This material is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant Number 1215858, by the US Department of Agriculture under Grant Number 2013-68002-20525, and by the US Department of Energy Great Lakes Bioenergy Research Center &#8211; DOE BER Office of Science (DE-FC02-07ER64494) and DOE OBP Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (DE-AC05-76RL01830). In-field video and images were recorded at the Wisconsin Integrated Cropping System Trial project of the University of Wisconsin&#8211;Madison. The authors are grateful to Ryan Curtin for skillful videography and editing.

1. Kammer Bau-und Anker-Installation <ol><li> Planung und den Bau Kammern - die jeweils aus einem Anker, der in den Boden und einem Deckel, der auf der Oberseite des Ankers während der Strommessung angeordnet ist, eingeführt wird, - die Versuchsanforderungen. <ol><li> Bei der Gestaltung Kammer Form und Größe, prüfen räumliche Faktoren wie Erntereihenabstand, Dünger oder Gülle Streifenbildung, und die Pflanzenhöhe. Da Vorsprung von Ankern über der Bodenoberfläche kann auf Mikroklima und Wassereffekte sprech beitragen, prüfen, ob man die Deckel sitzen so günstig auf die Bodenoberfläche wie möglich. Weil Kompromisse zwischen Kammerhöhe und Nachweisempfindlichkeit existieren, Design Deckel so kurz wie für die untersuchte System machbar sein. </li><li> Aufbau Kammern robuste, nicht-reaktiven Material wie rostfreiem Stahl oder PVC, und einen Mechanismus zum Versiegeln des Deckels auf den Anker. Isolieren Sie Deckel und Deckel mit hellen oder reflektierenden Material einen Wärmestau zu verhindernwährend der Messung. Fügen Sie ein Septum, Probensammlung und ein Entlüftungsrohr erlauben, Druckstörungen während Kammer Bereitstellung und Probenentnahme zu verhindern. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Tabelle Materialien, Parkin und Venterea 8 und 10 Clough et al. </li></ol></li><li> Mindestens 1 Tag vor der Probenahme, installieren Kammer Anker im Boden an gewünschten Stellen. Die Installationsmethode wird auf Kammer-Konstruktion ab, aber im Allgemeinen, mit gleichmäßigem Druck in allen Punkten, so dass der Anker nicht verziehen oder verzerren das Bodenstruktur. Sinken Sie den Anker zu einer Tiefe von 2,5 bis 13 cm, je nach Bodentyp, die Bereitstellungszeit und Kammervolumen 6,11. Lassen so wenig wie möglich (nicht mehr als 5 cm) oberhalb der Bodenoberfläche ragt. </li></ol> 2. Kalibrierung und Experimentelles Design Hinweis: Vor Beginn des Experiments, gehen Sie folgendermaßen vor, um eine geeignete Probenahmezeitverlauf zu bestimmen, mit denen Datendarauf, eine geeignete lineare oder nicht-lineare Flussmodell (siehe Parkin et al. 12) passen. Dadurch wird der Einsatz von Techniken in Schritten 3-5 (Field Probenahme, Probenanalyse und Datenanalyse) beschrieben erforderlich. Optimalen Zeitpunkt ist eine Funktion sowohl des untersuchten Systems und den Abmessungen der Kammern verwendet werden. Einige Versuch und Irrtum beteiligt sein können. Siehe Venterea 13 für alternative Ansätze. <ol><li> Kalibrierung Probenahme und Analyse <ol><li> Unter Umwelt-und Managementbedingungen voraussichtlich relativ hohen Spurengasflüsse zu generieren, führen intensive Probe folgenden Techniken in Kapitel 3 beschrieben. Mittels dicht angeordnet Probenahmezeitpunkten, füllen Sie eine Zeitreihe von längerer Dauer als wäre typisch angesehen werden. Beginnen Sie mit der Probenahme aus mehreren repräsentativen Kammern 5-10 gleichmäßig verteilten Zeitpunkten im Laufe einer Stunde. </li><li> Analysieren Sie die Proben mittels Gaschromatographie folgenden Abschnitt 4. </li></ol></li><li> Kalibrierung Interpretatiauf <ol><li> Für jede Kalibrierung Zeitreihen und jedes Gas von Interesse, Grundstück Zeit-für-Konzentration. </li><li> Stellen Sie sicher, dass die Flussraten sind auf dem oberen Ende des erwarteten Bereichs. Siehe Abschnitt 5 für Flussberechnung. Siehe Abschnitt 2.3 für Tipps zur Fehlerbehebung. </li><li> Inspizieren Graphen auf Anzeichen von Nichtlinearität, oder genauer gesagt, ein Plateau von Gaskonzentrationen über die Zeit. Hinweis: Der Punkt, an dem Konzentration beginnt, unterscheidet sich von der Gasart Plateau, und ist eine Funktion der Rate der Gasproduktion oder Verbrauch innerhalb des Bodens, der Konzentration des Gases im Kopfraum der Kammer, und die Diffusion zwischen den zwei Zonen. Es wird daher dringend von Kammerhöhe betroffen sind, mit kürzeren Kammern was kürzere Zeit vor Plateau. </li><li> Verwenden Sie die Kalibrierungssets, um eine optimale Kammer Bereitstellungszeit für die experimentelle System zu bestimmen. Wenn die lineare Regression wird in der Datenanalyse verwendet werden (wie hier in Abschnitt 5 beschrieben), wählen Sie Timing, die so nahe an eine lineare Wiederhälthung wie möglich zwischen der Zeit und der Konzentration aller Gase / Systeme von Interesse, während gleichzeitig mindestens drei, vorzugsweise vier Abtastzeiten innerhalb der Zeitreihe 6. Für Kammern 10-30 cm hohe CO 2 und N 2 O-Messungen verwendet, die Zeitreihen der Regel zwischen 20-60 min 8,14. </li></ol></li><li> Kalibrierung Fehlerbehebung <ol><li> Wenn es schlecht ist die Differenzierung und / oder Schwierigkeiten anspruchsvolle Linearität oder Plateau, verwenden enger Kalibrierungszeit Punkte oder mehr Kalibrierungszeit-Serie, und überprüfen Sie, dass die Konzentrationen innerhalb der Nachweisgrenze. Bei niedrigen Flussraten kann eine Reduktion der Rate der Akkumulation nicht innerhalb des Zeitrahmens getestet beobachtet werden. Dies sollte nicht Anlass zur Besorgnis. </li><li> Wenn die Flüsse nicht am oberen Ende des erwarteten experimentellen Bereich Wiederholen der Kalibrierung verändert Behandlung oder Umweltbedingungen zu höheren Fluß (durch Anlegen Dünger oder Bewässerung, zum Beispiel) zu induzieren. Alternativ unse mindestens vier Zeitpunkten in experimentellen Design, so dass, wenn experimentelle Flüsse sind deutlich höher als jene, die während der Kalibrierung und Plateau beobachtet auftritt, können spätere Zeitpunkte ausgeschlossen werden, während mindestens drei Zeitpunkten für die lineare Regression. Krummlinigen Regressions Ansätze können ebenfalls verwendet werden. </li></ol></li><li> Experimentelles Design <ol><li> Basierend auf den optimalen Zeitpunkt in Abschnitt 2.2.4 bestimmt, entwickeln eine Gesamtstichprobenplan, der alle relevanten Websites, Behandlungen und / oder Wiederholungen erfasst und kann das Personal durch die Kammer-Sites effizient zu bewegen. Falls nötig, teilen die Kammer Websites in mehrere &quot;Runden&quot; zu probe eine nach der anderen werden. <ol><li> Wenn Messungen sind als repräsentativ für einen ganzen Tag Probe bei einer Tageszeit eingenommen werden, wenn die Temperaturen moderat, bezogen auf Tages Extreme sind. In typischen gemäßigten Anbausystemen, ist der ideale Fenster im mittleren bis späten Vormittag. </li><li> Wenn Proben entnommen werden sollenin aufeinander folgenden Runden, achten Sie darauf, um eine Vorspannung durch mehrmaliges Abtasten der gleichen Behandlungen zur gleichen Tageszeit einzuführen. Construct Runden von Blöcken von Wiederholungen statt Behandlung-by-Behandlung. </li><li> Fügen Sie Zeit für eventuell notwendige Zusatzmaßnahmen, die entweder innerhalb oder Runden vor / nach, ergriffen werden als angemessen. (Siehe Abschnitt 3.3 für typische Begleitmaßnahmen.) </li><li> Optional umfassen die Zeit zum Sammeln der Umgebungsluftproben zur Verwendung in nicht-linearen Flussmodelle oder als Annäherung Starten (Zeitpunkt Null &quot;T 0&quot;)-Konzentration (hier nicht beschrieben). </li><li> Optional können Sie Zeit für