Name: measurement of greenhouse gas flux from agricultural soils using static chambers
Uploaded: 2014-08-03T22:45:00.000+00:00
Duration: 11 min 50 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers at JoVE.com

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. Câmara Construção e Instalação Anchor <ol><li> Concepção e construção de câmaras - cada um consistindo de uma âncora que é inserida no solo e uma tampa que está colocada no topo do dispositivo de ancoragem durante a medição de fluxo - para satisfazer as necessidades experimentais. <ol><li> Na concepção de forma e tamanho da câmara, considerar fatores espaciais como espaçamento entre linhas da cultura, fertilizante ou adubo de bandas, e altura de planta. Porque protrusão de âncoras acima da superfície do solo pode contribuir para efeitos do microclima e lâmina de água, considere ter as tampas sentar tão baixo à superfície do solo possível. Porque existem compensações entre a altura da câmara e sensibilidade de detecção, tampas de design para ser tão curto quanto possível para o sistema em estudo. </li><li> Construir câmaras de material resistente, não reactivo tal como o aço inoxidável ou de PVC, e inclui um mecanismo de vedação da tampa sobre a âncora. Isolar tampas e cubra com material de cor clara ou reflexiva para evitar o acúmulo de calordurante a medição. Incluir um septo para permitir a coleta de amostras e um tubo de ventilação para evitar perturbações de pressão durante a implantação de câmara e remoção de amostra. Para obter mais detalhes consulte a tabela de Materiais, Parkin e Venterea 8 e Clough et al 10. </li></ol></li><li> Pelo menos 1 dia antes da amostragem, instalar âncoras câmara no solo nos locais desejados. O método de instalação irá depender da concepção da câmara, mas, em geral, aplicar uma pressão uniforme em todos os pontos, de modo que a escora não deformar ou distorcer a estrutura do solo. Afundar a âncora a uma profundidade de 2,5-13 cm, dependendo do tipo de solo, o tempo de implantação e volume de câmara 6,11. Deixar o mínimo possível (não mais do que 5 cm), que se estende sobre a superfície do solo. </li></ol> 2. Calibração e Projeto Experimental Nota: Antes de iniciar o experimento, siga estes passos para determinar um curso de tempo de amostragem adequada que permitirá que os dadospara ser digno de uma linear adequado ou modelo de fluxo não-linear (ver 12 Parkin et al.). Isso vai exigir o uso de técnicas descritas nos passos 3-5 (Field amostragem, análise de amostras, e de Análise de Dados). O tempo certo é uma função de ambos o sistema em estudo e as dimensões das câmaras a ser utilizados. Algumas tentativas e erros podem estar envolvidos. Veja Venterea 13 para abordagens alternativas. <ol><li> Calibração de Amostragem e Análise <ol><li> Em condições ambientais ou de gestão previstos para gerar relativamente altos fluxos de gases-traço, realizar uma amostragem intensiva seguindo técnicas descritas na seção 3. Usando pontos de tempo de amostragem bem espaçadas, preencher uma série de tempo de duração mais longa do que seria considerado normal. Comece por amostragem a partir de várias câmaras representativas a 5-10 pontos de tempo uniformemente espaçados ao longo de uma hora. </li><li> Analisar amostras por cromatografia gasosa seguinte secção 4. </li></ol></li><li> Calibração Interpretatiem <ol><li> Para cada série de tempo de calibração e cada gás de interesse, enredo tempo-a-concentração. </li><li> Verifique se as taxas de fluxo são na parte alta do intervalo esperado. Consulte a seção 5 para o cálculo de fluxo. Consulte a seção 2.3 para obter dicas de solução de problemas. </li><li> Inspeccionar os gráficos para os sinais de não-linearidade, ou mais especificamente, plateauing de concentrações de gases ao longo do tempo. Nota: O ponto em que começa a concentração planalto difere pelo tipo de gás, e é uma função da taxa de produção de gás ou de consumo no interior do solo, a concentração do gás no espaço superior da câmara, e de difusão entre as duas zonas. É, portanto, fortemente afetado pela altura de câmara, com as câmaras mais curtos rendendo menos tempo antes de planalto. </li><li> Use os conjuntos de calibragem para determinar o tempo de implantação câmara ideal para o sistema experimental. Se regressão linear será utilizado na análise de dados (como descrito aqui na seção 5), seleccione Tempo que mantém tão perto de uma re linearnamento quanto possível entre o tempo ea concentração de todos os gases / sistemas de interesse, permitindo por um mínimo de três, de preferência quatro, tempos de amostragem dentro da série de tempo 6. Para câmaras de 10-30 cm de altura, utilizada para o CO 2 e N 2 O medições, séries temporais variam tipicamente 20-60 min 8,14. </li></ol></li><li> Calibração Solução de problemas <ol><li> Se houver má diferenciação e / ou dificuldade em discernir linearidade ou planalto, use mais apertadas momentos de calibração ou