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. Sezione Edilizia e Anchor installazione <ol><li> Progettazione e costruzione di camere - ciascuno costituito da un ancoraggio che viene inserito nel terreno e un coperchio che è posto sulla sommità del tassello durante la misurazione flux - per rispondere alle esigenze sperimentali. <ol><li> Nel progettare la forma e le dimensioni della camera, prendere in considerazione fattori spaziali come la distanza tra le file delle colture, fertilizzanti o letame banding e altezza della pianta. A causa protrusione degli ancoraggi al di sopra della superficie del suolo può contribuire agli effetti del microclima e ristagni d&#39;acqua, si consideri che i coperchi siedono partire alla superficie del suolo come possibile. Poiché esistono compromessi tra l&#39;altezza da camera e sensibilità di rilevazione, coperchi di progettazione per essere il più brevi possibile per il sistema in fase di studio. </li><li> Costruire camere di materiale robusto e non reattivo come l&#39;acciaio inossidabile o PVC, e includere un meccanismo per sigillare il coperchio sulla ancoraggio. Isolare coperchi e coprire con materiale di colore chiaro o riflettente per evitare l&#39;accumulo di caloredurante la misurazione. Includere un setto per consentire la raccolta del campione e di un tubo di sfiato per evitare perturbazioni di pressione durante la distribuzione della camera e la rimozione del campione. Per ulteriori dettagli consultare la tabella dei materiali, Parkin e Venterea 8, e Clough et al 10. </li></ol></li><li> Almeno 1 giorno prima del campionamento, installare ancore da camera nel terreno siti desiderati. Il metodo di installazione dipende dal disegno della camera, ma in generale, esercitare una pressione uniforme in tutti i punti in modo che l&#39;ancora non deforma e distorce la struttura del suolo. Affondare l&#39;ancoraggio ad una profondità di 2,5-13 cm a seconda del tipo di terreno, i tempi di implementazione, e volume della camera di 6,11. Lasciare il meno possibile (non più di 5 cm) che sporge al di sopra della superficie del suolo. </li></ol> 2. Calibrazione e Disegno sperimentale Nota: Prima di iniziare l&#39;esperimento, attenersi alla seguente procedura per determinare un appropriato corso tempo di campionamento che consenta di datiessere in forma per un lineare appropriata o modello di flusso non lineare (vedi Parkin et al. 12). Ciò richiederà l&#39;uso delle tecniche descritte nei passi 3-5 (Campo di campionamento, analisi dei campioni e analisi dei dati). Tempistica ottimale è funzione sia del sistema studiato e le dimensioni delle camere in uso. Alcuni tentativi ed errori possono essere coinvolti. Per gli approcci alternativi Vedere Venterea 13. <ol><li> Calibrazione di campionamento e analisi <ol><li> In condizioni ambientali o di gestione che possono generare flussi relativamente elevati tracce di gas, effettuare un campionamento intensivo seguenti tecniche descritte nella sezione 3. Utilizzo di campionamento ben distanziati punti temporali, compilare una serie temporale di durata superiore potrebbe essere considerato tipico. Inizia campionamento da diverse camere rappresentative a 5-10 punti temporali equidistanti nel corso di un&#39;ora. </li><li> Analizzare i campioni mediante gascromatografia seguente sezione 4. </li></ol></li><li> Calibrazione Interpretatisu <ol><li> Per ogni serie temporale di taratura ed ogni gas di interesse, plot tempo-by-concentrazione. </li><li> Verificare che i tassi di flusso sono per la fascia alta del range previsto. Vedere la sezione 5 per il calcolo del flusso. Fare riferimento alla sezione 2.3 per la risoluzione dei problemi. </li><li> Controllare i grafici segni di non-linearità, o più specificamente, plateauing delle concentrazioni di gas nel corso del tempo. Nota: Il punto in cui la concentrazione