Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

Simulere temperatur i et jordinkubasjonseksperiment

Published: October 28, 2022 doi: 10.3791/64081
Automatic Translation
1, 1, 1, 1,2, 1
1Department of Agricultural and Environmental Sciences, Tennessee State University, 2Department of Plant Biology and Microbiology, University of Oklahoma, Norman

Summary

Laboratoriejordoppvarmingseksperimenter bruker vanligvis to eller flere konstante temperaturer i flere kamre. Ved å presentere et sofistikert miljøkammer, gir vi en nøyaktig temperaturkontrollmetode for å etterligne størrelsen og amplituden til in situ jordtemperatur og forbedre den eksperimentelle utformingen av jordinkubasjonsstudier.

Abstract

Studien av oppvarmingspåvirkning på jord krever en realistisk og nøyaktig representasjon av temperaturen. I laboratorieinkubasjonsstudier har en allment vedtatt metode vært å gjengi konstante temperaturer i flere kamre, og via sammenligninger av jordresponser mellom lav- og høytemperaturkamre, for å utlede oppvarmingseffekten på jordendringer. Imidlertid klarte ikke denne ofte brukte metoden å etterligne både størrelsen og amplituden til faktiske temperaturer som observert i feltforhold, og dermed potensielt undergrave gyldigheten av slike studier. Med sofistikerte miljøkamre som blir stadig mer tilgjengelige, er det viktig å undersøke alternative metoder for temperaturkontroll for jordinkubasjonsforskning. Denne protokollen vil introdusere et toppmoderne miljøkammer og demonstrere både konvensjonelle og nye metoder for temperaturkontroll for å forbedre eksperimentell utforming av jordinkubasjon. Protokollen består hovedsakelig av fire trinn: temperaturovervåking og programmering, jordsamling, laboratorieinkubasjon og sammenligning av oppvarmingseffekt. Et eksempel vil bli presentert for å demonstrere forskjellige metoder for temperaturkontroll og de resulterende kontrasterende oppvarmingsscenariene; det vil si en konstant temperaturdesign referert til som trinnvis oppvarming (SW) og simulert in situ temperaturdesign som gradvis oppvarming (GW), samt deres effekter på jordånding, mikrobiell biomasse og ekstracellulære enzymaktiviteter. I tillegg presenterer vi en strategi for å diversifisere temperaturendringsscenarier for å møte spesifikke forskningsbehov for klimaendringer (f.eks. Ekstrem varme). Temperaturkontrollprotokollen og de anbefalte godt skreddersydde og diversifiserte temperaturendringsscenariene vil hjelpe forskere med å etablere pålitelige og realistiske jordinkubasjonseksperimenter i laboratoriet.

Introduction

Den globale overflatetemperaturen forventes å øke i dette århundret med 1,8-6,4 °C 1,2. Global oppvarming kan øke CO 2-fluksen fra jord til atmosfæren, noe som resulterer i positiv tilbakemelding med oppvarming 3,4,5,6. Fordi mikrobielle samfunn spiller en kritisk rolle i å regulere jordens respiratoriske responser på oppvarming7,8, har endringene i mikrobiell respirasjon og de underliggende mikrobielle mekanismene med oppvarming vært et forskningsfokus. Selv om jordoppvarmingseksperimenter utplassert i felttilstanden, via en varmekabel9 og et åpent toppkammer10, var fordelaktige for å fange naturlige jordegenskaper som temperatur11, har de høye kostnadene for installasjon og vedlikehold begrenset applikasjonen. Alternativt er jordinkubasjonseksperimenter utsatt for forskjellige temperaturer et gunstig valg. Den primære fordelen med jordinkubasjon i et laboratorium er at de velkontrollerte miljøforholdene (f.eks. Temperatur) er i stand til å løsne enfaktoreffekten fra andre forstyrrende faktorer i en felteksperimentell innstilling12,13. Til tross for forskjeller mellom vekstkammer og felteksperimenter (f.eks. Plantevekst), er oversettelse fra laboratorieresultater til feltet lett tilgjengelig14. Inkubering av jordprøver i en laboratorieinnstilling kan bidra til å forbedre vår mekanistiske forståelse av jordrespons på oppvarming15.

Vår litteraturgjennomgang identifiserte flere temperaturkontrollmetoder og følgelig distinkte temperaturendringsmoduser i tidligere jordinkubasjonsstudier (tabell 1). For det første er instrumenter som brukes til å kontrollere temperaturen for det meste gjennom en inkubator, vekstkammer, vannbad og i sjeldne tilfeller varmekabel. Gitt disse instrumentene er det generert tre typiske temperaturendringsmønstre (figur 1). Disse inkluderer den mest implementerte modusen, konstant temperatur (CT), lineær endring (LC) med en ikke-null konstant temperaturendringshastighet og ikke-lineær endring (NC) kjennetegnet med en daglig type temperatur. For et tilfelle av CT-mønster kan temperaturen variere i størrelse over tid, selv om konstant temperatur forblir i en viss tidsperiode under inkubasjonen (figur 1B). For LC kan temperaturendringen variere i forskjellige studier med mer enn to størrelsesordener (f.eks. 0,1 °C/dag vs. 3,3 °C/t; Tabell 1); For NC-tilfeller var de fleste avhengige av den iboende kapasiteten til instrumentene som ble brukt, og førte dermed til forskjellige moduser. Til tross for at en type daglig temperaturendring ble hevdet gjennom en varmekabel eller inkubator16,17; Kammertemperaturene i disse forsøkene ble imidlertid ikke validert. Andre store gjennomgangsresultater i tabell 1 inkluderer inkubasjonstemperaturen på 0-40 °C, med de fleste mellom 5-25 °C; Varigheten av forsøkene varierte fra noen få timer (<1 dag) til nesten 2 år (~ 725 dager). Også jord utsatt for inkubasjoner ble samlet inn fra skog, gressletter og avlinger økosystemer, med dominerende mineralhorisont, organisk horisont og til og med forurenset jord, som hovedsakelig ligger i USA, Kina og Europa (tabell 1).

