Корни, углерод и качество почвы: что лучше — монокультура или интеграция?

Одновидовые системы земледелия (СЗ), такие как монокультуры, могут отрицательно влиять на качество почвенной структуры. В этом исследовании проверялась гипотеза о том, что интегрированные системы земледелия (ИСЗ), то есть сочетание растениеводства с лесоводством и/или животноводством, улучшают качество почвенной структуры, развитие корней и содержание органического углерода в почве.

Экспериментальный участок был заложен в 2012 году на опытной станции Кангири, принадлежащей Федеральному университету Параны, на юге Бразилии. Почвы представлены преимущественно ферралсолями. Экспериментальные варианты, представляющие различные системы земледелия, были организованы по рендомизированной блочной схеме с тремя повторностями: Лесоводство (Л), Традиционное растениеводство (Р), Животноводство (Ж), а также интегрированные: Растениеводство-Лесоводство (РЛ), Растениеводство-Животноводство (РЖ), Животноводство-Лесоводство (ЖЛ) и Растениеводство-Животноводство-Лесоводство (РЖЛ). Полевые измерения и отбор проб проводились в слое 0–0,3 м в летний сезон 2019/20 гг. и включали определение сопротивления почвы проникновению (СП), оценку качества почвенной структуры на основе визуальной оценки (баллы SqVESS), длины корней (ДК), объема корней (ОК) и содержания органического углерода в почве (СУГ). Качество почвенной структуры, сопротивление проникновению, длина и объем корней, а также содержание органического углерода различались между системами земледелия, однако достоверных различий между одновидовыми (Р, Ж, Л) и интегрированными системами (РЛ, РЖ, ЖЛ, РЖЛ) обнаружено не было. В одновидовой системе Лесоводство (Л) и в интегрированных системах, включающих лесоводство (ЖЛ, РЛ, РЖЛ), наблюдалась тенденция к более высоким баллам SqVESS, то есть к худшему качеству почвенной структуры, и более высокому сопротивлению проникновению, что мы связываем с, как правило, более сухими условиями почвы, обусловленными более высоким водопотреблением и перехватом осадков, а также снижением частоты циклов увлажнения-высыхания. Корни были сконцентрированы в верхнем слое почвы (глубина 0–0,1 м), и это было особенно выражено в одновидовой системе Растениеводство (Р). Основываясь на измеренных значениях, наши результаты позволяют предположить, что во всех системах земледелия качество почвенной структуры находится на приемлемом уровне. Наши данные выявили тесные достоверные взаимосвязи между качеством почвенной структуры, сопротивлением проникновению, ростом корней и содержанием органического углерода, что свидетельствует о том, что улучшение структуры почвы приводит к снижению сопротивления проникновению, увеличению объема корней и повышению содержания органического углерода, и наоборот. Сопротивление почвы проникновению положительно коррелировало с SqVESS (R² = 0,84), что указывает на то, что лучшее качество почвенной структуры приводило к снижению механического сопротивления почвы. Это, в свою очередь, увеличивало длину и объем корней, что усиливало поступление углерода в почву и, следовательно, в долгосрочной перспективе вело к повышению содержания органического углерода.

Цели в области устойчивого развития (ЦУР), предложенные Организацией Объединенных Наций (ООН), направлены на достижение более высокого качества жизни устойчивым путем для всех. Для достижения ЦУР необходимо внедрять такое управление почвами, которое улучшает здоровье агроэкосистем (Keesstra и др., 2016; Meena и др., 2020; Brooker и др., 2021; Rahman и др., 2017).

Нулевая обработка почвы широко распространена в Бразилии и часто сочетается с другими природоохранными практиками, такими как севооборот (Derpsch, 2021; FEBRAPDP, 2021; Derpsch и др., 2010; Bonetti и др., 2015; Bonetti и др., 2018; SIDRA/IBGE, 2021; Kassam и др., 2020; Duiker и др., 2017).

Хотя одновидовые системы земледелия наиболее распространены в бразильских хозяйствах, интегрированные системы земледелия становятся все более популярными в Бразилии. Они определяются как сельскохозяйственные системы, которые интегрируют животноводство, лесоводство и растениеводство (Soni и др., 2014; Moraes и др., 2014; Bendahan и др., 2018; Schut и др., 2021; Sharma и др., 2019; Valani и др., 2020; Moraes и др., 2014).

Интегрированные системы земледелия внедряются в следующих конфигурациях: интегрированное растениеводство-животноводство-лесоводство (РЖЛ), интегрированное растениеводство-лесоводство (РЛ), растениеводство-животноводство (РЖ) и животноводство-лесоводство (ЖЛ). Согласно Zhang и др. (2019), внедрение растениеводства-животноводства оказывает положительное влияние на качество почвы, главным образом благодаря включению органического вещества. Они указали, что умеренный выпас стимулирует отрастание кормовых растений и рост корней, приводя к формированию макроагрегатов, тем самым улучшая структуру почвы, инфильтрацию и доступность воды. Уплотнение почвы, вызванное вытаптыванием животными, может контролироваться или минимизироваться с помощью адекватной нагрузки скота (Bonetti и др., 2018).

Структура почвы влияет на проникновение корней, количество доступной для растений воды и другие ключевые свойства и процессы почвы. Согласно Flávio Neto и др., 2015, деградированные почвы могут быть восстановлены с использованием Brachiaria (syn. Urochloa spp) в качестве кормовой травы в интегрированных системах земледелия. Структура почвы может оцениваться с помощью различных подходов, включая визуальные методы. Метод визуальной оценки структуры почвы (VESS) часто используется для оценки качества почвенной структуры (Pulido-Moncada и др., 2014; Tormena и др., 2016; Cherubin и др., 2017; Tuchtenhagen и др., 2018; Franco и др., 2019; Paiva и др., 2020; Çelik и др., 2020; Mutuku и др., 2021). Метод VESS применяется во всем мире, поскольку это простой метод, позволяющий проводить оценку структуры почвы непосредственно в поле. VESS является полуколичественным методом и включает несколько аспектов структуры и корневой системы для оценки качества почвенной структуры через присвоение баллов (Guimarães и др., 2017). Другим важным аспектом структуры почвы является сопротивление почвы проникновению. Colombi и др. (2018) показали, что интерактивные эффекты между сопротивлением почвы проникновению, архитектурой корней и водопотреблением растений определяют доступность воды для корней и в конечном итоге влияют на урожайность сельскохозяйственных культур. Popoya и др. (2016) отметили увеличение извилистости корней и снижение удлинения корней из-за увеличения сопротивления почвы проникновению, что недавно было подтверждено Moraes и Gusmão (2021). Оценка качества почвенной структуры и свойств корней в интегрированных системах земледелия необходима для оценки их внедрения в качестве стратегии устойчивости сельскохозяйственного производства.

В нашем исследовании оценивались интегрированные и одновидовые системы земледелия без применения пестицидов с точки зрения качества почвенной структуры и роста корней. Цели нашего исследования были следующими: 1) измерить сопротивление почвы проникновению и VESS в качестве показателей качества почвенной структуры; 2) определить свойства корней и органический углерод почвы до глубины 0,30 м; и 3) изучить взаимосвязи между органическим углеродом почвы, свойствами роста корней и качеством почвенной структуры, измеренными с помощью VESS и пенетрометра.