mais séries de tempo de calibração e verificar que as concentrações estão dentro dos limites de detecção. Para baixas taxas de fluxo, uma redução na taxa de acumulação não pode ser observado dentro do prazo testado. Isto não deve causar preocupação. </li><li> Se os fluxos não são na parte alta da faixa experimental esperado, repita a calibração, alterando as condições de tratamento ou ambientais para induzir maior fluxo (através da aplicação de fertilizantes ou irrigação, por exemplo). Alternativamente, nose pelo menos quatro pontos no tempo em delineamento experimental, de modo que se os fluxos experimentais são significativamente mais elevados do que os observados durante a calibração e plateauing ocorrer, momentos posteriores podem ser excluídos, mantendo pelo menos três pontos de tempo para a regressão linear. Abordagens de regressão curvilíneas também podem ser empregues. </li></ol></li><li> Projeto Experimental <ol><li> Com base no melhor momento determinado no ponto 2.2.4, elaborar um plano de amostragem global, que capta todos os sites relevantes, tratamentos e / ou repetições, e permite que o pessoal de se mover através de sites de câmara de forma eficiente. Se necessário, pode dividir os sítios da câmara em vários &quot;rounds&quot; a amostrar um após o outro. <ol><li> Se as medições devem ser tomadas como representativas de um dia inteiro, amostra em um momento do dia, quando as temperaturas são moderadas em relação aos extremos diários. Em sistemas típicos de culturas de clima temperado, a janela ideal é meio-de-final da manhã. </li><li> Se as amostras devem ser recolhidasem rodadas consecutivas, tome cuidado para não introduzir um viés por amostragem repetidamente os mesmos tratamentos ao mesmo tempo do dia. Construir rodadas de blocos de repetições ao invés de tratamento-a-tratamento. </li><li> Inclua tempo para quaisquer medidas acessórias necessárias a serem tomadas tanto dentro rodadas ou antes / depois, conforme o caso. (Veja a seção 3.3 para medidas típicas auxiliares.) </li><li> Opcionalmente, inclui o tempo para a recolha de amostras de ar ambiente para utilização em modelos de fluxo não-linear, ou como uma aproximação de partida (tempo zero, &quot;t 0&quot;) concentração (não descrito aqui). </li><li> Opcionalmente, incluir o tempo para o carregamento do gás de referência em frascos no momento da amostragem para avaliar a possível degradação da amostra entre a amostragem ea análise. Veja Parkin e Venterea 8 para considerações de armazenamento da amostra. </li></ol></li><li> Determinar a frequência das medições de fluxo que é apropriado para objetivos de pesquisa. Isto pode variar de uma única medição to diário, as medições semanais, ou periódicas ao longo de meses ou anos. Consulte 14 Rochette et al. Para uma discussão aprofundada de considerações de projeto experimental. </li><li> Se as amostras devem ser coletadas em condições de frio, o plano para a inclusão de um dispositivo de aquecimento, como um bloco quente com frascos para evitar septos de tornar-se frágil. </li></ol></li></ol> 3. Campo Amostragem Nota: Em cada data de amostragem, siga o esquema de amostragem estabelecido na seção 2.4, usando as técnicas descritas a seguir. Equipamentos e amostra de volume pode variar segundo a coleta e transferência de métodos que estão sendo utilizados e da quantidade de amostra necessária para análise GC 8. Este protocolo utiliza 5,9 ml frascos de recolha e 30 ml de seringas, com um método de lavagem de transferência da amostra. Veja a discussão de abordagens alternativas. <ol><li> Preparação <ol><li> Se a amostragem de múltiplas câmaras por rodada, prepare um ponto de refe tempograde rência (ver Figura 2) para controlar facilmente onde e quando a amostra. Como alternativa, tomar as providências para registrar cada momento durante a amostragem. </li><li> Pré-label e organizar frascos de coleta para eficiência máxima e mínima probabilidade de confusão durante a amostragem. </li><li> A fim de economizar tempo durante a amostragem, prepare todos os materiais e equipamentos de antemão. Incluir extras de qualquer coisa que possa quebrar ou é facilmente perdido (agulhas, seringas, torneiras, etc), e coloque em uma bolsa de transporte, uma balde ou outro recipiente. </li><li> Esteja preparado para registrar todos os pontos de atraso do tempo que pode acontecer devido ao mau funcionamento do equipamento ou outras circunstâncias imprevistas, e que podem ser facilmente corrigidos durante a análise de dados, ajustando o tempo associado com uma determinada amostra. </li></ol></li><li> Coleta de Amostras <ol><li> Anexar e selar a tampa do compartimento para a âncora câmara de pré-instalado, e iniciar um cronômetro. Este é T 0. </li><li> Imediatamente após a selagem da tampa collect uma amostra de ar ambiente a partir de um local adjacente à câmara, à altura aproximada da parte superior da câmara: com um vazio de 30 ml de seringa equipada com