Artykuł metodologiczny

Symulacja temperatury w eksperymencie inkubacji gleby

5.4K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/64081

⸱

28 października 2022

 ,  ,  ,  , 
1Department of Agricultural and Environmental Sciences, Tennessee State University, 2Department of Plant Biology and Microbiology, University of Oklahoma, Norman

W tym artykule

Podsumowanie

Laboratoryjne eksperymenty z ocieplaniem gleby zazwyczaj wykorzystują dwie lub więcej stałych temperatur w wielu komorach. Prezentując wyrafinowaną komorę środowiskową, zapewniamy dokładną metodę kontroli temperatury, aby naśladować wielkość i amplitudę temperatury gleby in situ oraz ulepszać eksperymentalny projekt badań inkubacji gleby.

Streszczenie

Badanie wpływu ocieplenia na gleby wymaga realistycznego i dokładnego odwzorowania temperatury. W laboratoryjnych badaniach inkubacyjnych powszechnie stosowaną metodą było oddawanie stałych temperatur w wielu komorach oraz poprzez porównanie reakcji gleby między komorami o niskiej i wysokiej temperaturze, określenie wpływu ocieplenia na zmiany w glebie. Jednak ta powszechnie stosowana metoda nie naśladowała zarówno wielkości, jak i amplitudy rzeczywistych temperatur obserwowanych w warunkach polowych, co potencjalnie podważyło wiarygodność takich badań. W związku z tym, że zaawansowane komory środowiskowe stają się coraz bardziej dostępne, konieczne jest zbadanie alternatywnych metod kontroli temperatury w badaniach inkubacji gleby. Protokół ten wprowadzi najnowocześniejszą komorę środowiskową i zademonstruje zarówno konwencjonalne, jak i nowe metody kontroli temperatury w celu ulepszenia eksperymentalnego projektu inkubacji gleby. Protokół składa się głównie z czterech etapów: monitorowania i programowania temperatury, zbierania gleby, inkubacji laboratoryjnej i porównania efektów ocieplenia. Przedstawiony zostanie jeden z przykładów, aby zademonstrować różne metody kontroli temperatury i wynikające z nich kontrastujące scenariusze ocieplenia; oznacza to projekt stałej temperatury określany jako stopniowe ocieplanie (SW) i symulowany projekt temperatury in situ jako stopniowe ocieplanie (GW), a także ich wpływ na oddychanie gleby, biomasę mikrobiologiczną i aktywność enzymów zewnątrzkomórkowych. Ponadto przedstawiamy strategię dywersyfikacji scenariuszy zmian temperatury w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb badawczych w zakresie zmian klimatu (np. ekstremalnych upałów). Protokół kontroli temperatury oraz zalecane, dobrze dostosowane i zróżnicowane scenariusze zmian temperatury pomogą naukowcom w ustanowieniu wiarygodnych i realistycznych eksperymentów inkubacji gleby w laboratorium.

Wprowadzenie

Przewiduje się, że globalna temperatura powierzchni w tym stuleciu wzrośnie o 1,8-6.4 °C1,2Globalne ocieplenie może zwiększyć stężenie CO22 strumień z gleby do atmosfery, prowadzący do dodatniego sprzężenia zwrotnego z ociepleniem3,4,5,6Ponieważ społeczności mikrobowe odgrywają kluczową rolę w regulowaniu odpowiedzi oddechowych gleby na ocieplenie7,8zmiany w oddychaniu drobnoustrojów oraz leżące im u podłoża mechanizmy mikrobowe towarzyszące ociepleniu stały się przedmiotem badań. Chociaż eksperymenty dotyczące ocieplenia gleby były przeprowadzane w warunkach polowych, poprzez przewód grzejny9 or komora z otwartą górą10, okazały się korzystne w oddaniu naturalnych właściwości gleby, takich jak temperatura11ich wysoki koszt instalacji i konserwacji ograniczył ich zastosowanie. Alternatywnie, korzystnym wyborem są doświadczenia z inkubacją gleby poddanej działaniu różnych temperatur. Główną zaletą inkubacji gleby w warunkach laboratoryjnych jest to, że dobrze kontrolowane warunki środowiskowe (np. temperatura) pozwalają wyizolować wpływ jednego czynnika od innych czynników zakłócających występujących w warunkach doświadczeń polowych12,13Pomimo różnic między eksperymentami w komorach wzrostowych a badaniami polowymi (np. w zakresie wzrostu roślin), wyniki laboratoryjne można z łatwością przełożyć na warunki polowe.14Inkubacja próbek gleby w warunkach laboratoryjnych mogłaby pomóc w lepszym zrozumieniu mechanizmów odpowiedzi gleby na ocieplenie.15.