2.1 Экспериментальный участок

Исследование проводилось в Центре инноваций в области сельскохозяйственных технологий (NITA) на экспериментальной ферме Кангири, принадлежащей Федеральному университету Параны (UFPR), муниципалитет Пиньяйс, штат Парана, на юге Бразилии (25°24′03″ ю.ш., 49°07′10″ з.д.). Региональный климат — влажный умеренный (Cfb) со среднегодовым количеством осадков и температурой 1602 мм и 17°C соответственно (Alvares и др., 2013). Данные об осадках и температуре за период исследования представлены на дополнительном рисунке S1. Почвы идентифицированы как ферралсоли с незначительным присутствием камбисолей (WRB/FAO), различающиеся главным образом по глубине горизонта B, или «Latossolo Vermelho и Cambissolo Háplico» согласно бразильской системе классификации почв (EMBRAPA, 2018). Почва глинистая со средним содержанием 519 г кг⁻¹ глины, 112 г кг⁻¹ ила и 369 г кг⁻¹ песка.

NITA расположен в зоне охраны окружающей среды (рисунок 1) согласно Brasil (2000), на берегу реки Ираи, которая снабжает водой город Куритиба и столичный регион. Поэтому территория должна управляться без применения пестицидов. До 2011 года территория также использовалась для обучения и испытаний движения сельскохозяйственной техники, что привело к физической деградации почвы (потеря почвы в результате эрозии и уплотненные участки), как показано на дополнительном рисунке S2. До внедрения экспериментального участка в 2012 году на нем выращивалась кукуруза (Zea mays) при традиционной обработке почвы. Почва была чизелевана на глубину 0,40 м и затем заборонована (<0,20 м). После этого экспериментальный участок получил от 8 до 10 тонн на гектар осадка сточных вод, обработанного по технологии N-VIRO®, для коррекции кислотности, как описано Kruchelski и др. (2021). Затем участок был засеян черным овсом (Avena strigosa) в качестве покровной культуры, который был удобрен 100 кг га⁻¹ P₂O₅. Химические свойства почвы, оцененные в 2013 году, были следующими: органический углерод почвы (СУГ) = 20 г кг⁻¹, pH = 5,2, ЕКО = 13 смольс кг⁻¹ и насыщение основаниями 60%.

РИСУНОК 1 Экспериментальный участок на ферме Кангири Федерального университета Параны. Варианты: C — традиционное растениеводство; L — животноводство; F — лесоводство; CF — интегрированное растениеводство-лесоводство; CL — растениеводство-животноводство; LF — животноводство-лесоводство; CLF — растениеводство-животноводство-лесоводство.

Эксперимент был заложен в 2012 году по рендомизированной блочной схеме с тремя повторностями, включающей три одновидовые системы земледелия (СЗ), а именно: Лесоводство (F), Растениеводство (C), Животноводство (L), и четыре варианта интегрированных систем земледелия (ИСЗ): Растениеводство-Лесоводство (CF), Растениеводство-Животноводство (CL), Животноводство-Лесоводство (LF) и Растениеводство-Животноводство-Лесоводство (CLF). Размеры делянок варьировали от 0,2 до 1 га⁻¹ (участки без животноводства) и более 1 га⁻¹ для участков с животноводством (рисунок 1).

Удобрение почвы проводилось на всей площади разбросным способом: 180 кг га⁻¹ азота в виде мочевины; 45 кг га⁻¹ P₂O₅ (природный фосфат) и 120 кг га⁻¹ K₂O (хлорид калия). Посев проводился сеялкой для нулевой обработки с использованием технологии «посев по зеленому» без гербицидов для десикации во всех системах, кроме Лесоводства. В варианте C проводилось чередование культур с использованием черного овса в качестве покровной культуры и кукурузы в качестве основной товарной культуры. Для L черный овес высевается для зимнего пастбища, а панакум максимальный сорт Ариес [Megathyrsus maximus (Jacq.) B. K. Simon и S. W. L. Jacobs cv. Aries] — для летнего пастбища. Выпас осуществляется животными, преимущественно породы Ангус, с 2015 года, около 10 месяцев в году. На каждой делянке находится три фиксированных подопытных животных и переменное количество регулировочных животных, в среднем 1,6 животной единицы (ЖЕ) на гектар (ЖЕ га⁻¹). В системе F эвкалипт (Eucalyptus benthamii) был посажен в 2013 году саженцами семенного происхождения с внесением удобрений: 16 г N на яму, 40 г K₂O на яму и 40 г P₂O₅ на яму, при пространственном размещении 3 м × 2 м с конечной плотностью 1667 деревьев га⁻¹. Системы CLF, CF и LF выполнены в аллейно-полосном пространственном дизайне с посадкой саженцев в один ряд по линиям контура, с расстоянием 14 м × 2 м, что дает 357 деревьев га⁻¹ и занимает около 14,3% площади интегрированных систем. Подробности о лесном компоненте можно найти в Kruchelski и др. (2021). В LF животный компонент следовал корректировкам плотности выпаса, описанным в системе L, в то время как в варианте CF в первые 3 года выращивался черный овес зимой, а летом — подсолнечник (Helianthus annuus) сортов Агуара 4 и Агуара и гибриды кукурузы 2B655HX, 30F53VYHR — ранний и P2866H — суперранний. С 2015/2016 годов летом выращивается только кукуруза. CL начинался с пастбищных компонентов до зимы 2015 года, но без выпаса, а с тех пор был начат выпас животных до лета 2016 года. Затем был установлен первый цикл сельскохозяйственных культур с черным овсом в качестве покровной культуры зимой, за которым последовала кукуруза летом 2017 года, как описано в варианте C, в схеме лей-фермерства. Интегрированная система CLF следовала той же схеме, что и LF.

В вариантах с сельскохозяйственными культурами в период с 2017 по 2019/2020 годы кукуруза убиралась для оценки урожайности. Машины, используемые для механизированных операций: трактор New Holland, модель TL 75 E 4×4 (∼3880 кг массы); комбайн New Holland, модель TC 59 (∼10 300 кг массы) для уборки урожая в сезон 2016/17. Используемые орудия: сеялка Marchesan Tatu (∼2595 кг массы), косилка Baldan (∼1000 кг массы), используемая для борьбы с сорняками, и разбрасыватель удобрений и известняка Marchesan Tatu (800 кг массы).

2.2 Отбор проб почвы и корней и полевые измерения

Отбор проб почвы и корней проводился случайным образом в четырех местах в пределах каждой делянки летом 2019/20 года — в период, ожидаемо характеризующийся высоким количеством корней растений для C — товарная культура и L — пастбище. Четыре ненарушенных образца почвы были взяты с помощью кольцевого бура (Ratuchne и др., 2017) в слоях 0,0–0,10, 0,10–0,20 и 0,20–0,30 м, всего 252 образца (4 образца × 3 слоя почвы × 7 систем земледелия × 3 экспериментальных блока). Нарушенные образцы почвы были взяты для определения влажности почвы, гранулометрического состава и общего органического углерода почвы (СУГ). Три измерения сопротивления почвы проникновению (СП) были выполнены вблизи точек отбора проб при влажности почвы, близкой к полевой влагоемкости, с использованием электронного пенетрометра Falker® на глубину до 0,30 м, и для каждого изучаемого слоя было рассчитано среднее значение СП.

Визуальная оценка структуры почвы проводилась в соответствии с методом, предложенным Ball и др. (2007) и Guimarães и др. (2011). Баллы, определенные в каждом слое почвы, были взвешены и объединены в пары в пределах трех слоев глубины (0–0,1, 0,1–0,2 и 0,2–0,3 м) для проведения корреляционных исследований. Качество структуры (SqVESS) отражает значения от «хорошего» качества структуры (Sq1) до «плохого» качества структуры (Sq5).

