Содержание
Создание электронной карты плодородия почв Карелии | Новиков
1. Ахметова Г.В. Использование ГИС-технологий для идентификации болотных почв при обновлении электронной почвенной карты Карелии // Интеркарто / ИнтерГИС. 2020. (принято в печать)
2. Ахметова Г.В., Бахмет О.Н. Цифровая версия почвенной карты Карелии масштаба 1 : 500 000 // Разнообразие лесных почв и биоразнообразие лесов. Сборник материалов V Всерос. науч. конф. по лесному почвоведению с междунар. участием. Пущино: ИФХиБПП РАН, 2013. C. 31–33.
3. Ахметова Г.В., Бахмет О.Н., Новиков Г.С., Медведева М.В., Солодовников А.Н. Разработка геоинформационной системы “Почвы Республики Карелия”: формирование концепции и структуры // ИнтерКарто / ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. Т. 24. Ч. 2. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. C. 262–270. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-262-270.
4. Заносова В.И., Гребенкина Д.М. Методика оцифровки для создания тематических карт орошаемого массива // Вестник Алтайского государственного аграрного университета.
2016. № 6 (140). С. 42–48.
5. Карта плодородия почв Карелии, Масштаб: 1 : 500 000. Сост. Р.М. Морозова.
6. Морозова Р.М. Лесные почвы Карелии. Л.: Наука, 1991. 184 с.
7. Почвенная карта Карелии, Масштаб: 1 : 500 000 / сост. О.Н. Михайловская. 1955 г.
8. Савин И.Ю. Проблема масштаба в современной почвенной картографии // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2019. № 97. С. 5–20. DOI: 10.19047/0136-1694-2019-97-5-20.
9. Савин И.Ю., Жоголев А.В., Прудникова Е.Ю. Современные тренды и проблемы почвенной картографии // Почвоведение. 2019. № 5. С. 517–528. DOI: 10.1134/S0032180X19050101.
10. Савин И.Ю., Овечкин С.В. Об обновлении среднемасштабных почвенных карт // Почвоведение. 2014. № 10. С. 1184–1192. DOI: 10.7868/S0032180X14100128.
11. Самофалова И.А. Современные проблемы классификации почв. Пермь: Изд-во ФГБОУ ВПО Пермская ГСХА, 2012. 175 с.
12. Солодовников А.Н. База данных “Почвы Карелии” (св-во о гос. регистрации №2012620683) // Официальный бюллетень “Программы для ЭВМ.
Базы данных. Топологии интегральных микросхем”. 2012. № 8.
13. Федорец Н.Г., Морозова Р.М., Синькевич С.М., Загуральская Л.М. Оценка продуктивности лесных почв Карелии. П.: КарНЦ РАН, 2000. 195с.
14. Федорец Н.Г., Морозова Р.М., Солодовников А.Н. Лесные почвы Карелии и оценка их продуктивности // Труды Карельского научного центра РАН. 2003. Вып. 5. С. 108–120.
15. Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования: Сб. ст. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2012. 357 с.
16. Яковлев Ф.С., Воронова В.С. Типы лесов Карелии и их природное районирование. Петрозаводск, 1959. 82 с.
17. Andrews S.S., Karlen D.L., Cambardella C.A. The soil management assessment framework: A quantitative soil quality evaluation method // Soil Science Society of America Journal. 2004. No. 68 (6). P. 1945–1962.
18. Kwabena A.N. Using soil fertility index to evaluate two different sampling schemes in soil fertility mapping: A case study of Hvanneyri, Iceland.
United Nations University Land Restoration Training Programme (final project). 2011. 45 p. URL: https://www.grocentre.is/static/gro/publication/390/document/nketia_2011_final.pdf.
19. Miller B.A., Schaetzl R.J., Krist Jr F.J. The Soil Productivity Index: Taxonomically Based, Ordinal Estimates of Soil Productivity // Conference: Association of American Geographers Annual Meeting. New York. USA. 2012. DOI: 10.13140/2.1.3036.5127.
