土壌有機物と炭素分析のためのペドロジーとデータサイエンスの橋渡し：機械学習の応用

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This review consolidates the state-of-the-art in ML for soil carbon analysis, offering a roadmap for future hybrid method development.

🏢実務担当者:Provides an overview of practical ML techniques for soil carbon measurement, useful for designing cost-effective monitoring in carbon farming projects.

🏛政策担当者:Emphasizes the importance of accurate soil carbon quantification for carbon credit integrity and national greenhouse gas inventories.

土壌有機物（SOM）と炭素含有量の正確な定量は、気候変動の理解、土壌健康の評価、農業の持続可能性の支援、炭素隔離政策の実施にとって極めて重要である。数十年にわたり、古典的な分析手法および統計手法が土壌炭素評価の基盤を支えてきたが、機械学習（ML）技術の出現は、予測精度、拡張性、効率性を向上させる新たな機会を提供する。本レビューは、SOMと炭素含有量を分析するための古典的アプローチとMLベースのアプローチに関する現在の知見を要約する。我々は、湿式化学分析、乾式燃焼分析、地統計学的手法を含む従来法の長所、限界、実用的応用を、ランダムフォレスト（RF）、勾配ブースティングマシン、ニューラルネットワーク、深層学習、ハイブリッドML-地統計学フレームワークなどの現代のMLアプローチと並行して検討する。予測精度、計算要件、データ可用性のニーズ、解釈可能性、不確実性の定量化、拡張性を含む次元にわたる比較分析に特に重点を置く。土壌炭素ストックと動態は、土着の土壌微生物群集とその管理による変化によって厳密に制御されており、現在のモデリング手法では捉えることが困難な実質的な生物学的駆動変動を生み出している。そこで我々は、古典的な土壌学の知識とML能力を統合するハイブリッドアプローチを探求する。最後に、新たな課題、将来の研究方向性、およびこれらのアプローチが土壌炭素科学の進展において果たす補完的役割について議論する。本レビューは、多様なスケールと環境にわたる正確な炭素評価には、古典的アプローチもMLアプローチも単独では不十分であると結論付ける。むしろ、古典的な機構的基盤と機械学習の拡張性を組み合わせた戦略的統合が、気候変動緩和と農業の持続可能性のための現実的な土壌炭素評価に向けた最も有望な道筋を表す。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Accurate quantification of soil organic matter (SOM) and carbon content is critical for understanding climate change, evaluating soil health, supporting agricultural sustainability, and implementing carbon sequestration policies. For decades, classical analytical and statistical approaches have underpinned soil carbon assessment, but the emergence of machine learning (ML) techniques offers new opportunities to improve prediction accuracy, scalability, and efficiency. This review summarises the current knowledge on classical and ML-based approaches for analysing SOM and carbon content. We examine the strengths, limitations, and practical applications of conventional methods, including wet chemistry, dry combustion analysis, and geostatistical techniques, alongside modern ML approaches such as random forests (RFs), gradient boosting machines, neural networks, deep learning, and hybrid ML-geostatistical frameworks. Special emphasis is placed on comparative analysis across dimensions, including prediction accuracy, computational requirements, data availability needs, interpretability, uncertainty quantification, and scalability. Soil carbon stocks and dynamics are tightly regulated by indigenous soil microbial communities and their management-driven alterations, creating substantial biologically driven variation that remains difficult to capture with current modelling approaches. We therefore explore hybrid approaches that integrate classical pedological knowledge with ML capabilities. Finally, we discuss emerging challenges, future research directions, and the complementary role these approaches play in advancing soil carbon science. This review concludes that neither classical nor ML approaches alone are sufficient for accurate carbon assessment across diverse scales and environments. Instead, their strategic integration, combining classical mechanistic grounding alongside machine learning’s scalability, represents the most promising path toward realistic soil carbon evaluation for climate change mitigation and agricultural sustainability.

• openalex https://doi.org/10.3390/app16115412first seen 2026-06-22 04:46:17