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Bodenproben leicht gemacht?
(2023)
Für die Düngeplanung sollten regelmäßig Bodenproben entnommen und auf wichtige Bodenkennwerte wie den pH-Wert und die Gehalte an pflanzenverfügbaren Nährstoffen analysiert werden. Üblicherweise wird dazu eine Mischprobe aus mehreren Einstichen je (Teil)Schlag (für Nmin und Smin aus den 3 Tiefen 0-30, 30-60 und 60-90 cm; für die Grundbodenuntersuchung auf pH, P, K, Mg und Humus aus dem Krumenbereich) entnommen und zur Laboranalyse eingesendet. Die Rückmeldung der Bodenuntersuchungsergebnisse nimmt zumindest einige Tage in Anspruch und ist – je nach Probenanzahl und ausgewählten Untersuchungsparametern – mit entsprechenden Kosten verbunden. Als Alternative wird von der Firma Stenon das FarmLab zur laborunabhängigen Bodenanalyse direkt auf dem Acker angeboten. Dadurch würde sich nicht nur die Entnahme und das Einsenden von Bodenproben erübrigen, sondern auch Geld sparen lassen. Die erhobenen Bodendaten stehen zeitnah in einer Webapplikation zur Verfügung, bei mobiler Internetverbindung sogar unmittelbar nach der Messung. Das FarmLab ist mit Sensoren zur Erfassung von Impedanz- sowie Absorptionsspektren ausgerüstet, die pro Messung mehr als 5000 Datenpunkte erfassen (Stenon GmbH, 2021). Aus diesen Spektren werden u. a. Messwerte zu Nmin-, P-, K-, Mg- und Humus-Gehalt, pH-Werten und Bodenart abgeleitet. Außerdem werden die GPS-Position, Witterungsdaten (Lufttemperatur, -feuchte und -druck) sowie Bodentemperatur und -feuchte erfasst.
Im deutschsprachigen Raum wurden von verschiedenen öffentlichen Institutionen Messkampagnen mit FarmLab-Geräten durchgeführt (Tab. 1). Anhand des Vergleichs zu Laborwerten für gleichzeitig entnommene Bodenproben kann daraus eine Aussage über die Treffsicherheit des FarmLab abgeleitet werden.
Insgesamt zeigten sich in der überwiegenden Anzahl der Vergleichsuntersuchungen „schlechte“ bis „sehr schlechte“ Übereinstimmungen für fast alle untersuchten Bodenparameter. So wurde beispielsweise für die pH-Wert-Bestimmung in 3 von 7 Versuchsserien eine sehr schlechte Übereinstimmung von R2 < 0,1 ermittelt und in 2 Serien eine „mittlere“ Übereinstimmung (R2= 0,47 bzw. 0,52) festgestellt. Der hohe R2-Wert für die Untersuchung auf den Dauerversuchsflächen der Universität Göttingen lässt sich auf die sehr niedrigen pH-Werte der beiden sandigen Standorte in der Lüneburger Heide zurückführen, die im Gegensatz zu den hohen pH-Werten auf dem lehmigen Standort in Göttingen stehen. Die Übereinstimmung bei den pH-Werten ist erkennbar schlecht. Ob das daran liegt, dass die Messungen auf Böden durchgeführt wurden, deren pH-Werte außerhalb des vom Gerätehersteller angegebenen Messbereiches liegen, kann nicht verifiziert werden. In vielen Regionen Deutschlands sind jedoch sandige Böden anzutreffen, deren pH-Wert deutlich unter dem vom Hersteller angegebenen Messbereich von pH 6,0 – 7,8 liegt. Ein Farmlab-Einsatz ist dann auf diesen Böden nicht zielführend.
Genau genommen
(2023)
Für die Düngeplanung sollten regelmäßig Bodenproben entnommen und auf wichtige Bodenkennwerte wie den pH-Wert und die Gehalte an pflanzenverfügbaren Nährstoffen analysiert werden. Üblicherweise wird dazu eine Mischprobe aus mehreren Einstichen je (Teil)Schlag (für Nmin und Smin aus den 3 Tiefen 0-30, 30-60 und 60-90 cm; für die Grundbodenuntersuchung auf pH, P, K, Mg und Humus aus dem Krumenbereich) entnommen und zur Laboranalyse eingesendet. Die Rückmeldung der Bodenuntersuchungsergebnisse nimmt zumindest einige Tage in Anspruch und ist – je nach Probenanzahl und ausgewählten Untersuchungsparametern – mit entsprechenden Kosten verbunden. Als Alternative wird von der Firma Stenon das FarmLab zur laborunabhängigen Bodenanalyse direkt auf dem Acker angeboten. Dadurch würde sich nicht nur die Entnahme und das Einsenden von Bodenproben erübrigen, sondern auch Geld sparen lassen. Die erhobenen Bodendaten stehen zeitnah in einer Webapplikation zur Verfügung, bei mobiler Internetverbindung sogar unmittelbar nach der Messung. Das FarmLab ist mit Sensoren zur Erfassung von Impedanz- sowie Absorptionsspektren ausgerüstet, die pro Messung mehr als 5000 Datenpunkte erfassen (Stenon GmbH, 2021). Aus diesen Spektren werden u. a. Messwerte zu Nmin-, P-, K-, Mg- und Humus-Gehalt, pH-Werten und Bodenart abgeleitet. Außerdem werden die GPS-Position, Witterungsdaten (Lufttemperatur, -feuchte und -druck) sowie Bodentemperatur und -feuchte erfasst.