das Laden Referenzgas in Ampullen zum Zeitpunkt der Probenahme, mögliche Probenabbau zwischen Probenahme und Analyse zu beurteilen. Siehe Parkin und Venterea 8 zur Lagerung von Proben Überlegungen. </li></ol></li><li> Bestimmen Sie die Häufigkeit der Flussmessungen, die für die Forschungsziele geeignet ist. Dies kann von einer einzigen Messung to täglich, wöchentlich oder periodische Messungen im Laufe von Monaten oder Jahren. Siehe Rochette et al. 14 für eine gründliche Diskussion der experimentellen Design-Überlegungen. </li><li> Wenn Proben in kalten Bedingungen gesammelt werden sind, planen, für die Aufnahme einer Wärmegerät wie eine heiße Packung mit Fläschchen zu Septen spröde zu verhindern. </li></ol></li></ol> 3. Feld Sampling Hinweis: Auf jedem Probenahmetermin, folgen Sie den Stichprobenplan in Abschnitt 2.4 festgelegt, mit Hilfe der unten beschriebenen Techniken. Geräte und Probenvolumen kann je nach den Sammel-und Übertragungsverfahren verwendet wird und die Menge der Probe für die GC-Analyse benötigt 8 variieren. Dieses Protokoll nutzt 5,9 ml Sammelfläschchen und 30-ml-Spritzen, mit einem Spül-Methode der Probentransfer. Siehe Beiträge zu alternativen Ansätzen. <ol><li> Vorbereitung <ol><li> Wenn Messwerten aus mehreren Kammern pro Runde, bereiten einen Zeitpunkt Referenz Gitter (siehe Abbildung 2) einfach zu verfolgen, wo und wann zu probieren. Alternativ Vorkehrungen treffen, um jedem Zeitpunkt während der Probenentnahme aufzuzeichnen. </li><li> Pre-Label und arrangieren Sammlung Fläschchen für maximale Effizienz und minimale Gefahr einer Verwechslung bei der Probenahme. </li><li> Um Zeit zu sparen bei der Probenahme, bereiten alle Materialien und Geräte vorher. Fügen Extras von allem, was brechen kann, oder ist leicht in einer Trage tote, Eimer oder andere Behälter verloren (Nadeln, Spritzen, Hähne, etc.), und Ort. </li><li> Seien Sie bereit, alle verzögerten Zeitpunkten, die durch Fehlfunktionen oder andere unvorhergesehene Umstände auftreten können, und die sich leicht bei der Datenanalyse, indem die Zeit mit einer bestimmten Probe verbunden korrigiert werden können, aufzunehmen. </li></ol></li><li> Probenentnahme <ol><li> Befestigen und Abdichtung der Kammerdeckel zu dem vorinstallierten Kammer Anker, und starten Sie eine Stoppuhr. Dies ist T 0. </li><li> Unmittelbar nach dem Abdichten des Deckels collect eine Probe der Umgebungsluft von einer Stelle benachbart zu der Kammer, in der ungefähren Höhe der Kammer oben: mit einem leeren 30-ml-Spritze mit einer Nadel und einem Absperrhahn in der offenen Position angebracht ist, ziehen Sie eine 30 ml Luftprobe und schließen Sie die Hahn. Dies ist der T 0 Probe. Alternativ können Sie den T 0 Probe aus der Kammer 6. Hinweis: Kompromisse gibt es zwischen den beiden Ansätzen - zu bewerten räumliche (Entfernung vom Ort oder externen Mikroklima für den Außen Proben) vs Zeit (Verzögerung zwischen Deckelverschluss und Beispielsammlung für den Innen-Proben) und Überlegungen bestimmen die am besten geeignete Technik für die Ausrüstung verwendet werden und Das System untersucht. </li><li> Mit der Spritzennadel, durchbohren das Septum einer 5,9 ml Sammelgefäß, das bereits über eine weitere Nadel durch stocherte in der Nähe der Kante der Scheidewand. </li><li> Öffnen der Spritze zu injizieren Hahn und etwa 20 ml der Probe in die Ampulle (dies bewirkt, daß die vorherigen Inhalte derFläschchen, um durch die zusätzliche Nadel ausgewiesen werden, durch Proben ersetzt). </li><li> In einer fließenden Bewegung, entfernen Sie die zusätzliche Nadel während sie weiterhin so viel von der restlichen Probe (ca. 10 ml) wie möglich zu injizieren, leicht über Druckbeaufschlagung der Fläschchen Probenintegrität zu gewährleisten und Analyse von mehreren Proben bei Bedarf 8. </li><li> Schließen Sie den Wasserhahn und von der Scheidewand zurückziehen Sie die Spritzennadel. Drehen Sie den gefüllten Fläschchen auf den Kopf, um von ungefüllten Fläschchen unterscheiden. </li><li> Fahren Sie mit der nächsten Kammer, wiederholen Sie die Schritte 3.2.1-3.2.6, Abdichten des Deckels auf der richtigen vorgegebenen Zeitpunkt T 0. </li><li> Fahren Sie mit Schritt wiederholen, bis alle 3.2.1-3.2.7 Kammern in der Runde sind versiegelt worden und T 0 Proben wurden gesammelt. </li><li> Zurück in die erste Kammer. </li><li> Wie die Zeit nähert sich 10 Sekunden, bis T 1, durchbohren die Scheidewand in der Kammer oben mit der Spritzennadel. </li><li> Innerhalb von 10 Sekunden-Bereich von T 1, Witzhdraw eine 30 ml-Probe der Luft aus dem Inneren der Kammer und den Absperrhahn schließen. Entfernen Sie die Spritzennadel aus der Kammer Scheidewand. </li><li> Übertragen Sie die Probe auf ein Sammelgefäß folgenden Schritte 3.2.3-3.2.6. </li><li> Weiter, um Proben zu sammeln folgende Schritte 3.2.10-3.2.12 nach dem Stichprobenplan in Abschnitt 2.4 etabliert. </li></ol></li><li> Begleitmassnahmen <ol><li> Um die Gaskonzentration zu konvertieren Masse, messen die Lufttemperatur zum Zeitpunkt der Probenahme. Je nach Forschungsziele, Aufzeichnung oder andere flankierende Maßnahmen wie Bodentemperatur und Bodenfeuchte an jedem Ort und / oder Zeit, tägliche Niederschlagsmenge, Bodendichte, Boden Nitrat-und Ammoniumkonzentrationen, etc. Verschiedene Mittel vorhanden sind, um diese Maßnahmen zu erhalten - folgen Standard-Protokolle. </li><li> Optional sammeln Umgebungsluftproben und / oder Lastfeld Standards bekannter Konzentrationen in Ampullen auf Umgebungstreibhausgaskonzentrationen und potenziellen Speicher-Fläschchen Abbau i beurteilenn der Zeitraum zwischen Probenahme und Analyse (siehe Abschnitte 2.4.1.4 und 2.4.1.5). </li></ol></li></ol> 4. Probenanalyse <ol><li> Bestimmung der Konzentration von Gasen von Interesse für jede Probe durch Gaschromatographie unter Verwendung einer Ausrüstung mit einem Elektroneneinfangdetektor für N 2 O, einem Infrarot-Gasanalysator oder Wärmeleitfähigkeitsdetektor für CO 2 und einem Flammenionisationsdetektor für CH 4 eingesetzt. Hinweis: Es ist wichtig, den Zugang zu einem Instrument, das richtig für die THG-Analyse konfiguriert ist und eine ausreichende Laufzeit verfügbar zu erhalten. Grundlagen und Methoden der Gaschromatographie werden an anderer Stelle beschrieben, 5,15,16. </li><li> Konvertieren Spurengaskonzentration aus Volumenmassen mit dem idealen Gasgesetz: </li></ol> PV = nRT Wobei P = Druck, V = Volumen, n = Mole Gas, R = Gasgesetzkonstante und T = Temperatur. Also: <img alt="Gleichung 1"fo: content-width = &quot;4in&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg&quot; width = &quot;400&quot; /&gt; 5. Data Analysis <ol><li> Für jede Zeitreihe, Grundstück Zeit-für-Konzentration und bewerten für Linearität. Bewerten mit Güte der Anpassung oder durch Sichtkontrolle, ohne späteren Zeitpunkten zeigt Anzeichen einer Hochebene von der weiteren Analyse. Verwenden mindestens drei Zeitpunkten einschließlich T 0 für Stromberechnung (T 0, T 1, T 2, ...). Stellen Sie eine konsistente Protokoll und lehnen jede Zeitreihe, die Standards, die für Linearität Protokoll nicht erfüllen. Siehe Parkin und Venterea 8 für eine gründliche Diskussion der Fehler, Bias und Varianz in Flussberechnung. </li><li> Die lineare Regression. </li><li> Verwenden Sie die Steigung der Regressions, um den Fluss zu berechnen: </li></ol> F = S • V • A -1 F = Fluss, S = Steigung der Regressions, V = Kammervolumen und A = KammerBereich. Also: <img alt="Gleichung 2" fo:content-width="1.3in" src="/files/ftp_upload/52110/52110eq2.jpg" width="130" /> Hinweis: Lesen Sie die Diskussion und Parkin et al 12 für nicht-lineare Ansätze zur Berechnung Fluss..

