機械除草は生態系の多機能性を高め、産業用アブラヤシの利益を高める

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アブラヤシは最も生産性の高い油料作物ですが、その高い生産性は従来の管理（つまり、高い施肥率と除草剤散布）に関連しており、環境に悪影響を及ぼしています。 22要因実験を用いて、従来の施肥率と減施施肥率（果実の収穫によって除去される栄養素に等しい）、除草剤と機械除草剤の施肥率が生態系機能、生物多様性、収益性に及ぼす影響を評価しました。複数の生態系機能を横断的に分析すると、機械除草は除草剤処理よりも高い多機能性を示しましたが、個々の機能のみを評価した場合、この効果は隠蔽されました。機械除草により植物種が 33% 増加したことにより、生物多様性も強化されました。従来の管理と比較して、施肥と機械除草の削減により、同様の収量を達成しながら、材料コストの削減により利益が 12% 増加し、相対的な粗利率が 11% 増加しました。成熟したアブラヤシプランテーションにおける代償施肥を減らした機械除草は、生態系の多機能性と生物多様性を強化し、利益を増加させ、双方にとって有利な状況をもたらす継続可能な管理オプションです。

アブラヤシの生産は東南アジアの広い地域でますます拡大しており、現在インドネシアは世界最大のパーム油生産国となっています1。これは、同国の森林破壊率の増加とも一致しています2。 2001 年から 2019 年の間に、アブラヤシプランテーションはインドネシアで失われた森林面積全体の 32% を占めたと推定されています3。環境コストが高いにもかかわらず、アブラヤシ生産は、短期的な経済利益と、食料、燃料、化粧品に対する世界的な需要の増加により、非常に魅力的です4。

産業用アブラヤシプランテーション（作付面積 50 ヘクタールを超え、企業が所有する 5）は現在、インドネシアのアブラヤシ栽培面積全体の約 60% を占めると推定されています6。小規模農場（通常、土地が 50 ヘクタール未満で個人所有 5）と比較して、産業用アブラヤシプランテーションの生産性は最大 50% 高い 7 が、主に他の生態系プロセスを犠牲にして、生産性を最適化するための多量の肥料と除草剤の散布によって推進されています 8。森林とは対照的に、産業用アブラヤシプランテーションは構造的に単純化され、非常に撹乱されている傾向があり9,10,11、複数の生態系機能を同時に提供する能力（いわゆる生態系の「多機能性」）が低下しています4,12。アブラヤシの拡大が森林と生物多様性の損失に及ぼす悪影響については、さまざまな研究が取り上げられているが4,12,13、これまでのところ、さまざまなアブラヤシ管理戦略が生態系機能、生物多様性、生態系に及ぼす影響について、複数年にわたって空間的に再現された包括的な評価は存在しない。経済的な生産性。アブラヤシ農園は本質的に複雑な農業システムであるため、複数の成果に対する管理の影響を評価する一次的な実験研究は、現時点ではまれではあるが、より明確なアブラヤシ管理推奨事項を提供することに関連している14。肥料と除草剤を高頻度で散布することは、アブラヤシの収量に影響を与えるため、工業用アブラヤシプランテーションにおいて最も重要な管理活動であることは間違いありません。したがって、より環境的に持続可能なパーム油生産のための主な手段は、生態系機能と生物多様性に伴う損失を最小限に抑えながら、十分に高い生産性と経済的収益性を維持する最適な肥料散布量と除草方法を特定することです。

施肥は高い生産性レベルの維持に貢献しますが、工業用プランテーションの管理コストのかなりの部分を占めます。高い施肥率は、高い栄養素の浸出損失 15 と温室効果ガス (GHG) 排出量 11,16 に関連しています。さらに、過剰施肥は、土壌微生物バイオマス 17、pH、塩基性陽イオン利用可能性 18 の減少、細菌および真菌群集の組成の顕著な変化 19 など、土壌に複数の悪影響を与える可能性があります。経済的には、アブラヤシの過剰施肥は、肥料施用量の増加にもかかわらず収量曲線の飽和により収益性を低下させる可能性があるため、肥料コストの線形増加により純収益が大幅に減少する可能性があります20。世界的に肥料の入手可能性が減少し、その結果として肥料の価格が上昇していることを考えると、これは考慮することが極めて重要です21。過剰施肥の影響は、パームリター22やその他の加工副産物（例えば、パーム油工場の廃液や空の果房）23．このような施肥強度の低下は、結果として、土壌栄養素の効率的な保持とリサイクルを促進し、土壌の酸性化とそれに伴う石灰散布の必要性を減少させ、一般に肥料コストの節約により収益性を向上させる可能性があり、したがって、生態学的および経済的により魅力的な選択肢を提供する可能性がある。

産業用アブラヤシプランテーションにおけるもう 1 つの重要な管理実践は、下層植生によるプラスの影響と潜在的なマイナスの影響のバランスをとり、管理作業へのアクセスを容易にするために必要な雑草防除です。工業用プランテーションでは従来、下層植生を簡単かつ迅速に除去するために除草剤が使用されていますが、これは、雨期や木本植物の除去などに機械除草によって補完されることがよくあります。除草剤による雑草の防除は、下層植生の多様性を低下させる 24 一方で、除草剤耐性雑草の侵入を促進します 25。また、生息地の複雑さも軽減され、植生が生息する生物多様性に大きな影響を与えます26、27、28。より持続可能な代替案は、根を保存することで下層植生の迅速な再生を可能にする機械除草である可能性があります。その結果、下層植物の被覆と多様性の増加につながり、栄養循環を促進し 29,30、生息地の複雑性を高め、動物の豊富さと多様性をサポートすることができます 26,27,28。それにもかかわらず、機械除草は除草剤散布に比べてより多くの労働投入を必要とし、利益が減少する可能性があるため、これらの生態学的に望ましい効果は、経済的に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、結実と果房重量が水ストレスに敏感であることを考慮すると、アブラヤシと下層植生の間の競争により、特に干ばつ期間中に収量が危険にさらされる可能性があります31,32。

