Impact of environmental and socio-economic factors on soil fertility variability and microbial carbon use efficiency in tropical smallholder farming systems

The main drivers of soil fertility variability across Sub-Saharan Africa (SAA) must be understood to develop tailor-made integrated soil fertility management (ISFM) strategies, considering agro-ecological zones, smallholder farmers’ resource endowment and their indigenous knowledge of soil fertility. Moreover, most soil fertility indicators including, but not limited to total soil organic carbon (SOC) content, lack in sensitivity and accuracy. The insensitivity and inaccuracy of these indicators impedes their application for soil fertility surveys in smallholder farming systems across larger spatial scales. Hence, the verification of novel soil fertility indicators, such as SOC functional groups and microbial carbon use efficiency (CUE) as influenced by environmental factors (e.g. soil pH, organic input quality), become paramount important to overcome this constraint. The implementation of such methodological innovation would help to better understand the extent of regional soil fertility variability and subsequently design niche-based ISFM strategies for smallholder farming systems in SSA. Therefore, the first aim of this study was to explore the interrelated effects of biophysical and socio-economic factors on soil fertility variability, as reflected by soil nutrient contents as well as SOC content and quality parameters (i.e., SOC functional groups). The second aim was to evaluate soil microbial CUE as an additional proxy to assess soil fertility considering the influence of environmental and methodological variations on CUE calculation. The specific objectives of this PhD study were to: • verify that soil fertility variability across two model regions in Central and Western Ethiopia with four distinct agro-ecological zones could be determined by the inter-related effects of agro-ecology and farmers’ resource endowment (“wealthy” versus “poor” farmers). • confirm this approach of local soil fertility assessment in Ethiopia by including “market distance” as an additional factor for soil fertility variability, as exemplified in the Democratic Republic of Congo (DRC). • test whether farmers’ indigenous knowledge on soil fertility status is driven by inter-related effects of agro-ecology, market distance and farm typology, considering the continuous knowledge transfer among farmers within and across agro-ecological zones. • evaluate the potential of SOC functional groups and soil microbial CUE as promising indicators of soil fertility status influenced by physico-chemical soil properties and organic input management. • to modify the exsiting single C-cycling enzymatic stoichiometry (SCE-STM) through proposing novel “multi”-C-cycling enzymatic stoichiometry (MCE-STM) methods for soil microbial CUE estimation. To tackle objectives 1-3 of the presented PhD study, two local field-based soil fertility surveys were conducted in Ethiopia and DRC. A lab-based incubation study was implemented for objectives 4 and 5. For the soil fertility surveys, mid-infrared spectroscopy coupled to partial least squares regression (midDRIFTS-PLSR) and wet-lab analyses were used to assess the soil fertility (i.e., soil pH, total soil carbon (TC), total soil nitrogen (TN), plant-available phosphorous (Pav) and potassium (Kav), exchangeable calcium (Caex) and magnesium (Mgex)) across four agro-ecological zones in Ethiopia. MidDRIFTS peak area analysis of spectral frequencies (2930 (aliphatic C-H), 1620 (aromatic C=C), 1159 (C-O poly-alcoholic and ether groups) cm-1) were applied to characterize SOC quality and to calculate the SOC stability index (1620:2930, 1530:2930). While in DRC, both techniques were employed to assess soil fertility proxies across market distances (defined as walking time) in distinct regions. For the lab-based incubation study (60 days), two soils differing mainly in acidity level mixed with two specimens of plant residues differing mainly in lignin (L) and polyphenol (PP) content were used. For estimating soil microbial CUE during plant residue decomposition in the different soils, single C-cycling enzymatic stoichiometry (SCE-STM) and the newly proposed “multi”-C-cycling enzymatic stoichiometry (MCE-STM) methods were validated against the conventional C-balance method. MidDRIFTS-PLSR and peak area analysis results of the Ethiopian case study showed that the inter-related effects of agroecology and farmers’ resource endowment determined the observed soil fertility variability across four agro-ecological zones. Resource endowment dependent soil fertility management options revealed higher TC in the high altitude agro-ecological zone, while higher