Пористость почвы является ключевым параметром физического качества почвы, а также исследований в области сельского хозяйства и охраны окружающей среды. В данном исследовании изучалась поверхностная почва (0-20 см) под выращиванием табака в городе Байсе, провинция Гуанси. Использовались четыре модели машинного обучения для моделирования прогностического потенциала шести климатических факторов, трех рельефных факторов и одного фактора свойств почвы на пористость почвы, а также анализировались размер пористости и пространственное распределение. Результаты показали значительные различия между результатами прогнозов различных моделей. Среднее значение пористости, полученное моделью случайного леса, составило 41,3%, при этом корень средней квадратичной ошибки (RMSE=5,738) был низким, а коэффициент детерминации (Ｒ²=0,648) — высоким; прогнозируемые и измеренные значения в основном совпадали, что свидетельствует о сильной обобщающей способности и хорошей точности модели случайного леса при моделировании воздействия экологических факторов на пористость почвы. Результаты интерполяции методом кригинга показали, что значения пористости в уездах Дебао и Цзиньси в целом низкие, что может свидетельствовать о проблемах деградации земель, таких как уплотнение почвы, снижение содержания органического углерода в почве. Эти проблемы можно улучшить с помощью своевременных агротехнических мероприятий, разумного внесения органических удобрений и глубокого вспахивания, что способствует повышению продуктивности табака в изучаемой области. Результаты исследования представляют эффективный метод прогнозирования региональной пористости почвы и служат основой для понимания характеристик пористости почв, используемых под выращивание табака, а также управления деградацией земель на национальном уровне.

пористость почвы; климатические факторы; рельефные факторы; факторы свойств почвы; модель случайного леса