地球三分之一的陆地表面已出现退化，联合国估计超26亿人受其危害，各国每年因“生态系统服务”受损损失高达10.6万亿美元(7.8万亿英镑)。土壤不健康是土地退化的主因，会引发一系列严重后果，如生物多样性丧失、沙尘暴、农作物产量受影响等，进而影响地球气候和水循环调节、社会经济活动、粮食安全以及人口迁移。

不过，人工智能、卫星遥感和大数据分析等新兴智能技术为土壤保护带来新契机。这些工具可实时追踪土壤健康状况，助力各方做出更明智的土壤保护决策。

作为地球水文信息学教授，研究团队利用人工智能技术绘制了首张不同气候情景下的全球土壤盐渍化地图。土壤盐渍化是土壤退化的重要原因之一，既可能自然形成，也可能由人类活动导致。随着气候不确定性增加，模型有助于识别易受盐渍化影响的地区。人工智能分析预测，到2100年，南美洲、澳大利亚南部和西部、墨西哥、美国西南部和南非的干旱地区将成为土壤盐渍化的主要热点区域。

在另一项研究中，团队利用卫星数据、人工智能和大数据工具研究土壤盐分和土壤有机碳的相互作用。土壤有机碳是健康土壤的重要组成部分，分析显示盐度水平与土壤有机碳含量普遍呈负相关，即盐度增加，土壤有机碳含量下降。这两项研究凸显了人工智能技术和大数据分析在理解土壤退化方面的变革潜力，有助于通过更有效的缓解政策和可持续的土地利用规划更好地管理土地。

大规模土地复垦可改造退化土壤。在中国黄土高原，数百年森林砍伐和不可持续耕作带来严峻生态挑战，黄土极易受侵蚀，土壤退化导致洪水、干旱和沙尘暴更频繁。20世纪90年代，中国政府投资重新造林和可持续农业，促成黄土高原流域治理项目，总投资1.5亿美元，部分资金由世界银行提供，1994年获批，旨在促进黄河支流15600平方公里土地的农业发展和收入增长。

在埃塞俄比亚的提格雷地区，2016年启动的EthioTrees项目旨在通过社区为基础的重新造林、围栏限制放牧以及对气候融资机制筹集资金的再投资来解决土地退化问题。尽管面临干旱和财政资源有限等挑战，这些大规模修复项目已改变当地居民面貌和生活。

然而，黄土高原和提格雷的项目复杂且耗资巨大，需跨地域、跨部门人员大量协调以确保综合有效。人工智能可助力这些成功但资源密集的恢复工作并扩大规模。此外，还参与了欧盟委员会资助的“AI4SoilHealth”项目，该项目推动人工智能在欧洲土壤健康状况监测和量化中的应用，展示数据驱动型举措如何为政府、农民和其他利益相关者提供及时、可操作的信息，支持更可持续的土地管理政策。通过将卫星图像与不同地区土壤特性精确数据结合，人工智能可开发出跨越地域界限的稳健、可扩展模型，有助于保护人们、企业和生态系统免受未来极端事件影响。