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.. Odası İnşaat ve Tesisat Çapa <ol><li> Tasarım ve odaları inşa - deneysel ihtiyaçlarını karşılamak için - her bir toprak ve akı ölçümü sırasında çapa üstüne yerleştirilen bir kapak takılan bir çapa oluşan. <ol><li> Odası şekli ve boyutu tasarlarken, kırpma sıra aralığı, gübre veya gübre bantlama ve bitki yüksekliği gibi mekansal faktörleri göz önünde. Toprak yüzeyinden çapa çıkıntı mikroklima etkileri ve su göllenlemerine katkıda Çünkü, kapakları mümkün olduğunca toprak yüzeyine düşük sahip oturup düşünün. Makasına odası yüksekliği ve algılama hassasiyeti arasındaki mevcut olduğundan, tasarım kapaklar çalışma kapsamında sistem için mümkün olduğu kadar kısa olması. </li><li> Paslanmaz çelik ya da PVC gibi sağlam, reaktif olmayan bir malzemeden inşa odaları ve bağlantının üzerine kapağı sızdırmaz kılınması için bir mekanizma bulunmaktadır. Isı birikimini önlemek için kapakları izole ve renkli ışık veya yansıtıcı malzeme ile kaplayınÖlçüm sırasında. Kamara dağıtım ve örnek çıkarılması sırasında basınç tedirginlikler önlemek için numune toplama ve bir havalandırma tüpü izin vermek için bir septum içerir. Ek ayrıntılar için malzemeler masaya, Parkin ve Venterea 8 bakın ve Clough vd 10. </li></ol></li><li> En az 1 gün önceden örnekleme, istenilen sitelerde toprakta kamara çapa yükleyin. Yükleme yöntemi odası tasarımı bağlıdır, ancak çapa toprak yapısını çözgü veya bozmayan böylece genel olarak, tüm noktaları arasında eşit basınç uygulanır. Toprak tipi, dağıtım zamanı ve kamara hacminde 6,11 bağlı olarak 2.5-13 cm derinliğe kadar çapa batar. (En fazla 5 cm) toprak yüzeyinin üzerinde çıkıntı mümkün olduğu kadar az bırakın. </li></ol> 2.. Kalibrasyon ve Deney Tasarımı Not: Ön deney başlamadan, sağlayacak uygun bir örnekleme zamanı ders belirlemek için şu adımları izleyin verilerUygun bir doğrusal ya da doğrusal olmayan akı modelinin (Parkin et al. 12) için uygun olması. Bu adımların 3-5 (Field Örnekleme, Örnek Analizi ve Veri Analizi) açıklanan tekniklerin kullanımını gerektirir. Optimal zamanlaması çalışma kapsamında, sistem ve kullanılan bölmelerin boyutları hem de bir fonksiyonudur. Bazı deneme ve hata söz konusu olabilir. Alternatif yaklaşımlar için Venterea 13 bakın. <ol><li> Kalibrasyon Numune Alma ve Analiz <ol><li> Nispeten yüksek eser gaz akıları üretmesi beklenmektedir çevre veya yönetim koşullarında, 3. bölümde anlatılan teknikler aşağıdaki yoğun örnekleme yapmak. Sıkı aralıklı örnekleme zaman noktalarını kullanarak, tipik olarak düşünülebilir daha uzun süreli bir zaman serisi doldurmak. Bir saat boyunca 5-10 eşit aralıklı zaman noktalarında birçok temsili odalarından örnekleme başlayın. </li><li> 4. bölümde aşağıdaki gaz kromatografisi ile numuneleri analiz. </li></ol></li><li> Kalibrasyon Interpretatiüzerinde <ol><li> Ilgi her kalibrasyon zaman serileri ve her gaz için, arsa zaman-by-konsantrasyon. </li><li> Bu akı oranları beklenen aralığının yüksek ucunda doğrulayın. Akı hesaplama için bölüm 5&#39;e bakınız. Sorun giderme ipuçları için 2.3 bölümüne bakınız. </li><li> Zamanla gaz konsantrasyonlarının platolaşmasının, özellikle doğrusal olmayan belirtileri veya grafikler için kontrol edin. Not: konsantrasyonu gaz türüne göre değişir plato başlar ve toprak içinde gaz üretiminin veya