comincia a plateau differisce dal tipo di gas, ed è una funzione del tasso di produzione di gas o di consumo all&#39;interno del suolo, la concentrazione del gas nella camera di spazio di testa, e la diffusione tra le due zone. E &#39;quindi fortemente influenzata dalla altezza della camera, con le camere più brevi che producono più breve tempo prima di plateau. </li><li> Utilizzare i set di calibrazione per determinare i tempi di implementazione della camera ottimale per il sistema sperimentale. Se regressione lineare sarà utilizzato in analisi dei dati (come qui nella sezione 5 descritto), selezionare i tempi che mantiene il più vicino ad una ri linearelationship possibile tra il tempo e la concentrazione per tutti i gas / sistemi di interesse, pur consentendo un minimo di tre, preferibilmente quattro, tempi di campionamento all&#39;interno della serie storica 6. Per le camere di 10-30 cm di altezza utilizzata per CO 2 e N 2 O misurazioni, serie temporali tipicamente variare 20-60 min 8,14. </li></ol></li><li> Risoluzione dei problemi Calibrazione <ol><li> Se vi è scarsa differenziazione e / o difficoltà di discernere la linearità o plateau, utilizzare più stretti punti di tempo di calibrazione o più serie storiche di calibrazione, e verificare che le concentrazioni sono entro i limiti di rilevazione. Per i bassi tassi di flusso, una riduzione del tasso di accumulazione non può essere osservato nei tempi testata. Ciò non deve destare preoccupazione. </li><li> Se i flussi non sono nella fascia alta del range sperimentale previsto, ripetere la calibrazione, alterando le condizioni di trattamento o ambientali per indurre il flusso maggiore (mediante l&#39;applicazione di fertilizzanti o di irrigazione, per esempio). In alternativa, cie almeno quattro punti temporali nel disegno sperimentale, in modo che se i flussi sperimentali sono significativamente più elevati di quelli osservati durante la calibrazione e plateauing si verifica, momenti successivi possono essere escluse mantenendo almeno tre punti di tempo per la regressione lineare. Un approccio di regressione curvilinei possono anche essere impiegati. </li></ol></li><li> Disegno sperimentale <ol><li> Sulla base della tempistica ottimale determinata al punto 2.2.4, elaborare uno schema di campionamento globale che cattura tutti i siti rilevanti, trattamenti e / o repliche, e consente al personale di muoversi attraverso i siti camera in modo efficiente. Se necessario, dividere i siti camera in più &quot;giri&quot; da campionare uno dopo l&#39;altro. <ol><li> Se le misure sono da prendere come rappresentante di una intera giornata, campione in un momento della giornata in cui le temperature sono moderate rispetto agli estremi giornalieri. Nei sistemi colturali temperate tipici, la finestra ideale è medio-tarda mattinata. </li><li> Se i campioni devono essere raccoltiin turni consecutivi, fare attenzione a non introdurre una distorsione campionando ripetutamente gli stessi trattamenti alla stessa ora del giorno. Costruire turni di blocchi di repliche piuttosto che il trattamento-by-trattamento. </li><li> Includere il tempo per le misure accessorie necessarie da adottare sia all&#39;interno turni o prima / dopo, a seconda dei casi. (Vedere la sezione 3.3 per le misure tipiche accessorie.) </li><li> Facoltativamente, includere il tempo per la raccolta di campioni di aria ambiente per l&#39;uso in modelli di flusso non-lineari, o come approssimazione di partenza (tempo zero, &quot;T 0&quot;) concentrazione (qui non descritto). </li><li> Facoltativamente, includere il tempo per il caricamento gas di riferimento in fiale al momento del campionamento per valutare la possibile degradazione campione tra il campionamento e l&#39;analisi. Per le considerazioni conservazione dei campioni Vedere Parkin e Venterea 8. </li></ol></li><li> Determinare