Schatting van C- en N- mineralisatie met indicatoren voor labiele organische stof en stikstof

Mei 2009

rapport 1230

Schatting van C- en Nmineralisatie met indicatoren voor labiele organische stof en stikstof Zorg voor Zand Rapport Nr. 6

M.C. Hanegraaf H.C. de Boer N. van Eekeren D.W. Bussink

nutriënten management instituut nmi bv postbus 250 6700 ag wageningen mariёndaal 8 6861 wn oosterbeek tel. (0317) 46 77 00 fax (0317) 46 77 01 e-mail [email protected] internet www.nmi-agro.nl

© 2009 Oosterbeek, Nutriënten Management Instituut NMI B.V. Alle rechten voorbehouden. Niets uit de inhoud mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, op welke wijze dan ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de directie van Nutriënten Management Instituut NMI. Rapporten van NMI dienen in eerste instantie ter informatie van de opdrachtgever. Over uitgebrachte rapporten, of delen daarvan, mag door de opdrachtgever slechts met vermelding van de naam van NMI worden gepubliceerd. Ieder ander gebruik (daaronder begrepen reclame-uitingen en integrale publicatie van uitgebrachte rapporten) is niet toegestaan zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van NMI. Disclaimer Nutriënten Management Instituut NMI stelt zich niet aansprakelijk voor eventuele schadelijke gevolgen voortvloeiend uit het gebruik van door of namens NMI verstrekte onderzoeksresultaten en/of adviezen.

Verspreiding Productschap Zuivel

5x

1

Schatting van C- en N-mineralisatie met indicatoren voor labiele organische stof en stikstof (NMI, 2009)

2

Voorwoord Bodemkwaliteit staat in de landbouw, inclusief de melkveehouderij, sterk in de belangstelling. Door aanscherpingen in beleid en daardoor dalende (kunst)mest giften wordt het steeds belangrijker om de natuurlijke bodemvruchtbaarheid te benutten en op peil te houden. Dat bodemkwaliteit steeds meer een onderscheidende rol vervult bij de productie van goed ruwvoer staat vast. Maar wat dan precies “bodemkwaliteit” is, hoe je het meten kunt en hoe je het sturen kunt is nog steeds erg lastig. Bodemkwaliteit is een complex begrip waarop vele factoren van invloed zijn. Daarnaast zijn effecten op bodemkwaliteit vaak pas op lange termijn zichtbaar. Het project “Zorg voor Zand” levert een bijdrage aan het ontwikkelen van kennis en identificatie van maatregelen om bodemkwaliteit en daarmee de grasopbrengst op zandgrond te kunnen sturen en verbeteren. Daarvoor is het begrip “Bodemkwaliteit” uitgediept en heeft het handen (indicatoren) en voeten (maatregelen) gekregen. Hiervoor is het perspectief van een reeks indicatoren onderzocht om “bodemkwaliteit” te kunnen meten en beoordelen. Ook zijn maatregelen onderzocht om “bodemkwaliteit” te kunnen sturen en managen en daarmee te komen tot een hoger bedrijfsrendement. Anno 2009 zeer relevant voor de melkveehouderij op minerale gronden in heel Nederland, maar vooral voor de (armere) zandgronden. “Zorg voor Zand” is een samenwerkingsproject van Nutriënten Management Instituut (NMI), Animal Sciences Group (ASG-WUR) en het Louis Bolk Instituut (LBI). Het project liep van 2004-2008 en is gefinancierd door het Productschap Zuivel. Dit rapport beschrijft indicatoren voor pools van labiele organische stof en gaat met name in op wat de bijdrage van deze organische stof is aan de opbrengst en de levering van stikstof. Een essentieel onderdeel op veel graslandbedrijven. Naast deze afrondende rapportage rond organische stof verschijnt als rapport nr. 7: Beoordeling bodemkwaliteit zandgrond. Vorig jaar verscheen een praktijkbrochure “Van Schraal naar Rijk Zand”. Als projectteam Zorg voor Zand hopen we hiermee collega onderzoekers en adviseurs in het veld te inspireren en te ondersteunen in hun verdere werk. Voor de uitvoering van dit onderzoek en het gehele project “Zorg voor Zand” is samengewerkt met diverse andere onderzoekers, deskundigen en melkveehouders. Vanaf deze plaats dank ik allen voor zijn of haar bijdrage aan het thema “Bodemkwaliteit”.

Ing. Bert Philipsen Projectleider Zorg voor Zand


3


4

Dankwoord In opdracht van het Productschap Zuivel (PZ) is een onderzoek uitgevoerd naar de relatie tussen de kwaliteit van organische stof, de afbreeksnelheid en de stikstofmineralisatie. Dit onderzoek is uitgevoerd in het kader van het project “Zorg voor Zand” (NMI/ASG/LBI), dat tot doel heeft om kennis te ontwikkelen over bodemkwaliteit en duurzaam bodembeheer voor de melkveehouderij op zand. Het voorliggende rapport beschrijft het onderzoek en geeft de resultaten daarvan weer. Aan het onderzoek is door een aantal mensen op één of andere manier een bijdrage geleverd. Dank gaat uit naar Bert Philipsen (ASG) voor de algehele projectleiding van “Zorg voor Zand”, naar oud-collega’s Robert Bakker en Linda van der Weiden voor de monstername en gegevensverwerking, naar Jaap Nelemans, Willeke van Tintelen, An Vos en Meint Veninga (allen Chemisch Biologisch Laboratorium Bodem), naar Arjan Reijneveld, Maurice Homan, Radboud van Loon (allen Blgg) en Jan Bokhorst (LBI) voor de bodemanalyses, en naar Jaap Bloem (Alterra) en Ellis Hoffland (DOW-WUR) voor hun commentaar op een eerdere versie van dit rapport. De verantwoordelijkheid voor de inhoud van dit rapport berust geheel bij de auteurs. Marjoleine Hanegraaf Projectmanager NMI


5


6

Samenvatting en conclusies Inleiding Het organische stof gehalte is een belangrijk kenmerk van bodemkwaliteit. Vanuit landbouwkundig oogpunt zijn vooral de eigenschappen N-levering, bodemgezondheid en bodemstructuur relevant. Deze parameters zijn direct gerelateerd aan de afbraak- en opbouwprocessen van organische stof (OS) in de bodem. De beschikbare kennis hiervoor is echter onvoldoende, reden waarom in het kader van het project “Zorg voor Zand” een onderzoek uitgevoerd. Doel van het onderzoek was om de relatie tussen de kwaliteit van OS, de afbraak van OS en de N-mineralisatie te expliciteren en zo mogelijk te vertalen naar rekenregels voor de praktijk. Materiaal & Methode Het onderzoeksdoel is gerealiseerd binnen een groter experiment naar de relatie tussen bodemkwaliteit en grasproductie, waarbij twintig praktijkpercelen met grasproductie op zandgrond waren betrokken. Op tien percelen in Overijssel (OV) en tien percelen in Noord-Brabant (NB) (allen zandgrond) is een uitgebreide nulmeting van de fysische, chemische en biologische bodemkwaliteit uitgevoerd. De gewasproductie (opbrengst en N-opname) in onbemeste en bemeste percelen (jaargift 300 kg N ha-1) is gevolgd, waarbij vier sneden zijn geoogst. Onderdeel van de nulmeting was een bepaling van de C-mineralisatie op drie manieren (veldrespiratie, potentiële C-mineralisatie en de potentieel mineraliseerbare C). Bij elke snede is een grondmonster genomen voor bepaling van de pools labiele OS. Dit betrof metingen van Dissolved Organic Carbon (DOC), Hot Water-extractable Carbon (HWC) en Potential Mineralisable Nitrogen (PMN). Berekeningen zijn gemaakt van de a-waarde voor de afbraak van OS volgens Minip, de NFNS (N-opname in onbemest veld) en de Nitrogen Use Efficiency (NUE, N-benutting in termen van drogestofproductie per kg Nopname). De resultaten zijn statistisch bewerkt om relaties te verkennen tussen gewasproductie en organische stof, in het bijzonder tussen de C- en N- mineralisatie en indicatoren voor labiele OS. Resultaten De C- en N-gehalten in OV en NB waren statistisch gezien niet verschillend; DOC-, HWC- en PMN-gehalten waren dat evenmin, maar de C/N-ratio en de C-microbiële biomassa (Cmic) waren dat wel. De totale Nopname over drie sneden liep in de onbemeste velden uiteen van 54 kg ha-1 tot 190 kg ha-1. Een significante relatie kon worden vastgesteld tussen bodemkwaliteit in termen van labiele OS en de productie van gras, zowel wat betreft de drogestofproductie als de N-opname. HWC gaf een goed verband met zowel de Cmineralisatie in het voorjaar als met de totale N-opname over drie (onbemeste) sneden. Daarmee lijkt HWC de ontbrekende schakel te zijn om verschillen in de N-levering van percelen met gelijk OS-gehalte te kunnen verklaren. De totale N-opname over drie sneden (onbemest) kon worden verklaard uit het Nt-gehalte (54%), het Nt-gehalte en HWC-gehalte (nulmeting) (63%) en het HWC-gehalte bij de 1e snede (79%). Dit laatste verband gaf een verbetering in de schatting van het NLV te zien van gemiddeld ruim 10% (Figuur 1). In 9 van de 12 percelen waarin de schatting verbeterde, werd een lagere NLV geschat.


7

200 180

R2 = 0,79

NLV (kg/ha)

160 140 120

R2 = 0,68

100 80 60 40 20 0 0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

N-opname gras, onbemest, totaal 3 sneden (kg/ha) NLV (Nt)

NLV (HWC1)

Figuur 1. Vergelijking van NLV op basis van Nt-gehalte (oud) en HWC (nieuw). De a-waarde uit het Minip-rekenmodel voor de mineralisatie van OS bleek sterk gecorreleerd met het C-gehalte. De invloed van het Ct-gehalte was dermate groot dat die van de indicatoren voor labiele OS mogelijk werd overschaduwd. Daarom zijn de Ct-gehalten ingedeeld in twee klassen, waarna de relatie tussen a-waarde en HWC opnieuw is getoetst, nu per klasse. Dit leverde het volgende resultaat: a-waarde = 2,137 + 1,073 * Cklasse + 0,002147 * HWC0 (R2adj. =0.84; p<0,001) (Figuur 2). Met deze relatie is het in principe mogelijk om op basis van HWC een inschatting te maken van de afbreeksnelheid van de OS in een perceel. HWC levert dus belangrijke informatie over zowel de opbouw van OS als de N-levering. Om het schatten van de afbreeksnelheid operationeel te maken is echter een vertaalslag nodig van de a-waarde van laboratorium- naar veldwaarde, en die kon in dit onderzoek niet worden gemaakt.


8

8.0

stability parameter

7.5 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0 4.5 600

800

1000

1200

1400

HWC C-content < 40 g/kg Lineair (C-content > 40 g/kg)

C-content > 40 g/kg Lineair (C-content < 40 g/kg)

Figuur 2. Verband tussen a-waarde en HWC bij twee klassen voor het C-gehalte.

Conclusies en aanbevelingen •

Het huidige NLV-systeem lijkt de N-levering iets te overschatten. Een verbetering van gemiddeld ruim 10% in de schatting van de N-levering lijkt mogelijk door opname van het HWC-gehalte in het NLVsysteem. Dit kan ertoe leiden dat een andere verdeling van de beschikbare N over de percelen en/of over de sneden gewenst is. Voor de landbouwpraktijk is aanbevolen om de toepassing en daarmee de betekenis van deze verbetering nader te beschouwen.

•

De afbraaksnelheid van OS lijkt ook te kunnen worden verklaard uit het HWC-gehalte, waarmee het mogelijk wordt om het OS% op perceelsniveau te kunnen monitoren. Dit betekent bovendien dat de gebruiker met één bepaling informatie krijgt over zowel de N-levering als de opbouw van OS.

•

De resultaten van dit onderzoek betreffen slechts 20 percelen en één jaar, dat bovendien in de tweede helft van het groeiseizoen gekenmerkt werd droogte. De conclusies hebben daardoor beperkte algemene geldigheid. Aanbeveling voor het onderzoek is om de gevonden relaties met HWC te valideren met een grotere dataset (aantal percelen en locaties) om de algemene geldigheid van de rekenregel te kunnen vaststellen. Dit zou eventueel gecombineerd kunnen worden met het maken van een vertaalslag van de onderzoeksmethodiek van HWC naar een routinematige en kosteneffectieve bepaling met NIRS.


9


10

Inhoud pagina Samenvatting en conclusies

2

1

Inleiding

12

2

Kennisvragen

13

2.1

Organische stof

13

2.2

Meten van de C-mineralisatie

13

2.3

Indicatoren van labiele OS

15

2.4

Meten van de N-mineralisatie

16

2.5

Onderzoeksvragen

18

3

Materiaal & Methoden

19

3.1

Algemeen

19

3.2

Selectie van indicatoren van de pools labiele OS en N

19

3.3

Monstername en Waarnemingen

20

3.4

Gegevensverwerking

20

4

Resultaten

22

4.1

Overzicht

22

4.2

Deelresultaten

24

4.2.1

Indicatoren voor labiele OS

24

4.2.2

Omvang van pools voor labiele OS in het groeiseizoen

24

4.2.3

Gewasproductie

26

4.2.4

N-mineralisatie

26

4.2.5

C-mineralisatie

26

4.3

Verbanden tussen deelresultaten

28

4.3.1

Gewasproductie en organische stof

28

4.3.2

N-mineralisatie en indicatoren van labiele OS, per snede

29

4.4.3

Verband tussen C-mineralisatie en indicatoren van labiele OS

31

4.3.4

Verband tussen N-mineralisatie (NFNS) en nitrogen use efficiency (NUE)

33

5

Discussie

34

5.1

Labiele OS, N-mineralisatie en gewasproductie

35

5.2

Indicatoren labiele OS, onderling

36

5.3

C-mineralisatie en indicatoren labiele OS

36

5.4

Regionale verschillen in microbiële biomassa

37

6

Conclusies

39

Afkortingen

40

Literatuur

41


11

Bijlagen Bijlage 1 Grasproductie op zandgrond, 2006

43

Bijlage 2 C-mineralisatie in grondmonsters genomen in april 2006 (nulmeting)

44

Bijlage 3 Resultaten All subset analyse ‘Gewasproductie en indicatoren uit de nulmeting’

45

Bijlage 4 Resultaten correlatie-coëfficiënten N-mineralisatie en indicatoren labiele OS