TN and Kav was found in the lower agro-ecological zones in the fields of wealthy farmers. Similarly, SOC of higher quality was found in soils of wealthy than poor farms in higher altitude zones. Thus, agro-ecological zone distinctions contributed to these differences in soil fertility variability. It was dedeuced that this difference in soil fertility status between wealthy and poor farmers’ fields across agro-ecological zones has been due to the high variability in landholding size per capita, livestock population and amount of fertilizer used per unit area. Complementary, the results of the DRC case study revealed that “market distance” and “farm typology” were key determinants of soil fertility variability, both with contrasting trends in the study sites. Decreasing soil fertility status was noted across all farm typologies with increasing market distance. A significant influence of “farm typology” was found for Caex and Mgex, while factor “site” resulted in a significant difference of Pav. For SOC quality indices (i.e., ratio 1530:2930), factor “site” was decisive, as reflected in its interaction with “market distance”. However, the effect of market distance became obvious in the medium wealthy and poor farmers fields, where an increasing SOC quality index of 1530:2930 with increasing market distance implied a lower SOC quality in remote farms. Soil depth and soil color were the most frequently used soil fertility indicators by farmers across agro-ecologies, market distances, and farm typologies. Concerning farmers’ indigenous knowledge across the study regions in Ethiopia and DRC, fertile and less fertile fields were distinguished visually by soil color. Higher pH and Pav were found in fertile (brown/black) than less fertile (red) soils in most agro-ecological zones of the Ethiopian case study. Furthermore, higher peak areas of 1159 cm-1 and SOC stability indices were observed in less fertile compared to fertile soils in Ethiopia. In close agreement with farmers’ indigenous knowledge in the DRC study region, soil fertility levels were higher in deep than shallow soils, which was reflected in higher nutrient stocks in deep soils receiving organic amendments. Accordingly, site-specific soil management strategies with the integration of farmers’ indigenous knowledge will be a feasible option to overcome the low adoption of ISFM. This PhD study suggested the use of more sensitive indicators, such as soil microbial CUE, to accurately assess soil fertility status for the design of niche-based soil fertility management decisions. Furthermore, the PhD study showed that higher CUE was recorded in more fertile and less acidic (pH 5.1) soils amended with residues of higher quality than the other three combinations. It was deduced that microorganisms invested more energy to support growth in more acidic (pH 4.3) soil to tolerate soil acidity, which, in turn, suppressed N-acquiring enzymatic activities and further decreased CUE. Lower CUE values were recorded from multi-C cycling enzymatic stoichiometry modeling (MCE-STM) as compared to the CUE values obtained from C-balance and single-C cycling enzymatic stoichiometry modeling (SCE-STM) methods. The modification of the MCE-STM method for CUE determination proposed in this dissertation work was capable to quantify the combined effect of soil pH and plant residue quality on the efficiency of microbial metabolism. As a result, it improved the original stoichiometric modeling approach (SCE-STM), which relied only on the concept of nutrient availability. In conclusion, for regional soil fertility assessment, midDRIFTS-PLSR predictions along with midDRIFTS peaks representing SOC functional groups proved to be a sensitive as well as more efficient and robust approach as compared to the existing aproaches relying on classical soil properties (e.g., SOC content) assessed by wet lab analyses. Based on the generated data using midDRIFTS, the main drivers of soil fertility variability have been revealed, considering specifically the interrelated effects of agro-ecology, resource endowment, market distance and farmers’ indigenous knowledge. Furthermore, integration of soil microbial CUE (e.g. MCE-STM) in soil fertility assessments does not only provide a clearer picture of soil fertility statuts. It also serves for better understanding of ecologcical processes in soils in general. With his, this PhD study fostered the knowledge of soil fertility drivers across spatial scales and laid the scientific basis for the furthering of novel soil fertility indicators based on soil microbial CUE. This outcome will benefit the design of niche-based soil fertility management strategies, which are of paramount importance to secure the livelihoods of SSA smallholder farming systems.