la frequenza delle misurazioni di flusso che è appropriato per obiettivi di ricerca. Questo può variare da una singola misura to giornaliera, misurazioni settimanali o periodici nel corso di mesi o anni. Fare riferimento a Rochette et al. 14 per una discussione approfondita di considerazioni di progettazione sperimentali. </li><li> Se i campioni devono essere raccolti in condizioni di freddo, progettare per l&#39;inclusione di un dispositivo di riscaldamento come ad esempio un impacco caldo con le fiale per evitare setti di diventare fragile. </li></ol></li></ol> 3. Campo di campionamento Nota: Ad ogni data di campionamento, seguire lo schema di campionamento stabilito nella sezione 2.4, utilizzando le tecniche descritte di seguito. Attrezzature e campione del volume può variare a seconda delle condizioni di raccolta e di trasferimento di metodi che sono utilizzati e la quantità di campione usato per l&#39;analisi GC 8. Questo protocollo utilizza 5,9 ml fiale di raccolta e 30 ml siringhe, con un metodo di lavaggio di trasferimento del campione. Vedere Consigli per gli approcci alternativi. <ol><li> Preparazione <ol><li> Se il campionamento da più camere per ogni turno, preparare un punto refe tempogrid renza (vedi figura 2) per tenere traccia facilmente dove e quando a campione. In alternativa, prendere accordi per registrare ogni punto di tempo durante il campionamento. </li><li> Pre-etichetta e organizzare fiale di raccolta per la massima efficienza e il minimo rischio di confusione durante il campionamento. </li><li> Al fine di risparmiare tempo durante il campionamento, preparare tutti i materiali e attrezzature anticipo. Includere gli extra di tutto ciò che può rompersi o si perde facilmente (aghi, siringhe, rubinetti, ecc), e posto in una borsa da trasporto, secchio o altro contenitore. </li><li> Siate pronti a registrare tutti i punti ritardata che può accadere a causa di malfunzionamenti o altre circostanze impreviste, e che possono essere facilmente corretti durante l&#39;analisi dei dati regolando il tempo associato ad un certo campione. </li></ol></li><li> Raccolta dei campioni <ol><li> Fissare e sigillare il coperchio della camera all&#39;ancora camera di pre-installato, e avviare un cronometro. Questo è T 0. </li><li> Subito dopo la sigillatura del coperchio collect un campione di aria ambiente da una posizione adiacente alla camera, all&#39;altezza approssimativa della camera superiore: con un vuoto 30 ml siringa munita di ago e di rubinetto in posizione aperta, estrarre un campione di 30 ml di aria e chiudere la rubinetto. Questo è il campione T 0. In alternativa, prendere il campione T 0 dalla camera 6. Nota: esistono compromessi tra i due approcci - valutare spaziale (la distanza dal sito o microclima esterno per i campioni fuori) vs temporizzazione (ritardo tra la chiusura del coperchio e la raccolta di campioni per i campioni all&#39;interno) considerazioni e determinare la tecnica più appropriata per l&#39;attrezzatura utilizzata e il sistema in fase di studio. </li><li> Con l&#39;ago della siringa, perforare il setto di una fiala 5,9 ml di raccolta che ha già un altro ago attraversavano vicino al bordo del setto. </li><li> Aprire il rubinetto siringa e iniettare circa 20 ml del campione nella fiala (questo provoca il contenuto precedente delflaconcino per essere espulso attraverso l&#39;ago supplementare, sostituito da campione). </li><li> In un movimento fluido, rimuovere l&#39;ago supplementare, pur continuando a iniettare la maggior quantità di campione (circa 10 ml) possibile, leggermente sovrapressione fiala per garantire l&#39;integrità e di permettere l&#39;analisi di campioni multipli se necessario 8. </li><li> Chiudere il rubinetto e ritirare l&#39;ago della siringa dal setto. Ruotare il flaconcino riempito capovolto da distinguere da flaconi