Back to report · Publisher record

Prout et al. (2020). What is a good level of soil organic matter? An index based on organic carbon to clay ratio

Page 1

Figures and page graphics, page 1

Patron:  Her Majesty The Queen 

 

Rothamsted Research 
Harpenden, Herts, AL5 2JQ 
 

Telephone: +44 (0)1582 763133 
Web: http://www.rothamsted.ac.uk/

 

 

 

 

 

 

Rothamsted Research is a Company Limited by Guarantee 
Registered Office: as above.  Registered in England No. 2393175. 
Registered Charity No. 802038.  VAT No. 197 4201 51. 
Founded in 1843 by John Bennet Lawes.

 

 

Rothamsted Repository Download

A - Papers appearing in refereed journals

Prout, J. M., Shepherd, K. D., McGrath, S. P., Kirk, G. J. D. and Haefele, 

S. M. 2020. What is a good level of soil organic matter? An index based 

on organic carbon to clay ratio. European Journal of Soil Science. pp. 1-

11. 

The publisher's version can be accessed at:

•

https://dx.doi.org/10/1111/ejss.13012

•

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/ejss.13012

The output can be accessed at: 

https://repository.rothamsted.ac.uk/item/98166/what-is-

a-good-level-of-soil-organic-matter-an-index-based-on-organic-carbon-to-clay-ratio

.

© 16 July 2020, Please contact library@rothamsted.ac.uk for copyright queries.

16/07/2020 15:02

repository.rothamsted.ac.uk

library@rothamsted.ac.uk

Page 2

Figures and page graphics, page 2

O R I G I N A L A R T I C L E

What is a good level of soil organic matter? An index based
on organic carbon to clay ratio

Jonah M. Prout

1,2

|

Keith D. Shepherd

3

|

Steve P. McGrath

1

|

Guy J. D. Kirk

2

|

Stephan M. Haefele

1

1

Department of Sustainable Agricultural

Sciences, Rothamsted Research,
Harpenden, Hertfordshire, UK

2

School of Water, Energy & Environment,

Cranfield University, Bedford, UK

3

Land Health Decisions, World

Agroforestry (ICRAF), UN Avenue,
Nairobi, Kenya

Correspondence

Jonah M. Prout, Department of
Sustainable Agriculture Sciences,
Rothamsted Research, Harpenden,
Hertfordshire AL5 2JQ, UK.
Email: jonah.prout@rothamsted.ac.uk

Funding information

This research was funded by a PhD
studentship for JP through the
Rothamsted-Cranfield Soil Agriculture
Research and Innovation Accelerator.
Rothamsted Research receives grant-aided
support from the Biotechnology and
Biological Sciences Research Council
(BBSRC) of the United Kingdom. SPM and
SMH are funded by the Institute Strategic
Programme (ISP) grant

“

Soils to

Nutrition

”

(BBS/E/C/000I0310). The

Rothamsted Long-term Experiments
National Capability (LTE-NC) is
supported by BBSRC (BBS/E/C/000 J0300)
and the Lawes Agricultural Trust.

Abstract

Simple measures of appropriate levels of soil organic matter are needed for soil

evaluation, management and monitoring, based on readily measurable soil

properties. We test an index of soil organic matter based on the soil organic

carbon (SOC) to clay ratio, defined by thresholds of SOC/clay ratio for speci-

fied levels of soil structural quality. The thresholds were originally delineated

for a small number of Swiss soils. We assess the index using data from the ini-

tial sampling (1978

–

83) of the National Soil Inventory of England and Wales,

covering 3,809 sites under arable land, grassland and woodland. Land use, soil

type, annual precipitation and soil pH together explained 21% of the variance

in SOC/clay ratio in the dataset, with land use the most important variable.

Thresholds of SOC/clay ratio of 1/8, 1/10 and 1/13 indicated the boundaries

between

“

very good

”

,

“

good

”

,

“

moderate

”

and

“

degraded

”

levels of structural

condition. On this scale, 38.2, 6.6 and 5.6% of arable, grassland and woodland

sites, respectively, were degraded. The index gives a method to assess and

monitor soil organic matter at national, regional or sub-regional scales based

on two routinely measured soil properties. Given the wide range of soils and

land uses across England and Wales in the dataset used to test the index, we

suggest it should apply to other European soils in similar climate zones.

Highlights:

•

We assess the use of SOC/clay ratios as guidelines for soil management in

England and Wales.

•

We use data from 3,809 sites to assess thresholds based on work for Polish,

French and Swiss soils.

•

SOC/clay threshold values can indicate degraded and good soil structural

condition.

•

The thresholds show the effect of land use and provide an index for use in

England and Wales.

Received: 11 February 2020

Revised: 8 June 2020

Accepted: 9 June 2020

DOI: 10.1111/ejss.13012

This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits use, distribution and reproduction in any medium, provided

the original work is properly cited.

© 2020 The Authors. European Journal of Soil Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of British Society of Soil Science.

Eur J Soil Sci.