2.3 Лабораторные измерения почвы и корней

Ненарушенные образцы почвы были вручную разобраны в пластиковом лотке и промыты водой через набор сит с размером ячеек 2,0, 1,0 и 0,5 мм. Эта процедура была стандартизирована в 10 повторениях, и после промывки корни были помещены в 50-мл емкости, содержащие 70% спирт, и хранились при температуре 2°C. Впоследствии корни были отсканированы с использованием программного обеспечения WinRhizo® для получения следующих свойств: длина корней (ДК) и объем корней (ОК). После сканирования корни были взвешены и помещены в сушильный шкаф при температуре 45–65°C до достижения постоянной массы. Затем была получена сухая масса корней (СМК). Для гранулометрического состава почвы использовался ареометрический метод Боуюкоса (Gee и Or, 2002), а для СУГ — колориметрический метод согласно Quaggio и van Raij, 1979.

2.4 Статистический анализ

Все данные были проверены на однородность дисперсии (Бартлетт) и нормальность (Шапиро-Уилк). Данные, не соответствовавшие допущениям нормальности, были подвергнуты преобразованию Бокса-Кокса (Box и Cox, 1964). Затем данные были подвергнуты дисперсионному анализу (ANOVA), и средние значения сравнивались по критерию Тьюки (p < 0,05). Для количественной оценки корреляции между изучаемыми свойствами свойства корней, СУГ, СП и VESS были подвергнуты корреляции Спирмена (p < 0,05). Регрессионный анализ был выполнен для определения взаимосвязей между свойствами. Статистический анализ проводился в среде программного обеспечения R® (Team R. Core, 2020).

Значения SqVESS и СП варьировали между изучаемыми системами земледелия, но большинство различий не были статистически значимыми (таблица 1). Как для СП, так и для VESS лесоводство (F) имело самые высокие средние значения: СП = 2,2 МПа и Sq = 3,1 соответственно. SqVESS для F было статистически отличимо от растениеводства (C). Интегрированные системы земледелия не показали значительных различий в качестве структуры (SqVESS = 2,7; 2,4; 2,5 и 2,8 для LF, CL, CF и CLF соответственно) по сравнению с СЗ (SqVESS = 2,2; 2,5 и 3,1 для C, L и F соответственно). СУГ составлял около 40 г кг⁻¹ на глубине 0–0,30 м без статистических различий (p > 0,05) между системами земледелия.

ТАБЛИЦА 1 Средние значения сопротивления почвы проникновению (СП), показателей качества почвенной структуры по результатам визуальной оценки структуры почвы (VESS) и содержания общего органического углерода (СУГ) для различных систем земледелия на глубине 0–0,30 м.

NS: Не значимо; Средние значения, обозначенные одинаковыми буквами в одной строке, не различаются значимо по критерию Тьюки (p < 0,05). LF — интегрированное животноводство-лесоводство; CL — растениеводство-животноводство; CF — растениеводство-лесоводство; CLF — растениеводство-животноводство-лесоводство.

Средние значения длины корней, объема корней и сухой массы корней показаны в таблице 2. Длина корней (но не объем корней) была статистически различной между системами земледелия для слоев 0–0,10 и 0,10–0,20 м. Длина корней была значительно ниже в CF, чем в Crop, на глубине 0–0,10 м, в то время как для слоя 0,10–0,20 м длина корней в Лесоводстве была ниже, чем в L. Значительных различий между другими вариантами в обоих слоях почвы обнаружено не было. В слое 0,20–0,30 м значительных различий между системами земледелия по свойствам корней обнаружено не было. Корни были в основном сконцентрированы на глубине 0–0,10 м, и длина и объем корней уменьшались с глубиной, как показано в таблице 2.

ТАБЛИЦА 2 Средние значения длины корней (ДК), объема корней (ОК) и сухой массы корней (СМК) для различных систем земледелия.

NS: Не значимо; Средние значения, обозначенные одинаковыми буквами в одной строке, не различаются значимо по критерию Тьюки (p < 0,05). Интегрированное животноводство-лесоводство (LF), растениеводство-животноводство (CL), растениеводство-лесоводство (CF) и растениеводство-животноводство-лесоводство (CLF).

Свойства корней (длина корней, объем корней) и СУГ были отрицательно скоррелированы (Спирмен) с SqVESS (rs = -0,57, -0,62 и -0,62 соответственно) и СП (rs = -0,64, -0,63 и -0,63 соответственно). Была обнаружена положительная взаимосвязь между SqVESS и СП (rs = 0,81). Свойства корней и СУГ были более тесно связаны с сопротивлением почвы проникновению, чем с SqVESS. На рисунке 2 показана нелинейная взаимосвязь между свойствами корней и СУГ, а также между SqVESS и СП. Наши данные показывают, что при значениях SqVESS между 3,0 и 4,0 (то есть умеренное или плохое качество почвенной структуры) длина и объем корней были низкими со значениями ДК < 5 м и ОК < 0,35 см³ соответственно (рисунки 2A, 2C). Длина и объем корней были низкими при значениях СП между 1,7 и 2,2 МПа (рисунки 2B, 2D). На основе регрессионных кривых (рисунки 2A–2D) стало возможным оценить влияние сопротивления почвы проникновению на свойства корней. Значения СП около 4 МПа ассоциировались с уменьшением длины и объема корней примерно на 75%. Аналогично, 75%-ное уменьшение длины и объема корней соответственно ассоциировалось со значениями SqVESS больше 3. Кроме того, существует отрицательная взаимосвязь между СУГ и SqVESS, и между СУГ и СП (рисунки 2E, 2F).

РИСУНОК 2 Взаимосвязь между свойствами корней (длина корней и объем корней) и общим органическим углеродом (СУГ) соответственно с качеством почвы (SqVESS) по данным визуальной оценки структуры почвы и сопротивлением почвы проникновению (СП).

4.1 Качество почвенной структуры на основе визуальной оценки структуры почвы

Качество почвенной структуры показало различные значения SqVESS между системами земледелия. Система лесоводства (F) имела округлые и остроугольные агрегаты с небольшим количеством видимых пор и лишь несколькими тонкими корнями по сравнению с другими системами, что привело к самому высокому значению SqVESS (Sq = 3,1). Для одновидовых систем C и L имели мелкие и округлые агрегаты, что привело к более низким значениям SqVESS; однако, за исключением F, качество почвенной структуры для одновидовых систем не было значимо отличным от интегрированных систем. Несмотря на обнаруженные статистические различия, все изучаемые системы земледелия имели приемлемую структуру почвы со значением SqVESS < 3 (Guimarães и др., 2011), за исключением системы F со значением SqVESS = 3,1, указывающим на умеренное качество почвенной структуры (Ball и др., 2017). Более высокие значения SqVESS и более высокое сопротивление почвы проникновению для лесоводства могут объясняться более сухими условиями почвы на глубине 0–0,25 м (∼0,27 кг кг⁻¹) по сравнению с другими вариантами (∼0,35 кг кг⁻¹). Согласно Madani и др. (2018), эвапотранспирация выше в лесах, чем на лугах. Кроме того, данные об осадках за период отбора проб (дополнительный рисунок S1) указывают на более высокое перехват осадков деревьями по сравнению с лугами, что приводит к более низкому содержанию воды в почве. Более сухая почва характеризуется более высокой когезией, что увеличивает сопротивление почвы проникновению и снижает развитие корней.