vuoti. </li><li> Procedere alla camera successiva, ripetere i punti 3.2.1-3.2.6, sigillare il coperchio sul punto T 0 tempo predeterminato corretta. </li><li> Continuare a ripetere i passaggi 3.2.1-3.2.7 fino a quando tutte le camere a tutto tondo sono stati sigillati e T 0 i campioni sono stati raccolti. </li><li> Tornare alla prima camera. </li><li> Come il tempo si avvicina a 10 secondi finché T 1, forare il setto nella camera superiore con l&#39;ago della siringa. </li><li> All&#39;interno di un secondo intervallo di T 1, wit 10hdraw un campione di 30 ml di aria dall&#39;interno della camera e chiudere il rubinetto. Rimuovere l&#39;ago della siringa dal setto camera. </li><li> Trasferire il campione ad una fiala di raccolta seguendo i punti 3.2.3-3.2.6. </li><li> Continuare a raccogliere campioni seguente procedura 3.2.10-3.2.12, secondo lo schema di campionamento stabilito nel punto 2.4. </li></ol></li><li> Misure di accompagnamento <ol><li> Per convertire concentrazione di gas a massa, misurare la temperatura dell&#39;aria al momento del campionamento. A seconda degli obiettivi della ricerca, registrare o eseguire altre misure accessorie come la temperatura del suolo e del suolo contenuto di umidità in ogni posizione e / o il tempo, la piovosità giornaliera, suolo densità apparente, nitrati del suolo e le concentrazioni di ammonio, ecc vari mezzi esistono per ottenere questi provvedimenti - seguire protocolli standard. </li><li> Facoltativamente, raccogliere campioni di aria ambiente e / o norme di campo di carico di concentrazioni note in fiale per valutare le concentrazioni di gas serra ambiente e potenziale di stoccaggio-vial degrado in periodo compreso tra il campionamento e l&#39;analisi (vedere paragrafi 2.4.1.4 e 2.4.1.5). </li></ol></li></ol> 4. Analisi dei campioni <ol><li> Determinare la concentrazione di gas di interesse per ciascun campione mediante gascromatografia, utilizzando attrezzature munito di rivelatore a cattura di elettroni per N 2 O, un analizzatore di gas a infrarossi o rivelatore a conducibilità termica per CO 2, e un rivelatore a ionizzazione di fiamma per CH 4. Nota: E &#39;essenziale per ottenere l&#39;accesso a uno strumento che sia correttamente configurato per l&#39;analisi dei gas serra e ha tempo di esecuzione sufficienti. Principi e metodi di gascromatografia sono descritte altrove 5,15,16. </li><li> Convertire la concentrazione di gas traccia da volumetrico a massa, utilizzando la legge dei gas perfetti: </li></ol> PV = nRT Dove P = pressione, V = volume, n = moli di gas, R = costante dei gas legge, e T = temperatura. Pertanto: <img alt="Equazione 1"fo: content-width = &quot;4in&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg&quot; width = &quot;400&quot; /&gt; 5. Analisi dei dati <ol><li> Per ogni serie storica, la trama time-by-concentrazione e valutare per la linearità. Valutare utilizzando bontà di adattamento o mediante ispezione visiva, escludendo momenti successivi mostrano segni di plateau da ulteriori analisi. Usare un minimo di tre punti di tempo compreso T 0 per il calcolo di flusso (T 0, T 1, T 2 ...). Stabilire un protocollo coerente, e respingere qualsiasi serie momento che non riescono a soddisfare gli standard di tale protocollo per la linearità. Per una discussione approfondita di errori, pregiudizi, e la varianza nel calcolo del flusso Vedere Parkin e Venterea 8. </li><li> Eseguire la regressione lineare. </li><li> Utilizzare l&#39;inclinazione della regressione per calcolare il flusso: </li></ol> F = S • V • A -1 Dove F = flusso, S = pendenza della regressione, V = volume della camera, e A = camerazona. Pertanto: <img alt="Equazione 2" fo:content-width="1.3in" src="/files/ftp_upload/52110/52110eq2.jpg" width="130" /> Nota: fare riferimento alla discussione e Parkin et al 12 per approcci non-lineari FLUX calcolo..

