この作品は、ビルグラント食糧農業総合研究所によるメリーランド州イースタンショア（UMES）大学に授与容量によって部分的に資金を供給された。著者は、降雨シミュレータを設定する際に、レインフォールシミュレーションを行う際に彼の助けのためにドン·マハン（UMES）に感謝したいと思います。おかげでも研究室を実施するためのジャニス·ドナホー（UMES）に拡張されて分析したサンプルの降雨シミュレーション実験および処理を行う上で彼らの助けのための学生（UMES）を大学生。

1。土壌の収集と準備<ol><li>正確に土壌表面の物理的·化学的条件を表すために、土壌断面の表面地平線から土を集める。注意：可能な土壌は表面のトップ5のCMから収集する必要がある場合。土壌の収集のための領域は、土壌の物理的および化学的特性の変化を制限するのに十分小さくなければならない。 </li><li>岩を削除するには、粗い（20ミリメートル）のスクリーンを通して土をふるい。注：土壌がやや湿っている場合にふるい分けが容易になります。 </li><li>好ましくは温室や暖かい室内環境で、乾燥を容易にするために、薄い層で大きな防水シートでふるいにかけた土を広げ。 </li><li>シャベル、熊手、あるいは巨大カルゾーネを折るかのように、一方から他方へTARPの端を引っ張って土を混ぜる。注：RIPやシャベルや熊手のエッジにTARPを引き裂くしないように注意してください。土壌が完全に混合されるまで、このプロセスを数回繰り返します。 </li><li>から10サンプルを採取完全に混合土の山でのさまざまな場所と均一性をテストするためメーリヒ-3リンテスト17を実施しています。注：10サンプルの結果は、&lt;0.05の変動係数（CV）を有する場合に均質性が達成される。ここで、CV =標準偏差/平均値。 </li><li>メーリヒ-3リンテストのCVが&gt; 0.05であれば、土を混合を続けると均一性のテストを繰り返します。 </li></ol> 2。土壌ボックスパッキング<ol><li>注：土壌ボックスは底に9 5 mmの排水孔（100センチ×20センチメートルX 7.5センチメートル）長さ、幅と深さの同一の寸法均一なボリュームのものであるべきである。ボックスは5 cmのリップと、一端に回収樋（ 図1）を有するべきである。 </li><li>ライン4プライチーズクロスのボックスの底部は、土壌が飽和したとき、水が貫流することを可能にしながら、ボックス内の穴から洗浄することから汚れを維持​​する。 </li><li>ふるいにかけ、乾燥させて、十分、かつ均質すくいによって第土壌箱に梱包してください（約3.5㎝）滑らかときの半分程度の深さにそれを埋めるために箱に土をを認識しない。均等に土を広げて平らなレンガでそれを詰める。注：それはレンガの圧力でコンパクトないように土を十分に乾燥しているべきである。 </li><li> 5センチメートル、樋（ 図2）に流出箱のリップの高さのパックされた深さにレベリングゲージでさらに2土壌のCMとレベルにそれを追加します。 </li><li>最初のパックされたボックスに追加された土の量を計量し、残りのすべてのボックスに土の同じ重量を追加します。 5cmで均一な嵩密度の土壌の深さを達成するために、各箱に梱包してください。 </li><li>パッキングプロセス中に側溝に流出任意の汚れを除去するために土壌の箱の溝を掃除機。 </li></ol> 3。降雨シミュレータにおける土壌ボックスの取り付け<ol><li>降雨シミュレータの中央の圧力扱わ木材で×6に2から構成されたフレームを置き、その上に土壌ボックスW病気に置かれる。注：フレームは、剛性を提供するために、中央にクロスメンバーを持つ必要があります。底なしのフレームに土壌ボックスを配置すると、そうでない場合、すぐに土壌ボックスの下強固なプラットフォームから発生する飛散を最小限にし、箱の底に穴から無料で排水することができます。 </li><li>回収ボトルを配置することを可能にする、プラットフォームに搭載された土壌の箱の前面に収集樋に注ぎ口の下に漏斗の高さにセメントブロック上のフレームを配置します。 </li><li>さらに、プラットフォーム上に配置された土壌·ボックスの背面には、3％の勾配を生じ、ボックスの前面3cmより高くなるように、レンガ、木材及びシムを使用して、プラットフォームの後部を上昇させる。プラットフォーム上で土壌ボックスの裏にボード（&gt; 100 cm長さ）に取り付け配置することで傾きを測定します。大工のレベルを使用して、ボード·レベルを保持し、ボックスの前面には3センチメートルレベルのボードの下にあるように、プラットフォームの後部を持ち上げます（ 図3 </stron得&gt;）。注：プラットフォームの前面と背面には左右にレベルであることを確認してください。 </li><li>真上ノズルの下の点の位置を確認し、土壌の箱に落下するの降雨イベントの最初または最後にノズルから大粒のを避けるために、その位置にボックスを配置しないように、そして均等にプラットフォーム上で等間隔5または6の箱を置く。ボックスの位置をマークし、常にこれらの同じ位置に箱を置きます。 </li></ol> 4。灌漑水のソースの選択<ol><li>すべての元素および化合物、研究に興味のある特に、比較的自由である灌漑用水ソースを選択します。水の純度を決定するための研究の前に水源を分析する。注：必要に応じて、交換樹脂は、所望の水の純度を達成するために使用されるべきである。 </li><li> 8 psiの圧力と5 GPMの流量を超える降雨シミュレータに主水源を提供しています。注：通常の自治体の情報源は、これらの最小値が必要に超えメンツ。水タンクやポンプを使用している場合、ポンプは最小圧力と流量を超えた水の供給を実現することが可能であることを確認してください。 </li></ol> 5。使用するノズルサイズを選択する<ol><li>降雨シミュレーションに使用される4つの標準ノズルサイズを選択してください。注：各ノズルは、適切な液滴サイズおよび強度（ 表1）を達成する最適なパフォーマンスの圧力及び流量を有している。特定の研究において使用するためのノズルサイズの選択は、表現される自然降雨事象の強さ（cm /時）との関係で決定される。 </li></ol> 6。降雨シミュレータ操作<ol><li>位置（1）シングルレバーボールバルブ（ 図4）閉じた位置に、パイプ全体で90度の角度でレバー、および（自治体やポンプ）の主水源をオンにします。 </li><li> rに（3）圧力調整弁（ 図4）反時計回りの上に正方形の止めねじを回し圧力を引き出すと、完全に次のインライン（4）のインライン流量制御弁を開く。 </li><li> （1）シングルレバーボールバルブを開きます（ 図4）は、完全に、レインフォールシミュレータの一番近くにある（6）圧力計では約8 PSIを達成するために、設定されたネジを時計回りに回して（3）圧力調整弁を調整します。注：（3）圧力調整弁が僅かに所望のノズル圧力を超えるように設定されると、主給水源の圧力変化しない限り、降雨シミュレータの動作中に調整する必要はありません。 </li><li> （5）流量計が使用されて、ノズル分間当たりのガロンでおおよその流量を読み取り、（6）圧力計の近似ψを読み取るまで部分的に（4）のインライン流量制御弁（ 図4）を閉じる使用中のノズル（ 表1）。 </li><li>変更せずに流れを止めるために（1）シングルレバーボールバルブ（ 図4）を閉じる流量および圧力設定。 </li></ol> 7。ノズル校正と降雨均一性<ol><li>箱の外に漏れるのを防止し、水（ステップ3.4参照）、木製フレーム上にマークされた位置にそれらを配置するためにダクトテープを有する5又は6空の土壌ボックスの底に穴を覆う。 </li><li>位置とノズルの上端に取り付けられた45°の肘と2インチのPVCパイプの10フィートの長さを保持し、（1）シングルレバーボールバルブを開きます。 </li><li> 10秒のための大きなメスシリンダーに塩ビ管からの排出を収集します。 </li><li> （4）のインライン流量制御弁への微調整を行い、10秒の流量が使用されているノズル（ 表1）に対応する値と一致するまで10秒のコレクションを繰り返します。正確な流量が達成されると、により可能な圧力変動に流れの変動を監視する手段として、流量計の値を使用する。注意：適切にノズルを較正するため、目を電子10秒の流量は、流量計の読みより正確な尺度である。 </li><li>降雨がボックス領域を湿らせ、降雨開始時に注意することができるように、塩ビ管の10フィートの長さを取り除く。 </li><li>正確に10分後に突然流れをそらすと、（1）シングルレバーボールバルブを閉じるようにノズルを介して10フィートの塩ビ管を配置することによって、降雨を止める。 </li><li>メスシリンダーに注入することによって、各ボックスに集められた水の体積（ml）を測定し、ボックス（2,000 cm 2）での底部の面積で割ることにより体積が降雨の深さを計算する。 </li><li>降雨深さの変動係数を計算します。注意：5または6箱の降雨の深さが変化&lt;0.05の係数を有するとき降雨の均一性が達成される。ここで、CV =標準偏差/平均値。 </li><li> CVが0.05以上である場合には、ノズルを回す¼タイトにし、キャリブレーション処理を繰り返します。注意：ノズルを数回オンにする必要があるかもしれません0.05未満のCVを実現しています。 </li><li> 0.05未満のCVが達成されると、実行間降雨強度が一致していることを確認するためのキャリブレーションを数回繰り返します。 </li></ol> 8。降雨シミュレーションを実施<ol><li>キャリブレーション後、（ステップ3.4参照）木枠にマークされた箇所に詰めた土壌ボックスを配置します。 </li><li>ポジション流出収集瓶とドレイン噴出下にファンネルと直接樋（ 図5）上のシールドを取り付けるためにペーパークリップを使って、ガターに落ちるの降雨を防ぐ。 </li><li>繰り返し直前に降雨シミュレーションイベントにノズル流量を再較正し、降雨を開始するために7.2〜7.5を繰り返す。 </li><li>ドレイン注ぎ口から水抜きが遅い点滴からの連続的な流れに変わり、各ボックスの流出開始時間を記録します。 </li><li>回収ボトルを切り替えることにより、またはイベント中に所定の時間間隔で、流出サンプルを収集所定の期間のイベントの終了。 </li><li>降雨イベントを終了するには、突然の流れをそらすと、（1）シングルレバーボールバルブを閉じるようにノズルを介して10フィートの塩ビ管を配置することによって、降雨を止める。 </li><li>メスシリンダーを使用して、流出サンプルとレコードのボリュームを収集したり、水が1グラム/ cm 2の重量を量ることを仮定して質量。 </li><li>すべての堆積物が懸濁され、その後実験室分析用のサブサンプルを取るように、徹底的にサンプルを混ぜる。 </li></ol>

