利用土壤光谱技术提升土壤安全性：高效估算相关指标

《Soil Security》：Advancing Soil Security with Soil Spectroscopy: The efficient estimation of indicators

　　土壤安全评估框架基于容量、条件等五维度，利用光谱技术（Vis-NIR、MIR、XRF、LIBS）快速、无损地分析土壤理化性质及生物活性，为全球可持续发展提供支持。研究表明MIR在预测精度上最优，Vis-NIR在碳指标检测中表现突出，光谱技术结合土壤推断系统可显著提升评估效率。

　　土壤安全是应对全球性挑战的关键因素，因为它涵盖了土壤的可持续管理，以确保未来世代能够利用土壤的多种功能和服务。土壤安全评估框架由五个维度组成，反映了土壤在支持生态系统和人类生计中的作用：土壤功能、土壤服务以及对环境威胁的抵抗力。其中，两个生物物理维度——能力（Capacity）和状态（Condition）尤为重要。能力指的是土壤固有的功能表现能力，而状态则指土壤当前的状况，通常与土壤健康相关。然而，评估这些维度可能会遇到挑战，因为许多关键的土壤属性往往需要昂贵且耗时的测量手段。近年来，土壤传感技术，特别是光谱技术，为解决这一问题提供了新的可能性。

光谱技术利用电磁辐射与土壤的相互作用，通过土壤在特定波长范围内的反射或吸收特性来推断土壤的多种属性。光谱技术，如可见光-近红外（Vis-NIR）、中红外（MIR）、X射线荧光（XRF）和激光诱导击穿光谱（LIBS），已被广泛认为是快速、经济且非破坏性的土壤属性估算方法。这些技术不仅提高了土壤分析的效率，还为大规模土壤监测提供了有力支持。土壤光谱技术能够同时进行多种土壤属性的估算，减少了传统实验室分析所需的时间和成本。此外，光谱数据可以存储在光谱库中，为未来的参考和研究提供便利，并可用于提升预测模型的准确性。

在本研究中，我们探讨了四种光谱技术在估算土壤安全关键指标中的表现，包括能力维度和状态维度的土壤指标。研究发现，MIR在估算土壤属性的广度和准确性方面表现最佳，能够准确预测超过90种土壤属性。相比之下，Vis-NIR、XRF和LIBS在某些属性的估算上存在局限性，尤其是对于某些元素和矿物类型的检测。此外，一些土壤指标的估算仍处于研究初期，需要进一步的验证和改进。因此，研究结果表明，尽管MIR在土壤属性的估算方面具有显著优势，但其他技术也有其特定的应用场景和潜力。

光谱技术的应用方式主要包括直接预测、间接预测和传统实验室测量。直接预测指的是通过光谱数据直接推断土壤属性，而间接预测则依赖于其他土壤属性的预测结果或使用土壤传递函数（PTFs）进行推断。对于一些复杂的土壤属性，传统实验室测量仍然是不可或缺的手段。因此，了解不同光谱技术在不同土壤属性上的适用性，对于选择合适的土壤评估方法至关重要。

土壤光谱技术的未来发展潜力巨大。随着技术的不断进步，便携式和手持式光谱仪器正在被开发用于现场即时测量。尽管便携式仪器的体积和重量有所减小，这提高了现场使用的便利性，但可能会对光谱性能产生一定影响。此外，现场土壤的变异性，尤其是由于土壤水分含量的变化，可能会影响光谱数据的准确性，从而降低其与实验室分析相比的可靠性。然而，这些技术在提高土壤监测的可及性和支持大规模、实时的土壤评估方面具有显著优势，特别是在精准农业和景观监测中。

光谱技术在土壤安全的评估中也能够间接地反映社会经济维度。例如，通过监测土壤的生物物理输出或变化，可以评估社会经济决策对土壤管理的影响。光谱技术还可以用于估算土壤的经济价值，如土壤碳储量，这对于碳信用交易和土壤资本的评估具有重要意义。通过使用如近红外或中红外光谱技术，可以准确量化土壤碳储量，从而支持碳交易计划中的经济激励措施。此外，土壤光谱技术能够为土壤资本的评估提供数据，帮助量化恢复土壤功能和服务所需的过渡成本，从而对土壤作为自然资本的价值进行评估。

总体而言，土壤光谱技术为土壤安全的评估和监测提供了高效、经济和非破坏性的解决方案。通过整合光谱技术与土壤推断系统，可以显著提升土壤评估的广度和深度。未来，随着光谱技术的不断发展和应用的广泛拓展，其在土壤安全评估中的作用将愈加重要，为全球范围内的可持续土地管理和环境政策制定提供有力支持。土壤光谱技术的推广和应用，将有助于我们更好地理解和管理土壤的多维度特性，从而确保土壤的可持续利用和保护。