印度尼西亚和土壤映射管理划定的区域作为一个精密葡萄栽培方法

文摘

土壤的物理和化学性质的数据从三个葡萄园位于淡水河谷dos Vinhedos盒饭Goncalves,南里奥格兰德状态,在巴西南部,被处理。土壤的映射是由四个配置文件和详细的数字高程模型的规模。然后,表层土壤(0-20厘米)是根据网格采样模式。方差分析(方差分析)、克里格和非监督分类方法应用于土壤表面的物理和化学数据采样网格模式。本研究旨在比较这两种方法,传统的土壤地图和地图制作与表层土壤采样,对其定义的管理潜力区,作为精准农业的一种方法。地图阐述了传统土壤映射与地图重叠部分来源于表面取样,可能由于每个案例的具体方法上的差异。不管怎样,这两种方法是互补的,因为专注于垂直差异和水平差异,分别。在这个意义上,边坡出现作为重要的土壤参数,由于其控制在土壤剖面的水循环。

1。介绍

明显的土壤研究进展达成在1990年代,经过一段时间的停滞,当一个重要寻找合理使用自然资源和生物地球化学循环的平衡。通过这种方式,监测和评价土壤资源开始一个新时代,由于信息的质量来源于新技术作为地理信息系统(GIS)和遥感。Tayari et al。1)之间的关系讨论GPS、GIS和精准农业(PA)。

这些技术也有助于提高精密葡萄栽培,也就是说,“精确农业(PA)应用于优化葡萄园性能,特别是最大化葡萄产量和品质,减少环境影响和风险”(2]。根据McBratney et al。3]“精准农业的定义仍然在发展随着技术的变化和我们理解什么是可以实现的。多年来重点已经从简单的农业土壤,通过可变利率技术,汽车导航系统,将产品质量和环境管理发展”。实际上,在一个更的定义,“啪是整个农场管理方法使用信息技术,卫星定位数据,遥感和近端数据采集。这些技术寻求改善投入回报率而可能减少环境影响。PA在耕地上的最先进的,永久的作物和乳品业进行了综述,主要在欧洲背景下,完全采用PA与一些经济方面的“4]。

SCORPAN土壤映射模型考虑了土壤参数作为一个数学函数发展的几个因素:土壤、气候、生物(微生物、植物或土地使用)、救灾、母质、年龄和空间位置(5,6]。McBratney et al。5在pedometry]提到三个主要尺度:(1)国家背景分辨率大于2公里;(2)流域和景观需要20米之间的分辨率和2公里;(3)当地环境与分辨率小于20米(美国农业部调查发展像素大小较小的订单0比5 m×5米在精准农业应用程序)。

土壤主要组件的葡萄栽培的“土壤”(7];然而他们的调查是昂贵的和没有直接关系类型的葡萄酒。便宜的方法调查将提供的“地质模型”或“地貌模型。“不管怎样,映射的单位不同意类土壤发生在一个葡萄园由于规模问题,虽然有农艺intraunits变化的土壤,根据小有机质含量变化或振荡层厚度。由这个原因,必须使用新技术,例如数字高程模型、GIS、电阻率措施或遥感、目标有效调查葡萄栽培的管理。

从地理空间的角度来看,弗洛雷斯et al。8)认为每个类的土壤管理区域。然而,Filippini-Alba et al。9)集成三个葡萄园的土壤类相似,位置和实际的原因,在五个管理区域。在这个意义上,Filippini-Alba et al。10)实施了microzoning葡萄园,基于四个变量:(1)粘土含量;(2)有机质水平;(3)饱和的基地;(4)一文不名。优惠的能力是150 - 350 g·kg⁻¹,< 2.5%,20 - 49%,< 0.5%(1)到(4),分别和主要定位在CXve 2和CXve 3单位,北部的葡萄园。管理区域内巧合不是完全,但非常相似。