<ol>
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著者らは、競合する経済的利益を宣言していません。

流出量は、主に二つのメカニズム、浸潤過剰流出と彩度過剰流出18によって生成され、土壌特性、先行土壌水分、地形、降雨強度に影響されます。降雨シミュレーションは降雨強度変数を固定し、残りの変数の一つ以上を研究するために使用することができる。降雨強度と持続時間も、ノズルのサイズを変更することによって、研究のために限られた範囲で制御することができる。パックされた土壌のボックスに降雨シミュレーション研究を行うための最も重要なステップは次のとおりです。1）土壌の箱の均一なパッ​​キングを確保。 2）先行土壌水分含量を制御すること; 3）選択されたノズルの流速を較正するように液滴サイズおよび速度は、自然降雨を近似する; 4）すべての土壌ボックスにわたって均一な降雨量を確保するために、ノズル位置を調整する。 較正プロセスの終わりに、0.05未満のCVを、一旦すべての土壌を横切る降雨量の均一性のために達成されるボックスは、10分間の較正が実行間降雨強度が一貫していることを確実にするために数回繰り返されるべきである。 CVはまた、実行間の均一性のために計算することができる。実行間の均一性のための履歴書は、すべての筐体間の降雨量の均一のそれよりも小さい場合には、治療間でのばらつきを最小限にするために個々の実行内で複製治療をグループ化することを検討してください。そうでない場合は複数回の位置に治療を配置制限する措置を講じ、箱の位置に応じて、ボックスの位置に関連するエラーを削減し、実行間で、双方の治療法をランダム化して複製します。 この降雨シミュレータの設計と適切にシミュレータを校正するための標準プロトコルを使用すると、別の研究者によって行われた研究全体の結果の比較が向上します。データは、この方法は、自然降雨下で何が起こるかを予測し、より良好なノーから環境への損失を制御するプロセスと要因を理解するために使用することができる由来汚染物質のn点源。このような研究は、自然の降雨条件で流出量の土砂や化学汚染物質の運命と輸送を予測するためのモデルの開発に使用するための貴重なデータを得ることができる。

