点击图片查看原图心系“国之大者”做好土壤三普“顶层设计”
2022年，发布《关于开展第三次土壤普查的通知》，陕西省按照“闯路子、建机制、探模式、定标准、练队伍、出成果”的要求，精心谋划、严密组织，开启高质量的土壤三普工作。成立了陕西省第三次土壤普查领导小组，各试点市县分别成立相应的工作机构，与中央、省级小组及各作业单位一同谋划并实施，形成了省、市、县三级合力共抓试点工作的良好态势。通过“发布-政审-遴选-参赛-评价-支撑-落地”程序，评选出政治觉悟高，技术能力强，大局意识强的团队，以西北农林科技大学、陕西省土地工程建设集团、陕西省地质调查院、航天宏图信息技术股份有限公司为技术支持单位的队伍，聘请33名土壤学组成省级技术指导组，紧密协作、优势互补、形成合力，把好“信息化平台与土壤制图、外业调查采样与分类、内业化验与质量控制”板块，守好“土壤三普”试点工作质量关，优化调整调查方法，集中授课、现场教学、资料抽查、现场飞行检查，编制《土壤三普外业调查表层采样工作细则》，把好省级质量关口，做好中央及省、市技术跟踪、人员培训、设备保障，从全局上、从细节上、从关键处着手，保质保量开展试点工作。
创新“融圈”模式，探索“陕西经验”
陕西省土壤三普试点工作涉及面广、采样点复杂、样品多，如不能及时贴标并入库保存，就不能实现土壤普查闭环式管理，更会出现混样、丢失、遗漏、误判等风险。陕西省土壤普查办在提出“破圈”思维，进行“融圈”行动，充分激发国资国企主力军作用，调动社会力量，从质量、时间、管理、安全等方面，进行关键技术和卡脖子问题攻关。与陕西省土地工程建设集团共建5000m2样品库，西北农林科技大学土壤学全程指导样品库的设计、保存、展示等技术环节，按照土壤样本库、耕地土壤馆、土壤大数据管理平台、土壤检测中心等功能进行划分。后续3年的省级土壤样品将在这里全部入库，形成集研究、技术培训、公众科普和青少年教育等多种功能于一身的陕西特色土壤样品数据库。
机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法，提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布，可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值，利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的可靠性，要求对样点的可靠性进行质量检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系；需要具有较好的空间代表性，除机器学习模型外，其它模型制图区域通常不宜过大。
地形因素是常用的环境变量，主要包括描述地形特征的地形属性和描述地貌部位信息的指标。地形属性可利用数字高程模型栅格数据（Digitalelevationmodel，DEM）提取高程坡度坡向平面曲率剖面曲率地形湿度指数与河流的距离与山脊的距离等，可通过GIS软件计算获得。地貌部位通常用坡位表达，可用于小流域土壤属性的空间分布推测。也可通过基于相似度的模糊推理方法，通过计算坡面上任一位置与各类坡位的典型位置在属性域与空间域上的相似度，对坡位在空间上的渐变信息进行定量描述。获得研究区中每一类坡位的空间渐变图，作为土壤制图的环境协变量。3地形地貌变量的表征与数据处理
