使用软件预测土壤溶质，可以采用以下几种方法：

使用Hydrus软件

Hydrus是一款基于Windows系统开发的土壤物理模拟软件，能够模拟一维和多维变饱和多孔介质中的水流、溶质（污染物等）运移、根系吸水和溶质吸收、热量传输等方面。

对于点源形式垂直进入土壤环境的污染物影响深度预测，推荐采用“一维非饱和溶质垂直运移控制方程”，Hydrus-1D是求解该方程、模拟该类一维问题的最简单、最高效的工具。

对于有效预测点源、面源污染物迁移扩散范围，基于Hydrus-2D/3D还可以模拟污染物在水平方向和任意复杂地形条件下的迁移问题。

使用BP神经网络

在土壤质地、土壤容重和含水量一定的情况下，可以把土壤溶质运移时间和运移距离看作影响土壤溶质运移的主要参数，建立三层BP网络，对一维垂直土柱Cd2+的穿透试验进行模拟和预测。

BP网络预测模型反映了溶质穿透过程中，土壤溶质含量与运移时间和距离的动态关系，具有可行性，且不需要建立具体的数学模型，工作量大大减小。

使用Python和深度学习模型

可以使用Python编程语言和深度学习库（如Keras）构建神经网络模型，用于预测土壤质量。

需要准备包含土壤样本数据的CSV文件，包括土壤的pH值、有机质含量、氮磷钾含量等特征，以及相应的土壤质量标签。

数据预处理包括处理缺失值、数据标准化和特征选择等步骤。

使用Keras构建一个简单的神经网络模型，用于预测土壤质量。

建议

选择合适的软件：根据具体需求和计算资源选择合适的软件，如Hydrus适合需要进行复杂数值模拟的情况，而BP神经网络和深度学习模型适合数据量较小且需要快速预测的情况。

数据准备：确保有足够且准确的土壤数据，包括土壤的物理和化学性质以及环境条件等。

模型验证：在应用模型进行预测之前，使用历史数据或实验数据进行验证，确保模型的准确性和可靠性。

持续更新：随着新数据和新算法的发展，定期更新和优化模型，以提高预测的准确性和效率。