Gitt de tre store temperaturendringsmodusene, ble flere forskjellige oppvarmingsscenarier oppnådd i de tidligere studiene oppsummert i tabell 2. De inkluderer trinnvis oppvarming (SW), SW med varierende størrelse (SWv), gradvis oppvarming lineært (GWl), gradvis oppvarming nonlinearly (GWn) og gradvis oppvarming diurnally (GWd).

Oppsummert fanget tidligere jordinkubasjoner vanligvis den gjennomsnittlige luft- eller jordtemperaturen på et sted. I mange tilfeller, som vist i tabell 1, ble inkubatorer eller kamre manuelt programmert ved en fast temperatur, men ute av stand til automatisk å justere temperaturen etter ønske, uten evne til å kontrollere modus og hastighet for temperaturendring med tiden (Eq. 1), og dermed føre til vanskeligheter med å etterligne døgntemperaturen i den lokale jorda. På den annen side, selv om vi ble forsøkt i to eksperimenter16,17, identifiserte vi ingen studier som eksplisitt imiterte gradvis oppvarming diurnalt (GWd) i deres inkubasjonseksperimenter (tabell 1). Basert på litteraturgjennomgangen ligger det største hinderet i dårlig eksperimentell design, spesielt mangler et sofistikert instrument som muliggjør implementering og validering av daglige eller andre gradvise oppvarmingsscenarier.

Equation 1(Eq. 1)

Hvor ΔT er mengden temperaturendring, m er modusen for temperaturendring, r er hastigheten på temperaturendringen, og t er varigheten av endringen.

For å forbedre den eksperimentelle strengheten i jordinkubasjon, presenteres en nøyaktig og sofistikert temperaturkontrollmetode i denne studien. Ved å vedta et toppmoderne miljøkammer, stadig mer tilgjengelig og økonomisk levedyktig, skal den nye utformingen ikke bare muliggjøre nøyaktig simulering av in situ jordtemperatur (f.eks. Daglig mønster), men også, ved å ta hensyn til mulige ekstreme temperaturendringer, gi en pålitelig måte å minimere artefaktene av instrumentell skjevhet. Den nåværende jordinkubasjonsdesignen skal hjelpe forskere til å identifisere optimale strategier som oppfyller deres inkubasjons- og forskningsbehov. Det overordnede målet med denne metoden er å presentere jordbiogeokjemikere med en svært operativ tilnærming til reform av jordinkubasjonsdesign.

Protocol

1. Temperaturovervåking og programmering

  1. Identifiser en prøvetakingssone innenfor et forskningsplott. Installer en eller noen få automatiske temperaturprober i jord på 10 cm dybde. Koble værstasjonen til en datamaskin via dataoverføringskabelen og åpne programvaren på datamaskinen.
  2. Klikk på Launch/ Properties verktøylinjeknappen for å konfigurere loggeren for de eksterne sensorene som brukes.
  3. På Egenskaper-skjermen angir du logger-/stasjonsnavnet (dvs. jordinkubasjon exp.) og datainnsamlingsintervallet (dvs. 60 min). Klikk deretter Aktivert på Egenskaper-skjermen på de eksterne sensorportene som brukes, og velg sensoren/enheten fra rullegardinknappen for hver sensorport (dvs. port A; "Aktivert": Temperatur °C). Til slutt klikker du på OK for å lagre innstillingene.
  4. Overvåk sondenes avlesning ukentlig for å unngå funksjonsfeil og last ned datasettet en gang i måneden. Få en komplett rekord i flere måneder som dekker vekstsesongen (dvs. april til september).
  5. Utfør dataanalyse av temperaturpostene. Oppnå gjennomsnittlig timetemperatur i vekstsesongen ved å beregne gjennomsnittet av alle observasjoner.
    1. Oppnå gjennomsnittstemperaturen for hver time på daglig basis ved å gjennomsnittlig temperaturer på samme time over alle dager i vekstsesongen.
  6. I det sofistikerte kammeret starter du programvaren og klikker på Profil-knappen på hovedmenyskjermen for å opprette en ny fil. I filnavnets inndatalinje skriver du inn "SW low". Ved å klikke på alternativet Øyeblikkelig endring , skriv inn 15.9 ° C som en starttemperatur som oppnådd i trinn 1.5, og skriv inn 2 på Minutter-raden for å opprettholde temperaturen i 2 minutter og klikk på Ferdig-knappen . Deretter, under alternativet Rampetid , angir du 15,9 °C som målsettpunkt, og på Timer-raden taster du inn 850 timer for å opprettholde temperaturen. Fianlly, klikk på Ferdig knapp.
    1. Gjenta trinnet ovenfor i det andre kammeret ved å legge til 5 °C i hver temperaturnode og opprett et nytt filnavn "SW high".
    2. Gjenta trinn 1.4 i det tredje kammeret ved å tilsette ytterligere 23 trinn tilsvarende 23 observerte jordtemperaturer per time som oppnådd i trinn 1.5.1. På det siste trinnet, kalt JUMP, sett 42 gjentatte løkker (Jump Count 42). Dette fører til scenariet med gradvis oppvarming eller GW lav.
    3. Gjenta trinnet ovenfor i det fjerde kammeret med 5 °C tilsatt hver temperaturnode. Dette vil tillate en simulering av varierende temperaturer i 42 dager ved et høyere temperaturnivå (dvs. GW høy).
  7. Utfør en foreløpig løp i 24 timer og send ut temperaturene som er registrert av de fire kamrene. Plott temperaturene registrert av kamrene mot de som er programmert (figur 2A-D).
    1. Hvis temperaturene oppnådd i kammeret samsvarer med temperaturene som programmert av en temperaturforskjell <0,1 ° C i løpet av 24 timer (figur 2A, B, E, F), er kamrene egnet for jordinkubasjonseksperimentet.
    2. Hvis kriteriene ikke ble oppfylt i noen av disse kamrene, gjenta en annen 24 timers test eller søk et nytt kammer.

