推进土壤有机碳预测:对技术,人工智能,基于过程和混合建模方法的全面审查

科学领域:

• 土壤科学 土壤科学
• 环境科学 环境科学
• 农业科学 农业科学

背景情况:

• 土壤有机碳 (SOC) 对减缓气候变化和可持续农业至关重要.
• 精确的SOC测量,监测和预测对于这些努力至关重要.

研究的目的:

• 审查 SOC 量化方法和技术的最新进展.
• 突出各种技术的整合,以改善SOC预测.

主要方法:

• 遥感 (RS) 遥感 (RS) 是一种远程传感技术.
• 靠近式土壤传感 (PSS)
• 人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL).
• 生物地质化学建模
• 数据融合数据融合

主要成果:

• 将RS和PSS数据与AI模型集成,可以提高SOC预测的准确性.
• 深度学习 (DL) 往往优于经典机器学习 (ML).
• 纳入生物地化学模型输出可以提高人工智能模型的准确性和因果理解.

结论:

• 增强的SOC预测依赖于集成传感技术和AI (特别是DL).
• 解决生物地化学模型的局限性和扩大数据可用性至关重要.
• 改善微生物影响的表现和促进跨学科的合作是未来进步的关键.