Nährstoffmanagement und räumliche Variabilität von Böden über Maßstäbe und Umsiedlungsgebiete in Zimbabwe

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-4840
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2010/484/

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SWD-Schlagwörter:		Bodenfruchtbarkeit , Geostatistik , Nährstoffhaushalt , Simbabwe
Freie Schlagwörter (Deutsch):		Geostatistik, Hochskalieren, Infrarotspektroskopie, Nährstoffhaushalt, Nährstoffflüss.
Freie Schlagwörter (Englisch):		Geostatistics, Infrared spectroscopy, Nutrient balances, Nutrient flows, Scaling-up.
Institut:		Institut für Pflanzenproduktion und Agrarökologie in den Tropen und Subtropen
Fakultät:		Fakultät Agrarwissenschaften
DDC-Sachgruppe:		Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Dokumentart:		Dissertation
Hauptberichter:		Cadisch, Georg Prof. Dr.
Sprache:		Englisch
Tag der mündlichen Prüfung:		08.06.2010
Erstellungsjahr:		2010
Publikationsdatum:		23.07.2010
Lizenz:		Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim ohne Print-on-Demand
Kurzfassung auf Englisch:		Decline in soil fertility in Africa is one of the most limiting biophysical factors to agricultural productivity, as nutrient mining and low yields are strongly related. However, the high heterogeneity in management together with different biophysical, socio-economical and political conditions across each African agro-ecosystem make blanket recommendations difficult. Thus, acknowledging heterogeneity, and moreover quantifying it at different spatial scales, are the first steps to make adequate recommendations for the different actors. The goal of this thesis was to develop new methodological approaches to better understand nutrient management and spatial variability of soils across different scales in African agro-ecosystems, having various small-holder settlement schemes in Zimbabwe as a case study. Firstly, the thesis includes a literature review on nutrient balances in Africa, which was carried out to illustrate main approaches, challenges, and progress made, with emphasis on issues of scale. The review revealed that nutrient balances are widely used across the continent. The collected dataset from 57 peer-reviewed studies indicated, however, that most of the balances were calculated at plot and farm scale, and generated in East Africa. Data confirmed the expected trend of negative balances for N and K (>75% of studies had mean values below zero), while for P only 56% of studies showed negative mean balances. Several cases with positive nutrient balances indicated that soil nutrient mining cannot be generalized across the African continent. Land use systems of wealthier farmers and plots located close to homesteads mostly presented higher N and P balances than systems of poorer farmers (p<0.001) and plots located relatively farther away (p<0.05). Partial nutrient balances were significantly higher (p<0.001) than full balances calculated for the same systems, but the latter carried more uncertainties. The change in magnitude of nutrient balances from plot to continental level did not show any noticeable trend, which challenges prevailing assumptions that a trend exists. However, methodological differences made a proper inter-scale comparison of results difficult. Actually, the review illustrated the high diversity of methods used to calculate nutrient balances and highlighted the main pitfalls, especially when nutrient flows and balances were scaled-up. In fact, gathered information showed that despite some few initiatives, appropriate scaling-up methods are still incipient. In the next chapter, the nutrient balance approach was applied in NE Zimbabwe. Three smallholder villages located in a typical communal area (colonial settlement from 1948), and in old (1987) and new (2002) resettlement areas (post- land reform settlements), on loamy sand, sandy loam and clay soils, respectively, were selected to explore differences in natural resource management and land productivity. Focus group discussions and surveys were carried out with farmers. Additionally, farmers in three wealth classes per village were chosen for a detailed assessment of their main production systems. Maize grain yields (Mg ha-1) in the communal (1.5-4.0) and new resettlement areas (1.9-4.3) were similar but significantly higher than in the old resettlement area (0.9-2.7), despite lower soil quality in the communal area. Nutrient input use was the main factor controlling maize productivity in the three areas (R2=59-83%), while inherent soil fertility accounted for up to 12%. Partial N balances (kg ha-1 yr-1) were significantly lower in the new resettlement (-9.1 to +14.3) and old resettlement (+7.4 to +9.6) than in the communal area (+2.1 to +59.6) due to lower nutrient applications. P balances were usually negative. Consistently, maize yields, nutrient applications and partial N balances were higher for the high wealth class than in poorer classes. It is argued that effective policies supporting an efficient fertilizer distribution and improved soil management practices, with clearer rights to land, are necessary to avoid future land degradation and to improve food security in Zimbabwe, particularly in the resettlement areas. In the last chapter, the same three villages in NE Zimbabwe were sampled to determine the feasibility of integrating mid-infrared spectroscopy (MIRS) and geostatistics, as a way of facilitating landscape analysis and monitoring. A nested non-aligned design with hierarchical grids of 750, 150 and 30 m resulted in 432 sampling points across all villages. At each point, a composite topsoil sample was taken and analyzed by MIRS. Conventional laboratory analyses on 25-38% of the samples were used for the prediction of concentration values on the remaining samples through the application of MIRS - partial least squares regression models. Models were successful (R2≥0.89) for sand, clay, pH, total C and N, exchangeable Ca, Mg and effective CEC; but not for silt, available P, and exchangeable K and Al (R20.82). Minimum sample sizes required to accurately estimate the mean of each soil property in each village were calculated. With regard to locations, fewer samples were needed in the new resettlement area than in the other two areas; regarding parameters, least samples were needed for estimating pH and sand. Spatial analyses of soil properties in each village were undertaken by constructing standardized isotropic semivariograms, which were usually well described by spherical models. Spatial autocorrelation of most variables was displayed over ranges of 250-695 m. The nugget-to-sill ratios showed that overall spatial dependence of soil properties was: new resettlement > old resettlement > communal area; which was attributed to both intrinsic (e.g. texture) and extrinsic (e.g. management) factors. As a new approach, geostatistical analysis was performed directly using MIRS data, after principal component analyses, where the first three components explained 70% of the overall variability. Semivariograms based on these components showed that spatial dependence per village was similar to overall dependence identified from individual soil properties in each area. The first component (explaining 49% of variation) related well with all soil properties of reference samples (absolute correlation values of 0.55-0.96). This demonstrated that MIRS data could be directly linked to geostatistics for a broad and quick evaluation of soil spatial variability. Integrating MIRS with geostatistical analyses is a cost-effective promising approach, i.e. for soil fertility and carbon sequestration assessments, mapping and monitoring at landscape level.