数篇论文讨论在葡萄酒中酚类化合物的影响(11),但论文的数量显著降低如果土壤酚类化合物的影响。分类类的多样性与淡水河谷的葡萄园dos Vinhedos有关,在小范围内偶尔彻底改变。这些变化影响葡萄酒中酚类化合物的含量产生(11,12]。歌海娜角葡萄种植与水或氮限制有关葡萄富含糖和花青素含量(13]。此外,作者得出的结论是,土壤的类型并不影响葡萄的质量;然而,这个属性会与土壤深度有关。

前面的发展提出几个问题与葡萄园的管理和使用地理空间建模从精准农业(PA)的角度或应用程序的一个更实际的方法,包括管理区域定义为传统的土壤映射或GIS建模。一方面我们有印度尼西亚的精度和水平地理空间变异性;另一方面我们有公认的土壤模型,在分析水的垂直变化和相关的周期为农业提供了很多好处。本文讨论了这些方法在某些方面考虑三个葡萄园位于淡水河谷dos Vinhedos,盒饭Goncalves,南里奥格兰德状态,在巴西南部。一些更具体的目标/问题是以下。(1)土壤映射是一个昂贵的过程,昂贵,耗时;有一些相同级别的技术效率和PA的视角更便宜?(2)地理空间分析和地理信息系统相关程序PA,但插值和融合数据的标准程序通常缺席书目。一个特定的方法在这个意义上,提出和讨论。(3)土壤葡萄栽培变量相关单位怎么样?

2。材料和方法

梅洛葡萄树的建立了三个葡萄园,347年克隆,嫁接保尔森在1103年的根茎。他们两个都是成立于2005年(葡萄园1和3)和剩余的葡萄园成立于2006年(葡萄园2)。葡萄藤垂直有格子的,spur-pruned。被藤蔓覆盖总面积为2.42公顷。

葡萄树行和249株在葡萄园和一套Sokkia注册610全站仪和Sokkia GSR 2600 GPS接收器,高度和斜率的地图的方式阐述了。然后,常规的网络细胞10 m×10 m也划定,这是用作参考土壤调查和表层土壤采样。四个战略点的坐标进行GPS接收器,因为,在这种情况下,接待时间太长测量的位置。然后,全站仪用于测量距离和角度,因此,另一个坐标和高度计算。WGS 84作为参考系统。

四个战壕了土壤取样资料,包括所有视野150厘米深。土壤的分类(8)根据巴西土壤系统分类(14]。

表层土壤样品采集与铲切割,标志着藤蔓的美联社地平线附近的一月,2011:28个样本葡萄园1;54个样本在葡萄园2;在葡萄园和26个样品3。

在土壤物理和化学分析实验室大学联邦做南里奥格兰德(UFRGS)。下列变量进行评估:pH值;铝、钙、钠、钾和P(交换)内容;阳离子交换能力(CEC);粗部分(卵石和砾石);颗粒组成(粗砂、细砂、粉砂、粘土和絮凝程度);有机碳;和氮。土壤分析方法包括物理分离、软交换元素的提取器,在媒体酸重铬酸有机C和凯氏法总n .所有这些方法详细的“巴西农业研究公司”(15]。

数据组织和集成在软件ArcGIS [16)作为律师的信息。方差分析(方差分析)和相关程序处理在SPSS软件(17),考虑组织定义的每个类内表面的土壤样品的土壤。每个养分的变异函数和粒度类处理GS + (18]。球面模型调整的大部分变量的变异函数,达到129的。pH值和Al P和内容显示块效应。然后,插入ArcGIS空间参数,并为每个变量,应用克里格除了Al, P, pH值,当使用逆距离加权插值。

六大营养素(Ca、C、钾、镁、N, P内容)和粒度变量(粘土、粉砂、细砂和粗砂)集成在数字6和4的文件信息律师,分别。因此,非监督分类的最大似然方法应用于每个文件通过ER-Mapper [19]。之后,数据被编辑和组织按照集成水平的浓缩的营养或细分数(粘土、粉砂和细砂),用百分比表示。

