数字土壤制图 土壤属性预测性制图规范 编制说明

《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》DigitalSoilMapping–PredictiveMappingSpecificationforSoilProperties（征求意见稿）21工作简况 1.1编制背景及意义（数字土壤制图的背景） 31.2任务来源31.3工作过程 41.3.1成立标准编制组 41.3.2起草及试验阶段 41.4主要参加单位和工作组成员及其分工 42标准编制原则和主要内容 2.1基本原则 52.2国内外标准分析 52.3主要内容 52.4方法的验证 52.4.1验证方案 52.4.2验证样品的选择 62.4.3预测精度 73标准中涉及专利的情况 4预期达到的社会效益等情况 5采用国际标准和国外先进标准的情况 6与现行法律、法规、标准的协调性 7重大分歧意见的处理经过和依据 8标准性质的建议说明 9对标准贯彻的建议 10其他应于说明的事项 11参考文献 31工作简况1.1编制背景及意义（数字土壤制图的背景）土壤类型和属性的空间分布信息是生态水文模拟、全球变化研究、资源环境管理所需的基础数据，制图是对土壤空间分布信息获取和表达的有效方式。过去，土壤专家通过野外调查在脑海中形成土壤—景观模型，以多边形为基本表达方式，以手工勾绘为基本技术，依据地形图、航空像片或卫星像片进行土壤制图。近30年来，随着地理信息系统、数据挖掘和地表数据获取技术的发展，数字土壤制图成为一种新兴的、高效表达土壤空间分布的方法数字土壤制图反映的是土壤的空间分布特征和规律，土壤的空间分布是土壤形成与发展过程的体现，因而，数字土壤制图的第一个理论基础是土壤成土因子学说。数字土壤制图是以土壤—景观模型为理论基础，以空间分析和数学方法为技术手段的土壤调查与制图方法，是有别于传统土壤调查与制图技术的现代化技术体系。其实现过程主要是根据与土壤发生相关的或与土壤具有协同空间变化的地理环境数据以及土壤属性数据，生成数字格式的土壤图，或者根据土壤属性空间分布的自相关特征，应用地统计的方法来推测土壤的空间分布，形成土壤图。以这种方式生成的土壤图通常利用栅格的方式来表达土壤空间变化，从而可以更详细地表达土壤的空间变化。另外科技部国际合作专项“全球数字土壤制图东亚区合作研究国家重点研发计划”、科技部科技基础性工作专项“我国土系调查与《中国土系志》编制”和“我国土系调查与《中国土系志（中西部卷）》编制”以及国家自然科学基金项目“黑河流域关键土壤属性数字制图研究”等国家级重点专项，也需要数字土壤制图等关键技术的支撑。数字土壤制图强调土壤属性的空间分布特征，通过地理信息系统（GIS）技术，可以精确地展示土壤类型、性质在地理空间上的分布情况。传统的土壤制图往往依赖于定性描述，而数字土壤制图则更多地采用定量方法，通过数据分析来预测和描述土壤属性，整合了土壤学、地理学、生态学、遥感科学等多个学科的知识和技术，利用各种预测模型，如土壤发生模型、空间插值模型等，来预测未采样区域的土壤属性。通过数字土壤制图，可以更准确地掌握土壤资源的分布状况，为农业种植结构调整、土地资源合理利用提供科学依据。规范我国土壤预测属性制图，为我国土壤属性研究的数据与国际互认提供有利条件。1.2任务来源2023年12月14日国家市场监督管理总局标准技术管理司发布了《国家标准化管理委员会关于下达2023年第四批推荐性国家标准计划的通知》（国标委发(2023)63号其中《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》获得批准成为2023年第四批国家标准制订计划项目，计划编号20232408-T-326，主管部门4为农业农村部，技术归口单位为全国土壤质量标准化技术委员会，主要起草单位：中国科学院南京土壤研究所、浙江大学、南京师范大学，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所等。1.3工作过程1.3.1成立标准编制组2023年1月签订立项计划书后，项目承担单位立即成立了标准编制组，由项目负责人担任编制组组长，集合中国科学院南京土壤研究所、浙江大学、南京师范大学，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所各单位相关骨干人员，对该项目进行人员分配和责任分工，并完成了任务书和合同书的填报，编制组成员中包括有分析工作经验和标准修订制工作经验的同志。