有了这张图，任意一公里内土壤含水量一目了然

　　全球首张精确到“公里级”的“土壤水力物理背景超级世界地图”在天津大学横空出世。这张超级地图由天津大学表层地球系统科学研究院副教授张永根绘制，有望成为土壤水力参数研究的革命性工具。

　　“理查德森梦想”

　　一个网格化数值天气预报理论

　　1922年，英国气象学家理查德森曾留下著名的“理查德森梦想”，这是一个以人力计算天气的设想：在一个大厅里，将欧洲区域分成网格，将气象站观测数值插到网格点上，人们手持纸笔忙着计算描述天气的数学方程，并就计算方向发出指令……理论上，只要有足够多的计算员不停工作，便可以形成一个“笔尖上的欧洲气候数据地图”，算出未来的天气。当年，实现这种“数值预测”最大的障碍是人力的巨大消耗：想要及时计算出欧洲天气情况，大约需要6.4万人！理查德森失败了，但他的“网格化数值天气预报”理论却随着计算机技术的出现和发展最终获得成功。

　　而在土壤水力参数研究领域，科学家也在呼唤网格化精确预测“做大做强”。土壤水力参数对农作物生长、农业生态系统、天气预报、空气质量等领域具有重大意义。一张能够精准预测全球土壤水力数据的“超级地图”是全世界科学家的梦想。

　　现在，使用张永根绘制的这张超级地图，科学家可以“秀才不出门，便知天下事”，得到全球任意一公里网格范围内表层土壤的残余含水量、饱和含水量、饱和渗透系数、田间持水量、植物可利用水分等参数，极大降低了土壤水力研究及污染治理的成本。

　　基于大数据预测

　　超级地图亦能超级精确

　　长久以来，科学家获取土壤水力参数主要靠“实测”和“预测”：“实测”需要在土壤深处采样并送交专业机构检测，成本高、周期长，目前，想通过实测得到某地的土壤水力数据，常常需要数星期甚至几个月时间，极不方便。

　　通过转换函数“预测”是一种高效获得土壤水力参数的方法，然而目前的转换函数大多基于经验公式建立，准确性很差。一张基于物理背景土壤水分特征建立的、涵盖世界各地土壤水力不同特性状况的转换函数“地图”，是学界亟待填补的空白。

　　“我们这项研究成果不是用地图去预测，而是说数据呈现形式是地图。”张永根表示，“其实这也不完全是预测，而是基于已有大数据进行的科学判断。”

　　张永根的超级地图自有其独到之处：他利用机器学习方法建立了全新的土壤转换函数模型，并利用从世界各地采集点获得的5万个土壤样品，提取出近12万个数据对模型进行验证，从而构建了全球第一张基于物理背景的土壤水力超级世界地图。“全球有数以万计的土壤普查数据，我们在这些数据的基础上，开发出一个有物理背景的模型，把这些数据物理化。”张永根介绍道，“超级地图得出的数据基于土壤质地分布曲线与土壤水分特征曲线，这些参数有具体物理意义，有均值有方差，最终预测出的数据也就更加精确。”

　　无偿向全世界公布

　　下一步将实现数据可视化

　　超级地图系统问世以来，张永根把网站和使用方法无偿向全世界公布。现在每天都有来自各个国家的科研机构和个人利用这一成果获得土壤水力数据。这些数据正在被全球科研工作者用来预测和防治水土流失、快速治理地下水污染、计算干旱地区精准农业节约用水、为数值天气预报提供陆面过程的参数等。

　　下一步，超级地图将实现数据可视化，研究者可以直接截取需要的国家或地区的数据。张永根还会继续提升超级地图的精度，并对数据进行尺度提升。在做全球气候模型或陆面模型时，通常需要的数据是10公里或者25公里，如何实现从1公里到25公里的转变，是超级地图未来的主攻方向之一。

　　“希望通过我们的研究，对我国地下水资源保护，土壤污染治理，发展精准农业，提高天气预报和气候变化预测的精度等方面提供有力的科学支撑。”张永根说。