阐述了一个新的地图管理区域重叠的两个地图前面提到的,通过视觉欣赏,考虑到工业过程的浓缩信息的必要性(酿酒)。

3所示。结果与讨论

3.1。土壤调查

土壤传奇歧视三类土壤层次的顺序代表十个单位(表的映射1)。巴西的土壤科学系统之间的通信(SiBCS)和土壤分类(美国)是一种适应,因为Argissolo,Cambissolo,Neossolo被认为是新成土,始成土,老成土,分别,但条款没有意义完全相同。因此,巴西方面。映射单元由于第四或第五个类别不同层面,主要由Al饱和,基地饱和,纹理,石头和阶段的解脱。这些类占26.03%,34.71%,和39.26%的面积的三个葡萄园,分别。


映射单元	SiBCS	土壤分类	结构/救援/冷漠	倾斜	区域

PBACal 1	Argissolo	老成土	适度粘土质	3 - 8%	0.13公顷
PBACal 2	Argissolo	老成土	介质粘土质粘土质,适度的波浪	8 - 13%	0.12公顷
PBACal 3	Argissolo	老成土	粘土质粘质壤土,波浪叶	13 - 20%	0.38公顷
CXve 1	Cambissolo	始成土	粘壤土,粘土质	13 - 20%	0.19公顷
CXve 2	Cambissolo	始成土	粘壤土,粘土质	20 - 45%	0.47公顷
CXve 3	Cambissolo	始成土	粘土质粘壤土,石头	20 - 45%	0.18公顷
RRh1	Neossolo	新成土	砂质粘壤土壤土,石头	3 - 8%	0.29公顷
RRh 2	Neossolo	新成土	砂质粘壤土壤土,石头	8 - 13%	0.10公顷
RRh 3	Neossolo	新成土	砂质粘壤土壤土,石头	13 - 20%	0.21公顷
RRh 4	Neossolo	新成土	砂质粘壤土壤土,石头	20 - 45%	0.35公顷

单位土壤的空间分布在图表示1。卫星图像的背景显示方向南临葡萄园的葡萄树1和2,但方向葡萄园的葡萄树线是n 3。

测绘单位PBACal指土壤结构B层,立即低于地平线在这种情况下,粘土含量高,灰色棕色,浓缩在几个视野(表2),因此与囊前肢条件。概要文件2和4 (PBACal)研究了深度为1.5米,与浓缩在美联社地平线为基础内容,有机C, N, P,以及倾斜和质地的差异(表1)。公元前地平线是C B层和层之间的中介,但普遍从B层材料。突然单位PBACal条件2和PBACal 3指的是粘土含量高的发生在B层,产生强劲区分A和B的视野。


	CXve 3(概要文件1)				PBACal 2(资料2)				PBACal 1(资料4)				RRha(剖面3)
首府	美联社	AB	Bi	公元前	美联社	Bt1	Bt2	公元前	美联社	Bt1	Bt2	公元前	A1p	A2	CR