46


12

1

Inleiding

Het organische stof gehalte is een belangrijk kenmerk van bodemkwaliteit omdat het vérstrekkende effecten heeft op de fysische, chemische en biologische eigenschappen van grond. Vanuit landbouwkundig oogpunt zijn vooral de eigenschappen N-levering, bodemgezondheid en bodemstructuur relevant. Deze parameters zijn direct gerelateerd aan de afbraak- en opbouwprocessen van organische stof (OS) in de bodem. De kunst van goed bodemmanagement bestaat er voor een belangrijk deel uit om zowel de opbouw van OS als de Nlevering goed te managen. De beschikbare kennis hiervoor is echter onvoldoende. Het voorliggende onderzoek beoogt deze lacune voor een deel in te vullen. Met financiering van het Productschap Zuivel (PZ) is in de periode 2004-2008 door NMI/ASG/LBI onderzoek uitgevoerd naar de bodemkwaliteit van zandgronden. Doel van dit project, “Zorg voor Zand” genaamd, was “het ontwikkelen van kennis en de identificatie van maatregelen om bodemkwaliteit en daarmee de grasopbrengst op zandgrond te kunnen sturen en verbeteren”. Binnen dit kader heeft NMI een onderzoek uitgevoerd naar de relatie tussen de kwaliteit van organische stof en de C- en N-mineralisatie, waarvan in het voorliggende rapport verslag wordt gedaan. Doelstelling Onderzoek Kwaliteit Organische Stof Het onderzoek heeft tot doel om de relatie tussen de kwaliteit van OS, de afbraak van OS en de Nmineralisatie te expliciteren en zo mogelijk te vertalen naar rekenregels voor de afbraak van OS en de Nlevering. Werkwijze Het onderzoeksdoel is gerealiseerd binnen een groter experiment naar de relatie tussen bodemkwaliteit en grasproductie, waarbij twintig praktijkpercelen met grasproductie op zandgrond waren betrokken. Op deze percelen is een uitgebreide nulmeting van de fysische, chemische en biologische bodemkwaliteit uitgevoerd. Vervolgens is een blokkenproef aangelegd met drie stikstoftrappen en zijn 4 sneden geoogst en bemonsterd. Over de gehele proef en de resultaten is gerapporteerd in Van Eekeren et al. (2009). Het voorliggende rapport doet verslag van het onderzoek naar de C- en N-mineralisatie in relatie tot de kwaliteit van OS. Bij dit onderzoek waren zowel onbemeste als bemeste percelen (jaargift 300 kg N ha-1) betrokken. Bij elk van de in totaal vier sneden is een grondmonster genomen voor bepaling van de pools labiele OS (Dissolved Organic Carbon (DOC), Hot Water-extractable Carbon (HWC) en Potential Mineralisable Nitrogen (PMN)). Berekeningen zijn gemaakt van de a-waarde voor de afbraak van OS volgens Minip, de NFNS (N-opname in onbemest veld) en de Nitrogen Use Efficiency (NUE, N-benutting in termen van drogestofproductie per kg Nopname). De resultaten zijn statistisch bewerkt om relaties te verkennen tussen gewasproductie en organische stof, in het bijzonder tussen de C- en N- mineralisatie en indicatoren voor labiele OS. Leeswijzer Dit rapport kent een onderzoeksmatige opzet. In hoofdstuk 2 wordt ingegaan op de kennisvraag over de relatie tussen de kwaliteit van OS en de N-mineralisatie. Hoofdstuk 3 geeft de materialen en methoden van de proef weer. De belangrijkste resultaten worden beschreven in hoofdstuk 4, en bediscussieerd in hoofdstuk 5. Tot slot worden in hoofdstuk 6 conclusies getrokken en aanbevelingen gedaan.


13

2

Kennisvragen

2.1

Organische stof

Een veel gebruikte definitie van bodemkwaliteit is “het vermogen van de bodem om gewassen op langere termijn van voldoende water en nutriënten te voorzien zodat de gewassen tot een hoge productie per eenheid productiefactor komen met een lage belasting voor de omgeving”. Het organischestofgehalte is een belangrijk kenmerk van bodemkwaliteit omdat het direct betrokken is bij zowel fysische en chemische als biologische bodemeigenschappen. Een directe relatie tussen het OS% en de gewasproductie is echter niet afdoende vastgesteld. Uit de periode voordat het kunstmestgebruik een grote vlucht nam zijn vuistregels bekend voor het schatten van bodemeigenschappen uit het OS%. Voorbeelden zijn een N-levering van 15% N per % OS per jaar en een vochtbindend vermogen van 1-8 cm3 per g os (Locher & De Bakker, 1990). In een situatie van voldoende voedingsstoffen is de productie onafhankelijk van het OS% (Johnston & Poulton, 2005). Voor de droge zandgronden komt daar nog bij: mits beregening mogelijk is. Nu het gebruik van (kunst)mest, met name stikstof, aan banden is gelegd, is het belang van de levering van voedingsstoffen door OS toegenomen terwijl het gehalte tegelijk onder druk staat als gevolg van lagere organische mestgiften. Vanuit landbouwkundig oogpunt is vooral de afbraak van OS relevant, meer nog dan het feitelijke gehalte op enig moment. De meeste functies van OS (N-levering, bodemgezondheid, bodemstructuur) zijn direct gerelateerd aan de afbraak- en opbouwprocessen van OS in de bodem (C-dynamiek). Veranderingen in OS% vinden doorgaans echter zeer geleidelijk plaats en komen vaak pas na jaren tot uiting in een ander OS%. Lange tijd werd aangenomen dat het OS% in blijvend grasland stabiel is, mogelijk zelfs licht stijgt. Uit een trendanalyse die in het kader van Zorg voor Zand is uitgevoerd bleek echter dat in een kwart van de percelen blijvend grasland het OS% gedurende een periode van twintig jaar is afgenomen met minimaal 1% (Hanegraaf et al., 2007, 2009). Mogelijke oorzaken voor veranderende OS-gehalten zijn de kwaliteit van OS, het historisch management en het huidige management (graslandvernieuwing, bemesting) en het klimaat. In de genoemde trendanalyse kon geen rekening worden gehouden met deze factoren. De invloed van klimaatverschillen (temperatuur en neerslag) mag op deze geografische schaal verwaarloosbaar worden geacht. Op perceelsniveau kan een mogelijke verandering ook worden versluierd door de meetfout in de analysemethodiek. Om deze redenen (traagheid, meetfout) is het OS% in feite ‘slechts’ een ruwe indicator voor de bodemkwaliteit. Onduidelijk is bovendien hoe erg een verlaging van de OS-gehalten voor de grasproductie en/of het milieu (nitraatverliezen) is. Een manier om dit te duiden is om de betekenis van OS voor de N-levering te verfijnen en met kengetallen en rekenregels toepasbaar te maken voor de praktijk. Daarvoor is meer kennis nodig over de afbraaksnelheid in grasland op zandgronden, met name in relatie tot mogelijke nieuwe indicatoren en de N-mineralisatie.

2.2

Meten van de C-mineralisatie

De afbraaksnelheid van OS kan worden bepaald met respiratieproeven waarin de CO2-emissie wordt gemeten. De CO2 die ontwijkt is een maat voor de metabolische activiteit van de heterotrofe organismen in de bodem, die OS afbreken en daarbij C gebruiken als energiebron. Er zijn vele uitvoeringsvarianten bekend. Een belangrijk onderscheid in de methoden is naar actuele respiratie (in het veld), potentiële C mineralisatie (PCM) en potentieel mineraliseerbare C (pot.min.C). De potentiële C-mineralisatie (PCM) meet de hoeveelheid C die ontwijkt bij optimale temperatuur en vochtigheid. Aanname is dat alleen de temperatuur en


14

vochtigheid verschillen met de respiratie in het veld en dat deze meting gezien mag worden als een gestandaardiseerde meting van de basale respiratie. De potentieel mineraliseerbare C (pot.min.C) meet de maximale hoeveelheid C die kan ontwijken uit het substraat door de voorbehandeling van het grondmonster (drogen, zeven, herbevochtigen) en een optimale temperatuur en vochtigheid. Interpretatie van respiratieproeven vindt vaak plaats in termen van de snelheid van de CO2-emissie per dag op tijdstip t (Figuur 1a). De methoden lenen zich vooral goed voor een onderlinge vergelijking van monsters. Vergelijking van resultaten van verschillende onderzoeken ligt moeilijker juist omdat de uitvoeringen verschillen.

2.00E-03

1.005 1 0.995 0.99

1.60E-03 1.40E-03

Rest C (g /kg )

CO2-em issie C g/kg/dag

1.80E-03

1.20E-03 1.00E-03 8.00E-04 6.00E-04

0.985 0.98 0.975 0.97 0.965 0.96

4.00E-04 2.00E-04

0.955 0.95

0.00E+00 0

10

20

a

30

40

50

0

60

Tijd (d.)

b

10

20

30

40

Tijd (d.)

Figuur 1ab. C-mineralisatie uitgedrukt als emissie (a) en als afbraak (b). Uit de tijdreeks van CO2-emissies en het C-gehalte bij aanvang kan ook de afbraak van de OS (Figuur 1b) worden berekend bijvoorbeeld met behulp van het rekenmodel Minip (Mineralisation of Nitrogen and Phosphorus) van Janssen (1984). Dit model wordt veel gebruikt in de advisering over OS en N-levering. Kern van het model is: Yt / Y0 = exp 4,7[(a+t) -0,6 – a-0,6 ] Waarin: Yt

= de resterende-C op tijdstip t, g/kg,

Y0

= de initiële hoeveelheid C op tijdstip t=0, g/kg,

t

= de tijd (bijvoorbeeld in dagen), en

a

= initiële leeftijd (apparent initial age).

Een aanname bij Minip is dat alle soorten organische stof op vergelijkbare wijze worden afgebroken, maar dat de ene organische stof gevoeliger is voor afbraak (instabieler) dan de andere. Met dit verschil in afbreekbaarheid wordt rekening gehouden door het gebruik van de a-waarde als maat voor de afbreeksnelheid aan het begin van het afbraakproces. De a-waarde (a staat voor ‘apparent initial age’) wordt bepaald uit gegevens over de afbraak gedurende het eerste jaar (humificatiecoëfficiënt). Gedurende het verdere afbraakproces neemt de stabiliteit en dus ook de a-waarde toe. Externe factoren die de afbraaksnelheid bepalen, zoals temperatuur, vochtigheid en pH, kunnen als aparte parameter in het rekenmodel worden opgenomen. Voor temperatuur en vochtigheid zijn de hiervoor benodigde parameters reeds vastgesteld. Door externe factoren apart te benoemen krijgt de a-waarde zelf steeds meer een betekenis in de zin van een materiaal eigenschap. Verwacht mag worden dat de kwaliteit van OS, zijnde ook een materiaal eigenschap, een directe relatie heeft met de a-waarde. Dit betekent dat de kwaliteit van OS mogelijk kan dienen als indicator voor de afbraaksnelheid.


50

60

15

2.3

Indicatoren van labiele OS

Bekende vuistregel voor de afbraak van OS is dat 2% per jaar afbreekt (Kortleven, 1963). Uit de landbouwpraktijk is echter bekend dat gronden met eenzelfde OS% kunnen verschillen in mineralisatie. Verschillen in de kwaliteit van de aanwezige OS zijn hier mede debet aan. OS bestaat uit een heterogene massa van OS, die in het spraakgebruik in de praktijk vaak wordt opgedeeld in twee ‘pools’, een stabiele en een labiele pool. In de literatuur over OS wordt de term labiel in verschillen betekenissen gebruikt: actief (betrokken bij (bio-) chemische reacties), makkelijk afbreekbaar (in relatief korte tijd) en/of mobiel (uitspoelingsgevoelig). In deze studie wordt gesproken over labiel in de zin van afbreekbaarheid. De stabiele en labiele pools hebben elk een eigen afbraaksnelheid. Tot nog toe is het niet mogelijk om in eenvoudige OSbalansen of bemestingsadviezen te rekenen met meer dan één pool van OS. In de theorie (modellering) worden vaak meer dan twee pools OS onderscheiden. Deze zijn dan niet allemaal gekoppeld aan pools die in het laboratorium meetbaar zijn. Voor advisering aan de landbouwpraktijk is de meetbaarheid van pools echter een voorwaarde. Van de labiele OS is bekend dat het de bodemkwaliteit op specifieke manieren beïnvloedt en dat het gevoelig is voor landbouwkundige maatregelen zoals ploegen en bemesting. Daarom zouden labiele pools kunnen dienen als indicator voor veranderingen in de OS (Sparling et al., 1998), zoals bijvoorbeeld veroorzaakt door mineralisatie van C en N. Er zijn veel mogelijke indicatoren om aard en omvang van de labiele pools vast te stellen (Doran & Jones, 1996). Een globale indeling van deze pools is: 1) fysisch, bijvoorbeeld gedeeltelijke verteerde OS-deeltjes (Particulate Organic Matter POM); 2) chemisch, bijvoorbeeld opgeloste OS en extraheerbare OS, en 3) biologisch, bijvoorbeeld in de levende en dode microbiële biomassa. In de jaren ’80 van de vorige eeuw vond relatief veel onderzoek plaats aan POM. Tegenwoordig staat dit meer op de achtergrond, mede vanwege de hoge kosten van de bijbehorende arbeidsintensieve onderzoeksmethoden. Wat de andere twee pools betreft hebben onderzoekers naar verhouding meer aandacht gegeven aan de betekenis van de microbiële biomassa voor de N-beschikbaarheid dan aan de nietlevende labiele fracties OS (Haynes, 2005). In de literatuur worden onder andere de volgende chemische en biologische indicatoren genoemd: Dissolved Organic carbon (DOC); algemeen wordt aangenomen dat DOC uitspoelt naar gronden oppervlakte water. Het kan verantwoordelijk zijn voor 50% van de N-uitspoeling in landbouwpercelen (Haynes, 2005). Hoewel het een substraat betreft voor microbiële activiteit, is slechts 10-40% ervan makkelijk afbreekbaar. De pool wordt gedomineerd door stabiele humeuze stoffen. In grond kan DOC door de water opgeloste toestand de meest belangrijke C-bron zijn voor micro-organismen die een waterige omgeving vereisen. Hot-Water extractable Carbon (HWC); deze pool is waarschijnlijk betrokken bij aggregaatvorming en – stabiliteit (Haynes, 2005). Het kan afkomstig zijn uit OS dat zwak gebonden is aan kleimineralen of humus moleculen, of betrokken bij de binding van aggregaten, maar ook uit wortelexudaten. Naar verwachting is HWC labieler en meer gerelateerd aan de microbiële biomassa en activiteit dan DOC. Decompositie studies van Gregorich et al (2003) tonen aan dat HWC zeer labiel is. Sparling (1998) extraheerde HWC in eerder gedroogde grond en bij 70 °C en suggereerde dat HWC als substituut kan worden gebruikt voor de microbiële biomassa. Ghani (2003) extraheerde in verse grondmonsters bij 80 °C en vond HWC-niveau’s die ongeveer 10-maal zo hoo g waren als die van de microbiële biomassa-C. 2 Hij vond een goede relatie tussen Cmic en HWC (R =0,84).

