Method Article

Моделирование температуры в эксперименте по инкубации почвы

DOI:

10.3791/64081

⸱

October 28th, 2022

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

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Лабораторные эксперименты по нагреванию почвы обычно используют две или более постоянные температуры в нескольких камерах. Представляя сложную экологическую камеру, мы обеспечиваем точный метод контроля температуры для имитации величины и амплитуды температуры почвы in situ и улучшения экспериментального проектирования исследований инкубации почвы.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Изучение влияния потепления на почвы требует реалистичного и точного представления температуры. В лабораторных инкубационных исследованиях широко распространенным методом было получение постоянных температур в нескольких камерах и путем сравнения реакций почвы между низко- и высокотемпературными камерами для получения воздействия потепления на изменения почвы. Однако этот широко используемый метод не смог имитировать как величину, так и амплитуду фактических температур, наблюдаемых в полевых условиях, что потенциально подрывает достоверность таких исследований. Поскольку сложные экологические камеры становятся все более доступными, крайне важно изучить альтернативные методы контроля температуры для исследований инкубации почвы. Этот протокол введет современную экологическую камеру и продемонстрирует как традиционные, так и новые методы контроля температуры для улучшения экспериментального проектирования инкубации почвы. Протокол в основном состоит из четырех этапов: мониторинг и программирование температуры, сбор почвы, лабораторная инкубация и сравнение эффекта потепления. Будет приведен один пример, демонстрирующий различные методы регулирования температуры и вытекающие из этого контрастные сценарии потепления; то есть постоянная температурная конструкция, называемая ступенчатым потеплением (SW) и моделируемая температурная конструкция in situ как постепенное потепление (GW), а также их влияние на дыхание почвы, микробную биомассу и внеклеточную активность ферментов. Кроме того, мы представляем стратегию диверсификации сценариев изменения температуры для удовлетворения конкретных потребностей в исследованиях в области изменения климата (например, экстремальная жара). Протокол контроля температуры и рекомендуемые хорошо адаптированные и диверсифицированные сценарии изменения температуры помогут исследователям в проведении надежных и реалистичных экспериментов по инкубации почвы в лаборатории.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ожидается, что глобальная температура поверхности повысится в этом столетии на 1,8-6,4 °C 1,2. Глобальное потепление может увеличить поток CO2 из почвы в атмосферу, что приведет к положительной обратной связи с потеплением 3,4,5,6. Поскольку микробные сообщества играют решающую роль в регулировании респираторных реакций почвы на потепление 7,8, изменения в микробном дыхании и лежащие в основе микробные механизмы с потеплением были в центре внимания исследований. Хотя эксперименты по нагреванию почвы, развернутые в полевых условиях, через нагревательный кабель9 и камеру10 с открытым верхом, были выгодными для захвата естественных особенностей почвы, таких как температура11, их высокая стоимость установки и обслуживания ограничила их применение. В качестве альтернативы, эксперименты по инкубации почвы при различных температурах являются благоприятным выбором. Основным преимуществом инкубации почвы в лаборатории является то, что хорошо контролируемые условия окружающей среды (например, температура) способны отделить однофакторный эффект от других смешивающих факторов в полевых экспериментальных условиях12,13. Несмотря на различия между камерой роста и полевыми экспериментами (например, ростом растений), перевод из лабораторных результатов в поле легко доступен14. Инкубация образцов почвы в лабораторных условиях может помочь улучшить наше механистическое понимание реакции почвы на потепление15.

В нашем обзоре литературы было выявлено несколько методов контроля температуры и, следовательно, различные режимы изменения температуры в прошлых исследованиях инкубации почвы (таблица 1). Во-первых, инструменты, используемые для контроля температуры, в основном через инкубатор, камеру роста, водяную баню и, в редких случаях, нагревательный кабель. С учетом этих приборов были сформированы три типичных паттерна изменения температуры (рисунок 1). К ним относятся наиболее реализованный режим, постоянная температура (CT), линейное изменение (LC) с ненулевой постоянной скоростью изменения температуры и нелинейное изменение (NC), характеризующееся суточным типом температуры. Для случая паттерна КТ температура может изменяться по величине с течением времени, хотя постоянная температура остается в течение определенного периода времени во время инкубации (рисунок 1B). Для ЛК скорость изменения температуры может варьироваться в различных исследованиях более чем на два порядка величины (например, 0,1 °C/день против 3,3 °C/ч; Таблица 1); В случаях с НК большинство полагалось на внутреннюю емкость используемых приборов, что приводило к различным режимам. Несмотря на это, тип суточного изменения температуры был заявлен через нагревательный кабель или инкубатор16,17; однако температура камеры в этих экспериментах не была подтверждена. Другие основные результаты обзора, приведенные в таблице 1, включают диапазон температур инкубации 0-40 °C, причем большинство из них находятся в пределах 5-25 °C; продолжительность экспериментов варьировалась от нескольких часов (<1 день) до почти 2 лет (~725 дней). Кроме того, почвы, подвергшиеся инкубации, были собраны из лесных, луговых и пахотных экосистем с доминирующим минеральным горизонтом, органическим горизонтом и даже загрязненной почвой, расположенной в основном в США, Китае и Европе (таблица 1).

