October 29th, 2016
불안정한 유기탄소(LOC)와 잠재적 탄소 회전율은 토양 영양분 순환 과정의 변화를 나타내는 민감한 지표입니다. 일련의 주기로 토양을 훈증 및 배양하고 배양 기간 동안 축적된CO2를 사용하여 이러한 매개변수를 추정하는 방법에 대한 세부 정보가 제공됩니다.
이 순차적 훈증 배양 절차의 전반적인 목표는 불안정한 탄소와 토양의 잠재적인 탄소 회전율을 추정하는 것입니다. 이 방법은 토양 미생물이 토양의 영양분을 변형하는 데 사용하는 기질의 양과 같은 토양 미생물학 분야의 주요 사항에 답할 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점 중 하나는 사용이 비교적 간단하고 저렴하다는 것입니다.
수집하기 전에 수집 장소 내의 토양 특성과 식생의 차이점을 식별합니다. 적절한 변동 계수를 사용하여 필요한 표본 수와 변동 거리를 결정합니다. 이질적인 토양 조건의 경우, 각 횡단의 샘플 포인트 사이의 거리가 실험 단위 내의 변동성 거리보다 작은 그리드 샘플 패턴을 지정합니다.
샘플 포인트의 토양 표면에서 유기물을 제거합니다. 오거를 사용하여 각 토양 샘플을 수집합니다. 그리드의 각 횡단에 대해 샘플을 단일 용기에 혼합합니다.
각 복합 샘플을 채취 직후 얼음 팩과 함께 쿨러에 넣으십시오. 현장 작업이 완료되면 토양 샘플을 체로 거릅니다. 각 샘플을 체로 친 후 메쉬를 물로 청소하십시오.
각 복합 토양 샘플에 대해 3개의 개별 100g 샘플을 비커에 넣습니다. 비커를 실험실 필름으로 덮고 비커를 섭씨 25도에서 10일 동안 사전 배양합니다. 그런 다음 각 샘플에 대해 필름을 제거하고 미리 계량된 알루미늄 계량 보트에 1g의 흙을 넣습니다.
축축한 토양과 무게를 잰 보트의 총 무게를 기록하십시오. 계량 보트의 각 샘플을 섭씨 105도에서 48시간 동안 건조시킵니다. 처음 24시간 동안은 8시간마다 체중을 확인하고 그 다음에는 더 이상 체중이 감소하지 않을 때까지 6시간마다 체중을 확인하십시오.
계량 보트의 알려진 무게를 사용하여 건조한 토양의 무게를 결정하십시오. 건조한 토양과 습한 토양의 중량 비율을 계산합니다. 훈증을 시작하려면 도자기 플레이트가 있는 두 개의 유리 진공 건조기 각 바닥에 젖은 종이 타월을 놓습니다.
훈증을 위해 하나의 건조제를 지정합니다. 각 샘플에 대해 각각 30g의 흙이 들어 있는 3개의 좁은 유리 바이알을 준비합니다. 실험실 테이프에 연필로 각 바이알을 라벨합니다.
각 세트에 대해 두 개의 바이알을 훈증 건조기에 넣고 세 번째 바이알을 다른 데시케이터에 놓습니다. 훈증 건조제를 흄 후드에 놓습니다. 100ml 비커의 바닥을 끓는 돌로 덮습니다.
흄 후드에서 에탄올이 없는 클로로포름 50ml를 비커에 붓습니다. 비커를 훈증 건조기 중앙에 놓고 건조기를 닫습니다. 훈증 건조기를 진공 펌프에 연결합니다.
진공 펌프를 켜고 클로로포름이 30초 동안 끓도록 합니다. 그런 다음 펌프를 끄고 분리하여 공기가 데시케이터로 들어갈 수 있도록 합니다. 이 단계를 두 번 더 반복합니다.
클로로포름을 4번 2분간 끓입니다. 그런 다음 진공을 유지하기 위해 데시케이터를 닫습니다. 진공 펌프를 끄고 분리하십시오.
다른 데시케이터를 닫고 밀봉합니다. 두 건조제는 실온의 어두운 곳에 24시간 동안 보관하십시오. 다음으로, 훈증 건조제를 흄 후드에 놓습니다.
데시케이터를 환기시키고 종이 타월을 제거합니다. 흙이 든 바이알을 데시케이터에 넣고, 데시케이터를 닫고, 진공 펌프를 연결하고, 진공을 열어 토양에서 클로로포름 가스를 제거합니다.amp레. 진공 청소기를 5분 동안 작동한 다음 데시케이터를 환기시킵니다.
이 단계를 네 번 더 수행한 다음 건조기에서 흙으로 채워진 바이알을 제거하여 배양 절차를 준비합니다. 배양 용기를 준비하려면 훈증 처리된 하위 샘플과 훈증되지 않은 하위 샘플에 대해 입구가 넓은 폴리프로필렌 병에 라벨을 부착합니다. 나중에 적정을 위해 토양 제어 장치가 없으므로 3병을 더 라벨을 붙입니다.