農業の環境への影響、特に地球変動の不確実性を考慮して、グローバルで急速に増加して懸念される。降水量は表面流出を経由して表層用水域への農業の土壌からの環境汚染物質の輸送のための駆動力である。研究の大きな体は、それらが堆積物、栄養素、農業土壌からの農薬の損失の非点源を決定するように、より良い降雨と土壌条件との間の相互作用を理解することに焦点を当てています。本研究の目的は、表面の運命と交通に関する先行土壌水分量の影響を特徴づけるために、市販の尿素、肥料散布後24時間以内に発生した降雨イベント次の窒素（N）肥料の一般的な形式を適用した。 尿素は急速に施肥と目以下のアンモニウムに加水分解されるため、土壌中の尿素の運命と輸送のいくつかの研究があり、erefore輸送のため、多くの場合、利用できません。しかし、近年の流域の研究では、尿素は、有害な毒素1,2を生産する生物の集団に向けた沿岸水域、原因シフトに農業土壌から輸送することができることを示唆している。両方の実験室および自然界の実験は、ドウモイ酸生成珪藻擬似珪藻のオースト（P. australi S）が生成ドウモイ酸の量は、硝酸やアンモニアに富んだ上で増殖させた場合よりも大きかった、尿素濃縮海水中で増殖させた時にあることを示した海水3。本研究では、市販の施肥次流出量の尿素-Nの損失の可能性を制御するプロセスを調査するためにシミュレートされた降水量を使用していました。 、自然降雨の変動性、降雨シミュレータは、制御された条件下で流出を評価するために地表面または充填土壌ボックスにわたって均一な降雨レートを適用するために使用されてきた。降雨シミュレータは、最初は、土壌を研究するために使用された浸食4。しかしながら、長年にわたってそれらは土壌5-7から表面流出や浸出液中の他の成分を測定するために使用されてきた。自然降雨を使用してフィールドの研究はまた、流出量の土壌成分の損失を評価するために行われている。自然降雨と降雨シミュレーションデータ間の傾向はプロセスの一貫性を指して、同じようなパターンに従います。従って、降雨シミュレーションは自然降雨8の下に何が起こるかの可能性発生を予測するための研究で使用することができる。 降雨シミュレータの様々な開発されており、一般的にそれらが所望の速度と継続時間で水を適用するためにノズルの噴霧器を使用しています。サイズの面では、降雨シミュレータは直径降雨エリア9の6のシンプルな、小型のポータブル浸潤計から14.75フィートは72フィート（4.5 MX 22メートル）10を Xプロットをカバーし、複雑なケンタッキー降雨シミュレータの範囲です。研究の体内で一つの欠点そのEMPloyed降雨シミュレーションは、降雨シミュレーション11を行うための単一の標準化された設計やプロトコルが存在しないということです。実際には、トリアー大学、ドイツで2011年「国際降雨シミュレータワークショップ」で11の参加国からの科学者の共同のコミュニティは、降雨シミュレーションとシミュレータの標準化は、結果の比較可能性を確保するために、さらに促進するために必要であると結論付けた物理的な制限や制約12を克服するための技術開発。この研究は、部分的にすでに広く北米での使用のために採用されているシミュレータを用い降雨シミュレーションを行うための標準化されたプロトコルの詳細な説明を提示することによって、その必要性に対処することを目的とする。 この実験は、有毒アオコが毎年発生することが知られているチェサピーク湾の河口海域での尿素の供給源を評価するために設計された大規模な研究の一部です。特定objectiv<html>実験のeは、流出量の尿素損失に先行土壌水分含量の影響を決定することであった。複製均一に充填された土壌·ボックス50を示す六つの異なる含水率のいずれか、60、70、80、90、およびフィールド容量の100％まで予め湿らせた。尿素は、N / haの150キロの速さでプリル形で塗布面だった。 24時間以内のボックスは、一般的にメリーランド州チェサピーク湾のイースタンショアに年間ベースで発生する自然降水イベントと同等の3.17センチメートル/時の速度で40分の期間、の均一な降雨に供した。流出サンプルを直ちに、ガラスフィルター（0.45μm）を用いて濾過2分間隔で収集し、それらは収集の24時間以内に分析するまで4℃で保存した。尿素-N濃度は、フローインジェクション分析比色法により決定した13。データは、SASの14 v.9.1 を用いて分析し、統計結果は、P≤0.05で有意とみなした。 e_content &quot;&gt;この研究に利用された携帯用の降雨シミュレータは、ナショナルリンプロジェクト16によって開発された設計仕様15およびプロトコルに適合しています。米国およびカナダでは、このシミュレータの設計およびプロトコルが広くするための標準的な方法として採用されている流出量の両方に溶解し、微粒子結合したリン損失を決定するのに使用する。流出サンプルを尿素ではなく、リンについて分析したが、パックされた土壌のボックスへの均一かつ一貫した降雨量を適用する方法について簡単国立リンに記載されているものと同じであるプロジェクト降雨シミュレーションプロトコル。

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="808">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:249px;">Rainfall Simulator</td>
			<td style="width:175px;">&#160;Joern&#39;s Inc.</td>
			<td style="width:147px;">TLALOC 3000</td>
			<td style="width:239px;">Size 1.5m x 2.0m (size optional)</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:249px;">Rainfall Simulator</td>
			<td>&#160;Joern&#39;s Inc.</td>
			<td style="width:147px;">TLALOC 4000</td>
			<td>Size 2.0m x 2.0m (size optional)</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:249px;">Rainfall Nozzle</td>
			<td style="width:175px;">Spraying Systems Inc.</td>
			<td style="width:147px;">3/8HH-SS17WSQ</td>
			<td>Size 17 nozzle</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:249px;">Rainfall Nozzle</td>
			<td style="width:175px;">Spraying Systems Inc.</td>
			<td style="width:147px;">3/8HH-SS24WSQ</td>
			<td>Size 24 nozzle</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:249px;">Rainfall Nozzle</td>
			<td style="width:175px;">Spraying Systems Inc.</td>
			<td style="width:147px;">1/2HH-SS30WSQ</td>
			<td>Size 30 nozzle</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:249px;">Rainfall Nozzle</td>
			<td style="width:175px;">Spraying Systems Inc.</td>
			<td style="width:147px;">3/8HH-SS50WSQ</td>
			<td>Size 50 nozzle</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a protocol for conducting rainfall simulation to study soil runoff

降水量は表面流出を経由して表層用水域への農業の土壌からの環境汚染物質の輸送のための駆動力である。本研究の目的は、施肥後24時間以内に発生した降雨イベント以下の市販の尿素、窒素（N）肥料の一般的な形式を、塗布面の運命と交通に関する先行土壌水分量の影響を特徴づけることであった。尿素は容易にアンモニアに加水分解されると仮定し、輸送のために、したがって、多くの場合、利用可能なものではないが、最近の研究では、尿素が、それが有害藻類ブルームに関与している沿岸海域に、農業土壌から輸送することができることを示唆している。降雨シミュレータは、異なる土壌水分の内容予め湿潤されたパックされた土壌の筐体間の一貫性のある均一な降雨レートを適用するために使用した。降雨や土壌の物理的特性を制御することにより、尿素損失に先行土壌水分の影響があったイソラテッド。湿った土壌は降雨開始から流出開始、流出の大きな総量、流出量の高い尿素濃度、および流出量の尿素の大きな質量負荷に短い時間を示した。これらの結果はまた、土壌の物理的又は化学的特性などの他の変数、スロープ、覆土、管理、又は降雨の特性を単離するために設計された研究における先行土壌水分含量を制御することの重要性を実証する。降雨シミュレータは、自然降雨と同様の大きさ及び速度の雨滴を送達するように設計されているため、標準化されたプロトコルの下で実施された研究は、順番に、流出量の汚染物質の運命と輸送を予測するためのモデルを開発するために使用することができる貴重なデータを得ることができる。

