如何利用 Hwsd 数据库有效管理土壤数据？ (hwsd 数据库)

随着农业生产的不断发展，土壤成为了一个至关重要的资源。然而，土壤的种类繁多，其特性也不一，对于土壤的管理与保护，我们需要了解它们的详细信息。 Hwsd数据库是一个旨在提供土壤属性数据、特征数据和物理数据的全球土壤数据库，其提供的土壤数据是全球唯一的十米分辨率。

那么，如何利用 Hwsd 数据库有效管理土壤数据呢？

一、了解Hwsd数据库

Hwsd 数据库是英国 Rutherford Appleton 实验室和欧洲联盟合作的一个项目，它又称“全球土壤数据库”。Hwsd数据库系统提供标准的用于全球土壤类型分类的系统。其中主要的数据集包括：土壤属性数据、特征数据和物理数据。其数据准确度高、覆盖广泛、数据量大，不仅仅有能够扩展的全球土壤数据库，还有适配全球范围的自动土壤分类，以及耦合各种土壤过程过程模型的相关数据。Hwsd 数据库在土地利用规划、土壤环境监测、地质勘探以及自然资源调查等领域都有广泛的应用。

二、Hwsd数据的优势

1.全球性

Hwsd 数据库可以涵盖全球范围，从亚洲、非洲、欧洲、北美洲到南美洲和大洋洲都有覆盖。

2.数据量大

Hwsd 数据库收集了全球范围内拥有土壤分类体系的特征数据和属性数据，包括 219 万个样本数据，其中描述了土壤的 359 种属性特征、170 种土壤是水分特征和 153 个土壤行政区域。

3.数据准确性高

Hwsd 数据库对全球土壤的分类人工进行校对和纠错。这种方法可以在一定程度上降低错误率，提高数据的可靠性和准确性。

4.可扩展性强

Hwsd 数据库使用了现代化的数据管理方法，可以很容易地与其他相关数据库相连接，进行土壤属性与其它地理信息数据的融合。

三、Hwsd数据的应用

1.用于土地规划

Hwsd 数据库可以提供有关土壤特性的信息，利用这些信息可以进行土地规划和土地利用调查。例如，根据不同土壤类型的特性，可合理选择适当的植被，从而达到科学合理的利用效果。

2.用于土壤环境监测

Hwsd 数据库可以提供大范围领域的土壤信息，可为土壤环境监测工作提供更加准确的数据，帮助减少污染和其他潜在风险。

3.用于耦合土壤-水分过程模型

Hwsd 数据库可以被用来耦合各种土壤过程过程模型，例如氮、磷等养分的循环过程、土壤水分过程等。结合专业的数据分析工具，利用 Hwsd 数据可以进行更具深度的土壤调查和分析。

四、Hwsd数据库的使用

1.下载Hwsd数据库

可以通过 Hwsd 的官网进行下载，或者通过各种科技论文数据库获得。

2.安装Hwsd数据库

在此之前，需要确保电脑上已经安装了 PostgreSQL数据库和PyCharm 编译器，安装方法可以参考官方教程。

3.调用Hwsd数据库

通过代码，可调用 Hwsd 数据库来查找所需的土壤数据并进行相关分析工作。例如，使用 Python 代码调用数据库：

!pip install psycopg2-binary

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(dbname=’db’, user=’user’, password=’pwd’, host=’127.0.0.1′, port=’54320′)

cur.execute(“SELECT * FROM hwsd_1 WHERE abundance_r_1 > 80 AND usda_soil_tex_class BETWEEN ‘Clay’ AND ‘Clay Loam’”)

可以通过调用下面代码可生成一个表格：

cur.execute(“CREATE TABLE result AS(SELECT * FROM hwsd_1 WHERE abundance_r_1 > 80 AND usda_soil_tex_class BETWEEN ‘Clay’ AND ‘Clay Loam’)”)

以上仅为简单示例，具体使用可参考Python网站上的相关教程。

Hwsd 数据库可以提供全球范围内的土壤数据信息，并为各类土壤调查提供强有力的支持，促进了土壤科学研究的进程，并在土地利用规划，土壤环境监测等领域有着广泛的应用前景。了解Hwsd数据库的特性及其应用，可以更加有效地管理土壤数据，从而更好地维护土壤资源。