tüketim hızı, hazne boşluğunda gazın konsantrasyonu ve iki bölge arasında difüzyon bir fonksiyonu olan noktayı. Bu nedenle, güçlü bir plato önce daha kısa bir süre elde kısa odalar ile beraber, oda yüksekliği etkilenir. </li><li> Deneysel sistem için optimal odası dağıtım süresini belirlemek için kalibrasyon ayarlarını kullanın. Lineer regresyon (burada bölüm 5&#39;de tarif edildiği gibi) veri analizi kullanılacak ise, doğrusal yeniden yakın olarak muhafaza seçme zamanlamaZaman serisi içinde 6 kez, örnekleme üç, tercihen dört, en az izin verirken, mümkün ilgi tüm gaz / sistemler için zaman ve konsantrasyonu arasında lationship. CO 2 ve N 2 O ölçümleri, zaman serisi kullanılan kabinler 10-30 cm yüksekliğinde tipik olarak 20-60 dakika 8,14 arasında değişir. </li></ol></li><li> Kalibrasyon Giderme <ol><li> Kötü farklılaşma ve / veya zorluk lineerliğini veya plato sezmek sıkı kalibrasyon süresi puan veya daha uzun kalibrasyon süresi dizi kullanmak ve konsantrasyonları tespit sınırlar içinde olup olmadığını kontrol edin varsa. Akının düşük oranları için, birikim oranında bir azalma test süre içinde gözlenen olmayabilir. Bu endişe neden olmamalıdır. </li><li> Tozları beklenen deneysel aralığın üst ucunda değil ise, (örneğin, gübre ya da sulama uygulayarak) daha yüksek akı uyarılması için bir tedavi ya da çevresel koşullar değiştirilerek, kalibrasyon tekrarlayın. Alternatif olarak, bizeDeneysel tozları meydana kalibrasyon sırasında ve platolaşmasının gözlemlenenlerden anlamlı düzeyde daha yüksek ise, lineer regresyon için en az üç kez kredi korurken, daha sonra zaman noktaları hariç, böylece deney tasarımında e en az dört zaman noktalarında. Eğrisel regresyon yaklaşımlar da kullanılabilir. </li></ol></li><li> Deneysel Tasarım <ol><li> Bölüm 2.2.4 belirlenen optimum zamanlama dayanarak, tüm ilgili siteleri, bakımı ve / veya çoğaltır yakalar ve personelin verimli odası siteleri aracılığıyla hareket sağlayan genel bir örnekleme plan yaparlar. Eğer gerekli ise, birbiri ardına örneklenecek olan birkaç &quot;mermi&quot; içine oda siteleri bölün. <ol><li> Ölçümler sıcaklıkları günlük aşırı göreli ılımlı olduğunda günün bir anda bütün bir gün, örnek temsilcisi olarak alınacak ise. Tipik Ilıman kırpma sistemleri, ideal bir pencere orta-geç-Sabah olduğunu. </li><li> Numuneleri toplanmıştır edilecekseardışık turlarda, defalarca gün aynı anda aynı tedaviler örnekleyerek bir önyargı tanıtmak için dikkatli olun. Suretin blokların üzerinden ziyade tedavi-tedavi mermi Construct. </li><li> Uygun olarak, tur içinde veya önce / sonra ya da alınması gerekli yan tedbirler için zaman vardır. (Tipik yardımcı önlemler için bölüm 3.3 &#39;e bakınız.) </li><li> İsteğe bağlı olarak, ortam havası, doğrusal olmayan akı modellerinde kullanılmak için numune ya da başlayan bir yaklaşım (zaman sıfır, &quot;T 0&quot;) (burada açıklanmayan) konsantrasyon olarak toplanması için zaman bulunmaktadır. </li><li> İsteğe bağlı olarak, numune alma ve analiz arasında olası örnek bozulmayı değerlendirmek için örnekleme zamanında viyallere referans gaz yüklenmesi için zaman vardır. Numune saklama hususlar için Parkin ve Venterea 8&#39;e bakınız. </li></ol></li><li> Araştırma hedefleri için uygun akı ölçüm sıklığını belirlemek. Bu değişebilir, tek bir ölçüm to gün, ay veya yıl boyunca haftalık ya da