土壤空间变异的身体质量指数的农业领域

文摘

进行了现场调查评价土壤质量的物理指标的空间变异的农业领域,构建一个物理土壤质量指数(平方)地图。表层土壤样品收集使用m网格从始成土恒河潮汐冲击平原的孟加拉国。5物理土壤质量指标、土壤质地、容重、孔隙度、饱和导水率(),聚合稳定性(平均重量直径测量,随钻测量)确定。的空间结构砂、粘土和温和但淤泥的结构强,体积密度、孔隙度和随钻测量。每个物理的土壤质量指标转化为0和1使用作物生产所需的阈值标准。转换后的指标组合成平方。kriged平方的地图显示,农业领域的研究可分为两个部分有“好身体素质”和“物理土壤质量差”。

1。介绍

土壤质量的术语和概念唤起各种反应,取决于我们的科学和社会背景。土壤质量是一个集成的过程和土壤条件的变化提供了一个衡量土地利用等相关因素,气候模式、种植序列,和农业系统(1]。目前,土壤质量已经被一些科学家定义为“能力的土壤功能”(2]。土壤质量可以通过选择不同的评估指标,土壤的功能取决于(2]。多兰和帕金2)已经开发出一种基本的土壤属性列表或指标筛选土壤质量和健康。美国农业部人员(3)分类的土壤质量指标分为四个通用组:视觉,物理、化学和生物。最小数据集(MDS)也提出了评估土壤质量。土壤MDS不同的土壤属性可以被选择作为土壤质量的指标,也可以转化为土壤质量监测的总体指标(4]。这些属性在地区和地方尺度的应用需要高效的采样和土壤质量管理的发展策略。这反过来需要信息的空间变异性在不同类型的土壤和土地使用性质。像其他土壤性质、土壤质量变化空间(5]。几项研究已经证明,在农田土壤特性各不相同,导致作物产量的空间变异性(6]。精确农业或特定站点管理旨在管理土壤空间变异性依法通过应用输入特定站点特定的土壤和作物的需求(7]。这种做法需要量化的土壤空间变异性穿过田野。地质统计学提供程序来评估空间相关性(8]。

为每个变量空间变异性的程度可以由地质统计学方法使用变异函数模型(9]。经典统计需要一些基本假设的有效性,如之间的独立观察,由于随机性变化从一个地方到另一个地方。此外,地质统计学,基于区域化变量理论,使解释结果基于空间相关性的结构在样本空间(10]。

土壤质量指标之间的物理化学和生物质量影响土壤质量指标的土壤。土壤物理性质与营养相关的可用性、溶质和污染物运动,微生物活性,土壤有机质稳定(11]。土壤物理性质空间变异性内或在农田固有本质上是由于地质和土壤的土壤形成因素,但一些变化可能引起的耕作和其他管理实践。这些因素相互作用在空间和时间尺度和进一步修改本地的侵蚀和沉积过程(12]。在不同的土壤物理性质、饱和导水率()和相关措施,据报道,最高的统计差异(13]。Bouma [14)强调了需要更多的变异性的研究领域和土壤保水曲线。斯托克顿和华立克(15]表明变化既是景观土壤深度和位置的函数,以及实验测量中的错误吗。的空间变异性和扩展研究了由几个作者利用地质统计学技术。Sobieraj et al。16)利用古典和地质统计学技术研究空间变异性的沙子,淤泥,粘土含量、含水量,水储存在−33 kPa。伊克巴尔et al。12)研究的空间变化百分比沙子、淤泥和粘土,容重、有机质、土壤持水量。然而,将测量土壤物理质量指标集成到单个物理土壤质量指数相当具有挑战性的考虑的规模和单位的测量土壤质量指标。物理测量土壤质量指标转换成无单位的二进制数字取决于指标能够充分函数在一个特定的生态系统可能是一个好方法来集成测量指标在一个单一的土壤质量指数(17]。然而,单一土壤质量指数的基础上的土壤质量指标是否符合特定土壤质量阈值不包括如何有效地执行其功能。因此,而不是单一的土壤质量指标,一些土壤质量指标的土壤的土壤质量指标的基础上,满足土壤质量标准将是一个更好的方法来评价土壤质量。

研究工作的目标是(我)评价土壤质量的物理指标的空间变异的农业领域和(2)土壤质量指标的定义和映射。

2。材料和方法

2.1。样品采集和分析

农业领域的研究大约7000米²在战争怎样惊人地扩大,孟加拉国。研究区域的georeference图所示1。年平均气温和降雨是26°C和1693毫米,分别。气候的特征是一个热带季风气候18]。据美国农业部土壤分类始成土的土壤是秩序和孟加拉国位于恒河潮泛滥平原(19]。建立一个收集的土壤样本采样网格(图1)。网格有四个横断面,平行x设在,10米的间距。它包含10个采样点间隔为10米。共有40个表层土壤(0 - 5厘米)收集的样本采样点的土壤质量的物理指标。美国农业部提出的指标被选为员工(3)和Karlen斯托特(20.]。目前调查的指标来衡量土壤质地、容重、孔隙度、聚合稳定性和。

