On the benefits of clustering approaches in digital soil mapping: an application example concerning soil texture regionalization

High-resolution soil maps are urgently needed by land managers and researchers for a variety of applications. Digital soil mapping (DSM) allows us to regionalize soil properties by relating them to environmental covariates with the help of an empirical model. In this study, a legacy soil dataset was used to train a machine learning algorithm in order to predict the particle size distribution within the catchment of the Bode River in Saxony-Anhalt (Germany). The random forest ensemble learning method was used to predict soil texture based on environmental covariates originating from a digital elevation model, land cover data and geologic maps. We studied the usefulness of clustering applications in addressing various aspects of the DSM procedure. To improve areal representativity of the legacy soil data in terms of spatial variability, the environmental covariates were used to cluster the landscape of the study area into spatial units for stratified random sampling. Different sampling strategies were used to create balanced training data and were evaluated on their ability to improve model performance. Clustering applications were also involved in feature selection and stratified cross-validation. Under the best-performing sampling strategy, the resulting models achieved an R2 of 0.29 to 0.50 in topsoils and 0.16-0.32 in deeper soil layers. Overall, clustering applications appear to be a versatile tool to be employed at various steps of the DSM procedure. Beyond their successful application, further application fields in DSM were identified. One of them is to find adequate means to include expert knowledge. © Copyright

Verfahren zur Abschätzung von Humusreproduktion und N-Umsatz im ökologischen und konventionellen Ackerbau

Der Humusumsatz und die Nährstoffdynamik des Bodens werden durch die landwirtschaftliche Bewirtschaftung und durch die Standorteigenschaften geprägt. Die unter praktischen Verhältnissen anwendbaren Berechnungsmethoden beinhalten allerdings nur partiell eine Standortwirkung. Aktuelle Prozessmodelle zur Bodenkohlenstoffdynamik erfordern spezielle Fachkenntnisse und haben in der Regel einen hohen Eingangsdatenbedarf, sodass sie bisher nur im wissenschaftlichen Bereich eingesetzt werden konnten. Um die Vorteile dieser Verfahren auch für den Einsatz unter Praxisbedingungen mit der dort gewöhnlich anzutreffenden reduzierten Datengrundlage nutzen zu können, wurde in einer langjährigen Forschungskooperation zwischen dem Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie (LfULG) und dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) eine stark vereinfachte Variante eines Prozessmodels erstellt. Das Modell CANDY Carbon Balance (CCB) berücksichtigt Standorteffekte und besitzt einen Bezug zum Kohlenstoff und zum Stickstoff im Boden. Unter Nutzung von Schlagkarteiaufzeichnungen kann das Modell auf Schlag- und Regionsebene die Humusreproduktion und die N-Mineralisation in chronologischer Abfolge berechnen, wodurch Informationen sowohl zur generellen Kontrolle und Lenkung der Bodenfruchtbarkeit und der Nährstoffeffizienz als auch zur Verbesserung der Düngebedarfsermittlung erhalten werden. Bezüglich der potenziellen Anwendergruppe liegt der Fokus auf der Landwirtschaftsberatung und -verwaltung des konventionellen und ökologischen Ackerbaus. Eine Modellversion zum praktischen Einsatz ist in der Vorbereitung

