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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M., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Greenhouse+Gas+Measurement+in+the+Field.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Automated Greenhouse Gas Measurement in the Field. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li><li>Alfaro, M. A., Giltrap, D., Topp, C. F. E., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+Report+Your+Experimental+Data.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">How to Report Your Experimental Data. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

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

measurement of greenhouse gas flux from agricultural soils using static chambers

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

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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40.8K 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

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

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

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

Determinação da Microbial Extracelular Enzyme actividade nas águas, solos e sedimentos, utilizando alta taxa de transferência de microplaca Ensaios

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

Ambiente

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

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

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

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

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

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

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

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

Papel colorimétrico à base de Detecção de<em&gt; Escherichia coli</em&gt;,<em&gt; Salmonella</em&gt; Spp. E<em&gt; Listeria monocytogenes</em&gt; A partir de grandes volumes de água Agrícola

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

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

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

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

Determinados pelo Laboratório Fósforo Flux do Lago Sedimentos como medida de Fósforo Interno Carregando

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

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

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

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

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

Medição de H<sub&gt; 2</sub&gt; S em Crude Oil and Crude Oil Headspace Usando Cromatografia Gasosa Multidimensional, Deans Comutação e Detecção de Enxofre-seletivo

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

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

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

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

Aperfeiçoamento da taxa de crescimento inicial das plantas agrícolas usando campos magnéticos estáticos

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

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

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

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

Avaliação de Sensoriamento Remoto do Dois-manchada danos Aranha Mite em Cotton Greenhouse

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

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

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

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

Capturando o fluxo ponderado água e partículas em suspensa de canais agrícolas durante eventos de drenagem

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

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

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

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

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 ...

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

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

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

Estudo experimental da relação entre o tamanho de partícula e capacidade de adsorção de metano em xisto

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