Verkenning van bodemsensoren voor de landbouw

BODEMBREED INTERREG

Verkenning van bodemsensoren voor de landbouw

Wageningen, 2012

AUTEURS

MC Hanegraaf, V Suresh Waghdhare, H van der Draai, MJG de Haas & DW Bussink

Met dank aan:

W Hoogmoed (Wageningen University), M Sultan (Wageningen University), F. van Egmond (Medusa),

R Koomans (Medusa) & H den Ouden (Nieuwland Geo Informatie).

Deze publicatie is beschikbaar via http://www.BodemBreed.eu/kennisloket en www.nmi-agro.nl

Citatie: MC Hanegraaf, V Suresh Waghdhare, H van der Draai, MJG de Haas & DW Bussink (2012)

Verkenning van bodemsensoren voor de landbouw. Interreg project BodemBreed 93 pp.

Aansprakelijkheidsbeperking

Deze publicatie werd met de meeste zorg en nauwkeurigheid opgesteld.

Ondanks de geleverde inspanningen kan dit echter niet garanderen dat de ter beschikking gestelde

informatie steeds volledig, juist, nauwkeurig of bijgewerkt is.

De gebruiker van deze publicatie ziet af van elke klacht tegen het Nutriënten Management Instituut,

haar medewerkers of de partners van het Interregproject BodemBreed, van welke aard ook, met

betrekking tot het gebruik van de via deze publicatie beschikbaar gestelde informatie.

In geen geval zullen het Nutriënten Management Instituut, haar medewerkers of de partners van het

Interregproject BodemBreed aansprakelijk gesteld kunnen worden voor eventuele nadelige gevolgen

die voortvloeien uit het gebruik van de via deze publicatie beschikbaar gestelde informatie.

nutriënten management instituut nmi bv

postbus 250

6+700 ag wageningen

binnenhaven 5

6709 pd wageningen

tel (088) 876 12 80

fax (088) 876 12 81

e-mail [email protected]

internet www.nmi-agro.nl

1

INHOUDSOPGAVE

Voorwoord 3

Gebruikte afkortingen 5

Samenvatting 7

1 Inleiding 9

1.1 Vraag naar adviessystemen op basis van sensoren voor bodemkwaliteit 9

1.2 Doelstelling van de verkenning ‘Optimalisering van monitonringssystemen’ 10

1.3 Werkwijze voor de verkenning 10

1.4 Leeswijzer 12

2 Bouwvoorbodemkunde en grondbewerking 13

2.1 Inleiding 13

2.2 Bodemeigenschappen 14

2.2.1 Draagkracht 14

2.2.2 Verkruimelbaarheid 14

2.2.3 Structuurstabiliteit 15

2.3 Bodemkenmerken en –parameters 17

2.3.1 Inleiding 17

2.3.2 Textuur 18

2.3.3 Bulkdichtheid 21

2.3.4 Vochtgehalte 21

2.3.5 Organische stof en aggregaatvorming 22

2.3.6 Overige parameters 23

3 Quickscan van bodemsensoren 25

3.1 Opzet 25

3.2 Resultaten 25

3.2.1 Elektrische en elektromagnetische straling 29

3.2.2 Gammastraling 30

3.2.3 optisch en radiometrisch 31

3.2.4 Overige 32

3.3 Discussie en selectie 33

2

4 Proefveldonderzoek 35

4.1 Inleiding 35

4.2 Materiaal en metoden 35

4.3 Overzicht resultaten 42

4.4 Algemene discussie 50

5 Ontwikkeling ‘proof of concept’ 51

5.1 RhoC/TDR 51


5.1.2 Indringingsweerstand 54

5.2 EM38 57

5.2.1 Textuur 57


5.2.3 Indringingsweerstand 60

5.3 NIRS 62

5.3.1 Verkruimeling 62

6 Effecten van grondbewerking op fysische aspecten van bodemkwaliteit 67

6.1 Interpretatie van de klassieke meetgegevens 67

6.2 Beoordeling fysische bodemkwaliteit 67

6.3 Korte en lange termijn effecten van grondbewerking 70

6.4 Is de verkregen kennis bruikbaar voor de praktijk? 74

7 Conclusies en aanbevelingen 77

Literatuur 81

Literatuur Quickscan 83

Bijlage 1. Kwantitatieve relaties tussen bodemparameters en bodemeigenschappen 85

Bijlage 2. Quickscan van sensoren 89

Bijlage 3. Regressievergelijkingen EM38 93

3

Voorwoord

In opdracht van de projectgroep van het Interreg project BodemBreed is een verkenning uitgevoerd

naar de mogelijkheden om bodemsensoren in te zetten voor het meten van, en het adviseren over

bodemstructuur en bewerkbaarheid. Dit rapport geeft de resultaten van het uitgevoerde

literatuuronderzoek en beschrijft de gemaakte verkenning. Op verzoek van de projectgroep is ook

enige aandacht besteed aan de effecten van verschillende vormen van grondbewerking op de

bodemstructuur en bewerkbaarheid.

Het werk is op enthousiaste wijze aangestuurd en begeleid door de projectgroep, die de

samenwerking met vele andere betrokkenen bij BodemBreed faciliteerde. Vanaf deze plaats bedank

ik de heer Gerard Meuffels (PPO) en de heer Dieter Cauffman (PIBO Campus) voor hun

samenwerking bij de proefveldonderzoek en de heer Paul Belder (LBI) voor het uitwisselen van

bodemgegevens. Veel dank is verschuldigd aan de heer Jona Lambrechts (provincie Limburg, België),

de heer Jan Valckx (provincie Limburg, België), mevrouw Martien Swerts (Vlaamse Overheid, Albon),

de heer Maarten Huybrechts (Boerenbond België), de heer Gido Lemmens (Arvalis), de heer Bert

Reubens (ILVO) en mevrouw Mieke Vandermersch (Provincie Vlaams-Brabant) voor hun bijdrage aan

de totstandkoming van dit rapport.

De verantwoordelijkheid voor de inhoud van dit rapport berust geheel bij de auteurs.

Marjoleine Hanegraaf

Projectmanager NMI

5

Gebruikte Afkortingen

AGD Aggregaat Grootte Distributie

BD BulkDichtheid

CEC Cation Exchange Capacity (kationen uitwissel capaciteit)

ECa Elektrical Conductivity (elektrische geleidbaarheid)

HM Horizontale Modus (EM 38)

HWC Hot Water extractable Carbon (heet water extraheerbare koolstof)

IW Indringingsweerstand

IDW Inverse Distance Weighing (omgekeerde afstand wegend)

MC Moisture Content (vochtgehalte)

NIRS Near Infra Red Spectroscopy (nabij infrarood spectroscopie)

NKG Niet-Kerende Grondbewerking

OS Organische Stof

R&D Research & Development (onderzoek & ontwikkeling)

s.e. Standard error (standaard fout)

SI Standard International (internationale standaard)

TDR Time Domain Reflectometry (tijd domein reflectrometrie)

VM Verticale Modus (EM38)

7

Samenvatting

Technisch gezien is de oorzaak van een matige bodemkwaliteit in minerale gronden vaak gelegen in

fysische aspecten van de bodemstructuur, waaronder verdichting en erosiegevoeligheid. Dit kan

direct tot uiting komen bij de zaaibedbereiding maar ook tijdens gewasontwikkeling en/of later bij de

oogst. Agrariërs zoeken daarom naar wegen om meer dan voorheen rekening te houden met de

bodemkwaliteit in een perceel en hebben behoefte aan adviezen over de bewerkbaarheid en de

bodemstructuur van percelen. Met de snelle ontwikkelingen op het gebied van sensoren is het in

principe mogelijk om dergelijke zaken te meten. Dit kan op termijn leiden tot adviezen voor de teelt

waarmee gewasopbrengst en -kwaliteit kunnen toenemen.

Een consortium van 11 Belgische en Nederlandse partners voert het project BodemBreed uit dat is

gericht op het verduurzamen van het landbouwkundig bodemgebruik in de Belgische provincies

Antwerpen, Vlaams-Brabant en Limburg en de Nederlandse provincie Limburg. Doel van het project

is het versterken van de kennis en inzichten van de bodem als samenhangend geheel, op zodanige

wijze dat de landbouwer met aangepaste en/of nieuwe maatregelen aan de slag kan. In opdracht van

BodemBreed verkent NMI de mogelijkheden voor de ontwikkeling van adviessystemen op basis van

bodemsensoren. Doelstelling van de opdracht ‘Optimalisering van monitoringssystemen’ is het

maken van een inventarisatie van reeds bestaande technieken (literatuurstudie) voor

bodemmetingen en de inzet en doorontwikkeling van bestaande technieken met metingen in het

veld. De centrale kennisvraag in deze verkenning is: Kunnen bodemsensoren bruikbare informatie

leveren over de bewerkbaarheid van landbouwgrond? Om deze vraag te beantwoorden is literatuur

en veldonderzoek uitgevoerd.

In de eerste fase van de verkenning is een overzicht gemaakt van relevante aspecten van fysische

bodemkwaliteit. Hierbij is vooral aandacht besteed aan de aspecten die van invloed zijn op de

bewerkbaarheid en berijdbaarheid van zand- leem- en lössgronden. Vervolgens is een inventarisatie

gemaakt van bestaande bodemsensoren en monitoringstechnieken (quickscan), waarbij de

geschiktheid van de sensoren om de fysische bodemkwaliteit te meten getoetst is aan de hand van

enkele criteria. Uit de meest geschikte sensoren is een keuze gemaakt voor aanvullend

veldonderzoek. Tijdens de tweede fase van het project zijn met sensoren metingen gedaan op een

drietal bestaande proefvelden in het werkgebied van BodemBreed. Op elk van deze proefvelden

worden verschillende vormen van grondbewerking (waaronder NKG) toegepast. Hoofddoel van het

veldonderzoek was het toetsen van het ‘proof of concept’ van de sensoren RhoC/TDR, EM38 en NIRS

voor toepassing in de bodem. Onderdeel hiervan was de calibratie en validatie van sensormetingen

8

met die van ‘klassieke’ bepalingen van bodemparameters (bulkdichtheid, textuur, indringings-

weerstand en Hot Water-extractable Carbon (HWC)). Aanpalend is enige aandacht besteed aan de

effecten van de verschillende vormen van grondbewerking op aspecten van de fysische

bodemkwaliteit.

Aanname bij het onderzoek was dat de dataset als geheel geschikt zou zijn voor calibratie en

validatie van de beoogde verbanden. Dat bleek niet het geval, omdat er voor vrijwel alle

bodemparameters significante verschillen bestonden tussen de locaties. Dit maakte het niet mogelijk

om generieke verbanden af te leiden. Het bleek wel mogelijk om enkele locatiespecifieke verbanden

af te leiden en te valideren, bijvoorbeeld tussen de bulkdichtheid en de RhoC; indringingsweerstand

en RhoC; textuur en EM38; bulkdichtheid en EM38. Geen verband kon worden vastgesteld tussen

aggregaat grootte distributie en HWC, evenmin bleek het mogelijk om HWC te schatten uit een met

NIRS opgebouwde calibratieset. Meting van HWC met NIRS bleek wel mogelijk, maar de calibratieset

bevatte onvoldoende data van gronden die vergelijkbaar zijn met de in dit onderzoek betrokken

percelen.

Voordat het tot ontwikkeling van adviessystemen kan komen is er nog een lange R&D-weg te gaan.

Belangrijk leerpunt uit het onderzoek is dat grotere datasets nodig zijn om verbanden tussen

sensoren en bodemparameters aan te tonen. Een werkmodel voor nieuw onderzoek zou kunnen zijn:

1) sensoren calibreren en valideren in enkele percelen die dicht bij elkaar liggen, met weinig

verschillen (in textuur, topografie, management) en met veel meetpunten per perceel; 2)

ontwikkelen van meer algemeen geldende verbanden.

9

1 Inleiding

1.1 Vraag naar adviessystemen op basis van sensoren voor bodemkwaliteit

Gewasopbrengst en -kwaliteit variëren vaak sterk op percelen met een grote variatie in

bodemkwaliteit. In de tweede helft van de 20e eeuw wist men de landbouwproductie te verhogen

door onder andere een intensieve grondbewerking en een relatief hoge bemesting. Europese

wetgeving (Nitraatrichtlijn) heeft geleid tot beperkingen in het mineralengebruik, waardoor het

belang van een goede bodemkwaliteit is toegenomen. Technisch gezien is de oorzaak van een matige

bodemkwaliteit in minerale gronden vaak gelegen in fysische aspecten zoals de bodemstructuur,

waaronder verdichting en erosiegevoeligheid. Dit kan direct tot uiting komen bij de zaaibedbereiding

maar ook tijdens de gewasontwikkeling en/of later bij de oogst.

Agrariërs zoeken daarom naar wegen om meer dan voorheen rekening te houden met de

bodemkwaliteit in een perceel en hebben behoefte aan adviezen over de bewerkbaarheid en de

bodemstructuur van percelen. Met de snelle ontwikkelingen op het gebied van sensoren en de

introductie van GPS-plaatsbepalingstechnieken is het in principe mogelijk om dergelijke zaken te

meten. Dit zal leiden tot plaatsspecifieke adviezen voor de teelt waarmee gewasopbrengst en -

kwaliteit kunnen toenemen. Dit althans is het beeld dat veel agrariërs en adviseurs voor ogen

hebben.

In de praktijk is het voor telers echter vaak onduidelijk welke waarde en betekenis nieuwe

monitoringstechnieken kunnen hebben en of ze ook voldoende betrouwbare informatie opleveren

voor de bedrijfsvoering. De toepassing van sensoren als managementinstrument betreft vooralsnog

vooral gewassensoren; bodemsensoren zijn nog in ontwikkeling. Het zichtbaar maken van de

bodemvariatie –in kaartvorm – is de meest bekende toepassing. Veelal denkt men dat dit alleen

geschikt is in precisielandbouw, maar dat hoeft niet het geval te zijn. In theorie zou men met een

bodemsensor snel verschillen in de bewerkbaarheid van percelen kunnen vaststellen, om op basis

daarvan verdere beslissingen te nemen. Een andere mogelijke toepassing is de ontwikkeling van

‘plaatsspecifiek bodembeheer’, met als doel elk deel op de beste manier te bewerken.

Vraag van deze studie is of sensoren de klassieke grondanalyse kunnen vervangen of aanvullen, en

hoe de resultaten kunnen worden geïnterpreteerd. Ook is er behoefte aan informatie over reeds

beschikbare adviezen op basis van de sensorgegevens en over de kosten en baten van het gebruik

van sensoren. Uit onderzoek binnen het Nederlandse project Kennis Op De Akker15 bleek dat voor

vrijwel alle sensortoepassingen geldt dat er sprake is van een leerproces, zowel vanuit het oogpunt

10

van R&D als van de landbouwer die met de nieuwe techniek aan de slag wil. Aangezien de

technieken al behoorlijk ver zijn ontwikkeld voor gewassensoren, zal daar de focus moeten liggen op

het interpreteren en vertalen van de gegevens naar praktijkmaatregelen voor de teler. Voor

bodemsensoren echter staat de ontwikkeling van de technieken zelf, en de toepassing in het veld,

nog in de kinderschoenen.

1.2 Doelstelling van de verkenning ‘Optimalisering van monitoringssystemen’

Een consortium van 11 Belgische en Nederlandse partners voert het project BodemBreed uit dat is

gericht op het verduurzamen van het landbouwkundig bodemgebruik in de Belgische provincies

Antwerpen, Vlaams-Brabant en Limburg en de Nederlandse provincie Limburg. Doel van dit project is

het versterken van de kennis en inzichten van de bodem als samenhangend geheel, op zodanig wijze

dat de landbouwer met aangepaste en/of nieuwe maatregelen aan de slag kan. De deelaspecten

waaraan, vanuit het perspectief van een duurzame land- en tuinbouw, aandacht wordt besteed zijn

bodemvruchtbaarheid (chemisch, fysisch, biologisch), bodemweerbaarheid en erosiebeperking.

Vanuit het project BodemBreed is een zevental acties benoemd om het innovatieproces tot stand te

brengen. Inzicht in de effecten van landbouwkundige maatregelen op de bodemkwaliteit is van

belang voor zowel de praktijk (landbouwers, onderwijs, voorlichting en onderzoek) als het beleid

(regionale overheden, waterschap). Doelstelling van de 2e actie is het in kaart brengen van

innovatieve ontwikkelingen in monitoringstechnieken en zo mogelijk het operationeel maken /

uittesten ervan in de praktijk. In opdracht van BodemBreed verkent NMI de mogelijkheden voor de

ontwikkeling van adviessystemen op basis van bodemsensoren.

In deze verkenning staan de volgende kennisvragen centraal:

1. Kunnen bodemsensoren bruikbare informatie leveren over de bewerkbaarheid van

landbouwgrond?

2. Is de verkregen kennis voldoende praktijkrijp voor het nemen van beslissingen over de

verschillende vormen van grondbewerking?

1.3 Werkwijze voor de verkenning

Het project “Optimalisering van Monitoringssystemen” beoogt kennis over adviessystemen voor de

Doelstelling van de opdracht ‘Optimalisering van monitoringssystemen’ is het maken van een

inventarisatie van reeds bestaande technieken (literatuurstudie) voor bodemmetingen en de inzet

en doorontwikkeling van bestaande technieken met metingen in het veld.

11

bewerkbaarheid (in brede zin) van landbouwgronden beschikbaar te stellen en een bijdrage te

leveren aan de verdere ontwikkeling daarvan. Met monitoringstechnieken wordt hier specifiek

gedoeld op hightech instrumenten die in principe geschikt zijn voor routinematige en

kosteneffectieve metingen van één of meer bodem- en gewasparameters in het veld. Het gaat om

hightech technieken waarmee verschillen in fysische bodemomstandigheden (vocht, temperatuur,

verdichting, organische stof, bewerkbaarheid, berijdbaarheid en bodemgezondheid) kunnen worden

opgespoord als ook technieken waarbij gebruik wordt gemaakt van indicatorplanten.

Uitgangspunt is dat een focus op alleen de technische aspecten van sensoren en

monitoringssystemen voor fysische aspecten van bodemkwaliteit onvoldoende is. Om te komen tot

praktijkrijpe sensorgebaseerde adviessystemen is behalve de operationele beschikbaarheid van

sensoren ook een kader nodig voor de interpretatie van de meetgegevens waarop concrete adviezen

worden gebaseerd. De verwachting is dat voor de huidige generatie bodemsensoren niet alle

benodigde kennis beschikbaar is en dat sensoren en/of de adviessystemen moeten worden

doorontwikkeld. Het werkproces voor de te maken verkenning bestaat uit een aantal stappen,

waarvan de kern wordt gevormd door een beoordeling van het ‘proof of concept’ van enkele

perspectiefvolle sensoren/adviessystemen of het leveren van een aanzet daarvoor.

In deze verkenning is de gehanteerde werkwijze als volgt. Eerst is een overzicht gemaakt van

relevante aspecten van fysische bodemkwaliteit. Hierbij is vooral aandacht besteed aan de aspecten

die van invloed zijn op de bewerkbaarheid en berijdbaarheid van zand- leem- en lössgronden.

Vervolgens is een inventarisatie gemaakt van bestaande bodemsensoren en monitoringstechnieken

(quickscan), waarbij de geschiktheid van de sensoren om de fysische bodemkwaliteit te meten

getoetst is aan de hand van enkele criteria. Uit de meest geschikte sensoren is een keuze gemaakt

waarvan de inzet en doorontwikkeling is getoetst in het veld. De terreinmetingen hebben

plaatsgevonden gedurende in maart en mei 2011, in enkele proefvelden van het project

BodemBreed. De resultaten van literatuuronderzoek, quickscan en terreinmetingen zijn gebruikt om

Definitie van een ‘proof of concept’ is (Wikipedia): A proof of concept or a proof of principle is

realization of a certain method or idea(s) to demonstrate its feasibility, or a demonstration in

principle, whose purpose is to verify that some concept or theory is probably capable of being

useful. A proof-of-concept may or may not be complete, and is usually small and incomplete. A

proof of concept of an idea is usually considered a milestone on the way to a fully functioning

prototype.

12

een ‘proof of concept’ van enkele adviessystemen te beoordelen en verder uit te werken. Uiteindelijk

worden hiervan aanbevelingen afgeleid om voor deze systemen de overstap te maken van R&D-fase

naar implementatie in de praktijk.

De bodemtypen in het werkgebied van BodemBreed zijn overwegend mineraal (zand- leem- en

lössgrond, in mindere mate kleigrond). Deze verkenning is dan ook afgebakend tot de toepassing van

sensoren in deze bodemtypen. Omdat elders binnen het project BodemBreed ruim aandacht wordt

besteed aan het thema ‘erosiegevoeligheid’, wordt dit thema in deze verkenning buiten beschouwing

gelaten. Lopende en/of reeds afgeronde deelprojecten binnen BodemBreed zijn de algehele

beschrijving van bodemkwaliteit20, meerdere onderzoeken naar Niet-kerende grondbewerking (in

vergelijking met ploegen) en een onderzoek naar Verdichting13. Het gehele project bouwt voort op

de resultaten van het Interregproject Erosiebestrijding. De onderhavige verkenning sluit hierbij aan

en maakt, waar mogelijk, gebruik van resultaten uit deze deelprojecten.