厚度(cm)	14	21	40	80年	24	18	37	71年	15	16	48	71年	25	36	109年
Ca (/公斤⁻¹)	13.6	6.1	8	6.4	6.3	3	1.9	1.8	10	3.7	2。9	1.5	11.1	12.9	3.1
毫克(/公斤⁻¹)	3.1	1.9	3.9	4.5	1.1	1.3	0.9	1	3.9	2	0.9	0.8	2。7	4.1	1
K (⋅公斤⁻¹)	0.8	0.3	0.3	0.5	0.3	0.2	0.2	0.3	5	2	2	2	0.7	1.5	1.3
有机C (g⋅公斤⁻¹)	27	7	6	3.7	16	13	8	5.8	23	12	10	5.2	16	15	4.9
N (g⋅公斤⁻¹)	2。3	0.7	0.6	0.4	1.3	1.1	0.7	0.6	2。1	1.2	1	0.5	1.6	1.5	0.5
CEC (/公斤)	21	11	16	30.	12	12	11	10	18	11	13	12	18	20.	13
基地饱和度(%)	83年	76年	79年	38	66年	36	27	31日	78年	51	30.	21	80年	87年	33
基地(/公斤)	17	8	13	11	8	4	3	3	14	6	4	2	15	17	4
P(毫克/公斤)	67年	9	7	8	20.	8	8	7	52	12	9	13	74年	64年	15
pH值在水中	6.0	6.0	5.8	5.0	5.4	5.0	4.8	4.8	5.5	5.3	4.8	4.7	6.3	6.0	4.7
exch。(/公斤)	0	0	0	11	0.2	3	4	3	0.4	1	5	7	0	0	7
艾尔饱和度(%)	0	0	0	58	3	42	59	52	3	14	56	75年	0	0	63年
砾石(g⋅公斤⁻¹)	10	0	0	0	0	0	10	0	0	0	20.	60	200年	230年	250年
粘土(g⋅公斤⁻¹)	400年	470年	520年	610年	360年	610年	590年	570年	410年	460年	570年	420年	260年	220年	220年
淤泥(g⋅公斤⁻¹)	250年	200年	190年	60	310年	210年	230年	220年	370年	360年	290年	220年	250年	310年	190年
细沙(g⋅公斤⁻¹)	One hundred.	90年	110年	140年	90年	50	50	60	70年	70年	50	110年	140年	150年	110年
粗砂(g⋅公斤⁻¹)	250年	240年	180年	190年	240年	130年	130年	150年	150年	110年	90年	250年	350年	320年	480年
土壤密度	1.15	1.1	1.1	1.12	1.32	1.3	1.4	1.4	1.1	1.2	1.2	1.1	1.0	1.1	nd
WSC(毫米)	5.3	6.9	17.6	17.9	12.7	4.7	9.2	19.9	6.8	9.9	22	15.1	7.9	7.5	nd
(毫克/ dm³)	6	2	2	12	4	21	20.	13	10	15	47	42	70年	4	22
锌(毫克/ dm³)	41	3	0.4	1	13	1	1	1	27	3	1	2	14	15	0.4
铜(毫克/ dm³)	351年	18	3	3	123年	4	3	4	110年	10	5	3	97年	105年	1
B(毫克/ dm³)	0.5	0.3	0.3	0.2	0.4	0.1	0.2	0.1	0.7	1.3	1.4	0.3	0.4	0.6	0.4
Mn(毫克/ dm³)	55	19	11	6	45	19	14	13	57	25	6	4	40	25	16

CEC =可交换阳离子的能力;WSC =水存储容量。

每个类的土壤显示不同序列的视野,但据美联社地平线,优越的地平线犁或删除,发生在所有情况下。测绘单位RRh 4Neossolo按照Ap1 Ap2。Argissolo(PBACal)有一个细分的B层深,粘土(Bt1和Bt2)的积累。Cambissolo(CXve 3)中间层地平线AB和序列,一个初始B层(Bi)和BC地平线。PBACal 2和3单位abruptic条件由于发生在B层粘土比地平线,这两个视野之间强烈的对比。

从物理化学的角度来看,Cambissolo和Argissolo他们之间是不同的,主要为饱和,基地内容和粘土含量(表吗2)。这些土壤有机质比Neossolo在这种情况下,重要的砾石。关于倾斜,Argissolo范围从3%到20%,Cambissolo从13%到45%不等Neossolo范围从3%到45%,这个最大的变化。这个特性,与结构相关,显著影响水的动态循环通过不同的土壤的视野。

高含量铜、锰、磷、锌的表面视野三个类型的土壤,相比subsuperficial视野,建议当地葡萄栽培管理的巨大影响。

水容量(WSC)为每个地平线和概要文件是不同的,表明强烈的依赖与气候。例如,CXve3、PBACal2 PBACal1 subsuperficial视野有良好的存储容量,但RRha并不表现出良好的存储容量。所以,葡萄生产可能受损干燥气候在RRha;相反,生产可能会改善湿气候。可以为保持土壤发生相反的情况。