<ol>
	<li>Myhre, G., Stocker, T. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Anthropogenic+and+Natural+Radiative+Forcing.+In:+Climate+Change+2013:+The+Physical+Science+Basis.">Anthropogenic and Natural Radiative Forcing. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis.</a> Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. , (2013).</li><li>Denmead, O. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Approaches+to+measuring+fluxes+of+methane+and+nitrous+oxide+between+landscapes+and+the+atmosphere.">Approaches to measuring fluxes of methane and nitrous oxide between landscapes and the atmosphere.</a> Plant and Soil. 309 (1-2), 5-24 (2008).</li><li>Smith, K. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Micrometeorological+and+chamber+methods+for+measurement+of+nitrous+oxide+fluxes+between+soils+and+the+atmosphere:+Overview+and+conclusions.">Micrometeorological and chamber methods for measurement of nitrous oxide fluxes between soils and the atmosphere: Overview and conclusions.</a> Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 99 (1984-2012), 16541-16548 (1984).</li><li>Bouwman, A. F., Boumans, L. J. M., Batjes, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emissions+of+N2O+and+NO+from+fertilized+fields:+Summary+of+available+measurement+data.">Emissions of N2O and NO from fertilized fields: Summary of available measurement data.</a> Global Biogeochemical Cycles. 16 (4), 1058 (2002).</li><li>Hensen, A., Skiba, U., Famulari, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Low+cost+and+state+of+the+art+methods+to+measure+nitrous+oxide+emissions.">Low cost and state of the art methods to measure nitrous oxide emissions.</a> Environmental Research Letters. 8 (2), 025022 (2013).</li><li>Rochette, P., Eriksen-Hamel, N. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chamber+Measurements+of+Soil+Nitrous+Oxide+Flux:+Are+Absolute+Values+Reliable.">Chamber Measurements of Soil Nitrous Oxide Flux: Are Absolute Values Reliable.</a> Soil Science Society of America Journal. 72 (2), 331 (2008).</li><li>Robertson, G. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Greenhouse+Gases+in+Intensive+Agriculture:+Contributions+of+Individual+Gases+to+the+Radiative+Forcing+of+the+Atmosphere.">Greenhouse Gases in Intensive Agriculture: Contributions of Individual Gases to the Radiative Forcing of the Atmosphere.</a> Science. 289 (5486), 1922-1925 (2000).</li><li>Parkin, T. B., Venterea, R. T., Follet, R. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chamber-Based+Trace+Gas+Flux+Measurements.+In:+Sampling+Protocols.">Chamber-Based Trace Gas Flux Measurements. In: Sampling Protocols.</a> http://www.ars.usda.gov/research/GRACEnet. 3 (1), 3-39 (2010).</li><li>Klein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , 1-146 (2013).</li><li>Clough, T. J., Rochette, P., Thomas, S. M., Pihlatie, M., Christiansen, J. R., Thorman, R. E., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chamber+Design.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Chamber Design. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li><li>Hutchinson, G. L., Livingston, G. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Vents+and+seals+in+non-steady-state+chambers+used+for+measuring+gas+exchange+between+soil+and+the+atmosphere.">Vents and seals in non-steady-state chambers used for measuring gas exchange between soil and the atmosphere.</a> European Journal of Soil Science. 52 (4), 675-682 (2001).</li><li>Parkin, T. B., Venterea, R. T., Hargreaves, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Calculating+the+Detection+Limits+of+Chamber-based+Soil+Greenhouse+Gas+Flux+Measurements.">Calculating the Detection Limits of Chamber-based Soil Greenhouse Gas Flux Measurements.</a> Journal of Environment Quality. 41 (3), 705 (2012).</li><li>Venterea, R. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simplified+Method+for+Quantifying+Theoretical+Underestimation+of+Chamber-Based+Trace+Gas+Fluxes.">Simplified Method for Quantifying Theoretical Underestimation of Chamber-Based Trace Gas Fluxes.</a> Journal of Environment Quality. 39 (1), 126 (2010).</li><li>Rochette, P., Chadwick, D. R., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deployment+Protocol.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodolog+Guidelines.">Deployment Protocol. In: Nitrous Oxide Chamber Methodolog Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. (3), (2013).</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fundamentals+of+Gas+Chromatography.">Fundamentals of Gas Chromatography.</a> Agilent Technologies, Inc. , 1-60 (2002).</li><li>Holland, E. A., Robertson, G. P., Greenberg, J., Groffman, P. M., Boone, R. D., Gosz, J. R., Robertson, G. P., Coleman, D. C., Bledsoe, C. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+CO2,+N2O,+and+CH4+Exchange.">Soil CO2, N2O, and CH4 Exchange.</a> Standard Soil Methods for Long-Term Ecological Research. , (1999).</li><li>Venterea, R. T., Burger, M., Spokas, K. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrogen+Oxide+and+Methane+Emissions+under+Varying+Tillage+and+Fertilizer+Management.">Nitrogen Oxide and Methane Emissions under Varying Tillage and Fertilizer Management.</a> Journal of Environment Quality. 34 (5), 1467 (2005).</li><li>Hutchinson, G. L., Mosier, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+soil+cover+method+for+field+measurement+of+nitrous+oxide+fluxes.">Improved soil cover method for field measurement of nitrous oxide fluxes.</a> Soil Science Society of America Journal. 45 (2), 311-316 (1981).</li><li>Pedersen, A. R., Petersen, S. O., Vinther, F. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stochastic+diffusion+model+for+estimating+trace+gas+emissions+with+static+chambers.">Stochastic diffusion model for estimating trace gas emissions with static chambers.</a> Soil Science Society of America Journal. 65, 49-58 (2001).</li><li>Pedersen, A. R., Peterson, S. O., Schelde, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comprehensive+approach+to+soil-atmosphere+trace-gas+flux+estimation+with+static+chambers.">A comprehensive approach to soil-atmosphere trace-gas flux estimation with static chambers.</a> European Journal of Soil Science. 61, 888-902 (2010).</li><li>Wagner, S. W., Reicosky, D. C., Alessi, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regression+models+for+calculating+gas+fluxes+measured+with+a+closed+chamber.">Regression models for calculating gas fluxes measured with a closed chamber.</a> Agronomy Journal. 89, 279-284 (1997).</li><li>Livingston, G. P., Hutchinson, G. L., Spartalian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Trace+gas+emission+in+chambers.">Trace gas emission in chambers.</a> Soil Science Society of America Journal. 70, 1459-1469 (2006).</li><li>Venterea, R. T., Parkin, T. B., Cardenas, L., Petersen, S. O., Pedersen, A. R., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Data+Analysis+Considerations.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Data Analysis Considerations. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. (6), (2013).</li><li>Grace, P., van der Weerden, T. J., Kelly, K., Rees, R. M., Skiba, U. M., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Greenhouse+Gas+Measurement+in+the+Field.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Automated Greenhouse Gas Measurement in the Field. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li><li>Alfaro, M. A., Giltrap, D., Topp, C. F. E., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+Report+Your+Experimental+Data.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">How to Report Your Experimental Data. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

