Suelo y cambio climático

Suelo y cambio climático

Mapeo digital del suelo

Mapeo digital del suelo (1/2)

Mapeo digital del suelo (2/2)

Uno de los principales desafíos del mapeo digital del suelo es integrar el conocimiento pedológico!

Estructura de la conferencia

  1. Modelado explicativo y modelado predictivo
  2. Fundamentos da modelagem espacial do solo
  3. Mapeamento digital do solo
  4. Descoberta de conhecimento
  5. Considerações finais

Modelado explicativo y
Modelado predictivo

Modelado estadístico

Las dos culturas

Modelado estadístico

Modelo de generación de datos

Modelado explicativo

¿Cuál es la causa?

Modelado predictivo

¿Cuál es la asociación?

Modelado explicativo y Modelado predictivo

Otras diferencias

Fundamentos del Modelado Espacial del suelo

La Ley Básica de la Ciencia del Suelo (1/2)

En 1886, el científico ruso, Vasily Dokuchaev, postuló que:

Cualquier… suelo es siempre y en todas partes una mera función de los siguientes factores de la formación del suelo: (1) la naturaleza (contenido y estructura) de la roca madre; (2) el clima del terreno; (3) la masa y el carácter de la vegetación; (4) la edad del terreno; y, finalmente, (5) la topografía del terreno. (Florinsky 2012)

Ecuación de los factores de formación del suelo:

\[\pi = f(cl, o, r, p, t, \ldots)\]

La Ley Básica de la Ciencia del Suelo (2/2)

Resulta que (a) si los factores mencionados son los mismos en dos localidades diferentes (por muy separadas que estén), los suelos en las dos localidades también deben ser similares, y viceversa; en consecuencia, (b) si hemos estudiado a fondo estos factores, podemos predecir de antemano cómo debería ser el suelo. (Florinsky (2012))

Ecuación de los factores de formación (1/2)

Ecuación de los factores de formación (2/2)

Los mapas de suelo muestran la disposición regional de las propiedades y los tipos del suelo, pero no permiten conocer las relaciones “causales”. La curva, por otra parte, revela la dependencia de las propiedades del suelo con respecto a los factores que forman el suelo, pero la conversión de dicho conocimiento fundamental a condiciones de campo específicas es imposible a menos que se conozca la distribución regional de los formadores de suelo. (Jenny 1941)

Mapeo digital del suelo

Avances tecnológicos (1/2)

Avances tecnológicos (2/2)

Mapeo digital del suelo (1/7)

Mapeo digital del suelo (2/7)

El mapeo digital del suelo es:

La creación y la población de sistemas de información espacial del suelo mediante modelos numéricos que infieren las variaciones espaciales y temporales de los tipos y propiedades del suelo a partir de las observaciones y el conocimiento del suelo y de las variables ambientales relacionadas. (Lagacherie and McBratney 2007; Ma et al. 2019)

Mapeo digital del suelo (3/7)

Mapeo digital del suelo (4/7)

Mapeo digital del suelo (5/7)

La creación y la población de sistemas de información espacial del suelo mediante modelos numéricos que infieren las variaciones espaciales y temporales de los tipos y propiedades del suelo a partir de las observaciones y el conocimiento del suelo y de las variables ambientales relacionadas. (Lagacherie and McBratney 2007; Ma et al. 2019)

  • Datos del suelo, legados o recogidos específicamente para el estudio en cuestión,
  • Datos de las variables, variables tomadas como substitutas de los factores de formación, y
  • Modelos estadísticos, que capturan los patrones de asociación.

Mapeo digital del suelo (6/7)

Mapeo digital del suelo (7/7)

Descubrimiento de conocimiento

Descubrimiento de conocimiento sobre el suelo

Pasos del descubrimiento de conocimiento

Pasos del mapeo digital del suelo

¿Cómo y dónde recoger los datos del suelo?

¿Qué modelos estadísticos utilizar?

¿Cuáles covariables utilizar?

Inclusión de conocimiento pedológico

Importancia de las covariables

Validación de mapas del suelo

Descubrimiento del conocimiento

¿Descubrimiento del conocimiento?