С учетом трех основных режимов изменения температуры несколько различных сценариев потепления, достигнутых в ходе предыдущих исследований, были обобщены в таблице 2. Они включают ступенчатое потепление (SW), SW с различной величиной (SWv), постепенное линейное потепление (GWl), постепенное нелинейное потепление (GWn) и постепенное потепление по дням (GWd).

Таким образом, прошлые почвенные инкубации обычно захватывали среднюю температуру воздуха или почвы на участке. Во многих случаях, как показано в таблице 1, инкубаторы или камеры были вручную запрограммированы при фиксированной температуре, но не могли автоматически регулировать температуру по своему усмотрению, не имели возможности контролировать режим и скорость изменения температуры со временем (экв. 1) и, таким образом, приводили к трудностям имитации суточной температуры местной почвы. С другой стороны, несмотря на попытку в двух экспериментах16,17, мы не выявили исследований, которые явно имитировали бы постепенное суточное потепление (GWd) в своих инкубационных экспериментах (таблица 1). Согласно обзору литературы, основное препятствие заключается в плохом экспериментальном проектировании, особенно в отсутствии сложного инструмента, который позволяет реализовать и проверить суточные или другие сценарии постепенного потепления.

figure-introduction-1(Экв. 1)

Где ΔT — величина изменения температуры, m — режим изменения температуры, r — скорость изменения температуры, а t — продолжительность изменения.

Чтобы улучшить экспериментальную строгость в инкубации почвы, в этом исследовании представлен точный и сложный метод контроля температуры. Принимая современную экологическую камеру, все более доступную и экономически жизнеспособную, новая конструкция должна не только обеспечить точное моделирование температуры почвы in situ (например, суточной картины), но и, с учетом возможных экстремальных значений изменения температуры, обеспечить надежный способ минимизации артефактов инструментального смещения. Нынешний дизайн инкубации почвы должен помочь исследователям определить оптимальные стратегии, отвечающие их потребностям в инкубации и исследованиях. Общая цель этого метода состоит в том, чтобы представить биогеохимикам почвы высокоэффективный подход к реформированию проектирования почвенной инкубации.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Мониторинг и программирование температуры