1.3.2起草及试验阶段2022年3月，按下达的《国家标准化管理委员会关于下达2023年第四批推荐性国家标准计划的通知》，标准编制组根据收集的资料修改和完善预研阶段的标准草案，形成工作组讨论稿初稿。2022年5月，组织标准起草各单位在南京举办标准启动会，统一试验条件，落实试验细节，切实分配各阶段各单位负责的任务与工作。2022年6月至2022年9月，中国科学院南京土壤研究所在调查全国各地区、各种类土壤的前提下，开始选取样区进行数字土壤制图实验。2022年10月，任务启动会在线上举行，会议决定将验证试验、预测结果发给各起草单位进行第一轮验证试验。2023年3月，收集第一批验证数据，并总结试验中发现问题，起草单位在充分交流后，对工作组讨论稿进行修改，随后编制组展开第二轮验证试验，验证单位包括：中国科学院南京土壤研究所、浙江大学、南京师范大学，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所。2023年3月至7月工作组通过比对试验的预测结果和试验期间收集到的各参加单位的反馈信息，对工作组讨论稿初稿细节进行线上讨论和优化。2023年8月，根据研讨会形成的结论修改了《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》工作组讨论稿和编制说明，重点对讨论稿的格式、语言和标点符号进行编辑性修改，对编制说明的格式和内容进行了调整与修改，形成了《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》征求意见稿和编制说明。2023年10月，起草组将《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》征求意见稿和编制说明提交全国土壤质量标准化技术委员会审定。1.4主要参加单位和工作组成员及其分工本标准由中国科学院南京土壤研究所、浙江大学、南京师范大学，中国农业科学院农业资源与农业区5划研究所，江苏省质量和标准化研究院等单位共同起草。主要成员为张甘霖、宋效东、刘峰、赵玉国、史舟、朱阿兴、潘贤章、张维理、徐爱国、管旭琳等。张甘霖、宋效东为主要起草人，负责方案制定技术参数确定以及标准条款编写等工作。2标准编制原则和主要内容2.1基本原则土壤发生原则：土壤是成土环境因素在时间上长期交互作用的产物。土壤制图过程应贯彻土壤发生原则，应从发生学出发，在研究土壤及其与成土环境因素之间发生关系的基础上推测土壤分布；反过来，推测得到的土壤分布应反映这种发生关系。科学性、知识性和实用性：土壤图既要反映自然规律、人为作用，要表现出成土因素的作用和土壤地理分布规律，有助于读图者获取土壤分异及其与环境关系的知识，又要面向实际的生产、管理和应用。2.2国内外标准分析目前关于数字土壤制图国内外还缺少严格的标准。目前只有全球土壤数字制图计划（GSM整体方案由数字土壤制图、土壤管理建议和对终端用户的服务三部分组成，计划用5年左右时间，采用现代土壤地理学、遥感、地理信息系统、数据挖掘等理论和方法，完成一份基于互联网的、可以反映全球土壤属性的高分辨率的三维网格数字土壤地图。这个全新的全球土壤数字地图还将辅以土壤解译和土壤功能评价，帮助使用者在土壤管理问题上做出科学决策，如农产品生产、应对气候变化和环境恶化等。目前，国内只有与数字土壤制图相关联的对于土壤制图的相关标准，对于土壤制图的相关标准有，GB/T32738-2016、GB/T36501-2018、GB/T41475-2022，这些标准侧重于图例的渲染，地图符号的设计等，不能完全满足当前对于土壤属性分析的需求，目前对于土壤属性预测还没有现行的标准，缺少专门同于土壤属性预测的标准，而不是基于地图学的地图符号的设计。2.3主要内容按照我国标准方法编制的规范，本标准涉及的主要内容包括：应用范围、规范性引用文件、术语及定义、制图原则、数字土壤专题图分类编码、数据准备、土壤属性预测性制图过程、制图结果质量控制、元数据表附录，具体内容请参考标准工作组编写的《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》的征求意见稿。2.4方法的验证2.4.1验证方案土壤图的验证指标根据土壤图的不同而有所差异。