2. Jordinnsamling og homogenisering

  1. I nærheten av temperatursondeområdet, samle fem jordprøver på 0-20 cm dybde og legg dem i en plastpose etter å ha fjernet overflatekulllaget.
  2. Bland prøven grundig ved å vri, trykke og blande materialene i posen til ingen individuell jordprøve er synlig.
  3. Oppbevar prøvene i en kjøler fylt med ispakker og transporter prøvene til laboratoriet umiddelbart.
  4. Fjern røttene i hver kjerne, sil den gjennom en jordsikt på 2 mm, og bland og homogeniser prøven grundig før følgende analyse.

3. Inkubasjon av laboratoriet

  1. Før inkubasjon skal du veie 10,0 g frisk jord, ovnstørke den i 24 timer ved 105 °C og veie den tørre jorda. Utlede forskjellen mellom ferske og tørre jordprøver og beregne forholdet mellom forskjell over tørr jordvekt for å bestemme jordfuktighetsinnholdet i et regneark.
  2. Bruk det avledede fuktighetsinnholdet til å beregne jordens mikrobielle biomassekarbon (MBC), ekstracellulære enzymaktivitet (EEA) og jordens heterotrofe respirasjon som beskrevet i trinnene nedenfor. Disse dataene vil bidra til å forstå behandlingseffektene på jordrespirasjon og de underliggende mikrobielle mekanismene.
  3. Før inkubasjon, veie feltet fuktig jord subsample (10 g) og kvantifisere jorda MBC ved kloroform fumigation-K2SO4 ekstraksjon og kalium persulfat fordøyelsesmetoder18.
  4. Før inkubasjon, veie subsample av felt fuktig jord (1,0 g) og måle jord hydrolytisk og oksidativ EEA19.
  5. Vei 16 felt fuktig jord subsamples (15,0 g tilsvarer tørrvekt) i 16 polyvinylklorid (PVC) kjerner (5 cm diameter, 7,5 cm høy) forseglet med glassfiberpapir på bunnen.
  6. Plasser PVC-kjernene i Mason-krukker (~ 1 L) foret med en seng av glassperler for å sikre at kjernene ikke absorberer fuktighet.
  7. Plasser fire krukker i hvert av de fire kamrene som beskrevet i trinn 1.4. Slå på kamrene og start programmet samtidig i fire kamre.
  8. Under inkubasjonen, på 2 timer, dag 1, 2, 7, 14, 21, 28, 35 og 42, ta alle krukkene i hvert av fire kamre og bruk en bærbar CO 2-gassanalysator for å måle jordrespirasjonshastigheten (Rs) ved å sette analysatorens krage til toppen av hver krukke.
  9. Samle destruktivt alle krukker på slutten av inkubasjonen (dvs. dag 42) og kvantifiser jord MBC som beskrevet i trinn 3.3.
  10. Samle destruktivt alle krukker på slutten av inkubasjonen (dvs. dag 42) og kvantifiser jordenzymaktivitet som beskrevet i trinn 3.4.

4. Sammenligning av oppvarmingseffekt

  1. Ved å anta en konstant respirasjonsfrekvens (Rs) mellom to påfølgende samlinger, bruk respirasjonsfrekvensen ganger varigheten for å utlede den kumulative respirasjonen (Rc).
  2. Gjennomføre en treveis repetert variansanalyse (ANOVA) for å teste de viktigste og interaktive effektene av tid, temperatur (oppvarming) og temperaturmodus (oppvarmingsscenario) på Rs og Rc. I tillegg gjennomføre en toveis ANOVA for å teste oppvarmings- og oppvarmingsscenarioeffekter på MBC og EEA.