2020;1

–

11.

wileyonlinelibrary.com/journal/ejss

1

Page 3

Figures and page graphics, page 3

K E Y W O R D S

land use, soil clay content, soil organic carbon, soil structure

1

|

I N T R O D U C T I O N

What is a good level of soil organic matter? Maintaining
and, if possible, increasing the level of soil organic matter
is generally a good thing for most functions expected of
soils, including carbon sequestration, and increased
levels improve soil structure. Farmers, food producers
and governments need to know their soil status in rela-
tion to a critical value of soil organic matter. However, as
soil organic matter varies with land use, soil type, loca-
tion and other variables, an index for gauging the level of
soil organic matter under given conditions needs to
account for these variables.

Verheijen, Bellamy, Kibblewhite, and Gaunt (2005)

derived indicative ranges of soil organic carbon (SOC)
content for arable soils of England and Wales that are
potentially attained under different types of management
and environmental conditions, and they found that clay
content, precipitation and depth of topsoil could explain
25% of the variation in SOC content. Clay soils under wet-
ter conditions had higher values than more-sandy soils,
and grassland soils had higher values than arable soils
with similar clay content. Clay content is a key factor
because of its effects on SOC protection, including adsorp-
tion on mineral surfaces and within soil aggregates
(Dungait, Hopkins, Gregory, & Whitmore, 2012; Six,
Conant, Paul, & Paustian, 2002). Under constant land
management and organic matter inputs, soils tend towards
a steady-state SOC content, with a capacity for stabilizing
SOC modelled as a function of clay content (Hassink, 1997;
Hassink & Whitmore, 1997; Six et al., 2002; Stewart,
Paustian, Conant, Plante, & Six, 2007).

Dexter et al. (2008) found that soil physical properties

(bulk density, water retention characteristics and clay
dispersibility) could be better explained by the relative
amounts of SOC and clay content to each other than by
their total contents. In their analysis of data on French
and Polish arable and grassland soils, maxima of correla-
tions between the mass of clay per unit mass of SOC and
soil physical properties corresponded to SOC/clay = 1/10,
the SOC/clay content ratio was a good indicator of soil
physical conditions, and this ratio gave a general separa-
tion between the different land uses. These findings were
subsequently supported by others in Denmark (de Jonge,
Moldrup, & Schjønning, 2009; Schjønning et al., 2012)
and a study in England (Jensen et al., 2019). Johannes
et al. (2017) developed the approach further and, in an
analysis of Swiss soils, defined SOC/clay thresholds of 1/

8, 1/10 and 1/13 as indicating the boundaries between

“

very good

”

,

“

good

”

,

“

suggest improvement

”

and

“

poor

”

levels of structural condition.

In this paper, we assess the three SOC/clay thresholds

of Johannes et al. (2017) for soils across different land
uses and climates in England and Wales. We use data
from the original sampling of the National Soil Inventory
(NSI), which contains information on soils at 5,662 sites
under agricultural and non-agricultural land uses across
the two countries (Bellamy, Loveland, Bradley, Lark, &
Kirk, 2005). This is a far larger dataset with greater varia-
tion in soils, environments and land use than the datasets
used by Dexter et al. (2008) and Johannes et al. (2017),
and so provides a more comprehensive test of the SOC/
clay ratio. We have three objectives. First, to assess the
variation in SOC/clay ratio and its drivers across the NSI
dataset. Second, to test its ability to delineate soils of dif-
ferent structural quality. Third, to illustrate the use of the
SOC/clay index for mapping soil carbon across England
and Wales, and for gauging changes in a long-term exper-
iment with contrasting organic and inorganic fertiliser
treatments.

2

|

M A T E R I A L S A N D M E T H O D S

2.1

|

National-scale data

The NSI was first conducted between 1978 and 1983.
Topsoil (0

–

15-cm depth) samples were collected at the

intersections of an orthogonal 5-km grid over the entire
area. A full description of the survey methods, analyti-
cal methods and available data is given in the LandIS
database (www.landis.org.uk; Proctor, Siddons, Jones,
Bellamy, & Keay, 1998). We considered only arable, ley
grassland, permanent grassland and woodland sites,
and excluded sites without measurements of soil clay
content, pH or depth of topsoil, or that were classified
as

“

peat

”

. To reduce the impact of sites with very high

SOC content relative to clay content, we excluded 290
outliers with SOC/clay > third quartile +1.5

×

inter-

quartile range. This gave 3,809 sites. Figure 1 shows the
distribution of the sites across the two countries and
Table 1 gives summary statistics for SOC and clay
contents.

Soils at each site were classified by major soil group

(Avery, 1980). Data on soil carbonate content were
obtained from field observations of fizzing on addition of

2

PROUT

ET AL

.

Page 4

Figures and page graphics, page 4

HCl to samples on a 5-point scale from non-calcareous to
very calcareous.

Soil structural quality was characterized using the

Agricultural Land Classification of England and Wales
(MAFF, 1988), which gave scores of good, moderate or
poor structural quality according to the texture and
shape, size and development of aggregates, and friability
of subsoil. The NSI contains values for each of these
except friability; therefore, we made estimates based on
the shape and size criteria (and where possible develop-
ment of aggregates was taken into account) (Table S1).