  1. Определите зону выборки на исследуемом участке. Установите один или несколько автоматических датчиков температуры в грунтах на глубине 10 см. Подключите метеостанцию к компьютеру через кабель передачи данных и откройте программное обеспечение на компьютере.
  2. Нажмите кнопку Запустить/ Свойства на панели инструментов, чтобы настроить регистратор для используемых внешних датчиков.
  3. На экране Свойства задайте имя регистратора/станции (т.е. эксп. инкубации почвы) и интервал сбора данных (т.е. 60 мин). Затем на экране «Свойства» нажмите « Включено» на используемых внешних портах датчика и выберите датчик/устройство из кнопки раскрывающегося списка для каждого порта датчика (например, порт A; "Включено": температура °C). Наконец, нажмите OK , чтобы сохранить настройки.
  4. Еженедельно контролируйте показания датчиков, чтобы избежать неисправностей, и загружайте набор данных один раз в месяц. Получите полную запись за несколько месяцев, охватывающих вегетационный период (т.е. с апреля по сентябрь).
  5. Проведите анализ данных температурных рекордов. Получите среднюю почасовую температуру вегетационного периода, усреднив все наблюдения.
    1. Получите среднюю температуру каждого часа на ежедневной основе, усреднив температуру одного и того же часа во все дни в течение вегетационного периода.
  6. В сложной камере запустите программное обеспечение и нажмите кнопку Профиль на экране главного меню, чтобы создать новый файл. В строке ввода имени файла введите "SW low". Нажав на опцию Мгновенное изменение , введите 15,9 ° C в качестве начальной температуры, полученной на шаге 1,5, и введите 2 в строке «Минуты», чтобы поддерживать температуру в течение 2 минут, и нажмите кнопку «Готово ». Затем под параметром Ramp Time (Время рампы) введите 15,9 °C в качестве целевого заданного значения и в строке Hours (Часы ) введите 850 h для поддержания температуры. Fianlly, нажмите на кнопку Готово .
    1. Повторите вышеуказанный шаг во второй камере, добавив 5 °C к каждому температурному узлу и создайте новое имя файла «SW high».
    2. Повторите этап 1.4 в третьей камере, добавив 23 дополнительных этапа, соответствующих 23 наблюдаемым почасовым температурам почвы, полученным на этапе 1.5.1. На последнем шаге, называемом JUMP, установите 42 повторяющихся цикла (Jump Count 42). Это приводит к сценарию постепенного потепления или низкого уровня ГВт.
    3. Повторите вышеуказанный шаг в четвертой камере с добавлением 5 °C к каждому температурному узлу. Это позволит моделировать изменяющиеся температуры в течение 42 дней при более высоком уровне температуры (т.е. гВт).
  7. Проведите предварительный прогон в течение 24 ч и выведите температуры, зарегистрированные четырьмя камерами. Постройте график температур, зарегистрированных камерами, по сравнению с запрограммированными (рисунок 2A-D).
    1. Если температуры, достигнутые в камере, совпадают с температурами, запрограммированными разницей температур <0,1 °C в течение 24 ч (рис. 2A, B, E, F), камеры подходят для эксперимента по инкубации почвы.
    2. Если критерии не были удовлетворены ни в одной из этих камер, повторите еще одно 24-часовое испытание или запросите новую камеру.

2. Сбор и гомогенизация почвы

  1. Рядом с зоной температурного зонда соберите пять образцов почвы на глубине 0-20 см и поместите их в один полиэтиленовый пакет после удаления поверхностного слоя подстилки.
  2. Тщательно перемешайте образец, скручивая, прессуя и смешивая материалы в мешке до тех пор, пока не будет виден отдельный образец почвы.
  3. Храните образцы в охладителе, наполненном пакетами со льдом, и немедленно транспортируйте образцы в лабораторию.
  4. Удалите корни в каждом сердцевине, просейте его через почвенное сито толщиной 2 мм и тщательно перемешайте и гомогенизируйте образец перед следующим анализом.

3. Лабораторная инкубация

  1. Перед инкубацией взвесьте 10,0 г свежей почвы, высушите ее в духовке в течение 24 ч при 105 °C и взвесьте сухую почву. Извлеките разницу между образцами свежей и сухой почвы и рассчитайте соотношение разницы по весу сухой почвы, чтобы определить содержание влаги в почве в электронной таблице.
  2. Используйте полученное содержание влаги для расчета углерода микробной биомассы почвы (MBC), внеклеточной активности ферментов (EEA) и гетеротрофного дыхания почвы, как описано в следующих шагах. Эти данные помогут понять влияние обработки на почвенное дыхание и лежащие в его основе микробные механизмы.
  3. Перед инкубацией взвесьте полевой влажный грунт подвыборки (10 г) и количественно оцените МДЦ почвы методом фумигации хлороформа-K2 SO4 и методов сбраживания персульфата калия18.
  4. Перед инкубацией взвесьте подвыборку полевой влажной почвы (1,0 г) и измерьте почву гидролитическим и окислительнымEEA 19.
  5. Взвесьте 16 полевых влажных почвенных субпроблей (15,0 г эквивалента сухого веса) в 16 поливинилхлоридных (ПВХ) кернах (диаметр 5 см, высота 7,5 см), запечатанных стекловолоконной бумагой на дне.
  6. Поместите сердечники из ПВХ в банки Mason (~ 1 л), выложенные слоем из стеклянных шариков, чтобы убедиться, что сердечники не впитывают влагу.
  7. Поместите четыре банки в каждую из четырех камер, как описано в шаге 1.4. Включите камеры и запустите программу одновременно в четырех камерах.
  8. Во время инкубации, через 2 ч, дни 1, 2, 7, 14, 21, 28, 35 и 42, возьмите все банки в каждой из четырех камер и используйте портативный газоанализатор CO2 для измерения скорости дыхания почвы (Rs), поместив воротник анализатора в верхнюю часть каждой банки.
  9. Деструктивно соберите все банки в конце инкубации (т.е. на 42-й день) и количественно оцените MBC почвы, как описано на этапе 3.3.
  10. Деструктивно соберите все банки в конце инкубации (т.е. на 42-й день) и количественно оцените активность ферментов почвы, как описано на этапе 3.4.

