土壤碳通量测定系统

1 摘要陆地生态系统中土壤温室气体排放或吸收过程极其复杂。实现多种土壤温室气体的同步原位监测已成为土壤温室气体研究人员的迫切需求。基于此，北京理加联合科技有限公司（以下简称理加）研发了土壤呼吸系列产品。其中PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统（以下简称“PS-9000”）用于测量土壤CO2通量，LGR UGGA+PS-3000便携式土壤呼吸系统（以下简称“PS-3000”）用于测量土壤CO2和CH4通量，LGR MGGA+PS-3010超便携CH4/ CO2土壤呼吸系统（以下简称“PS-3010”）用于测量土壤CO2和CH4通量，PS-3020便携式土壤呼吸系统（以下简称“PS-3020”）用于测量土壤N2O/CH4或N2O/CO通量。SF-9000多通道土壤碳通量自动测量系统（以下简称“SF-9000”）可连接多达18个呼吸室，多点测量土壤CO2通量，实现土壤碳通量的连续长期监测。SF-3500多通道土壤气体通量自动测量系统（以下简称“SF-3500”旧型号：SF-3000）可以连接多种气体分析仪来测量CO2，CH4，N2O，NH3和其他气体通量，也可以连接同位素分析仪来测量13CO2，12C18O16O，15N14NO同位素值。SF-3500可以收集多达18个呼吸室的连续数据集，以表征研究区域气体交换的时空变化。2 应用案例2.1 PS-9000中国科学院沈阳应用生态研究所，利用PS-9000测量果树园土壤CO2排放。2.2 PS-30001. 中国科学院大气物理研究所，在长白山森林生态系统的应用。2. 海南大学，在热带雨林的应用2.3 PS-3010中国科学院成都山地灾害与环境研究所，利用ABB LGR MGGA+LICA PS-3010监测海拔约4600 m的青藏高原五道梁土壤CO2和CH4排放。2.4 PS-3020上海市环境科学研究院，在崇明水稻田进行便携式N2O/CH4通量测量。2.5 SF-9000中国科学院西北高原生物研究所，在海北站高寒草地进行研究。2.6 SF-3000ABB LGR 分析仪+SF-3000可在不同生态系统中使用：森林、草地、湿地、沙漠和农业生态系统。也可在不同环境条件下使用：高海拔地区或低海拔地区、高温地区或低温地区、高湿地区或干旱地区。在国内有许多的应用案例：1 青藏高原（若尔盖草原），海拔超过3300 m。中国科学院地理科学与资源研究所。利用N2O/CO+UGGA+SF-3000长期监测土壤CO2，CH4， N2O，CO，H2O通量。2 内蒙古草原生态系统。北京师范大学。利用UGGA+SF-3000长期监测草地土壤CO2，CH4和H2O通量。3 天山（沙漠生态系统）。中国科学院新疆生态与地理研究所。利用CCIA+ SF-3000长期监测沙漠生态系统土壤CO2，δ13C，δ18O，H2O。4 长白山（森林生态系统），海拔超过2000 m，冬季寒冷。利用CCIA+ SF-3000长期监测森林生态系统土壤CO2，δ13C，δ18O，H2O。5 清原森林生态系统观测研究站。中国科学院沈阳应用生态研究所。SF-3000土壤通量系统用于清远林业站NOx的长期监测。6 青藏高原（湿地生态系统）。中国林业科学研究院湿地研究所。利用UGGA+ SF-3000监测青藏高原湿地生态系统的土壤CO2和CH4通量。7 云南哀牢山（森林生态系统）。中国科学院西双版纳热带植物园。利用CCIA+UGGA+SF-3000长期监测CO2, δ13C, δ18O, CH4, H2O。8 兰州市农田生态系统。兰州大学。利用N2O分析仪+SF-3000监测苜蓿地土壤的N2O通量。3 应用文章从研发生产至今，已经有许多科学家利用理加的土壤呼吸系列产品进行了诸多研究。例如，中国林科院湿地研究所湿地与气候变化团队以四川若尔盖高原泥炭地为研究对象，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，利用PS-9000研究了若尔盖高原泥炭地生态系统碳排放（生态系统呼吸和土壤呼吸）对植物生长季不同时期极端干旱事件的响应，并揭示了植物和土壤酶活性对泥炭地碳排放变化的驱动机理；一组研究人员在青藏高原风火山利用PS-3000测量了两个生长季节（2017年和2018年）不同坡向（北向（阴坡）和南向（阳坡））和不同海拔的生态系统呼吸（Re）和CH4通量，旨在阐明其Re和CH4通量模式并量化生物和非生物因子调节Re和CH4通量的相对贡献；来自中国科学院地理科学和资源研究所的研究团队利用SF-3500研究了青藏高原高寒草甸CO2、CH4和N2O通量及其总平衡对3个增温水平的响应（环境、+1.5℃、+3.0℃），以理解（a）CO2与CH4和N2O通量对增温响应的差异，（b）年GHG通量对不同增温水平的短期敏感性以及（c）生长季和非生长季GHG通量对增温响应的差异。4 小结理加公司专注国产生态仪器的研发和生产，相信随着加大研发的投入和市场及时间的积累，理加公司一定会生产出更多、更好的生态仪器，给更多的国内外客户提供更有价值的产品。理加将继续努力以全新的面貌迎接更多的挑战和机遇，以更大的热情服务新老客户，为科研人员的科研事业保驾护航。