Monthly average precipitation was obtained from

the UKCP09 dataset (Met Office, 2017). Mean accumu-
lated annual precipitation was calculated for the years
1910

–

1983 and values at each NSI site were intersected

using ArcGIS version 10.4. (ESRI, 2015). Ranges for
precipitation

classes

were

taken

from

Verheijen

et al. (2005): < 650, 650

–

800 and 800

–

1,100 mm year

−

1

,

with the addition of

“

very wet

”

for annual precipitation

>1,100 mm year

−

1

.

2.2

|

Data analysis

Statistical analyses were performed in R version 3.5.0 (R
Core Team, 2017). Random forest analysis (package:
randomForest; Liaw & Wiener, 2002) was used to analyse
the variance of SOC/clay with land use, average annual
precipitation, major soil group, pH, lower depth of top-
soil, calcareous score and risk of flooding. A square-root
transformation was applied to SOC/clay to reduce the
skewness of the data. Three-quarters of the data
(

n

= 2,857) were used as a training set, and the RMSE

and R

2

values of predictions of the remaining set

(

n

= 952) were calculated. Training and sample sets were

randomly selected. Spatial or other correlations across
training and validation sets were unlikely because only
topsoil samples were used and the minimum distance
between sites was 5 km.

Chi-squared tests were used to compare numbers of

sites within SOC/clay ranges under different land uses
and precipitation classes and to test the relationship
between the SOC/clay thresholds and soil structure.
We used the results of statistically significant chi-
squared tests to interpret interactions between vari-
ables, with contributions from specific combinations of
variables to the chi-squared statistic inferred from the
differences

between

observed

frequency

and

that

expected if there was no interaction between the
variables.

We tested SOC/clay thresholds of 1/8, 1/10 and 1/13

as indicating the boundaries between

“

very good

”

,

“

good

”

,

“

moderate

”

and

“

degraded

”

levels of structural

condition, following Johannes et al. (2017).

Figures were produced using R package ggplot2

(Wickham, 2016) and maps were produced using QGIS
3.0.1-Girona (QGIS Development Team, 2020).

F I G U R E 1

Map of arable, ley grass, permanent grass and

woodland sites in the National Soil Inventory sampled between
1978 and 1983 (

n

= 3,809)

T A B L E 1

Soil organic carbon (SOC) and clay contents by land-use class in the National Soil Inventory

SOC content (g kg

−

1

)

Clay content (g kg

−

1

)

n

Mean

Median

Min.

Max.

Mean

Median

Min.

Max.

Arable

1,661

25

22

4

126

262

247

26

879

Ley grass

602

34

31

7

109

267

257

60

756

Permanent grass

1,277

42

39

6

138

281

260

47

795

Woodland

269

40

37

1

158

251

242

10

606

All land uses

3,809

34

30

1

158

268

252

10

879

PROUT

ET AL

.

3

Page 5

Figures and page graphics, page 5

2.3

|

Field-scale data

We assessed the effects of field-scale soil management
on SOC/clay ratios relative to the threshold values
using data from a long-term organic manuring exper-
iment at Woburn, Bedfordshire, UK (Mattingly, 1974).
The experiment had eight treatments with four repli-
cates: (a) peat for 6 years then ley, (b) farmyard
manure (FYM), (c) grass ley plus nitrogen, (d) grass-
clover ley, (e) green manure (GM) for 6 years then

ley, (f) straw, and (g) and (h) two inorganic fertiliser
treatments (details in Mattingly, 1974). Treatments
were applied in two cycles (1965 to 1972 and 1979 to
1987); the second cycle of treatment is denoted by

“

then

”

above if different from the first. We calculated

SOC/clay ratios for each plot and then averaged
the values for each treatment. The plot-level soil
clay content ranged from 78 to 131 g kg

−

1

and the

initial SOC content ranged from 5.7 to 8.6 g kg

−

1

(Table S2).

F I G U R E 2

Soil organic carbon (SOC) content as a function of clay content for different land uses. Lines are SOC/clay thresholds:

Solid = 1/8, dashed = 1/10, dot-dash = 1/13

4

PROUT

ET AL

.

Page 6

Figures and page graphics, page 6

3

|

R E S U L T S

3.1

|

Variation in SOC and clay contents

and SOC/clay ratio

Mean SOC contents increased in the order arable <<
ley

grass

<

permanent

grass

≈

woodland

soils

(Table 1). Mean clay contents and their ranges were
similar across land uses, except those of woodland
soils were smaller. The dominant soil types in all land
uses were brown soils and surface-water gleys; the
proportions of other soil groups varied (Table S3).
Arable sites tended to have smaller average annual
precipitation than the other land uses (Tables S4
and S5).

The proportions of sites above and below the three

SOC/clay thresholds differed between land uses, par-
ticularly for the SOC/clay = 1/13 threshold (Figure 2
and Table 2). A greater proportion of arable sites had
SOC/clay <1/13 (i.e., depleted in SOC for their clay
content) and a greater proportion of permanent grass-
land and woodland sites had SOC/clay >1/8 (i.e.,
enriched

in

SOC

for

their

clay

content;

X

2

(9) = 681.3,

p

< .001).