<html> Die hier beschriebene statische Kammer-Ansatz ist eine effiziente Methode für die Messung von Treibhausgasefluss von Bodensystemen. Die relative Einfachheit der Komponenten macht es besonders gut geeignet, um Zustände oder Systeme, in denen mehrere Infrastrukturintensive Verfahren sind durchführbar. Um eine hohe Datenqualität zu erzeugen, aber der statische Ansatz Kammer muss mit streng auf experimentelles Design 6 durchgeführt werden. Eine bemerkenswerte Überlegung, die berücksichtigt werden muss, ist die räumliche Variabilität der Bodengasflüsse, die in der hohen Variabilität unter Replikat-Kammer-basierten Messungen führen kann. In Versuchsplanungs daher ist es wichtig, genug, um eine angemessene Leistung Wiederholungen für die statistische Analyse bereitzustellen. Kompromisse zwischen der Anzahl der Behandlungen, die betrachtet werden kann, während eine ausreichende Replikation, und ein Minimum von vier Wiederholungen pro Behandlung ist eine allgemeine Richtlinie 14 vorhanden sein. NHALT &quot;&gt; Wenn gemessenen Flüsse werden zur täglichen Emissionen abzuschätzen, müssen Tagesschwankungen der Lufttemperatur, Bodentemperatur und Gasemissionen berücksichtigt werden. Wenn Forschungsziele erfordern Messungen in Vormittag erhalten, wenn die Temperaturen entsprechen den Tagesmittelwerte werden die eingeschränkte Fenster für die Probenahme kann die Zahl der Kammern, die überwacht werden können führbar beeinflussen. Eine weitere Überlegung zu bewerten ist die Auswirkung, dass die Aufnahme oder den Ausschluss von Pflanzenwurzeln und Biomasse über der Erde wird am Gasflüsse haben. Kammer Platzierung relativ Pflanzengewebe wird Auswirkungen auf die Interpretation von Flussdaten, insbesondere im Fall von CO 2, wo nicht nur die mikrobielle Atmung, sondern auch Wurzel-und Trieb Atmung und Photosynthese, müssen entsprechend ausgeglichen werden. Für weitere Diskussion dieser Faktoren finden Parkin und Venterea 8. Wie bereits erwähnt, viele Variationen dieser Methode existieren, einschließlich Kammerdesign und ProbenahmeLautstärke. Eine solche Variante ist in der verwendeten Proben zwischen der Spritze und Sammelgefäß übertragen Methode. Die hier beschriebene Technik spült zuerst das Sammelgefäß mit der Probe vor dem Befüllen der Ampulle zu 5 positiven Druck. Eine allgemein verwendete Technik ist die Übertragung der Proben von Spritzen, die Fläschchen gewesen vorevakuierten Verwendung einer Vakuumpumpe, und die Verwendung von nicht-evakuierten Röhrchen ohne Spülung wurde auch berichtet, 8,17. Ein anderer bedeutender Punkt, wo eine Reihe von Ansätzen gibt, ist in der Datenanalyse und der Auswahl des am besten geeigneten Flussmodell für das System untersucht. Neben der hier beschriebenen linearen Regressionsverfahren können nicht-lineare Modelle eingesetzt werden, insbesondere wenn längere Einsatzzeiten verwendet werden. Diese Modelle sind die von Hutchinson und Mosier 18 entwickelten Algorithmus und Ableitungen davon 19,20, die von Wagner et al. Quadratische Verfahren 21 beschrieben, und die nicht-stationärenZustand von Livingston et al 22 beschrieben Diffusionsfluß Schätzer. Für eine gründliche Diskussion der nicht-linearen Flussmodellen finden Sie Parkin et al. Venterea 12 und 23 et al. Ähnlich dem statischen Ansatz Kammer Methoden umfassen die Verwendung von Durchflussmesssysteme mit Infrarot-Fourier-Transfer (FTIR)-Spektroskopie als Alternative zu Probenahme und Gaschromatographie-Spritze, sowie die Automatisierung von Kammerverschluss und Probenahmen durch verschiedene Mittel. Automatisierte Systeme ermöglichen häufigere Messungen mit reduziertem Personal, aber auch zusätzliche Investitionen in die Infrastruktur. Gnade et al. 24 stellen eine umfangreiche Zusammenfassung der Optionen und Kompromisse in der automatisierten Kammer-basierte N 2 O-Messung. Charakterisierung von Treibhausgasefluss von verwalteten und natürlichen Systemen ist wichtig, prozessbasierte Modelle zu informieren, zu verstehen, die Auswirkungen der Management Praktiken und Minderungsstrategien zu informieren und zu globalen Bilanzierung und Modellierung des Klimawandels zu unterstützen. Während also einzelnen Studien sind informativ auf lokaler Ebene wird viel zusätzlichen Wert durch einen Beitrag zur und Zeichnung aus, einem globalen Körper des Wissens auf den Gasaustausch zwischen der Landschaft und der Atmosphäre abgeleitet. Es ist der Schlüssel, also, dass Daten gesammelt werden und in einer Weise, die Langlebigkeit und die Interoperabilität mit der breiteren Wissensbasis gewährleistet, berichtet. Dies beinhaltet folgende Best Practices, um die Datenqualität sowie Sammlung von Begleitmaßnahmen und umfassende Berichterstattung von Metadaten zu gewährleisten Erweiterung der Erkenntnisse über einzelne Studien zu ermöglichen. Ausgezeichnet Leitlinien für die Datenberichterstattung sind von der GRACEnet Projekt und der GRA 25.

