培訓中，與會們圍繞第三次土壤普查部署要求，系統介紹了試點過程中存在問題與解決方案，并就外業工作要求、外業調查與采樣操作要點及常見問題、土壤屬性制圖、土壤類型制圖、土壤農業利用適宜性評價、耕地質量等級評價、剖面調查技術和實操等內容進行詳細講解。

近年來，浙江省以建設生態強省為立足點，深化推進新舉措，有序推進“土壤三普”工作，出臺了《浙江省第三次土壤普查工作實施方案》、外業調查采樣技術規范等一系列技術規范，形成了完善的普查技術體系和質控體系。此外，浙江省還結合“土壤三普”生物調查和土壤健康行動，開展與主導產業土壤適宜性評價，探索建立土壤健康評價體系，按照“一地試點，全省共享”的思路，支持溫嶺市探索試點成果數字化應用場景開發，構筑集成數據存儲展示、服務指導、決策功能的“數字土壤”一張網。下一步，浙江省將以此次培訓為契機，提高檢測機構、流轉機構及相關工作人員的能力水平，奮力提升“土壤三普”工作水平，推進浙江省農業農村現代化進程。

上海市、江蘇省、浙江省等九省市代表參加培訓。培訓期間，還進行了筆試考核與現場實操考核，通過“以考促學”，增強土壤普查隊伍技能。

創新“融圈”模式，探索“陜西經驗”

陜西省土壤三普試點工作涉及面廣、采樣點復雜、樣品多，如不能及時貼標并入庫保存，就不能實現土壤普查閉環式管理，更會出現混樣、丟失、遺漏、誤判等風險。陜西省土壤普查辦在提出“破圈”思維，進行“融圈”行動，充分激發國資國企主力軍作用，調動社會力量，從質量、時間、管理、安全等方面，進行關鍵技術和卡脖子問題攻關。與陜西省土地工程建設集團共建5000m2樣品庫，西北農林科技大學土壤學全程指導樣品庫的設計、保存、展示等技術環節，按照土壤樣本庫、耕地土壤館、土壤大數據管理平臺、土壤檢測中心等功能進行劃分。后續3年的省級土壤樣品將在這里全部入庫，形成集研究、技術培訓、公眾科普和青少年教育等多種功能于一身的陜西特色土壤樣品數據庫。

機器學習模型利用機器學習與數據挖掘方法，提取土壤屬性與環境變量之間的關系用來預測土壤屬性的空間分布，可以解決土壤屬性與環境變量的非線性問題，包括隨機森林人工神經網絡分類與回歸樹等。目前隨機森林法進行屬性制圖在數據挖掘方法中應用廣泛。

模糊推理是將土壤與環境關系表達為隸屬度值，利用單個土壤樣點在空間上的代表性推測土壤目標變量的空間變化。該方法制圖效果依賴于單個樣點的可靠性，要求對樣點的可靠性進行質量檢查。上述方法有兩個制約需要大量的土壤樣點來提取統計關系；需要具有較好的空間代表性，除機器學習模型外，其它模型制圖區域通常不宜過大。

氣候因素在較大范圍內主要考慮大氣候，通常選擇年均溫年降水積溫或相對濕度等因子，并根據制圖比例尺選用，或利用氣象站點生成相應像素分辨率的氣象因子柵格數據。1氣候變量的表征與數據選取目前常用的環境變量主要包括

】土壤母質是土壤形成的物質基礎，通常直接獲得母質信息非常困難，實際制圖中，常以地質圖或地貌圖來代替土壤母質分布圖，這些地圖上的信息通常為矢量化表達的地質類型。也可以從分級到土種的例尺土壤圖中，通過土壤類型信息提取，提取方法參考5。2母質變量的表征與數據處理而在較小的氣候范圍內，大氣對土壤的影響基本是均值的，可以忽略。相比之下，小范圍內的地形地貌信息可體現小氣候對土壤的影響。