Несколько исследований показывают, что как одновидовые, так и интегрированные системы земледелия могут обеспечивать подходящее физическое качество для развития растений. Tuchtenhagen и др. (2018) обнаружили значения SqVESS 2,5, 1,9 и 3,1 соответственно для растениеводства при нулевой обработке, естественных пастбищ и растениеводства-животноводства, что близко к значениям, полученным в нашем исследовании. Эти авторы упомянули, что ненарушенная поверхность почвы, растительный покров и растительные остатки, образующиеся в результате севооборотов, увеличивали биомассу корней и СУГ в поверхностных слоях, способствуя улучшению структуры почвы. В нашем исследовании нулевая обработка, управление с низкой интенсивностью движения техники, адекватное вытаптывание животными (<2 ЖЕ), надлежащее удобрение и большое количество остатков, обеспечиваемое озимыми и летними злаками, оказали положительное влияние на структуру почвы. Согласно Carvalho и др. (2018) и Salton и др. (2014), правильное управление пастбищами стимулирует отрастание пастбищ и больший рост корней, увеличивая поступление органического вещества в почву. Мы подчеркиваем, что корневые экссудаты стимулируют активность микроорганизмов почвы, приводя к образованию биопор, которые важны для потоков воздуха и воды и преимущественно используются новыми корнями.

Одновидовая система F имела самый высокий SqVESS, указывающий на умеренное качество почвенной структуры (Ball и др., 2017). Качество структуры почвы в этой системе могло бы быть улучшено небольшими изменениями в управлении, например, использованием растений с мощными корневыми системами (Guimarães и др., 2011). Внедрение видов совместных культур, которые могут соответствовать таким условиям, с мощными корневыми системами, может быть вариантом, например, арахис пинто (Arachis pintoi). Однако эвкалипт должен быть по крайней мере 2-летнего возраста, чтобы избежать конкуренции между видами. Когда SqVESS приближается к 4,0, это может быть предупреждающим знаком, требующим прямого вмешательства с изменениями в управлении (Ball и др., 2007, 2017). В нашем случае высокие баллы могут быть обусловлены предыдущим управлением почвой на изучаемой территории, которая имела историю чрезмерного движения техники и нарушений (Dominschek и др., 2018; дополнительный рисунок S2). Наши результаты свидетельствуют о том, что структура почвы восстанавливается медленнее в F, вероятно, из-за отсутствия трав в системе F и потому, что на поверхность почвы поступает меньше воды из-за перехвата деревьями (дополнительный рисунок S1). Результаты SqVESS, полученные в C (Sq = 2,2), CL (Sq = 2,4) и CLF (Sq = 2,8), близки к результатам, найденным Demétrio и др., 2022, которые показывают, что система нулевой обработки и вытаптывание крупным рогатым скотом увеличивают SqVESS по сравнению с естественным лесом (Sq = 1,53). Для L и LF SqVESS составили 2,5 и 2,7 соответственно (таблица 1), что указывает на то, что, несмотря на некоторые отрицательные изменения структуры почвы, вызванные вытаптыванием скота, эти ИСЗ поддерживали адекватное качество почвенной структуры для развития растений. Согласно Abdalla и др. (2018), корневая система трав при низком давлении выпаса и ротационном выпасе стимулируется компенсационным ростом из-за травоядных животных, увеличивая новый рост корней и поступление углерода в почву.

4.2 Сопротивление почвы проникновению в системах земледелия

Наибольшее среднее значение СП было обнаружено в системе F (2,2 МПа), что согласуется с результатами SqVESS. Все интегрированные системы, а также C и L, показали средние значения СП, не лимитирующие для корней растений. Согласно Morais и др. (2020) и Rosseti и Centurion (2017), значения СП между 2,0 и 3,0 МПа не вызывают снижения урожайности при нулевой обработке. Таким образом, наши результаты показывают, что эти системы земледелия сохраняют качество почвенной структуры, адекватное для развития корней и урожайности. Эффективность ИСЗ в восстановлении структуры почвы была описана Polanía-Hincapié и др. (2021). Помимо обнаружения высоких значений СП (3,8 МПа) в сильвопастбищной системе земледелия на деградированном ферралсоле, они наблюдали улучшения структуры почвы по сравнению с ее исходным состоянием. Аналогично, Flávio Neto и др., 2015 сообщили, что деградированные почвы могут быть восстановлены пастбищами в ИСЗ. Мы измерили увеличение СП с глубиной почвы. Увеличение было особенно выражено в системе F, что мы объясняем в целом более сухими условиями почвы (дополнительный рисунок S1) и меньшей гетерогенностью культивируемых видов растений. Следовательно, корни меньше подвергаются воздействию идеальных почвенно-водных условий, что влияет как на рост и развитие растений, так и на устойчивость почвы.

4.3 Органический углерод почвы

СУГ составлял ≥39 г кг⁻¹ для всех систем земледелия на глубине 0–0,30 м. СУГ >20 г кг⁻¹ считается очень высоким для штата Парана, Бразилия (Pauletti и Motta, 2019). Согласно Wiesmeier и др. (2019), климат является основным фактором, определяющим накопление органического углерода почвы на региональном и глобальном уровнях, в то время как на региональном или субрегиональном уровне другие факторы, такие как растительность, микроорганизмы/фауна, материнская порода, гранулометрический состав, а также землепользование и управление почвами, также играют роль. Экспериментальный участок находится в умеренном летнем климате (Cfb, вторая классификация Кёппена), почва имеет глинистый гранулометрический состав, управление осуществляется без пестицидов с минимальным нарушением почвы, а разнообразие культур в интегрированных системах высоко. Сочетание этих факторов, вероятно, приводит к повышенному содержанию органического углерода почвы (Salton и др., 2014). Более того, системы земледелия без пестицидов положительно влияют на биологические функции микроорганизмов и химические процессы (Meena и др., 2020). Данные по СУГ, полученные в нашем исследовании (таблица 1), показывают, что СУГ увеличился с начала эксперимента в 2013 году, где средние значения не превышали 30 г кг⁻¹ на глубине 0–0,20 м (Dominschek и др., 2018). Наши данные свидетельствуют о том, что все изучаемые системы земледелия, включающие специфические и консервационные практики управления, благоприятствовали содержанию СУГ с положительным влиянием на качество почвенной структуры. Нулевая обработка считается ключевой практикой для секвестрации углерода в почве и предотвращения структурной и физической деградации почвы (Calonego и др., 2017; Vizioli и др., 2021), и при внедрении в ИСЗ нулевая обработка может минимизировать риск деградации почвы и окружающей среды (Ray и др., 2020).

4.4 Свойства корней

Длина корней, объем корней и сухая масса корней представлены в таблице 2, указывая на то, что корни были сконцентрированы в поверхностном слое (0–0,10 м). Хотя это и не было значимым, сухая масса корней была выше в системе CLF, вероятно, из-за морфологии корней эвкалипта, которые толще, чем у трав, и из-за сочетания растениеводства и животноводства. Системы C и L имели больший объем корней на глубине до 0,20 м, в то время как F и интегрированные системы имели меньшее количество корней на этой глубине. В системе L существует влияние крупного рогатого скота, который стимулирует отрастание и рост корней при кормлении (Bonetti и др., 2018), а также откладывает фекалии и мочу, увеличивая СУГ и поддерживая почву более биологически активной. Для C специфическое управление с уменьшенным движением техники и удобрением обеспечивает подходящую среду для развития корней, что было обнаружено по наибольшему среднему значению длины корней, которое также было единственным параметром корней, показавшим значительные различия между системами земледелия. Наши данные указывают на хорошую стратегию управления всех систем земледелия, учитывая тот факт, что длина корней может быть связана с гидравлическими свойствами почвы (Shi и др., 2021), способствуя лучшей водоудерживающей способности почвы и способности к потокам воды и газов. Vanhees и др. (2021), изучая корни кукурузы в уплотненных и неуплотненных почвах, показали, что способность корней прорастать вглубь через уплотненную почву зависит не от количества корней, а от благоприятных условий, обеспечиваемых биопорами. Производство корней в растениеводческих системах стимулирует биологическую активность почвы, что положительно влияет на структуру почвы и ее физическое качество (Gamboa и др., 2020). Было показано, что тонкие корни трав улучшают гидравлические свойства почвы, агрегатную устойчивость и пористость почвы (Hao и др., 2020; Chen и др., 2021; Shi и др., 2021).

