Педометрическое картирование

Статистический метод изучения почвы

Педометрическое картирование , или статистическое картирование почв , представляет собой основанное на данных создание карт свойств и классов почв, основанное на использовании статистических методов. ^{[1] [2] [3]} Его основными целями являются прогнозирование значений некоторых переменных почвы в ненаблюдаемых местах и ​​получение доступа к неопределенности этой оценки с использованием статистического вывода, т. е. статистически оптимальных подходов. С точки зрения применения, его основной целью является точное прогнозирование реакции экосистемы почва-растение на различные стратегии управления почвой, то есть создание карт свойств и классов почв , которые могут быть использованы для других экологических моделей и принятия решений. Он в значительной степени основан на применении геостатистики в почвоведении и других статистических методов, используемых в педометрии .

Хотя педометрическое картирование в основном основано на данных, оно также может быть в значительной степени основано на экспертных знаниях, которые, однако, должны использоваться в рамках педометрической вычислительной структуры для создания более точных моделей прогнозирования. Например, методы ассимиляции данных , такие как пространственно-временной фильтр Калмана , могут использоваться для интеграции педогенетических знаний и полевых наблюдений. ^[4]

В контексте теории информации педометрическое картирование используется для описания пространственной сложности почв (информационного содержания почвенных переменных в географической области) и для представления этой сложности с использованием карт, суммарных мер, математических моделей и симуляций. ^[5] Моделирование является предпочтительным способом визуализации почвенных моделей, поскольку оно отображает их детерминированную модель (обусловленную ландшафтом), географические горячие точки и изменчивость на коротких расстояниях (см. изображение ниже). ^{[ необходима ссылка ]}

Педометрия

Педометрия – это применение математических и статистических методов к изучению распределения и генезиса почв . ^[6]

Термин представляет собой гибрид греческих корней pedos (почва) и metron (измерение). Измерение в данном случае ограничивается математическими и статистическими методами, поскольку оно относится к педологии , разделу почвоведения , изучающему почву в ее естественной среде .

Педометрия решает проблемы, связанные с почвой, когда есть неопределенность из-за детерминированной или стохастической вариации, неопределенности и отсутствия знаний о свойствах и процессах почвы. Она опирается на математические, статистические и численные методы и включает численные подходы к классификации для работы с предполагаемой детерминированной вариацией. Имитационные модели включают неопределенность, принимая теорию хаоса , статистическое распределение или нечеткую логику .

Педометрия рассматривает почвоведение с точки зрения новых научных направлений, таких как анализ вейвлетов , теория нечетких множеств и интеллектуальный анализ данных в приложениях моделирования почвенных данных. Ее прогресс также связан с улучшениями в дистанционном и близком зондировании. ^[7]

Педометрическое и традиционное картографирование почв

В традиционной почвенной съемке пространственное распределение свойств почвы и почвенных тел может быть выведено из ментальных моделей, что приводит к ручным разграничениям. Такие методы можно считать субъективными, и поэтому трудно или невозможно статистически оценить точность таких карт без дополнительного полевого отбора проб. Традиционное картографирование почвенной съемки также имеет ограничения в многотематической ГИС, связанные с тем фактом, что оно часто не применяется последовательно разными картографами и в значительной степени является ручным и трудно поддается автоматизации. Большинство традиционных почвенных карт основаны на ручных разграничениях предполагаемых почвенных тел, к которым затем прикрепляются почвенные атрибуты. ^{[8] [9]} При педометрическом картировании все выходные данные основаны на строгих статистических вычислениях и, следовательно, воспроизводимы .

Традиционная карта почвенного полигона (слева) и педометрическая карта — четыре моделирования содержания цинка в верхнем слое почвы, созданные с использованием геостатистического моделирования, как показано в этой галерее пакета sp (справа).

Педометрическое картирование в значительной степени основано на обширных и подробных ковариационных слоях, таких как производные цифровой модели рельефа (ЦМР), изображения дистанционного зондирования, климатические, почвенно-растительного покрова и геологические слои ГИС и изображения. Его эволюция может быть тесно связана с появлением новых технологий и глобальных общедоступных источников данных, таких как изображения SRTM ЦМР, MODIS , ASTER и Landsat , гамма-радиометрия и изображения LiDAR, а также новые автоматизированные методы картирования .

Педометрическое и цифровое картирование почвы

Педометрические анализы строго опираются на геостатистику, тогда как цифровое картирование почв использует более традиционные концепции картирования почв, не строго педометрические по своей природе. Также называемое предиктивным картированием почв , ^[10] цифровое картирование почв опирается на компьютерный вывод свойств почвы для создания цифровых карт дискретных типов почв . Педометрическое картирование не создает карты, описывающие дискретные типы почв.

