science >> Wetenschap >  >> Natuur

Opeenvolging van vegetatie beïnvloedt de bodemkwaliteit in het subtropische karstlandschap van China

Grafisch abstract. Credit: Wetenschap van de totale omgeving (2021). DOI:10.1016/j.scitotenv.2021.145876

Het fragiele karstlandschap van Zuidwest-China leed aan ernstige degradatie van vegetatie en bodem. Tijdens het herstel van de vegetatie, secundaire vegetatieopeenvolging veranderde de bodemfuncties en -kwaliteit in verschillende mate.

De bodemkwaliteitsindex (SQI), ontwikkeld door verschillende bodemeigenschappen te integreren, is een effectief instrument gebleken voor de beoordeling van de bodemkwaliteit. Echter, er blijven onzekerheden bestaan ​​bij het beoordelen van de bodemkwaliteit in verschillende stadia van vegetatieopeenvolging.

Onderzoekers van het Instituut voor Subtropische Landbouw (ISA) van de Chinese Academie van Wetenschappen evalueerden de bodemkwaliteit onder verschillende vegetatieopeenvolgingen door een bodemkwaliteitsindex (SQI) te ontwikkelen met behulp van methoden voor de totale dataset (TDS) en de minimale dataset (MDS).

De studie is gepubliceerd in Wetenschap van de totale omgeving op 15 februari.

Gebaseerd op de ruimte-voor-tijd substitutiemethode, de onderzoekers verzamelden bodemmonsters uit secundair bos, struik, gras en akkerland, respectievelijk. De dikte van de grond werd ter plaatse gemeten, en alle andere bodemfysisch-chemische eigenschappen werden in het laboratorium bepaald.

Ze vonden significante verschillen in bodemindicatoren en dus in bodemkwaliteit van secundair bos tot akkerland, wat suggereerde dat vegetatiesuccessie een significante invloed had op de bodemkwaliteit. Vergeleken met andere stadia van vegetatieopeenvolging, secundair bos had een beter vermogen om de bodemkwaliteit te verbeteren.

De resultaten van de beoordeling van de bodemkwaliteit gaven ook aan dat de MDS-methode met verminderde bodemindicatoren de bodemkwaliteit vastlegde met een vergelijkbare nauwkeurigheid als de meer robuuste TDS-methode.

Bodemdikte werd geselecteerd in MDS, wat suggereerde dat het een specifieke indicator is voor het ontwikkelen van SQI in karstgebied.

In aanvulling, resultaten van het gegeneraliseerde lineaire model (GLM) toonden aan dat het vegetatietype verantwoordelijk was voor het grootste deel van de SQI-variatie, gevolgd door hersteltijd.