Representative Results

De utvalgte toppmoderne kamrene replikerte måltemperaturen med høy presisjon (figur 2A, B, E, F) og oppfylte det tekniske kravet til inkubasjonseksperimentet. Gitt enkel bruk og drift, betydde dette teknikken for å forbedre temperatursimuleringen i jordoppvarmingsstudier og i andre applikasjoner som plantestudier. Prosedyren har blitt brukt i vår siste casestudie basert på en switchgrass cropland i Middle-Tennessee.

Forskningsresultater viste at i forhold til kontrollbehandling førte oppvarming til betydelig større respiratoriske tap (Rs og R c) i begge oppvarmingsscenarier (SW og GW), og GW doblet oppvarmingsindusert respiratorisk tap (Rc) i forhold til SW, 81% mot 40% (figur 3). På dag 42 var MBC og EEA også signifikant forskjellige mellom SW og GW, slik at MBC var høyere i SW enn i GW (69% vs. 38%; Figur 4) og glykosidaser og peroksidase (f.eks. AG, BG, BX, CBH, NAG, AP, LAP) var signifikant høyere i GW enn i SW-scenarier (figur 5).

Figure 1
Figur 1: Illustrasjonen av temperaturendringsmodus i et jordoppvarmingseksperiment som konseptualisert fra tabell 1. (A) Konstant temperatur (CT) vedtatt av de fleste studier. (B) Konstant temperatur med varierende størrelse (CTv). (C,D) Lineær endring (LC) med positive og negative rater. (E,F) Ikke-lineær forandring (NC) med uregelmessig mønster og døgnmønster. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 2
Figur 2: Temperatur målrettet via programmering og kammertemperatur i løpet av en 24-timers testperiode. (A,B) Måltemperatur (grå linje) og kammertemperaturregistreringer (stiplet linje) under kontroll og oppvarmingsbehandling av trinnvis oppvarming (SW); (C,D) Måltemperatur (grå linje) og kammertemperaturrekorder (stiplet linje) under kontroll og oppvarmingsbehandlinger av gradvis oppvarming (GW); (E, F) Temperaturforskjellen avledet for poster i panel C og D. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 3
Figur 3: Gjennomsnittlig (± SE) kumulativ jordrespirasjonshastighet (Rc, μg CO2-C · gjord-1) under kontroll (hul) og oppvarming (mørk) behandlinger i SW og GW i et 42-dagers jordinkubasjonseksperiment. Innfeltene viser jordrespirasjonshastigheter (R s, μg CO2-C·h-1·g jord-1) anvendt for å estimere kumulativ respirasjon, forutsatt at Rs var konstant til følgende måling. (A) Trinnvis oppvarming (SW) og (B) gradvis oppvarming (GW). N = 4 i hver samling. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 4
Figur 4: Gjennomsnittlig (± SE) MBC under kontroll og oppvarmingsbehandlinger i SW og GW i et 42-dagers jordinkubasjonseksperiment. MBC = mikrobiell biomasse karbon; N = 4 i hver samling. S betegner signifikant effekt av oppvarmingsscenario (SW vs. GW), på p < 0,05, basert på et treveis gjentatt tiltak ANOVA. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Figure 5
Figur 5: Gjennomsnittlige (± SE) glykosidaser og peroksidase (μmolaktivitet h-1·gsoil-1) under kontroll og oppvarmingsbehandlinger i SW og GW i et 42-dagers inkubasjonseksperiment. BX =β1,4-xylosidase; AP = Syre fosfatase; LAP = Leucin aminopeptidase; NAG =β-1,4-N-acetyl-glukosaminidase; OKSE = Oksidative enzymer; PHO = Fenoloksidase; PER = Peroksidase. N = 4 i hver samling. S angir signifikant effekt av oppvarmingsscenario (SW vs. GW), på p < 0,05, basert på et treveis gjentatt tiltak ANOVA. Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.

Tabell 1: Litteraturgjennomgang av temperaturkontrollmetoder og temperaturendringsmoduser i jordinkubasjonsstudier 12,13,16,17,20,21,22,23,24,25,2 6,27,28,29, 30,31,32,
33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50, 51,
52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62.
Totalt ble 46 studier inkludert i oversikten. Klikk her for å laste ned denne tabellen.

Tabell 2: Store temperaturendringsmoduser og tilhørende oppvarmingsscenarioer basert på en litteraturgjennomgang (tabell 1). Fem moduser og scenarier ble etablert for å representere et bredt spekter av mulige temperaturendringer og oppvarmingsforhold. Klikk her for å laste ned denne tabellen.

Discussion

Metoden for konstant temperaturkontroll har blitt brukt mye (tabell 1). Imidlertid simulerer størrelsen og tidsmønsteret av temperatur implementert i disse prosedyrene dårlig jordtemperatur observert i felttilstanden. Til tross for den nye innsatsen som etterlignet det daglige mønsteret tidligere, var slike studier knappe og klarte ikke å avklare utstyret og prosedyren; de validerte heller ikke temperatursimuleringen med hensyn til nøyaktighet og pålitelighet16,17. Ettersom samfunnet forsøkte å forbedre sin forståelse av jordoppvarmingsresponser, er det viktig å optimalisere jordinkubasjonsprosedyren med realistisk temperatur og gjennomførbar kontroll. Likevel er slike nye metoder ikke utviklet, og dermed er en standardmetode for fremtidige inkubasjonseksperimenter fortsatt utenfor rekkevidde. I lys av den økende kompleksiteten av global temperaturendring i størrelse, amplitude, sesongmessighet, varighet og ekstremitet, er en omfattende prosedyre i høy etterspørsel.

