Samspill mellom plantevekst, jordegenskaper og klima

Transkript

1 82 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Samspill mellom plantevekst, jordegenskaper og klima Interactions between plant production, soil characteristics and climate Heleen de Wit 1) / Heleen.de.Wit@nijos.no Trond Rafoss 2) / Trond.Rafoss@planteforsk.no 1) Norsk Institutt for Jord og Skog Kartlegging (NIJOS) 2) Planteforsk Plantevernet Nøkkelord kornavling, jordsmonn, vær, verdsetting av innmark Key words yield, soil characteristics, climate, soil assessment Sammendrag Arealproduktivitet er en viktige faktor ved verdsetting av arealer i et jordskifte. De naturgitte betingelser for avlinger som kan oppnås på et areal, består først og fremst av klima og jordsmonn. Formålet med denne studien er å styrke grunnlaget for verdsetting av jord ved å undersøke sammenhenger mellom avlingsmengde for korn, jord og klima. Eksisterende data fra plantedyrkningsforsøk i korn på Østlandet og i Trøndelag fra 1990 til 2001 er koblet sammen med jordsmonn- og værdata. Foreløpige resultater fra Romerike viser at det er spesielt i tørkeår at jordsmonnegenskaper forklarer mye av variasjonen i avlingsnivå. Viktige jordsmonnegenskaper er tekstur og vannleveringsevne. Lineære regresjoner av avlingsdata mot ulike jordvariable direkte, gir imidlertid ingen stabile relasjoner. Dette skyldes at ulike jordvariable samvarierer i stor grad. Det er derfor nødvendig å konstruere forklaringsvariable som er uavhengige av hverandre, eksempelvis med bruk av prinsipal komponent metoder, og som samtidig har stor betydning for plantevekst. Resultater fra dette pågående arbeidet vil kunne generaliseres og også framstilles i kart, hvilket øker muligheten å benytte

2 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) resultatene for verdsettingsformål. Summary Crop yield is an important factor for assessment of the economic value of arable land. The potential productivity for a given area of land is determined by climate and soil characteristics. The aim of this study is to strengthen the method for assessing the value of arable land by investigating quantitative relationships between plant production, soil and climate. Existing data from grain field trials from southeast and central Norway from 1990 to 2001 were linked to soil and weather data. Preliminary results from the Romerike region in southeast Norway suggested that soil characteristics explain a considerable part of the variations in crop yield in years with summer drought. Especially texture and water holding capacity were important. Linear regression analysis of crop yield in relation to various directly measured soil variables resulted in unstable statistical relationships due to highly correlated soil variables. In order to obtain stable statistical relationships it will be necessary to create largely independent variables that are important for plant growth, for example by using principal component methods. From these relationships, yield maps may be constructed for the use in land evaluation and assessment. Introduksjon Ved verdsetting av innmark er jordas produksjonspotensial for plantedyrking et avgjørende element. I verdsettingen er det er derfor et mål å beregne produksjonspotensialet så objektivt som mulig. Hittil har produksjonspotensialet blitt skjønnsmessig vurdert, basert på lokale opplysninger om normalavlinger for de ulike arealer. Jordskifteretten har derfor ønsket seg et modellverk som et utvidet grunnlag for dette arbeidet. Et slikt modellverk må beskrive produksjonspotensialet i form av kvantitative relasjoner mellom jordegenskaper og plantedyrkingspotensial (Christensen 1998). I arbeidet som her presenteres benytter vi eksisterende datamateriale fra korndyrkingsforsøk, jordsmonnkartlegging og værdata til en analyse av samspillet mellom jordsmonnegenskaper, værvariabler og kornavling. I en tidlig fase av dette arbeidet ble det kun benyttet avlingsdata fra verdiprøvingsforsøk fra perioden fra i alt fem forskjellige