1.4 Leeswijzer

Hoofdstuk 2 gaat in op de fysische aspecten van bodemkwaliteit, met name in de bouwvoor, en de

betekenis daarvan voor de grondbewerking. De begrippen draagkracht, verkruimeling en

structuurstabiliteit worden besproken en de rol van bodemkenmerken (onder andere textuur,

bulkdichtheid en organische stof) uitgelegd. Hoofdstuk 3 bespreekt de opzet en de resultaten van de

quickscan van bodemsensoren. Met twee mind maps wordt een overzicht gegeven van onder andere

de kostprijs en de meettechnologieën. Centraal in Hoofdstuk 4 staan de opzet, uitvoering en de

algemene resultaten van het veldonderzoek. Eerst is een keuze gemaakt van de te toetsen sensoren

(RhoC, EM38, NIRS) en van de klassieke bodemmetingen (onder andere bulkdichtheid, textuur, Hot

Water-extractable Carbon). Het veldonderzoek heeft plaatsgevonden op 3 percelen met op elk

perceel verschillende vormen van grondbewerking. Hoofdstuk 5 bevat per sensor de

calibratie/validatie en statistische toetsing. Hoofdstuk 6 bevat een beknopte beschrijving van de

effecten van grondbewerking op bodemparameters. Tenslotte vermeldt Hoofdstuk 7 de conclusies

en aanbevelingen.

13

2 Bouwvoorbodemkunde en grondbewerking

2.1 Inleiding

De bodem als groeimedium voor landbouwgewassen heeft een breed scala van fysische, chemische

en biologische kenmerken. Een veelgebruikte definitie van bodemkwaliteit is “het vermogen van de

bodem om een gezond groeimedium te bieden aan gewassen, die voldoende vocht, zuurstof en

nutriënten levert voor het halen van een rendabele productie, bij een acceptabele belasting van het

milieu8. In het kader van BodemBreed is een systematische en uitgebreide beschrijving gemaakt van

relevante begrippen en bodemprocessen in de ILVO-studie “Bodemkwaliteit en landbouw: een

literatuurstudie”20. Aan het thema verdichting is binnen BodemBreed apart aandacht besteed in de

literatuurstudie “Bodemverdichting op landbouwgrond (Van Holm et al., 2011). Wat betreft fysische

bodemeigenschappen blijkt uit deze rapporten dat telers veel belang hechten aan kennis over de

optimale draagkracht, de verkruimelbaarheid en de structuurstabiliteit van hun grond. Goede

fysische eigenschappen verminderen het risico op erosie en maken een goede technische

uitvoerbaarheid van de benodigde werkzaamheden mogelijk. De onderhavige studie bouwt voort op

deze kennis door de mogelijke inzet van bodemsensoren te verkennen. Centraal hierbij staan de

bodemstructuur en de bewerkbaarheid van de grond, in voor- en najaar (zaaibedbereiding en oogst).

Het verkrijgen en behouden van een goede bodemkwaliteit vraagt om bodemmanagement dat naast

fysische eigenschappen ook de chemische en biologische eigenschappen bevordert3,4. Voorbeelden

hiervan zijn bekalken (bij een pH-afhankelijke verdichting), het stimuleren van bodemleven (inclusief

regenwormen) en de toediening van organisch materiaal. De bewerkbaarheid van grond wordt niet

alleen bepaald door dergelijke intrinsieke bodemeigenschappen, maar ook door externe factoren

zoals het gewas en de weersomstandigheden. Adviezen voor grondbewerking zullen hier idealiter

rekening mee houden.

Voor de grondbewerking zelf is een breed scala aan werktuigen beschikbaar die ieder op een andere

manier de bodemstructuur trachten te verbeteren. Bekende voorbeelden zijn de ploeg, eg en

cultivator. De laatste 10 jaar is veel ervaring opgedaan met andere manieren van grondbewerking,

met name de Niet-Kerende Grondbewerking NKG). Hierbij wordt de grond niet gekeerd maar

opgetild, of soms zelfs helemaal niet bewerkt. Naast de werktuigkeuze kan een akkerbouwer andere

maatregelen nemen rondom de grondbewerking, zoals het zorgen voor een juiste bandenspanning

en gebruik maken van goede veldomstandigheden. Als positieve ervaringen met NKG worden een

betere bodemstructuur en handhaven van de organische stof (OS) in de toplaag genoemd; bij de

14

negatieve wordt onder meer een grote onkruiddruk genoemd. Soms geeft NKG juist meer

verdichting. Als belangrijkste aspecten van de fysische bodemkwaliteit in de bouwvoor worden

onderscheiden: de draagkracht, de verkruimelbaarheid en de structuurstabiliteit16

2.2 Bodemeigenschappen

2.2.1 Draagkracht

De draagkracht is afhankelijk van de dichtheid en de vochttoestand. Verdichting van de bouwvoor

kan relatief makkelijk hersteld worden door teeltmaatregelen, verdichting van de ondergrond is

veelal langdurig (meer dan 10 jaar) en kan slechts moeizaam hersteld worden. Op percelen waar de

draagkracht groot genoeg is voor berijding is ook de vochttoestand voor een goede

verkruimelbaarheid bereikt. Voor land- en tuinbouw op zand is de draagkracht belangrijk voor de

bewerkbaarheid en berijdbaarheid. Er mag hierbij geen verdichting van de bodem optreden in de

bouwvoor of ondergrond. Op zavel- en kleigronden stelt de verkruimelbaarheid (zie 2.3) hogere eisen

aan de uitdrogingstoestand van de grond dan er voor voldoende draagkracht nodig is. In de literatuur

zijn geen vuistregels gevonden om de draagkracht te kwalificeren.

2.2.2 Verkruimelbaarheid

Het begrip verkruimelbaarheid in kwalitatieve zin heeft betrekking op het gemak (de energie)

waarmee de grond kan worden gebroken, bij een hiervoor optimaal vochtgehalte. Voor een

beoordeling van de verkruimelbaarheid, van belang voor de werktuigkeuze, let men vooral op de

bodemaggregaten. De verkruimelbaarheid is afhankelijk van het lutum- en leemgehalte (meer lutum

betekent een sterkere binding), het organische stofgehalte (meer OS betekent beter verkruimelbaar)

en de pH (zware grond: hogere pH betekent lossere binding). Rekenregels om op basis van deze

bodemkenmerken de verkruimelbaarheid te berekenen zijn opgenomen in Bijlage 1a.

De lengte van het groeiseizoen wordt bepaald door de tijdstippen in voorjaar- en najaar waarop men

op een perceel aan de slag kan. Kenmerken van de bodem (bodemdichtheid en vochttoestand) en

van de werktuigen bepalen of de grondbewerking kan plaatsvinden en/of hoe groot de eventuele

schade is. Om zo lang mogelijk van het groeiseizoen te profiteren is zaaibedbereiding in het vroege

voorjaar gewenst en hiervoor moet de grond voldoende droog zijn om een goede verkruimeling te

krijgen en structuurschade te voorkomen. Rooivruchten moeten soms heel laat in het jaar kunnen

worden geoogst, waarbij de grond gemakkelijk van het product moet zijn te scheiden zonder

rooibeschadigingen. Een goede vochtafvoer is hiervoor belangrijk, want dan is de grond sneller

droog. Ondanks een goede vochtafvoer kunnen bij contractteelt toch problemen ontstaan, omdat bij

15

te natte omstandigheden moet worden geoogst. Het is dan zaak te weten op welke percelen men

het eerst aan de slag kan gaan.

Een veelgebruikte indeling in de aggregatie van bodemdeeltjes is gegeven in Tabel 2.1. De kleinste

aggregaten zijn micro-aggregaten (kleiner dan 0,002 mm). Deze zijn opgebouwd uit kleideeltjes,

organische verbindingen en kationen (aluminium, ijzer, calcium, magnesium, natrium en andere

positief geladen deeltjes). Deze micro-aggregaten worden door de uitscheidingsproducten en

activiteit van het bodemleven en wortels aaneen gekit tot grotere macro-aggregaten (0,25 mm) en

kluitjes. Tussen de bodemdeeltjes kunnen veel poriën (kleine holtes) aanwezig zijn of juist heel

weinig. De grootte van de poriën en de verdeling ervan hebben veel invloed op de lucht- en

waterhuishouding van de grond.

Tabel 2.1. Indeling van aggregatie van bodemdeeltjes27.

Hiërarchische

orde

Grootte mm Aaneengebonden door

Micro-

aggregaten

< 0,002 mm Van der Waalskrachten tussen kleideeltjes, organische verbindingen en

kationen

Micro-

aggregaten

0,002-0,25

mm

Organische verbindingen en uitscheidingsproducten van micro-organismen,

voornamelijk bacteriën

Macro-

aggregaten

> 0.250 mm Organische verbindingen en uitscheidingsproducten van schimmels en

bacteriën en wortels

Macro-

aggregaten

>2 mm Schimmeldraden en fijne wortels

2.2.3 Structuurstabiliteit

Met de term ‘bodemstructuur’ wordt gedoeld op de onderlinge binding en rangschikking van de

minerale en organische bodembestanddelen. De bouwstenen van de bodemstructuur zijn de

bodemaggregaten: kluitjes van aaneen gekitte vaste bodemdeeltjes (klei of zandkorrels), organische

stof en (meerwaardig positief geladen) kationen. Bij een goede structuur zijn de bodemdeeltjes met

elkaar verbonden tot stabiele aggregaten, die intact blijven als de grond bevochtigd wordt.

Voordelen van een goede bodemstructuur zijn:

• in het voorjaar kan men sneller het land op;

• het gewas heeft minder last van droogte omdat diepere beworteling mogelijk is;

16

• de beworteling is uitgebreider wat leidt tot een betere opname van voedingsstoffen;

• de draagkracht van de grond is beter zodat landbouwmachines de gewenste bodem- of

gewasbewerking kunnen uitvoeren; en

• de bodem laat zich goed bewerken.

Van een slechte bodemstructuur is sprake bij verdichting, verslemping of het ontbreken van een rulle

bodemstructuur. Voor een uitgebreide beschrijving van verdichting en mogelijke meetmethoden

wordt verwezen naar de literatuur28. Verdichting is in zand- en leemgronden belangrijk omdat het

niet of slechts gedeeltelijk op natuurlijke wijze herstelt waardoor woelen noodzakelijk is. Dit is echter

een noodoplossing omdat bij het woelen van de ondergrond ook de bodemstructuur in de

bovengrond wordt verstoord, wat nadelig is voor de bodemkwaliteit in de bouwvoor16. Bovendien

maakt eenmaal woelen de grond gevoelig voor herverdichten en wordt regelmatig woelen

noodzakelijk. Verdichting is te meten met de bulkdichtheid, met name aan veranderingen in de

bulkdichtheid over de profieldiepte. Een afgeleide van de bulkdichtheid is de ‘packing density’; beide

parameters zijn in elkaar om te rekenen24. Bijlage 1b geeft enkele vuistregels voor het bepalen van de

gevoeligheid voor verdichting als functie van de packing density en vochttoestand.

Als bodemaggregaten uiteenvallen onder invloed van regen, waardoor de poriën verstopt raken,

spreekt men van verslemping. Als een grond verslempt, is er sprake van te weinig binding tussen

bodemdeeltjes. Door de inslag van regendruppels ontstaat een schifting van bodemdeeltjes. Daarbij

verstoppen lutum- en siltdeeltjes de poriën tussen de zanddeeltjes of de bodemaggregaten. Zo

ontstaat een slemplaagje dat na drogen een slempkorst vormt. Dit bemoeilijkt de gasuitwisseling en

vochtindringing en verhoogt de weerstand die ontkiemend zaad ondervindt. Gronden met zeer

weinig lutum verslempen nauwelijks omdat er te weinig kleine poriën zijn die verstopt kunnen raken.

Gronden met een lutumgehalte > 20% verslempen evenmin, omdat de grote binding tussen de

bodemdeeltjes dit verhindert22.

De rol van organische stof voor de structuurstabiliteit hangt af van de textuur van de grond. In

kleigronden is de functie van organische stof vooral het tegengaan van verdichting (door het in stand

houden van water- en luchtgevulde poriën); in zandgronden zorgt de organische stof voor de

vorming van kluitjes en aggregaten. De binding tussen de bodemdeeltjes, en daarmee de stabiliteit

van de bodemaggregaten, wordt bepaald door chemische (pH, de kationenomwisselcapaciteit CEC

(Engels: Cation Exchange Capacity)) en biologische eigenschappen van de bodem (activiteit van

onder andere regenwormen, schimmels en bacteriën).

17

2.3 Bodemkenmerken en –parameters

2.3.1 Inleiding

In het voorgaande is aangegeven dat de bulkdichtheid, het vochtgehalte, de textuur, het OS-gehalte,

het bodemleven, de pH, en, in löss- en kleigronden, ook de CEC, belangrijke bodemkenmerken zijn

voor de draagkracht, verkruimelbaarheid en structuurstabiliteit. Deze factoren worden hieronder

kort besproken, waarbij de nadruk ligt op kwantitatieve kennis om een bouwvoor te beoordelen.

Hierbij ligt het accent op kenmerken en parameters die in het proefveldonderzoek (zie volgende

hoofdstuk) aan de orde komen. Referentiewaarden voor de bodemparameters, voor zover

beschikbaar uit de literatuur, zijn verzameld in Tabel 2.2 en worden in volgende paragrafen

toegelicht. Wat opvalt, is dat sommige parameters gericht zijn op gewasgroei, andere op

bodemkwaliteit. Er zijn weinig harde data beschikbaar om de geschiktheid van een grond voor

bodembewerking te beoordelen. Zo zou men van de bulkdichtheid graag de grenswaarden willen

weten tussen bewerkbaarheid en draagkracht.

Tabel 2.2. Referentiewaarden bodemparameters.

Bodemparameters Referentiewaarden Bron

Bulkdichtheid goede gewasgroei: 1110 – 1600 kg.m-3 1

slechte gewasgroei: 1470 – 1800 kg.m-3

Indringingsweerstand - max. 2,5 MPa 20

- max. 3 MPa

HWC 500 – 2000 mg.kg-1 16

AGD Kieming: min. 50% aggr. < 5 mm 11

Tegen gaan erosie: min. 50% aggr. > 5-10 mm

Vochtgehalte: voor bodembewerking geen referentiewaarden gevonden.

18

2.3.2 Textuur

Grond bestaat voor een groot deel uit minerale (van niet-organische oorsprong) deeltjes zoals zand

en klei. De textuur van een bodem geeft de omvang van de verschillende minerale fracties aan (de

korrelgroottesamenstelling). De textuur is een bodemkenmerk dat in principe gedurende vele jaren

onveranderd blijft. Uitzondering hierop zijn plaatsen waar sterke erosie heeft plaatsgevonden, zoals

in het zuidelijk deel van het projectgebied: het zuiden van de provincies Vlaams-Brabant, Belgisch-

Limburg en Nederlands-Limburg. Een belangrijk kenmerk van erosie is dat het gewichtsafhankelijk is:

lichte deeltjes worden eerder en verder verplaatst dan zwaardere deeltjes. Erosie is daarom

gerelateerd aan de textuur van grond. Het is zeer goed mogelijk dat als gevolg van erosie de

onderlinge verhouding van de fracties minerale delen is veranderd. Informatie over de textuur, zoals

die op bodemkaarten e.d. te vinden is, is zeer waarschijnlijk verouderd. Ook de organische

stofgehalten van percelen kunnen door erosie verlaagd zijn. Het organische-stofgehalte is echter

door middel van een routine grondonderzoek goed te bepalen. De textuurbepaling volgens de

pipetmethode is arbeidsintensief en daardoor duur; het wordt in Nederland nauwelijks aangevraagd

door agrariërs. Bij de Bodemkundige Dienst in België wordt standaard van elk grondmonster bij

binnenkomst handmatig een schatting van de textuur gemaakt. Een mogelijk alternatief voor de

textuurbepaling, in Nederland, is een schatting van de textuur met een bodemsensor, zoals de EM38.

In hoofdstuk 5 wordt nader ingegaan op deze mogelijkheid.

Een universele benaming van de textuur bestaat niet; zelfs binnen Nederland zijn er verschillende

systemen. Een veelgebruikte textuurindeling voor respectievelijk België en Nederland is gegeven in

Tabel 2.3.

Tabel 2.3. Korrelgrootteverdelingen in België en Nederland.

België (Centrum voor Bodemkartering)5 Nederland (Stiboka)25

Fractie Grootte (µm) Fractie Grootte (µm)

Zand 50-2000 Zand 50-2000

Leem 2-50 Leem 0-50

Klei 0-2 . Lutum 0-2

. Slib 0-16

. Sloef 2-16

. Löss 16-50

Silt

19

In het Nederlandse spraakgebruik worden klei en lutum door elkaar gebruikt, aangezien ze dezelfde

korrelgrootte aangeven. Kleideeltjes (0-2 µm) hebben een negatieve lading waardoor er via

kationbruggen stabiele verbindingen gevormd worden tussen de bodemdeeltjes waardoor er

(micro-)aggregaten ontstaan. Deze micro-aggregaten kunnen weer aaneengebonden worden tot

grotere aggregaten en kruimels, zodat er uiteindelijk een stabiele kruimelstructuur kan ontstaan. Bij

een goede kruimelstructuur zullen er voldoende kleine en grote poriën aanwezig zijn voor een goede

voorziening van vocht en lucht. De opbouw van de bodemstructuur en het vochthoudend vermogen

van de bodem zijn groter bij hogere kleigehalten. Bij een kleigehalte >15 % worden de gronden

zwaarder bewerkbaar: de binding tussen de kleideeltjes is zo sterk dat de bodem bij bewerking niet

makkelijk verkruimelt: bij droge omstandigheden blijven er veel grove kluiten en bij natte

omstandigheden treedt verdichting op.

Uit de tabel blijkt dat in België en Nederland soms dezelfde namen aan andere fracties worden

gegeven. De fractie 0-2 µm is de fractie die veel bijdraagt aan fysische bodemeigenschappen

(bodemstructuur, CEC, slempgevoeligheid, zwel- en krimpvermogen en vochtbindend vermogen).

Een ander onderscheid in de Nederlandse textuur is het gehalte afslibbaar; deze fractie duidt deeltjes

aan in de fractie 0-16 µm. De benaming stamt af van de vroeger gebruikte bepalingsmethoden voor

verschillende fracties. De fractie afslibbaar was indertijd een norm om de zwaarte (met het oog op de

bewerkbaarheid) van een grond aan te geven. Het belang van de sloeffractie komt vooral tot uiting in

de fysische eigenschappen van grond. De sloefdeeltjes en de poriën ertussen zijn kleiner dan in zand,

en kunnen daardoor een capillaire werking hebben en vocht vasthouden.

Tegenwoordig worden de fracties afslibbaar en sloef niet meer gebruikt om bodems te

karakteriseren, maar gebruikt men hiervoor het lutumgehalte. De huidige indeling in grondsoorten

onderscheidt kleigrond: > 25% lutum; zavelgrond: 8-25% lutum, en zandgrond: 0-8% lutum.

Bodemtyperingen op basis van de textuur zijn vast te stellen met behulp van een textuurdriehoek

waarvoor België en Nederland een eigen versie hebben (Figuur 2.1).

20

Figuur 2.1. De textuurdriehoek. Boven: BE5; onder: NL16 (eolische afzettingen).

In Nederland zijn er opmerkelijke verschillen tussen de mariene / fluviatiele afzettingen enerzijds en

de eolische (wind) afzettingen anderzijds. Deze verschillen berusten op de lutum-silt verhouding. Van

oudsher bestonden verschillende benamingen voor deze afzettingen, bijvoorbeeld klei tegenover

leem. Daarom bestaan er in Nederland twee textuurdriehoeken, één voor de niet-eolische en één

voor de eolische afzettingen.

21

2.3.3 Bulkdichtheid

De soortelijke massa van grond wordt aangeduid met de bulkdichtheid in kg/m3 (ook wel met de

niet-S.I. eenheid g/cm-3) en wordt bepaald door de omvang van de verschillende minerale en

organische fracties. Het gebruik van zware werktuigen en versnelde afbraak van organische stof

maken dat de bulkdichtheid toeneemt. Dit komt tot uiting in verdichting en afname van de

porositeit. De bulkdichtheid van de grond is een hulpparameter bij het vaststellen van verschillende

bodemeigenschappen, zie hiervoor bijvoorbeeld de Verdichtingsstudie13. Minimum en maximum

waarden voor de bulkdichtheid voor wortelgroei variëren met de textuur, zoals weergegeven in

Tabel 2.4.

Tabel 2.4. Algemene relatie tussen bulkdichtheid en wortelgroei1.

Bodemtextuur Ideale bulkdichtheid Beperkende bulkdichtheid

(kg.m-3) (kg.m-3)

Zandig < 1600 > 1800

Siltig < 1400 > 1650

Kleiïg <1100 > 1470

Andere auteurs hebben vonden echter dat de bulkdichtheid geen goede indicator is voor

bodemkwaliteit17. Uit hun onderzoek naar de mogelijke toename in de bulkdichtheid bij overgang

van gangbare grondbewerking naar no-tillage maatregelen kon een dergelijke toename niet worden

aangetoond.