現在の実験を行うための一つの理由は、流出量の尿素損失は、尿素を含んだ肥料や堆肥のいくつかの形式間で比較されていた以前の実験からの悪い結果に貢献した可能性のある要因を探ることだった。全ての処理が飽和し、フィールドの容量を排出させていた土壌に適用した。尿素プリル治療の5回の反復の結果は、流出量の1から12 mg / Lの尿素-Nの濃度の範囲であった。複製物の大小の変化のこの順序は、制御された条件下で受け入れられないと実験の結果を混同。流出量の総流出量と尿素-N濃度との間に強い正の関係は、パッキンや異なる排水及び乾燥条件による可変先行水分条件などの物理的条件は、原因となる要因であることを示唆した。 URでのこのような極端な変動の原因を調査するために図1および図2に示すように、流出量のEaは濃度は、現在の実験におけるすべてのボックスを慎重に体調の変化を最小限にするために均一に混合シルト質壌土の等しい重みで充填した。オーブン篩い分け土壌少量の乾燥、次いで、湿潤剤によって決定されるように50、60、70、80、90、およびおおよその電界容量の100％を達成するために、水の重量は、14の先行土壌水分を対応する土壌を濡らすために必要、17、19、22、25、および27％が、計算されたボックスに加え、O / Nを平衡化させた降雨シミュレーションは、正確なプロトコル上で説明した図3〜図5に示されているに続いた。 17 WSQフルジェット3月8日HHノズル（ 表1）は 、一般的にイースタンショアに年間ベースで発生する自然降水イベントに相当し40分間にわたって3.2センチメートル/ hrの降雨強度を実現するために使用されたメリーランド州チェサピーク湾の。 <pクラス= &quot;jove_content」は&gt;得られた全流出量、負荷、およびフロー重み付け濃度を表2にまとめる。総流出量と先行水分状態（ 図6）との間に有意な正の関係があった。湿った土壌は水を保存するためのより少ない容量とより大きな流出量、その結果より低い浸透率を持っていた。流出および先行水分状態までの時間の間に有意な負の相関（ 図7）がありました。彼らは流出が発生する原因と表面近くの濡れになる前に長期間にわたって乾燥土壌に浸透した水。驚くことではないが、流出量と総流出量の合計負荷尿素-Nとの間に正の関係（ 図8）がありました。これは、ウェル容積は、通常、全負荷の強い予測因子で流れる水文学の研究で​​知られている。濃度が流出イベントに応じてどのように動作するかを予測しにくいです。加重concentratio流れnが各々2分の流出収集のための負荷を合計し、総流出量で割ることによって計算した。それは40分の降雨期間の終了時に流出の単一コレクション内の濃度に相当します。本研究では、流出量と先行水分条件のフロー加重濃度との間に有意な正の関係（ 図9）がありました。流出量と先行土壌水分との間に正の線形関係を与え、加重濃度と前件水分状態を流れ、全負荷尿素-N及び先行水分条件の間に有意な正の関係が予想された。しかしながら、この有意な関係は、最高の指数方程式（ 図10）によって記載された。 経時的な流出量の尿素-N損失を可視化するために、各先行水分コンディットを表す土壌ボックスの一反復において、個々の2分濃度および累積負荷イオンは、40分間降雨時間間隔（ 図11）上にプロットした。流出量の濃度が（90％水分の場合など ）は、時間の経過幾分不規則に変化することができるが、濃度が一般的に高い開始し、時間の経過とともに減少する。経時的な累積負荷がよりスムーズな関数であり、それらは、前述の有意な関係を示す。流出までの時間が長くなり、流出量の尿素-N濃度が低く、累積負荷が乾燥土壌のために小さい。尿素は土壌中で急速に加水分解したが、降雨が表面​​塗布から数時間以内に発生した場合、Nの多くは、依然として、尿素の形で存在し、流出量の損失の対象となります。尿素は、中性分子と強く土壌粒子の表面に吸着されていない。水は降雨イベントの前半の間に乾燥した土壌に浸透したように、ダウンして土壌へと離れて表層流出ゾーンから溶解尿素を運ぶ。流出を開始した場合に、少ない尿素PRが存在するESENTと流出量の濃度が低くなっています。農業はフィールド容量である土壌を通過しない可能性があるため、実用的な意味から、尿素は、ほとんどの場合、乾燥条件の下で適用される。 <img alt="図1" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig1.jpg" /> 図1。パックされた土壌流出ボックスの概略。先端に5cmのリップと金属製の箱（100センチメートル×20センチ×7.5センチメートル）は5cmの深さに土が詰まっています。 5cmのリップ波及流出がガターに直接落ちる降雨に対して遮蔽されている添付ガターに回収される。ナイン5ミリメートルの直径の穴は、箱から排出し、滞水を防ぐために、土壌に浸透した水を可能にします。樋の下の前縁付近に取り付けニップルは流出水ファンネルと収集ボトルPOSITIに排出することができます乳首の下にONED。 <img alt="図2" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig2.jpg" /> 図2。箱の梱包材。箱の底にチーズクロスの約4層は、土壌の損失を防ぐため、水が自由に排出させる。 2木の板との間に挟まれたアクリルガラスからなるレベリングゲージはボックス（20cm）にし、深（2.5cm）の箱の側面の間の差として（7.5 CM）と樋の上（5と同じ幅であるCM）。箱のリップにボードを休んによってアクリルガラスを樋の深さまでグレードの土壌に使用されます。 <img alt="図3" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig3.jpg" /> 図3。ポーパックされた土壌のボックスは位置にあるとき、それらはすべて同じ傾きを持つようにプラットフォームをsitioningこと。プラットフォームを配置します。この研究のために、所望の勾配は3％であった。ボード·レベルを保持しながら、下り坂、箱の樋端が3センチメートルアップスロープエンドの下になるように、プラットフォームを配置します。プラットフォームは、横断勾配方向のレベルでなければなりません。 <img alt="図4" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig4.jpg" /> 図4。水源から始まり、ノズルの配管システムを通って進行する降雨シミュレータコントロール （1）シングルレバーボールバルブ：これは、クイックシャット弁である。パイプに沿って、レバーが上にあり;パイプ全体で90度の角度でレバーがオフになっています。圧力と流量を制御するバルブを乱すことなく、オンとオフの流れを回すために、このバルブを使用してください。完全に開いて、完全に閉じます。 DO流量を制御するには、このバルブを使用しようとしない。 （2）土砂フィルター：定期的にフィルターをチェックし、土砂の目詰まりを防ぐために、必要に応じてエレメントを交換してください。 （3）圧力調整弁：このバルブは、これ以降のラインの圧力を制御します。あまりにも多くの圧力がパイプ、ホースまたは接続を破損する可能性があります。 （4）インライン流量制御弁（ゲートバルブ）：この弁は、所望の流量及びノズル圧力を達成するために、ノズルへの流量を微調整するために使用される。対策おおよその流量：（5）流量計。 （6）圧力計：ノズルでの対策のおおよその圧力。 <img alt="図5" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig5.jpg" /> 図5。降雨シミュレーションのためのプラットフォーム上に配置ボックスは、各降雨シミュレーションイベントのマーク付けされた位置に5または6のボックスを配置します。ボックスを配置することは避けてください直接ノズルの下に箱の表面に直接滴下防止します。 <img alt="図6" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig6.jpg" /> 図6。総流出量を積極的に先行土壌水分含量 （R 2 = 0.64） と相関している 。 <img alt="図7" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig7.jpg" /> 図7。流出までの時間は、負先行土壌水分含量 （R 2 = 0.48） と相関している 。湿った土の表面はすぐに飽和する。飽和土の透水係数を超える降雨が流出を生成します。 <img alt="図8"<html> FO：FOコンテンツ幅= &quot;5インチ&quot;：SRC = &quot;/ files/ftp_upload/51664/51664fig8highres.jpg&quot; SRC = &quot;/ files/ftp_upload/51664/51664fig8.jpg&quot; /&gt; 図8。総荷重尿素-Nは正流出量 （R 2 = 0.81） と相関している 。流出量の違いは、流出量の尿素-Nの濃度の違いを圧倒する。 <img alt="図9" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig9.jpg" /> 図9。尿素-Nの流れ加重濃度が正に先行土壌水分含量 （R 2 = 0.66） と相関している 。ドライヤー土壌は、土壌中に尿素-Nを浸出して離れて土壌表面からの浸透を可能にします。流出が発生しない場合、少ない尿素-Nは、流出量の動きを表面で提供されています。 「FO：SRC = &quot;5インチ/ files/ftp_upload/51664/51664fig10highres.jpg&quot; SRC = &quot;/ files/ftp_upload/51664/51664fig10.jpg&quot; /&gt; 図10。総荷重尿素-Nは、正先行土壌水分含量 （R 2 = 0.74） と相関している 。総流出量と先行土壌水分含量との間に、尿素-Nと先行水分含量の流れ重み付け濃度との間に正の関係が指数関数的な関係（Y = 0.2043電子0.0405x）をもたらすために組み合わせる。 <img alt="図11" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/51664/51664fig11highres.jpg" src="/files/ftp_upload/51664/51664fig11.jpg" /> 図11。