土壤微生物检测

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  • 迪信泰检测科技(北京)有限公司成立于2016年,是北京百泰派克生物科技有限公司旗下检测平台,主要提供生物、食品、环境、药物等多领域的检测服务。公司以液相/气相为依托,组建HPLC/GC及LC-MS等检测平台,致力于为各科研院所,高校,药企,生物工程类企业提供高效、准确、高性价比的小分子化合物检测技术包裹。 百泰派克检测平台HPLC检测平台:采用HPLC检测法,目前可实现氨基酸类、维生素类、脂肪类、糖代谢类、TCA循环类、神经递质类、激素类等多种物质的靶标检测。LC-MS检测平台:采用液质联用LC-MS检测法,目前可实现氮代谢类、脂肪酸代谢类、植物激素类等多种物质的靶标检测。生化检测平台:采用生化检测法,结合相应的试剂盒,目前可实现淀粉类、辅酶类、土壤酶类、土壤常规八项类、糖酵解类、糖异生类等多种物质的靶标检测。 联系我们科研服务电话:010-58222780手机:181-0124-5990QQ:1516961311微信:181-0124-5990网址:www.biotech-pack-analytical.com邮箱:info@biotech-pack-analytical.com地址:北京市亦庄生物医药园区
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  • 400-860-5168转6184
    奥影检测科技(上海)有限公司,可选多种射线源与探测器的组合,适合扫描大小小型有色金属芯片、复合材料电子器件、化石生物样本岩心、渗透模拟土壤岩石样品等。奥影检测提供工业CT系统OEM/ODM生产,研发生产了高能加速器工业CT、双源双探测器工业CT、微焦点CT、计量型工业CT、纳米CT、平板快速CT、原位加载CT等等。
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  • 公司2016年成立于武汉,2017年在宜昌建立分析检测中心,同年8月正式更名为湖北守护者检测科技有限公司,于2017年进行CMA认证。注测资金800万元。公司是以大气VOCs和土壤检测为特长的第三方检测公司。 公司秉承“专注环保、守护家园”理念,以诚信、准确、科学、创新为方针,在国家标准的基础上,结合自身优势,学习引进了国内知名科研院校的科研级数据质控体系,为客户竭诚提供严谨准确的检测数据 公司引进了北京大学-武汉天虹仪表公司联合研发的大型VOCs检测分析设备,该检测设备参加了多次国际和国家级的比对实验,保证检测设备的国际先进性;同时进口了国际最先进的苏玛罐采样设备,最大化保证了大气样品采集后的稳定性。 同时我公司与浙江大学、中科院、四川农业大学的土壤学博士、教授开展合作,为公司建立了科学的土壤采样和检测技术体系,能够开展高质量的土壤养分、重金属及农作物重金属的分析检测。
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土壤微生物检测相关的仪器

  • 产地:英国burkard简介:该设备既可用于干燥提取土壤微生物也可用于潮湿提取土壤微生物.土壤或落叶层样品放置在漏斗的可移动上部.光照和灯光热量使得土壤样品的梯度温度大约为14℃,这样促使土壤节肢动物与类似的生物体向下运动,通过漏斗运动到连接连接漏斗底部的收集器里.灯的位置可调节,可使土壤逐渐升高,防止行动缓慢的生物种类被困在坚硬的泥土中.当潮湿提取时,漏斗里面装满水,纱布放在适当位置.线虫和其他浮游生物位于漏斗底部,可以间隔一段时间抽出(这种方法适用于马铃薯线虫).使用该方法时,是否使用灯都可以.单一Tullgren漏斗配有漏斗,铁丝网,土筒,足够长度的橡胶管,带灯架的灯箱,瓶架和使用说明.电源:110-240V, 50/60 Hz.重量:2.5 kg.采购信息Tullgren漏斗,单一漏斗Tullgren漏斗,6支漏斗Tullgren漏斗,12支漏斗土样钻取器,内直径40mm x 50mm土样钻取器,内直径50mm x 150mm
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  • 应用简介: 土壤有机质分解及其养分周转是国内外生态学、土壤学和环境科学等领域的研究热点之一。土壤室内培养实验(Incubation experiment)可精确控制各种实验因素,如温度、水分、底物添加等,与野外受控实验相比更有利于深入揭示土壤有机质分解及其养分周转过程及其调控机理。全自动变温土壤微生物呼吸δ13C连续测定装置,实现土壤微生物呼吸CO2和δ13C的同时、同步、连续监测。主要特点:l 同步测量CO2浓度和δ13C同位素比率,精度分别优于1 ppm和0.3 ‰;l 16路控制系统,24小时不间断连续测量,持续时间可达1个月;l 可方便拆卸土壤瓶固定装置,实现在线置换土壤瓶;l 全自动控温系统(-5~35℃),控温精度优于0.2 ℃;l 在线标定,对测量结果进行矫正,确保测量结果的准确性;l 土壤温度传感器探针可频繁自动插入土壤瓶中,准确测量土壤温度;l 高效的气体循环气路——双回路气路设计,可根据需要对CO2浓度进行预处理,消除初始CO2浓度过高对样品土壤呼吸的抑制性;l 友好的软件界面,可根据具体实验需要设定参数及数据存储等功能; 性能指标:测试模式自动连续16位测试培养瓶容积50 ml最大连续测试时间1个月培养瓶温度范围-5~35 ℃温度控制精度±0.15 ℃CO2精度≤ 1 ppmδ13C精度≤ 0.3 ‰分析仪尺寸440*180*445 mm采样装置尺寸800*800*700 mm控制箱尺寸500*420*200 mm控制方式计算机,平板电脑数据获取APP端下载,远程传输(可选)耗电220VAC 350W生产厂商:中国 pri-eco
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  • 改善土壤健康对于增加产量至关重要,研究表明,微生物生物量(真菌和细菌)是土壤健康的主要指标。健康的土壤可以固定养分,提高植物免疫力,更有效地储存水 分并构建土壤结构,因此,健康的微生物水平可以提高生产力,同时减少投入。microBIOMETER 是一项 20 分钟的现场土壤测试,用于确定微生物生物量和真菌与细菌的比例,快速确定土壤的健康状况,这种实验室级土壤测试操作简单,测量速度快、结果更准确。工作原理测试方法从结合的土壤颗粒中提取微生物,然后沉淀到底部。土壤颜色的微生物悬浮在液体中并被取样。将样品放置在测试卡上,使用智能手机(iPhone 或Android )扫描测试卡。我们的智能手机应用程序将微生物的颜色强度与测试卡上的颜色比较器进行比较。主要特点&bull 成本低,速度快;&bull 准确度高,操作简单;应用&bull 土壤堆肥中测试在应用程序中创建账户,点击开始测试并选择相应的介质,将土壤筛入提供的容器中(挑出大的有机物,如岩石或树枝),用水将加盖的测量管加满,然后将其加入提取管中。撕开提取粉末包,将其倒进提取管中,进行搅拌,再将过筛的土壤填充采样器注射器,将测量的土壤加入提取管中,混合溶液,静置一段时间,使用小吸管从表面下方约1英寸处吸取溶液,避免任何碎屑,在样品窗口上滴3滴溶液,将测试卡居中放置在所提供背景的白色区域上。 &bull 堆肥茶和提取物中测试