Potentieel Mineraliseerbare N (PMN); deze indicator, geïntroduceerd door Waring & Bremner (1964) wordt onder andere in Amerika gebruikt voor monitoring doeleinden en N-adviezen (Shariff et al., 2006; Goh and Haynes, 1986; Keeney, 1982). In tegenstelling tot PMC, waarin de bruto emissie van C wordt


16

gemeten, wordt met PMN het netto resultaat gemeten van mineralisatie- en immobilisatieprocessen. De patronen van PMC en PMN hoeven dus niet noodzakelijkerwijs met elkaar overeen te komen (Haynes, 2005). PMN is minder gevoelig voor bodemmanagement en seizoensinvloeden dan PMC. Beide indicatoren geven eerder een indicatie van de omvang van de pool labiele OS en N dan van de potentieel netto mineralisatie onder veldomstandigheden. C/N-ratio; berekend uit de C- en N-gehalten, deze indicator wordt algemeen gezien als een maat voor de afbreekbaarheid van organische stof. Van materialen rijk aan N is bekend dat ze gemakkelijker afbreken dan materialen die arm zijn aan N. Tijdens de afbraak van materialen met een hoge C/N-ratio, kan immobilisatie plaats vinden als daarvoor voldoende minerale N beschikbaar is; de afbraak blijft beperkt als geen N beschikbaar is. Het principe van de C/N–ratio gaat voorbij aan verschillen in de afbreeksnelheid die mede worden veroorzaakt door verschillen in de kwaliteit van OS. Microbiële biomassa (Cmic); de uiteenlopende gezelschappen aan bodemmicro-organismen zijn zowel een bron als een put voor koolstof en stikstof. De microbiële biomassa is ook belangrijk voor de vorming van de bodemstructuur. De omzettingssnelheid (turnover rate) van de microbiële biomassa is veel hoger dan die van OS; daarom wordt verondersteld dat het een gevoelige en vroegtijdige indicator is van veranderingen in OS% (Sparling, 1997; Sparling & Zhu, 1993). Meting van de microbiële biomassa is niet eenvoudig en kostbaar en Sparling (1992) veronderstelt dat HWC een goede benadering kan zijn van Cmic. Myrold (1987) suggereerde dat juist PMN een goede benadering kan zijn voor Cmic, net zoals Schipper & Sparling (2000) die een (voor bodembiologische parameters) hoge correlatie (r=0.63) vonden tussen Cmic en PMN in een dataset bestaande afkomstig van bosgrond en bouw- en grasland. S/B-ratio; schimmels en bacteriën spelen belangrijke rollen in C- en N-mineralisatie processen, maar zijn betrokken bij verschillende trajecten. Algemeen wordt gesteld dat schimmels actief zijn bij de afbraak van materiaal met een hoge C/N-ratio, bacteriën bij materiaal met een lage C/N-ratio. De S/B-ratio kan worden gezien als een indicator voor de productiviteit en/of intensiteit van landbouwgronden (Bloem, 2004), waarbij lage S/B-ratio’s horen bij de hoog productieve en/of intensieve gronden. Ratio’s DOC/Ct, HWC/Ct, PMN/Ct en Cmic/Ct; berekend uit de respectievelijke deelcomponenten. De Cmic/Ct-ratio is gesuggereerd als een maat voor de stabiliteit van OS-gehalten in grond (Sparling, 1992), met hogere Cmic/Ct-ratio’s in grond onder blijvend grasland dan in bosgrond of bouwland. Sparling et al. (1998) vond dat de ratio HWC/Ct een maat is voor de ratio Cmic/Ct, en daarmee mogelijk een goede indicator voor de stabiliteit van OS. 2.4

Meten van de N-mineralisatie

Het schatten van de N-mineralisatie is een belangrijk onderdeel van N-bemestingadviezen. Hoewel de relatie tussen OS en N-mineralisatie uitvoerig is bestudeerd, worden schattingen van de N-mineralisatie nog steeds gekenmerkt door een grote onnauwkeurigheid. Om de schatting van N-mineralisatie te verbeteren zijn door deskundigen in binnen – en buitenland diverse indicatoren voorgesteld, tot dusverre zonder veel succes. Vooralsnog is er geen goede, op N-gebaseerde, indicator gevonden voor de N-mineralisatie (Ros (submitted); Van Schooten, 2008; Curtin et al., 2006). In Nederland is het N-bemestingsadvies voor grasland gebaseerd op the Non Fertilizer N Supply NFNS (Niet-Kunstmest N-levering) en het verschil tussen het actuele Ntgehalte in de bodem en het Nt-gehalte in de bodem in de evenwichtsituatie (Hassink, 1995). De NFNS bestaat uit 4 N-bronnen: •

bodemorganische N die gemineraliseerd is tijdens het groeiseizoen;

•

minerale N die in het profiel aanwezig is in het voorjaar;

•

N uit depositie; en

•

N uit biologische N-binding door micro-organismen in de grond.


17

Gebaseerd op de regressieformules van Hassink (1995) tussen de NFNS en het Norg-gehalte kan de Nmineralisatie in zandgrond (0-10 cm.) worden geschat uit het N-totaalgehalte volgens: N-opname = 8,2 + 0,597274 x mg N/100 g grond)1,0046 Het huidige N-advies gebruikt deze formule voor de berekening, in zandgronden, van het NLV (N-leverend vermogen) in kg/ha, daarbij rekening houdend met de leeftijd van de zode. Onder de aanname dat depositie en fixatie van N verwaarloosbaar of constant zijn, is de NFNS in feite het gecombineerde effect van het Nt-gehalte in de bodem in het voorjaar en de organische N die mineraliseert tijdens het groeiseizoen. NFNS houdt daarbij geen rekening met verschillen in de afbreekbaarheid van de OS. Zoals in de vorige paragraaf is aangegeven kan de inschatting van de afbraak van OS mogelijk worden verbeterd door onderscheid te maken tussen stabiele en labiele pools van OS en de schatting van de Nmineralisatie te baseren op de labiele OS. Figuur 2 geeft deze benadering schematisch weer.

Figuur 2. Mineralisatie schatten uit de pool van labiele OS. In deze benadering zijn dus de omvang van de labiele OS pool en de snelheid waarmee deze OS wordt omgezet de ingrediënten om een schatting te maken van de afbraak van de totale pool aan OS en van de Nlevering. Aanname in een bemestingsadvies op basis van de NFNS is dat voor zowel de N-mineralisatie als de Nopname geldt dat deze onafhankelijk zijn van de bemestingstoestand van de grond. Het is echter nog maar de vraag of mineralisatie (van C en N) en N-opname in bemeste en onbemeste percelen op dezelfde manier verlopen. Voor zowel de N-mineralisatie (Jenkinson, 1985) als de C-mineralisatie zijn er aanwijzingen dat er sprake is van een ‘priming effect’. Hiervan is sprake wanneer de toediening van kunstmest-N of makkelijk verteerbaar organische materiaal (C-rijke wortelexudaten) leidt tot verhoogde mineralisatie. Tot dusverre maken priming effecten geen deel uit van het Nederlandse N-advisering. Het berekenen van de Nitrogen Use Efficiency (NUE) op basis van de NFNS gaat voorbij aan een mogelijke verandering in de N-kringloop als de beschikbaarheid van N in het ecosysteem verandert. Er zijn steeds meer aanwijzingen dat, met name onder N-arme condities, gewas niet alleen nitraat en ammonium kan opnemen, maar ook opgeloste organische stikstof (Schimel & Bennett, 2004)). Zowel een priming effect als een ander opname van N kan een bron van ruis zijn bij het schatten van de Nlevering op basis van de NFNS en de NUE. Het is wellicht mogelijk om deze ruis te verminderen door de kwaliteit van OS mee te nemen bij de vaststelling van kengetallen. Hassink (1995) concludeerde zelf overigens ook dat het niveau van NFNS de drogestofproductie per kg N kon beïnvloeden en citeert Salette (1988) die vond dat de Nitrogen Use Efficiency (NUE) hoger was op grond met laag OS% en vice versa.


18

2.5

Onderzoeksvragen

Dit onderzoek is gericht op het evalueren van verschillende indicatoren voor labiele OS in termen van hun voorspellende waarde voor de mineralisatie van C en N. In het onderzoek zijn de labiele pools uit zowel levende als niet-levende OS betrokken. De eerste hypothese is dat er een verband is tussen de gewasproductie en OS dat tot uiting komt via de relatie tussen het gehalte labiele OS en de C- en Nmineralisatie. Om de N-mineralisatie beter te begrijpen is het zaak om niet alleen te focussen op het vrijkomen van N, maar ook op het afbraakproces van de organische stof dat voorafgaand en/of parallel verloopt aan het proces van N-mineralisatie. De patronen van deze processen zijn niet noodzakelijkerwijs eenduidig aan elkaar gekoppeld en kunnen beide de resultante (voor de plant beschikbare N) beïnvloeden. Gelet op het belang dat aan Cmic mag worden gehecht voor de N-mineralisatie, en de aanwijzingen dat zowel HWC als PMN een mogelijke vervanger is voor Cmic, verwachten we een relatie te vinden tussen mineralisatie en HWC en/of PMN. Onze tweede hypothese betreft de bepaling van de C-mineralisatie met respiratieproeven en is dat een afbraakcurve van de OS meer zegt over een mogelijke relatie met de mineralisatie dan de snelheid van CO2emissie op tijdstip t. Reden hiervoor is dat in de afbraakcurve ook de rol van initieel-C is verdisconteerd, en daarmee ook de stikstofrijkdom tot op zekere hoogte. Dit deel van het onderzoek is uitgevoerd in onbemeste percelen. Voorts doen we onderzoek naar een mogelijke verandering in de omvang van de pools labiele OS gedurende de loop van het groeiseizoen. Gelet op de invloed van klimaat (temperatuur en neerslag) op de bodembiologie is onze derde hypothese dat er inderdaad sprake is van een seizoenseffect op de omvang van de labiele pools. Als een dergelijk effect bestaat, heeft dit mogelijk een effect op de relatie met de gewasproductie en de N-advisering. Dit deel van het onderzoek is uitgevoerd in zowel onbemeste als bemeste percelen. Uiteindelijk leidt het onderzoek tot een uitspraak over het meenemen van indicatoren voor de labiele OS in rekenregels voor de bemesting en het leveren van een bijdrage aan de verklaring hiervoor. Het onderzoek beoogt de volgende kennisvragen te beantwoorden: Bodemkwaliteit en gewasproductie: •

Is er een verband tussen bodemkwaliteit en gewasproductie (drogestofproductie en/of N-opname)?

C-mineralisatie: •

Wat zijn huidige kengetallen (gemiddelde, range) voor de afbraaksnelheid in grasland op zandgronden?

•

Is er een correlatie tussen de C-mineralisatie zoals bepaald in lab- en veldmethode?

•

Welke methode voor de respiratie werkt het best voor C-mineralisatie studies?

N-mineralisatie: •

Is de huidige voorspelling van de N-mineralisatie, waarop het NLV-systeem is gebaseerd, een regressie tussen Nt-gehalte en N-opname in onbemest veld, te verbeteren met indicatoren voor de labiele OS?

Indicatoren labiele OS: •

Zijn indicatoren voor labiele OS seizoensafhankelijk?

•

Zijn er relaties tussen de indicatoren onderling, bijvoorbeeld Cmic en PMN; Cmic en HWC, Cmic/Ct en HWC/Ct?

•

Is HWC gekoppeld aan de leeftijd van de graszode?


19

3

Materiaal & Methoden

3.1

Algemeen

De relatie tussen pools labiele SOM, NFNS en gewasproductie is bestudeerd in een veldproef die twintig praktijkpercelen omvatte in twee regio’s in de provincies Overijssel en Noord-Brabant. Het gemiddelde OS% in graslandpercelen in deze provincies is 6,5% in Overijssel en 5,0% in Noord-Brabant (Hanegraaf et al., 2007). De proef is uitgevoerd in het groeiseizoen van 2006. In het onderhavige onderzoek is gebruik gemaakt van gegevens over bodemkwaliteit (fysisch, chemisch, biologisch) en gewasproductie (droge stofproductie en N-opname), waarbij de uitgebreide nulmeting van de bodemkwaliteit is aangevuld met metingen aan de pools van labiele OS op snedeniveau.

3.2

Selectie van indicatoren van de pools labiele OS en N

Uit de veelheid aan mogelijke indicatoren voor de pools labiele OS is met behulp van enkele criteria een selectie gemaakt. De twee belangrijkste criteria hadden betrekking op het perspectief dat de indicator moet bieden om de C- en/of N-mineralisatie mee te voorspellen en om een vertaalslag te kunnen maken van onderzoeksmethodiek naar routinematige, kosteneffectieve methode. Aandachtspunt bij dit laatste is dat de methodiek in gedroogde grondmonsters kan worden uitgevoerd zodat het qua logistiek makkelijker wordt om grote aantallen monsters te verwerken. Met deze criteria vielen fysische (o.a. POM) en veel biologische methoden af en viel de keuze op indicatoren voor de niet-levende labiele pools van OS. De volgende indicatoren voor de fracties labiel SOM zijn gekozen: •

C-mineralisatie; gemeten met vier verschillende methoden: Actuele C-mineralisatie (veldrespiratie); gemeten als de hoeveelheid CO2 die gedurende 30 min. ontweek uit de laag 0-10 cm. en opgevangen werd in een PVC-buis (zie van Eekeren et al., 2009; uitgevoerd door LBI); Potentiële C-mineralisatie (PCM); gemeten in niet-gedroogde, gehomogeniseerde en gezeefde grond (200 g. grond, 20 °C , 50-60% WHC). CO 2-emissie werd wekelijks gemeten gedurende 6 weken. PCM is berekend door het middelen van de C-respiratie in de weken 2-6, uitgedrukt in C mg.kg-1.wk-1 (resultaten van week 1 zijn niet gebruikt om effecten van de homogenisatie tegen te gaan). Zie verder Van Eekeren et al., 2009; uitgevoerd door Chemisch Biologisch Laboratorium, Centrum Bodem); Potentieel mineraliseerbare C (Pot.Min.C), op twee manieren: 1. a-waarde volgen Minip; incubatie van gedroogde en bevochtigde grond (100 g. grond, 20 °C, vochtgehalte 60% vloeigrens, dit is ongeveer gelijk aan 60% van de water Holding Capacity (WHC)) met meting van CO2-emissie op drie tijdsintervallen (2, 4 en 8 weken). Een meting duurde tussen de 1 en 4 uur, om een minimale hoeveelheid CO2 te kunnen opvangen. Na elke meting werd het vochtgehalte aangevuld. Uitgevoerd door het Chemisch Biologisch Laboratorium, Centrum Bodem. 2. Pot.Min.C-Gaia; incubatie van gedroogde en bevochtigde grond (20 °C, 50% WHC) gedurende zeven dagen, waarbij CO2 werd geabsorbeerd in alkali (1N KOH) gevolgd door titratie met 0,1 N HCL (Van Eekeren et al., 2009; uitgevoerd door LBI);

•

Dissolved Organic carbon (DOC); is gemeten na extractie in CaCl2 (Chemisch Biologisch Laboratorium, WUR);


20 •

Hot-Water Extractable Carbon (HWC); extractie in een vers grondmonster, bij 80 °C (Centrum Bodem, WUR);

•

Potentieel Mineraliseerbare N (PMN); anaerobe incubatie van 7 dagen (Blgg);

•

C/N-ratio; berekend uit het totaal C-gehalte (kurmies) en totaal N-gehalte (Blgg);

•

Microbiële biomassa (Cmic); (zie van Eekeren et al., 2009; uitgevoerd door Centrum Bodem);

•

S/B-ratio; (zie van Eekeren et al., 2009; uitgevoerd door Centrum Bodem); en

•

Ratio’s DOC/Ct, HWC/Ct en PMN/Ct; berekend uit de respectievelijke deelcomponenten.

