土壤数据访问脚本的源代码。

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简介：
土壤数据访问，是一系列Web服务与应用程序的总称，旨在响应用户需求并满足当前土壤测量和地理空间数据网关网站未能充分提供土壤测量空间及表格数据的要求。通过sda-lib提供的土壤数据访问查询页面，用户可以提交自定义的SQL查询或已整形后的SQL数据，从而从Soil Data Mart检索所需的数据。此外，土壤数据访问Web服务和查询帮助页面，均提供了有效检索土壤数据的关键信息。该站点还提供了文件和其他相关指南，以辅助用户理解和使用。进一步而言，土壤数据访问系统具备两个强大的功能：表格函数能够模拟“虚拟”表结构，方便在查询的“FROM”子句中进行操作；宏则为SDA扩展成完整的SQL语句，实现语句的压缩和简化。以下列出了一些土壤数据访问脚本示例及其详细解释供参考。

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土壤数据访问脚本-NRCS-源码

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土壤数据访问脚本-NRCS-源码是一个用于获取美国农业部自然资源保护局（NRCS）土壤数据库信息的代码资源。此脚本帮助用户便捷地查询和使用相关土壤数据，适用于农业、环境研究及土地管理等领域。土壤数据访问是一组Web服务和应用程序的名称，旨在满足当前Web土壤测量和地理空间数据网关网站无法提供的关于土壤测量的空间及表格数据需求。通过sda-lib（即土壤数据访问查询页面），用户可以提交自己的SQL或SQL数据整形查询来从Soil Data Mart检索所需的数据。此外，该平台提供了两个高级功能用于查询空间信息：一个是“虚拟”表形式的表格函数，可以在SQL语句中的FROM子句中使用；另一个是宏机制，SDA将其扩展为完整的SQL语句以简化操作。这些工具帮助用户更高效地访问和处理土壤数据。为了帮助用户更好地理解和利用这一服务，该平台还提供了详细的查询指南、文件和其他资源来指导如何有效提交并执行查询请求，并解答了浏览过程中可能遇到的一些常见问题。

CPC土壤湿度数据(土壤水分)

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CPC土壤湿度数据提供有关土壤水分含量的信息，涵盖不同深度层次，有助于农业灌溉、水资源管理和气候预测。月数据集由一个文件组成，其中包含月平均土壤水分。请注意，这些数据是通过模型计算得出的，并非直接测量的结果。当前版本为V2，与前一版本相比存在一些差异，特别是在非洲地区有所变化。此外，V2版本还对datavalues应用了landmask处理。单位为毫米。

