巴西牧场土壤肥力特征：基于化学与物理分析的多维度评估

针对巴西牧场土壤质量评估体系缺失的问题，研究人员通过多土层（0-30 cm）土壤化学物理分析，构建了土地利用肥力剖面（Land Use Fertility Profiles），发现砂质牧场土壤异质性集中于深层（20-30 cm），为数字化农业管理提供了采样策略优化方案。

　　

在广袤的巴西领土上，牧场占据着举足轻重的地位，但这些牧场却面临着土壤质量参差不齐的严峻挑战。随着全球对可持续食品供应需求的日益增长，如何系统评估并提升牧场土壤肥力已成为农业领域的关键课题。虽然土壤分析技术早已被广泛应用于肥力评估，但其潜力远未被充分挖掘——特别是在促进农民、服务商和肥料供应商之间的大规模信息交换方面仍存在明显不足。正是在这样的背景下，由Jo?o Paulo da Silva领衔的研究团队开展了一项突破性的研究，其成果正式发表于《Geoderma Regional》，为破解巴西牧场土壤管理难题提供了全新视角。

本研究通过整合多源土壤数据，构建了基于土壤化学与物理特性的系统性分析框架。研究人员采集了来自不同土地利用类型（牧场、集成系统和原生植被）、不同土层深度（0–5 cm、5–10 cm、10–20 cm和20–30 cm）以及不同质地等级（依据巴西土壤分类系统）的样本数据，运用多维统计分析技术，首次建立了能够准确反映土壤肥力动态的"土地利用肥力剖面"（Land Use Fertility Profiles）。这项研究不仅揭示了土壤性质的空间分布规律，更为精准农业管理提供了理论依据和实践指导。

关键技术方法包括：1）多层级土壤采样策略（覆盖0-30 cm四个深度区间）；2）基于巴西土壤分类系统的质地分级；3）主成分分析（PCA）用于提取核心维度（土壤肥力维度和酸性维度分别解释35%和24%的方差）；4）分层比较与交叉对比统计分析。

土地利用肥力剖面的构建

通过主成分分析成功提取两个核心维度：代表营养状况的土壤肥力维度（解释35%总方差）和反映pH特征的酸性维度（解释24%总方差）。这一模型有效区分了不同土地利用类型的土壤特性差异。

质地与深度的交互影响

研究发现表层土壤中，牧场样本的质地组间肥力差异比集成系统更为显著，且这种差异随深度增加而减弱。特别值得注意的是，酸性维度始终能够区分砂质/中等质地土壤与黏土/重黏土土壤。

砂质土壤的异质特性

交叉对比分析揭示重要规律：牧场中的砂质土壤其异质性集中表现在深层（20–30 cm），这一发现直接质疑了传统浅层采样的有效性，表明必须深入30 cm土层才能准确掌握土壤肥力变异特征。

研究结论表明，酸性维度是区分原生植被与集成系统土壤的关键指标，而土壤质地与采样深度的交互作用显著影响肥力评估精度。特别值得关注的是，砂质牧场土壤在20–30 cm深度表现出高度异质性，这一发现对传统采样方案提出了根本性质疑。讨论部分强调，本研究开发的土地利用肥力剖面框架不仅为巴西牧场土壤管理提供了科学依据，更通过增强土壤肥力效率，直接助力农业数字化转型和全球可持续食品供应议程。该研究方法可推广至其他热带地区的土壤评估体系，对发展精准农业和智慧土地管理具有重要实践价值。