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为解决土壤表面粗糙度（SSR）测量繁琐及模拟问题，研究人员开展了通过机器学习模拟降雨下土块演变对微地形变化影响的研究。结果表明该模型能准确模拟土块演变，对研究土壤相关过程及建模意义重大。
在广袤的农业领域，土壤如同大地的基石，对农作物生长起着至关重要的作用。土壤表面粗糙度（Soil Surface Roughness，SSR）作为土壤的一个关键特征，不仅与土壤肥力紧密相连，还在众多地貌过程中扮演着重要角色。想象一下，每一寸土地上的微小起伏，都影响着水分的渗透、种子的发芽以及植物根系的生长。然而，传统的土壤表面粗糙度测量方法十分繁琐，而且在研究其随时间变化以及对各种过程的影响时，面临着诸多困难。比如，测量过程可能需要耗费大量的人力、物力和时间，且难以获取全面、准确的数据。此外，目前对于土壤表面因风化等自然因素导致的变化，关注度相对较低，这使得我们在理解和预测土壤相关过程时存在一定的局限性。为了深入探究这些问题，来自国外的研究人员展开了一项极具意义的研究。
研究人员致力于通过机器学习的方法，对降雨条件下土块的演变进行数值模拟，以研究土块布局对微地形变化的影响。他们的研究成果意义非凡，成功找到了一种数值生成类似苗床且具有降雨演变粗糙度土壤表面的方法，为后续研究提供了新的方向和有力工具。该研究成果发表在《Biosystems Engineering》上。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先，通过准备实验室土壤表面，将预筛分的土块放置在接近水平的松散土壤表面，模拟自然土壤状态，并利用实验室降雨模拟器进行可控降雨实验；其次，借助激光扫描仪记录土壤表面各状态的数字高程模型（DEM），精确获取土壤表面的地形信息；然后，运用基于小波的土块分割方法对土块进行分割和匹配，构建土块数据库；最后，采用线性回归等机器学习算法对土块演变进行建模和分析。
研究结果主要分为以下几个方面：
- 学习阶段：通过对托盘 1 的模拟，研究人员发现模拟的土块演变在数量、体积和自相关函数最大值等方面与实际测量结果高度可比，均方误差（MSE）非常低，这表明模型在学习阶段表现良好，能有效反映实际表面演变，即土块在首次降雨时体积总体增加，随后降雨中体积减小，且部分土块会消失。
- 测试阶段：对托盘 2 进行模拟测试，结果显示土块数量在各状态下具有可比性，尽管模拟的土块体积和自相关函数最大值整体高于实际参考值，但均方误差平均为 9.8×10-5 ，表明模型具有较好的稳健性。同时，研究还发现模拟的土块体积减少速度在测试案例中比学习案例稍快，不过两者参数相对差异小于 10%，在可接受范围内。
- 代表土壤表面的土块布局：研究发现用土块布局代表土壤表面具有一定的相关性，用半椭球体对土块进行建模是一个不错的模型选择。通过比较不同表面的自相关函数，发现土块表面和半椭球体表面在部分区域虽有差异，但整体能跟随实验室表面的自相关函数变化。此外，研究人员还探讨了生成土壤表面初始状态的方法，为后续研究提供了思路。
在研究结论和讨论部分，研究人员提出的数值生成土壤表面的方法，为研究土壤表面粗糙度演变提供了一种高效且准确的替代手段。这种方法能够快速获取大量具有所需属性的表面，对诸如粗糙表面散射研究以及以土壤表面为输入的各类建模工作具有重要意义。同时，该研究也为进一步研究土壤表面相关问题奠定了基础，后续可通过增加对土块支撑、间距以及表面凹陷等因素的研究，不断完善土壤表面模拟模型，从而更深入地理解土壤相关过程，为农业生产、水土资源保护等实际应用提供更有力的理论支持和技术保障。