原状土芯(直径5厘米)收集容重、孔隙度、聚合稳定性和在实验室测定。土壤核心样本收集6复制从每个位置。粒度分析的土壤是由液体比重计方法(21]。体积密度是由核心抽样法被布莱克和崔西。哈吉22]。粒子密度的土壤是由比重瓶法(22]。土壤总孔隙度计算粒子密度和体积密度的数据(23]。聚合稳定性的测定湿筛分包括完整的数量总量的估计与水的力量加入聚合,如部队相关水进入土壤总量。人们普遍认为保留大骨料对入水的力量是表明良好的聚合稳定性24]。因此,土壤评价的总体稳定,平均重量直径(随钻测量)确定使用湿筛分。聚合用于计算随钻测量的大小范围是1.0 - -2.0毫米,0.5 - -1.0毫米,0.25 - -0.5毫米,0.125 - -0.25毫米。骨料的随钻测量计算 在哪里=数量的体积分数,=任何特定的平均直径大小范围的骨料分离筛选,和=骨料的重量,尺寸范围的总干重的一小部分样品分析(24]。饱和导水率(土壤)决定在实验室通过测量水的流量保持恒定水头下的原状土芯的顶部土壤核心(25]。

2.2。物理土壤质量指数(SQI_P)

构建一个物理土壤质量指数(SQI_P)我们改变了物理测量土壤质量参数为0和1通过比较单个物理土壤质量指标的阈值范围从文学代表作物生产最好的质量(17]。如果任何指标未能达到特定阈值范围的数据被编码为0或1。标准用于指标转换展示在表1。水文属性是强烈影响的粘土的土壤,比例粘土比例而不是沙子,淤泥被用来构造SQI_P。在选择的门槛作物以外的低地水稻土壤质量指标(栽培稻)被认为是。改造后的物理土壤质量指标,我们结合指标转变成一个SQI_P价值评估有多少物理测量土壤质量参数(表满足阈值范围1)良好的土壤质量。我们设置三个场景,被称为SQI组合_P(5)2,SQI_P5(3)和SQI_P(4,5)。如果2测量指标满足阈值范围的土壤质量那么好SQI_P5(2)1,否则为0。类似的组合进行了SQI_P5(3)和SQI_P(4,5)指标转换的一个例子。在当前研究呈现在表来使用2。

2.3。统计方法

数据统计分析三个阶段:(1)数据描述使用经典的统计数据(意思是,模式,值,标准差,变异系数、偏态,和峰态);(2)频率分布进行了检查,测试正常。Ryan-Joiner测试(33)显示所有测量变量正态分布除了水力传导率。自正态概率图的渗透系数是0.85 ()我们认为,它不会强烈影响变异函数的拟合模型;(3)空间结构的不同物理测定土壤质量参数。被一款统计软件进行数据的统计分析(13.20版本),我们创建了等高线地图的每个变量通过普通克里格使用各自的变异函数模型通过使用冲浪12.0软件。

空间相关性的程度与地质统计方法确定了每个变量使用变异函数分析和克里格(9]。的半方差图是根据定义34] 在哪里是实验的数量对(,]的数据由一个向量。变异函数由三个基本参数,描述空间结构,。代表了块效应,这是当地发生尺度变化小于采样间隔,如抽样误差;是窗台上(总方差);和的范围内,是半方差图水平(除此之外距离不是空间相关的变量)。数据线性去趋势创造变异函数。各向异性的存在被发现通过改变滞后方向和长度尺度的变化检测算法变异函数使用冲浪12.0软件。设置初始各向异性参数后,变异函数模型拟合的最小二乘法和50个迭代。土壤质量指标的变异函数模型(即。、沙子、淤泥、黏土、容重、孔隙度、随钻测量,)和SQI_P被生产。因为变异函数模型的具体形式是不知道选择和使用给定的模型只是一个近似的函数(34]。变异函数模型被用来进行普通克里格创建等值线图的土壤质量指标和SQI_P。变异函数模型的交叉验证和克里格(即由网格计算错误。,difference between interpolated and observed value of a data point) using spherical, exponential, and linear semivariogram model [35]。网格错误的计算是通过连续的数据和删除数据的插值点使用剩余的数据。后所有数据点的插值,均方根误差(RMSE)计算如下:,在那里观测值的均值,插入的值,是观测值,是观测的数量(36]。RMSE将0 100%的健康。球面模型权值较低相比,线性和指数模型,因此选为可接受的模型。

3所示。结果与讨论

3.1。身体上的土壤质量指标的变化在农业领域

百分比的沙子、淤泥和粘土的土壤样本的研究表明,土壤质地(表好3)和结构类土壤样本的粉质粘土和粘土之间的不同。研究区位于东南沿海地带的孟加拉国。这个地区有许多潮汐河连接到孟加拉湾。这个地区的土壤上形成潮汐粘土沉积物和洪水发生在每年雨季都含有高百分比的淤泥和粘土的原因(37]。当前的研究的报道容重低于1.47 g厘米的体积密度⁻³在根发展成为限制(38]。的意思是是12厘米的一天⁻¹这表明土壤的饱和导水率是比较高(26]。土壤总量并没有很强的水稳定由均随钻测量值(即表示。,1.46毫米)的研究。拉比et al。31日]比较测量随钻测量和野外观测等级的土壤结构和得出结论,1和3毫米之间的土壤与随钻测量可以归类为中等水稳定。因此,平均来说,农业领域的土壤学了植物生长有良好的身体素质。

