異機種混在の研究土壌サンプリングをプロットします。

Summary

従来の土壌サンプリング手順は任意土壌サンプルの数を決定します。ここで、効率的なクラスター化土壌の空間的異質性を示す定量的必要な土壌と関連付けられたサンプリング精度の数を決定し土壌サンプリングのデザインはまだ単純なを提供します。

Abstract

土壌は非常に異種です。一般に、土壌研究の土壌サンプル数が勝手に決めてる常に、関連付けられている精度は知られています。ここでは、提案する効率的でクラスター化された土壌研究プロットでサンプリングし、土壌の空間的異質性を発揮し、合理的なサンプル サイズと精度を関連付けるために知らせるのためにこの設計を使用パイロットのサンプリングに依存するための詳しいプロトコル将来の研究。プロトコルには主に 4 つのステップが装備されている: 地球統計学的解析、土壌分析結果、フィールド コレクション デザインをサンプリングします。ステップバイ ステップの手順は、元の出版物に従って変更されます。土壌有機炭素 (SOC) と異なる管理慣行の下で土壌微生物バイオマス炭素 (MBC) の対照的な空間分布を示す 2 つの例が表示されます。さらに、サンプル サイズ要件 (SSR) の変動 (CV) プロット レベル係数に基づく精度の特定のレベルを決定するための戦略を提案します。フィールド サンプリング プロトコルとサンプル サイズの定量法は研究のニーズとリソースの可用性を満たすために実現可能なサンプリング戦略を求めている研究者を助けます。

Introduction

土壌は非常に異種生体材料^1,2です。最も代表的なサンプルを収集し、正確かつ可能な限り安価にフィールドの栄養状態を特徴付ける土壌サンプリングを行った土壌土壌の空間的不均一性と精度の定量化であります。における土壌の空間変動は考慮されません、場合でも土壌分析自体は高精度³土壌変数の真の平均値から実質的な出発で典型的な土壌サンプリングことがあります。異種研究プロット変動はよくより³を意味よりも重要なつまり、サンプリングのデザインをすることができます正確に両方の変動を測定し、意味は、優先されます。

土地管理プラクティス^4,5,6による土壌の空間変動をさらに変更すると、それが土壌の正確な方法でサンプリングを実施するより難しいです。それにもかかわらず、懸念も主要土壌変数 (例えばSOC と MBC) に大きな変異に関して発生させる長期的な世界的な地盤の重要性がキーのモデル パラメーターの貧しい制約伝播される⁷気候の下での予測は、^8,9,10を変更します。フィールド変動の特性を土壌サンプリングのコストは、重要な問題は、単純な信頼性の高い、効率的な土壌サンプリング戦略が求められています。

研究区で代表的な土壌サンプル採取する方法はさまざまあり、それぞれ長所と短所を表 1に要約。伝統的な土壌サンプリング (すなわち、シンプルでランダム サンプリング)、以上 10 土壌サンプルにいくつかのランダムなコレクション、研究プロットで実行されます。特に、伝統的な土壌サンプリングのデザイン サンプルの数は常に勝手に決めて、(すなわち精度) の関連するサンプリング誤差は不明のまま。

サンプリングのデザイン	利点	不利な点
シンプルでランダム サンプリング	費用対効果、迅速、安価な広く採用されている、簡単操作、同種サイトの最適です	低精度と高変化 < 5 サンプル
系統的サンプリング	高精度と知られている変化、大規模な異種サイトに最適	コスト効果が、大規模なサンプル数
層別サンプリング	正確な平均見積もり、比較的簡単な操作、クラスター化インデックスおよび成層の地域に最適です	コスト効果が、大規模なサンプル数 (体系的な/グリッド サンプリングよりも通常以下)
合成	簡単操作、異種サイトに最適なコスト効率の高い、正確な平均予想	不明なフィールド バリエーション > 複合材料 3 サンプル

表 1: 主要な土壌土壌研究コミュニティの採用デザインをサンプリングの一長一短。日焼けらからテーブルが要約されています。³・ ジョーンズ¹²、swenson 氏ら¹¹