3.2。表层土壤数据处理

3.2.1之上。表面的土壤数据的统计分析

变量与变异系数大于50%呈现几乎附近的总人口的最小值,但与一些高极值的卵石和艾尔水平。然而,当变异系数介于30%和35%之间时,均值附近范围的变化(表的一半3)。


变量	单位	的意思是	范围	VC (%)

卵石(> 20毫米)	g⋅公斤⁻¹	50	0 - 270	132年
砾石(2 - 20毫米)	g⋅公斤⁻¹	160年	0 - 410	69年
良好的土地(< 2毫米)	g⋅公斤⁻¹	790年	480 - 1000	17
C(有机)	g⋅公斤⁻¹	20.	8-46	32
N	g⋅公斤⁻¹	2	0.5 - -4.4	34
pH值(水)		6	5 - 7.4	7
艾尔	cmolc⋅公斤⁻¹	0.01	0 - 0.5	441年
Ca	cmolc⋅公斤⁻¹	11	4-23	32
毫克	cmolc⋅公斤⁻¹	2。4	1.2 - -4.5	31日
K	cmolc⋅公斤⁻¹	0.6	0.1 - -1.1	34
P	cmolc⋅公斤⁻¹	86年	9 - 423	85年
基地饱和	%	76年	29 - 97	17

VC =变异系数(标准偏差表示为百分比的平均值)。

统计处理每个类土壤包括同质性和方差分析或方差分析(表4)。所有变量显示意义小于15%为方差同质性测试除了粗砂和博士因此,方差分析测试的精度会受到这两个变量的影响。无论如何,所有的变量都是显著为方差分析测试水平的5%,因此,概括地说,至少有一个类的土壤是不同于其他的。


变量	单位	极端的手段	LS

粗砂	g⋅公斤⁻¹	180 - 340	1.43	18.5	4.94	0.0
细沙	g⋅公斤⁻¹	73 - 139	1.64	11.3	13.96	0.0
淤泥	g⋅公斤⁻¹	206 - 370	1.61	12.2	3.77	0.0
粘土	g⋅公斤⁻¹	222 - 479	1.56	13.7	5.25	0.0
C有机	g⋅公斤⁻¹	15 - 30	3.06	0.3	7.08	0.0
N	g⋅公斤⁻¹	1,4 - 3	2.09	3.7	8.39	0.0
pH值		5、7 - 6	1.14	34.4	5.09	0.0
Ca	⋅公斤⁻¹	7 - 15 4	7.25	0.0	10.37	0.0
毫克	⋅公斤⁻¹	1、5 - 3、5	2.99	0.3	14.00	0.0
K	⋅公斤⁻¹	0 36-0 74	1.61	12.2	7.03	0.0
P	⋅公斤⁻¹	35 - 127	2.16	3.2	2.89	0.5
CEC	⋅公斤⁻¹	9-20	7.00	0.0	12.10	0.0
基地饱和	%	63 - 86	3.93	0.0	3.36	0.1

变化的意思是由线路图(图表示2)。主要的变化发生在类的土壤(Argissolo,Cambissolo,Neossolo);然而柔和变化发生在类,建议倾斜或差异程度的冷漠,因为这两个参数影响差异类。

3.2.2。表面的土壤数据的地理空间分析

变异函数主要由球面模型和调整主要达到129米。粒度的空间分布变量(粘土、粉砂、细砂和粗砂)美联社地平线如图3。突然从葡萄园2过渡到葡萄园3是观察粘土、粉砂和细砂,因此,土壤地图(图确认的结果1)。分离Cambissolo和Neossolo在葡萄园2也出现在图3,以及粘土含量高有关Argissolo。

养分的空间分布(Ca、C、钾、镁、N, P)的葡萄园1、2和3中显示的数字4,5,6,分别。P在葡萄园1和常数C和N非常相似的三个葡萄园。最大的可变性C、Ca、Mg, N, P与葡萄园3。