PySoilAnalytics：用于土壤监测数据的Python脚本分析框架

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PySoilAnalytics是一款专为土壤科学研究设计的Python工具包，它提供了一系列模块化、易用的脚本来帮助研究人员高效地处理和分析大量的土壤监测数据。【pySoilAnalytics：Python 土壤监测数据分析框架】 pySoilAnalytics 是一个基于 Python 的高效工具，专门设计用于处理和分析土壤监测数据。这个框架为科学家、农业专家以及环境研究者提供了一种便捷的方式，来管理和理解土壤的动态变化，从而支持可持续的土地管理决策。在 Python 中，pySoilAnalytics 提供了以下核心功能： 1. **数据导入与清洗**：框架支持多种格式（如 CSV、Excel、JSON）的数据导入，并通过内置的预处理模块进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和不一致的数据，确保分析的准确性。 2. **数据可视化**：pySoilAnalytics 集成了 Matplotlib 和 Seaborn 库，允许用户创建直观的图表和图像，如时间序列分析、土壤参数分布图等，帮助快速理解数据趋势。 3. **统计分析**：该框架提供了基本和高级的统计功能，包括平均值、标准差、相关性分析、回归分析等，以揭示土壤参数之间的关系。 4. **时空分析**：考虑到土壤监测数据通常涉及时间和空间维度，pySoilAnalytics 支持时空数据的建模和分析，如插值、时空聚类、趋势分析等，帮助识别土壤状况的变化模式。 5. **模型构建与预测**：利用机器学习库（如 Scikit-learn）构建土壤参数预测模型，例如预测未来的土壤湿度、养分含量等，为农田管理提供预见性指导。 6. **报告生成**：pySoilAnalytics 可以自动生成分析报告，包含关键发现、图表和模型结果，方便研究人员和决策者查阅和分享。 7. **可扩展性与模块化**：由于采用模块化设计，pySoilAnalytics 容易扩展。用户可以添加自定义模块来处理特定的数据分析需求或集成其他第三方库。 8. **文档与教程**：为了方便使用，pySoilAnalytics 提供了详细的文档和示例代码，引导用户快速上手并进行有效的数据分析。在 pySoilAnalytics-master 压缩包中可能包含以下文件和目录结构： - `README.md`：项目简介和安装指南。 - `src`：源代码目录，包含了主要的 Python 脚本和模块。 - `data`：存放示例或测试用的土壤监测数据文件。 - `tests`：单元测试和集成测试代码，确保代码功能正确。 - `requirements.txt`：项目依赖的 Python 包列表，用于环境配置。 - `LICENSE`：项目许可协议，规定了软件的使用条件。 - `docs`：项目文档，包括用户指南和技术参考。使用 pySoilAnalytics 时，请按照 `README.md` 文件中的指示安装必要的依赖。之后可以通过导入项目中的函数和类，并结合自己的土壤监测数据进行定制化的数据分析。这个框架不仅简化了土壤数据的处理流程，还提高了分析效率，是从事土壤科学研究和实践工作的重要工具。

_read_GLDAS.m.zip_5UV_GLDAS土壤数据_matlab_gldas_读取土壤信息

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本资源提供一个用于在Matlab环境中读取GLDAS（Global Land Data Assimilation System）土壤数据的代码文件，便于用户解析并获取所需土壤相关信息。读取GLDAS数据并计算土壤水湿度，适合进行地学应用的研究人员使用。

HWSD世界土壤数据库V2.0土壤查看器

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简介：HWSD世界土壤数据库V2.0土壤查看器是一款专为科研与教学设计的应用工具，提供全球范围内的土壤类型、分布及特性的查询服务。用户可以通过该平台便捷地获取世界各地的土壤数据信息，支持多语言界面和丰富的可视化展示功能，旨在促进国际土壤科学领域的合作与发展。 2023年更新的2.0版本世界土壤数据库（HWSD v2.0）是一个独特的全球性土壤清单，提供有关土壤形态、化学及物理特性的详细信息，并以大约1公里的空间分辨率呈现这些数据。其主要目标是为农业生态区划、粮食安全和气候变化前瞻性研究提供基础支持。地理信息系统内的数据输入与协调工作由系统分析团队完成，所有合作伙伴对数据库进行了核查。 HWSD自2013年（版本1.2）以来一直进行更新，并于2023年发布了最新版（版本2.0）。此新版本在先前的基础上做了一些改进：第一，增加了多个国家级土壤数据库作为数据来源；第二，新增了7个深度层次的详细信息，而之前仅提供两个层次的数据；第三，在所有土壤单位中引入了一致的共同参考标准（即FAO1990和世界土壤资源参照基准）。这些改动有助于进一步提升数据库的一致性和协调性。

全国土壤数据的FAO栅格版本

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本资料为全球土壤数据库（FAO）之中国区域栅格化数据集，涵盖了全国范围内的土壤类型、性质等信息，适用于农业规划与生态环境研究。全国土壤数据以FAO栅格格式提供，适用于土壤属性分析、GIS制图及地理信息系统（GIS）分析。