2.3.4 Vochtgehalte

Vocht in de bodem werkt als een oplos- of glijmiddel. De bodemdeeltjes verliezen hun onderlinge

bindingskracht bij toenemend vochtgehalte; de bodem wordt plastisch, versmeerbaar en zal

uiteindelijk gaan vervloeien. Het vochtgehalte is daarmee dan ook een belangrijk criterium voor het

kiezen van het bewerkingstijdstip in het voor- en najaar. Het vochtgehalte waarbij vervloeiing

optreedt is sterk afhankelijk van de bodemtextuur en het gehalte aan organische stof. Kleigronden

kunnen veel meer vocht opnemen dan zandgronden. Om de vochttoestand van verschillende

gronden enigszins te kunnen vergelijken wordt de vochttoestand van de bodem vaak uitgedrukt met

de vochtspanning of het logaritme daarvan, de pF waarde. De pF waarde is een maat voor de sterkte

22

van de binding van het water aan de bodemdeeltjes, en daarmee ook voor de beschikbaarheid van

water voor gewasgroei.

2.3.5 Organische stof en aggregaatvorming

De aggregaat grootte distributie (AGD) van een grond geeft aan in hoeverre de bodemstructuur

voldoende kleine aggregaten bevat die een goede kieming van zaad mogelijk maken en de vroege

gewasontwikkeling ondersteunen. Streefwaarde hiervoor is een aandeel van 50% aggregaten dat

kleiner is dan 5 mm11. Het is daarom belangrijk om voor de verschillende bodemtypen te weten wat

het effect is van de verschillende methoden van grondbewerking op de AGD. Met name van de

verschillende vormen van NKG is hierover weinig bekend. De AGD kan door zeven van de grond

worden bepaald. Dit is handwerk en wordt in het laboratorium gedaan, waardoor de methode

relatief veel arbeid en tijd kost. Sneller resultaat wordt verkregen met een visuele beoordeling van de

aggregaten in het veld. Hiervoor is een zekere vaardigheid van de waarnemer nodig. In de

landbouwpraktijk worden beide methoden slechts beperkt gebruikt. Er is dan ook behoefte aan een

methode die snel, betrouwbaar en kosteneffectief de aggregatie in beeld brengt.

Een nieuw perspectief voor zo’n methode is het meten van een specifieke fractie van de organische

stof, dat als kitmateriaal door het bodemleven wordt uitgescheiden. Dit kitmateriaal dient als

bindmiddel tussen de bodemdeeltjes (mineraal en organische stof), het begin van aggregatie. Deze

fractie kan worden bepaald door extractie van het grondmonster met heet water (Hot Water-

extractable Carbon). De hoeveelheid HWC correleert met de mate van grondbewerking9,10. Deze

auteurs vonden een spreiding in de HWC-waarden van teeltsystemen natuur > extensief grasland

>intensief grasland > akkerbouw > tuinbouw. Anderen6 vergeleken verschillende vormen van

grondbewerking in de akkerbouw, om erosie in lössgronden tegen te gaan. Zij vonden in de laag 0-15

cm hogere gehalten HWC en macro aggregaten (0,25 - 2 mm) in zowel no-tillage en shallow-tillage

dan in gangbare tillage. Aangezien HWC in verband wordt gebracht met aggregaatvorming, en macro

aggregaten met erosiebestendigheid, trokken de auteurs de conclusie dat no-tillage en shallow-

tillage goede methoden zijn om erosie te bestrijden. Kanttekening hierbij was dat deze hogere

gehalten ook (mede) het gevolg kunnen zijn van de achtergebleven gewasresten in de no tillage en

shallow-tillage objecten.

23

2.3.6 Overige parameters

Het effect van de zuurgraad van grond op de bodemstructuur is tweeledig. In de eerste plaats is de

pH van invloed op de kationenbezetting van de CEC van kleideeltjes. Bij een lage pH verdringen de

H+-ionen de Ca-ionen. Omdat het juist de Ca is die bij lutum zorgt voor stevige kationbruggen

waarmee de kleideeltjes verbonden worden tot micro-aggregaten en kruimels hebben zure

kleibodems een slechte bodemstructuur. In de tweede plaats is de pH van invloed op de activiteit van

het bodemleven. Die activiteit bestaat uit transport en verkleinen van vers organisch materiaal, en de

afbraak ervan. Hierbij komen kittende stoffen vrij die van belang zijn voor de kluitvorming. Bij zowel

een lage als een hoge pH neemt de activiteit van het bodemleven af.

De CEC van grond wordt gevormd door het klei/humuscomplex, een samenstelsel van klei- en

humusdeeltjes. Dit complex is een bron van voedingsstoffen voor planten en beïnvloedt in klei- en

lössgronden ook de bodemstructuur. In zandgronden is de CEC meer dan in kleigronden afhankelijk

van de organische stof. Het effect van de CEC op de bodemstructuur komt tot uiting bij teveel kalium

(K) en/of magnesium (Mg) aan het complex, dan treedt verdichting op. Bekalking met een calcium

(Ca) houdende meststof zal dan de bodemstructuur doen verbeteren. Voor het signaleren van

verdichting in klei- en lössgronden kan voor grasland de CEC-driehoek worden gebruikt, die is

gebaseerd op de verhouding tussen K, Mg en Ca aan het complex2.

De activiteit van het bodemleven (vooral schimmels en bacteriën) speelt een belangrijke rol bij de

aggregatie door de uitscheiding van stoffen die bodemdeeltjes en micro-aggregaten aan elkaar kitten

tot macro-aggregaten31. Schimmeldraden en fijne wortels houden de kluitjes bijeen. Kleine

bodemdieren zoals regenwormen bevorderen de structuur door het graven van gangen en holletjes

en het mengen van organische stof (OS) met de minerale bodemdeeltjes.

25

3 Quickscan van bodemsensoren

3.1 Opzet

Het optimaal benutten van de bodemkwaliteit en/of het opheffen van een matige fysische

bodemkwaliteit vraagt om het kiezen van de juiste bodemmaatregelen. Om dit te kunnen doen is

monitoring van de bodemkwaliteit op en binnen perceelsniveau gewenst. De monitoring kan gericht

zijn op algemene kenmerken van bodemkwaliteit zoals pH en organische stof, maar ook op specifieke

aspecten zoals de aanwezigheid van storende lagen. Hiervoor zijn in principe diverse, op

verschillende technieken gebaseerde sensoren beschikbaar. Om een goed beeld te krijgen van de

verschillende systemen en deze te kunnen beoordelen op hun geschiktheid om te adviseren over de

fysische bodemkwaliteit is een quickscan uitgevoerd. Uit de literatuur zijn gegevens verzameld over:

• namen van de sensor en van de leverancier;

• de achterliggende techniek van de sensor en of het een actieve of passieve meting betreft;

• soort systeem: vanuit de ruimte, op de trekker of ‘hand-held’;

• praktijkrijpheid: of de sensor nog in onderzoeksfase verkeert of beschikbaar is voor de markt

en met welke kosten; en

• bodemkenmerken waarover de sensor informatie verstrekt.

De nadruk ligt op meetsystemen in/aan grond; ook is gezocht naar systemen die aan de hand van de

gewasstand van groenbemesters een uitspraak mogelijk maken over de bodemstructuur. Voor de

quickscan is gebruik gemaakt van literatuur uit binnen- en buitenland en is gesproken met

deskundigen van met name de Wageningen Universiteit, PPO Lelystad en de Sensor Universe.

3.2 Resultaten

Een overzicht van de beschikbare sensoren is gegeven in Figuren 3.1 en 3.2. Voor een volledig

overzicht van de gevonden systemen wordt verwezen naar Bijlage 2 “Quickscan Bodemsensoren”.

Onderstaand worden de vier groepen kort besproken.

27

Figuur 3.1. Mind map Bodemsensoren. (1).

28

Figuur 3.2. Mind map Bodemsensoren (2).

29

3.2.1 Elektrische en elektromagnetische straling

Sensoren op basis van elektrische of elektromagnetische straling zijn er in vele uitvoeringen. Bekend

voorbeeld is de EM38 (Figuur 3.3), die informatie geeft over de schijnbare elektrische geleidbaarheid

(Engels: apparent Electrical Conductivity ECa). De ECa (uitgedrukt in milliSiemens per meter, mS/m) is

een maat voor verschillende bodemkenmerken zoals vochtgehalte, porositeit, zoutgehalte,

kleigehalte en temperatuur. De EM38 kan gegevens leveren over twee dieptes in de grond; de

horizontale modus (HM) meet tot ca. 75 cm beneden maaiveld, de verticale modus (VM) tot ca. 1.5

m. De meting gebeurt met een actieve procedure, dat wil zeggen er wordt een signaal in de grond

gebracht en de output van dit signaal wordt gemeten. De techniek om dit te meten maakt gebruik

van spoelen waarmee een elektromagnetisch veld wordt gecreëerd. Om de variatie in elektrische

bodemweerstand toe te kunnen schrijven aan bodemeigenschappen is een calibratie/validatie

procedure in het veld nodig.

Figuur 3.3. Hand-held Geonics EM38 electromagnetische meter voor de geleidbaarheid in bodems.

30

Met een EM38 is het mogelijk om kaarten te maken van de variatie binnen een perceel. Ook kan op

basis van de dikte van de lagen een bodemprofiel worden gemaakt. In bijlage 2, Tabel 2a, worden

diverse apparaten genoemd die het electromagnetische principe toepassen en soms verschillen in de

beoordeling. Dit heeft te maken met een andere situatie (grondsoort) waarin de sensor is ingezet en

beoordeeld.

Een sensor met een geheel ander doel, maar dat gebruik maakt van het dezelfde principe is Time

Domain Reflectometry (TDR)18, 31. TDR bepaalt de schijnbare diëlektrische constante van een

materiaal door de reistijd van de straling in het medium te meten. Een stroomstoot van zeer korte

duur wordt door een medium (de bodem) gestuurd. De terugkaatsing (Reflectometry) wordt grafisch

als functie van de tijd uitgezet (vandaar Time Domain). Op die wijze wordt de diëlektrische constante

van de bodem gemeten. De gemeten diëlektrische constante wordt dan met behulp van een

calibratiecurve omgerekend naar het volumetrisch vochtgehalte. De demping van het signaal in de

grond kan worden gebruikt bij het bepalen van de geleidbaarheid, ECa. Met als toepassing

beregening is TDR op dit moment waarschijnlijk de beste operationele bodemsensor.

3.2.2 Gammastraling

Sensoren die gammastraling meten maken soms gebruik van de achtergrondstraling, wat alleen in

een beveiligde omgeving kan gebeuren. Het is tegenwoordig echter goed mogelijk om met een kleine

hoeveelheid radioactief materiaal een actieve procedure te gebruiken. Als bodemsensor wordt een

pen met een radioactieve bron van lage activiteit in de bodem geschoven. Hiervoor wordt een

isotoop van het element Natrium gebruikt (namelijk 22 Na). Een deel van de straling keert terug, een

deel wordt geabsorbeerd. De verhouding tussen de terugkerende en geabsorbeerde straling is een

maat voor de bulkdichtheid van de grond. Het apparaat is ontwikkeld voor gebruik in het veld en de

gemeten bulkdichtheid is dan ook die in veldvochtige grond ( = nadat de neerslag is uitgezakt).

Bekende voorbeelden van dit type sensor zijn de Mol van de Soil Company23, die gammastraling uit

de bodem meet, en de RhoC (Multi Detector system for Underwater Sediment Activity) van Medusa

(Figuur 3.4) die actief een minieme hoeveelheid straling uitzendt. De combinatie van RhoC en TDR

wordt in de wegen waterbouw veel gebruikt om de bulkdichtheid van grond mee te bepalen. Het

lijkt mogelijk om de combinatie ook in te zetten op landbouwgronden.

31

Figuur 3.4. Het Medusa RhoC system, (1) de 22Na bron, (2) de γ-straling detector, (3) de ‘time

domain reflectometry (TDR) sensor, (4) het notebook en (5) de data logger, GPS en batterij (Jacobs et

al., 2009).

Naast de bulkdichtheid kan ook de bodemtextuur worden afgeleid met gammastraling, maar dan uit

de gammastraling die de bodem van nature uitzendt. Sporen van radioactieve stoffen komen in zeer

lage concentraties voor in de bodem en vormen qua stralingsbelasting geen gevaar voor de

volksgezondheid. Ondanks de lage concentraties kan de gammastraling van deze stoffen toch

worden gemeten. Uit onderzoek is gebleken dat verschillende mineralen en bodemtypen kunnen

worden onderscheiden doordat ze verschillen in concentraties radioactieve stoffen. Dit verschijnsel

noemt men de 'radiometrische vingerafdruk' van een mineraal. De mate waarin de mineralen

verschillen is afhankelijk van het soort mineraal (kleimineralen zijn anders dan zinkerts), van de

afkomst (graniet uit de Alpen is anders dan Schots graniet) en van de ouderdom (erosie van

mineralen leidt onder meer tot het uitwassen van radioactieve isotopen). Zo bevat klei bijvoorbeeld

meer radioactieve sporen dan zand. De vingerafdruk kan worden gekoppeld aan verschillende

eigenschappen van de grond (bijvoorbeeld de zware metaalconcentratie, de korrelgrootte, de

textuur, de mineraalsamenstelling). Met behulp van de correlatie naar velddata kunnen de

radiometrische data omgezet worden in gegevens over de gewenste bodemeigenschap. In principe is

het mogelijk om met de RhoC op verschillende diepten te meten.

3.2.3 Optisch en radiometrisch

Optische methoden maken gebruik van de reflectie van licht wanneer dit op een oppervlakte valt

(Figuur 3.5). Hiertoe is de apparatuur uitgerust met specifieke dioden om verschillende fracties in

een monster te meten. Eén van de mogelijke toepassingen is Near Infra Red Spectroscopy (NIRS).

32

Deze techniek wordt in het gronden gewasonderzoek steeds vaker gebruikt, onder andere voor de

meting van koolstofverbindingen. Met NIRSa kunnen verschillende bodemchemische parameters

worden gemeten, zoals koolstof (C)-verbindingen en nutriëntengehalten. Metingen met NIRS

vereisen een omvangrijke schaduwdataset voor de calibratie. Voor de kwaliteitsparameter van

organische stof, die een significante relatie heeft met de aggregaat grootte distributie, is een

dergelijke schaduwset nog niet beschikbaar. Wel zijn uit de wetenschappelijke literatuur diverse

voorbeelden bekend van bruikbare correlaties tussen HWC en verschillende NIRS-technieken29. Met

NIRS kan ook de minerale samenstelling van de grondmonsters worden bepaald, zodat deze techniek

voor meerdere adviesdoeleinden bruikbaar is. Een praktisch voordeel is de relatief geringe omvang

van de apparatuur, waardoor deze gemakkelijk hand-held kan worden meegenomen. De techniek

leent zich dus voor snelle indicaties van de bodemkwaliteit in het veld, mits er een goede

calibratielijn beschikbaar is.

Figuur 3.5. Lichtspectrum, met in het midden Infra Red; NIR bevindt zich in de range 1000 – 2500

nanometer.

3.2.4 Overige

De tabel ‘overige’ sensoren bevat systemen met verschillende werkingsprincipes (mechanisch,

akoestisch, pneumatisch, elektrochemisch). Van deze groep worden alleen de mechanische systemen

praktijkrijp geacht. Bekende voorbeelden van laatstgenoemde zijn de penetrometer en trekkracht-

/diepteregelingen op tractoren.

33

3.3 Discussie en selectie

Ruim 25 bodemsensoren zijn gevonden die met elkaar een breed scala van bodemeigenschappen

kunnen meten. De verzamelde gegevens zijn beoordeeld op het mogelijke gebruik van sensoren om

adviezen te geven over fysische bodemkwaliteit, in het bijzonder de bewerkbaarheid van de grond.

De resultaten staan in Bijlage 2. Op grond van dit overzicht worden de volgende observaties gedaan:

• Veel sensoren zijn niet op heel korte termijn (op afroep) beschikbaar; het is dus de vraag of

een teler er op tijd over kan beschikken als hij het apparaat moet huren. Over de kosten om

een sensor zelf aan te schaffen is niet veel kwantitatieve informatie bekend, maar

vermoedelijk zijn die aanschafkosten hoog. Gezamenlijk aanschaffen door een

werktuigcoöperatie kan hiervoor een oplossing zijn;

• Bodemsensoren worden vooralsnog overwegend gebruikt om perceelskaarten te maken van

bepaalde eigenschappen. Interpretatie van de informatie op de kaarten en een daaraan

verbonden advies ontbreken veelal;

• Een goedkope hand-held sensor voor bodemvocht ligt misschien meer voor de hand dan de

duurdere systemen waarvan de interpretatie en advies gericht zijn op beregening en niet op

grondbewerking; en

• Bij de toepassingsmogelijkheden van bodemsensoren voor advies met betrekking tot

grondbewerking kan onderscheid worden gemaakt in eenmalige waarneming van een

relatief onveranderlijke bodemparameter zoals die van de textuur, jaarlijkse waarneming van

veranderlijke factoren zoals de bodemstructuur, en van regelmatige waarnemingen tijdens

het groeiseizoen zoals het vochtgehalte. Onduidelijk is nog op welke schaal dit moet

gebeuren: op perceelsschaal of op regionale schaal of per grondsoort.

Vanwege de beperkte beschikbaarheid van geschikte sensoren en adviessystemen voor fysische

bodemkwaliteit, is besloten om het ‘proof of concept’ van enkele sensoren in het veld te toetsen.

Belangrijke tussentijdse conclusie is dat er voor de bodembewerkbaarheid geen kant-en-klare

oplossingen zijn gevonden, bestaande uit een sensor, een kader voor de interpretatie van

meetgevens en een onderbouwd praktijkadvies. Evenmin zijn systemen gevonden die aan de

hand van de gewasstand van groenbemesters een uitspraak doen over de fysische

bodemkwaliteit.

35

4 Proefveldonderzoek

4.1 Inleiding

Als focus voor de veldmetingen is in overleg met de stuurgroep gekozen voor het thema

grondbewerking. In de huidige situatie beschikken telers over weinig informatie om de fysische

bodemkwaliteit mee te nemen bij de keuze van grondbewerking (werktuig, diepte, tijdstip). De

informatiebehoefte betreft vooral het al dan niet optreden van bodemverdichting, in het bijzonder

de aanwezigheid van storende lagen, en de aggregaatstabiliteit. Andere nuttige informatie is de

vochttoestand van het perceel, als aanduiding of het perceel in goede omstandigheden kan worden

bewerkt. Voorts is het belangrijk om te weten of er, wat deze eigenschappen betreft, sprake is van

een grote variatie binnen het perceel (heterogeniteit van de bodem). Het invullen van deze

informatiebehoefte op zich is onvoldoende om de teler verder te helpen. Direct gekoppeld aan deze

informatie is de kennisvraag, hoe de data zijn te interpreteren en welke adviezen ervan kunnen

worden afgeleid.

Met sensoren is het in principe mogelijk om snel en kosteneffectief in de informatiebehoefte te

voorzien en daaraan een advies te koppelen. Met ‘in principe’ wordt gedoeld op het feit dat er op dit

moment voor het gestelde doel nog geen praktijkrijpe adviessystemen (bestaande uit sensor,

interpretatie+advies) beschikbaar zijn. Wel is uit de literatuur en gesprekken met deskundigen een

drietal perspectiefvolle adviessystemen benoemt. Deze drie adviessystemen werden in 2011 getoetst

in de praktijk. Doel van deze toetsing is de ontwikkeling van een ‘proof of concept’ van de systemen.

4.2 Materiaal en methoden

Proefvelden

De keuze van de proefvelden is door de projectgroep gemaakt op basis van een drietal criteria.

Het 1e criterium was dat op de percelen een teelt plaatsvindt waarbij de bewerkbaarheid een grote

rol speelt. Het 2e criterium was dat in een deel van de percelen NKG werd toegepast, zodat duidelijk

kan worden of de sensor de verschillen in grondbewerking detecteert. Het 3e criterium betrof het

totaal van de selectie en was dat de duur waarin NKG werd toegepast zou variëren. De keuze viel op

een drietal percelen waarin proeven zijn aangelegd naar de effecten van niet-kerende

grondbewerking (NKG) in vergelijking met conventionele manieren van grondbewerking. Dit zijn een

perceel van de praktijkproeven te Wijnandsrade (PPO) en Tongeren (PIBO), en een praktijkperceel

waarbij net wordt gestart met NKG (zie kader). Op beide onderzoeklocaties ligt een meerjarige proef

waarin ploegen wordt vergeleken met diverse vormen van NKG (toegepast gedurende,

respectievelijk, 10 en 3 jaar), met als teelt suikerbieten. Verwacht werd dat, alle behandelingen bij

36

elkaar genomen, een grote variatie in fysische bodemkwaliteit aanwezig zou zijn, die nodig is om

breed bruikbare relatie tussen sensormeting en klassieke meetmethode te kunnen vaststellen. Een

overzicht van de beschikbare gegevens (proefveldindeling; bodemanalyse) van de drie percelen is

gegeven in een aparte publicatie21.

Bodemsensoren

Hoofddoel van de metingen in het veld was het verkrijgen van datasets om voor elke sensor het

‘proof of concept’ uit te werken. De keuze voor sensoren is in het overleg met de projectgroep

gemaakt (zie kader).

Klassieke metingen

Met ‘klassieke metingen’ wordt in deze rapportage gedoeld op de laboratoriumbepalingen die

normaliter worden gebruikt om aspecten van de bodemkwaliteit te meten.