各先行土壌水分conten t の1の複製のための時間をかけて、尿素- N濃度と累積負荷の関係 。尿素 - N濃度が時間を通じて常に円滑な機能ではありませんが、有意な関係以前<html> LY議論可視化することができる。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="613"><colgroup><col /><col /><col /><col /><col /></colgroup><tbody><tr height="29"><td height="29" style="height:29px;width:173px;">ノズルサイズ</td><td style="width:96px;">強度</td><td style="width:145px;">最適圧力</td><td style="width:83px;">流れ</td><td style="width:117px;"> 10秒の流れ</td></tr><tr height="29"><td height="29" style="height:29px;width:173px;"></td><td style="width:96px;"> CM /時</td><td style="width:145px;"> ψ </td><td style="width:83px;"> GPM </td><td style="width:117px;">ミリリットル</td></tr><tr height="29"><td height="29" style="height:29px;width:173px;"> 17 WSQフルジェット3月8日、HH </td><td style="width:96px;"> 3.2 </td><td style="width:145px;"> 6.0 </td><td style="width:83px;"> 1.5 </td><td style="width:117px;"> 940 </td></tr><tr height="29">：173px; &quot;&gt; 24 WSQフルジェット3月8日、HH </td><td style="width:96px;"> 3.3 </td><td style="width:145px;"> 6.0 </td><td style="width:83px;"> 1.8 </td><td style="width:117px;"> 1140 </td></tr><tr height="29"><td height="29" style="height:29px;width:173px;">フルジェット1月2日HH 30ワット</td><td style="width:96px;"> 6.0 </td><td style="width:145px;"> 5.0 </td><td style="width:83px;"> 2.2 </td><td style="width:117px;"> 1250 </td></tr><tr height="29"><td height="29" style="height:29px;width:173px;">フルジェット1月2日HH 50ワット</td><td style="width:96px;"> 7.0 </td><td style="width:145px;"> 4.1 </td><td style="width:83px;"> 3.7 </td><td style="width:117px;"> 2300 </td></tr></tbody></table> 表1。この降雨シミュレータおよびそれらに関連する降雨強度、圧力と流量パラメータと共に使用するために同定されたノズルサイズチャート。ノズルサイズが提示される。ノズルサイズの選択は、希望によって異なります降雨強度。降雨強度と持続時間は、指定された研究の場所の特定の再現期間の降水イベントに対応しています。ノズルサイズ17 WSQをこの研究に用いた。 3.2センチメートル/時の強度で40分間の継続時間の降雨量は、一般的にメリーランド州チェサピーク湾のイースタンショアに年間ベースで発生する自然降水イベントに相当します。 <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="513"><colgroup><col /><col span="2" /><col /></colgroup><tbody><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;">土壌水分</td><td style="width:129px;">総流出量</td><td style="width:129px;">流れ加重</td><td style="width:127px;">総合負荷</td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> ％ </td><td style="width:129px;">体積（L） </td><td style="width:129px;">濃度</td><td style="width:127px;"> （MG尿素<html> -N） </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"></td><td style="width:129px;"></td><td style="width:129px;"> （ミリグラムL -1、尿素-N） </td><td style="width:127px;"></td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 27† </td><td style="width:129px;"> 2.96 </td><td style="width:129px;"> 4.99 </td><td style="width:127px;"> 13.66 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 27 </td><td style="width:129px;"> 2.87 </td><td style="width:129px;"> 4.37 </td><td style="width:127px;"> 12.55 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 25 </td><td style="width:129px;"> 2.52 </td><td style="width:129px;"> 3.57 </td><td style="width:127px;"> 8.62 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 25 </td><td style="width:129px;"> 1.81 </td><html> PX; &quot;&gt; 2.33 </td><td style="width:127px;"> 4.21 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 22 </td><td style="width:129px;"> 2.52 </td><td style="width:129px;"> 2.18 </td><td style="width:127px;"> 5.50 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 22 </td><td style="width:129px;"> 2.47 </td><td style="width:129px;"> 1.54 </td><td style="width:127px;"> 3.81 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 19 </td><td style="width:129px;"> 1.99 </td><td style="width:129px;"> 1.72 </td><td style="width:127px;"> 3.41 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 19 </td><td style="width:129px;"> 2.35 </td><td style="width:129px;"> 3.70 </td><td style="width:127px;"> 8.68 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 17 </td><td style="width:129px;"> 1.91 </td>H：129px; &quot;&gt; 1.69 </td><td style="width:127px;"> 3.22 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 17 </td><td style="width:129px;"> 1.66 </td><td style="width:129px;"> 0.90 </td><td style="width:127px;"> 1.50 </td></tr><tr height="26"><td height="26" style="height:27px;width:128px;"> 14 </td><td style="width:129px;"> 1.51 </td><td style="width:129px;"> 0.78 </td><td style="width:127px;"> 1.18 </td></tr><tr height="26"><td></td><td></td><td></td><td height="26" style="height:27px;"> †重複した数字は、各水分レベル用の2複製を表す</td></tr></tbody></table> 表2。先行詞土壌水分量、総流出量は、降雨シミュレーション後の加重尿素-N濃度と総尿素-Nの負荷を流れ。番号を重複各水分レベル用の2複製を表す