W naszym przeglądzie literatury zidentyfikowano kilka metod kontroli temperatury, a w konsekwencji odmienne tryby zmian temperatury w przeprowadzonych wcześniej badaniach nad inkubacją gleby (Tabela 1). Po pierwsze, do kontroli temperatury wykorzystuje się głównie inkubatory, komory wzrostowe, łaźnie wodne, a w rzadkich przypadkach kable grzejne. Z wykorzystaniem tych urządzeń wygenerowano trzy typowe wzorce zmian temperatury (Rysunek 1). Obejmują one najczęściej stosowany tryb – stałą temperaturę (CT), zmianę liniową (LC) z niezerową stałą szybkością zmiany temperatury oraz zmianę nieliniową (NC) charakteryzującą się dobowym cyklem temperatury. W przypadku wzorca CT wartość temperatury może zmieniać się w czasie, jednak przez określony czas inkubacji utrzymywana jest temperatura stała (Rysunek 1B). W przypadku LC tempo zmiany temperatury w różnych badaniach mogło różnić się o ponad dwa rzędy wielkości (np. 0.1 °C/dnia przeciwko 3.3 °C/h; Tabela 1); W przypadku przypadków NC większość opierała się na wewnętrznych możliwościach wykorzystanych instrumentów, co prowadziło do zastosowania różnych trybów. Mimo to, za pomocą kabla grzejnego lub inkubatora uzyskano efekt dobowej zmiany temperatury.16,17; jednakże temperatury w komorach w tych eksperymentach nie zostały zwalidowane. Inne główne wyniki przeglądu w Tabela 1 uwzględnić zakres temperatury inkubacji od 0-40 °C, z większością w przedziale 5-25 °C; czas trwania eksperymentów wynosił od kilku godzin (<1 dzień) do prawie 2 lat (~725 dni). Ponadto gleby poddane inkubacji pobrano z ekosystemów leśnych, grasslandowych i pól uprawnych, z dominującym horyzontem mineralnym, horyzontem organicznym, a nawet z gleb zanieczyszczonych, zlokalizowanych głównie w USA, Chinach i Europie (Tabela 1).

Biorąc pod uwagę trzy główne tryby zmiany temperatury, w Tabeli 2 podsumowano kilka odrębnych scenariuszy ocieplenia opracowanych w poprzednich badaniach. Obejmują one ocieplenie stopniowe (SW), SW o różnej intensywności (SWv), ocieplenie stopniowe liniowe (GWl), ocieplenie stopniowe nieliniowe (GWn) oraz ocieplenie stopniowe dobowe (GWd).

Podsumowując, w przeszłości inkubacje gleby zazwyczaj odzwierciedlały średnią temperaturę powietrza lub gleby w danej lokalizacji. W wielu przypadkach, jak pokazano w Tabeli 1, inkubatory lub komory były programowane ręcznie na stałą temperaturę, lecz nie posiadały możliwości automatycznej regulacji temperatury zgodnie z potrzebami, a także brały brak możliwości kontrolowania trybu i szybkości zmian temperatury w czasie (Równ. 1), co utrudniało odtworzenie dobowych wahań temperatury lokalnej gleby. Z drugiej strony, mimo prób w dwóch eksperymentach16,17, nie zidentyfikowano badań, w których w eksperymentach z inkubacją jawnie odtworzono stopniowe ocieplenie dobowe (GWd) (Tabela 1). Na podstawie przeglądu literatury stwierdzono, że główną przeszkodą jest niedoskonały projekt eksperymentalny, a w szczególności brak zaawansowanego urządzenia umożliwiającego implementację i walidację dobowych lub innych scenariuszy stopniowego ocieplenia.