periyodik ölçümler. Deneysel tasarım konuları ayrıntılı bir tartışma için Rochette et al. 14&#39;e bakınız. </li><li> Numuneler soğuk koşullarda tahsil edilecekse, bu tür kırılgan hale septayı önlemek için şişeler ile sıcak paketi olarak bir ısınma cihazın eklenmesi için planlıyoruz. </li></ol></li></ol> 3.. Saha Örnekleme Not: her bir numune bir tarihte, aşağıda tarif edilen teknikler kullanılarak, bölüm 2.4 &#39;te belirlenen örnekleme düzeni takip edin. Ekipman ve örnek hacmi istihdam edilen toplama ve aktarma yöntemleri ve GC analizi için gerekli olan 8 numune miktarına bağlı olarak değişebilir. Bu protokol, örnek transferi bir yıkama yöntemi ile, 5,9 mi toplama şişe ve 30 ml şırıngalar kullanır. Alternatif yaklaşımlar için Tartışma bakın. <ol><li> Hazırlık <ol><li> Tur başına birden odadan örnekleme ise, bir zaman noktası refe hazırlamakrence ızgara nerede ve ne zaman örnek kolayca izlemek için (bkz. Şekil 2). Alternatif olarak, örnekleme sırasında her zaman noktasını kaydetmek için düzenlemeler yapmak. </li><li> Ön etiket ve örnekleme sırasında maksimum verimlilik ve karışıklık minimal olasılığı için toplama şişeleri düzenlemek. </li><li> Örnekleme sırasında zaman kazanmak için, önceden tüm malzemeleri ve donanımları hazırlamak. Kırılabilir veya kolayca bir taşıma çantası, kova veya başka bir kap içinde (iğneler, şırıngalar, stopcocks, vb), yer ve kaybolur şey ekstralar içerir. </li><li> Ekipmanın arızalanması veya diğer öngörülemeyen durumlar nedeniyle olabilir, ve kolayca belirli bir örneği ile ilişkili süresini ayarlayarak veri analizi sırasında düzeltilebilir ki herhangi gecikmeli zaman noktalarını kaydetmek için hazırlıklı olun. </li></ol></li><li> Örnek Toplama <ol><li> Takın ve önceden yüklenmiş odası çapa haznesi kapağı mühür, ve bir kronometre başlar. Bu T 0&#39;dır. </li><li> Hemen sonra sızdırmazlık kapağı codacık üst yaklaşık yükseklikte, bölmeye bitişik bir yerden ortam havası bir örnek ollect: açık konumda bir iğne ve bir vana ile donatılmış bir boş 30 ml şırınga ile, 30 ml hava bir numune alın ve kapatılması musluk. Bu T 0 örneğidir. Seçenek olarak ise, odacık 6 T = 0 numune alır. Not: - zamanlama (içindeki örneklerin için kapak kapatma ve örnek toplama arasındaki gecikme) düşünceler vs mekansal (dışında örnekler için site veya harici mikroklima mesafe) değerlendirmek ve kullanılan ekipman için en uygun tekniği belirlemek ve Tradeoffs iki yaklaşım arasında var Çalışmanın altında sistemi. </li><li> Şırınga iğnesi ile, daha önce başka bir iğne septumun kenarına yakın boyunca uzattı sahip olan bir 5.9 ml toplama şişenin septumu delmek. </li><li> Şırınga musluğunu açın ve (bu önceki içeriğini neden olan şişenin içine numunenin yaklaşık 20 ml enjekteşişe) numune ile ikame, ilave iğne ile dışarı çıkartılmasına neden olmaktadır. </li><li> Hafif fazla basınç örnek bütünlüğünü sağlamak ve 8 gerektiğinde birden fazla numune analiz izin vermek için, şişeyi, mümkün olduğu kadar geriye kalan örnek (yaklaşık 10 mi) kadar enjekte etmeye devam etmek düzgün bir hareketle olarak, ilave iğne çıkarılır. </li><li> Su musluğunu kapatın ve septum şırınga iğneyi. Doldurulmamış şişelere ayırt etmek dolu şişenin baş aşağı çevirin. </li><li> Bir sonraki odaya geçin, tekrar doğru önceden belirlenmiş T 0 zaman noktasında kapağı sızdırmazlık, 3.2.1-3.2.6 