3.3

Monstername en Waarnemingen

De eerste bodembemonstering (nulmeting) werd uitgevoerd vóór de toediening van kunstmest. De monsters werden genomen met een grondboor (Auger) uit de laag 0 - 10 cm. In aanvulling op de al genoemde indicatoren voor de pools van labiele OS zijn de volgende waarnemingen uit de brede nulmeting met name relevant voor dit onderzoek: Ct-gehalte, Nt-gehalte, lutumgehalte, pH, en bulk dichtheid. Aanvullende bemonsteringen van grond zijn uitgevoerd binnen 1-2 dagen na het maaien van elke snede, in zowel de onbemeste als de bemeste plotjes. Deze bemonstering was alleen bedoeld voor bepalingen van HWC, DOC en PMN. In het vervolg wordt de snede bij de bepaling vermeld; HWC1 heeft betrekking op de HWC-waarde bij snede 1. Figuur 3 geeft het tijdpad aan van de monstername en de sneden.

e 1 snede

2e snede

3e snede

4e snede

1 aanv. Bem.

2 aanv. Bem.

3 aanv. Bem.

4 aanv. Bem.

HWC0

HWC1

HWC2

HWC3

HWC4

DOC0

DOC1

DOC2

DOC3

DOC4

PMN0

PMN1

PMN2

PMN3

PMN4

Nulmeting

e

e

e

e

o.a.

Figuur 3. Tijdspad monstername en sneden. Doel van de aanvullende bemonsteringen is het vaststellen van mogelijke seizoenseffecten van bijvoorbeeld temperatuur en neerslag, en van een eventuele invloed van de extra gewasproductie als gevolg van de bemesting, op de pools van labiele C en N. Dit levert belangrijke informatie op over nut en noodzaak van extra monstername tijdens het groeiseizoen. Van elke snede is de drogestofproductie en de N-opname bepaald. 3.4

Gegevensverwerking

Berekeningen Voor N zijn de volgende berekeningen uitgevoerd: •

NLV, berekend als 8,2 + 0,597274 x Nt/100 g grond)1,0046;

•

NFNS, berekend als de N-opname in onbemeste plotjes en aannemende dat depositie en fixatie verwaarloosbaar zijn. De berekening is gemaakt per snede en voor de cumulatieve N-opname van 2


21 en 3 sneden, in alle 20 percelen en per provincie (10 percelen), en van 4 sneden voor de 10 percelen in Overijssel; • •

NUE, berekend als de hoeveelheid drogestofproductie per kg stikstofopname; en ANR, de N-opname in het bemeste veld minus die van het onbemeste veld, gedeeld door de N-gift, uitgedrukt als % van de hoeveelheid N uit bemesting.

Voor de C-mineralisatie heeft curve-fitting plaatsgevonden van de tijdreeks CO2-emissies met het Minip rekenmodel, om vervolgens uit elke curve de bijbehorende a-waarde te bepalen. Hiervoor is een Genstatrekenprocedure gebruikt. Aangezien het hier CO2-metingen uit het laboratorium betreft, heeft ook de berekende a-waarde betrekking op de afbraak zoals die in het laboratorium plaatsvindt. Voor vertaling naar de afbraak in het veld is een omrekening nodig. Hiervoor kunnen in principe de resultaten van de veldrespiratie worden gebruikt.

Statistische analyse

Statistische analyse heeft plaatsgevonden per subthema van de kennisvragen over bodemkwaliteit, gewasproductie, C-mineralisatie, N-mineralisatie, indicatoren labiele OS. De analyse bestond grofweg uit drie stappen: •

eerst is met behulp van Anova (Genstat) bepaald of en waar sprake is van een significant verschil tussen percelen in Overijssel en Noord-Brabant;

•

vervolgens zijn met Genstat correlaties bepaald tussen relevante parameters, zoals die van de gewasproductie en C- en N-mineralisatie; en

•

perspectiefvolle correlaties zijn vervolgens nader onderzocht met regressie-analyse. Hiervoor is gebruik gemaakt van all subset regressie analyse uit Genstat, waarbij ‘forward selection’ is 2

toegepast. De selectie van het beste model heeft plaatsgevonden met de criteria: hoge R , lage Cp, en significantie van alle termen minimaal p< 0,05. Modelparameters zijn vervolgens geschat met ‘lineair regression’ in Genstat. De benadering voor het verkennen van het perspectief van de indicatoren voor labiele OS is de volgende. We zijn op zoek naar indicatoren die hetzij naast, hetzij in plaats van de bestaande indicatoren Ct- en Nt-gehalte zinvol zijn. Naar verwachting zal het eerder ‘naast’ zijn dan ‘in plaats van’. Voor de C-mineralisatie zoeken we een indicator die, gegeven de invloed van het Ct-gehalte, aanvullende informatie geeft. We verwachten dat de kwaliteit van OS, zoals uitgedrukt met een indicator voor de labiele pool, iets zegt over de afbreeksnelheid. Net zo zijn we voor de N-mineralisatie op zoek naar indicatoren die aanvullend zijn op het Nt-gehalte. Waarschijnlijk is de invloed van Ct- en/of Nt-gehalte op de mineralisatie zo groot is dat dit effecten van andere indicatoren overschaduwd. In dat geval zal de analyse plaatsvinden binnen een klasse van het Ct- en/of Ntgehalte. Met deze handelwijze hopen we aanknopingspunten te vinden om de C- en N-mineralisatie beter te begrijpen en het management van OS te verbeteren. Wellicht zijn er maatregelen mogelijk om de labiele OS te sturen, en daarmee het OS-gehalte en/of de bodemkwaliteit. Als voorbeeld noemen we de grondbewerking. Een direct effect van grondbewerking op het Ct-gehalte wordt, blijkens de beschikbare literatuur, niet gevonden. Wel is er een verband tussen grondbewerking en het HWC-gehalte. Als we een goed verband kunnen vaststellen tussen HWC en mineralisatie, hebben we daarmee in principe een indicator gevonden die aangeeft of grondbewerking vanuit oogpunt van OS-afbraak verantwoord is, of niet.


22

4

Resultaten

Na de algemene resultaten worden in dit hoofdstuk de resultaten gegeven van, achtereenvolgens, de omvang van de pools labiele OS, de gewasproductie, de N-mineralisatie en de C-mineralisatie. Daarna worden de resultaten gegeven van de toetsing van mogelijk verbanden tussen de pools labiele OS en respectievelijk de gewasproductie, N-mineralisatie en C-mineralisatie. Tot slot wordt het verband tussen N-opname en Nmineralisatie besproken. 4.1

Overzicht

In beide provincies zijn tien graslandpercelen geselecteerd met vergelijkbare bemestingshistorie. Met een visuele bodembeoordeling is de afwezigheid van fysische tekorten (storende lagen etc.) en een algemeen productiepotentieel vastgesteld. De meeste gronden zijn geclassificeerd als veldpodzolen, gekenmerkt door een gemiddelde hoogste grondwaterstand van < 40 cm beneden maaiveld (Gt V). Enkele percelen in NoordBrabant zijn droger en hebben een gemiddelde hoogste grondwaterstand van 40-80 cm beneden maaiveld. De leeftijd van de zode in de geselecteerde percelen liep uiteen van 2-12 jaar (Tabel 1), in beide provincies bedroeg de gemiddelde leeftijd 6 jaar. De percelen bevatten maximaal 2% klaver. Het groeiseizoen van 2006 werd gekarakteriseerd door droogte in de tweede helft van de zomer. Tijdens het groeiseizoen is op meerdere locaties op initiatief van de melkveehouder een aantel keren geïrrigeerd. De eerste grondbemonstering (nulmeting) vond plaats op 21 april 2006. Het maaien van de sneden had voor alle percelen plaats op 15/16 mei, 27/28 juni, 14/16 augustus en 3/4 oktober en werd binnen 1-2 dagen gevolgd door de aanvullende grondbemonsteringen. Gedetailleerde resultaten van de chemische en biologische bodemanalyse in de monsters uit de nulmeting zijn gegeven in het artikel van Van Eekeren (et al., -1 2009). Het C-gehalte in de percelen liep uiteen van 31,8 – 48,8 g kg droge grond (Tabel 1). Zowel de laagste

als hoogste waarden zijn afkomstig van percelen uit Noord-Brabant. Op basis van de C-gehalten zou een andere range in OS-gehalten worden verwacht, namelijk van 4,0% – 8,4% (uitgaande van een C% in de OS van 58%). Verschillen tussen beide methoden, en/of in de aangeleverde grondmonsters, zijn hier mogelijk debet aan. De meetfout in de OS-bepaling bedraagt 0,5% (absoluut) bij OS-gehalten <5% organische stof en 10% (relatief) bij OS-gehalten vanaf 5% (Van Mierlo, Blgg, pers. meded.). De bepaling van het C-gehalte is het meest betrouwbaar (bij C-gehalte <50 mg/kg: ± 3 mg/kg; bij C-gehalte >50 mg/kg: ± 6%) en daarom is in dit onderzoek verder gewerkt met de C-gehalten. Bovendien wordt dan de invloed van een verschillend C% in de OS uitgesloten. Het Nt-gehalte is hoger in Overijssel dan in Noord-Brabant. De gemiddelde C/N-ratio in OV is 14, terwijl die in NB 21 is. Dit maakt het aannemelijk dat de C- en N-mineralisatie tussen de provincies verschillen. Zowel pH, lutumgehalte en bulk dichtheid laten een grotere spreiding zien in OV dan in NB. Alle indicatoren toonden een normale distributieverdeling, behalve die van de S/B-ratio. Met Anova is van de indicatoren uit tabel 1 getoetst of er tussen de provincies significante verschillen bestaan. Dit bleek het geval te zijn voor het lutumgehalte, de C/N-ratio, het Cmic-gehalte, de N-opname over drie sneden in onbemeste percelen (ook uitgedrukt als cum. NFNS 3 sneden), de droge-stofproductie over drie sneden in de bemeste percelen, de N-opname over drie sneden in de bemeste percelen, het Cmic/Ct-gehalte (allen p<0,001) en het HWC/Ct-gehalte (p<0,05). Waar deze indicatoren in het onderstaande ter sprake komen, is onderscheid gemaakt tussen OV en NB.


23

Tabel 1. Samenvatting resultaten. Provincies Indicatoren Bodemkwaliteit

OV Eenheid

pH

NB

sign. (p)

gem.

range

gem.

range

5,2

4,9 – 5,6

5,2

4,7 – 5,8

lutum

%

14

8 - 21

16

8 - 29

bulk dichtheid

kg/dm3

1,4

1,27 – 1,50

1,36

1,23 – 1,52

OS

%

4,8

3,6 – 6,8

4,7

2,3 – 6,3

Ct

g/kg

31,8

24,3 – 46,6

36,5

23,1 – 48,8

Nt

mg/kg

2255

1540 - 2938

1831

835 - 2694

C/N-ratio

14

9 - 20

21

16 - 28

S/B-ratio

0,6

0,2 – 1,2

2,1

0,5 – 5,2

87,1

37,6 – 143,4

33,1

16,0 – 57,3

Cmic

µg C/g dr.gr.

DOC0

mg/kg

HWC0

µg C/g dr.gr.

PMN0

114

77 - 193

110

67 - 135

1075

772 - 1490

1084

734 - 1443

mg/kg

143

104 - 171

127

94 - 181

46

40 - 54

48

38 - 61

ANR

%

n.a.

Cum.DM 3 sneden

kg/ha

5849

3997 - 7570

5345

2621 - 7664

Cum. N-uptake 3 sneden

kg/ha

129

81 - 190

113

54 - 156

35

30 - 40

35

31 - 38

0,001

0,001 0,001

Gewasproductie Onbemest, 0 N NUE

n.a. 0,001

Bemest, 300 N NUE ANR

%

57

44 - 79

41

28 - 62

0,01

Cum. DM 3 sneden

kg/ha

10393

8927 - 14894

8087

4959 - 10913

0,01

Cum. N-opname 3 sneden

kg/ha

298

239 - 384

235

144 - 332

0,01

NLV

kg/ha

146

102 - 188

110

11 - 173

0,001

NFNS 1e snede

kg/ha

41

21-74

40

15-61

C- en N-mineralisatie (onbemest)

NFNS 2e snede

kg/ha

36

23-53

44

14-64

Cum. NFNS 2 sneden

kg/ha

77

47-127

84

34-119

NFNS 3e snede

kg/ha

52

34-79

29

7-54

0,001

Cum. NFNS 3 sneden

kg/ha

129

81 - 190

113

54 - 156

0,001

NFNS 4e snede

kg/ha

23

17-32

Cum. NFNS 4 sneden

kg/ha

151

102 - 222

CO2-emissie op dag 56

-4

C g/kg gr./dag (x10 )

Minip a-waarde Veldrespiratie

C kg/ha/dag

Pot.Min.C-Gaia

mg CO2/100 g dr.gr.

PMC

mg/kg

6,63

6,07-7,49

7,00

5,86 – 7,77

5,63

4,72 – 7,57

5,96

4,98 – 7,12

59,1

34,6 – 86,5

47,2

25,5 – 80,9

103,5

84,0 – 143,0

93,8

69,0 – 118,0

57,7

32,4 – 87,6

69,1

62,6 – 81,9

Cmic/Ct

%

0,29

0,11 – 0,53

0,09

0,05 – 0,15

DOC/Ct

%

0,37

0,20 – 0,55

0,3

0,23 – 0,37

HWC/Ct

%

3,43

2,64 – 4,20

3

2,56 – 3,39

<0,05

PMN/Ct

%

0,46

0,30 – 0,61

0,35

0,27 – 0,51

< 0,01


0,001

24

4.2

Deelresultaten

4.2.1

Indicatoren voor labiele OS

De waarden voor DOC, HWC en PMN vertonen een grote variatie tussen de percelen (Tabel 1), De resultaten voor de pools voor labiele OS uit de nulmeting blijken onderling nauwelijks gecorreleerd te zijn (Tabel 2). Zoals verwacht zijn de twee pools van de levende labiele OS (Cmic en S/B-ratio)wel gecorreleerd. Correlaties van deze twee pools met de niet-levende pools voor OS zijn afwezig. Binnen de niet-levende pool van labiele OS lijkt een verband te bestaan tussen PMN en DOC respectievelijk HWC, terwijl HWC gecorreleerd is met het Ct-gehalte. Deze drie pools zijn gecorreleerd aan het Nt-gehalte.

Tabel 2. Correlatiecoëfficiënten tussen de indicatoren voor labiele OS (nulmeting).

