SoilGrids — глобальные почвенные карты

SoilGrids — глобальные почвенные карты

SoilGrids 2.0 – это база данных, в которой представлены растровые данные о свойствах почвы с разрешением 250 м, созданная с помощью машинного обучения (Random Forest). Почвенные данные SoilGrids получены на основе более 240000 точек с известной информацией о почвах, а также с использованием более 400 переменных – факторов среды, описывающих растительность, морфологию рельефа, климат, геологию и гидрологию. С момента предыдущего выпуска (2017) проект SoilGrids значительно эволюционировал как в количестве входных данных, так и в методах моделирования.
SoilGrids представляет собой глобальные карты свойств почвы с информацией о шести интервалах глубины (в соответствии с требованиями рабочей группы GlobalSoilMap). Для каждой карты приведена количественная оценка неопределенности, которая дает понять, насколько точными могут быть данные в клетке растра. С помощью маски из моделей исключены города, водные объекты, ледники и территории без почвенного покрова, а еще в моделях нет резких изменений значений на границах стран. Сравнение моделей SoilGrids с другими источниками данных показало, что они соответствуют предыдущим исследованиям в глобальном, континентальном и региональном масштабе.
В SoilGrids представлены растры основных свойств почвы: pH (водный), емкость катионного обмена, насыпная плотность, содержание крупных фрагментов, песка, илистых и глинистых частиц, содержание органического углерода в почве, а также содержание общего азота. В базе данных также есть оценка более сложных свойств почв, таких как плотность и запасы органического углерода. Список свойств почвы может увеличиваться на основе запросов пользователей при доступности почвенных данных.

Точность слоев SoilGrids пока что ограничена и может варьировать в диапазоне от 30% до 70%. Это объясняется многими факторами – например, неравномерно распределенной плотностью входных данных и разной представленностью различных типов почв. Некоторые районы имеют очень низкую плотность точек с известной информацией о почвах. Особенно это отмечается в Центральной Азии, арктических регионах, прибрежных районах и пустынях. Команда сервиса постоянно работает над увеличением количества и пространственного охвата входных данных. Пространственная неопределенность модели подчеркивает необходимость увеличения количества наблюдений за почвой в менее исследованных регионах.

База SoilGrids регулярно обновляется и дополняется по мере поступления новых данных о почвах или при добавлении новых переменных после контроля качества. Команда сервиса постоянно работает над включением новых переменных в модели для повышения их точности, однако это непростая задача. Используемые сейчас переменные среды охватывают многие почвообразующие факторы, но в них все еще не хватает некоторых факторов в высоком разрешении – например, данных о материнской породе. Вопрос точности особенно актуален для показателей, связанных с запасами углерода, поскольку они являются результатом сложного процесса, где сочетаются многочисленные источники неопределенности. Чтобы улучшить прогнозы для своего региона, пользователи могут предоставить данные о почвенных профилях в базу данных ISRIC WoSIS, и эти данные будут использованы для улучшения моделей.
Предполагается, что система SoilGrids будет служить связующим звеном между глобальным и региональным картированием почв. В национальном и региональном масштабах растры можно использовать в качестве переменных для картирования и при создании своих моделей в региональных и локальных масштабах, а также для того, чтобы заполнить пробелы в региональных базах данных.
С 2019 года продукты SoilGrids предоставляются на условиях лицензии CC BY 4.0 (общедоступные данные). Доступ к последней версии SoilGrids 2.0 можно получить через WMS, WCS, WebDAV, а также можно загрузить слои для интересующих регионов в формате .TIFF.

Источники информации:

Poggio, L., de Sousa, L. M., Batjes, N. H., Heuvelink, G. B. M., Kempen, B., Ribeiro, E., and Rossiter, D.: SoilGrids 2.0: producing soil information for the globe with quantified spatial uncertainty, SOIL, 7, 217–240, https://doi.org/10.5194/soil-7-217-2021, 2021.

https://www.isric.org/explore/soilgrids/faq-soilgrids

Материал подготовила Юлия Федорова.