20. Moran E.F., Brondizion E.S., Tucker J.M., Da Silva-Forsberg M.C., McCracken S., Falesi I. Effects of soil fertility and land use on forest succession in Amazonia // Forest Ecology and Management. 2000. No. 139 (1–3). P. 93–108. DOI: 10.1016/S0378-1127(99)00337-0.
21. Nussbaum M., Spiess K., Baltensweiler A., Grob U., Keller A., Greiner L., Schaepman M.E., Papritz A. Evaluation of digital soil mapping approaches with large sets of environmental covariates // Soil. 2018. No. 4. P. 1–22. DOI: 10.5194/soil-4-1-2018.
22. Özyazici M.A., Dengiz O.
, Sağlam M., Erkoçak A., Türkmen F. Mapping and assessment-based modeling of soilfertility differences in the central and eastern parts of the BlackSea region using GIS and geostatistical approaches // Arabian Journal of Geosciences. 2017. No. 10 (45). P. 2–9. DOI: 10.1007/s12517-016-2819-6.
23. Panwar P., Pal S., Reza S.K., Sharma B. Soil Fertility Index, Soil Evaluation Factor, and Microbial Indices under Different Land Uses in Acidic Soil of Humid Subtropical India // Communications in Soil Science and Plant Analysis. 2011. No. 42 (22). P. 2724–2737. DOI: 10.1080/00103624.2011.622820.
24. Schaetzl R.J., Krist F.J. Jr., Miller B.A. In review. Introducing the Soil Fertility Index: a taxonomically based, ordinal estimate of soil fertility // Soil Science. 2012. No. 177. P. 288–299. DOI: 10.1097/SS.0b013e3182446c88.
Замглавы Минземимущества РТ заявил о необходимости обновить почвенные карты Татарстана
12 декабря 2018 21:46
Надежда Гордеева
Последнее обновление почвенных карт в республике проводилось в 2008 году, отметил Рустэм Мерзакреев.
(Казань, 12 декабря, «Татар-информ», Надежда Гордеева). Заместитель министра земельных и имущественных отношений РТ Рустэм Мерзакреев заявил о необходимости обновления почвенных карт республики. Соответствующее предложение прозвучало сегодня на заседании Комитета Госсовета Татарстана по экологии, природопользованию, агропромышленной и продовольственной политике.
«В республике всегда уделялось большое внимание почвенным обследованиям. До 2000 года мы довольно регулярно их проводили, каждый год обновляли почвенные карты одного-двух районов. С начала 2000-х годов полевые обследования не проводятся. Хотя мы имеем лучшие карты в России, но они постепенно начинают стареть. Последнее обновление карт мы делали в 2008 году», – сказал докладчик.
По его мнению, бездействие в этом вопросе может иметь ряд последствий. «Вот мы много говорим о неиспользовании сельхозземель. Но, наверное, не менее плохо, когда у нас почва варварски обрабатывается и падает плодородие.
При этом у нас есть как собственники земельных участков, так и арендаторы. Собственники и то некачественного обрабатывают почву, а как мы контролируем арендатора? Как он использует землю, насколько упало плодородие почвы? Обследования не проводятся», – подчеркнул Мерзакреев.
Он предложил выйти на 40-летний срок обновления почвенных карт. «Даже в сложные 90-е годы мы находили средства на обследование одного-двух районов. Я считаю, что, наверное, можно пойти на 40-летний срок обновления карт. У нас 43 района. Если будем обновлять почвенные карты по одному району в год, мы обеспечим этот срок. Нам надо изыскать деньги и начать обновление почвенных карт», – отметил он.
Проблему охраны почв и ее плодородия усугубляют большая рассеченность территории республики оврагами общей протяженностью более 27 тыс. км, водная эрозия, которой подвержены около 1,4 млн га (42%) пашни, добавил замминистра сельского хозяйства и продовольствия РТ Ильдус Габдрахманов. «Соответственно, это приводит к более быстрому снижению плодородия почв.
За 30 лет мы потеряли гумус на 0,2%, с 4,7% до 4,5%», – посетовал он.
Кроме того, по его словам, остается проблема кислых почв, хотя ежегодно более 70 тыс. га известкуется. «Доля кислых почв сохраняется на уровне свыше 1,4 млн га», – заметил замминистра.