3.2。空间结构的物理土壤质量指标

随钻测量的范围(33)的最高相比其他土壤质量参数(表4和图2)。物理测量土壤质量参数变化范围的高21 - 32 m反映土壤质量的变化。由于季节性的洪水在研究区,淤泥,粘土和粘土矿物,洪水沉积物有机质含量通常相差很大(37]。属性的高可变性的洪水沉积物可能是负责高空间变异性的土壤质量指标。

变异函数模型的空间结构是由类定义的提出的空间相关性Cambardella et al。32]。非常高的金块值往往掩盖了程度的空间结构(39]。因此,相对块效应(即。,nugget semivariance as a percentage of total semivariance) has been used to classify the spatial dependence of soil properties [32]。相对金块效果越低,空间相关性越强。在测量变量砂、粘土和显示中等空间相关性而淤泥、容重、孔隙度、随钻测量显示,强大的空间相关性(表4)。伊克巴尔et al。12)表示,沙的空间结构是强,但温和的粘土。在我们调查砂土和粘性土的室内空间结构是温和的。Tsegaye和希尔(40)观察到较低的结构变化和体积密度不等,而伊克巴尔et al。12]报道高范围和适度的空间结构。体积密度的结构性变化在目前的调查。Basaran et al。41观察到一个强大的空间相关性但伊克巴尔et al。12发现一个温和的空间结构也是在这个研究报告。舒克拉et al。42研究了随钻测量的空间变异性和发现发生的空间相关性。目前的研究也报道强烈的随钻测量空间相关性,这也证实了舒克拉等人的发现。42]。

3.3。Kriged等高线地图的物理土壤质量指标

Kriged等高线地图的测量变量显示,泥沙在西部高于东部的字段(图3)。粘土的比例较低,西部比东部的领域。淤泥的比例高,容重的田野的西部比东部低得多。体积密度的空间变化是在良好的协议与孔隙度的空间变化。虽然比例粘土、容重和孔隙度有强烈的影响kriged轮廓的地图目前的研究显示,一个软弱粘土的影响,体积密度和孔隙度。例如,研究西部地区低比例粘土和更高的孔隙率,但这一部分很低。中间的随钻测量较高领域的一部分。淤泥的百分比在田野的中间部分是低的原因可能是一个更高的随钻测量。拉比et al。31日)报道,随钻测量潮汐冲击平原土壤随的增加淤泥土的内容。各种土壤物理参数的变化显示在kriged等高线地图意味着潮汐河的沉积活动的重要性。

3.4。空间结构的物理土壤质量指数(SQI_P)

空间的空间相关性分析表明,(5)2,SQI_P5(3)和SQI_P(4,5)是强大的。最高的门槛值获得SQI_P5(2)和最低SQI_P(5)4(图4)。SQI的范围值_P从25 - 46米不同。最高的价值被发现在SQI范围_P(4,5)。SQI的高范围值_P(4,5)表示,在严格的土壤质量标准结合土壤质量空间与时间滞后距离有关。kriged SQI地图_P表明土壤质量穿过田野SQI变化更快_P5(2)比其他两个组合和整体土壤质量指标超过阈值的概率是55%。的基础上设置物理土壤质量标准是强烈表明,西南部和东南部kriged SQI地图的一部分_P5(3)有90%的概率超过土壤质量阈值范围。类似于SQI_P5 (3)SQI_P4(4,5)表明,土壤质量指标的西南部有95%机会会上阈值范围和在东部只有小于20%的机会。因此,该领域可分为两个截然不同的部分有一个“良好的身体土壤质量”和“物理土壤质量差”基于概率值。如图5 (c)土壤中,西南部是更好的身体素质比东部的领域。从土壤物理性质的空间变异性对蓄水影响,营养管理和作物的选择(12),SQI的空间变异性_P可以用来识别网站更好的作物生产。

4所示。结论

最高的物理测量土壤质量指标的变异函数模型是~ 30米,这反映了土壤空间变异性高质量。由于研究区高发生的季节性洪水,土壤特性的高变异性可能与可变性的洪水沉积物的性质。物理测量土壤质量指标改变,合并成三个物理土壤质量指标,也就是说,SQI_P(5)2,SQI_P5(3)和SQI_P5(4)的基础上设置物理土壤质量标准是强烈表明,以防SQI_P5(2)整个领域研究总体55%的机会满足阈值范围的至少2土壤质量指标。在SQI_P5(3)场景中,土壤质量指数地图显示,90%的机会3土壤质量指标的阈值范围在西南部和东南部地区的农业领域研究,而西南部> 95% SQI会面的机会_P(4,5)标准。因此,土壤质量指数指标的转换和组合,得到的可能是有用的评估的空间变异性物理农业领域的土壤质量。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

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