Variability and uncertainty in soil physical properties : effects of data source on functional criteria

Abstract

Modeller har blitt uunngåelige verktøy for en lang rekke problemstillinger knyttet til landbruk og miljø. Samtidig er modellering forbundet med usikkerhet, noe som kan ha konsekvenser når beslutninger skal fattes. En av hovedkildene til usikkerhet i modellering er inputdata, blant annet for jordas fysiske egenskaper. Jordas fysiske egenskaper kan variere sterkt i tid og rom, og er vanskelig og kostbart å måle. Mangel på måledata av høy kvalitet er derfor ofte et problem, og data må dermed avledes fra alternative kilder og via tilleggsmodeller, for eksempel pedotransferfunksjoner (PTFer). Med bakgrunn i dette var hovedformålet med denne avhandlingen å kvantifisere variasjon i jordas fysiske egenskaper, usikkerheter forbundet med datakilde, og effekter av variasjon og usikkerhet på utvalgte funksjonelle kriterier. Hovedstudieområde var Skuterudbekkens nedbørfelt (450 ha) i Sørøst-Norge, representativt for jordbruksområder med kornproduksjon på marine avsetninger. Studier av romlig variasjon og usikkerhet knyttet til jordsmonnkart ble utført gjennom statistiske analyser av data for kornfordeling og karboninnhold i matjordlaget, innsamlet i to rutenett: ett rutenett med 100 m prøveavstand, som dekket all dyrka mark i feltet, og et rutenett med 10 m prøveavstand som lå midt på grensen mellom to kartenheter, den ene sandig strandavsetning, den andre leirholdig havavsetning. Romlig variasjon i disse jordegeskapene var betydelig, og romlig korrelert. Parametre for romlig korrelasjon avhang av rutenettskala. Variasjon innen de mest utbredte jordseriene ble kvantifisert – variasjonskoeffisientene var mellom 10 og 69 %, og spennet i variabelverdier var stort for alle jordserier. Sammenlikning av faktisk teksturklasse og teksturklasse basert på jordsmonnkartet viste at det var betydelig feilklassifikasjon i jordsmonnkartet. Lettleire og sandig lettleire var særlig underrepresentert, mens siltig lettleire var overrepresentert. Feilklassifisering var særlig høy i det minste rutenettet, og indikerte glidende grenseovergang mellom kartfigurer og større usikkerhet i jordsmonnkartet i disse områdene. Et bestemt aspekt av tidsvariasjon ble undersøkt, dvs. effekter av frysing og tining på aggregatstabilitet. Tre jordtyper ble samlet til dette formålet: en mellomleire fra den mest utbredte jordserien i Skuterud, samt en siltjord og en planert siltig mellomleire fra et annet område. Repakkede aggregater (1-4 mm) ble fuktet opp til vanninnhold tilsvarende tre bestemte matrikspotensialer, og deretter frosset og tint ulikt antall ganger. Aggregatstabilitet ble målt med regnsimulator og med våtsikting. Studien viste at aggregatstabilitet ble redusert ved gjentatt frysing og tining. Reduksjonen var større for den i utgangspunktet mer ustabile siltjorda (relativ effekt 55 % reduksjon etter 6 fryse-tinesykluser) enn på de to mer stabile leirjordstypene (ca 20 % reduksjon). Ulike måleteknikker ga ulik aggregatstabilitet, og forskjellen i aggregatstabilitet mellom de to metodene var større jo mer ustabil jorda var (siltjord, mange fryse-tinesykluser). Usikkerheten i PTFer for jordas fuktighetskarakteristikk (SWRC) ble evaluert på et datasett bestående av 540 jordprøver fra ulik jord i Norge. Tekstur varierte fra sand til stiv leire. For hver prøve var det målt kornfordeling, organisk materiale, jordtetthet (ρb) og vanninnhold ved bestemte matrikspotensialer. To punkt-PTFer utviklet for jord i Norge, og seks parameter-PTFer utviklet for jord i Europa og USA, ble evaluert ved hjelp av flere statistiske indikatorer. Punkt-PTFene ga generelt gode resultater. Parameter-PTFene ga variable resultater. En av parameter-PTFene som ga gode resultater i de fleste tilfeller, var en kontinuerlig PTF utviklet av Wösten et al. (1999). Klasse-PTFene ga dårligere resultater enn de kontinuerlige PTFene, særlig hvis organisk materiale ikke var en input til PTFen.

Konsekvenser av variasjon, usikkerhet og datakilde ble undersøkt for utvalgte funksjonelle kriterier i Skuterudfeltet. Maksimalt vanninnhold for optimal laglighet (Wopt) ble beregnet vha. en eksisterende PTF, og antall dager til Wopt ble oppnådd etter snøsmelting om våren, ble beregnet vha. en enkel funksjon der vanninnhold ved feltkapasitet og ρb, begge beregnet vha. PTFer, og potensiell fordamping og Wopt var input. Episodedrevet overflateavrenning og jordtap fra nedbørfeltet ble simulert vha. den prosessbaserte modellen Limburg soil erosion model (LISEM). Tekstur og organisk materiale ble brukt for å avlede modellinput for vannledningsevne, SWRC, aggregatstabilitet og kohesjon. Sistnevnte ble beregnet for hele nedbørfeltet vha. en lokal PTF, utviklet fra målte skjærfasthetsdata. De andre inputene ble beregnet med eksisterende PTFer. For alle de funksjonelle kriterer ble både lokale måledata for tekstur og organisk materiale, og data avleda fra jordsmonnkart, brukt i beregningene. Effekten av variasjon på Wopt og Nd så ut til å være viktig, tatt i betraktning små marginer pga. få dager sammenhengende uten nedbør om våren. Effekt av datakilde på simulert overflateavrenning og jordtap var stor, med høyere verdier simulert ved bruk av data avledet fra jordsmonnkart og jordsmonndatabasen enn ved bruk av lokale måledata. I denne studien var det lite forskjell i resultater ved å beholde informasjon om variasjon innen kartenheter ved stokastisk fordeling av måledata sammenliknet med å bruke en middelverdi av måledata for hver kartenhet. Studien viste også at forskjellene relatert til datakilde kan være større enn forskjeller som resultat av forskjellig risiko for avrenning og erosjon (situasjon med plantedekke sammenliknet med ”worst case”-situasjon med redusert stabilitet og uten plantedekke). Hovedkonklusjonen av dette arbeidet er at inadekvat valg av inputdatakilder kan gi betydelig under- eller overestimering av Wopt, antall dager til Wopt oppnås, overflateavrenning og jordtap, og dermed også effekter av for eksempel klimaendring og tiltak.

