Моделирование почвенных процессов: обзор, ключевые проблемы и новые перспективы

Ключевые положения: Для развития моделирования почв необходимы совместные усилия научного сообщества. Важную роль в этом отношении сыграет создание международного консорциума по моделированию почв. Необходимо эффективнее интегрировать существующие знания в почвенные модели. Интеграция данных и моделей является одной из ключевых проблем моделирования почв. Исключительная сложность почвы и её значение для широкого спектра экосистемных услуг создают серьёзные трудности для моделирования почвенных процессов. Несмотря на значительный прогресс в разработке почвенных моделей за последние десятилетия, модели почвенных процессов остаются разобщёнными по дисциплинам и видам экосистемных услуг; сохраняется значительная неопределённость качества прогнозов, а ряд проблем ещё предстоит решить. Во-первых, необходимо улучшить обмен знаниями и опытом между различными направлениями почвоведения и наладить взаимодействие с другими научными сообществами, изучающими Землю. Во-вторых, научному сообществу необходимо разработать новое поколение почвенных моделей на основе системного подхода, включающего соответствующие физические, химические и биологические процессы, чтобы устранить критические пробелы в понимании почвенных процессов и их взаимодействий. Преодоление этих проблем будет способствовать обмену между сообществами, занимающимися моделированием почв, климата, растений и социальных наук. Это позволит содействовать сохранению и совершенствованию оценки экосистемных услуг, углублению понимания механизмов обратной связи при изменении климата и другим направлениям, одновременно облегчая и укрепляя коммуникацию между научными дисциплинами и обществом. Мы рассматриваем роль моделирования почвенных процессов в количественной оценке ключевых почвенных процессов, формирующих экосистемные услуги, с акцентом на обеспечивающие и регулирующие услуги. Затем мы выделяем ключевые проблемы моделирования почвенных процессов, включая систематический учёт неоднородности и неопределённости, интеграцию данных и моделей, а также стратегии эффективной интеграции знаний о физических, химических и биологических почвенных процессах.