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	<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> L&#39;approccio basato camera-statico qui descritto è un metodo efficiente per la misurazione del flusso di gas serra dai sistemi suolo. La relativa semplicità dei suoi componenti lo rende particolarmente adatto alle condizioni o sistemi in cui più metodi ad alta intensità di infrastrutture sono fattibile. Al fine di generare dati di alta qualità, tuttavia, l&#39;approccio camera statica deve essere effettuata con la massima attenzione al disegno sperimentale 6. Una considerazione importante che deve essere preso in considerazione è la variabilità spaziale dei flussi di gas del suolo, che può risultare in una forte variabilità tra le misure basate camera-replicati. Nel progettare esperimenti, quindi, è importante includere abbastanza repliche per fornire potenza sufficiente per un&#39;analisi statistica. Possono esistere compromessi tra il numero di trattamenti che possono essere studiati, pur mantenendo la replica sufficiente, e un minimo di quattro repliche per trattamento è una linea guida generale 14. ONTENUTO &quot;&gt; Se verranno utilizzati i flussi misurati per stimare le emissioni quotidiane, variazioni diurne della temperatura dell&#39;aria, temperatura del suolo, e le emissioni di gas devono essere prese in considerazione. Se gli obiettivi di ricerca richiedono misurazioni per ottenere a metà mattina, quando le temperature riflettono le medie giornaliere, la finestra ristretta per il campionamento può influenzare il numero di camere che possano essere facilmente monitorati. Un&#39;ulteriore considerazione da valutare è l&#39;impatto che l&#39;inclusione o l&#39;esclusione delle radici delle piante e soprattutto la biomassa a terra avranno sul flussi di gas. Sezione posizionamento rispetto a piantare il tessuto sarà impatto l&#39;interpretazione dei dati di flusso, in particolare nel caso di CO 2 dove non solo la respirazione microbica, ma anche radice e sparare la respirazione e la fotosintesi devono essere adeguatamente equilibrata. Per la discussione ulteriori di questi fattori, vedere Parkin e Venterea 8. Come notato in precedenza, esistono molte varianti di questa metodologia, compresa la progettazione della camera e campionamentovolume. Una tale variazione è nel metodo impiegato per trasferire campioni tra la siringa e raccolta flaconcino. La tecnica qui descritta prima svuota la fiala di raccolta con il campione prima di riempire il flacone a pressione positiva 5. Una tecnica più comunemente usata è il trasferimento di campioni da siringhe in fiale che sono state pre-evacuato utilizzando una pompa a vuoto, e l&#39;uso di fiale non evacuati senza risciacquo è stata riportata anche 8,17. Un altro punto significativo quando esiste una serie di approcci è in analisi dei dati e la selezione del modello di flusso più appropriato per il sistema in esame. In aggiunta al metodo di regressione lineare qui descritta, modelli non lineari possono anche essere impiegati, in particolare quando si utilizzano tempi di attuazione più lunghi. Questi modelli includono l&#39;algoritmo sviluppato da Hutchinson e Mosier 18 e derivazioni di 19,20, la procedura quadratica descritto da Wagner et al. 21, e la non-stazionarioStato flusso diffusivo stimatore descritto da Livingston et al 22. Per una discussione approfondita dei modelli di flusso non-lineari, fare riferimento a Parkin et al. 12 e Venterea et al 23. Metodi simili all&#39;approccio camera statica includono l&#39;uso di sistemi di misura a flusso continuo con Fourier trasferimento infrarossi (FTIR) spettrometria come alternativa alla siringa cromatografia campionamento e gas, così come l&#39;automazione di chiusura camera di campionamento e attraverso vari mezzi. Sistemi automatizzati consentono misure più frequenti con il personale ridotto, ma richiedono anche investimenti infrastrutturali aggiuntivi. Grazia et al. 24 prevedono un ampio riassunto delle opzioni e compromessi in automatico N basata camera-2 O misura. Caratterizzazione del flusso di gas a effetto serra sia gestito e sistemi naturali è importante per informare i modelli basati su processi, comprendere l&#39;impatto delle DIRETTOREpratiche nt e informare le strategie di mitigazione e di sostenere contabilità globale e il cambiamento climatico modellazione. Così, mentre i singoli studi sono informativi a scala locale, molto valore aggiunto è derivato contribuendo alla, e attingendo, un organismo mondiale di conoscenze sullo scambio di gas tra il paesaggio e l&#39;atmosfera. È fondamentale, quindi, che i dati raccolti e segnalati in modo da garantire la longevità e l&#39;interoperabilità con la base di conoscenze più ampia. Questo include i seguenti migliori pratiche per garantire la qualità dei dati, nonché la raccolta di misure di accompagnamento e di una reportistica completa dei metadati per consentire l&#39;estensione dei risultati al di là di studi discreti. Eccellenti linee guida per il reporting dei dati sono disponibili dal progetto GRACEnet e il 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.

