Бедность или незнание? Как социально-экономический статус фермера определяет состояние почвы — обзор исследований

Рост численности мирового населения в сочетании с последствиями изменения климата увеличил спрос на пахотные земли. Плодородие почвы пострадало в наибольшей степени, среди прочего. В исследованиях по странам Африки к югу от Сахары (АЮС) было предложено множество подходов к управлению плодородием почв; однако вопрос устойчивости остается открытым. Мониторинг питательных веществ (NUTMON), который сочетает биофизические и социально-экономические аспекты для управления плодородием почв, позволяет получить актуальную оценку состояния плодородия почвы в конкретной системе землепользования, что в конечном итоге служит основой для предложения соответствующих методов управления почвой в данной системе землепользования.

В данном обзоре был использован подход «Предпочтительные элементы отчетности для систематических обзоров и мета-анализов» (PRISMA) для систематического поиска литературных источников. В обзоре были проанализированы различные исследования по мониторингу питательных веществ в почвах АЮС с целью понять социально-экономические характеристики и их влияние на системы ведения хозяйства, а также на потоки и баланс питательных веществ. В обзоре выделены две доминирующие системы мелкого хозяйства в АЮС: смешанные растениеводческо-животноводческие и смешанные растениеводческие системы. Также обзор показал, что большинство исследований баланса питательных веществ в АЮС были проведены в смешанных растениеводческо-животноводческих системах. Однако, независимо от типа систем ведения хозяйства, общие средние балансы питательных веществ во всех исследованиях, особенно по азоту (N) и калию (K), были отрицательными, что указывает на значительное истощение питательных веществ. В обзоре также выявлен широкий спектр биофизических технологий управления плодородием почв; однако их внедрение ограничено социально-экономическими факторами, включая право собственности на землю, гендерную принадлежность, финансовое положение, уровень грамотности и доступ к ресурсам. Поэтому, учитывая сложившуюся ситуацию, интеграция биофизических и социально-экономических дисциплин могла бы решить проблему истощения питательных веществ в почве комплексно, тем самым сократив существующий отрицательный баланс питательных веществ в регионе АЮС.

1.1 Общая информация

Разнообразие природных ресурсов и климатических условий в мелких хозяйствах привело к возникновению широкого спектра систем землепользования (1). Следовательно, системы ведения хозяйства сильно различаются в зависимости от социально-экономических и агроэкологических условий, что в конечном итоге влияет на методы управления системами в конкретном сообществе (2–4). В мелких хозяйствах стран Африки к югу от Сахары (АЮС) существуют различные системы ведения хозяйства, основанные на системах земледелия. Многолетние культуры, смешанное растениеводческо-животноводческое хозяйство, хозяйства с преобладанием кукурузы, корнеклубнеплодные и зерновые культуры входят в число основных систем ведения хозяйства в АЮС (1, 4). Однако смешанное растениеводческо-животноводческое хозяйство является наиболее распространенной системой для мелких товаропроизводителей, работающих на subsistence, составляя примерно две трети источников средств к существованию мелких фермеров в странах Африки к югу от Сахары (АЮС) (5). Смешанное растениеводческо-животноводческое хозяйство предпочтительнее из-за взаимозависимости животноводства и растениеводства, что обеспечивает рециклинг питательных веществ в системе (6).

Проблема круговорота питательных веществ в смешанном растениеводческо-животноводческом хозяйстве заключается в том, что количество навоза, производимого в усадьбах в АЮС, меньше из-за небольшого поголовья скота на одно домохозяйство, в отличие от развитых стран, где навоз считается проблемным отходом (7). В результате мелкие фермеры вынуждены использовать мало навоза, который не удовлетворяет потребности культур в питательных веществах; таким образом, производство сельскохозяйственных культур в этом регионе в значительной степени зависит от естественного плодородия почв (8, 9). По оценкам, 60–80% дохода домохозяйств получается за счет естественного плодородия почв (10). Согласно отчетам, за последние три десятилетия истощение питательных веществ на пахотных землях в АЮС оценивалось в 660, 75 и 450 кг га⁻¹ год⁻¹ для N, P и K соответственно (11). Следовательно, такая практика способствует деградации земель за счет истощения питательных веществ, угрожая устойчивости существующих систем ведения хозяйства (12). Понимание взаимодействия между социально-экономическими характеристиками фермеров, управлением плодородием почв и истощением почвенных питательных веществ имеет критическое значение для разработки соответствующих подходов к решению проблем плодородия почв (13–15). Разработка биофизических методов управления питательными веществами без учета социально-экономических факторов, вероятно, приведет к низкому уровню внедрения, несмотря на техническую обоснованность (14). В прошлом меры по управлению почвами основывались на менее партисипативных, нисходящих стратегиях и поэтому не работали, поскольку они, казалось, вмешивались в процесс принятия решений фермерами (16). Внедрение методов управления питательными веществами определяется доступностью и ценовой доступностью технологии и соответствующими требованиями к вводимым ресурсам, материалам (17) и рабочей силе. В связи с этим мелкие фермеры в АЮС часто реагируют на эти проблемы различными альтернативными способами, используя легкодоступные ресурсы в пределах своей среды, такие как навоз, мульчирование или смешанные посевы (18). Однако из-за недостаточного количества и часто низкого качества навоза, производимого в усадьбах, их вклад в улучшение плодородия почв незначителен (19, 20).

Большинство мелких фермеров все еще борются за увеличение производства сельскохозяйственных культур, чтобы прокормить растущее население, что является результатом высоких темпов роста численности населения (21, 22). Однако достижение потенциальной урожайности остается проблемой из-за зависимости мелких фермеров от богарного земледелия, недостаточного снабжения почвы питательными веществами, использования низкоурожайных сортов и отсутствия механизации (3, 14). Согласно Aschonitis и др. (23), внедрение «зеленой революции» в 1960-х годах значительно повысило урожайность в диапазоне от 3 до 5 т га⁻¹ в Азии и Китае соответственно до 10 т в Северной Америке, Европе и Японии за счет использования улучшенных сортов сельскохозяйственных культур, удобрений, пестицидов и передовой сельскохозяйственной техники. Зеленая революция не была реализована в развивающихся странах, оставив Африку с самой низкой урожайностью около 1,5 т га⁻¹ (24), из-за недоступности и высокой стоимости сельскохозяйственных технологий. Тем не менее, предыдущие результаты исследований, например, Omuto и Vargas (25) и Takele и др. (14), показали, что изменения в сельскохозяйственных технологиях, такие как использование передовой техники, высокоурожайных сортов, удобрений и пестицидов, были связаны с деградацией земель на многих пахотных угодьях, включая эрозию, засоление и истощение питательных веществ в почве.

1.2 Обоснование обзора

Ожидается, что к 2050 году численность мирового населения достигнет 9,7 миллиарда человек, при этом население Африки, по прогнозам, достигнет 2,5 миллиарда в 2050 году по сравнению с 1,3 миллиарда в 2020 году, а население АЮС, по прогнозам, достигнет 3,1 миллиарда к 2100 году по сравнению с примерно 1,24 миллиарда сегодня (3). С учетом этих демографических прогнозов правительства, включая правительства стран региона АЮС, должны принять важные меры, чтобы иметь возможность прокормить растущее население, решая проблему быстрого снижения плодородия почв и усиления ограничений в продовольствии (3). Поэтому важно, чтобы глобальное и/или региональное производство продуктов питания было увеличено с помощью комплексных стратегий для удовлетворения спроса растущего населения. Хотя исследовательские центры разработали многие перспективные системы методов улучшения почвы для обогащения питательными веществами, большинство из них основываются на монодисциплинарных подходах с акцентом на биофизические аспекты (26–29), с небольшим учетом социально-экономических аспектов. Интеграция биофизических и социально-экономических дисциплин могла бы решить проблему истощения питательных веществ в почве более комплексно (29). Однако все начинается с оценки бюджетов питательных веществ, и это набирает популярность среди исследователей (30). Бюджет питательных веществ можно рассматривать как надежный индикатор истощения питательных веществ и связанной с этим деградации земель, позволяющий улучшить управление питательными веществами в почве. Бюджет питательных веществ был определен Bindraban и др. (31) как разница между поступлениями и выносами питательных веществ в системе в пределах заранее определенных пространственно-временных границ. Разница рассчитывается на основе запасов питательных веществ, присутствующих в верхних 30 см почвенного профиля (32) и глубины, где активна большая часть корней сельскохозяйственных культур (33).

Существует несколько способов для лучшей оценки потоков и бюджетов питательных веществ и ограничений содержания питательных веществ в почве в АЮС. Например, система количественной оценки плодородия тропических почв (QUEFS) была разработана для оценки эффективности соотношений N, P и K при внесении удобрений (34). Другие модели, такие как NuMass, были разработаны для диагностики плодородия почв с точки зрения N, P и кислотности почвы (35). Однако методология NUTMON, введенная в 1990 году Stoorvogel и Smallings, в основном была направлена на потоки и баланс питательных веществ, указывая поступления и выносы питательных веществ для определенного землепользования и системы ведения хозяйства (36–38). Поскольку она сочетает биофизические и социально-экономические подходы к управлению плодородием почв, концепция NUTMON была открыта для широкого круга исследований, связанных с бюджетом и потоком питательных веществ (30). NUTMON по существу является моделью поддержки принятия решений, модифицированной из Модели баланса питательных веществ (NUTBAL), которая ранее была разработана для создания количественных балансов питательных веществ для основных макроэлементов (N, P и K) для африканских систем землепользования (33). NUTMON выходит за рамки NUTBAL, включая, в дополнение к балансу питательных веществ, изменения в землепользовании, сельскохозяйственной деятельности и экономический анализ для получения качественных и количественных данных о запасах и потоках питательных веществ внутри и за пределами фермы (29, 39–41). Инструмент экономического анализа был включен для оценки экономической эффективности фермы (33, 42). В результате интеграции биофизических и экономических показателей фермеры и исследователи могут давать рекомендации по альтернативным методам внедрения комплексного управления питательными веществами (INM), учитывая при этом основные ограничения.

Методология NUTMON может использоваться исследователями и фермерами для оценки экологической и финансовой устойчивости тропических систем ведения хозяйства (11, 29). Другие исследования показали, что NUTMON может использоваться для оценки степени истощения питательных веществ в агроэкосистеме и влияния различных стратегий управления питательными веществами на запасы питательных веществ в почве (32, 33). NUTMON категоризирует поступления на пять групп (N1–N5): поступление питательных веществ из удобрений (минеральных и органических), влажное и сухое осаждение, азотфиксация и седиментация. Собранная продукция (зерно, клубни или животноводческая продукция), растительные остатки, выщелачивание за пределы корнеобитаемой зоны, газообразные потери N и S (денитрификация, волатилизация и сжигание) и эрозия являются пятью категориями выносов (OUT1–OUT5) (16, 40, 43). Как показано на Рисунке 1, NUTMON на фермерском уровне состоит из структурированного вопросника, базы данных и двух статистических моделей: одной для расчета потоков питательных веществ (модель NUTCAL) и другой для расчета экономических показателей (модель ECCAL) (33).