Understanding the contributions of both human activities and natural systems to radiative properties of the atmosphere is an area of critical importance as we strive to mitigate anthropogenic contributions to the greenhouse effect. In addition to carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) are also potent GHGs, accounting for an estimated 7% and 19% of global warming, respectively, with the majority of emissions coming from landscape sources1,2. These range from managed systems such as agricultural fields, rice paddies, and landfills, to natural systems such as forest floors, wetlands, and termite mounds. Accurate measurement, supporting well-informed modeling of such landscape-based emissions is critical in order to understand the drivers of climate change as well as to identify mitigation opportunities.
A variety of greenhouse gas measurement strategies exist, each with their own strengths and weaknesses2-5. Mass balance techniques rely on wind-based dispersion of gases and are suited to measurement of flux from small, well-defined sources such as landfills and animal paddocks. Micrometeorological approaches such as eddy covariance are based on real-time direct measurement of vertical gas flux, and can provide direct measurements over large areas. However, homogeneity in source topography is an implicit assumption (in that measurements yield a mean for the area under study), and costly infrastructure can limit deployment possibilities. Finally, chamber-based methods focus on change in gas concentration at the soil surface by sampling from a restricted above ground headspace. They allow measurements to be obtained from small areas and numerous treatments, but are subject to high coefficients of variation due to spatial variation in soil gas flux.
Here we discuss the most prevalent and easily implemented form of chamber-based measurement, utilizing the type of closed chambers without air flow-through commonly referred to as &#8220;static&#8221; or &#8220;non-steady-state non-flow-through&#8221; chambers. In this approach, gas emissions from the soil surface are trapped within a vented chamber, and rates of flux are determined by measuring the change in gas concentration over time within the chamber headspace. The static chamber technique has been widely deployed across both managed and natural landscapes and underpins the bulk of data reporting soil-based flux of greenhouse gases, particularly N2O6,7. It is ideally suited to the study of small experimental plots, diverse sites over variable terrain, or in other situations where multiple distinct locations must be studied without significant infrastructure investments. Typical experimental uses might include the exploration of alternative landscape management practices and their impact on soil-based CO2, N2O, and/or CH4 emissions, examination of landscape-based flux dynamics under artificially induced climate change scenarios such as warming and rainfall exclusion/supplementation, or the descriptive study of natural and agricultural ecosystems and subsystems.
As a critical tool in GHG measurement and flux estimation, the static chamber method has been thoroughly evaluated, and significant efforts have been made towards standardization of techniques and harmonization of data reporting4,6,8,9. Of particular note are the detailed reviews and guidelines produced by the U.S. Department of Agriculture &#8211; Agricultural Research Service&#8217;s Greenhouse gas Reduction through Agricultural Carbon Enhancement network (GRACEnet)8 and by the Global Research Alliance on Agricultural Greenhouse Gases (GRA)9. Such guidelines provide an invaluable resource and platform for coordination, as ultimately the interoperability of data from a myriad of studies is critical for scaling up local findings to global modeling, and for translating research results into viable mitigation strategies.
GRACEnet, GRA, and other reviews also highlight the fact that specific techniques in static chamber-based greenhouse gas flux measurement are extremely diverse, with significant methodological variations possible at nearly every step of the way, including chamber design, temporal and spatial deployment, sampling volumes, sample analysis, and flux calculations. The method described here presents one possible variant, while showcasing best practices and highlighting critical considerations for the generation of high quality, broadly transferrable data. It is intended to provide an accessible overview of this standardized procedure, and a platform from which to explore further nuances and variations described in the literature.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="941">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">5.9 ml soda glass flat bottom 55 x 15.5 mm</td>
			<td style="width:73px;">Labco Limited</td>
			<td style="width:123px;">719W</td>
			<td style="width:413px;">Collection vials</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">16.5 mm screw caps with pierceable rubber septum</td>
			<td style="width:73px;">Labco Limited</td>
			<td style="width:123px;">VC309</td>
			<td style="width:413px;">Caps for&#160; vials</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:332px;">90-well plastic vial rack, 17.1 mm well I.D.</td>
			<td style="width:73px;">Wheaton</td>
			<td style="width:123px;">868810</td>
			<td style="width:413px;">Rack for organizing vials</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:332px;">Regular bevel needles 23G x 1&#34;</td>
			<td style="width:73px;">BD</td>
			<td style="width:123px;">305193</td>
			<td style="width:413px;">Needles for sample collection</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">Stopcocks with luer connections, 1-way, male slip</td>
			<td style="width:73px;">Cole-Parmer</td>
			<td style="width:123px;">EW-30600-01</td>
			<td style="width:413px;">Stopcocks for syringes</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:332px;">30 ml syringe, slip tip</td>
			<td style="width:73px;">BD</td>
			<td style="width:123px;">309651</td>
			<td style="width:413px;">Syringes for sample collection</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:332px;">Stopwatch or timer</td>
			<td style="width:73px;">Various</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td style="width:413px;">For timing field sampling</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:332px;">Stainless steel or galvanized utility pans with rim, or fabricated stainless steel or PVC chambers and lids, dimensions as appropriate to experimental system</td>
			<td style="width:73px;">Various</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td style="width:413px;">Chamber anchor and lid - bottom cut out of anchor, holes for septum and vent tubing bored in lid</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">Gray butyl stoppers 20 mm</td>
			<td style="width:73px;">Wheaton</td>
			<td style="width:123px;">W224100-173</td>
			<td style="width:413px;">Chamber septa for syringe sampling - insert into hole bored in lid top</td>
		</tr>
		<tr height="83">
			<td height="83" style="height:83px;width:332px;">Tygon tubing 4.0 mm I.D. x 5.6 mm O.D.</td>
			<td style="width:73px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:123px;">Z685623</td>
			<td style="width:413px;">Chamber vent tubing - insert in hole bored in lid side, flush with exterior, approximately 25 cm coiled in lid interior (a 1ml syringe tip may be used as an attachement mechanism)</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">Adhesive foam rubber tape or HDPE O-ring</td>
			<td style="width:73px;">Various</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td style="width:413px;">Chamber sealing mechanism - fastened to underside of lid rim</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:332px;">Reflective&#160; insulation, 0.3125&#34; thickness</td>
			<td style="width:73px;">Lowe&#39;s</td>
			<td style="width:123px;">409818</td>
			<td style="width:413px;">Insulating and reflective coating - affix to exterior of chamber lid</td>
		</tr>
		<tr height="62">
			<td height="62" style="height:62px;width:332px;">Large metal binder clips, 2&#34; size with 1&#34; capacity, or manufactured draw latch as appropriate</td>
			<td style="width:73px;">Staples / McMaster</td>
			<td style="width:123px;">831610 (Staples) / 1863A21 (McMaster)</td>
			<td style="width:413px;">Lid attachment mechanism - for clamping lid to anchor during sampling</td>
		</tr>
		<tr height="104">
			<td height="104" style="height:104px;width:332px;">Gas chromatography equipment fitted with electron capture detector for nitrous oxide, infrared gas analyzer or thermal conductivity detector for carbon dioxide, flame ionization detector for methane</td>
			<td style="width:73px;">Various</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td style="width:413px;">For sample analysis</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measurement of greenhouse gas flux from agricultural soils using static chambers

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the biogeochemical drivers of climate change and to the development and evaluation of GHG mitigation strategies based on modulation of landscape management practices. The static chamber-based method described here is based on trapping gases emitted from the soil surface within a chamber and collecting samples from the chamber headspace at regular intervals for analysis by gas chromatography. Change in gas concentration over time is used to calculate flux. This method can be utilized to measure landscape-based flux of carbon dioxide, nitrous oxide, and methane, and to estimate differences between treatments or explore system dynamics over seasons or years. Infrastructure requirements are modest, but a comprehensive experimental design is essential. This method is easily deployed in the field, conforms to established guidelines, and produces data suitable to large-scale GHG emissions studies.