Probenahme mittels clhs - Konzept und Einschränkungen

„Conditioned latin hypercube sampling“ (clhs) hat sich zu einem Standardansatz für die räumlich repräsentative Probenahme entwickelt. Es beruht auf dem „latin hypercube sampling“ (lhs)- Algorithmus. Gemäß diesem wird aus jeder von n Variablen eine Stichprobe der Größe k gezogen, so dass die Dichtefunktion der jeweiligen Variablen gut repräsentiert wird. Dies wird erreicht, indem die Dichtefunktion jeder Variable in k Quantile unterteilt und dann zufällig eine Probe pro Quantil gezogen wird. Anschließend werden die so erhaltenen k Werte jeder Variable mit denjenigen der übrigen Variablen entweder zufällig oder auf andere Weise kombiniert. Sofern jedoch diese Variablen die Bodenbildungsfaktoren in einer realen Landschaft repräsentieren (vergleiche clhs), führt die Auswahl eines bestimmten Wertes einer Variablen simultan zur Auswahl von Werten in den anderen Variablen, also zur Auswahl einer bestimmten Landschaftsposition. Um dennoch eine Stichprobe mit genau einer Probe je Quantil je Variable zu erhalten, ist ein mathematischer Optimierungsansatz notwendig. Um die Anwendung von clhs weiter voran zu treiben und insbesondere Probleme zu beheben, die durch die Auswahl physisch mitunter schwer erreichbarer Standorte entstehen, wurden mehrere Anpassungen vorgenommen. Andere Einschränkungen des Algorithmus blieben hingegen weitgehend unbeachtet: So haben die Werte, die in die verschiedenen Quantile einer Variable fallen, nicht die gleiche Wahrscheinlichkeit ausgewählt zu werden, eine Verletzung des lhs-Ansatzes. Ein Problem, das noch verstärkt wird, wenn mehr Variablen berücksichtigt werden oder mehr Probenahmepunkte ausgewählt werden. Auch wenn die Stichprobe in clhs nach wie vor zufällig gezogen wird, sind zudem die ausgewählten Punkte als Folge des Optimierungsprozesses nicht unabhängig voneinander. Und schließlich können aufgrund der Auswahl einer Wertekombination wichtige andere Landschaftspositionen nicht beprobt werden, so dass sie weder in der Stichprobe enthalten sind noch im mit diesem Datensatz erstellten Modell. Die Fähigkeit des clhs die Heterogenität und damit die Pedodiversität einer Landschaft zu erfassen, ist also sehr begrenzt, denn die hier gezogene Stichprobe zeigt eine zu stark vereinfachte Version der Realität und führt daher höchstwahrscheinlich zu verzerrten Modellen. Stratifizierte Zufallsstichprobenverfahren, die beispielsweise auf Methoden der Mustererkennung beruhen, sind für diesen Zweck besser geeignet

Implementing result-based agri-environmental payments by means of modelling

From a theoretical point of view, result-based agri-environmental payments are clearly preferable to action-based payments. However, they suffer from two major practical disadvantages: costs of measuring the results and payment uncertainty for the participating farmers. In this paper, we propose an alternative design to overcome these two disadvantages by means of modelling (instead of measuring) the results. We describe the concept of model-informed result-based agri-environmental payments (MIRBAP), including a hypothetical example of payments for the protection and enhancement of soil functions. We offer a comprehensive discussion of the relative advantages and disadvantages of MIRBAP, showing that it not only unites most of the advantages of result-based and action-based schemes, but also adds two new advantages: the potential to address trade-offs among multiple policy objectives and management for long-term environmental effects. We argue that MIRBAP would be a valuable addition to the agri-environmental policy toolbox and a reflection of recent advancements in agri-environmental modelling

Humusreproduktion und N-Umsatz

Prozessmodelle zur Ermittlung von Humusumsatz und Nährstoffdynamik des Bodens erfordern umfangreiche Eingangsdaten und konnten bisher nur im wissenschaftlichen Bereich eingesetzt werden. Der Bericht beschreibt eine stark vereinfachte Variante eines Prozessmodells, das auch mit reduzierter Datengrundlage genutzt werden kann. Das Modell CANDY Carbon Balance (CCB) berücksichtigt Standorteffekte und besitzt einen Bezug zum Kohlenstoff und zum Stickstoff im Boden. Unter Nutzung von Schlagkarteiaufzeichnungen kann das Modell auf Schlag- und Regionsebene die Humusreproduktion und die N-Mineralisation in chronologischer Abfolge berechnen. Dadurch werden Informationen zur Kontrolle und Lenkung der Bodenfruchtbarkeit und der Nährstoffeffizienz sowie zur Verbesserung der Düngebedarfsermittlung gewonnen. Das Modell ist für die Landwirtschaftsberatung und -verwaltung des konventionellen und ökologischen Ackerbaus geeignet