文摘
土壤质量是食品安全和环境可持续性的基础。优化生产和实现土壤管理干预,了解土壤质量是基本的状态。因此,本研究进行了评估的耕地的土壤质量位于Nitisols和淋溶土使用不同的评估技术。共有57地理土壤采集标本20厘米的深度(18 Nitisols和39淋溶土土地)。土壤样品分析的粒度分布(PSD),质地、pH值、有机碳(OC)、总氮(TN)、磷(P),硫(S),可交换的基地(钙(Ca),镁(Mg)和钾(K),土壤微量元素(硼(B)、铜(铜)、铁(Fe)、锰(Mn)和锌(锌)),和阳离子交换量(CEC)。用于估计土壤质量的技术包括主成分分析(PCA)、规范化的PCA和常见的土壤参数(土壤质地、pH值、OC, N, P, K)。结果表达的土壤质量指数(SQI)。此外,土壤肥力/营养/索引(NI)的方法是使用。结果表明,SQI值使用常见的参数方法分别为0.17和0.30的土地属于Nitisols淋溶土和归类为很差(< 0.2)和(0.2 - -0.4)质量差土壤,分别。PCA-SQI和规范化PCA-SQI值土地Nitisols分别为0.36和0.42,而对于淋溶土0.38和0.40,分别。土地在淋溶土的土壤质量评价较低(0.38 - -0.44),而土地Nitisols合格下很低(< 0.38)和较低的土壤质量,分别。 In addition, the value of 1.42 and 1.78 in their order for lands belonging to Nitisols and Luvisols were recorded using the NI method that indicated low and medium soil quality. In conclusion, PCA and common soil parameters techniques regardless of soil types offered consistently similar information and could be taken as useful techniques for aiding soil management interventions. Furthermore, the result also calls for the need for applying soil management practices.
1。介绍
农业土壤生态系统的重要组成部分,生产食品和纤维供人类食用,但它们很大程度上是有限的,不可再生资源(1,2]。土壤是一个关键使资源和重要的生产范围广泛的产品和服务整体生态系统和人类福祉(3,4]。然而,多种因素造成的土壤肥力耗竭(土壤侵蚀、酸度、营养消耗,缺乏土壤肥力补给,营养采矿,以及缺乏平衡施肥)是食品不安全的重要因素5,6]。
土壤质量(平方),它被定义为能力的土壤在生态系统和土地利用功能边界维持生物生产力,维持环境质量,并促进植物,动物,和人类健康,现在是高度相关的可持续发展和高效农业2,7,8]。优质土壤将保护自然生态系统通过改善空气和水的质量改善食品和纤维生产,同时保护环境和人类健康9]。
生产力和可持续性的平方同时解决了问题,使其不可缺少的对于发展中国家如埃塞俄比亚(2,4]。更好的理解平方,降解的因素平方需要充分利用土壤资源的潜在好处。例如,贫瘠的土壤物理和化学卫生很可能导致贫穷的聚合稳定性,减少土壤OM, nutrient-related工厂强调,作物产量停滞,加剧土壤退化10,11]。这表明,平方与化学性质、生物物理环境和人为因素。与此同时,平方在现场或实验室不能直接测量;相反,它是通过测量土壤物理、化学和生物学性质,因此表达的土壤质量指数(SQI) [2,8,12]。
SQI可以被定义为一组最小的参数提供了关于土壤数值数据的能力来执行一个或多个功能(13]。艾滋病在评估总体土壤条件和管理反应或弹性自然和人为的力量1,7,14,15]。专家意见(主观)或数学和统计(客观)方法用于选择一个最低土壤数据集(MDS) [13,16]。多元技术的使用的主成分分析(PCA)(多重相关性和因子分析),以减少统计数据变得更常见(12,17]。因此,SQI,考虑了物理、化学和生物特性的土壤以及它们的变化,是至关重要的长期利用和特定场地土壤资源的管理(2,8,12,14,15]。
尽管平方评估的重要性,但很少有研究已经进行小农耕种土地在埃塞俄比亚传统实践主导土壤管理(2]。这强调的重要性有足够的土壤属性信息来进行干预,防止土壤肥力退化的问题。在此背景下,本研究旨在探索农田的土壤质量状况属于不同土壤组使用不同的不同的方法。
2。材料和方法
2.1。研究区域的描述