5 Published Literature1.Yan ZQ, Kang EZ, Zhang KR et al. 2021. Plant and Soil Enzyme Activities Regulate CO2 Efflux in Alpine Peatlands After 5 Years of Simulated Extreme Drought[J]. Frontiers in Plant Science, 12: 756956. (PS-9000)2.Li Y, Wang GW, Bing HJ et al. 2021. Watershed scale patterns and controlling factors of ecosystem respiration and methane fluxes in a Tibetan alpine grassland[J]. Agricultural and Forest Meteorology, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108451. (PS-3000)3.Rong YP, Ma L, Johnson DA. 2015. Methane uptake by four land-use types in the agro-pastoral region of northern China[J]. Atmospheric Environment, 116: 12-21. (SF-3000)4.Rong YP, Ma L, Johnson DA et al. 2015. Soil respiration patterns for four major land-use types of the agro-pastoral region of northern China[J]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 213: 142-150. (SF-3000)5.Pan ZL, Johnson DA, Wei ZJ et al. 2016. Non-growing season soil CO2 efflux patterns in five land-use types in northern China[J]. Atmospheric Environment, 144: 160-167. (SF-3000)6.Pan ZL, Wei ZJ, Ma L et al. 2016. Effects of various stocking rates on grassland soil respiration during the non-growing season[J]. Acta Ecologica Sinica, 36: 411-416. (SF-3000)7.Ma L, Zhong MY, Zhu YH et al. 2018. Annual methane budgets of sheep grazing systems were regulated by grazing intensities in the temperate continental steppe: A two-year case study[J]. Atmospheric Environment, 174: 66-75. (SF-3000)8.Su CX, Zhu WX, Kang RH et al. 2021. Interannual and seasonal variabilities in soil NO fluxes from a rainfed maize field in the Northeast China[J]. Environmental Pollution, 286, 117312. (SF-3000)9.Yang L, Zhang QL, Ma ZT et al. 2021. Seasonal variations in temperature sensitivity of soil respiration in a larch forest in the Northern Daxing’an Mountains in Northeast China[J]. Journal of Forestry Research, 3. (SF-3000)10.Jia Z, Li P, Wu YT et al. 2020. Deepened snow cover alters biotic and abiotic controls on nitrogen loss during non-growing season in temperate grasslands[J]. Biolog11.Wang JS, Quan Q, Chen WN et al. 2021. Increased CO2 emissions surpass reductions of non-CO2 emissions more under higher experimental warming in an alpine meadow[J]. Science of the Total Environment, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144559. (SF-3500)12.