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  • 土壤呼吸 | 极端干旱改变土壤微生物功能群丰度来降低土壤异养呼吸
    土壤呼吸 | 极端干旱通过改变高寒泥炭地土壤微生物功能群丰度来降低土壤异养呼吸而非甲烷通量【温室气体】人类活动造成温室气体排放急剧增加,全球地表温度持续上升,显著改变了自然生态系统碳水循环格局。极端气候事件,尤其是极端干旱事件发生的频率和强度不断升高,对土壤含水量、土壤微生物群落结构和功能、土壤异养呼吸(Rh)以及土壤甲烷(CH4)通量具有重要影响。高寒泥炭地拥有巨大的碳储量,对气候变化高度敏感。虽然目前围绕高寒泥炭地碳排放开展了一些研究,但对高寒泥炭地生态系统碳排放对极端干旱响应的微生物机制仍不清楚。若尔盖国家级自然保护区基于此,中国林业科学研究院湿地研究所的研究团队以青藏高原东部若尔盖国家级自然保护区高寒泥炭地(33°47′56.62′′ N,102°57′28.44′′ E,3430 m.a.s.l.)为研究对象,依托模拟极端干旱的野外控制实验平台,通过原位观测和室内试验相结合,旨在解决以下问题:(1)不同植物生长期,极端干旱如何影响Rh和CH4通量?(2)极端干旱如何影响土壤微生物群落结构和功能群?以及(3)驱动Rh和CH4通量变化的主要因素是什么?作者于2019年6月18日至9月25日测量了Rh(PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统(北京理加联合科技有限公司))和CH4通量(一个闭路静态室(0.5×0.5×0.5 m)+ABB LGR便携式温室气体分析仪(UGGA,GLA132-GGA))。试验三个生长期结束时,作者测量了样地0-20 cm土壤的土壤性质,包括总氮(TN)、土壤有机碳(SOC)、有效磷含量(AP)、总磷(P)、pH值、溶解有机碳(DOC)、土壤含水量(SWC)、硝态氮(NO3--N)、铵态氮(NH4+-N)、微生物生物量磷(MBP)、微生物生物量氮(MBN)和微生物生物量碳(MBC)。此外,还进行了新鲜土壤样品的DNA提取、PCR扩增和测序。图1 PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统。【结果】图2 不同植物生长期极端干旱对土壤异养呼吸(a)和甲烷通量(b)的影响。“ED”,“MD”,和“LD”分别代表植物快速生长期、盛花期和植物生长衰退期。图3 不同植物生长期极端干旱对细菌碳循环功能群的影响。图4 驱动因素对土壤微生物呼吸(a)和甲烷通量(b)的相对贡献。【结论】极端干旱导致植物生长衰退期土壤异养呼吸显著降低38.04 mg m−2h−1,但对CH4通量无显著影响。极端干旱显著降低了细菌的α多样性,显著降低了植物快速生长期和衰退期的Rokubacteria和Chloroflexi菌的相对丰度,显著增加了盛花期Actinobacteria菌的相对丰度。在植物快速生长期和盛花期,极端干旱使芳香烃降解功能群(aromatic hydrocarbon degraders)相对丰度分别降低了50.26%和64.37%。在植物生长衰退期,极端干旱显著降低了甲醇氧化(methanol oxidizers)和木质素降解(lignin degraders)功能群的相对丰度,分别为81.63%和82.08%。随机森林模型分析表明,细菌功能群在决定土壤异养呼吸和甲烷排放中起着重要的作用。芳香族化合物降解(aromatic compound degraders)和芳香烃(aromatic hydrocarbon degraders)降解功能群对土壤异养呼吸累计贡献率为11.89%。芳香族化合物降解(aromatic compound degraders)、芳香烃降解(aromatic hydrocarbon degraders)、脂肪族非甲烷烃降解(aliphatic non-methane hydrocarbon degraders)和甲基营养(methylotrophs)功能群对甲烷通量的累计贡献率为13.29%。研究结果强调土壤细菌碳循环功能群对于探索未来极端干旱背景下土壤碳循环可能的微生物响应机制至关重要,为高寒泥炭地应对未来气候变化提供了理论基础和科学依据。【产品简介】PS-9000是一套用于测量土壤CO₂通量的便携式测量系统,采用动态气室法测量,专利设计。具有控制测量、存储和数据处理等功能,可测量呼吸室内CO₂浓度变化,同时结合自身测量的空气温度、大气压、土壤温度等传感器的数据,计算处理得到CO₂通量。PS-9000可通过掌上控制器实现无线操作,实时显示仪器测量的各种参数值,并可现场修改各种设置参数。
  • 第十一届全国土壤微生物学术讨论会在长沙举行
    记者从10月19日在长沙举行的第十一届全国土壤微生物学术讨论会上获悉,目前中国农业微生物领域在农用微生物资源、重要农用微生物功能基因组研究和微生物修复三方面的研究已取得突破性进展。  据中国微生物学会秘书长肖昌松介绍,目前中国微生物各类种资源建设已跨上一个新台阶。中国收集、保藏、鉴定的菌种库藏资源达15000余株以上,位列世界第三。其中根瘤菌资源库库藏资源数量和农药残留微生物降解菌种资源库为世界最大。  重要农用微生物功能基因组研究也揭开序幕。目前世界上大约有40多株固氮微生物完成了全基因组分析,其中2008年中国农科院等单位已经将施氏假单胞菌全基因组分析,这是国际上第一例联合固氮微生物基因组序列分析。华中农业大学等单位也已完成对绿僵菌和白僵菌的全基因组测序。  土壤微生物修复方面也取得显著进展。南京农业大学分离鉴定了多株高效降解菌株,建立了目前国内最大的农药残留微生物降解菌种资源库。筛选出农药残留微生物降解菌500余株,其中高效微生物降解菌40余株。  据悉,本次会议以农业土壤微生物“学科创新与产业发展”为主题,研究十二五期间农业微生物学科发展和推进以微生物肥料为核心的农业微生物产业的创新。
  • 何念鹏、潘俊等研究人员揭示森林-农田长期转化对土壤微生物呼吸温度敏感性及空间变异的影响