adımları. </li><li> Adımları tekrar devam 3.2.1-3.2.7 turda tüm odaları mühürlü edilmiş ve T 0 numuneler toplanmıştır kadar. </li><li> Birinci odaya geri dönün. </li><li> T 1 saat kadar 10 saniye yaklaştıkça, şırınga iğnesi ile oda üst septum delmek. </li><li> T 1, zekâ bir 10 saniye aralığındabölmesi içindeki havanın bir 30 ml lik bir numuneyi hdraw ve musluğunu kapatın. Odası septum şırınga iğnesi çıkarın. </li><li> Adımları sonrasında bir toplama şişeye aktarın örnek 3.2.3-3.2.6. </li><li> Bölüm 2.4 kurulan örnekleme şemasına göre, adımlar 3.2.10-3.2.12 aşağıdaki örnekleri toplamaya devam. </li></ol></li><li> Yardımcı Önlemler <ol><li> Kütle gaz konsantrasyonu dönüştürmek için, örnekleme zamanında hava sıcaklığı ölçer. Araştırma hedefleri, kayıt ya da böyle her yere ve / veya vb zaman, günlük yağış, toprak kütle yoğunluğu, toprak nitrat ve amonyum konsantrasyonlarında toprak sıcaklığı ve toprak nem içeriği gibi diğer yardımcı önlemleri gerçekleştirmek bağlı olarak çeşitli araçlar bu önlemleri almak için var - Standart protokolleri uygulayın. </li><li> İsteğe bağlı olarak, ortam sera gazı konsantrasyonları ve potansiyel depolama-flakon bozulması i değerlendirmek için viyallere bilinen konsantrasyonlarda ortam hava örnekleri ve / veya yük alan standartlarını toplamakn örnekleme ve analiz arasındaki süre (bölümler 2.4.1.4 ve 2.4.1.5 bakınız). </li></ol></li></ol> 4. Numune Analizi <ol><li> N2 O için bir elektron yakalama detektörü, CO 2 için bir gaz analiz cihazı kızılötesi veya termal iletkenlik detektörü ve CH 4 için bir alev iyonizasyon detektörü ile donatılmış ekipman kullanılarak gaz kromatografisi ile her numune için ilgi gazların konsantrasyonunun belirlenmesi. Not: Bu şekilde sera gazı analizi için yapılandırılmış ve kullanılabilir yeterli çalışma süresine sahip olan bir cihazdan erişim elde etmek esastır. İlkeleri ve gaz kromatografisi yöntemleri, başka bir yerde 5,15,16 tarif edilmiştir. </li><li> İdeal Gaz Kanunu kullanılarak hacimsel gelen kitle iz gaz konsantrasyonu dönüştürmek: </li></ol> PV = nRT Burada p = basıncı, V = hacim, n = gaz, R = gaz yasası sabit ve T = sıcaklık mol. Böylece: <img alt="Denklem 1"fo: İçerik-width = src = &quot;/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg&quot; genişliği &quot;4in&quot; = &quot;400&quot; /&gt; 5. Veri Analizi <ol><li> Her zaman serisi için, arsa zaman-konsantrasyon-by ve doğrusallık için değerlendirir. Fazla analiz plato belirtileri gösteren sonra zaman noktalarında hariç, uyum iyiliği veya görsel inceleme kullanarak değerlendirin. Akı hesaplaması için T 0 (T 0, T 1, T 2 ...) olmak üzere üç zaman noktasında en az kullanın. Tutarlı bir protokol oluşturulması, ve doğrusallık için bu protokol standartlarını karşılamak için başarısız herhangi bir zaman serisi reddediyoruz. Akı hesaplamada hata, yanlılık ve varyans kapsamlı bir tartışma için Parkin ve Venterea 8&#39;e bakınız. </li><li> Lineer regresyon gerçekleştirin. </li><li> Akı hesaplamak için regresyon eğimi kullanın: </li></ol> F S • V • A = -1 Nerede F = akı, regresyon S = eğim, V = kamara hacmi ve A = odasıalanı. Böylece: <img alt="Denklem 2" fo:content-width="1.3in" src="/files/ftp_upload/52110/52110eq2.jpg" width="130" /> Not:. Hesaplama akı doğrusal olmayan yaklaşımlar için Tartışma ve Parkin ve ark 12&#39;ye bakın.

