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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Combining knowledge-guided process models and data-driven machine learning models for enhancing soil carbon modelling in space and time

Description du projet

Modélisation du carbone des sols à l’aide d’approches fondées sur les connaissances

La modélisation du carbone organique du sol (SOC) est essentielle à la santé des sols et à l’atténuation du changement climatique. L’apprentissage automatique permet de saisir les variations spatiales, tandis que les modèles fondés sur les processus prennent en compte les dynamiques temporelles. Un cadre hybride combinant les deux est nécessaire. Soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet HySOC développera un nouveau modèle du SOC en intégrant des modèles de processus guidés par les connaissances à des techniques d’apprentissage automatique fondées sur les données. Cette approche améliorera les méthodes de cartographie des sols et contribuera aux futures projections des rétroactions carbone-climat. En fournissant des cartes du SOC à haute résolution et des composants de modèle en accès ouvert, le projet vise à réduire l’incertitude concernant l’évolution du carbone des sols européens au fil du temps. Les résultats devraient contribuer aux objectifs de la mission de l’UE pour les sols et du pacte vert pour l’Europe.

Objectif

Accurate modelling and mapping soil organic carbon (SOC) variations in space and time are crucial for supporting soil health restoration, guiding sustainable land management practices, and contributing to climate change mitigation strategies. Although data-driven approaches, such as machine learning (ML), has attracted many attention in soil mapping tasks for its powerful ability to learn from data, it is better at capturing soil spatial variation than soil temporal dynamics. By contrast, process-based models benefit from mechanistic knowledge to express physical, chemical and biological processes that govern SOC temporal changes. Therefore, integrating two types of models will promise means to represent physically plausible SOC dynamics while retaining the spatial prediction accuracy of ML models. However, a clear research gap remains in applying this concept and designing an appropriate hybrid modelling framework to quantify soil variations in space and time. This HySOC (Hybrid modelling of SOC) project aims to propose a new paradigm of space-time SOC modelling framework that hybrid knowledge-guided process models and data-driven ML models, for fulfilling the needs of the next generation of soil mapping methods and for supporting future carbon–climate feedback projections. By bridging two types of model, the project will go beyond the state of the art by providing high spatial and temporal resolution SOC maps and also the open-access hybrid model architecture, algorithms and calibrated model parameters, thus reducing the uncertainty on our understanding of European soil carbon changes in the past, present, and future. On top of model innovation, the outcomes of HySOC will further help to assess the sensitivity of European soil carbon to multiple global change drivers, and enhance the capacity to diagnose and improve the representations of soil variations in Earth system models, thereby contributing to the goals of the EU Soil Mission and the European Green Deal.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES ET INDUSTRIES DU VIVANT ET DE L'ENVIRONNEMENT - AGROPARISTECH
Contribution nette de l'UE
€ 242 260,56
Adresse
22 PLACE DE L'AGRONOMIE
91120 Palaiseau
France
Région
Ile-de-France Ile-de-France Essonne
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée

Partenaires (1)