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Development of MidDRIFTS methodologies to support mapping of physico-chemical soil properties at the regional scale
(2014) Mirzaeitalarposhti, Reza; Müller, Torsten
Changing climate conditions and land-use change severely affect key ecosystem processes in soils. Hence, regular monitoring of essential soil properties are required to implement appropriate soil management in agro-ecosystems. However characterizing soil properties at different spatial scales remains challenging, requiring a large amount of geo-referenced data by intensive sampling. Mid-infrared diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy (midDRIFTS) in combination with partial least square regression (PLSR) was applied as a rapid-throughput method to quantify soil properties and to assess soil spatial patterns at the regional scale in two agro-ecological areas. A pre-sampling at the regional scale was done to develop the most efficient midDRIFTS-PLSR prediction models by testing two different calibration procedures, i.e. cross-validation and independent validation, to quantify essential soil properties with 126 sample points. A generic MidDRIFTS-PLSR prediction model was developed to predict most soil properties of “unknown” samples accurately using independent validation approach. The next step was the integration of midDRIFTS-PLSR with geostatistics to facilitate regional soil property mapping. Developed midDRIFTS-PLSR models were used to predict TC, TIC, TOC and soil texture contents (clay, silt and sand) of the 1170 soil samples. The midDRIFTS-PLSR models accurately predicted all soil properties. Furthermore, the integration of midDRIFTS-PLSR-based predicted data with geostatisitcs resulted in high resolution maps of soil carbon and texture at the regional scale which are an improvement over the existing maps. As a further development of midDRIFTS approaches for soil quality assessment, spectral-based indexes for characterizing SOM quality and quantifying carbonate at regional scale were explored. MidDRIFTS peak areas corresponding to SOM functional groups (2930, 1620, 1520 and 1159 cm-1) were assessed to study the composition of SOM. The peak assigned for aliphatic C-H bond (2930 cm-1) was an appropriate index to investigate SOM fractions if the interference of carbonates was taken into consideration. Regression performance obtained between the peak at 2930 cm-1 and SOM fractions (e.g., R2 = 0.31 for Cmic) increased to R2 = 0.65 when high carbonate containing samples (total inorganic carbon > 1%) were excluded. The most accurate spectral index for carbonate was the peak area at 713 cm-1 when relating to TIC obtained by Scheiblers method (R2 = 0.98). In conclusion, it was demonstrated that midDRIFTS-PLSR is a rapid-throughput method for providing high-quality predictions of soil properties to update regional digital soil property mapping by integration with geostatistics. It opens a new possibility to gain high resolution data coverage of soil C and N pools, which is relevant for the application of SOM simulation models on a regional scale. However, to up-scale the approach for extended geographical areas, further efforts are needed to establish a national level spectral library by considering standardization of sampling, analytical reference analyses and midDRIFT spectroscopy techniques.
Impact of environmental and socio-economic factors on soil fertility variability and microbial carbon use efficiency in tropical smallholder farming systems
(2022) Agumas Endalew, Birhanu; Rasche, Frank
