《Geoderma Regional》：An observations framework for data interoperability: Enabling descriptive regional data for soil and land management in the Australian context
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区域土壤数据互操作性不足的问题，通过开发基于O&M标准而非土壤域模型的观察框架，整合了165项区域土壤属性。研究发现仅30%化学观测符合澳大利亚ASLSH标准，38%缺失操作描述，物理和生物学观测完全偏离标准，采样协议与FAIR原则对接困难。提出构建标准元数据框架、完善FAIR土壤本体库、探索AI与图技术结合的解决方案。
M. Wong | B. Simons | H. Gillet | N.J. Robinson | A. Neyland | P. Dahlhaus | A. MacLeod | H. Thompson
澳大利亚联邦大学电子研究与数字创新中心，University Drive, Mt Helen, VIC 3350, 澳大利亚
摘要
区域资源管理组织和研究人员需要一致的土壤数据，以实现有效的知识传递和监测。然而，土壤工作者收集的数据可能不符合国家和国际互操作性标准的要求。本研究通过基于观测与测量（O&M）标准的独特“观测框架”，整合了来自农业团体、流域管理者和大学研究人员的多样化数据，从而填补了这一空白，该框架不依赖于土壤领域模型的约束。
成功描述了165个独立的土壤属性，从而提供了具有区域特性的互操作性土壤数据。大量数据不符合现有的国家土壤模型标准：仅有30%的化学观测程序符合《澳大利亚土壤与土地调查手册系列》（ASLSH）的标准，38%的程序完全没有描述；土壤物理和生物测量程序则完全不符合ASLSH的要求。包括采样协议在内的背景信息通常缺失，或者难以与FAIR（可发现、可访问、可互操作和可重复使用）词汇表对齐。
为提供多样化的区域FAIR土壤数据而得出的结论包括：1）需要支持FAIR土壤数据的标准元数据框架，并理解背景信息和数据质量要素对最终用户的重要性；2）通过专家和社区的参与，开发并维护完善的FAIR土壤词汇表，特别是在属性和采样方面；3）研究人工智能在土壤数据和信息提供方面的潜力，包括图技术和领域模型在哪些方面具有优势，以及在哪些情况下土壤领域专业知识至关重要。