3 84 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) forsøksteder på Østlandet (Rafoss og de Wit 2002). En av erfaringene var da at variasjonsbredden i datamaterialet var for liten til å være representativ i en generell sammenheng. Et analytisk problem som dukket opp var at ulike jordtyper i liten grad var representert på flere steder, hvilket gjorde det vanskelig å skille effekter av jordsmonn fra andre stedseffekter. I inneværende fase av dette arbeidet ble det derfor besluttet å også benytte kornavlingsdata fra forsøkserier med arter og sorter fra forsøksringene, samt utvide perioden til å omfatte Formålet med denne redegjørelsen er å presentere datamateriale og de metoder som er benyttet i arbeidet generelt, samt rapportere noen foreløpige resultater basert på data fra Romerike forsøksring. Materialer og metoder Kornavlingsdata fra verdiprøvingsforsøk i regi av Planteforsk og forsøk på arter og sorter i regi av forsøksringer på Østlandet og Trøndelag fra 1990 til 2001 er inkludert i plantedatamaterialet (Tabell 1; Tabell 2; Figur 1). Tabell 1. Oversikt over kornforsøk Table 1. An overview of the grain fiel trials Forsøkssted Kode Periode Ant. forsøk Forsøkssted Kode Periode Ant. forsøk Planteforsk Apelsvoll A Romerike forsøksring RR Bjørke forsøksgård B Hedmark forsøksring HE Staur forsøksgård S Vestfold forsøksring VE Rød forsøksgård R Innherred forsøksring IN Vollebekk forsøksgård V Namdal forsøksring NA Solør Odal forsøksring SO Sør-Trøndelag forsøksringst Planteforsk Kvithamar K Verdiprøving gjennomføres etter forskrifter om prøving og godkjenning av plantesorter, gitt av Landbruksdepartementet (Anonym 1999), og etter nærmere retningslinjer for verdiprøving av plantesorter, fastsatt av Statens Landbrukstilsyn (Anonym 2000). Formålet med verdiprøvingen er å klarlegge om en sort har en dyrkings- og bruksverdi som er tilfredsstillende for å kunne godkjenne sorten for offisiell norsk sortsliste. Forsøkene på arter og sorter gjennomføres i henhold til samme forskrifter og retningslinjer som gjelder for verdiprøving, men utføres av forsøksringer. Kornslagene som inngår i forsøkene er tidlig og sen havre, tidlig og sen bygg og vårhvete (Tabell 2).

4 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Tabell 2. Antall kornforsøk spesifisert per kornslag og forsøksstasjon. Forklaring av koder for forsøkssted i Tabell 1 Table 2. Number of grain field trials specified for cereal species. Site codes is given in Table 1 Forsøkssteder Kornslag A B S R V SO K RR HE VE IN NA ST SUM Vårhvete Tidlig bygg Sent bygg Tidlig havre Sen havre Over 90% av forsøkene ble utført på arealer hvor jordsmonnet var kartlagt av NIJOS. Kartleggingsmetodikken ved NIJOS bygger på den amerikanske Soil Survey Manual (Soil Survey Staff, 1993) men er tilpasset nasjonale behov. Den grunnleggende enheten ved jordsmonnkartleggingen er jordtype. Opphavsmateriale, lagdeling, kornstørrelse, jordsmonnutvikling, humusinnhold, naturlig dreneringsgrad og jorddybde blir beskrevet under kartlegging. Alle jordtyper er relatert til det internasjonale jordklassifikasjonssystemet World Reference Base (Anonymous, 1998). Minstestørrelsen på areal som kartlegges er fire dekar. Jordtyper som har mindre utbredelse enn dette vil normalt ikke i komme ut som egne polygoner på jordsmonnkartet. Ofte vil slike jordtyper inngå i et kompleks der et polygon kan bestå av inntil 3 jordtyper. Jordtypen som står først i signaturen, vil være den som dominerer arealmessig innenfor figuren. I en kartfigur tåles det også et visst innslag av fremmede jordtyper uten at det vil framgå av kartsignaturen. Etter stedfestingen av forsøkseriene har det vist seg at noen forsøksfelt har falt innenfor komplekser med to jordtyper. I slike tilfeller er det ikke mulig å avgjøre sikkert hvilken jordtype forsøket faktisk er utført på.

5 86 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Figur 1. Oversikt over verdiforsøksfeltene i korn og værstasjoner på Østlandet Figure 1. Map over field trial sites and weather stations for eastern Norway For å framskaffe mest mulig representative data for værforholdene i vekstforsøkene, ble det innhentet data fra den værstasjonen som lå nærmest forsøkstedet, og som har målinger av de aktuelle parametrene temperatur, stråling, nedbør og vind. For å oppnå dette ble det benyttet værdata både forskjellige stasjoner i Planteforsk s nettverk av automatiske værstasjoner.