В части сохранения и восстановления плодородия почвы проделана серьезная подготовительная работа, продолжил он. Например, разработана ведомственная программа «Внедрение биологической системы земледелия на территории РТ», которая заработает с 2019 года. «Ее реализация поможет приостановить истощение почв из-за недостаточного внесения минеральных и органических удобрений. В этом нам поможет полная сидерация всех паров, это ежегодно свыше 300 тыс. га, а также распашка, обновление ежегодно свыше 100 тыс. га многолетних трав», – рассказал Габдрахманов.
Говоря о цифровизации сельского хозяйства, он сообщил, что завершается внедрение первого этапа Геоинформационной системы агропромышленного комплекса РТ. При внедрении системы оцифровано и паспортизировано более 41 тыс.
полей республики. «Сегодня 96% пашни Татарстана оцифровано. Совместно с Университетом Иннополис разрабатывается дополнение в ГИС АПК, которое апробировано в двух пилотных районах – Пестречинском и Сабинском – по истории использования каждого поля с 1985 года, а также восстановлена почвенная карта этих районов», – заключил докладчик.
Понимание почвенных карт на глобальном уровне
Модули и курсы InTeGrate > Будущее продовольствия > Материалы для учащихся > Модуль 5: Почвы как ключевой ресурс для продовольственных систем > Модуль 5.1: Основы почв > Понимание почвенных карт на широком глобальном уровне
Узнать больше
Скрыть
Эти материалы являются частью коллекции проверенных в классе модулей и курсов, разработанных InTeGrate.
Материалы вовлекают учащихся в понимание земной системы, поскольку она переплетается с ключевыми социальными проблемами.
Коллекция находится в свободном доступе и готова к адаптации преподавателями бакалавриата для различных курсов, включая:
общеобразовательные или профильные курсы по дисциплинам, связанным с Землей, таким как геонауки или науки об окружающей среде,
обществознание, инженерия и другие науки, а также курсы по междисциплинарным программам.
Ознакомьтесь с коллекцией »
Для инструктора
Эти материалы для учащихся
дополнить
Будущее еды
Инструкторские материалы.
Если вы хотите, чтобы ваши ученики имели доступ к учебным материалам, мы предлагаем вам либо
укажите их на студенческую версию
который опускает обрамляющие страницы с информацией, предназначенной для
факультет (и этот ящик). Или вы можете скачать эти страницы в нескольких форматах
которые вы можете включить на веб-сайт своего курса или в локальную систему управления обучением.
Узнайте больше об использовании,
изменение и обмен учебными материалами InTeGrate.
Почвоведы проделали огромную работу по составлению карты структуры почвы на глобальном уровне.
Самая актуальная и подробная работа связана с картографической работой Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций, которая теперь является независимым агентством, известным как Международный центр информации о почвенных ресурсах (ISRIC), и основана на классификации набора диагностических типов. верхних слоев почвы, встречающихся в разных климатических условиях, возрастах ландшафта и типах растительности. Детали этой системы 5 , однако, выходят за рамки этого курса, и, чтобы обобщить введение в глобальное плодородие почвы в этом разделе, мы представляем упрощенную версию системы Министерства сельского хозяйства США (USDA), которая до сих пор широко используется практикующими почвоведами. В Соединенных Штатах. Система USDA очень хорошо согласуется с системой ISRIC на этом упрощенном уровне и позволяет понять общие черты географии питательных веществ в почве в том виде, в каком мы ее представили (рис. 3.8).
Рис.
3.8. Упрощенная карта типов почв в мире и связанных с ними характеристик, относящихся к системе классификации почв Министерства сельского хозяйства США.