4.5 Взаимосвязи между структурой почвы, свойствами корней и органическим углеродом почвы

Длина корней, объем корней и СУГ связаны с качеством почвенной структуры, как показано на рисунке 2, а также корреляциями Спирмена (rs). Отрицательная взаимосвязь между качеством почвенной структуры и СУГ была описана несколькими авторами (Pulido-Moncada и др., 2014; Tuchtenhagen и др., 2018; Cherubin и др., 2019; Mutuku и др., 2021). Аналогично, положительная корреляция между SqVESS и СП была описана (Castioni и др., 2018; Cherubin и др., 2019). Здесь мы показываем, как структура почвы, рост корней и органический углерод почвы взаимосвязаны. На основе регрессионных моделей, полученных в этом исследовании, длина и объем корней были уменьшены примерно на 75% при SqVESS = 4 и СП = 3 МПа по сравнению с почвой, имеющей SqVESS = 1 и СП = 0,5 МПа. Эти результаты согласуются с критическими значениями для развития корней, указанными в литературе (Taylor и др., 1966; Ehlers и др., 1983; Bengough и др., 2011; Colombi и др., 2018). Значения SqVESS > 3,0 указывают на деградацию почвенной структуры, требующую улучшения текущих практик управления почвами.

Предыдущие исследования свидетельствуют о том, что биопоры важны, поскольку они могут облегчать рост корней (Cavalieri и др., 2009; Vanhees и др., 2021). Было обнаружено сильное уменьшение длины и объема корней при самых высоких значениях СП. Эти почвы ассоциировались с более низкими уровнями органического углерода почвы, что подтверждает важность поступления углерода от корней в почву. Coblinski и др. (2019) изучали ту же экспериментальную площадь и показали, что плотность почвы, пористость, доступность воды в почве, а также СУГ влияют на качество почвенной структуры. Согласно Colombi и др. (2018), взаимодействия между архитектурой корней, водопотреблением растений, влажностью почвы и сопротивлением почвы проникновению мало изучены. Наши данные по SqVESS и СП были получены во влажной почве при содержании воды, близком к полевой влагоемкости, но СП увеличивается при высыхании почвы, особенно в уплотненной почве, что снижает развитие корней. Colombi и др. (2018) упоминают, что ограничение урожайности водой может быть результатом ограничения доступности воды для корней (а не ограниченной доступности воды), что в значительной степени вызвано высоким сопротивлением почвы проникновению, которое уменьшает рост корней и в конечном итоге продуктивность сельскохозяйственных культур. Мы наблюдали, что управление без пестицидов вместе с адекватным использованием удобрений обеспечило достаточное развитие корней для выращиваемых на нашем участке видов. Это подтверждается удовлетворительными урожаями в различных системах, как показано Kruchelski и др. (2021). Более того, Dominschek и др. (2021) указали, что управление, применяемое на экспериментальном участке, является экономически жизнеспособной и эффективной нехимической стратегией для борьбы с сорняками и производства зерна. Урожайность кормов и производство говядины также показали хорошие результаты (Campos, 2019; Cavalieri-Polizeli и др., 2021).

Положительная взаимосвязь между СП и VESS (рисунок 3) также наблюдалась в других исследованиях (Cherubin и др., 2017; Castioni и др., 2018; Tuchtenhagen и др., 2018; Çelik и др., 2020). Качество почвенной структуры классифицируется как плотное при значениях 3,0 < SqVESS < 4,0, что соответствует значениям 1,76 < СП < 2,40 МПа (близко к полевой влагоемкости). Однако СП зависит от влажности почвы, которая может варьироваться в течение дней, недель и сезонов и, следовательно, изменять условия для роста и развития корней. Однако критические значения СП, такие как более 3,5 МПа, вероятно, могут легко обнаруживаться, когда почва остается сухой в течение длительного периода. Ehlers и др. (1983) оценили, что относительная скорость удлинения корней овса прекращается при 4,9 МПа, что очень близко к нашему результату (4,5 МПа), где длина корней была уменьшена на 75%. Сильная корреляция между VESS и СП свидетельствует о том, что VESS может использоваться для обнаружения возможных вредных условий, связанных с критическими значениями СП для роста корней.

РИСУНОК 3 Взаимосвязь между сопротивлением почвы проникновению (СП) и показателем качества почвенной структуры (SqVESS) на основе визуальной оценки структуры почвы.

Отрицательные корреляции между свойствами корней и СП, SqVESS и СУГ четко показывают важность корней для качества почвенной структуры. Однако результаты, полученные в этом исследовании, подтвердили гипотезу о том, что ИСЗ способствует лучшему качеству почвенной структуры по сравнению с СЗ, лишь частично. Системы управления, которые благоприятствуют улучшению и сохранению физических свойств почвы, являются ключевыми для экологической устойчивости сельскохозяйственного производства (Tuchtenhagen и др., 2018). Не все изучаемые интегрированные системы земледелия показали лучшие показатели для корней, например, растениеводство-лесоводство (CF) было менее эффективным для стимуляции роста корней. Ray и др. (2020) отметили, что внедрение ИСЗ вместо СЗ могло бы повысить продуктивность хозяйств, разнообразие культур, возможности трудоустройства и годовой доход для общего улучшения средств к существованию за счет эффективного использования природных ресурсов. Однако результаты для CF показывают, что недостаточно просто интегрировать системы, но что выбор культур и управление оказывают влияние на успех таких стратегий возделывания.

В целом, как одновидовые системы земледелия (СЗ), так и интегрированные системы земледелия (ИСЗ) показали адекватное качество почвенной структуры. Одновидовая система Лесоводство и интегрированные системы, включающие лесоводство, имели тенденцию к худшему качеству почвенной структуры и более высокому сопротивлению почвы проникновению, но все еще адекватному, что было связано с в целом более сухими условиями почвы. Таким образом, наши данные не смогли подтвердить гипотезу о том, что интегрированные системы земледелия улучшают качество почвенной структуры. Однако сходство между СЗ (C и L) и ИСЗ в обеспечении хорошего качества почвенной структуры, вероятно, связано с конкретными условиями исследования (отказ от пестицидов в сочетании с минеральными удобрениями и нулевая обработка с использованием технологии «посев по зеленому»). Мы обнаружили сильные взаимосвязи между показателями качества почвенной структуры (SqVESS), механическим сопротивлением почвы (СП), СУГ и свойствами корней. Длина и объем корней были уменьшены примерно на 75% при SqVESS = 4 и СП = 4 МПа. Эти данные демонстрируют положительные обратные связи между структурой почвы, ростом корней и поступлением углерода в почву.

Дополнительный материал к этой статье можно найти онлайн по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fenvs.2022.901302/full#supplementary-material

Дополнительный рисунок S1

Среднемесячное количество осадков и температура за период исследования.

Дополнительный рисунок S2

Экспериментальный участок в 2011 году, за год до начала экспериментов, с признаками деградации. Стрелки: красные указывают на потерю почвы в результате эрозии, желтые — на интенсивное движение техники, черные — на покрытие почвы растениями, некоторые признаки деградации почвы. Изображение из Google Earth.

Abdalla M., Hastings A., Chadwick D. R., Jones D. L., Evans C. D., Jones M. B., et al. (2018). Critical Review of the Impacts of Grazing Intensity on Soil Organic Carbon Storage and Other Soil Quality Indicators in Extensively Managed Grasslands. Agric. Ecosyst. Environ. 253, 62–81. doi: 10.1016/j.agee.2017.10.023. CrossRef. Google Scholar.

