【文献分享学习】基于全国土壤指标监测的土壤健康聚类分析

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原名：Soil health cluster analysis based on national monitoring of soil indicators

译名：基于全国土壤指标监测的土壤健康聚类分析

原文地址：https://doi.org/10.1111/ejss.12958

发表期刊：European Journal of Soil Science

发表年份：2021年

通讯作者：Fiona M. Seaton

通讯作者单位：英国生态和水文中心

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亮点

1、土壤碳和酸碱度有很强的梯度，其他变量与这些相关

2、中营养草原站点的磷酸盐水平高于已确定的良好功能极限

3、与土壤图分类相比，表土属性的土壤类别与土地利用的关系更大

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文章简介

土壤科学的一个主要挑战是在全国范围内监测和了解土壤的状况和变化，为决策和政策提供信息。为了解决这个问题，需要确定土壤健康和功能的关键参数，并确定它们与其他参数的关系，包括传统的土壤调查。在这里，展示了一个全国范围的表土采样数据集，作为英国威尔士更广泛的农业环境监测计划的一部分。在非常广泛的生境中对1350多个表层土壤(0-15厘米)进行了取样，并测量了一系列物理、化学和生物土壤质量指标。结果显示了不同生境类型土壤理化性质的一致差异，从沼泽、林地和草地到可耕地系统的生境生产力梯度上，碳含量降低，酸碱度增加。数据集中的土壤大部分都在支持栖息地功能的重要范围内，除了中营养草原的磷酸盐水平过高。聚类检测方法根据测量的表层土壤性质确定了四个土壤功能类别，这些类别与生境类型的关系比土壤图中基于起源的土壤分类更大。这些土壤功能分类可以解释为传统土壤分类所发现的土壤基因组中的现象。这表明了土地利用管理在确定土壤健康和土壤功能方面的重要性。研究工作提供了威尔士土壤健康的现状、其与土壤功能的关系以及未来监测的基线，以跟踪农业环境和其他政策目标的变化。

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研究区

威尔士地图和300个独立调查广场的位置。位置随机移动到距离原始位置10公里以内的任何陆地点，以确保数据的机密性。

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研究过程

在威尔士的研究中发现，不同生境的土壤酸碱度、土壤碳浓度和碳氮比存在差异。栖息地被它们所属的聚集栖息地群着色，并以植物生产力递减的顺序排列。平分每个方框的线代表中间值，方框延伸到数据的第一个和第三个四分位数。晶须延伸至最大值，不超过四分位数范围的1.5倍。离群值单独绘制。箱线图下方的不同字母表示彼此差异显著的生境(atp< .05)。

总磷、有效磷和电导率被认为会影响土壤功能，但在数据集中变化很小，因此不包括在本分析中。包涵体前土壤斥水性为log10型。使用瓦尔兹标准的分级聚类法，使用R中的h色阶函数对聚类进行拟合，并基于分级树选择四个聚类作为最合适的划分。用χ2检验计算集群与生境组的相关性使用克拉默斯V统计量表示的相关强度。

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研究结果

1、不同生境类型的土壤特性

大多数其他生境类型都有酸性土壤，沼泽生境的酸碱度略高，与其他生境相比更类似于中性草地。沼泽是一个重要的碳库，酸性草地、针叶林地、石南地和沼泽的碳浓度范围较大。不同生境的碳氮比通常较高，尤其是高碳生境。尽管总磷和奥尔森磷随生境的变化有限，但表土总氮随生境的变化与土壤碳相似。不同生境类型的容重差异很大，耕地最高，其次是改良草地和中性草地，沼泽最低)。土壤的岩石体积和电导率显示不同生境类型之间的差异有限。

2、土壤变量之间的关系

威尔士各地的土壤表明，土壤碳浓度、容重和全氮相互高度相关。碳浓度和堆积密度之间的关系遵循英国土壤先前研究中发现的独特曲线形状。在低碳浓度时，总氮与碳呈正线性关系，在高碳浓度时，总氮逐渐趋于平稳，方差逐渐增大(R2= 0.87)。高碳含量的土壤仅与低酸碱度相关。将斯皮尔曼关联绘制成一个网络，显示了相互关联的碳、体积密度和氮的强大内部集群，这些集群在我们的站点之间串联变化(相关性约为0.9)。与这三者高度相关的是酸碱度、含水量和土壤斥水性。土壤的岩石含量、电导率和总磷与其他土壤  参数相关性较差，位于图表的边缘。

将土壤分类到类别中，显示出与地上生境的关系比根据成因绘制的分类中的主要土壤组更强。两种土壤分类系统均与聚集生境组显著相关(χ2检验，p < 0.001)；然而，土壤表层土壤性质分类与生境之间的关系强于土壤发生分类与生境之间的关系。广阔栖息地的结果也很重要，并显示出相同的强度模式。