土壤碳通量监测系统

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)

2月7日，中科院合肥研究院智能所与中科合肥智慧农业谷公司合作完成的“高通量土壤成分智能检测机器人装备”项目通过了安徽省科技成果转化服务中心组织的成果鉴定。 　　由4名中国工程院院士，以及来自中国科学技术大学、中科院南京土壤研究所、中国农业大学、南京农业大学、全国土壤普查办等单位的7位专家组成的评审专家一致同意该项目成果通过鉴定，并建议在我国土壤检测实验室推广应用。 　　长丰县党委书记李命山、中科院合肥研究院院长刘建国出席此次会议并致辞讲话。本次会议由智能所党委书记吴丽芳主持。 　　项目负责人王儒敬研究员从系统总体方案、主要功能平台、测试与验证、产品创新与优势等几个方面对高通量土壤成分智能检测机器人装备进行了详细汇报。在安徽省科技厅重大专项的支持下，项目研制成功国内首个高通量、低成本、自动化、快速土壤成分智能检测机器人装备，融合了机器视觉、多臂协同以及优化调度算法等核心控制技术，构建了一整套覆盖土壤检测过程的检测方法体系，实现了对土壤样本42项指标(涵盖35项“三普”项目)的全流程自动化检测。 　　目前，该装备已通过第三方检测测试，结果重复性较好，准确度较高，满足国家及部委标准对土壤养分、重金属检测精密度和准确度的要求。 　　以张福锁院士为组长的专家组听取了项目组的汇报、实地观看了成果演示、查阅了相关资料。经质询和讨论，专家组一致认为该项目创制了土壤样本自动化加热、浸提、消解、定容、移液、滴定等系列核心元器件，研制完成整装装备，并定型量产；突破了机器人代人实现复杂测土工作的核心控制算法，形成机器人代人稳定、准确、高效的土壤检测新模式，有效解决了土壤检测全程周期长、易受人工操作误差影响等难题。专家组一致同意该成果总体技术达到国际先进、国内领先水平，并建议在我国土壤检测实验室推广应用。 　　长丰县委常委方捷、县科技局领导，合肥研究院相关处室领导、智能所及农业谷相关科研骨干测试与用户单位代表等参会。

物联网土壤墒情监测系统-关注土壤-发展农业【FT-TS600】土壤含水量是农业生产中的重要信息，快速准确地测定农田土壤含水量，不仅对研究土壤含水量和作物生长发育期对我来说意义重大，而且还可以按照科学的灌溉时间调节，实现自动灌溉精细化，节约宝贵的水资源，更好地发展农业生产。　　FT-TS600土壤墒情监测站是一款高度集成、低功耗、可快速安装、便于野外监测使用的高精度自动气象观测设备。　　该设备支持有线、GPRS、蓝牙等传输方式，免调试，可快速布置，广泛应用于农业、林业、地质、高校、科研等方面。主要针对土壤水分含量和土壤温度进行监测，通过水分传感器和温度传感器测量土壤的体积含水量(VWC)和温度值。同时，根据用户需求，可以扩展配置土壤电导率、土壤PH、空气温度、空气湿度、太阳辐射、雨量等气象传感器。技术参数　　1)土壤水分：测量范围：0-100%，精度：±3%，探针长度：5.5cm，探针直径：3mm，探针材料：不锈钢　　2)土壤温度：测温范围 -40+125℃，测量精度±0.5℃，分 辨 率：0.1℃　　3)土壤电导率：测量范围 可选量程：0-5000us/cm，10000us/cm，20000us/cm，测量精度0-10000us/cm范围内为±3% 10000-20000us/cm范围内为±5%，分辨率0-10000us/cm内10us/cm, 100000-20000us/cm内50us/cm(选配)　　4)土壤PH：测量范围：0-14 分辨率：0.1 测量精度：±0.2%(选配)　　5)空气温度：测量原理二极管结电压法，-40℃～85℃(±0.3℃)(选配)　　6)空气湿度：测量原理电容式，0～100%RH(±2%RH)(选配)　　7)太阳辐射：测量原理光电效应，0-2000W/m2(0.1W/m2)(选配)　　8)光学雨量：测量原理光电式，0～4mm/min(选配)　　9)数据存储：不少于50万条 　　10布设时间：1人，不大于30分钟完成布设 　　11)生产企业具有ISO质量管理体系、环境管理体系和职业健康管理体系认证　　12)生产企业具有和土壤墒情软件注册证书　　13)生产企业为3A级信用企业