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

The authors have nothing to disclose.

<html> Burada açıklanan statik oda-tabanlı yaklaşım, toprak sistemlerinin sera gazı akı ölçümü için etkili bir yöntemdir. Bileşenlerinin nispi kolaylığı daha fazla alt-yoğun yöntemler olanaksız olduğu koşullarda ya da sistemler için özellikle çok uygun hale getirir. Yüksek kaliteli veri oluşturmak için ise, statik odası yaklaşım deney tasarımı 6 çok dikkat edilmelidir gerçekleştirilmelidir. Dikkate alınması gereken bir önemli husus suret oda-tabanlı ölçümleri arasında yüksek değişkenlik neden olabilir, hangi toprak gazı akılarının mekansal değişkenliği olduğunu. Deney tasarımında, bu nedenle, istatistiksel analiz için yeterli bir güç sağlamak için yeterli çoğaltır dahil etmek çok önemlidir. Tradeoffs yeterli çoğaltma bakımı ve tedavi başına dört tekrarın en az genel bir kılavuzdur 14 iken okudu olabilir tedavilerin sayısı arasında var olabilir. Ölçülen tozları günlük emisyonlarını tahmin etmek için kullanılacak &quot;Eğer ontent&gt;, hava sıcaklığı, toprak sıcaklığı ve gazı emisyonlarında gündüz değişimleri dikkate alınmalıdır. araştırma hedefleri sıcaklıklar günlük ortalamalarını yansıtmaktadır zaman kuşluk elde edilecek ölçümler gerekiyorsa, örnekleme için kısıtlı pencere fizibil izlenebilir odalarının sayısını etkileyebilir. değerlendirilecek bir ek bedel bitki köklerinin ve toprak biyokütle üzerinde içerme veya dışlama gaz flux üzerinde olacağı etkisidir. Odası yerleştirme göreceli bitki dokusuna olacak özellikle mikrobiyal solunum sadece aynı zamanda kök ve solunum ve fotosentez uygun dengeli olmalıdır ateş., bu faktörlerin ek tartışma için, Parkin ve Venterea 8 görmek CO 2 halinde akı verilerin yorumlanması, etkileyebilir. Daha önce belirtildiği gibi, bu metodoloji birçok çeşitleri odası tasarımı ve örnekleme dahil olmak üzere mevcuthacmi. Böyle bir varyasyon, şırınga ve toplama şişe örnekleri arasında aktarmak için kullanılan yöntem bulunmaktadır. Burada anlatılan teknik, ilk pozitif basıncı 5 şişe doldurulmadan önce numune ile toplama şişe temizler. Daha yaygın olarak kullanılan bir teknik, bir vakum pompası kullanılarak önceden tahliye edilmiş şişeler, şırıngalar örnekler transferidir ve yıkama olmadan olmayan tahliye şişelerin kullanımı da 8,17 bildirilmiştir. Yaklaşımların bir dizi var bir diğer önemli nokta veri analizi ve çalışma kapsamında sisteme en uygun akı modelinin seçiminde olduğunu. Burada açıklanan doğrusal regresyon yöntemi ek olarak, doğrusal olmayan model aynı zamanda daha uzun dağıtım kez kullanıldığında, özellikle de kullanılabilir. Bu modeller Hutchinson ve Mosier 18 tarafından geliştirilen algoritma ve türevlerini ,19,20 bunların, Wagner ve ark. 21&#39;de tanımlanan kuadratik prosedür ve sabit olmayan-includeLivingston ve ark 22 tarafından tarif devlet dağılır akı tahmincisi. Doğrusal olmayan akı modelini ayrıntılı bir tartışma için, Parkin et al. 12&#39;ye bakın ve Venterea et al 23. Statik odası yaklaşıma benzer yöntemler çeşitli yollarla örnekleme ve gaz kromatografisi şırınga için bir alternatif olarak Fourier transferi kızılötesi (FTIR) spektrometresi ile akış ölçüm sistemlerinin kullanımı yanı sıra, odasına kapanması ve örnekleme otomasyon içerir. Otomatik sistemler azaltılmış personel ile daha sık ölçüm sağlamak, aynı zamanda ek altyapı yatırımları gerektirir. Grace vd. 24 otomatik oda-tabanlı N 2 O ölçüm seçenekleri ve tradeoffs geniş bir özetini sunar. Yönetilen ve doğal sistemler manageme etkileri, süreç tabanlı modellerini bilgilendirmek anlamak için önemlidir hem de sera gazı akı Karakterizasyonunt uygulamaları ve azaltma stratejilerinin bilgilendirmek ve küresel muhasebe ve iklim değişikliği modelleme desteklemek. Bireysel çalışmalar yerel düzeyde bilgilendirici iken Böylece, çok fazla ek değer katkıda ve manzara ve atmosfer arasındaki gaz değişimi hakkında bilgi küresel bir vücuttan, çizim yoluyla elde edilir. Bu nedenle, bu veriler toplanmış ve daha geniş bilgi tabanı ile uzun ömürlü ve birlikte çalışabilirliği sağlayan bir şekilde rapor edilmesi, anahtarıdır. Bu ayrık çalışmaların ötesinde bulgular uzantıya izin veri kalitesinin yanı sıra, yardımcı önlemler ve meta kapsamlı raporlama toplanmasını sağlamak için en iyi uygulamaları aşağıdakileri içerir. Veri raporlama için mükemmel kurallar GRACEnet proje ve GRA&#39;dan 25 mevcuttur.