6 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Siden værstasjonene i noen grad er ulikt utrustet med hensyn til instrumentering, måtte man i noen tilfeller ty til data fra nest-nærmeste værstasjon for å få data for alle aktuelle parametere. En sentral beregnet variabel som også inngår i datamaterialet er potensiell fordamping. Denne størrelsen ble beregnet etter Penmans formelverk (Penman 1956). Både plante, jord og værdata ble lastet inn og koblet sammen i en database. I denne databasen er det opprettet en logisk struktur som gjør det mulig å ta inn nye data. Analyseprosedyrene er også lagt opp slik at de opererer direkte mot databasen, slik at disse enkelt kan kjøres på nytt etter hvert som det akkumuleres nye data i databasen. Arbeidet som er lagt ned i denne måten å utføre dataanalysen på representerer en viktig ressurs både for videreutvikling av modellene i dette prosjektet, men også som en datakilde for andre prosjekter som ønsker å benytte seg av disse data. Vær og jordegenskaper, og et tildels komplisert samspill mellom disse faktorene, utgjør rammene for dyrkningpotensiale for korn. Det er mange variable som kan innlemmes i en modell for plantevekst, blant annet temperatur, stråling, potensiell og virkelig fordamping, innhold av plantetilgjengelig vann i jorda, nedbør og så videre. I dette arbeidet har vi valgt å benytte et modellverk utviklet ved Institutt for plantefag, Norges landbrukshøgskole, som beregner variable som vanskelig kan observeres direkte, men som har en direkte effekt på plantene (Skjelvåg og Kuchar, 1993). Dette verktøyet foretar både beregning av plantenes vannhushold gjennom vekstsesongen, samt en aggregering av ulike værvariabler over plantenes utviklingsfaser. Potensiell plantevekst er avhengig av temperatur, stråling og vanntilgjengelighet i ulike vekstfaser. Veksten blir begrenset når fordamping fra planter overstiger innholdet av plantetilgjengelig vann i jordsmonnet. Jordas lagringsevne for vann påvirkes av tekstur, moldinnhold, rotsperredybde (Riley, 1996). Vannhusholdningen er modellert som et regnskap der det inngår både jordsmonnsforhold, vær i vekstsesongen, vatning og feltregistreringer av tidspunkt for de ulike vekstfaser. Variablene som blir beregnet og akkumulert av dette modellverket benyttes videre som forklaringsvariable til statistisk analyse av avlingsvariasjon. Formålet med å benytte denne metoden er å lage modeller som klarer å fange en viss del av de realiteter som leder til det registrerte avlingsnivå i et system som for øvrig påvirkes av mange andre faktorer og mer eller mindre tilfeldigheter hendelser. Både denne metoden, og vær og jorddata forøvrig gir statistiske utfordringer fordi mange av de variablene som benyttes for å forklare avlingsvariasjonen er internt korrelerte. For å oppnå stabile modeller som beskriver avling relatert til jord og klimaforhold, er det nødvendig å finne fram til forklaringsvariable som er

7 88 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) mest mulig uavhengige av hverandre, og som samtidig har stor betydning for plantevekst. Egnede statistiske metoder for dette formålet er ulike variabelseleksjonsteknikker, og datareduksjonsteknikker som lager nye uavhengige variable som lineærkombinasjoner av internt korrelerte variabler. Lineær regresjonsanalyse hvor avling ble relatert til jordvariabler gav ustabile parameterestimater i den statistiske relasjonen. Dette var på grunn av stor kovariasjon mellom forklaringsvariabler, som foreksempel leir-, sand- og siltinnhold i et bestemt jordsjikt. I det videre arbeid vil vi forsøke datareduksjonsteknikker som prinsipal komponent regresjon og lignende. Ved bruk av slike metoder konstrueres det nye forklaringsvariable som er uavhengig av hverandre. Disse forklaringsvariabler vil bestå av lineærkombinasjoner av for eksempel kornstørrelsevariabler. Ulempen er at variablene blir noe vanskeligere å tolke siden de ikke kan måles eller observeres. De estimerte modellene vil bli testet på uavhengige datasett, eksempelvis avlingstall fra Resultater og diskusjon Noen foreløpige resultater fra en analyse av dataene fra Romerike forsøksring presenteres her. Arbeidet har ikke kommet så langt at forklaringsvariabler produsert av vannhusholdingsmodellen kunne inngå i analysen. I Romerike forsøksring ble det utført et stort antall forsøk på i alt 25 jordtyper som fordelte seg på 6 teksturgrupper som inkluderte både leire, sand og silt (Figur 2). Kornavling Leire Lettleire Sand Silt Silt over leire Siltig sand Figur 2. Gjennomsnittlig kornavling i kg daa -1 pr teksturgruppe for kornforsøk i Romerike forsøksring i perioden Figure 2. Average grain yields (kg/0.1ha in cereal field trials in the Romerike area for the period

