全域高精度“数字土壤”炫酷登场(2)

高精度数字土壤被国际土壤学界列为现代土壤学研究的重中之重。它需要将大区域范围不同来源的调查数据进行时空整合和表达，不仅数字化工程量浩大，更需要解决一系列科学和技术层面难题，受到方法制约，各国相关进展缓慢。

从上世纪80年代开始，我国完成了一系列土壤调查和大比例尺土壤调查图件及资料。“但限于当时技术手段，各地完成的纸质手绘图件份数稀少，一个县也就是2~3份，经过40年的存放，纸质图件和资料状况不佳。对它们的抢救性收集刻不容缓。”

张维理说，对不同地区、时期的调查资料进行时空整合还面临一系列科学问题和技术困难。例如，“南方土壤测有效磷的方法和北方不一样，表达也不一样。如何整合起来要在科学层面和技术上同时拿出解决办法。”土壤大数据方法的核心是将数据科学、自动控制与人工智能设计原理引入土壤学研究领域，以层级化流程设计实现土壤科学需求，以自动化、人机交互式的数据流程替代人工流程，以并行于大数据流程的质量监控设计实现土壤科学家对全流程的掌控和人工干预。

资划所研究员李兆君说，这个方法的核心是人工智能和人机互动，需要土壤科学家以科学层面的设计来带动数据分析规则的设计，让机器学会规则后，代替人工去完成大数据的处理工作。

资划所副研究员徐爱国举例说，人的视觉可分辨的颜色只有100多种，而土壤类型有2万多种。要想在地图让大家通过不同颜色来区别不同的土壤类型，没有那么多颜色怎么办？通过机器学习的办法，在地图的不同幅面，让土壤类型既可以人工识别，又保持其自身的稳性。“要是手工干这个工作，半个月能配出一幅图就不错了。”人工智能技术大大加快了速度，20秒即可完成一幅。

目前，他们已研发约200多个人工智能模块，置于于大数据分析的流程线上。而科学家只需要在人机互动的入口、出口、中间控制点进行管控，节省了大量人力和时间。

“尽管我们启动比很多国家都晚，但大数据方法让我们比较高效地完成了土壤大数据时空整合和表达。”张维理说。

未来应用广阔

“未来会有更多、更好的土壤大数据技术和相关产品进入农业、环境多个行业与人们社会生活中。”张维理说，例如，将高精度数字土壤加载到耕地机械、施肥机械和灌溉机械芯片中，可实现精确施肥、耕作与灌溉；利用土壤时空大数据，对重点农区和流域实现分区、分类、量化的管理，能在减少农用化学品投入量的同时，增加作物产量，保障食品安全。

她认为，对社会和民生真正能发挥作用的应用技术研究，不仅需要理论上的突破，更需要有经验的科研人员在一线进行长期和大量的试验和测试，需要长期坚持，不能在乎每年学术期刊论文发表的多与少。“我们这么多年做大数据时空整合，发表的paper就比较少，收获是历练了对耕地保育、科学施肥和现代农业非常有用的人工智能、人机交互设计技术能力。”

未来，有几项应用已经进入了他们的视野。

利用高精度土壤时空大数据，可以进行土壤质量变化趋势播报。实际上，针对我国大区的宏观土壤预报已经实现了，包括哪个区域会进一步酸化，哪个区域土壤流失会更严重，哪个区域氮磷钾养分非均衡化问题更严重等。“但落到具体地块的微观播报对农民更有用、更有意义。由于土壤理化性状变化没有那么快，即使对变化快的有效养分而言，每几年进行一次播报就够了。”