4. Сравнение эффекта потепления

  1. Предполагая постоянную скорость дыхания (Rs) между двумя последовательными коллекциями, используйте скорость дыхания, умноженную на продолжительность, чтобы получить кумулятивное дыхание (Rc).
  2. Провести трехсторонний повторный анализ дисперсии (ANOVA) для проверки основных и интерактивных эффектов времени, температуры (потепления) и температурного режима (сценарий потепления) на Rs и Rc. Кроме того, провести двустороннюю ANOVA для проверки влияния сценария потепления и потепления на MBC и ЕЭЗ.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Выбранные современные камеры воспроизводили целевую температуру с высокой точностью (рисунок 2A, B, E, F) и соответствовали техническим требованиям инкубационного эксперимента. Учитывая простоту использования и эксплуатации, это означало метод улучшения моделирования температуры в исследованиях потепления почвы и в других приложениях, таких как исследования растений. Эта процедура была использована в нашем недавнем тематическом исследовании, основанном на пахотных землях в Среднем Теннесси.

Результаты исследований показали, что по сравнению с контрольным лечением потепление привело к значительно большим потерям дыхания (Rs и Rc) в обоих сценариях потепления (SW и GW), а GW удвоил вызванную потеплением потерю дыхания (Rc) по сравнению с SW, 81% против 40% (Рисунок 3). На 42-й день MBC и EEA также значительно отличались между SW и GW, так что MBC был выше в SW, чем в GW (69% против 38%; Рисунок 4) а гликозидазы и пероксидаза (например, AG, BG, BX, CBH, NAG, AP, LAP) были значительно выше в ГВт, чем в сценариях SW (рисунок 5).

figure-results-1
Рисунок 1: Иллюстрация режима изменения температуры в эксперименте по потеплению почвы, концептуализированная из таблицы 1. (А) Постоянная температура (КТ), принятая большинством исследований. (B) Постоянная температура с различной величиной (CTv). (С,Г) Линейное изменение (LC) с положительными и отрицательными показателями. (Э,Ф) Нелинейное изменение (НК) с нерегулярным рисунком и суточным рисунком. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 2: Температура, достигаемая с помощью программирования и температуры камеры в течение 24-часового испытательного периода. (A,B) Целевая температура (серая линия) и температурные рекорды камеры (пунктирная линия) под контролем и согревающей обработкой ступенчатого нагрева (SW); (С,Г) Целевая температура (серая линия) и температурные рекорды камеры (пунктирная линия) под контролем и согревающей обработкой постепенного нагрева (ГВт); (Е, Ф) Разность температур, полученная для записей в панелях C и D. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-3
Рисунок 3: Средняя (± SE) кумулятивная скорость дыхания почвы (Rc, мкг CO2-C·gпочвы-1) под контролем (полая) и потепление (темная) обработка в SW и GW в 42-дневном эксперименте по инкубации почвы. Вставки показывают скорость дыхания почвы (Rs, мкг CO2-C·h-1·g почвы-1), применяемую для оценки кумулятивного дыхания, предполагая, что R s был постоянным до следующего измерения. (A) Поэтапное потепление (SW) и (B) постепенное потепление (GW). N = 4 в каждой коллекции. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-4
Рисунок 4: Среднее (± SE) MBC под контролем и согревающая обработка в SW и GW в 42-дневном эксперименте по инкубации почвы. MBC = углерод микробной биомассы; N = 4 в каждой коллекции. S обозначает значительный эффект сценария потепления (SW против GW), на уровне p < 0,05, основанного на трехсторонних повторяющихся показателях ANOVA. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-5
Рисунок 5: Средние (± SE) гликозидазы и пероксидазы (мкмоль-активность h-1·gsoil-1) под контролем и согревающие обработки в SW и GW в 42-дневном инкубационном эксперименте. BX =β1,4-ксилозидазы; АП = Кислая фосфатаза; LAP = Лейцинаминопептидаза; NAG =β-1,4-N-ацетил-глюкозаминидаза; ОКС = Окислительные ферменты; ФО = Фенолоксидаза; ПЕР = Пероксидаза. N = 4 в каждой коллекции. S обозначает значительный эффект сценария потепления (SW против GW), на уровне p < 0,05, основанного на трехсторонних повторяющихся показателях ANOVA. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Таблица 1: Обзор литературы по методам регулирования температуры и режимам изменения температуры в исследованиях почвенной инкубации 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.
Всего в обзор было включено 46 исследований. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Таблица 2: Основные режимы изменения температуры и соответствующие сценарии потепления на основе обзора литературы (таблица 1). Было установлено пять режимов и сценариев, представляющих широкий диапазон возможных изменений температуры и условий потепления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Широко применяется метод постоянного контроля температуры (табл. 1). Однако величина и временная картина температуры, реализованные в этих процедурах, плохо имитируют температуру почвы, наблюдаемую в полевых условиях. Несмотря на предпринимаемые в прошлом усилия, имитирующие суточную картину, такие исследования были скудными и не смогли прояснить оборудование и процедуру; они также не подтвердили температурное моделирование в отношении точности и надежности16,17. Поскольку сообщество стремилось улучшить свое понимание реакций на потепление почвы, оптимизация процедуры инкубации почвы с реалистичной температурой и осуществимым контролем является императивом. Тем не менее, такие новые методы не были разработаны, и, таким образом, стандартный метод для будущих инкубационных экспериментов все еще недостижим. В условиях возрастающей сложности глобального изменения температуры по величине, амплитуде, сезонности, продолжительности и экстремальности, комплексная процедура пользуется большим спросом.