Методы

Методы педометрического картирования различаются в зависимости от этапов обработки данных почвенной съемки:

1. Отбор проб
2. Проверка данных
3. Предварительная обработка почвенных ковариатов
4. Подгонка геостатистической модели
5. Пространственное предсказание
6. Перекрестная проверка/оценка точности
7. Визуализация результатов

Одной из основных теоретических основ педометрического картирования является универсальная модель почвенных изменений: ^{[4] [11]}

${\displaystyle Z(\mathbf {s} )=m(\mathbf {s} )+\varepsilon '(\mathbf {s} )+\varepsilon ''}$

...где — детерминированная часть почвенной изменчивости, — стохастическая, пространственно автокоррелированная часть изменчивости, и — остаточная остаточная изменчивость (ошибки измерений, краткосрочная изменчивость и т. д.), которая также, возможно, зависит от , но не моделируется. Эта модель была впервые представлена ​​французским математиком Жоржем Матероном и оказалась лучшим несмещенным линейным предиктором для пространственных данных. Одним из способов использования этой модели для получения прогнозов или моделирования является регрессионный кригинг (также известный как универсальный кригинг ). В случае с данными о почве детерминированный компонент модели часто основывается на факторах почвообразования климата, организма, рельефа, исходного материала (литологии) и времени. Эта концептуальная модель, известная как модель CLORPT , была введена в почвенно-ландшафтное моделирование Гансом Дженни . ^[2] ${\displaystyle \textstyle {m(\mathbf {s} )}}$ ${\displaystyle \textstyle {\varepsilon '(\mathbf {s} )}}$ ${\displaystyle \textstyle {\varepsilon ''}}$ ${\displaystyle \textstyle {\mathbf {s} }}$

Специальная группа методов педометрического картирования фокусируется на уменьшении масштаба пространственной информации, которая может быть площадной или непрерывной. Прогнозирование классов почв также является еще одним подразделом педометрического картирования, где используются специальные геостатистические методы для интерполяции факторов-типов переменных.

Педометрическое картирование также во многом основано на новых технологиях измерения свойств почвы, также называемых цифровыми методами картирования почвы . Они включают:

• Спектроскопия почвы и проксимальное зондирование почвы (ручные или транспортные устройства)
• Системы дистанционного зондирования для картирования и мониторинга почв (например, SMOS )
• Технология LiDAR для цифровых моделей рельефа
• Технологии точного земледелия

Ссылки

1. Хенгль, Томислав (2003). Педометрическое картирование: преодоление разрывов между традиционными и педометрическими подходами . [Wageningen: sn ISBN 9789058088963.
2. Grunwald, Sabine, ed. (2006). Экологическое почвенно-ландшафтное моделирование географические информационные технологии и педометрия . Бока-Ратон, Флорида: CRC/Taylor & Francis. ISBN 9780824723897.
3. Kempen, B.; Heuvelink, GBM; Brus, DJ; Stoorvogel, JJ (10 марта 2010 г.). «Педометрическое картирование органического вещества почвы с использованием карты почвы с количественной неопределенностью». European Journal of Soil Science . 61 (3): 333–347. doi :10.1111/j.1365-2389.2010.01232.x. S2CID  94372825.
4. Heuvelink, GBM; Webster, R (30 апреля 2001 г.). «Моделирование изменений почв: прошлое, настоящее и будущее». Geoderma . 100 (3–4): 269–301. Bibcode :2001Geode.100..269H. doi :10.1016/S0016-7061(01)00025-8.
5. Хенгль, Т.; Николич, М.; Макмиллан, РА (31 марта 2012 г.). «Эффективность картирования и информационное содержание». Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформатики . 22 : 127–138. doi :10.1016/j.jag.2012.02.005.
6. Хейвелинк, Жерар (декабрь 2003 г.). "Определение педометрии" (PDF) . Педометрон (15). Международная рабочая группа по педометрии - Временная комиссия по педометрии Международного союза почвоведения . Архивировано из оригинала (PDF) 2007-09-30 . Получено 2006-11-01 .
7. Питер А., Берроу; Йохан Боума ; Скотт Р. Йейтс (1994). «Современное состояние педометрии» (PDF) . Geoderma . 62 (1–3). Elsevier Science BV, Амстердам: 311–326. Bibcode : 1994Geode..62..311B. doi : 10.1016/0016-7061(94)90043-4 . Получено 01.11.2006 .
8. МакБрэтни, AB; Мендонса Сантос, ML; Минасны, Б. (1 ноября 2003 г.). «О цифровом картографировании почв». Геодерма . 117 (1–2): 3–52. Бибкод :2003Геоде.117....3М. дои : 10.1016/S0016-7061(03)00223-4.
9. Беренс, Торстен; Шолтен, Томас (1 июня 2006 г.). «Цифровое картирование почв в Германии — обзор». Журнал «Питание растений и почвоведение » . 169 (3): 434–443. doi :10.1002/jpln.200521962.
10. Скалл, П.; Дж. Франклин; О. А. Чедвик; Д. МакАртур (июнь 2003 г.). «Прогностическое картирование почв — обзор». Прогресс в физической географии . 27 (2). Sage Publications: 171–197. doi : 10.1191/0309133303pp366ra. S2CID  787741.
11. Берроу, П. А. (1986). Принципы географических информационных систем для оценки земельных ресурсов . Clarendon Press. стр. 194.

Внешние ссылки

• Комиссия по педометрии Международного союза почвоведов
• ISRIC — Всемирный центр почвенной информации
• Международное общество геоморфометрии
• Инструменты с открытым исходным кодом для почвоведов от Калифорнийской лаборатории почвенных ресурсов
• Рабочая группа по цифровому картированию почв