![](\"https:\/\/oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net\/private\/org-PXteLUy4B6mslwRon6h7ri9z\/user-0jfma6aPNvZyLXZUbw4CmvZG\/img-9vSGqvq4hhKGmqHhDvFXnpfS.png?st=2024-06-22T10%3A10%3A34Z&se=2024-06-22T12%3A10%3A34Z&sp=r&sv=2023-11-03&sr=b&rscd=inline&rsct=image\/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2024-06-21T13%3A58%3A57Z&ske=2024-06-22T13%3A58%3A57Z&sks=b&skv=2023-11-03&sig=qcVK\/Qh6eBWWhUsm2PdsPjvQejPGfGf5uPL8PQvpaNo%3D\")
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Ces derni\u00e8res ann\u00e9es, les algorithmes de ML ont gagn\u00e9 en reconnaissance dans la mod\u00e9lisation \u00e9cologique, y compris la pr\u00e9diction du carbone organique du sol (SOC). Cependant, leur application avec des ensembles de donn\u00e9es plus petits, typiques des recherches \u00e0 long terme sur le sol, reste \u00e0 \u00e9valuer en profondeur, surtout par rapport aux mod\u00e8les traditionnels bas\u00e9s sur des processus. Une \u00e9tude en Autriche a compar\u00e9 des algorithmes de ML comme Random Forest et Support Vector Machines \u00e0 des mod\u00e8les bas\u00e9s sur des processus comme RothC et ICBM, utilisant des donn\u00e9es de cinq sites exp\u00e9rimentaux de longue dur\u00e9e. Les r\u00e9sultats ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les algorithmes de ML fonctionnent mieux avec de grands ensembles de donn\u00e9es, mais leur pr\u00e9cision diminue avec des ensembles de formation plus petits ou des m\u00e9thodes de validation plus rigoureuses, comme leave-one-site-out. Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur des processus, bien que n\u00e9cessitant une calibration minutieuse, offrent une meilleure compr\u00e9hension des m\u00e9canismes biophysiques et biochimiques sous-jacents aux dynamiques du SOC. L’\u00e9tude recommande ainsi de combiner les algorithmes de ML avec des mod\u00e8les bas\u00e9s sur des processus pour tirer parti de leurs forces respectives.<\/p>\n
Pour maintenir et augmenter les niveaux de SOC, essentiels pour la fertilit\u00e9 et la r\u00e9silience des sols face au changement climatique, il est crucial d’avoir des syst\u00e8mes de surveillance fiables et des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs efficaces. Alors que les ML brillent avec de grands ensembles de donn\u00e9es, les mod\u00e8les bas\u00e9s sur des processus apportent des aper\u00e7us pr\u00e9cieux des m\u00e9canismes du sol. Cette approche combin\u00e9e pourrait permettre des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises et adaptables, essentielles pour une gestion efficace des sols et la conservation environnementale \u00e0 travers le monde.<\/p>\n
En r\u00e9sum\u00e9, l’\u00e9tude a utilis\u00e9 des donn\u00e9es de cinq exp\u00e9riences de terrain \u00e0 long terme en Autriche, couvrant diverses pratiques de gestion visant l’accumulation de SOC. Les \u00e9chantillons de sol ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9lev\u00e9s de 0 \u00e0 25 cm, et les donn\u00e9es climatiques quotidiennes ont \u00e9t\u00e9 obtenues \u00e0 partir de jeux de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. Les mod\u00e8les SOC bas\u00e9s sur des processus comme RothC, AMG.v2, ICBM, et C-TOOL ont \u00e9t\u00e9 employ\u00e9s aux c\u00f4t\u00e9s des algorithmes de ML (Random Forest, SVM, r\u00e9gression par processus gaussien).<\/p>\n
Par ailleurs, une recherche explorant les perceptions des scientifiques du sol indon\u00e9siens sur ChatGPT a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une confiance de plus de 80%, ChatGPT-4.0 \u00e9tant pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 pour sa pr\u00e9cision. Cependant, l’exactitude per\u00e7ue des r\u00e9ponses reste \u00e0 55%, soulignant des possibilit\u00e9s d’am\u00e9lioration futures. De mani\u00e8re concomitante, des mod\u00e8les ML non lin\u00e9aires, surtout combin\u00e9s avec des mod\u00e8les bas\u00e9s sur des processus comme Random Forest, montrent des promesses pour pr\u00e9dire les dynamiques du SOC en particulier dans les ensembles de donn\u00e9es d’\u00e9tudes agricoles \u00e0 long terme. L’int\u00e9gration du ML avec la connaissance experte pourrait am\u00e9liorer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions SOC, soulignant l’importance de la supervision humaine et du raffinement des mod\u00e8les.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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