利用XRF光谱技术和机器学习方法对巴西东南部和中西部沙质土壤的物理及化学特性进行建模

《Journal of South American Earth Sciences》：Modeling physical and chemical attributes of sandy soils using XRF spectrometry and machine-learning in southeastern and midwestern Brazil

本研究利用X射线荧光光谱（XRF）数据和六种机器学习算法，对巴西中东南部沙质土壤的物理化学属性进行预测。结果显示，XRF结合机器学习能有效预测黏粒（R2 0.78-0.91）和砂粒含量（除PPR外R2 0.78-0.91），交换性钙预测最佳（R2 0.83），而磷、铝、锰及硼、锌的预测准确性较低（R2 0.50-0.60）。研究证实土壤母质和气候的一致性可提高预测精度，为农业可持续发展提供技术支持。

　　在现代农业实践中，土壤的物理和化学特性对于实现高产和可持续的农业生产至关重要。这些特性不仅决定了土壤的结构和水分保持能力，还直接影响植物的生长环境以及养分的可利用性。因此，准确评估土壤的质地、肥力和有机质含量是农业管理和环境监测的重要组成部分。然而，传统的土壤实验室分析方法虽然可靠，但往往耗时较长、成本较高，并且需要大量的化学试剂和复杂的操作流程。这些限制使得在大规模农田调查中，获取土壤数据变得困难，进而影响了农业决策的效率和及时性。

近年来，随着科技的进步，近距传感器技术逐渐成为土壤属性预测的新工具。其中，X射线荧光光谱分析（XRF）作为一种非破坏性、快速且环保的分析手段，受到了越来越多研究者和农业行业的关注。XRF技术能够通过检测土壤样本中元素的特征荧光信号，快速获得元素的总浓度数据。这种方法不仅简化了分析流程，还降低了对化学试剂的依赖，减少了实验过程中的废弃物产生，从而为可持续农业提供了技术支持。此外，XRF设备的便携性和操作简便性，使得其在田间和野外环境中也具备了良好的应用前景。

在本研究中，科学家们聚焦于巴西东南部和中西部地区的沙质土壤，评估了XRF数据与机器学习算法在预测土壤物理和化学属性方面的有效性。研究团队采集了来自这两个地区的土壤样本，并利用XRF技术对样本进行了分析。随后，将这些数据用于训练六种不同的机器学习算法，以预测土壤的质地（包括砂、粉砂和黏土含量）以及肥力相关的属性（如交换性钙、镁、铝，有机质含量，pH值，阳离子交换容量，有效磷、钾、铁、铜等）。研究结果表明，XRF数据在预测土壤质地方面表现尤为出色，其中砂和黏土含量的预测模型具有较高的准确性，其决定系数（R2）值分别达到了0.78至0.91之间。值得注意的是，投影追求回归（PPR）算法在预测砂含量时效果相对较弱，而立方体回归（CR）算法在预测粉砂含量时表现最佳，R2值为0.80。

对于土壤肥力和有机质相关的属性，研究发现不同元素的预测效果存在差异。例如，交换性钙的预测效果最为显著，R2值达到了0.83，这表明XRF数据在该属性的预测中具有较高的可靠性。其他如阳离子交换容量（CEC）、潜在酸度（H+Al）、有机质含量（SOM）、碱度（SB）、pH值（pH CaCl?）、粉砂、黏土、有效磷（P-rem）、交换性镁、以及可利用铜等属性的预测结果也较为理想，其R2值在0.70至0.80之间。然而，对于某些特定元素的预测效果则相对较弱，如有效铁和钾的预测R2值在0.60至0.70之间，属于中等准确度。而有效磷、交换性铝和可利用锰的预测准确度更低，R2值在0.50至0.60之间。对于某些微量元素，如可利用硼和锌，其预测准确度甚至低于0.50，说明XRF在这些属性的预测中仍存在一定的局限性。