Analysis of the influence of land use, soil and other

variables on SOC/clay ratio by random forest analysis
showed that 21.0% of the variance was explained by the
variables examined (Table 3). Land use, average annual
precipitation, major soil group and pH were more impor-
tant than carbonate score, flood risk and depth of topsoil.
When the model was run with just the top four variables,
the variance explained did not change; however, the
importance of land use increased relative to the other
variables.

3.2

|

Effects of land use and

precipitation

The effect of land use was clear, with lower SOC/clay
ratios observed for arable land and predominantly higher
SOC/clay ratios observed for grassland and woodland
(Table 2). As there was some geographical relationship
between the distributions of land use and precipitation,
the effects of each on numbers of sites relative to the
SOC/clay

thresholds

were

considered.

Verheijen

et al. (2005) suggested that dry sandy soils were more at
risk of lower SOC content than wetter clayey soils and
that grassland soils would have higher SOC content than
(ley-) arable soils. Comparing SOC/clay threshold ranges,
land uses and precipitation classes (< 650, 650 to 800, 800
to 1,100 and > 1,100 mm year

−

1

; Table S6), two questions

were asked. (i) Were arable soils under dry climate condi-
tions more likely to have SOC/clay <13 than arable soils
under wetter climate conditions? (ii) For soils under dry
climate conditions (< 650 mm year

−

1

), were arable soils

more likely to have SOC/clay <13 than other land uses?

In answer to the first question, chi-squared analysis

showed that precipitation class was not independent of
SOC/clay ratio for arable soils (

X

2

(9) = 78.9,

p

< .001).

Comparing the contributions of each combination to the
chi-squared statistic showed that a larger number of soils
receiving less than 650 mm year

−

1

and smaller numbers

of soils receiving more than 650 mm year

−

1

than

expected had SOC/clay <1/13. Also, a smaller number of
dry soils and larger number of soils with greater than
800 mm year

−

1

had SOC/clay >1/8. This suggests that

T A B L E 2

Percentages of sites

above, below and between soil organic

carbon (SOC)/clay thresholds of 1/8, 1/
10 and 1/13 for each land use and land-

use precipitation class combination

Percentage of sites with indicated SOC/clay ratio

n

≥

1/8

<1/8

≥

1/10

<1/10

≥

1/13

<1/13

Arable

1,661

28.8

14.0

19.0

38.2

Ley grass

602

50.2

20.3

14.6

15.0

Permanent grass

1,277

66.9

15.4

11.1

6.6

Woodland

269

67.7

16.0

10.8

5.6

T A B L E 3

Contributions of indicated variables to variance in

SOC/clay ratio analysed using random forests. Training data were a

random selection of 75% of the data (

n

= 2,857). With all seven

explanatory variables, root mean square error (RMSE) for training

data = 0.06, R

2

= 0.21; RMSE for remaining data = 0.07; R

2

= 0.21.

With only the top four variables, RMSE for training data = 0.06,
R

2

= 0.21; RMSE for remaining data = 0.06; R

2

= 0.22

Increase of mean square error (%)

Land use

32.7

39.8

Annual precipitation

28.0

26.0

Major soil group

26.4

20.3

pH

22.5

20.3

Depth of topsoil

10.4

Carbonate score

10.0

Risk of flooding

5.2

PROUT

ET AL

.

5

Page 7

Figures and page graphics, page 7

lower precipitation conditions were related to SOC/clay
<13 for arable soils.

Chi-squared analysis to answer the second question

showed that land use was not independent of SOC/clay
ratio for soils under dry climate conditions (

X

2

(9) = 94.0,

p

< .001). A larger number of arable soils and smaller

number of grassland and woodland soils than expected
had SOC/clay <1/13 than if the land use was independent
of

SOC/clay

ratio

range

for

soils

receiving

<650 mm year

−

1

annual precipitation. For soils with SOC/

clay >1/8, the reverse was true (i.e., arable < grassland or

woodland). This suggests that land use was affecting the
number of dry climate soils with SOC/clay <1/13.

The relative effects of land use, precipitation and soil

type were evident from the distribution of the 820 sites
with SOC/clay ratio < 13 across England and Wales (Fig-
ure S1). These sites were predominantly arable, and their
distribution across eastern and central England con-
firmed the lesser statistical effect of precipitation and
major soil group observed. Northwest England and Wales
had notably few degraded sites, although soils sampled
there were mostly under non-arable land uses.

F I G U R E 3

Box plots of soil

organic carbon (SOC)/clay ratio for

each major soil group. Horizontal lines
are SOC/clay thresholds: Solid = 1/8,

dashed = 1/10, dot-dash = 1/13.
Abbreviated major soil groups: Terr.

Raw, terrestrial raw; Lith.,

lithomorphic; SW gley, surface-water
gley; GW gley, ground-water gley

F I G U R E 4

Box plots of soil

organic carbon (SOC)/clay ratio for

each structural quality score. Horizontal

lines are SOC/clay thresholds:
Solid = 1/8, dashed = 1/10, dot-

dash = 1/13. Numbers of samples in

each group were

n

= 2,250, 1,111, 229

and 208 for good, moderate, moderate-

degraded and degraded, respectively

6

PROUT

ET AL

.

