Pedo-Econometric方法的出现
Mizuta Katsutoshi
Sabine格
米歇尔·a·菲利普斯3
- 1土壤和水科学系、佛罗里达大学盖恩斯维尔,佛罗里达州,美国
- 2部门的土壤、水和气候、明尼苏达大学,圣保罗,锰、美国
- 3经济学系、佛罗里达大学盖恩斯维尔,佛罗里达州美国
- 4学校的森林,渔业和测绘学科学,佛罗里达大学盖恩斯维尔,佛罗里达州,美国
- 5食物和资源经济系、佛罗里达大学盖恩斯维尔,佛罗里达州,美国
土壤指标和计量技术
国际米兰和跨学科的方法,使土壤科学到下一个水平pedometrics急需解决土壤健康和安全的关键主题。具体来说,pedometrics和计量经济学的融合是将量化土壤对综合评估关注性能和预测pedo-econometric决策工具。小说pedo-econometric方法革新pedometrics熊深刻的潜力,促进“智能”土壤和战略管理。Pedo-econometric方法视图的优化土壤健康维持土壤质量突出通过同步建模的输入-输出土壤和环境因素之间的相互作用。此外,pedo-econometrics保险丝单一策略进入土壤建模过程,允许土地管理者、监管者和决策者指导土壤管理考虑潜在的努力(成本和劳动力)维持或改善土壤的功能。我们提出的具体的pedo-econometrics和示范来评估特定场地土壤碳效率得分以及区域最大,实现土壤碳。
土壤科学家通常使用公制系统,如土壤质量指标,来评估土壤健康功能解决土壤的概念(例如,土壤质量、土壤健康和土壤安全)。作为一种先进的方法,土壤质量指数通常使用多元统计,如主成分分析(1,2)。虽然这些多变量量化方法适合他们缺乏土壤预测建模变量满足公理化标准指数理论(3)。此外,卡尔和楚(4)认为,多元分析可用于识别数据模式或结构但不影响评估。Mizuta et al。(3)认为,土壤健康指标体系基于能力或效率,而非多元预测或环境的方差属性,允许表达土壤健康。这同样适用于定量建模的土壤质量,安全、风险、功能…等。
绩效评估的目标函数,利用计量经济学技术是一个迅速发展的交叉学科领域的研究(5)。先前的研究已经产生了定量方法,如数据包络分析(DEA),评估能力或效率的函数,如生态效率(6),作物生产性能效率(7),生态系统服务输出效率(8)。DEA是用在许多不同的应用领域,包括工程、开发研究、教育、金融、医疗研究、自然资源管理、公共经济学、体育研究(9)。然而,DEA已经很少用于土壤科学。
DEA,非参数技术,考虑的方面输出和相关的输入;前者是目标函数最大化或最小化,而后者管理因素导致生产函数(10)。的潜在减少达到同样水平的输出,输入或输出的优化基于相同的输入集和水平,定量评估的例子,这种方法可以提供(11,12)。生成的分数是用来评估函数对决策单元的效率(研究)。研究单个土体可能包括土壤、森林、农田不同管理下,和其他(3,13)。
一个实际的例子来说明使用计量经济学评估土壤功能
在这里,一个集成pedo-econometric方法演示了使用一个计量经济学技术,DEA,计算效率的一个特定的健康function-soil土壤有机碳(SOC)的股票。配对的方法输入和输出是基于经验,纵向非线性分析,定位效果,和数据驱动算法。假设用户决定评估的效率DEA SOC股票在美国佛罗里达州的函数,这将被视为输出(轴图1一个)。植物可用水量(风能网)和/或归一化植被指数(NDVI)被认为是作为输入(轴)。风能网可以调节呼吸和积累在土壤SOC (17,18),而丰富的NDVI是健康的绿色植被,是通过残留的碳源输入进土里。这些经验的输入和输出变量驱动边界(线)产生一个参考系统,在计量经济学前沿或技术行(10)。边境上的DMU给的分数和显示的最大效率与给定组输入输出操作。DMU的进一步定位远离前线,越接近比分是零,和更多的低效给定网站的SOC股票。在我们的示例中DEA-SOC应用程序选择使用“产出取向”认定目标最大化的产出水平(在本例中SOC股票)(图1一个)(19)。此设置确定土壤具有较高的产出水平基于相同或更少数量的输入。输入和输出变量之间的关系可能形成各种形状的边界,从而产生不同的分数。图1 b, Cvs。图1 d, E演示两个常用的规模报酬函数产生前沿:自由可支配船体(外籍)和可变收益成比例(工具)。看到的细节描述RTS术语在Bogetoft和奥托(16)。