Здесь был представлен метод манипулирования суточной процедурой изменения температуры, основанный на сложной камере, чтобы предложить возможность устанавливать постоянное, линейное и нелинейное изменение температуры и, следовательно, различные сценарии потепления для удовлетворения будущих потребностей в исследованиях. В рамках протокола есть четыре критических шага. Первый заключается в определении температуры почвы в полевых условиях. Поскольку тип почвы и глубина интереса, а также тип землепользования могут варьироваться от одного исследования к другому, количество температурных зондов, необходимых для конкретного исследовательского участка, должно быть изменено, чтобы наилучшим образом соответствовать фактическим условиям, насколько это возможно. Как правило, глубина почвы для температурных зондов должна удовлетворять наибольшие потребности в исследованиях на уровне 0-20 см, а количество зондов для представления температуры почвы должно быть ограничено одним-тремя. Ключ заключается в достижении долгосрочного непрерывного и последовательного температурного рекорда по крайней мере в одном типичном месте почвы.

Вторым критическим шагом является создание программы для достижения целевой величины температуры и картины в камере. Из-за высокой чувствительности и точности камеры (рисунок 4) возможно запрограммировать точное представление температуры, наблюдаемой в полевых условиях. Хотя в текущем протоколе представлена только наблюдаемая почасовая температура, как указанная в камере, более частый мониторинг температуры почвы, такой как 30 мин, 15 мин или даже короче, может быть достигнут с помощью этой процедуры. Тем не менее, испытание целевой и камерной температур должно проводиться в течение 24 ч, и до начала эксперимента результаты испытаний должны соответствовать критериям менее 0,1 °C между целевой и камерной температурами во все моменты времени. Чем чаще для моделирования выбирается температурное наблюдение, тем больше шагов требуется для настройки программы в камере до начала эксперимента.

Третьим критическим шагом является проведение самой инкубации. Для уменьшения влияния гетерогенности почвы63 ключевым является гомогенизация образцов почвы, и рекомендуется не менее трех реплик для каждой обработки. Перед инкубацией требуется прединкубационная обработка, и текущая процедура может облегчить предварительную обработку, программируя температуру и продолжительность до официального начала эксперимента. Это выгодно для того, чтобы уменьшить экспериментальное возмущение и организовать всю инкубацию без проблем. Последним критическим шагом является включение как постоянной температуры, так и различных температурных обработок, с тем чтобы можно было провести сравнение реакций на потепление почвы.

Этот протокол может быть легко модифицирован, чтобы позволить манипулировать величиной, амплитудой и продолжительностью изменения температуры. Например, экстремальные температуры во время жары летом и внезапные заморозки ранней весной из-за изменения климата, могут быть представлены с помощью этой процедуры, в дополнение к ее способности учитывать их различную продолжительность и интенсивность. Моделирование регулярных и нерегулярных температур в комбинации также позволяет моделировать долгосрочные сложные эффекты изменения температуры, прогнозируемые в будущем. Как резюмируется в таблице 2, те сценарии потепления, которые были изучены во многих отдельных исследованиях, могут быть выполнены в совокупности в одном исследовании. Ожидается, что этот протокол обеспечит сложный метод моделирования температуры в исследованиях инкубации почвы. В надежде на широкое применение, принятие этого протокола поможет определить или подтвердить более точный метод для будущих исследований потепления почвы, основанный на лабораторной инкубации.

