Цифровое картографирование почвенного органического углерода методами машинного обучения в степных ландшафтах Зауралья (Россия)

Abstract

Количественное и пространственное определение содержания органического углерода почвы (ПОУ) имеет решающее значение для понимания динамики углерода в наземных экосистемах. Целью данного исследования было цифровое картографирование ПОУ в степной зоне Зауралья (Россия) с использованием метода машинного обучения «случайный лес». В исследовании использовался набор данных, содержащий 1305 точек обследований на глубине почвы 0–20 см. Объясняющие переменные для моделирования ПОУ были представлены основными факторами почвообразования. Согласно интерпретации модели машинного обучения, климат и высота рельефа были ключевыми факторами, влияющими на прогнозирование концентраций ПОУ. Данное исследовании показало целесообразность использования методов машинного обучения для цифрового картографирования ПОУ и выявление ведущих факторов, влияющих на его динамику