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.

Önceki statik odaları ile bir araştırma projesi başlamadan, bu genel iş akışını anlamak için önemlidir, ve siliko organizasyonu, saha ve laboratuar tabanlı elemanları (Şekil 1). Dikkatli deneysel tasarım ve sistem kalibrasyonu (Şekil 2) sağlanan, veri analizi genellikle nispeten basit olacaktır. Akış oranı bir sisteme uygun, önceden belirlenmiş bir akış modeli (Şekil 3) kullanılarak konsantrasyonu ile zaman regresyonu ile her bir bölme ve numune alma süresi belirlenir. Ancak, hatta en iyi uygulamaları takip zorluklar yaşanabilmektedir ve ham verilerin kalite kontrolü önemlidir. Örneğin, bir oda mühür veya sızdıran örnek şişeler yetmezliği anormal konsantrasyon değerlerine neden olabilir. Bunlar hazır CO 2 saat serisi genellikle özellikle FAYDALI olarak hizmet ile zaman serisi konsantrasyon araziler görsel muayene (Şekil 4), aracılığıyla tespit edilirnedeniyle bazen önemsiz, yakın algılama sınırı, ya da N 2 O veya CH 4 hatta negatif akıları göre CO 2 genellikle daha sağlam ve sürekli akı l göstergesi. Veri kalitesi onaylandıktan sonra, sonuçlar tedaviler arasında veya bir sezon kurs (Şekil 5) üzerinden gaz akı dinamikleri karşılaştırmak için kullanılabilir. May ve Haziran akı değerleri ve hata çubukları, görülebileceği gibi, akı mekansal heterojenlik neden değişim önemli olabilir, ve daha yüksek oranda akı üreten koşullar altında belirgin olabilir. Böyle bir değişkenlik olağandışı değildir, ve bu teknikle yeterli çoğaltma önemini vurguluyor. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig1highres.jpg" width="600" /> Şekil 1.. Akışı genel bakış., Bu protokolün çeşitli unsurları laboratuvarda, alanında, planlama aşamasında yürütülen olacak ve in siliko. Oklar odası tasarımı (ve inşaat gerekirse) ile başlayan, iş akışı sırasını gösterir ve veri analizi ile sonuçlandırılması. Alan numune alma ve analiz arasında birden fazla kutu / okları bir deney boyunca çoklu örnekleme tarihleri ​​olasılığını temsil eder. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52110/52110fig2highres.jpg" width="400" /> Şekil 2.. Örnek zamanlama. Aynı anda birden odadan örneklerinin toplanması için bir örnek zamanlama şeması. Odası numaraları ızgara içinde bütün dakikada listelenen örnekleme zamanları ile, üst sol ve zaman noktalarında belirtilmiştir. Bu örnekte, 36 dakika her biri (her bölmesi için bir) dört ayrı zaman serisi, bir dizi içindeki zaman noktaları arasında 12 dk aralığı ve bölmeler arasında 2 dakika yürüme süresi ile, 46 dakika süre zarfında gerçekleştirilmektedir. Bu varsayımsal Örneğin, sui36-dakikalık zaman serisi karlılığı önceden kalibrasyon tarafından belirlenir olurdu. Eşit aralıklı zamanlama gerekli değildir, ancak çoğu zaman örnekleme düzeni kolaylaştırır. Alternatif olarak, araştırmacılar ayrı ayrı örnekleme aralıklarını belirlemek için her örnekleme zaman noktası kaydedebilir. <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52110/52110fig3highres.jpg" width="600" /> N 2, 36 dk örnekleme dönemi boyunca dört kez ölçülür O konsantrasyonları oluşan Şekil 3.. Akı hesaplama. Tipik bir statik odası zaman serisi. Doğrusal regresyon gösterilir, eğimi akış hızı elde edilir. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52110/52110fig4highres.jpg" width="600" /> Numunelerin ancak farklı gazların aynı kümesinden Şekil 4. Kalite kontrol. Eşli zaman serisi WHI gösterilirch şişe kaçak görsel inceleme (kırmızı nokta) tarafından tespit edilmiştir. zamanla A) CO zamanla 2 konsantrasyonda. B) N 2 O konsantrasyonu. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/52110/52110fig5highres.jpg" width="600" /> Tek bir büyüme mevsimi boyunca bir tarım alanından Şekil 5.. Sentez sonuçları. N 2 O akı hızı. Flux değerleri dört nokta zaman serilerini kullanarak, altı odaları ortalamasını temsil etmektedir. Hata çubukları standart hatalarıdır.