Ct Nt C/N-ratio Cmic S/B-ratio DOC HWC PMN

0,45 0,22 -0,17 0,27 0,29 0,78*** 0,43*

-0,72 0,11 -0,18 0,59** 0,66** 0,76**

-0,39 0,45 -0,38 -0,14 -0,47

Ct

Nt

C/N-ratio

-0,65** -0,16 0,06 0,07 Cmic

-0,05 -0,11 -0,15

0,32 0,45*

S/B-ratio

DOC

0,60** HWC

PMN

* p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001. Indachtig de significante verschillen in Cmic en C/N-ratio tussen beide provincies, zijn de correlaties van deze twee indicatoren met de overige indicatoren opnieuw vastgesteld, nu op het niveau van de provincies. Nu bleek dat er in OV sprake is van een correlatie tussen Cmic en PMN0 (r=-0,67; p<0,05), Cmic en S/B-ratio (r=0,87; p<0,001) en tussen S/B-ratio en DOC0 (r=0,64; p<0,05); in NB werd een correlatie gevonden tussen Cmic en DOC0 (r=0,65; p< 0,05) en Cmic en S/B-ratio (r=-0,65; p<0,05). De C/N-ratio is niet gecorreleerd aan indicatoren voor labiele OS. 4.2.2

Omvang van pools voor labiele OS in het groeiseizoen

De DOC, HWC en PMN waarden zijn bij bijna alle meetmomenten iets hoger in OV dan in NB (Figuur 4abc).Tijdens het groeiseizoen piekten de gemiddelde DOC- en HWC-waarden bij de derde snede terwijl de gemiddelde PMN-waarde het hoogst was bij de tweede snede. De seizoensvariatie, uitgedrukt als het % dat de piekwaarde lager of hoger is dan het gemiddelde van de nulmeting, loopt voor DOC van -53% tot +101%; voor HWC van -40% tot + 63%; voor PMN van -35% tot + 75%. Voor de drie indicatoren geldt dat de gemiddelde waarden per snede lager zijn tegen het einde van het groeiseizoen. HWC en PMN zijn positief gecorreleerd (r=0,60**). Met Anova is voor elk van de drie indicatoren getoetst of er significante verschillen bestaan tussen de twee provincies, de twee bemestingsniveaus en de vier sneden. Hieruit bleek voor zowel HWC, DOC als PMN dat op snedeniveau significante verschillen bestaan, maar niet tussen de provincies of de N-trappen.


25

ug C/g droge grond

HWC 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 0

1

2

3

4

5

Snede No. OV, 0 N

a

NB, 0 N

OV. 300 N

NB, 300 N

mg/kg droge grond

DOC 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 0

1

2

3

4

5

Snede No. OV, 0 N

b

NB, 0 N

OV, 300 N

NB, 300 N

PMN

mg/kg droge grond

250 200 150 100 50 0 0

1

2

3

4

5

Snede No.

c

OV, 0 N

NB, 0 N

OV, 300 N

NB, 300 N

Figuur 4abc. Omvang van pools voor labiele OS in het groeiseizoen.


26

4.2.3

Gewasproductie

De totale droge-stofproductie over drie sneden bedroeg in de onbemeste velden ongeveer de helft van die in -1 -1 de bemeste velden, met 2621 – 7664 kg.ha in de onbemeste percelen en 4959 – 10.913 kg.ha in de

bemeste percelen (Tabel 1 en Bijlage 1, de maxima en minima van beide ranges zijn gemeten in NB). Voor de bemeste percelen was sprake van een significant verschil in de drogestofproductie in de percelen in OV en NB. -1

-1

De totale N-opname over drie sneden liep in de onbemeste velden uiteen van 54 kg.ha in NB tot 190 kg.ha -1

in OV. In de bemeste velden liep de totale N-opname van de eerste drie sneden uiteen van 144 kg.ha in NB tot 384 kg.ha-1 in OV. De gegevens van de N-opname van de 4e snede in NB ontbreken. 4.2.4

N-mineralisatie

De berekende NLV loopt uiteen van 102-180 kg.ha-1 in OV en 11-173 kg.ha-1 in NB, met gemiddelden van 140 -1

en 110 kg.ha (Tabel 1). NFNS (de N-opname uit onbemest perceel) is berekend per snede (Bijlage 1). Met Anova is getoetst of de verschillen in NFNS tussen de sneden (afzonderlijk en cumulatief) en/of de provincies in de onbemeste percelen significant zijn. Alleen voor de derde snede bleek het verschil met de voorgaande twee sneden en tussen de provincies significant (p<0,001) (het totaal over de drie sneden was dat dus niet). 4.2.5

C-mineralisatie

De gemiddelde C-mineralisatie was lager in OV dan in NB volgens de resultaten van PMC en van de Pot.Min.C, maar niet volgens de resultaten van Pot.Min.C-Gaia en de veldrespiratie (Bijlage 2). Zoals met de meeste parameters is de spreiding het grootste in de percelen in NB. Na 56 dagen incuberen in de Pot.Min.C -1 -1 tijdreeks bedroeg de gemiddelde CO2-emissie 662,6 ug C kg grond dag voor percelen in OV en 700,6 C ug

C/kg grond/dag voor percelen in NB (Bijlage 2). De resultaten van de Pot.Min.C laten opvallend weinig verschil zien tussen de percelen, ongeveer plus 10 tot min 10%. Wel blijkt uit de curves gebaseerd op de CO2emissie per dag (Figuur 5a) en ook die gebaseerd op de fractie overgebleven C (Figuur 5b) dat het initiële Ctgehalte van invloed is op de snelheid. Steile curves corresponderen met lage initiële Ct-gehalten en vice versa. De CO2-emissie curves voor grondmonsters uit percelen in OV bereikten de asymptoot na ca. 40 dagen; voor de percelen in NB was dat op dag 56 nog niet het geval. Voor elk grondmonster bleek dat de afbraak gedurende 56 dagen goed kon worden beschreven met het Minip rekenmodel (R2>0,95), waarbij voor elk grondmonster door Genstat de best passende a-waarde werd berekend. Over de gehele serie grondmonsters bekeken liep a-waarde uiteen van 4,7 – 7,6. Er bleek statistisch geen verschil te zijn tussen de berekende a-waarden voor OV en NB; dit gold ook voor de verschillende respiratiesnelheden, behalve die op dag 28.


27

2.50E-03

CO2-emissie (C g.kg.uur)

2.00E-03

1.50E-03

1.00E-03

5.00E-04

0.00E+00 0

10

20

30

a

40

50

60

Tijd (d.)

1.01

1

Fractie resterende C (Yt/Y0)

0.99

0.98

C-gehalte g/kg 0.97

48,8 46,6

0.96

0.95

0.94

25,3 23,1

0.93

0.92 0

10

20

30

40

50

Tijd (d.)

b

Figuur 5ab. C-mineralisatie in grondmonsters uit april 2006, uitgedrukt in CO2-emissie en in de fractie resterende C (- . - . - = OV;

= NB).


60

28

4.3

Verbanden tussen deelresultaten

4.3.1

Gewasproductie en organische stof

De relatie tussen gewasproductie en organische stof is op drie manieren verkend, namelijk met het C-gehalte, met de C-mineralisatie en met de indicatoren voor de labiele OS. De verbanden zijn getoetst tussen zowel opbrengst en N-opname met het Nt-gehalte en de labiele pools DOC0, HWC0, PMN0, Cmic en S/B-ratio. Basis voor deze verkenning was steeds de totale opbrengst en N-opname over 3 sneden in onbemeste percelen. Het C-gehalte verklaarde weinig van de verschillen in droge stofproductie en N-opname, respectievelijk 14% en 10%. Het N-gehalte verklaarde meer, namelijk 32% en 54%, en de combinatie van C- en N-gehalte verklaarde 49% en 57% van de spreiding in opbrengst en N-opname. Van de vier methoden voor de Cmineralisatie bleek alleen Pot.Min.C-Gaia de N-opname in OV te kunnen verklaren, voor 32%; de andere methoden deden dat niet. In NB werd ca. 20% van de N-opname verklaard door PMC, Pot.Min.C.-Gaia en ca. 50% door Minip. De veldrespiratie toonde geen verband met de N-opname.

Statistische relaties tussen gewasproductie en labiele OS (nulmeting). onbemeste percelen cumulatieve droge stof productie: -2645 + 1395*LOC + 25.61 * DOC0 + 5,72 * HWC0 – 25,07 * PMN0 + 372 * S/B-ratio 2

(R

adj.=0,74;

p<0,05)

cumulatieve N-opname: 0,05833 * Nt

(R2adj.=0,54; p<0,001)

0,11194 * HWC0

(R2adj =0,50; p<0,001)

0,0322 * Nt + 0,0512 * HWC0

(R2adj =0,63; p<0,05)

bemeste percelen cumulatieve droge stof productie: 2416 * LOC + 41,6 * DOC0

2

(R

adj

=0,62; p<0,001)

cumulatieve N-opname: 1112,9* LOC + 0,1410 * HWC0 – 0,913 * Cmic

(R2adj =0,69; p<0,05)

Voor het verband met de indicatoren is een all subset-regressie analyse uitgevoerd, waarbij onderscheid is gemaakt tussen de onbemeste en bemeste percelen. De locatie is als aparte factor in de regressie meegenomen vanwege significante verschil in de gewasproductie tussen OV en NB. Een overzicht van de resultaten van de all subset regressie-analyse is gegeven in bijlage 3; in bovenstaand kader zijn de beste modellen opgenomen. De droge-stofproductie en de N-opname in onbemeste percelen blijken te kunnen worden verklaard uit een combinatie van indicatoren voor labiele OS. De totale N-opname over 3 sneden is in onbemeste percelen het best gecorreleerd met het N-totaalgehalte, direct gevolgd door het HWC0-gehalte. Een gecombineerd model


29

met Nt en HWC heeft enige toegevoegde verklarende waarde ten opzichte van een model met alleen Nt. In de bemeste percelen wordt de droge-stofproductie het best verklaard uit gegevens over labiele OS, met een onderscheid naar de provincie. Ook voor N-opname de blijkt het verband met labiele OS een regionale component te hebben. 4.3.2

N-mineralisatie en indicatoren van labiele OS, per snede e

Een overzicht is gemaakt van de correlatiecoëfficiënten tussen de N-mineralisatie (1 snede, totaal 2 sneden, totaal 3 sneden) en de DOC-, HWC, en PMN-gehalten op snedeniveau (tabel 3). Duidelijk is dat het verband tussen het Nt-gehalte en de N-mineraliatie op zich goed is (voor het totaal van 3 sneden: r=0,76***) en beter dan dat van de meest andere indicatoren. De hoogste betrouwbare correlatie werd gevonden tussen HWC1 en de NFNS van de eerste, de eerste twee, en de eerste drie sneden (r=0,88***). Tabel 3. Correlatiecoëfficiënten tussen indicatoren labiele OS en N-mineralisatie.

NFNS (1e snede) 0,30 0,34 0,43 0,70** 0,76*** 0,63** 0,43 0,35 0,24 0,63**

DOC0 DOC1 DOC2 HWC0 HWC1 HWC2 PMN0 PMN1 PMN2 Nt

NFNS (tot. 2 sneden) 0,46* 0,33 0,42 0,81*** 0,79*** 0,65** 0,39* 0,51 0,22 0,65*

NFNS (tot 3 sneden) 0,41 0,49* 0,62** 0,70** 0,88*** 0,70** 0,47* 0,56** 0,57** 0,76***

* p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001. Omdat de N-mineralisatie over drie sneden significant verschillend was tussen OV en NB, is de correlatie nogmaals bepaald, nu uitgesplitst naar provincie. Hieruit bleek dat in OV PMN een goede indicator is van NFNS (totaal 3 sneden) en in NB DOC. In beide provincies scoort HWC goed als indicator. Met regressie-analyse is per snede nagegaan wat het beste model is (de beste modellen zijn) om de cumulatieve N-mineralisatie voor de eerste, de eerste twee, en de eerste drie sneden te beschrijven. Hierbij is uitgegaan van Nt, DOC0, HWC0, PMN0 als maximaal model voor de eerste snede, waaraan toegevoegd voor het model voor de eerste twee sneden DOC1, HWC1 en PMN1, en voor de eerste drie sneden DOC2, HWC2 en PMN2.


30

Statistische relaties tussen N-mineralsiatie en indicatoren labiele OS. Eerste snede: 0,03792 * HWC0

2

. adj =

0,44; p<0,001

2

. adj =

0,39; p<0,001

R

0,01965 * Nt

R

Eerste twee sneden: 0,0715 * HWC0

R2adj.= 0,61; p<0,001

0,05671 * HWC1

R

0,0359 * HWC0 + 0,0300 * HWC1

2

. adj =

0,63; p<0,001

2

. adj =

0,67; p<0,01

2

. adj =

0,79; p<0,001

R

Eerste drie sneden: 0,08531 * HWC1

R

Toevoeging van andere of meer factoren gaf geen beter resultaat (in termen van R2, Cp en prob.).

Uit deze exercitie blijkt dat de totale N-opname over drie sneden nog beter wordt verklaard door een verband 2

2

met alleen HWC1 (R =0,79) dan dat met Nt en HWC0 (R =0,63; zie § 4.3.1). Vervolgens is nagegaan hoe groot de verbetering is in de schatting van NLV op basis van HWC1 (Figuur 3) ten opzichte van het huidige NLV-systeem. Hierbij is één perceel, met een totale N-opname van 11 kg/ha, als uitbijter beschouwd en niet meegenomen in de analyse.

200 180

R2 = 0,79

NLV (kg/ha)

160 140 120

R2 = 0,68

100 80 60 40 20 0 0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

N-opname gras, onbemest, totaal 3 sneden (kg/ha) NLV (Nt)

NLV (HWC1)

Figuur 6. Vergelijking van schattingen van NLV op basis van Nt-gehalte (oud) en HWC (nieuw). De toename in de verklaarde variantie komt tot uiting in een betere match van het gemiddelde en de spreiding van de NLV-HWC met de N-opname dan het geval was bij NLV en N-opname (Tabel 4). De schatting van NLV verbetert met gemiddeld ruim 10%.


31

Tabel 4. Match tussen de N-levering zoals gemeten met NFNS, en berekend uit het Nt-gehalte resp. HWC1. NFNS (tot. 3 sneden) Gemiddelde Min Max Gem. afwijking t.o.v. NFNS 4.4.3

NLV (Nt)

NLV (HWC1)

121

128

54

11

121 73

190

188

180

14%

3%

Verband tussen C-mineralisatie en indicatoren van labiele OS

Correlaties tussen de C-mineralisatie en de indicatoren voor labiele OS zijn gegeven in tabel 5. Wat opvalt, is dat er geen relatie bleek te zijn tussen de respiratiesnelheid op de dagen 14, 28 of 56 enerzijds en de indicatoren anderzijds. Wel zijn enkele verbanden gevonden tussen indicatoren en de respiratiesnelheid zoals gemeten met de veldrespiratie, Pot.Min.C-Gaia, PMC en de a-waarde van Minip. Er is niet één indicator die voor alle methoden van C-mineralisatie een verband vertoont, en omgekeerd ook niet één methode die verband houdt met zowel de levende als de niet-levende pools van labiele OS. Tabel 5. Correlatiecoëfficiënten tussen indicatoren labiele OS en C-mineralisatie. CO2-emissies

Afbraak a-waarde

Dag 14

Dag 28

Dag 56

C g/kg dr.gr.

