中国全域高精度数字土壤

近日，中国农科院联合12家专业科研院所，历经21年完成了覆盖全国的高精度数字土壤项目。这是中国迄今最为全面和精确的土壤资源与质量记录，也是大疆域国家中首个完成这一工作的国家。

该高精度数字土壤包含九个图层，涵盖多项土壤理化性质、高精度数据以及长达40年的土壤空间数据，构建了我国土壤时空大数据体系。这一体系对于土壤资源的应用与环境管控具有重要意义，能够实现精准施策，满足各行业对高精度土壤数据的需求。

数字土壤

“数字土壤”指的是数字化的土壤，利用地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和遥感技术（RS）等现代信息技术手段，模拟和重现土壤类型和营养成分的空间分布特征。通过收集和整合大量分散的信息，建立多个数据库，将其转化为数字化表达。

21年工程浩大，大数据、AI助力

张维理教授作为该项目的主要负责人，表示虽然耗时21年，但项目进展依然迅速。他说：“尽管起步较晚，但我们已经取得了较快的进展。”该项目旨在抢救性搜集和整合上世纪80年代以来的大比例尺土壤调查图件和资料，满足各行业对高精度土壤数据的需求，同时为研究中国土壤与环境质量演化提供科学依据。

然而，将大区域范围内不同来源的数据进行时空整合和表达是一项庞大的工程，不仅需要大量的数字化工作，还需要解决一系列科学和技术难题。张维理团队引入了数据科学、人工智能和人机交互设计，推动土壤时空大数据的构建。

边建设，边运用

该项目采用了边建设边运用的方式，其成果已应用于国内60多家科研机构，用于耕地质量演化、流域氮磷流失量估算、环境容量测算、温室气体减排等领域，促进了这些领域的创新研究。同时，该项目在全国31个省、市、自治区的农业、环境、自然资源管理部门得到了广泛应用，包括耕地保护与地力提升、面源污染防治、土地整治、测土配方施肥和基本农田建设等国家工程，产生了巨大的社会效益和经济效益。

每公顷土地的数据

“高精度数字土壤”能够以每公顷为单位提供多项土壤资源与质量理化性质数据，其中包括土壤质量稳定性指标，如土体结构、质地、母质、成土条件和土壤类型等，这些数据的时效性可达数千年，可长期使用。此外，土壤中的有机质、酸碱度、氮、磷、钾等营养成分含量和耕层厚度等快速变化的指标也为了解土壤与环境质量演化提供了依据。

这意味着每公顷耕地都有数十项土壤数据可供农民直接用于农田管理。张维理教授表示，未来可以将高精度数字土壤加载到耕地机械、施肥机械和灌溉机械的芯片中，实现精准施肥、耕作和灌溉。利用土壤时空大数据，可以实现重点农区和流域的分区、分类、量化管理，从而在减少农用化学品投入的同时增加作物产量，提高农民收入和发展农业，同时保障中国的粮食安全和环境安全，确保餐桌上的食品安全。

农田管理与作物适种评价

例如，通过农田管理，将全国的数据导入到机载智能装置中，可以实现精准施肥和农田管理，这也是现代农业机械的重要组成部分。

“适种作物评价”则是通过对土壤中多种元素的分析，确定不同区域的土壤适合种植哪些作物。例如，通过分析可以确定一块土地更适合种植葡萄还是板栗。

“高精度数字土壤”在农田氮磷流失控制、土壤污染防治与污染土壤修复、水土流失防治与减灾，甚至应对气候变化等方面也发挥了重要作用。

土壤预测

“土壤变化也可以像天气预报一样进行预测。”张维理教授说，“目前我们主要做宏观预测，近年来每年都会向农业部等相关部门提供土壤数据。”高精度数字土壤能够直观、精细地展示土壤资源与质量状况，为农业、环境和科学研究提供重要信息。

至于能否对每块地的土壤变化进行监测和预测，提供更精准的数据，张维理教授认为还需要大约10年的时间。“一些农业发达的国家，如荷兰，已经能够做到精准预测。我国作为农业大国，虽然起步较晚，但仍有很大的发展空间。在土壤数据预测方面，种植者自然希望了解自己的土地上土壤的状况如何，适合种植什么作物，需要进行什么样的土壤管理。要做到这样的精准度，我们可能还需要10年时间。当然，土壤预测和天气预报有所不同，不需要每天更新，因为土壤的变化相对缓慢，一般几年预测一次即可。”

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