Источник: адаптировано С. Ванеком из Службы охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США (NRCS). почв, а также обобщает знания в этом модуле о том, как почвы возникают в результате взаимодействия исходного материала, времени, климата, растительности и других факторов. Например, вы заметите, что всего четыре очень общих обобщенных типа (см. раздел 1 ключевого слова о почвах, « Преобладающие глобальные почвы «на рис. 3.8) покрывают большую часть земной поверхности и могут быть организованы в грубую типологию осадков от влажных до сухих, наряду с их возрастом и типами растительности (например, тропические и субтропические леса). ; другие типы леса, пастбища и пустынная растительность.) Почвы, образованные пастбищами умеренного пояса, сыграли огромную роль в недавней истории, потому что, как только люди разработали стальные плуги, достаточно прочные для обработки прерий, эти моллисоли можно было обрабатывать и они стали житницами современной эпохи (например, Великие равнины США и Канады, Украина, аргентинские пампасы).
В глобальном масштабе также существуют небольшие очаги почв, которые в значительной степени зависят от их исходного материнского материала. Андисоли или почвы из вулканического пепла являются прекрасным примером этого: хотя их глобальные масштабы незначительны и даже невидимы на нашей карте (рис. 3.8) в этом масштабе, они часто встречаются в районах с высокой плотностью населения, таких как Эквадор, J Апан и Руанда. Высокая плотность населения не случайна, а происходит именно потому, что эти почвы обладают высоким потенциалом плодородия и стали чрезвычайно важными в этих местных пищевых системах. Упрощенная глобальная карта почв также является способом пространственной концептуализации ряда ключевых ограничивающих факторов в почвах, с которыми приходится сталкиваться производителям продуктов питания: кислые, удерживающие фосфор почвы в сильно выветрелых тропических и субтропических почвах, удерживание фосфора в вулканических почвах и риск засоление почв в условиях сухого климата.
Кроме того, следует отметить, что широкие полосы почвы от молодого до среднего возраста и с плодородием от умеренного до высокого (светло-зеленые на нашей карте) могут быть доминирующим типом почвы в мире, а также включают многие области, которые имеет решающее значение с точки зрения результатов устойчивости антропогенно-природных систем по отношению к почвам.
Поскольку это, как правило, « средние-все » почвы (средний возраст, среднее плодородие, средняя глубина, средний pH, средняя влажность и т. д.), они не активно отговаривают человеческие системы от их занятия высокой плотностью населения или интенсивностью управления. и производства, особенно по мере роста населения мира. Однако эти почвы часто легко деградируют, и поэтому устойчивые методы особенно важны для гарантии производства продуктов питания в будущем.
Получение информации о почвах с помощью суффикса порядка почв в названии почвы в соответствии с системой таксономии почв USDA.
Таксономия почв — это огромная система классификации, которая поначалу может сбивать с толку. Но знание первого уровня классификации может быть очень полезным, так же как знание того, является ли животное китом или жуком, чрезвычайно полезно по сравнению с тем, чтобы ничего не знать. Чтобы классифицировать почвы в широком смысле с точки зрения их ограничений и продуктивного потенциала, мы можем использовать почвенные порядки системы USDA (см.
названия порядков в скобках на рис. 3.8).
Приведенный ниже ключ поможет вам использовать последние несколько букв названия почвы, присвоенного Министерством сельского хозяйства США, а также данные мирового картографического ресурса ISRIC, чтобы узнать, какие типы почв присутствуют во всем мире или конкретно в ваших регионах. Категории те же, что представлены на рис. 3.3, и вы можете использовать функцию запроса в картографе почв мира ISRIC, чтобы узнать, какие названия почв USDA присутствуют в каждой области, и сделать выводы о потенциальном плодородии и свойствах почвы. почвы на широком уровне.
Во-первых, см. ресурс ISRIC в SoilGrids. Это также использовалось в формирующем оценивании для Модуля 3.1.
