Summary
Традиционная процедура отбора проб почвы определяет количество проб почвы произвольно. Здесь мы предоставляем простой, но эффективных кластерных почвы-выборки для демонстрации пространственная неоднородность почвы и количественно определить количество необходимых проб почвы и точность связанных выборки.
Abstract
Почвы являются весьма разнородными. В общем количество проб почвы, необходимых для исследования почвы всегда были определены произвольно и связанные точности неизвестна. Здесь мы представляем подробный протокол для эффективной и кластерных почвы выборки в участке исследования и, опираясь на экспериментальной выборки с помощью этой конструкции, для демонстрации пространственная неоднородность почвы и информирование разумные выборки и связанные точность для будущие исследования. Протокол главным образом включает четыре этапа: выборки дизайн, коллекцию полей, анализ почвы и геостатистического анализа. Пошаговая процедура изменяется согласно бывшей публикаций. Продемонстрировать контрастные пространственных распределений почвы органического углерода (SOC) и углерода в почве микробной биомассы (МБК) под различные практики будут представлены два примера. Кроме того мы представляем стратегию для определения образца требования к размеру (РСБ) учитывая определенного уровня точности, основанный на участок уровень коэффициент вариации (кв). Протокол выборки поля и количественного определения размера выборки, которое будет оказывать помощь исследователей в поисках возможности выборки стратегии для удовлетворения исследовательских потребностей и наличия ресурсов.
Introduction
Почвы являются весьма разнородными биоматериалов1,2. Отбор проб почвы проводится для сбора наиболее репрезентативных выборок и характеризуют питательных веществ статус поля точно и недорого, как можно скорее. Изменчивость в почве находится в пространственная неоднородность почвы и точность количественной оценки. Когда пространственные вариации в почве не принимается во внимание, типичный почвы выборки может привести к существенный отход от истинной среднее значение переменной почвы, даже если сам анализ почвы является весьма точные3. Для гетерогенных исследования участка изменчивость часто имеет более важное значение, чем означает3; то есть выборки, что можно точно измерить обе изменчивости и означает будет предпочтительным.
Когда почва пространственные колебания далее изменяется из-за земель управления практики4,5,6, это более трудным для проведения выборки на основе точных почвы. Тем не менее, проблемы возникают также в отношении большого различия в ключевых почвы переменных (например, SOC и МБК)7 , которые передаются вызвать бедных ограничений параметров ключевых моделей, которые имеют решающее значение для долгосрочной глобальной почвы модели прогнозы по климата изменений8,9,10. Как стоимость проб почвы для характеристики поля изменчивости является ключевой проблемой, испрашивается стратегия отбора проб почвы простой, надежной и эффективной.
Существует множество различных подходов к сбору образцы представительной почвы на участке исследований, и их преимущества и недостатки кратко излагаются в таблице 1. В традиционной почвы выборки (т.е., простой и случайной выборки), случайный набор нескольких до более чем 10 проб почвы производится в участке исследования. В частности количество сэмплов в традиционной почвы выборки всегда определяется произвольно, и ошибки связанные выборки (т.е., точность) остается неизвестным.
| Дизайн выборки | Преимущества | Недостаток |
| Простой и случайной выборки | Экономически эффективной, быстрой и недорогой, широко принимается, легко операция, оптимальным в однородных сайта | Низкая точность и высокая вариация, < 5 образцов |
| Систематическая выборка | Высокая точность и известных вариации, оптимальным в больших масштабах неоднородной сайт | Экономически неэффективными, большой выборки |
| Стратифицированная выборка | Точная оценка означает, относительно легко операции, оптимальный для кластерных и стратифицированной региона | Экономически неэффективными, большой выборки (обычно меньше, чем систематической/сетки выборки) |
| Композиции | Экономически эффективные, точные средняя смета, простота эксплуатации, оптимальным в гетерогенных сайт | Неизвестное поле вариации, > 3 образцов для композита |
Таблица 1: преимущества и недостатки основных почвы, отбор образцов, принятых в сообществе исследования почвы. Таблице подведены от Tan et al. 3, Джонс12и Swenson и др. 11
По сравнению с простой и случайной выборки или композиции систематической и стратифицированной выборки можно добиться средства с высокой точностью, а также ассоциированных изменчивости (Таблица 1). Однако они потребуют интенсивного почвы выборки (например, несколько 100 образцов). Хотя точность и уверенность в, повышает уровень тест почвы с более образцов почвы, собранных за участок11, требование для большого числа проб почвы применяется как правило только для крупномасштабного исследования5,11 ; Это далеко за рамки доступности большинство почв научно-исследовательских проектов, проведенных в масштабе области участков из-за ограничений в ресурсах. Дизайн выборки предпочел бы сбалансировать компромиссные решения этих различных методов.