uma agulha e uma torneira de passagem na posição aberta, estabelecer uma amostra de 30 ml de ar e fechar o torneira. Este é o exemplo T 0. Como alternativa, apanhe a amostra T 0 da câmara 6. Nota: existem compensações entre as duas abordagens - avaliar espacial (distância do local ou microclima externo para amostras fora) vs tempo (delay entre o fechamento da tampa e coleta de amostras para amostras dentro) Considerações e determinar a técnica mais apropriada para o equipamento a ser utilizado e o sistema em estudo. </li><li> Com a agulha da seringa, perfurar o septo de um frasco de 5,9 ml de recolha, que já tem uma outra agulha empurrado através perto da borda do septo. </li><li> Abra a torneira da seringa e injetar cerca de 20 ml de amostra para o frasco (isso faz com que o conteúdo anterior dofrasco para ser expelido através da agulha adicional, substituída por amostra). </li><li> Em um movimento suave, remover a agulha extra, enquanto continua a injectar o máximo da amostra restante (cerca de 10 ml) quanto possível, ligeiramente sobre-pressurização do frasco de forma a garantir a integridade da amostra e permitir a análise de múltiplas amostras, se necessário 8. </li><li> Fechar a torneira e retirar a agulha da seringa do septo. Vire o frasco de cabeça para baixo cheios de distinguir de frascos vazios. </li><li> Vá para a próxima câmara, repita os passos 3.2.1-3.2.6, selando a tampa do pré-determinado ponto T 0 hora correta. </li><li> Continue a repetir os passos 3.2.1-3.2.7 até que todas as câmaras na rodada foram selados e T 0 amostras foram coletadas. </li><li> Voltar para a primeira câmara. </li><li> À medida que o tempo aproxima-se 10 segundos até 1 t, perfurar o septo no topo da câmara, com a agulha de uma seringa. </li><li> Dentro de um segundo conjunto de T 1, sagacidade 10hdraw uma amostra de 30 ml de ar do interior da câmara e fechar a torneira. Retire a agulha da seringa do septo câmara. </li><li> Transfira a amostra para um frasco de recolha seguinte passos 3.2.3-3.2.6. </li><li> Continuar a recolher amostras seguindo os passos 3.2.10-3.2.12, de acordo com o plano de amostragem estabelecido na seção 2.4. </li></ol></li><li> Medidas acessórias <ol><li> A fim de converter a concentração de gás em massa, medir a temperatura do ar no momento da amostragem. Dependendo dos objetivos de pesquisa, registro ou executar outras medidas acessórias, tais como temperatura do solo e umidade do solo em cada local e / ou tempo, a precipitação diária, densidade do solo, o nitrato do solo e as concentrações de amônio, etc Existem vários meios para obter estas medidas - seguir protocolos padrão. </li><li> Opcionalmente, coletar amostras de ar ambiente e / ou padrões de campo de carga de concentrações conhecidas em frascos para determinar as concentrações de GEE ambiente e potencial de degradação i armazenamento de frascon o período entre a colheita ea análise (ver secções 2.4.1.4 e 2.4.1.5). </li></ol></li></ol> 4. Análise Amostra <ol><li> Determinar a concentração de gases de interesse para cada amostra por cromatografia gasosa, utilizando equipamento equipado com um detector de captura de elétrons para o N 2 O, um analisador de gás infravermelho ou detector de condutividade térmica para o CO 2, e um detector de ionização de chama para CH 4. Nota: É essencial para obter acesso a um instrumento que está devidamente configurado para análise de GEE e tem tempo de execução suficiente disponível. Princípios e métodos de cromatografia gasosa são descritos em outros lugares 5,15,16. </li><li> Converta concentração de gases traços de volumétrica de massa utilizando a Lei do Gás Ideal: </li></ol> PV = nRT Onde P = pressão, V = volume, n = moles de gás, R = constante da lei do gás, e T = temperatura. Assim: <img alt="Equação 1"fo: Content-width = &quot;4 polegadas&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg&quot; width = &quot;400&quot; /&gt; 5. Análise de Dados <ol><li> Para cada série de tempo, enredo tempo-a-concentração e avaliar para linearidade. Avalia usando a bondade de ajuste ou por inspeção visual, excluindo momentos posteriores mostrando sinais de planalto de uma análise mais aprofundada. Usar um mínimo de três pontos de tempo, incluindo a T 0 para o cálculo do fluxo (T 0, T 1, T 2, ...). Estabelecer um protocolo consistente, e rejeitar qualquer série de tempo que não cumprem as normas desse protocolo para linearidade. Veja Parkin e Venterea 8 para uma discussão aprofundada de erro, viés, e variação no cálculo de fluxo. </li><li> Realize a regressão linear. </li><li> Utilizar o declive da regressão para calcular o fluxo: </li></ol> F = S • V • A -1 Onde F = fluxo, S = inclinação da regressão, V = volume da câmara, e A = câmaraárea. Assim: <img alt="Equação 2" fo:content-width="1.3in" src="/files/ftp_upload/52110/52110eq2.jpg" width="130" /> Nota: Consulte a Discussão e 12 Parkin et al para abordagens não-lineares de fluxo de cálculo..