Wzór na równowagę statyczną ΔT=f(m,r,t) w kontekście edukacyjnym.   (Równ. 1)

Gdzie ΔT to wartość zmiany temperatury, m to tryb zmiany temperatury, r to szybkość zmiany temperatury, a t to czas trwania zmiany.

W celu zwiększenia rygoru eksperymentalnego w inkubacji gleby, w niniejszym badaniu przedstawiono dokładną i zaawansowaną metodę kontroli temperatury. Dzięki zastosowaniu nowoczesnej komory klimatycznej, która staje się coraz bardziej dostępna i opłacalna ekonomicznie, nowa konstrukcja pozwoli nie tylko na precyzyjną symulację temperatury gleby in situ (np. cyklu dobowego), ale także, poprzez uwzględnienie możliwych ekstremalnych zmian temperatury, zapewni niezawodny sposób minimalizacji artefaktów wynikających z błędu instrumentalnego. Obecny projekt inkubacji gleby powinien pomóc badaczom w zidentyfikowaniu optymalnych strategii odpowiadających ich potrzebom w zakresie inkubacji i badań. Ogólnym celem tej metody jest przedstawienie biogeochemikom gleby wysoce operacyjnego podejścia do reformy projektowania inkubacji gleby.

Protokół

1. Monitorowanie i programowanie temperatury

  1. Zidentyfikuj strefę pobierania próbek na powierzchni badawczej. Zainstaluj jedną lub kilka automatycznych sond temperatury w glebie na głębokości 10 cm. Podłącz stację pogodową do komputera za pomocą do transmisji danych i otwórz oprogramowanie na komputerze.
  2. Kliknij przycisk Uruchom/Właściwości na pasku narzędzi, aby skonfigurować rejestrator dla używanych czujników zewnętrznych.
  3. Na ekranie Właściwości ustaw nazwę rejestratora/stacji (np. Exp inkubacji gleby) oraz interwał zbierania danych (tj. 60 min). Następnie na ekranie Właściwości kliknij Włączone na używanych portach czujnika zewnętrznego i wybierz czujnik/jednostkę z przycisku rozwijanego dla każdego portu czujnika (tj. Port A; "Włączony": Temperatura °C). Na koniec kliknij OK, aby zapisać ustawienia.
  4. Monitoruj odczyt sond co tydzień, aby uniknąć awarii, i pobieraj zestaw danych raz w miesiącu. Uzyskaj pełny zapis za kilka miesięcy obejmujący sezon wegetacyjny (tj. od kwietnia do września).
  5. Przeprowadź analizę danych zapisów temperatury. Uzyskaj średnią godzinową temperaturę sezonu wegetacyjnego, uśredniając wszystkie obserwacje.
    1. Średnią temperaturę z każdej godziny w ujęciu dziennym należy uzyskać, uśredniając temperatury z tej samej godziny we wszystkich dniach sezonu wegetacyjnego.
  6. W wyrafinowanej komorze uruchom oprogramowanie i kliknij przycisk Profil na ekranie menu głównego, aby utworzyć nowy plik. W wierszu wprowadzania nazwy pliku wpisz "SW low". Klikając opcję Natychmiastowa zmiana, wprowadź 15.9 °C jako temperaturę początkową, jak uzyskano w kroku 1.5, i wprowadź 2 w wierszu Minuty, aby utrzymać temperaturę przez 2 minuty i kliknij przycisk Gotowe. Następnie w opcji Ramp Time wprowadź 15.9 °C jako nastawę docelową i w wierszu Godziny wprowadź 850 godzin, aby utrzymać temperaturę. Na koniec kliknij przycisk Gotowe.
    1. Powtórz powyższy krok w drugiej komorze, dodając 5 °C do każdego węzła temperatury i utwórz nowy plik o nazwie "SW high".
    2. Powtórzyć krok 1.4 w trzeciej komorze, dodając dodatkowe 23 kroki odpowiadające 23 obserwowanym godzinowym temperaturom gleby, jak uzyskano w kroku 1.5.1. W ostatnim kroku, zwanym JUMP, ustaw 42 powtarzające się pętle (Jump Count 42). Prowadzi to do scenariusza stopniowego ocieplenia lub niskiego GW.
    3. Powtórzyć powyższy krok w czwartej komorze, dodając 5 °C do każdego węzła temperatury. Pozwoli to na symulację zmiennych temperatur przez 42 dni przy wyższym poziomie temperatury (tj. wysokim GW).
  7. Przeprowadź wstępny bieg przez 24 godziny i wyprowadź temperatury zarejestrowane przez cztery komory. Wykreśl temperatury zarejestrowane przez komory w stosunku do tych zaprogramowanych (Rysunek 2A-D).
    1. Jeśli temperatury osiągane w komorze odpowiadają temperaturom zaprogramowanym przez różnicę temperatur <0,1 °C w ciągu 24 godzin (Rysunek 2A,B,E,F), komory nadają się do eksperymentu inkubacji gleby.
    2. Jeżeli kryteria nie zostały spełnione w którejkolwiek z tych komór, należy powtórzyć kolejny 24-godzinny test lub poszukać nowej komory.

