测量土壤湿度温度盐度

科学研究可以带领人类探索更多未知的领域，而完成一项研究离不开科研仪器的“加持”，高效精准的仪器设备将为研究人员的探索之路助一臂之力。 自2021年《政府采购进口产品审核指导标准》发布以来，国家支持重大科研设施和仪器设备国产化的力度不断提升，各省市也相继发布支持政策，在保障科研需求的前提下，优先购置国产仪器。 但购置仪器不是一件小事，哪款设备能满足需求？哪款设备性价比高？采购前的持续观望、谨慎研究，只为找到能够更好满足科研需求的设备。 如何更深入地了解一款仪器设备？当然是“用起来”。 为提升用户对国产仪器品牌的了解，解决大家的“采购”之忧，普瑞亿科将招募“产品试用官”，开展一系列国产仪器免费试用活动，让有科研需求或购买意向的用户朋友们亲身体验到国产设备的优势，同时试用官真实的试用报告，也可以给予正在观望的用户非常有价值的参考建议，诚挚邀请大家参与活动，成为我们的“产品试用官”。 本期我们将招募“Plover便携式土壤水分、温度和电导率测量系统”产品试用官，为了让用户亲身感受到产品强大的性能和配置，普瑞亿科将开放3台Plover设备，面向有研究、测试需求的用户，推出15天免费试用活动，无需观望等待，试用后觉得合适您再购买。Plover 便携式土壤水分、温度和电导率测量系统 Plover便携式土壤水分、温度和电导率测量系统是基于“真时域反射”（TureTDR）技术的土壤三参数测量系统。该系统通过激发并测量高频（~1.5GHz）电磁波的运移时间进行土壤水分和电导率的测量，同时输出土壤温度。其它测量技术因采用低频测量信号，测量过程中存在严重的水和离子极化现象，因而对盐度异常敏感；而基于TureTDR技术的Plover土壤三参数测量系统更大限度克服了上述问题，对土壤中的含盐量及各种土壤类型不敏感，可更大限度提高土壤水分和电导率测量的准确性，并进一步拓展该系统的使用场景。 Plover可以实现便携式测量，通过安卓APP手机或平板进行操作并实时记录。该便携式土壤三参数测量系统能为农业、林业、草业、生态等科研和生产场景的土壤含水量便携测量提供稳定可靠数据。15天免费试用即日起至12月31日 可拨打电话详细咨询 试用结束后，可联系工作人员归还产品，也可成为我们的“产品推荐官”，推荐下一位新用户参与试用活动（将新用户联系方式提供给工作人员即可）。1、当新用户正式开始试用产品，即推荐成功，我们将给予“推荐官”200元现金奖励；2、如果新用户试用后决定购买产品，“推荐官”将再获得1500元现金奖励。 活动结束后，我们将在普瑞亿科公众号以推送的形式展示所有试用用户的使用体验，并发起投票活动，票数前三位用户将分别获得600元、400元、200元现金奖励。*该活动最终解释权归北京普瑞亿科科技有限公司所有

墒，指土壤适宜植物生长发育的湿度。墒情，指土壤湿度的情况。土壤湿度是土壤的干湿程度，即土壤的实际含水量。土壤墒情直接影响着农作物的生长质量和速度。除了土壤墒情，土壤温度、土壤电导率以及土壤氮磷钾、土壤PH值等参数也对作物的生长起着十分重要的作用。土壤温度对作物生育和土壤中微生物活动以及各种养分的转化、土壤水分蒸发和运动都有很大影响。在一定的温度范围内，土温越高，作物的生长发育就越快；土温过低，微生物活动减弱，有机质难于分解，农作物的根系呼吸降低，造成作物养分缺乏，生长变缓。土壤电导率用于描述土壤盐分状况，它包含了反映土壤质量和物理性质的丰富信息。例如:土壤中的盐分、水分、温度、有机质含量和质地结构都不同程度影响着土壤电导率。有效获取土壤的电导率值，对于确定各种田间参数时空分布的差异有重大意义。土壤中微量元素的含量较低或者较高都不利于对植物的生长。比如向土壤中过量施入磷肥时，磷肥中的磷酸根离子与土壤中的钙、镁等阳离子结合形成难溶性磷酸盐，既浪费磷肥，又破坏了土壤团粒结构，致使土壤板结。土壤酸碱度是土壤重要的基本性质之一，是土壤形成过程和熟化陪肥过程的一个指标。植物能够在很宽的范围内正常生长，但不同的植物有着不同的生长pH值。 那如今有哪些可以测量土壤墒情参数传感器，如何使用呢？ 1、土壤水分传感器土壤水分传感器是一款高精度、高灵敏度的测量土壤水分的传感器。通过测量土壤的介电常数，可测量土壤水分的体积百分比，符合目前国际标准的土壤水分测量方法，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。2、土壤温度水分电导率三合一变送器土壤温度水分电导率三合一变送器是观测和研究盐渍土的发生、演变、改良以及水盐动态的重要工具。通过测量土壤的介电常数，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。