В картографе ISRIC вам нужно будет щелкнуть значок слоев в правом верхнем углу и установить слой «Таксономия почвы: TAXOUSDA» и выбрать «Все подклассы TAXOUSDA» — при запросе карты с помощью правого щелчка мыши. , вы получите процентную разбивку различных порядков почвы в этом месте.
| Название почвы с окончанием | Значения | Пример | ||
|---|---|---|---|---|
| -Epts -Ents -Alfs | Entols | Entols Entols. Inc ept изолы: начало почвообразования – почвы от среднего до высокого плодородия Изолы Alf : широкий класс среднего возраста, почвы от среднего до высокого плодородия | Гаплудальфы глоссоборные Ортенты | |
| -Ols | M ol lisols: прерийные почвы, с высоким содержанием органического вещества, обычно нейтральный pH, плодородные, глубокие | Dystric haplustolls | ||
| -Ids | Ar | Ar 2 ids | Ar 2 ids 9025 сухие почвы, как правило, сухие почвы | Argids |
| -ODS | SP OD OSOLS -Хвойные лесные почвы с выщелачиванием с кислотной иглой | |||
| -ST 9009 -OXSES | ||||
| -ST 9009 -OXSES | ||||
-ST. 0028 isols – теплый регион, старые, выщелоченные почвыOx изолы – древнейшие тропические почвы, образованные только остатками выветривания, оксидами металлов | Udults | |||
| -Ands | And isols- volcanic ash soils | Vitrands | ||
| -Erts | V ert isols – highly weathered limestone, with shrink-swell clays. | Удерц |
5 Тем не менее, вы можете ознакомиться с этим впечатляющим глобальным ресурсом и определениями почвенных горизонтов в ISRIC.
« Предыдущая страница Следующая страница »
Эти материалы являются частью набора проверенных в классе модулей и курсов, разработанных InTeGrate.
Материалы вовлекают учащихся в понимание земной системы, поскольку она переплетается с ключевыми социальными проблемами.
Коллекция находится в свободном доступе и готова к адаптации преподавателями бакалавриата для различных курсов, включая:
общеобразовательные или профильные курсы по дисциплинам, связанным с Землей, таким как геонауки или науки об окружающей среде,
обществознание, инженерия и другие науки, а также курсы по междисциплинарным программам.
Знакомство с коллекцией »
Создание зон управления плодородием почвы
Введение
Анализ почвы для измерения наличия питательных веществ и разработки рекомендаций по удобрениям и извести является неотъемлемой частью программы управления плодородием почвы. Традиционный метод отбора проб почвы с поля состоит в том, чтобы взять от 15 до 20 кернов в случайных местах на зигзагообразном разрезе поля, избегая нечетных или нерепрезентативных участков поля, чтобы не исказить выборку. Этот метод по-прежнему рекомендуется, если вы хотите оценить средний уровень плодородия почвы в поле и получить рекомендацию по фиксированной норме внесения удобрений на основе среднего состояния поля. Однако по мере развития сельскохозяйственных технологий в последние годы появилась возможность оценить изменчивость типов почвы и потенциал урожайности в пределах поля, а также разработать зоны управления плодородием, в которых можно отдельно брать пробы почвы и получать рекомендации по удобрениям, адаптированным для каждой зоны.
Вообще говоря, эта концепция является частью точного управления плодородием почвы и частью более широкого набора методов точного земледелия.
Для определения зон управления плодородием вам необходимо иметь доступные пространственные данные о ваших полях, такие как карты урожайности или карты электропроводности почвы (EC). Кроме того, подход с точным определением плодородия почвы полезен только в том случае, если у вас есть доступ к разбрасывателям извести и удобрений с переменной нормой внесения, которые могут автоматически изменять норму внесения по мере того, как разбрасыватель перемещается по различным зонам поля. Все большее число фермеров, компаний по производству удобрений и частных консультантов теперь имеют доступ к набору инструментов, необходимых для точного управления плодородием почвы. Чтобы предоставить основанное на исследованиях руководство по методам создания зон управления для точного плодородия почвы, Пенсильванский совет по сое профинансировал серию исследовательских испытаний, которые были завершены в 2018 году, и еще одну серию, которая будет проведена в 2019 году.
. Одной из целей этих испытаний было определение того, какой тип пространственных данных полезен для определения зон поля, которые должны быть разделены на разные единицы управления для отбора проб почвы и внесения различных доз удобрений.
