Variability of physical, chemical and hydraulic parameters in soils of Mt. Kilimanjaro across different land uses

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Kühnel, Anna:
Variability of physical, chemical and hydraulic parameters in soils of Mt. Kilimanjaro across different land uses.
Bayreuth , 2015 . - XII, 184 S.
( Dissertation, 2015 , Universität Bayreuth, Fakultät für Biologie, Chemie und Geowissenschaften)

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Abstract

The heterogeneity of soils is a key to biological processes, carbon turnover and water storage. Climate change and anthropogenic land use changes often decrease important functioning of soil systems.
In order to understand the soil complexity, sophisticated technologies to measure soil properties and processes at high spatial resolutions are needed.
This study addresses the heterogeneity of various soil physical, chemical and hydraulic properties in different land uses at Mt. Kilimanjaro and its implications for carbon and water storage of the soils. The objectives were to apply visible to near infrared diffuse reflectance spectroscopy in-situ to gain information about the intact soil.

The first three studies address the challenges that arise from in-situ spectral measurements. We could show that regression models calibrated with a regional spectral database fail to predict clay and carbon content from in-situ soil spectra. The incorporation of additional samples that were scanned in the field into a spectral calibration database increased prediction accuracies. As the collection of soil information with traditional laboratory methods is time demanding, often only a limited amount of additional samples are available. Therefore, we used the synthetic minority oversampling technique and demonstrated its potential for generating new soil spectra, which can be used to balance a calibration database regarding in-situ spectral characteristics. Including these new spectra into calibration models improved prediction accuracies substantially. Based on these findings we propose a framework for modelling with limited in-situ spectra.

Consequently we applied this framework for the prediction of soil organic carbon, nitrogen, clay, silt and sand content in soil profiles in a high spatial resolution with predicted values every 3 cm. Soil hydraulic properties lack a direct physical basis, which could be reflected in the soil spectra. Furthermore, the creation of a spectral database would require a huge effort. Therefore, we used pedotransfer functions to predict soil hydraulic properties in the soil profiles.

Soils of the four different land uses, homegarden (a traditional agroforestry system at Mt. Kilimanjaro), coffee plantation, maize field and savannah were thus thoroughly described regarding physical, chemical and hydraulic parameters. Soil heterogeneity of the less intensively managed land uses, homegarden and savannah was much higher, than those of coffee plantation and maize field. With our sampling design, it is unfortunately difficult to differentiate between pedogenic and land use effects on the soil properties. However, with our proposed framework, additional soil information can be derived rapidly to characterise further sites.

In a further study, using basic soil properties derived from spectral measurements, we could improve spatial predictions for microbial biomass in two savannah plots at a spatial scale of several meters. Soil microbial biomass was strongly related to organic C and N content of the soil. We could further show, that its spatial distribution is related to vegetation and surface morphology.

In order to better understand implications of land use changes for the whole Mt. Kilimanjaro, further research regarding the soils of the forest zones is needed. As spectral characteristics of the volcanic soils in the forest differ from those in the lower zones of the mountain, these should be studied comprehensively. A characterisation of the water and carbon storage potential of the different soils of Mt. Kilimanjaro would then be possible.

We conclude, that by integrating visible to near infrared spectroscopy into additional prediction methods like geostatistics or pedotransfer functions, various soil physical, chemical, biological and hydraulic parameters can be derived rapidly and accurately.

Abstract in weiterer Sprache

Die Vielschichtigkeit des Bodengefüges ist der Schlüssel zu biologischen Prozessen, Kohlenstoff-Umsätzen und zu der Fähigkeit des Bodens Wasser zu speichern. Klimawandel und anthropogene Landnutzungsänderungen führen oft zu einer verringerten Funktionsfähigkeit des Bodens. Um die Vielschichtigkeit des Bodens zu verstehen, werden anspruchsvolle Methoden benötigt, die es erlauben Bodeneigenschaften und Prozesse in hoher räumlicher Auflösung zu messen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Heterogenität von verschiedenen bodenphysikalischen, -chemischen und - hydraulischen Eigenschaften und deren Auswirkungen auf die Kohlenstoff- und Wasserspeicherfähigkeit der Böden in verschiedenen Landnutzungen am Kilimandscharo. Ziel war es, die Spektroskopie im sichtbaren und nahen Infrarot direkt im Feld zu nutzen, um Informationen über den intakten Boden zu erlangen.