Alvares C. A., Stape J. L., Sentelhas P. C., de Moraes Gonçalves J. L., Sparovek G. (2013). Köppen's Climate Classification Map for Brazil. Meteorol. Z. 22 (6), 711–728. doi: 10.1127/0941-2948/2013/0507. CrossRef. Google Scholar.

Ball B. C., Batey T., Munkholm L. J. (2007). Field Assessment of Soil Structural Quality - a Development of the Peerlkamp Test. Soil Use Manag. 23 (4), 329–337. doi: 10.1111/j.1475-2743.2007.00102.x. CrossRef. Google Scholar.

Ball B. C., Guimarães R. M. L., Cloy J. M., Hargreaves P. R., Shepherd T. G., Mckenzie B. M. (2017). Visual Soil Evaluation: a Summary of Some Applications and Potential Developments for Agriculture. Soil Tillage Res. 173, 114–124. doi: 10.1016/j.still.2016.07.006. CrossRef. Google Scholar.

Bendahan A. B., Poccard-Chapuis R., De Medeiros R. D., Costa N. L., Tourrand J. F. (2018). Management and Labour in an Integrated Crop-Livestock-Forestry System in Roraima, Brazilian Amazonia. Cah. Agric. 27. doi: 10.1051/cagri/2018014. CrossRef. Google Scholar.

Bengough A. G., McKenzie B. M., Hallett P. D., Valentine T. A. (2011). Root Elongation, Water Stress, and Mechanical Impedance: a Review of Limiting Stresses and Beneficial Root Tip Traits. J. Exp. Bot. 62, 59–68. doi: 10.1093/jxb/erq350. CrossRef. Google Scholar.

Bonetti J. d. A., Paulino H. B., Souza E. D. d., Carneiro M. A. C., Caetano J. O. (2018). Soil Physical and Biological Properties in an Integrated Crop-Livestock System in the Brazilian Cerrado. Pesq. Agropec. Bras. 53 (1), 1239–1247. doi: 10.1590/S0100-204X2018001100006. CrossRef. Google Scholar.

Bonetti J. d. A., Paulino H. B., Souza E. D. d., Carneiro M. A. C., Silva G. N. d. (2015). Influência Do sistema integrado de produção agropecuária no solo e na produtividade de soja e braquiária. Pesqui. Agropecu. Trop. 45, 104–112. doi: 10.1590/1983-40632015v4529625. CrossRef. Google Scholar.

Box G. E. P., Cox D. R. (1964). An Analysis of Transformations. J. R. Stat. Soc. Ser. B Methodol. 26, 211–252. doi: 10.1111/j.2517-6161.1964.tb00544.x. CrossRef. Google Scholar.

Brasil (2000). Decreto estadual No 2200, 12DE junho de 2000. Regulamento ao zoneamento ecológico-econômico da área de proteção ambiental do iraí. Curitiba: PR. Google Scholar.

Brooker R. W., George T. S., Homulle Z., Karley A. J., Newton A. C., Pakeman R. J., et al. (2021). Facilitation and Biodiversity-Ecosystem Function Relationships in Crop Production Systems and Their Role in Sustainable Farming. J. Ecol. 109, 2054–2067. doi: 10.1111/1365-2745.13592. CrossRef. Google Scholar.

Calonego J. C., Raphael J. P. A., Rigon J. P. G., Oliveira Neto L. d., Rosolem C. A. (2017). Soil Compaction Management and Soybean Yields with Cover Crops under No-Till and Occasional Chiseling. Eur. J. Agron. 85, 31–37. doi: 10.1016/j.eja.2017.02.001. CrossRef. Google Scholar.

Campos (2019). Produção de bovinos de corte, características de pasto e comportamento ingestivo em sistemas integrados de produção agropecuária. Brazil: Thesis, Curitiba, PR. Google Scholar.

Carvalho P. C. d. F., Peterson C. A., Nunes P. A. d. A., Martins A. P., de Souza Filho W., Bertolazi V. T., et al. (2018). Animal Production and Soil Characteristics from Integrated Crop-Livestock Systems: toward Sustainable Intensification. J. animal Sci. 96 (8), 3513–3525. doi: 10.1093/jas/sky085. CrossRef. Google Scholar.

Castioni G. A., Cherubin M. R., Menandro L. M. S., Sanches G. M., Bordonal R. d. O., Barbosa L. C., et al. (2018). Soil Physical Quality Response to Sugarcane Straw Removal in Brazil: a Multi-Approach Assessment. Soil Tillage Res. 184, 301–309. doi: 10.1016/j.still.2018.08.007. CrossRef. Google Scholar.

Cavalieri K. M. V., da Silva A. P., Tormena C. A., Leão T. P., Dexter A. R., Håkansson I. (2009). Long-term Effects of No-Tillage on Dynamic Soil Physical Properties in a Rhodic Ferrasol in Paraná, Brazil. Soil Tillage Res. 103 (1), 158–164. doi: 10.1016/j.still.2008.10.014. CrossRef. Google Scholar.

Cavalieri-Polizeli K. M. V., Calábria Z. K. P., Keller T., Domincheski R. L., Kruchelski S., Campos B. M., et al. (2021). "Pesticide-free Farming Systems: Effects on Soil Quality and Yield," in Proccedings in Eurosoil 2021. Google Scholar.

Çelik I., Günal H., Acar M., Acir N., Bereket-Barut Z., Budak M. (2020). Evaluating the Long‐term Effects of Tillage Systems on Soil Structural Quality Using Visual Assessment and Classical Methods. Soil Use Manag. 36 (2), 223–239. doi: 10.1111/sum.12554. CrossRef. Google Scholar.

Chen J., Wu Z., Zhao T., Yang H., Long Q., He Y. (2021). Rotation Crop Root Performance and its Effect on Soil Hydraulic Properties in a Clayey Utisol. Soil Tillage Res. 213, 105136. doi: 10.1016/j.still.2021.105136. CrossRef. Google Scholar.

Cherubin M. R., Chavarro-Bermeo J. P., Silva-Olaya A. M. (2019). Agroforestry Systems Improve Soil Physical Quality in Northwestern Colombian Amazon. Agroforest Syst. 93, 1741–1753. doi: 10.1007/s10457-018-0282-y. CrossRef. Google Scholar.

Cherubin M. R., Franco A. L. C., Guimarães R. M. L., Tormena C. A., Cerri C. E. P., Karlen D. L., et al. (2017). Assessing Soil Structural Quality under Brazilian Sugarcane Expansion Areas Using Visual Evaluation of Soil Structure (VESS). Soil Tillage Res. 173, 64–74. doi: 10.1016/j.still.2016.05.004. CrossRef. Google Scholar.

Coblinski J. A., Favaretto N., Goularte G. D., Dieckow J., Moraes A. d., Souza L. C. d. P. (2019). Water, Soil and Nutrients Losses by Runoff at Hillslope Scale in Agricultural and Pasture Production in Southern Brazil. Jas 11 (6), 160. doi: 10.5539/jas.v11n6p160. CrossRef. Google Scholar.

Colombi T., Torres L. C., Walter A., Keller T. (2018). Feedbacks between Soil Penetration Resistance, Root Architecture and Water Uptake Limit Water Accessibility and Crop Growth - A Vicious Circle. Sci. Total Environ. 626, 1026–1035. doi: 10.1016/j.scitotenv.2018.01.129. CrossRef. Google Scholar.

de Moraes A., Carvalho P. C. d. F., Anghinoni I., Lustosa S. B. C., Costa S. E. V. G. d. A., Kunrath T. R. (2014). Integrated Crop-Livestock Systems in the Brazilian Subtropics. Eur. J. Agron. 57, 4–9. doi: 10.1016/j.eja.2013.10.004. CrossRef. Google Scholar.

Demétrio W., Cavalieri-Polizeli K. M. V., Guimarães R. M. L., Ferreira S. A., Parron L. M., Brown G. G. (2022). Macrofauna Communities and Their Relationship with Soil Structural Quality in Different Land Use Systems. Soil Res. SR21157. doi: 10.1071/SR21157. CrossRef. Google Scholar.

Derpsch R., Friedrich T., Kassam A., Li H. W. (2010). Current Status of Adoption of No-Till Farming in the World and Some of its Main Benefits. Int. J. Agric. Biol. Eng. 3, 1. doi: 10.3965/j.issn.1934-6344.2010.01.001-025. CrossRef. Google Scholar.

Derpsch R. (2021). No-Tillage, Sustainable Agriculture in the New Millennium. Available at: http://www.roCF-derpsch.com/en/no-till/ (Acess november 22 2021). Google Scholar.

Dominschek R., Barroso A. A. M., Lang C. R., de Moraes A., Sulc R. M., Schuster M. Z. (2021). Crop Rotations with Temporary Grassland Shifts Weed Patterns and Allows Herbicide-free Management without Crop Yield Loss. J. Clean. Prod. 306, 127140. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.127140. CrossRef. Google Scholar.

Dominschek R., Kruchelski S., Deiss L., Portugal R., Denardin L. G., Martins A., et al. (2018). Sistemas integrados de produção agropecuária na promoção da intensificação sustentável. Available at: www.aliancasipa.org/wp-content/uploads/2018/12/Boletim-NITA.pdf. Google Scholar.

Duiker S. W., Myers J. C., Blasure L. C. (2017). "Soil Health in Field and Forage Crop Production," in Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service. Penn State Cooperative Extension (Washington, D.C., United States). Available at: https://extension.psu.edu/soil-health-in-field-and-forage-crop-production. Google Scholar.

Ehlers W., Kopke U., Hesse F., Bohm W. (1983). Penetration Resistance and Root Growth of Oats in Tilled and Untilled Loess Soil. Soil Tillage Res. 3, 261–275. doi: 10.1016/0167-1987(83)90027-2. CrossRef. Google Scholar.

EMBRAPA (2018). Sistema brasileiro de classificação de solos. Brasília: Embrapa Solos. Available at: www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/1107206/sistema-brasileiro-de-classificacao-de-solos. Google Scholar.

FEBRAPDP (2021). O Que É Sistema Plantio Direto? Available at: febrapdp.org.br/sistema-plantio-direto-o-que-e. (Acess novembro 22, 2021). Google Scholar.

Flávio Neto J., Severiano E. D. C., Costa K. A. D. P., Junnyor W. S. G., Gonçalves W. G., Andrade R. (2015). Biological Soil Loosening by Grasses from Genus Brachiaria in Crop-Livestock Integration. Acta Sci. Agron. 37 (3), 375–383. doi: 10.4025/actasciagron.v37i3.19392. CrossRef. Google Scholar.

Franco H. H. S., Guimarães R. M. L., Tormena C. A., Cherubin M. R., Favilla H. S. (2019). Global Applications of the Visual Evaluation of Soil Structure Method: A Systematic Review and Meta-Analysis. Soil Tillage Res. 190, 61–69. doi: 10.1016/j.still.2019.01.002. CrossRef. Google Scholar.

Gamboa C. H., Vezzani F. M., Kaschuk G., Favaretto N., Cobos J. Y. G., Da Costa G. A. (2020). Soil-root Dynamics in Maize-Beans-Eggplant Intercropping System under Organic Management in a Subtropical Region. J. Soil Sci. Plant Nutr. 20 (3), 1480–1490. doi: 10.1007/s42729-020-00227-9. CrossRef. Google Scholar.

Gee G. W., Or D. (2002). "Bulk Density and Linear Extensibility," in Methods of Soil Analysis. Editors Dane J. H., Topp G. C. (Madison: Soil Science Society of America), 201–227. Google Scholar.

Guimarães R. M. L., Ball B. C., Tormena C. A. (2011). Improvements in the Visual Evaluation of Soil Structure. Soil Use Manag. 27 (3), 395–403. doi: 10.1111/j.1475-2743.2011.00354.x. CrossRef. Google Scholar.

Guimarães R. M. L., Lamandé M., Munkholm L. J., Ball B. C., Keller T. (2017). Opportunities and Future Directions for Visual Soil Evaluation Methods in Soil Structure Research. Soil Tillage Res. 173, 104–113. doi: 10.1016/j.still.2017.01.016. CrossRef. Google Scholar.

Hao H.-x., Wei Y.-j., Cao D.-n., Guo Z.-l., Shi Z.-h. (2020). Vegetation Restoration and Fine Roots Promote Soil Infiltrability in Heavy-Textured Soils. Soil Tillage Res. 198, 104542. doi: 10.1016/j.still.2019.104542. CrossRef. Google Scholar.

Kassam A., Derpsh R., Derpsch R., Friedrich T. (2020). Development of Conservation Agriculture Systems Globally. Adv. Conservation Agric. 1, 31–86. doi: 10.19103/AS.2019.0048.02. CrossRef. Google Scholar.

Keesstra S. D., Bouma J., Wallinga J., Tittonell P., Smith P., Cerdà A., et al. (2016). The Significance of Soils and Soil Science towards Realization of the United Nations Sustainable Development Goals. Soil 2, 111–128. doi: 10.5194/soil-2-111-2016. CrossRef. Google Scholar.

Kruchelski S., Trautenmüller J. W., Deiss L., Trevisan R., Cubbage F., Porfírio-da-Silva V., et al. (2021). Eucalyptus benthamii Maiden et Cambage growth and wood density in integrated crop-livestock systems. Agroforest Syst. 95, 1577–1588. doi: 10.1007/s10457-021-00672-0. CrossRef. Google Scholar.

Madani E. M., Jansson P. E., Babelon I. (2018). Differences in Water Balance between Grassland and Forest Watersheds Using Long-Term Data, Derived Using the CoupModel. Hydrol. Res. 49, 72–89. doi: 10.2166/nh.2017.154. CrossRef. Google Scholar.

Meena R., Kumar S., Datta R., Lal R., Vijayakumar V., Brtnicky M., et al. (2020). Impact of Agrochemicals on Soil Microbiota and Management: A Review. Land 9, 34. doi: 10.3390/land9020034. CrossRef. Google Scholar.

Moraes M. T. d., Gusmão A. G. (2021). How Do Water, Compaction and Heat Stresses Affect Soybean Root Elongation? A Review. Rhizosphere 19, 100403. doi: 10.1016/j.rhisph.2021.100403. CrossRef. Google Scholar.

Morais M. C., Siqueira-Neto M., Guerra H. P., Satiro L. S., Soltangheisi A., Cerri C. E. P., et al. (2020). Trade-Offs between Sugarcane Straw Removal and Soil Organic Matter in Brazil. Sustainability 12 (22), 9363. doi: 10.3390/su12229363. CrossRef. Google Scholar.

Mutuku E. A., Vanlauwe B., Roobroeck D., Boeckx P., Cornelis W. M. (2021). Visual Soil Examination and Evaluation in the Sub-humid and Semi-arid Regions of Kenya. Soil Tillage Res. 213, 105135. doi: 10.1016/j.still.2021.105135. CrossRef. Google Scholar.