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The authors have nothing to disclose.

<html> A abordagem baseada em câmara estática aqui descrito é um método eficiente para a medição de gases de efeito estufa de fluxo de sistemas de solo. A relativa simplicidade de seus componentes torna especialmente adequado para condições ou sistemas nos quais métodos mais intensivos em infra-estrutura são inviáveis. De modo a gerar dados de alta qualidade, no entanto, a abordagem câmara estática deve ser realizada com muita atenção ao desenho experimental 6. Uma consideração notável que deve ser levado em conta é a variabilidade espacial dos fluxos de gases do solo, o que pode resultar em alta variabilidade entre as medições baseadas em câmaras idênticas. Na concepção de experiências, por conseguinte, é importante incluir repetições suficientes para fornecer a energia adequada para a análise estatística. Podem existir compensações entre o número de tratamentos que podem ser estudadas, mantendo replicação suficiente, e um mínimo de quatro repetições por tratamento é uma diretriz geral 14. ONTEÚDO &quot;&gt; Se fluxos medidos serão utilizados para estimar as emissões diárias, devem ser tomadas em consideração as variações diurnas na temperatura do ar, temperatura do solo, e as emissões de gases. Se as metas de pesquisa exigem medidas a serem obtidos no meio da manhã, quando as temperaturas médias diárias refletem, a janela restrita para amostragem pode afetar o número de câmaras que puderem ser monitorados. Uma consideração adicional a ser avaliado é o impacto que a inclusão ou exclusão das raízes das plantas e biomassa acima do solo terá sobre os fluxos de gases. Câmara posicionamento relativo para plantar tecido vai afetar a interpretação dos dados de fluxo, especialmente no caso de CO 2, onde não só a respiração microbiana, mas também raízes e parte aérea respiração e fotossíntese deve ser devidamente equilibrada. Para discussão adicional desses fatores, consulte Parkin e Venterea 8. Como observado anteriormente, muitas variações sobre esta metodologia existe, incluindo o projeto de câmara e amostragemvolume. Uma tal variação é o método utilizado para transferir amostras entre a seringa e recolha frasco. A técnica descrita aqui libera primeiro no vidro de coleta com a amostra antes de encher o frasco de pressão positiva 5. A técnica mais vulgarmente utilizada é a transferência de amostras a partir de seringas para frascos que tenham sido pré-evacuado através de uma bomba de vácuo, e o uso de frascos não evacuados sem lavagem também foi avaliado 8,17. Outro ponto importante, onde existe uma variedade de abordagens está na análise de dados ea seleção do modelo de fluxo mais adequado para o sistema em estudo. Para além do método de regressão linear descrito aqui, os modelos não lineares podem também ser empregues, em particular quando os tempos de implantação maiores são utilizados. Estes modelos incluem o algoritmo desenvolvido por Hutchinson e Mosier 18 e derivações disso 19,20, o procedimento quadrática descrito por Wagner et ai. 21, e o não-estacionário-estado estimador fluxo difusivo descrito por Livingston et al 22. Para uma discussão completa de modelos de fluxo não-lineares, referem-se a 12 de Parkin et al. E Venterea et al 23. Métodos semelhantes para a abordagem câmara estática incluem a utilização de sistemas de medição de escoamento com Fourier transferência de infravermelho (FTIR) de espectrometria como uma alternativa à seringa, cromatografia de amostragem e de gás, bem como a automatização de fecho da câmara de amostragem e através de vários meios. Os sistemas automatizados permitem medições mais freqüentes com pessoal reduzido, mas também necessitam de investimentos em infraestrutura adicionais. Graça et al. 24 fornecer um resumo alargado de opções e compensações em automatizado N baseada em câmara de 2 O medição. Caracterização do fluxo de gases de efeito estufa a partir de ambos administrados e sistemas naturais é importante para informar os modelos baseados em processos, compreender os impactos da managemepráticas nt e informar estratégias de mitigação e apoiar contabilidade global e modelagem de mudanças climáticas. Assim, enquanto estudos individuais são informativos na escala local, muito valor adicional é obtido através contribuindo para, e desenho de um corpo global de conhecimento sobre as trocas gasosas entre a paisagem ea atmosfera. É fundamental, portanto, que os dados sejam coletados e relatados de uma forma que garante a longevidade e interoperabilidade com a base de conhecimento mais ampla. Isto inclui as melhores práticas para garantir a qualidade dos dados, bem como a recolha de medidas auxiliares e relatórios abrangentes de metadados para permitir a extensão dos resultados para além de estudos discretos. Excelentes orientações para a comunicação de dados estão disponíveis a partir do projeto GRACEnet eo 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><tbody><tr><td>5.9 ml soda glass flat bottom 55 x 15.5 mm</td><td>Labco Limited</td><td>719W</td><td>Collection vials</td></tr><tr><td>16.5 mm screw caps with pierceable rubber septum</td><td>Labco Limited</td><td>VC309</td><td>Caps for&amp;nbsp; vials</td></tr><tr><td>90-well plastic vial rack, 17.1 mm well I.D.</td><td>Wheaton</td><td>868810</td><td>Rack for organizing vials</td></tr><tr><td>Regular bevel needles 23 G x 1&quot;</td><td>BD</td><td>305193</td><td>Needles for sample collection</td></tr><tr><td>Stopcocks with luer connections, 1-way, male slip</td><td>Cole-Parmer</td><td>EW-30600-01</td><td>Stopcocks for syringes</td></tr><tr><td>30 ml syringe, slip tip</td><td>BD</td><td>309651</td><td>Syringes for sample collection</td></tr><tr><td>Stopwatch or timer</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>For timing field sampling</td></tr><tr><td>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>Various</td><td>N/A</td><td>Chamber anchor and lid - bottom cut out of anchor, holes for septum and vent tubing bored in lid</td></tr><tr><td>Gray butyl stoppers 20 mm</td><td>Wheaton</td><td>W224100-173</td><td>Chamber septa for syringe sampling - insert into hole bored in lid top</td></tr><tr><td>Tygon tubing 4.0 mm I.D. x 5.6 mm O.D.</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>Z685623</td><td>Chamber vent tubing - insert in hole bored in lid side, flush with exterior, approximately 25 cm coiled in lid interior (a 1 ml syringe tip may be used as an attachment mechanism)</td></tr><tr><td>Adhesive foam rubber tape or HDPE O-ring</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>Chamber sealing mechanism - fastened to underside of lid rim</td></tr><tr><td>Reflective&amp;nbsp; insulation, 0.3125&quot; thickness</td><td>Lowe&#039;s</td><td>409818</td><td>Insulating and reflective coating - affix to exterior of chamber lid</td></tr><tr><td>Large metal binder clips, 2&quot; size with 1&quot; capacity, or manufactured draw latch as appropriate</td><td>Staples / McMaster</td><td>831610 (Staples) / 1863A21 (McMaster)</td><td>Lid attachment mechanism - for clamping lid to anchor during sampling</td></tr><tr><td>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>Various</td><td>N/A</td><td>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.

