面向密西西州的精准土壤健康：基于区域框架的 site-specific 管理
摘要
有效的土壤健康管理对于维持农业、采纳生态系统韧性和保持水质至关重要。然而，密西西州的多样化景观限制了宽泛化管理建议的有效性。现有土壤分类系统的分辨率不足，迫切需要数据驱动的、针对特定场地的见解，以指导量身定制的干预措施。为此，我们设计了一个区域土壤聚类框架，以支持密西西州全州的精准土壤健康管理策略。该方法利用高分辨率 SSURGO 数据集，显式处理 0-30 cm 根区范围内的土壤属性。多变量分析结合变分自编码器和 K-Means 聚类用于将具有相似属性的土壤分组。通过轮廓得分和对现有分类学单位的检查等统计指标验证了所得聚类的空间一致性。该方法使我们能够划定捕获纹理、液性性质、化学肥力和生物指标的土壤组别，这些指标独特于密西西州多样化的农业生态区域。该聚类图识别出十个不同的土壤健康管理区域。选择 10 个聚类作为最佳方案，是因为其规模足够大，能够捕获继承的土壤模式，同时又可在实际的全州应用中加以管理。根部深度限制和饱和水力导率成为土壤分化的主要变量。每个管理区域由 clay、有机质、pH 和可利用水容量的独特组合定义。该框架将高级数据分析与可操作的、针对特定场地的建议相结合，使保育规划者和农业专家能够优化管理实践，提高全州资源效率。
引用
@article{arxiv.2510.26815,
title = {Toward precision soil health: A regional framework for site-specific management across Missouri},
author = {Dipal Shah and Jordon Wade and Timothy Haithcoat and Robert Myers and Kelly Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26815},
year = {2025}
}
备注
The preprint is being withdrawn following a later change in my supervisor's position regarding its public release. The submission was made in good faith, based on prior documented discussions and mutual understanding, including verbal consent to proceed. Although the subsequent request for withdrawal was unexpected, I respect the decision