基于多源数据融合的PEI马铃薯田土壤空间变异性管理分区研究

《Canadian Journal of Soil Science》：Management zone delineation: utilizing multiple data sources to minimize soil spatial variability in commercial potato fields under Prince Edward Island pedoclimatic conditions

本研究针对马铃薯田土壤理化性质空间变异性导致的资源利用不均问题，通过融合表观土壤电导率(ECa)、高程和块茎产量数据，在爱德华王子岛4个商业马铃薯田开展管理分区(MZ)研究。结果表明三区划分能有效降低土壤变异性，为精准施肥提供科学依据。

　　

在精准农业快速发展的今天，如何有效管理农田内部的土壤空间变异性已成为提高作物产量和资源利用效率的关键挑战。特别是在马铃薯种植领域，土壤理化性质的空间差异会导致肥料施用不均——部分区域营养过剩造成环境污染，而另一些区域营养不足则限制产量提升。这种变异性在加拿大爱德华王子岛（Prince Edward Island）的典型土壤气候条件下表现得尤为明显。

传统均匀施肥方式已无法满足现代农业可持续发展需求，科学家们开始探索通过管理分区（Management Zones， MZ）技术来实现精准变量施肥。这项发表于《Canadian Journal of Soil Science》的研究，由Bilal Javed、Athyna N. Cambouris和Marc Duchemin共同完成，创新性地整合多种数据源来划分商业马铃薯田的管理单元，为降低土壤空间变异性提供了新思路。

研究团队选取了爱德华王子岛肯辛顿和苏里斯地区的四个商业马铃薯田——包括Oyster Cove场地的OC 1和OC 2以及Black Pond场地的BP 1和BP 2。2019年生长季，他们使用商用土壤近端传感器Veris 3100同步采集了两个深度的表观土壤电导率（EC_a）数据：浅层（0-30厘米，EC_aS）和深层（0-100厘米，EC_aD），同时获取了田间高程信息。配合收获期通过产量监测器记录的块茎产量数据，研究人员系统分析了这些参数与土壤理化性质的内在关联。

关键技术方法包括：使用Veris 3100传感器测量不同深度土壤EC_a值；通过差分GPS记录高程数据；利用产量监测器获取空间产量信息；采用统计方法（如方差分析、多重比较）评估分区效果；基于土壤样品（0-0.15米深度）的实验室分析获取土壤质地和化学性质数据。

土壤性质与管理分区的相关性

通过相关性分析发现，用于划分管理分区的参数（EC_a、高程和产量）与土壤质地（如黏粒、粉粒和砂粒含量）及化学性质（如pH值、有机质含量）均存在显著关联。这表明这些分区指标能有效反映土壤本质特性。

最优管理分区数量确定

方差减少分析表明，将田间划分为三个管理分区（MZ1、MZ2和MZ3）最能有效降低土壤理化性质的空间变异性。这种划分方式在四个试验田中均表现出良好的适用性。

分区间土壤性质差异

多重比较结果显示，大多数土壤性质在MZ3区域呈现较高数值，而MZ1区域数值相对较低。这种分区间的显著差异验证了基于EC_a、高程和产量数据划分管理单元的科学性。

管理分区的实践意义

研究证实，融合多源数据的管理分区方法能精准捕捉田间特异性变异，为变量施肥等精准农业实践提供可靠依据。特别是在马铃薯田中，这种方法有助于优化肥料分配，提高利用效率的同时减少环境负面影响。

该研究的创新之处在于将表观土壤电导率这一物理参数与地形特征和作物响应指标有机结合，构建了一套适用于爱德华王子岛土壤气候条件的管理分区体系。这不仅为当地马铃薯种植者提供了实用的精准管理工具，也为类似生态区的精准农业实践提供了可借鉴的范式。通过科学划分管理单元，农民能够根据每个区域的具体需求实施定制化的施肥方案，最终实现经济效益与环境效益的双赢。