此数据集的构建，首先整合了全球范围内约 6000 个土壤饱和水力传导度（Ksat）的实地测量样本，随后将量化随机森林算法与环境协变量相结合，最终生成空间分辨率达 1 公里的土壤可蚀性地图。

该数据集包含以下五个核心文件：

1. K_factor_with_Ksat.tif
   ：经修正的全球土壤可蚀性地图，核心改进在于将实测的 Ksat 数值融入基于土壤质地计算 K 因子的公式中。
2. K_factor_with_Ksat_error.tif
   ：用于呈现 Kksat 因子的不确定性，以 90% 置信度的预测区间形式展示。
3. K_factor_soiltexture_Wischmeier.tif
   ：未纳入 Ksat 值修正的土壤可蚀性地图，完全采用 Wischmeier 和 Smith 提出的原始计算公式。
4. K_factor_soiltexture_Wischmeier_error.tif
   ：对应上述原始计算方法的结果，提供 KWischmeier 因子不确定性的预测区间。
5. K_GloSEM_factor.tif
   ：与 Borrelli 等人 2017 年开发的 KGloSEM 因子地图进行对比的文件，原地图空间分辨率为 250 米，此文件已将其重采样至 1 公里分辨率。

应用价值：

该数据集不仅涵盖土壤可蚀性的直接测量结果，还整合了土壤类型、地形特征、植被覆盖状况、气候条件等多种影响土壤侵蚀的关键因素，能够从多维度提供土壤侵蚀相关信息，为科学家、政策制定者及土地管理者提供有力支持，具体应用场景包括：

• 评估土壤侵蚀风险：精准定位易发生侵蚀的区域，为制定针对性的土壤侵蚀防治措施提供数据支撑。
• 优化土地利用规划：在土地开发项目推进、农业生产活动开展过程中，充分考虑土壤保护需求，提升规划科学性。
• 监测环境变化：追踪气候变化对土壤侵蚀潜在可能性的影响，便于及时调整土地管理策略，降低侵蚀风险。
• 辅助教育与培训：作为土壤科学、环境科学领域的教学素材，帮助学生深化对相关学科知识及环境问题的认知。

总结

2023 年全球土壤可蚀性数据集并非单纯的数字集合，更是助力人类探索土壤侵蚀规律、保护土地资源的重要科学工具。我们期望环境科学、地理学、土壤学领域的学生与科研工作者，能够充分利用这份数据集开展深入研究与学术探讨，共同为推动地球可持续发展贡献力量。