8 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Det var en stor variasjon i gjennomsnittlig årlig avling (Figur 3) som skyldes blant annet vær og jordsmonn. I 1992 og 1994 var avlinga lavest. På Østlandet var det tørkesomre i 1992 og Gjennomsnittsavlingene per teksturgruppe i Figur 2 viser ingen store forskjeller mellom teksturgruppene, i motsetning til Figur 3 som viser avlinger per teksturgruppe over ulike år. Her er det spesielt i 1992 og 1994 hvor veldig lave avlinger forekommer på sand og leire mens avlinga på silt over leire er like høy som i andre år. Det framgår av figuren at forsøkene ikke har blitt utført innenfor hver teksturgruppe hvert år, slik at variasjonen i avlinga som må tilskrives værforhold i enkelte år skygger over variasjonen fra jordsmonnforhold Kornavling Leire Silt Lettleire Silt over leire Sand Siltig sand Figur 3. Gjennomsnittlig årlig kornavling i kg daa -1 pr teksturgruppe for kornforsøk i Romerike forsøksring Figure 3. Average annual grain yields (kg/0.1ha) in cereal field trials in the Romerike area Lav avling i tørkeår på leirjord og sandjord kan antakeligvis forklares ut fra en lav vannleveringsevne. Et forsøk på å forklare avlingsvariasjon ut fra direkte målte jordvariabler som mold- og leirinnhold i en lineær regresjonsanalyse gav ustabile parameterestimater. Dette skyldes stor kovariasjon mellom forklaringsvariablene. Kovarians mellom jordegenskaper er tilstede av naturlige årsaker og er således noe man må forholde seg til i denne typen analyser. Derfor vil vi i det videre arbeid forsøke datareduksjonsteknikker som prinsipal komponent regresjon og lignende metoder. Ved bruk av slike metoder konstrueres det nye forklaringsvariabler som er uavhengig av hverandre. Disse forklaringsvariabler vil bestå av lineærkombinasjoner av flere variable, for eksempel kornstørrelsevariabler. En ulempe ved bruk av slike metoder er at resultatene blir noe vanskeligere å tolke siden regresjonskoeffesientene ikke er direkte knyttet til variable som kan måles eller observeres. De estimerte modellene vil bli testet på uavhengige datasett, eksempelvis avlingstall fra 2002.

9 90 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Konklusjon Datamaterialet på korn, jordsmonn og vær som nå er sammensatt gir en unik mulighet for å kunne beskrive k vantitative relasjoner mellom avling, jordsmonnegenskaper og vær i Norge. En foreløpig analyse for Romerike forsøksring bekrefter at avlinga er avhengig av tekstur, spesielt i tørkeår. Resultatene kan framstilles grafisk (Figur 4) som avlingskart, hvilket øker muligheten til å benytte resultatene for verdsettingsformål. Figur 4. Potensiell kornavling (kg daa-1) i Ullensaker kommune (kartblad CR 050-1) basert på middelverdier av kornavling per jordtype Figure 4. Potential grain yield for cereals (kg daa-1) in the Ullensaker municipality calculated from mean yield per soil type

10 H. de Wit og T. Rafoss / Grønn kunnskap 7 (2) Takk til Kjetil Fadnes for Figur 1 og 2, Mauritz Åssveen for tilrettelegging korndataene, Endre Skaar for beregninger av potensiell fordamping. Referanser Anonym Forskrift om prøving og godkjenning av plantesorter. Landbruksdepartementet. Anonym Retningslinjer for verdiprøving av korn og oljevekster; fôrvekster; gras til grøntanlegg; potet. Landbrukstilsynet. Anonymous, World Reference Base for Soil Resources. World Soil Resources Report 84, FAO, Roma. Christensen, T Rapport fra prosjektet Bruk av data fra NIJOS til verdsetting av innmark. Jordskifteverket og Norsk institutt for jord og skogkartlegging. Penman, H. L Evaporation: an introductory survey. Netherlands Journal of Agricultural Science 4: Rafoss, T og de Wit, H Grunnlag for verdsetting av innmark: Rapport om bruk av plante-, klima- og jorddata ved verdsetting av innmark. NIJOS-rapport 03/ s. Riley, H Estimation of physical proporties of cultivated soils in southeast Norway from readily available soil information. Norwegian Journal of Agricultural Sciences, Supplement no 25. Soil Survey Staff Soil Survey Manual. USDA, Washington. Skjelvåg. A. O. and Kuchar, L Improved calculation of normal yields of cereals. Department of Crop Science, Agricultural University of Norway.