Исследовательский подход
Эксперименты проводились на четырех полях соевых бобов промышленного масштаба в Центральной Пенсильвании. На каждом поле мы собрали исторические карты урожайности с мониторов урожайности комбайнов, карты электропроводности почвы с помощью сенсорной тележки Veris 3100 и карты давления прижимной силы сеялки с датчиков прижимной силы Precision Planting. Эти карты являются наиболее доступными пространственными данными, которые в настоящее время собирают фермеры и консультанты. Затем на каждом поле мы определили 24 точки отбора проб почвы, расположенные на участках поля, которые различались потенциалом урожайности, электропроводностью почвы и прижимной силой сеялки. В каждой из 24 точек отбора проб почвы мы объединили 12 кернов почвы, взятых с глубины 0–6 дюймов, в один образец для регулярного анализа плодородия почвы.
Мы также измерили состав почвы в виде процента песка, ила и глины.
Основываясь на анализе плодородия и гранулометрического состава почвы, мы распределили 24 точки отбора проб почвы на каждом поле по группам на основе схожести результатов анализа почвы. Образцы почвы, принадлежащие к одной и той же группе, имеют одинаковые тестовые уровни почвы друг для друга и должны рассматриваться как отдельная единица управления. Между группами некоторые аспекты результатов испытаний почвы должны различаться, что приводит к разным рекомендациям по удобрениям. После того, как 24 точки отбора проб почвы были сгруппированы в единицы управления на основе результатов их почвенных испытаний, мы хотели увидеть, какие пространственные переменные (карты урожайности, электропроводность почвы и прижимная сила сеялки) лучше всего позволяют предсказать, к какой группе плодородия относится каждая точка отбора проб почвы. принадлежал. Например, можно ли эффективно использовать карту EC почвы, чтобы отнести точку отбора проб почвы к правильной группе плодородия? Или это была карта урожайности? Или какая-то комбинация всех трех пространственных карт? Знание того, какой тип пространственных данных лучше всего подходит для дифференциации поля на различные зоны управления плодородием почвы, поможет фермерам и агрономам использовать слои пространственных данных для создания зон наилучшего управления плодородием.
Статистический метод, который мы использовали для поиска лучших переменных-предикторов, представлял собой дискриминантный анализ.
Результаты и обсуждение
На всех четырех полях, которые мы изучали, 24 точки отбора проб почвы можно разделить на две или три группы управления плодородием почвы, которые имели значительно разные уровни проб почвы в группах (таблица 1). Параметры плодородия почвы, которые различались между группами, включали некоторую комбинацию емкости катионного обмена (ЕЕС), Р, К, S, рН и % глины. На всех полях, кроме одного (37A), где уровни фосфора и калия в почве превышали оптимальные, различия в уровнях проб почвы между группами привели бы к разным рекомендациям по фосфору, калию или извести для разных групп. На поле 37A рекомендуемые удобрения для P и K будут равны нулю, чтобы позволить уровням питательных веществ снизиться до оптимального диапазона перед началом внесения поддерживающих удобрений. Однако из-за разных уровней плодородия на этом поле некоторые зоны, вероятно, достигнут оптимального уровня раньше, чем другие зоны, поэтому в конечном итоге рекомендации по удобрениям для разных зон будут разными.
| Field | Fertility Group | CEC meq/100g | K ppm | P ppm | S ppm | pH | Clay % |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D10 | Сигн. Диф. | * | * | * | * | * | |
| 1 | 15 | 168 | 15 | 15 | 7,0 | 42 | |
| 2 | 11 | 142 | 29 | 23 | 5,7 | 28 | |
| 37А | Сигн. Диф. | * | * | * | * | * | |
| 1 | 10 | 194 | 87 | 15 | 6,6 | 28 | |
| 2 | 15 | 252 | 98 | 16 | 6,9 | 34 | |
| 3 | 18 | 262 | 50 | 15 | 7,5 | 43 | |
| 44ч | Сигн. Диф. | * | * | * | * | * | |
| 1 | 9 | 70 | 60 | 13 | 6,6 | 30 | |
| 2 | 11 | 86 | 70 | 10 | 7,1 | 36 | |
| 3 | 17 | 150 | 108 | 11 | 7,5 | 45 | |
| Г2 | Сигн. Диф. | * | * | * | * | ||
| 1 | 10 | 84 | 30 | 15 | 6,5 | 37 | |
| 2 | 10 | 106 | 51 | 14 | 6,4 | 30 | |
| 3 | 13 | 167 | 67 | 13 | 6,7 | 35 |
Таблица 1.