Kurzfassung auf Deutsch:		In Afrika gehört der Rückgang von Bodenfruchtbarkeit zu den am stärksten limitierenden Faktoren landwirtschaftlicher Produktion. Übernutzung von Böden und niedrige Erträge sind weit verbreitete Folgen dieses Zustands. Allerdings können allgemeine landwirtschaftliche Empfehlungen angesichts sehr unterschiedlicher physikalischer, biologischer, sozioökonomischer und politischer Voraussetzungen in afrikanischen Agrarökosystemen nicht gegeben werden. Somit ist die Untersuchung der zugrundeliegenden Heterogenität, besonders über unterschiedliche räumliche Skalen hinweg, ein erster notwendiger Schritt, um Anbauempfehlungen für lokale Akteure geben zu können. Ziel der vorliegenden Arbeit war es daher auf Basis einer Fallstudie in mehreren kleinbäuerlichen Siedlungen in Simbabwe ein besseres Verständnis der räumlichen Variabilität von Böden über Skalen hinweg und über Nährstoffmanagement in afrikanischen Agrarökosystemen zu erlangen. Die Studie beinhaltet eine Literaturrecherche zu Nährstoffbilanzen in Afrika, welche die grundsätzlichen Ansätze, Herausforderungen und Fortschritte der Forschung unter besonderer Berücksichtigung räumlicher Maßstäbe untersuchte. Die Recherche zeigte, dass die Erstellung und Verwendung von Nährstoffbilanzen auf dem gesamten Kontinent weit verbreitet ist. Die kompilierten Daten aus 57 wissenschaftlichen Fachpublikationen zeigten jedoch auch, dass sich die meisten dieser Bilanzen auf die Schlag- bzw. Betriebsebene bezogen und auf Ostafrika begrenzt waren. Die Datensätze bestätigten die erwartete Tendenz negativer N- und K-Bilanzen (in über 75% der Studien mit Mittelwerten unter 0), während für P nur 56% der Fallstudien negative Mittelwerte ergaben. Positive Bilanzen in einigen Fällen zeigten, dass verallgemeinernd von Bodenübernutzung in Afrika nicht ausgegangen werden kann. Dabei schnitten besonders N- und P-Bilanzen von Feldern wohlhabenderer Bauern und in der Nähe von Ansiedlungen besser ab als solche ärmerer Bauern (p<0.001) oder in größerer Entfernung von Siedlungen (p<0.05). Partielle Nährstoffbilanzen ergaben deutlich (p<0.001) höhere Werte als Gesamtbilanzen der selben Flächen, welche allerdings statistisch mit höheren Unsicherheiten behaftet waren. Im Gegensatz zu verbreiteten Annahmen war ein Trend der Größenordnungen von Nährstoffbilanzen über Skalen ? von Feld- bis zur Kontinentebene ? nicht zu erkennen. Dabei muss jedoch angemerkt warden, dass methodische Unterschiede auf unterschiedlichen räumlichen Ebenen einen direkten Vergleich der Ergebnisse verschiedener Studien erschwerten. Zusätzlich zeigte die Recherche die große Anzahl verschiedener methodischer Ansätze auf, verbunden mit Schwierigkeiten, die besonders beim Hochskalieren von Nähstofflüssen und ?bilanzen auftreten können. Dabei wurde vor allem deutlich, dass mit wenigen Ausnahmen zur Zeit kaum geeignete Methoden zur Übertragung von Ergebnissen auf höhere räumliche Skalen existieren. Im darauffolgenden Kapitel wird der methodische Ansatz einer Nährstoffbilanz auf ein Fallbeispiel in NO-Simbabwe angewandt. Drei kleinbäuerliche Dörfer in repräsentativen sogenannten kommunalen (seit 1948, noch zu Kolonialzeiten, bestehenden), alten (seit 1987) und neuen (seit der Landreform 2002) Umsiedlungsgebieten auf lehmigem Sand, sandigem Lehm und Tonböden wurden ausgewählt, um Unterschiede in Bewirtschaftungsweise und landwirtschaftlicher Produktivität zu untersuchen. Dazu wurden zunächst Gruppendiskussionen und Feldbegehungen mit Landwirten durchgeführt. Ausserdem wurden die wichtigsten Produktionszweige von Betrieben dreier unterschiedlicher Wohlstandsniveaus näher betrachtet. Dabei lagen die Kornerträge für Mais (in Mg ha-1) in den kommunalen (1.5-4.0) und neueren Siedlungen (1.9-4.3) trotz geringerer Bodenfruchtbarkeit der