Abstract An accurate and high-resolution mapping of soil properties allows optimizing the management of irrigation and fertilization at field scale by applying variable amounts of water and nutrients. Site-specific management (SSM) is fundamental to improve crop yield and to use resources more efficiently, improving environmental sustainability. Adoption of site-specific management practices requires the delineation in the field of subregions with similar soil properties affecting yield (site-specific management units (SSMU)). It is common practice to characterize the spatial variability of soil properties through electromagnetic induction (EMI) surveys to obtain soil electrical conductivity (EC) maps that can be used to delineate SSMU. The objectives of this work, carried out over a uniformly drip-irrigated and fertilized maize, were to (i) delineate SSMU from EC maps; (ii) compare the SSMU inferred from measurements with two different EMI sensors; (iii) map the soil-available water-holding capacity (AWC) from EC maps through a regression model between EC and measured AWC; and (iv) evaluate significant differences of crop yield among the SSMU. The EC maps at increasing depths were processed through principal component analysis, and three SSMU were delineated for both EMI sensors using the Management Zone Analyst software. The significant difference in crop yield across the three SSMU, tested through the analysis of variance, suggested that AWC was the main limiting factor in crop yield. This result highlights the importance of a variable-rate irrigation based on SSMU, which could be a solution to save water and increase crop yield.

中文翻译：

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通过 EMI 调查绘制土壤水分容量图，以描绘灌溉田内特定地点的管理单位

摘要 精确和高分辨率的土壤特性图可以通过应用不同数量的水和养分来优化田间规模的灌溉和施肥管理。特定地点管理 (SSM) 是提高作物产量和更有效地利用资源、改善环境可持续性的基础。采用特定地点的管理做法需要在田间划定具有影响产量的相似土壤特性的子区域（特定地点管理单位（SSMU））。通常的做法是通过电磁感应 (EMI) 调查来表征土壤特性的空间变异性，以获得可用于描绘 SSMU 的土壤电导率 (EC) 图。这项工作的目标是在均匀滴灌和施肥的玉米上进行，将 (i) 从 EC 地图中描绘出 SSMU；(ii) 比较从使用两个不同 EMI 传感器的测量推断出的 SSMU；(iii) 通过 EC 和测量的 AWC 之间的回归模型，从 EC 地图绘制土壤有效持水量 (AWC)；(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(ii) 比较从使用两个不同 EMI 传感器的测量推断出的 SSMU；(iii) 通过 EC 和测量的 AWC 之间的回归模型，从 EC 地图绘制土壤有效持水量 (AWC)；(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(ii) 比较从使用两个不同 EMI 传感器的测量推断出的 SSMU；(iii) 通过 EC 和测量的 AWC 之间的回归模型，从 EC 地图绘制土壤有效持水量 (AWC)；(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(iii) 通过 EC 和测量的 AWC 之间的回归模型，从 EC 地图绘制土壤有效持水量 (AWC)；(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(iii) 通过 EC 和测量的 AWC 之间的回归模型，从 EC 地图绘制土壤有效持水量 (AWC)；(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。(iv) 评估 SSMU 之间作物产量的显着差异。通过主成分分析处理深度增加的 EC 地图，并使用 Management Zone Analyst 软件为两个 EMI 传感器描绘三个 SSMU。通过方差分析测试，三个 SSMU 之间作物产量的显着差异表明 AWC 是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。通过方差分析，表明AWC是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。通过方差分析，表明AWC是作物产量的主要限制因素。这一结果凸显了基于 SSMU 的可变速率灌溉的重要性，这可能是节水和提高作物产量的解决方案。