研究地点是在Wolaita Farawocha农场区和Kechi农场Dawro区,埃塞俄比亚南部(图1)。Farawocha农场位于7°6′34之间“N - 7°9′0”N纬度和37°34′54“37 37°33′E”E经度。农场有3.85公顷(耕地)在平均海拔1500学士。l和斜率为不到3%。十年(2010 - 2019)年平均降雨量为1300毫米,和每月的温度波动在13.8和25.3°C之间,平均为19.6°C(图2)[18]。Kechi农场位于7°之间1′7 N和7°5′48 N纬度和36°57′5“E和3700 25“E′经度m.a.s.l平均海拔2090。它有一个总面积131.26公顷的耕地32.66公顷,草地(5.8公顷),和林地(92.8公顷)。Kechi农场位于陡坡从温柔。十年(2010 - 2019)年平均降雨量1502毫米,月度温度波动在14.5和24.2°C之间,平均为19.3°C(图3)[18]。据方面(19)和粮农组织(20.),Farawocha农场的土壤类型和Kechi农场被分组在Nitisols和淋溶土,分别。
2.2。土壤采样过程和分析
2.2.1。土壤采样过程
各种任务,包括prefield工作,实地考察,和postfield工作阶段,样本收集之前完成。之前样品收集、采样点研究区形状文件被分配在网格模式使用地理信息系统(GIS)。进行调查时,地理定位系统(GPS)接收器被用来找到样品位置。总共有57地理坐标点表面用于收集土壤样本的深度0-20厘米(18 Nitisols和39淋溶土)。十个次级样本从每个样本合成为一公斤合成土壤。
2.2.2。土壤样品制备和分析
后Sahlemedhin和意甲中概述的标准程序21)、土壤样本处理(脱水、地面和通过一个2毫米筛),和一些土壤理化性质检测(2000)。这包括土壤pH值、有机碳(OC)、总氮(TN)、磷(P)和硫(S),可交换的基地(钙(Ca),镁(Mg)和钾(K),土壤微量元素(硼(B)、铜(铜)、铁(Fe), (Mn)、锰和锌(锌))、阳离子交换量(CEC),和纹理(粒度分布)。土壤pH值(1:2.5土壤:水悬浮液)测量了玻璃电极(ES ISO 10390: 2014)。总N由湿法氧化(湿消化)过程的凯氏法(ES ISO 11261: 2015)。有机碳(OC)确定后的湿式燃烧方法Walkley和黑色。可用P和S,基本可交换的阳离子(钙、镁、K),和可榨出的微量元素(B,铜、铁、锰、锌)测定使用Mehlich-III multinutrient萃取法(22]。CEC决心通过使用1 N醋酸铵(pH值7)方法。粒度分析是由液体比重计法所描述的(21]。结构类是由马歇尔的三角坐标系。
2.3。土壤质量评价
由于土壤质量不能直接测量,推断出从其他土壤属性和表达为土壤质量指数(SQI) [8,12,23]。讨论的方法被用于研究来评估土壤质量:
2.3.1。SQI估计使用一个基于共同的土壤添加剂系统参数(7,9,24]
这个过程涉及到三个主要步骤:(i)选择合适的指标;(2)将指标转化为得分;和(3)结合分数指数(13,25]。 RSTC =分配值排名土壤结构类;RpH =分配排名土壤pH值;中华民国=土壤有机碳分配排名值;RNPK =分配值排名氮(N);磷(P)和钾(K)(表1)。此外,一个= 0.2,b= 0.1,c= 0.4,d= 0.3指的是加权值对应的四个参数。也就是说,1例(100%),土壤结构的加权值类(一个)= 0.2(20%),土壤pH值(b)= 0.1(10%),土壤有机碳(c)= 0.4(40%),土壤大量营养素内容(N, P, K) (d)= 0.3 (30%)。
2.3.2。土壤肥力/营养/索引
计算是基于样本的数量分为低,中,或高的评级类测量土壤参数,乘以1、2和3分别。如果索引值小于1.67,低生育率状态;如果索引值在1.67 - -2.33之间,生育状态中;如果索引值大于2.33,然后生育状态(高25]。 在哪里Nl=低类别的样本数量;N米=中类别的样本数量;NH=高类别的样本数量,NT=样本总数。
2.3.3。基于主成分分析(PCA)的SQI(统计模型SQI)
乐此不疲的模型被用来估计SQI使用PCA (17,26]。PCA方法更客观,因为它利用各种统计工具(多重相关因素,分析),从而防止偏见和数据冗余,通过选择最小数据集(MDS)使用公式(12]。PCA模型包含所有的原始观察每个土壤参数。
特征值高的电脑代表数据集的最大变化,尽管大多数研究认为检查电脑只有高因子载荷的变量特征值> 1.0解释至少5%的数据变化保留索引(12,17]。