Sodemsensormetingen:

RhoC, gammastraling als maat voor de bulkdichtheid (in veldvochtige grond)

5 meetpunten per behandeling; diepte 0-15 cm

TDR, opgebouwd op de RhoC, nodig om via een correctie voor het vochtgehalte de bulkdichtheid

in droge grond te bepalen

5 meetpunten per behandeling; diepte 0-15 cm

EM38, om de textuur te bepalen

5 meetpunten per behandeling; diepte HM: 0-0,75 m, VM: 0-1,5 m

NIRS (hand-held), voor het meten van HWC als maat voor de aggregaat grootte distributie (AGD);3

meetpunten per behandeling; diepte 0-5 cm

37

Toetsing van de sensoren

De toetsing van de sensoren bestaat uit de volgende onderdelen

• Calibratie van een verband tussen sensormeting en klassieke referentiemethode;

• Validatie van het verband, de betrouwbaarheid (bij herhaling van de sensorwaarneming

wordt dezelfde waarde verkregen) en nauwkeurigheid (meetfout ofwel de onzekerheid in de

uitkomst); en

• Discussie over de inzet van de sensor, gelet op calibratie en validatie, en de mogelijke

meerwaarde voor de landbouwpraktijk (gebruiksvriendelijkheid en benodigde tijd).

In de calibratiestap werd voor elke sensor het verband met de bodemparameters vastgesteld met

behulp van regressie-analyse. Hierbij werd gelet op het percentage verklaarde variantie (Radj.2), de

mate van significantie van het verband en de standaard fout (standard error) die gemaakt wordt met

een schatting van de bodemparameter door de sensor. Indien het verband voldoende betrouwbaar

werd bevonden (richtlijn: Radj.2 > 0,5), werd de geldigheid ervan in de validatiestap getoetst door het

als voorspeller van de bodemparameter te gebruiken. Idealiter levert een grafiek van de voorspelde

en de gemeten bodemparameter een rechte lijn op. Belangrijk hierbij is dat de meetwaarden van de

calibratie geen onderdeel zijn van de dataset voor de validatie. In dit onderzoek zijn twee

Klassieke metingen:

• Bulkdichtheid (g.cm-3 dr.gr), zeefmethode; aantal meetpunten: 3 per blok, over de lagen 0-

5, 5-10 en 10-15 cm; resultaten worden gegeven over de laag 0-15 cm, als gemiddelde van

deze drie lagen

• Vochtgehalte (%), door middel van wegen; aantal meetpunten: 3 per blok, over de

lagen 0-5, 5-10 en 10-15 cm; resultaten worden gegeven over de laag 0-15 cm, als

gemiddelde van deze drie lagen

• Indringingsweerstand, penetrologger; cone type: 1.0 cm; snelheid: 2; aantal pennen: 10;

aantal meetpunten: 2 per meetpunt van de RhoC; meetdiepte is continu over een diepte

van 1 m.

• Aggregaat grootte distributie (%): zeefmethode, aantal meetpunten: 3 per blok, over de

laag 0-25 cm. De gebruikte zeefgrootten zijn: 9,6 mm; 4,0 mm; 2,0 mm; 1,0 mm

• Bodemtextuur: hydrometermethode, 3 per perceel, laag 0-25 cm; zand-, klei- en

siltfracties volgens de Nederlandse indeling (zie Tabel 2.2.)

38

meetronden uitgevoerd, waarbij de data uit de eerste meetronde bedoeld waren voor de calibratie,

en de data uit de tweede meetronde voor de validatie.

Meetpunten en -diepten

Voor het vaststellen van het aantal meetpunten per blok is rekening gehouden met het doel van de

sensoren de klassieke metingen, het aantal percelen/behandelingen waarin de metingen moesten

worden gedaan en het hiervoor beschikbare budget. Doel van de sensormetingen was het in beeld

krijgen van de perceelsvariatie, waarvoor een groot aantal metingen gewenst is. Knelpunt hierbij is

dat de meetfout van de sensoren niet op voorhand bekend was. In overleg met de partners van

Medusa en WUR zijn voor de sensoren vijf metingen per blok gedaan. De meetpunten zijn evenredig

verdeeld over de rechthoekige blokken.

De drie sensoren zijn op dezelfde plekken ingezet en de geografische coördinaten van deze plekken

A, B, C, D en E zijn geregistreerd. Doel van de klassieke metingen was om een voldoende

betrouwbare relatie met de sensormetingen te vinden. Gekozen is om de klassieke meting in triplo

uit te voeren; er zijn dus steeds drie klassieke metingen per behandeling (per blok) gedaan.

Uitzondering was de penetrologger, die op twee plekken is ingezet. De klassieke metingen zijn op de

plekken meetpunten A, C en E gedaan, zodat ze geografisch met elkaar overeenkomen. De

penetrologger is ingezet op de plekken A en E.

De keuze van de meetdiepten van de metingen (zie kaders Sensormetingen en Klassieke metingen) is

afgestemd op de mogelijkheden van de sensoren, waarbij ook rekening is gehouden met de

gewenste diepte waarover landbouwkundige bodeminformatie gewenst is, en met de

uitvoeringspraktijk van de klassieke bepalingen. De meetdiepte van de combinatie RhoC en TDR is 15

cm. Dit is een zinvolle diepte voor landbouwkundige metingen van de bulkdichtheid, omdat deze

diepte belangrijk is voor de vroege gewasontwikkeling. De fysische bodemkwaliteit van deze laag

bepaalt (mede) de bewerkingsdiepte. Verwacht mag worden dat de verschillende methoden van

grondbewerking tot meetbare verschillen over deze laag leiden. De uitvoering van de klassieke

bepaling voor de bulkdichtheid is zo dat steeds de bulkdichtheid (en het vochtgehalte) over een

diepte van 5 cm wordt gemeten, waarna uit de resultaten de bulkdichtheid over de laag 0-15 cm

wordt berekend.

De bepaling van de textuur is uitgevoerd over een diepte van 0-25 cm. Dit is in Nederland de

standaard diepte voor grondonderzoek in de akkerbouw. De EM38 meet weliswaar over grotere

diepten (de laag 0-0,75 m in horizontale modus en de laag 0-1,5 in verticale modus), maar volgens de

literatuur is dit geen bezwaar om met de EM38 een uitspraak te kunnen doen over de laag 0-25 cm.

De bepalingen van de aggregaat grootte distributie, HWC en textuur zijn ook uitgevoerd over een

diepte van 0-25 cm. De bepaling met de NIRS vond plaats in een grondmonster uit de laag 0-5 cm.

39

Voor de relatie tussen AGD, HWC en NIRS is de aanname gedaan dat de meetresultaten van beide

lagen met elkaar corresponderen.

De penetrologger geeft een continu resultaat over het gehele bodemprofiel en deze kan worden

afgelezen op een diepte naar keuze. Bij de uitwerking van de indringingsweerstand is gerekend met

de resultaten op zowel 15 en 25 cm diepte. Achterliggende gedachte hiervoor was om op twee

diepten een trefkans te hebben om een verband met een sensor vast te stellen en mogelijke

verschillen in de methoden van grondbewerking aan te tonen.

Berekeningen

Van de klassieke metingen van de bulkdichtheid zijn de meetresultaten over de drie bodemlagen (0-

5, 5-10, 10-15 cm) gemiddeld. Bij de interpretatie en verdere berekeningen is steeds gewerkt met

deze gemiddelden over de laag 0-15 cm. Waar resultaten over de laag 10-15 cm ontbreken, is

gerekend met het gemiddelde over de laag 0-10 cm; dit is in voorkomende gevallen bij de resultaten

vermeld.

De ruwe data van sensoren en grondmonsters zijn gebruikt voor berekeningen van

bodemparameters in standaardeenheden. De belangrijkste hiervan zijn:

• Bulkdichtheid RhoCcorr.dr.gr = BD_RhoCveldvochtig x (100 – MCTDR) / 100 (bron: 14)

• Packing density = BD _RhoCcorr.dr.gr. + 0,0009 * lutumgehalte (%) (bron: 24)

• Alle regressie-ananyses zijn uitgevoerd met Genstat.

40

Meetronden en bemonstering

De metingen met de sensoren RhoC/TDR en EM38 zijn in het veld uitgevoerd op 17/18 maart en 2/3

mei 2011. De metingen met het beschikbare NIRS-apparaat konden helaas niet in het veld worden

uitgevoerd. Het bleek te gaan om een apparaat dat niet geschikt is voor metingen waarbij contact

wordt gemaakt met de grond, wegens risico van beschadiging van het dekglas van het betreffende

NIRS-apparaat. Daarom zijn deze metingen achteraf in het lab uitgevoerd. Voor het uitwerken van

Perceelkeuze Veldmetingen:

• Proefboerderij Wijnandsrade perceel 8 (NL), grondsoort: leemgrond (Belgische bodemclassificatie) -lössgrond

(Nederlandse bodemclassificatie); gewas: suikerbieten. Verschillende vormen van grondbewerking vonden

plaats in de winter 2010/2011. Het betreft de volgende blokken:

[WA] Ploegen

[WB] NKG-25

[WC] NKG-15

[WD] Geen winterbewerking

• Löss/Leem Schnackers 2011 Bocholtz (NL), grondsoort: leemgrond (Belgische bodemclassificatie) - lössgrond

(Nederlandse bodemclassificatie), suikerbieten

Blokken: Gepland is een proef waarin ondiep ploegen en NKG met elkaar worden vergeleken. De metingen

zijn gedaan voordat de blokken werden aangelegd en kunnen daarom als nulmeting dienen. In de 2e

meetronde werd dit aangevuld met metingen per blok. De vVerschillende vormen van grondbewerking

vonden plaats voorjaar 2011, tussen de twee meetrondes in. Het betreft de blokken:

1e meetronde: [B] Geen winterbewerking, gehele perceel

2e meetronde:

[BA] Woelen

[BB] Woelen + roteren

[BC] Ondiep ploegen

[BD] NKG-25

• Betho 2 Proefveld PIBO-Campus te Tongeren (BE), grondsoort: leemgrond (Belgische bodemclassificatie) -

lössgrond (Nederlandse bodemclassificatie); gewas: suikerbieten. Verschillende vormen van grondbewerking

vonden plaats in de winter 2010/2011. Het betreft de volgende blokken:

[TA] Ploegen

[TB] NKG-25

[TC] NKG-15

[TD] Geen winterbewerking

N.B. De precieze uitvoeringswijze verschilt van perceel tot perceel 21

41

een ‘proof of concept’ maakte dit niet uit, en in de handel zijn hand-held NIRS apparaten verkrijgbaar

die wel in de grond kunnen meten.

De metingen van de 1e meetronde konden onder goede veldomstandigheden worden uitgevoerd.

Het perceel op Wijnandsrade is vlakliggend; die van de akkerbouwer en PIBO-Campus zijn licht

hellend. Tijdens de 2e meetronde waren de percelen erg droog en hard. Het totale areaal van de drie

percelen is ca. 15 ha. Een meetronde met de RhoC/TDR en de EM38 kostte circa 2 mensdagen

(exclusief reistijd) per sensor (exclusief de klassieke metingen).

Figuur 4.1 Meten met de RhoC op proefveld Betho 2 (PIBO Campus).

Voor de klassieke bepalingen zijn op genoemde data grondmonsters genomen. De bulkdichtheid is

minimaal bepaald door twee ringen te steken (0-5 en 5-10 cm); bij de 1e meetronde bleek bij 11 van

de 27 meetlocaties de grond dermate verdicht te zijn, dat het steken van een derde ring niet mogelijk

was. In deze locaties is volstaan met het steken van twee ringen. Tijdens de 2e meetronde deed dit

zich, ondanks de droge weersomstandigheden, veel minder voor. Dit komt waarschijnlijk door de

vochtiger bodemtoestand ten tijde van de 2e meetronde.

42

Direct na de monstername zijn de monsters voor de bepaling van het vochtgehalte verwerkt in het

laboratorium. De overige analyses (textuur, aggregaten) zijn in de daarop volgende dagen

uitgevoerd.

Tijdens de 2e meetronde functioneerde de EM38 in het geheel niet vanwege een technisch

mankement. De uitwerking van het ‘proof of concept’ van de EM38 heeft dus betrekking op de

waarnemingen uit de 1e meetronde

4.3 Overzicht resultaten

De complete set met meetresultaten is beschikbaar gesteld aan de projectleiding van BodemBreed.

Onderstaand worden overzichtstabellen van de gemiddelden per behandeling en locatie gegeven en

besproken.

Klassieke metingen

Het meten van de bulkdichtheid over de laag 10-15 cm bleek wegens hardheid van de grond niet in

alle behandelingen mogelijk; in voorkomende gevallen is volstaan met meting over de diepte 0-5 en

5-10 cm (Tabel 4.4). Vanuit de theorie is de hardheid mogelijk te wijten aan de droogte. Echter het

vochtgehalte in Tongeren ten tijde van de 2e meetronde is slechts enkele procenten lager dan tijdens

de 1e meetronde en kan hiervoor niet de verklaring zijn. In Wijnandsrade en Tongeren nam de

bulkdichtheid over de laag 0-10 cm af in de periode tussen de 1e en de 2e meetronde (Tabel 4.4). Op

het proefveld te Bocholtz had de grondbewerking plaats tussen beide meetronden in. In alle

behandelingen te Bocholtz werd de bulkdichtheid, ondanks de recente grondbewerking, niet kleiner.

Tussen de 1e en de 2e meetronden halveerde het vochtgehalte in Wijnandsrade maar niet in Bocholtz

en Tongeren (Tabel 4.4). Uitzondering is het geploegde veld in Tongeren waar aanvankelijk een hoger

gehalte aanwezig was dan in de andere velden. In Bocholtz zijn de verschillen in vochtgehalte als

gevolg van de toegepaste grondbewerking gering.

Van de indringingsweerstand is uit de grafieken van de penetrologger de gemiddelde druk op 15 en

25 cm diepte afgelezen en in Tabel 4.4 opgenomen. Voor de 1e meetronde is te zien dat de maximum

druk voor ongestoorde gewasgroei (3 MPa, Locher & Bakker, 1994) alleen wordt overschreden in

Wijnandsrade, op zowel 15 als 25 cm diepte.

De resultaten van de textuuranalyse staan vermeld in Tabel 4.2, met steeds drie metingen per

perceel.

43

Tabel 4.1. Textuuranalyse van de drie proefvelden (Nederlandse grondanalyse); 3 meetpunten per

perceel.

Proefveld lutum (%) (<0,002 mm)

silt (%) (0,002-0,050 mm)

zand (%) (0,050-2 mm)

11,3 46,2 42,5 10,0 50,0 40,0 Wijnandsrade

12,5 42,5 45,0 12,5 55,0 32,5

Bocholtz 10,0 55,0 35,0 15,0 45,0 40,0

17,5 50,0 32,5 Tongeren

16,3 48,7 35,0

Aan het einde van het feitelijke proefveldonderzoek bleek dat een partner uit BodemBreed ook een

textuuranalyse had laten uitvoeren, door een Duits laboratorium. De resultaten hiervan staan

vermeld in Tabel 4.3. De Duitse sloeffractie komt qua korrelgrootte overeen met de Nederlandse

siltfractie.

Tabel 4.2. Textuuranalyse1 van de drie proefvelden (Duitse grondanalyse).

Proefveld

lutum (%) (<0,002

mm)

sloef (%) (0,002-

0,050 mm)

zand (%)

(0,050-2 mm)

Wijnandsrade 14 62,7 23,4

Bocholtz 15,7 65,3 19

Tongeren 19,1 56,7 24,2 1Data verkregen van provincie Vlaams Brabant.

De twee textuuranalyses hebben redelijk vergelijkbare lutumgehalten maar verschillen in de zand- en

de silt/sloeffractie. Laatstgenoemde fractie (2-50 µm) is moeilijk te meten. Het is mogelijk dat de

Nederlandse textuuranalyse minder silt en daardoor meer zand heeft gemeten dan de Duitse

textuuranalyse.

De packing density is berekend met gebruik making van het lutumgehalte uit de Nederlandse en de

Duitse bodemanalyse. De resultaten staan vermeld in Tabel 4.4.

44

Tabel 4.3. Berekende packing density.

Proefveld / grondbewerking Duitse analyse Nederlandse analyse

Textuur klasse Packing density Textuure klasse Packing density

Wijnandsrade middel fijn, < 18% lutum kg.m-3 medium fijn, < 18% lutum kg.m-3

Ploegen 1,115 1,090

NKG25 1,222 1,198

NKG15 1,219 1,195

Geen 1,295 1,271 Bocholtz

middel fijn, < 18% lutum middel fijn, < 18% lutum

Geen 2,239 1,371 Tongeren

middel fijn, > 18% lutum middel fijn, < 18% lutum

Ploegen 1,153 1,127

NKG25 1,204 1,179

NKG15 1,313 1,287

Geen 1,415 1,390

45

Tabel 4.4. Overzicht resultaten klassieke metingen per locatie en behandeling (gemiddelden: 3 metingen per blok; bulkdichtheid in italics = 0-10 cm.);

achtervoegsels a, b, en c geven significante (p<0,05) verschillen tussen locatiegemiddelden aan.

Behan-deling

Bulkdichtheid Vochtgehalte Grote aggregaten Kleine aggregaten HWC IW15

Tijdstip maart mei mrt mei mrt mei mrt mei maart mei * mrt mei

Diepte 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-25 cm 0-25 cm 0-25 cm 0-25 cm 0-25 cm 0-25 cm 0-15 cm 0-15 cm

Eenheid kg.m-3 dr.gr. kg.m-3 dr.gr. % % % % % % mg.kg-1 dr.gr. mg.kg-1 dr.gr. MPa MPa

gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. Locatie: Proefboerderij Wijnandsrade perceel 5

[WA] Ploegen 1225 43 - - 23 1,409 10 1,767 68 9,452 58 6,364 32 9,452 43 6,364 820 54,91 1,98 0,772 2,12

[WB] NKG25 1100 123 1020 10 23 0,779 11 0,184 78 4,583 60 8,485 22 4,583 40 8,485 797 36,83 2,71 0,219 1,62

[WC] NKG15 1080 64 970 53 22 0,870 10 0,236 77 2,646 57 0,000 23 2,646 43 0,000 777 39,91 2,77 0,407 2,01

[WD] Geen 1250 198 1050 103 23 1,333 12 0,796 72 4,583 65 3,536 28 4,583 36 3,536 838 57,98 3,59 0,234 1,25

gem. 1164 107 1013 a 55 22 1,098 11 a 0,746 74 5,316 60 a 4,596 26 5,316 40 a 4,596 808 a 47,41 2,76 a 0,408 1,75 ab

Locatie: Schnackers 2011 Bocholtz

[B] Geen 1110 68 22 0,282 72 3,786 28 3,786 940 37,22 2,37 0,315

[BA] Woelen 1116 93 19 1,487 64 2,828 36 2,828 357 n.b. 1,64

[BB] Woelen en roteren 1139 13 19 1,370 60 2,121 41 2,121 1,30

[BC] Ondiep ploegen 1244 17 18 0,579 57 7,506 43 7,506 340 n.b. 1,36

[BD] Cultivator 1147 38 19 1,283 59 3,464 41 3,464 1,48

gem. 1110 68 1162 b 40 22 0,282 19 b 1,180 72 3,786 60 a 3,980 28 3,786 40 a 3,980 940 b 37,22 349 2,37 a 0,315 1,44 b

Locatie: Betho 2

[TA] Ploegen 1070 77 1010 19 32 1,312 20 1,930 62 15,280 67 12,020 38 15,280 34 12,020 1028 70,58 502 n.b. 1,49 0,361 1,90

[TB] NKG25 1139 5 940 36 24 0,772 20 0,240 78 5,568 73 2,828 22 5,568 27 2,828 1010 32,48 463 n.b. 1,45 0,225 2,09

[TC] NKG15 1132 79 1120 31 23 0,237 19 1,470 69 3,606 70 0,707 31 3,606 31 0,707 913 53,19 461 n.b. 2,25 0,524 2,60

[TD] Geen 1210 34 980 12 23 0,824 19 1,534 78 5,508 74 2,121 22 5,508 27 2,121 928 137,40 357 n.b. 2,03 0,296 2,69

gem. 1138 49 1013 c 25 25 0,786 19 b 1,294 72 7,491 71 b 4,419 28 7,491 29 b 4,419 970 b 73,41 446 1,80 b 0,352 2,32 a

*data verkregen van LBI

47

Sensormetingen

Het gecombineerd gebruik van RhoC en TDR geeft informatie over de bulkdichtheid (BD) in

veldvochtige toestand en het daarbij behorende vochtgehalte (Tabel 4.5). Uit deze gegevens is de

bulkdichtheid in droge grond berekend. De gegevens van de RhoC hebben betrekking op de laag 0-15

cm In de 2e meetronde worden enkele significante (p<0,05) verschillen tussen de locaties

Wijnandsrade, Bocholtz en Tongeren zichtbaar, voor wat betreft de bulkdichtheid en het

vochtgehalte. Opvallend is dat, tussen de 1e en de 2e meetronde, het gemiddelde TDR-vochtgehalte

in Wijnandsrade tot 1/3, en in Bocholtz tot de helft is teruggebracht, terwijl het in Tongeren iets is

gestegen. Dit is terug te koppelen aan de regenval, die in dit jaar (2011) in Tongeren doorging terwijl

er in Zuid-Nederland sprake was van droogte.

De resultaten van de EM38 worden uitgedrukt in mS/m, waarbij de verticale modus (VM) en

horizontale modus (HM) worden onderscheiden. Opvallend is dat de elektrische geleidbaarheid in de

behandeling ‘ploegen’ in Wijnandsrade significant hoger is dan in de andere behandelingen, maar in

Tongeren juist de laagste is. De ECa-waarde in Bocholtz ligt tussen alle waarnemingen in

Wijnandsrade en Tongeren in.