Vor Beginn eines Forschungsprojekts mit statischen Kammern, ist es wichtig, den gesamten Workflow zu verstehen, und die Organisation der in-silico-, Feld-und Laborbasierten Elementen (Abbildung 1). Vorausgesetzt, sorgfältige Versuchsplanung und Systemkalibrierung (Abbildung 2), wird die Datenanalyse in der Regel relativ einfach. Eine Rate der Fluß für jede Kammer und die Abtastzeit durch Regression der Zeit durch Konzentration unter Verwendung eines vorbestimmten Flussmodell entsprechend dem Verfahren (3) bestimmt. Aber auch folgenden Best Practices können Schwierigkeiten auftreten, und die Qualitätskontrolle der Rohdaten ist kritisch. So kann beispielsweise Ausfall eines Kammerdichtung oder undichte Probenfläschchen in anomale Konzentrationswerte führen. Diese werden leicht durch visuelle Inspektion der Zeitreihe Konzentration Stücke (Fig. 4), mit CO 2-Zeitreihen oft als besonders usefu dient identifiziertKennzeichen aufgrund der typischerweise stabiler und kontinuierlicher Fluß von CO 2 im Vergleich zu manchmal vernachlässigt, nahe Detektionsgrenze, oder sogar negative Flüsse von N 2 O und CH 4. Sobald die Datenqualität bestätigt worden ist, können die Ergebnisse zur Gasflussdynamik zwischen den Behandlungen oder im Verlauf der Saison (Fig. 5) zu vergleichen. Wie aus Mai und Juni Flusswerte und Fehlerbalken zu sehen ist, kann die Variation durch räumliche Heterogenität des Flusses verursacht erheblich sein, und unter Bedingungen produziert hohe Fluss ausgeprägt. Solche Variabilität ist nicht ungewöhnlich, und unterstreicht die Bedeutung einer ausreichenden Replikation in dieser Technik. <img alt="Figur 1" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig1highres.jpg" width="600" /> Abbildung 1. Workflow-Übersicht. Verschiedene Elemente des Protokolls wird in der Planungsphase durchgeführt werden, im Feld, im Labor, und ichn silico. Die Pfeile zeigen die Reihenfolge der Arbeitsablauf, beginnend mit Kammer-Design (Konstruktion und falls erforderlich), und endend mit Datenanalyse. Mehrere Kartons / Pfeile zwischen Feld Probenahme und Probenanalyse stellen die Möglichkeit der Mehrfachentnahme Daten über den Verlauf eines Experiments. <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig2highres.jpg" width="400" /> Abbildung 2. Proben Timing. Ein Beispiel Zeitschema für die Sammlung von Proben aus mehreren Kammern gleichzeitig. Kammernummern werden links und Zeitpunkte, an oben angedeutet, mit Probenahmezeiten in ganzen Minuten innerhalb des Rasters aufgelistet. In diesem Beispiel sind vier separate Zeitreihe von je 36 min (eine für jede Kammer) aus innerhalb von 46 min mit 12 min Abstand zwischen den Zeitpunkten innerhalb einer Reihe, und 2 min zu der Zeit zwischen den Kammern. Aus diesem hypothetischen Beispiel die suitabilität von 36-Minuten-Zeitreihe würde durch vorherige Kalibrierung bestimmt worden. Während gleichmäßig verteilt Timing ist nicht notwendig, ist es oft vereinfacht den Stichprobenplan. Alternativ können die Forscher einzeln erfasst jeden Abtastzeitpunkt Stichprobenintervalle zu bestimmen. <img alt="Fig. 3" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig3highres.jpg" width="600" /> Eine typische statische Kammer Zeitreihe 3. Flussberechnung., Bestehend aus N 2 O-Konzentrationen im Verlauf einer 36-min-Abtastperiode in vier Zeitpunkten gemessen. Die lineare Regression wird angezeigt, deren Steigung ergibt Flussrate. <img alt="Fig. 4" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig4highres.jpg" width="600" /> 4. Qualitätskontrolle. Gekoppelte Zeitreihen aus dem gleichen Satz von Proben, aber unterschiedliche Gase in wel gezeigtench Fläschchen Leckage durch visuelle Inspektion (roter Punkt) identifiziert worden. A) CO 2-Konzentration über die Zeit. B) N 2 O-Konzentration über die Zeit. <img alt="Figur 5" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig5highres.jpg" width="600" /> Abbildung 5. Synthesis Ergebnisse. N 2 O Flussrate von einem landwirtschaftlichen Gebiet im Laufe einer Vegetationsperiode. Flux-Werte stellen den Mittelwert der sechs Kammern, mit Vier-Punkt-Zeitreihen. Fehlerbalken sind Standardfehler.

Watch this Scientific Journal Video about Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers at JoVE.com

Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

This article showcases the static chamber-based method for measurement of greenhouse gas flux from soil systems. With relatively modest infrastructure investments, measurements may be obtained from multiple treatments/locations and over timeframes ranging from hours to years.

Messung der Treibhausgas-Flux aus landwirtschaftlichen Böden mit statischer Chambers

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the ...

measurement-greenhouse-gas-flux-from-agricultural-soils-using-static

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Physics

Environment

Unit 1

The Kinetic Theory of Gases

SCIENTISTS IN ACTION

41.1K Aufrufe.  University of Wisconsin-Madison. This article showcases the static chamber-based method for measurement of greenhouse gas flux from soil systems. With relatively modest infrastructure investments, measurements may be obtained from multiple treatments/locations and over timeframes ranging from hours to years.

Serie: Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

Determination of Microbial Extracellular Enzyme Activity in Waters, Soils, and Sediments using High Throughput Microplate Assays

Much of the nutrient cycling and carbon processing in natural environments occurs through the activity of extracellular enzymes released by microorganisms. Thus, measurement of the activity of these extracellular enzymes can give insights into the rates of ecosystem level processes, such as organic matter decomposition or nitrogen and phosphorus mineralization. Assays of extracellular enzyme activity in environmental samples typically involve exposing the samples to artificial colorimetric or fluorometric substrates and tracking the rate of substrate hydrolysis. Here we describe microplate based methods for these procedures that allow the analysis of large numbers of samples within a short time frame. Samples are allowed to react with artificial substrates within 96-well microplates or deep well microplate blocks, and enzyme activity is subsequently determined by absorption or fluorescence of the resulting end product using a typical microplate reader or fluorometer. Such high throughput procedures not only facilitate comparisons between spatially separate sites or ecosystems, but also substantially reduce the cost of such assays by reducing overall reagent volumes needed per sample.

Microplate based procedures are described for the colorimetric or fluorometric analysis of extracellular enzyme activity. These procedures allow for the rapid assay of such activity in large numbers of environmental samples within a manageable time frame.

Bestimmung mikrobieller extrazelluläre Enzymaktivität in Wasser, Böden und Sedimente mit hohem Durchsatz Mikrotiterplatten-Assays

Much of the nutrient cycling and carbon  processing in natural environments occurs through the activity of extracellular  enzymes released by ...

