使用指示物种映射的亚马逊土壤

由于缺乏有关土壤等环境条件的信息，对亚马逊流域物种的生态和分布的了解受到了阻碍。植物发生数据通常比鲜为人知的地区的土壤样本更丰富，芬兰和巴西的研究人员现在开发了一种方法，利用植物和土壤数据生成土壤性质图。

亚马逊流域是一个巨大的热带雨林地区，既有巨大的生物，也不为人知。环境因素(如土壤)的现场测量很少，而且很远，因此描绘与植物和动物相关的栖息地特征的地图的准确度较低。

为了解决这个问题，芬兰图尔库大学和亚马逊研究所国家研究所(INPA)以及巴西阿拉伯联邦大学(UFAL)的研究人员决定利用除土壤数据之外的植物发生数据。

“这些结果也与全球变暖背景有关：物种需要追踪气候适宜的区域，但它们只能确定土壤是否合适。需要有关土壤的信息来识别和保护两者的合适区域。现在和将来，“UFAL的博士后研究员Juliana Stropp说。

研究人员利用数字植物标本馆数据库

长期以来，图尔库大学的亚马逊研究小组一直在收集蕨类植物的实地数据，将其作为亚马逊流域土壤和森林类型的指标。

“由于坚持不懈的努力，我们现在拥有将蕨类物种发生数据转换为土壤性质估算所需的田间信息，”图尔库大学亚马逊研究小组负责人，植物生态学教授Hanna Tuomisto说。

一代又一代的植物学家对亚马逊河进行了探险，并带回了植物标本，这些标本存放在世界各地的植物标本中。使用GBIF和其他在线门户，现在可以轻松访问数据。

“因此，我们认为也许我们可以利用这些随意的蕨类植物出现来估算土壤性质，将它们与实际测量的土壤数据结合起来，并生成新的土壤图谱，”图尔库大学的博士后研究员Gabriela Zuquim说。谁领导了这项研究。

研究人员的计划奏效了。该测绘基于2,600个土壤采样点和来自数字数据库的30,000多个蕨类植物记录。简而言之，该方法包括五个步骤：编制可用数据，确定物种的土壤最佳值，估算具有植物发生记录但没有土壤数据的土壤的土壤属性，在所有土壤数据点之间插值，以及验证地图。使用一组独立的土壤样本进行验证表明，该地图足够准确，可用作物种分布和栖息地建模的数字层。

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