Her ble en metode for å manipulere en daglig temperaturendringsprosedyre presentert, avhengig av det sofistikerte kammeret, for å tilby kapasiteten til å etablere konstant, lineær og ikke-lineær temperaturendring og deretter ulike oppvarmingsscenarier for å møte fremtidige forskningsbehov. Det er fire kritiske trinn i protokollen. Den første er å bestemme jordtemperaturen i felttilstanden. Fordi jordtype og dybde av interesse samt arealbrukstype kan variere fra en studie til en annen, bør antall temperaturprober som trengs for det spesifikke forskningsstedet endres for å passe best mulig til de faktiske forholdene så mye som mulig. Generelt skal jorddybde for temperaturprober dekke de fleste forskningsbehov ved 0-20 cm, og antall sonder som representerer jordtemperaturen bør begrenses til en til tre. Nøkkelen er å oppnå en langsiktig kontinuerlig og påfølgende temperaturrekord på minst ett typisk jordsted.

Det andre kritiske trinnet er å sette opp programmet for å oppnå den målrettede temperaturstørrelsen og mønsteret i kammeret. På grunn av kammerets høye følsomhet og nøyaktighet (figur 4), er det mulig å programmere for en nøyaktig representasjon av temperatur som observert i felttilstanden. Selv om den nåværende protokollen bare presenterte den observerte timetemperaturen som målrettet i kammeret, kan en hyppigere jordtemperaturovervåking, for eksempel 30 min, 15 minutter eller enda kortere, oppnås gjennom denne prosedyren. Likevel må en test av mål- og kammertemperaturene utføres over 24 timer, og før forsøket må testresultatene oppfylle kriteriene på mindre enn 0,1 °C mellom mål- og kammertemperaturene til enhver tid. Jo hyppigere temperaturobservasjonen velges for å simulere, jo flere trinn er nødvendig for å sette opp programmet i kammeret før eksperimentet.

Det tredje kritiske trinnet er å gjennomføre inkubasjonen selv. For å redusere påvirkningen av jordens heterogeniteter63 er homogenisering av jordprøver nøkkelen, og minst tre replikasjoner for hver behandling anbefales. Før inkubasjon er det nødvendig med en pre-inkubasjonsbehandling, og den nåværende prosedyren kan lette forbehandling ved å programmere temperatur og varighet før den offisielle starten av forsøket. Dette er en fordel for å redusere den eksperimentelle forstyrrelsen og orkestrere hele inkubasjonen sømløst. Det siste kritiske trinnet er å inkludere både konstant temperatur og varierende temperaturbehandlinger, slik at en sammenligning kan gjøres med hensyn til jordoppvarmingsresponsene.

Denne protokollen kan enkelt endres slik at man kan manipulere størrelsen, amplituden og varigheten av temperaturendringen. For eksempel kan ekstreme temperaturer under en varmebølge om sommeren og plutselig frost tidlig på våren på grunn av klimaendringer, representeres ved hjelp av denne prosedyren, i tillegg til dens evne til å redegjøre for deres varierende varighet og intensitet. Ved å simulere de vanlige og uregelmessige temperaturene i kombinasjon kan man også simulere langsiktige komplekse temperaturendringseffekter som anslått i fremtiden. Som oppsummert i tabell 2, kan de oppvarmingsscenariene som er studert i mange forskjellige studier, oppnås samlet i en studie. Denne protokollen forventes å gi en sofistikert metode for å simulere temperatur i jordinkubasjonsstudier. Med håp om en bred anvendelse vil vedtakelsen av denne protokollen bidra til å identifisere eller validere en mer nøyaktig metode for fremtidige jordoppvarmingsstudier basert på laboratorieinkubasjon.

En viktig begrensning ved prosedyren er at kammeret som brukes i den nåværende protokollen har et relativt lite volum, og dermed bare har plass til ni inkubasjonskrukker i hvert kammer. Selv om en mindre krukke vil øke kapasiteten til kammeret, anbefales et stort volum kammer. En ny modell (f.eks. TestEquity 1007) vil tilby åtte ganger mer kapasitet og anbefales derfor for storskala eksperimenter. Til tross for forbedring av temperaturkontrollprosedyren i jordinkubasjoner, vil de potensielle komplikasjonene med fuktighet og jordhomogenisering ikke lindres ved å vedta gjeldende protokoll.