    2018年,由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统,一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案,为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件,让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达27篇。 今天与大家分享的是何念鹏、潘俊等研究人员在森林-农田长期转化对土壤微生物呼吸温度敏感性及空间变异的影响方面取得的进展。在该项研究中,研究团队利用PRI-8800测定土壤样品的Rs和Q10,为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤是陆地生态系统中最大的碳库,所含碳量相当于大气和植被的总和。土壤微生物呼吸(Rs)是重要的碳循环过程,控制着陆地生态系统向大气的碳释放。此外,全球变暖会加速土壤中碳的分解,增加大气二氧化碳(CO2)浓度,从而导致土壤碳循环与气候变暖之间的正反馈。这种反馈的方向和强度在很大程度上取决于Rs的温度敏感性(Temperature sensitivity, Q10)。 土地利用变化是当前生物圈碳循环的主要人为驱动因素之一(也是全球变化的重要组成要素),土地利用变化将促进/抑制土壤碳释放到大气中,被认为是仅次于化石燃烧的第二大人为碳源,累计约占人为二氧化碳排放量的12.5%。由于人口的增长和对农产品需求的增加,全球范围内大量森林生态系统已被转化为农业生态系统。这些与农业相关的森林砍伐,不仅会导致生物多样性丧失,改变土壤碳循环过程,还可能削弱生态系统应对气候变化的能力。由于土壤微生物呼吸对温度变化的响应异常敏感,土壤Q10对土地利用变化的潜在响应(提升或压制),可能会对未来气候产生重大影响。因此,为了提高人们关于土地利用变化对土壤碳循环的影响及其对气候变化反馈的认识,确定Q10对土地利用变化响应的生物地理格局及其调控因素至关重要(图1)。图1 不同区域森林转变为农田对土壤微生物呼吸温度敏感性(Q10)潜在影响 为了更好地阐明土地利用变化对土壤Q10的影响及其空间变异机制,研究人员收集了中国东部从热带到温带的19个“森林转变为农田”配对地块的土壤样品,采用由普瑞亿科研发的PRI-8800全自动变温土壤培养温室气体分析系统,在5~30 °C进行室内培养,并测量Rs和计算了Q10,此数据的获取为该项研究提供了有力的数据支撑。 图 2 中国东部土壤微生物呼吸Q10的空间变异模式 研究结果表明: 森林土壤Q10的纬度模式主要受到气候因素的驱动。类似的,农田土壤Q10随纬度而升高,气候因素、pH、粘粒和SOC共同调节了耕地土壤Q10的空间变化(图2)。总体而言,森林和耕地之间的Q10值随着纬度的增加趋于一致;DQ10从热带地区(9.23~3.58%)到亚热带地区(0.58~1.93%)和温带地区(–0.97~1.11%)显著下降。DQ10的空间变化受到气候因子、DpH、DMBC及其相互作用的影响。此外,研究还发现森林转变为农田土壤Q10呈现了明显的阈值现象(约1.5),受到pH和MBC的共同调控(图3)。图3 长期的森林转化为农田导致Q10出现不同方向的偏离(阈值约1.5) 预计全球气温升高2.0 °C的情景下,与生物地理可变的Q10相比,使用固定的Q10平均值将导致土壤CO2排放量估算产生偏差:森林为–0.93%~3.66%,农田为–0.71%~2.05%,森林-农田转换的偏差范围为–5.97~2.14%(表1)。表1 中国东部不同生物群落在2.0°C升温情景下表土(0-20 cm)CO2排放预测 总的来说,相关研究结果凸显了与长期土地利用变化相关的生物地理变化对土壤微生物呼吸温度响应的潜在影响,并强调了将长期土地利用对土壤温度敏感性的影响纳入陆地碳循环模型以改进未来碳-气候反馈预测的重要性。 研究论文近期在线发表于土壤学著名期刊《Soil Biology and Biochemistry》。第一作者为北京林业大学博士研究生潘俊、通讯作者为东北林业大学何念鹏教授和北京林业大学的孙建新教授;其他重要的合作作者还包括密歇根州立大学刘远博士、中央民族大学李超博士、中国科学院地理资源所李明旭博士和徐丽博士。该研究受到国家自然科学基金项目(32171544,42141004, 31988102)、中国科学院稳定支持基础研究领域青年团队计划(YSBR-037)等资助。原文链接:Pan J, He NP, Li C, Li MX, Xu L, Osbert Sun JX. 2024. The influence of forest-to-cropland conversion on temperature sensitivity of soil microbial respiration across tropical to temperate zones. Soil Biology and Biochemistry, doi:10.1016/j. soilbio.2024.109322. 截至目前,以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇,分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源:https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量,感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。即日起,如果您成功发表文章,并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备,请与我们公司联络,我们为您准备了一份小礼物,以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持! 为响应国家“双碳”目标,针对国内“双碳”行动有效性评估,普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统,结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势,模式的培养与测试过程非常简单高效,这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究,可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出,为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率(R)对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数(Q10)可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃,R所增加的倍数;Q10值越大,表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性,也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