（数字）土壤学的演变——借鉴过去，适应未来

《Geoderma》：The Evolution of (Digital) Pedology – drawing from the past, adapting to the future

数字土壤制图、机器学习及物联网传感器推动了土壤学从定性描述向定量预测转型，提出土壤安全五维框架，整合生态-地球系统模型应对气候变化。然而，土壤分类标准化、长期动态预测及人类活动量化仍是挑战。未来需融合AI、高分辨率监测与全球协作，实现土壤资源可持续管理。

　　土壤科学作为一门研究土壤形成与演变的学科，其发展经历了从传统方法到现代数字技术的深刻转变。过去的一个世纪，土壤科学取得了诸多成就，这些进展不仅深化了我们对土壤属性和功能的理解，还为土壤的分类、管理以及在全球可持续发展中的作用提供了新的视角。然而，尽管技术不断进步，土壤科学仍面临诸多挑战，包括如何更准确地评估土壤变化、如何在多尺度上建模土壤过程、以及如何更好地理解和应对人类活动对土壤演化的深远影响。

土壤科学的发展历程可以划分为几个关键阶段。早期的土壤研究主要依赖于实地观察和实验室分析，通过对土壤剖面及其层次的识别和分类，奠定了土壤形态学的基础。随着研究的深入，土壤形成过程的机制逐渐被揭示，土壤生物活动在土壤形成中的作用也被重视起来。进入20世纪后，土壤分类和制图成为土壤科学的核心内容，为农业、土地管理和环境科学提供了广泛的应用。近年来，数字土壤制图（Digital Soil Mapping, DSM）和土壤评估（Digital Soil Assessment, DSA）的出现，标志着土壤科学进入了一个新的时代，通过高分辨率数据和先进的技术手段，实现了对土壤属性和功能的更精确和动态分析。

数字土壤制图技术的发展，使得土壤数据的收集、分析和应用变得更加高效和全面。通过将土壤属性与环境变量相结合，土壤科学家能够预测土壤在不同尺度上的分布和变化。这一过程得益于地理信息系统（GIS）、遥感技术和计算能力的提升，使得土壤数据的处理和建模变得更加精确。全球土壤地图项目（如GlobalSoilMap）便是这一趋势的典型代表，它利用一致的方法论，为全球范围内的土壤信息提供了统一的框架。随着技术的不断进步，土壤地图的分辨率也在不断提升，从早期的1公里精度发展到如今的100米甚至30米的精细地图，极大地提高了我们对土壤变化的感知能力。

与此同时，土壤评估技术的出现，使我们能够超越简单的土壤制图，转向对土壤功能、生态系统服务以及管理实践影响的深入分析。数字土壤评估不仅能够识别土壤的潜在用途，还能预测土壤在不同环境条件下的响应，为土地利用规划和环境保护提供科学依据。通过将土壤属性与生态系统服务联系起来，数字土壤评估为土壤安全（soil security）概念的提出奠定了基础。土壤安全是一个多维度的框架，涵盖土壤的“五C”：能力（capacity）、状态（condition）、资本（capital）、连接（connectivity）和编码（codification）。这一概念的提出，使土壤科学不再局限于描述性的研究，而是转向了更加系统和全面的评估体系。

土壤光谱分析技术的兴起，为土壤研究提供了新的工具。通过可见光-近红外（vis-NIR）和中红外（mid-IR）光谱技术，科学家能够快速、低成本地获取土壤的物理、化学和生物特性。这一技术的广泛应用，使得土壤数据的采集变得更加高效，尤其是在农业和环境监测领域。例如，便携式X射线荧光光谱仪（pXRF）已经能够提供与传统实验室方法相当的分析结果，这不仅提高了土壤分析的效率，还降低了成本。此外，土壤光谱技术还可以用于实时监测土壤健康状况，为精准农业和可持续土地管理提供支持。

在土壤传感技术方面，近距土壤传感（Proximal Soil Sensing, PSS）的出现，使得土壤属性的测量和监测变得更加精确和高效。通过移动设备上的传感器，科学家能够实时获取土壤的多种属性，从而为土壤健康评估提供更加全面的数据支持。近距土壤传感技术的结合，使得土壤研究不再受限于传统的采样方法，而是能够通过多维数据采集，实现对土壤变化的动态监测。这种技术的发展，也推动了“土壤表型”（soil phenotyping）概念的提出，即将土壤视为一个具有多种可测量特性的系统，类似于植物表型研究。