可测量土壤水分的体积百分比，是符合目前国际标准的土壤水分测量方法。3、土壤PH传感器 土壤PH传感器器，用于测量土壤PH值该变送器精度高，响应快，输出稳定，适用于各种土质。可长期埋入土壤中，耐长期电解，耐腐蚀，抽真空灌封，完全防水。可广泛应用于土壤酸碱度的检测、精细农业、林业、地质勘探、植物培育、水利、环保等领域酸碱度的测量。4. 土壤参数速测仪 土壤参数速测仪可以实时精确检测显示土壤中多种成分，例如：土壤温湿度、土壤电导率以及土壤氮磷钾等成分，通过检测的数据来进行改善土壤，达到监控植物养料供给的目的，让农作物处于较佳的生存环境，从而提高产量。 5、多土层土壤参数监测仪 多土层土壤参数监测仪是一款能够测量多土层土壤参数的传感器。能够针对不同层次的土壤电导率、水分含量以及温度状态进行动态观测，此检测仪可检测3层土壤电导率温湿度状态，可检测5层土壤电导率温湿度状态。6、管式土壤墒情监测仪 管式土壤墒情监测仪是一款以介电常数原理为基础的传感器。能够针对不同层次的土壤水分含量以及温度状态进行动态观测，此检测仪可检测3层土壤温湿度状态，可检测5层土壤温湿度状态，可快速、全面的了解集土壤墒情信息。测量方法：土壤水分传感器、土壤温度水分电导率三合一传感器、土壤PH传感器的测量方法：（1）速测法：选定合适的测量地点，避开石块，确保钢针不会碰到坚硬的物体，按照所需测量深度抛开表层土，保持下面土壤原有的松紧程度，紧握传感器垂直插入土壤，插入时不可左右晃动，一个测点的小范围内建议多次测量求平均值。（2）埋地测量法：垂直挖直径20cm的坑，按照测量需要，在既定的深度将传感器钢针水平插入坑壁，将坑填埋严实，稳定一段时间后，即可进行连续数天，数月乃至更长时间的测量和记录。土壤参数速测仪测量方法：长按“开关键”，在需要测量的地方，将传感器合金探针垂直插入土壤，再按一下“开关键”即可开始测量。如下图所示：多土层土壤参数监测仪测量方式： 垂直挖直径20cm的坑，在既定的深度将传感器钢针水平插入坑壁，将坑填埋严实，稳定一段时间后，即可进行连续数天，数月乃至更长时间的测量和记录。式土壤墒情监测仪测量方法：管式土壤墒情监测仪采用分层设点的观测结构，地面配置一个温度观测点，地下土壤每隔10cm配置一个土壤温湿测点，观测相对应范围内的土壤温湿度。如图所示：

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24篇。 今天与大家分享的是中国科学院地理科学与资源研究所刘远团队在调查基质可用性（根系分泌物）的变化如何影响不同土壤剖面中土壤有机碳（SOC）矿化的温度响应（Q10）方面取得的进展，在该项研究中，研究团队利用PRI-8800对SOC矿化率进行高频测量，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤有机碳（SOC）矿化是导致大量碳从土壤流失到大气中的一个主要过程，而温度会极大地影响这一过程。预计在下个世纪，底土和表土都将经历类似程度的变暖。气候变暖预计会产生土壤碳-气候正反馈，从而加速气候变化。这种正反馈的大小在很大程度上取决于不同深度SOC矿化的温度敏感性（Q10）。因此，更好地了解不同深度的Q10变化及其内在机制，对于准确预测气候变化情景下的土壤碳动态至关重要。尽管在理解全球变暖对底土碳动态影响方面取得了进展，但对于Q10在土壤剖面不同深度的变化方式仍未达成共识。 为了更好地理解气候变化背景下土壤碳动态，刘远团队从三个地点采集了土壤剖面的土壤样品，包括四个深度区间（0-10厘米，10-30厘米，30-50厘米和50-70厘米）：两个地点具有典型的矿物质土壤，一个地点是埋藏土壤。研究团队在实验室中使用这些土壤来探讨随着土壤深度的增加SOC矿化的Q10对底物可利用性变化的响应。葡萄糖是一种容易获得的底物，因为它是根分泌物的重要组成部分。土壤在10-25°C的温度下孵育，以0.75°C的温度间隔进行了24小时。然后，在孵育1天后，通过高频率连续测量SOC矿化速率，避免了底物限制和微生物群落的变化对结果的影响，估算Q10。 值得注意的是，针对SOC矿化速率的测量，研究团队使用的是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，该系统允许在一定时间内逐步提高孵育温度并与SOC矿化速率的高频测量同步进行，为该项研究提供了更准确的Q10估计。图1：不同土壤深度和不同站点下，控制组（CK）和底物添加组（S+）的土壤有机碳（SOC）矿化的温度响应，使用指数拟合表示。站点：Liangshui（LS）、Huinan（HN）和Hongyuan（HY）。