Vi demonstrerer betydelige fordeler med den sofistikerte temperaturkontrollprosedyren. Det gir en pålitelig og rimelig temperaturkontrollstrategi for å oppnå nøyaktig temperatursimulering og tilbyr en mulig måte å forbedre jordinkubasjonseksperimentet som kreves for en bedre forståelse av jordoppvarmingsresponser. Selv om den konstante temperaturkontrollen er allment akseptert og logistisk enkel å betjene, kan artefaktene med langvarig konstant temperatur på jordmikrobielle samfunn avlede innsatsen for å fange de ekte jordresponsene. De andre rapporterte laboratorieoppvarmingsmetodene er i stor grad mindre kontrollerbare og replikerbare. Den nåværende protokollen er overlegen på grunn av sin enkle betjening, høy nøyaktighet og replikerbarhet av temperatursimulering, eksplisitt programmering og kapasitet til å kombinere ulike temperaturendringsscenarier i et enkelt eksperiment. Muligheten for temperaturkontroll med høy nøyaktighet vil tillate forskere å utforske ulike temperaturendringsscenarier.

Disclosures

Forfatteren har ingenting å avsløre.

Acknowledgments

Finansieringskilder som brukes til å støtte forskningen inkluderer en US National Science Foundation (NSF) HBCU-EiR (nr. 1900885), en US Department of Agriculture (USDA) Agricultural Research Service (ARS) 1890-tallet Faculty Research Sabbatical Program (nr. 58-3098-9-005), et USDA NIFA-stipend (nr. 2021-67020-34933), og et USDA Evans-Allen Grant (nr. 1017802). Vi takker hjelp mottatt fra ansatte ved TSUs Main Campus Agriculture Research and Extension Center (AREC) i Nashville, Tennessee.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
10 mL-Syringe Fisher Scientific 14-826-13 for soil respiration measurement
Composer Software TestEquity Model #107 for incubation temperature setup
Environmental chamber TestEquity Model #107 for soil incubation
Environmental gas analyzer PP Systems EGM5 for soil respiration measurement
Filter paper Fisher Scientific 1005-125 for soil incubation
Mason jar Ball 15381-3 for soil incubation
Oven Fisher Scientific 15-103-0520 for soil moisture measurement
Plastic Zipper Seal Storage Bag Fisher Scientific 09-800-16 for soil collection
Plate reader Molecular devices FilterMax F5 for soil extracellular enzyme analysis
R Software The R Foundation R version 4.1.3 (2022-03-10) For statistical computing
Refrigerator/Freezer Fisher Scientific 13-991-898 for soil storation
Screwdriver Fisher Scientific 19-313-447 for soil collection
Sharpie Fisher Scientific 50-111-3135 for soil collection
Sieve Fisher Scientific 04-881G  for sieving soil sample
Silicone Septa Duran Wheaton kimble 224100-070 for mason jars used for soil incubation
Soil auger AMS 350.05 for soil collection
SpecWare Software Spectrum Technologies WatchDog E2700 (3340WD2) for temperature collection interval setup
Temperature probe Spectrum Technologies WatchDog E2700 (3340WD2) for soil temperature measurements
TOC/TN analyzer Shimadzu TOC-L series for soil microbial biomass analysis