Ключевым вопросом для выборки почв необходимо определить количество необходимых проб почвы и связанные точности, учитывая вопросы исследований и полевых условиях. Например сокращение числа образцов почвы возможна в менее нарушенных сайтов пока еще достижения такой же уровень точности6, предлагая необходимо явно определить пространственная неоднородность (то есть, природа и возникновение изменчивость почвы) перед почвенных проб3. В самом деле такой экспериментальный выборка не рекомендуется в большинстве конструкций проб почвы. Поле ученые часто не признают важность оценки статистической мощности, когда они дизайн экспериментов.
Чтобы улучшить экспериментальные строгости в проб почвы, выборки простой и эффективный метод представлен в настоящем исследовании. Новый дизайн не только включить Точная характеристика питательных веществ почвы и изменчивости, но Кроме того, путем учета пространственная неоднородность почвы, обеспечить количественный способ сообщить количество проб почвы и точность связанных выборки для будущих исследований. Новый дизайн проб почвы должно помочь определить дополнительные стратегии, которые подходят их выборки и исследовательских потребностей исследователей. Общая цель этого метода заключается в том, предоставить количественные и манипулятивной подход к оптимизации стратегий выборки почв в контексте полевых исследований почвы biogeochemists и экологов.
Protocol
1. кластерный выборки в заговоре
- Выявление зон выборки в участке исследования. Определить количество квадратных сетки с одинаковой длины (т.е., рис. 1; Рисунок 3). На основании размера и формы участка исследования целевой количество квадратных сетки, как ожидается, будет шести до десяти, так что общее количество проб почвы контролируется ниже 30 в пределах участка (см. шаг 1.3).
- Марк центр каждого квадратной сетки (например, центр масс) и создать зону круговой выборки с диаметром равен длине стороны площади сетки.
- Стоять на центроид в круговой зоне с закрытыми глазами и бросить небольшой камень (или другой объект с весом) в случайном направлении и расстояние от центра тяжести.
- Если камень упал за пределами круговой области, сделайте это снова, до тех пор, пока первый расположение проб определяется.
- Повторите шаг 1.3 до тех пор, пока в круговой зоне получены три места случайной выборки.
- Поставьте флаги в трех местах отбора проб и количество каждого флага (т.е., 1, 2 и 3).
- Повторите шаги 1.3-1.5 в всех других зонах круговой выборки до тех пор, пока все места определяются и пронумерованы в последовательном порядке (т.е., 4, 5, 6 и т. д.).
2. расстояние измерения и сбор почвы на участке
- Выбрать одну угловую точку и определить его как происхождения для области выборки в заговоре.
- Измерить горизонтальные и вертикальные расстояния каждого отмеченного местоположения относительно начала координат и записать их в записной книжке поля x и y координаты.
- Использование почвы шнек взять ядро почвы (0 - 15 см) от каждого отмеченного места и этикетке мешок, основанный на номер флага. Повторите этот шаг, пока почва ядер принимаются на всех помеченных местах.
- Чтобы свести к минимуму влияние выборки (например, топчущий растений и почвы на участке), убедитесь, что мешки с образцы почвы внутри пребывания с их соответствующим флагом до монтажа все Сумки на участке сразу в конце коллекции.
- Транспортировки образцов почвы в охладители в лабораторию и обработать каждое ядро почвы в тот же день.
- Удалить корни от каждого ядра, сита его через сито почвы 2 мм и тщательно гомогенизировать каждый основной выборки до какого-либо анализа.
- Определить содержание влаги грунта в каждом образце печь сушки проб за 24 часа при температуре 105 ° С и наземное воздушно-сухой почвы проб до состояния порошка для анализа общего углерода (C) с помощью элементарного анализатор4. SOC является производным основаны на влагу и C содержание.