この研究では、インドネシアのジャンビにある国営産業用アブラヤシ農園における多分野の管理実験から得られた一次データを報告します。この実験では、従来の管理に代わる管理として削減管理（つまり、施肥率の削減と機械除草）が有効かどうかを評価しています（つまり、高い施肥率と除草剤の使用）により、高く安定した生産レベルを維持しながら、生態系機能と生物多様性への悪影響を軽減できます8。 2 つの施肥率 × 2 つの除草方法の完全な要因別圃場実験が、従来の施肥率と削減された (つまり、収穫とともに輸出される栄養素に等しい) 施肥率、および除草剤と機械除草 (つまり刈払機) の比較で、2016 年に確立されました。成熟した（16 歳以上）産業用アブラヤシプランテーション。処理には、それぞれ 50 m × 50 m の 4 つの反復プロットがありました。実験の最初の 4 年間に、8 つの生態系機能の指標、生物多様性の 7 つの指標、収量と収益のレベルと安定性に関連する 6 つの経済指標を測定しました (補足表 1 および 2)。私たちは、従来の高い施肥率と除草剤処理と比較して、施肥率を下げて機械除草を行うことで、高い生産性と利益の増加を維持しながら、生態系機能と生物多様性を向上させることができるという仮説を立てました。

複数の生態系機能を総合した尺度である生態系の多機能性は、平均して除草剤処理よりも機械除草の方が高かった（図1および表1）。同様に、特定の閾値を超える生態系機能の数として計算された閾値多機能性（方法および補足図3）は、70％および90％の閾値を超え、70％および90％の閾値を超え、除草剤処理よりも機械的除草の方がより多くの機能を示しました。しきい値は 50% と 80% (表 1 および補足図 3)。個々の生態系機能のみを分析した場合（表1および補足図1）、施肥効果も除草効果も検出されませんでしたが、除草剤処理よりも機械除草のより高い多機能性は、リター分解の測定指標のより高い平均z値によってもたらされました。、土壌肥沃度、水ろ過、植物避難所（補足図2）。

箱ひげ図 (25 パーセンタイル、中央値、および 75 パーセンタイル) およびひげ (1.5 × 四分位範囲) は、指定された生態系機能の指標の Z 標準化値 ((実際の値 − 反復プロット全体の平均値) / 標準偏差) に基づいています。 N = 4 プロット。黒い横線は生態系8つの機能の平均多機能性を示す。 22 の要因処理: + は従来の施肥と除草剤処理を示します。 − は施肥と機械除草の削減を示します。異なる文字は、生態系の多機能性が除草剤処理よりも機械除草の方が高かったことを示しています（P = 0.03の線形混合効果モデル、表1）。

7つの栄養群にわたる分類学的豊かさの指標の平均として推定される生物多様性も、除草剤処理よりも機械除草の方が高かった(図2および表1)。この効果は主に、4年間の測定（2017年から2020年、図2および補足表2）中の機械除草における下層植生種の豊富さの大幅な増加によって引き起こされました。それにもかかわらず、生物多様性指数から下層植物種の豊富さを除いた場合、生物多様性に対する機械除草のプラスの限界効果は依然として存在しました（P = 0.09）。プランテーションの下層植物 126 種のうち、従来の管理よりも削減管理で発生した植物種が 33% 多かった。長年にわたり、最も豊富な植物種は、除草剤耐性の侵入低木クリデミアヒルタ (L.) D.Don、侵入草のアシスタシアガンゲティカ亜種でした。 micrantha (Nees) Ensermu、自生の草 Centotheca lagpacea (L.) Desv. そして在来シダのクリステラ・デンタタ（フォルスク）ブラウンゼイ＆ジャーミー。除草剤処理と比較して、機械的除草は、グランドカバーが 55% 減少した C. hirta (P = 0.01) を除き、これらすべての植物種のグランドカバーを増加させました (P < 0.04)。

箱ひげ図 (25 パーセンタイル、中央値、および 75 パーセンタイル) とひげ (1.5 × 四分位範囲) は、指定された栄養グループの指標の Z 標準化値 ((実際の値 − 反復プロット全体の平均値) / 標準偏差) に基づいています。 N = 4 プロット。黒い水平線は、7 つの多栄養群の平均生物多様性の豊かさを示します。 22 の要因処理: + は従来の施肥と除草剤処理を示します。 − は施肥と機械除草の削減を示します。異なる文字は、除草剤処理よりも機械除草の方が生物多様性の豊かさが高かったことを示しています（P = 0.01の線形混合効果モデル、表1）。

4 年間の累積収量は処理間で差がありませんでした (図 3a および表 1)。減肥（機械除草の有無にかかわらず）は従来の施肥（除草剤処理の有無にかかわらず）よりも収量の安定性が低いという概念を評価するために、収量分布の左端を調べました。最も性能の低いヤシの累積収量（つまり、プロットごとのヤシ当たりの収量の下位 5 分位）は、処理間で差がないことがわかりました（図 3b）。さらに、ヤシの収量が平均収量の 75% を下回る確率 (つまり、収量不足の確率、図 3c) は、どの処理でも同様であり、除草剤を機械除草に置き換えても、最悪の場合には悪影響が及ばないことが示されました。ケース収量。 2017年から2018年と2019年から2020年を個別に分析したところ、収量と利益の指標に対する処理の影響は見つかりませんでした（補足図4）。 4年間の測定値。

アブラヤシの収量 (a)、最もパフォーマンスが低いパームあたりの収量 (b)、平均収量の 75% を下回ったプロットあたりのパームの割合 (c)、コスト (d)、利益 (e)、および相対的な粗利益 ( f) インドネシアのジャンビにある産業用アブラヤシ農園におけるさまざまな施肥および除草処理 (N = 4 区画) における (2017 年から 2020 年の累積値)。箱ひげ図は 25 パーセンタイル、中央値、および 75 パーセンタイルを示し、ひげは四分位範囲の 1.5 × です。 22 の要因処理: + フェルト、+ ハーブは除草剤処理を伴う従来の施肥です。 − 肥料、＋ハーブは除草剤処理により施肥量を減らします。 + フェルト、- ハーブは機械除草を伴う従来の施肥です。 − 肥料、− ハーブは機械除草により施肥量を減らします。

農園における主な管理コストは、材料費（化学製品）と収穫・除草作業の人件費でした。減肥および機械除草処理における材料コストは、従来の施肥および除草剤処理よりも41%低かった(図3d)(表1および補足表2)。逆に、人件費は除草剤処理よりも機械除草の方が10％高かった（図3dおよび補足表2）。最も集中的な労働活動は収穫（総人件費の 39 ～ 45% を占める）とヤシの輪の清掃（総人件費の 12 ～ 14%）であり、どちらの除草処理でも同様でした。その結果、利益は除草剤処理よりも機械除草の方が12％高かった（図3e）（表1および補足表2）。従来の施肥と除草剤処理と比較して、減肥と機械除草では相対的な粗利益が11％増加しました（図3f）（表1および補足表2）。