2. Zbieranie i homogenizacja gleby

  1. W pobliżu obszaru sondy temperatury zbierz pięć próbek gleby na głębokości 0-20 cm i włóż je do jednej plastikowej torby po usunięciu powierzchniowej warstwy ściółki.
  2. Dokładnie wymieszaj próbkę, skręcając, wyciskając i mieszając materiały w worku, aż nie będzie widać pojedynczej próbki gleby.
  3. Przechowuj próbki w chłodziarce wypełnionej wkładami z lodu i natychmiast przetransportuj próbki do laboratorium.
  4. Usunąć korzenie z każdego rdzenia, przesiać go przez sito glebowe o średnicy 2 mm, a następnie dokładnie wymieszać i homogenizować próbkę przed następną analizą.

3. Inkubacja laboratoryjna

  1. Przed inkubacją odważyć 10,0 g świeżej gleby, wysuszyć ją w piekarniku przez 24 godziny w temperaturze 105 °C i zważyć suchą glebę. Wyznacz różnicę między świeżymi i suchymi próbkami gleby i oblicz stosunek różnicy do masy suchej gleby, aby określić zawartość wilgoci w glebie w arkuszu kalkulacyjnym.
  2. Uzyskaną zawartość wilgoci należy wykorzystać do obliczenia zawartości węgla w biomasie mikrobiologicznej (MBC) w glebie, aktywności enzymów zewnątrzkomórkowych (EEA) i oddychania heterotroficznego w glebie, jak opisano w poniższych krokach. Dane te pomogą zrozumieć wpływ leczenia na oddychanie gleby i leżące u jego podstaw mechanizmy mikrobiologiczne.
  3. Przed inkubacją zważyć podpróbkę gleby wilgotnej (10 g) i określić ilościowo MBC gleby metodą ekstrakcji fumigacją-K2SO4 i mineralizacji nadsiarczanem potasu18.
  4. Przed inkubacją należy zważyć podpróbkę wilgotnej gleby polowej (1,0 g) i zmierzyć hydrolityczne i oksydacyjne właściwości glebowe EEA19.
  5. Zważyć 16 podpróbek gleby wilgotnej (15,0 g ekwiwalent suchej masy) w 16 rdzeniach z polichlorku winylu (PVC) (o średnicy 5 cm, wysokości 7,5 cm) uszczelnionych od spodu papierem z włókna szklanego.
  6. Umieść rdzenie PVC w słoikach Mason (~ 1 L) wyłożonych warstwą szklanych koralików, aby upewnić się, że rdzenie nie wchłaniają wilgoci.
  7. Umieść cztery słoiki w każdej z czterech komór zgodnie z opisem w kroku 1.4. Włącz komory i uruchom program jednocześnie w czterech komorach.
  8. Podczas inkubacji, po 2 godzinach, dniach 1, 2, 7, 14, 21, 28, 35 i 42, weź wszystkie słoiki w każdej z czterech komór i użyj przenośnego analizatora gazu CO2 do pomiaru częstości oddychania gleby (Rs), umieszczając kołnierz analizatora na górze każdego słoika.
  9. Destrukcyjnie zbierz wszystkie słoiki pod koniec inkubacji (tj. w 42 dniu) i określ ilościowo MBC gleby zgodnie z opisem w kroku 3.3.
  10. Destrukcyjnie zbierz wszystkie słoiki pod koniec inkubacji (tj. w 42 dniu) i określ ilościowo aktywność enzymów glebowych, jak opisano w kroku 3.4.