应,在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数,因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度(3-5个点)进行测量,从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究(2017)指出,最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具,不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应,也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究,提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式;温度控制波动优于±0.05℃;平均升降温速率不小于1°C/min;307 mL样品瓶,25位样品盘;一体化设计,内置CO2 H2O模块;可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究,拓展设备应用场景,普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1)原状土冻融过程模拟:气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力,即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变,但一种气候波动的影响(例如干湿交替)是否影响了对另一种气候(例如冻融交替)的反应,其温室气体排放是如何响应的?通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟,我们可以找出清晰答案。 2)湿地淹水深度模拟:在全球尺度上湿地甲烷(CH4)排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化,而二氧化碳(CO2)排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放?我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放?借助PRI-8800 Plus,通过淹水深度和温度变化的组合测试,可以查出真相。 3)温度依赖性的研究:既然温度的变化会极大影响土壤呼吸,基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议,将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法,该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题,更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量,仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量,这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外,科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养,通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量,将极大减少科学家实验实施的周期和工作量,并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色,还可以进行恒温培养,抑或是恒温/变温交替培养,这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4)水分依赖性的研究:多数研究表明,在温度恒定的情况下,Q10很容易受土壤含水量的影响,表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法,并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下,实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量,而PRI-8800 Plus的逻辑设计,为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5)底物依赖性的研究:底物物质量与Q10密切相关,这里的底物包含不限于自然态的土壤,如含碳量,含氮量,易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等;也可能包含了某些外源底物,如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量,能加速某些研究进程并获得可靠结果,如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6)生物依赖性的研究:土壤呼吸包含土壤微生物呼吸(90%)和土壤动物呼吸(1-10%),土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加,或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al. The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experiments of SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.11.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, Gao Y, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.12.Yingqiu C, Zhen Z, Li X, et al. Temperature Affects new Carbon Input Utilization By Soil Microbes: Evidence Based on a Rapid δ13C Measurement Technology[J]. Journal of Resources and Ecology, 2019, 10(2): 202-212.13.Cao Y, Xu L, Zhang Z, et al. Soil microbial metabolic quotient in inner mongolian grasslands: Patterns and influence factors[J]. Chinese Geographical Science, 2019, 29: 1001-1010.14.