Die Hauptfaktoren für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in Subsahara-Afrika (SAA) müssen verstanden werden, um maßgeschneiderte Strategien für ein integriertes Bodenfruchtbarkeitsmanagement (ISFM) zu entwickeln, die die agro-ökologischen Zonen, die Ressourcenausstattung der Kleinbauern und ihr indigenes Wissen über die Bodenfruchtbarkeit berücksichtigen. Darüber hinaus mangelt es den meisten Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Gesamtgehalt an organischem Kohlenstoff (SOC) im Boden, an Empfindlichkeit und Genauigkeit. Die Unempfindlichkeit und Ungenauigkeit dieser Indikatoren erschwert ihre Anwendung für die Erfassung der Bodenfruchtbarkeit in kleinbäuerlichen Systemen auf größeren räumlichen Skalen. Daher ist die Überprüfung neuartiger Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, wie z.B. funktionelle SOC-Gruppen und mikrobielle Kohlenstoffnutzungseffizienz (CUE), die von Umweltfaktoren (z.B. pH-Wert des Bodens, Qualität des organischen Inputs) beeinflusst werden, von größter Bedeutung, um diese Einschränkung zu überwinden. Die Umsetzung einer solchen methodischen Innovation würde helfen, das Ausmaß der regionalen Bodenfruchtbarkeitsvariabilität besser zu verstehen und anschließend nischenbasierte ISFM-Strategien für kleinbäuerliche Anbausysteme in SSA zu entwickeln. Daher war das erste Ziel dieser Studie, die wechselseitigen Auswirkungen biophysikalischer und sozioökonomischer Faktoren auf die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit zu untersuchen, wie sie sich in den Nährstoffgehalten des Bodens sowie im SOC-Gehalt und den Qualitätsparametern (d.h. den SOC-Funktionsgruppen) widerspiegelt. Das zweite Ziel war die Bewertung des CUE als zusätzlicher Proxy zur Beurteilung der Bodenfruchtbarkeit unter Berücksichtigung des Einflusses von Umwelt- und methodischen Variationen auf die CUE-Berechnung. Die spezifischen Ziele dieser PhD-Studie waren,: - zu verifizieren, dass die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in zwei Modellregionen in Zentral- und West-Äthiopien mit vier unterschiedlichen agro-ökologischen Zonen durch die miteinander verbundenen Effekte der Agrarökologie und der Ressourcenausstattung der Landwirte ("reiche" versus "arme" Landwirte) bestimmt werden kann. - diesen Ansatz der lokalen Bewertung der Bodenfruchtbarkeit in Äthiopien zu bestätigen, indem die "Marktdistanz" als zusätzlicher Faktor für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit einbezogen wird, wie es in der Demokratischen Republik Kongo (DRC) vorgemacht wurde. - zu testen, ob das indigene Wissen der Landwirte über den Zustand der Bodenfruchtbarkeit durch interdependente Effekte der Agrarökologie, der Marktdistanz und der Betriebstypologie bestimmt wird, unter Berücksichtigung des kontinuierlichen Wissenstransfers zwischen den Landwirten innerhalb und zwischen den agro-ökologischen Zonen. - das Potenzial der funktionellen SOC-Gruppen und des mikrobiellen CUE im Boden als vielversprechende Indikatoren für den Zustand der Bodenfruchtbarkeit zu bewerten, die von den physikalisch-chemischen Bodeneigenschaften und dem Management organischer Inputs beeinflusst werden. - die bestehende Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (SCE-STM) zu modifizieren, indem neuartige "Multi"-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (MCE-STM) Methoden zur CUE-Abschätzung vorgeschlagen werden. Um die Ziele 1-3 der vorgestellten PhD-Studie anzugehen, wurden zwei lokale feldbasierte Bodenfruchtbarkeitsuntersuchungen in Äthiopien und der DRC durchgeführt. Für die Ziele 4 und 5 wurde eine laborbasierte Inkubationsstudie durchgeführt. Für die Erhebungen der Bodenfruchtbarkeit wurden die Mid-Infrarot-Spektroskopie gekoppelt mit der Partial Least Squares Regression (midDRIFTS-PLSR) und Nasslaboranalysen verwendet, um die Bodenfruchtbarkeit (d.h. pH-Wert des