Рисунок 1 Схематическое представление NUTMON на фермерском уровне (Источник: 33).

Поскольку было проведено множество исследований NUTMON в АЮС и других регионах, данный обзор направлен на исследование устойчивости систем мелкого хозяйства с точки зрения потоков и баланса питательных веществ с использованием предыдущих исследований по мониторингу питательных веществ (NUTMON) в почвах систем мелкого хозяйства. Однако из-за неоднозначных результатов из различных условий у мелких фермеров по всему миру данный обзор будет сосредоточен только на странах Африки к югу от Сахары (АЮС) как представителя других регионов с масштабным истощением питательных веществ и низкоресурсными системами ведения хозяйства. В связи с этим данная работа направлена на: (i) изучение биофизических характеристик, влияющих на управление плодородием почв в системах мелкого хозяйства АЮС, (ii) описание того, как социально-экономические категории влияют на системы ведения хозяйства, а также потоки и баланс питательных веществ, (iii) выявление существующих систем мелкого хозяйства и их статуса баланса питательных веществ в почве, (iv) выявление пробелов в исследованиях по мониторингу питательных веществ (NUTMON) в АЮС.

Целью данного обзора было изучение характеристик систем мелкого хозяйства с точки зрения потоков и баланса питательных веществ в исследованиях NUTMON в почвах АЮС. При систематическом поиске материалов использовался подход PRISMA, при этом в качестве поисковых систем выступали ScienceDirect и Google Scholar. Ключевыми словами были «NUTMON» И «sub-Saharan Africa» И «Farming systems» со ссылкой на «nutrient balance» И «Socio-economic». Из интернета было извлечено множество статей, как показано на Рисунке 2. Поиск был ограничен последними тремя десятилетиями, т.е. с 1990 по 2022 год (Таблица 1). Подробная информация о релевантности литературы с использованием оценки качества, критериев исключения и включения показана на Рисунке 2. В итоге для данного обзора на основе критериев отбора было рассмотрено 43 статьи. В этих источниках были обсуждены многочисленные теории и знания о социально-экономических аспектах мелких фермеров, системах ведения хозяйства и бюджетах питательных веществ в почве. Таким образом, были проанализированы результаты стратегий управления плодородием почв и концепция NUTMON для понимания успехов и проблем управления плодородием почв.

Рисунок 2 Схематический поиск литературы на основе PRISMA при отборе соответствующих статей для данного обзора.

Таблица 1 Хронологическая динамика исследований потоков и бюджетов питательных веществ в системах ведения хозяйства АЮС.

Обзор включил восемьдесят пять (85) документов, которые соответствовали критериям включения. Однако из 85 документов 72 были рецензируемыми статьями в журналах, 4 были материалами конференций, 4 магистерскими диссертациями и 5 докторскими диссертациями. Кения и Эфиопия являются наиболее изученными странами по потокам и балансам питательных веществ, с 28 и 22 документами соответственно (Таблица 1). Другие страны, включая Мали, Танзанию, Буркина-Фасо, Нигерию, Уганду, Руанду, Мадагаскар, Кот-д'Ивуар, Бенин и Мозамбик, содержали от 1 до 5 статей (Таблица 1). Этот результат согласуется с отчетом (30) о том, что более одной трети исследований баланса питательных веществ, зарегистрированных в АЮС, выполнены в Кении. Кроме того, результаты показывают, что большинство исследований было проведено в 2000-х и 2010-х годах (Таблица 1).

3.1 Фокус данной обзорной статьи

Акцент данного обзора сделан на характеристиках мелких хозяйств и управлении питательными веществами в почве в АЮС. Плодородие почвы, являясь наиболее важным показателем, определяющим способность почвы производить сельскохозяйственные культуры, контролируется многими факторами, начиная от биофизических (110) до социально-экономических (14, 106). В прошлом мелкие фермеры в АЮС возделывали землю, перемещаясь с одного места на другое (эта практика известна как подсечно-огневое земледелие); таким образом, поля оставлялись под паром для восстановления плодородия (9, 111). Очевидно, что вышеупомянутая практика больше не является подходящей из-за увеличения численности населения, что привело к давлению на сельскохозяйственные земли (112, 113). Текущие системы мелкого хозяйства в АЮС состоят из приусадебных хозяйств (огороды), которые обычно представляют собой небольшие участки земли (1 акр), и отдаленных полей, которые относительно велики (> 1 акр, но менее 5 акров) (3, 114). В этом разделе мы обсудили управление плодородием почв мелкими фермерами с точки зрения биофизических и социально-экономических характеристик.

3.1.1 Характеристики, связанные с биофизическими аспектами управления плодородием почв

Исторически в АЮС наблюдался умеренный рост сельскохозяйственного производства в период с 1960-х по 1970-е годы, но затем тенденция начала снижаться, что сделало этот регион наименее развитым по сравнению с развитым миром (115). Факторами, обусловливающими снижение производства сельскохозяйственных культур, являются не что иное, как вредители и болезни, изменение климата (слишком много или слишком мало осадков) и, что наиболее важно, деградация земель, которая в конечном итоге влияет на качество почв (104). Управление плодородием почв с биофизической точки зрения включает управление питательными веществами на фермерском уровне, а также улучшение состояния почвы (физико-химических и биологических характеристик) для улучшения производства растений (116, 117). С момента внедрения зеленой революции в 1960-х годах ученые-аграрии разработали широкий спектр технологий управления плодородием почв для борьбы с голодом в мире (118, 119). Ofori и Amoakohene (116) выделили различные технологии, включая использование (i) только неорганических удобрений, (ii) органических ресурсов вместе с неорганическими удобрениями, (iii) только органических ресурсов (органическое земледелие) и (iv) практик комплексного управления плодородием почв (ISFM) (в настоящее время активно продвигается).

В АЮС мелкие фермеры занимаются различными системами ведения хозяйства с разными методами управления, однако устойчивость этих систем находится под угрозой (3, 79). Текущий обзор показал, что, за исключением экспериментальных исследований на уровне участков, почти все (90%) исследования в системах мелкого хозяйства полагаются на органические ресурсы, в частности навоз и растительные остатки, с небольшим количеством неорганических удобрений или без них (5, 85, 105). Аналогичное наблюдение отмечено Masso и др. (120), которые обнаружили, что более 65% мелких фермеров в развивающихся странах не используют неорганические удобрения в своих системах ведения хозяйства. Хотя сообщается, что навоз является основным источником поступления питательных веществ на большинстве мелких полей, эти источники ограничены из-за ограниченного доступа и низкого качества (24, 105). Исследования показывают, что на количество и качество навоза влияют различные факторы, но наиболее важными являются плохое питание животных, плохая система содержания скота и плохое обращение с навозом (121). Например, исследование Tittonel (2015) о разнообразии управления плодородием почв на мелких фермах в западной Кении показало, что только 38% N, 38% P и 34% K оставалось в навозе после хранения.

В АЮС использование удобрений определенно очень низкое по сравнению с развитым миром (122). Согласно отчетам, среднее использование удобрений на пахотных угодьях составляет 135 кг га⁻¹ год⁻¹ в развитых странах, тогда как в АЮС самый низкий показатель - менее 15 кг га⁻¹ год⁻¹ (123, 124). В Абуджийской декларации по удобрениям 2006 года было определено, что к 2015 году использование удобрений в АЮС может достичь 50 кг га⁻¹ N, P и K (123). В целом, предпринимаются некоторые усилия по увеличению использования удобрений в странах АЮС, однако темпы слишком медленные, чтобы достичь цели, со средним показателем 5 кг в 1990 году и 10 кг в 2008 году (122). Некоторые ограничения на использование неорганических удобрений были связаны с ограниченным доступом, высокими ценами, плохими услугами по распространению знаний и неподходящими рекомендациями по удобрениям из-за недостаточных исследований по использованию удобрений (14, 124–126).

В свете вышеизложенной информации животноводство играет жизненно важную роль в круговороте питательных веществ в системах ведения хозяйства, основанных на растениеводстве и животноводстве (5). Однако среди экологов ведутся споры о том, что животноводство вносит около 14,5% всех выбросов антропогенных парниковых газов (закиси азота и метана), угрожая глобальным климатическим условиям (5). Остается вопрос: «Следует ли нам отказаться от этих систем?» Исходя из этих различных ситуаций управления питательными веществами в почве на полях мелких фермеров, комплексное управление плодородием почв (ISFM) могло бы служить цели улучшения плодородия почв в системах мелкого хозяйства в АЮС. Биофизический подход к управлению плодородием почв хорошо обсуждается почти во всех рассмотренных статьях. Однако общий характер научных подходов, когда речь идет об управлении плодородием почв, не смог включить местные знания, что привело к низкому уровню внедрения рекомендуемых технологий управления плодородием почв (118).

3.1.2 Социально-экономические характеристики управления плодородием почв

Сельское хозяйство является основным источником дохода для большинства людей в большинстве развивающихся стран, в частности в АЮС, составляя более 70% источников средств к существованию мелких фермеров, при этом 60% сосредоточены в сельских районах (127–130). Низкая урожайность, приводящая к отсутствию продовольственной безопасности, является наиболее значительным ограничением для мелких фермеров в АЮС (131, 132), негативно влияя на их экономическое положение. Среди прочего, социально-экономические факторы, влияющие на способность фермеров внедрять технологии управления плодородием почв, угрожают существующим системам мелкого хозяйства (78, 85, 105, 113). Данный обзор обнаружил значительные доказательства того, что социально-экономические факторы влияют на решения фермеров о внедрении предлагаемых технологий управления почвами (133). Например, неорганические удобрения, по-видимому, являются наиболее широко внедряемыми среди различных представленных технологий управления плодородием почв многими фермерами в развитых странах из-за их немедленного эффекта. Однако это не так в развивающихся странах, включая АЮС, из-за запретительно высокой стоимости неорганических удобрений, которую большинство мелких фермеров не могут себе позволить (17). Предыдущие исследования, например, Zingore и др. (62) и Kathuku и др. (56), показывают, что управление питательными веществами в почве значительно варьируется в зависимости от социально-экономических классов, в диапазоне от недостаточных ресурсов (как правило, фермеры с низкими ресурсами) до адекватных и избыточных ресурсов (богатые фермеры). Прямыми социально-экономическими факторами, влияющими на потоки питательных веществ в почве, являются методы управления и уровни взаимодействия растениеводства и животноводства, а также уровень импорта и экспорта питательных веществ через продажи и закупки продукции растениеводства и животноводства (58, 101). Однако Stewart и др. (24) и Giller и др. (3) сообщили, что право собственности на землю или аренда, доступ к рабочей силе, доход и имущество домохозяйств, гендерное равенство и доступ к рыночным услугам были другими социально-экономическими факторами, ограничивающими решения большинства мелких фермеров по управлению плодородием почв.

Социально-экономические факторы препятствуют внедрению биофизических технологий управления почвами среди фермеров в АЮС (29, 129). Например, ухудшение относительных ценовых соотношений между ресурсами для сельского хозяйства и продукцией разочаровало усилия фермеров по инвестированию в методы управления питательными веществами (27, 32), поскольку это делает сельское хозяйство бесприбыльным предприятием. В результате производство сельскохозяйственных культур осуществляется пожилыми людьми, женщинами и детьми, поскольку многие молодые люди мигрируют из сельских районов в городские центры в поисках работы (32, 83, 96). Исследования показывают, что женщины могут управлять почвами вокруг своих домов и огородов, потому что навоз и другие органические остатки сосредоточены дома, а отдаленным полям уделяется меньше внимания (19, 114). Тем не менее, в странах АЮС женщины ограничены плохими услугами по распространению сельскохозяйственных знаний, доступом к финансовым ресурсам и доступом к улучшенным сельскохозяйственным ресурсам, таким как семена, гербициды, пестициды, удобрения и механизация (106, 129). Этот сценарий усугубил проблему снижения плодородия почв и, следовательно, низкого производства сельскохозяйственных культур в большинстве систем мелкого хозяйства в Африке, угрожая средствам к существованию большинства сельских сообществ.

Кроме того, данное исследование показало, что мелкие фермеры отдают приоритет управлению плодородием почв для культур с высокой денежной стоимостью (84). Согласно нашим результатам, основные и денежные стоимости культур для мелких фермеров различались в зависимости от страны и региона в пределах одной страны на основе агроэкологических характеристик. Например, в Кении Mairura и др. (129) обнаружили, что больше удобрений вносилось под культуры, которые приносят больше дохода и имеют основное значение для фермеров, такие как кофе, бананы, слоновая трава, табак и кукуруза, в то время как меньше удобрений вносилось под сорго, маш и просо. Аналогично, Haileslassie и др. (68) обнаружили, что в Эфиопии культуры с высокой денежной стоимостью, такие как тефф и пшеница, получают больше внимания, чем культуры с низкой рентабельностью. Положительные балансы питательных веществ (особенно N, P и K) наблюдались на полях в Руанде с высокоценными культурами, такими как рис, бананы и томаты, тогда как отрицательные балансы питательных веществ наблюдались на полях с кукурузой, сорго, маниоком, луком и арахисом (84).

Другой социально-экономической проблемой, с которой сталкиваются большинство мелких фермеров, является отсутствие информации о состоянии плодородия почв. Некоторые из проблем, о которых мелкие фермеры не знают, включают анализ почвы, рекомендуемые нормы удобрений и новые технологии управления плодородием почв (22). Это привело к избыточному внесению удобрений (фермеры с высокими ресурсами) или недостаточному внесению (фермеры с низкими ресурсами), что приводит к дисбалансу питательных веществ в большинстве систем мелкого хозяйства в АЮС (22). В целом, социально-экономические факторы влияют на внедрение, эффективность и устойчивость технологий управления почвами; таким образом, участие фермеров в модификации существующих или разработке новых технологий управления почвами имеет решающее значение, поскольку они являются основными участниками сельскохозяйственной деятельности (14, 134, 135).

3.2 Статус баланса питательных веществ в почве в системах мелкого хозяйства

Согласно результатам данного обзора, большинство исследований потоков и балансов питательных веществ были проведены в смешанных растениеводческо-животноводческих системах. Наиболее изученными системами ведения хозяйства в Кении являются высокогорные многолетние насаждения (преобладают кофе, бананы и чай, с однолетними культурами, такими как кукуруза и бобовые) и низменные зерновые, такие как кукуруза, сорго, просо и корнеклубнеплодные, такие как маниок. Все эти системы связаны с животноводством, таким как крупный рогатый скот, козы, овцы и домашняя птица (Таблица 2). Аналогично, доминирующими системами ведения хозяйства в Эфиопии являются растениеводческо-животноводческие системы, в основном основанные на энсете с бананами и зерновыми, такими как ячмень, пшеница и тефф, и овощами в высокогорьях, и на основе теффа с ячменем, пшеницей, кукурузой, сорго и бобовыми в низменностях (Таблица 2). Другие исследованные системы ведения хозяйства включают агропасторальные в Нигерии, Мали, Танзании, Уганде и Буркина-Фасо (46, 47, 49, 72, 73, 81, 82, 137, 138), и системы с преобладанием кукурузы с такими культурами, как бобовые, маниок (57, 62, 71, 75). На основе текущего обзора в Таблице 2 показан средний баланс питательных веществ в наиболее изученных странах за последние три десятилетия. Независимо от систем ведения хозяйства, общие средние балансы питательных веществ (особенно для N и K), зарегистрированные во всех исследованиях, были отрицательными, при этом P был относительно небольшим положительным. Азот, в отличие от других питательных веществ почвы, которые, скорее всего, происходят из материнских пород, должен пополняться извне. Тем не менее, N является наиболее необходимым для растений питательным веществом и наиболее подвижным, что делает его легко теряемым из почвы через собранную продукцию, выщелачивание, волатилизацию, эрозию и денитрификацию, если им не управлять должным образом (88, 139). Калий, с другой стороны, является третьим по значимости питательным веществом для сельскохозяйственных культур после фосфора (140). Несмотря на то, что калий содержится в почвах в изобилии, легкодоступный пул очень мал, и судьба K в почве почти аналогична судьбе N (141). Это было связано с высоким отрицательным балансом азота и калия, обнаруженным в большинстве исследований, особенно когда одно и то же поле возделывается в течение длительного периода с небольшим пополнением питательных веществ или без него. Степень истощения питательных веществ между N и K варьировалась от исследования к исследованию в зависимости от системы земледелия в данной местности. Например, Wortmann и Kaizzi (54) обнаружили высокий отрицательный баланс K в системах земледелия с бананами, бобами и сладким картофелем, в то время как системы земледелия с кукурузой и соей имели высокий отрицательный баланс N в той же агроэкологической зоне. Аналогично, исследования Amann и др. (21); Diarisso и др. (103); и Abegaz (18), и другие, обнаружили высокий отрицательный баланс K по сравнению с N, тогда как De Jager и др. (27); Bekunda и Manzi (67); и Tunya (98) обнаружили высокий отрицательный баланс N по сравнению с K. Положительный баланс P, наблюдаемый в некоторых исследованиях, может быть связан с остаточным эффектом внесенных P-удобрений или навоза в этих системах ведения хозяйства (98, 142). По оценкам, 70–90% внесенного в почву P-удобрения сорбируется почвенными частицами и очень быстро трансформируется в менее доступные формы (143).

Таблица 2 Средние полные балансы питательных веществ в различных системах ведения хозяйства.

Сообщается, что сбор урожая и эрозия почвы являются основными выносами питательных веществ в системах мелкого хозяйства. Согласно Smaling и Fresco (40), собранная продукция и растительные остатки экспортировали до 61, 11 и 46 кг га⁻¹ год⁻¹ N, P и K соответственно, что составляло 50–70% общих потерь, в то время как эрозия почвы вносила примерно одну треть общих потерь. Другие выносы питательных веществ, такие как выщелачивание и газообразные потери, варьировались в зависимости от типа почвы, климатических условий и методов управления, но их вклад в потерю питательных веществ был значительно низким (40, 68).

Текущий обзор выявил значительные различия в балансах питательных веществ среди фермеров со схожими агроэкологическими условиями (т.е. почвы, климат и инфраструктура). Это демонстрирует важность методов управления для потоков и баланса питательных веществ. Учитывая разнообразные условия систем мелкого хозяйства во всех исследованиях, мы обнаружили, что трудно проводить сравнения баланса питательных веществ в различных системах ведения хозяйства для текущего обзора из-за различий между исследованиями с точки зрения типа баланса (частичный или полный), масштаба исследования (ферма, участок, деревня, район) и категорий по уровню благосостояния (богатые, средние, бедные). Однако исследования, сравнивающие богатых фермеров, показали, что потоки и балансы питательных веществ были более положительными у фермеров с высокими ресурсами (т.е. имеющих высокий доступ к ресурсам), чем у фермеров с низкими ресурсами [Shepherd и Soule (5, 50, 56, 62, 81, 87, 114, 144)]. Это означает, что более богатые фермеры используют большие количества неорганических удобрений и органических ресурсов на своих полях (5). Кроме того, более богатые фермеры владеют большим количеством скота, что дает большие количества навоза, производимого на их фермах, и, вероятно, они могут привлекать дополнительный навоз и/или растительные остатки в качестве корма (145). Это контрастирует с бедными фермерами, большинство из которых сталкиваются с множественными ограничениями, включая нехватку семейной рабочей силы и низкую покупательную способность для приобретения неорганических удобрений и/или дополнительных источников навоза (28, 62, 114). Однако это не всегда так; например, Elias (74) обнаружил высокое истощение питательных веществ, особенно N (-85 и -102 кг га⁻¹ год⁻¹) на некоторых полях богатых фермеров, тогда как у бедных фермеров был низкий отрицательный баланс N (-50 и -56 кг га⁻¹ год⁻¹). Это объясняет, что важно не только то, сколько ресурсов вносится в почву, но и то, как управлять этими ресурсами.

Аналогичные наблюдения отмечены в исследованиях, сравнивающих приусадебные участки с отдаленными полями (Рисунок 3) (62, 84). Поскольку мелкие фермеры имеют ограниченный доступ к ресурсам и сосредоточены на выживании, значительный градиент плодородия почв обычно развивается от усадьбы к так называемым «отдаленным» полям (68). Ограниченное внимание к управлению плодородием почв на полях, расположенных вдали от дома, напрямую связано с низким доходом фермеров (62, 114). Следовательно, стоимость транспортировки ресурсов, таких как удобрения (как неорганические, так и органические), и требования к рабочей силе препятствуют оптимальному управлению питательными веществами на этих полях. Гендерные различия также вносят вклад в различия во внедрении методов управления плодородием почв, а следовательно, и в баланс питательных веществ. Исследование Gebresamuel и др. (106) показало, что домохозяйства, возглавляемые женщинами, имели более положительные балансы N, P и K на своих полях, чем домохозяйства, возглавляемые мужчинами. Среди прочего, похоже, что домохозяйства, возглавляемые женщинами, имеют меньше животных или не имеют скота, что приводит к низкому удалению растительных остатков с их полей (106). Хотя женщины, кажется, являются хорошими управляющими плодородием почв, из-за множества задач, возложенных на женщин, таких как уход за детьми, их усилия по управлению плодородием почв незначительны, поэтому производство сельскохозяйственных культур остается ниже потенциальной урожайности. Существуют противоречивые результаты относительно связи между системами ведения хозяйства и балансом питательных веществ; однако большинство исследований пришли к выводу, что фермы с высоким уровнем ресурсов (как органических, так и неорганических) показывали хорошие результаты с точки зрения продуктивности, баланса питательных веществ и их запасов.

Рисунок 3 Схематическое представление потоков питательных веществ между, внутри и за пределами усадеб и отдаленных полей.

3.3 Исследования бюджетов питательных веществ в системах мелкого хозяйства в АЮС

Снижение плодородия почв в АЮС угрожает продуктивности почв на большинстве пахотных угодий. Большинство исследований баланса питательных веществ обнаружили более отрицательные балансы питательных веществ, особенно для макроэлементов (N, P и K), и тенденция продолжала расти с каждым годом. Например, в центральной Кении балансы N, P и K составляли -55, 9 и -15 кг га⁻¹ год⁻¹ соответственно в 1998 году, но более чем удвоились до -116,2, -22,1 и -31,7 кг га⁻¹ год⁻¹ пять лет спустя (56). Исследования показывают, что понимание динамики потоков питательных веществ на ферме имеет основополагающее значение для правильного применения соответствующих методов управления питательными веществами в почве (38, 146–148). За последние три десятилетия многие исследователи разработали модели баланса и бюджета питательных веществ, включая систему количественной оценки плодородия тропических почв (QUEFS), универсальное уравнение потерь почвы (USLE), мониторинг питательных веществ (NUTMON) и анализ потоков материалов (MFA), и другие (21). NUTMON, однако, является наиболее популярной моделью для оценки потоков и бюджета питательных веществ в нескольких странах АЮС, особенно в Восточной Африке, из-за ее способности интегрировать как биофизические, так и социально-экономические подходы (29, 33, 38). При правильном использовании NUTMON предоставляет индикаторный показатель для истощения и/или избытка питательных веществ в почве, помогая планировать правильные методы управления почвами (37). Лучшее понимание бюджета питательных веществ также может повысить осведомленность среди сельскохозяйственных заинтересованных сторон и лиц, формирующих политику. Бюджеты питательных веществ на фермерском уровне могут предоставить всестороннюю картину потоков питательных веществ от уровня деревни до национального уровня, информируя о мерах вмешательства заинтересованных сторон (149).

В данном обзоре мы обнаружили, что почти все исследования NUTMON были сосредоточены на трех основных питательных веществах, а именно N, P и/или K, а не на других необходимых питательных веществах, таких как магний, кальций, сера и микроэлементы. Согласно отчетам, такие микроэлементы, как цинк, железо, бор и медь, постепенно снижались в почвах АЮС, что приводило к недоеданию, особенно среди детей в возрасте до пяти лет (148, 150, 151). Например, сообщалось о дефиците железа и цинка во многих африканских странах, особенно среди детей в возрасте до пяти лет (151, 152). Несмотря на это, было приложено мало или совсем не было усилий для мониторинга этих питательных веществ растений. Таким образом, исследователям следует изучить балансы других необходимых питательных веществ растений. Кроме того, в большинстве стран АЮС недостаток исследовательского потенциала, особенно для долгосрочных полевых испытаний, затрудняет формулирование обоснованных выводов из исследований NUTMON (120, 153). Несмотря на успешные примеры NUTMON, зарегистрированные в АЮС и других регионах, достоверность данных остается под сомнением (30, 154). Передаточные функции, которые в значительной степени зависят от регрессионных моделей, являются слишком общими и могут не применяться повсеместно, противореча фактическим потерям (36). Проще говоря, широкое использование инструментов NUTMON может привести к переоценке или недооценке фактических потерь питательных веществ (30, 64). Это свидетельствует о том, что предстоит еще много работы над NUTMON, особенно в системах мелкого хозяйства.

Целью данного обзора было привлечение внимания к проблемам, связанным с характеристиками мелких фермеров в управлении питательными веществами в почве в АЮС, как фактора, влияющего на баланс питательных веществ в почве. Фраза Goulding и др. (86) гласит: «Вы не получите что-то за ничего»; «вы получаете то, что вкладываете». Сельское хозяйство должно буквально вернуться к своим корням, заново открыв ценность здоровой почвы, полагаясь на природные источники питания растений и разумно используя минеральные удобрения. Данный обзор показывает, что системы ведения хозяйства оказывают значительное влияние на потоки и баланс питательных веществ в почве. Однако социально-экономические факторы играют важную роль в управлении и устойчивости конкретной системы ведения хозяйства. Хотя мелкие фермеры признают важность различных технологий для восстановления плодородия почв, большинству фермеров в АЮС было трудно внедрить эти технологии.

На основе результатов данного обзора ясно, что большинство мелких фермеров в АЮС полностью полагаются на органические ресурсы, такие как навоз и растительные остатки, которых недостаточно как по количеству, так и по качеству. Зависимость от органических ресурсов объясняется либо низкой покупательной способностью мелких фермеров, плохой сельскохозяйственной политикой и поддержкой со стороны правительства, либо используемыми методами исследований, т.е. подходом «сверху вниз» (без привлечения целевого сообщества). Например, фермеры с хорошим финансовым положением имеют доступ к ресурсам, рабочей силе, внефермерским доходам и скоту, чего нет у бедных фермеров. В связи с этим настало время, чтобы исследовательские усилия в развивающихся странах сосредоточились на управлении питательными веществами с учетом конкретных условий в контексте социально-экономических аспектов, при тесном участии мелких фермеров (основных заинтересованных сторон), чтобы внедряемые технологии были хорошо адаптированы к предполагаемым системам ведения хозяйства. NUTMON, наиболее широко используемая модель для оценки баланса питательных веществ в почве, должна учитывать другие лимитирующие питательные вещества, такие как микроэлементы, и быть валидирована на основе системы ведения хозяйства в данной местности.

1.    Dixon J., Garrity D. P., Boffa J. M., Williams T. O., Amede T., Auricht C., et al. (2019). Farming systems and food security in Africa: priorities for science and policy under global change. Earthscan Food and Agriculture Series. (London and New York: Taylor & Francis Group), 79. CrossRef. Google Scholar.

2.    Giller K. E., Tittonell P., Rufino M. C., Van Wijk M. T., Zingore S., Mapfumo P., et al. (2011). Communicating complexity: integrated assessment of trade-offs concerning soil fertility management within African farming systems to support innovation and development. Agric Syst 104(2), 191–203. doi: 10.1016/j.landusepol.2003.07.002. CrossRef. Google Scholar.

3.    Giller K. E., Delaune T., Silva J. V., Descheemaeker K., van de Ven G., Schut A. G. T., et al. (2021). The future of farming: Who will produce our food? Food Secur 13, 1073–99. doi: 10.1007/s12571-021-01184-6. CrossRef. Google Scholar.

4.    Giller K. E., Delaune T., Silva J. V., Descheemaeker K., van de Ven G., Schut A. G. T., et al. (2021). Small farms and development in sub-Saharan Africa: Farming for food, for income or for lack of better options? Food Secur 13(6), 1431–54. doi: 10.1007/s12571-021-01209-0. CrossRef. Google Scholar.

5.    Fanjaniaina M. L., Stark F., Ramarovahoaka N. P., Rakotoharinaivo J. F., Rafolisy T., Salgado P., et al. (2022). Nutrient flows and balances in mixed farming systems in Madagascar. Sustainability 14(2), 984. doi: 10.3390/su14020984. CrossRef. Google Scholar.

6.    Thornton P. K., Herrero M. (2015). Adapting to climate change in the mixed crop and livestock farming systems in sub-Saharan Africa. Nat Clim Change 5, 830–6. doi: 10.1038/nclimate2754. CrossRef. Google Scholar.

7.    Rufino M. C., Tittonell P., Van Wijk M. T., Castellanos-Navarrete A., Delve R. J., De Ridder N., et al. (2007). Manure as a key resource within smallholder farming systems: Analysing farm scale nutrient cycling efficiencies with the NUANCES framework. Livestock Science 112, 273–87. doi: 10.1016/j.livsci.2007.09.011. CrossRef. Google Scholar.

8.    De Jager A., Bekunda M., Smaling E. M. A. (1999). Turning available technologies for improvement of soil fertility management into real options for farmers in sub-Saharan Africa. In Strategies for poverty alleviation and sustainable resource management in the fragile lands of sub-Saharan Africa: International Conference, Uganda, 25-29 May 1998 (pp. 205–43). CrossRef. Google Scholar.

9.    Bisson A., Boudsocq S., Casenave C., Barot S., Manlay R. J., Vayssières J., et al. (2019). West African Mixed farming systems as meta-ecosystems: A source-sink modelling approach. Ecol Model 412, 108803. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2019.108803. CrossRef. Google Scholar.

10. Van Beek C. L., Onduro D. D., Gachimbi L. N., de Jager A. (2009). Farm nitrogen flows of four farmer field schools in Kenya. Nutr Cycling Agroecosyst 83, 63–72. doi: 10.1007/s10705-008-9199-6. CrossRef. Google Scholar.

11. Huluka S. G., Wogi D., Argaw M. (2018). Nutrient flows and balances under crop-livestock farming system of yabala, bedele district, southwesteren oromia, Ethiopia. Haramaya University: Doctoral dissertation. CrossRef. Google Scholar.

12. Van Beek C. L., Elias E., Yihenew G. S., Heesmans H., Tsegaye A., Feyisa H., et al. (2016). Soil nutrient balances under diverse agro-ecological settings in Ethiopia. Nutrient Cycling Agroecosystems 106(3), 257–74. doi: 10.1007/s10705-016-9803-0. CrossRef. Google Scholar.

13. Zingore S., González-Estrada E., Delve R. J., Herrero M., Dimes J. P., Giller K. E. (2009). An integrated evaluation of strategies for enhancing productivity and profitability of resource-constrained smallholder farms in Zimbabwe. Agric Syst 101(1-2), 57–68. doi: 10.1016/j.agsy.2009.03.003. CrossRef. Google Scholar.

