Моделирование свойств почв методом случайного леса в солонцовых полусухих районах

Проблема засоления и распространения солонцовых почв становится всё более актуальной во многих регионах мира, особенно в условиях изменения климата. Мониторинг свойств солеопасных почв является необходимой процедурой при управлении землепользованием и планировании орошения, направленной на получение высоких урожаев и уменьшение процессов деградации. В настоящей работе применён метод машинного обучения для моделирования пространственного распределения свойств поверхностного слоя почвы (0–20 см), в частности: содержания органического углерода в почве (SOC), pH и содержания солей (сухой остаток). Для прогнозирования свойств почв в полусухой зоне (зауральская степная зона) использовался метод случайного леса (RF) в сочетании с экологическими переменными. В качестве предикторов использовались карты почв, засолённости и текстуры; топографические атрибуты; и данные дистанционного зондирования (RSD). Коэффициент детерминации (R2) и среднеквадратичная ошибка (RMSE) применялись для оценки качества модели RF. Результаты перекрёстной проверки показали, что модель RF обеспечила R2 = 0.59 и RMSE = 0.68 для SOC; 0.36 и 0.65 соответственно для pH почвы; и 0.78 и 1.21 соответственно для прогнозирования сухого остатка. Содержание SOC варьировало от 0.8 до 2.8% со средним значением 1.9%; pH почвы варьировал от 5.9 до 8.4 со средним 7.2; сухой остаток значительно варьировал от 0.04 до 16.8% со средним значением 1.3%. Анализ важности переменных показал, что переменные дистанционного зондирования (индексы засолённости и NDVI) доминировали в пространственном прогнозировании почвенных параметров. Значимость данных дистанционного зондирования для оценки солончаковых почв и их свойств объясняется их характеристиками поглощения и отражательной способности в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах. Солончаки характеризуются соляной коркой на поверхности и, как следствие, сниженным содержанием SOC и биомассой растительности. Вместе с тем смена засолённых и незасолённых почв на коротких расстояниях при мозайковом строении почвенного покрова требует высокоразрешающих данных дистанционного зондирования или аэрофотосъёмки с БПЛА (дронов) для успешного цифрового картографирования почвенных параметров. Представленные результаты дают эффективный метод оценки свойств почв в засолённых ландшафтах для дальнейшего планирования землепользования и рекультивации деградированных почв в аридных и полуаридных регионах.