Prima di iniziare un progetto di ricerca con le camere statiche, è importante capire i flussi di lavoro, e l&#39;organizzazione in silico, elementi di laboratorio (Figura 1) campo-e. Fornito un&#39;attenta progettazione sperimentale e calibrazione del sistema (Figura 2), l&#39;analisi dei dati sarà generalmente relativamente semplice. Un tasso di flusso è determinato per ciascuna camera e tempo di campionamento mediante regressione di tempo da concentrazione utilizzando un modello di flusso predeterminata appropriata al sistema (Figura 3). Tuttavia, anche seguendo le migliori pratiche, le difficoltà si possono incontrare, e il controllo di qualità dei dati grezzi è fondamentale. Ad esempio, il fallimento di una guarnizione della camera o vial perde può portare a valori di concentrazione anomali. Questi sono facilmente identificabili mediante controllo visivo di piazzole di concentramento di serie temporali (Figura 4), ​​con la serie CO 2 tempo spesso serve come particolarmente useful Indicatore dovuto al flusso tipicamente più robusto e continuo di CO 2 rispetto a volte trascurabile, quasi rilevamento-limite, o anche flussi negativi di N 2 O o CH 4. Una volta che la qualità dei dati è stata confermata, i risultati possono essere utilizzati per confrontare la dinamica di flusso di gas tra i trattamenti o nel corso di una stagione (Figura 5). Come si può vedere da maggio e giugno i valori di flusso e barre di errore, la variazione causata dalla eterogeneità spaziale del flusso può essere significativo, e più pronunciato in condizioni che producono alti tassi di flusso. Tale variabilità non è insolito, e sottolinea l&#39;importanza di replica sufficiente in questa tecnica. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig1highres.jpg" width="600" /> Figura 1. Panoramica del flusso di lavoro. Vari elementi di questo protocollo sarà effettuato in fase di progettazione, in campo, in laboratorio, ed in silico. Le frecce indicano la sequenza del flusso di lavoro, a cominciare con il disegno della camera (e costruzione, se necessario), e concludendo con l&#39;analisi dei dati. Cassette multiple / frecce tra campionamenti sul campo e analisi del campione rappresentano la possibilità di molteplici date di campionamento nel corso di un esperimento. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig2highres.jpg" width="400" /> Figura 2. Tempi Sample. Uno schema di temporizzazione esempio per la raccolta di campioni da camere multiple contemporaneamente. Numeri Chamber sono indicati nei punti a sinistra e ora in alto, con tempi di campionamento indicati in minuti interi all&#39;interno della griglia. In questo esempio, quattro serie storiche separata di 36 minuti ciascuno (uno per ogni camera) sono svolte nell&#39;arco di 46 min, con 12 min spaziatura tra i punti di tempo all&#39;interno di una serie, e 2 min tempo di percorrenza tra le camere. Per questo esempio ipotetico, il suitability di serie temporali di 36 minuti sarebbe stato determinato dalla calibrazione prima. Mentre i tempi spaziatura uniforme non è necessario, spesso semplifica lo schema di campionamento. In alternativa, i ricercatori possono registrare singolarmente ogni timepoint campionamento per determinare gli intervalli di campionamento. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig3highres.jpg" width="600" /> Figura 3. Calcolo Flux. Una serie tipica statico camera di tempo, costituito da N 2 O concentrazioni rilevate in quattro punti di tempo nel corso di un periodo di campionamento di 36 min. Viene visualizzata la regressione lineare, la pendenza che produce tasso di flusso. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig4highres.jpg" width="600" /> Figura controllo 4. Qualità. Accoppiato serie storiche dal medesimo gruppo di campioni, ma diversi gas sono mostrati in which perdite flacone è stato identificato mediante ispezione visiva (punto rosso). A) concentrazione di CO 2 nel corso del tempo. B) N 2 O concentrazione nel tempo. <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig5highres.jpg" width="600" /> Figura 5. Risultati di sintesi. N 2 O tasso di flusso di un campo agricolo nel corso di una singola stagione di crescita. Valori di flusso rappresentano la media di sei camere, utilizzando serie temporali quattro punti. Le barre di errore sono standard error.