Forschung

Umwelt

Surface Renewal: An Advanced Micrometeorological Method for Measuring and Processing Field-Scale Energy Flux Density Data

Advanced micrometeorological methods have become increasingly important in soil, crop, and environmental sciences. For many scientists without formal training in atmospheric science, these techniques are relatively inaccessible. Surface renewal and other flux measurement methods require an understanding of boundary layer meteorology and extensive training in instrumentation and multiple data management programs. To improve accessibility of these techniques, we describe the underlying theory of surface renewal measurements, demonstrate how to set up a field station for surface renewal with eddy covariance calibration, and utilize our open-source turnkey data logger program to perform flux data acquisition and processing. The new turnkey program returns to the user a simple data table with the corrected fluxes and quality control parameters, and eliminates the need for researchers to shuttle between multiple processing programs to obtain the final flux data. An example of data generated from these measurements demonstrates how crop water use is measured with this technique. The output information is useful to growers for making irrigation decisions in a variety of agricultural ecosystems. These stations are currently deployed in numerous field experiments by researchers in our group and the California Department of Water Resources in the following crops: rice, wine and raisin grape vineyards, alfalfa, almond, walnut, peach, lemon, avocado, and corn.

Surface renewal is a micrometeorological method that is being used increasingly to determine energy fluxes, but its technical complexity makes it inaccessible to a broad audience. We describe the steps needed to set up and calibrate a surface renewal field station, to acquire and process data, and to correctly interpret results.

Oberflächen Erneuerung: Ein Advanced Mikrometeorologische Verfahren zur Messung und Verarbeitung Feld Skala Energieflussdichte Daten

Advanced micrometeorological methods have become  increasingly important in soil, crop, and environmental sciences.  For many scientists without formal ...

Colorimetric Paper-based Detection of Escherichia coli, Salmonella spp., and Listeria monocytogenes from Large Volumes of Agricultural Water

This protocol describes rapid colorimetric detection of Escherichia coli, Salmonella spp., and Listeria monocytogenes from large volumes (10 L) of agricultural waters. Here, water is filtered through sterile Modified Moore Swabs (MMS), which consist&#160;of a simple gauze filter enclosed in a plastic cartridge, to concentrate bacteria. Following filtration, non-selective or selective enrichments for the target bacteria are performed in the MMS. For colorimetric detection of the target bacteria, the enrichments are then assayed using paper-based analytical devices (&#181;PADs) embedded with bacteria-indicative substrates. Each substrate reacts with target-indicative bacterial enzymes, generating colored products that can be detected visually (qualitative detection) on the &#181;PAD. Alternatively, digital images of the reacted &#181;PADs can be generated with common scanning or photographic devices and analyzed using ImageJ software, allowing for more objective and standardized interpretation of results. Although the biochemical screening procedures are designed to identify the aforementioned bacterial pathogens, in some cases enzymes produced by background microbiota or the degradation of the colorimetric substrates may produce a false positive. Therefore, confirmation using a more discriminatory diagnostic is needed. Nonetheless, this bacterial concentration and detection platform is inexpensive, sensitive (0.1 CFU/ml detection limit), easy to perform, and rapid (concentration, enrichment, and detection are performed within approximately 24&#160;hr), justifying its use as an initial screening method for the microbiological quality of agricultural water.

Colorimetric Paper-based Detection of Escherichia coli, Salmonella spp., and Listeria monocytogenes from Large Volumes of Agricultural Water

A protocol involving integrated concentration, enrichment, and end-point colorimetric detection of foodborne pathogens in large volumes of agricultural water is presented here. Water is filtered through Modified Moore Swabs (MMS), enriched with selective or non-selective media, and detection is performed using paper-based analytical devices (&#181;PAD) imbedded with bacterial-indicative colorimetric substrates.

Farbmetrische Papierbasierte Erkennung von<em&gt; Escherichia coli</em&gt;,<em&gt; Salmonellen</em&gt; Spp. Und<em&gt; Listeria monocytogenes</em&gt; Von großen Mengen von Landwirtschaftliche Wasser

This protocol describes rapid colorimetric detection of Escherichia coli, Salmonella spp., and Listeria monocytogenes from large volumes (10 L) of ...

Measurement of H2S in Crude Oil and Crude Oil Headspace Using Multidimensional Gas Chromatography, Deans Switching and Sulfur-selective Detection

A method for the analysis of dissolved hydrogen sulfide in crude oil samples is demonstrated using gas chromatography. In order to effectively eliminate interferences, a two dimensional column configuration is used, with a Deans switch employed to transfer hydrogen sulfide from the first to the second column (heart-cutting). Liquid crude samples are first separated on a dimethylpolysiloxane column, and light gases are heart-cut and further separated on a bonded porous layer open tubular (PLOT) column that is able to separate hydrogen sulfide from other light sulfur species. Hydrogen sulfide is then detected with a sulfur chemiluminescence detector, adding an additional layer of selectivity. Following separation and detection of hydrogen sulfide, the system is backflushed to remove the high-boiling hydrocarbons present in the crude samples and to preserve chromatographic integrity. Dissolved hydrogen sulfide has been quantified in liquid samples from 1.1 to 500 ppm, demonstrating wide applicability to a range of samples. The method has also been successfully applied for the analysis of gas samples from crude oil headspace and process gas bags, with measurement from 0.7 to 9,700 ppm hydrogen sulfide.

Measurement of H2S in Crude Oil and Crude Oil Headspace Using Multidimensional Gas Chromatography, Deans Switching and Sulfur-selective Detection

A multidimensional gas chromatography method for the analysis of dissolved hydrogen sulfide in liquid crude oil samples is presented. A Deans switch is used to heart-cut light sulfur gases for separation on a secondary column and detection on a sulfur chemiluminescence detector.

Messung der H<sub&gt; 2</sub&gt; S in Rohöl und Rohölheadspace Mit Multidimensional Gaschromatographie, Deans Schalt und schwefelselektiven Detektion

A method for the analysis of dissolved hydrogen sulfide in crude oil samples is demonstrated using gas chromatography. In order to effectively eliminate ...

Enhancement of the Initial Growth Rate of Agricultural Plants by Using Static Magnetic Fields

Electronic devices and high-voltage wires induce magnetic fields. A magnetic field of 1,300-2,500 Gauss (0.2 Tesla) was applied to Petri dishes containing seeds of Garden Balsam (Impatiens balsamina), Mizuna (Brassica rapa var. japonica), Komatsuna (Brassica rapa var. perviridis), and Mescluns (Lepidium sativum). We applied magnets under the culture dish. During the 4 days of application, we observed that the stem and root length increased. The group subjected to magnetic field treatment (n = 10) showed a 1.4 times faster rate of growth compared with the control group (n = 11) in a total of 8 days (p &#60;0.0005). This rate is 20% higher than that reported in previous studies. The tubulin complex lines did not have connecting points, but connecting points occur upon the application of magnets. This shows complete difference from the control, which means abnormal arrangements. However, the exact cause remains unclear. These results of growth enhancement of applying magnets suggest that it is possible to enhance the growth rate, increase productivity, or control the speed of germination of plants by applying static magnetic fields. Also, magnetic fields can cause physiological changes in plant cells and can induce growth. Therefore, stimulation with a magnetic field can have possible effects that are similar to those of chemical fertilizers, which means that the use of fertilizers can be avoided.

The goal of this protocol is to demonstrate the acceleration of the initial growth rate of plants by applying static magnetic fields with no external energy.

Verbesserung des Anfangswachstumsrate von landwirtschaftlichen Pflanzen durch statische Magnetfelder

Electronic devices and high-voltage wires induce magnetic fields. A magnetic field of 1,300-2,500 Gauss (0.2 Tesla) was applied to Petri dishes containing ...