Im deutschsprachigen Raum wurden von verschiedenen öffentlichen Institutionen Messkampagnen mit FarmLab-Geräten durchgeführt (Tab. 1). Anhand des Vergleichs zu Laborwerten für gleichzeitig entnommene Bodenproben kann daraus eine Aussage über die Treffsicherheit des FarmLab abgeleitet werden.
Insgesamt zeigten sich in der überwiegenden Anzahl der Vergleichsuntersuchungen „schlechte“ bis „sehr schlechte“ Übereinstimmungen für fast alle untersuchten Bodenparameter. So wurde beispielsweise für die pH-Wert-Bestimmung in 3 von 7 Versuchsserien eine sehr schlechte Übereinstimmung von R2 < 0,1 ermittelt und in 2 Serien eine „mittlere“ Übereinstimmung (R2= 0,47 bzw. 0,52) festgestellt. Der hohe R2-Wert für die Untersuchung auf den Dauerversuchsflächen der Universität Göttingen lässt sich auf die sehr niedrigen pH-Werte der beiden sandigen Standorte in der Lüneburger Heide zurückführen, die im Gegensatz zu den hohen pH-Werten auf dem lehmigen Standort in Göttingen stehen. Die Übereinstimmung bei den pH-Werten ist erkennbar schlecht. Ob das daran liegt, dass die Messungen auf Böden durchgeführt wurden, deren pH-Werte außerhalb des vom Gerätehersteller angegebenen Messbereiches liegen, kann nicht verifiziert werden. In vielen Regionen Deutschlands sind jedoch sandige Böden anzutreffen, deren pH-Wert deutlich unter dem vom Hersteller angegebenen Messbereich von pH 6,0 – 7,8 liegt. Ein Farmlab-Einsatz ist dann auf diesen Böden nicht zielführend.
Knowledge of the small-scale nutrient status of a field is an important basis for decision-making when it comes to optimising the fertiliser use in crop production. Currently, the traditional method involves soil sampling in the field and soil sample analysis in the laboratory as two separate working processes.
The previous research project "soil2data" developed a mobile field laboratory for different carrier vehicles. In the follow-up project "prototypes4soil2data", the results of soil2data are further developed. A mixed soil sample is collected during the drive on the field. The soil sample is then wet-chemically prepared and analysed. The overall soil sampling and analysis process is divided into the following process steps: soil sampling planning, soil sampling, soil preparation, soil analysis and data management. The process steps are modified for the mobile field laboratory and the process steps run in parallel. The new soil extraction method is based on official German methods (VDLUFA) to ensure the interoperability of the analysis results with the VDLUFA fertiliser recommendations. An innovative key component is the NUTRISTAT analysis module (lab-on-chip with ISFET measurement technology). It can measure pH, the nutrients NO3-, H2PO4-, K+ and the electrical conductivity. In addition to the advantages of rapid data availability and no need to transport soil material to the laboratory, it provides a future basis for new application, e.g. verification of current results in the field during soil sampling with existing results or dynamic adjustment of soil sampling during work in the field.
Currently, soil nutrient analysis involves two separate processes for soil sampling and nutrient analysis: 1. field soil sampling and 2. laboratory analysis. These two - separate - main work processes are combined and conceptualised for a mobile field laboratory so that soil sampling and analysis can be carried out simultaneously in the field. The module-based field laboratory "soil2data" can carry out these two main work processes in parallel and consists of 5 different task-specific modules that build on each other: app2field, field2soil, app2liquid, liquid2data and data2app. The individual modules were designed and built for the sub-process steps and adapted to the special features of the mobile field laboratory "soil2data". The biggest advantage is that the analysis results are available immediately, and a fertiliser recommendation can be generated instantly. For further analyses, the results are stored in the data cloud. The soil material remains in the field. In the ongoing project "Prototypes4soil2data", the mobile field laboratory soil2data is being further developed into a prototype with a modular structure.
Knowledge of the small-scale nutrient status of arable land is an important basis for optimizing fertilizer use in crop production. A mobile field laboratory opens up the possibility of carrying out soil sampling and nutrient analysis directly on the field. In addition to the benefits of fast data availability and the avoidance of soil material transport to the laboratory, it provides a future foundation for advanced application options, e.g. a high sampling density, sampling of small sub-fields or dynamic adaptation of the sampling line during field sampling. An innovative key component is the NUTRI-STAT ISFET sensor module. It measures values for the ions "NO3- ”, “H2PO4- " and "K+ " as well as the pH. The ISFET sensor module was specially developed for soil nutrient analysis. The phosphorus measurement was further developed for the project "soil2data". First results from the ISFET sensor module show a measurement signal settling time of significantly less than 100 seconds and a further consistent stable measurement signal. The measurement signal dynamics of approx. 58 mV per factor 10 of concentration change is given for the measured variables pH and K+. For the measured quantities of NO3- and H2PO4- , the measurement signal dynamics are lower.
Die Digitalisierung des Bodenbeprobungsverfahrens mit einer automatisierten Generierung einer Düngeempfehlung auf Grundlage der analysierten Bodennährstoffgehalte – direkt nach Beendigung der Bodenbeprobung auf dem Acker – ist ein übergeordnetes Ziel bei der Nutzung des mobilen Feldlabors „soil2data“. Neben den Bodennährstoffanalyse-Ergebnissen sind für die Umsetzung einer automatisierten generierten Düngeempfehlung weitere Informationen notwendig.
Die Quellen dieser Informationen haben einen unterschiedlichen Ursprung. Es sind Daten aus verschiedenen Quellen vom Bewirtschafter, von Dienstleistern und vom mobilen Feldlabor, welche miteinander verknüpft und synchronisiert werden müssen. Für einen automatisierten Prozessablauf zur Generierung einer Düngeempfehlung ist die Datenorganisation eine essenzielle Voraussetzung. Die Grundlage der Empfehlung sind die Tabellenwerke der offiziellen Düngeempfehlung, die bei den für die Düngung zuständigen Behörden der Bundesländer vorliegen. In dieser Publikation werden die notwendigen Daten und der Prozessdatenfluss für die Bodenbeprobung und Düngeempfehlung-Generierung beschrieben und grafisch dargestellt.
Background
In practical farming, there is often a need for short-term availability of information on the soil nutrient status.
Aims
To develop a new express method for the extraction of major plant-available nutrients and measurement of soil nutrients. In future, this method shall serve for in-field measurements of soil samples with an ion-sensitive field-effect transistor (ISFET).
Methods
Various extraction conditions such as type of extractant, soil-to-solution ratio, time, and intensity were investigated on a broad selection of dried soil samples in the laboratory. Based on 83 field-moist soil samples with varying clay contents, these conditions were compared to standard laboratory methods.
Results
With increasing extraction time, the nutrient concentrations increased. When the soil-to-solution ratio was reduced, a greater share of nutrients was extracted, independent of soil type. H2O and 0.01 M CaCl2 and standard calcium-acetate-lactate (CAL) solution proved to be too weak in the short period to reach the ISFET sensor measurement range. Higher concentrated CAL solutions performed much better. Finally, a 5-min CaCl2 extraction followed by the removal of an aliquot for the determination of soil pH and NO3− was found to be effective. The remaining solution was then mixed with 0.20 M CAL solution for the analysis of H2PO4− and K+ at 10 min of extra extraction time. This extraction method showed very good correlations with the values based on the German laboratory reference methods for pH (R2 = 0.91) and for nitrate (R2 = 0.95). For phosphorus and potassium, we obtained an R2 of 0.70 and 0.81, respectively, for all soils. When soils were grouped according to clay content higher correlations were found.
Conclusions
A new express method based on a wet-chemical approach with a soil preparation procedure was successfully developed and validated. This seems to be a valuable basis for future in-field measurements via ISFET.
There are currently many in-field methods for estimating soil properties (e.g., pH, texture, total C, total N) available in precision agriculture, but each have their own level of suitability and only a few can be used for direct determination of plant-available nutrients. As promising approaches for reliable in-field use, this review provides an overview of electromagnetic, conductivity-based, and electrochemical techniques for estimating plant-available soil nutrients and pH. Soil spectroscopy, conductivity, and ion-specific electrodes have received the most attention in proximal soil sensing as basic tools for precision agriculture during the last two decades. Spectral soil sensors provide indication of plant-available nutrients and pH, and electrochemical sensors provide highly accurate nitrate and pH measurements. This is currently the best way to accurately measure plant-available phosphorus and potassium, followed by spectral analysis. For economic and practicability reasons, the combination of multi-sensor in-field methods and soil data fusion has proven highly successful for assessing the status of plant-available nutrients in soil for precision agriculture. Simultaneous operation of sensors can cause problems for example because of mutual influences of different signals (electrical or mechanical). Data management systems provide relatively fast availability of information for evaluation of soil properties and their distribution in the field. For rapid and broad adoption of in-field soil analyses in farming practice, in addition to accuracy of fertilizer recommendations, certification as an official soil analysis method is indispensable. This would strongly increase acceptance of this innovative technology by farmers.