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimum temperature of soil microbial respiration: Patterns and controls. Soil Biology and Biochemistry, 121: 35-42.15.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. 2018.Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.16.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Important interaction of chemicals, microbial biomass and dissolved substrates in the diel hysteresis loop of soil heterotrophic respiration. Plant and Soil, 428: 279-290.17.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Microbial properties regulate spatial variation in the differences in heterotrophic respiration and its temperature sensitivity between primary and secondary forests from tropical to cold-temperate zones. Agriculture and Forest Meteorology, 262, 81-88.18.He N P, Liu Y, Xu L, Wen X F, Yu G R, Sun X M. Temperature sensitivity of soil organic matter decomposition:New insights into models of incubation and measurement. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(11): 4045-4051.19.Li J, He NP, Xu L, Chai H, Liu Y, Wang DL, Wang L, Wei XH, Xue JY, Wen XF, Sun XM. 2017. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology & Biochemistry, 106: 18-27.20.Liu Y, He NP, Xu L, Niu SL, Yu GR, Sun XM, Wen XF. 2017. Regional variation in the temperature sensitivity of soil organic matter decomposition in China’s forests and grasslands. Global Change Biology, 23: 3393-3402.21.Wang Q, He NP*, Liu Y, Li ML, Xu L. 2016. Strong pulse effects of precipitation event on soil microbial respiration in temperate forests. Geoderma, 275: 67-73.22.Wang Q, He NP, Yu GR, Gao Y, Wen XF, Wang RF, Koerner SE, Yu Q*. 2016. Soil microbial respiration rate and temperature sensitivity along a north-south forest transect in eastern China: Patterns and influencing factors. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 121: 399-410.23.He NP, Wang RM, Dai JZ, Gao Y, Wen XF, Yu GR. 2013. Changes in the temperature sensitivity of SOM decomposition with grassland succession: Implications for soil C sequestration. Ecology and Evolution, 3: 5045-5054.24.Liu Y, Kumar A, Tiemann L K, et al. Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles[J]. Journal of Soils and Sediments, 2023: 1-15.25.Liu YH,Xiong DC,Wu C,et al.Effects of exogenous carbon addition on soil carbon emission in a subtropical evergreen broad-leaf forest[J]. Journal of Forest & Environment, 2023, 43(5).26.Zheng, J., Mao, X., Jan van Groenigen, K., Zhang, S., Wang, M., Guo, X. et al. (2024). Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau. 441, 116736.27.Pan J, He NP, Li C, Li MX, Xu L, Osbert Sun JX. 2024. The influence of forest-to-cropland conversion on temperature sensitivity of soil microbial respiration across tropical to temperate zones. Soil Biology and Biochemistry, doi:10.1016/j. soilbio.2024.109322.