Die Hauptfaktoren für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in Subsahara-Afrika (SAA) müssen verstanden werden, um maßgeschneiderte Strategien für ein integriertes Bodenfruchtbarkeitsmanagement (ISFM) zu entwickeln, die die agro-ökologischen Zonen, die Ressourcenausstattung der Kleinbauern und ihr indigenes Wissen über die Bodenfruchtbarkeit berücksichtigen. Darüber hinaus mangelt es den meisten Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Gesamtgehalt an organischem Kohlenstoff (SOC) im Boden, an Empfindlichkeit und Genauigkeit. Die Unempfindlichkeit und Ungenauigkeit dieser Indikatoren erschwert ihre Anwendung für die Erfassung der Bodenfruchtbarkeit in kleinbäuerlichen Systemen auf größeren räumlichen Skalen. Daher ist die Überprüfung neuartiger Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, wie z.B. funktionelle SOC-Gruppen und mikrobielle Kohlenstoffnutzungseffizienz (CUE), die von Umweltfaktoren (z.B. pH-Wert des Bodens, Qualität des organischen Inputs) beeinflusst werden, von größter Bedeutung, um diese Einschränkung zu überwinden. Die Umsetzung einer solchen methodischen Innovation würde helfen, das Ausmaß der regionalen Bodenfruchtbarkeitsvariabilität besser zu verstehen und anschließend nischenbasierte ISFM-Strategien für kleinbäuerliche Anbausysteme in SSA zu entwickeln. Daher war das erste Ziel dieser Studie, die wechselseitigen Auswirkungen biophysikalischer und sozioökonomischer Faktoren auf die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit zu untersuchen, wie sie sich in den Nährstoffgehalten des Bodens sowie im SOC-Gehalt und den Qualitätsparametern (d.h. den SOC-Funktionsgruppen) widerspiegelt. Das zweite Ziel war die Bewertung des CUE als zusätzlicher Proxy zur Beurteilung der Bodenfruchtbarkeit unter Berücksichtigung des Einflusses von Umwelt- und methodischen Variationen auf die CUE-Berechnung. Die spezifischen Ziele dieser PhD-Studie waren,: - zu verifizieren, dass die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in zwei Modellregionen in Zentral- und West-Äthiopien mit vier unterschiedlichen agro-ökologischen Zonen durch die miteinander verbundenen Effekte der Agrarökologie und der Ressourcenausstattung der Landwirte ("reiche" versus "arme" Landwirte) bestimmt werden kann. - diesen Ansatz der lokalen Bewertung der Bodenfruchtbarkeit in Äthiopien zu bestätigen, indem die "Marktdistanz" als zusätzlicher Faktor für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit einbezogen wird, wie es in der Demokratischen Republik Kongo (DRC) vorgemacht wurde. - zu testen, ob das indigene Wissen der Landwirte über den Zustand der Bodenfruchtbarkeit durch interdependente Effekte der Agrarökologie, der Marktdistanz und der Betriebstypologie bestimmt wird, unter Berücksichtigung des kontinuierlichen Wissenstransfers zwischen den Landwirten innerhalb und zwischen den agro-ökologischen Zonen. - das Potenzial der funktionellen SOC-Gruppen und des mikrobiellen CUE im Boden als vielversprechende Indikatoren für den Zustand der Bodenfruchtbarkeit zu bewerten, die von den physikalisch-chemischen Bodeneigenschaften und dem Management organischer Inputs beeinflusst werden. - die bestehende Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (SCE-STM) zu modifizieren, indem neuartige "Multi"-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (MCE-STM) Methoden zur CUE-Abschätzung vorgeschlagen werden. Um die Ziele 1-3 der vorgestellten PhD-Studie anzugehen, wurden zwei lokale feldbasierte Bodenfruchtbarkeitsuntersuchungen in Äthiopien und der DRC durchgeführt. Für die Ziele 4 und 5 wurde eine laborbasierte Inkubationsstudie durchgeführt. Für die Erhebungen der Bodenfruchtbarkeit wurden die Mid-Infrarot-Spektroskopie gekoppelt mit der Partial Least Squares Regression (midDRIFTS-PLSR) und Nasslaboranalysen verwendet, um die Bodenfruchtbarkeit (d.h. pH-Wert des Bodens, Gesamtkohlenstoff (TC), Gesamtstickstoff (TN), pflanzenverfügbarer Phosphor (Pav) und Kalium (Kav), austauschbares Kalzium (Caex) und Magnesium (Mgex)) in vier agro-ökologischen