Abstract
Soil quality and agricultural crop production are influenced by soil properties and are often hampered due to excessive concentrations of heavy metals (HM) such as copper (Cu) or zinc (Zn). Indeed, the intensive use of agrochemicals has led to the accumulation of these metals in soils, particularly in vineyards and orchards. Toxic HM concentrations might affect soil quality parameters leading for instance to synergisms and antagonisms between nutrients affecting crop yield and quality. However, there is a general lack of easily accessible and long-term soil data covering a large agricultural region. In South Tyrol, a peculiar framework for soil data sourcing exists, soil samples are collected from farmers, analyzed by a public research center which shares the data with other research institutions. The outcome of this framework is a centralized dataset containing more than 55,000 records of soil characteristics sampled between 2006 and 2016. We tackled this complex topic about spatiotemporal heterogeneity of heavy metal accumulation and its effect on soil quality with a multidisciplinary and multi scale approach. We performed a statistical exploratory analysis on this dataset, to investigate the interactions among the trace elements and soil characteristics, agricultural management, and environmental factors. We estimated the accumulation of Cu and Zn in the soil relying on historical land use maps. Results show insights on the interactions between trace metals, soil characteristics and land-use. We estimated the accumulation rate for the two metals which was found as high as 41.3 mg kg-1 ·10 y-1 for Cu and 4.4 mg kg-1 ·10 y-1 for Zn. We also retraced the land-use history of thousands of soil samples for which this information was lacking. To assess the effect of soil HM concentration on soil quality in the study area we worked at the plot scale with field sampling and laboratory analysis. We used the extracellular enzymatic activity to investigate the influence of HM on soil quality. Results show how enzymatic activities respond differently to Cu concentration and only a few of them are significantly influenced by HM. Phosphatase in particular was negatively affected by Cu. Using machine learning, we automatically derived a threshold limit for Cu influence on enzymatic activity which resulted being around 60 mg kg-1 of available Cu. The spatial distribution of soil properties varies dramatically and is difficult to estimate with sampling campaigns. Digital soil mapping (DSM) uses a statistical approach to estimate the spatial variability of any soil parameter, this is key to understanding soil vii spatial patterns and implementing policies on soil preservation. We used DSM to describe the spatial distribution of important soil characteristics within the study area but also provided insights on possible technical improvements for soil mapping (in the appendix). In addition, we conducted a review to give an outlook on possible solutions to face HM toxicity (Cu in particular). The review shows how long-term impacts of Cu on selecting antibiotic-resistant bacterial species of agricultural soils should be monitored. In addition, rhizosphere dynamics should be studied more holistically, i.e., considering the microorganisms and the effect of Cu stress on their composition and functionality, as well as relying on large-scale experiments at the field level. Overall, the findings of this dissertation, could lead to a better understanding of the legacy of historical HM applications and improve current management practices aimed at conservative and sustainable food production.
Die Bodenqualität und die landwirtschaftliche Produktion werden von den Bodeneigenschaften beeinflusst und häufig durch übermäßige Konzentrationen von Schwermetallen wie Kupfer (Cu) oder Zink (Zn) beeinträchtigt. Der intensive Einsatz von Agrochemikalien hat zu einer Anreicherung dieser Metalle in den Böden geführt, insbesondere in Wein- und Obstgärten. Toxische Schwermetallkonzentrationen können zu Synergien und Antagonismen zwischen Nährstoffen führen, die den Ertrag und die Qualität der Pflanzen beeinträchtigen. Es besteht jedoch ein allgemeiner Mangel an leicht zugänglichen und langfristigen Bodendaten, die eine große landwirtschaftliche Region abdecken. In Südtirol gibt es einen besonderen Rahmen für die Beschaffung von Bodendaten: Bodenproben werden von Landwirten gesammelt und von einem öffentlichen Forschungszentrum analysiert, das die Daten mit anderen Forschungseinrichtungen teilt. Das Ergebnis ist ein zentraler Datensatz mit mehr als 55.000 Datensätzen von chemischen Bodeneigenschaften, die zwischen 2006 und 2016 beprobt wurden. Wir haben dieses komplexe Thema der räumlich-zeitlichen Heterogenität der Schwermetallanreicherung und ihrer Auswirkungen auf die Bodenqualität mit einem multidisziplinären und maßstabsübergreifenden Ansatz untersucht. Anhand dieses Datensatzes führten wir eine statistische Sondierungsanalyse viii durch, um die Wechselwirkungen zwischen den Spurenelementen und den Bodeneigenschaften, der landwirtschaftlichen Bewirtschaftung und den Umweltfaktoren zu untersuchen. Wir schätzten die Anreicherung von Cu und Zn im Boden auf der Grundlage historischer Landnutzungskarten. Die Ergebnisse zeigen interessante Einblicke in die Wechselwirkungen zwischen Spurenmetallen, Bodeneigenschaften und Landnutzung. Wir waren in der Lage, die Akkumulationsrate für die beiden Metalle zu schätzen, aber auch die Geschichte der Landnutzung von Tausenden von Bodenproben zurückzuverfolgen, für die diese Informationen fehlten. Um die Auswirkungen der HM Konzentration im Boden auf die Bodenqualität im Untersuchungsgebiet zu bewerten, arbeiteten wir auf der Ebene der Parzellen mit