在一个给定的个人电脑,每个变量都有一个相应的特征向量权重值或因子载荷。只有“高度加权”变量在MDS留存。“高度加权”变量被定义为最高的加权变量在一定PC和绝对的因子载荷值在10%以内最高的值相同的电脑(12,23]。然而,当多个变量是保留在一个特定的电脑,使用多变量相关矩阵来确定参数之间的相关系数。如果参数显著相关(r> 0.70),那么最高负荷因素是保留在MDS的MDS和其他所有被取消,避免冗余。
不过,规范化的PCA SQI计算如果不止一个特征向量在MDS保留最高(12,23]。noncorrelated和高度加权参数在一个特定的电脑被认为是重要的数据和留存。每个电脑解释一定数量的数据集的变化,这是除以最大总波动的MDS得到一定的电脑选择weightage值在一个特定的电脑(12,26]。此后,SQI-3 (PCA)是计算使用以下方程: 电脑重量在哪里weightage因素确定的总比例的方差比从每个因素的最大累积方差系数PC考虑;个人土壤参数得分的分数是MDS中每个参数。
2.4。数据分析
描述使用Microsoft Excel进行数据分析。所有这些值作为的意思是最小值,最大值,SD,简历,PCA, MDS选择进行使用statistics-8和Microsoft Excel软件。此外,皮尔森相关分析对选定参数。
3所示。结果与讨论
3.1。表层土壤的特征属性
粒度分布(PSD)在两种土壤是粘土>粉土>砂的顺序。土壤样本属于Nitisols与强酸性粘土结构反应(pH值< 5.5)(27]。淋溶土显示结构类的样本壤土(5%样品),粘壤土(54%)、粘土(31%),和粉砂质粘壤土(10%)。关于土壤反应,约为56%,39%,和5%的样本在强酸性淋溶土,中度酸性pH值(5.6 - -6.5),分别和中性pH值(6.6 - -6.67)反应(27]。淋溶土相比,56%低(2 - 4%)和44%中土壤OC(4 - 10%),整个样本Nitisols”土地包含低土壤OC,据兰德勒(28]。
据兰德勒(28),淋溶土的TN含量低(0.1 - -0.2%)和5%高95%(0.51 - -1%),而Nitisols”完全TN含量低(0.1 - -0.20%)28]。关于可用的P (mg·公斤−1),大约有77%,18%,和5%的样本在淋溶土在低(15 - 30),最佳(30 - 80),和高(80 - 150)类别,分别,而可用的P (mg·公斤−1)的样本Nitisols完全是低(27]。
在Nitisols, 89%和11%的样本在低(10 - 20毫克公斤−1)和最佳年代水平(20 - 80 mg·公斤−1),在淋溶土土地,95%和5%的样本在低(< 20毫克·公斤−1)和最优水平(20 - 22.66毫克公斤−1),分别27]。据兰德勒(28),可交换的Ca水平Nitisols被发现可耕种土地的低(2 - 5 Cmol(+)公斤−1),而在淋溶土、13%和87%的样本中(5.1 -10 Cmol(+)公斤−1)、高(10 - 20 Cmol(+)公斤−1分别)水平。可交换的Mg完全是在低水平(< 1.5 Cmol(+)公斤−1)[28在Nitisols);在淋溶土,2%,44%,54%的样本在低(< 1.5 Cmol(+)公斤−1)、中(1.51 - -3.3 Cmol(+)公斤−1)和高水平(3.31 - -8.0 Cmol(+)公斤−1)[28),分别。此外,可交换的K (Cmol(+)公斤−1)在土壤样本的6%和94%低(0.2 - -0.5 Cmol(+)公斤−1)和最优水平(0.5 - -1.5 Cmol(+)公斤−1)[27在Nitisols);在淋溶土,10%,64%,26%的样本在低(0.2 - -0.5 Cmol(+)公斤−1),最优(0.5 - -1.5 Cmol(+)公斤−1)和高水平(1.5 - -2.3 Cmol(+)公斤−1),分别27]。约有一半(50%)的样本Nitisols土地受到低(5 - 15 Cmol(+)公斤−1)CEC,剩下的都在中等水平(15 - 25 Cmol(+)公斤−1)[28在CEC);在整个样本淋溶土土地记录高CEC(批准Cmol(+)公斤−1)[28]。
关于B数据表明大约89%和11%的土壤样本Nitisol土地是在低(< 0.8毫克公斤−1)和高水平(> 4毫克公斤−1)[27];在淋溶土、98%和2%的样本在低和最佳·kg(0.8 - -2.0毫克−1)类别27]。可推断出的铜(mg·公斤−1),约72%和28%的Nitisols样本在低(< 0.9)和最优水平(1.0 - -20.0毫克公斤−1)[27),以及淋溶土样本的21%和79%在低和最优水平27]。大约12%和88%的样本Nitisols土地是在低(< 80毫克公斤−1)和最优水平(80 - 300 mg·公斤−1可推断出的铁()水平27),分别;在淋溶土、72%和28%的样本在优化和高铁水平(300 - 400 mg·公斤−1)[27),分别。锰含量为6%和94%的样本Nitisols土地受到低(< 25 mg·公斤−1)和最优水平(> 25 mg·公斤−1)[27];在淋溶土,它是完全在最佳水平(27]。关于可榨出的锌含量,整个样本Nitisol土地是在最佳水平(1.5 -10毫克公斤−1)[27];而33%和67%的淋溶土受到最优样本(1.5 -10毫克公斤−1)和高水平(> 10 mg·公斤−1),分别27]。总的来说,两个主要土壤类型调查显示酸性土壤反应,低土壤OC,和限制的N, P, S, B,铜营养和土壤需要干预。