に比べてシンプルでランダムなサンプリングや合成、組織的および成層のサンプリングのデザインは関連付けられた変動 (表 1) とともに精度の高い手段を実現できます。しかし、彼らは集中的な土壌サンプリング (例えば、いくつかの 100 サンプル) が要求されます。土壌サンプルを精度、そして確実な土壌のテストのレベルが増加プロット¹¹あたり収集されますが、土壌サンプルの大きい数のための要件は一般にのみ適用の大規模な研究^5,11;リソースの制約のためフィールド プロットのスケールで行われたほとんどの土壌研究プロジェクトの手頃な価格をも超えています。サンプリングのデザインは、これらの異なる方法の長所と短所のバランスが優先されます。

土壌サンプリング設計にとって重要な問題は、必要な土壌試料と研究疑問点とのフィールド条件で関連付けられている精度の数を決定することです。例えば、土壌サンプル数の減少は精度⁶、(すなわち性質・産状の空間的不均一性を明示的に指定する必要性を示唆しているのと同じレベルを実現しながら邪魔サイトでできます。土壌サンプリング³する前に地盤変動)。実際には、ほとんどの土壌サンプリング設計ではそのようなパイロットのサンプリングは推奨されません。フィールド科学者はよく統計的検出力を推定実験を設計するときの重要性を認識に失敗します。

土壌サンプリング実験的厳しさを向上させるため、本研究ではシンプルかつ効率的なサンプリング メソッドが表示されます。新しい設計しなければならないだけでなく土壌の養分と変動の正確な特性評価を有効にすると、また、土壌の空間的異質性を考慮することで土壌サンプルおよび関連するサンプリング精度の数を通知する定量的な方法を提供今後の研究。新しい土壌サンプリングのデザインは、サンプリングおよび研究のニーズに合わせてオプションの戦略を特定する研究者を助ける必要があります。このメソッドの全体的な目標は、土壌 biogeochemists と生態調査において土壌サンプリング戦略を最適化するために定量的な整体アプローチを提供することです。

Protocol

1 プロットのクラスター サンプリング デザイン 調査プロット内のサンプリング ゾーンを識別します。等しい長さ (すなわち図 1の正方形のグリッド数を決定します。図 3)。サイズと研究プロットの形状に基づいて、正方形グリッドのターゲット数はする予定は 6 から 10、土壌サンプルの合計数は、プロット内の 30 以下制御 (手順 1.3 を参照)。 それぞれの正方形のグリッド (すなわち重心) の中心をマークし、正方格子の辺の長さに等しい直径の円形サンプリング領域を作成します。 目を閉じて円形のゾーンに重心の上に立つ、重心からランダムな方向と距離で小さな石 (または重量を持つ別のオブジェクト) をスローします。 円形領域の外側、石を削除すると場合、最初のサンプリング位置が特定されるまで、もう一度しないでください。 3 つのランダムなサンプリング場所は円形のゾーンで得られるまで、手順 1.3. 3 つのサンプリング場所にフラグを置くし、各フラグの番号 (つまり1、2、および 3)。 手順 1.3 から 1.5 の他のすべての円形のサンプリング ゾーンを繰り返して、すべての場所の決定方法と順番に番号が付けられます (すなわち4、5、6、等)。 2. 距離測定と土壌採取のプロット 1 つのコーナー ポイントを選択し、プロットでサンプリング領域の原点としてそれを識別します。 原点を基準として各フラグが設定された位置の水平および垂直方向の距離を測定し、座標xとy座標としてフィールド ノートに記録。 土壌オーガーを使用すると、各フラグの設定された場所から土壌コア (0 – 15 cm) しフラグの数に基づいてバッグにラベルを付けます。土壌のコアは、すべてのフラグが設定された場所を取られるまで、この手順を繰り返します。 最小限に抑える (例えば、植物およびプロットの土壌踏圧)、サンプリングの影響は、彼らのそれぞれの旗と一緒に内土壌サンプル バッグ コレクションの末尾を一度にプロットのすべてのバッグの組み立てまで。 研究室にクーラーの土壌サンプルを輸送し、同じ日に各土壌コアを処理します。 各コアから根を削除、2 mm 土ふるい、ふるい、徹底的に任意の分析の前に各コア試料をホモジナイズしてください。 105 ° C で 24 時間加熱乾燥サブサンプル、各サンプルの土壌水分量を調べ、元素分析装置4を使用して全炭素 (C) 分析用微粉末に風乾土のサブサンプルを地面します。SOC は、水分と C 内容に基づいて派生されます。 (G 10) の新鮮な土壌サブサンプルの重量を量るし、クロロホルム燻蒸 K2による土壌 MBC を定量化4抽出とカリウムの過硫酸塩の消化方法5。 Xとy座標プロットのフラグの数値に基づくと SOC と MBC のデータセットを組み合わせます。 3. わかりやすいプロットで地球統計学的解析 SOC と MBC の各変数の変動 (CV) の係数と同様、最小、最大、平均、中央値と標準偏差を計算します。 各変数の地理空間分析 (すなわち、トレンド サーフェス解析、自己相関、およびクリギング マップ) プライマリ サーフェス パターンを表現するため、微細変動と空間分布のセットを行います。地球統計学的解析のアプローチの詳細は、元の出版物4,5で見つけることができます。 4. SSR とプロットに関連するサンプリング精度の探査 SSR と相対誤差 (γ) プロットで得られた履歴書に基づいてプロットします。各プロットの内でログ変換 SSR と相対誤差 (γ) 負の線形関係 (方程式 1-3) があります。関係 (式 3) に基づいて、指定された精度に必要なサンプルの数を算定できます。  ここでは、CI、 、 s, n, N、 CV、信頼区間、プロットの意味、プロット標準偏差、サンプル数、バリエーションと相対誤差の係数をそれぞれ表すとt0.975 1.96 を =。ログ変換サンプル サイズ要件 (N) が負の線形関係 (すなわち斜面 =-2) 対数変換の相対誤差 (γ) と。 式 3 所望の精度 (例えば、相対誤差 [γ]) の下でNを計算することによってプロット将来サンプリングするため上記の関係を適用します。または、既にプロットで採取した土壌試料数が指定された関連付けられている精度で派生する関係が適用されます。

