近期，中国科学院南京土壤研究所基于相关项目获得的5000多个代表性土壤剖面样点，采用预测性土壤制图范式，利用地理信息与遥感技术对成土环境条件进行精细刻画和空间分析，研发自适应深度函数拟合方法，集成先进的集合式机器学习方法，搭建高性能并行计算环境，生成了我国系列土壤属性90m分辨率三维栅格分布图，并估算了不确定性的空间分布。
　　该工作初步构建了我国第1版高分辨率国家土壤信息网格，预期在土壤资源、农业、水文、生态、气候、环境等领域有广泛的应用前景，如土壤监测与管理、土壤功能评价、陆面过程模拟和法庭土壤物证溯源。此外，相关研究为有限样本条件下大面积复杂地区高精度数字土壤制图提供了有效途径，同时量化了成土因素对不同深度土壤属性的相对重要性，揭示了塑造土壤空间变异的多因素综合交互作用的复杂性和非平稳性。与现有土壤图和相关土壤数据集相比，该研究结果大幅提高了现有制图的准确性和精细度，并提供了空间预测的不确定性信息，更好地表征了我国土壤属性的空间变异特征。
　　相关成果发表在《科学通报》上，产品数据已在国家地球系统科学数据中心提供共享下载（下载链接：1 2）。
　　研究得到科技基础性工作专项、国家自然科学基金、第二次青藏高原综合科考、南京土壤所“一三五”计划前沿研究项目等支持。
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　　高精度中国国家土壤信息网格的制图方法框架