观察每个类的土壤(图的方法2)相比,颗粒的分数的地理空间分布(图3(数据)和水平的化学元素4,5和6)提出一个连贯的调整两国处理数据的程序。

3.3。地理空间数据的数据集成

地图集成在Ap粒度变量层重叠部分常规土壤地图(图7)。葡萄园1在西方向分成两部分,与当地的变化,可能与土壤之间的过渡单元。现货与内容的粘土+淤泥+细沙从700年到750年g·公斤⁻¹在葡萄园2可能是相关的Cambissolos(CXve1 CXve2和CXve3)和过渡Neossolo(RRha),对角几何表明边坡的影响,很强的在这个区。Argissolo也表现为葡萄园3相同,但没有发生Neossolos(RRh2 RRh1和RRh3)。

葡萄园1的西部和北部的葡萄园2显示类似的低价值的空间分布养分含量在美联社地平线(图8)。然后,在建立了养分含量中等区,包括北半部的葡萄园3。剩下的一半的葡萄园3显示,养分含量显著增加,主要是有机物、钙和镁。根据目前土地使用,有一个森林在葡萄园的外侧部分3(图1),那么也许部分木材是葡萄园种植之前删除。这也许可以解释有机物增加但似乎碱土金属元素的富集与施肥有关。

地图管理区域(图9阐述了通过重叠的地图数据7和8。这张地图和以前的地图9,10]阐述了用不同的方法或基于不同的变量,但是最终结果是相似的。传统土壤地图视野评估水分和养分的循环,通常1.5 - -2.0米深,进化subsuperficial可变性。另一方面,基于表面采样的地图(美联社地平线)不包括尺寸但水平变化的一个重要分析。

3.4。最后的评论

土壤地图和表层土壤地图重叠部分,或许是由于他们的互补性而不是替代。可以通过定义管理区域的土壤图或者当几个律师的信息集成。不管怎样,这和以前的作品9,10)指出,不同的方法导致了类似的管理区域但与当地的差异。

也许,律师的信息集成,从巴勒斯坦权力机构的角度来看,将更有效的方式来定义管理区域。然而,必须找到理想的一组变量。

解决的具体问题在介绍中提到的。

(1)土壤映射是一个昂贵的过程,昂贵,耗时;还有其他一些与相同级别的效率和更便宜的技术?几个作者提到了土壤深度对葡萄品质的影响;然而土壤的类型不是一个影响因素。一些目前的工作成果表明倾斜度的影响与土壤深度和其他参数完全控制水循环的土壤,因此,土壤和葡萄树之间的关系。

因此,印度尼西亚代表特殊的工具来支持精准农业,提高知识水平的变化从土壤研究,但垂直分量必须注册。土壤表面取样必须伴随着一份数字高程模型和土壤的研究深度和纹理subsuperficial视野。在这个意义上,视电导率的研究代表了一个很好的选择,因为,数据在两个深度提供(20.]。

(2)地理空间分析和地理信息系统相关程序PA,但插值和融合数据的标准程序通常缺席的参考书目。一个特定的方法在这个意义上,提出和讨论。融合数据的方法,包括地质统计学处理和非监督分类的营养数据和纹理数据。最后一个管理区域的地图是由观察和合成。那是巧合与先前的管理区域(9,10),但从每个方法观察当地的差异和变化。这项工作产生的管理区域地图之间的相关性和传统的土壤地图(8)是弱。管理区域必须授予根据葡萄质量或派生的酒,但是在这个工作只有土壤参数被认为是。因此,一个新的挑战将这些其他类型的数据和信息的集成。

(3)土壤葡萄栽培变量相关单位怎么样?浅层土壤提供一些水和氮的葡萄树。因此,葡萄园的产量降低和浆果的质量改进。在目前的研究中,这种情况被证实NeossoloRRh 4,发生与稀缺的深度(表2)。类似的地位将会为单位RRh 1和RRh 3;然而,他们有高水平的营养,如上所述。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者感谢Miolo酒厂让其葡萄园开展这项研究,为提供CNPq资源的一部分。

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应用和环境土壤学

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