Representative Results

上記のアプローチは、2 つの事例、米国南部の農村地域で、もう一方は中間のテネシー州で採用されています。 南麓地域の 3 つの土地利用タイプした、1) 原野オーク ヒッコリー硬材林、場所および不耕起受精毎年生成に使用される小麦、ソルガム、トウモロコシ、2) 栽培のフィールドを含む、3)。最後の栽培4からそれぞれ約 50 歳にある old-field の松林。3 つの独立してレプリケートされた 30 x 30 m のプロットは、各土地利用の地域から同定された.各試験区におけるクラスター土壌サンプリング デザインが適用された (図 1)。各円形のゾーンは、それぞれの重心から 5 m の放射距離を持っていた。20-7 コアは、9 つのプロット、土地利用ごと 81 コアと合計で 243 コアのそれぞれから収集されました。SOC の元素分析による定量化を行った。主要な発見は、耕地面積が大幅に SOC および他の変数4の空間的不均一性をビードブラストアロイでした。SSR old-field の森林として一般に昇順と土地用途の中で異なる > 松林を再生 > 栽培農地 (図 2)。例外は、1 つの堅材森林プロットした SSR 栽培プロットのような小さな 1 つ松のプロット SSR 広葉樹プロット (図 2) と同じ大きさを持っていたことです。Γ を取って = 0.1 または例として 10 %ssr は 4、10、および 30 (栽培農地)、80、85 年と 300 (松林) と 25、200、および 350 (広葉樹)。3 土壌採取したすべてのプロット、場合にのみ、[相対誤差は ~ 10-30% (栽培農地)、~ 50%-80% (松林) ~ 28%-100% (広葉樹) います。 図 1: カルフーン林、サウスカロライナ、米国430 x 30 m 調査プロット内のクラスター化されたランダム サンプリング デザインのイラスト。塗りつぶされた円を表す重心 (n = 9)。大規模な破線の円内を表す 1 つの重心サンプリング周辺 (半径 5 m を =)。サンプル位置を重心からの距離とランダムに選ばれた方向決定を表します。この図は、李らから変更されています。4.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 2: プロットのサンプルのサイズ要件を (SSR) と広葉樹林、松林、耕された農地の SOC の相対誤差 (γ).対数スケールは、両方の軸に適用されました。点線は、耕地土壌、灰色の線のアカマツ林土壌と濃い線堅材森林土壌を表します。各土地利用の 3 つの別の行は 3 つのレプリケート プロットに対応します。この図は、李らから変更されています。4この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 テネシー州立大学 (津) メイン キャンパス農学研究の拡張センター (AREC) ナッシュビル、テネシー州、米国 (36.12 ° N、36.98 ° W、標高 127.6 m)、2011 年に 3 つの窒素 (N) 施肥とグラス実験フィールドを設立ランダム ブロック デザイン5でトリートメント。作物の種類は、東の「アラモ」グラス (キビ virgatum l.) の 『 ハイランダー 』 バラエティです。3 N トリートメントに N 肥料入力 (NN)、低 N 施肥が含まれていない (LN: N ハ – 1 尿素で 84 kg)、および高い N 施肥 (HN: N ハ – 1 尿素で 168 kg)。各プロット内の 2.75 × 5.5 m ゾーンの四角形の領域が特定されさらに 1.375 × 1.375 m の 8 つの正方形グリッドに分割します。各円形のゾーン内で重心が同定され、ランダムな方向と距離の各重心 (図 3) を基準にすると 3 つのコアを採取します。24 コアの合計したがって、288 の土壌コアを降伏 12 区のそれぞれから収集されました。各コアにおける MBC のクロロホルム燻蒸 K2SO4 抽出及びカリウムの過硫酸塩の分解法による定量化を行った。