4. Porównanie efektów ocieplających

  1. Zakładając stałą częstość oddechów (Rs) między dwoma kolejnymi kolekcjami, użyj częstości oddechów pomnożonej przez czas trwania, aby uzyskać skumulowane oddychanie (Rc).
  2. Przeprowadź trójczynnikową analizę wariancji powtarzanych pomiarów (ANOVA) w celu przetestowania głównych i interaktywnych skutków czasu, temperatury (ocieplenie) i trybu temperatury (scenariusz ocieplenia) na Rs i Rc. Ponadto należy przeprowadzić dwukierunkową analizę ANOVA w celu przetestowania wpływu ocieplenia i scenariusza ocieplenia na MBC i EEA.

Wyniki

Wybrane nowoczesne komory odwzorowały docelową temperaturę z wysoką precyzją (Rysunek 2A,B,E,F) i spełniły wymagania techniczne eksperymentu inkubacyjnego. Biorąc pod uwagę łatwość użycia i obsługi, oznacza to, że technika ta pozwala na usprawnienie symulacji temperatury w badaniach nad ogrzewaniem gleby oraz w innych zastosowaniach, takich jak badania nad roślinami. Procedura ta została zastosowana w naszym niedawnym studium przypadku dotyczącym upraw switchgrassa w środkowym Tennessee.

Wyniki badań wykazały, że w porównaniu z grupą kontrolną, ocieplenie doprowadziło do znacznie większych strat oddechowych (Rs i Rc) w obu scenariuszach ocieplenia (SW i GW), a w przypadku GW straty oddechowe indukowane ociepleniem (Rc) były dwukrotnie wyższe niż w SW, 81% vs. 40% (Rysunek 3). W 42. dniu MBC i EEA różniły się również istotnie pomiędzy SW a GW, tak że MBC było wyższe w SW niż w GW (69% vs. 38%; Rysunek 4), natomiast aktywność glikozydaz i peroksydazy (np. AG, BG, BX, CBH, NAG, AP, LAP) była znacznie wyższa w scenariuszu GW niż w SW (Rysunek 5).

Temperatura w funkcji czasu; wykresy zmian stałych, liniowych i nieliniowych; schemat; analiza danych.
Rysunek 1: Ilustracja trybów zmiany temperatury w eksperymencie ogrzewania gleby opracowana na podstawie Tabeli 1. (A) Stała temperatura (CT) stosowana w większości badań. (B) Stała temperatura o różnej wielkości (CTv). (C,D) Zmiana liniowa (LC) z dodatnią i ujemną stopą wzrostu. (E,F) Zmiana nieliniowa (NC) o wzorcu nieregularnym i dobowym. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.

Wykresy zmienności temperatury; analiza dla SW-control, SW-warming, GW-control, GW-warming.
Rycina 2: Temperatura zadana poprzez programowanie oraz temperatura komory podczas 24-godzinnego okresu testowego. (A,B) Temperatura zadana (szara linia) i rejestry temperatury komory (linia przerywana) w wariantach kontrolnym i ogrzewania dla stopniowego ogrzewania skokowego (SW); (C,D) Temperatura zadana (szara linia) i rejestry temperatury komory (linia przerywana) w wariantach kontrolnym i ogrzewania dla stopniowego ogrzewania płynnego (GW); (E, F) Różnica temperatur wyznaczona dla rejestrów w panelach C i D. Proszę kliknąć tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Wykres skumulowanego oddychania, eksperyment ocieplenia gleby; analiza danych dotyczących produkcji CO2 w ciągu 45 dni.
Figura 3: Średnie (± SE) skumulowane tempo oddychania gleby (Rc, µg CO2-C·gsoil-1) w wariantach kontrolnym (puste symbole) i ocieplania (ciemne symbole) w SW i GW w 42-dniowym eksperymencie inkubacji gleby. Wstawki przedstawiają tempa oddychania gleby (Rs, µg CO2-C·h-1·gsoil-1) zastosowane do oszacowania oddychania skumulowanego, przy założeniu, że Rs było stałe do kolejnego pomiaru. (A) Ocieplanie skokowe (SW) i (B) ocieplanie stopniowe (GW). N = 4 w każdej serii. Prosimy kliknąć tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej figury.