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2015. 华北低山丘陵区土壤CH4通量对脉冲降雨的响应[J]. 东北林业大学学报, 43(10): 72-78. (SF-3000)13.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2015. 华北低山丘陵区人工林土壤CH4通量测定代表性时段研究[J]. 生态环境学报, 24(11): 1791-1798. (SF-3000)14.刘博奇, 牟长城, 邢亚娟等. 2016. 小兴安岭典型温带森林土壤呼吸对强降雨的响应[J]. 北京林业大学学报, 38(4): 77-85. (SF-3000)15.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2016. 非生长季刺槐林土壤CH4通量的变化特征及其影响因子[J]. 林业科学研究, 29(2):274-282. (SF-3000)16.何方杰, 韩辉邦, 马学谦等. 2019. 隆宝滩沼泽湿地不同区域的甲烷通量特征及影响因素[J]. 生态环境学报, 28(4): 803-811. (SF-3000)17.何可宜, 沈亚文, 冯继广等. 2021. 植物残体输入改变对樟子松人工林土壤呼吸及其温度敏感性的影响[J]. 北京大学学报(自然科学版), 57(2): 361-370. (PS-2000)

国务院于今年2月份发出第三次土壤普查的通知，其土壤普查理化性状检测指标中，就有机质项目的检测要求。土壤有机质主要来源于土壤中动、植物的残体以及微生物生命活动所产生的有机物质，主要成分为C和N的有机化合物；其含量将决定植物的生长发育，并且对土壤的养分结构、理化性状起着关键性作用。东北黑土地就由于其富含有机质而土壤肥沃，素有“谷物仓库”之称。目前，测定土壤中有机质的方法多采用先测定土壤中的有机碳含量（TOC），再乘以与有机质的换算系数1.724，即为土壤有机质的含量。所以需准确测试土壤中的有机碳。土壤有机碳检测方法一般分为燃烧氧化法和化学氧化法两类。Ø 化学氧化法——做样速度较慢（大于0.5h），受基体影响较大化学氧化法是较为传统的方法，主要通过重铬酸钾-浓硫酸溶液将土壤溶液中的有机碳氧化，再通过硫酸亚铁滴定或分光光度法进行定量测定。此类方法虽然所需设备较为简单，但是实际测试时却有较多不足：（1）需要试剂种类较多，操作步骤复杂，做样周期较长，往往需要半小时以上；（2）由于土壤中的基体非常复杂，且各个地方的土壤成分差异大，同计量的试剂对有机碳的氧化是否彻底，将会影响测定结果；（3）在滴定法或分光光度法测定时，样品基体不同，也对其显色产生不同程度的干扰，造成数据不准，需根据样品再摸索掩蔽剂等条件。Ø 燃烧氧化法——做样3-4min即可出结果，不受基体影响燃烧氧化法方法是较新的方法，该方法是将土壤样品称量后，加酸加热去除无机碳，后置于高温灼烧（1100℃左右）使土壤样品中的有机碳氧化为二氧化碳，最后用仪器检测器测定产生的CO2值，并转换为TOC浓度。此方法有以下优势：（1）样品固体进样即可，制备流程少、做样简单、可操作性强；（2）做样速度快，固体样品进入仪器只需3-4min即可完成测试；（3）无需多种试剂，只需加酸即可，试剂损耗小；（4）不受样品基体影响，由于燃烧温度高，可更加充分地将有机碳氧化，所以无论什么样品基体，均可得到准确结果。以下为土壤有机质测定相关标准对比 :标准氧化方式检测原理试剂耗时NY/T 85-1998土壤有机质测定法重铬酸钾-硫酸溶液加热硫酸亚铁滴定重铬酸钾、硫酸、硫酸亚铁、邻菲啰啉0.5小时NY/T 1121.6-2006土壤检测第6部分：土壤有机质的测定重铬酸钾-硫酸溶液加热硫酸亚铁滴定重铬酸钾、硫酸、硫酸亚铁、邻菲啰啉0.5小时LY/T 1237-1999森林土壤有机质的测定及碳氮比的计算重铬酸钾-硫酸溶液加热硫酸亚铁滴定重铬酸钾、硫酸、硫酸亚铁、邻菲啰啉0.5小时HJ 658-2013 土壤 有机碳的测定 氧燃烧—滴定法高温燃烧氢氧化钡吸收，草酸滴定氢氧化钡、草酸、酚酞、盐酸5小时HJ 615-2011 土壤 有机碳的测定 重铬酸钾氧化-分光光度法重铬酸钾-硫酸溶液加热分光光度法重铬酸钾，硫酸，硫酸汞8小时HJ 695-2014 土壤 有机碳的测定 燃烧氧化-非分散红外法高温燃烧非分散红外法（NDIR）磷酸或盐酸3-4分钟德国耶拿可为您提供燃烧法测试土壤中TOC的全套解决方法：方案1：总有机碳分析仪multi N/C+ HT 1300采用燃烧法可直接测量土壤固体中的TOC含量，具有以下特点，保证实验的高效准确。