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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.

Misura del flusso di gas serra da terreni agricoli Uso statici Chambers

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

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The Kinetic Theory of Gases

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40.8K Views.  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.

Video: 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.

Determinazione del microbica extracellulare Enzyme Activity in Acque, Suoli e sedimenti utilizzando High Throughput micropiastre saggi

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

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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.

Rinnovo di superficie: un metodo avanzato micrometeorologici per la misurazione e l&#39;elaborazione del campo scala dell&#39;energia densità di flusso di dati

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.

Colorimetrico carta a base di rilevamento di<em&gt; Escherichia coli</em&gt;,<em&gt; Salmonella</em&gt; Spp., E<em&gt; Listeria monocytogenes</em&gt; Da grandi volumi di acqua agricolo

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

Laboratory-determined Phosphorus Flux from Lake Sediments as a Measure of Internal Phosphorus Loading

Eutrophication is a water quality issue in lakes worldwide, and there is a critical need to identify and control nutrient sources. Internal phosphorus (P) loading from lake sediments can account for a substantial portion of the total P load in eutrophic, and some mesotrophic, lakes. Laboratory determination of P release rates from sediment cores is one approach for determining the role of internal P loading and guiding management decisions. Two principal alternatives to experimental determination of sediment P release exist for estimating internal load: in situ measurements of changes in hypolimnetic P over time and P mass balance. The experimental approach using laboratory-based sediment incubations to quantify internal P load is a direct method, making it a valuable tool for lake management and restoration.
Laboratory incubations of sediment cores can help determine the relative importance of internal vs. external P loads, as well as be used to answer a variety of lake management and research questions. We illustrate the use of sediment core incubations to assess the effectiveness of an aluminum sulfate (alum) treatment for reducing sediment P release. Other research questions that can be investigated using this approach include the effects of sediment resuspension and bioturbation on P release.
The approach also has limitations. Assumptions must be made with respect to: extrapolating results from sediment cores to the entire lake; deciding over what time periods to measure nutrient release; and addressing possible core tube artifacts. A comprehensive dissolved oxygen monitoring strategy to assess temporal and spatial redox status in the lake provides greater confidence in annual P loads estimated from sediment core incubations.

Lake eutrophication is a water quality issue worldwide, making the need to identify and control nutrient sources critical. Laboratory determination of phosphorus release rates from sediment cores is a valuable approach for determining the role of internal phosphorus loading and guiding management decisions.

Laboratorio-determinato Fosforo Flux dal lago di sedimenti come misura di fosforo interno Loading

Eutrophication is a water quality issue in lakes worldwide, and there is a critical need to identify and control nutrient sources. Internal phosphorus (P) ...

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.

Misurazione di H<sub&gt; 2</sub&gt; S in Crude Oil e petrolio greggio Headspace Utilizzando multidimensionale gascromatografia, Presidi di commutazione e di rilevazione zolfo selettivo

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.

Valorizzazione del tasso di crescita iniziale delle Piante Agrarie mediante l&#39;utilizzo di campi magnetici statici

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.

Valutazione Remote Sensing of Two-macchiato Danni ragnetto su 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 ...

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.

Acquisizione ponderati per il flusso di acqua e particelle in sospensione dai canali agricoli durante eventi di drenaggio

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.

Valutazione di metano e protossido di azoto flussi da risaia per mezzo di statica chiuso Chambers mantenendo piante all'interno dello spazio di testa

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.

Studio sperimentale della relazione tra la dimensione delle particelle e la capacità di adsorbimento di metano in scisto

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 ...