Wykres słupkowy węgla biomasy mikrobiologicznej gleby; analiza efektów ocieplenia SW, GW kontrolne.
Rysunek 4: Średnia (± SE) MBC w warunkach kontrolnych i zabiegach ocieplenia w SW i GW w 42-dniowym eksperymencie inkubacji gleby. MBC = węgiel biomasy mikrobiologicznej; N = 4 w każdej serii. S oznacza istotny efekt scenariusza ocieplenia (SW vs. GW), przy p < 0.05, na podstawie trójdrożnej analizy wariancji (ANOVA) z powtarzanymi pomiarami. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Aktywność enzymatyczna, wykres EEA; efekty ocieplenia gleby, SW/GW, mikrogramy; porównawcza analiza enzymatyczna.
Rycina 5: Średnia (± SE) aktywność glikozydaz i peroksydazy (µmol activity h-1·gsoil-1) w warunkach kontrolnych i przy zabiegach ocieplenia w SW i GW w 42-dniowym eksperymencie inkubacyjnym. BX =β1,4-ksylozydaza; AP = fosfataza kwaśna; LAP = leucyloaminopeptydaza; NAG =β-1,4-N-acetyloglukozaminidaza; OX = enzymy oksydacyjne; PHO = fenoloooksydaza; PER = peroksydaza. N = 4 w każdej serii. S oznacza istotny efekt scenariusza ocieplenia (SW vs. GW), przy p < 0,05, na podstawie trójczynnikowej analizy wariancji (ANOVA) z powtarzanymi pomiarami. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.

Tabela 1: Przegląd literatury dotyczący metod kontroli temperatury i trybów zmian temperatury w badaniach nad inkubacją gleby12,13,16,17,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,
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.
W sumie do przeglądu włączono 46 badań. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Tabela 2: Główne tryby zmian temperatury i odpowiadające im scenariusze ocieplenia opracowane na podstawie przeglądu literatury (Tabela 1). Ustalono pięć trybów i scenariuszy reprezentujących szeroki zakres możliwych zmian temperatury i warunków ocieplenia. Kliknij tutaj, aby pobrać tę tabelę.

Dyskusja

Metoda stałej kontroli temperatury jest szeroko stosowana (tabela 1). Jednak wielkość i czasowy wzorzec temperatury zastosowany w tych procedurach słabo symuluje temperaturę gleby obserwowaną w warunkach polowych. Pomimo pojawiających się w przeszłości wysiłków naśladujących wzorzec dobowy, takie badania były rzadkie i nie wyjaśniły sprzętu i procedury; Nie zweryfikowali również symulacji temperatury pod kątem dokładności i niezawodności16,17. Ponieważ społeczność dążyła do lepszego zrozumienia reakcji na ocieplenie gleby, konieczna stała się optymalizacja procedury inkubacji gleby z realistyczną temperaturą i wykonalną kontrolą. Niemniej jednak takie nowe metody nie zostały opracowane, a zatem standardowa metoda dla przyszłych eksperymentów inkubacyjnych jest nadal poza zasięgiem. W obliczu rosnącej złożoności globalnych zmian temperatury pod względem wielkości, amplitudy, sezonowości, czasu trwania i ekstremalności, istnieje duże zapotrzebowanie na kompleksową procedurę.

W tym miejscu zaprezentowano metodę manipulowania procedurą dobowej zmiany temperatury, opartą na wyrafinowanej komorze, która oferuje zdolność do ustalania stałych, liniowych i nieliniowych zmian temperatury, a następnie różnych scenariuszy ocieplenia w celu zaspokojenia przyszłych potrzeb badawczych. W protokole znajdują się cztery kluczowe kroki. Pierwszym z nich jest określenie temperatury gleby w warunkach polowych. Ze względu na to, że rodzaj gleby i głębokość zainteresowania, jak również rodzaj użytkowania gruntu mogą się różnić w zależności od badania, liczba sond temperatury potrzebnych dla konkretnego miejsca badawczego powinna być zmodyfikowana tak, aby jak najlepiej pasowała do rzeczywistych warunków w jak największym stopniu. Ogólnie rzecz biorąc, głębokość gleby dla sond temperatury powinna zaspokajać największe potrzeby badawcze na poziomie 0-20 cm, a liczba sond reprezentujących temperaturę gleby powinna być ograniczona do jednego do trzech. Kluczem jest osiągnięcie długoterminowego, ciągłego i nieprzerwanego rekordu temperatury w co najmniej jednym typowym miejscu glebowym.