Zonen in Äthiopien zu bewerten. Die MidDRIFTS-Peakflächenanalyse der Spektralfrequenzen (2930 (aliphatische C-H), 1620 (aromatische C=C), 1159 (C-O polyalkoholische und Ether-Gruppen) cm-1) wurde zur Charakterisierung der SOC-Qualität und zur Berechnung des SOC-Stabilitätsindex angewendet. In der DRC wurden beide Techniken eingesetzt, um die Bodenfruchtbarkeit über Marktentfernungen (definiert als Gehzeit) in verschiedenen Regionen zu bewerten. Für die laborbasierte Inkubationsstudie (60 Tage) wurden zwei Böden, die sich hauptsächlich im Säuregrad unterscheiden, mit zwei Proben von Pflanzenresten gemischt, die sich im Lignin- (L) und Polyphenolgehalt (PP) unterscheiden. Zur Abschätzung der mikrobiellen CUE im Boden während des Abbaus von Pflanzenresten in den verschiedenen Böden wurden die Methoden der Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (SCE-STM) und der neu vorgeschlagenen "Multi"-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (MCE-STM) gegenüber der herkömmlichen C-Bilanz-Methode validiert. Die Ergebnisse der MidDRIFTS-PLSR- und Peak-Flächen-Analyse der äthiopischen Fallstudie zeigten, dass die miteinander verbundenen Effekte der Agrarökologie und der Ressourcenausstattung der Landwirte die beobachtete Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in vier agroökologischen Zonen bestimmten. Von der Ressourcenausstattung abhängige Optionen des Bodenfruchtbarkeitsmanagements zeigten eine höhere TZ in der hochgelegenen agroökologischen Zone, während in den niedrigeren agroökologischen Zonen auf den Feldern der wohlhabenden Landwirte eine höhere TN und Kav gefunden wurde. In ähnlicher Weise wurde eine höhere SOC-Qualität in den Böden von wohlhabenden als von armen Betrieben in den höher gelegenen Zonen gefunden. Somit trugen agro-ökologische Zonenunterschiede zu diesen Unterschieden in der Variabilität der Bodenfruchtbarkeit bei. Es wurde abgeleitet, dass dieser Unterschied im Bodenfruchtbarkeitsstatus zwischen den Feldern wohlhabender und armer Landwirte in den verschiedenen agro-ökologischen Zonen auf die hohe Variabilität in der Pro-Kopf-Größe des Landbesitzes, des Viehbestandes und der Menge des pro Flächeneinheit verwendeten Düngers zurückzuführen ist. So legen wohlhabende Landwirte im Tiefland ihr Land brach und bringen organische Reststoffe aus, während die Landwirte im Hochland den Einsatz von chemischen Düngemitteln und Hofdünger in größerem Umfang in Betracht ziehen. Ergänzend zeigten die Ergebnisse der DRC-Fallstudie, dass die "Marktdistanz" und die "Betriebstypologie" wichtige Determinanten für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit sind, beide mit gegensätzlichen Trends in den Untersuchungsgebieten. Ein abnehmender Bodenfruchtbarkeitsstatus wurde bei allen Betriebstypologien mit zunehmender Marktentfernung festgestellt. Ein signifikanter Einfluss der "Betriebstypologie" wurde für Caex und Mgex gefunden, während der Faktor "Standort" zu einem signifikanten Unterschied von Pav führte. Für die SOC-Qualitätsindizes (d.h. das Verhältnis 1530:2930) war der Faktor "Standort" entscheidend, was sich in seiner Interaktion mit der "Marktdistanz" widerspiegelte. Der Effekt der Marktdistanz wurde jedoch auf den Feldern der mittelreichen und armen Landwirte deutlich, wo ein steigender SOC-Qualitätsindex von 1530:2930 mit zunehmender Marktdistanz eine geringere SOC-Qualität in den abgelegenen Betrieben implizierte. Bodentiefe und Bodenfarbe waren die von den Landwirten am häufigsten verwendeten Indikatoren für die Bodenfruchtbarkeit, unabhängig von der Agrarökologie, der Marktentfernung und der Betriebstypologie. Was das indigene Wissen der Landwirte in den Untersuchungsregionen in Äthiopien und der Demokratischen Republik Kongo betrifft, wurden fruchtbare und weniger fruchtbare Felder visuell durch die Bodenfarbe unterschieden. In den meisten agro-ökologischen Zonen der äthiopischen Fallstudie wurden höhere pH-Werte und Pav-Werte in fruchtbaren (braun/schwarz) als in weniger fruchtbaren (rot) Böden gefunden. Außerdem wurden höhere Peakflächen von 1159 cm-1 und SOC-Stabilitätsindizes in weniger fruchtbaren im Vergleich zu fruchtbaren Böden in Äthiopien beobachtet. In enger Übereinstimmung mit dem einheimischen Wissen der Landwirte in der DRC-Studienregion war die Bodenfruchtbarkeit in tiefen Böden höher als in flachen Böden, was sich in höheren Nährstoffvorräten in tiefen Böden widerspiegelte, die organische Ergänzungen erhielten. Dementsprechend sind standortspezifische Bodenbewirtschaftungsstrategien mit der Integration des indigenen Wissens der Landwirte eine machbare Option, um die geringe Akzeptanz von ISFM zu überwinden. Diese PhD-Studie schlug vor, empfindlichere Indikatoren, wie z.B. den mikrobiellen CUE-Wert des Bodens, zu verwenden, um den Zustand der Bodenfruchtbarkeit genau zu beurteilen und Entscheidungen für ein nischenbasiertes Bodenfruchtbarkeitsmanagement zu treffen. Darüber hinaus zeigte die PhD-Studie, dass in fruchtbareren und weniger sauren (pH 5,1) Böden, die mit Rückständen höherer Qualität ergänzt wurden, ein höherer CUE-Wert gemessen wurde als in den anderen drei Kombinationen. Daraus wurde gefolgert, dass die Mikroorganismen mehr Energie zur Unterstützung des Wachstums in saureren (pH 4,3) Böden investierten, um die Bodensäure zu tolerieren, was wiederum die N-akquirierenden enzymatischen Aktivitäten unterdrückte und den CUE weiter reduzierte. Niedrigere CUE-Werte wurden von der Multi-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie-Modellierung (MCE-STM) im Vergleich zu den CUE-Werten aufgezeichnet, die von den C-Balance- und Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie-Modellierungsmethoden (SCE-STM) erhalten wurden. Die in dieser Dissertationsarbeit vorgeschlagene Modifikation der MCE-STM-Methode zur CUE-Bestimmung war in der Lage, den kombinierten Effekt von Boden-pH und Pflanzenrückstandsqualität auf die Effizienz des mikrobiellen Stoffwechsels zu quantifizieren. Dadurch verbesserte sie den ursprünglichen stöchiometrischen Modellierungsansatz (SCE-STM), der sich nur auf das Konzept der Nährstoffverfügbarkeit stützte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die midDRIFTS-PLSR-Vorhersagen zusammen mit den midDRIFTS-Peaks, die die funktionalen SOC-Gruppen repräsentieren, für die regionale Bewertung der Bodenfruchtbarkeit als sensibler sowie effizienter und robuster Ansatz erwiesen haben, verglichen mit den bestehenden Ansätzen, die sich auf klassische Bodeneigenschaften (z. B. den SOC-Gehalt) stützen, die durch Nasslaboranalysen ermittelt werden. Basierend auf den mit midDRIFTS generierten Daten wurden die Haupttreiber für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit aufgedeckt, wobei insbesondere die zusammenhängenden Effekte von Agrarökologie, Ressourcenausstattung, Marktdistanz und indigenem Wissen der Landwirte berücksichtigt wurden. Darüber hinaus liefert die Integration der mikrobiellen CUE (z.B. MCE-STM) in die Bewertung der Bodenfruchtbarkeit nicht nur ein klareres Bild des Zustands der Bodenfruchtbarkeit. Sie dient auch dem besseren Verständnis ökologischer Prozesse in Böden im Allgemeinen. Damit förderte diese Doktorandenstudie das Wissen über Bodenfruchtbarkeitstreiber über räumliche Skalen hinweg und legte die wissenschaftliche Basis für die Förderung neuartiger Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, die auf mikrobiellen CUE im Boden basieren. Dieses Ergebnis wird der Entwicklung von Nischen-basierten Bodenfruchtbarkeits-Management-Strategien zugute kommen, die von größter Bedeutung für die Sicherung der Lebensgrundlage von kleinbäuerlichen Systemen in SSA sind.