相关问题拓展阅读：

• 数据来源与处理

数据来源与处理

区域地壳稳定性基础数据来源于中国地质科学院地质力学研究所主编的《中国区域地壳稳定性图（1∶500万）》，1997年由地质出版社出版

。基于ArcGIS平台，将中国区域地质稳定性图数字化，并对栅格化后的数据统计分析。

断裂活动性基础数据来源于邓启东主编的《中国活动构造图（1∶400万）》，2023年由地震出版社出版

。

海拔与地表起伏度基础数据来源于美国太空总署（NASA）和国防部国家测绘局（NIMA）联合测量的数字地表高程模型SRTM DEM，数据精度为3弧秒（90×90m），由中国科学院资源环境数据中心提供。基于SRTM DEM数据，利用ArcGIS空间分析模块Spatial Analyst中邻域统计工具Neighbor-hood Statistics，以4×4像元的矩形作为模版算子对整个研究区进行遍历计算，分别悄睁燃提取各区域更高海拔和更低海拔数据，运用栅格计算器calculator，将两者求差，得到一个新栅格图层，其每个栅格的值是以这个栅格为中心的确定领域的地形起伏启虚度值。

植被覆盖度基础数据来源于2023年全球旬NDVI数据集，空间分辨率：0.05°×0.05°，坐标系统：WGS1984，NDVI值域为，由地球系统科学数据共享平台提供。旬NDVI数据均通过国际通用的可以进一步消除云、大气、太阳高度角等部分干扰的更大合成法获得，利用像元二分模型估算植被覆盖度。

岩溶发育程度基础数据来源于中国地质调查局发展研究中心“区域地质调查跟踪与部署研究项目”（）。

地表湿润指数基础数据来源于1961～2023年中国地面降水月值0.5°×0.5°格点数据集（V2.0）数据、1961～2023年中国地面气温月值0.5°×0.5°格点数据集（V2.0）和日照时数数据，由中国气象科学数据共享服务网提供。地表湿润指数计算公式为：

W=P/ET

式中：W为湿润指数早带；P为降水量(mm)；ET

为潜在蒸散量(mm)。ET

采用Thornthwaite模型计算。

土壤可蚀性基础数据来源于世界土壤数据库（HWSD v1.1），由地球系统科学数据共享平台提供。数据比例尺为1km格网，数据格式为Geotiff，时间为2023年。该数据库由联合国粮农组织（FAO）、国际应用系统分析研究所（IIASA）、荷兰ISRIC-World Soil Information、中国科学院南京土壤研究所（ISSCAS）、欧洲委员会联合研究中心（JRC）于2023年3月共同发布。数据库提供了各个格网点的土壤类型（FAO-74、85、90）、土壤相位、土壤（0～100cm）理化性状（16个指标）等信息。采用在我国广泛使用的EPIC模型，利用土壤有机质和颗粒组成因子（粘粒、粉粒、砂粒）进行估算土壤可蚀性因子K。

土壤侵蚀强度基础数据来源于中国1∶10万土壤侵蚀强度等级图（1997～2023年），由地球系统科学数据共享平台黄土高原科学数据共享平台提供。数据内容覆盖1997～2023年1∶10万各省土壤侵蚀强度等级数据，包括水力侵蚀、风力侵蚀、冻融侵蚀、重力侵蚀、工程侵蚀5个一级类别；微度、轻度、中度、强度、极强度、剧烈6个二级另类别，由第二次全国遥感水土流失普查获得。

社会经济数据采用的是全国千米网格GDP分布数据集和全国千米网格人口分布数据集，由国家科技基础条件平台：地球系统科学数据共享平台（www.geodata.cn）提供。

土地覆被数据采用的是地球系统科学数据共享平台提供的2023年全球1km土地覆被数据集（GlobCover）。GlobCover是欧洲空间局（European Space Agency）建立的全球土地覆被数据集，数据集是根据UNLCCS分类标准，综合采用监督分类和非监督分类两种方法对多时相的MERIS L1B数据进行分类而得到的。GlobCover数据集空间分辨率5°×5°。根据需要，本书将土地覆被类型合并为耕地、林地、草地、水域、未利用地、城乡工矿居民用地等6种土地覆被类型。

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