Chemické vlastnosti svrchních minerálních vrstev lesních půd a ohrožení lesních půd acidifikací a nutriční degradací

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00020702%3A_____%2F21%3AN0000188" target="_blank" >RIV/00020702:_____/21:N0000188 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00027049:_____/21:N0000144

Výsledek na webu

<a href="https://agronavigator.cz/sites/default/files/users/user291/Mapy/Chemick%C3%A9%20vlastnosti%20svrchn%C3%ADch%20miner%C3%A1ln%C3%ADch%20vrstev%20lesn%C3%ADch%20p%C5%AFd%20a%20ohro%C5%BEen%C3%AD%20lesn%C3%ADch%20p%C5%AFd%20acidifikac%C3%AD%20a%20nutri%C4%8Dn%C3%AD%20degradac%C3%AD.pdf" target="_blank" >https://agronavigator.cz/sites/default/files/users/user291/Mapy/Chemick%C3%A9%20vlastnosti%20svrchn%C3%ADch%20miner%C3%A1ln%C3%ADch%20vrstev%20lesn%C3%ADch%20p%C5%AFd%20a%20ohro%C5%BEen%C3%AD%20lesn%C3%ADch%20p%C5%AFd%20acidifikac%C3%AD%20a%20nutri%C4%8Dn%C3%AD%20degradac%C3%AD.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Chemické vlastnosti svrchních minerálních vrstev lesních půd a ohrožení lesních půd acidifikací a nutriční degradací

Popis výsledku v původním jazyce

Mapový soubor obsahuje 43 mapových listů. Jedná se o mapové listy, které reprezentují kategorizovaný obsahu Ca, K, Mg, P, nasycení půd bázemi, půdní reakce ve vodném výluhu a výluhu KCl pro minerální vrstvu 0 – 30 cm a rizika acidifikace lesních půd pro minerální vrstvy 0 – 30 cm, 30 – 80 cm a 0 – 80 cm. Kromě toho jsou v souboru obsaženy listy, které zobrazují pravděpodobnost výskytu jednotlivých kategorií uvedených parametrů. Pro tvorbu map byla využita unikátní agregovaná databázi chemických analýz lesních půd, která v sobě zahrnuje data získaná v rámci NIL2, typologického průzkumu (obojí ÚHÚL), půdních průzkumů BioSoil a ICP Forests (obojí VÚLHM) a průzkumu půd a výživy lesů v oblastech postižených imisemi (ÚKZÚZ). Při tvorbě map byly společně uplatněny dva koncepčně rozdílné přístupy, a to jednak techniky prediktivního prostorového modelování půd založené na vztahu mezi cílovou (mapovanou) proměnnou a faktory prostředí, a dále také geostatistické metody založené na prostorové závislosti (autokorelaci) sledované půdní proměnné. Pro kalibraci modelů digitálního mapování byly použity algoritmy strojového učení, metoda podpůrných vektorů a multivariate adaptive regression splines. Prostorová závislost sledované půdní proměnné byla modelována za použití semivariogramu, který byl následně použit pro prostorovou interpolaci pomocí metody běžného krigingu. Přesnost předpovědi jednotlivých predikčních přístupů byla testována metodou křížové validace při rozdělení vstupních dat do 5 podsouborů (5-fold cross-validation) a byla vyjádřena pomocí ukazatelů úspěšnosti predikce. V případě vytvořených kategorií pro přístupné nebo výměnné obsahy prvků byla pro přesnost modelu použita celková přesnost a vážená přesnost na počet kategorií a to pro testovací a celkový soubor. Konečné mapy jsou výsledkem expertního posouzení jednotlivých modelů. Je vybrán nejlepší model s nejvyšší přesností; pokud se modely vhodně doplňují, je výsledkem vážený průměr odhadů testovaných metod (tzv. ensemble modely).

Název v anglickém jazyce

Chemical properties of top mineral layers of forest soils and threats to forest soils from acidification and nutrient degradation

Popis výsledku anglicky

The map file contains 43 map sheets. These are map sheets that represent categorised Ca, K, Mg, P content, soil base saturation, pH values of soil leachates (pH in KCl solution and in water) for mineral layer 0 - 30 cm and risks of forest soil acidification for mineral layers 0 - 30 cm, 30 - 80 cm and 0 - 80 cm. In addition, the file contains sheets showing the probability of occurrence of each category of these parameters. A unique aggregated database of chemical analyses of forest soils was used for the production of the maps, which includes data from the NFI2, the typological survey (both by FMI), the BioSoil and ICP Forests soil surveys (both by FGMRI) and the survey of soils and forest nutrition in areas affected by immissions (CISTA). Two conceptually distinct approaches were jointly applied in the development of the total element and carbon stock maps, namely, predictive spatial soil modelling techniques based on the relationship between the target (mapped) variable and environmental factors, and geostatistical methods based on the spatial dependence (autocorrelation) of the soil variable of interest. Two conceptually distinct approaches were jointly applied in the development of maps, namely, predictive spatial soil modelling techniques based on the relationship between the target (mapped) variable and environmental factors, and geostatistical methods based on the spatial dependence (autocorrelation) of the soil variable of interest. Machine learning algorithms, support vector machine method and multivariate adaptive regression splines were used to calibrate the digital mapping models. The spatial dependence of the observed soil variable was modeled using a semivariogram, which was then used for spatial interpolation using the ordinary kriging method. The prediction accuracy of each prediction approach was tested by cross-validation when the input data were divided into 5 subsets (5-fold cross-validation) and expressed by prediction success rates. The final maps are the result of expert judgement of the individual models. The best model with the highest accuracy is selected; if the models are complementary, the result is a weighted average of the estimates of the tested methods (so-called ensemble models).

Druh

N_map - Specializovaná mapa s odborným obsahem

CEP obor

—

OECD FORD obor

40102 - Forestry

Projekt

<a href="/cs/project/QK1920163" target="_blank" >QK1920163: Vývoj a verifikace prostorových modelů vlastností lesních půd v České republice</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

CM-18-2021

Číslo předpisu

MZE-69726/2021-16222/MAPA707

Technické parametry

Smlouva uzavřena se subjektem Ústav pro hospodářskou úpravu lesů se sídlem Nábřežní 1326, 250 01 Brandýs nad Labem; IČ/RČ: 00020681; DIČ: CZ00020681, zastoupený Ing. Jaromírem Vašíčkem, CSc., ředitelem, dne 7. 12. 2021. Specializovaná mapa se skládá z datových souborů a průvodní zprávy.

Ekonomické parametry

Ekonomické aspekty výsledku jsou zejména nepřímé a lze je hodnotit především z pohledu užití pro rozhodování v oblasti státní správy a lesnického managementu.

Označení certifikačního orgánu

Ministerstvo zemědělství, Těšnov 17, Praha 1

Datum certifikace

—

Způsoby využití výsledku

C - Výsledek je využíván bez omezení okruhu uživatelů