Models have become inevitable tools for a wide range of applications in agricultural and environmental management. At the same time, modeling is associated with uncertainty, which can have consequences for decision making. One of the main sources of modeling uncertainty is the model input data, among these the soil physical properties. Soil physical properties are often highly variable in time and space and difficult and costly to measure. Lack of high-quality measured soil physical data is therefore often a problem, and data need to be derived from alternative sources and by means of additional models, e.g. pedotransfer functions (PTFs). With this as background, the main objective of this thesis was to quantify variability in soil physical properties on arable land, uncertainties related to data sources, and effects of variability and uncertainty on selected functional criteria. The main study area was the Skuterud catchment (450 ha) in South-east Norway, representative of agricultural areas with cereal production on marine deposits. Studies of spatial variability and soil map uncertainty were carried out by statistical analyses of data for topsoil particle size distribution and carbon content, collected in two sample grids: one grid with 100 m spacing covering the total area of arable land, and one grid with 10 m spacing located directly on the boundary between a sandy shore deposit map unit and a clayey marine deposit map unit. Spatial variability in these soil properties was considerable, and spatially correlated. Spatial correlation parameters depended on the grid scale. Variability within the major soil series was quantified – coefficients of variation ranged between 10 and 69 %, and the span in variable values was large for all soil series. Comparison of actual and soil map texture class revealed substantial misclassification in the soil map, with underrepresentation of loam and sandy loam soils, and overrepresentation of silt loam soil. Misclassification was particularly high in the small sample grid located on the border between a sandy shore deposit soil and a clayey marine deposit soil, indicating fuzzy boundaries between map units and high uncertainty in these areas. A specific aspect of temporal variability was investigated, i.e. effects of freezing and thawing on aggregate stability. For this study three soils were collected: a clay loam from the most widespread soil series in Skuterud, and a silt soil and artificially leveled silty clay loam from another site. Repacked soil aggregates (1-4 mm) were wetted to water contents corresponding to three different matric potentials, and subjected to different number of freezethaw cycles (FTCs), including no freezing. Aggregate stability was measured using a rainfall simulator, and a wet-sieving apparatus. The study showed that aggregate stability decreased with repeated freezing and thawing. The decrease was larger for the initially more unstable silt soil (relative effect 55 % reduction after 6 FTCs) than the two more stable clay soils (around 20 % reduction). Different measurement techniques yielded different aggregate stability values, and the difference in aggregate stability measured by the two techniques was greater the more unstable the soil was (silt soil, many FTCs). Performance of PTFs for the soil water retention curve (SWRC) was evaluated on a dataset of 540 soil samples from different soils in Norway. The texture of the soils ranged from sand to heavy clay. For each sample data on particle size distribution, soil organic matter, bulk density (ρb) and soil water content at different matric potential had been measured. Two point PTFs developed for soils in Norway, and six parameter PTFs developed for soils in Europe and USA, were evaluated using multiple statistical indicators. The point PTFs showed overall good performance. The parameter PTFs showed variable performance. One of the PTFs that performed well in most cases was the continuous PTF by Wösten et al. (1999). The class PTFs showed poorer performance than the continuous PTFs, especially if organic matter was not an input to the PTF. Implications of variability, uncertainty and data source were investigated for selected “functional criteria” in the Skuterud catchment. The maximum water content for optimum workability (Wopt) was calculated using an existing PTF, and the number of days until Wopt is reached after spring snowmelt (Nd) was calculated by a simple equation in which water content at field capacity and ρb, both derived via PTFs, and potential evaporation and Wopt were inputs. Storm event driven catchment surface discharge and soil loss were simulated using the process based Limburg soil erosion model (LISEM). Texture and organic matter were used to derive model inputs for hydraulic conductivity, SWRC, aggregate stability, and cohesion. The latter was calculated for the whole catchment using a locally developed PTF based on measured cohesion. The other inputs were calculated using existing PTFs. For all functional criteria, both locally measured data and soil map derived data for soil texture and organic matter were used as input to the models. The effect of variability on Wopt and Nd appeared to be important, considering small margins with respect to the usually low number of consecutive dry days in spring. The effect of data source on simulated surface discharge and soil loss was large, with higher values simulated using input data derived from the soil map and soil survey database than when using locally measured input data. In this particular study, there was no merit in retaining information about variability within map units by stochastic assignment of measured data, as compared to simply using a mean value for each map unit. This study also showed that differences related to choice of data source could be larger than differences as a result of different risk of runoff and erosion (crop covered situation versus “worst case” situation with reduced soil stability and without crop cover). The major conclusion of this work is that inadequate choice of input data sources can significantly underestimate or overestimate Wopt, number of days until Wopt is obtained, surface discharge and soil loss, and consequently the effect of e.g. climate change and measures.