主要な発見だった N 受精が一般的にスイッチ グラス農地で MBC の空間的不均一性を強化します。SSR が大きかった一般的施肥 (図 4)。1 つの例外は、HN のプロットの SSR だった NN プロット (図 4) のそれより低いことです。Γ を取って = 0.1 または例として 10 %ssr は 10 と 2 つのレプリケートされたプロット (NN) で 20、30 と 50 (LN) と 15 70 (HN)。3 土壌採取したすべてのプロット、場合にのみ、[相対誤差は 〜 20-25% (NN)、~ 26 ~ 35% (LN)、~ 20 ~ 40% (広葉樹) います。 図 3: ナッシュビル、テネシー州、アメリカ合衆国のテネシー州立大学 (津) 農業研究センターでの受精実験サイトで 2.75 × 5.5 m のプロット内のクラスター化されたランダム サンプリング デザインの図。塗りつぶされた円を表す重心 (n = 8) 各プロットから成っていた (1.375 × 1.375 メートル) の正方形グリッドで各 8 つの重心と。各サブプロット円形の領域では、土壌サンプリングが決定されました。サンプル位置を決定各円形サンプリング領域 (破線の円) 内の重心からの距離とランダムな方向を表します。この図は、李らから変更されています。5この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。 図 4: プロットのサンプルのサイズ要件を (SSR) と 3 つ受精治療下で MBC の相対誤差 (γ).対数スケールは、両方の軸に適用されました。点線は、耕地土壌、灰色の線のアカマツ林土壌と濃い線堅材森林土壌を表します。NN = no を入力; N 肥料LN = 低 N 肥料入力;HN = 高 N 施肥。土地使用するたびに 2 つの別の行は、2 つのレプリケート プロットに対応します。この図は、李らから変更されています。5.この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。

Discussion

伝統的な土壌サンプリング法は、定量的基礎に欠けていたしより高度なサンプリング戦略集中土コレクションを関与し、誘起フィールド プロット スケールでほとんどの土壌研究の手が届かない費用に対し未知の正確さにつながった。シンプル、効率的、かつ信頼性の高いサンプリングのデザインは、両方の前述方法のバランスをとるし、もっと重要なは、将来のサンプリングのニーズのために特定の精度で必要な数を決定する定量的な方法を通知する便利なツールをする必要があります。しかし、そのようなサンプリングのデザインはまだ不足しています。ここでは、土壌の空間的異質性を定量化するクラスター化されたサンプリング手順を操作するためのメソッドを示したし、特定の精度で将来のサンプリングに必要な土壌サンプルの数を通知するためこの設計に依存している。プロトコル内で 2 つの重要な手順があります。最初は、サンプリング領域を決定し、指定したプロット エリアのサンプリング ゾーンを識別することです。ディメンションおよび特定研究プロットの形が別に 1 つの研究からあります、ので、プロットの特性に合わせて、できるだけ多くのプロット エリアをカバーする数とサンプリング ゾーンを表す正方格子の長さを変更ください。一般に、24-30 の土のサンプルは特定のプロットで収集されるように正方形グリッドの数は 10 に 8 個に制限はずです。これより少ない集中的な要件をサンプリングはプロットのパイロット調査のため許容されます。2 番目の重要なステップは、特定精度の下で必要なサンプル数を決定することです。所望の精度の下で土壌サンプルの数は、パイロットのサンプリング戦略に基づいてに派生することができます、他の利用可能なリソース (例えば、労働力、コスト、および人事) について考慮する必要があります。所望の精度に必要な土壌のサンプル数は、手頃な価格を超えた場合、土壌サンプルの数を再計算することができますので、目的の精度が下がるべき。ベスト フィットを所望の精度と使用可能なリソースのバランスを達成するまで、再計算を繰り返す必要があります。