土壤微生物检测相关的方案

  • 迅数自动菌落计数仪用于红树林土壤微生物的相关性研究
    摘要: 研究了广东深圳、福建龙海和海南海口3个地点红树林土壤微生物数量与土壤主要化学性质的关系, 及其解磷菌在红树植物根际的分布状况。结果表明: 3个地点的土壤微生物数量均以细菌类群占绝对优势, 其次是放线菌和丝状真菌 深圳红树林土壤微生物总数、细菌、放线菌和丝状真菌数量在3个地点中最高, 其中丝状真菌数量与其余两地差异显著(P 0. 05) 微生物总数、细菌数与土壤全N、全P呈极显著正相关( P 0. 01), 真菌数与全P呈显著正相关( P 0. 05) 多元统计分析结果表明, 影响土壤微生物总数与细菌数量最主要的因子是全N, 影响放线菌与真菌数量最主要的因子是全P 从根际不同部位筛选出31株解磷菌株, 细菌占多数 三地红树林解磷菌在根际的分布均以土壤中含量最多。关键词: 红树林 土壤微生物数量 土壤化学性质 解磷菌
  • 杭州迅数:迅数自动菌落计数仪用于红树林土壤微生物的N /P相关性研究
    摘要: 研究了广东深圳、福建龙海和海南海口3个地点红树林土壤微生物数量与土壤主要化学性质的关系, 及其解磷菌在红树植物根际的分布状况。结果表明: 3个地点的土壤微生物数量均以细菌类群占绝对优势, 其次是放线菌和丝状真菌 深圳红树林土壤微生物总数、细菌、放线菌和丝状真菌数量在3个地点中最高, 其中丝状真菌数量与其余两地差异显著(P 0. 05) 微生物总数、细菌数与土壤全N、全P呈极显著正相关( P 0. 01), 真菌数与全P呈显著正相关( P 0. 05) 多元统计分析结果表明, 影响土壤微生物总数与细菌数量最主要的因子是全N, 影响放线菌与真菌数量最主要的因子是全P 从根际不同部位筛选出31株解磷菌株, 细菌占多数 三地红树林解磷菌在根际的分布均以土壤中含量最多。关键词: 红树林 土壤微生物数量 土壤化学性质 解磷菌
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  • 【讨论】测土壤微生物生物量碳氮的土壤样品能冷冻保存吗?

    教科书里要求,土壤微生物生物量碳氮的测定要求使用鲜土样。出过野外的人都清楚,采集的鲜土壤往往不能及时的测定,于是怎么保存这些土壤样品成了问题。如果采集的鲜土样不能及时(达到1一个月时间)测定土壤微生物生物量碳氮,是冷冻保存还是冷藏保存呢,请说说你的见解!(有奖讨论)

  • 【求助】求助,土壤微生物培养

    各位,我刚开始做简单的土壤微生物试验,想请教大家一下:土壤微生物三大菌群(细菌放线菌真菌)培养时,1. 取土应该去多深?2.所取土样在多久内必须做完试验啊?多谢各位帮忙,真的很着急。再次感谢。

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  • ZYD-TF土壤化肥,ZYD-TF土壤化肥速快速检测仪
    ZYD-TF土壤化肥,ZYD-TF土壤化肥速快速检测仪,试剂耗材,办事处,说明书,特点:* 可检测土壤、植株、化学肥料、生物肥料等样品中的速效氮(包括铵态氮、硝态氮)、速效磷、速效钾、尿素氮、有效磷、全钾、氯离子、有机质含量,土 PH值(酸碱度)等。* 5寸大屏幕中文液晶显示器,人性化界面,中文操作提示。操作及读取数据方便直观。* 配备《ZYD测土配方施肥系统》软件,其中包括数十种常见作物的单位产量所需要养分的数据。* 仪器通过 USB接口将检测数据同步传输到电脑。* 仪器内置微型热敏打印机,打印检测结果快速,清晰。* 光源采用超高亮发光二极管,具有低功耗、可靠性高,响应速度快等优点。* 采用闭环回路光源自动校准系统,避免了长时间使用,或者外部条件变化导致的光源过强或过弱等现象,保证光源始终工作在最佳状态。