管理の削減（施肥量の削減と機械的除草）により、生態系の機能が促進され、高レベルの収量と利益が維持され、win-winの状況が実現しました（図4）。特に、除草剤を使用する代わりに機械的に雑草を除去することは、生態系の多機能性と下層植物の多様性を強化し、施肥量の削減とともに利益を増加させる継続可能な管理手法であることが判明しました。

各花弁の中心 (第 5 分位) と外縁 (第 95 分位) は、8 つの生態系機能 (紫色、図 1)、および生物多様性の 7 つの多栄養性の豊かさ (緑色、図 2) の Z 標準化値に基づいています。収量と利益に関する 6 つの指標 (オレンジ色、図 3)。 22 の要因処理: + は従来の施肥と除草剤処理を示します。 − は施肥と機械除草の削減を示します。

アブラヤシ農園のいくつかの生態系機能は相互に関連する傾向があり 23、そのため、単一の機能に対する管理慣行の影響を評価することが困難になっています。複数の生態系機能にわたって分析すると、機械除草は除草剤処理よりも高い多機能性を明らかに示しました（図1および補足図3）。これは、単一の生態系機能のみを分析した場合には隠蔽されました（補足図1）。留意すべき点として、GHG 調節機能の指標は、鉱物性土壌に位置するこの成熟したプランテーションがわずかな C 源であることを明らかにしました 16 (つまり、果実の収穫を差し引いた正味生態系生産性 (NEP) によって示されるように、補足表 2)。さらに、窒素施肥率が高いため、土壌からの N2O 排出量も多く、小規模アブラヤシ農園で施用される窒素施肥よりも約 50 ～ 75% 高い11。それにもかかわらず、GHG 規制機能や単一の生態系機能に対する管理効果が欠如しているのは、このプランテーションが設立されたときの少なくとも 16 年間の従来型管理に対して、この管理実験の期間が 2016 年から 2020 年までと比較的短期間だったためである可能性があります。 (1998–2000)。長期にわたる従来の管理慣行 (手法) のレガシー効果が、管理慣行の縮小による効果を弱めている可能性があります。さらに、生態系指標の一部は、管理実験の開始から 1 年後に測定されました (補足表 1)。実際、実験開始から1年後に減肥と機械除草が根関連土壌生物相に及ぼす影響を調査した研究では、有意な処理効果は見出されず、これは従来の施肥と除草剤使用のレガシー効果によるものであると考えられている33。同様に、さまざまな除草処理は、処理後の最初の 1 ～ 2 年間、植生被覆 (浸食防止の指標の 1 つ)、リター分解速度 (有機物分解の指標の 1 つ)、および土壌の物理的および生化学的特性に影響を与えませんでした 15,26。 8つの生態系機能全体を考慮すると、除草剤から機械除草への移行から4年以内に、生態系の多機能性の向上が達成されました（図1および補足図3）。雑草の機械的除去は、根バイオマスの保存により急速な植生の再成長を促進し、その結果、植物の多様性 24 、そして最終的には多機能性に正のフィードバック効果が生じた可能性があります (図 1 および 2)。成熟したアブラヤシ農園における除草剤の使用と手作業による雑草の除去を比較した実験研究では、手作業による除草の方が植物バイオマスとカバーのレベルが大幅に高く24、生態系機能をサポートする可能性がより高いことが報告されています26。私たちは、機械除草の下で下層植生が迅速に回復することで、高い有機物投入34と土壌微生物および動物の活動により適した微気候26が提供され、それらが共に分解26と土壌栄養保持を促進すると期待しています35,36。実際、私たちの研究における機械除草の多機能に対するプラスの効果は、分解、土壌肥沃度、水ろ過などの土壌機能と植物の避難所機能に対する影響に主に関連していました（補足図2および3）。

生物多様性に対する機械的除草のプラスの効果は、主に植物の多様性の効果によって引き起こされ、他の栄養群（土壌微生物、土壌無脊椎動物、地上昆虫など）にはわずかなプラスの効果がありました。図2）。機械除草では下層植生種の豊富さが大幅に増加していることがわかりました (図 2)。これは、アブラヤシ 24 およびユーカリ 29 プランテーションで除草剤から手動除草に変更した場合の他の発見と同様でした。植物の多様性の増加は、多様な植物のリターの分解の増加を通じて栄養素の利用効率と利用可能性を高め37、機能的多様性の強化と関連付けられており、多機能性を促進します38。植物の多様性が高いと、大量の大型動物相を支えることができるいくつかの複雑な食物網が形成される可能性があり、それが部分的には分解者と花粉媒介者のコミュニティを刺激する可能性があります26,39。したがって、植物の多様性の増加は、ボトムアップ効果によりより高い栄養段階での生物多様性を促進する可能性があり、基質の多様性の増加により一次消費者と土壌微生物に直接利益をもたらします40。

また、除草方法は、外来の侵入植物種の侵入により、植物種の組成に大きな影響を与える可能性があります8,24。特に、除草剤が雑草に選択圧を引き起こし、除草剤耐性種を促進するため、植生多様性に対する除草剤の抑制効果は十分に文書化されています41。したがって、除草剤処理区の植物群落は除草剤耐性雑草 C. hirta が優勢でしたが、機械除草はこの種の蔓延を遅らせるのに効果的でした。この非常に侵入性の高い外来種は、プランテーション内の雑草管理に問題があるだけでなく、熱帯林に侵入し、その生物多様性を脅かす可能性があるため、これはアブラヤシプランテーションの持続可能な管理に重要な意味を持ちます42。機械除草による C. hirta の減少は、侵入植物 A. gangetica subsp. の被覆率の増加と同時に起こりました。花粉媒介者にとって魅力的な植物であるミクランサ43、およびいくつかの在来種（イネ科の C. ラッパセアやシダの C. dentata など）は、より高い植物避難機能をもたらしました（補足図 2）。

この管理実験の 4 年間のスパンを考えると、生物多様性と多機能性に対する機械除草のプラスの効果は、このような簡単に導入できる現場での実践が短期間で大きな利益を得ることができることを意味しています。植物多様性の重大な効果は、栄養レベルを通じて伝播するまでに時間がかかり、実験期間が長くなるにつれて大幅に増加する傾向があります 44。したがって、生物多様性と生態系機能に対する機械除草のプラスの効果は、特に土壌無脊椎動物や地上昆虫に対して、時間の経過とともに強まる可能性があります45。アブラヤシ確立の初期段階で機械除草を行うと、生態系の多機能性と生物多様性にタイムリーな利益がもたらされる可能性がありますが、これを若いプランテーションで調査した研究はこれまでのところありません。