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A Protocol for Conducting Rainfall Simulation to Study Soil Runoff

降雨シミュレータは、尿素、非点源の環境汚染物質の運命と輸送の研究にパックされた土壌のボックスへの一様な降雨の一貫した率を適用するために使用された。均一な土壌や降雨条件下では、前件土壌水分量は、表面流出中の尿素の損失に強い制御を発揮した。

土壌流出を研究する降雨シミュレーションを行うためのプロトコル

Rainfall is a driving force for the transport of environmental contaminants from agricultural soils to surficial water bodies via surface runoff. The ...

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Research

JoVE Journal

Environment

20.6K ビュー.  University of Maryland Eastern Shore. 降雨シミュレータは、尿素、非点源の環境汚染物質の運命と輸送の研究にパックされた土壌のボックスへの一様な降雨の一貫した率を適用するために使用された。均一な土壌や降雨条件下では、前件土壌水分量は、表面流出中の尿素の損失に強い制御を発揮した。 

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Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

Tracing rare stable isotopes from plant material through the ecosystem provides the most sensitive information about ecosystem processes; from CO2 fluxes and soil organic matter formation to small-scale stable-isotope biomarker probing. Coupling multiple stable isotopes such as 13C with 15N, 18O or&#160;2H has the potential to reveal even more information about complex stoichiometric relationships during biogeochemical transformations. Isotope labeled plant material has been used in various studies of litter decomposition and soil organic matter formation1-4. From these and other studies, however, it has become apparent that structural components of plant material behave differently than metabolic components (i.e. leachable low molecular weight compounds) in terms of microbial utilization and long-term carbon storage5-7. The ability to study structural and metabolic components separately provides a powerful new tool for advancing the forefront of ecosystem biogeochemical studies. Here we describe a method for producing 13C and 15N labeled plant material that is either uniformly labeled throughout the plant or differentially labeled in structural and metabolic plant components.
Here, we present the construction and operation of a continuous 13C and 15N labeling chamber that can be modified to meet various research needs. Uniformly labeled plant material is produced by continuous labeling from seedling to harvest, while differential labeling is achieved by removing the growing plants from the chamber weeks prior to harvest. Representative results from growing Andropogon gerardii Kaw demonstrate the system&#39;s ability to efficiently label plant material at the targeted levels. Through this method we have produced plant material with a 4.4 atom%13C and 6.7 atom%15N uniform plant label, or material that is differentially labeled by up to 1.29 atom%13C and 0.56 atom%15N in its metabolic and structural components (hot water extractable and hot water residual components, respectively). Challenges lie in maintaining proper temperature, humidity, CO2 concentration,&#160;and light levels in an airtight 13C-CO2 atmosphere for successful plant production. This chamber description represents a useful research tool to effectively produce uniformly or differentially multi-isotope labeled plant material for use in experiments on ecosystem biogeochemical cycling.

Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

This method explains how to build and operate a continuous 13C and 15N isotope labeling chamber for uniform or differential plant tissue labeling. Representative results from metabolic and structural labeling of Andropogon gerardii are discussed.

連続の設計および動作<sup&gt; 13</sup&gt; Cと<sup&gt; 15</sup均一または差動、代謝および構造·&gt; N標識化会議所、工場同位体ラベル化

Tracing rare stable isotopes from plant material through the ecosystem provides the most sensitive information about ecosystem processes; from CO2 fluxes ...

環境学

Design and Construction of an Urban Runoff Research Facility

As the urban population increases, so does the area of irrigated urban landscape. Summer water use in urban areas can be 2-3x winter base line water use due to increased demand for landscape irrigation. Improper irrigation practices and large rainfall events can result in runoff from urban landscapes which has potential to carry nutrients and sediments into local streams and lakes where they may contribute to eutrophication. A 1,000 m2 facility was constructed which consists of 24 individual 33.6 m2 field plots, each equipped for measuring total runoff volumes with time and collection of runoff subsamples at selected intervals for quantification of chemical constituents in the runoff water from simulated urban landscapes. Runoff volumes from the first and second trials had coefficient of variability (CV) values of 38.2 and 28.7%, respectively. CV values for runoff pH, EC, and Na concentration for both trials were all under 10%. Concentrations of DOC, TDN, DON, PO4-P, K+, Mg2+, and Ca2+ had CV values less than 50% in both trials. Overall, the results of testing performed after sod installation at the facility indicated good uniformity between plots for runoff volumes and chemical constituents. The large plot size is sufficient to include much of the natural variability and therefore provides better simulation of urban landscape ecosystems.

This paper describes the design, construction, and function of a 1,000 m2 facility containing 24 individual 33.6 m2 field plots equipped for measuring total runoff volumes with time and collection of runoff subsamples at selected intervals for quantification of chemical constituents in the runoff water from simulated home lawns.

アーバン流出研究施設の設計と建設

As the urban population increases, so does the area of irrigated urban landscape. Summer water use in urban areas can be 2-3x winter base line water use ...