Page 8

Figures and page graphics, page 8

3.3

|

Effects of soil type and soil pH

The statistical effect of major soil group appeared to be
driven by two of the soil groups and some of this
might already have been accounted for by land use
(Figure 3). Podzolic soils tended to have SOC/clay >1/
8 and were mostly not arable, whereas clay-rich
pelosols were more likely to have SOC/clay <1/13 and
a higher proportion were arable. The lower importance
of soil group might be linked to the smaller sample

sizes of the podzolic and pelosol soils compared with
brown and gley soils, for which SOC/clay ratios
showed similar variation.

As pH decreased below pH = 5, the SOC/clay ratio

tended to increase (Figure S2). Above pH = 5 there was
less of a trend when considering permanent grass and
woodland soils; however, arable and ley grass soils
showed decreasing minimum SOC/clay ratio particularly
above pH = 7, although sites with SOC/clay >1/8 were
still observed.

F I G U R E 5

Maps of soil organic carbon (SOC)/clay ratio across England and Wales under (a) arable land, (b) ley grass, (c) permanent

grass and (d) woodland coloured by SOC/clay index

PROUT

ET AL

.

7

Page 9

Figures and page graphics, page 9

3.4

|

Relation between structural quality

and SOC/clay ratio

Structural quality, classified as good, moderate, moder-
ate-degraded and degraded, tended to improve with
increasing SOC/clay ratio, as shown by the box plots
in Figure 4 and the chi-squared test result for the rela-
tion between SOC/clay range between the thresholds
and structural quality (

Χ

2

(9) = 129.3,

p

< .001). Most

(82%) of the relationship between SOC/clay and struc-
tural quality was explained by (a) a larger than
expected frequency of sites with SOC/clay <1/13 and
moderate-degraded or degraded structure, (b) a smaller
than expected frequency of sites with SOC/clay >1/8
and degraded structure, and (c) smaller than expected
frequency of sites with SOC/clay <1/13 and good
structure.

3.5

|

Variation in SOC/clay ratio across

England and Wales

Mapping the index across the two countries (Figure 5)
showed the effect of land use and geography at the time
of survey. For any land use, degraded sites were not lim-
ited to a particular region. But, as previously mentioned,
there were fewer degraded sites towards the northwest
and in Wales. Calculating summary values of SOC/clay
by land use (Table 4) showed that the minimum value
increased slightly in the order: arable = ley grass < per-
manent grass < woodland. The median results showed a
stronger difference between arable sites and the other
land uses, with arable in the moderate category and the
other land uses equal to or above the very good threshold.
The different land uses had similar upper SOC/clay
values as a result of excluding outliers.

3.6

|

Changes in SOC/clay ratio with

field management

Figure 6 shows changes in SOC/clay ratios over 30 years
of the Woburn organic manuring experiment. Leys and
treatments with organic matter application (straw and
manures) showed similar trends of increasing SOC/clay
ratio during the application period and a decreasing ratio
after the treatment was stopped, but with differing mag-
nitudes. Peat and farmyard manure gave the largest
increases, followed by the ley treatments and then straw.

T A B L E 4

Summary of soil organic carbon (SOC)/clay ratio

decimal values calculated for each land use in the NSI subset

SOC/clay ratio

Mean

Median

Min.

Max.

Arable

0.109

0.090

0.018

0.357

Ley grass

0.139

0.125

0.018

0.359

Permanent grass

0.165

0.154

0.022

0.360

Woodland

0.174

0.160

0.025

0.355

F I G U R E 6

Changes over

time in soil organic carbon
(SOC)/clay ratio in the Woburn

long-term manuring experiment.

Points are treatment means.
Horizontal lines are thresholds

separating degraded (SOC/clay

<1/13), moderate (SOC/
clay = 1/13

–

1/10), good (SOC/

clay = 1/10

–

1/8) and very good

(SOC/clay >1/8) soil conditions.
Treatments were applied in two

cycles (1965 to 1972 and 1979 to

1987); peat and green manure
(GM) treatments were replaced

by grass ley for the second cycle.

Fert. 1 = (PKMg)

straw plus

P; Fert. 2 = (PKMg)

FYM

8

PROUT

ET AL

.

Page 10

Figures and page graphics, page 10

Inorganic fertiliser-only treatments showed a general
trend of decreasing SOC/clay ratio and consistently occu-
pied the degraded class.