削減された管理（施肥率の低下と機械的除草）は、従来の管理と同様の収量を低コストで達成するのに効果的でした（図3、表1、および補足図5）。削減管理システムの下での平均年間収量 29.6 Mg ha-1 年は、最近発表された大規模アブラヤシプランテーションの「達成可能な収量」30.6 Mg ha-1 年に非常に近かった。これは、経済的に最適な投入物と管理手法の採用によって達成されます1。従来の管理と比較して、減肥と機械除草における溶存窒素損失が 56% 減少していることからわかるように、処理間での収量が同様であることは、減肥管理システム、特に窒素に関して施肥のより効率的な使用を示唆しています (補足表 2)。 15. アブラヤシの性比の分化と果実の発育に時間を考慮すると 20、収量に対する管理慣行の影響は約 2 年間反応が遅れる可能性があると推定されています 46。私たちの収量測定はこの管理実験の4年間をカバーしており、4年間の累積収量と2つの別々の期間（つまり、2017年から2018年と2019年から2020年、補足図4a）間の同様の収量に対する処理効果の欠如は、減少したことを示唆しています。施肥は、既存の従来の施肥体制に代わる、より持続可能な代替手段であり、収益性の向上につながります。このことは、例えば、エルニーニョ/南方振動によって引き起こされた2018年末から2019年初めの乾期に、管理の縮小が非常に低い収量しか得られないというリスクの増加にはつながらなかったという調査結果によってさらに強化されました。収量安定性の指標 (図 3b、c)。削減された管理は、従来の管理と比較して、最悪の場合の利回りが高く、平均利回りのしきい値の 75% を下回る確率が低い傾向さえありました。生産リスクに関する私たちの概念は収量のみを参照しており、一方ではアブラヤシ果実房の生産者価格の変動、他方では投入価格の傾向を無視していることに言及することが重要です。生産者価格の下落は代替管理方法のランキングに変化をもたらさない一方で、鉱物肥料の希少性の増加とその結果としての価格上昇は、減肥処理の経済的優位性をさらに高める可能性がある。肥料コストが100％増加した場合、施肥率の低下は利益の観点から従来の施肥率を上回ることがわかりました（補足図6）。世界の肥料価格は現在、ほぼ記録的な水準にあり21、2008年の食糧・エネルギー危機の際に見られた価格を上回っている。特にP47の希少性、農業におけるKの価格が非常に高すぎる48こと、肥料価格の高値は長期間続く可能性がある48。過剰な窒素施肥による社会的コスト49、ここでは収益化されなかった。

減肥下での高い収量は、このプランテーションが施肥過剰である可能性を示唆しています。しかし、この記述は、この研究のプランテーションのように、植栽以来多量に施肥されている成熟したアブラヤシプランテーションには当てはまりますが、土壌が施肥や老化した植物の分解による栄養素を蓄積していない若いプランテーションには当てはまらない可能性があります。葉っぱ22。したがって、アブラヤシのライフサイクル全体にわたるさまざまな栄養素の蓄積と栄養素の必要量を考慮して、プランテーションのライフサイクル中に施肥率を調整する必要がある可能性があります50。

最後に、従来の管理処理と比較して利益が高く、相対的に粗利が減少したのは、主に材料費の削減と高歩留りの維持によるものです（図3および補足図5）。インドネシアでは最低賃金が低いため（1人当たり月額184米ドル）、人件費が管理コスト全体に占める割合はわずかであり（図3d）、管理待遇の削減では低利益にはつながりませんでした。しかし、インドネシアで最低賃金が引き上げられたり、他の生産地域で賃金が上昇したりしても、治療法ごとの人件費に急激な差が生じる可能性は低いでしょう。これは、収穫やヤシの輪の清掃などの時間のかかる主な作業は、すべての処理で同じ時間を必要とするため、処理ごとの人件費の差の相対的な変化がまだ小さいためです。私たちの感度分析は、収益性の相対的な差異が、単位人件費当たりの仮定の変化に対して堅牢であるように見えることを示しています。人件費が 1,250% 増加した場合にのみ、除草剤処理 (施肥率を低下させた) がそれぞれの機械除草よりも収益性が高くなります (補足図 6)。それにもかかわらず、人手不足の下では、たとえ労働時間の差が小さかったとしても（約 12 人時 ha−1 年−1 の追加工数）、機械除草により農園管理の総労働時間が増加することを考慮する必要がある。

この管理実験は工業用プランテーションで実施され、すべての作業は一般的なプランテーション管理の一環としてプランテーションのスタッフによって行われました。作業を観察している研究者によって記録された労働時間などのバイアスを完全に排除することはできませんが、この固有の変動は、削減されたものと削減されたものとの間で見つかった総管理コスト、利益、および相対的な粗利の差よりも小さいと依然として確信しています。従来の管理治療法（表 1）。

全体として、私たちの 4 年間の管理実験の結果は、成熟した産業用アブラヤシプランテーションにおける機械除草と代償施肥率の低下が、土壌栄養素の浸出を最小限に抑え、水質汚染のリスクを軽減し、土壌汚染の影響を排除するのに役立つ可能性があるという初期の兆候を示しました。在来植生やその他の対象外の土壌栄養群33に除草剤を使用すると、プランテーション労働者の健康へのリスクが軽減され、その結果、持続可能なアブラヤシ円卓会議などの認証機関の持続可能性ガイドラインに貢献します51。複数の生態系機能にわたる分析では、個別の生態系機能について分析した場合に大きな影響はなかったことから、この実験の最初の4年間では管理削減が多機能性に及ぼすプラスの効果はまだ小さい可能性があることを我々は認めている。しかし、機械除草による生態系の多機能性の向上は、一方でその高い収量と利益、他方で除草剤の使用に伴う環境コストを考慮すると、双方にとって有利な状況を例示するものである。したがって、管理の削減は、鉱物土壌に位置する工業用アブラヤシプランテーションにおいて、最適な収量を維持し、材料コストを削減し、生物多様性と生態系の多機能性を向上させるための実行可能な管理オプションです。

この研究には倫理上の承認は必要ありませんでした。私たちの研究は、国営の工業用アブラヤシ農園で行われ、敷地にアクセスしてデータを収集するために農園の所有者と協力関係を築きました。絶滅危惧種や保護種はサンプリングされませんでした。研究許可は研究・技術・高等教育省から取得し、サンプル収集とサンプル輸出許可はインドネシア共和国環境・森林省から取得しました。