Feldproben und Laboranalysen. Wir nutzten die extrazelluläre enzymatische Aktivität, um den Einfluss von HM auf die Bodenqualität zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass die enzymatischen Aktivitäten unterschiedlich auf die Cu-Konzentration reagieren und nur wenige von ihnen durch HM signifikant beeinflusst werden. Mithilfe von maschinellem Lernen haben wir einen Schwellenwert für den Einfluss von Cu auf die enzymatische Aktivität abgeleitet. Die räumliche Verteilung von Bodeneigenschaften ist sehr unterschiedlich und lässt sich nur schwer durch Beprobungskampagnen ermitteln. Die digitale Bodenkartierung (DSM) verwendet einen statistischen Ansatz zur Schätzung der räumlichen Variabilität beliebiger Bodenparameter, was für das Verständnis räumlicher Bodenmuster und die Umsetzung von Bodenschutzmaßnahmen von entscheidender Bedeutung ist. Wir haben DSM eingesetzt, um die räumliche Verteilung wichtiger Bodeneigenschaften im Untersuchungsgebiet zu beschreiben, aber auch um Erkenntnisse über mögliche technische Verbesserungen bei der Bodenkartierung zu gewinnen (im Anhang). Darüber hinaus haben wir einen Reviewartikel über mögliche Lösungen für das Problem der HM-Toxizität (insbesondere Cu) geschrieben. Der Review zeigt, wie die langfristigen Auswirkungen von Cu auf ausgewählte antibiotikaresistente Bakterienarten in landwirtschaftlichen Böden untersucht werden sollten. Darüber hinaus sollte die Dynamik der Rhizosphäre untersucht werden, d. h. unter Berücksichtigung der Mikroorganismen und der Auswirkungen von Cu-Stress auf ihre Zusammensetzung und Funktionalität. Außerdem sollten Feldversuche anstatt Laborversuche bevorzugt werden, um chronische Cu-Stress zu untersuchen. Die Ergebnisse dieser Dissertation,könnten zu ix einem besseren Verständnis der Hinterlassenschaften historischer HM-Anwendungen führen und die derzeitigen Bewirtschaftungspraktiken verbessern, die auf eine schonende und nachhaltige Nahrungsmittelproduktion abzielen.
La qualità del suolo e conseguentemente la produzione agricola. posso essere influenzate dalle concentrazioni eccessive di metalli pesanti (HM) come il rame (Cu) e/o lo zinco (Zn) che si possono trovare nel suolo stesso. L’uso intensivo di prodotti agrochimici ha portato all'accumulo di questi HM nei suoli, in particolare nei vigneti e nei frutteti. Le concentrazioni tossiche di HM potrebbero portare a sinergie e antagonismi tra i nutrienti che influenzano la resa e la qualità delle colture. Tuttavia, c'è una generale mancanza di dati pedologici facilmente accessibili e a lungo termine che coprono una vasta regione agricola. In Alto Adige, esiste una particolare organizzazione per l'approvvigionamento dei dati sul suolo: i campioni di suolo vengono raccolti dagli agricoltori, analizzati da un centro di ricerca pubblico che condivide i dati ritirati con altre istituzioni di ricerca. Il risultato di questa struttura è un dataset centralizzato contenente più di 55.000 record di caratteristiche del suolo campionati tra il 2006 e il 2016 che abbiamo poi analizzato utilizzando un approccio multidisciplinare e multi-scala. Inizialmente, abbiamo eseguito un'analisi statistica esplorativa per indagare le interazioni tra i microelementi e le caratteristiche del suolo, la gestione agronomica e i fattori ambientali. In seguito, abbiamo stimato l'accumulo di Cu e Zn nel suolo basandoci su mappe storiche di uso del suolo mostrando le interazioni tra metalli in traccia, caratteristiche del suolo e uso del suolo stesso. Inoltre, siamo stati in grado di stimare il tasso di accumulo per i due metalli, ma anche di ripercorrere la storia dell'uso del suolo di migliaia di campioni di suolo per i quali questa informazione mancava. Per valutare l'effetto della concentrazione di HM del suolo sulla qualità del suolo nell'area di studio, abbiamo lavorato su scala di plot con campionamento sul campo e analisi di laboratorio. Abbiamo usato l'attività enzimatica extracellulare per studiare l'influenza dell'HM sulla qualità del suolo. I risultati mostrano come le attività enzimatiche rispondono in modo diverso alla concentrazione di Cu e solo alcune di esse sono significativamente influenzate dall'HM. x Utilizzando l'apprendimento automatico abbiamo derivato automaticamente una soglia limite per l'influenza del Cu sull'attività enzimatica. La distribuzione spaziale delle proprietà del suolo varia notevolmente ed è difficile da stimare con campagne di campionamento. La mappatura digitale del suolo (DSM) utilizza un approccio statistico per stimare la variabilità spaziale di qualsiasi parametro del suolo, questo è fondamentale per capire i modelli spaziali del suolo e attuare politiche di conservazione del suolo. Abbiamo usato il DSM per descrivere la distribuzione spaziale di importanti caratteristiche del suolo all'interno dell'area di studio, ma abbiamo anche fornito indicazioni su possibili miglioramenti tecnici per la mappatura del suolo (in appendice). Inoltre, abbiamo condotto una review per dare una prospettiva sulle possibili soluzioni per affrontare la tossicità dell'HM (Cu in particolare). La review mostra come gli impatti a lungo termine di Cu sulla selezione di specie batteriche resistenti agli antibiotici dei suoli agricoli dovrebbero essere monitorati. Inoltre, le dinamiche della rizosfera dovrebbero essere studiate più olisticamente, cioè, considerando i microrganismi e l'effetto dello stress da Cu sulla loro composizione e funzionalità, nonché basandosi su esperimenti su larga scala a livello di campo. I risultati di questa tesi di dottorato, potrebbero portare a una migliore comprensione degli effetti delle applicazioni storiche di HM e migliorare le attuali pratiche di gestione volte a una produzione alimentare più sostenibile.