* 光源预热及恒温管理系统,有效避免漂移,保证长时间测量的稳定性。* 12组独立检测单元,每单元均由一组光源系统,一个样品仓,一组检测系统构成。* 仪器自动校正 0%及 100%,不需要人工进行此校正操作。* 仪器具备自检功能。能判断故障并给予提示,帮助人员对仪器进行维护。* 内置大容量可充电电池,无外接电源时可连续工作 5小时以上。* 全金属喷塑外壳,坚固,美观,耐用。ZYD-TF土壤化肥,ZYD-TF土壤化肥速快速检测仪,试剂耗材,办事处,说明书,特点,技术指标* 通道数量:12通道* 波长: 410nm, 535nm, 589nm, 640nm* 显示:5寸大屏幕全中文液晶显示* 存储:10000个以上测试结果* 接口:USB* 打印:内臵热敏打印机* 漂移:≤0.003Abs/3min* 透射比准确度:±2%* 透射比测重复性:≤0.3%* 各通道误差:±1.0%* 电源输入:16V DC 3A* 仪器重量:2.5Kg* 仪器尺寸:340X240X120mmZYD-TF土壤化肥,ZYD-TF土壤化肥速快速检测仪,试剂耗材,办事处,说明书,特点,土壤养分检测项目* 检出下限铵态氮:2ppm硝态氮:2ppm速效磷:2ppm速效钾:20ppm有机质:0.2%* 检测范围铵态氮:(0~50)ppm硝态氮:(0~75)ppm速效磷:(0~60)ppm速效钾:(0~750)ppm有机质:(0~4)%* 测量误差:10%化肥检测项目* 检出下限铵态氮:0.5%尿素氮:1%硝态氮:0.5%有效磷:1.5%钾:2% 氯离子:0.2%* 检测范围铵态氮:(0~25)%尿素氮:(0~50)%硝态氮:(0~20)%有效磷:(0~60)%钾:(0~50)%氯离子:(0~10)%* 测量误差:10%ZYD-TF土壤化肥,ZYD-TF土壤化肥速快速检测仪,试剂耗材,办事处,说明书,特点
  • HL6303土壤酸度检测仪
    HL6303土壤酸度检测仪 HL6303土壤酸度检测仪又名土壤酸湿度计 土壤酸碱度计 便携式土壤酸度计 土壤酸碱度测量土壤酸碱度是限制作物生产及品质的重要因素,该仪器使用简单方便,可直接插入土壤。土壤酸度计技术参数:PH范围:3-8 PH;水分范围:1-8%PH精度:± 0.2PH;水分精度:± 1%环境温度:5-50℃可测深度:6cm 适用于地表酸度的测量 适用于深度土壤酸度的测量使用方法:第一次使用时, 把探头在土里插几次, 去掉上面的油和杂质, 测土壤PH值和湿度时,先将探头尽量深地插到土里, 大约10分钟后读取PH值, 按下旁边的白色按钮, 仪表将显示水份.使用时注意插电极时不能碰到石头,不要用力过猛,否则容易伤害电极 不要将仪器和磁性材料放在一起, 不要一直放在土壤里超过1小时.用完后把电极洗干净.使用时注意插电极时不能碰到石头,不要用力过猛,否则容易伤害电极.用完后把电极洗干净.分析土壤之前&mdash &mdash 种植前,最好采集土地不同位置的土壤进行分析,以保证所取土样具有代表性,分析土壤pH值是否满足作物的酸碱度要求。如何测定pH值1.先移去被测土壤表土约5厘米;然后向下将土壤捣碎至15厘米深。并清理土壤中一切会影响测试结果的有机杂质,如叶子、根系等;2.将土壤用水浸透,调匀成泥状。(最好使用雨水或蒸馏水);3.将此装置功能键向上拨至pH处;4.湿润探棒。用购买时随附的特殊清洁棉片将探棒擦净;5.将探棒完全插入被测土壤中;6.等待1分钟后即可读取数据;7.测试结束后,将探棒擦净并晾干;8.如需继续分析其他土壤,请重复以上步骤。
  • HL-6326土壤PH/湿度检测仪
