Spatial models of topsoil properties in Romania using digital soil mapping techniques

The database includes the selected spatial models of soil variables for the Romanian territory derived by digital soil mapping techniques, accepted for publication in:

Cristian Valeriu Patriche, Bogdan Roșca, Radu Gabriel Pîrnău, Ionuț Vasiliniuc, Spatial modelling of topsoil properties in Romania using geostatistical methods and machine learning, PLOS ONE, 2023

The database includes the selected spatial models of soil variables for the Romanian territory derived by digital soil mapping techniques. The file names indicate the soil variable and the method used for interpolation (RK – regression - kriging, EML – ensemble machine learning, GWR_OK – Geographically Weighted Regression – Ordinary kriging).

The raster data is classified and saved in tif format with a resolution of 100 x 100 m. The spatial reference is Stereographic projection 1970 (Pulkovo_1942_Adj_58_Stereo_70).

The soil variables are classified as follows:

Variable

Classes

1

2

3

4

5

5

7

pH

≤ 5

(strongly acid)

5.1 – 5.8 (moderately acid)

5.9 – 6.8

(weakly acid)

6.9 – 7.2

(neutral)

7.3 – 8.4

(weakly alkaline)

8.5 – 8.8 (moderately alkaline)

EC (mS m-1)

≤ 12.75

12.76 – 16.49

16.50 – 20.04

20.05 – 24.18

24.19 – 29.11

29.12 – 35.23

≤ 35.24

OC (g kg-1)

< 7.5

(very low)

7.5 – 17.4

(low)

17.4 – 37.8 (moderate)

37.8 – 61.0

(high)

> 61

(very high)

CaCO3

(g kg-1)

0

(no carbonates)

1 – 10

(low)

11 – 40

(medium 1)

41 – 80

(medium 2)

81 – 107

(medium 3)

P (mg kg-1)

< 4

(extremely low)

4 – 8

(very low)

8 – 18

(low)

18 – 36

(medium)

36 – 72

(high)

> 72

(very high)

N (g kg-1)

≤ 1

(very low)

1.1 – 1.4

(low)

1.5 – 2.0

(medium 1)

2.1 – 2.7

(medium 2)

2.8 – 6.0

(high)

> 6

(very high)

K (mg kg-1)

≤ 40 *

(extremely low)

41 – 65 *

(very low)

66 – 130

(low)

131 – 200 (medium)

201 – 300

(high)

> 300

 (very high)

Clay (%)

≤ 25

 (low 1)

26 – 32

(low 2)

33 – 40

(medium 1)

41 – 45

(medium 2)

≥ 46

 (high)

Silt (%)

< 25

(medium 1)

25 – 32

(medium 2)

33 – 40

(high 1)

41 – 50

(high 2)

> 50

(high 3)

Sand (%)

< 15

(low 1)

15 – 25

(low 2)

26 – 35

(low 3)

36 – 56

(medium)

> 56

(high)

* classes not present on the Romanian territory

本数据库收录了基于数字土壤制图（Digital Soil Mapping）技术构建的罗马尼亚领土范围内土壤变量精选空间模型，相关研究成果已被收录至如下已发表论文：
Cristian Valeriu Patriche、Bogdan Roșca、Radu Gabriel Pîrnău、Ionuț Vasiliniuc，《基于地统计方法与机器学习的罗马尼亚表层土壤属性空间建模》，PLOS ONE，2023年。

本数据库包含罗马尼亚全境通过数字土壤制图技术获取的土壤变量精选空间模型。文件名标注了对应土壤变量及所采用的插值方法：RK为回归克里格（Regression Kriging），EML为集成机器学习（Ensemble Machine Learning），GWR_OK为地理加权回归-普通克里格（Geographically Weighted Regression-Ordinary Kriging）。

栅格数据经分类后以tif格式存储，空间分辨率为100×100米，空间参考系统采用1970年立体投影（Pulkovo_1942_Adj_58_Stereo_70）。

土壤变量分类标准如下：
1. pH值
分级1：≤5（强酸性）
分级2：5.1~5.8（中度酸性）
分级3：5.9~6.8（弱酸性）
分级4：6.9~7.2（中性）
分级5：7.3~8.4（弱碱性）
分级6：8.5~8.8（中度碱性）
2. 电导率（EC，单位：毫西门子每米，mS·m⁻¹）
分级1：≤12.75
分级2：12.76~16.49
分级3：16.50~20.04
分级4：20.05~24.18
分级5：24.19~29.11
分级6：29.12~35.23
分级7：≤35.24
3. 有机碳（OC，单位：克每千克，g·kg⁻¹）
分级1：<7.5（极低）
分级2：7.5~17.4（低）
分级3：17.4~37.8（中等）
分级4：37.8~61.0（高）
分级5：>61（极高）
4. 碳酸钙（CaCO₃，单位：克每千克，g·kg⁻¹）
分级1：0（无碳酸盐）
分级2：1~10（低）
分级3：11~40（中1）
分级4：41~80（中2）
分级5：81~107（中3）
5. 磷（P，单位：毫克每千克，mg·kg⁻¹）
分级1：<4（极低）
分级2：4~8（很低）
分级3：8~18（低）
分级4：18~36（中等）
分级5：36~72（高）
分级6：>72（极高）
6. 全氮（N，单位：克每千克，g·kg⁻¹）
分级1：≤1（极低）
分级2：1.1~1.4（低）
分级3：1.5~2.0（中1）
分级4：2.1~2.7（中2）
分级5：2.8~6.0（高）
分级6：>6（极高）
7. 钾（K，单位：毫克每千克，mg·kg⁻¹）
分级1：≤40*（极低）
分级2：41~65*（很低）
分级3：66~130（低）
分级4：131~200（中等）
分级5：201~300（高）
分级6：>300（极高）
* 罗马尼亚境内无此类分级分布
8. 黏粒（Clay，占比%）
分级1：≤25（低1）
分级2：26~32（低2）
分级3：33~40（中1）
分级4：41~45（中2）
分级5：≥46（高）
9. 粉粒（Silt，占比%）
分级1：<25（中1）
分级2：25~32（中2）
分级3：33~40（高1）
分级4：41~50（高2）
分级5：>50（高3）
10. 砂粒（Sand，占比%）
分级1：<15（低1）
分级2：15~25（低2）
分级3：26~35（低3）
分级4：36~56（中等）
分级5：>56（高）