Antes de iniciar um projeto de pesquisa com câmaras estáticas, é importante entender o fluxo de trabalho em geral, e da organização de in silico, campo e elementos em laboratório (Figura 1). Fornecida delineamento experimental cuidadoso e calibração do sistema (Figura 2), a análise de dados, em geral, ser relativamente simples. A taxa de fluxo é determinado para cada câmara e do tempo de amostragem por tempo de regressão da concentração por meio de um modelo de fluxo pré-determinada adequada para o sistema (Figura 3). No entanto, mesmo seguindo as melhores práticas, as dificuldades podem ser encontradas, e controle de dados em bruto de qualidade é fundamental. Por exemplo, a falha de um selo de câmara ou frascos de amostras com vazamento pode resultar em valores de concentração anômala. Estes são facilmente identificados através de inspeção visual de parcelas de concentração de séries temporais (Figura 4), ​​com CO 2 séries de tempo, muitas vezes servindo como particularmente useful indicador devido ao fluxo tipicamente mais robusta e contínua de CO 2 em comparação com, por vezes, insignificante, de detecção de quase-limite, ou mesmo fluxos negativos de N 2 O ou CH 4. Uma vez que a qualidade dos dados tenha sido confirmado, os resultados podem ser utilizados para comparar a dinâmica de fluxo de gás entre os tratamentos, ou ao longo de um período (Figura 5). Como pode ser visto a partir de maio e junho os valores de fluxo e barras de erro, a variação causada pela heterogeneidade espacial do fluxo pode ser significativo, e muito mais pronunciada em condições que produzem altas taxas de fluxo. Essa variabilidade não é incomum, e ressalta a importância da replicação suficiente nesta técnica. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig1highres.jpg" width="600" /> Resumo Fluxo Figura 1.. Vários elementos deste protocolo irá ser levada a cabo na fase de planeamento, no campo, em laboratório, e in silico. As setas indicam a seqüência de fluxo de trabalho, começando com desenho da câmara (e construção, se necessário), e concluindo com a análise de dados. Várias caixas / setas entre amostragem de campo e análise de amostras representam a possibilidade de várias datas de amostragem ao longo de um experimento. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig2highres.jpg" width="400" /> Um esquema de sincronismo exemplo para a recolha de amostras de várias câmaras simultaneamente tempo Figura 2. Amostra.. Números da Câmara são indicados em pontos esquerdo e de tempo na parte superior, com tempos de amostragem listadas em minutos inteiros dentro da grade. Neste exemplo, quatro séries de tempo separado de 36 min cada (um para cada câmara) são realizadas no espaço de 46 min, com 12 min espaçamento entre momentos de tempo dentro de uma série, e 2 min tempo de caminhada entre as câmaras. Para este exemplo hipotético, o suitability de séries de tempo de 36 min teria sido determinada por calibração prévia. Enquanto tempo uniformemente espaçados não é necessário, muitas vezes simplifica o esquema de amostragem. Como alternativa, os pesquisadores podem gravar individualmente cada tempo de amostragem para determinar os intervalos de amostragem. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig3highres.jpg" width="600" /> Figura 3. Cálculo do fluxo. Uma série típica estática câmara de tempo, consistindo em N 2 O concentrações medidas em quatro pontos no tempo ao longo de um período de amostragem de 36 min. A regressão linear é exibido, o declive da taxa de fluxo, que produz. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig4highres.jpg" width="600" /> Figura de controle 4. Qualidade. Pareado séries temporais a partir do mesmo conjunto de amostras, mas diferentes gases são mostrados na whivazamento frasco ch foi identificado por inspecção visual (ponto vermelho). A) CO 2 concentração ao longo do tempo. B) N 2 O a concentração ao longo do tempo. <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig5highres.jpg" width="600" /> Figura 5. Resultados Synthesis. N2O taxa de fluxo de um campo agrícola, ao longo de uma única estação de crescimento. Valores de fluxo representam a média de seis câmaras, usando séries temporais de quatro pontos. As barras de erro são de erro padrão.

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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.

Medição do fluxo de gases com efeito de Solos Agrícolas Usando Chambers estáticos

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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41.2K visualizações.  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.

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

High-throughput Fluorometric Measurement of Potential Soil Extracellular Enzyme Activities

Microbes in soils and other environments produce extracellular enzymes to depolymerize and hydrolyze organic macromolecules so that they can be assimilated for energy and nutrients. Measuring soil microbial enzyme activity is crucial in understanding soil ecosystem functional dynamics. The general concept of the fluorescence enzyme assay is that synthetic C-, N-, or P-rich substrates bound with a fluorescent dye are added to soil samples. When intact, the labeled substrates do not fluoresce. Enzyme activity is measured as the increase in fluorescence as the fluorescent dyes are cleaved from their substrates, which allows them to fluoresce. Enzyme measurements can be expressed in units of molarity or activity. To perform this assay, soil slurries are prepared by combining soil with a pH buffer. The pH buffer (typically a 50 mM sodium acetate or 50 mM Tris buffer), is chosen for the buffer&#39;s particular acid dissociation constant (pKa) to best match the soil sample pH. The soil slurries are inoculated with a nonlimiting amount of fluorescently labeled (i.e. C-, N-, or P-rich) substrate. Using soil slurries in the assay serves to minimize limitations on enzyme and substrate diffusion. Therefore, this assay controls for differences in substrate limitation, diffusion rates, and soil pH conditions; thus detecting potential enzyme activity rates as a function of the difference in enzyme concentrations (per sample).
Fluorescence enzyme assays are typically more sensitive than spectrophotometric (i.e. colorimetric) assays,&#160;but can suffer from interference caused by impurities and the instability of many fluorescent compounds when exposed to light; so caution is required when handling fluorescent substrates. Likewise, this method only assesses potential enzyme activities under laboratory conditions when substrates are not limiting. Caution should be used when interpreting the data representing cross-site comparisons with differing temperatures or soil types, as in situ soil type and temperature can influence enzyme kinetics.