Voor het opstellen van een calibratielijn voor de NIRS is gebruik gemaakt van ca. 200 grondmonsters

uit de databank van NMI, waarvan een HWC-waarde bekend is. De bijbehorende (gedroogde)

grondmonsters zijn gescand met de NIRS, en uit deze scan is met behulp van specifieke NIRS-

software een calibratierelatie (ijk lijn) afgeleid. Getracht is om hiermee de HWC-waarde van de

grondmonsters uit de drie proefvelden (1e meetronde) te bepalen. Dit leverde echter geen HWC-

waarden op; de uitlezing van de NIRS van de grondmonsters vielen zonder uitzondering buiten de

bandbreedte van de schaduwdataset. Daarom is alsnog de (klassieke) HWC-waarde van de monsters

uit de 1e meetronde bepaald, en de ijklijn hiermee uitgebreid. Vervolgens zijn in een 2e poging de

monsters uit de 2e meetronde gescand om daarvan de HWC-waarde te bepalen. De uitgebreide

dataset leverde echter nog geen HWC-resultaat op voor de grondmonsters uit de 2e meetronde.

Tabel 4.5 bevat daarom geen data van de HWC-bepaling met NIRS.

48

4.4 Algemene discussie

De standaardafwijkingen van de klassieke meetresultaten lopen fors uiteen, van ca. 4 – 22%. Het

aandeel ‘kleine aggregaten’ heeft in beide meetronden de procentueel hoogste standaard afwijking.

De overige klassieke meetresultaten hebben een standaard afwijking van minder dan 10%. De

meetresultaten laten een vergelijkbare range in standaard afwijking zien, van 2-27%. De procentueel

hoogste standaard afwijking werd gevonden voor het TDR-vochtgehalte, de procentueel laagste voor

de resultaten van de EM38. Hieruit valt af te leiden dat de betrouwbaarheid van mogelijke

verbanden waarbij het aandeel ‘kleine aggregaten en/of de TDR-vochtgehalte is betrokken, extra

aandacht verdient.

Uit de meetresultaten zelf blijken voor alle bodemparameters significante verschillen (p<0,05) te

bestaan tussen de waarnemingen van de drie locaties, de meeste bij de 2e meetronde. HWC en IW

vertoonden al significante verschillen bij de 1e meetronde. Bij de sensormetingen was dit zelfs voor

alle metingen het geval. Bij de 2e meetronde traden andere significante verschillen op dan bij de 1e

meetronde. De aanwezigheid van significante verschillen tussen de locaties en/of behandelingen

(grondbewerking) kan het afleiden van een algemeen verband tussen sensor en klassieke meting

bemoeilijken. Dit kan er namelijk toe leiden dat een term ‘locatie’ en/of ‘grondbewerking’ als co-

variabele in het verband moet worden opgenomen. Er is dan echter geen sprake meer van een

generiek toepasbaar verband, dat bovendien een mindere nauwkeurigheid heeft. Een oplossing voor

dit laatste is het afleiden van regionale verbanden. Waar nodig is bij de navolgende uitwerking

hiervoor gekozen. Bijgevolg zijn er per sensor minder meetpunten beschikbaar voor de calibratie- en

validatiestap dan oorspronkelijk gedacht. Dit kleinere aantal verkleint de trefkans op het vinden van

goede verbanden.

49

Tabel 4.5. Overzicht resultaten sensormetingen per locatie (gemiddelden van 5 metingen per blok);

achtervoegsels a, b, en c geven significante (p<0,05) verschillen tussen locatiegemiddelden aan.

Behandeling RhoC RhoC TDR EM38

bulk dichtheid bulk dichtheid, bewerkt vochtgehalte geleidbaarheid, vertikale modus

geleidbaarheid, horizontale

modus

Tijdstip maart mei maart mei maart mei maart maart

Diepte 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-15 cm 0-150 cm 0-75 cm

Eenheid kg/m3 veldv. gr. kg/m3 veldv. gr. kg/m3 dr.gr kg/m3 dr.gr % % mS/m mS/m

gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw. gem. st.afw.

Locatie: Proefboerderij Wijnandsrade perceel 5 Wijnandsrade

[WA] Ploegen 1400 106 1060 93 990 20 950 50 29 1,493 10 4,765 25,97 0,844 23,76 0,306

[WB] NKG25 1410 64 920 104 1100 49 890 95 22 1,155 3 3,003 20,97 0,358 17,68 0,252

[WC] NKG15 1370 83 890 84 1090 40 840 83 20 3,429 6 1,161 20,23 0,215 15,82 0,274

[WD] Geen 1450 98 1270 58 1700 60 1140 27 19 2,243 11 6,000 20,06 0,195 16,56 0,721

gem. 1408 a 88 1035 a 85 1220 a 42 955 64 a 23 a 2,080 7 a 3,732 21,81 a 0,403 18,46 a 0,388

Locatie: Schnackers 2011 Bocholtz

[B] Geen 1510 58 1200 66 21 3,598 23,02 0,236 18,7 0,852

[BA] Woelen 1090 75 850 80 9 1,066

[BB] Woelen en roteren 930 97 940 34 13 4,371

[BC] Ondiep ploegen 900 70 810 69 10 1,569

[BD] Cultivator 1030 70 910 55 12 1,776

gem. 1510 b 58 988 a 78 1200 b 66 878 60 a 21 a 4 11 b 2,196 23,02 b 0,236 18,70 a 0,852

Locatie: Betho 2

[TA] Ploegen 1270 100 1330 108 980 86 1070 133 23 3,151 20 7,143 16,62 0,121 13,25 0,533

[TB] NKG25 1270 96 1360 74 1030 67 1030 123 19 4,136 25 5,578 19,54 0,232 16,04 0,359

[TC] NKG15 1370 70 1440 73 1140 99 1150 38 17 4,048 20 5,420 16,89 0,337 14,92 0,211

[TD] Geen 1510 122 1510 73 1240 84 1160 71 17 1,550 23 1,600 17,71 0,475 17,18 0,181

gem. 1355 a 97 1410 b 82 1098 a 84 1103 91 b 19 b 3,221 22 c 4,935 17,69 a 0,291 15,35 b 0,321

51

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

1,4

1,5

1,6

1,7

0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7

BD Klassiek (g.cm-3)

BD

Rh

oc

(g.c

m-3

)5 Ontwikkeling ‘proof of concept’

5.1 RhoC/TDR

5.1.1 Bulkdichtheid

Resultaten

Calibratie

De resultaten van de RhoC in veldvochtige grond (BD_RhoCveldvochtig) zijn gecorrigeerd voor vocht met

behulp van de vochtgehalten die de TDR aangaf; het resultaat is aangeduid als BD_RhoCcorr.dr.gr.

Met regressie-analyse is het verband tussen de bulkdichtheid volgens RhoC (veldvochtig en

gecorrigeerd naar droge grond) en de klassieke methode (droge grond) bepaald. Hiervoor zijn in

eerste instantie de gegevens uit de 1e meetronde van de percelen in Wijnandsrade, Bocholtz en

Tongeren, van alle grondbewerkingen samen genomen. Het bleek echter dat de verklaarde variantie

erg laag was (veldvochtig: Radj.2 = 0,33; droge grond: Radj.

2 = 0,13) en de puntenwolk een onderscheid

naar locatie te zien gaf (Figuur 5.1). Vanwege de significante verschillen (zie Hoofdstuk 4) is een

uitsplitsing gemaakt naar de locaties, met als consequentie dat voor Bocholtz het aantal

waarnemingen te gering was. Voor Wijnandsrade en Tongeren echter leidde deze handelwijze tot

betere resultaten in termen van verklaarde variantie (Figuur 5.1, Tabel 5.1). Voor Wijnandsrade en

Tongeren is het verband tussen BD-klassiek en BD_RhoCveldvochtig goed; voor Tongeren is ook het

verband tussen BD-klassiek en BD_RhoCcorr.dr.gr. goed, maar voor Wijnandsrade niet.

Figuur 5.1. Verband tussen BD_RhoC en BD_klassiek, waarbij BD RhoC is uitgedrukt in veldvochtige

resp. droge grond (● Wijnandsrade, ■ Bocholtz, ▲Tongeren; dichte symbolen: veldvochtige grond;

open symbolen: omgerekend naar droge grond).

T: R2 = 0,61

W: R2 = 0,52

T: R2 = 0,53

W: R2 = 0,19

52

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3

berekend BD o.b.v. (RhoC corr. dr.gr.)

gem

eten

BD

dr.

gr.

(kla

ssie

k)

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3

berekend BD o.b.v. (RhoC veldvochtige gr.)

gem

eten

BD

dr.

gr.

(kla

ssie

k)

Tabel 5.1. Samenvatting regressie-verbanden tussen BD_klassiek en metingen met de RhoC (p<0,05).

Regressie verband Radj.2 standaard fout

Wijnandsrade:

BD = 0,83 * BD_RhoCveldvochtig 0,52 0,0900

BD = 1,07 * BD_RhoCcorr dr.gr. 0,19 0,1170

Tongeren:

BD = 0,61 + 0,39* BD_RhoCveldvochtig 0,61 0,0469

BD = 0,71 + 0,39 * BD_RhoCcorr dr.gr. 0,53 0,0519

Validatie

De relaties tussen BD_klassiek en BD_RhoC worden voor Wijnandsrade en Tongeren goed genoeg

geacht om de praktijkwaarde van de BD_RhoC verder te onderzoeken. Daartoe zijn de relaties

gebruikt voor een berekening van de bulkdichtheid (klassiek, dus in droge grond) in de 2e

meetronde. Vervolgens is, per locatie, een validatie uitgevoerd van de berekende waarden met de

resultaten van BD_klassiek in de 2e meetronde. Figuur 5.2 a+b geeft per meetpunt aan of de

berekende waarde (met de verbanden uit Meetronde 1) overeenkomt met de gemeten waarde (uit

Meetronde 2).

a b

Figuur 5.2. Validatie van berekende bulkdichtheid op gemeten bulkdichtheid. a). BD_RhoC

gecorrigeerd naar droge grond; b). BD_RhoC- veldvochtig. (● Wijnandsrade,▲Tongeren)

Het aantal meetpunten per locatie is te beperkt om een afzonderlijke validatie uit te voeren.

Ondanks significante verschillen in de calibratiestap is de regressie-analyse daarom toch uitgevoerd

over de gehele dataset van Wijnandsrade en Tongeren. Het blijkt dat de schatting op basis van het

verband met BD_RhoCcorr.dr.gr. een beter resultaat (Radj.2 = 0,44) geeft dan de schatting op basis van het

53

verband met BD_RhoCveldvochtig (Radj.2 = 0,24). Idealiter zou door de puntenwolken een rechte lijn

getrokken kunnen worden die door het nulpunt gaat. Uit de figuren blijkt dat de validatielijn alleen

door het nulpunt gaat in de grafiek met BD_RhoCcorr.dr.gr. Ook is te zien dat de correctie voor vocht

voor twee punten van Wijnandsrade een verschuiving te zien geeft ten opzichte van Tongeren.

Discussie

Opmerkelijk is dat de drie locaties teveel van elkaar verschillen om als één dataset te mogen

fungeren voor een algemene analyse van BD_RhoC en BD_klassiek. Weliswaar is het statistisch

mogelijk om in het te onderzoeken verband een co-variabele voor de locatie op te nemen, maar

daarvan is afgezien omdat een dergelijk verband geen algemene geldigheid zou hebben. Het gevolg

van het splitsen van de dataset is dat het aantal waarnemingen per analyse beperkt is, wat de

nauwkeurigheid negatief beïnvloedt.

Uit de regressie-analyses in de calibratiestap volgde dat BD_RhoC tot wel 61% (Tabel 5.1, Tongeren)

van de variantie in BD-klassiek kon verklaren. Dit mag als een eerste positief resultaat worden

beschouwd in het kader van het aantonen van het ‘proof-of-concept’ van de RhoC. Echter, de

verklaarde variantie was aanzienlijk lager dan de 77% die elders gevonden14, voor BD na correctie

voor vocht. Deze auteurs testten de RhoC in waterverzadigde gronden in zee-uiterwaarden. Het is

niet duidelijk waar de door ons gevonden lagere verklaarde variantie te wijten is. Het viel voorts op

dat de BD_RhoCcorr.dr.gr. een minder goed verband gaf met de BD-klassiek dan BD_RhoCveldvochtig, zowel

voor Wijnandsrade als voor Tongeren. De lijnen die het verband met BD klassiek aangeven (Figuur

5.2a en b) lopen min of meer parallel. Dit duidt op een systematisch verschil in de bulkdichtheid

volgens de bepaling in veldvochtige en voor vocht gecorrigeerde droge grond. Oorzaak hiervan is

mogelijk de introductie van een extra meetfout bij de bepaling van het vochtgehalte met de TDR.

Opmerkelijk is echter dat in de validatiestap BD_RhoCcorr.dr.gr juist betere resultaten (Radj.2 = 0,44) gaf

dan het verband met BD_RhoCveldvochtig (Radj.2 = 0,24). Dit wijst op de invloed van het vochtgehalte op

de resultaten van de meetmomenten voor calibratie en validatie. Het is goed mogelijk dat het

vochtgehalte in de veldvochtige grond ten tijde van de calibratie meting anders was dan dat ten tijde

van de validatiemeting. Ook kan de spreiding in de vochtgehalten een rol spelen. Om deze redenen is

er een duidelijk belang van een correctie voor vocht. De resultaten van de validatiestap mogen

worden gezien als een tweede positief resultaat in het kader van het aantonen van het ‘proof-of-

concept’ van de RhoC.

Ondanks de genoemde punten (calibratie kon alleen locatie-specifiek; verklaarde variantie lager dan

referentiewaarde; onduidelijkheid over vochtgehalte) zien we perspectief voor uitgebreider

54

onderzoek naar de mogelijke inzet van RhoC voor bepaling van de bulkdichtheid in

landbouwgronden. Belangrijke vraag voor vervolgonderzoek is of met de toevoeging van een extra

bodemparameter toch een calibratie met algemene geldigheid kan worden verkregen. Bijkomend

punt is een check op de invloed van de correctie voor het vochtgehalte op de schatting van de

bulkdichtheid.

Wij hebben de RhoC op een diepte van 15 cm getest en een acceptabel resultaat gevonden om met

de RhoC de bulkdichtheid in een perceel te schatten. Dit resultaat wordt in hoofdstuk 6 gebruikt om

een perceelskaart te maken van de bulkdichtheid. Zoals aangegeven in Hoofdstuk 4 is het in principe

mogelijk om met de RhoC metingen op verschillende diepten te meten. Dit zou nog meer informatie

geven om teeltmaatregelen (noodzaak van grondbewerking) op te baseren.

5.1.2 Indringingsweerstand

Resultaten

Calibratie

Uit de literatuur is bekend dat de Indringingsweerstand (IW) sterk wordt bepaald door de

bulkdichtheid en het vochtgehalte. De effecten hiervan zijn tegengesteld: hoge bulkdichtheid en laag

vochtgehalte geven de hoogste indringingsweerstand. Metingen van de IW met alleen een

penetrometer of -logger dienen bij voorkeur bij veldcapaciteit (pF 2,0) plaats te vinden, want alleen

dan zijn resultaten onderling vergelijkbaar. In dit onderzoek waren de omstandigheden tijdens de 1e

meetronde (calibratie) gunstig voor IW-metingen. Figuur 5.3 geeft enkele voorbeelden van de

resultaten van de penetrologger. In deze voorbeelden, en ook in het algemeen, vindt over de laag 0-

20 cm de grootste toename plaats in de indringingsweerstand.

Met multipele regressie-analyse is het verband bepaald tussen enerzijds de IW en anderzijds BDRhoc

(zowel de veldvochtige als de voor vocht gecorrigeerde bulkdichtheid) en vochtgehalte. Van de

penetrologger zijn zowel de data op 15 als op 25 cm gebruikt. De verbanden bleken

proeflocatiespecifiek te zijn. Het beste verband werd verkregen voor Wijnandsrade: IW(0-15) = 4,06 x

BD_RhoCcorr.dr.gr. – 0,07 x vochtTDR (Radj.2 = 0,62; p<0,001; s.e. 0,473). Rekenkundig is in deze

vergelijking inderdaad de richting van het effect van BD en vocht op de indringingsweerstand

tegengesteld aan elkaar. Uit enkelvoudige regressie-analyse bleek dat de bijdrage van de

afzonderlijke parameters aan de verklaarde variantie van de indringingsweerstand in afnemende

volgorde:

Vochtgehalte (Radj.2 = 0,54) > BD_RhoCcorr.dr.gr. Radj.

2 = 0,46) > BD_RhoCveldvochtig (Radj.2 = 0,60).

55

De IW op 25 cm diepte kon voor 42% worden verklaard uit de BD_RhoCcorr.dr.gr. en VochtTDR. In

Tongeren bleek het verband tussen IW en BD_RhoCcorr.dr.gr. en VochtTDR op 15 cm diepte minder goed

te zijn (Radj.2 = 0,14) dan op 25 cm (Radj.

2 = 0,39).

Figuur 5.3. Indringingsweerstand (gemiddeld) van perceel Wijnandsrade 1. Ploegen; 2. NKG-25;

3. NKG-15; 4. NKG-Geen winterbewerking; Afzonderlijke metingen, niet noodzakelijk

representatief).

56

Validatie

De resultaten van de calibratie voor Wijnandsrade zijn gevalideerd met behulp van de

meetresultaten uit de 2e meetronde. Tijdens de 2e meetronde waren de omstandigheden vanwege

de droogte weinig geschikt voor metingen van de indringingsweerstand. De verwachtingen voor een

goed validatie-resultaat waren dan ook beperkt. In Figuur 5.4 is te zien dat de berekende en gemeten

waarden van IW15 toch aardig overeenkomen.

Figuur 5.4. Validatie van berekende indringingswaarde IW15 (op basis van verband meetronde 1) met

de gemeten indringingswaarde IW15 (meetronde 2); resultaten Wijnandsrade.

Discussie

Gegeven dat de drie proeflocaties significant van elkaar verschillen wat betreft bodemparameters als

de bulkdichtheid (Tabel 4.4), is het niet verwonderlijk dat ook de indringingswaarden van de locaties

significant van elkaar afwijken. Uit de analyse kwam voor Wijnandsrade een goed verband (Radj.2

=0,62) naar voren tussen indringingswaarde enerzijds en bulkdichtheid en vochtgehalte anderzijds.

Het verband hield ook stand in de validatiestap met de meetresultaten van de 2e meetronde. Dit is

op zich opmerkelijk omdat het vochtgehalte in de 1e meetronde een grote bijdrage leverde aan de

verklaarde variantie en de omstandigheden voor meting van de indringingsweerstand tijdens de 2e

meetronde niet optimaal waren vanwege droogte. Een mogelijke verklaring is dat de andere

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4

berekende IW15

gem

eten

IW15 Radj.

2 =0,62

57

parameter in de vergelijking, de bulkdichtheid, weinig was veranderd tussen de twee meetronden in,

waardoor het effect van een laag vochtgehalte goed tot uiting kon komen.

In Tongeren was er in veel mindere mate sprake van een verband tussen indringingswaarde enerzijds

en bulkdichtheid en vochtgehalte anderzijds. Wellicht heeft dit te maken met de relatief grote helling

van het proefveld, dat het verband verstoort.

Ondanks de beperkingen (locatiespecifiek; kleine dataset) van het gevonden verband kunnen we

stellen dat het met de combinatie van bodemsensoren RhoC en TDR mogelijk is om de

indringingsweerstand in landbouwgrond te bepalen. Uiteraard dient te worden bekeken of het

resultaat elders ook bruikbaar is. Naast de herhaalbaarheid is een aandachtspunt hierbij of dit

verband een algemene geldigheid heeft in andere, vlakliggende, locaties. Voor hellende terreinen is

het mogelijk zinvol om de hoogteligging van de meetpunten mee te nemen in het onderzoek.

5.2 EM38

5.2.1 Textuur

Resultaten

De twee datasets met textuurklassen zijn beide gebruikt om verbanden met de uitslag (HM en/of

VM) van de EM38 (1e meetronde) vast te stellen. Als de veronderstelling klopt, dat in de door ons

uitgevoerde textuuranalyse (Textuur 1) te weinig silt en teveel zand is gemeten (§ 4.3) dan biedt de

tweede textuuranalyse (Textuur 2) mogelijk betere resultaten . Met 3 fracties per dataset levert dit

12 mogelijke relaties op; die met een verklaarde variantie hoger dan 50% zijn vermeld in Tabel 5.2

(zie voor gehele overzicht Bijlage 3).

Tabel 5.2. Relevante regressie-verbanden tussen de textuurklassen en de EM38 (p<0,05).

Modus Textuur Regr. verband Radj.2 s.e.

HM (2) 30,64 – 0,58 * zand% 0,82 2,73

VM (2) -19,55 + 0,66 * sloef% 0,58 1,87

VM (1) 31,86 – 0,87 * lutum% 0,57 1,90

Korrelgrootte lutum: < 0,002 mm; sloef: 0,002 – 0,050 mm; zand; 0,050 – 2 mm

Uit de regressieanalyse blijkt dat de zand- en sloeffracties (Textuur 2) geschat kunnen worden met de

EM38. Vooral de zandfractie (Textuur 2) en de horizontale modus van de EM38 laten een sterk

verband zien. Dit geldt in mindere mate ook voor de sloeffractie (Textuur 2) en de lutumfractie

(Textuur 1). Met de zand- en siltfracties uit Textuur 1 komen geen verbanden naar voren.