Важным ограничением процедуры является то, что камера, используемая в текущем протоколе, имеет относительно небольшой объем, поэтому способна вместить только девять инкубационных банок в каждой камере. Хотя меньшая банка увеличит емкость камеры, рекомендуется большой объем камеры. Новая модель (например, TestEquity 1007) предложит в восемь раз большую емкость и, таким образом, рекомендуется для крупномасштабных экспериментов. Несмотря на улучшение процедуры контроля температуры в почвенных инкубациях, потенциальные осложнения с влажностью и гомогенизацией почвы не будут облегчены принятием действующего протокола.

Мы демонстрируем значительные преимущества сложной процедуры контроля температуры. Он обеспечивает надежную и доступную стратегию контроля температуры для получения точного моделирования температуры и предлагает осуществимый способ улучшить эксперимент по инкубации почвы, необходимый для лучшего понимания реакций на потепление почвы. Хотя постоянный контроль температуры широко принят и логистически прост в эксплуатации, артефакты долгосрочной постоянной температуры в почвенных микробных сообществах могут отвлекать усилия на улавливание подлинных реакций почвы. Другие зарегистрированные лабораторные методы нагрева в значительной степени менее контролируемы и воспроизводимы. Текущий протокол превосходит благодаря простоте работы, высокой точности и воспроизводимости моделирования температуры, явному программированию и способности объединять различные сценарии изменения температуры в одном эксперименте. Возможность контроля температуры с высокой точностью позволит исследователям исследовать различные сценарии изменения температуры.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Автору нечего раскрывать.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Источники финансирования, используемые для поддержки исследований, включают в себя Национальный научный фонд США (NSF) HBCU−EiR (No 1900885), Службу сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США (ARS) 1890-х годов (No 58-3098-9-005), грант МИНИСТЕРСТВА СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА США (USDA) Службы сельскохозяйственных исследований (ARS) 1890-х годов (No 58-3098-9-005), грант USDA NIFA (No 2021-67020-34933) и грант USDA Evans−Allen Grant (No 1017802). Мы благодарим за помощь, полученную от сотрудников Центра сельскохозяйственных исследований и распространения знаний (AREC) Главного кампуса ТГУ в Нэшвилле, штат Теннесси.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Шприц объемом 10 млFisher Scientific14-826-13для измерения дыхания почвы
Программное обеспечение ComposerTestEquityModel #107для установки температуры инкубации
Климатическая камераTestEquityModel #107для инкубации почвы
Газоанализатор окружающей средыPP SystemsEGM5для измерения
Фильтровальная бумагаFisher Scientific1005-125для инкубации почвы
Банка МейсонаBall15381-3для инкубации почвы
Печь FisherScientific15-103-0520для измерения влажности почвы
Пластиковая застежка-молния Уплотнитель Сумка для хранения FisherScientific09-800-16для сбора почвы
Считыватель пластинМолекулярные приборыFilterMax F5для анализа внеклеточных ферментов почвы
R SoftwareThe R FoundationR версия 4.1.3 (2022-03-10)Для статистических вычислений
Холодильник/морозильная камераFisher Scientific13-991-898для хранения почвы
ОтверткаFisher Scientific19-313-447для сбора почвы
SharpieFisher Scientific50-111-3135для сбора почвы
СитоFisher Scientific04-881G для просеивания образца грунта
Силиконовые септыDuran Wheaton kimble224100-070для каменных банок, используемых для инкубации почвы
Почвенный шнекAMS350.05для сбора почвы
SpecWare SoftwareSpectrum TechnologiesWatchDog E2700 (3340WD2)для настройки интервала сбора температуры
Температурный зондSpectrum TechnologiesWatchDog E2700 (3340WD2)для температуры почвы измерительный
анализатор ООО/ТНShimadzuTOC-Lдля анализа микроорганизмов почвы биомассы
дыхания почвы серии

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Soil IncubationTemperature SimulationEnvironmental ChamberGradual WarmingStepwise WarmingSoil RespirationMicrobial BiomassExtracellular Enzyme ActivityTemperature MonitoringSoil Warming Experiment

Related Articles