    HL-6326土壤PH/湿度检测仪 土壤酸碱度湿度检测仪本款仪器是园艺的好帮手,可以测试土壤的PH值(酸碱度),土壤湿度.土壤酸度计技术参数:PH范围:3-8 PH;水分范围:1-8%PH精度:± 0.2PH;水分精度:± 1%环境温度:5-50℃可测深度:2-30cm 使用方法:第一次使用时, 把探头在土里插几次, 去掉上面的油和杂质, 测土壤PH值和湿度时,先将探头尽量深地插到土里, 大约10分钟后读取PH值, 按下旁边的白色按钮, 仪表将显示水份.使用时注意插电极时不能碰到石头,不要用力过猛,否则容易伤害电极 不要将仪器和磁性材料放在一起, 不要一直放在土壤里超过1小时.用完后把电极洗干净.如何测量湿度1.将探棒尽量垂直插入被测土壤中。在测试盆栽植物土壤时,不要使探棒离植物过近,以免伤及植物根系;2.在探棒插入被测土壤的过程中,你会发现刻度盘内指针所指位置不稳定,这是因土壤湿度不均匀所至。所以请测试两遍以最终确定结果;3.读取结果;4.将探棒从被测土壤中取出,请不要拉、拽白色连接线,以免使用时出现接触不良等故障;5.用棉布将探棒完全擦净,以备下次使用。如何读取结果1.湿度标度尺上的数字1-10代表湿度的逐渐递增。没有任何植物可以长时间在1和10代表的两种湿度环境下正常生长。在附表中为您提供了所列植物的湿度环境要求。如果所测结果高于表中规定要求,在此情况下您不需继续浇水;若结果低于规定要求,提醒您应立即浇水。2.浇灌次数(参考说明书):&mdash * 1周需检查一次&mdash ** 每4到5天需检查一次&mdash *** 3天需检查一次仪器读数表3.特殊水分要求以下数字代表:i 每天向叶面洒水;ii 不要让土壤变干;iii 保持土壤湿润,但不应过于潮湿;iv 土壤应始终保持湿润;v 在浇灌间隙可令土壤变干;vi 在浇灌前4到5天应使土壤变干;vii 在植物休眠期间应逐渐减少施水量;viii 将水倒入盆栽托盘中;不需洒水在叶子表面。如何测量土壤pH值1. 先移去被测土壤表土约5厘米;然后向下将土壤捣碎至13厘米深。并清理土壤中一切会影响测试结果的有机杂质,如叶子、根系等;将土壤用水浸透,调匀成泥状。(最好使用雨水)为了达到较准确的分析结果,你可以从被测土壤中采集一部分土,清除石子及有机碎屑物,然后把土壤碾碎成粉末状,并从中取出2杯的样土;准备一个干净的玻璃或塑料容器,倒入2杯蒸馏水或去离子水,再加入样土,搅拌使他们充分混合并压实,倒掉多余的水。2. 使用购买时随附的清洁棉擦拭探棒约10-12厘米。应小心避免探头接触其它金属表面;再使用棉制品或纸将探棒抹净,每次应从探头擦至探棒尾部。3.将探棒垂直插入湿润的土壤约10-12厘米深;若探棒不容易插入,请换一个新位置重试。任何情况下都不应强行插入探棒,以免损伤探头。4.在指间按顺时针、逆时针方向转动探棒若干次,确认潮湿的土壤表土已在探棒周围分布好;5.等待60秒后读取数据。6.如果测试结果大于pH 7:从土中拔出探棒,擦掉探棒表面的土壤颗粒。擦拭探棒后,将其重新插入土壤中新的位置再测试一次。在指间转动探棒2-3次,30秒后读取数据7.如果测试结果小于pH 7:从土中拔出探棒,擦掉探棒表面的土壤颗粒。不要擦拭探棒,将其重新插入土壤中新的位置再测试一次。在指间转动探棒2-3次,60秒后读取数据。仪器注意事项- 探棒插在土壤中的时间不宜过长,以免损坏探棒金属表面;- 确认在存放仪器前,探棒应干燥、干净;- 应使探棒远离其他金属物质;此仪器只用于测试土壤,请不要将探棒插入水中。问题及解决方法指针摇摆不定* 石子或有机质影响仪器电极* 土壤样土未完全压实(盆栽和重量较轻的土壤)* 清洁探棒后,有金属颗粒附着探棒* 土壤在探棒周围分布不均匀* 探棒距盆壁或盆底过近* 测试时间离重新装土入盆的时间太近* 探棒贴近肥料棒或肥料颗粒指针迟钝或没有反映* 需要清洁探棒* 样土过干* 探棒受损极端pH值状态(仅限于盆栽土壤)* 因过量施肥而带来的养分增加* 探棒贴近肥料棒或肥料颗粒
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