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

Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

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

Statik Chambers kullanma Tarım Topraklarının Sera Gazı Flux Ölçümü

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

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

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Physics

Environment

Unit 1

The Kinetic Theory of Gases

SCIENTISTS IN ACTION

40.8K Görüntüleme.  University of Wisconsin-Madison. This article showcases the static chamber-based method for measurement of greenhouse gas flux from soil systems. With relatively modest infrastructure investments, measurements may be obtained from multiple treatments/locations and over timeframes ranging from hours to years.

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

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

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

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

Yüksek Verimli Mikroplate Tahliller kullanarak Waters, Topraklar ve tortulları Mikrobiyal Ekstrasellüler Enzim Aktivitesi Belirlenmesi

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

Çevre

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.

Kolorimetrik Algılama Paper-based<em&gt; Escherichia coli</em&gt;<em&gt; Salmonella</em&gt; Spp. Ve<em&gt; Listeria monocytogenes</em&gt; Tarım Su geniş hacimli

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.

Göl tortulları Laboratuvar belirlenen Fosfor Flux İç Fosfor Yükleniyor bir tedbir olarak

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.

H ölçümü<sub&gt; 2</sub&gt; Ham Petrol ve Gaz Kromatografisi kullanarak çok boyutlu Ham Petrol üst kısmında S, Dekanlar Switching ve Kükürt-seçici algılama

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.

Statik Manyetik Alanlar Kullanılarak Tarımsal İşletmelerin İlk Büyüme Oranı Geliştirme

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.

Sera Pamuk İki benekli Örümcek akarı Hasarın Uzaktan Algılama Değerlendirilmesi

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.

Su akışı ağırlıklı ve tarım kanallar üzerinden askıya alınan parçacıklar drenaj olaylar sırasında yakalama

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.

Değerlendirme metan ve azot oksit Cerayanlar Paddy alanından aracılığıyla statik Headspace içinde bitki bakımı Chambers kapalı

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.

Partikül büyüklüğü ve metan MPA'dan kapasite şeyl arasındaki ilişkinin deneysel çalışma

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 ...