【摘要】 使用聚类 XRPD 模式和相应的总和可提取(Mehlich-3)营养浓度(B，Mg，K，Ca，Mn，Fe，Ni，Cu 和 Zn)的测量结合对数比成分数据分析来定义矿物质-营养素关系。

土壤矿物组成往往是复杂的和空间上多种多样的，每种矿物表现出特征化学性质，决定土壤养分的内在总浓度及其植物有效性。因此，定义土壤矿物质与养分之间的关系对于理解土壤固有的肥力对于可持续养分管理非常重要，而数据驱动的方法，例如数据聚类，可以让我们对这些关系进行新的详细评估[1]。

 

在这里，模糊 c 均值聚类算法被应用于来自衍射的935种土壤的 x 射线粉末撒哈拉以南非洲(XRPD)数据集，每种衍射图代表一种土壤矿物学的数字签名。从土壤矿物学连续体中客观地选择了9个矿物学上不同的类群，保留了每个类群中超过75% 的成员系数分位数的样本，产生了239个土壤数据集。因此，每个集群内的样本代表了来自不同农业生态环境的矿物学相似的土壤撒哈拉以南非洲。基于每个簇的平均衍射图的矿物定量化显示了9个组之间在石英、钾长石、斜长石、 Fe/Al/Ti-(Hydr)氧化物、层状硅酸盐(1:1和2:1)、铁镁石和方解石方面的显著矿物多样性。

 

使用聚类 XRPD 模式和相应的总和可提取(Mehlich-3)营养浓度(B，Mg，K，Ca，Mn，Fe，Ni，Cu 和 Zn)的测量结合对数比成分数据分析来定义矿物质-营养素关系。结果表明，Fe/Al/Ti/Mn-(Hdr)氧化物和长石是土壤总养分含量的主要控制因子，而2:1的层状硅酸盐是除 Fe 和 Zn 外所有可提取养分的主要来源。高岭土矿物是数据集中含量最丰富的层状硅酸盐类别，但并不代表营养来源，这反映了它们的化学组成缺乏营养和阳离子交换容量低。研究结果突出显示矿物质成分如何控制撒哈拉以南非洲土壤的总养分储备及其植物有效性。因此，土壤及其母体物质的典型角色塑造，仅以黏土粒度部分(即质地)和/或整体二氧化硅成分(即酸性和基本岩石类型)为基础，就可能掩盖了矿物质对土壤养分浓度的复杂贡献。

 

1.Benjamin M. Butler, Javier Palarea-Albaladejo, Keith D. Shepherd, Kamau M. Nyambura, Erick K. Towett, Andrew M. Sila, Stephen Hillier, Mineral–nutrient relationships in African soils assessed using cluster analysis of X-ray powder diffraction patterns and compositional methods,Geoderma, Volume 375, 2020, 114474, ISSN 0016-7061, https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114474.

 

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