3.2。土壤质量指数
基于共同的土壤参数方法,土壤取自Nitisols SQI值和淋溶土0.17(表2)和0.30(表3)。每个指标的股票在Nitisols土地是0.04(土壤结构类),0.04(土壤pH值),0.08(土壤OC)和0.005 (N-P-K)(表2);和0.08(土壤结构类),0.06(土壤pH值),0.12(土壤OC)和0.03 (N-P-K)淋溶土土地(表3)。根据Bajracharya表示et al。24),SQI列为质量很差如果排名值小于0.2,可怜的如果是在0.2和0.4之间,公平的如果是在0.4和0.6之间,如果是在0.6和0.8之间,和最好的如果是在0.8和1之间(表4)。Nitisols的土地的土壤质量评价很差(< 0.2),而土壤淋溶土土地质量很差(0.2 - -0.4)7,9]。
使用土壤肥力评价/营养/索引方法还显示值的1.42和1.78 Nitisols和淋溶土位于土地,分别(表5)。索引值是评价低生育率状态,如果小于1.67,中等(1.67和2.33),高(> 2.33)。因此,土地的土壤肥力状况发现Nitisols很低时土壤肥力中等的淋溶土土地(25]。
五个主成分(pc)特征值> 1是确定的PCA SQI Nitisols和淋溶土土地,占总变异的89.3%和81%,分别为(表6)。电脑1和2占总变异的52.6%(36.2%和16.4%)淋溶土土地和59.6%的总变异(39.1%和20.5%)Nitisols土地。8个土壤参数,包括年代,Mg, Na, B,铜、铁、锰、锌和土地的Nitisols和五个土壤参数,包括pH值、钙、PBS, B,从PC和铁在淋溶土土地1,相关(粗体参数)来观察他们的密切相互关系和选择的最小数据集(MDS)(表6)。因此,最高的因子载荷从每个电脑分析发现六个参数,包括淤泥、pH值、OC, Ca, B,和锌样本土地位于Nitisols和五个参数,包括TN,年代,Ca、Mg,锰的淋溶土土地(粗体下划线)(表7)。这些参数被保留在MDS(表7)。此外,对于规范化PCA-based SQI估计,MDS是保留后Tesfahunegn[表示的方法23];Podwika et al ., (12)(表8)。随后,估计SQI值后,PCA和归一化PCA技术(表7和8)的土壤属于Nitisols显示0.42和0.36,而淋溶土值分别为0.40和0.38,分别(表8)。
据李et al。17PCA)评分值和规范化PCA-SQI值非常低(< 0.38),低(0.38 - -0.44),中等(0.45 - -0.54),高(0.55 - -0.60),和很高(> 0.60)土壤质量。针对这一点,土壤质量属于Nitisols使用PCA和归一化PCA方法评价非常低,低,分别,而土地属于淋溶土的土壤质量是合格的低水平(0.38 - -0.44)。
总的来说,两种土壤类型的估计SQI值使用各种技术演示了劣质土壤(表9)。大约50%的必需营养素,来自土壤,N, P, S,钙、镁、和B,低Nitisols从土壤样本,和36%的营养,N, P, K,年代,从土地和B,淋溶土是不够的。在两种土壤类型,土壤pH值是强酸性,这对养分有效性和微生物活动是有问题的。进一步限制在两种土壤类型是他们低有机质水平。缺乏有机质输入的基本营养物质导致了土壤的酸度,从而加速营养不良(6,29日]。根据研究结果,problem-focused土壤管理干预措施是迫切需要12,13]。
4所示。结论
不同的技术,包括主成分分析(PCA),常见的土壤参数,和土壤肥力/营养/索引方法,被用来估计土壤质量。所有评价技术的土地属于Nitisols始终显示类似的土壤质量状况,而主成分分析和常见的土壤淋溶土土地参数技术产生相似的结果。基于结果的一致性产生在两种土壤类型,使用PCA和普通土壤参数的方法可以作为有用的工具来评估土壤质量。此外,它是指出,较低的土壤质量需要管理干预措施的使用。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
作者收集、分析、解释和准备手稿。
确认
作者要感谢Wolaita合情大学资助的研究。