Результаты испытаний на плодородие почвы, усредненные для каждой группы плодородия на каждом поле. Внутри поля столбцы со знаком * имеют значительно разные уровни в одной или нескольких группах (P<0,05).
Пространственными данными, которые были наиболее важными для прогнозирования того, к какой группе плодородия принадлежала каждая точка отбора проб почвы, была карта ЕС почвы. Карты урожайности часто коррелировали с ЕС почвы и, таким образом, также обеспечивали некоторую предсказательную способность. В некоторых случаях карты урожайности предоставили дополнительную информацию, которая помогла еще больше разделить точки отбора проб почвы на разные группы плодородия. Карты прижимной силы сеялки, как правило, давали очень мало информации, которая была бы полезна при распределении образцов почвы по группам плодородия.
На рис. 1 точки отбора проб почвы в каждом поле кодируются по группе плодородия и нанесены на карту ЕС почвы в поле. Группы плодородия обычно следуют градиентам ЕС в почве по всему полю.
Таким образом, карту ЕС почвы можно использовать для разделения поля на различные зоны управления, пробы которых берутся отдельно. Важность карт EC почвы для определения зон плодородия почвы, вероятно, связана с тем, что измерение EC почвы является хорошим показателем содержания глины в почве, а содержание глины в почве влияет на многие аспекты доступности питательных веществ. По мере увеличения содержания глины увеличивается и КЭП, который является резервуаром для удержания К + , Mg 2+ и Ca 2+ , а также обменная кислотность. При большем резервуаре обменной кислотности потребуется больше извести для нейтрализации кислотности и повышения рН почвы. И наоборот, почва с высоким значением ЕКО будет медленнее подкисляться. Поверхности глинистых частиц также сильно поглощают фосфор, поэтому требуется большее количество фосфорных удобрений для повышения уровня проб почвы по мере увеличения содержания глины.
Рисунок 1. В пределах каждого поля точки отбора проб почвы, принадлежащие к разным группам плодородия, накладываются на карту ЕС почвы поля.
Высокие значения ЕС соответствуют увеличению содержания глины. Уровни проб почвы для каждой группы плодородия перечислены в таблице 1.
Карты урожайности также оказались полезной переменной для дифференциации точек на единицы управления плодородием почвы. Различные зоны урожайности будут иметь разные уровни выноса питательных веществ культурой, что может привести к различиям в уровнях плодородия почвы с течением времени. Разные уровни урожайности также могут иметь разные рекомендации по удобрениям, даже если уровень испытаний почвы одинаков, поскольку компонент технического обслуживания подхода «создать и поддерживать» к рекомендациям по плодородию предназначен для замены количества питательных веществ, удаляемых культурой.
Выводы
Результаты этого исследования показывают, что карты ЕС почвы, за которыми следуют карты урожайности, являются наиболее полезными типами пространственных данных, которые можно использовать для определения зон управления плодородием почвы.
Эти два типа данных с наибольшей вероятностью выявляют естественные различия в типах почвы и потенциальной урожайности на поле, что может привести к различным рекомендациям по удобрениям. На основе этой информации можно разработать карты предписаний по внесению удобрений и извести с переменной нормой внесения удобрений. Карты EC почвы должны быть разработаны только один раз для поля и являются относительно экономичной услугой, предоставляемой многими консультантами по растениеводству и продавцами удобрений. Карты EC почвы сами по себе полезны для определения зон управления плодородием почвы, но наложение карт урожайности с EC почвы может помочь в дальнейшем уточнении зон управления. Учитывая широкую доступность мониторов урожайности комбайнов и относительную экономичность картирования ЕС почвы, использование этих данных для определения различных зон управления плодородием почвы на поле стоит рассмотреть тем, кто заинтересован в точной настройке своей программы плодородия почвы.
Благодарности
Мэтью Реллафорд участвовал в сборе данных, анализе данных и управлении экспериментом.