라벨이 부착된 각 병에 대해 10 크기 고무 마개 중앙에 구멍을 뚫고 15cm 길이의 유리 막대를 구멍에 삽입합니다. 40ml 유리 바이알을 고무 밴드로 유리 막대에 부착합니다. 그런 다음 원래의 사전 배양된 토양 샘플에서 1g의 토양을 3개의 하위 샘플 각각에 추가합니다.
탈이온수 1ml를 훈증 처리된 토양이라고 표시된 병 중 하나에 넣습니다. 훈증 소독된 흙이 담긴 유리병을 병에 넣습니다. 1 밀리리터의 2 몰 수산화 나트륨을 스토퍼 어셈블리의 유리 바이알에 피펫팅합니다.
병을 조심스럽게 마개하고 실험실 필름으로 병을 밀봉하십시오. 나머지 토양 샘플에 대해 이 과정을 반복합니다. 토양이 없는 용기를 같은 방식으로 준비하지만 토양 샘플 없이 준비합니다.
배양실을 실온의 어두운 곳에 10일 동안 보관하십시오. 배양 후 배양 용기에서 수산화나트륨 바이알을 조심스럽게 꺼냅니다. 2밀리리터의 1몰 염화바륨을 바이알에 피펫으로 넣습니다.
바이알에 페놀프탈레인 한 방울을 넣는다. 바이알에 마그네틱 교반 막대를 추가하고 교반 플레이트에서 혼합물을 교반하기 시작합니다. 뷰렛을 사용하여 용액 모양이 빨간색에서 무색으로 변할 때까지 0.1 일반 염산을 천천히 첨가합니다.
첨가된 염산의 부피를 기록합니다. 모든 배양 챔버에 대해 적정을 반복하고 토양이 없는 값을 개별적으로 기록합니다. 적정 데이터와 건조-수분 토양 중량 비율을 사용하여 토양 샘플의 배양 중에 광물화된 이산화탄소를 계산합니다.
여기에서 각 샘플 세트에 대한 미생물 바이오매스 탄소를 계산합니다. 훈증 처리된 샘플에 대해 7회 더 훈증 및 배양을 수행하여 각 주기 후에 광물화된 이산화탄소를 계산합니다. 이 데이터를 사용하여 비선형 회귀를 통해 각 훈증 처리된 샘플의 불안정한 유기 탄소의 양과 잠재적 회전 시간을 결정합니다.
순차적 토양 훈증 및 배양 방법은 다양한 식생 조건 간에 불안정한 유기 탄소(LOC)의 차이와 잠재적인 탄소 회전율을 식별합니다. 대두 조건은 LOC 값이 가장 높으며, 이는 대두 수확 중 바이오매스 침전과 관련이 있습니다. Loblolly 소나무 농장은 가장 높은 잠재적 탄소 회전율을 보였는데, 이는 산성 소나무 깔짚이 토양 유기물의 지배적인 공급원인 것과 관련이 있습니다.
loblolly 소나무와 스위치그래스 골목 작물 재배 시스템은 샘플링 사이트 조건이 가장 광범위했으며 스위치그래스 목초지는 샘플링 사이트 간에 토양 질감의 편차가 가장 컸습니다. 이 두 가지 조건 모두 LOC 값과 잠재적 탄소 전환율 모두에서 광범위한 범위를 보여주었습니다. 이 기법을 마스터하면 80일 동안 샘플당 약 30분이 소요되며, 각 샘플을 실행하는 데 걸립니다.
이 절차를 정확하게 수행하기 위해 기억해야 할 몇 가지 사항은 데시케이터와 배양실이 단단히 밀봉되어 있는지 확인하고 수산화나트륨이 들어 있는 바이알에 너무 가까이 숨을 들이쉬지 않는 것입니다. 이 절차와 병행하거나 이 절차를 따르면 토양 미생물 기능을 더 잘 이해하기 위해 토양에서 수행할 수 있는 여러 가지 효소 분석이 있습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 순차 훈증 배양 절차를 사용하여 불안정한 탄소 분석을 수행하는 방법을 잘 이해하게 될 것입니다.
클로로포름으로 작업하는 것은 매우 위험할 수 있다는 것을 잊지 마십시오. 이러한 절차를 안전하게 수행하려면 개인 보호 장비와 배기 후드가 필요합니다.
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이 기사는 토양의 라이블 유기 탄소와 잠재적 탄소 회전율을 추정하도록 설계된 순차적 살포 배양 절차에 대해 설명합니다. 이 방법은 특히 토양 미생물에 의한 기질 활용과 관련하여 토양 미생물학에 대한 통찰력을 제공합니다.
Assessing labile organic carbon provides a mechanistic readout of soil microbial substrate availability, which underpins nutrient transformation processes relevant to agrochemical fate and bioavailability. Quantifying carbon turnover rates enables predictive modeling of soil-mediated degradation pathways, supporting early-stage environmental risk assessment in crop protection development. This method offers a scalable, reproducible approach to characterize soil biological activity as a de-risking factor in formulation and field performance evaluations.
The method fits within environmental fate assessment workflows, where soil biological activity data informs degradation kinetics modeling prior to advanced testing tiers.