图1。(一)全球和本地边疆的概念框架。雷竞技rebatX显示输入变量,和Y显示输出变量。样本点P, P, P”,和P”的节目的最大有效点局部边界和/或全球前沿。以灰色阴影区域代表了意想不到的样本与当地的分数低于全球分数可能由于non-convexity前沿。雷竞技rebat其他阴影颜色代表笼罩的范围领域的前沿;雷竞技rebat(b - h)演示的数据包络分析(DEA)根据收集的1014个样本(0-20 cm土壤)在佛罗里达州和全国性的数据库包含土壤有机碳储量(SOC公斤米−2)。土壤采样的细节,土壤分析,(即土壤数据库和环境数据。,annual mean plant available water capacity, AWC cm in 0–25 cm, and the annual mean Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat ETM images) can be found in Xiong et al. (14,15)。(中)不同的领域由一个输入(风能网雷竞技rebat或归一化植被指数)和一个输出(即。,SOC) using a free-disposable hull (FDH) or variable returns-to-scale (VRS) return-to-scale option. This demonstration was conducted using R基准测试包(16)。越近的点是前沿,分数越高。点位于前沿的价值等同起来,表明土壤的最大效率(即函数。,根据给定水平的输入输出变量)。橙色圈、绿色三角形,和蓝色方块表示土壤样品高,中,低SOC库存水平,分别;(F)DEA分数由地图整合两个风能网和归一化植被指数一起作为输入和SOC作为输出。计算的分数外籍家庭边界。更高效的土壤,开放圈越小;(G)插值的地图DEA-FDH分数是基于两个输入(风能网和归一化植被指数)和一个输出(SOC)使用普通克里格方法;(H)基于交叉验证的测量和预测评分对比。注意,提出简单的DEA的目的是介绍pedo-econometrics范式向读者展示的原则。更复杂的命,可以开发使用广泛的输入和输出,战略变量选择方法(例如,监督和深度学习算法),和复杂的插值方法(例如,回归克里格、机器学习和其他人工智能算法)超出了这篇简短的论文的范围。
风能网或归一化植被指数,当输入是用于DEA,我们的例子表明,效率得分高的土壤SOC(橙色圈)等于0.85无论假设或输入变量。这表明15%的输出电平可以进一步最大化(SOC股票34.1公斤米−2给定的输入量。高SOC状态并不总是导致效率高,因为DEA认为同时输出和输入变量。例如,DEA-FDH分数较低的计算和归一化植被指数作为输入土壤SOC(蓝色平方)为0.56,这是大于19%的土壤介质SOC(绿色三角形)。站点特定的得分效率促进评估潜在收益在SOC满足实现SOC的股票(即。,efficiency score of 1). SOC stock gains could be achieved through management (e.g., fertilization, irrigation, amendments) or land use conversions. The “smart” strategic approach of the DEA allows to simultaneously consider site-specific soil-environmental conditions (e.g., soils, vegetation, climate, topography) as well as management and use options to focus on improvement of those inefficient sites that have potential to sequester most carbon (i.e., sites that depart furthest from the frontier line) and provide the most return (SOC stocks) for investment (cost and labor for a management intervention).
DEA可以包含多个输入和/或输出计算效率得分,我们实现计算DEA-FDH分数与风能网和归一化植被指数作为输入在佛罗里达(1075个站点图1 f)。然而,没有明显的空间趋势观察使用一个普通克里格方法预测精度高(R2= 0.70)(图1 g, H)显示的巨大潜力将DEA分数集成到数字土壤制图技术来帮助决策者识别特定站点的位置与需要改进的地方管理。DEA方法允许研究人员和利益相关者识别实现的优化函数使用一个数据驱动的领域没有控制的网站。公司的新经验数据输入和/或输出可能量化其他土壤的功能。环境评估的DEA方法的有效性被描述在文献中(20.),尽管此方法还很少被应用于农业生产以外的土壤功能除了一些研究(如根据我们的知识。,(21- - - - - -23)]。
在Pedo-Econometrics研究机会
关键问题需要回答的DEA应用程序(1)标准的前沿的动力是什么?和(2)如何构建一个前沿函数?可以确定参考的主要因素包括:(1)选择的输入和/或输出的相对稳定,动态的,和/或管理变量;(2)DEA的取向方向;和(3)DEA假设(即。returns-to-scales)。