私たちの研究は、インドネシアのジャンビ（南緯 1.719 度、東経 103.398 度、海抜 73 m）にある国営産業用アブラヤシプランテーション (PTPN VI) で実施されました。 2,025 ヘクタールのプランテーション地域内でのアブラヤシの最初の植林は 1998 年に始まり、2002 年に終了しました。植栽密度は 142 ヤシ ha-1 で、各列および列間の間隔は 8 m で、2016 年から 2020 年の研究期間中、ヤシの樹齢は 16 年以上でした。調査地の年間平均気温は 27.0 ± 0.2 °C、平均年間降水量は 2,103 ± 445 mm (2008 ～ 2017 年、ジャンビのスルタンタハ空港) です。大規模なアブラヤシプランテーションでの管理実践では、通常、3 つの対照的な管理ゾーンが形成されます。 (1) 除草 (年 4 回) され、肥料散布前にかき集められたヤシの根元周囲の半径 2 メートル。以下「」と呼びます。手のひらの輪'; (2) 列間に 2 つおきに発生する領域。剪定された老化したヤシの葉が積み上げられており、以下「葉積み」と呼びます。 (3) 除草が少なく（年に 2 回）、肥料も施されなかったプランテーションの残りのエリア。以下、「列間」と呼びます。

このアブラヤシ農園内では、2016年11月に2つの施肥量×2つの除草方法の完全要因処理による管理実験を確立しました：PTPN VIおよびその他の大規模農園における従来の施肥量（260kg N–50kg P–220kg） K ha-1 yr-1）、収穫による定量化された栄養素輸出に基づく施肥率の低下（136 kg N–17 kg P ha-1 yr-1 – 187 kg K ha-1 yr-1）、除草剤および機械除草15。減肥処理は、果実の収穫からの定量化された栄養素の輸出に基づいており、果房の栄養素含有量とプランテーションの長期収量データを乗算することによって計算されました。肥料は毎年 4 月と 10 月に除草とヤシの輪のかき集めに続いて施用されました。 PTPN VI および酸性アクリソール土壌上の他の大規模農園では、石灰と微量栄養素を適用するのが一般的であり、これらは私たちの管理実験でも変更されませんでした。各 N-P-K 肥料の施用前に、ドロマイトと微量栄養素をすべての処理区のヤシの輪に共通の割合で施用しました)52: 426 kg ha-1 yr-1 ドロマイトと 142 kg Micro-Mag ha-1 yr- 1 (0.5% B2O3、0.5% CuO、0.25% Fe2O3、0.15% ZnO、0.1% MnO および 18% MgO を含む)。除草剤処理は、グリホサートを用いてヤシの輪（1.50 l ha-1 年、年 4 回の散布に分割）と列間（0.75 l ha-1 年、年 2 回の散布に分割）で実施されました。）。刈払機を使用した機械除草は、除草剤処理と同じ管理区域で同じ頻度で実施されました。

22 要因計画により、従来の施肥と除草剤処理、減施施肥と除草剤処理、従来の施肥と機械除草、減施施肥と機械除草の 4 つの処理組み合わせが得られました。 4 つの処理は、4 つのブロックで複製された 50 m × \ 50 m プロット (合計 16 プロット) にランダムに割り当てられました。エッジ効果の可能性を避けるため、有効測定エリアは各反復プロット内の 30 m × 30 m の内側エリアでした。サブプロット内で測定された指標 (下記) の場合、これらのサブプロットはプロットの内側 30 m × 30 m 内にランダムに分布しました。すべての反復プロットは、平坦な地形と砂埴ロームのテクスチャーを持つアクリソル土壌上に配置されました。

私たちの研究には、8つの生態系機能のそれぞれに対する複数の指標が含まれていました23。詳細は以下で説明します（補足表1および2）。すべてのパラメーターは、サブプロットの平均 (つまり、生物学的パラメーター)、またはプロットごとの 3 つの管理ゾーンの面積加重平均 (つまり、土壌パラメーター) を取得することによって、プロットレベルで表現されました。 (1) 温室効果ガス (GHG) 規制は、NEP、土壌有機 C (SOC)、土壌 GHG フラックスによって示されました。 (2) 侵食防止は、4 年間の測定中に下層植生に覆われていることによって示されました。 (3)有機物の分解は落葉分解と土壌動物分解活性によって示された。 (4) 土壌の肥沃度は、総窒素鉱化速度、有効陽イオン交換容量 (ECEC)、塩基飽和および微生物バイオマス N によって示されました。(5) 受粉の可能性は、パントラップされた節足動物の存在量および花蜜を食べる鳥の活動によって示されました。そのため、主に単一のゾウムシ種によって受粉されるアブラヤシの受粉可能性を定量化するものではなく、共生する他の植物の一般的な受粉可能性の代用として使用されます。 (6) 水の濾過 (きれいな水を提供する能力) は、主要元素の浸出損失によって示されました。 (7) 植物避難所 (植物に適切な生息地を提供する能力)。4 年間の測定期間中の下層植生の総地被に対する侵入植物の地被の割合によって示されます。 (8) 生物学的制御 (捕食による草食動物の制御) は、食虫性の鳥やコウモリの活動と土壌節足動物の捕食者の活動によって示されました。

すべての生態系機能は、確立された平均および閾値アプローチを使用して多機能性指数に統合されました12。平均的な多機能性については、まず生態系機能ごとの指標のz標準化値（統計値）を平均し、プロットごとに8つの生態系機能の平均値を計算した。多機能性のしきい値については、設定されたしきい値を超える機能の数から計算されます。これは、各機能の最大パフォーマンスレベルの割合です12。完全な概要を把握するために、10% から 90% までのしきい値の範囲を調査しました。最大パフォーマンスは、潜在的な外れ値の影響を軽減するために、すべてのプロットにわたる生態系機能ごとの各指標の 3 つの最も高い値の平均として取得されました。各プロットについて、各関数の特定のしきい値を超えたインジケーターの数をカウントし、各関数のインジケーターの数で割りました12。