To measure potential rates of soil extracellular enzyme activities, synthetic substrates that are bound to a fluorescent dye are added to soil samples. Enzyme activity is measured as the fluorescent dye is released from the substrate by an enzyme-catalyzed reaction, where higher fluorescence indicates more substrate degradation.

De alta capacidade Fluorometric Medição do Potencial dos Solos extracelulares atividades enzimáticas

Microbes in soils and other environments produce extracellular enzymes to depolymerize and hydrolyze organic macromolecules so that they can be ...

Ambiente

The Use of an Automated System (GreenFeed) to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

Ruminant animals (domesticated or wild) emit methane (CH4) through enteric fermentation in their digestive tract and from decomposition of manure during storage. These processes are the major sources of greenhouse gas (GHG) emissions from animal production systems. Techniques for measuring enteric CH4 vary from direct measurements (respiration chambers, which are highly accurate, but with limited applicability) to various indirect methods (sniffers, laser technology, which are practical, but with variable accuracy). The sulfur hexafluoride (SF6)&#160;tracer gas method is commonly used to measure enteric CH4 production by animal scientists and more recently, application of an Automated Head-Chamber System (AHCS) (GreenFeed, C-Lock, Inc., Rapid City, SD), which is the focus of this experiment, has been growing. AHCS is an automated system to monitor CH4 and carbon dioxide (CO2) mass fluxes from the breath of ruminant animals. In a typical AHCS operation, small quantities of baiting feed are dispensed to individual animals to lure them to AHCS multiple times daily. As the animal visits AHCS, a fan system pulls air past the animal&#8217;s muzzle into an intake manifold, and through an air collection pipe where continuous airflow rates are measured. A sub-sample of air is pumped out of the pipe into non-dispersive infra-red sensors for continuous measurement of CH4 and CO2 concentrations. Field comparisons of AHCS to respiration chambers or SF6 have demonstrated that AHCS produces repeatable and accurate CH4 emission results, provided that animal visits to AHCS are sufficient so emission estimates are representative of the diurnal rhythm of rumen gas production. Here, we demonstrate the use of AHCS to measure CO2 and CH4 fluxes from dairy cows given a control diet or a diet supplemented with technical-grade cashew nut shell liquid.

The Use of an Automated System GreenFeed to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

Accuracy and precision of the techniques used to measure methane emissions from ruminant animals are critically important for the success of greenhouse gas mitigation efforts. This manuscript describes the principles and operation of an automated system to monitor methane and carbon dioxide mass fluxes from the breath of ruminant animals.

O uso de um sistema automatizado (GreenFeed) para monitorar entérica de metano e dióxido de carbono As emissões dos ruminantes

Ruminant animals (domesticated or wild) emit methane (CH4) through enteric fermentation in their digestive tract and from decomposition of manure during ...

A CO2 Concentration Gradient Facility for Testing CO2 Enrichment and Soil Effects on Grassland Ecosystem Function

Continuing increases in atmospheric carbon dioxide concentrations (CA) mandate techniques for examining impacts on terrestrial ecosystems. Most experiments examine only two or a few levels of CA concentration and a single soil type, but if CA can be varied as a gradient from subambient to superambient concentrations on multiple soils, we can discern whether past ecosystem responses may continue linearly in the future and whether responses may vary across the landscape. The Lysimeter Carbon Dioxide Gradient Facility applies a 250 to 500 &#181;l L-1 CA gradient to Blackland prairie plant communities established on lysimeters containing clay, silty clay, and sandy soils. The gradient is created as photosynthesis by vegetation enclosed in in temperature-controlled chambers progressively depletes carbon dioxide from air flowing directionally through the chambers. Maintaining proper air flow rate, adequate photosynthetic capacity, and temperature control are critical to overcome the main limitations of the system, which are declining photosynthetic rates and increased water stress during summer. The facility is an economical alternative to other techniques of CA enrichment, successfully discerns the shape of ecosystem responses to subambient to superambient CA enrichment, and can be adapted to test for interactions of carbon dioxide with other greenhouse gases such as methane or ozone.

A CO2 Concentration Gradient Facility for Testing CO2 Enrichment and Soil Effects on Grassland Ecosystem Function

The Lysimeter Carbon Dioxide Gradient Facility creates a 250 to 500 &#181;l L-1 linear carbon dioxide gradient in temperature-controlled chambers housing grassland plant communities on clay, silty clay, and sandy soil monoliths. The facility is used to determine how past and future carbon dioxide levels affect grassland carbon cycling.

A CO<sub&gt; 2</sub&gt; Facility Concentração Gradiente para Teste CO<sub&gt; 2</sub&gt; Enriquecimento do solo e efeitos sobre a função da pastagem de Ecossistemas

Continuing increases in atmospheric carbon dioxide concentrations (CA) mandate techniques for examining impacts on terrestrial ecosystems. Most ...

Measuring Carbon-based Contaminant Mineralization Using Combined CO2 Flux and Radiocarbon Analyses

A method is described which uses the absence of radiocarbon in industrial chemicals and fuels made from petroleum feedstocks which frequently contaminate the environment. This radiocarbon signal &#8212; or rather the absence of signal &#8212; is evenly distributed throughout a contaminant source pool (unlike an added tracer) and is not impacted by biological, chemical or physical processes (e.g., the 14C radioactive decay rate is immutable). If the fossil-derived contaminant is fully degraded to CO2, a harmless end-product, that CO2 will contain no radiocarbon. CO2 derived from natural organic matter (NOM) degradation will reflect the NOM radiocarbon content (usually &#60;30,000 years old). Given a known radiocarbon content for NOM (a site background), a two end-member mixing model can be used to determine the CO2 derived from a fossil source in a given soil gas or groundwater sample. Coupling the percent CO2 derived from the contaminant with the CO2 respiration rate provides an estimate for the total amount of contaminant degraded per unit time. Finally, determining a zone of influence (ZOI) representing the volume from which site CO2 is collected allows determining the contaminant degradation per unit time and volume. Along with estimates for total contaminant mass, this can ultimately be used to calculate time-to-remediate or otherwise used by site managers for decision-making.

