本人于2018年11月至2019年11月于荷兰瓦赫林根大学暨研究中心（WUR）和全球土壤数据与参比中心（ISRIC-WorldSoilInformation，ISRIC）进行为期一年访问学习。由衷感谢ISRIC同仁对我的关照，尤其感谢ISRIC的GerardB.M. Heuvelink教授、LuísDuque Moreira de Sousa、Fennyvan Egmond等的帮助，让我在计量土壤学上有一定收获。现将访学情况总结如下：

一、访学单位

WUR的农业科学、环境科学和生态学方面的研究长期在世界居于领导地位。在校学生有10,000人，教职工7,000人。ISRIC于1966年由UNESCO、FAO和IUSS发起成立，现在由FAO和荷兰农部资助并和WUR有战略资源共享协议。ISRIC长期从事土壤分类、土壤数据制图、土壤信息共享和土壤信息挖掘应用等方面的研究，协助解决全球重大问题。ISRIC维护全球范围内的土壤剖面调查数据（WoSIS）和全球土壤光谱数据库，同时对外提供全球唯一的土壤数据（SoilGrids）。其下还有世界土壤标本馆（World soil museum）以及虚拟标本用于科普培训和实践教学。

根据本人的研究计划，ISRIC指定了以GerardB.M. Heuvelink教授为首，LuísDuque Moreira de Sousa、Fennyvan Egmond两位资深研究员协助的指导团队。Gerard教授长期从事空间建模中的误差传播和不确定性分析研究，以土壤领域应用为主，曾担任国际土壤科学联合会计量土壤学委员会主席，荷兰土壤科学学会主席。因其使用数学和统计学方法研究土壤分布和成因的成果，于2014年获得Richard Webster奖。Luís主要从事Geoinformatics开源技术方面的研究，长期在开源GIS项目中提供代码，有相当丰富的GIS设计和编码经验。Fenny是仪器分析专家，主要研究土壤化学分析、传感器技术及数据标准使用。

二、课程教学

1、WUR的理论教学和实践的耦合

ISRIC组织和承办的SpringSchool经历多年的磨砺，现在得到欧盟国家的认可（欧洲学分互认体系），先后有来自76个国家300余名各国学者参加。SpringSchool包含了两个方面的教学：土壤分类和评价、数字土壤制图。土壤分类和评价邀请了欧洲土壤分类学家对WRB分类型在田间进行讲解并进行分类；其后的土壤评价先介绍了传统方法，后邀请专家介绍不同土壤学功能评价。第二方面为数字土壤制图，其采用ISRIC积累的数据，从基础数据分析、土壤制图和不确定分析的全部过程。

教学注重理论与实践相结合，在田间授课、野外讲学，理论教学作为框架支撑，实践训练充实教学内容。

2、研究生课程

WUR的研究生课程教学和训练有很高的强度。由Gerard教授等三位教授联合授课，及2位副教授协同指导的实验教学。本人在学院和学校支持下选修了研究生课程《Spatial Modelling and Statistics》，包含空间建模、空间统计、不确定分析和综合实验等4个部分。该课程两年开设一次，课程全部在7周内完成。每天上午为理论教学，下午为讨论和练习课程。

WUR的研究生课程难度较大，学分高；课程安排密集，学习强度很高；师资丰富，教学质量高。因此，学生在2个月的高强度学习和锻炼中能很好的掌握理论并在今后研究中熟练使用。

三、学术研究

1、会议交流

ISRIC根据本人的研习计划，不但安排了协助团队，同时在时间规划上安排了每2周一次的例行会议，并形成记录，以便跟踪研究计划执行，并实时发现并解决存在问题。其次，ISRIC每周二下午在Worldsoil museum中举办一个Fruitfulmeeting，邀请各国知名专家学者，或者顺访ISRIC的专家进行30min的前沿理论、技术、方法以及社会和哲学思考进行报告。其目的是结合ISRIC现有工作，以期碰撞出创造性的火花。

其次，参加了SoilGrids和SQapps两个研究项目的例行会议，在会议中提出国际化项目在我国的应用前景和改善建议，针对不同应用场景提出具体的方法，多次提交分析代码。本人在参加两个项目的过程中，了解了欧洲科研项目运行和管理的过程，同时与WUR，Twente和Utrecht大学相关专家学者建立了密切联系。

以志愿者身份参加了Sino-Dutch Agriculture Green Development Program和Wageningen Soil Conferences两个会议，提交摘要一份。同时多次注册参加环境科学学院邀请的专家汇报。了解了土壤学现在一些前沿思考，比如微塑料污染的评价、土壤的社会功能、资源评价的多角度评价、衡量土壤功能的创新方法、跨尺度的土壤功能建模与制图等。

2、科学研究

本人主要是分析在SoilGrids数据基础上，优化SoilGrids 250m结果，分析不确定性来源。研究将SoilGrids环境变量和输出成果分别作为区域土壤制图的基础，采用多种方法进行建模。采用R语言编写半自动化的分析代码，分析在省级范围上不同土壤属性特征空间变异规律，探讨了不同数据集和土壤特征之间的相关性，建立了不同土壤特征最优模型和数据集。研究结果表明SoilGrids输出能够作为协变量用于提高区域制图和预测的协变量。相关成果正在整理成论文。

其次，土壤系统分类需要大量的野外观测数据和实验数据作为支撑。研究以专家诊断和速测信息为基础，建立对土壤类型和发生学特征进行识别。引入本体的概念，以土壤地理学和CST规则为理论基础，分析土壤实体的空间结构及其与土壤类型、诊断对象之间的相互关系。在此基础上建立了关于土壤实体、土壤特征和CST对象（土壤类型与诊断对象）的本体模型，定义相应的谓词逻辑来表达三类本体模型的逻辑、隶属关系，研制我国分类检索系统。

总之，通过一年的访学，本人的国际视野得到拓宽，科研能力和英语水平得到提高，同时和ISRIC建立了密切的联系，为今后的合作奠定了基础。最后感谢留学基金委、华中农业大学、资源与环境学院及课题组的支持。