各プロットの年間 NEP を次のように計算しました。正味生態系 C 交換 – 収穫された果実バイオマス C (参考文献 16)。ここで、正味生態系 C 交換 = Cout (または従属栄養呼吸) – Cin (または正味一次生産性) 53。各プロットにおけるアブラヤシの純一次生産性は、地上バイオマス生産（地上バイオマス C + 葉落葉バイオマス C 投入 + 果実バイオマス C）と地下バイオマス生産の合計でした。地上部バイオマス生産量は、2019 年から 2020 年まで毎年測定されたヤシの高さを使用し、インドネシアのアブラヤシプランテーション用に開発された比量方程式を使用して推定されました54。年間の葉落葉バイオマス投入量は、全体の収穫イベント中に剪定された葉の数と乾燥質量から計算されました。地上バイオマス生産量は、木材および落葉中の C 濃度に基づいて C に換算されました55。年間の果実バイオマス C 生産量（収穫物の輸出量でもある）は、2019 年と 2020 年の平均年間収量と果実房の測定された C 濃度から計算されました。地下根のバイオマスとリター C の生産量は、我々の研究地域での以前の研究から取得されており 55、各プロットで一定であると仮定されました。各プロットの従属栄養呼吸は次のように推定されました: 年間土壌 CO2 C 排出量 (下記) × 0.7 (インドネシア、スラウェシ島の熱帯林からの土壌呼吸に対する根呼吸の 30% の寄与に基づく 56) + 年間葉落リターバイオマス C 入力 × 0.8 (〜このアブラヤシ農園では、葉のリターの 80% が 1 年以内に分解されます 8)。 SOC は、プロットごとに 3 つの管理ゾーンのそれぞれにある 2 つのサブプロットから深さ 50 cm まで収集された複合サンプルから 2018 年 3 月に測定されました。土壌サンプルを風乾し、細かく粉砕し、CN 分析装置 (Vario EL Cube、Elementar Analysis Systems) を使用して SOC を分析しました。 SOC ストックは、各管理ゾーンで測定された嵩密度を使用して計算され、各プロットの値は 3 つの管理ゾーンの面積加重平均でした (ヤシの輪で 18%、葉の杭で 15%、列間で 67%)。 15、22。

2019 年 7 月から 2020 年 6 月まで、プロットごとに 2 つのサブプロット内の 3 つの管理ゾーンに恒久的に設置された換気された静的チャンバーを使用して、土壌 CO2、CH4、および N2O フラックスの月次測定を実施しました11,57。年間の土壌 CO2、CH4、および N2O フラックスは、年間全体の測定期間間の台形補間であり、各プロットの値は 3 つの管理ゾーン (上記) の面積加重平均でした。

維管束植物の多様性と豊富さは、2016年から2020年まで年に1回、9月から11月の除草前に評価されました。プロットごとに 5 つのサブプロットで、すべての維管束植物種の発生を記録し、下層植生の被覆率を推定しました。実験開始前のプロット間の初期差異を考慮して、各測定年の被覆率と植物種の豊富さは 2016 年の比率で表されました。たとえば、2017 年のカバー率は次のとおりです。

5 つのサブプロットの値を平均して各プロットを表しました。

落ち葉の分解は、10 g の乾燥油ヤシの落ち葉が入った砂袋 (20 cm × 20 cm、メッシュサイズ 4 mm) を使用して測定しました8。 2016 年 12 月に、プロットごとに 3 つのゴミ袋を葉の山の端に置きました。野外で 8 か月間培養した後、初期のリター乾燥質量と孵化後のリター乾燥質量の差として落葉分解を計算しました。土壌動物の分解活性については以下に説明します (土壌節足動物)。

これらの指標はすべて、2018 年 2 月から 3 月にかけて、区画ごとに 2 つのサブ区画内の 3 つの管理区域で測定されました22。土壌中の総窒素鉱化速度は、15N プール希釈技術を使用して、原位置でインキュベートした無傷の土壌コアの上部 5 cm の深さで測定されました 58。 ECEC と塩基飽和度は、管理の変化にすぐに反応する深さである上部 5 cm で測定されました 22。交換可能な陽イオン濃度 (Ca、Mg、K、Na、Al、Fe、Mn) は、1 mol l-1 の非緩衝 NH4Cl を土壌に浸透させ、続いて誘導結合プラズマ原子発光分光計を使用して浸透液を分析することによって決定されました。 (ICP-AES; iCAP 6300 Duo ビュー ICP 分光計、Thermo Fisher Scientific)。塩基飽和は、ECEC 上の交換可能な塩基 (Mg、Ca、K、および Na) のパーセンテージとして計算されました。微生物バイオマス N は、燻蒸抽出法を使用して新鮮な土壌サンプルから測定されました59。各プロットの値は、3 つの管理ゾーン (上記) の面積加重平均である 2 つのサブプロットの平均でした 15,22。

2016 年 11 月、2017 年 9 月、および 2018 年 6 月に、地上節足動物のサンプリング（花粉媒介者群集 60 を決定するため）に、蛍光黄色のパントラップが使用されました。トラップは、境界線を中心とした 2 × 3 のグリッド内の周囲の植生の高さにあるプラットフォームに取り付けられました。 - 3 つのトラップからなる 6 つのクラスター内の各プロットの行。プロットごとに合計 18 個のトラップ。トラップは野外に 48 時間暴露されました。私たちは捕獲したすべての節足動物を 70% エタノールに保存し、その後数えて目と種のレベルまで同定しました。 2017 年と 2018 年に捕獲された節足動物の存在量は、実験開始前のプロット間の初期差異を考慮して、2016 年の存在量に対する比率として計算されました。蜜を吸う鳥の活動については以下に説明します（鳥とコウモリ）。

元素の浸出損失は、1 年間（2017 ～ 2018 年）にわたって吸盤ライシメーター（P80 セラミック、最大細孔径 1 μm、CeramTec）を使用して深さ 1.5 m で毎月サンプリングされた土壌間隙水の分析から決定されました15。ライシメーターは、プロットごとに 2 つのサブプロット内の 3 つの管理ゾーンに設置されました。溶存窒素は連続フローインジェクション比色分析 (SEAL Analytical AA3、SEAL Analytical) を使用して分析しましたが、これらの他の元素は ICP-AES を使用して測定されました。各プロットの値は、3 つの管理ゾーンの面積加重平均である 2 つのサブプロットの平均でした 15,22。

プロットごとに 5 つのサブプロットで、2016 年から 2020 年まで年に 1 回、9 月から 11 月の除草前に、侵入的下層植物種の被覆率と種の豊富さが評価されました。我々は、侵入種を、スマトラ島に固有ではない植物、および各年のプランテーション内で優勢な 10 種（アブラヤシを除く）に含まれる植物と定義しました61。実験開始前のプロット間の初期差異を考慮して、各測定年の侵入下層植物種の被覆率を 2016 年との比率で表しました。各プロットの値は、5 つのサブプロットの平均によって表されました。

食虫性の鳥とコウモリの活動については、以下に説明します（鳥とコウモリ）。プロットごとに 5 つのサブプロットで、土壌無脊椎動物 (土壌節足動物) が収集され、数えられ、分類学的順序レベルで識別され、その後、捕食者を含む栄養グループに従って分類されました 60。 5 つのサブプロットの値は、各プロットを表す平均値でした。