Drugim krytycznym krokiem jest skonfigurowanie programu w celu osiągnięcia docelowej wielkości i wzoru temperatury w komorze. Ze względu na wysoką czułość i dokładność komory (rysunek 4) możliwe jest zaprogramowanie dokładnego odwzorowania temperatury obserwowanej w warunkach polowych. Chociaż obecny protokół przedstawiał jedynie obserwowaną temperaturę godzinową zgodnie z celem w komorze, dzięki tej procedurze można osiągnąć częstsze monitorowanie temperatury gleby, takie jak 30 minut, 15 minut lub nawet krócej. Niemniej jednak badanie temperatury tarczy i komory musi być przeprowadzone w ciągu 24 godzin, a przed rozpoczęciem eksperymentu wyniki badania muszą spełniać kryteria mniejsze niż 0,1 °C między temperaturą tarczy a temperaturą komory we wszystkich punktach czasowych. Im częstsza obserwacja temperatury jest wybierana do symulacji, tym więcej kroków jest potrzebnych do skonfigurowania programu w komorze przed eksperymentem.

Trzecim krytycznym krokiem jest przeprowadzenie samej inkubacji. Aby zmniejszyć wpływ niejednorodności gleby63, kluczowe znaczenie ma homogenizacja próbek gleby i zaleca się co najmniej trzy powtórzenia dla każdego zabiegu. Przed inkubacją wymagany jest zabieg przed inkubacją, a obecna procedura może ułatwić obróbkę wstępną poprzez zaprogramowanie temperatury i czasu trwania przed oficjalnym rozpoczęciem eksperymentu. Jest to korzystne dla zmniejszenia zakłóceń eksperymentalnych i płynnego zaaranżowania całej inkubacji. Ostatnim krytycznym krokiem jest uwzględnienie zarówno zabiegów w stałej temperaturze, jak i w zmiennej temperaturze, tak aby można było dokonać porównania co do reakcji na ocieplenie gleby.

Protokół ten można łatwo zmodyfikować, aby umożliwić manipulowanie wielkością, amplitudą i czasem trwania zmiany temperatury. Na przykład ekstremalne temperatury podczas fali upałów latem i nagłe przymrozki wczesną wiosną spowodowane zmianą klimatu można przedstawić za pomocą tej procedury, oprócz jej zdolności do uwzględnienia ich różnego czasu trwania i intensywności. Symulacja regularnych i nieregularnych temperatur w połączeniu pozwala również na symulację długoterminowych złożonych skutków zmian temperatury, zgodnie z przewidywaniami w przyszłości. Jak podsumowano w Tabeli 2, te scenariusze ocieplenia, które były badane w wielu odrębnych badaniach, mogą być zrealizowane łącznie w jednym badaniu. Oczekuje się, że protokół ten zapewni zaawansowaną metodę symulacji temperatury w badaniach inkubacji gleby. Mając nadzieję na szerokie zastosowanie, przyjęcie tego protokołu pomoże zidentyfikować lub zweryfikować dokładniejszą metodę dla przyszłych badań nad ociepleniem gleby w oparciu o inkubację laboratoryjną.

Istotnym ograniczeniem procedury jest to, że komora stosowana w obecnym protokole ma stosunkowo małą objętość, dzięki czemu jest w stanie pomieścić tylko dziewięć słoików inkubacyjnych w każdej komorze. Chociaż mniejszy słoik zwiększy pojemność komory, zalecana jest duża objętość komory. Nowy model (np. TestEquity 1007) będzie oferował ośmiokrotnie większą pojemność i dlatego jest zalecany do eksperymentów na dużą skalę. Pomimo ulepszenia procedury kontroli temperatury w inkubacjach gleby, przyjęcie obecnego protokołu nie rozwiąże potencjalnych komplikacji związanych z wilgocią i homogenizacją gleby.

