Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Combining knowledge-guided process models and data-driven machine learning models for enhancing soil carbon modelling in space and time

Opis projektu

Modelowanie węgla w glebie z wykorzystaniem podejść opartych na wiedzy

Modelowanie węgla organicznego w glebie (SOC) ma zasadnicze znaczenie dla zdrowia gleby i łagodzenia skutków zmian klimatu. Uczenie maszynowe pozwala uchwycić zróżnicowanie przestrzenne, natomiast modele oparte na procesach uwzględniają dynamikę czasową. Potrzebne są hybrydowy ramy łączące oba te podejścia. Przy wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie” projekt HySOC opracuje nowy model SOC poprzez integrację opartych na wiedzy modeli procesowych z technikami uczenia maszynowego opartymi na danych. Takie podejście usprawni metody mapowania gleb i wesprze przyszłe prognozy dotyczące sprzężenia zwrotnego między dwutlenkiem węgla a klimatem. Dzięki udostępnieniu map SOC o wysokiej rozdzielczości oraz ogólnodostępnych elementów modelu projekt ma zmniejszyć niepewność dotyczącą zmian zawartości węgla w glebach europejskich w czasie. Oczekuje się, że wyniki badań przyczynią się do realizacji celów misji UE dotyczącej gleby oraz Europejskiego Zielonego Ładu.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

INSTITUT NATIONAL DES SCIENCES ET INDUSTRIES DU VIVANT ET DE L'ENVIRONNEMENT - AGROPARISTECH
Wkład UE netto
€ 242 260,56
Koszt całkowity
Brak danych

Partnerzy (1)