4

|

D I S C U S S I O N

4.1

|

Variation in SOC/clay ratio with

land use and soil type

In agreement with Dexter et al. (2008) and Johannes
et al. (2017), arable soils had a larger proportion of sites
with SOC/clay ratios below 1/10, and permanent grass-
land soils had a larger proportion above 1/10. Dexter
et al. (2008) did not consider soil group or structural condi-
tion of the soils in their study, and Johannes et al. (2017)
chose only one soil type. Based on the agreement of their
results with previous studies on the importance of the
SOC/clay = 1/10, Johannes et al. (2017) suggested it
should apply to a range of soils. Our finding that few
grassland and woodland sites had SOC/clay <1/13 sup-
ports the use of SOC/clay = 1/13 as an indicative thresh-
old for degradation, as grassland and woodland soils are
not generally subject to major disturbance and are close to
semi-natural systems. Our analysis shows that many ara-
ble soils were depleted in SOC compared with the more
natural systems. Ley grassland soils were intermediate
between arable and permanent grassland soils. The NSI
survey did not include information on the length of leys
nor the time under ley at sampling, but typically this is
between 3 and 8 years. Some proportion of arable sites will
have been part of ley rotations at the time of sampling.

The large variation of SOC/clay ratio within each

land use and soil group demonstrates that clay content is
not the only determinant of SOC dynamics, especially
considering that land-use history before the sampling will
have big effects too. As discussed above, despite the scat-
ter, the thresholds show differences between soils under
different land managements.

The variance of the SOC/clay ratio explained by ran-

dom forest analysis was similar to the variance of SOC
content explained by Verheijen et al. (2005) with stepwise
general regression modelling, using similarly derived pre-
cipitation data, and the same soil dataset (although a dif-
ferent subset). We would expect the variance explained to
increase with more specific measures of land manage-
ment within land-use classes (crop type, residue treat-
ment, land-use history and, for grassland systems,
grazing management). Interpolated precipitation data is
another estimation which could be improved; however,
this is what is generally available at this scale.

The effect of the major soil group on the SOC/clay

ratio suggests some consideration should be given to soil

type, as highlighted by Johannes et al. (2017). Comparing
the variation in the SOC/clay ratio between major soil
groups, similar variation and medians were found for
lithomorphic, brown, gley and man-made soils. The ten-
dency for a higher SOC/clay ratio of podzolic soils might
be attributed to concentrated organic horizons in the top-
soil. The tendency for lower SOC/clay ratios of Pelosols
might be attributed to higher clay contents combined with
a higher proportion (62%) of them being arable compared
with most major soil groups. Although acidic soils had a
tendency for higher SOC/clay ratios, there appeared to be
little relationship between pH and SOC/clay ratio in agri-
culturally productive pH ranges (circa. pH = 5.5 to 7).

4.2

|

Significance of the threshold values

The fact that the empirical threshold values found by
Johannes et al. (2017) for Swiss soils also hold for the
wide range of soils and land uses across England and
Wales in our study suggests that they have some funda-
mental basis, and that they may apply in soils in similar
climate zones across Europe. An association of soil struc-
tural quality with the SOC/clay = 1/10 ratio was expected
from

physicochemical

considerations

(de

Jonge

et al., 2009; Jensen et al., 2019). Intuitively, there will be
some minimum range of SOC/clay ratio below which soil
structure is impaired, and some maximum range above
which the capacity of soil clays of given mineralogy to
bind SOC is exceeded. However, there are no obvious rea-
sons why the precise threshold values indicated by our
and the Swiss study should be absolute.

The observed decrease in soil structural quality with

decreasing SOC/clay ratio was statistically significant,
although there was overlap of the boxplots of SOC/clay
ratio between structure classes. Our analysis was limited
by the quality of the available data on structure. This was
based on the scheme defined for the Agricultural Land
Classification of England and Wales, which includes a
measure of friability. Because friability was not recorded
in the NSI, we had to estimate structural quality without
it, introducing error.

The mechanistic link between structural quality and

SOC/clay ratio should reduce errors due to cross-correla-
tion with spatial and temporal variations in the data. We
found, as did Verheijen et al. (2005), that SOC content
tended to decrease with decreasing precipitation across
England and Wales, partly in interaction with land use.
However, low SOC/clay ratios were not limited to partic-
ular combinations of land use and precipitation; there-
fore, we would not consider precipitation to limit the
SOC/clay ratio in this dataset and geographical range.
Land management was shown to affect proportions of

PROUT

ET AL

.

9

Page 11

Figures and page graphics, page 11

very

good

and

degraded

soils

under

dry

(< 650 mm year

−

1

) climate conditions. So, SOC/clay

ratios of at least 1/10 should be attainable in such soils.

4.3

|

Practical usefulness of the index

The SOC/clay index is a simple measure to evaluate the
SOC status of any given soil in England and Wales, inde-
pendent of the land use. It will therefore be meaningful
for experts and non-experts and has consequences for
many soil functions beyond agricultural uses. It could
allow farmers to identify degraded soils on their farms
and adjust their management accordingly. It could also
be used to monitor and understand the state of soils at a
national scale to inform decision making and policy.

Application of the index to data from the long-term

Woburn experiment showed it was consistent with expec-
tations, with an improving index in treatments favouring
organic matter accumulation, and a deteriorating index
in soil-degrading treatments. This illustrates the time
taken for the various contrasting managements to change
SOC and the index. The soil in the Woburn experiment is
a sandy loam; the results show that the index can be used
for soils with low clay content, despite the narrowing of
the SOC/clay thresholds with decreasing clay content,
and the relatively small changes in SOC content between
the treatments. It should be noted that, to be useful for
monitoring purposes, measurements of SOC and clay
over time and between sites need to be consistent.