Paiva I. A. d., Rita Y. L., Cavalieri-Polizeli K. M. (2020). Knowledge and Use of Visual Soil Structure Assessment Methods in Brazil - A Survey. Soil Tillage Res. 204, 104704. doi: 10.1016/j.still.2020.104704. CrossRef. Google Scholar.

Pauletti V., Motta A. C. V. (2019). Manual de Adubação e Calagem para o Estado do Paraná. 2.ed. Curitiba: NEPAR-SBSC. Google Scholar.

Polanía-Hincapié K. L., Olaya-Montes A., Cherubin M. R., Herrera-Valencia W., Ortiz-Morea F. A., Silva-Olaya A. M. (2021). Soil Physical Quality Responses to Silvopastoral Implementation in Colombian Amazon. Geoderma 386, 114900. doi: 10.1016/j.geoderma.2020.114900. CrossRef. Google Scholar.

Popova L., Van Dusschoten D., Nagel K. A., Fiorani F., Mazzolai B. (2016). Plant Root Tortuosity: an Indicator of Root Path Formation in Soil with Different Composition and Density. Ann. Bot. 118 (4), 685–698. doi: 10.1093/aob/mcw057. CrossRef. Google Scholar.

Pulido Moncada M., Gabriels D., Lobo D., Rey J. C., Cornelis W. M. (2014). Visual Field Assessment of Soil Structural Quality in Tropical Soils. Soil Tillage Res. 139, 8–18. doi: 10.1016/j.still.2014.01.002. CrossRef. Google Scholar.

Quaggio J. A., van Raij B. (1979). Comparação de métodos rápidos para a determinação da matéria orgânica em solos. R. Bras. Ci. Solo 3, 184–187. Google Scholar.

Rahman S. A., Jacobsen J. B., Healey J. R., Roshetko J. M., Sunderland T. (2017). Finding Alternatives to Swidden Agriculture: Does Agroforestry Improve Livelihood Options and Reduce Pressure on Existing Forest? Agroforest Syst. 91 (1), 185–199. doi: 10.1007/s10457-016-9912-4. CrossRef. Google Scholar.

Ratuchne L. C., Koehler H. S., Koehler H. S., Sanquetta C. R., Schamne P. A. (2017). Comparison of Sampling Methods for the Evaluation of the Root System of Sugarcane. Rev. Ciencias Agrícolas 34 (1), 7–16. doi: 10.22267/rcia.173401.59. CrossRef. Google Scholar.

Ray S. K., Chatterjee D., Rajkhowa D. J., Baishya S. K., Hazarika S., Paul S. (2020). Effects of Integrated Farming System and Rainwater Harvesting on Livelihood Improvement in North-Eastern Region of India Compared to Traditional Shifting Cultivation: Evidence from an Action Research. Agroforest Syst. 94, 451–464. doi: 10.1007/s10457-019-00406-3. CrossRef. Google Scholar.

Rosseti K. V., Centurion J. F. (2017). Least Limiting Water Range in Oxisols under Different Levels of Machine Traffic. Comun. Sci. 8 (2), 337–346. doi: 10.14295/cs.v8i2.2423. CrossRef. Google Scholar.

Salton J. C., Mercante F. M., Tomazi M., Zanatta J. A., Concenço G., Silva W. M., et al. (2014). Integrated Crop-Livestock System in Tropical Brazil: Toward a Sustainable Production System. Agric. Ecosyst. Environ. 190, 70–79. doi: 10.1016/j.agee.2013.09.023. CrossRef. Google Scholar.

Schut A. G. T., Cooledge E. C., Moraine M., van de Ven G. W. J., Jones D. L., Chadwick D. R. (2021). Reintegration of Crop-Livestock Systems in Europe: An Overview. Front. Agr. Sci. Eng. 8 (1), 111–129. doi: 10.15302/j-fase-2020373. CrossRef. Google Scholar.

Sharma P. K., Dwivedi S., Arora R. K., Bhagat V., Kour C., Sharma M. (2019). Efficiency under Integrated Farming Systems -- A Review. Agro Econ. - Int. J. 6 (2), 47–52. doi: 10.30954/2394-8159.02.2019.1. CrossRef. Google Scholar.

Shi X., Qin T., Yan D., Tian F., Wang H. (2021). A Meta-Analysis on Effects of Root Development on Soil Hydraulic Properties. Geoderma 403, 115363. doi: 10.1016/j.geoderma.2021.115363. CrossRef. Google Scholar.

SIDRA/IBGE (2021). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Censo Agropecuário 2017 result. Defin. - Rio J. 8, 1–105. Available at: sidra.ibge.gov.br/Tabela/6856#resultado (Access November 22th, 2021). Google Scholar.

Soni R. P., Katoch M., Katoch M., Ladohia R. (2014). Integrated Farming Systems - A Review. Iosrjavs 7 (10), 36–42. doi: 10.9790/2380-071013642. CrossRef. Google Scholar.

Taylor H. M., Roberson G. M., Parker J. J., Jr. (1966). Soil Strength-Root Penetration Relations for Medium- to Coarse-Textured Soil Materials. Soil Sci. 102, 18–22. doi: 10.1097/00010694-196607000-00002. CrossRef. Google Scholar.

Team, R. Core (2020). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Google Scholar.

Tormena C. A., Karlen D. L., Logsdon S., Cherubin M. R. (2016). Visual Soil Structure Effects of Tillage and Corn Stover Harvest in Iowa. Soil Sci. Soc. Am. J. 80 (3), 720–726. doi: 10.2136/sssaj2015.12.0425. CrossRef. Google Scholar.

Tuchtenhagen I. K., Lima C. L. R. d., Bamberg A. L., Guimarães R. M. L., Mansonia P.-M. (2018). Visual Evaluation of the Soil Structure under Different Management Systems in Lowlands in Southern Brazil. Rev. Bras. Ciênc. Solo 42, e0170270. doi: 10.1590/18069657rbcs20170270. CrossRef. Google Scholar.

Valani G. P., Martíni A. F., Silva L. F. S., Bovi R. C., Cooper M. (2020). Soil Quality Assessments in Integrated Crop-Livestock-Forest Systems: A Review. Soil Use Manage 37, 22–36. doi: 10.1111/sum.12667. CrossRef. Google Scholar.

Vanhees D. J., Loades K. W., Bengough A. G., Mooney S. J., Lynch J. P. (2021). The Ability of Maize Roots to Grow through Compacted Soil Is Not Dependent on the Amount of Roots Formed. Field Crops Res. 264, 108013. doi: 10.1016/j.fcr.2020.108013. CrossRef. Google Scholar.

Vizioli B., Cavalieri-Polizeli K. M. V., Tormena C. A., Barth G. (2021). Effects of Long-Term Tillage Systems on Soil Physical Quality and Crop Yield in a Brazilian Ferralsol. Soil Tillage Res. 209, 104935. doi: 10.1016/j.still.2021.104935. CrossRef. Google Scholar.

Wiesmeier M., Urbanski L., Hobley E., Lang B., von Lützow M., Marin-Spiotta E., et al. (2019). Soil Organic Carbon Storage as a Key Function of Soils - A Review of Drivers and Indicators at Various Scales. Geoderma 333, 149–162. doi: 10.1016/j.geoderma.2018.07.026. CrossRef. Google Scholar.

Cavalieri-Polizeli KMV, Marcolino FC, Tormena CA, Keller T and Moraes A (2022) Soil Structural Quality and Relationships With Root Properties in Single and Integrated Farming Systems. Front. Environ. Sci. 10:901302. doi: 10.3389/fenvs.2022.901302

Перевод статьи «Soil Structural Quality and Relationships With Root Properties in Single and Integrated Farming Systems» авторов Cavalieri-Polizeli KMV, Marcolino FC, Tormena CA, Keller T and Moraes A., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik