Оценка состояния и потенциала почв в районах выращивания какао в Гане с использованием геовизуализации
Assessing the condition and capability of soils in cocoa districts of Ghana using geovisualization
Eric Kofi Doe, Emmanuel Morgan Attua, Jerome Agbesi Dogbatse, Benedicta Y. Fosu-Mensah
Аннотация (перевод)
Улучшение состояния сельскохозяйственных почв имеет важнейшее значение для обеспечения глобальной безопасности почв от деградации земель. Это требует использования комплексной геопространственной информации о почвах фермерских хозяйств, отсутствие которой препятствует устойчивому управлению почвами под какао (Theobroma cacao L.) в Западной Африке. Данное исследование направлено на обеспечение геопространственной наглядности (осведомленности) о состоянии и потенциале почв под какао. В частности, на изучение геопространственного распределения органического углерода почвы (OC), глины, pH, железа (Fe) и алюминия (Al) во всех районах выращивания какао в Гане. Был проведен визуальный анализ вторичных данных с географической привязкой, полученных в ходе обследования почв фермерских хозяйств, проведенного Национальной программой восстановления какао (NCRP) Совета по какао Ганы (COCOBOD). Данные были собраны на основе стратифицированной случайной выборки почв на глубине 20 cm на 739 вновь созданных фермах по выращиванию какао, охватывающих 60 Districts. R-GIS позволил провести описательный анализ, показавший средние значения и стандартные отклонения этих свойств почвы на уровне Districts на тематических картах с цветовой градацией. В целом почвы Cocoa District характеризовались низкими показателями: 0.42 g kg−1 OC, 5.3 pH, 0.09 cmolc kg−1 Fe при избытке Al более 7.48 cmolc kg−1. Потенциал глины в почве составил 22.2%. В сочетании с недостатком осведомленности, мер политики и экономических стимулов для улучшения этих условий это означает, что безопасность почв под какао также находится на очень низком уровне. Геовизуальные карты предоставляют пространственно детализированную информацию о почвах для управления и мониторинга безопасности почв под какао, в частности Al, OC и pH в Districts. Фермеры, специалисты служб распространения сельскохозяйственных знаний, почвоведы, агрономы, директивные органы, такие как COCOBOD, и специалисты-практики в области развития могут использовать эти результаты в качестве руководства по восстановлению почв под какао.
Оригинальная аннотация
Improving agricultural soil conditions is essential for attaining global soil security against land degradation. This requires the use of complex geospatial farm soil information, the absence of which hinders sustainable cocoa (Theobroma cacao L.) soil management in West Africa. This study seeks to create geospatial visibility (awareness) on the conditions and capabilities of cocoa soils. Specifically, to examine the geospatial distribution of soil organic carbon (OC), clay, pH, iron (Fe) and aluminium (Al) in the entire cocoa-growing Districts of Ghana. A visual analysis of geographically referenced secondary data from farm soil survey conducted by the National Cocoa Rehabilitation Programme (NCRP) of Ghana Cocoa Board (COCOBOD) was made. The data were collected based on stratified random sampling of soils at 20 cm depth in 739 newly established cocoa farms, covering 60 Districts. R-GIS enabled descriptive analysis that showed District level mean and standard deviation of these soil properties in colour-graduated thematic maps. Generally, Cocoa District soils were low with 0.42 g kg−1 OC, 5.3 pH, 0.09 cmolc kg−1 Fe with Al in excess of 7.48 cmolc kg−1. Soil clay capability was 22.2%. Combined with a dearth of awareness, policy and economic incentives to improve these conditions, imply cocoa soil security is very low as well. The geovisual maps provide spatially explicit soil information for managing and monitoring cocoa soil security, specifically, Al, OC and pH at the Districts. Farmers, agricultural extension workers, soil scientists, agronomists, policymakers like COCOBOD and development practitioners may use these findings as a guide for restoring cocoa soils.
Идентификаторы
Canonical: https://research.holos.house/w/43b9c58b-be14-4e32-b6ac-4588eaa886d3
DOI: 10.1016/j.soisec.2022.100058
OpenAlex: W4220695622