58

Discussie

De resultaten van de regressie-analyse laten zien dat textuurklassen van deze minerale gronden in

principe te schatten zijn met de EM38. De gebruikte bepaling (methode, specifieke uitvoering) voor

de textuuranalyse is hierbij van invloed. Een derde textuuranalyse zou kunnen uitwijzen wat de

goede textuuranalyse is. Vooralsnog wordt de voorkeur gegeven aan de 2e textuuranalyse.

De beste relatie tussen textuuranalyse en EM38 werd verkregen voor de zandfractie (Radj.2 = 0,82).

Met het oog op verdichting en vochtvasthoudend vermogen is echter onderscheid in lutum- en

sloeffractie interessanter. De verklaarde variantie van deze fracties met de EM38 zijn redelijk goed

(Radj.2 > 0,55) te noemen. Deze waarden komen overeen met waarden uit de literatuur26, met de

aantekening dat in genoemd onderzoek de klassieke metingen over grotere diepte waren gedaan.

Mogelijk laat een multipele regressie waarin zowel textuur als vochtgehalte worden meegenomen

nog betere resultaten zien.

Voor de regressie-verbanden zijn textuurbepalingen uit 1 tot 3 monsters per perceel afgezet tegen

25, 5, 25 waarnemingen (respectievelijk Wijnandsrade, Bocholtz en Tongeren) met de EM38 per

perceel. Achterliggende gedachte is dat de variatie in textuurbepaling veel geringer is dan de variatie

in de waarneming van de EM38. De 2e meetronde zou het aantal waarnemingen van de EM38

hebben vergroot (meer dan verdubbeld gezien de behandelingen in Bocholtz); dit zou de meetfout

verder hebben kunnen verkleinen. Al met al lijkt er voldoende aanleiding te zijn voor

vervolgonderzoek naar het gebruik van de EM38 om de bodemtextuur te bepalen. Aandachtspunt

daarbij is een voldoende aantal meetpunten, ook van de klassieke bepaling.

5.2.2 Bulkdichtheid

Resultaten

Calibratie

De tweede uitwerking van de resultaten van de EM38 betreft een mogelijk verband met de

bulkdichtheid. Van een algemeen verband tussen de ECa in elk van de twee meetposities van de

EM38 (VM en HM) en de bulkdichtheid bleek geen sprake te zijn (Figuur 5.5 a + b). Hoewel er in

Wijnandsrade enkele afwijkende meetpunten zijn, laten de puntenwolken duidelijk zien dat de EM38

onderscheid maakt tussen de drie locaties. Daarom is proefveldlocatiespecifiek onderzocht of er

sprake is van een verband tussen BD en ECa. Een dergelijk verband bleek inderdaad voor Tongeren te

bestaan, namelijk tussen de bulkdichtheid en de ECa gemeten in horizontale modus (Radj.2: 0,54;

Figuur 5.5 b).

59

a b

Figuur 5.5. Relatie tussen de bulkdichtheid (BD; gemiddelde van 0-5 en 5-10 cm) en de elektrische

geleidbaarheid (ECa). De stand van de EM38 was hierbij: a. VM= verticale modus; b. HM =

horizontale modus (● Wijnandsrade, ■ Bocholtz, ▲Tongeren).

De afwijkende meetpunten in Wijnandsrade zijn overigens afkomstig uit het blok ‘ploegen’. Een

mogelijke verklaring hiervoor is dat na de metingen in dit blok het apparaat iets is bijgesteld.

Weglating van deze uitbijters leidde niet tot wezenlijk andere resultaten van de regressie-analyses.

Op grond van de resultaten werd de tussenconclusie getrokken dat er enig perspectief is om de

bulkdichtheid met de EM38 te bepalen, aangezien we voor Tongeren kunnen spreken van een

gecalibreerd verband tussen BD en de EC38 (in HM).

Validatie

Tijdens de 2e meetronde konden met de EM38 wegens een technisch defect geen waarnemingen

worden gedaan. Daarom is dit onderdeel afgesloten zonder validatie van het gevonden verband.

Discussie

Het vaststelen van het ‘proof of concept’ kon niet met een validatiestap worden afgerond. De

calibratie biedt enig perspectief, maar het verband is niet sterk en slechts voor één locatie gevonden.

Aangezien de EM38 verschillende bodemparameters zou kunnen meten, licht het voor de hand om in

toekomstig breder gericht onderzoek ook de bulkdichtheid opnieuw mee te nemen.

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

10 15 20 25 30

ECa (mS/m, EM38, VM)

BD

Kla

ssie

k (g

.cm

-3)

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

10 15 20 25 30

ECa (mS/m, EM38, HM)

BD

Kla

ssie

k (g

.cm

-3)

60

5.2.3 Indringingsweerstand

Resultaten

Calibratie

De verdichting in de bodemprofielen, ontstaan door verschillende vormen van grondbewerking, is

klassiek gemeten met een penetrologger, die is afgelezen op 15 en 25 cm. Het verband tussen deze

resultaten en die van de EM38 (zowel VM als HM) is grafisch weergegeven in Figuur 5.6.

Regressieanalyse is uitgevoerd over de gehele dataset en apart voor Tongeren en Wijnandsrade, met

en zonder weglating van de drie uitbijters bij de laatste. Deze analyse bevestigde wat al uit de

puntenwolk bleek, namelijk dat de ECa geen goede maat was voor de indringingsweerstand,

uitgedrukt als IW15 of IW25. Tongeren gaf hierbij nog de beste resultaten te zien voor IW25 en HM

(Radj.2 = 0,17; p < 0,05), terwijl over de gehele dataset genomen (minus uitbijters) zowel de IW15 als

de IW25 voor maximaal 16% verklaard konden worden uit de ECa.

a b

c d

Figuur 5.6. Relaties tussen de indringingsweerstand (IW) op 15 en 25 cm en de elektrische

geleidbaarheid (ECa) De stand van de EM38 was hierbij: a,b. VM= verticale modus; c,d. HM =

horizontale modus. (● Wijnandsrade, ■ Bocholtz, ▲Tongeren).

Validatie

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

10 15 20 25 30


IW o

p 2

5 cm

. (M

Pa)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

10 15 20 25 30


IW o

p 1

5 cm

. (M

Pa)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

10 15 20 25 30


IW o

p 1

5 cm

. (M

Pa)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

10 15 20 25 30


IW o

p 2

5 cm

. (M

Pa)

61

Tijdens de 2e meetronde konden met de EM38 wegens een technisch defect geen waarnemingen

worden gedaan. Daarom is dit onderdeel afgesloten zonder validatie van het gevonden verband.

Discussie

Het is op zich opmerkelijk dat er in Tongeren een verband is gevonden tussen de BD over de laag 0-

10 cm en de ECa (HM) over een diepte van 0,75 m. Dit is alleen goed mogelijk indien er sprake is van

een homogeen bodemprofiel in het perceel, in ieder geval wat betreft de bulkdichtheid. De

meetresultaten van de indringingsweerstand en de EM38 lijken dit te bevestigen.

De EM 38 is gebruikt in de verticale en horizontale modus. De meetdiepte is dan respectievelijk 1,5 m

en 0,75 cm beneden maaiveld. De bulkdichtheid op de klassieke manier is bepaald door ongestoorde

ringmonsters van 0-5, 5-10 en 10-15 cm te nemen en de uitkomsten te middelen. De

bemonsteringsdiepte is tussen beide methoden duidelijk verschillend. Dat kan een verklaring zijn

voor het ontbreken van een correlatie tussen de EM38 en de klassieke bepaling van de bulkdichtheid.

Anderen12 laten zien dat op een lössgrond in Noord-Duitsland er een redelijke overeenkomst lijkt te

bestaan tussen een afgeleide indringingsweerstand op 30-40 cm diepte en een meting met de EM38

in horizontale modus. Volgens de auteurs is het mogelijk om via dit meetprotocol deelgebieden in

een perceel aan te wijzen met een hogere indringingsweerstand dan die in deelgebieden die niet zijn

verdicht. Gelijktijdig wordt door de auteurs opgemerkt dat dit de eerste resultaten zijn van

onderzoek op redelijk uniforme lössgronden. Het is onduidelijk of deze methode ook geschikt is voor

andere grondsoorten. De calibratie is vooralsnog locatiespecifiek omdat het profiel van de

indringingsweerstand locatiespecifiek is. Het onderzoeksresultaat laat ook zien dat de dezelfde trend

van toenemende ECa bij toenemende indringingsweerstand zichtbaar is zowel in najaar als voorjaar.

Dat betekent dat de methode in potentie bij verschillende vochtgehalten kan worden toegepast. Er

wordt geconcludeerd dat met de EM38 duidelijke verschillen in verdichting op een perceel kunnen

worden opgespoord maar dat nog aanvullend onderzoek gewenst is.

In een zeer recent beschikbaar gekomen proefschrift van de universiteit van Wageningen (Moshir,

2011) werd geconcludeerd dat de BD met een EM38 het best is te bepalen door het apparaat ca. 1

m. boven de grond te houden. De EM38 zou dan een waarde opleveren die beter correspondeert

met de bodemlaag 0-15 cm. Volgens de studie geeft de EM38 in horizontale modus over het

algemeen betere resultaten dan in de verticale modus. In de genoemde studie werd bovendien

geconcludeerd dat de EM38 vooral geschikt is om resultaten op te leveren van meerdere factoren

tegelijk. De ECa zou dus meer een indicator zijn voor integrale bodemkwaliteit dan voor een enkele

bodemparameter.

62

De dataset moet duidelijk groter zijn dan waar nu gebruik gemaakt van kon worden, om door middel

van meer of minder complexe statistische bewerkingen een correlatie te leggen tussen de ECa

gemeten met EM38 en bodemfysische parameters. Anderen7 vinden dat het gebruik van niet lineaire

relaties in een neuraal (IT )netwerk een betere correlatie geeft met de textuur dan een lineaire

regressie. Dat komt mede omdat de respons van het signaal van een EM38 een niet lineair gedrag

vertoont. Daarbij blijft het de vraag of een gevonden correlatie locatie- en tijdspecifiek is of dat

algemene relaties afgeleid kunnen worden.

Anderen30 merken op dat er verschillende bodemparameters kunnen zijn die invloed hebben op de

ECa en daarmee op het resultaat van een EM38 meting als deze wordt gerelateerd aan bijvoorbeeld

een bodemfysische parameter. Door middel van een combinatie met een andere sensor kunnen deze

storende invloeden deels worden opgevangen. Zo gebruiken deze auteurs30 een gamma sensor om

de tekortkomingen van de EM38 op te vangen; en vice versa. Het EM38 signaal kan geen

onderscheid maken in zand en stenige gronden als deze een gelijke ECa hebben terwijl een

gammasensor geen onderscheid kan maken tussen klei en stenen.

5.3 NIRS

5.3.1 Verkruimeling

De opgave voor het vaststellen van een verband tussen NIRS en AGD bestond uit het vaststellen van

a) een verband tussen HWC en aggregaat grootte distributie (AGD), en b) het maken van een ijk lijn

tussen NIRS en HWC.

Verband tussen HWC en aggregaat grootte distributie (AGD)

De AGD is gemeten door de relatieve omvang van twee fracties aggregaten vast te stellen en in

procenten uit te drukken. Aangezien het totaal van beide fracties alle aggregaten bevat, zijn beide

fracties gerelateerd aan elkaar. Voor de beoordeling van de AGD wordt de in Tabel 2.2 vermeldde

referentiewaarde van 50% kleine aggregaten aangehouden. Op de drie locaties was het aandeel

kleine aggregaten in alle behandelingen echter kleiner dan 50% (Figuur 5.7). De puntenwolk laat een

duidelijk spreiding zien in de meetresultaten per locatie.

63

Figuur 5.7. Relaties tussen HWC en aggregaat grootte distributie, per locatie (● Wijnandsrade, ■

Bocholtz, ▲Tongeren).

In dit onderzoek kon dus geen bruikbare relatie tussen HWC en AGD worden vastgesteld. Hiervoor

kunnen twee verklaringen worden gegeven. De diepten waarover HWC en AGD zijn gemeten is

verschillend, namelijk 0-5 en 0-25 cm. De (impliciete) aanname dat HWC in beide lagen met elkaar

overeenkomt is mogelijk onjuist. Ook is het mogelijk dat de indeling van de aggregaten in 2 fracties,

en/of de grenzen die deze fracties bepalen, niet goed is gekozen. Daardoor zou het

ontwikkelingsstadium van de bodemstructuur (met HWC als indicator) niet corresponderen met de

gekozen AGD.

Maken van een ijklijn tussen NIRS en HWC

Met ca. 200 monsters waarvan de HWC-waarde bekend is, is een calibratielijn voor de NIRS

opgesteld. Gepoogd is om hiermee de HWC-waarde van de grondmonsters uit de drie proefvelden te

bepalen. Het bleek echter dat de grondmonsters zonder uitzondering buiten de bandbreedte van de

schaduwdataset vielen. Ondanks dit tegenvallende resultaat is het zinvol om te weten of HWC kan

worden voorspeld met gebruikmaking van NIRS. Om de waarde van NIRS als voorspeller van HWC

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

600 700 800 900 1000 1100 1200

HWC (mg/kg)

Kle

ine

agg

r. (

%)

64

toch enigszins te kunnen verkennen is toevlucht genomen tot een vergelijking van de gemeten en de

voorspelde waarde van HWC van de grondmonsters uit de 1e meetronde. Hierbij is de voorspelling

gedaan op basis van het verband tussen HWC en NIRS-resultaat. Figuur 5.8 laat zien dat deze

voorspelling goed is te noemen (R2 0,97). Opgemerkt wordt dat het hier geen formele calibratie /

validatie betreft.

Figuur 5.8 Verband tussen HWC (klassiek) gemeten en voorspeld met NIRS.

In theorie is het mogelijk dat de betrokken grondsoorten (löss (NL)- en leem (BE)- gronden) dermate

verschillen van de minerale gronden (zand- en kleigronden uit Nederland) die het meest

vertegenwoordigd zijn in de calibratieset, dat een voorspelling met NIRS niet mogelijk is. Het hoe en

waarom van dit verschil is echter niet duidelijk. Blijkbaar zijn er grotere datasets nodig om een

robuuste calibratie te verkrijgen waarmee een goede schatting mogelijk is.

In Tabel 4.4 valt voorts een groot verschil op in de meetwaarden van HWC tussen de 1e en de 2e

meetronde. Dit is mogelijk te wijten aan de gekozen proefopzet, die bestond uit twee meetronden

voor respectievelijk calibratie en validatie. Mogelijk zijn er veranderingen opgetreden in de

microbiële activiteit en -samenstelling in de percelen. De gegevens laten zien dat het verval tussen de

meetronden ca. 50% is. De weersomstandigheden tijdens de 1e meetronde waren groeizaam vanuit

oogpunt van temperatuur en neerslag, maar tijdens de 2e meetronde was het erg droog. Het

bodemleven, verantwoordelijk voor de HWC-productie, gaat in droge omstandigheden over in

ruststadium. Dit verklaart mogelijk de lagere HWC-waarden.

0

200

400

600

800

1000

1200

0 200 400 600 800 1000 1200

HWC (mg/kg) gemeten

HW

C (

mg

/kg

) vo

ors

pel

d

65

Het positieve resultaat van dit onderdeel is dat het goed mogelijk bleek om met NIRS de HWC-

waarden te meten. Echter gezien het ontbreken van goede verbanden tussen NIRS-HWC en HWC-

AGD biedt deze verkenning weinig perspectief om met NIRS een uitspraak te kunnen doen over de

verkruimelbaarheid van landbouwgrond gebaseerd op directe metingen in het veld.

67

6 Effecten van grondbewerking op fysische aspecten van bodemkwaliteit

6.1 Interpretatie van de klassieke meetgegevens

Voor de interpretatie van de klassieke meetgegevens uit de verkregen dataset is gebruik gemaakt

van de informatie over referentiewaarden uit het literatuuronderzoek. Bekeken is of met de

gegevens van de klassieke metingen mogelijke verschillen in de toegepaste vormen van

grondbewerking naar voren komen. Op voorhand was duidelijk dat de proefopzet hier niet optimaal

voor was, omdat de concrete uitvoering van de grondbewerking op de proefveldlocaties onderling

verschilt. Bovendien was het aantal meetpunten per behandeling afgestemd op het vaststellen van

een relatie met de sensoren, over alle behandelingen heen. Voor het aantonen van mogelijke

effecten ven grondbewerking op de bodemkwaliteit zijn per behandeling meer metingen nodig. Om

deze redenen is afgezien van een statistische analyse en worden onderstaand de verschillen

kwalitatief besproken. Deze bespreking is onder meer bedoeld als ondersteuning bij aanpalende

deelopdrachten binnen BodemBreed.

6.2 Beoordeling fysische bodemkwaliteit

Draagkracht

De draagkracht wordt beoordeeld in termen van a) ontvankelijkheid voor verdichting uit de gegevens

van de textuur (Tabel 4.1 + 4.2) en de berekende packing density, en b) de gevoeligheid op basis van

het vochtgehalte. De gebruikte vuistregels staan in Bijlage 1. De resultaten voor de ontvankelijkheid

voor verdichting staan in Tabel 6.1. Gezien het lutumpercentage vallen Wijnandsrade en Bocholtz

wat betreft de textuur klasse in de categorie gemiddeld (< 18% lutum) of middel fijn (< 18% lutum),

en Tongeren in de categorie middel (> 18% lutum) of middel fijn (> 18% lutum). De ontvankelijkheid

voor verdichting is vrijwel in alle behandelingen ‘erg hoog’, behalve in Bocholtz (geen

grondbewerking): ‘hoog’ en in Tongeren (geen grondbewerking): ‘matig’. Opvallend is dat de drie

behandelingen zonder winter grondbewerking de hoogste packing density hebben. Ploegen

daarentegen heeft de laagste packing density, en lijkt daarmee een hogere ontvankelijkheid voor

verdichting te hebben.

68

Tabel 6.1. Ontvankelijkheid voor verdichting

Proefveld / grondbewerking Textuur klasse

Packing

density

kg.m-3 Ontvankelijkheid

Wijnandsrade middel fijn, < 18% lutum

Ploegen 1,115 Zeer hoog

NKG25 1,222 Zeer hoog


Geen 1,295 Zeer hoog

Bocholtz middel fijn, < 18% lutum

Geen 2,239 Matig

Tongeren gemiddeld, > 18% lutum

Ploegen 1,153 Zeer hoog



Geen 1,415 Matig

De gevoeligheid voor verdichting volgt uit combinatie van de ontvankelijkheid en de

vochtigheidstoestand. Het vochtgehalte in het proefveld in Bocholtz was, ten tijde van de

grondbewerking in april 2011, in normale veldvochtige staat. De tabel om gronden in te delen in

gevoeligheid voor verdichting (Bijlage 1, Tabel 1b-2) bevat geen specifieke categorie hiervoor,

gekozen moet worden uit ‘droog’ of ‘vochtig’. Uit de tabel valt af te lezen dat de gevoeligheid voor

verdichting, in combinatie met de matige ontvankelijkheid, moet worden ingeschat als ‘matig’ tot

‘hoog’.

Kijken we aanvullend naar de indringingsweerstand, dan wordt duidelijk waar zich mogelijk nu reeds

problemen met verdichting voordoen. De indringingsweerstand op 15 en 25 cm wordt beoordeeld

aan de hand van het referentietraject van 2,5 - 3 MPa. In Tabel 4.4 valt op dat in Wijnandsrade, in

maart, de IW15 bij alle toegepaste vormen van grondbewerking goed is, maar dat de IW15 te hoog is

wanneer geen grondbewerking wordt uitgevoerd. In mei was de IW15 in alle veldjes goed. Op 25 cm

diepte is in maart de IW25 alleen in het geploegde deel goed. In Bocholtz is, zonder en met

grondbewerking, de indringingsweerstand op zowel 15 als 25 cm diepte voldoende voor goede

gewasgroei. Zowel de cultivator als het ondiep ploegen hebben een positief effect gehad op de

bulkdichtheid respectievelijk de aggregatie. Voorts is er een duidelijk verschil te zien in de effecten

van woelen en roteren vs. woelen op de indringingsweerstand bij 15 en 25 cm. Op kleine diepte

zorgde de combinatie van woelen en roteren voor een beter medium voor de wortelgroei dan alleen

woelen. De cultivator scoort voor alle bodemparameters relatief goed.

69

In Tongeren is in maart op 15 cm de indringingsweerstand voldoende, maar in mei wordt de grens

overschreden in de velden ‘NKG15’ en ‘geen grondbewerking’. Op 25 cm diepte scoren deze twee

behandelingen vanaf maart onvoldoende.