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Chatterjee, D., Saha, S. Response of Soil Properties and Soil Microbial Communities to the Projected Climate Change. Advances in Crop Environment Interaction. Bal, S., Mukherjee, J., Choudhury, B., Dhawan, A. , Springer. Singapore. 87-136 (2018).
  2. Feral, J. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate. Pachauri, R. K., Meyer, L. A. , IPCC. Geneva, Switzerland. 151 (2014).
  3. Davidson, E. A. Carbon dioxide loss from tropical soils increases on warming. Nature. 584 (7820), 198-199 (2020).
  4. Davidson, E. A., Janssens, I. A. Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change. Nature. 440 (7081), 165-173 (2006).
  5. Van Gestel, N., et al. Predicting soil carbon loss with warming. Nature. 554 (7693), 4-5 (2018).
  6. Tarnocai, C., et al. Soil organic carbon pools in the northern circumpolar permafrost region. Global Biogeochemical Cycles. 23 (2), 2023 (2009).
  7. Allison, S. D., Treseder, K. K. Warming and drying suppress microbial activity and carbon cycling in boreal forest soils. Global Change Biology. 14 (12), 2898-2909 (2008).
  8. Allison, S. D., Wallenstein, M. D., Bradford, M. A. Soil-carbon response to warming dependent on microbial physiology. Nature Geoscience. 3 (5), 336-340 (2010).
  9. Melillo, J. M., et al. Soil warming, carbon-nitrogen interactions, and forest carbon budgets. Proceedings of the National Academy of Sciences. 108 (23), 9508-9512 (2011).
  10. Pelini, S. L., et al. Heating up the forest: open-top chamber warming manipulation of arthropod communities at Harvard and Duke Forests. Methods in Ecology and Evolution. 2 (5), 534-540 (2011).
  11. Hamdi, S., Moyano, F., Sall, S., Bernoux, M., Chevallier, T. Synthesis analysis of the temperature sensitivity of soil respiration from laboratory studies in relation to incubation methods and soil conditions. Soil Biology and Biochemistry. 58, 115-126 (2013).
  12. Benton, T. G., Solan, M., Travis, J. M., Sait, S. M. Microcosm experiments can inform global ecological problems. Trends in Ecology & Evolution. 22 (10), 516-521 (2007).
  13. Schädel, C., et al. Decomposability of soil organic matter over time: the Soil Incubation Database (SIDb, version 1.0) and guidance for incubation procedures. Earth System Science Data. 12 (3), 1511-1524 (2020).
  14. Poorter, H., et al. Pampered inside, pestered outside? Differences and similarities between plants growing in controlled conditions and in the field. New Phytologist. 212 (4), 838-855 (2016).
  15. Jian, S., et al. Multi-year incubation experiments boost confidence in model projections of long-term soil carbon dynamics. Nature Communications. 11 (1), 5864 (2020).
  16. Zhu, B., Cheng, W. Constant and diurnally-varying temperature regimes lead to different temperature sensitivities of soil organic carbon decomposition. Soil Biology and Biochemistry. 43 (4), 866-869 (2011).
  17. Whitby, T. G., Madritch, M. D. Native temperature regime influences soil response to simulated warming. Soil Biology and Biochemistry. 60, 202-209 (2013).
  18. Brookes, P. C., Landman, A., Pruden, G., Jenkinson, D. S. Chloroform fumigation and the release of soil nitrogen: A rapid direct extraction method to measure microbial biomass nitrogen in soil. Soil Biology and Biochemistry. 17 (6), 837-842 (1985).
  19. Saiya-Cork, K., Sinsabaugh, R., Zak, D. The effects of long term nitrogen deposition on extracellular enzyme activity in an Acer saccharum forest soil. Soil Biology and Biochemistry. 34 (9), 1309-1315 (2002).
  20. Adekanmbi, A. A., Shu, X., Zhou, Y., Shaw, L. J., Sizmur, T. Legacy effect of constant and diurnally oscillating temperatures on soil respiration and microbial community structure. bioRxiv. , (2021).
  21. Akbari, A., Ghoshal, S. Effects of diurnal temperature variation on microbial community and petroleum hydrocarbon biodegradation in contaminated soils from a sub-Arctic site. Environmental Microbiology. 17 (12), 4916-4928 (2015).
  22. Bai, Z., et al. Shifts in microbial trophic strategy explain different temperature sensitivity of CO2 flux under constant and diurnally varying temperature regimes. FEMS Microbiology Ecology. 93 (5), (2017).
  23. Bao, X., et al. Effects of soil temperature and moisture on soil respiration on the Tibetan plateau. PLoS One. 11 (10), 0165212 (2016).
  24. Chang, X., et al. Temperature and moisture effects on soil respiration in alpine grasslands. Soil science. 177 (9), 554-560 (2012).
  25. Chen, X., et al. Evaluating the impacts of incubation procedures on estimated Q10 values of soil respiration. Soil Biology and Biochemistry. 42 (12), 2282-2288 (2010).
  26. Conant, R. T., Dalla-Betta, P., Klopatek, C. C., Klopatek, J. M. Controls on soil respiration in semiarid soils. Soil Biology and Biochemistry. 36 (6), 945-951 (2004).
  27. Conant, R. T., et al. Sensitivity of organic matter decomposition to warming varies with its quality. Global Change Biology. 14 (4), 868-877 (2008).
  28. Ding, J., et al. Linking temperature sensitivity of soil CO2 release to substrate, environmental, and microbial properties across alpine ecosystems. Global Biogeochemical Cycles. 30 (9), 1310-1323 (2016).
  29. En, C., Al-Kaisi, M. M., Liange, W., Changhuan, D., Deti, X. Soil organic carbon mineralization as affected by cyclical temperature fluctuations in a karst region of southwestern China. Pedosphere. 25 (4), 512-523 (2015).
  30. Fang, C., Moncrieff, J. The dependence of soil CO2 efflux on temperature. Soil Biology and Biochemistry. 33 (2), 155-165 (2001).
  31. Fierer, N., Colman, B. P., Schimel, J. P., Jackson, R. B. Predicting the temperature dependence of microbial respiration in soil: A continental-scale analysis. Global Biogeochemical Cycles. 20 (3), 3026 (2006).
  32. Guntinas, M., Gil-Sotres, F., Leiros, M., Trasar-Cepeda, C. Sensitivity of soil respiration to moisture and temperature. Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 13 (2), 445-461 (2013).
  33. Kittredge, H. A., Cannone, T., Funk, J., Chapman, S. K. Soil respiration and extracellular enzyme production respond differently across seasons to elevated temperatures. Plant and Soil. 425 (1), 351-361 (2018).