プロトコルは、特定の図形、領域、および研究プロットの位置に合うように簡単に変更できます。不規則なプロットまたは非常に大規模なまたは小規模のプロット エリアの中でもプロット エリアのほとんどをカバーする正方形のグリッドのサイズを制御することにより、プロシージャを実行できます。その一方で、プロットで円形サンプリング ゾーンを超えて土壌サンプルを収集すると、彼らまだ把握できる説明や統計分析に。議定書の柔軟性は、サンプリングのコストを削減することができます、したがって、それとしてこの点で便利です。

このメソッドの重要な制限事項は、特定の精度は、プロット レベル CV パイロット土壌サンプリング 24 30 土壌サンプルのグループによって決定に依存する必要な土壌サンプルの数です。非常に異種のプロットの 30 サンプルまたはサンプル (> 30) の大きい数に基づくより大きい CV を作り出すことができます。その結果、土壌と同様の精度計算の数は大きくなります。つまり、プロットで同じ精度に必要な土壌サンプルの数を過大評価するが。高均質なプロットの少ない数のサンプル リソースの必要性の過大評価の結果プロット レベル CV したがって、30 のサンプルのようになります。したがって、これらの非常に異種環境または同種のプロットのパイロット サンプリングのデザインで提案する土壌サンプル数 (すなわち、30 以下) 可能性があります不必要な投資パイロット サンプリング ステージまたは将来のサンプリング。

クラスター化された土壌サンプリング戦略の重要な利点を示します。土壌の空間的異質性を得るための信頼性が高く、手頃な価格の土壌サンプリング戦略を提供し、特定の所望の精度に必要な土壌のサンプル数を導出する定量的な方法を提供しています。集中的なストリップや層別サンプリングが空間的変化のより良い説明を提供しますは、ほとんどの土壌学のようなサンプリングを行うコストが大きすぎます。従来のサンプリングは任意、サンプリング精度の任意の定量的な根拠を欠いています。現在のプロトコルはその少ないのため優れた集中サンプリング条件、フィールド、定量的与えられたサンプル サイズを決定する厳格な統計解析手法と容量を使用した空間パターンを明らかにする力で営業のしやすさ必要な精度です。特定のサンプリング精度に必要なサンプル サイズの知識を研究者が土壌サンプリング努力で彼らの投資戦略を練るとなります。

効率的なクラスター化されたサンプリング手順を用いた土壌の空間的異質性の厳格なテストを可能、精度と土壌サンプリングを実施する科学者の能力を向上します。土壌サンプリング戦略のより少なく集中的に量的な性質は、土壌研究コミュニティで広い応用を有効になります。急速なグローバルな変更の下で変えられた可能性が高い土の空間的不均一性を考えると、研究プロットで同じサンプリング精度の土壌サンプルの要件は時間の経過とともに異なる場合があります。異なる土壌生態系とパイロット サンプリング デザイン提案サンプル数が異なる場合があります。この作品から出現することが将来のアプリケーションには、特定の土壌や生態系のサンプル数を決定するが含まれます。したがって、アプリケーションとさまざまな土壌や生態系におけるメソッドの識別に更に実証的な作業が必要です。土壌研究者にオススメできる特定の生態系に汎用のサンプルのサイズ要件を識別する長期的かつ広いアプリケーションが役立つことがあります。

Materials

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