Structuurstabiliteit

Voor een beoordeling van de structuurstabiliteit beschikken we over informatie van de textuur, de

bulkdichtheid en de indringingsweerstand. Uit de textuuranalyse van de drie minerale gronden blijkt

dat in Tongeren de sloeffractie kleiner, en de lutumfractie groter is dan in de andere twee

proefvelden. In Bocholtz is de zandfractie kleiner dan in Tongeren en Wijnandsrade. Deze verschillen

heffen elkaar deels op wat betreft het vochtvasthoudend vermogen en verdichting en worden te

gering geacht om van grote invloed te zijn op de structuurstabiliteit. Niettemin zijn er tussen de

locaties significante verschillen gevonden in de bulkdichtheid. Vanwege de grotere spreiding is het

ook alleen in Wijnandsrade dat de referentiewaarde voor ongestoorde gewasgroei incidenteel wordt

overschreden, zowel op 15 als op 25 cm diepte. Uit deze gegevens kan worden opgemaakt dat de

structuurstabiliteit in Wijnandsrade minder is dan in Tongeren, en dat hierop mogelijk andere

factoren van invloed zijn dan de textuur. Deze andere factoren kunnen te maken hebben met de

chemische (pH, Ca/Mg-verhouding) en/of biologische bodemkwaliteit (regenwormen). Uit aanpalend

BodemBreed onderzoek zal overigens nog moeten blijken of de mindere structuurstabiliteit ook tot

uiting komt in een lagere opbrengst.

Verkruimelbaarheid

De verkruimelbaarheid als maat voor de kieming in het voorjaar wordt beoordeeld aan de hand van

het % kleine aggregaten en voor de omstandigheden tijdens het groeiseizoen het % grote

aggregaten. Figuur 6.1 geeft de resultaten voor de drie proeflocaties. Het beeld van de verkruimeling

is in de drie proefvelden vergelijkbaar: ploegen in het algemeen en, in Tongeren, NKG15, scoren

beter dan NKG25 en ‘geen grondbewerking’. Het is op zich goed te begrijpen dat het achterwege

laten van grondbewerking niet tot een goede kruimelstructuur leidt. Niet duidelijk is waarom NKG25

tot een mindere kruimelstructuur leidt dan NKG15.

70

Figuur 6.1. Aandelen kleine en grote aggregaten in relatie tot de wijze van grondbewerking (M1 = 1e

meetronde; M2 = 2e meetronde).

Wat het aandeel grote aggregaten betreft is in Wijnandsrade het grootste aandeel (ca. 64%) te

vinden in het onbewerkte veld. In Tongeren is het aandeel grote aggregaten in het veld ‘NKG25’

vrijwel even hoog (ca. 73%) als in het onbewerkte veld. In Bocholtz daarentegen is het aandeel grote

aggregaten in alle behandelingen ca. 60%. De vorm van de grondbewerking is echter wel van belang.

Ploegen leidt tot het grootste aandeel ‘kleine aggregaten’ en bevestigt zo de aanwending, van

oudsher, bij de zaaibedbereiding. Geen van de methoden van grondbewerking lijkt echter positief

voor het aandeel grote aggregaten. Het achterwege laten van een winterbewerking leidt tot de beste

resultaten, in Tongeren gevolgd door NKG25.

6.3 Korte en lange termijn effecten van grondbewerking

Op de drie locaties zijn verschillende vormen van grondbewerking uitgevoerd, waarvan ploegen en

niet-kerende grondbewerking deel uit maakten. Steeds is een vergelijking mogelijk met een veld

waarin elke vorm van grondbewerking achterwege was gelaten. Om een beeld te krijgen van de

Wijnandsrade

0

5

10

15

20

25

30

35

klei

ne

agg

reg

aten

(

< 5

mm

), (

%)

ploegen NKG25 NKG15 Geen

Tongeren

0

10

20

30

40

klei

ne

agg

reg

aten

< 5

mm

(%

)


Bocholtz M1

0

5

10

15

20

25

30

Kle

ine

agg

reg

aten

<

5 m

m. (

%)

GEEN

Wijnandsrade M2

52

54

56

58

60

62

64

66

Gro

te a

gg

rgeg

aten

> 5

mm

. (%

)

Ploegen NKG25 NKG15 Geen

Bocholtz M2

0

10

20

30

40

50

60

70

Gro

te a

gg

reg

aten

<

5 m

m. (

%)

Ondiep ploegen NKG25 NKG15: W NKG15 W+R

Tongeren M2

62

64

66

68

70

72

74

76

Gro

te a

gg

reg

aten

<

5 m

m. (

%)


M1

M1

71

verschillen tussen de behandelingen zijn de resultaten kwalitatief gerangschikt in volgorde van

afnemende geschiktheid voor het gewas. Het resultaat van deze rangschikking is, per locatie,

gegeven in Tabellen 6.2, 6.3 en 6.4. In Wijnandsrade (Tabel 6.2, 1e meting) is er voor de

bodemparameters BD, AGD (kl.aggr.) en HWC nauwelijks verschil tussen ploegen en geen

grondbewerking. Voor de zaaibedbereiding scoren beide behandelingen relatief goed en beter dan

de NKG (zowel op 15 als 25 cm). Uit de indringingsweerstand blijkt echter dat het niet uitvoeren van

een grondbewerking negatief is voor de wortelontwikkeling op 15 en 25 cm; ploegen is hiervoor de

beste grondbewerking. Bij de 2e meetronde zijn juist in de behandeling zonder grondbewerking de

omstandigheden voor de wortelontwikkeling blijkens de indringingsweerstand en de bulkdichtheid

het beste. De aggregatie is echter minder door het achterwege laten van grondbewerking.

Tabel 6.2. Rangschikking van de grondbewerkingsmethoden naar effect op bodemparameters, in

afnemende volgorde van geschiktheid voor het gewas (PL = ploegen; OPL = ondiep ploegen; CV =

cultivator; W + R =woelen+roteren; W = woelen; GB = geen bewerking).

Wijnandsrade

1e meting, maart

BD GB > PL > NKG25 > NKG15

AGD, kleine aggr. PL > GB > NLG15 > NLG25

HWC GB > PL > NKG25 > NKG15

IW15 PL > NKG25 > NLG15 > GB

IW25 PL > NKG25 > NKG15 > GB

2e meting, mei

BD GB > NKG25 > NKG151

AGD, kleine aggr. NKG15 > PL > NKG25 > GB

HWC niet gedaan

IW15 GB > NKG25 > NKG15 > PL

IW25 GB > PL > NKG252 1 geen data voor 'ploegen' 2 geen data voor 'IW15'

In Bocholtz hebben zowel de cultivator als het ondiep ploegen een positief effect gehad op de

bulkdichtheid respectievelijk de aggregatie (Tabel 6.3). Er is een duidelijk verschil te zien in de

effecten van woelen en roteren vs. woelen op de indringingsweerstand bij 15 en 25 cm. Op kleine

diepte zorgde woelen en roteren voor een beter medium voor de wortelgroei dan alleen woelen. De

cultivator scoort voor alle bodemparameters relatief goed.




72

Bocholtz1

2e meting, mei

BD CV > W+R > W, OPL

AGD, kleine aggr. OPL > CV > W+R > R

HWC niet gedaan

IW15 W+R > OPL > CV > W

IW25 W > CV > OPL > W+R 1 1e meting betrof de uitgangssituatie voor de grondbewerking

In Tongeren scoort ploegen voor alle bodemparameters relatief goed, behalve voor de bulkdichtheid

ten tijde van de 1e meetronde (Tabel 6.4). NKG25 doet het iets beter dan NKG15. Bij de 2e meting in

mei scoren de bodemparameters van ‘geen bewerking’ het laagst.




Tongeren

1e meting, maart

BD GB > NKG25 > NKG15 > PL

AGD, kleine aggr. PL > NKG15 > NKG25, GB

HWC PL > NKG25 > GB >NKG15

IW15 NKG25 > PL > GB > NKG15

IW25 PL > NKG25 > GB > NKG15

2e meting, mei

BD GB > PL > NKG15,NKG25

AGD, kleine aggr. PL > NKG15 > NKG25 > GB

HWC PL > NKG25 > NKG15 > GB



Het beeld dat uit de gegevens naar voren komt is dat ploegen tot een hogere ontvankelijkheid voor

verdichting (gemiddeld over de bouwvoor) kan leiden maar ook tot een lagere indringingsweerstand

op een diepte van 15-25 cm. Gelet op de duur waarop NKG wordt toegepast op de drie proefvelden,

zou men voor de bulkdichtheid, packing density en daarvan afgeleide ontvankelijkheid de volgende

volgorde mogen verwachten in de behandelingen NKG15 en NKG25: Wijnandsrade (10e jaar) >

Tongeren (4e jaar) > Bocholtz (1e jaar). Extreme verschillen in de bulkdichtheid worden verwacht

tussen ploegen en ‘geen bewerking’. Bocholtz heeft echter bij de start van het eerste jaar NKG een

goede indringingsweerstand. Deze wordt mogelijk nog verder verlaagd door de verschillende vormen

van grondbewerking.

73

Er is wat betreft de aandelen kleine en grote aggregaten geen sprake van een volgorde die verband

houdt met de periode waarover NKG wordt toegepast. In veel gevallen leidt ploegen tot de beste

scores voor de verkruimeling. Dit geldt niet alleen voor de zaaibedbereiding in maart (Wijnandsrade,

Tongeren), maar ook voor de latere groei in mei (Tongeren). In Bocholtz is het beeld gevarieerder en

lijkt NKG25 (de cultivator) tot redelijk goede fysische omstandigheden te leiden.

Uit de gegevens over de structuurstabiliteit van verschillende vormen van grondbewerking blijkt dat

voor Wijnandsrade en Tongeren de indringingsweerstand op 15 cm toeneemt met afnemende

intensiteit en diepte van grondbewerking (Figuur 6.2). Bij de 2e meetronde is dit voor Wijnandsrade

echter niet meer het geval. Daar blijkt de indringingsweerstand bij ploegen gelijk te blijven, en af te

nemen bij de andere behandelingen. De indringingsweerstand op 25 cm geeft voor beide locaties

hetzelfde beeld te zien.

Figuur 6.2. Indringingsweerstand in relatie tot de wijze van grondbewerking (M2 = 2e meetronde).

Uit deze informatie blijkt geen duidelijk verbeterend effect van een langere periode van NKG op de

indringingsweerstand. Het is belangrijk om deze waarneming te verifiëren, bijvoorbeeld met andere

meetgegevens over de indringingsweerstand uit BodemBreed. Uit Frankrijk is overigens bekend dat

na een lange periode van NKG de bodem dusdanig verdicht is, dat eenmalig ploegen wordt toegepast

om deze weer los te maken. Uit de onderhavige verkenning blijkt dat na tien jaar NKG in

Wijnandsrade dit stadium nog niet is bereikt.

Wijnandsrade

0

1

2

3

4

Ind

rin

gin

gsw

eers

tan

d o

p

15 c

m. (

Mp

a)


Tongeren

0

1

2

3

4

Ind

rin

gin

gsw

eers

tan

d

op

15

cm. (

MP

a)


Tongeren M2

0

1

2

3

4

Ind

rin

gin

gsw

eers

tan

d o

p

15 c

m. (

EC

a)


Wijnandsrade M2

0

1

2

3

4

Ind

rin

gin

gsw

eers

tan

d

op

15

cm.

(MP

a)


M1 M1

74

6.4 Is de verkregen kennis bruikbaar voor de praktijk?

Deze paragraaf geeft een illustratie van de kennis die in deze verkenning is verzameld over de

mogelijke inzet van sensoren bij het bepalen van de fysische bodemkwaliteit in landbouwpercelen.

Een kaart is gemaakt van het perceel te Wijnandsrade (Figuur 6.3), waarbij per blok de 5 gegevens

van de BD dr.gr (RhoC) zijn gebruikt. Gelet op het aantal waarnemingen per blok is gekozen voor

interpolatie volgens de methode Inverse Distance Weight (IDW). Het is uitdrukkelijk niet de

bedoeling om op grond van deze kaart conclusies te trekken over de bewerkbaarheid van het

perceel. Wel geeft de kaart een illustratie van de mogelijkheden om de variatie in diverse

bodemparameters in beeld te brengen.

Figuur 6.3. Geografische weergave van de bulkdichtheid (g/cm3 dr.gr) te Wijnandsrade zoals bepaald

met RhoC/TDR door puntmetingen per behandeling te extrapoleren met behulp van Inverse Distance

Weighing (1e meetronde, 140311).

Uit Figuur 6.3 blijkt de volgende afnemende rangorde: NKG-GB > NKG-15 > NKG-25 > ploegen. Voorts

laat figuur 6.3 een zekere mate van perceelsvariatie zien. Binnen de blokken zijn er plekken met

lagere en/of hogere BD.

Figuur 6.4 toont een kaart van het vochtgehalte in perceel Wijnandsrade. Het betreft gegevens van

de 1e meetronde, bepaald met de TDR. Er is een duidelijk gradiënt te zien in het vochtgehalte, lopend

van linksboven naar rechtsonder. Deze gradiënt wordt veroorzaakt door de hoogteligging van het

1e meetronde 1e uitwerking

75

perceel. De behandelingen in de grondbewerking liggen in hetzelfde patroon. De kaart maakt

duidelijk dat de resultaten van de blokken niet zonder meer kunnen worden toegeschreven aan de

behandelingen, omdat er zeer waarschijnlijk sprake is van interactie met het vochtgehalte.

Figuur 6.4. Geografische weergave van het vochtgehalte (%) te Wijnandsrade zoals bepaald met TDR

door puntmetingen per behandeling te extrapoleren met behulp van Inverse Distance Weighing (1e

meetronde, 140311).

Voor het vochtgehalte blijkt de volgorde in de grondbewerkingsmethoden, waarin sprake is van een

dalend gehalte, omgekeerd te zijn aan die van de BD. Het hoogste vochtgehalte is te vinden in het

geploegde blok, het laagste in het blok zonder winter grondbewerking. Ten tijde van de 2e

meetronde is de situatie anders (Figuur 6.5). De behandelingen ‘ploegen’ en ‘geen grondbewerking’

hebben de hoogste vochtgehalten; de beide NKG-behandelingen blijken het meest last te hebben

van verdroging.

1e meetronde 1e uitwerking

76

Figuur 6.5. Vochtgehalte (%) te Wijnandsrade bij verschillende vormen van grondbewerking; 2e

meetronde, mei 2011.

De verzamelde informatie over bulkdichtheid en vochtgehalte van de vier typen grondbewerking in

Wijnandsrade is weer te geven in perceelskaarten waarop het verloop goed is te zien. Zo’n kaart kan,

mits gebaseerd op voldoende meetpunten, ondersteunend zijn bij het nemen van een beslissing over

de toe te passen vorm van grondbewerking. Uit bovenstaande blijkt dat drie belangrijke

aandachtspunten daarbij zijn:

• Een combinatie van bodemparameters is nodig om een goede beslissing te kunnen nemen;

• Voor de bodemparameters die veranderen in de loop van het groeiseizoen (bijvoorbeeld

vochtgehalte, HWC) zal de kaart gebaseerd moeten zijn op recente gegevens;

• Voor bodemparameters die niet of nauwelijks veranderen (textuur), heeft de kaart een

langere geldigheid. Dit maakt de kosten die gepaard gaan met het maken van zo’n kaart

wellicht acceptabel.

Vanuit technisch oogpunt is er sprake van enig perspectief voor bodemsensoren in de landbouw,

maar er is nog een lange R&D weg te gaan. Zowel aan de calibratie als aan de validatiezijde is veel

onderzoekswerk nodig. Regionale verschillen dienen hierbij te worden meegenomen.

Over de kosten en de logistiek van het gebruik van sensoren is uiteindelijk in deze verkenning geen

bruikbare informatie beschikbaar gekomen. Het ontwikkelingsstadium van bodemsensoren voor de

landbouw staat dit nog niet toe. De kosten van sensoren zoals de EM38 en de RhoC (aanschaf en/of

als dienst door derden) zijn nu nog veelal te hoog om door individuele agrariërs te worden gedragen.

Verwacht mag worden dat bij voortschrijdende technieken deze kosten zullen dalen.

Wijnandsrade M2

0,000

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

TD

R V

och

tgeh

alte

(%

)


77

7 Conclusies en aanbevelingen

In dit rapport is verslag gedaan van een verkenning naar bodemsensoren voor de landbouw. Hierin

stonden twee kennisvragen centraal. Deze zijn beantwoord met behulp van literatuur- en

veldonderzoek.

Mogelijke inzet van bodemsensoren om bruikbare informatie te leveren over de bewerkbaarheid van

landbouwgrond

De aanname dat een dataset met meetresultaten van drie min of meer vergelijkbare gronden

(bovendien uit een aaneengesloten gebied) bruikbaar zou zijn om de sensoren te toetsen bleek niet

goed op te gaan. De verschillen in de minerale gronden (textuur en helling) en management (0, 3 en

10 jaar verschillende vormen van niet-kerende grondbewerking) bleken te divers. De resultaten

toonden voor zowel de sensormetingen als de klassieke metingen significante verschillen (p<0,05)

tussen de waarnemingen van de drie locaties en grote verschillen tussen de verschillende

behandelingen. Dit heeft het afleiden van een algemeen verband tussen sensor en klassieke meting

bemoeilijkt. Als oplossing is ervoor gekozen om per proeflocatie de relaties tussen sensor en

klassieke meting te onderzoeken. Beperking hierbij was het aantal meetpunten per locatie. Gezien de

verschillen tussen en binnen de drie percelen is een grotere dataset nodig om verbanden tussen

sensoren en bodemparameters aan te tonen. Aanbeveling voor nieuw onderzoek is om dit in eerste

instantie te beperken tot enkele percelen die dicht bij elkaar liggen, met weinig verschillen (textuur,

topografie, management), om de sensoren te calibreren en te valideren. Pas wanneer deze

ontwikkelstap is gemaakt, zou men kunnen streven naar het vaststellen van een meer algemeen

gelden verband.

RhoC

Uit de regressie-analyses in de calibratiestap volgde dat de RhoC tot wel 61% van de variantie in BD-

klassiek kon verklaren, en ook het verband in de validatiestap is redelijk (Radj.2 0,44). Dit mag als een

positief resultaat worden beschouwd in het kader van het aantonen van het ‘proof-of-concept’ van

de RhoC. Knelpunten zijn dat de calibratie alleen proeflocatie-specifiek geldt, dat de verklaarde

variantie lager dan de referentiewaarde is en dat er onduidelijkheid is over de invloed van het

vochtgehalte.

Ondanks deze punten zien we perspectief voor uitgebreider onderzoek naar de mogelijke inzet van

RhoC voor bepaling van de bulkdichtheid in landbouwgronden. Belangrijke vraag voor

78

vervolgonderzoek is of met de toevoeging van een extra bodemparameter toch een calibratie met

algemene geldigheid kan worden verkregen. Bijkomend punt is een check op de invloed van de

correctie voor het vochtgehalte op de schatting van de bulkdichtheid.

EM38

De resultaten laten zien dat de textuurklassen van deze minerale gronden in principe te schatten zijn

met de EM38. De gebruikte klassieke bepaling van de textuurklassen lijkt hierbij van invloed te zijn.

De beste relatie werd verkregen voor de zandfractie (Radj.2 = 0,82). Voor de lutum- en siltfracties zijn

regressieverbanden gevonden met een Radj.2 > 0,55. De tweede uitwerking van de resultaten van de

EM38 betrof een mogelijk verband met de bulkdichtheid. Op grond van de resultaten werd de

tussenconclusie getrokken dat er enig perspectief is om de bulkdichtheid met de EM38 te bepalen,

aangezien we voor Tongeren kunnen spreken van een gekalibreerd verband (Radj.2 = 0,54) tussen BD

en de EC38 (in horizontale modus). De derde uitwerking van de EM38 betrof het verband met de

indringingsweerstand. Een algemeen verband tussen de ECa in elk van de twee meetposities van de

EM38 (VM en HM) en de indringingsweerstand kon niet worden aangetoond.

Al met al kunnen we stellen dat er enig perspectief is voor doorontwikkeling van de EM38, met name

voor de textuur en de bulkdichtheid. Onderzoek van derden bevestigt de notie dat hiervoor een

grote dataset nodig is. Zinvolle onderdelen van een R&D-traject voor de EM38 zijn de mogelijkheden

om met de EM38 in horizontale en verticale modus een resultaat te verkrijgen over een agronomisch

zinvolle meetdiepte.

NIRS

Met ca. 200 monsters waarvan de HWC-waarde bekend is, is een calibratielijn voor de NIRS

opgesteld. Gepoogd is om hiermee de HWC-waarde van de grondmonsters uit de drie proefvelden te

bepalen. Het bleek echter dat de grondmonsters zonder uitzondering buiten de bandbreedte van de

schaduwdataset vielen. Het is wel gelukt om een rechtstreeks verband vast te stellen tussen HWC-

waarde en NIRS-reading van dezelfde grondmonsters. In het onderzoek kon geen bruikbare relatie

tussen HWC en AGD worden vastgesteld. Dit is mogelijk te wijten aan de gekozen proefopzet, waarin

de calibratie- en validatiemetingen in twee verschillende perioden is gedaan. Mogelijk is door de

seizoensverandering (maart – mei) de microbiële activiteit en -samenstelling in de percelen teveel

verandert.

Al met al is het op dit moment niet mogelijk om met NIRS een uitspraak te doen over de HWC en

daarmee de verkruimelbaarheid van landbouwgrond. Nader onderzoek zou plaats moeten vinden

79

met grondmonsters waarvan vooraf bekend is dat de HWC-waarde binnen de bandbreedte van de

calibratieset valt.

Is de verkregen kennis voldoende praktijkrijp voor het nemen van beslissingen over de verschillende

vormen van grondbewerking?