Experimental Protocol for Manipulating Plant-induced Soil Heterogeneity

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as plant-soil feedbacks (PSF) have large effects on plant performance, and create environmental heterogeneity that depends on the community composition. Understanding the importance of PSF for plant community assembly necessitates understanding of the role of heterogeneity in PSF, in addition to mean PSF effects. Here, we describe a protocol for manipulating plant-induced soil heterogeneity. Two example experiments are presented: (1) a field experiment with a 6-patch grid of soils to measure plant population responses and (2) a greenhouse experiment with 2-patch soils to measure individual plant responses. Soils can be collected from the zone of root influence (soils from the rhizosphere and directly adjacent to the rhizosphere) of plants in the field from conspecific and heterospecific plant species. Replicate collections are used to avoid pseudoreplicating soil samples. These soils are then placed into separate patches for heterogeneous treatments or mixed for a homogenized treatment. Care should be taken to ensure that heterogeneous and homogenized treatments experience the same degree of soil disturbance. Plants can then be placed in these soil treatments to determine the effect of plant-induced soil heterogeneity on plant performance. We demonstrate that plant-induced heterogeneity results in different outcomes than predicted by traditional coexistence models, perhaps because of the dynamic nature of these feedbacks. Theory that incorporates environmental heterogeneity influenced by the assembling community and additional empirical work is needed to determine when heterogeneity intrinsic to the assembling community will result in different assembly outcomes compared with heterogeneity extrinsic to the community composition.

Understanding the role of environmental heterogeneity in species coexistence has typically focused on types of heterogeneity that are extrinsic to the community&#8217;s species composition. We provide novel detailed methods for creating soil heterogeneity treatments using soils subject to plant-soil feedback conditioning, or heterogeneity intrinsic to the community composition.

の操作植物に誘導される土壌の不均一性のための実験プロトコール

Coexistence theory has often treated environmental heterogeneity as being independent of the community composition; however biotic feedbacks such as ...

Soil Sampling and Isolation of Entomopathogenic Nematodes (Steinernematidae, Heterorhabditidae)

Entomopathogenic nematodes (a.k.a. EPN) represent a group of soil-inhabiting nematodes that parasitize a wide range of insects. These nematodes belong to two families: Steinernematidae and Heterorhabditidae. Until now, more than 70 species have been described in the Steinernematidae and there are about 20 species in the Heterorhabditidae. The nematodes have a mutualistic partnership with Enterobacteriaceae bacteria and together they act as a potent insecticidal complex that kills a wide range of insect species.
Herein, we focus on the most common techniques considered for collecting EPN from soil. The second part of this presentation focuses on the insect-baiting technique, a widely used approach for the isolation of EPN from soil samples, and the modified White trap technique which is used for the recovery of these nematodes from infected insects. These methods and techniques are key steps for the successful establishment of EPN cultures in the laboratory and also form the basis for other bioassays that consider these nematodes as model organisms for research in other biological disciplines. The techniques shown in this presentation correspond to those performed and/or designed by members of S. P. Stock laboratory as well as those described by various authors.

Soil Sampling and Isolation of Entomopathogenic Nematodes Steinernematidae, Heterorhabditidae

Entomopathogenic nematodes are soil-inhabiting roundworms that parasitize a wide range of insects. We demonstrate sampling methods used for the isolation of these nematodes from the soil using two techniques: the insect baiting and the modified White trap, for the recovery of nematodes from soil samples and infected insect cadavers, respectively.

土壌のサンプリングと昆虫病原線虫の分離（Steine​​rnematidae、Heterorhabditidae）

Entomopathogenic nematodes (a.k.a. EPN) represent a group of soil-inhabiting nematodes that parasitize a wide range of insects. These nematodes belong to ...

A Protocol for Collecting and Constructing Soil Core Lysimeters

Leaching of nutrients from land applied fertilizers and manure used in agriculture can lead to accelerated eutrophication of surface water. Because the landscape has complex and varied soil morphology, an accompanying disparity in flow paths for leachate through the soil macropore and matrix structure is present. The rate of flow through these paths is further affected by antecedent soil moisture. Lysimeters are used to quantify flow rate, volume of water and concentration of nutrients leaching downward through soils. While many lysimeter designs exist, accurately determining the volume of water and mass balance of nutrients is best accomplished with bounded lysimeters that leave the natural soil structure intact. 
Here we present a detailed method for the extraction and construction of soil core lysimeters equipped with soil moisture sensors at 5 cm and 25 cm depths. Lysimeters from four different Coastal Plain soils (Bojac, Evesboro, Quindocqua and Sassafras) were collected on the Delmarva Peninsula and moved to an indoor climate controlled facility. Soils were irrigated once weekly with the equivalent of 2 cm of rainfall to draw down soil nitrate-N concentrations. At the end of the draw down period, poultry litter was applied (162 kg TN ha-1) and leaching was resumed for an additional five weeks. Total recovery of applied irrigation water varied from 71% to 85%. Nitrate-N concentration varied over the course of the study from an average of 27.1 mg L-1 before litter application to 40.3 mg L-1 following litter application. While greatest flux of nutrients was measured in soils dominated by coarse sand (Sassafras) the greatest immediate flux occurred from the finest textured soil with pronounced macropore development (Quindocqua).

A detailed method for extraction and assembly of intact soil core lysimeters and their use for study of leachate and associated loss of nutrients from surface applied poultry litter is demonstrated.

土壌コアLysimetersを収集し、構築するためのプロトコル

Leaching of nutrients from land applied fertilizers and manure used in agriculture can lead to accelerated eutrophication of surface water. Because the ...

Soil Lysimeter Excavation for Coupled Hydrological, Geochemical, and Microbiological Investigations

Studying co-evolution of hydrological and biogeochemical processes in the subsurface of natural landscapes can enhance the understanding of coupled Earth-system processes. Such knowledge is imperative in improving predictions of hydro-biogeochemical cycles, especially under climate change scenarios. We present an experimental method, designed to capture sub-surface heterogeneity of an initially homogeneous soil system. This method is based on destructive sampling of a soil lysimeter designed to simulate a small-scale hillslope. A weighing lysimeter of one cubic meter capacity was divided into sections (voxels) and was excavated layer-by-layer, with sub samples being collected from each voxel. The excavation procedure was aimed at detecting the incipient heterogeneity of the system by focusing on the spatial assessment of hydrological, geochemical, and microbiological properties of the soil. Representative results of a few physicochemical variables tested show the development of heterogeneity. Additional work to test interactions between hydrological, geochemical, and microbiological signatures is planned to interpret the observed patterns. Our study also demonstrates the possibility of carrying out similar excavations in order to observe and quantify different aspects of soil-development under varying environmental conditions and scale.