14. Takele L., Chimdi A., Abebaw A. (2015). Socio-economic factors affecting soil fertility management practices in gindeberet area, Western Ethiopia. Science Technol Arts Res J 4(1), 149–53. doi: 10.4314/star.v4i1.25. CrossRef. Google Scholar.

15. Onduru D. D., Du Preez C. C., Muchena F. N., Gachimbi L. N., De Jager A., Gachini G. N. (2008). Exploring options for integrated nutrient management in semi-arid tropics using farmer field schools: a case study in mbeere district, eastern Kenya. Int J Agric Sustainability 6(3), 208–28. doi: 10.3763/ijas.2008.0267. CrossRef. Google Scholar.

16. Koning N., Smaling E. (2005). Environmental crisis or 'lie of the land'? debate Soil degradation Africa. Land Use Policy 22(1), 3–11. doi: 10.1016/j.landusepol.2003.08.003. CrossRef. Google Scholar.

17. Mucheru-Muna M. W., Ada M. A., Mugwe J. N., Mairura F. S., Mugi-Ngenga E., Zingore S., et al. (2021). Socio-economic predictors, soil fertility knowledge domains and strategies for sustainable maize intensification in Embu County, Kenya. Heliyon 7(2), 15, e06345. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06345. CrossRef. Google Scholar.

18. Abegaz A. (2005). Farm management in mixed crop-livestock systems in the northern highlands of Ethiopia. (Wageningen, Netherlands: Wageningen University and Research), 224. CrossRef. Google Scholar.

19. Baijukya F. P., De Ridder N., Masuki K. F., Giller K. E. (2005). Dynamics of banana-based farming systems in bukoba district, Tanzania: changes in land use, cropping and cattle keeping. Agriculture Ecosyst Environ 106(4), 395–406. doi: 10.1016/j.agee.2004.08.010. CrossRef. Google Scholar.

20. Shu-Hao Q. L. I. C., Zhang J.-L., Wang D., Wang D. I. (2016). Soil nutrient availability and microbial properties of a potato field under ridge-furrow and plastic mulch. Arid Land Res Manage 30, 181–92. doi: 10.1080/15324982.2015.1033066. CrossRef. Google Scholar.

21. Amann A., Herrnegger M., Karungi J., Komakech A. J., Mwanake H., Schneider L., et al. (2021). Can local nutrient-circularity and erosion control increase yields of resource-constraint smallholder farmers? A Case study Kenya Uganda. J Cleaner Production 318, 128510. doi: 10.1016/j.jclepro.2021.128510. CrossRef. Google Scholar.

22. Abdulrahman B. L., Jibrin J. M., Bashir M. (2019). Estimating partial nutrient balance using nutmon model in irrigated rice-based farms of the Nigerian dry savanna. Nigerian J Soil Sci 28(2), 131–8. doi: 10.36265/njss.2018.280215. CrossRef. Google Scholar.

23. Aschonitis V., Karydas C. G., Iatrou M., Mourelatos S., Metaxa I., Tziachris P., et al. (2019). An integrated approach to assessing the soil quality and nutritional status of large and long-term cultivated rice agro-ecosystems. Agriculture 9(4), 80. doi: 10.3390/agriculture9040080. CrossRef. Google Scholar.

24. Stewart Z. P., Pierzynski G. M., Middendorf B. J., Prasad P. V. (2020). Approaches to improve soil fertility in sub-Saharan Africa. J Exp Bot 71(2), 632–641. doi: 10.1093/jxb/erz446. CrossRef. Google Scholar.

25. Omuto C. T., Vargas R. R. (2018). Soil nutrient loss assessment in malawi. technical report. FAO, UNEP and UNDP p. 1–64. CrossRef. Google Scholar.

26. Smaling E. M., Toulmin C. (2000). The itinerary of soil nutrients in Africa: destination anywhere? Outlook Agric 29(3), 193–200. doi: 10.5367/000000000101293239. CrossRef. Google Scholar.

27. De Jager A., Nandwa S. M., Okoth P. F. (1998b). Monitoring nutrient flows and economic performance in African farming systems (NUTMON): I. concepts and methodologies. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 37–48. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00130-3. CrossRef. Google Scholar.

28. Rurinda J., Costa C. Jr., Omollo E., Motaroki L., Osumba J. L. (2020). Improved nutrient use and manure management in Africa. Policy Brief No. 7, 1–8. CrossRef. Google Scholar.

29. De Jager A., Kariuki I., Matiri F. M., Odendo M., Wanyama J. M. (1998a). Monitoring nutrient flows and economic performance in African farming systems (NUTMON). IV. linking farm economic performance and nutrient balances in three districts in Kenya. Agriculture Ecosyst Environ 71, 83–94. doi: 10.1016/S01678809(98)00133-9. CrossRef. Google Scholar.

30. Cobo J. G., Dercon G., Cadisch G. (2010). Nutrient balances in African land use systems across different spatial scales: a review of approaches, challenges and progress. Agric Ecosyst Environ 136(1-2), 1–15. doi: 10.1016/j.agee.2009.11.006. CrossRef. Google Scholar.

31. Bindraban P. S., Stoorvogel J. J., Jansen D. M., Vlaming J., Groot J. J. R. (2000). Land quality indicators for sustainable land management: proposed method for yield gap and soil nutrient balance. Agriculture Ecosyst Environ 81(2), 103–12. doi: 10.1016/S0167-8809(00;00184-5F. [CrossRef](https://doi.org/10.1016/S0167-8809(00;00184-5F). Google Scholar.

32. Gachimbi L. N., Van Keulen H., Thuranira E. G., Karuku A. M., De Jager A., Nguluu S., et al. (2005). Nutrient balances at farm level in machakos (Kenya), using a participatory nutrient monitoring (NUTMON) approach. Land Use Policy 22(1), 13–22. doi: 10.1016/j.landusepol.2003.07.002. CrossRef. Google Scholar.

33. Van den Bosch H., De Jager A., Vlaming J. (1998). Monitoring nutrient flows and economic performance in African farming systems (NUTMON): II. tool development. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 49–62. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00131-5. CrossRef. Google Scholar.

34. Janssen B. H., Guiking F. C. T., van der Eijk D., Smaling E. M., Wolf J., van Reuler H. (1990). A system for quantitative evaluation of the fertility of tropical soils (QUEFTS). Geoderma 46(4), 299–318. doi: 10.1016/0016-7061(90)90021-Z. CrossRef. Google Scholar.

35. Bontkes T. S., Wopereis M. (2003). Decision support tools for smallholder agriculture in sub-Saharan Africa: A practical guide. IFDC, 194. CrossRef. Google Scholar.

36. Færge J., Magid J. (2004). Evaluating NUTMON nutrient balancing in sub-Saharan Africa. Nutrient Cycling Agroecosystems 69(2), 101–10. doi: 10.1023/B:FRES.0000029680.97610.51. CrossRef. Google Scholar.

37. Kiboi M. N., Ngetich F. K., Mugendi D. N. (2019). Nitrogen budgets and flows in African smallholder farming systems. AIMS Agric Food 4(2), 429–46. doi: 10.3934/agrfood.2019.2.429. CrossRef. Google Scholar.

38. Usman M. (2018). Budgeting plant nutrients for optimum crop yields and soil fertility management. Int Res J Natural Appl Sci 5(2), 16–27. CrossRef. Google Scholar.

39. Stoorvogel J. J., Smaling E. M. A. (1990b). Assessment of soil nutrient depletion in Sub-Saharan Africa: 1983 - 2000. In: Nutrient balances per crop and per land use systems. (Report /Win and staring centre; no. 28). ISRIC, vol. 2. Available at: https://edepot.wur.nl/305176. CrossRef. Google Scholar.

40. Smaling E. M. A., Fresco L. O. (1993). A decision-support model for monitoring nutrient balances under agricultural land use (NUTMON). Geoderma 60(1-4), 235–56. doi: 10.1016/00167061(93)90029-K. CrossRef. Google Scholar.

41. Stoorvogel J. J., Smaling E. M. A. (1990a). Assessment of soil nutrient depletion in SubSaharan Africa: 1983-2000. In: Main report (No. 28). SC-DLO, vol. 1. CrossRef. Google Scholar.

42. Van den Bosch H., Gitari J. N., Ogaro V. N., Maobe S., Vlaming J. (1998). Monitoring nutrient flows and economic performance in African farming systems (NUTMON). III. monitoring nutrient flows and balances in three districts in Kenya. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 63–80. CrossRef. Google Scholar.

43. Vlaming J., Van den Bosch H., Van Wijk M. S., De Jager A., Bannink A., Van Keulen H. (2001). Monitoring nutrient flows and economic performance in tropical farming systems (NUTMON); part 1: manual for the NUTMON-toolbox. Alterra 177. CrossRef. Google Scholar.

44. Van der Pol F., Traore B. (1993). Soil nutrient depletion by agricultural production in southern Mali. Fertilizer Res 36, 79–90. CrossRef. Google Scholar.

45. Elias E., Morse S., Belshaw D. G. R. (1998). Nitrogen and phosphorus balances of kindo koisha farms in southern Ethiopia. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 93–113. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00134-0. CrossRef. Google Scholar.

46. Harris F. M. A. (1998). Farm-level assessment of the nutrient balance in northern Nigeria. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 201–14. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00141-8. CrossRef. Google Scholar.

47. Ramisch J. (1999). In the balance. evaluating soil nutrient budgets for an agro-pastoral village of southern Mali. Managing Africa's Soils 9, 1–28. CrossRef. Google Scholar.

48. Krogh L. (1997). Field and village nutrient balances in millet cultivation in northern Burkina Faso: a village case study. J Arid Environments 35(1), 147–59. CrossRef. Google Scholar.

49. Defoer T., De Groote H., Hilhorst T., Kante S., Budelman A. (1998). Participatory action research and quantitative analysis for nutrient management in southern Mali: a fruitful marriage? Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 215–28. doi: 10.1016/s0167-8809(98)00142-x. CrossRef. Google Scholar.

50. Shepherd K. D., Soule M. J. (1998). Soil fertility management in west Kenya: dynamic simulation of productivity, profitability and sustainability at different resource endowment levels. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 131–45. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00136-4. CrossRef. Google Scholar.

51. Budelman A., Mizambwa F., Stroud A., Kileo R. (1995). The application of the nutrient flow analysis in land use diagnostics: the case of north sukumaland, land zone, Tanzania. In: Workshop on nutrient cycling and soil fertility management in Africa, vol. 26. Ethiopia: Soddo. CrossRef. Google Scholar.