对于土壤类型来说，主要通过混淆矩阵验证分类的精度，混淆矩阵包含有总体精度、生产者精度、用户精度以及每种土壤类型的精度等，这些精度指标从不6同侧面反映了分类的精度。对于土壤属性图来说，验证指标主要为平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数等。方法的验证要求参加单位严格按照工作组初稿中规定的方法草案，使用不同的预测模型来预测中国的土壤有机碳的空间分布图，根据现有的数字土壤制图预测模型结果与第三方的数据集（SDCLSM和SoilGrids）进行验证和精度比对，比较哪一种方法的精度高。2.4.2验证样品的选择数据来源：2010年收集的全国土壤数据图，中国大陆0-5cm，5-15cm，15-30cm，30-60cm和100-200cm深度的土壤有机碳（SOC）。用于验证精度的第三方数据集的选择，样本的详细情况请见表1、图1。表1.预测方法预测方法种类SDCLSM历史土壤数据集SoilGrids国际的现有的数据集VELM自行研究的方法WELM现有的数字土壤制图7图1土壤采样点位信息2.4.3预测精度本研究利用不同的预测模型得到的结果进行精度对比分析，比较出精度最高的方法。见表2和图预测结果表明：（1）VELM的预测方法模型相对于其他方法预测精度更高。（2）两种模型的总体R2值在0.16-0.57，且随深度的增加而减小。经独立验证，表层土壤有机碳预测(<30cm)的R2值为0.41-0.57，并在每个气候带分别对生成的土壤图进行了评价。验证结果表明，即使WELM和VELM的整体性能几乎相同，所提出的VELM也利用了每个气候区的三个单独模型的最优结果，并将预测结果提高了12.6%。8图2.基于独立验证的有机碳浓度(gkg-1)预测精度R29表2各模型预测精度（VELM:基于投票的集成学习模型;WELM:加权集成学习模型）VELM05WELM515VELM515WELM1530VELM15303标准中涉及专利的情况4预期达到的社会效益等情况土壤属性预测是量化土壤属性空间变化、制作土壤空间分布图的重要手段。目前在一些偏远或难以到达的地区，地面实测数据可能不足，影响制图精度。数据更新周期长，难以反映土壤属性的实时变化也是目前的不足之处。除此之外，现有的土壤预测模型可能无法适用于所有地区和环境条件，导致很多模型预测结果误差较大。通过制订《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》，可以为土壤中的各属性的预测提供规范化的标准方法。该标准一经发布实施，将会被科研院所、大专院校、和相关部门广泛采用，将会促进土壤资源的可持续利用，保障国家粮食安全和生态安全，对土壤科学意义，具有显著的社会效益。5采用国际标准和国外先进标准的情况目前国内外尚未有土壤属性预测的标准，本标准水平属国际先进水平。6与现行法律、法规、标准的协调性本标准的制定符合《中华人民共和国标准化法》和《国家标准管理办法》。目前我国没有和《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》相关的国家标准和行业标准。标准的格式和表达方式等方面完全执行了现行的国家标准和有关法规，符合GB/T1.1的有关规定。与现行的法律、法规无冲突。7重大分歧意见的处理经过和依据无8标准性质的建议说明根据标准化法和有关规定，建议本标准的性质为推荐性国家标准。9对标准贯彻的建议《数字土壤制图土壤属性预测性制图规范》提供了土壤属性预测制图的标准方法。该标准方法的实施可为掌握土壤属性以及土壤变化趋势以及生态环境的防治提供重要的方法学支撑。实施前应充足供应标准文本，使科研院所、大专院校和环保单位等标准的使用部门能及时获得标准文本，这是保证标准贯彻实施的基础。实施后，建议由中国科学院南京土壤研究所，联合其他相关机构针对标准的使用对象，有重点地进行标准的培训和宣贯，同时提供技术咨询，以保证标准的贯彻执行。建议标准实施期为6个月。10其他应于说明的事项11参考文献[1]张甘霖,朱阿兴,史舟,等.土壤地理学的进展与展望[J].地理科学进展,2018,37(01):57-65.:1442-1444.[2]朱阿兴,杨琳,樊乃卿,等.数字土壤制图研究综述与展望[J].地理科学进展,2018,37(01):66-78.[3]黄魏,罗云