、人机交互的数据过程来代替人工过程，并通过与大数据过程并行的质量监控设计来实现土壤科学家对整个过程的控制和人工干预。

科学技术研究所的研究员李昭君说，这种方法的核心是人工智能和人机交互。土壤科学家被要求使用科学设计来驱动数据分析规则的设计，以便在机器学习规则之后，他们能够完成大数据的处理，而不是手工工作。

例如，科学技术研究所的副研究员徐爱国说，人类视觉只能分辨出100多种颜色，而土壤有20，000多种类型。如果你想让人们通过地图上不同的颜色来区分不同的土壤类型，如果没有那么多颜色呢？通过机器学习的方法，可以手动识别土壤类型，并在不同的地图中保持其自身的稳定性。“如果你手工做这项工作，半个月内拍一张照片就好了。”人工智能技术大大加快了速度，一张图片可以在20秒内完成。

目前，他们已经开发了200多个人工智能模块，放在大数据分析的流程线上。然而，科学家只需要控制人机交互的入口、出口和中间控制点，从而节省了大量的人力和时间。

“虽然我们比许多国家起步晚，但大数据方法使我们能够更有效地完成土壤大数据的时空整合和表达。”张伟丽说。

未来应用广泛

“未来，更多更好的土壤大数据技术和相关产品将进入农业、环保产业和人们的社会生活。”张伟丽说，例如，高精度数字土壤可以装载到农田机械、施肥机械和灌溉机械的芯片中，实现精确施肥、耕作和灌溉。利用土壤时空大数据实现重点农业区和流域的分区、分类和定量管理，可以在提高作物产量和保障食品安全的同时减少农药投入。

她认为，真正能在社会和人民生活中发挥作用的应用技术研究不仅需要理论上的突破，还需要有经验的科学研究人员在第一线进行长期和大规模的实验和测试。它需要长期坚持，不在乎每年发表的学术期刊文章的数量。“这么多年来，我们对数据进行了大量的时空整合，发表的论文更少了。结果是我们体验了人工智能和人机交互设计的技术能力，这对农田保护、科学施肥和现代农业非常有用。”

在未来，一些应用已经进入他们的视野。

利用高精度的土壤时空大数据可以揭示土壤质量的变化趋势。事实上，中国各地区的土壤宏观预测已经实现，包括哪些地区将进一步酸化，哪些地区将遭受更严重的土壤流失，哪些地区将遭受更严重的氮、磷、钾养分失衡。“但是，针对特定地块的微型广播对农民来说更有用、更有意义。由于土壤的物理和化学性质变化不太快，即使对快速变化的可利用养分而言，每隔几年广播一次也足够了。”

此外，基于高精度土壤时空数据的交互式施肥技术和人工智能设计也是他们的目标。众所周知，蔬菜、水果和花卉等高收入作物所使用的大量肥料是一个大问题，这些作物*国农田面积的23.6%。如何利用高精度的土壤大数据和人工智能、人机交互的设计方法，拿出优秀的技术，使农民能够增产增收，并有效地减少农药的投入量，同时发展农业，实现环境安全？研究团队有具体的想法和技术储备。

“一项受欢迎的技术必须增加农民的生产和收入，而且这种技术的研究和开发不能一天就完成。我们需要更多有经验的科学研究人员长期投资于此类研究。”张伟丽说。

“农业中有许多实际问题。中国是一个人口众多的农业国。我们应该生产有自己特色的农业新技术产品。”张伟丽说。