Measuring Carbon-based Contaminant Mineralization Using Combined CO2 Flux and Radiocarbon Analyses

A protocol is described wherein CO2 mineralized from organic contaminant (derived from petroleum feedstocks) biodegradation is trapped, quantified, and analyzed for 14C content. A model is developed to determine CO2 capture zone's spatial extent. Spatial and temporal measurements allow integrating contaminant mineralization rates for predicting remediation extent and time.

Medindo-carbono com base Contaminant Mineralização Usando Combinada CO<sub&gt; 2</sub&gt; fluxo e de radiocarbono Análises

A method is described which uses the absence of radiocarbon in industrial chemicals and fuels made from petroleum feedstocks which frequently contaminate ...

Calibrated Passive Sampling - Multi-plot Field Measurements of NH3 Emissions with a Combination of Dynamic Tube Method and Passive Samplers

Agricultural ammonia (NH3) emissions (90% of total EU emissions) are responsible for about 45% airborne eutrophication, 31% soil acidification and 12% fine dust formation within the EU15. But NH3 emissions also mean a considerable loss of nutrients. Many studies on NH3 emission from organic and mineral fertilizer application have been performed in recent decades. Nevertheless, research related to NH3 emissions after application fertilizers is still limited in particular with respect to relationships to emissions, fertilizer type, site conditions and crop growth. Due to the variable response of crops to treatments, effects can only be validated in experimental designs including field replication for statistical testing. The dominating ammonia loss methods yielding quantitative emissions require large field areas, expensive equipment or current supply, which restricts their application in replicated field trials. This protocol describes a new methodology for the measurement of NH3 emissions on many plots linking a simple semi-quantitative measuring method used in all plots, with a quantitative method by simultaneous measurements using both methods on selected plots. As a semi-quantitative measurement method passive samplers are used. The second method is a dynamic chamber method (Dynamic Tube Method) to obtain a transfer quotient, which converts the semi-quantitative losses of the passive sampler to quantitative losses (kg nitrogen ha-1). The principle underlying this approach is that passive samplers placed in a homogeneous experimental field have the same NH3 absorption behavior under identical environmental conditions. Therefore, a transfer co-efficient obtained from single passive samplers can be used to scale the values of all passive samplers used in the same field trial. The method proved valid under a wide range of experimental conditions and is recommended to be used under conditions with bare soil or small canopies (&#60;0.3 m). Results obtained from experiments with taller plants should be treated more carefully.

Calibrated Passive Sampling - Multi-plot Field Measurements of NH3 Emissions with a Combination of Dynamic Tube Method and Passive Samplers

Ammonia emissions are a major threat to the environment by eutrophication, soil acidification and fine particle formation and stem mainly from agricultural sources. This method allows ammonia loss measurements in replicated field trials enabling statistical analysis of emissions and of relationships between crop development and emissions.

Calibrado amostragem passiva - Multi-enredo medições de campo de NH 3 Emissões com uma combinação de método do tubo Dinâmico e amostradores passivos

Agricultural ammonia (NH3) emissions (90% of total EU emissions) are responsible for about 45% airborne eutrophication, 31% soil acidification and 12% ...

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.

Avaliação de metano e óxido nitroso fluxos de arrozal por meio estático fechado Chambers manter plantas dentro Headspace

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

Lab-Scale Model to Evaluate Odor and Gas Concentrations Emitted by Deep Bedded Pack Manure

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope facilities. This protocol has been used to effectively evaluate many different bedding materials, environmental variables (temperature, humidity), and potential mitigation treatments that can improve air quality in commercial deep-bedded mono-slope facilities. The model is dynamic and allows researchers to easily collect many chemical and physical measurements from the bedded pack. Weekly measurements, collected over the course of six to seven weeks, allows sufficient time to see changes in air quality measurements over time as the bedded pack matures. The data collected from the simulated bedded packs is within the range of concentrations previously measured in commercial deep-bedded mono-slope facilities. Past studies have demonstrated that 8 - 10 experimental units per treatment are sufficient to detect statistical differences among the simulated bedded packs. The bedded packs are easy to maintain, requiring less than 10 minutes of labor per bedded packs per week to add urine, feces, and bedding. Sample collection using the gas sampling system requires 20 - 30 minutes per bedded pack, depending on the measurements that are being collected. The use of lab-scaled bedded packs allows the researcher to control variables such as temperature, humidity, and bedding source that are difficult or impossible to control in a research or commercial facility. While not a perfect simulation of &#34;real-world&#34; conditions, the simulated bedded packs serve as a good model for researchers to use to examine treatment differences among bedded packs. Several lab-scale studies can be conducted to eliminate possible treatments before trying them in a research or commercial-sized facility.

A protocol has been developed to measure gases, odors, and nutrient composition in lab-scaled bedded manure packs, which can be used to study ways to improve air quality in commercial cattle facilities using deep-bedded manure packs.

Laboratório-escala modelo para avaliar o Odor e as concentrações de gases emitidas pelo profundo com camas Pack estrume

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope ...

