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Simulation of environmental factors and soil porosity based on Machine Learning：A case study of tobacco-growing soils in Baise，Guangxi
- Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni Vol. 64, Issue 2, Pages: 33-41(2025)
- 作者机构：
1.中山大学地球科学与工程学院，广东 珠海 519000
2.广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室 / 广东省地球动力作用与地质灾害重点实验室， 广东 珠海 519000
3.广东微碳检测科技有限公司，广东 清远 511500
4.中国烟草总公司广西壮族自治区公司，广西 南宁 530022
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20240201
CLC： S153.6Received：18 June 2024，
Accepted：31 October 2024，
Published Online：21 January 2025，
Published：15 March 2025
- 稿件说明：
移动端阅览
胡炎凤,邹天祥,梁志鹏等.基于机器学习的环境因子与土壤孔隙度模拟[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(02):33-41.
HU Yanfeng,ZOU Tianxiang,LIANG Zhipeng,et al.Simulation of environmental factors and soil porosity based on Machine Learning：A case study of tobacco-growing soils in Baise，Guangxi[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(02):33-41.
胡炎凤,邹天祥,梁志鹏等.基于机器学习的环境因子与土壤孔隙度模拟[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(02):33-41. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20240201.
HU Yanfeng,ZOU Tianxiang,LIANG Zhipeng,et al.Simulation of environmental factors and soil porosity based on Machine Learning：A case study of tobacco-growing soils in Baise，Guangxi[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(02):33-41. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20240201.
摘要
土壤孔隙度是土壤物理质量、农业和环境保护研究中的关键参数。本研究以广西百色市植烟土壤0~20 cm表层土壤为研究对象，采用4个机器学习模型模拟6个气候因子、3个地形因子和1个土壤属性因子对土壤孔隙度的预测潜力，分析孔隙度的大小和空间分布特征。结果显示，不同模型的预测结果存在明显差异，随机森林模型得出的孔隙度平均值为41.3%，该模型均方根误差（RMSE=5.738）较低，决定系数（
Ｒ
2
=0.648）最高，预测值和实测值基本一致，表明随机森林模型对于环境因子和土壤孔隙度模拟具
有较强的泛化性能和良好的预测效果。同时克里金插值结果显示，德保县和靖西市的孔隙度值整体偏小，可能存在土地板结、压实和土壤有机碳储量减少等土地退化问题，可通过择机作业，合理施加有机肥及深耕翻土等修复措施改善，促进研究区烟草生产力的提高。研究结果为预测区域土壤孔隙度提供一种有效办法，并为了解全国植烟土壤的孔隙度特征及土地退化管理措施安排提供参考依据。
Abstract
Soil porosity is a crucial parameter in the study of soil physical quality， agriculture， and environmental protection. This research focuses on the 0-20 cm surface soil of tobacco planting in Baise， Guangxi Province. Four machine learning models were employed to simulate the predictive potential of six climatic factors， three topographic factors， and one soil attribute factor on soil porosity. The study also analyzed the magnitude and spatial distribution characteristics of porosity. The findings reveal that the Random Forest model is the most effective， achieving a mean porosity prediction value of 41.257%， the lowest root mean square error of 5.738， and the highest coefficient of determination of 0.648. The predicted results closely align with the measured values， indicating that the Random Forest model demonstrates strong generalization performance and effective predictive capabilities for simulating environmental factors and soil porosity. Meanwhile， results from Kriging interpolation indicate that the porosity values in Debao County and Jingxi City areas are generally low. This suggests potential land degradation issues， such as land slumping， compaction， and a reduction of soil organic carbon storage. These problems could be mitigated through restoration measures such as selective operation， the reasonable application of organic fertilizer， and deep plowing， which would help promote tobacco productivity in the study area. Overall， this study provides an effective method for predicting regional soil porosity and offers a valuable reference for understanding the characteristics of soil porosity in tobacco-growing regions across the country， as well as for developing land degradation management strategies.
关键词
Keywords
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