It would be interesting to look at other longer-term

studies to explore a wider range of clay contents, treat-
ments and time periods. Saturation concepts suggest that
a soil closer to steady state or saturation limit should
accumulate carbon more slowly than one further from
saturation (Six et al., 2002; Stewart et al., 2007). Hence,
whether sites with lower index values (higher degrada-
tion) improve more quickly could be tested.

5

|

C O N C L U S I O N S

An index of soil organic matter with threshold SOC/clay
ratios of 1/8, 1/10 and 1/13 satisfactorily separates the
soils of England and Wales into very good, good, moder-
ate and degraded classes of SOC content and physical
structure condition. In agreement with previous publica-
tions, grassland and woodland soils mostly had an SOC/
clay ratio > 1/10, indicating that their SOC contents are
close to or above the capacity for protection of SOC by
interaction with clay particles. That these more natural
systems tend to have an SOC/clay ratio > 1/10 supports
this as a suitable threshold for good condition.

Arable soils and soils receiving less annual rainfall

were most likely to be physically degraded, although
rainfall was a less important factor determining the SOC/
clay ratio. Very-good status soils (SOC/clay >1/8)
occurred in low rainfall areas, even under arable manage-
ment, suggesting that rainfall does not fundamentally
limit SOC content in this climate.

The SOC/clay ratio index allows the evaluation of soils

on a scale from degraded to good soil conditions. It there-
fore gives a ready metric for communication to experts and
non-experts, enabling users to adjust their practices and
decision makers to develop adequate policies. An SOC/clay
ratio greater than 1/10 should be achievable for all managed
soils of different textures. Many arable soils in England
and Wales evidently have a substantial SOC deficit,
suggesting a significant opportunity to increase SOC storage
to both improve soil conditions and sequester carbon.

Being based on two routinely measured soil properties,

the index provides a suitable means of monitoring SOC at
national, regional or sub-regional scales. Given the wide
range of soils and land uses across England and Wales in
the dataset used to test the index and agreement with liter-
ature using French, Polish and Swiss soils, it should apply
to other European soils in similar climate zones.

A C K N O W L E D G E M E N T S

We thank John Hollis, formerly of Cranfield University,
for his advice on the structural quality assessment using
the NSI dataset. We thank the e-RA data managers and
Rothamsted Research for access to data and information
on the Rothamsted Long-term Experiments. We also
thank Paul Poulton and Andy Macdonald for their help-
ful comments and additional information. Mapping
derived from soils data © Cranfield University (NSRI)
and for the Controller of HMSO 2019.

D A T A S H A R I N G A N D D A T A
A C C E S S I B I L I T Y S T A T E M E N T

The NSI dataset is held by Cranfield University and
accessed via LandIS (www.landis.org.uk). UKCP09 data are
available from the Centre for Environmental Data Analysis
(CEDA) archive (http://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/94f757d
9b28846b5ac810a277a916fa7)
.

Data

for

the

Woburn

Organic Manuring experiment can be obtained via the
Electronic Rothamsted Archive (era.rothamsted.ac.uk).

C O N F L I C T O F I N T E R E S T

The authors have no conflicts of interest related to the
work presented in this manuscript.

A U T H O R C O N T R I B U T I O N S

Study concept and design: all the authors. Analysis and
interpretation of data: JMP, KDS and SMH. Drafting of

10

PROUT

ET AL

.

Page 12

Figures and page graphics, page 12

the manuscript: JMP. Critical revision of the manuscript
for important intellectual content: GJDK, SPM, SMH and
KDS. Statistical analysis: JMP and KDS.

O R C I D

Jonah M. Prout

https://orcid.org/0000-0003-3448-0818

Guy J. D. Kirk

https://orcid.org/0000-0002-7739-9772

R E F E R E N C E S

Avery, B.W. (1980). Soil Classification for England and Wales

(Higher Categories). Soil Survey Technical Monograph No. 14.
Harpenden: Soil Survey of England and Wales.

Bellamy, P. H., Loveland, P. J., Bradley, R. I., Lark, R. M., &

Kirk, G. J. D. (2005). Carbon losses from all soils across
England and Wales 1978

–

2003.

Nature

,

437

, 245

–

248. https://

doi.org/10.1038/nature04038

de Jonge, L. W., Moldrup, P., & Schjønning, P. (2009). Soil infra-

structure, interfaces & translocation processes in inner space
(

“

soil-it-is

”

): Towards a road map for the constraints and cross-

roads of soil architecture and biophysical processes.

Hydrology

and Earth System Sciences

,

13

, 1485

–

1502. https://doi.org/10.

5194/hess-13-1485-2009

Dexter, A. R., Richard, G., Arrouays, D., Czyz, E. A., Jolivet, C., &

Duval, O. (2008). Complexed organic matter controls soil physi-
cal properties.

Geoderma

,

144

(3

–

4), 620

–

627. https://doi.org/10.

1016/j.geoderma.2008.01.022

Dungait, J. A. J., Hopkins, D. W., Gregory, A. S., & Whitmore, A. P.