This study presents an excavation method for investigating subsurface hydrological, geochemical, and microbiological heterogeneity of a soil lysimeter. The lysimeter simulates an artificial hillslope which was initially under homogeneous condition and had been subjected to approximately 5,000 mm of water over eight cycles of irrigation in an 18-month period.

結合水文学、地球化学、および微生物学的調査のための土壌ライシメータ発掘

Studying co-evolution of hydrological and biogeochemical processes in the subsurface of natural landscapes can enhance the understanding of coupled ...

A Gusseted Thermogradient Table to Control Soil Temperatures for Evaluating Plant Growth and Monitoring Soil Processes

Thermogradient tables were first developed in the 1950s primarily to test seed germination over a range of temperatures simultaneously without using a series of incubators. A temperature gradient is passively established across the surface of the table between the heated and cooled ends and is lost quickly at distances above the surface. Since temperature is only controlled on the table surface, experiments are restricted to shallow containers, such as Petri dishes, placed on the table. Welding continuous aluminum vertical strips or gussets perpendicular to the surface of a table enables temperature control in depth via convective heat flow. Soil in the channels between gussets was maintained across a gradient of temperatures allowing a greater diversity of experimentation. The gusseted design was evaluated by germinating oat, lettuce, tomato, and melon seeds. Soil temperatures were monitored using individual, battery-powered dataloggers positioned across the table. LED lights installed in the lids or along the sides of the gradient table create a controlled temperature chamber where seedlings can be grown over a range of temperatures. The gusseted design enabled accurate determination of optimum temperatures for fastest germination rate and the highest percentage germination for each species. Germination information from gradient table experiments can help predict seed germination and seedling growth under the adverse soil conditions often encountered during field crop production. Temperature effects on seed germination, seedling growth, and soil ecology can be tested under controlled conditions in a laboratory using a gusseted thermogradient table.

Traditional thermogradient tables create a range of temperatures across the surface. Welding gussets perpendicular to the surface of a thermogradient table will control temperature in depth increasing possible research applications.

マチ付きThermogradient表は、植物の成長を評価し、土壌プロセスの監視のための土壌の温度を制御します

Thermogradient tables were first developed in the 1950s primarily to test seed germination over a range of temperatures simultaneously without using a ...

Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonate (CaCO3) profiles. The objective is to describe a simple conceptual model and detailed protocol for repeatable field and laboratory measurements of these quantities. Here, accurate elevation is measured using a ground-based differential global positioning system (GPS); other data acquisition methods could be applied to the same basic method. Soil samples are collected from prescribed depth intervals and analyzed in the lab using an efficient and precise modified pressure-calcimeter method for quantitative analysis of inorganic carbon concentration. Standard statistical methods are applied to point data, and representative results show significant correlations between changes in soil surface layer CaCO3 and changes in elevation consistent with the conceptual model; CaCO3 generally decreased in depositional areas and increased in erosional areas. Maps are derived from point measurements of elevation and soil CaCO3 to aid analyses. A map of erosional and depositional patterns at the study site, a rain-fed winter wheat field cropped in alternating wheat-fallow strips, shows the interacting effects of water and wind erosion affected by management and topography. Alternative sampling methods and depth intervals are discussed and recommended for future work relating soil erosion and deposition to soil CaCO3.

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonates. Repeatable methods for field and laboratory measurements of these quantities and data analysis methods are described here.

測定と土壌侵食と堆積土炭酸濃度農業経営に関連のパターンのマッピング

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes ...

Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it regulates the gravity-driven soil movement induced by runoff and tillage activities. The recent application of Light Detection and Ranging (LiDAR) data holds promise for generating high spatial resolution topographic metrics that can be used to investigate soil property variability. In this study, fifteen topographic metrics derived from LiDAR data were used to investigate topographic impacts on redistribution of soil and spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Specifically, we explored the use of topographic principal components (TPCs) for characterizing topography metrics and stepwise principal component regression (SPCR) to develop topography-based soil erosion and SOC models at site and watershed scales. Performance of SPCR models was evaluated against stepwise ordinary least square regression (SOLSR) models. Results showed that SPCR models outperformed SOLSR models in predicting soil redistribution rates and SOC density at different spatial scales. Use of TPCs removes potential collinearity between individual input variables, and dimensionality reduction by principal component analysis (PCA) diminishes the risk of overfitting the prediction models. This study proposes a new approach for modeling soil redistribution across various spatial scales. For one application, access to private lands is often limited, and the need to extrapolate findings from representative study sites to larger settings that include private lands can be important.

Landscape processes are critical components of soil formation and play important roles in determining soil properties and spatial structure in landscapes. We propose a new approach using stepwise principal component regression to predict soil redistribution and soil organic carbon across various spatial scales.

主成分の土壌の再分配と土壌の有機炭素をマップに地形モデルをスケール アップ用

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

Many&#160;nitrogen fertilizer studies evaluate the overall effect of a treatment on end-of-season measurements such as grain yield or cumulative N losses. A stable isotope approach is necessary to follow and quantify the fate of fertilizer derived N (FDN) through the soil-crop system. The purpose of this paper is to describe a small-plot research&#160;design utilizing non-confined 15N enriched microplots for multiple soil and plant sampling events over two growing seasons and provide sample collection, handling, and processing protocols for total 15N analysis. The methods were demonstrated using a replicated study from south-central Minnesota planted to corn (Zea mays L.). Each treatment consisted of six corn rows (76 cm row-spacing) 15.2 m long with a microplot (2.4 m by 3.8 m) embedded at one end. Fertilizer-grade urea was applied at 135 kg N&#8729;ha-1 at planting, while the microplot received urea enriched to 5 atom % 15N. Soil and plant samples were taken several times throughout the growing season, taking care to minimize cross-contamination by using separate tools and physically separating unenriched and enriched samples during all procedures. Soil and plant samples were dried, ground to pass through a 2 mm screen, and then ground to a flour-like consistency using a roller jar mill. Tracer studies require additional planning, sample processing time and manual labor, and incur higher costs for 15N enriched materials and sample analysis than traditional N studies. However, using the mass balance approach, tracer studies with multiple in-season sampling events allow the researcher to estimate FDN distribution through the soil-crop system and estimate unaccounted-for FDN from the system.

Microplot Design and Plant and Soil Sample Preparation for 15Nitrogen Analysis

A microplot design for 15N tracer research is described to accommodate multiple in-season plant and soil sampling events. Soil and plant sample collection and processing procedures, including grinding and weighing protocols, for 15N analysis are put forth.

15窒素分析のためのマイクロプロット設計と植物および土壌サンプル調製

Many&#160;nitrogen fertilizer studies evaluate the overall effect of a treatment on end-of-season measurements such as grain yield or cumulative N losses. ...