Consideraciones finales

Revisión

  • Primeros pasos del modelado del suelo: entender las causas de la variación para luego hacer prediciones.
  • Propuesta compleja y falta de datos de los factores de formación
  • Detección remota y minería de datos para predicción del suelo
  • Mapeo digital del suelo
  • Desafíos del mapeo digital del suelo es integrar el conocimiento pedológico

Preguntas (aún) sin respuesta

  1. ¿Debemos preocuparnos en insertar conocimiento pedológico causal en la ejecución del MDS?
  2. ¿Debemos preocuparnos en generar conocimiento pedológico causal nuevo con el MDS?

Si es así, cómo hacer esto cuando los modelos utilizados se preocupan sólo con la asociación entre los datos? ¿Cómo interpretar pedologicamente modelos estadísticos creados sin el propósito de ser interpretados o comprendidos? ¿Cómo medir la razonabilidad pedológica de los productos del MDS además de las estadísticas del error de predicción?

Para reflejar

Los mapas de suelo muestran la disposición regional de las propiedades y los tipos del suelo, pero no permiten conocer las relaciones “causales”. La curva, por otra parte, revela la dependencia de las propiedades del suelo con respecto a los factores que forman el suelo, pero la conversión de dicho conocimiento fundamental a condiciones de campo específicas es imposible a menos que se conozca la distribución regional de los formadores de suelo. (Jenny 1941)

Tal vez sea más apropiado usar la biogeoquímica y el modelado mecanístico de la evolución del suelo y del paisaje para explicar las causas de la formación del suelo y su funcionamiento.

Referencias

Referencias

Breiman, Leo. 2001. “Statistical Modeling: The Two Cultures.” Statistical Science 16 (3). Institute of Mathematical Statistics: 199–215. http://www.jstor.org/stable/2676681.

Florinsky, I. V. 2012. “The Dokuchaev Hypothesis as a Basis for Predictive Digital Soil Mapping (on the 125th Anniversary of Its Publication).” Eurasian Soil Science 45 (4). MAIK Nauka/Interperiodica distributed exclusively by Springer Science+Business Media LLC.: 445–51. https://doi.org/10.1134/S1064229312040047.

Fourcade, Yoan, Aurélien G. Besnard, and Jean Secondi. 2017. “Paintings Predict the Distribution of Species, or the Challenge of Selecting Environmental Predictors and Evaluation Statistics.” Global Ecology and Biogeography 27 (2). Wiley: 245–56. https://doi.org/10.1111/geb.12684.

Hengl, Tomislav, Jorge Mendes de Jesus, Robert A. MacMillan, Niels H. Batjes, Gerard B. M. Heuvelink, Eloi Ribeiro, Alessandro Samuel-Rosa, et al. 2014. “SoilGrids1km–Global Soil Information Based on Automated Mapping.” Edited by BenEditor Bond-Lamberty. PLoS ONE 9 (8). Public Library of Science (PLoS): e105992. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0105992.

Jenny, Hans. 1941. Factors of Soil Formation – a System of Quantitative Pedology. Toronto: Dover Publications.

Jenny, Hans, and Chester D. Leonard. 1934. “Functional Relationships Between Soil Properties and Rainfall.” Soil Science 38 (5). Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health): 363–82. https://doi.org/10.1097/00010694-193411000-00004.

Lagacherie, P., and A. B. McBratney. 2007. “Spatial Soil Information Systems and Spatial Soil Inference Systems: Perspectives for Digital Soil Mapping.” In Digital Soil Mapping – an Introductory Perspective, edited by A.B. McBratney P. Lagacherie and M. Voltz, 31:3–22. Developments in Soil Science. Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0166-2481(06)31001-X.

Ma, Yuxin, Budiman Minasny, Brendan P. Malone, and Alex B. Mcbratney. 2019. “Pedology and Digital Soil Mapping (DSM).” European Journal of Soil Science 70 (2). Wiley: 216–35. https://doi.org/10.1111/ejss.12790.