机器学习模型利用机器学习与数据挖掘方法，提取土壤属性与环境变量之间的关系用来预测土壤属性的空间分布，可以解决土壤属性与环境变量的非线性问题，包括随机森林人工神经网络分类与回归树等。目前随机森林法进行属性制图在数据挖掘方法中应用广泛。
模糊推理是将土壤与环境关系表达为隶属度值，利用单个土壤样点在空间上的代表性推测土壤目标变量的空间变化。该方法制图效果依赖于单个样点的可靠性，要求对样点的可靠性进行质量检查。上述方法有两个制约需要大量的土壤样点来提取统计关系；需要具有较好的空间代表性，除机器学习模型外，第三次土壤调查，其它模型制图区域通常不宜过大。
土壤三普工作是时隔40年来一次重要的国情国力调查，这四十年恰是我国农业快速发展时期，工业化和城市化迅猛发展改变了土壤资源的利用方式、规模和强度，土壤数量、质量及生态功能均发生了深刻变化，相关数据已不能反映当前农用地土壤质量实况，要落实藏粮于地、藏粮于技战略，第三次土壤调查外业调查采样第三方机构，守住耕地红线，第三次土壤调查内业第三方机构，需要摸清耕地质量状况。在第三次国土调查已摸清耕地数量的基础上，迫切需要开展土壤三普工作，实施耕地的“体检”。土壤三普主要是查明土壤类型及分布规律，第三次土壤调查外业调查采样免费方案，查清土壤资源数量和质量等的重要方法，普查结果可为土壤的科学分类、规划利用、改良培肥、保护管理等提供科学支撑，为经济、社会、生态政策的制定提供决策依据。
全程“质控检测”，严把质量关口
切实做好外业调查采样与内业检测工作节点的衔接，是保证“土壤三普”工作顺利开展的关键。陕西省土壤普查办通过层层筛选，选定5个实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查市县“土壤三普”样品制备工作，做到制样、检测分离，完成8497个土壤样品制备工作。术业有专攻，样品转码工作由3家省级质控实验室，分别负责制定针对5家制样实验室的样品流转、转码工作计划和实操演练。确定土壤三普样品转码工作统一在制样实验室实施，减少了运输环节，提高了工作效率，形成了统一的规范技术流程和要求。按照第三次土壤普查领导小组办公室公布的陕西省入围土壤三普检测实验室名单，并结合实际情况，由陕西省土壤普查办统筹安排，终确定16个检测实验室共同承担6个试点市县及3个盐碱地专项调查县“土壤三普”样品检测任务。本次试点工作涉及土壤检测样点共6092个，其中包含表层样点5939个，剖面样点153 个。参与本次试点工作的16家检测实验室，圆满完成了“土壤三普”试点市县土壤样品检测工作，形成了由外业调查采样-内业测试分析-成果汇交组成的一条龙技术模式，总结出试点检测工作全流程，实现了“大练兵”的目的，更为今后开展的“土壤三普”工作奠定了坚实基础。
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