52. Folmer E. C. R., Geurts P. M. H., Francisco J. R. (1998). Assessment of soil fertility depletion in Mozambique. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 159–67. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00138-8. CrossRef. Google Scholar.

53. Saleem M. M. (1998). Nutrient balance patterns in African livestock systems. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 241–54. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00144-3. CrossRef. Google Scholar.

54. Wortmann C. S., Kaizzi C. K. (1998). Nutrient balances and expected effects of alternative practices in farming systems of Uganda. Agriculture Ecosyst Environ 71(1-3), 115–29. doi: 10.1016/S0167-8809(98)00135-2. CrossRef. Google Scholar.

55. Haileslassie A., Priess J. A., Veldkamp E., Lesschen J. P. (2007). Nutrient flows and balances at the field and farm scale: Exploring effects of land-use strategies and access to resources. Agric Syst 94(2), 459–70. doi: 10.1016/j.agsy.2006.11.013. CrossRef. Google Scholar.

56. Kathuku A. N., Kimani S. K., Okalebo J. R., Othieno C. O., Vanlauwe B. (2007). Integrated soil fertility management: Use of NUTMON to quantify nutrient flows in farming systems in central Kenya. In: Bationo A., Waswa B., Kihara J., Kimetu J., editors. Advances in integrated soil fertility management in Sub-Saharan Africa: Challenges and opportunities. Dordrecht: Springer. doi: 10.1007/978-1-4020-5760-1_25. CrossRef. Google Scholar.

57. Ncube B., Twomlow S. J., Dimes J. P., Van Wijk M. T., Giller K. E. (2009). Resource flows, crops and soil fertility management in smallholder farming systems in semi-arid Zimbabwe. Soil Use Manage 25(1), 78–90. doi: 10.1111/j.1475-2743.2009.00193.x. CrossRef. Google Scholar.

58. Nkonya E., Kaizzi C., Pender J. (2005). Determinants of nutrient balances in a maize farming system in eastern Uganda. Agric Syst 85(2), 155–82. doi: 10.1016/j.agsy.2004.04.004. CrossRef. Google Scholar.

59. Onduru D. D., De Jager A., Muchena F. N., Gachimbi L., Gachini G. N. (2007). Socioeconomic factors, soil fertility management and cropping practices in mixed farming systems of sub-Saharan Africa: A study in kiambu, central highlands of Kenya. Int J Agric Res 2(5), 426–39. CrossRef. Google Scholar.

60. De Jager A., Onduru D., Van Wijk M. S., Vlaming J., Gachini G. N. (2001). Assessing sustainability of low-external-input farm management systems with the nutrient monitoring approach: a case study in Kenya. Agric Syst 69(1-2), 99–118. doi: 10.1016/S0308-521X(01)00020-8. CrossRef. Google Scholar.

61. De Jager A., Van Keulen H., Mainah F., Gachimbi L. N., Itabari J. K., Thuranira E. G., et al. (2005). Attaining sustainable farm management systems in semi-arid areas in Kenya: Few technical options, many policy challenges. Int J Agric Sustain 3(3), 189–205. doi: 10.1080/14735903.2005.9684756. CrossRef. Google Scholar.

62. Zingore S., Murwira H. K., Delve R. J., Giller K. E. (2007). Influence of nutrient management strategies on variability of soil fertility, crop yields and nutrient balances on smallholder farms in Zimbabwe. Agriculture Ecosyst Environ 119(1-2), 112–26. doi: 10.1016/j.agee.2006.06.019. CrossRef. Google Scholar.

63. Utiger C., Romney D. L., Njoroge L., Staal S. J., Lukuyu B. A., Chege L. (2000). Nutrient flows and balances in intensive crop-dairy production systems in the Kenya highlands. CrossRef. Google Scholar.

64. Assefa A., van Keulen H. (2005). Soil nutrient dynamics under alternative farm management practices in integrated crop-livestock systems in the Northern Highlands of Ethiopia: A simulation study. In: Farm management in mixed crop-livestock systems in the Northern Highlands of Ethiopia, Wageningen The Netherlands. p.143–75. CrossRef. Google Scholar.

65. Gachimbi L. N., De Jager A., Van Keulen H., Thuranira E. G., Nandwa S. M. (2002). Participatory diagnosis of soil nutrient depletion in semi-arid areas of Kenya. NUTNET. Project 15. CrossRef. Google Scholar.

66. Elias E. (2002). Farmer's perceptions of soil fertility change and management. SOS-Sahel Institute Sustain Dev Addis Ababa p:252. CrossRef. Google Scholar.

67. Bekunda M., Manzi G. (2003). Use of the partial nutrient budget as an indicator of nutrient depletion in the highlands of southwestern Uganda. Nutrient Cycling Agroecosystems 67(2), 187–95. doi: 10.1023/A:1025509400226. CrossRef. Google Scholar.

68. Haileslassie A., Priess J., Veldkamp E., Teketay D., Lesschen J. P. (2005). Assessment of soil nutrient depletion and its spatial variability on smallholders' mixed farming systems in Ethiopia using partial versus full nutrient balances. Agric Ecosyst Environ 108(1), 1–16. doi: 10.1016/J.Agee.2004.12.010. CrossRef. Google Scholar.

69. Dougill A. J., Twyman C., Thomas D. S., Sporton D. (2002). Soil degradation assessment in mixed farming systems of southern Africa: use of nutrient balance studies for participatory degradation monitoring. Geographical J 168(3), 195–210. doi: 10.1111/1475-4959.00048. CrossRef. Google Scholar.

70. Tittonell P. A. B. L. O., Leffelaar P. A., Vanlauwe B., Van Wijk M. T., Giller K. E. (2006). Exploring diversity of crop and soil management within smallholder African farms: A dynamic model for simulation of N balances and use efficiencies at field scale. Agric Syst 91(1-2), 71–101. doi: 10.1016/j.agsy.2006.01.010. CrossRef. Google Scholar.

71. Leonardo W. J. (2007). Patterns of nutrient allocation and management in smallholder farming system in massingir district, Mozambique. A Case study Banga village. 133. CrossRef. Google Scholar.

72. Lesschen J. P., Stoorvogel J. J., Smaling E. M. A., Heuvelink G. B. M., Veldkamp A. (2007). A spatially explicit methodology to quantify soil nutrient balances and their uncertainties at the national level. Nutrient Cycling Agroecosystems 78(2), 111–31. doi: 10.1007/s10705-006-9078-y. CrossRef. Google Scholar.

73. Ramisch J. J. (2005). Inequality, agro-pastoral exchanges, and soil fertility gradients in southern Mali. Agriculture Ecosyst Environ 105(1-2), 353–72. doi: 10.1016/j.agee.2004.02.001. CrossRef. Google Scholar.

74. Elias E. (2004). Nutrient flow analysis at farm level southern Ethiopia. Ethiopian J Natural Resour 6(1), 1–23. CrossRef. Google Scholar.

75. Saïdou A., Janssen B. H., Temminghoff E. J. M. (2003). Effects of soil properties, mulch and NPK fertilizer on maize yields and nutrient budgets on ferralitic soils in southern Benin. Agriculture Ecosyst Environ 100(2-3), 265–73. doi: 10.1016/S0167-8809(03)00184-1. CrossRef. Google Scholar.

76. Zougmoré R., Mando A., Stroosnijder L., Guillobez S. (2004). Nitrogen flows and balances as affected by water and nutrient management in a sorghum cropping system of semiarid Burkina Faso. Field Crops Res 90(2-3), 235–44. doi: 10.1016/j.fcr.2004.03.006. CrossRef. Google Scholar.

77. Mwijage A., de Ridder N., Baijukya F. P., Pacini C., Giller K. E. (2009). Exploring the variability among smallholder farms in the banana-based farming systems in bukoba district, Northwest Tanzania. Afr J Agric Res 4(12), 1410–26. CrossRef. Google Scholar.

78. Kaliisa R. (2012). Determinants of soil water conservation and nutrient flow management in bufundi Sub-catchment, Kabale district, Uganda. [Doctoral Dissertation] Kenya: Kenyatta University, School of Pure and Applied Sciences. p. 121. CrossRef. Google Scholar.

79. Adamtey N., Musyoka M. W., Zundel C., Cobo J. G., Karanja E., Fiaboe K. K., et al. (2016). Productivity, profitability and partial nutrient balance in maize-based conventional and organic farming systems in Kenya. Agriculture Ecosyst Environ 235, 6179. doi: 10.1016/j.agee.2016.10.001. CrossRef. Google Scholar.

80. Tully K., Sullivan C., Weil R., Sanchez P. (2015). The state of soil degradation in SubSaharan Africa: Baselines, trajectories, and solutions. Sustainability 7(6), 6523–52. doi: 10.3390/su7066523. CrossRef. Google Scholar.

81. Abdulkadir A., Leffelaar P. A., Agbenin J. O., Giller K. E. (2013). Nutrient flows and balances in urban and peri-urban agroecosystems of Kano, Nigeria. Nutrient Cycling Agroecosystems 95(2), 231–54. doi: 10.1007/s10705-013-9560-2. CrossRef. Google Scholar.

82. Ebanyat P., de Ridder N., De Jager A., Delve R. J., Bekunda M. A., Giller K. E. (2010). Drivers of land use change and household determinants of sustainability in smallholder farming systems of Eastern Uganda. Population Environ 31(6), 474–506. doi: 10.1007/s11111-010-0104-2. CrossRef. Google Scholar.

83. Esilaba A. O., Nyende P., Nalukenge G., Byalebeka J. B., Delve R. J., Ssali H. (2004). Resource flows and nutrient balances in smallholder farming systems in Mayuge District, Eastern Uganda. Available at: https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/69943/CIAT_NARO_NUTRIENT_FLOW_%20ANALYSIS.pdf?sequence=1. (Accessed on January 2023). CrossRef. Google Scholar.

84. Kabirigi M., Musana B., Kagabo D. M., Mukuralinda A., Nabahungu N. L. (2016). Nutrients flow as affected by cropping system and production niche in smallholder farmers of cyabayaga watershed. Agric Sci 7(5), 287–94. doi: 10.4236/as.2016.75028. CrossRef. Google Scholar.

85. Tankou C. M., de Snoo G. R., de Longh H. H., Persoon G. A. (2013). Soil quality assessment of cropping systems in the Western highlands of Cameroon. Int J Agric Res 8(1), 1–16. doi: 10.3923/ijar.2013.1.16. CrossRef. Google Scholar.