Veldresp.

Pot.Min.C-Gaia

PMC

CO2-C

CO2 mg/100 g

mg/kg

g/ha/dag

dr.gr.

(MINIP)

Ct

0,18

0,23

0,37

0,05

0,21

0,12

0,95

Nt

0,01

-0,05

0,32

0,01

0,70***

0,18

0,42

C/N-ratio

0,00

0,17

-0,18

-0,10

-0,55*

0,02

0,25

Cmic

-0,21

-0,40

-0,22

0,50*

0,07

-0,52*

-0,09

S/B-ratio

-0,05

0,15

0,10

-0,47*

0,01

0,30

0,26

DOC

0,24

0,25

0,39

-0,08

0,27

0,47*

0,16

HWC

0,11

0,06

0,26

0,17

0,06

0,78***

PMN

0,29

0,15

0,32

-0,21

Cmic/Ct

-0,22

-0,40

-0,26

DOC/Ct

0,04

0,02

HWC/Ct

-0,20

PMN/Ct veldresp.

0,45* 0,69***

-0,07

0,35

0,40

0,05

-0,50*

-0,37

0,04

-0,14

0,14

0,31

-0,33

-0,25

0,16

0,31

-0,11

-0,44

0,02

-0,16

-0,10

-0,25

0,47*

-0,19

-0,61**

-0,25

-0,43

-0,18

-0,25

0,18

-0,26

-0,59**

* p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001. Negatieve correlaties (met minimaal p<0.05) komen voor tussen de C-mineralisatie en ratio’s CDOC/Ct, PMN/ Ct , de C/N-ratio, de S/B-ratio, Cmic, Cmic/Ct. De meting van de veldrespiratie bleek als enige in het geheel niet gecorreleerd met DOC, HWC of PMN. Ook lijkt er geen sprake te zijn van een verband tussen de veldrespiratie en een van de laboratoriummethoden om respiratie te meten. Uit de tabel blijkt dat de a-waarde van Minip mogelijk verband houdt met de pools van niet-levende labiele OS, de veldrespiratie met de pools van levende OS, en Pot.Min.C met de aanwezige stikstof. In een all subset regressie-analyse is getoetst met welke modellen de C-mineralisatie (a-waarde, veldresp.,


32

Pot.Min.C-Gaia en PMC) het beste te beschrijven zijn. Hierbij is voor elke methode van C-mineralisatie een 2

model geselecteerd op grond van hoge R

adj.,

lage Cp, aantal vrijheidsgraden (max. 4), en p<0.1 (Tabel 6).

Bouwstenen voor de modellen zijn alle indicatoren uit tabel 6. Ter vergelijking is ook berekend hoe goed de Cmineralisatie wordt verklaard met alleen het Ct-gehalte. Tabel 6. Verbanden tussen C-mineralisatie en indicatoren.

Methode

Beste indicatoren

R2 adj.

Verband

p

Lab. a-waarde (Minip) Ct

2218 + 104,87 * Ct

0,9

<0,001

Ct, DOC, HWCCt

1827 + 113,8 * Ct – 4,2 * DOC + 171 * HWC/Ct

0,91 <0,1

107,6 – 9,00 * S/B-ratio – 103,6 * PMN/Ct

0,37 <0,1

S/B-ratio, HWC, PMN/Ct

114,8 * PMN/Ct + 0,04823 * HWC

0,53 <0,001

Cmic/Ct, DOC/Ct, PMN/Ct

50,1 – 64,1 * Cmic/Ct + 75,5 * DOC/Ct

0,36 <0,05

Veldrespiratie S/B-ratio, PMN/Ct Pot.Min.C-Gaia

PMC

Een verband met het Ct-gehalte bleek alleen te bestaan met de a-waarde van Minip (Tabel 6). Bij dit verband bleek de invloed van het Ct-gehalte dermate groot dat die van de indicatoren voor labiele OS mogelijk werd overschaduwd. Omdat bekend is uit de praktijk dat percelen met een gelijk OS-gehalte een verschillende mineralisatie kunnen hebben, is bekeken hoe groot de invloed van HWC0 is op de afbreeksnelheid binnen een gegeven C-klasse. Hiertoe zijn de Ct-gehalten ingedeeld in twee klassen (1. laag en 2. hoog), waarbij de grens op grond van grafische weergave van het verband tussen de a-waarde en HWC0 gelegd werd bij 40 2 g/kg. Dit leverde het volgende resultaat: lab. a-waarde = 2,137 + 1,073 * C-klasse + 0,002147 * HWC0 (R adj.

=0.84; p<0,001 voor alle parameters (Figuur 7). 8.0

stability parameter

7.5 7.0 6.5 6.0 5.5 5.0 4.5 600

800

1000

1200

1400

HWC C-content < 40 g/kg Lineair (C-content > 40 g/kg)

C-content > 40 g/kg Lineair (C-content < 40 g/kg)

Figuur 7. Verband tussen a-waarde en HWC bij twee klassen voor het C-gehalte.


33

Met het verband in figuur 7 is het in principe mogelijk om op basis van HWC een inschatting te maken van de lab. a-waarde van een grondmonster. 4.3.4 Verband tussen N-mineralisatie (NFNS) en nitrogen use efficiency (NUE) In OV verliep de relatie tussen NFNS en NUE in onbemeste en bemeste percelen volgens eenzelfde patroon als gerapporteerd door Hassink (1995), met een negatieve correlatie in de onbemeste percelen (Figuur 3ab). In tegenstelling daarmee hebben de onbemeste en bemeste percelen in NB de laagste NUE bij de eerste snede; NUE was dus aanvankelijk positief gecorreleerd met NFNS. Over het groeiseizoen gemiddeld ontlopen -1

de gemiddelde waarden voor NUE in onbemeste en bemeste velden niet veel (OV in onbemest 46 kg.kg en -1

-1

-1

in bemeste 35 kg.kg ; NB in onbemeste 48 kg.kg en bemest 35 kg.kg ). De gemiddelde ANR over 3 sneden was 57% in OV en 41% in NB (Tabel 1). Getoetst is of er sprake is van een verband tussen NFNS (de N-opname in onbemeste percelen) en NUE in de onbemeste percelen, en tussen NFNS en NUE in bemeste percelen. Uit een Anova bleken voor de bemeste percelen significante verschillen te bestaan tussen OV en NB voor ANR en drogestofproductie over 3 sneden (p<0,01), voor de droge stofproductie van de derde en de vierde snede (p<0,001), voor de totale Nopname over 3 sneden en die van de derde snede (p<0,001), en voor de NUE van de eerste snede (p<0,001). Laatstgenoemde is opmerkelijk en er de oorzaak van dat, ondanks vrijwel gelijke gemiddelde NUE in onbemeste en bemeste percelen in OV en NB, de correlatie tussen NUE van bemeste en onbemeste percelen verschilt. In OV, hebben onbemeste percelen met een hoge NUE ook een hoge NUE in bemeste percelen (r=0.84), maar in NB is dit niet het geval.

Overijssel 70 60

NUE (kg/kg)

50 40 30 20 10 0 0

50

100

150

200

NFNS (kg/ha)

a

onbemest 1e snede

onbemest cum. 2 sneden


bemest 1e snede

bemest cum. 2 sneden



34

Noord-Brabant

80 70

NUE (kg/kg)

60 50 40 30 20 10 0 0

50

100

150

200

NFNS (kg/ha) onbemest 1e snede



bemest 1e snede



b

Figuur 8ab. Verband tussen N-mineralisatie en Nitrogen Use Efficiency; a) Overijssel; b) Noord-Brabant.


35

5

Discussie

5.1

Labiele OS, N-mineralisatie en gewasproductie

Een significante relatie is vastgesteld tussen bodemkwaliteit in termen van labiele OS en de productie van gras, zowel wat betreft de drogestofproductie als de N-opname. Ook bleek een verband te bestaan tussen de snelheid van de C-mineralisatie aan het begin van het groeiseizoen en de N-opname over drie (onbemeste) sneden. Deze resultaten bevestigen de eerste hypothese uit het onderzoek, namelijk dat de C-mineralisatie en indicatoren voor de labiele OS van belang zijn voor de gewasproductie. In onbemeste percelen speelt HWC een belangrijke rol bij zowel de droge stofproductie als de N-opname. In bemeste percelen is die rol er ook, maar het verband is logischerwijs zwakker vanwege de invloed van de kunstmest. De verklarende waarde van de combinatie van Nt en HWC is hoger dan van alleen het Nt-gehalte. De N-mineralisatie zoals geschat met NFNS per snede en cumulatief over sneden bleek in OV en NB vergelijkbaar te zijn, met uitzondering van de derde snede. De droogte die tijdens het groeiseizoen optrad is mogelijk de reden van het significante verschil in de derde snede. De hoogste en meest betrouwbare correlatie tussen NFNS (totaal drie sneden) en de indicatoren DOC, HWC en PMN werd gevonden voor HWC gemeten ten tijde van de eerste snede. Dit verband verbetert de schatting van NLV over 3 sneden met gemiddeld 10%, de extremen aan beide zijden verbeteren. In 9 van de 12 percelen waar de schatting een verbetering betekent, betreft het een lagere NLV. Dit zou kunnen betekenen dat de N-bemesting in die percelen iets omhoog moet. Naast validatie met een grotere dataset (in aantal en locaties) is onderzoek nodig om vast te stellen of de relatie ook op gaat voor latere sneden. Bij de precieze vaststelling van de relatie kan ook de N-depositie worden meegenomen. Het gevonden verband is niet geldig voor de grasklaversituatie. Dit zou nader onderzoek vragen, niet alleen naar de fixatie van N, maar ook naar de ontwikkeling van bijvoorbeeld HWC in de situatie met klaver. Kanttekening bij het gevonden verband met HWC is dat HWC hoort tot een groep componenten die bij de afbraak van OS beschikbaar komt maar ook uit de plant (wortelexudaten) afkomstig kan zijn. Veel HWC uit wortelexudaten zou kunnen leiden tot een valse relatie met de N-mineralisatie. Echter, uit de Anova-analyse blijkt dat er geen verschil is in de HWC-gehalten van de twee stikstoftrappen, terwijl de gewasproductie significant verschilt. Daarom denken we dat HWC uit wortelexudaten bij de gevonden relatie met NFNS geen rol speelt. De omvang van de pool aan labiele OS, waaronder HWC, varieert tijdens de loop van het groeiseizoen. De fluctuaties in de gehalten tijdens het groeiseizoen betekenen dat het moment van monstername een belangrijke factor kan zijn om een optimale schatting van de N-mineralisatie te maken. De huidige praktijk van monstername in de maanden in november – februari is mogelijk minder geschikt voor een goede meting van HWC. Aangezien HWC kosteneffectief en routinematig kan worden bepaald met Near InfraRed Spectroscopy (NIRS) (Vasques et al., 2006), is het wellicht mogelijk om de tijd tussen bemonstering en advisering aanzienlijk te verkorten. Internationaal zijn er bemestingsadviezen die gebruik maken van PMN en mede daardoor verwachtten we een verband tussen de N-opname en PMN. De gevonden correlatie tussen PMN en gewasproductie was echter beperkt (van r=0,47 (PMN0) tot r=0,57 (PMN2)). We vonden enkele aanknopingspunten voor een verband tussen de N-opname en PMN, zoals een verband tussen PMN en de leeftijd van de zode, en een verband tussen PMNO en de N-opname in bemeste percelen in OV. De relatie is echter zwak en kwam in de all subset regressie-analyse niet als betekenisvol naar voren.


36

5.2

Indicatoren labiele OS, onderling

De indicatoren voor labiele OS vertoonden onderling weinig correlatie, met uitzondering uiteraard van Cmic en S/B-ratio. De waarde van HWC en/of PMN als proxy voor de microbiële biomassa kon niet eenduidig worden aangetoond. Het goede verband tussen HWC en Cmic, eerder gevonden door Sparling et al. (1998) in gedroogde grondmonsters, en door Ghani et al., (2003) in verse grondmonsters, kon niet worden gereproduceerd. Evenmin vonden we een relatie tussen Cmic en PMN. Een verband tussen Cmic/Ct en HWC/Ct (zoals door Sparling gevonden) werd evenmin vastgesteld. Een mogelijke verklaring voor het ontbreken van enkele verwachtte verbanden met Cmic kan zijn dat Cmic een maat is voor de pool, terwijl HWC en ook PMN maten zijn voor de activiteit van de microbiële biomassa. Bij eenzelfde Cmic kan de activiteit heel verschillend zijn (afhankelijk van de soortenrijkdom). Een andere mogelijke verklaring is dat in de tijd tussen monstername en laboratoriumanalyse, veranderingen optreden in Cmic-, HWC-, en PMNgehalten in de grondmonsters waardoor de gehalten uiteen gaan lopen. Campbell et al. (1999) vond iets dergelijks voor de relatie tussen Cmic en PMC en suggereerde dat het aanwezige substraat (OS) in het bodemmonster in de tijd tussen monstername in het veld en respiratie in het lab teveel kan veranderen. Voorts bleken de HWC- en DOC-gehalten niet gecorreleerd aan de leeftijd van de graszode, maar PMN wel. Ghani (2003) schreef verschillen tussen HWC-gehalten in bouw- en blijvend grasland toe aan het effect van ploegen op de afbraaksnelheid. Mogelijk is de leeftijd van de graszode een te ruwe maat hiervoor. De piekwaarde in PMN treedt in de tweede snede op en die in DOC- en HWC-waarden in de derde snede. Mogelijk wordt PMN in de periode tussen de tweede en de derde snede beperkend, waardoor de afbraak van OS vermindert en DOC en HWC ophopen. In dit onderzoek werd geen effect van bemesting op HWCwaarden gevonden. Dit is tegengesteld aan de resultaten van Schultz et al. (2002), die vonden dat HWCgehalten in onbemeste percelen 1/3 was van dat in bemeste percelen. Zij gebruikten echter gedroogde grondmonsters, wat de waarden in negatieve zin kan hebben beïnvloed.