Op dit moment is er nog onvoldoende kennis beschikbaar om bodemsensoren in te zetten in de

landbouw en de meetresultaten te interpreteren naar adviezen voor landbouwkundig handelen. Het

perspectief van een dergelijk adviessysteem is geïllustreerd aan de hand van perceelskaarten die het

verloop in bulkdichtheid en vochtgehalte bij verschillende vormen van grondbewerking tonen. Zo’n

kaart kan ondersteunend zijn bij het nemen van een beslissing over de toe te passen vorm van

grondbewerking (mits gebaseerd op voldoende meetpunten). Drie belangrijke aandachtspunten

daarbij zijn:

• Een combinatie van bodemparameters is nodig om een goede beslissing te kunnen nemen;

• Voor de bodemparameters die veranderen in de loop van het groeiseizoen (bijvoorbeeld

vochtgehalte, HWC) zal de kaart gebaseerd moeten zijn op recente meetgegevens;

• Voor bodemparameters die niet of nauwelijks veranderen (textuur), heeft de kaart een

langere geldigheid. Dit maakt de kosten die gepaard gaan met het maken van zo’n kaart

wellicht eerder acceptabel.

Vanuit technisch oogpunt is er weliswaar sprake van enig perspectief voor bodemsensoren in de

landbouw, maar er is nog een lange R&D weg te gaan. Zowel wat betreft de calibratie als validatie is

nog veel onderzoek nodig; regionale verschillen dienen hierbij te worden meegenomen. Met name

kan gesteld worden dat veel grotere datasets benodigd zijn om goede calibraties te kunnen maken.

De landbouwpraktijk kan ondertussen aan de slag met het (beter) leren interpreteren van verschillen

tussen landbouwgronden. Aanvulling en actualisatie is gewenst van referentiewaarden voor

bodemparameters zoals bulkdichtheid en vochtgehalte, specifiek gericht op de bewerkbaarheid.

Ondernemers kunnen zich verdiepen in het uitvoeren van een visuele bodembeoordeling om

mogelijke knelpunten in de bodemstructuur te herkennen. De mogelijkheden om aan de stand van

gewassen en groenbemesters bodemproblemen op te sporen worden nog onvoldoende benut. Aan

het onderzoek is het de taak om adviessytemen te ontwikkelen die klassieke kennis over

bodemkwaliteit combineren met high-tech analyse-mogelijkheden in laboratorium en/of veld.

81

Literatuur

1. Arshad MA, Lowery B & Grossman B (1996).Physical tests for monitoring soil quality. In: Doran JW & Jones AJ (1996) Methods for assessing soil quality. Madison, WI, pp. 123-142.

2. Balen D van (2011). Perspectief bodemverbeteraars. Artikel in Nieuwe Oogst, 19-02-2011 in het kader van het NMI-PPO project “Bodemstructuur en bodemverbeteraars”.

3. Bemestingswijzer. 2009. BLGG AgroXpertus, Wageningen.

4. Bussink DW, Schöll L van, Draai H van der & Riemsdijk WH van (2008). Beter waterbeheer en –kwaliteitsmanagement begint op de akker. NMI-rapport O 1150. NMI, Wageningen.

5. Centrum voor Bodemkartering, Rijks Universiteit Gent.

6. Chen H, R Hou, Gong Y, Li H, Fan M & Kuzyakov Y (2009). Effects of 11 years of conservation tillage on soil organic matter fractions in wheat monoculture in Loess Plateau of China. Soil & Tilllage Research 106:85-94.

7. Cockx L, Van Meirvenne M, Vitharana UWA, Vancoillie FMB, Verbeke LPC, Simpson D & Saey T (2010). A neural network approach to top soil clay prediction using an EMI-based soil sensor. In: Viscarra Rossel et al (eds) Proximal soil Sensing. Progress in soil science, pp 245-254.

8. Doran JW & Jones AJ (1996). Methods for assessing soil quality. Madison, WI, pp. 123-142.

9. Ghani A, Dexter M & Perrott KW (2003). Hot-water extractable carbon in soils: a sensitive measurement for determining impacts of fertilisation, grazing and cultivation. Soil Biology & Biochemistry 35: 1231-1243.

10. Ghani A, Dexter M, Sarathchandra U, Perrot KW & Singleton P (2000). Assessment of extractable hot-water carbon as an indicator of soil quality on soils under long-term pastoral, cropping, market gardening and native vegetation. Proceedings of Australian and new Zealand Second Joint Soils Conference, Lincoln, New Zealand, pp. 119-120.

11. Håkansson I, Myrbeck Å & Etana A (2002). A review of research on seedbed preparation for small grains in Sweden. Soil Tillage Res 64:23–40.

12. Hoefer G, Bachman J & Hartge KH (2010). Can the EM38 probe detect spatial patterns of subsoil compaction? In Viscarra Rossel et al (eds) Proximal soil Sensing. Progress in soil science, pp 265-273.

13. Holm LHJ van, Merckx R, Orshoven J van, Diels J & Elsen A(2011). “Bodemverdichting op landbouwgrond” ten behoeve van het project BODEMBREED van 12 mei 2010. Interreg project BodemBreed.

14. Jacob W, Eelkema M, Limburg H & Winterwerp JC (2009). A new radiometric instrument for in situ measurements of physical sediment properties Marine and Freshwater Research, 2009, 60: 727–736.

15. KODA-onderzoek 2009. www.kennisakker.nl/kenniscentrum/document/sensingsystemen-voor-bodem-en-gewas-ten-behoeve-van-precisielandbouw.

16. Locher WP & Bakker H de (1990). Bodemkunde van Nederland, deel 1. Algemene Bodemkunde. Malmberg Den Bosch.

82

17. Logsdon S & DL Karlen (2004). Bulk density as a soil quality indicator during conversion to no-

tillage. Soil & Tillage Research 78: 143-149.

18. Medusa: http://www.medusa-online.com.

19. Moshir MM (2011). Root-zone ECa measurement with EM38 and investigation of spatial interpolation techniques. Wageningen UR.

20. Reubens B, D’Haene K, D’Hose T & Ruysschaert G (2010). Bodemkwaliteit en landbouw: een literatuurstudie. ILVO, Merelbeke.

21. Reubens B, Janssens P, Meuffels G, Van de Ven G, Cauffman D, Lemmens G, Ruysschaert G & D’Haene K (2011). Veldwerking Interregproject BodemBreed: overzicht van proefpercelen.

22. Schneider CBH & JT Huinink (1990). Bouwvoorbodemkunde en grondbewerking. In: Locher WP & Bakker H de (1990) Bodemkunde van Nederland, deel 1. Algemene Bodemkunde. Malmberg, Den Bosch.

23. Soil Company: www.soil.company.com.

24. Spoor G, Tijink FGJ & Weiskopf P (2003). Subsoil compaction: risk, avoidance, identification and alleviation. Soil & Tillage research 73: 175-182.

25. Schelling J, Bakker H de & Steur GGL (1975). Indeling van Nederlandse gronden. Stiboka, Wageningen.

26. Sudduth KA, NR Kitchen, Wiebold WJ, Batchelor WD, Bollero GA, Bullock DG, Clay DE, Palm HE, Pierce FJ, Schuler RT & Thelen KD (2005). Relating apparent electrical conductivity to soil properties across the north-centra; USA. Computers and Electronics in Agriculture 46: 263-283.

27. Tisdall & Oades 1982. Organic matter and water-stable aggregates in soils. Journal of Soil Science 33: 141-163.

28. Vandevreken P , Holm L van, Diels & Orshoven J van (2009). Bodemverdichting in Vlaanderen en afbakening van risicogebieden voor bodemverdichting: Eindrapport van een

verkennende studie. K.U. Leuven. 29. Vasques GM, Grunwald G & Sickman JO (2009). Modelling of soil organic carbon fractions

using visible, near-infrared diffuse reflectance spectroscopy. Soil Science Society of America Journal Vol. 73, 1:176-184.

30. Wong MTF, Wittwer K, Oliver YM & Robertson MJ (2010) Use of EM38 and gamma ray spectrometry as complementary seonsors for high resolution soil property mapping. In: Viscarra Rossel et al (eds.). Proximal soil Sensing. Progress in soil science, pp 341-349.

31. Wyseure G (2007). Simultaan meten van bodemwatergehalte en elektrische conductiviteit (EC) door middel van TDR. In: Tijdschrift Water, pp 1-5.

32. Zanen M, Bos M, Korthals G & Molendijk L (2009). Weerbare bodem in het kader van functionele agrobiodiversiteit (FAB). LBI, Driebergen.

83

Literatuur Quickscan:

1. Adamchuck VI, Hummel JW, Morgan MT & Upadhaya SK (2004) On-the-go soil sensors for presicion agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, vol 44: 71-91.

2. BTL-bomendienst, pers. meded.

www.geofox-lexmond.nl

http://www.graafschade.nl/werkvelden

3. Kikkert A (2009) Sensingsystemen voor bodem en gewas ten behoeve van precisielandbouw. Overzicht van beschikbare producten. Rapport HLB 655, project 3286.

4. Van der Schans D, Nammen Jukema J, Van der Klooster A, Molenaar K, Krebbers H, Korver R, Van Roessel G-J, Meertens L & Truiman J (2008) Toepassing van GPS en GIS in de akkerbouw. Nut en rendement van toepassingen op het gebied van geolandbouw. PPO-AGV rapport 3250062000.

5 King JA, Dampney PMR, Lark RM, Wheeler HC, Bradley RI, Mayr T & Russil N (2003) Evaluation of non-intrusive sensors for measuring soil physical properties.

6. McKenzie N, Bramley R, Farmer R, Janik L, Murray W, Smith C & McLaughlin M (2003) Rapid soil measurement – a review of potential benefits and opportunities for the Australian grains industry. GRDC project CSO 00027.

7. http://www.eijkelkamp.com/Portals/2/Eijkelkamp/Files/P022n%20Bodemvocht.pdf

8. http://www.sarvision.nl/

9. http://www.dualem.com

10. Abdu H, Robinson, DA, Jones SB (2007) Comparing Bulk soil electrical conductivity determination using the DUALEM-1S ande EM38DD Electromagnetic induction instruments. Soil Science Society of America Journal Vol 71, no 1:189-195.

11. http://www.soilman.ugent.be/orbi

12. Sudduth KA, Drummond ST, Kitchen NR (2001) Accuracy issues in electromagnetic induction sensing of soil electrical conductivity for precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture Vol 31: 239-264.

13. Hummel JW, Sudduth KA, Hollinger SE (2001) Soil moisture and organic matter prediction of surface and subsurface soils using an NIR soil sensor. Computers and Electronics in Agriculture Vol 32: 149-165.

14. http://www.medusa-online.com

15. http://www.inventech.nl/home.php

16. http://www.eijkelkamp.com/Portals/2/Eijkelkamp/Files/geijktinsert21n.pdf

85

Bijlage 1. Kwantitatieve relaties tussen bodemparameters en bodemeigenschappen.

1a. Verkruimelbaarheid

Voor bouwland op zavel en klei kan een beoordeling worden gemaakt van de verkruimelbaarheid van

de grond aan de hand van het lutumgehalte en het leemgehalte, en daarnaast door de pH en OS. Hoe

hoger het kleigehalte, hoe slechter de verkruimelbaarheid. Organische stof heeft dan een positief

effect op de verkruimelbaarheid. Een pH(KCl) lager dan 7 heeft juist een negatief effect op de

verkruimelbaarheid. Kwantificering van het effect van lutum, gehalte organische stof en pH wordt

gegeven in tabel 1a1.

Tabel 1a1. Beoordeling verkruimelbaarheid (10 is gunstig; 1 is ongunstig).

lutumgehalte (<2 μm) leemgehalte (<50μm) Basiswaarde

verkruimel-

baarheid

correcties voor OS en pH

(punten optellen bij

basiswaarde)

onder-grens

boven-grens

onder-grens

boven-grens

correctiefactor per eenheid os

correctiefactor per eenheid pH<7

0 4 0 7 10 0 0

5 10 8 20 9 0,06 0

11 17 20 50 8 0,09 0,15

18 24 50 100 6,5 0,12 0,3

25 30 5 0,25 0,7

30 40 3,5 0,35 1

40 100 1 0,45 1,5

Uit: Locher en Bakker 1992 Bodemkunde van Nederland Deel 1 Algemene bodemkunde.

Gewassen kunnen verschillen in de eisen aan verkruimelbaarheid. Sierteelten met kluit vragen een

lage verkruimelbaarheid, terwijl rooivruchten juist een hoge verkruimelbaarheid vragen (tabel 1a2).

Tabel 1a2. Kritische grenzen van de beoordeelde verkruimelbaarheid.

Gewas (groep) Rendabel traject Oorzaak

(poot)aardappelen 6 10 Trage en onregelmatige gewasontwikkeling; ongunstige sortering

asperge 8 10 Steekbaarheid

bladgewassen 8 10 Trage en onregelmatige gewasontwikkeling

bloembollen 7,5 10 Rooibeschadigingen

knolselderij, witlof,peen,

5 10 Mechanische oogstbaarheid

sierteelten 5 10 Trage en onregelmatige gewasontwikkeling

sierteelt met kluit 5 8 Onvoldoende kluitstabiliteit

suikerbieten 4 10 Hoog tarra%

Uit: Locher en Bakker 1992 Bodemkunde van Nederland Deel 1 Algemene bodemkunde.

86

1b. Verdichting - zandgronden:

Voor een waardering van de compactie in de ondergrond wordt gewerkt met twee beoordelingen,

namelijk van de ontvankelijkheid ‘ontvankelijkheid’ en de gevoeligheid ‘vulnerability’ van de grond.

Eerstgenoemde is een functie van textuur en packing density (Spoor et al. 2003), waarbij de packing

density een in het buitenland gebruikte maat is die uit de bulkdichtheid en het klei% kan worden

berekend. Voor de textuurklassen wordt door Spoor (et al., 2003) onderstaande textuurdriehoek

gebruikt.

Tabel 1b-1. Ontvankelijkheid voor verdichting (1 = laag; 2= matig; 3=hoog; 4=zeer hoog).

Textuurklasse Packing density

(Mg m-3

)

laag (<1,40) middel (1,40-1,75) hoog(>1,75)

grof zand 4 3 2

medium (<18% lutum) 4 3 2

medium (>18% lutum) 3 2 3

medium fijn (<18% lutum) 4 3 2

medium fijn (>18% lutum) 3 2 1

fijn 2 1 1

zeer fijn 2 1 1

Figuur 1b-1. Textuurdriehoek horend bij Tabel 1b-1.

Een waardering van de gevoeligheid kan worden gemaakt met behulp van het getal voor de

ontvankelijkheid voor verdichting in combinatie met de vochtigheidstoestand.

87

Tabel 1b-2. Gevoeligheid voor verdichting.

Ontvankelijkheidsklasse vochtigheidstoestand

Nat vochtig droog zeer droog

4 extreem extreem extreem hoog

3 extreem extreem hoog matig

2 extreem hoog matig niet

1 Hoog matig niet niet

Voor lössgronden:

Figuur 1b-2. CEC-driehoek voor bodemstructuur in klei- en lössgronden (Bron: Blgg

Bemestingswijzer).

89

Bijlage 2. Quick-scan sensoren (bronvermelding: zie referenties).

2a. Elektrisch en elektromagnetisch.

Num

mer

Met

hodi

ek

Act

ief/p

assi

ef

Bro

n

App

araa

t

Leve

ranc

ier

Bes

chik

baar

heid

Mon

tage

app

araa

t

Pra

ktijk

rijph

eid

Tex

tuur

Org

sto

f en/

of

tota

al C

Bod

em-v

ocht

Zou

t of N

a-ge

halte

Com

pact

ie o

f bu

lkdi

chth

eid

Die

pte

varia

tie

pH

1 Contact elektrische geleidbaarheid/weerstand

couter/ spaakwielen

1 ? tractor niet praktijkrijp + +/- +/- +/- +

2 contact /TDR 7 JA hand praktijkrijp + + 3 TDR? TerraSen/EasyAg Dacaom hand/vaste

plaats in veld praktijkrijp + +

4 contact /FD 7 JA hand praktijkrijp + + 5 Nabijheids contactloos

elektrische geleidbaarheid/weerstand

EM38 1 praktijkrijp +/- +/- +/- +/-

3, 4

EM38 The soil company

JA hangt achter trekker of ATV

Geonics-EM38 wordt toegepast

+ + + +

€ 95 /ha (2008) 6 idem idem 5 EM38 JA hangt achter

trekker of ATV Geonics-EM38 wordt toegepast

+ + +/- +

₤ 20 (2003)

7 Nabijheids contactloos elektrische geleidbaarheid/weerstand

Dualem-1S 9 10 11

EM38 DDualem uni Gent JA hangt achter trekker of ATV

praktijkrijp +/- +/- + +/- +/-

8 idem EM38 11 EM38 JA praktijkrijp +/- +/- +/- 9 idem EM38 14 EM38 JA Loopen/rijdend

ATV praktijkrijp +/- +/- +/-

10 Contact Elektrisch geleidbaarheid en capaciteit

rollende elektroden 1 ? hangt achter trekker of ATV

niet praktijkrijp, onderzoeksfase

11 Capaciteit (condensator) getrokken

contact 1 ? niet praktijkrijp, onderzoeksfase

+

90

2b. Gammastraling N

umm

er

Met

hodi

ek

Act

ief/P

assi

ef

Bro

n

App

araa

t

Leve

ranc

ier

Bes

chik

baar

heid

Mon

tage

app

araa

t

Pra

ktijk

rijph

eid

Tex

tuur

Org

sto

f en/

of

tota

al C

Bod

em-v

ocht

Zou

t of N

a-ge

halte

Com

pact

ie o

f bu

lkdi

chth

eid

Die

pte

varia

tie

pH

26 Gammastraling P 4 De Mol The Soil Company

JA praktijkrijp + + +/-

€ 100 /ha Bruikbaarheid

voor zand/dal in twijfel getrokken

3 € 62,5 -110 /ha (2008)

+ +/- ? +/- ? +/- ?

27 Gamma, spectraal gamma

A 14 Medusa Medusa-online

JA lopend praktijkrijp + + +/-

91

2c. Optisch en radiometrisch

Num

mer

Met

hodi

ek

Act

ief/p

assi

ef

Bro

n

App

araa

t

Leve

ranc

ier

Bes

chik

baar

heid

Mon

tage

app

araa

t

Pra

ktijk

rijph

eid

Tex

tuur

Org

sto

f en/

of to

taal

C

Bod

em-v

ocht

Zou

t of N

a-ge

halte

Com

pact

ie o

f bu

lkdi

chth

eid

Die

pte

varia

tie

pH

12 Optisch en radiometrisch P/A 1 x x x x

13 VNIR P 5 ? +/- +/- +

14 Vis.NIR A 15 C AGD AgriSpec Inventech JA praktijkrijp +

+ ?

15 Hand-held NIR A JA praktijkrijp +

17 Radar A 2 GPR-Geofox-Lexmond

JA lopend praktijkrijp +/- ?

18 Radar A 1 +/- ? +/- ? +/- ?

19 Radar A 5 - + +

8 satelliet/vliegtuig gebaseerd +/-

20 Radar A 14 Medusa JA rijdend/lopend praktijkrijp +/-

92

2d. Overige N

umm

er

Met

hodi

ek

Act

ief/p

assi

ef

Bro

n

App

araa

t

Leve

ranc

ier

Bes

chik

baar

heid

Mon

tage

app

araa

t

Pra

ktijk

rijph

eid

Tex

tuur

Org

sto

f en/

of to

taal

C

Bod

em-v

ocht

Zou

t of N

a-ge

halte

Com

pact

ie o

f bu

lkdi

chth

eid

Die

pte

varia

tie

pH

21 Mechanisch 1 JA met uitzondering van trekkrachtregeling op tractoren, niet praktijkrijp

+/- ? +/- ?

22 Mechanisch 16 penetrometer met

bodemvochtsensor JA hand

held praktijkrijp + + +/-

4 Weerstandsmeting bij cultivator of woeler

Kramp-agriware

JA m.n. software

via druksensoren in de topstang

+/-

niet praktijk-rijp 4 bodemweerstand

ploegen trekker niet praktijk-rijp +/- ?

23 Akoestisch A 1 ? niet praktijk-rijp x x x

24 Pneumatisch A 1 ? niet praktijk-rijp x x x

25 Elektrochemisch 1 ? niet praktijk-rijp x x

93

Bijlage 3. Regressievergelijkingen EM38.

Verbanden tussen de textuurklassen en de EM38 (beste modellen zijn vetgedrukt); p<0,05).

Modus Data* Regr. verband Radj.2 standaard fout

HM (2) 27,42 – 0,62 * klei% 0,27 2,43

HM (2) 0,28 * sloef% 0,26 2,46

HM (2) 30,64 – 0,58 * zand% 0,82 2,73

VM (2) 34 – 0,84 * lutum% 0,50 2,04

VM (2) -19,55 + 0,66 * sloef% 0,58 1,87

VM (2) 42,07 – 0, 94*zand% 0,25 2,50

HM (1) 25,61 – 0,63 * lutum% 0,29 2,39

HM (1) silt -

HM (1) 0,44 * zand% 0,09 2,72

VM (1) 31,86 – 0,87 * lutum% 0,57 1,90

VM (1) silt -

VM (1) 0,52 * zand% 0,13 2,69

* zie § 4.3

Verkenning van bodemsensoren voor de landbouw

Documents

Transcript of Verkenning van bodemsensoren voor de landbouw