通过数据技术解决表层土壤侵蚀

表层土壤流离失所，并以惊人的速度消失。根据一些报道，人类活动最多可以加速50倍的速度。不可持续的农业实践，森林砍伐，城市化和气候变化是对粮食生产必不可少的污垢的综合威胁。

表土是SOI最有生产力的部分。它充满了营养。土壤侵蚀造成的损害的主要迹象显而易见，并在全球范围内传播。有些人估计美国可以在100年或更短的时间内用完表土，使约90亿人在2050年有饥饿的风险。

科学家越来越喜欢布拉德利·米勒博士相信将需要实时数据分析来管理土壤侵蚀。

在这个技术晴雨表播客中，米勒博士将听众带到爱荷华州农田。他解释说，他在爱荷华州立大学的实验室（土壤信息学的地理空间实验室）如何使用云，AI和遥控传感器等新工具来更好地了解其州农田2600万英亩的表土运动。

笔录（未经编辑）

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：这里的土壤。您实际上看到了它的破裂，这实际上是较高的粘土含量的指示。因此，我们仍在研究更多有关如何将粒度分类为山坡的信息，但是我们当然知道，斜坡的底部比斜坡的顶部会有更多的粘土，嗯。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：布拉德利·米勒（Bradley Miller）博士负责爱荷华州立大学土壤信息学的地理空间实验室。今天，他在爱荷华州埃姆斯郊外的爱荷华州研究农田上展示了表土如何在他的研究中迁移，甚至是温和的斜坡。他想知道，随着世界失去表层土壤，土壤颗粒如何迅速移动。联合国的食品和农业组织说，由于传统的耕作技术，地球可能在2080年米勒使用土壤采样器探测器，他将其猛击到地面上，以拉出土壤层的核心样本

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：从几件事上，您会注意到它比山顶的黑色要多得多，但是随着我走得更深，它也保持黑色，实际上您可以在这里看到一些有关土壤结构的信息。因此，这些小碎屑在这里，我们称它们为宠物。基本上，有机物质，这部分是使这里成为良好土壤结构的部分原因。因此，您拥有的有机物越多，并且您拥有的颗粒状结构就越多，那就更好地保持了适量的水分。因此，这是一个有趣的问题，因为我们考虑将有机物质放在正确的位置。因此，当我们谈论碳固换和碳信用额时，将碳埋在这里的碳实际上非常有效，因为更深层次将其锁定在土壤中，但问题是所有该区域都在坡度上，如果它不是'T有很好的有机物，这会影响农作物的生长效果。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：表土损失的想法在本地层面并不是什么新鲜事物。农民目睹了这件事在他们的土地上发生了很长时间。

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：因此，在本地，如果我有一个覆盖山坡的单个领域，我会考虑，好吧，我的管理实践如何影响我领域的优质土壤的分布，但同时，嗯，因为这些事情在大型区域范围内进行了交互，所以它如何与气候相互作用，嗯，我们如何从政府那里获得某些激励措施来实施某些管理实践。嗯，所以您想，您知道，喂很多人，嗯，我们确实需要，据您所知，大约您，好吧，如何，如何，如何满足我们的气罐从景观中获取我们如何将其保持在有助于更大局面的水平，获取所需的食物数量。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：米勒的研究是全部的。将核心样本放在坡度的顶部，沿着坡度走，并确定另一个核心样品并确定在这些特定点之间的山丘上移动了多少土壤是一回事。但是，在英亩或一个县或整个农业地区的坡度上，土壤流动在斜坡的另一部分发生了什么，这将需要大量的调查点。问题是如何获得数百万美元的数百万美元，不仅是一次，而且随着时间的流逝，多次了解土壤如何在农田的大片地区侵蚀。米勒说，这是一个地貌问题。

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：我们对地貌学真正感兴趣的是，地球的形状随着时间的流逝如何通过理解地貌过程而变化，我们能够开发模型，我们可以开始询问有关未来土壤景观会如何改变的问题？

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：地貌涵盖了从沙丘到山脉到山的地球形状的研究，

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：农业。我们有几个不同的角度，我们在侵蚀景观中获得了几个不同的角度，以及景观如何发展，无论是真正查看L的形状如何变化还是从土壤方面变化，看的侵蚀速率被移动并最终运送到水道的土壤量。不过，面临的挑战是，我们没有机会真正观察到长期检查这些模型的数据。激光雷达技术为我们提供了机会，因为爱荷华州将成为最早在11年中重复发光雷达的国家之一。这使我们有机会检查这些模型，然后尝试改进这些模型，以便我们实际上有信心预测真实的未来。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：LIDAR代表激光成像检测和范围，通过测量激光光的返回。该技术通常可以从上方（通常是从飞机上）创建地球的3D地图。它是研究地质，地震，林业以及许多其他学科和汽车制造商在自动驾驶汽车的导航系统中使用它来检测和避免物体的关键工具。但是在米勒的研究中，他正在使用LiDAR数据来确定爱荷华州滚动丘陵高度的微观变化，这些山丘上有玉米和大豆的地毯。它告诉他损失了多少表土。随着它在漫长的游行到墨西哥湾的漫长行动时。

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：当我们看到2009年至2020年海拔的差异时，我们可以说，好的，我们观察到了高程变化的数量。然后问题是，我们的模型可以从2009年开始作为基准，他们真的可以预测11年跨度发生了什么吗？

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：如果Miller的研究可以显示模型的工作，那么它可能对了解如何保存表土具有巨大的影响。世界需要种植食物。在这种情况下，曾经不可能衡量的是什么？现在可以在3000万英亩的爱荷华州农田上进行大量调查点。

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：因此，您覆盖了一个大面积。这是大量信息。然后，这将乘以我们正在查看的时间步骤，只是在爱荷华州在这里进行的项目的验证数据是2009年和2020年。这基本上就是爱荷华州的状态，但是随着我们的模型对随着时间的推移的不同景观变化做出了预测。这些时间步骤中的每个步骤都是整个区域，即爱荷华州的另一个代表，并具有这些细节。因此，数据量被乘以

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：所有这些，借助LiDar Cloud和Ai Miller的技术鸡尾酒及其团队能够在规模上看到土壤特性，从来没有见过Lidar可以看到土壤损失的地面变化，但在下面看不到层次的expos expos正如我们之前所看到的那样，通过在土壤采样器中敲打以拉出核心，但这就是AI的地方。

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：可以帮忙。我们看到与下面发生的事情的某些事情的关系，发现这些模式确实是机器学习发挥作用的地方。然后，我们将处理模型，以基本上预测随着时间的推移会发生什么。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：米勒教授强调，这项工作仍在进行中，但是向科学家们增加了感应和信息技术工具，使他们更加了解从爱荷华州农场，再到世界其他地区的表土的动态

布拉德利·米勒（Bradley Miller）：在科学中，我们经常有一个想法，即您在黑暗的房间里举起蜡烛。您可以看到周围的光，这就是您看到的世界，但是随着您增加蜡烛的亮度，世界变得更大。对于我们正在探索的许多事物，无论是黑洞还是人脑，甚至是土壤，当我们获得新工具时，我们都有新的方法，我们有新的方法来查看它并挖掘双关语，这是一个类似的故事打算更深入。鉴于我了解发生了什么事，可能是土壤的一件额外的东西是，当您浏览整个景观时，土壤在整个地方都不同。发生了类似的过程，但是交互方式正在以不同的方式发生。现在，我要向您展示这座山顶上的土壤之间的区别，到山的底部，但是去其他山丘，会有类似的事物，但是所有的空间可变性都是如此不同完全理解土壤的挑战的一部分

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）：布拉德利·米勒（Bradley Miller）是爱荷华州立大学土壤信息学的土壤科学家，也是土壤信息学实验室的负责人。这是由I jason Lopez制作的技术晴雨表播客。如果您喜欢这个故事，您可能想查看我们关于技术和科学的其他预测故事www.theforecastbynutanix.com。

杰森·洛佩兹（Jason Lopez）是技术晴雨表的执行制片人，技术晴雨表是预测的播客渠道。他是互联社交媒体的创始人。以前，他曾是Podtech的执行制片人，也是NPR的记者。

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