86. Bucagu C., Vanlauwe B., Van Wijk M. T., Giller K. E. (2014). Resource use and food selfsufficiency at farm scale within two agro-ecological zones of Rwanda. Food Secur 6, 609–28. doi: 10.1007/s12571-014-0382-0. CrossRef. Google Scholar.

87. Tadesse S. T., Oenema O., Beek C., Van Lemessa F. (2018). Diversity and nutrient balances of urban and peri-urban farms in Ethiopia. Nutr Cycl Agroecosyst 111, 1–18. doi: 10.1007/s10705-018-9911-0. CrossRef. Google Scholar.

88. Lelei J. J., Tunya B. A. (2016). Contribution of legumes and phosphorus fertilizer to nutrient balances in a sorghum based cropping system in njoro Kenya. J Exp Agri Int 13(3), 1–12. doi: 10.9734/AJEA/2016/26938. CrossRef. Google Scholar.

89. Vaittinen M. (2019). Is there demand for a sharing economy of nutrients?: nutrient balance in Ethiopia, ivory coast and Finland. Master's thesis, LUT University, Finland. CrossRef. Google Scholar.

90. Ehabe E. E., Bidzanga N. L., Mba C. M., Nkengafac Njukeng J., De Barros I., Enjalric F. (2010). Nutrient flows in perennial crop-based farming systems in the humid forests of Cameroon. 1, 38–46. doi: 10.4236/ajps.2010.11006. CrossRef. Google Scholar.

91. Sitienei R. C., Onwonga R. N., Lelei J. J., Kamoni P. (2017). Use of dolichos (Lablab purpureus l.) and combined fertilizers enhance soil nutrient availability, and maize (Zea mays l.) yield in farming systems of kabete Sub county Kenya. Agric Sci Res J 7(2), 47–61. CrossRef. Google Scholar.

92. Muendo P. N., Stoorvogel J. J., Verdegem M. C., Mora-Vallejo A., Verreth J. A. (2011). Ideotyping integrated aquaculture systems to balance soil nutrients. J Agric Rural Dev Tropics Subtropics (JARTS) 112(2), 157–68. CrossRef. Google Scholar.

93. Namoi N. L., Onwonga R. N., Onyango C. M., Karuku G. N., Kathumo V. M. (2014). Assessment of soil nutrient balances in organic based cassava (Manihot esculenta crantz) and sorghum (Sorghum bicolor (L.) moench) cropping systems of yatta subcounty, Kenya. 4(12), 1558–78. doi: 10.9734/AJEA/2014/10230. CrossRef. Google Scholar.

94. Meylan G. (2017). Nutrient flow scenarios for sustainable smallholder farming systems in southwestern Burkina Faso. Amman, Jordan: CRP on Dryland Systems (DS. CrossRef. Google Scholar.

95. Onwonga R. N., Templer N. A., Lelei J. J., Toroitich F. J. (2015). Combined effects of legumes with phosphorus fertilizer on nutrient balances and gross margins in maize (Zea mays l.) systems of kabete sub-county, Kenya. J @ Biol Agric Healthc. 5, 65–77. CrossRef. Google Scholar.

96. Achola G. Q. (2014). Effect of organic based soil fertility management strategies on soil nutrient status and marketable quality of kales (Brassica oleracea var. acephala) in kabete. Kenya: Doctoral dissertation. CrossRef. Google Scholar.

97. Rufino M. C., Brandt P., Herrero M., Butterbach-Bahl K. (2014). Reducing uncertainty in nitrogen budgets for African livestock systems. Environmental Research Letters 9(10), 14. doi: 10.1088/1748-9326/9/10/105008. CrossRef. Google Scholar.

98. Tunya B. A. (2015). Effect of chickpea (Cicer arietinum l.) and white lupin (Lupinus albus l.) on phosphorus mobilization from minjingu phosphate rock, soil available n and sorghum yields in various cropping systems. Doctoral dissertation. Kenya: Egerton University. p.68. CrossRef. Google Scholar.

99. Kiros G., Haile M., Gebresamuel G. (2014). Assessing the input and output flows and nutrients balance analysis at catchment level in northern Ethiopia. J Soil Sci Environ Manage 5(1), 1–12. doi: 10.5897/JSSEM13.0398. CrossRef. Google Scholar.

100.                Enyew A. (2019). Evaluations of the effect of water management technologies on partial nutrient balance for wheat (Triticumaestive l.) production in koga watershed, Ethiopia. In: MSc Dissertation. Ethiopia: Bahir Dar Institute of Technology. p. 81. CrossRef. Google Scholar.

101.                Melese G. (2019). Nutrient balance in small catchments of the upland areas of the gumara river, northwestern Ethiopia. In: MSc Thesis. Ethiopia: University of Bahir Dar. p. 71. CrossRef. Google Scholar.

102.                Onduru D. D. (2014). Coping with uncertainty: perspectives on sustainability of smallholder agriculture in Sub-Saharan Africa. Middlesex University for the degree Doctor of Professional Studies by Public Works (London). p. 162. CrossRef. Google Scholar.

103.                Diarisso T., Corbeels M., Andrieu N., Djamen P., Tittonell P. (2015). Biomass transfers and nutrient budgets of the agro-pastoral systems in a village territory in south-western Burkina Faso. Nutrient Cycling Agroecosystems 101, 295–315. doi: 10.1007/s10705-015-9679-4. CrossRef. Google Scholar.

104.                Reetsch A., Schwärzel K., Dornack C., Stephene S., Feger K. H. (2020). Optimising nutrient cycles to improve food security in smallholder farming families--a case study from banana-Coffee-Based farming in the kagera region, NW Tanzania. Sustainability 12(21), 9105. doi: 10.3390/su12219105. CrossRef. Google Scholar.

105.                Mesfin S., Gebresamuel G., Zenebe A., Haile M. (2021). Nutrient balances in smallholder farms in northern Ethiopia. Soil Use Manage 37(3), 468–78. doi: 10.1111/sum.12635. CrossRef. Google Scholar.

106.                Gebresamuel G., Opazo-Salazar D., Corral-Núnez G., van Beek C., Elias E., Okolo C. C. (2021). Nutrient balance of farming systems in tigray, northern Ethiopia. J Soil Sci Plant Nutr 21, 315–28. doi: 10.1007/s42729-020-00362-3. CrossRef. Google Scholar.

107.                Esubalew T., Amare T., Molla E. (2022). Soil nutrient balance and stock on smallholder farms at agew mariam watershed in northern Ethiopia. 18. doi: 10.21203/rs.3.rs-1225228/v1. CrossRef. Google Scholar.

108.                Lewoyehu M., Alemu Z., Adgo E. (2020). The effects of land management on soil fertility and nutrient balance in kecha and Laguna micro watersheds, amhara region, northwestern, Ethiopia. Cogent Food Agric 6(1), 1–16. doi: 10.1080/23311932.2020.1853996. CrossRef. Google Scholar.

109.                Mamuye M., Nebiyu A., Elias E., Berecha G. (2021). Combined use of organic and inorganic nutrient sources improved maize productivity and soil fertility in southwestern Ethiopia. Int J Plant Production 15, 407–18. doi: 10.1007/s42106-021-00144-6. CrossRef. Google Scholar.

110.                Havlin J., Heiniger R. (2020). Soil fertility management for better crop production. Agronomy 10(9), 1349. doi: 10.3390/agronomy10091349. CrossRef. Google Scholar.

111.                Craswell E., Vlek P. L. (2013). Mining of nutrients in African soils due to agricultural intensification. In: Principles of sustainable soil management in agroecosystems. CRC Press. 401–21. Available at: https://www.researchgate.net/publication/262014160. CrossRef. Google Scholar.

112.                Smaling E. M. A., Lesschen J. P., Van Beek C. L., De Jager A., Stoorvogel J. J., Batjes N. H., et al. (2013). 11 where do we stand 20 years after the assessment of soil nutrient balances in Sub-Saharan Africa? In: World soil resources and food security, ISBN: ISBN 9781439844502. p. 499–537. doi: 10.1201/b11238-15. CrossRef. Google Scholar.

113.                Mbibueh B. T., Fokeng R. M., Tume S. J. (2021). Effects of land Cover/Use change and altitude on soil NPK nutrients in selected areas in the north West region of Cameroon. Adv Environ Eng Res 2(4), 1–1. doi: 10.21926/aeer.2104038. CrossRef. Google Scholar.

114.                Tittonell P., Vanlauwe B., Leffelaar P. A., Rowe E. C., Giller K. E. (2005). Exploring diversity in soil fertility management of smallholder farms in western Kenya: I. heterogeneity at region and farm scale. Agriculture Ecosyst Environ 110(3-4), 149–65. doi: 10.1016/j.fcr.2012.10.007. CrossRef. Google Scholar.

115.                Bjornlund V., Bjornlund H., Van Rooyen A. F. (2020). Why agricultural production in subSaharan Africa remains low compared to the rest of the world--a historical perspective. Int J Water Resour Dev 36(sup1), S20–53. doi: 10.1080/07900627.2020.1739512. CrossRef. Google Scholar.

116.                Baah-Ofori R. N., Amoakohene M. (2021). A review of soil fertility management communication in sub-Saharan Africa. J Agric Rural Dev Tropics Subtropics (JARTS) 122(1), 1–12. doi: 10.17170/kobra-202102113200. CrossRef. Google Scholar.

117.                Balume Kayani I., Agumas B., Musyoki M., Nziguheba G., Marohn C., Benz M., et al. (2021). Market access and resource endowment define the soil fertility status of smallholder farming systems of south-kivu, DR Congo. Soil Use Manage 37(2), 353–66. doi: 10.1111/sum.12691. CrossRef. Google Scholar.

118.                Osbahr H., Allan C. (2003). Indigenous knowledge of soil fertility management in southwest Niger. Geoderma 111(3-4), 457–79. doi: 10.1016/S0016-7061(02)00277-X. CrossRef. Google Scholar.

119.                Burton L., Jayachandran K., Bhansali S. (2020). The "Real-time" revolution for in situ soil nutrient sensing. J Electrochemical Soc 167(3), 037569. doi: 10.1149/1945-7111/ab6f5d. CrossRef. Google Scholar.

120.                Masso C., Nziguheba G., Mutegi J., Galy-Lacaux C., Wendt J., Butterbach-Bahl K., et al. (2017). Soil fertility management in sub-Saharan Africa. In: Sustainable agriculture reviews. Cham: Springer. p. 205–31. doi: 10.1071/SR16332. CrossRef. Google Scholar.

121.                Diogo R. V. C., Schlecht E., Buerkert A., Rufino M. C., van Wijk M. T. (2013). Increasing nutrient use efficiency through improved feeding and manure management in urban and peri-urban livestock units of a West African city: a scenario analysis. Agric Syst 114, 64–72. doi: 10.1016/j.agsy.2012.09.001. CrossRef. Google Scholar.