- Весят свежие почвенных проб (всего 10 g) и количественно почвы MBC хлороформ фумигации K2так4 добыча и калия персульфат пищеварение методы5.
- SOC и МБК набор данных объединяется с координатами x и y , основанных на числах флаг в заговоре.
3. описательный и геостатистического анализа в заговоре
- Для каждой переменной SOC и МБК Рассчитайте минимальное, максимальное, среднее, медиана и стандартное отклонение, а также коэффициент вариации (CV).
- Для каждой переменной проводим набор геопространственного анализа (то есть, поверхностный анализ тенденций, автокорреляции и карте кригинга) изобразить первичного образца поверхности, мелкомасштабных изменчивости и пространственного распределения. Подробная информация о подходах геостатистического анализа можно найти в бывшей публикации4,5.
4. изучение ССР и связанные выборки точность в заговоре
- Участок ССР и относительная ошибка (γ) на основе резюме, полученные в заговоре. В пределах каждого участка лог трансформированных ССР и относительная ошибка (γ) имеют отрицательные линейной зависимости (уравнения 1-3). На основании отношения (уравнение 3) можно определить количество образцов, необходимых для указанной точности:
Здесь, CI,
, s, n, N, CVи обозначают доверительный интервал, означает участок, участок стандартное отклонение, количество образцов, коэффициент вариации и относительная ошибка, соответственно; t 0.975 = 1,96. Требования к размеру журнала трансформированных образца (N) имеет отрицательный линейную связь (т.е., склон = -2) с лог трансформированных относительная ошибка (γ). - Примените выше связь для будущего выборки в заговоре, вычисляя N в уравнении 3 под желаемой точности (например, относительная ошибка [Гамма]). Или, для заданного числа проб почвы, уже собранных в сюжет, применить связь для получения связанного точностью.
, s, n, N, CVи обозначают доверительный интервал, означает участок, участок стандартное отклонение, количество образцов, коэффициент вариации и относительная ошибка, соответственно; t 0.975 = 1,96. Требования к размеру журнала трансформированных образца (N) имеет отрицательный линейную связь (т.е., склон = -2) с лог трансформированных относительная ошибка (γ).Representative Results
Описанный выше подход использовался в два тематических исследования, одно в сельском регионе юга США и другой в средней Теннесси.
В сельских районах Южной Пьемонт региона, были выбраны три вида землепользования, включая 1) необработанной дуб Хикори лиственных лесов, 2) возделанные поля, где обычные обработки почвы и удобрения ежегодно используются для производства пшеницы, сорго и кукурузы, и 3). Old-Field сосновые леса, которые каждый около 50 лет в возрасте, начиная с последнего культивирования4. Три независимо реплицированных 30 x 30 м участков были определены из области для каждого использования земель. В каждом участке, был применен дизайн выборки почв кластера (Рисунок 1). Каждая круговая зона была радиальное расстояние 5 м от каждого центроида. Двадцать семь ядер были собраны от каждого из девяти участков, 81 ядер землепользования и 243 ядер в общей сложности. SOC была количественно с помощью анализатора CHN. Основной вывод был, что обрабатываемых земель существенно homogenizes пространственная неоднородность SOC и другие переменные4. ССР отличается среди землепользования с обычно возрастанию как old-field лес > регенерировать сосновый лес > культивируемых пахотных земель (рис. 2). Исключениями являются что один участок леса лиственных пород были ССР как малые, как культивируемых сюжет, и один участок соснового ССР, как большой, как сюжет лиственных пород (рис. 2). Принимая γ = 0.1 или 10% в качестве примера, ССР было 4, 10 и 30 (культивируемых пахотных земель), 80, 85 и 300 (сосновый лес) и 25, 200 и 350 (деревянный). Если только три образцы почвы были собраны на всех участках, относительная ошибка были бы ~ 10% - 30% (культивируемых пахотных земель), ~ 50% - 80% (сосновый лес) и ~ 28% - 100% (деревянный).
Рисунок 1 : Иллюстрация кластерный случайной выборки в пределах участка исследований 30 x 30 м при Калхун экспериментальные лес, SC, США4. Заполненные круги представляют центроиды (n = 9). Большой круг пунктирной представляет выборки область вокруг одного центроид (радиус = 5 м). XS представляют собой образец расположения определено из случайно выбранных направления и расстояния от центроида. Эта цифра была изменена от Li et al. 4. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2 : Участок образца размер требования (ССР) и относительная ошибка (γ) для SOC лиственных лесов, сосновый лес и культивируемых пахотными. Логарифмическая шкала была применена по обеим осям. Пунктирные линии обозначают возделываемых почвах, серые линии Пайн лесных почвах и темные линии лиственных лесных почв. Три различных линий для каждого использования земли соответствуют три реплицировать участков. Эта цифра была изменена от Li et al. 4 Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
В Теннесси государственного университета (ТГУ) Главный кампус сельскохозяйственных исследований и расширение центра (ВВЦ) в Nashville, TN, США (36,12 ° N, 36.98° W, 127,6 м над уровнем моря) в 2011 году поле, которое switchgrass эксперимент был создан с тремя удобрения азота (N) лечение в блоке рандомизированных дизайна5. Тип культур является «Горец» разнообразие Восточной switchgrass «Аламо» (просо заострённая L.). Три лечения N включены не N удобрения ввода (NN), низкий N удобрения ввода (LN: 84 кг N-1 в мочевины) и высокая N удобрения ввода (HN: 168 кг N-1 в мочевины). В пределах каждого участка прямоугольная область зоны 2,75 х 5,5 м была определены и разделены на восемь квадратных сетки 1.375 x 1.375 м. В пределах каждой зоны, круговые центр тяжести была определена, и три ядра были собраны с случайные направления и расстояния по отношению к каждой центроид (рис. 3). В общей сложности 24 ядра таким образом были собраны от каждого из 12 участков, уступая 288 почвы ядер. MBC в каждом ядре было количественно хлороформ фумигации K2SO4 добычи и методы пищеварения персульфат калия. Основной вывод был, что N оплодотворение обычно повышена пространственная неоднородность МБК в switchgrass пахотных земель. ССР был как правило больше с оплодотворение (рис. 4). Единственным исключением является, что ССР HN участок был ниже, чем NN участка (рис. 4). Принимая γ = 0.1 или 10% в качестве примера, ССР было 10 и 20 в двух реплицированных участков (NN), 30 и 50 (LN) и 15 и 70 (HN). Если только три образцы почвы были собраны на всех участках, относительная ошибка были бы ~ 20% - 25% (NN), ~ 26% - 35% (LN) и ~ 20% - 40% (деревянный).
Рисунок 3 : Иллюстрация дизайн кластерный случайной выборки в пределах 2,75 х 5,5 м участок в оплодотворение экспериментальной площадки Теннесси государственного университета (ТГУ) сельскохозяйственного исследовательского центра в Nashville, TN, США. Заполненные круги представляют центроиды (n = 8) и каждый участок состоял из восьми центроиды в каждый квадратный сетке (1.375 x 1.375 м). В каждом сюжетные круговой области было определено для проб почвы. XS представляют собой образец расположения определено из случайных направления и расстояния от центроида в каждой области круговой выборки (пунктирной окружности). Эта цифра была изменена от Li et al. 5 Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 4 : Сюжет образца размер требования (ССР) и относительная ошибка (γ) для MBC под три оплодотворение лечение. Логарифмическая шкала была применена по обеим осям. Пунктирные линии обозначают возделываемых почвах, серые линии Пайн лесных почвах и темные линии лиственных лесных почв. NN = N удобрений ввода; LN = низкий N удобрения ввода; и HN = высокий вход N удобрения. Две разные линии для каждого использования земли соответствуют два реплицировать участков. Эта цифра была изменена от Li et al. 5. пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Discussion
Метод выборки традиционной почвы не хватает количественной основе и привело к неизвестным точность, тогда как более продвинутых стратегий выборки участие интенсивного почвы коллекций и индуцированных недоступным расходы для большинства исследований почвы в поле Масштаб печати. Простой, эффективный и надежный выборки должно быть полезным инструментом, чтобы сбалансировать оба вышеупомянутых методов и, что более важно, информировать количественный способ для определения числа предусмотренных определенной точности ради будущего выборки потребностей. Однако до сих пор отсутствует такой выборки. Здесь был представлен метод для манипулирования кластерного выборки процедура для количественного определения пространственная неоднородность почвы и, опираясь на этот дизайн, сообщить количество проб почвы, необходимых для будущих выборки под конкретные точности. Существует два важных шага в рамках протокола. Первый заключается в области выборки и определить зоны выборки в данный участок. Потому, что измерение и форму конкретных исследований участка может варьироваться от одного исследования в другую, число и длина квадратной сетки, представляющих в зоне отбора проб должны быть изменены лучше всего подходят характеристики участка и охватывают участок как можно больше. В общем количество квадратных сетки должна быть ограничена восьми до десяти, чтобы собирать образцы почвы 24-30 в данный сюжет. Это менее интенсивно, выборки требование приемлемо для экспериментального исследования в заговоре. Вторым важным шагом является определить номер образца, предусмотренные конкретным точности. Хотя количество проб почвы под желаемой точности могут быть получены на основе экспериментальной выборки стратегии, другие имеющиеся ресурсы необходимо учитывать (например, труда, расходов и персонала). Если количество проб почвы, необходимые для желаемой точности превышает доступности, желаемой точности должна быть снижена таким образом, чтобы количество проб почвы могут быть пересчитаны. Пересчеты следует повторять до достижения наилучшего баланса желаемой точности и имеющихся ресурсов.
Протокол могут быть легко изменены в соответствии с определенной формы, площадь и местоположение участка исследований. Даже в рамках нерегулярных сюжет или очень большой или маленький участок процедура может быть выполнена путем контроля размера квадратной сетки для покрытия большей части области построения. С другой стороны когда за пределами зоны круговой выборки на участке собраны образцы почвы, они могут быть по-прежнему приходилось описательный и геостатистического анализа. В этой связи гибкость протокола выгодно как он может таким образом, уменьшить стоимость выборки.
Важное ограничение этого метода является, что количество проб почвы, необходимых для некоторых точность будет зависеть от уровня участок CV, определяется группа 24-30 образцов почвы в экспериментальной почвы выборки. Для весьма разнородных участок 30 образцов или менее могут производить больше CV, чем основанные на большее количество образцов (> 30). В результате количество проб почвы, рассчитанные с такой же точностью будет больше. То есть количество проб почвы, необходимых для такой же точности будет переоценить в заговоре. Для очень однородный участок меньшее количество образцов будет производить участок уровня CV похож на 30 образцов, таким образом, что приводит к переоценке потребностей в ресурсах. Таким образом для этих чрезвычайно разнородных или однородных участков почвы образца число (то есть, 30 или меньше) предложил в экспериментальной выборки может привести к ненужных инвестиций в стадии экспериментальной выборки или в будущем выборки.
Мы продемонстрировать значительные преимущества стратегии выборки кластерного почвы. Это обеспечивает надежный и доступный почвы выборки стратегию для получения пространственная неоднородность почвы и предлагает количественный способ вывести количество проб почвы, необходимых для некоторых желаемой точности. Хотя интенсивные полосы или стратифицированной выборки может предоставить лучшее описание пространственной вариации, стоимость проведения таких проб слишком высока для большинства исследований почвы. Традиционные отбор проб является произвольным и не имеет каких-либо количественной основой для выборки точность. Текущий протокол Улучшенный за счет его менее интенсивных выборки требование, легкость в эксплуатации его в поле, мощность выявить пространственные закономерности с помощью строгого геостатистических методов анализа и возможности количественно определить размер выборки, при любой желаемой точности. Знание размера выборки, необходимых для конкретной выборки точность позволит исследователям стратегию их инвестиций в усилиях проб почвы.
Процедура отбора эффективных кластерных позволяет тщательное тестирование пространственная неоднородность почвы и улучшает возможности ученых проводить отбор проб почвы с точностью. Менее интенсивные и количественный характер стратегии отбора проб почвы позволит его широкое применение в почве научно-исследовательских учреждений. Учитывая пространственная неоднородность вероятно изменены почвы под быстрые глобальные изменения, требование образцов почвы для же точность выборки в участке исследования могут меняться с течением времени. Предлагаемый пример номер в экспериментальной выборки может варьироваться с различных почв и экосистем. Будущих приложений, которые могут возникнуть из этой работы включают в себя определение выборки для конкретных почвы или экосистемы. Таким образом дальнейшее эмпирическая работа необходима на приложения и определение метода в различных почв и экосистем. Долгосрочный и широкий приложений может помочь определить универсальный образца размер требование для конкретных экосистем, которые могут быть рекомендованы для исследователей почвы.
Disclosures
Автор не имеет ничего, чтобы раскрыть.
Acknowledgments
Это исследование было поддержано финансирование от нас Департамента из сельского хозяйства Эванс-Аллен Грант (№ 1005761). Автор благодарит сотрудников в ТГУ главный кампус ВВЦ в Нэшвилле, штат Теннесси за их помощь. Мэгги Syversen помог, читая ранней версии рукописи. Автор оценивает анонимные отзывы за их конструктивные замечания и предложения.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Soil auger | AMS | 350.05 | For soil collection |
| Screwdriver | Fisher Scientific | 19-313-447 | For soil collection |
| Rope | Fisher Scientific | 19-313-429 | For delineating sampling zone |
| FatMax 35 ft. Tape Measure | Home Depot | #215880 | For measuring distances |
| Marking flag | Fisher Scientific | S99537 | For marking sampling locations |
| Plastic Zipper Seal Storage Bag | Fisher Scientific | 09-800-16 | For soil collection |
| Sharpie | Fisher Scientific | 50-111-3135 | For soil collection |
| Marking pencil | Fisher Scientific | 50-294-45 | For recording data in field |
| Lab notebook | Fisher Scientific | 11-903 | For recording data in field |
| ArcGis 10.3 | ESRI | For producing kriging map | |
| Sieve | Fisher Scientific | 04-881G | For sieving soil sample |
References
- Young, I. M., Crawford, J. W. Interactions and Self-Organization in the Soil-Microbe Complex. Science. 304 (5677), 1634-1637 (2004).
- Masoom, H., et al. Soil Organic Matter in Its Native State: Unravelling the Most Complex Biomaterial on Earth. Environmental Science and Technology. 50 (4), 1670-1680 (2016).
- Tan, K. Soil Sampling, Preparation, and Analysis. , CRC Press. Boca Raton, FL. (2005).
- Li, J. W., Richter, D. D., Mendoza, A., Heine, P. Effects of land-use history on soil spatial heterogeneity of macro- and trace elements in the Southern Piedmont USA. Geoderma. 156 (1-2), 60-73 (2010).
- Li, J., et al. Nitrogen Fertilization Elevated Spatial Heterogeneity of Soil Microbial Biomass Carbon and Nitrogen in Switchgrass and Gamagrass Croplands. Scientific Reports. 8 (1), 1734 (2018).
- Chung, C. K., Chong, S. K., Varsa, E. C. Sampling Strategies for Fertility on a Stoy Silt Loam Soil. Communications in Soil Science and Plant Analysis. 26 (5-6), 741-763 (1995).
- Luo, Y. Q., et al. Toward more realistic projections of soil carbon dynamics by Earth system models. Global Biogeochemical Cycles. 30 (1), 40-56 (2016).
- Li, J., Wang, G., Allison, S., Mayes, M., Luo, Y. Soil carbon sensitivity to temperature and carbon use efficiency compared across microbial-ecosystem models of varying complexity. Biogeochemistry. 119 (1-3), 67-84 (2014).
- Conant, R. T., Ogle, S. M., Paul, E. A., Paustian, K. Measuring and monitoring soil organic carbon stocks in agricultural lands for climate mitigation. Frontiers in Ecology and the Environment. 9 (3), 169-173 (2011).
- Wieder, W. R., Bonan, G. B., Allison, S. D. Global soil carbon projections are improved by modelling microbial processes. Nature Climate Change. 3 (10), 909-912 (2013).
- Swenson, L. J., Dahnke, W. C., Patterson, D. D. Sampling for Soil Testing. , North Dakota State University, Department of Soil Sciences. Research Report 8 (1984).
- Jones, J. Laboratory Guide for Conducting Soil Tests and Plant Analysis. , CRC Press. Boca Raton, FL. (2001).