Measurements of CO2 Fluxes at Non-Ideal Eddy Covariance Sites

This protocol is an example of utilizing the eddy covariance (EC) technique to investigate spatially and temporally averaged net CO2 fluxes (net ecosystem production, NEP), in non-typical ecosystems, on a currently reforested windthrow area in Poland. After a tornado event, a relatively narrow &#8220;corridor&#8221; was created within surviving forest stands, which complicates such kind of experiments. The application of other measuring techniques, such as the chamber method, is even more difficult under these circumstances, because especially at the beginning, fallen trees and in general great heterogeneity of the site provide a challenging platform to perform flux measurements and then to properly upscale obtained results. In comparison with standard EC measurements carried out in untouched forests, the case of windthrow areas requires special consideration when it comes to the site location and data analysis in order to ensure their representativeness. Therefore, here we present a protocol of real-time, continuous CO2 flux measurements at a dynamically changing, non-ideal EC site, which includes (1) site location and instrumentation setup, (2) flux computation, (3) rigorous data filtering and quality control, and (4) gap filling and net fluxes partitioning into CO2 respiration and absorption. The main advantage of the described methodology is that it provides a detailed description of the experimental setup and measurement performance from scratch, which can be applied to other spatially limited ecosystems. It can also be viewed as a list of recommendations on how to deal with unconventional site operation, providing a description for non-specialists. Obtained quality-checked, gap filled, half-hour values of net CO2, as well as absorption and respiration fluxes, can be finally aggregated into daily, monthly, seasonal or annual totals.

Measurements of CO2 Fluxes at Non-Ideal Eddy Covariance Sites

The presented protocol uses the eddy covariance method at non-typical locations, applicable to all types of short-canopy ecosystems with limited area, on a currently reforested windthrow site in Poland. Details of measuring site setup rules, flux calculations and quality control, and final result analysis, are described.

Medidas de CO2 fluxes em locais de covariância não-ideal Eddy

This protocol is an example of utilizing the eddy covariance (EC) technique to investigate spatially and temporally averaged net CO2 fluxes (net ecosystem ...

Measurements of Soil Carbon by Neutron-Gamma Analysis in Static and Scanning Modes

The herein described application of the inelastic neutron scattering (INS) method for soil carbon analysis is based on the registration and analysis of gamma rays created when neutrons interact with soil elements. The main parts of the INS system are a pulsed neutron generator, NaI(Tl) gamma detectors, split electronics to separate gamma spectra due to INS and thermo-neutron capture (TNC) processes, and software for gamma spectra acquisition and data processing. This method has several advantages over other methods in that it is a non-destructive in situ method that measures the average carbon content in large soil volumes, is negligibly impacted by local sharp changes in soil carbon, and can be used in stationary or scanning modes. The result of the INS method is the carbon content from a site with a footprint of ~2.5 - 3 m2 in the stationary regime, or the average carbon content of the traversed area in the scanning regime. The measurement range of the current INS system is &#62;1.5 carbon weight % (standard deviation &#177; 0.3 w%) in the upper 10 cm soil layer for a 1 hmeasurement.

Here, we present the protocol for in situ measurement of soil carbon using the neutron-gamma technique for single point measurements (static mode) or field averages (scanning mode). We also describe system construction and elaborate data treatment procedures.

Medições de carbono no solo por nêutrons-Gamma análise estática e modos de digitalização

The herein described application of the inelastic neutron scattering (INS) method for soil carbon analysis is based on the registration and analysis of ...

Engenharia

Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted method has been to render constant temperatures in multiple chambers, and via comparisons of soil responses between low- and high-temperature chambers, to derive the warming impact on soil changes. However, this commonly used method failed to imitate both the magnitude and amplitude of actual temperatures as observed in field conditions, thus potentially undermining the validity of such studies. With sophisticated environmental chambers becoming increasingly available, it is imperative to examine alternative methods of temperature control for soil incubation research. This protocol will introduce a state-of-the-art environmental chamber and demonstrate both conventional and new methods of temperature control to improve the experimental design of soil incubation. The protocol mainly comprises four steps: temperature monitoring and programming, soil collection, laboratory incubation, and warming effect comparison. One example will be presented to demonstrate different methods of temperature control and the resultant contrasting warming scenarios; that is, a constant temperature design referred to as stepwise warming (SW) and simulated in situ temperature design as gradual warming (GW), as well as their effects on soil respiration, microbial biomass, and extracellular enzyme activities. In addition, we present a strategy to diversify temperature change scenarios to meet specific climate change research needs (e.g., extreme heat). The temperature control protocol and the recommended well-tailored and diversified temperature change scenarios will assist researchers in establishing reliable and realistic soil incubation experiments in the laboratory.

Laboratory soil warming experiments usually employ two or more constant temperatures in multiple chambers. By presenting a sophisticated environmental chamber, we provide an accurate temperature control method to imitate the magnitude and amplitude of in situ soil temperature and improve the experimental design of soil incubation studies.

Simulando a temperatura em um experimento de incubação do solo

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted ...

Medição do fluxo de gases com efeito de Solos Agrícolas Usando Chambers estáticos

Resumo

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O uso de um sistema automatizado (GreenFeed) para monitorar entérica de metano e dióxido de carbono As emissões dos ruminantes

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Medindo-carbono com base Contaminant Mineralização Usando Combinada CO

Calibrado amostragem passiva - Multi-enredo medições de campo de NH₃ Emissões com uma combinação de método do tubo Dinâmico e amostradores passivos

Avaliação de metano e óxido nitroso fluxos de arrozal por meio estático fechado Chambers manter plantas dentro Headspace

Laboratório-escala modelo para avaliar o Odor e as concentrações de gases emitidas pelo profundo com camas Pack estrume

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