Bodens, Gesamtkohlenstoff (TC), Gesamtstickstoff (TN), pflanzenverfügbarer Phosphor (Pav) und Kalium (Kav), austauschbares Kalzium (Caex) und Magnesium (Mgex)) in vier agro-ökologischen Zonen in Äthiopien zu bewerten. Die MidDRIFTS-Peakflächenanalyse der Spektralfrequenzen (2930 (aliphatische C-H), 1620 (aromatische C=C), 1159 (C-O polyalkoholische und Ether-Gruppen) cm-1) wurde zur Charakterisierung der SOC-Qualität und zur Berechnung des SOC-Stabilitätsindex angewendet. In der DRC wurden beide Techniken eingesetzt, um die Bodenfruchtbarkeit über Marktentfernungen (definiert als Gehzeit) in verschiedenen Regionen zu bewerten. Für die laborbasierte Inkubationsstudie (60 Tage) wurden zwei Böden, die sich hauptsächlich im Säuregrad unterscheiden, mit zwei Proben von Pflanzenresten gemischt, die sich im Lignin- (L) und Polyphenolgehalt (PP) unterscheiden. Zur Abschätzung der mikrobiellen CUE im Boden während des Abbaus von Pflanzenresten in den verschiedenen Böden wurden die Methoden der Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (SCE-STM) und der neu vorgeschlagenen "Multi"-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie (MCE-STM) gegenüber der herkömmlichen C-Bilanz-Methode validiert. Die Ergebnisse der MidDRIFTS-PLSR- und Peak-Flächen-Analyse der äthiopischen Fallstudie zeigten, dass die miteinander verbundenen Effekte der Agrarökologie und der Ressourcenausstattung der Landwirte die beobachtete Variabilität der Bodenfruchtbarkeit in vier agroökologischen Zonen bestimmten. Von der Ressourcenausstattung abhängige Optionen des Bodenfruchtbarkeitsmanagements zeigten eine höhere TZ in der hochgelegenen agroökologischen Zone, während in den niedrigeren agroökologischen Zonen auf den Feldern der wohlhabenden Landwirte eine höhere TN und Kav gefunden wurde. In ähnlicher Weise wurde eine höhere SOC-Qualität in den Böden von wohlhabenden als von armen Betrieben in den höher gelegenen Zonen gefunden. Somit trugen agro-ökologische Zonenunterschiede zu diesen Unterschieden in der Variabilität der Bodenfruchtbarkeit bei. Es wurde abgeleitet, dass dieser Unterschied im Bodenfruchtbarkeitsstatus zwischen den Feldern wohlhabender und armer Landwirte in den verschiedenen agro-ökologischen Zonen auf die hohe Variabilität in der Pro-Kopf-Größe des Landbesitzes, des Viehbestandes und der Menge des pro Flächeneinheit verwendeten Düngers zurückzuführen ist. So legen wohlhabende Landwirte im Tiefland ihr Land brach und bringen organische Reststoffe aus, während die Landwirte im Hochland den Einsatz von chemischen Düngemitteln und Hofdünger in größerem Umfang in Betracht ziehen. Ergänzend zeigten die Ergebnisse der DRC-Fallstudie, dass die "Marktdistanz" und die "Betriebstypologie" wichtige Determinanten für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit sind, beide mit gegensätzlichen Trends in den Untersuchungsgebieten. Ein abnehmender Bodenfruchtbarkeitsstatus wurde bei allen Betriebstypologien mit zunehmender Marktentfernung festgestellt. Ein signifikanter Einfluss der "Betriebstypologie" wurde für Caex und Mgex gefunden, während der Faktor "Standort" zu einem signifikanten Unterschied von Pav führte. Für die SOC-Qualitätsindizes (d.h. das Verhältnis 1530:2930) war der Faktor "Standort" entscheidend, was sich in seiner Interaktion mit der "Marktdistanz" widerspiegelte. Der Effekt der Marktdistanz wurde jedoch auf den Feldern der mittelreichen und armen Landwirte deutlich, wo ein steigender SOC-Qualitätsindex von 1530:2930 mit zunehmender Marktdistanz eine geringere SOC-Qualität in den abgelegenen Betrieben implizierte. Bodentiefe und Bodenfarbe waren die von den Landwirten am häufigsten verwendeten Indikatoren für die Bodenfruchtbarkeit, unabhängig von der Agrarökologie, der Marktentfernung und der Betriebstypologie. Was das indigene Wissen der Landwirte in den Untersuchungsregionen in Äthiopien und der