kommunalen Gebiete klar über denen der älteren Ansiedlungen (0.9-2.7). Den wichtigsten ertragsbestimmenden Faktor für Mais stellten in allen drei Siedlungsgebieten externe Nährstoffinputs dar (R2=59-83%), während die natürliche Bodenfruchtbarkeit nur 12% des Ertragsniveaus statistisch erklärte. Partielle Stickstoffbilanzen (kg ha-1 a-1) in den neueren (-9.1 bis +14.3) und älteren (+7.4 bis +9.6) Siedlungen lagen aufgrund niedrigerer Düngergaben deutlich unter jenen der kommunalen Gebiete (+2.1 bis +59.6). P-Bilanzen waren im allgemeinen negativ. Folglich lagen sowohl Maiserträge als auch Nährstoffgaben und partielle Stickstoffbilanzen auf Feldern wohlhabenderer über denen ärmerer Betriebe. Dies legt den Schluss nahe, dass effektive Maßnahmen, besonders effiziente Düngemittelzuteilung und verbesserte Bodenbewirtschaftung sowie Rechtssicherheit beim Zugang zu Ackerland, unabdingbar zur Vermeidung von Bodendegradierung und zur Verbesserung der Ernährungssicherung in Simbabwe sind. Dies betrifft besonders die Umsiedlungsgebiete. Das letzte Kapitel beschreibt am Beispiel der erwähnten drei Siedlungsgebiete Ansätze zur Integration von MIRS (mid-infrared spectroscopy) und geostatistischen Methoden mit der Zielsetzung, Analyse und Monitoring landschaftsbezogener Daten zu vereinfachen. Eine ?nested non-aligned? Versuchsanlage mit hierarchischer Rasterung von 750, 150 and 30m ergab 432 Messpunkte in allen drei Gebieten. An jedem dieser Punkte wurde eine Mischprobe Oberboden entnommen und per MIRS analysiert. 25-38% der Proben wurden zusätzlich mittels klassischer Labormethoden analysiert. Auf Basis dieser Wertepaare wurden dann die entsprechenden Parameter der restlichen Punkte mittels MIRS und partial least squares Methode modelliert. Die Modelle schnitten für die Parameter Sand, Ton, pH, Gesamt-C und ?N, austauschbares Ca2+ und Mg2+ sowie effektive Kationenaustauschkapazität gut ab (R2≥0.89). Für Schluff, verfügbare P-, K- und Al-Gehalte wurden dagegen nur Bestimmtheiten von R20.82 erreicht. Die statistisch notwendige Mindestzahl an Proben lag in den neueren Siedlungen unter derjenigen der anderen Gebiete. Bezüglich Bodenparametern wurden die wenigsten Proben für pH und Sand benötigt. Die räumliche Verteilung von Bodeneigenschaften in jedem der Dörfer wurde mittels standardisierter isotroper Variogramme untersucht, die in aller Regel durch sphärische Modelle hinreichend beschrieben werden konnten. Die räumliche Autokorrelation der meisten Variablen wurde über Bandbreiten von 250-695m abgedeckt. Die Größenverhältnisse zwischen nugget und sill in den Semivariogrammen zeigten, dass die räumliche Variabilität der Bodeneigenschaften in den neueren Siedlungen höher lag als in den älteren und wiederum den kommunalen. Dies wurde sowohl auf intrinsische (z.B. Textur) als auch externe (z.B. Bewirtschaftung) Faktoren zurückgeführt. In einem innovativen Ansatz wurden MIRS-Werte nach einer Hauptkomponentenanalyse direkt geostatistisch ausgewertet. Dabei erklärten die drei wichtigsten Komponenten 70% der Gesamtvariabilität. Die Semivariogramme zeigten, dass der räumliche Einfluss der Hauptkomponenten sowie der individuellen Bodenparameter in den jeweiligen Siedlungsgebieten ähnlich groß war. Die erste Hauptkomponente, die 49% der Variabilität erklärte, korrelierte mit Werten zwischen 0.55 und 0.96 klar zu den Bodeneigenschaften der Referenzproben. Dies zeigt, dass eine direkte Kombination aus MIRS und geostatistischen Methoden zur umfassenden und zeitsparenden Bewertung räumlicher Variabilität von Bodenparametern geeignet ist. Zudem bietet die Integration von MIRS und Geostatistik eine kostengünstige Alternative für Kartierung, Monitoring und Bewertung von Parametern wie Bodenfruchtbarkeit oder Kohlenstoffsequestrierung auf Landschaftsebene.

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