Frontiers in earth observation for global soil properties assessment linked to environmental and socio-economic factors
Notice bibliographique
Résumé
Soil has garnered global attention for its role in food security and climate change. Fine-scale soil-mapping techniques are urgently needed to support food, water, and biodiversity services. A global soil dataset integrated into an Earth observation system and supported by cloud computing enabled the development of the first global soil grid of six key properties at a 90-m spatial resolution. Assessing them from environmental and socio-economic perspectives, we demonstrated that 64% of the world's topsoils are primarily sandy, with low fertility and high susceptibility to degradation. These conditions limit crop productivity and highlight potential risks to food security. Results reveal that approximately 900 Gt of soil organic carbon (SOC) is stored up to 20 cm deep. Arid biomes store three times more SOC than mangroves based on total areas. SOC content in agricultural soils is reduced by at least 60% compared to soils under natural vegetation. Most agricultural areas are being fertilized while simultaneously experiencing a depletion of the carbon pool. By integrating soil capacity with economic and social factors, we highlight the critical role of soil in supporting societal prosperity. The top 10 largest countries in area per continent store 75% of the global SOC stock. However, the poorest countries face rapid organic matter degradation. We indicate an interconnection between societal growth and spatially explicit mapping of soil properties. This soil-human nexus establishes a geographically based link between soil health and human development. It underscores the importance of soil management in enhancing agricultural productivity and promotes sustainable-land-use planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».