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Linking soil health indicators to management history and soybean yield
Field Crops Research ( IF 5.8 ) Pub Date : 2023-04-24 , DOI: 10.1016/j.fcr.2023.108951
Lindsay Chamberlain Malone, Matthew D. Ruark, Christopher J. Kucharik, Thea Whitman, Shawn P. Conley

Many soil health tests quantify some portion of soil organic matter, through both extractions and incubations. Four such tests have been identified as potentially useful measurements for farmers to track soil health on their farm, alongside typical routine soil testing: permanganate oxidizable carbon (POXC), mineralizable carbon (Min C), potentially mineralizable nitrogen (PMN), and autoclaved citrate extractable protein (ACE-N). These indicators have been related to crop yield, but not for soybean productivity. Our study relied on soil samples (0–15 cm) and field history data from 323 producer-managed soybean fields throughout Wisconsin between 2019 and 2021. Our first objective was to explore the impact of management history and inherent soil factors like texture and drainage class on soil health indicator values. Both conditional inference trees and random forest analysis were used to explore these relationships. Inherent factors like texture class and drainage class were important for determining capacity of a soil to achieve high soil health values. Some management factors were important as well, such as crop rotation (for POXC) and manure use (for ACE-N and PMN). Our second objective was to explore the relationship of these four soil health indicators and soybean seed yield using the same analyses. The conditional inference tree explaining soybean yield only showed soil order as a consistent predictor of yield. Random forest analysis showed latitude was the most important factor for soybean yield, followed by POXC. Further analysis showed a positive relationship between POXC and soybean yield (p < 0.001; Adj. R2 = 0.16). This exploratory study underlines the need for regional benchmarks beyond texture class for these soil health indicators, including factors like drainage class, soil order, and location. The positive relationship between soybean yield and POXC provides a quantifiable goal, which may support soybean farmers in prioritizing soil health.



中文翻译:

将土壤健康指标与管理历史和大豆产量联系起来

许多土壤健康测试通过提取和培养来量化土壤有机质的一部分。除了典型的常规土壤测试外,四种此类测试已被确定为农民跟踪农场土壤健康的潜在有用测量:高锰酸盐可氧化碳 (POXC)、可矿化碳 (Min C)、潜在可矿化氮 (PMN) 和高压灭菌柠檬酸盐可提取蛋白 (ACE-N)。这些指标与作物产量有关,但与大豆生产力无关。我们的研究依赖于 2019 年至 2021 年间威斯康星州 323 个生产者管理的大豆田的土壤样本(0-15 厘米)和田间历史数据。我们的首要目标是探索管理历史和固有土壤因素(如质地和排水等级)的影响关于土壤健康指标值。条件推理树和随机森林分析都被用来探索这些关系。质地等级和排水等级等内在因素对于确定土壤实现高土壤健康值的能力很重要。一些管理因素也很重要,例如作物轮作(对于 POXC)和肥料使用(对于 ACE-N 和 PMN)。我们的第二个目标是使用相同的分析来探索这四种土壤健康指标与大豆种子产量的关系。解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 质地等级和排水等级等内在因素对于确定土壤实现高土壤健康值的能力很重要。一些管理因素也很重要,例如作物轮作(对于 POXC)和肥料使用(对于 ACE-N 和 PMN)。我们的第二个目标是使用相同的分析来探索这四种土壤健康指标与大豆种子产量的关系。解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 质地等级和排水等级等内在因素对于确定土壤实现高土壤健康值的能力很重要。一些管理因素也很重要,例如作物轮作(对于 POXC)和肥料使用(对于 ACE-N 和 PMN)。我们的第二个目标是使用相同的分析来探索这四种土壤健康指标与大豆种子产量的关系。解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 一些管理因素也很重要,例如作物轮作(对于 POXC)和肥料使用(对于 ACE-N 和 PMN)。我们的第二个目标是使用相同的分析来探索这四种土壤健康指标与大豆种子产量的关系。解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 一些管理因素也很重要,例如作物轮作(对于 POXC)和肥料使用(对于 ACE-N 和 PMN)。我们的第二个目标是使用相同的分析来探索这四种土壤健康指标与大豆种子产量的关系。解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R 解释大豆产量的条件推理树仅显示土壤顺序作为产量的一致预测因子。随机森林分析表明,纬度是影响大豆产量的最重要因素,其次是 POXC。进一步分析显示 POXC 与大豆产量呈正相关(p < 0.001;Adj. R2 = 0.16)。这项探索性研究强调了这些土壤健康指标的质地等级以外的区域基准的必要性,包括排水等级、土壤顺序和位置等因素。大豆产量和 POXC 之间的正相关关系提供了一个可量化的目标,这可以支持大豆种植者优先考虑土壤健康。

更新日期:2023-04-24
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