土壤科学的进步还体现在移动应用程序的开发上。智能手机和移动设备的普及，使得土壤数据的采集和分析变得更加便捷和普及。例如，SLAKES应用程序允许用户通过简单的图像识别技术，评估土壤团聚体稳定性，这是一种衡量土壤健康的重要指标。这类应用程序的出现，不仅提高了土壤数据的可及性，还促进了公众对土壤科学的理解和参与。通过这些工具，农民、研究人员和政策制定者可以更方便地获取和分析土壤信息，从而做出更加科学和合理的决策。

然而，尽管土壤科学取得了显著进展，仍存在一些关键的局限性。首先，土壤剖面和层次的数值分类系统尚未完善，仍然需要更加精细的分类方法。其次，过程驱动的土壤-景观模型仍处于初级阶段，如何准确预测土壤在不同环境条件下的演变，仍然是一个挑战。此外，土壤科学在预测未来土壤变化方面仍显不足，尤其是在应对气候变化和土地利用变化时，缺乏长期和动态的土壤模型。同时，人类活动对土壤演化的影响，如城市化、森林砍伐和农业实践，仍然难以准确量化和预测。最后，土壤多样性和土壤生物多样性研究仍处于初步阶段，如何更好地理解土壤中的生物过程及其与土壤属性和生态系统功能之间的关系，是未来研究的重要方向。

展望未来，土壤科学的发展将受到多种技术的推动，包括机器学习、人工智能、物联网（IoT）传感器、机器人测量和大规模计算。这些技术的结合，将使得土壤监测和管理更加智能化和实时化。例如，机器学习和人工智能可以用于处理和分析海量的土壤数据，从而提高土壤预测的准确性和效率。物联网传感器的普及，将使得土壤数据的收集更加便捷，为实时监测土壤状态提供了可能。机器人测量技术的应用，则能够提高土壤数据采集的效率和精度，为大规模土壤研究提供支持。此外，大规模计算技术的发展，将使得土壤-景观交互过程的建模更加复杂和精确，从而支持更全面的土壤管理策略。

尽管技术进步为土壤科学带来了新的机遇，但同时也伴随着一些挑战。例如，如何在AI驱动的预测模型中融入传统的土壤知识，如何确保数据的透明性和可验证性，以及如何避免过度依赖数字工具而忽视传统的实地研究。此外，随着人工智能技术的不断发展，如何确保其在土壤科学中的应用不会偏离科学的本源，如何在复杂的土壤系统中找到合适的平衡点，都是需要认真思考的问题。与此同时，土壤科学也需要在理论层面进行创新，以更好地理解和解释土壤过程，特别是在应对全球性挑战时，如何将土壤科学的理论与实践相结合，是未来发展的关键。

在人类活动日益影响土壤过程的背景下，土壤科学必须更加关注土壤的中心地位，并推动以土壤为核心的环境可持续性研究。土壤不仅是农业生产的基础，也是生态系统健康、水资源管理和气候调节的重要组成部分。因此，未来的土壤研究需要更加紧密地与政策制定和社会需求相结合，确保土壤科学的研究成果能够转化为实际的管理措施。这不仅需要科学家的持续努力，还需要政策制定者和社会各界的广泛参与。

为了应对这些挑战，全球土壤安全智库“Aroura”应运而生。该智库旨在推动土壤科学成为全球政策的核心议题，通过跨学科合作和多方参与，为土壤管理提供科学依据和政策建议。Aroura强调土壤的多维功能和动态特性，倡导建立一个以土壤为中心的治理框架，以确保土壤的可持续利用和保护。此外，该智库还致力于提高公众对土壤重要性的认识，通过教育和宣传，培养土壤保护的意识和责任感，为全球土壤安全的实现奠定社会基础。

总体而言，土壤科学正处于一个快速发展的阶段，技术的进步为其提供了前所未有的研究工具和方法。然而，土壤科学的未来不仅依赖于技术的发展，还需要理论的创新和政策的支持。只有通过多学科的融合和全球范围内的合作，才能更好地理解和管理土壤这一关键资源，确保其在应对全球挑战中的核心作用。土壤科学的未来，将不仅仅是技术的突破，更是对土壤作为生命之源的重新认识和重视。