  34. Knorr, W., Prentice, I. C., House, J., Holland, E. Long-term sensitivity of soil carbon turnover to warming. Nature. 433 (7023), 298-301 (2005).
  35. Lefevre, R., et al. Higher temperature sensitivity for stable than for labile soil organic carbon-Evidence from incubations of long-term bare fallow soils. Global Change Biology. 20 (2), 633-640 (2014).
  36. Li, J., et al. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology and Biochemistry. 106, 18-27 (2017).
  37. Li, J., et al. Biogeographic variation in temperature sensitivity of decomposition in forest soils. Global Change Biology. 26 (3), 1873-1885 (2020).
  38. Li, J., et al. Rising temperature may trigger deep soil carbon loss across forest ecosystems. Advanced Science. 7 (19), 2001242 (2020).
  39. Liang, J., et al. Methods for estimating temperature sensitivity of soil organic matter based on incubation data: A comparative evaluation. Soil Biology and Biochemistry. 80, 127-135 (2015).
  40. Lin, J., Zhu, B., Cheng, W. Decadally cycling soil carbon is more sensitive to warming than faster-cycling soil carbon. Global Change Biology. 21 (12), 4602-4612 (2015).
  41. Liu, H., et al. Differential response of soil respiration to nitrogen and phosphorus addition in a highly phosphorus-limited subtropical forest, China. Forest Ecology and Management. 448, 499-508 (2019).
  42. Liu, H. S., et al. Respiratory substrate availability plays a crucial role in the response of soil respiration to environmental factors. Applied Soil Ecology. 32 (3), 284-292 (2006).
  43. Liu, Y., et al. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology and Biochemistry. 138, 107596 (2019).
  44. Meyer, N., Welp, G., Amelung, W. The temperature sensitivity (Q10) of soil respiration: Controlling factors and spatial prediction at regional scale based on environmental soil classes. Global Biogeochemical Cycles. 32 (2), 306-323 (2018).
  45. Mikan, C. J., Schimel, J. P., Doyle, A. P. Temperature controls of microbial respiration in arctic tundra soils above and below freezing. Soil Biology and Biochemistry. 34 (11), 1785-1795 (2002).
  46. Podrebarac, F. A., Laganière, J., Billings, S. A., Edwards, K. A., Ziegler, S. E. Soils isolated during incubation underestimate temperature sensitivity of respiration and its response to climate history. Soil Biology and Biochemistry. 93, 60-68 (2016).
  47. Quan, Q., et al. type affects the coupled relationships of soil C and N mineralization in the temperate forests of northern China. Scientific Reports. 4 (1), 6584 (2014).
  48. Robinson, J., et al. Rapid laboratory measurement of the temperature dependence of soil respiration and application to changes in three diverse soils through the year. Biogeochemistry. 133 (1), 101-112 (2017).
  49. Sierra, C. A., Trumbore, S. E., Davidson, E. A., Vicca, S., Janssens, I. Sensitivity of decomposition rates of soil organic matter with respect to simultaneous changes in temperature and moisture. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 7 (1), 335-356 (2015).
  50. Sihi, D., Inglett, P. W., Gerber, S., Inglett, K. S. Rate of warming affects temperature sensitivity of anaerobic peat decomposition and greenhouse gas production. Global Change Biology. 24 (1), 259-274 (2018).
  51. Sihi, D., Inglett, P. W., Inglett, K. S. Warming rate drives microbial nutrient demand and enzyme expression during peat decomposition. Geoderma. 336, 12-21 (2019).
  52. Subke, J. -A., Bahn, M. On the 'temperature sensitivity'of soil respiration: can we use the immeasurable to predict the unknown. Soil Biology and Biochemistry. 42 (9), 1653-1656 (2010).
  53. Tucker, C. L., Bell, J., Pendall, E., Ogle, K. Does declining carbon-use efficiency explain thermal acclimation of soil respiration with warming. Global Change Biology. 19 (1), 252-263 (2013).
  54. Wang, J., et al. Temperature sensitivity of soil carbon decomposition due to shifts in soil extracellular enzymes after afforestation. Geoderma. 374, 114426 (2020).
  55. Wang, Q., et al. Important interaction of chemicals, microbial biomass and dissolved substrates in the diel hysteresis loop of soil heterotrophic respiration. Plant and Soil. 428 (1), 279-290 (2018).
  56. Wang, Q., et al. Differences in SOM decomposition and temperature sensitivity among soil aggregate size classes in a temperate grasslands. PLoS One. 10 (2), 0117033 (2015).
  57. Weedon, J. T., et al. Temperature sensitivity of peatland C and N cycling: does substrate supply play a role. Soil Biology and Biochemistry. 61, 109-120 (2013).
  58. Wei, L., et al. Labile carbon matters more than temperature for enzyme activity in paddy soil. Soil Biology and Biochemistry. 135, 134-143 (2019).
  59. Wetterstedt, J. M., Persson, T., Ågren, G. I. Temperature sensitivity and substrate quality in soil organic matter decomposition: results of an incubation study with three substrates. Global Change Biology. 16 (6), 1806-1819 (2010).
  60. Winkler, J. P., Cherry, R. S., Schlesinger, W. H. The Q10 relationship of microbial respiration in a temperate forest soil. Soil Biology and Biochemistry. 28 (8), 1067-1072 (1996).
  61. Yan, D., et al. The temperature sensitivity of soil organic carbon decomposition is greater in subsoil than in topsoil during laboratory incubation. Scientific Reports. 7, 5181 (2017).
  62. Yang, K., et al. Temperature response of soil carbon decomposition depends strongly on forest management practice and soil layer on the eastern Tibetan Plateau. Scientific Reports. 7, 4777 (2017).
  63. Li, J. W. Sampling soils in a heterogeneous research plot. Journal of Visualized Experiments. (143), e58519 (2019).

Tags

Miljøvitenskap utgave 188
Simulere temperatur i et jordinkubasjonseksperiment
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Li, J., Areeveso, P., Wang, X.,… More

Li, J., Areeveso, P., Wang, X., Jian, S., Gamage, L. Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment. J. Vis. Exp. (188), e64081, doi:10.3791/64081 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter