近日，我院魏立飞教授团队在环境科学与生态学一区top期刊《Science of The Total Environment》（IF=10.753）发表了题为”Digital mapping of soil pH and carbonates at the European scale using environmental variables and machine learning的研究论文。我院卢其楷老师为第一作者，魏立飞教授为通讯作者。

土壤pH值和碳酸盐（CaCO3）是土壤肥力的重要指标，预测其空间分布对农艺和环境至关重要。利于数字土壤制图（DSM）技术进行土壤pH值和CaCO3分析是一种快速且经济高效的方法，已经被广泛应用土壤学中。然而，目前的土壤pH值和CaCO3的数字制图并不完善，特别是在大范围内难以保证其精度。因此，本研究聚焦大尺度土壤pH值和CaCO3的难点，耦合多源环境变量因子和机器学习算法，构建了九种机器学习框架（三个线性模型和六个非线性模型）在欧洲大陆上进行土壤pH值和碳酸盐智能感知，实现高精度的大尺度土壤制图及演变预测。

Maps of soil pH predicted by nine methods Maps of the soil CaCO3 predicted by nine methods

该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、湖北省重点研发计划和区域开发与环境响应湖北省重点实验室开放基金等资助。

                                      撰稿人：魏立飞 审稿人：刘杰