Demokratischen Republik Kongo betrifft, wurden fruchtbare und weniger fruchtbare Felder visuell durch die Bodenfarbe unterschieden. In den meisten agro-ökologischen Zonen der äthiopischen Fallstudie wurden höhere pH-Werte und Pav-Werte in fruchtbaren (braun/schwarz) als in weniger fruchtbaren (rot) Böden gefunden. Außerdem wurden höhere Peakflächen von 1159 cm-1 und SOC-Stabilitätsindizes in weniger fruchtbaren im Vergleich zu fruchtbaren Böden in Äthiopien beobachtet. In enger Übereinstimmung mit dem einheimischen Wissen der Landwirte in der DRC-Studienregion war die Bodenfruchtbarkeit in tiefen Böden höher als in flachen Böden, was sich in höheren Nährstoffvorräten in tiefen Böden widerspiegelte, die organische Ergänzungen erhielten. Dementsprechend sind standortspezifische Bodenbewirtschaftungsstrategien mit der Integration des indigenen Wissens der Landwirte eine machbare Option, um die geringe Akzeptanz von ISFM zu überwinden. Diese PhD-Studie schlug vor, empfindlichere Indikatoren, wie z.B. den mikrobiellen CUE-Wert des Bodens, zu verwenden, um den Zustand der Bodenfruchtbarkeit genau zu beurteilen und Entscheidungen für ein nischenbasiertes Bodenfruchtbarkeitsmanagement zu treffen. Darüber hinaus zeigte die PhD-Studie, dass in fruchtbareren und weniger sauren (pH 5,1) Böden, die mit Rückständen höherer Qualität ergänzt wurden, ein höherer CUE-Wert gemessen wurde als in den anderen drei Kombinationen. Daraus wurde gefolgert, dass die Mikroorganismen mehr Energie zur Unterstützung des Wachstums in saureren (pH 4,3) Böden investierten, um die Bodensäure zu tolerieren, was wiederum die N-akquirierenden enzymatischen Aktivitäten unterdrückte und den CUE weiter reduzierte. Niedrigere CUE-Werte wurden von der Multi-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie-Modellierung (MCE-STM) im Vergleich zu den CUE-Werten aufgezeichnet, die von den C-Balance- und Single-C-Cycling-Enzym-Stöchiometrie-Modellierungsmethoden (SCE-STM) erhalten wurden. Die in dieser Dissertationsarbeit vorgeschlagene Modifikation der MCE-STM-Methode zur CUE-Bestimmung war in der Lage, den kombinierten Effekt von Boden-pH und Pflanzenrückstandsqualität auf die Effizienz des mikrobiellen Stoffwechsels zu quantifizieren. Dadurch verbesserte sie den ursprünglichen stöchiometrischen Modellierungsansatz (SCE-STM), der sich nur auf das Konzept der Nährstoffverfügbarkeit stützte. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die midDRIFTS-PLSR-Vorhersagen zusammen mit den midDRIFTS-Peaks, die die funktionalen SOC-Gruppen repräsentieren, für die regionale Bewertung der Bodenfruchtbarkeit als sensibler sowie effizienter und robuster Ansatz erwiesen haben, verglichen mit den bestehenden Ansätzen, die sich auf klassische Bodeneigenschaften (z. B. den SOC-Gehalt) stützen, die durch Nasslaboranalysen ermittelt werden. Basierend auf den mit midDRIFTS generierten Daten wurden die Haupttreiber für die Variabilität der Bodenfruchtbarkeit aufgedeckt, wobei insbesondere die zusammenhängenden Effekte von Agrarökologie, Ressourcenausstattung, Marktdistanz und indigenem Wissen der Landwirte berücksichtigt wurden. Darüber hinaus liefert die Integration der mikrobiellen CUE (z.B. MCE-STM) in die Bewertung der Bodenfruchtbarkeit nicht nur ein klareres Bild des Zustands der Bodenfruchtbarkeit. Sie dient auch dem besseren Verständnis ökologischer Prozesse in Böden im Allgemeinen. Damit förderte diese Doktorandenstudie das Wissen über Bodenfruchtbarkeitstreiber über räumliche Skalen hinweg und legte die wissenschaftliche Basis für die Förderung neuartiger Bodenfruchtbarkeitsindikatoren, die auf mikrobiellen CUE im Boden basieren. Dieses Ergebnis wird der Entwicklung von Nischen-basierten Bodenfruchtbarkeits-Management-Strategien zugute kommen, die von größter Bedeutung für die Sicherung der Lebensgrundlage von kleinbäuerlichen Systemen in SSA sind.