生物多様性は、以下で詳細に説明する 7 つの多栄養群の分類学的豊かさによって測定されました (補足表 1 および 2)。

この方法は、指標として種の数を使用して上記（侵食防止の指標）で説明されています（補足表2）。

これは、2017 年 5 月に、プロットごとに 5 つのサブプロットで 3 つの土壌コア (直径 5 cm、深さ 7 cm) から RNA と DNA を共抽出することによって決定されました62。 DNA 抽出は微生物群集全体を表しますが、RNA は活動的な群集を表します。 16S rRNA 遺伝子の v3-v4 領域を増幅し、MiSeq シーケンサー (Illumina) で配列決定しました。分類学的分類は、Basic Local Alignment Search Tool (BLASTN)64 を使用して、厳選された配列を SILVA 小サブユニット (SSU) 138 の非冗長 (NR) データベース 63 に対してマッピングすることによって行われました。

土壌節足動物を特定するために、2017 年 10 月から 11 月にかけて、各プロットにつき 5 つのサブプロットで土壌サンプル (16 cm × 16 cm、深さ 5 cm) を収集しました。熱勾配抽出装置 65 を使用して土壌から動物を抽出し、ジメチレングリコール中に収集しました。 -水溶液 (1:1) に溶解し、80% エタノール中で保存します。抽出された動物は数えられ、分類順序レベル61まで識別されました。また、以前のレビューと現地調査で記録された主要な食料資源に基づいて、それらを栄養グループの分解者、草食動物、捕食者に割り当てました66,67。多様な食習慣を持つ目はいくつかの摂食グループに分けられ、例えば鞘翅目は、主に捕食性の科（ブドウ科、オサムシ科）、草食性の科（例えば、クルクル科）、分解者の科（例えば、テネブリオ科）に分けられました。各サブプロットの分類グループごとの個体の総数にグループ固有の代謝率を掛け、それらを合計して土壌動物分解活性を計算しました。 5 つのサブプロットの値は、各プロットを表す平均値でした。

上記の蛍光黄色パントラップ（一般受粉の可能性の指標）に加えて、2018年6月には一般の飛翔節足動物群落および下層住居節足動物群落を対象とした掃き出し網およびマレーズトラップのサンプリングが実施されました。掃引網サンプリングは、プロットあたり 2 つの長さ 10 m のトランセクトに沿って下層植生内で行われ、トランセクトごとに 10 回の掃引ストロークが実行されました。各プロットでは、ランダムに選択した 2 つの手のひらの間に単一の Malaise トラップを設置し、24 時間曝露しました。節足動物は数えられ、分類学的目レベルで識別され、昆虫は分類学的科レベルで識別され、3 つの方法からの値が合計されて各プロットを表しました。

各反復区画を通過する鳥とコウモリは、各区画の中央の高さ 1.5 m に設置された 2 つのマイク (SMX-II および SMX-US) を備えた SM2Bat + サウンドレコーダー (Wildlife Acoustics) を使用して、2017 年 9 月にサンプリングされました68。私たちは、Xeno-Canto69 と Macaulay library70 を使用して鳥の鳴き声を種に割り当てました。食虫コウモリの種の豊富さは、鳴き声の特徴（鳴き声の頻度、持続時間、形状）に基づいて形態種に分割することによって計算されました。さらに、EltonTrait データベース 71 を使用して、鳥類の比例した食性嗜好に関する情報を収集しました。私たちは、無脊椎動物（潜在的な生物的防除剤）を食べる鳥を、少なくとも80％の無脊椎動物を餌とし、その食事に少なくとも20％の花蜜が含まれている場合、花蜜を食べる鳥（潜在的な花粉媒介者）と定義しました。

私たちは、収量と収益のレベルと安定性に関連する 6 つの指標を使用しました。収量、区画ごとのパーム当たり収量の下位 5 分位数、不足確率、管理コスト、利益、および相対的な粗利益です。各プロットの内側 30 m × 30 m のエリア内の各ヤシから収穫された果房の重量を測定することにより、果実の収量を評価しました。収穫はプランテーション会社のスケジュールと標準的な慣行に従って行われました。各ヤシは約 10 日ごとに収穫され、下部の葉は剪定されました。各プロットについて、ヤシ当たりの平均果実収量を計算し、1 ヘクタールあたり 142 本のヤシの植栽密度を考慮して 1 ヘクタールにスケールアップしました。各プロットのヤシの結実周期は異なり、継続的に収穫されたため、年間収量の計算は処理間の誤解を招く可能性があります。したがって、実験の開始から 4 年間（2017 年から 2020 年）までの累積収量を計算しました。これは、プロット内のヤシの果実生産量の年度間および年度内変動を考慮し、処理間の比較を可能にするはずです。。管理慣行による収量への影響は遅れる可能性があるため46、連続する 2 年間（2017 ～ 2018 年および 2019 ～ 2020 年）の累積収量も計算し、これら 2 つの期間について個別に収量および利益指標に対する処理効果を確認しました。

累積利回りと 2 つの期間間の利回りに基づいてリスク指標を計算しました。最も性能の低いヤシの生産量を示すために、プロットごとのヤシ当たりの収量の最も低い第 5 分位数 (分布の左側) を使用しました。また、事前に定義した収量閾値を下回ったパームの割合として定義される収量不足確率 (下位部分モーメント 0 次) を決定しました。選択された閾値は、累積収量としてパーム当たり 630 kg-1、2 年間収量としてパーム当たり年間 300 kg-1 であり、これは平均収量の 75% に相当します。

収益とコストは、すべての年で同じ価格とコストを使用して、実験の 4 年間 (2017 ～ 2020 年) の累積値として計算されました。これは、私たちがさまざまな管理手法の経済的影響を評価することに興味があったためであり、現場の管理慣行ではなく外部市場の力によって引き起こされる暦年間の価格とコストの変化が含まれる場合、それらの解釈が困難になる可能性があるためです。同様の理由により、利益の値引きも控えさせていただきました。調査地域に通常は高い割引率が適用されることを考えると、暦年または暦月間の収穫活動のわずかな違いは、管理処理間の大きな体系的な違いにつながる可能性があり、これは実際の違いではなく、プランテーション内の作業スケジュールの変動に関連しています。管理治療の一つ。収益は、2016 年と 2017 年の果房の収量と平均価格から計算されました61。材料費は、肥料、除草剤、刈払機のガソリン代の合計でした。人件費は、ジャンビの最低賃金と、各区画で 2017 年に記録された収穫、施肥、除草作業に必要な時間 (労働時間) から計算されました。除草労働には、施肥前のヤシの輪をかき集める労働（これはすべての処理で同等）、および除草剤または刈払機のいずれかを使用してヤシの輪および列間の除草が含まれていました。さらに、ヤシの輪の平均雑草除去時間と各プロットの C. hirta の被覆率から計算された、年に 1 回すべてのプロットから C. hirta を機械的に除去する必要がある C. hirta を除去する時間を含めました。年。次に、収益と総管理コストの差として利益を計算し、収益に対する粗利益の割合として相対的な粗利益を計算しました。