研究团队认为，XRF在预测土壤属性方面的效果受到多种因素的影响。其中，土壤母质的低变异性以及气候条件的相对一致性是提高预测准确度的重要原因。在沙质土壤中，由于母质的均匀性，土壤成分的分布相对稳定，这使得XRF能够更准确地捕捉到元素的浓度变化。此外，气候条件的相似性也减少了环境因素对土壤属性的干扰，从而提升了预测模型的可靠性。然而，对于某些元素，如有效磷和交换性铝，由于其在土壤中的动态变化性，XRF的预测效果相对较弱。这些元素的含量受到土壤酸碱度、有机质含量、微生物活动等多种因素的影响，因此在预测过程中需要考虑更多的变量和复杂的相互作用。

本研究的成果不仅为沙质土壤的快速分析提供了新的方法，也为农业管理和环境监测带来了重要的启示。XRF结合机器学习算法能够显著提高土壤分析的效率，减少对传统实验室分析的依赖，从而降低农业生产成本并提高数据获取的速度。此外，这种方法的环保特性使其在可持续农业发展中具有更大的应用潜力。然而，研究也指出，XRF在某些土壤属性的预测中仍存在局限，特别是在那些受多种环境因素影响较大的元素方面。因此，未来的研究需要进一步探索如何优化XRF数据的处理方法，以及如何结合其他传感器技术，以提高预测的全面性和准确性。

为了确保预测模型的有效性，研究团队还对土壤样本进行了详细的分类和传统的实验室分析。这些样本主要来自巴西东南部的圣保罗州和中西部的马托格罗索州，两个地区的土壤类型和环境条件各具特色，但总体上呈现出较高的相似性。通过将XRF数据与传统实验室分析结果进行对比，研究团队验证了预测模型的可靠性，并进一步分析了不同算法在不同属性预测中的表现。此外，研究还强调了机器学习算法在处理复杂数据集时的优势，特别是在识别数据中的模式和趋势方面。不同算法的预测效果表明，选择合适的模型对于提高预测精度至关重要。

研究团队在实验过程中发现，尽管XRF在预测土壤质地方面表现优异，但在预测某些化学属性时仍需进一步优化。例如，对于有效磷、交换性铝和可利用锰等元素，其预测准确度相对较低，这可能与这些元素在土壤中的动态变化有关。此外，土壤的酸碱度、有机质含量以及微生物活动等因素也可能影响这些元素的可利用性，从而使得XRF在预测过程中面临更多的挑战。因此，未来的研究可以考虑结合其他分析手段，如近红外光谱（NIRS）或激光诱导击穿光谱（LIBS），以提高预测的全面性和准确性。

从实际应用的角度来看，XRF技术在农业中的推广具有重要意义。首先，它能够显著减少土壤分析的时间和成本，使得农民和农业管理者能够在短时间内获取大量土壤数据，从而支持更精准的农业决策。其次，XRF的非破坏性特点使其能够在不损害土壤样本的前提下进行多次测量，这对于长期的土壤监测和研究提供了便利。此外，XRF技术的环保特性也符合现代农业对可持续发展的要求，减少了对化学试剂的依赖，降低了实验过程中的环境污染风险。

尽管XRF在预测土壤属性方面展现出良好的潜力，但研究也表明，其应用效果受到土壤类型和环境条件的显著影响。因此，在实际应用中，需要根据具体的土壤类型和地理环境选择合适的预测模型，并结合传统实验室分析方法进行验证和校正。例如，在沙质土壤中，由于其母质的均匀性和相对稳定的化学组成，XRF能够提供较为准确的预测结果。而在黏土含量较高的土壤中，由于土壤结构的复杂性和元素分布的不均匀性，XRF的预测效果可能会受到一定限制。因此，未来的研究应进一步探讨XRF在不同类型土壤中的适用性，并开发更加灵活和适应性强的预测模型。

综上所述，XRF技术结合机器学习算法在预测土壤属性方面具有重要的应用价值。特别是在沙质土壤中，XRF能够提供快速、准确且环保的分析结果，为农业管理和环境监测提供了强有力的技术支持。然而，为了充分发挥XRF的优势，还需要在模型选择、数据预处理以及与其他分析方法的结合方面进行深入研究。此外，随着技术的不断进步和数据处理能力的提升，XRF的应用范围有望进一步扩大，为全球农业可持续发展提供更加科学和高效的解决方案。