可分析液体或固体样品… … … … … … … … … … … … … … … … … 软件切换，无需机械移动冷开机20分钟内即可工作，进样3-4min出结果… … … … 实验效率高直接称量于陶瓷舟中… … … … … … … … … … … … … … … … … … … 操作简便最高称样量达3g… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 保证样品代表性燃烧温度可达1300℃ … … … … … … … … … … … … … … … … … … 充分氧化无需催化剂… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 低耗材成本高聚焦NDIR检测器 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 抗干扰，宽范围方案2：元素分析仪multi EA 4000全自动固体TOC分析，可全参数分析TOC、TIC、TC参数。具备自动加酸处理等功能。应用实例：通过测定多种标准土验证方法准确性，测试结果均在质控范围内，且测试6次，RSD在0.76~6.29%。具体数据如下：标准品号平均值%RSD （n=6）%标准值相对误差%GBW073140.876.290.86% ± 0.1%1.2NST-62.190.862.2% ± 0.1%0.3GBW07416a0.720.760.73% ± 0.05%0.69GBW074591.280.991.27% ± 0.05%0.39注：multi N/C+ HT 1300方案测定通过以上数据可知，采用耶拿的快速燃烧法测定土壤有机碳，准确度、精密度等指标均符合土壤分析要求，从根本上解决了人为分析误差、污染和环境污染等弊端，消除了基体干扰对结果的影响；提高工作效率，可实现批量化分析。

土壤是重要的自然资源，地球上95%的食物来源于土壤，土壤保存了至少四分之一的全球生物多样性，不仅是粮食安全、水安全和更广泛的生态系统安全的基础，更是为人类提供多种服务、帮助抵御和适应气候变化的重要因素。由土壤组成造成的胁迫，例如盐、重金属和养分亏缺是作物减产的主要原因。作物土壤耐逆性是一种复杂性状，涉及植物形态、代谢和基因调控网络等多种遗传和非遗传因素的调控。传统的作物表型研究通常在田间进行，费事费力、劳动密集、低通量、且受研究人员无法控制的自然环境因素的影响。在此情形下，难以获得高精度的表型数据以满足表型组学的研究需求。在过去几十年，已经开发了几种HTP（高通量表型）平台在现场或可控条件下使用，但其运维成本极高。此外，作物表型相关研究通常只关注植物地上部分，而对根系形态数据的获取有限。然而，根系是植物吸收水分和养分的主要途径，也是碳水化合物的储存器官和土壤胁迫的直接感知器官。因此，根系表型是土壤胁迫条件下植物表型研究的重要组成部分。就通量、环境可控性和根系表型获取而言，现有的植物表型平台无法完全满足植物对土壤胁迫响应的表型组学研究的特定需求。基于此，在本文中，来自山东大学生命科学学院和潍坊农科院的一组研究团队描述了其最近开发的高通量植物栽培和表型系统—WinRoots平台。以大豆植物为研究对象，将其暴露在盐胁迫中，证明了土壤盐胁迫条件的一致性和可控性以及WinRoots系统的高通量。他们开发了优化的盐胁迫条件，以及适用于大豆耐盐性的高通量表型指数。此外，高通量多表型分析表明，子叶特征可作为大豆全苗耐盐性的非破坏性指标。在本研究中，Canon EOS 700D数码相机和Resonon Pika L高光谱成像仪分别用于获取RGB和高光谱图像。相机位于植物材料上方1.5 m的可滑动水平导轨上。每天收集大豆冠层和整株幼苗的图像。栽培第九天，获取离体叶片图像，每个品种重复3次。WinRoots系统：高通量根系和整株植物表型平台。系统使用示意图。【结果】盐胁迫相关性状之间的相关分析。（A）盐胁迫相关性状之间的相关矩阵。（B）预测值和观测值之间的回归曲线。大豆盐胁迫相关性状的合成聚类。（A）大豆盐胁迫相关性状的合成聚类剖面图。（B）聚类1和聚类2代表性栽培品种表型。（C）聚类1和聚类2指标比较。【结论】WinRoots系统为幼苗生长提供了均一可控的土壤胁迫条件，可用于土壤胁迫下高通量栽培和表型分析，有助于提供准确多样的土壤胁迫相关的表型数据。因此，WinRoots提供了一种分析诸如土壤胁迫之类的复杂性状的改进方法。HPPA(Hyperimager Plant Phenomics Analysis)高光谱植物表型成像系统由北京依锐思遥感技术有限公司与美国RESONON公司联合研制生产，整合了高光谱成像测量分析、RGB真彩色图像、无线自动化控制系统、线性均匀光源系统等多项先进技术；最优化方式实现大量植物样品的数据采集工作，可用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、遗传组学与表型组学、遗传育种、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。请点击以下链接，阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650311205&idx=3&sn=ffe393bdf01d664cab05b92572691916&chksm=bee1a6da89962fccef8eae610681ac22d2239e59d016db96cd911d103186c3459c4061ca30bf&token=1489736406&lang=zh_CN#rd