5.3

C-mineralisatie en indicatoren labiele OS

De verschillende methoden om de respiratie te meten leidden tot verschillende resultaten voor de snelheden van de mineralisatie. Dit komt mogelijk door de verschillen in de methodiek van de respiratieproeven, waardoor de meting een bepaald deel van het mineralisatieproces betreft. Hierdoor verschillen de verbanden tussen respiratiesnelheden en indicatoren. Zo houdt de lab. a-waarde van Minip verband met de pools nietlevende labiele OS, de veldrespiratie met de pools levende OS, en Pot.Min.C-Gaia met de aanwezige stikstof. De leeftijd van de graszode was alleen met Pot.Min.C-Gaia gecorreleerd. Het is opmerkelijk dat het Nt-gehalte en/of de C/N-ratio niet bij meer respiratiemethoden als indicatoren naar voren komen. De afzonderlijke metingen van de tijdreeks pot.min.C zijn niet gecorreleerd aan een van de indicatoren maar de lab. a-waarde, de stabiliteitsparameter uit Minip die de afbraakcurve beschrijft, doet dat wel. Echter, de andere respiratieproeven vertonen wel een relatie tussen de snelheid en enkele indicatoren. De hypothese dat een afbraakcurve meer informatie geeft dan de snelheid op enig moment wordt dus zowel bevestigd als ontkracht. De a-waarde van Minip vertoonde als enige van de getoetste respiratiemethoden een verband met het Ctgehalte. Het bestaan van dit verband is op zich logisch aangezien het C-gehalte onderdeel is van de berekening van de a-waarde. Het verband blijkt te kunnen worden verbeterd door opname van HWC als indicator voor de labiele OS, mits onderscheid wordt gemaakt in twee klassen van lage en hoge C-gehalten. Een hoger HWC-gehalte (ophoping van HWC) gaat gepaard met een hogere a-waarde, dus lagere afbreeksnelheid. Uit de vrijwel parallel lopende lijnen voor het verband tussen a-waarde en HWC van de twee


37 onderscheiden C-klasse kan worden opgemaakt dat de afbreeksnelheid van HWC naar CO2 op dezelfde manier verloopt. Een directe relatie van de a-waarde met zowel C-gehalte als HWC was voor HWC niet significant, wat mogelijk een gevolg is van de beperkte omvang van de dataset. Het feit dat bij de lage klasse C-gehalte het effect van HWC op de a-waarde op een lager niveau verloopt, bevestigd de ervaring uit de praktijk dat de afbraak van OS afhangt van het C-gehalte. Gebruik makend van een grotere dataset (> 100 monsters), vonden Schultz & Körschens (1998) wel dat de decompositie van OS een directe relatie heeft met HWC. De resultaten wijzen erop dat mogelijk met één bepaling informatie kan worden verkregen over zowel de Nlevering als de opbouw van OS. Dit bevestigd niet alleen de connectie tussen N-levering en OS-opbouw, maar draagt ook bij aan de oplossing van het door Janzen (2006) genoemde dilemma van kiezen voor het een of het ander. De uiteindelijke oplossing ligt waarschijnlijk in een optimalisatie van beide processen, dat voor een gegeven situatie wellicht met behulp van HWC te berekenen is.

Er bleek statistisch geen verschil te zijn tussen de berekende a-waarden voor OV en NB. Dit is te begrijpen uit het feit dat ook de C-gehalten tussen OV en NB statistisch gezien niet verschillend waren. Mogelijk is ook dit een gevolg van de relatief kleine omvang van de proef. Uit grotere datasets zoals die van Blgg blijkt wel degelijk een verschil te bestaan tussen het OS% in OV en NB. De vraag, of dit verschil gekoppeld is aan een andere afbreeksnelheid van de OS kan met onze dataset niet worden beantwoord. Een verband tussen de veldrespiratie en een van de laboratoriummethoden om respiratie te meten kon niet worden vastgesteld. Van de verschillende methoden zou PMC de veldrespiratie het meest benaderen, maar dat zien we hier niet terug. Mogelijk komt dit doordat de veldrespiratie in een graszode teveel een meting is van de wortelademhaling naast die van de microbiële biomassa. Voor de twee pot.min.C-methoden is het mogelijk niet reëel om nog een verband met het veld te verwachten, daar door de voorbehandeling (drogen, zeven, herbevochtigen) de microbiële biomassa wordt gestimuleerd en alle C wordt vrijgemaakt. Misschien geldt hier ook dat de afbraak op enig moment niet voldoende informatie geeft en dat een curve een beter beeld geeft. Een onderzoek waarbij de respiratie op meerdere momenten wordt gemeten geeft wellicht wel een verband tussen velden labrespiratie. Een goede correlatie tussen de in het lab gemeten C-respiratie met hetzij de veldrespiratie, hetzij NFNS is niet gevonden. Daarom kan uit de resultaten van de respiratieproeven kan geen conclusie worden getrokken welke meetmethodiek het beste is. Een tijdreeks van CO2-emissies, zoals voor het vaststellen van de awaarde gebeurt, lijkt evenwel het meeste perspectief te bieden. Om de lab a-waarde te gebruiken voor een schatting van de afbraak van organische stof in het veld moet de lab a-waarde worden vertaald naar de veldsituatie. Dit bleek echter niet mogelijk aangezien geen verband is gevonden tussen de veldrespiratie en de lab. a-waarde en hiervoor ook geen literatuurgegevens beschikbaar zijn. Gebaseerd op gegevens uit ander NMI-onderzoek over de aerobe N-mineralisatie in lab en veld ligt deze factor vermoedelijk tussen de 2 en 3. Uit het verband tussen HWC en de lab. a-waarde, en gelet op de vrijwel gelijke HWC-gehalten in onbemeste en bemeste percelen gedurende de loop van het groeiseizoen, kunnen we concluderen dat er geen sprake is geweest van verhoogde C-mineralisatie in de bemeste percelen. In percelen met verhoogde C-mineralisatie, zouden de HWC-gehalten lager zijn geweest.

5.4

Regionale verschillen in microbiële biomassa

Ondanks de significante relaties tussen droge-stofproductie en N-opname (totaal van 3 sneden) uit de indicatoren voor labiele OS is er nog geen verklaring voor de hogere productie in OV in vergelijking met die in NB. De gehalten aan DOC, HWC en/of PMN in beide provincies zijn vergelijkbaar. Voor een aantal andere


38

parameters van bodemkwaliteit en gewasgroei zijn significante verschillen tussen OV en NB vastgesteld. Bodemparameters die verschillen zijn het lutumgehalte, de C/N-ratio, het Cmic-gehalte, en de ratio’s Cmic/Ct en HWC/Ct. Aan de zijde van de gewasgroei zijn dat de drogestofproductie en de N-opname van 3 sneden (bemest), ANR en de relatie tussen NUE en NFNS. De relatie tussen NUE en NFNS verloopt in OV zoals mag worden verwacht (negatief in de beginfase), maar in NB niet. Zowel de onbemeste als de bemeste percelen in NB hebben de laagste NUE bij de eerste snede (Figuren 8ab). Tijdens de eerste groeiperiode was NUE dus positief gecorreleerd met NFNS (dus er wordt meer ds geproduceerd per kg N bij een hogere N-opname uit nulveldjes), zelfs in de bemeste percelen. De lage NUE aan het begin van het groeiseizoen kan mogelijk worden verklaard door de hoge C/N-ratio in deze percelen in combinatie met lage Nt-gehalten. Bovendien zijn de lage microbiële biomassa en hoge S/B-ratio een indicatie dat er onvoldoende N-mineralisatie plaatsvindt. Dit zou kunnen betekenen dat kunstmest-N vroeg in het seizoen wordt geïmmobiliseerd door de microbiële biomassa. Een andere aanwijzing voor een effect van de microbiële biomassa op NFNS aan het begin van het groeiseizoen wordt gegeven door de resultaten van de C-mineralisatie zoals gegeven in de CO2-emissie curves (Figuur 5ab). De grondmonsters waarop de curves zijn gebaseerd zijn die uit de nulmeting. De curves van OV en NB verschillen in de tijd die nodig is om evenwicht (asymptoot) te bereiken. In NB duurt het langer, wat mogelijk verklaard kan worden door de lagere N-gehalten in percelen in NB zoals te zien in Nt-gehalte, PMN en C/N-ratio. Ervan uitgaande dat de evenwichtssituatie in feite de basale respiratie weergeeft, is het opmerkelijk dat de basale respiratie in OV hoger is dan in NB. Uit Tabel 1 blijkt dat naast het Nt-gehalte, ook de S/B-ratio een groot verschil aangeeft tussen percelen in OV en NB (gemiddeld 0,6 en 2,1). Dit suggereert een verband tussen S/B-ratio en het niveau van de basale respiratie. Binnen de groep van percelen in OV hebben de gronden met de laagste S/B-ratio de hoogste basale respiratie. De percelen in NB, met een lage bodemkwaliteit, hebben een hogere schimmelmassa dan percelen in OV. Gezien deze resultaten zijn verschillen in N-mineralisatie tussen de provincies eerder toe te schrijven aan verschillen in microbiële biomassa (omvang, activiteit) dan aan verschillen in de afbreeksnelheid van OS en/of in de pool labiele OS. De percelen in OV en NB hebben immers een vrijwel gelijke a-waarde en DOC-, HWC- en PMN-gehalten. Mogelijk zou de gewasproductie in de percelen in NB geprofiteerd hebben van een hogere N-gift aan het begin van het groeiseizoen. Deze resultaten komen overeen met conclusies van Hassink (1995), aangaande een significante rol voor de microbiële biomassa. Bij gebrek aan een routinematige methodiek om de microbiële biomassa te bepalen is in 1995 gekozen voor Norg als basis voor het NLV-systeem (waarvoor het Nt-gehalte wordt gemeten). Dit onderzoek lijkt een verbetering van dat systeem mogelijk te maken door gebruik te maken van HWC als indicator voor de labiele OS. Echter ook HWC kan niet alle verschillen als gevolg van de microbiële biomassa verklaren. De wens voor een snelle en goedkope methodiek voor bepaling van de microbiële biomassa blijft daarom van kracht.


39

6

Conclusies

Het huidige NLV-systeem lijkt de N-levering iets te overschatten. Een verbetering van gemiddeld ruim 10% in de schatting van de N-levering lijkt mogelijk door opname van het HWC-gehalte in het NLV-systeem. Dit kan ertoe leiden dat, bij gelijke beschikbaarheid van N, een andere verdeling van de beschikbare N over de percelen en/of over de sneden gewenst is. Voor de landbouwpraktijk is aanbevolen om de toepassing en daarmee de betekenis van deze verbetering nader te beschouwen. In dit onderzoek is een significante relatie vastgesteld tussen bodemkwaliteit in termen van labiele OS en de productie van gras, zowel wat betreft de drogestofproductie als de N-opname. Daarmee lijkt HWC de ontbrekende schakel te zijn om verschillen in de N-levering van percelen met gelijk OS-gehalte te kunnen verklaren. De snelheid van de C-mineralisatie (monstername april) vertoond een goed verband met HWC en was rechtstreeks van invloed op de N-opname over drie (onbemeste) sneden. Dit biedt perspectief om het OS% op percelen eenvoudig te kunnen monitoren met dezelfde bepaling waarmee men informatie krijgt over zowel de N-levering. De resultaten van dit onderzoek betreffen slechts 20 percelen en één jaar, dat bovendien in de tweede helft van het groeiseizoen gekenmerkt werd droogte. De conclusies hebben daardoor beperkte algemene geldigheid. Aanbeveling voor het onderzoek is om de gevonden relaties met HWC te valideren met een grotere dataset (aantal percelen en locaties) om de algemene geldigheid van de rekenregel te kunnen vaststellen. Dit zou eventueel gecombineerd kunnen worden met het maken van een vertaalslag van de onderzoeksmethodiek van HWC naar een routinematige en kosteneffectieve bepaling met NIRS. Voorts is er mogelijk perspectief voor een verdere verfijning van de N-advisering in de zin van de verdeling e van N over het seizoen, door aanpassing in de gift van de 1 snede. Hiervoor staan de gegevens uit NB

model. Bij de lage NUE in NB aan het begin van het groeiseizoen speelden een hoge C/N-ratio, laag Ntgehalte, lage microbiële biomassa en hoge S/B-ratio waarschijnlijk een rol. Deze factoren kunnen leiden tot extra immobilisatie van N uit kunstmest in de microbiële biomassa. Hierdoor kan een hogere N-gift aan het begin van het groeiseizoen nodig kan zijn. Voor de landbouwpraktijk kan dit betekenen dat er behoefte is aan een schatting van de microbiële biomassa medio april, om op basis daarvan het advies voor de eerste snede aan te passen.


40

Afkortingen ANR

Apparent Nitrogen Recovery

a-waarde

stabiliteitsparameter uit afbraakmodel Minip

Cmic

C-gehalte van de microbiële biomassa

C/N-ratio

ratio van C-gehalte en N-gehalte

*

Dissolved Organic Carbon

*

HWC

Hot Water-extractable Carbon

LOC

Locatie

MINIP

Mineralisation of Nitrogen and Phosphorous

NFNS

Non Fertilizer N Supply

NLV

N Leverend Vermogen

Nt

Nt-gehalte

NUE

Nitrogen Use Efficiency

OS

Organische Stof

DOC

Pot.Min.C

Potentieel Mineraliseerbare C

PCM

Potentiële C-Mineralisatie *

PMN

Potentieel Mineraliseerbare N

S/B-ratio

ratio van C-gehalte in de schimmel- en bacteriemassa

*

toevoeging 0-4 staat voor monstername bij de nulmeting en snede 1-4.


41

Literatuur Locher WP & Bakker H de (eds) (1990) Bodemkunde van Nederland. Deel 1; algemene bodemkunde. Bloem JT Schouten, Didden W, Jagers op Akkerhuis G, Keidel H, Rutgers M and Breure T (2004) Measuring soil biodiversity: experiences, impediments and research needs. In: R. Francaviglia (Ed.). OECD expert meeting on soil erosion and soil biodiversity indicators, Rome, Italy. Campbell CA, Lafond GP, Biederbeck O, Wen G, Schoenau J & Hahn D (1999) Seasonal trends in soil biochemical attributes. Effects of crop management on a Black Chernozem. Can. J. Soil Sci. 70, 85-97. Curtin D, Wright CE, Baere MH & McCallum FM (2006) Hot Water-Extractable Nitrogen as an indicator of soil nitrogen availability. Soil Science Society of America Journal 70:1512-1521. Doran JW & Jones AJ (eds) (1996) Methods for assessing soil quality. SSSA Special Publication Number 49. Soil Science Society of America Inc. Madison, Wisconsin, USA. Van Eekeren N, Boer H de, Hanegraaf MC, Bokhorst J, Nierop D, Bloem J, Schouten T, Goede R de, Brussaard L (2009) Relationships of soil abiotic and biotic parameters with soil process parameters of ecosysten services and grassland production parameters (draft). Ghani A, Dexter M & KW Perrott (2003) Hot-water extractable carbon in soils: a sensitive measurement for determining impacts of fertilisation, grazing and cultivation. Soil Biology & Biochemistry (2003) 35(9) 1231-1243. Goh KM & Haynes R (1986) Nitrogen and agronomic practice. In: “Mineral nitrogen in the plant-soil system”, RJ Haynes (Ed.), pp. 379-468. Academic press, Orlando, FL. Gregorich EG, Beare MH, Stoklas U, & St-Georges P (2003) Biodegradability of soluble organic matter in maizecropped soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 62:1367–1377. Hanegraaf MC, André G, Haas MJG de & Weijden AAG van der (2007) Trends in het organischestofgehalte van zandgronden. NMI-rapport O 1026, Wageningen. Hanegraaf MC, Hoffland E, Kuikman PJ & Brussaard L (2009) Trends in Soil Organic Matter contents in Dutch grasslands and maize fields on sandy soils. European Journal on Soil Science. European Journal of Soil Science 60, 213-222. Hassink J (1995) Organic matter dynamics and N mineralization in grassland soils. Proefschrift. Haynes R (2005) Labile organic matter fractions as central components of the quality of agricultural soils: an overview. Advances in Agronomy, Vol. 85, 221-267. Janssen BH (1984) A simple method for calculating decomposition and accumulation of young soil organic matter. Plant and soil 76; 297-304. Janzen HH (2006) The soil carbon dilemma: Shall we hoard it or use it? Soil Biology & Biochemistry 38 (2006) 419-424. Jenkinson DA, Fox RH & Rayner JH (1985) Interactions between fertilizer nitrogen and soil nitrogen – the socalled ‘priming’ effect. Journal of Soil Science, 36, 425-444. Johnston AE & Poulton JR (2005) Soil organic matter: its importance in sustainable agricultural systems. Proceedings No. 565. The International Fertiliser Society, York. Keeney DR (1982) Nitrogen availability indices. In “Methods of Soil Analysis, Part 2. Chemical and Microbiological Properties” (AL Page, RH Millerm and DR Keeney, Eds). Pp. 711-733. American Society of Agronomy, Madison WI. Myrold DD (1987) Relationship between microbial biomass nitrogen and a nitrogen availability index. Soil Sci. Soc. A,. J. 51:1047-1049. Ros G Chemical proxies for nitrogen mineralization: a statistical evaluation of their predictive value (submitted). Schatting van C- en N-mineralisatie met indicatoren voor labiele organische stof en stikstof (NMI, 2009)

42 Schimel JP & Bennett J (2004) Nitrogen mineralization: challenges of a changing paradigm. Ecology, 85(3), 2004: 591-602. Schipper LA & Sparling GP (2000) Performance of soil condition indicators across taxonomic groups and land uses. Soil Science Society of America Journal. 64:300-311. Sharifi M, Zebarth BJ, Burton DL, Grant CA & Cooper JM (2006) Evaluation of some indices of Potentially Mineralizable Nitrogen in soil. Soil Sci. Soc. Am. J. 71:1233-1239. Sparling GP (1992) Ratio of microbial biomass carbon to soil organic carbon as a sensitive indicator of changes in soil organic matter. Aust. J. Soil res. 1992, 30, 195-207. Sparling GP & Zhu C (1993) Evaluation and calibration of biochemical methods to measure microbial biomass C and N in soils from western Australia. Soil Biology & Biochemistry, Vol. 25, No. 12, pp. 1793–1801. Sparling GP (1997) Soil microbial biomass, activity and nutrient cycling as indicators of soil health. In “Biological Indicators of Soil Health” (CE Pankhurst, BM Doube, and VVSR Gupta (Eds.), pp. 97-119. CAB, Wallingford, UK. Sparling GP, Vojvodić-Vuković M & Schipper LA (1998) Hot-water-soluble C as a simple measure of labile soil organic matter: the relationship with microbial biomass C. Soil Biology and Biochemistry. Vol. 30, No. 10/11, pp. 1469-1472. Schultz E, Travnikova LS,Titova NA, Kogut BM & Körschens M (2002) Influence of soil type and fertilization th on accumulation and stabilization of organic carbon in different SOM fractions. Proceedings 12 ISCO

Conference, Beijing, pp. 304-308. Schultz E & Körschens M (1998) Characterization of the decomposable part of soil organic matter (SOM) and the transformation processes by Hot Water Extraction. Eurasian Soil Science, Vol. 3, No.7, pp. 809813. Vasques GM, Grunwald G & Sickman JO (2009) Modelling of soil organic carbon fractions using visible, near-infrared diffuse reflectance spectroscopy. Soil Science Society of America Journal Vol. 73, No. 1pp. 176-184. Van Schooten H, Hoving IC, Dekker PHM & Riel JW van (2008) Indicator voor stikstofmineralisatie op gescheurd grasland. Rapport 89, Animal Sciences Group, Lelystad. Waring SA & Bremner JM (1964) Ammonium Production in soil under waterlogged conditions as an index of nitrogen availability. Nature Vol. 201, No. 4922. 29 February 1964, pp. 951-952.


43

Bijlagen Bijlage 1

Grasproductie op zandgrond, 2006.

N-gift 0N

300 N

0N

300 N

DS productie (kg/ha), per snede

N-opname (kg/ha), per snede

No.

Loc

1e

2e

3e

4e

1e

2e

3e

4e

1

OV

1573

2147

2820

2493

37

40

79

25

2

OV

2800

1426

1450

2065

42

23

41

18

3

OV

1454

1774

1362

1884

27

30

47

23

4

OV

1171

1639

1187

1862

21

25

34

21

5

OV

3259

1419

1466

1736

60

32

48

24

6

OV

3643

2037

1889

2549

74

53

63

32

7

OV

1679

2039

1419

2549

27

35

44

21

8

OV

2484

2599

2133

2501

45

42

51

24

9

OV

2198

1712

1651

3645

42

31

61

17

10

OV

1491

2755

1815

2446

31

49

54

21

1

OV

2904

3918

3559

4850

84

107

128

140

2

OV

3793

2981

2909

2940

87

83

97

70

3

OV

2980

4551

2168

4577

87

104

86

122

4

OV

2699

4564

2654

3779

66

99

89

92

5

OV

3799

2770

2359

2385

99

88

88

59

6

OV

4405

3648

3486

3350

129

117

137

103

7

OV

2475

4142

2456

3302

47

102

90

99

8

OV

4124

4164

6606

5195

107

110

157

130

9

OV

3830

3777

2177

4080

92

106

93

137

10

OV

2855

4610

2564

3205

91

120

92

88

11

NB

1400

2648

1673

1472

37

42

54

12

NB

1702

3981

1133

1863

39

63

35

13

NB

1400

2421

592

1345

30

34

22

14

NB

1634

2725

440

1352

57

55

15

15

NB

653

2643

168

766

15

34

7

16

NB

996

3043

980

2194

23

62

34

17

NB

2965

3638

1060

2440

61

52

32

18

NB

2439

3927

821

2967

55

64

37

19

NB

3168

1364

1212

1565

61

20

33

20

NB

1000

1006

615

614

20

14

20

11

NB

2741

2375

2543

2228

95

57

93

12

NB

3179

3299

1504

3175

110

84

57

13

NB

2541

4573

818

2050

82

92

35

14

NB

2712

4255

901

2117

92

108

36

15

NB

1361

5465

177

1529

57

125

8

16

NB

2794

4514

1283

3105

91

89

55

17

NB

4845

4572

1496

2543

153

116

64

18

NB

3984

4098

415

3429

131

85

22

19

NB

3744

3393

2333

2388

119

72

78

20

NB

2442

1364

1153

1329

79

14

51


44

Bijlage 2 Field

Loc

No,

C-mineralisatie in grondmonsters genomen in april 2006 (nulmeting). C-

C-mineralisatie

Gefitte curve

content

fractie

Ct

g C / kg grond/ dag

Veld-

Pot,Min,C-

respiratie

Gaia

resterend-C,

mg CO2

Minip

/100 gr

PMC

droge grond, 7 g/kg

Kg C/ha/dag dag 14

dag 28

dag 56

a-waarde

dagen mg/kg

1

OV

36,8

1,779E-03

1,133E-03

6,786E-04

6,17

71,7

92

32,4

2

OV

46,6

1,658E-03

1,065E-03

6,498E-04

7,57

86,5

87

53,0

3

OV

24,3

1,647E-03

1,025E-03

6,521E-04

4,99

76,2

108

41,2

4

OV

25,3

1,789E-03

1,133E-03

6,242E-04

4,72

57,6

96

38,5

5

OV

32,8

1,721E-03

1,185E-03

7,498E-04

5,60

42,5

95

38,6

6

OV

35,5

1,678E-03

1,069E-03

6,073E-04

6,35

56,8

143

64,5

7

OV

26,8

1,684E-03

1,145E-03

6,530E-04

5,07

72,2

84

64,4

8

OV

34,9

1,736E-03

1,168E-03

6,783E-04

5,81

57,2

108

87,6

9

OV

24,7

1,673E-03

1,130E-03

6,926E-04

4,75

35,9

130

75,9

10

OV

29,8

1,792E-03

1,147E-03

6,397E-04

5,30

34,6

92

80,7

Gem,

31,8

1,716E-03

1,120E-03

6,626E-04

5,63

59,1

103,5

57,7

Min

24,3

1,647E-03

1,025E-03

6,073E-04

4,72

34,6

84,0

32,4

Max

46,6

1,792E-03

1,185E-03

7,498E-04

7,57

86,5

143,0

87,6

11

NB

40,0

1,762E-03

1,226E-03

7,372E-04

6,38

42,8

103

73,6

12

NB

37,2

1,771E-03

1,147E-03

7,707E-04

6,06

72,0

81

62,6

13

NB

34,6

2,160E-03

1,429E-03

7,771E-04

5,22

32,0

113

63,6

14

NB

48,8

1,814E-03

1,283E-03

7,155E-04

7,12

33,4

118

66,9

15

NB

28,0

1,782E-03

1,238E-03

6,406E-04

5,16

44,4

69

62,6

16

NB

31,6

1,926E-03

1,396E-03

7,685E-04

5,11

60,3

86

79,7

17

NB

47,1

1,760E-03

1,239E-03

7,385E-04

7,03

25,5

113

67,0

18

NB

40,1

1,734E-03

1,182E-03

6,435E-04

6,58

80,9

89

81,9

19

NB

34,3

1,766E-03

1,135E-03

6,286E-04

6,03

52,0

92

68,1

20

NB

23,1

1,582E-03

1,121E-03

5,860E-04

4,88

28,4

74

65,4

Gem,

36,5

1,806E-03

1,240E-03

7,006E-04

5,96

47,2

93,8

69,1

Min

23,1

1,582E-03

1,121E-03

5,860E-04

4,88

25,5

69,0

62,6

Max

48,8

2,160E-03

1,429E-03

7,771E-04

7,12

80,9

118,0

81,9


45

Bijlage 3

Resultaten All subset analyse ‘Gewasproductie en indicatoren uit de nulmeting’ (getallen in Engelse notatie)

Onbemeste percelen Droge stof productie (3 sneden) Best subsets with 1 term Adjusted

Cp

Df

LOC

44.50

19.45

2

-

CTOT -

NTOT .001

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

-

-

-

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

.025

.004

-

-

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

.025

.033

-

-

FB -

Best subsets with 2 terms Adjusted

Cp

Df

LOC

55.01

13.14

3

-

CTOT

NTOT

-

-

FB -


Cp

Df

LOC

60.85

10.23

4

-

CTOT -

NTOT .006

-

FB -

Best subsets with 4 terms Best subsets with 5 terms Adjusted

Cp

Df

LOC

74.39

4.72

6

.004

CTOT

NTOT

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

-

-

.002

.000

.011

-

CTOT

NTOT

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

-

-

-

-

NTOT

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

.002

-

-

-

-

FB .020

Onbemeste percelen N-opname (3 sneden) Best subsets with 1 term Adjusted

Cp

Df

LOC

55.47

3.56

2

-

-

.000

FB -

Bemeste percelen Droge stof productie (3 sneden) Best subsets with 1 term Adjusted

Cp

Df

LOC

40.27

11.15

2

-

CTOT -

FB -


Cp

Df

LOC

61.96

2.33

3

.001

CTOT -

NTOT

51.37

6.88

3

.037

-

.010

CTOT

NTOT

-

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

.001

-

-

-

-

FB

-

-

-

-

-

HWC0

PMN0

CMIC

-

-

-

Bemeste percelen N-opname (3 sneden) Best subsets with 1 term Adjusted

Cp

Df

LOC

56.16

12.07

2

-

-

.000

DOC0 -

FB -


Cp

Df

LOC

CTOT

NTOT

HWC0

PMN0

CMIC

FB

67.51

6.49

4

.000

-

-

DOC0 -

.001

-

.006

-

62.85

9.14

4

.000

.003

-

-

-

-

.010

-

61.29

10.03

4

.000

-

-

-

.002

-

-

CTOT

NTOT

DOC0

HWC0

PMN0

CMIC

-

-

.049

.007

-

-

.026


Cp

Df

LOC

68.35

6.88

5

.000

FB .019


46

Bijlage 4

Resultaten correlatie-coëfficiënten N-mineralisatie en indicatoren labiele OS.

alles NFNS 1e

NFNS 2e

NFNS cum, 2

NFNS 3e

NFNS cum, 3

NFNS 4e

NFNS cum, 4

snede

snede

sneden

snede

sneden

snede

sneden

NLV

0,79**

0,50

0,79**

0,50

0,77**

0,33

0,75*

Nt

0,79**

0,50

0,79**

0,50

0,77**

0,33

0,75*

Ct

0,45

0,05

0,35

0,16

0,32

0,17

0,31

C/N-ratio

-0,34

-0,46

-0,45

-0,34

-0,46

-0,17

-0,44

Cmic

-0,22

-0,55

-0,41

-0,64*

-0,56

-0,16

-0,53

S/B-ratio

-0,08

0,30

0,07

0,44

0,24

-0,16

0,20

DOC0

0,23

0,29

0,30

0,08

0,25

0,00

0,23

HWC0

0,74*

0,54

0,77**

0,50

0,76*

0,63*

0,77**

PMN0

0,80**

0,51

0,80**

0,62

0,83**

0,52

0,82**

NFNS 1e

NFNS 2e

NFNS cum, 2

NFNS 3e

NFNS cum, 3

NFNS 4e

NFNS cum, 4

snede

snede

sneden

snede

sneden

snede

sneden

OV

NLV

0,79**

0,50

0,79**

0,50

0,77**

0,33

0,75*

Nt

0,79**

0,50

0,79**

0,50

0,77**

0,33

0,75*

Ct

0,45

0,05

0,35

0,16

0,32

0,17

0,31

C/N-ratio

-0,34

-0,46

-0,45

-0,34

-0,46

-0,17

-0,44

Cmic

-0,22

-0,55

-0,41

-0,64*

-0,56

-0,16

-0,53

S/B-ratio

-0,08

0,30

0,07

0,44

0,24

-0,16

0,20

DOC0

0,23

0,29

0,30

0,08

0,25

0,00

0,23

HWC0

0,74*

0,54

0,77**

0,50

0,76*

0,63*

0,77**

PMN0

0,80**

0,51

0,80**

0,62

0,83**

0,52

0,82**

NFNS 1e

NFNS 2e

NFNS cum, 2

NFNS 3e

NFNS cum, 3

NFNS 4e

NFNS cum, 4

snede

snede

sneden

snede

sneden

snede

sneden

NB

NLV

0,18

0,21

0,24

0,04

0,21

Nt

0,56

0,68*

0,78**

0,26

0,72*

Ct

0,79**

0,59

0,87**

0,27

0,79**

C/N-ratio

-0,11

-0,55

-0,42

-0,22

-0,42

0,34

0,51

0,53

0,03

0,44

S/B-ratio

0,25

-0,32

-0,05

0,43

0,12

DOC0

0,41

0,75*

0,73*

0,16

0,64*

HWC0

0,67*

0,68*

0,85**

0,08

0,71*

PMN0

0,21

0,21

0,27

-0,09

0,18

Cmic

* p < 0,05; ** p < 0,01.


Schatting van C- en N- mineralisatie met indicatoren voor labiele organische stof en stikstof

Recommend Documents