論文の概要: Toward precision soil health: A regional framework for site-specific management across Missouri

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26815v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 03:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.844785
• Title: Toward precision soil health: A regional framework for site-specific management across Missouri
• Title（参考訳）: 精密土壌の健全化に向けて--ミズーリ州におけるサイト固有管理の地域的枠組み
• Authors: Dipal Shah, Jordon Wade, Timothy Haithcoat, Robert Myers, Kelly Wilson,
• Abstract要約: ミズーリの多様な景観は、広く一般化された管理勧告の有効性を制限している。 州内の精密土壌管理戦略を支援するために設計された地域土壌クラスタリングフレームワーク。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21056212639738645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective soil health management is crucial for sustaining agriculture, adopting ecosystem resilience, and preserving water quality. However, Missouri's diverse landscapes limit the effectiveness of broad generalized management recommendations. The lack of resolution in existing soil grouping systems necessitates data driven, site specific insights to guide tailored interventions. To address these critical challenges, a regional soil clustering framework designed to support precision soil health management strategies across the state. The methodology leveraged high resolution SSURGO dataset, explicitly processing soil properties aggregated across the 0 to 30 cm root zone. Multivariate analysis incorporating a variational autoencoder and KMeans clustering was used to group soils with similar properties. The derived clusters were validated using statistical metrics, including silhouette scores and checks against existing taxonomic units, to confirm their spatial coherence. This approach enabled us to delineate soil groups that capture textures, hydraulic properties, chemical fertility, and biological indicators unique to Missouri's diverse agroecological regions. The clustering map identified ten distinct soil health management zones. This alignment of 10 clusters was selected as optimal because it was sufficiently large to capture inherited soil patterns while remaining manageable for practical statewide application. Rooting depth limitation and saturated hydraulic conductivity emerged as principal variables driving soil differentiation. Each management zone is defined by a unique combination of clay, organic matter, pH, and available water capacity. This framework bridges sophisticated data analysis with actionable, site targeted recommendations, enabling conservation planners, and agronomists to optimize management practices and enhance resource efficiency statewide.
• Abstract（参考訳）: 効果的な土壌の健康管理は農業の維持、生態系の回復性の導入、水質の保全に不可欠である。 しかし、ミズーリ州の多様な景観は、広く一般化された管理勧告の有効性を制限している。 既存の土壌群集システムにおける解像度の欠如は、適切な介入を導くために、データ駆動、サイト固有の洞察を必要とする。 これらの重要な課題に対処するため、州内の精密土壌管理戦略を支援するために設計された地域土壌クラスタリングフレームワークが設計された。 この手法は高分解能SSURGOデータセットを活用し,0～30cmの根域に集積した土壌特性を明示的に処理した。 変分オートエンコーダとKMeansクラスタリングを併用した多変量解析を, 同様の特性を持つ土壌の分類に用いた。 得られたクラスターは、シルエットスコアや既存の分類単位に対するチェックなどの統計指標を用いて、それらの空間的コヒーレンスを検証した。 このアプローチにより、ミズーリの多様な農業地域特有のテクスチャ、水理特性、化学肥料、生物学的指標を捉えた土壌群をデライン化することが可能となった。 クラスタリングマップは10の異なる土壌健康管理ゾーンを特定した。 この10個のクラスターのアライメントは, 土壌パターンを捕捉できるほど大きめでありながら, 州全体でも管理可能であるため, 最適に選択された。 土壌の分化を駆動する主変数として, 根深制限と飽和水圧伝導度が出現した。 各管理ゾーンは、粘土、有機物、pH、利用可能な水容量のユニークな組み合わせによって定義される。 このフレームワークは、高度なデータ分析を、実行可能でサイトをターゲットにしたレコメンデーションでブリッジし、保護プランナーと農学者が管理プラクティスを最適化し、州全体のリソース効率を向上させる。

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