结合QUEFTS对东非玉米进行光谱土壤分析以获得肥料推荐：灵敏度分析

摘要：

在撒哈拉以南非洲地区，对土壤特性的实验室分析成本高得令人望而却步，而且难以在土壤中进行扩展。这导致缺乏土壤/特定肥料建议，只能在区域范围内提供建议。这项研究旨在评估使用光谱土壤分析来提供土壤/特定肥料建议的可行性。使用一系列光谱仪 [NeoSpectra Saucer（NIR）、带接触式探头或马克杯灯接口的FieldSpec 4（Vis/NIR）、FiredTIR Bruker Tensor 27（MIR）]，对从埃塞俄比亚、肯尼亚和坦桑尼亚收集的具有已知土壤化学特性的346份存档土壤样本（0~20厘米）进行了扫描。使用偏最小二乘回归 (PLSR) 为选定的土壤特性开发预测模型，包括 pH 值、土壤有机碳 (SOC)、总氮、Olsen P 和可交换性 K。这些预测特性和相关的不确定性用于使用撒哈拉以南非洲热带土壤肥力定量评估 (QUEFTS) 模型参数得出玉米肥料建议。所有光谱仪都能很好地预测大多数土壤特性（pH、SOC、总氮和可交换钾）（一致性相关系数值介于 0.88 和 0.96 之间，性能与四分位数之比值介于 1.4 和 5.9 之间），但土壤特性和光谱仪之间存在性能差异。与传统土壤分析获得的建议相比，使用预测的土壤数据来制定肥料建议的结果令人鼓舞。例如，性能最低的NeoSpectra Saucer分别高于/低估/估计为8和24 kg Ha/1n和P，尽管光谱仪对磷肥料的估计差异微乎其微。我们得出的结论是，光谱技术可用于以令人满意的精度确定主要土壤特性，这足以满足东非特定的肥料决策的需要，即使在野外使用便携式设备也是如此。