每个因素驱动的正确选择参考。在碳信用额的情况下,翟et al。24)计算了生态效率的能源供应链碳信用交易使用多个输入(燃料消耗和金融投资)和多个输出(财政收入/利润和碳排放)。刘先生和刘(25)使用三个输入(能耗、资本存量、劳动力)和一个输出(国内生产总值)来计算得分低碳经济效率。其他的组合输入(s)和输出(s)与碳效率可以在Zhang et al。(提供的文献综述26)。数据驱动的评价可以识别区域优化与给定组输入输出,从而,为农业提供了深厚的潜力,森林,保护和土地管理。
建立本地或全球/ meta-frontier系统也将是一个重要的研究课题(见图1一个)。这样的系统构造形式的一个分层结构中全球前沿围绕本地边界(雷竞技rebat27)。metafrontier方法明了低效的网站,需要管理的改进有效的网站和促进评估目标函数在给定的环境条件下的适用性。有两种类型的这种方法生产的效率指标。度量的一种措施不同的效率水平为每个DMU提供绩效评估土壤功能的用户。其他度量类型可能解释来自外部因素控制总体性能的土壤功能,这常常是不可控的。例如,降水和温度等气候因素可能会影响一些土壤功能直接或间接(例如,生物多样性保护功能,能源生产函数对生态系统)。相对稳定的环境因素,如地形、生态因素、母体材料可用于不同土壤进行分类然后DEA单独为每个类可以实现构造一个metafrontier框架。格伦沃尔德et al。(28沿着stability-dynamic光谱分辨土壤环境因素在一个生态系统调节给定目标变量(例如,SOC股票)的效率。这样的土壤环境因子方法结合DEA分析提供了深刻的机会将最先进的pedometric专注于数字土壤制图的应用程序问“有什么土壤?“向智能pedo-econometric应用问“如何有效的网站获得一个土壤功能?“前传统pedometrics方法是描述性的而同时跨学科pedo-econometric方法侧重于优化考虑特定场地土壤环境输入土壤和一个或多个输出。
的潜力metafrontier DEA框架是解决土壤健康的模棱两可,土壤质量和土壤安全评估土壤属性的映射。的出现pedo-econometrics办法促进传统评估土壤测量,缺乏经济考虑,如non-convexity、跨学科领域考虑明确soil-environments和经济学(29日)。土壤功能的经济框架内可以通过DEA效率得分和量化meta-frontier或当地前沿方法。metafrontier方法的优点不仅可以揭示各种土壤健康功能的适用性与此同时没有量化,还可能提高函数的效率性能由地方管理。
土壤功能的定量指标可以想象的不显眼的贡献土壤环境和经济系统(30.)。土壤的功能函数,可以通过这个pedo-econometric量化方法,每个函数的值可能会变得越清晰,和更准确的土壤功能评价在经济模型(31日)。新范式使用这种方法将揭示土壤和输入和输出功能的关系促进土壤功能的优先级比传统土壤评估。测量土壤的概念和功能的特点对可持续的粮食生产和环境保护至关重要。因此,现代范式有助于我们理解潜在的土壤固碳效率,这是一个重要的替代元素的知识是需要适应全球气候变化。DEA和类似的计量经济学方法不仅设想评估碳土壤土壤功能有关,而且其他复杂功能(例如,生物多样性函数使用香农指数和土壤碳储量为输入/输出)在不同条件下。
作者的贡献
公里,SG, MP, AB、WC和CM:概念化。公里,SG:资金收购和原创作品。公里,SG,议员和CM:方法。SG:监督。SG、AB和WC: writing-review和编辑。作者:文章和批准提交的版本。
资金
这项研究是由USDA-CSREES-NRI格兰特奖2007-35107-18368快速评估和轨迹建模土壤碳的变化在东南景观(国家粮食和农业——农业和食品研究所的计划)。这个项目是一个核心项目北美碳项目的公里接收一般支持的研究日本学生服务组织,佛罗里达大学的土壤和水科学系,宇新苗族博士,Ajay Sharma博士。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
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关键词:pedometrics、计量经济学、性能评估、数据包络分析、metafrontier分析、生态系统服务、土壤健康和质量、效率
引用:Mizuta K,格伦沃尔德年代,菲利普斯,培根AR,种植者WP Jr和苔藓CB (2021) Pedo-Econometric方法的出现。前面。土壤科学。1:656591。doi: 10.3389 / fsoil.2021.656591
收到:2021年1月21日;接受:2021年3月04;
发表:2021年4月09年。
编辑:
Gustavo m . Vasques“巴西农业研究公司”独奏,巴西版权Mizuta©2021,格伦沃尔德,菲利普斯、培根、种植者和苔藓。这是一个开放分布式根据文章知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*通信:Katsutoshi Mizuta是katsutoshimizuta@ufl.edu