Remote Sensing Evaluation of Two-spotted Spider Mite Damage on Greenhouse Cotton

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the two-spotted spider mite (TSSM), Tetranychus urticae Koch, on greenhouse grown cotton. TSSM is a polyphagous pest which occurs on a variety of field and horticultural crops. It often becomes an early season pest of cotton in damaging proportions as opposed to being a late season innocuous pest in the mid-southern United States. Evaluation of acaricides is important for maintaining the efficacy of and preventing resistance to the currently available arsenal of chemicals and newly developed control agents. Enumeration of spider mites for efficacy evaluations is laborious and time consuming. Therefore, subjective visual damage rating is commonly used to assess density of spider mites. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) is the most widely used statistic to describe the spectral reflectance characteristics of vegetation canopy to assess plant stress and health consequent to spider mite infestations. Results demonstrated that a multispectral optical sensor is an effective tool in distinguishing varying levels of infestation caused by T. urticae on early season cotton. This remote sensing technique may be used in lieu of a visual rating to evaluate insecticide treatments.

This manuscript describes a multispectral optical sensor that effectively detected damage to early season cotton artificially infested with varying densities of the two-spotted spider mite populations.

Fernerkundung Auswertung von zwei Spinnmilbe Schaden auf Gewächshaus-Baumwolle

The objective of this study was to evaluate a ground-based multispectral optical sensor as a remote sensing tool to assess foliar damage caused by the ...

Capturing Flow-weighted Water and Suspended Particulates from Agricultural Canals During Drainage Events

The purpose of this study is to describe the methods used to capture flow-weighted water and suspended particulates from farm canals during drainage discharge events. Farm canals can be enriched by nutrients such as phosphorus (P) that are susceptible to transport. Phosphorus in the form of suspended particulates can significantly contribute to the overall P loads in drainage water. A settling tank experiment was conducted to capture suspended particulates during discrete drainage events. Farm canal discharge water was collected in a series of two 200 L settling tanks over the entire duration of the drainage event, so as to represent a composite subsample of the water being discharged. Imhoff settling cones are ultimately used to settle out the suspended particulates. This is achieved by siphoning water from the settling tanks via the cones. The particulates are then collected for physico-chemical analyses.

Nutrients present in particulate form can contribute significantly to the overall loads in agricultural drainage waters. This study describes a novel method to capture flow-weighted water and suspended particulates from farm canal drainage over the entire duration of the drainage event.

Erfassung von Wasser fließen gewichtet und Schwebestaub aus landwirtschaftlichen Kanäle bei Drainage-Veranstaltungen

The purpose of this study is to describe the methods used to capture flow-weighted water and suspended particulates from farm canals during drainage ...

Assessment of Methane and Nitrous Oxide Fluxes from Paddy Field by Means of Static Closed Chambers Maintaining Plants Within Headspace

This protocol describes the measurement of greenhouse gas (GHG) emissions from paddy soils using the static closed chamber technique. This method is based on the diffusion theory. A known volume of air overlaying a defined soil area is enclosed within a parallelepiped cover (named &#34;chamber&#34;), for a defined period of time. During this enclosure period, gases (methane (CH4) and nitrous oxide (N2O)) move from soil pore air near their microbial source (i.e., methanogens, nitrifiers, denitrifiers) to the chamber headspace, following a natural concentration gradient. Fluxes are then estimated from chamber headspace concentration variations sampled at regular intervals throughout the enclosure and then analyzed with gas chromatography. Among the techniques available for GHG measurement, the static closed chamber method is suitable for plot experiments, as it does not require large homogenously treated soil areas. Furthermore, it is manageable with limited resources and can identify relationships among ecosystem properties, processes, and fluxes, especially when combined with GHG driving force measurements. Nevertheless, with respect to the micrometeorological method, it causes a minimal but still unavoidable soil disturbance, and allows a minor temporal resolution. Several phases are key to the method implementation: i) chamber design and deployment, ii) sample handling and analyses, and iii) flux estimation. Technique implementation success in paddy fields demands adjustments for field flooding during much of the cropping cycle, and for rice plant maintenance within the chamber headspace during measurements. Therefore, the additional elements to be considered with respect to the usual application of non-flooded agricultural soils consist of devices for: i) avoiding any unintended water disturbance that could overestimate fluxes, and ii) including rice plants within the chamber headspace to fully consider gases emitted through aerenchyma transportation.

The overall goal of this protocol is to measure greenhouse gas emissions from paddy fields using the static closed chamber technique. The measurement system needs specific adjustments due to the presence of both a permanent water layer in the field and of the plants within the chamber headspace.

Bewertung von Methan und Lachgas Wärmeflüsse vom Reisfeld mittels statischer geschlossen Kammern, die Pflege der Pflanzen im Gasraum

This protocol describes the measurement of greenhouse gas (GHG) emissions from paddy soils using the static closed chamber technique. This method is based ...

Experimental Study of the Relationship Between Particle Size and Methane Sorption Capacity in Shale

The amount of adsorbed shale gas is a key parameter used in shale gas resource evaluation and target area selection, and it is also an important standard for evaluating the mining value of shale gas. Currently, studies on the correlation between particle size and methane adsorption are controversial. In this study, an isothermal adsorption apparatus, the gravimetric sorption analyzer, is used to test the adsorption capacity of different particle sizes in shale to determine the relationship between the particle size and the adsorption capacity of shale. Thegravimetric method requires fewer parameters and produces better results in terms of accuracy and consistency than methods like the volumetric method. Gravimetric measurements are performed in four steps: a blank measurement, preprocessing, a buoyancy measurement, and adsorption and desorption measurements. Gravimetric measurement is presently considered to be a more scientific and accurate method of measuring the amount of adsorption; however, it is time-consuming and requires a strict measuring technique. A Magnetic Suspension Balance (MSB) is the key to verify the accuracy and consistency of this method. Our results show that adsorption capacity and particle size are correlated, but not a linear correlation, and the adsorptions in particles sieved into 40 - 60 and 60 - 80 meshes tend to be larger. We propose that the maximum adsorption corresponding to the particle size is approximately 250 &#181;m (60 mesh) in the shale gas fracturing.

We use an isothermal adsorption apparatus, the gravimetric sorption analyzer, to test the adsorption capacity of different particle sizes of shale, in order to find out the relationship between particle size and the adsorption capacity of shale.

Experimentelle Studie über den Zusammenhang zwischen Korngröße und Methan Sorption Kapazität in Schiefer

The amount of adsorbed shale gas is a key parameter used in shale gas resource evaluation and target area selection, and it is also an important standard ...

Detection of Viruses from Bioaerosols Using Anion Exchange Resin

This protocol demonstrates a customized bioaerosol sampling method for viruses. In this system, anion exchange resin is coupled with liquid impingement-based air sampling devices for efficacious concentration of negatively-charged viruses from bioaerosols. Thus, the resin serves as an additional concentration step in the bioaerosol sampling workflow. Nucleic acid extraction of the viral particles is then performed directly from the anion exchange resin, with the resulting sample suitable for molecular analyses. Further, this protocol describes a custom-built bioaerosol chamber capable of generating virus-laden bioaerosols under a variety of environmental conditions and allowing for continuous monitoring of environmental variables such as temperature, humidity, wind speed, and aerosol mass concentration. The main advantage of using this protocol is increased sensitivity of viral detection, as assessed via direct comparison to an unmodified conventional liquid impinger. Other advantages include the potential to concentrate diverse negatively-charged viruses, the low cost of anion exchange resin (~$0.14 per sample), and ease of use. Disadvantages include the inability of this protocol to assess infectivity of resin-adsorbed viral particles, and potentially the need for the optimization of the liquid sampling buffer used within the impinger.

An anion exchange resin-based method, adapted to liquid impingement-based bioaerosol sampling of viruses is demonstrated. When coupled with downstream molecular detection, the method allows for facile and sensitive detection of viruses from bioaerosols.

Messung der Treibhausgas-Flux aus landwirtschaftlichen Böden mit statischer Chambers

Zusammenfassung

Weitere Videos entdecken

Kapitel in diesem Video