122.                Wanzala M. (2011). The Abuja declaration on fertilizers for an African green revolution---status of implementation at regional and national levels June 2011. The New Partnership for Africa's Development (NEPAD). Policy Alignment and Program Development Directorate, NEPAD. 4 pp. CrossRef. Google Scholar.

123.                Winnie N., Giweta M., Gweyi-Onyango J., Mochoge B., Mutegi J., Nziguheba G., et al. (2022). Assessment of the 2006 Abuja fertilizer declaration with emphasis on nitrogen use efficiency to reduce yield gaps in maize production. Front Sustain Food Syst 5, 758724. doi: 10.3389/fsufs.2021.758724. CrossRef. Google Scholar.

124.                Bonilla Cedrez C., Chamberlin J., Guo Z., Hijmans R. J. (2020). Spatial variation in fertilizer prices in Sub-Saharan Africa. PloS One 15(1), e0227764. doi: 10.1371/journal.pone.0227764. CrossRef. Google Scholar.

125.                Abuye F., Haile M., Haile W. (2021). Soil fertility status, fertilizer application and nutrient balance in SNNPR, southern Ethiopia in contrasting agro-ecological zones of Ethiopia. Afr J Agric Res 17(11), 1433–52. doi: 10.5897/AJAR2021.15640. CrossRef. Google Scholar.

126.                Chianu J. N., Chianu J. N., Mairura F. (2012). Mineral fertilizers in the farming systems of sub-Saharan Africa. A review. Agron Sustain Dev 32, 545–66. doi: 10.1007/s13593-011-0050-0. CrossRef. Google Scholar.

127.                Steyn A. (2019). Developing an understanding of agricultural sustainability in Sub-Saharan Africa through African relational environmentalism. Stellenbosch: Stellenbosch University: MSc dissertation. CrossRef. Google Scholar.

128.                Kibii C. J. (2022). Competing priorities: addressing climate change in an agriculture-dependent region: how Sub-Saharan Africa is handling this. STG Policy Analysis 21. Available at: http://hdl.handle.net/1814/74380. CrossRef. Google Scholar.

129.                Mairura F. S., Musafiri C. M., Kiboi M. N., Macharia J. M., Ng'etich O. K., Shisanya C. A., et al. (2022). Farm factors influencing soil fertility management patterns in upper Eastern Kenya. Environ Challenges 6, 100409. doi: 10.1016/j.envc.2021.100409. CrossRef. Google Scholar.

130.                De Jager A. (2007). Practice makes perfect: Participatory innovation in soil fertility management to improve rural livelihoods in East Africa. Wageningen University and Research 218. CrossRef. Google Scholar.

131.                Van Ittersum M. K., Van Bussel L. G., Wolf J., Grassini P., Van Wart J., Guilpart N., et al. (2016). Can sub-Saharan Africa feed itself? Proc Natl Acad Sci 113(52), 14964–9. doi: 10.1073/pnas.1610359113. CrossRef. Google Scholar.

132.                Hansen L. S., Sorgho R., Mank I., Nayna Schwerdtle P., Agure E., Bärnighausen T., et al. (2022). Home gardening in sub-Saharan Africa: A scoping review on practices and nutrition outcomes in rural Burkina Faso and Kenya. Food Energy Secur e388. doi: 10.1002/fes3.388. CrossRef. Google Scholar.

133.                Baah-Ofori R. N., Amoakohene M. (2021). A review of soil fertility management communication in sub-Saharan Africa. J Agric Rural Dev Tropics Subtropics (JARTS) 122(1), 1–12. doi: 10.17170/kobra-202102113200. CrossRef. Google Scholar.

134.                Mowo J. G., Janssen B. H., Oenema O., German L. A., Mrema J. P., Shemdoe R. S. (2006). Soil fertility evaluation and management by smallholder farmer communities in northern Tanzania. Agriculture Ecosyst Environ 116(1-2), 47–59. doi: 10.1016/j.agee.2006.03.021. CrossRef. Google Scholar.

135.                Alemu M. (2016). Sustainable land management. J Environ Prot 7, 502–506. doi: 10.4236/jep.2016.74045. CrossRef. Google Scholar.

136.                Haileslassie A., Priess J. A., Veldkamp E., Lesschen J. P. (2006). Smallholders' soil fertility management in the central highlands of Ethiopia: implications for nutrient stocks, balances and sustainability of agroecosystems. Nutr Cycl Agroecosyst 75(1–3), 135–46. doi: 10.1016/j.agsy.2006.11.013. CrossRef. Google Scholar.

137.                Krogh L. (1997). Field and village nutrient balances in millet cultivation in northern Burkina Faso: a village case study. J Arid Environments 35(1), 147–59. doi: 10.1006/jare.1996.0159. CrossRef. Google Scholar.

138.                Ramisch J. J. (2001). Contending pathways of crop-livestock integration and the prospects of sustainable intensification in southern Mali. In: Proceedings of the ILRI-IITA conference on sustainable crop--livestock production for improved livelihoods and natural resource management in West Africa. Ibadan, Nigeria. p. 19–22. Available at: https://www.researchgate.net/publication/237741560. CrossRef. Google Scholar.

139.                Alfaro M., Salazar F., Iraira S., Teuber N., Villarroel D., Ramírez L. (2008). Nitrogen, phosphorus and potassium losses in a grazing system with different stocking rates in a volcanic soil. Chilean J Agric Res 68(2), 146–55. doi: 10.4067/S0718-58392008000200004. CrossRef. Google Scholar.

140.                Goulding K., Murrell T. S., Mikkelsen R. L., Rosolem C., Johnston J., Wang H., et al. (2021). Outputs: potassium losses from agricultural systems. Improving potassium recommendations Agric Crops 75. doi: 10.1007/978-3-030-59197-7_3. CrossRef. Google Scholar.

141.                Bell M. J., Moody P. W., Harch G. R., Compton B., Want P. S. (2009). Fate of potassium fertilizers applied to clay soils under rain-fed grain cropping in south-east Queensland, Australia. Soil Res 47(1), 60–73. doi: 10.1071/SR08088. CrossRef. Google Scholar.

142.                Goulding K., Jarvis S., Whitmore A. (2007). Optimizing nutrient management for farm systems. Philos Trans R Soc B: Biol Sci 363(1491), 667–80. doi: 10.1098/rstb.2007.2177. CrossRef. Google Scholar.

143.                Medinski T., Freese D., Reitz T. (2018). Changes in soil phosphorus balance and phosphorus-use efficiency under long-term fertilization conducted on agriculturally used chernozem in Germany. Can J Soil Sci 98(4), 650–62. doi: 10.1139/cjss-2018-0061. CrossRef. Google Scholar.

144.                Chikowo R., Zingore S., Snapp S., Johnston A. (2014). Farm typologies, soil fertility variability and nutrient management in smallholder farming in Sub-Saharan Africa. Nutrient cycling agroecosystems 100(1), 1–18. doi: 10.1007/s10705-014-9632-y. CrossRef. Google Scholar.

145.                Achard F., Banoin M. (2003). Fallows, forage production and nutrient transfers by livestock in Niger. Nutrient Cycling Agroecosystems 65(2), 183–9. doi: 10.1023/A:1022111117516. CrossRef. Google Scholar.

146.                Karna R. D., Bauer S. (2020). Analyzing soil nutrient balances on small-scale farms in the mid-hills of Nepal: Do socio-economic factors matter for sustainable land use? Land Degradation Dev 31(18), 3014–23. doi: 10.1002/ldr.3632. CrossRef. Google Scholar.

147.                Zu D., Yang X., Su Z., Gu X., Yancang Wang Y. (2014). The soil nutrient monitoring system. Adv Sc. And Tech Lett, 88–95. doi: 10.14257/astl.2014.77.17. CrossRef. Google Scholar.

148.                Mhoro L., Semu E., Amuri N., Msanya B. M., Munishi J. A., Malley Z. (2015). Growth and yield responses of rice, wheat and beans to zn and Cu fertilizers in soils of mbeya region, Tanzania. Int J Agric Policy Res 3(11), 402–11. doi: 10.15739/IJAPR.067. CrossRef. Google Scholar.

149.                Ngetich F. K., Shisanya C. A., Mugwe J., Mucheru-Muna M., Mugendi D. N. (2012). The potential of organic and inorganic nutrient sources in sub-Saharan African crop farming systems. In: Soil fertility improvement and integrated nutrient management--a global prospective. p. 135–56. CrossRef. Google Scholar.

150.                Amuri N. A., Mhoro L., Mwasyika T., Semu E. (2017). Potential of soil fertility management to improve essential mineral nutrient concentrations in vegetables in Dodoma and kilombero, Tanzania. J Agric Chem Environ 6(02), 105. doi: 10.4236/jacen.2017.62007. CrossRef. Google Scholar.

151.                Abegaz A., Keulen H. V., Haile M., Oosting S. J. (2007). Nutrient dynamics on smallholder farms in teghane, northern highlands of Ethiopia. In: In advances in integrated soil fertility management in sub-Saharan Africa: Challenges and opportunities. Netherlands: Springer. p. 365–78. CrossRef. Google Scholar.

152.                De Valença A. W., Bake A. (2016). Micronutrient management for improving harvests, human nutrition, and the environment. In: Scientific project, vol. 24. Netherlands: Food & Business Knowledge Platform. CrossRef. Google Scholar.

153.                Bashagaluke J. B., Logah V., Opoku A., Sarkodie-Addo J., Quansah C. (2018). Soil nutrient loss through erosion: Impact of different cropping systems and soil amendments in Ghana. PloS One 13(12), e0208250. doi: 10.1371/journal.pone.0208250. CrossRef. Google Scholar.

154.                Ramisch J. J. (2010). Beyond the invisible: finding the social relevance of soil nutrient balances in southern Mali. In: Beyond the biophysical. Dordrecht: Springer. p. 25–48. doi: 10.1007/978-90-481-8826-0_2. CrossRef. Google Scholar.

Mhoro L, Meya AI, Amuri NA, Ndakidemi PA, Mtei KM and Njau KN (2023) Influence of farmers’ socio-economic characteristics on nutrient flow and implications for system sustainability in smallholdings: a review. Front. Soil Sci. 3:1112629. doi: 10.3389/fsoil.2023.1112629

Перевод статьи «Influence of farmers’ socio-economic characteristics on nutrient flow and implications for system sustainability in smallholdings: a review» авторов Mhoro L, Meya AI, Amuri NA, Ndakidemi PA, Mtei KM and Njau KN., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik