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Doctoral Thesis
2021
Reconciling indigenous and scientific ecosystem and soil fertility indicators in swidden systems of Northern Thailand
Reconciling indigenous and scientific ecosystem and soil fertility indicators in swidden systems of Northern Thailand
Abstract (English)
Crop rotations in today’s swidden systems of Northern Thailand typically include five to ten years of fallow. Regarding ecosystem functions, these systems are relatively close to secondary forests when compared to modern agricultural systems; but they are under pressure for intensification, i.e. shortened fallow periods. In general, criteria are needed to decide whether fallow duration can be reduced, safeguarding ecosystem restoration and provision of food and income for farmers. Acknowledging that a comprehensive assessment would cover multiple aspects, our study focuses on the role of fallow duration on tree community succession and use abundances of tree species considered as soil fertility indicators.
We studied recovery indicators of tree communities at two potential broad-leaved forest climax sites that differ in soils, forest type and agricultural intensification: An intensive system of one-year upland rice, then one- to two-year maize cultivation with synthetic inputs followed by six years fallow; and an extensive system with one-year upland rice cultivation without agrochemicals and ten years fallow. In a case study village of extensive site, we investigated in how far abundance of indicator tree species corresponded to measured soil fertility parameters and whether an extended list of indicator species could improve prediction of these soil properties. Contrasting systems were chosen to test the applicability of our indicators, not to compare their management practices. From 2010 to 2011, eight variables related to stand structure and tree diversity and four soil properties were either monitored or surveyed in chronosequence plots representing different fallow ages. For each variable, means per fallow year were compared by least squares means (LS-means), and quadratic regressions from mixed models were fitted. Significant differences between LS-means and optima of regressions served to distinguish fallow stages and served as indicators of recovery and system stability. Stepwise multiple regressions confirmed fallow age as main determinant for most variables. Tree species indicator also identify by the component of multiple linear regressions function of each interested soil properties.
Numbers of tree species and diversity index recovered to levels of the previous rotation within the respective fallow time, but in both systems were far from climax communities, probably due to seed-bank depletion and shift toward resprouting species. While species dominance changed over time in the extensive system, the intensive system was dominated by a single species.
In the extensive system only tree density passed a peak during the fallow period, while biomass-related variables approached plateaus. In combination with the replacement of early fallow species, this points to the onset of competition and transition between successional stages. For the intensive system, no structural variable passed a maximum. With only one of eight indicators on the extensive site fulfilling the statistical criterion of passing a peak during the prevailing fallow time, reducing fallow periods is not recommended for our cases. Generally, combining LS-means and quadratic regression allowed assessing fallow duration based on distinct successional stages at different sites. The approach should include various relevant site-specific indicators, in our case representing biomass and carbon storage, species and structural diversity, considered crucial for both sites.
From interview on the extensive site, farmers listed 11 tree species that relate to certain soil quality related properties. They named indicators of good soils for cropping, inappropriate soils for upland rice cropping and hard soils. Botanical tree inventories on 135 plots of one to ten years fallow age were conducted. Abundances of farmers’ indicator on one hand as well as inventory species on the other were introduced into different regression models to predict soil fertility parameters measured on the same plots. Both models were then compared regarding predictive power.
Measured fertility parameters such as soil organic matter (SOM), pH, plant available phosphorus (Pav) - related to farmers’ criteria ‘good soil’ or inappropriate for rice cropping’ - as well as bulk density (BD, for ‘hard soil’), changed significantly during the fallow period, initially towards temporary pessima in years 6 to 7 followed by recovery towards year ten. Most indicator species, like Macaranga denticulata for Pav or Dalbergia cultrata for SOM, were clearly related to the soil quality characteristics attributed to them by farmers. Only in one case a species used as farmer indicator for hard soils was selected by multiple regression as predictor for high Pav. Including all tree species found during inventories into multiple regressions significantly improved predictions of measured soil parameters by AIC > |2|. Ten additional species from the survey model had potential to improve the farmer indicator model.
Relative density, i.e. abundance of indicator tree species over abundance of all species, did not always match soil properties dynamics, so that the use of the regressions appears more informative for cropping decisions. Our approach to relate indicator species and measured soil parameters is not site-specific, but parameters are. Applicability of the approach could be extended if further farmer criteria such as weed suppression, represented by tree structure parameters as predictors of adequate fallow age, would complement soil fertility indicators.
Based on the development of the multiple indicators of recovery of ecosystem services and soil fertility, it is not recommended to reduce fallow age at the two investigated study sites.
Abstract (German)
In typischen swidden cultivation Systemen in Nordthailand, das sind zumeist reis- oder maisbasierte Brandrodungswanderfeldbau-Systeme, folgen auf ein bis zwei Anbaujahre fünf bis zehn Jahre Brache. Hinsichtlich ihrer Ökosystemfunktionen sind swidden Systeme natürlichen Sekundärwäldern deutlich näher als moderne Landbausysteme. Andererseits geraten diese Systeme zunehmend unter Druck die Brachezeiten zu verkürzen. Daher besteht ein Bedarf an Beurteilungskriterien, ob auch Systeme mit verkürzten Brachen die Regeneration der Flächen zwischen den Anbauzyklen und langfristig die Ernährungs- und Einkommenssicherung der Landwirte gewährleisten können.
Diese Studie beschränkte sich auf die Auswirkungen verkürzter Brachezeiten auf Baumartenzusammensetzung und Habitus sowie die Rolle von Baumarten als Indikatoren von Bodenfruchtbarkeitsparametern, auch wenn für eine umfassende Bewertung verkürzter Brachezeiten eine Vielzahl weiterer Kriterien mitberücksichtigt werden müssen.
Zwei Laubwald-Klimax-Standorte wurden ausgewählt, die sich hinsichtlich Bodentypen, Waldtyp und Intensivierungsgrad der Anbausysteme unterschieden: Zum einen eine intensivierte Fruchtfolge von einem Jahr Reis-, gefolgt von ein bis zwei Jahren Maisanbau und sechs Jahren Brache; in diesem System am Standort Bor Krai kamen synthetische Dünger und Biozide zum Einsatz. Andererseits ein extensives System in Nong Khao mit einem Jahr Reisanbau und nachfolgend zehn Jahren Brache; hier werden traditionell keine Agrochemikalien eingesetzt. Die unterschiedlichen Standorte wurden dabei gewählt um die generische Anwendbarkeit der Indikatoren zu testen, nicht um die Anbausysteme zu vergleichen. An letzterem Standort wurde zudem untersucht inwieweit Abundanzen von Zeigerarten (ausschließlich Bäume) mit gemessenen Bodenparametern übereinstimmten und ob eine erweiterte Artenliste die Vorhersage von Bodenparametern (als Entscheidungsgrundlage für erneuten Reisanbau) verbessern kann. Ein Hybridansatz aus Monitoring der selben Flächen 2010 und 2011 sowie falschen Zeitreihen wurde verwendet, um in unterschiedlich langen Brachezeiten acht Parameter zu Baumhabitus und –arten sowie vier Bodenparameter zu messen. Mittelwerte der Pflanzenparameter (über jeweils drei Hänge x drei Hangpositionen) je Brachejahr wurden mittels LS means Statistik (kleinste quadratische Abweichungen) verglichen. Zudem wurden Verläufe der jeweiligen Parameter über die Brachedauer mittels quadratischer Gleichungen modelliert. Statistisch signifikante Unterschiede der Mittelwerte zwischen den Jahren sowie die Optima der Regressionen dienten der Unterscheidung von Brachestadien und als Indikatoren für Rehabilitation und Stabilität der Systeme. Stepwise multiple regressions zeigten, dass die Brachedauer maßgeblichen Einfluss auf die meisten Pflanzenparameter hatte. Multiple Regressionen wurden ebenso angewendet um die relative statistische Aussagekraft der Abundanzen verschiedener Baumarten sowie topographischer Faktoren auf Bodenparameter zu beurteilen.
Artenzahl und Diversitätsindex erreichten zwar in beiden Fruchtfolgen nach Beendigung der Brache den jeweiligen Ausgangspunkt, jedoch nicht das Niveau benachbarter Klimaxgesellschaften. Gründe hierfür könnten die starke Abnahme der Samenbank im Boden oder eine Verschiebung hin zu Arten die sich per Stockausschlag regenerieren sein. Die Dominanz in der Baumartenzusammensetzung verschob sich mit der Zeit am extensiven Standort, während die Brachevegetation am intensiv genutzten Standort durchgehend von einer Art dominiert wurde. Unter extensivem Anbau überschritt nur einer von acht Pflanzenparametern während der Brachezeit ein Maximum, Kriterium für mögliche Verkürzung der Brachezeit. Alle anderen Pflanzenparameter erreichten oder näherten sich einem Plateau. Da zugleich Pionierarten verdrängt wurden, kann einsetzende Konkurrenz und ein Übergang zwischen Sukzessionsstufen vermutet werden.
Im intensiven Anbausystem überschritt keine Variable ein Maximum. Somit kann für keinen der beiden Standorte eine Verkürzung der Brachezeit empfohlen werden. Methodisch betrachtet ermöglichte die Kombination von LS means und Regressionen die Bewertung verschiedener Brachezeiten über unterschiedliche Sukzessionsstadien und Standorte. Dieser Ansatz erfordert jedoch stets die Berücksichtigung mehrerer standortspezifischer Kriterien, in unserem Fall Biomasse und Kohlenstoffspeicherung, Arten- und strukturelle Vielfalt, welche für die beiden Standorte besonders relevant sind.
Der zweite Teil dieser Arbeit befasste sich mit der Bewertung lokaler Indikatoren (Abundanzen von Baumarten als Zeiger für Bodenfruchtbarkeitsparameter) in Zusammenhang mit gemessenen Bodenwerten. Dieser Teil bezog sich ausschließlich auf den extensiv bewirtschafteten Standort Nong Khao. Interviews mit Landwirten ergaben eine Liste von 11 Indikator-Baumarten für Bodenqualitätsparameter wie ‚gute Eignung zum Anbau von Reis und Gemüse‘, ‚ungeeignet für Reis‘ oder ‚verhärteter Boden‘. Die Daten aus den in Teil 1 beschriebenen botanischen Aufnahmen auf 135 Parzellen mit Brachedauer zwischen einem und zehn Jahren wurden als Basis auch für diesen bodenbezogenen Teil der Studie verwendet. Verschiedene statistische Regressionsmodelle zur Schätzung der Bodenfruchtbarkeitswerte, die einerseits auf den Abundanzen ausschliesslich der Indikatorarten, andererseits zusätzlich auf den Abundanzen der kompletten Artenlisten basierten, wurden dann hinsichtlich ihrer Aussagekraft verglichen. Die Messparameter organische Bodensubstanz (OBS), pH, pflanzenverfügbarer Phosphor (Pav) repräsentierten dabei die Kriterien der Landwirte für geeigneten bzw. ungeeigneten Boden zum Reis-/Gemüseanbau, und Trockenraumdichte (BD, für bulk density) stand für das Kriterium Bodenverhärtung. Diese Parameter veränderten sich während der Brachezeit signifikant, erreichten von anfänglich relativ höchsten Werten Minima in Jahr sechs und sieben, bevor eine allmähliche Verbesserung zum Ende der Brachezeit hin einsetzte. Die Mehrzahl der Indikatorarten, wie z.B. Macaranga denticulata für Pav oder Dalbergia cultrata für die OBS, waren zugleich auch klar zu den Qualitätskriterien der Bauern korreliert. Nur in einem Fall wurde ein Bauernindikator für verhärtete Böden durch die statistische Regression als P-Zeiger eingeordnet.
Die Erweiterung der Modelldatenbasis um weitere Inventurdaten verbesserte die Aussagekraft der Modelle für die verschiedenen Bodenparameter deutlich um einen AIC Wert von mindestens |2|. Zehn der zusätzlich einbezogenen Arten konnten das ursprüngliche Modell eindeutig verbessern. Im Gegensatz dazu stimmte die Betrachtung der Dynamik relativer Dichten, das heißt Abundanzen einer Art relativ zur Gesamtindividuenzahl über alle Arten, nicht immer mit der Dynamik der Bodenparameter überein. Als Entscheidungsgrundlage für den Beginn eines neuen Anbauzyklus erscheinen die Ergebnisse der Regressionsmodelle besser geeignet.
Der hier beschriebene Ansatz von Indikatorarten auf Bodeneigenschaften zu schließen kann als generisch im Sinne von standortunabhängig betrachtet werden. Dabei sollten jedoch die Bodenparameter standortspezifisch gewählt werden. Die Aufnahme weiterer Kriterien von Landwirten, wie zum Beispiel Unkrautunterdrückung (bei der Wahl der Brachezeit oft wichtiger als Bodenfruchtbarkeit) repräsentiert durch Baumhabitusparameter, könnte dabei Bodenfruchtbarkeitskriterien sinnvoll ergänzen. Dadurch würde die Relevanz der Methode in der Anwendung insgesamt erhöht.
Angesichts vielfältiger Entscheidungskriterien der Rehabilitation von Ökosystem- und Bodenfunktionen kann im konkreten Fall dieser Studie eine Verkürzung der Brachezeiten an beiden Standorten nicht empfohlen werden.
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Notes
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Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute for Plant Production and Agroecology in the Tropics and Subtropics
Examination date
2020-07-01
Supervisor
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ISSN
ISBN
Language
English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
Original object
Standardized keywords (GND)
Sustainable Development Goals
BibTeX
@phdthesis{Tongkoom2021,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6625},
author = {Tongkoom, Krittiya},
title = {Reconciling indigenous and scientific ecosystem and soil fertility indicators in swidden systems of Northern Thailand},
year = {2021},
school = {Universität Hohenheim},
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