中国的土壤SHP数据

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中国土壤SHP数据集包含全国范围内详细的土壤类型分布信息，采用矢量格式便于地理空间分析与制图。在地理信息系统（GIS）领域中，矢量数据集是一种至关重要的信息资源，它们能够提供关于地球表面特征的精确位置和形状信息。这些数据以点、线、面的形式表达各种地理信息，在土地资源管理、环境研究、城市规划以及自然资源调查等方面发挥着不可替代的作用。本段落将详细解读“中国土壤SHP数据”这一特定矢量数据集，它包含中国大陆地区的土壤信息，具有重要的应用价值和研究意义。这类数据通常以ESRI的Shapefile（SHP）格式存储，在GIS软件中易于编辑、处理和交换，成为广泛采用的标准地理数据格式。然而，“中国土壤SHP数据”的形成时间大约在2003年以前，这意味着它反映了当时的土壤状况。随着时间的发展变化，这些数据可能已经过时。因此，在土地资源规划、农业种植建议或环境保护研究中应用这些数据时，必须考虑到其时效性问题。此外，关于数据的准确性也是一个重要考虑因素。由于描述未明确指出具体的数据精度信息，在实际使用过程中用户需要格外谨慎。例如在进行土地利用规划或者农业生产布局时，如果对土壤物化属性如pH值、有机质含量等有精确需求，则可能需寻找更详尽资料或最新的土壤数据来补充这些细节。 “中国土壤SHP”这一名称清晰地表明了该数据的类型和格式。这说明这些信息是关于中国的矢量土壤数据，并以SHP文件形式存储，用户在使用时通常需要借助GIS软件如ArcGIS、QGIS等进行读取编辑操作。压缩包中包含的数据来源说明文档提供了获取背景信息、版权规定以及可能存在的使用限制，这对于正确合法利用数据至关重要。同时，“分省”文件的存在提示了这些土壤数据已经按照中国的省级行政区划进行了组织和分类，这为用户按区域查询分析提供了便利条件。 “chinasoil”这一名称可能是整个中国土壤数据库的总览或各省份集合的名字，对于想要全面了解中国土壤分布情况的研究人员来说是极具价值的信息来源。在实际应用层面，“中国土壤SHP数据”可以支持多种研究活动。例如，在农业领域中对作物种植和土地改良至关重要；环境科学家可以通过这些数据评估污染状况并制定治理措施；政府或非政府组织则利用该信息优化土地资源分配，减少生态风险；水资源管理专家亦可通过分析来实现合理有效的水分使用。总之，“中国土壤SHP数据”作为一种包含详细地理信息的矢量数据集，提供了关于中国土壤分布和属性的基础资料。尽管存在时间滞后性和不确定性问题，在多个领域中仍具有广泛的应用前景。用户在应用这些基础性资源时需结合最新的实地调研结果和其他辅助信息确保分析准确及科学合理。随着技术进步与更新机制不断完善，未来有望获得更加精确全面的“中国土壤SHP数据”，为国家可持续发展提供有力支持。

全国第二次土壤普查——土壤类型数据集

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该数据集是基于全国第二次土壤普查的结果，详细记录了中国各地的土壤类型信息，为农业、环境和生态研究提供了重要依据。这段文字描述的是关于全国及各省的土壤类型数据资料，这些数据以shp格式提供。

HSWD2.0世界土壤数据库数据

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HSWD2.0世界土壤数据库提供了全球范围内的高质量土壤类型、性质和分布信息，为环境科学、农业研究等领域提供关键数据支持。 2023年，世界土壤数据库HSWD2.0数据发布了新的版本。

IGBP_SOILS_土壤质地查询_IGBP_SOILS_土壤质地数据包_IGBP-SOIL.zip

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本数据包包含IGBP-SOIL项目的全球土壤质地信息，提供各地块土壤砂土、粉土和黏土的比例，适用于农业生态及环境科学研究。下载地址为IGBP-SOIL.zip。 IGBP_SOILS_Soils_土壤质地查询_IGBP_SOILS_土壤_IGBP-SOIL.zip