各生態系機能および生物多様性の指標間の管理処理の違いをテストするために、まず各指標のプロットレベルの値を z 標準化しました (z = (実際の値 − プロット全体の平均値) / 標準偏差)4。これにより、1 つまたは少数の指標が他の指標よりも優勢になることがなくなり、標準化により、いくつかの異なる指標が生態系機能や生物多様性を最もよく特徴付けることができるようになります4。直感的に解釈できるように、高い値が望ましくない影響を示す指標（つまり、NEP、土壌 N2O および CH4 フラックス、元素浸出損失、侵入植物被覆、収量不足、管理コスト）については、標準化された値を反転（-1 倍）しました。特定の生態系機能（補足図1および2）および生物多様性の指標全体（図2）について、線形混合効果（LME）モデルを使用して、管理処理（施肥、除草およびそれらの相互作用）間の差異を固定されたものとして評価しました。変量効果として反復プロットと指標 (補足表 2 および 3) を使用した効果。固定効果の有意性は、ANOVA72 を使用して評価されました。 LME モデルのパフォーマンスは、診断残差プロットを使用して評価されました 73。指標変数は管理治療に対する反応が体系的に異なる可能性があるため、指標と治療の間の相互作用もテストしました (表 1)。生態系機能全体にわたる管理手法の違い（つまり、多機能性、図1）をテストするために、各反復プロットに各生態系機能のz標準化指標の平均としきい値の範囲（つまり、生態系機能の数）を使用しました。各機能の最大パフォーマンスの設定された割合を超えています12;補足図3)。 LME モデルには、固定効果として管理処理 (施肥、除草、およびそれらの相互作用) があり、ランダム効果としてプロットと生態系機能が再現されていました。生態系機能と処理の間の相互作用も、管理処理に対する反応に体系的な違いがあるかどうかを評価するためにテストされました（表1）。除草の種類が地上植生に影響を与えることが予想されたため、管理処理を固定効果として、反復プロットと年をランダム効果としてLMEを使用して、2016年から2020年に測定された下層植生の地被の違いをテストしました。収量と利益の指標における管理処理（施肥、除草、およびそれらの相互作用）の違い。これは4年間（図3）または2つの別々の期間（2017〜2018年および2019〜2020年、補足図4）にわたる累積値です。線形モデル ANOVA を使用して評価しました (表 1)。生態系機能、生物多様性の多栄養群、収量と利益の指標にわたる管理処理を明確に視覚的に比較するために、それらの z 標準化値の 5 パーセンタイルと 95 パーセンタイルが花びら図に表示されました（図 4 および補足図 5）。データは、R (バージョン 4.0.4) を使用し、R パッケージ「nlme」および「influence.ME」73 を使用して分析されました。

研究デザインの詳細については、この記事にリンクされている Nature Portfolio Reporting Summary を参照してください。

生態系機能、生物多様性、経済生産性の指標に関するデータは、Göttingen Research オンラインリポジトリ: https://doi.org/10.25625/MZJLUM (参考文献 74) から公開されています。リボソーム RNA の分類学的分類は、厳選された配列を SILVA SSU 138 NR データベース (https://doi.org/10.1093/nar/gks1219) に対してマッピングすることによって行われました。鳥種の比例した食性嗜好に関するデータは、EltonTrait データベース (https://doi.org/10.1890/13-1917.1) から収集されました。鳥の鳴き声は、Xeno-Canto (Xeno-Canto Foundation、2012) およびマコーレー図書館 (https://www.macaulaylibrary.org) を使用して種レベルに割り当てられました。

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この研究は、ドイツとインドネシアの共同研究プロジェクト CRC990 EFForTS の枠組みにおいて、ドイツ財団ゲマインシャフト (DFG、プロジェクト番号 192626868–SFB 990/2-3) から資金提供を受けました。 PT Perkebunan Nusantara VI 社は資金を提供せず、研究デザイン、データ収集、分析、解釈にいかなる影響も与えませんでした。私たちは、プランテーションでの調査実施を許可し、ヤシの収穫を支援してくれた PTPN VI に感謝しています。私たちは、この実験の現場での実施を管理してくれたインドネシアの現場および研究所の研究助手全員、特に A. Farzi とプロジェクト Z01 に感謝します。研究許可を提供してくださった RISTEKDIKTI に感謝します。

グレタ・フォルマーリオ

現在の住所: モンペリエ大学、CIRAD、INRAE、Institut Agro、IRD、モンペリエ、フランス

これらの著者は同様に貢献しました: Idris、NA、Formaglio、G.

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アイエン・チョア

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NAI と GF が MDCGF とともに原稿執筆を主導し、NAI、CP、VvG がデータ分析を実施しました。 MDC、EV、TT が実験を設計しました。 SS、AT、KD、BI が実験の設立を支援しました。 NAI と AT は実験の現場活動を調整しました。 AT、MD、BI は現場へのアクセス、後方支援、協力者契約を促進しました。 GF、NAI、GC、FB、AP、VK、AW、DB、AT、AA-R.、KD、MDC、EV がデータを提供し、研究デザイン、分析、解釈に関する議論に参加しました。すべての著者が原稿に一部を書いたり、コメントしたりしました。

ナジーブ・アル・アミン・イドリスへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Nature Sustainability は、この研究の査読に貢献してくれた Erik Meijaard、Tse seng chuah、およびその他の匿名の査読者に感謝します。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

補足図。 1 ～ 6、表 1 および 2。

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転載と許可

Idris, N.AA.、Formaglio, G.、Paul, C. 他機械除草は生態系の多機能性を高め、産業用アブラヤシの利益を高めます。ナット・サステイン（2023）。 https://doi.org/10.1038/s41893-023-01076-x

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受信日: 2022 年 6 月 30 日

受理日: 2023 年 2 月 1 日

公開日: 2023 年 3 月 2 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41893-023-01076-x

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自然 (2023)