(2012). Soil organic matter turnover is governed by accessibility
not recalcitrance.

Global Change Biology

,

18

, 1781

–

1796.

https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2012.02665.x

Environmental Systems Research Institute (ESRI). (2015).

ArcGIS

Version 10.4

. Redlands, CA: Environmental Systems Research

Institute, Inc.

Hassink, J. (1997). The capacity of soils to preserve organic C and N

by their association with clay and silt particles.

Plant and Soil

,

191

, 77

–

87. https://doi.org/10.1023/A:1004213929699

Hassink, J., & Whitmore, A. P. (1997). A model of the physical pro-

tection of organic matter in soils.

Soil Science Society of America

Journal

,

61

,

131

–

139.

https://doi.org/10.2136/sssaj1997.

03615995006100010020x

Jensen, J. L., Schjønning, P., Watts, C. W., Christensen, B. T.,

Peltre, C., & Munkholm, L. J. (2019). Relating soil C and
organic matter fractions to soil structural stability.

Geoderma

,

337

, 834

–

843. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.10.034

Johannes, A., Matter, A., Schulin, R., Weisskopf, P., Baveye, P. C.,

& Boivin, P. (2017). Optimal organic carbon values for soil
structure quality of arable soils. Does clay content matter?

Geo-

derma

,

302

, 111

–

121. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.

04.021

Liaw, A., & Wiener, M. (2002). Classification and regression by

randomForest.

R News

,

2

(3), 18

–

22.

Mattingly, G.E.G. (1974). The Woburn Organic Manuring Experi-

ment: I. Design, Crop Yields and Nutrient Balance, 1964

–

72.

Rothamsted Experimental Station, Report for 1973, Part 2.
Harpenden, UK: Rothamsted Research. 98

–

133. https://doi.org/

10.23637/ERADOC-1-8

Met Office (2017). UKCP09: Met Office gridded land surface climate

observations - monthly climate variables at 5km resolution.
Chilton, Oxfordshire: Centre for Environmental Data Analysis.
29th November 2017. Retrieved from http://catalogue.ceda.ac.
uk/uuid/94f757d9b28846b5ac810a277a916fa7.

Ministry of Agriculture, Fisheries and Food (MAFF). (1988). Agri-

cultural Land Classification of England and Wales: Revised
criteria for grading the quality of agricultural land (ALC011).
Natural England, UK.

Proctor, M. E., Siddons, P. A., Jones, R. J. A., Bellamy, P. H., &

Keay, C. A. (1998). Land information systems for sustainable
development in the UK. In H. J. Heineke, W. Ecklemann, A. J.
Thomasson, R. J. A. Jones, L. Montanarella, & B. Buckley
(Eds.),

Land Information Systems: Developments for planning

the sustainable use of land resources. European Soil Bureau
Research Report No.4, EUR 17729 EN

(pp. 219

–

233). Luxem-

bourg, Europe: Office for Official Publications of the European
Communities.

QGIS Development Team. (2020). QGIS Geographic information

system. Open Source Geospatial Foundation Project. Retrieved
from http://qgis.osgeo.org

R Core Team. (2017).

R: A language and environment for statistical

computing

. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Com-

puting Retrieved from https://www.R-project.org/

Schjønning, P., de Jonge, L. W., Munkholm, L. J., Moldrup, P.,

Christensen, B. T., & Olesen, J. E. (2012). Clay dispersibility and
soil friability-testing the soil clay-to-carbon saturation concept.

Vadose Zone Journal

,

11

(1). https://doi.org/10.2136/vzj2011.0067

Six, J., Conant, R. T., Paul, E. A., & Paustian, K. (2002). Stabiliza-

tion mechanisms of soil organic matter: Implications for C-sat-
uration of soils.

Plant and Soil

,

241

, 155

–

176. https://doi.org/10.

1023/A:1016125726789

Stewart, C. E., Paustian, K., Conant, R. T., Plante, A. F., & Six, J.

(2007). Soil carbon saturation: Concept, evidence and evalua-
tion.

Biogeochemistry

,

86

,

19

–

31.

https://doi.org/10.1007/

s10533-007-9140-0

Verheijen, F. G. A., Bellamy, P. H., Kibblewhite, M. G., &

Gaunt, J. L. (2005). Organic carbon ranges in arable soils of
England and Wales.

Soil Use and Management

,

21

, 2

–

9. https://

doi.org/10.1111/j.1475-2743.2005.tb00099.x

Wickham, H. (2016).

ggplot2: Elegant graphics for data analysis

.

New York, NY: Springer-Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-
319-24277-4

S U P P O R T I N G I N F O R M A T I O N

Additional supporting information may be found online
in the Supporting Information section at the end of this
article.

How to cite this article:

Prout JM, Shepherd KD,

McGrath SP, Kirk GJD, Haefele SM. What is a
good level of soil organic matter? An index based
on organic carbon to clay ratio.

Eur J Soil Sci

. 2020;

1

–

11.

https://doi.org/10.1111/ejss.13012

PROUT

ET AL

.

11