La porosité du sol est un paramètre clé de la qualité physique du sol, ainsi que des recherches en agriculture et protection de l'environnement. Cette étude porte sur le sol superficiel de 0-20 cm cultivé au tabac dans la ville de Baise, Guangxi. Quatre modèles d'apprentissage automatique ont été utilisés pour simuler le potentiel prédictif de six facteurs climatiques, trois facteurs topographiques et un facteur de propriété du sol sur la porosité du sol, en analysant la taille et la distribution spatiale de la porosité. Les résultats montrent des différences significatives entre les prédictions des différents modèles ; la valeur moyenne de la porosité obtenue par le modèle de forêt aléatoire est de 41,3%, avec une faible erreur quadratique moyenne (RMSE=5,738) et le coefficient de détermination le plus élevé (Ｒ²=0,648). Les valeurs prédites et mesurées sont globalement cohérentes, indiquant que le modèle de forêt aléatoire présente une forte capacité de généralisation et une bonne performance prédictive pour la modélisation des facteurs environnementaux et la porosité du sol. Par ailleurs, les résultats de l’interpolation par krigeage montrent que les valeurs de porosité dans les comtés de Debao et Jingxi sont globalement faibles, suggérant des problèmes de dégradation des terres tels que le tassement, la compaction et la réduction du stockage en carbone organique du sol. Ces problèmes peuvent être améliorés par des interventions appropriées telles que des travaux effectués au moment opportun, l'application raisonnée d'engrais organiques et le labour profond, afin de favoriser l'augmentation de la productivité du tabac dans la zone étudiée. Les résultats fournissent une méthode efficace pour prédire la porosité du sol à l’échelle régionale et offrent une base de référence pour comprendre les caractéristiques de la porosité des sols cultivés au tabac à l’échelle nationale ainsi que pour organiser les mesures de gestion de la dégradation des terres.

porosité du sol; facteurs climatiques; facteurs topographiques; facteurs des propriétés du sol; modèle de forêt aléatoire