Przedstawiamy istotne zalety zaawansowanej procedury kontroli temperatury. Zapewnia niezawodną i przystępną cenowo strategię kontroli temperatury w celu uzyskania dokładnej symulacji temperatury i oferuje realny sposób na usprawnienie eksperymentu inkubacji gleby, wymaganego do lepszego zrozumienia reakcji na ocieplenie gleby. Chociaż stała kontrola temperatury jest powszechnie akceptowana i logistycznie łatwa w obsłudze, artefakty długotrwałej stałej temperatury w zbiorowiskach mikroorganizmów glebowych mogą przekierować wysiłki w celu uchwycenia prawdziwych reakcji gleby. Inne opisane metody ogrzewania laboratoryjnego są w dużej mierze mniej kontrolowane i powtarzalne. Obecny protokół jest lepszy ze względu na łatwą obsługę, wysoką dokładność i powtarzalność symulacji temperatury, jawne programowanie i możliwość łączenia różnych scenariuszy zmian temperatury w jednym eksperymencie. Możliwość kontroli temperatury z dużą dokładnością pozwoli naukowcom na zbadanie różnych scenariuszy zmian temperatury.

Oświadczenia

Autor nie ma nic do zdradzienia.

Podziękowania

Źródła finansowania wykorzystane do wsparcia badań obejmują amerykańską Narodową Fundację Nauki (NSF) HBCU−EiR (nr 1900885), Służbę Badań Rolniczych Stanów Zjednoczonych (USDA) (ARS) 1890s Faculty Research Sabbatical Program (nr 58-3098-9-005), grant USDA NIFA (nr 2021-67020-34933) oraz grant USDA Evans-Allen (nr 1017802). Dziękujemy za pomoc otrzymaną od pracowników Centrum Badań i Rozwoju Rolnictwa Głównego Kampusu TSU (AREC) w Nashville w stanie Tennessee.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Strzykawka 10 mlFisher Scientific14-826-13do pomiaru oddychania gleby
Composer SoftwareTestEquityModel #107do ustawiania temperatury inkubacji
Komora środowiskowaTestEquityModel #107do inkubacji gleby
Środowiskowy analizator gazówPP SystemsEGM5do pomiaru
Bibuła filtracyjnaFisher Scientific1005-125do inkubacji gleby
Słoik MasonBall15381-3do inkubacji gleby
PiekarnikFisher Scientific15-103-0520do pomiaru wilgotności gleby
Plastikowa torba do przechowywania z uszczelką na zamek błyskawicznyFisher Scientific09-800-16do zbierania gleby
Czytnik płytekUrządzenia molekularneFilterMax F5do analizy enzymów zewnątrzkomórkowych w glebie
Oprogramowanie RR FoundationR wersja 4.1.3 (2022-03-10)Do obliczeń statystycznych
Lodówka/zamrażarkaFisher Scientific13-991-898do przechowywania gleby
ŚrubokrętFisher Scientific19-313-447do zbierania gleby
SharpieFisher Scientific50-111-3135do zbierania gleby
SitoFisher Scientific04-881G do przesiewania próbki gleby
Silikonowykimble Septa Duran Wheaton224100-070do słoików murarskich używanych do inkubacji gleby
Świder glebowyAMS350.05do zbierania gleby
SpecWare SoftwareSpectrum TechnologiesWatchDog E2700 (3340WD2)do ustawiania interwału zbierania temperatury
Sonda temperaturySpectrum TechnologiesWatchDog E2700 (3340WD2)do pomiaru temperatury gleby pomiary
Analizator TOC/TNSeria ShimadzuTOC-Ldo analizy biomasy mikrobiologicznej gleby
oddychania gleby

Bibliografia

  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).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Symulacja temperaturykomora klimatycznastopniowe ocieplaniestopniowe podgrzewanierespiracja glebybiomasa mikroorganizmówaktywność enzymów zewnątrzkomórkowychmonitorowanie temperaturyeksperyment z ocieplaniem gleby
Symulacja temperatury w eksperymencie inkubacji gleby
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.