Die erste Studie beschäftigt sich mit den Herausforderungen von in-situ Spektralmessungen. Wir konnten zeigen, dass Regressionsmodelle, die mit Hilfe einer regionalen spektralen Datenbank kalibriert wurden, an der Vorhersage des Ton- und Kohlenstoffgehalts aus in-situ Spektren scheitern. Die Einarbeitung von direkt im Feld gewonnenen, zusätzlichen Proben in die Datenbank verbesserte die Vorhersagegenauigkeiten. Da es zeitaufwändig ist, zusätzliche Bodeninformationen mit Hilfe von traditionellen Labormethoden zu gewinnen, stehen oft nur geringe zusätzliche Proben zur Verfügung. Deswegen nutzten wir die 'synthetic minority oversampling technique', eine Methode mit der synthetische Daten generiert werden können, und zeigten die Möglichkeiten mit dieser Methode neue Bodenspektren zu erstellen. Diese zusätzlichen Bodenspektren können dann dazu genutzt werden, einen Datensatz hinsichtlich der in-situ Eigenschaften der Spektren auszugleichen. Das Einbeziehen dieser neuen Spektren in Regressionsmodelle erhöhte die Vorhersagegenauigkeit wesentlich. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse stellen wir einen Ansatz zur Modellierung mit in-situ Spektren vor.

Anschließend nutzten wir diesen Ansatz für die Vorhersage von organischem Kohlenstoff-, Stickstoff-, Ton-, Schluff- und Sandgehalten in hoher räumlicher Auflösung (alle 3cm) in Bodenprofilen. Bodenhydraulischen Eigenschaften fehlt es jedoch an einer direkten physikalischen Basis, die im Spektrum des Bodens sichtbar wäre. Außerdem wäre das Erstellen einer Spektraldatenbank mit hydraulischen Eigenschaften ein sehr großer Arbeitsaufwand. Um diese hydraulischen Eigenschaften in den Bodenprofilen vorherzusagen, nutzten wir deshalb 'pedotransfer' Funktionen.

Böden aus den vier verschiedenen Landnutzungen, Homegarden (ein traditionelles Agroforstsystem am Kilimandscharo), Kaffeeplantage, Maisfeld and Savanne, wurden somit ausführlich hinsichtlich ihrer physikalischen, chemischen und hydraulischen Eigenschaften charakterisiert. Die Heterogenität des Bodens in den weniger intensiv gemanagten Landnutzungen Homegarden und Savanne war sehr viel höher als die des Maisfeldes und der Kaffeeplantage. Aufgrund des Probenahmedesigns ist es leider schwierig zwischen pedogenen und landnutzungsbedingten Einflüssen auf die Bodeneigenschaften zu unterscheiden. Mit dem vorgestellten Ansatz ist es jedoch möglich, zusätzliche Bodeninformationen sehr schnell zu erfassen und weitere Flächen zu untersuchen.

In einer anschließenden Studie konnten wir die räumliche Vorhersage der mikrobiellen Biomasse auf zwei Savannenstandorten verbessern, indem wir Informationen über zusätzliche Bodenparameter nutzten. Diese Parameter wurden vorher mit Hilfe von Spektralmessungen abgeleitet. Die mikrobielle Biomasse korrelierte mit organischem Kohlenstoff und Stickstoff im Boden. Wir konnten außerdem zeigen, dass ihre räumliche Verteilung mit der Vegetation und der Oberflächenstruktur des Geländes zusammen hängt.

Um die Auswirkungen von Landnutzungsänderungen des gesamten Kilimandscharogebietes besser zu verstehen, sind weitere Untersuchungen der Böden, vor allem in den Waldflächen des Berges erforderlich. Da sich die spektralen Eigenschaften der Vulkanböden stark von denen der unteren Gebiete unterscheiden, sollten diese eingehender untersucht werden. Eine Charakterisierung der unterschiedlichen Böden des Kilimandscharos hinsichtlich ihrer Wasser- und Kohlenstoffspeicherfähigkeit wäre somit möglich.

Durch die Einbindung der Spektroskopie in andere Vorhersagemethoden, wie zum Beispiel Geostatistik oder pedotransfer Funktionen können verschiedene bodenphysikalische, -chemische, -biologische und -hydraulische Eigenschaften schnell und präzise vorhergesagt werden können.