***代表P0.001的显著差异。图2 a：在控制组（CK）和底物添加组（S+）中，土壤有机碳（SOC）矿化速率（R22）在22°C下随深度增加的变化。b：不同站点下不同土壤深度的底物可利用性指数（CAI）；c：在CK和S+处理中，SOC矿化的温度敏感性（Q10）随深度增加的变化；d：不同站点下不同土壤深度中CK和S+处理之间Q10的差异（ΔQ10）。 研究结果表明，在典型的矿质土壤中，Q10随深度的增加而降低，但在埋藏土壤中，Q10则先降低后增加。不出所料，在不同的土壤深度，基质的添加会明显增加Q10；但是，增加的幅度（ΔQ10）随土壤深度和类型的不同而不同。出乎意料的是，在典型的矿质土壤中，表土中的ΔQ10比底土中的高，反之亦然。ΔQ10与土壤初始基质可用性（CAI）呈负相关，与土壤无机氮呈正相关。总体而言，气候变化情景下基质可用性的增加（即二氧化碳浓度升高导致根系渗出物增加）会进一步加强SOC矿化的温度响应，尤其是在无机氮含量高的土壤或氮沉积率高的地区。 相关研究成果以“Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles”为题在线发表于期刊《Journal Of Soils And Sediments》上（中科院三区Top，IF5 =3.8）。相关论文信息：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.原文链接：https://doi.org/10.1007/s11368-023-03602-y 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达24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。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！ 自2018年上市以来，PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统得到了广泛关注。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23篇。 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；150ml样品瓶，25位样品盘；大气本底缓冲气或钢瓶气清洗气路；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.

土壤有机碳是指土壤中各种正价态的含碳有机化合物，是土壤极其重要的组成部分，对地球碳循环有巨大的影响，既是温室气体“源”，也是其重要的“汇”。由于土壤有机碳的组成成分和结构十分复杂，加之受到环境与测量技术的限制，目前对其分解特征和循环转化尚未得到充分的认识。 2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司与中国科学院地理科学与资源研究所联合研发的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，相关文章发表已达17篇。 今天与大家分享的文章是罗忠奎课题组关于揭示剖面土壤有机碳分解对温度变化的响应特征及其控制因子的研究。 在该项研究中，针对土壤培养和Q10估算，采用PRI-8800作为关键设备之一，该成果发表于《Soil Biology and Biochemistry》，我们一起学习一下吧！ 在气候变暖的背景下，土壤有机碳分解温度敏感性（Q10）的研究主要集中在表层土壤，而深层土壤有机碳分解特征及其控制因子还未得到充分的认识，这将会明显增加陆地生态系统土壤碳库—气候反馈的强度和方向预测的不确定性。 针对上述问题，浙江大学环境与资源学院遥感所罗忠奎研究员课题组在中国西藏东南部，采集沿着海拔区间约2500米（约2100米至约4600米）的样带（从常绿阔叶林到高寒草甸）10个地点、5个连续土层深度（0-10、10-20、20-30、30-50和50-100 cm）土壤样品，结合13C-NMR和物理化学分组技术表征了有机碳的化学分子结构和物理化学稳定性，并对剖面土壤进行培养（128天），评估了土壤有机碳分解的温度敏感性及其主要影响因子。图1.不同海拔和土层间Q10值的分布，Q10-cum，基于128天累积培养呼吸计算；Q10-q，基于累积消耗碳组分0-0.1%、0.2-0.3%、0.4-0.5%计算；Q10-k基于模型模拟快库、慢库、惰库计算。表1.海拔和土层对不同Q10的影响 研究结果发现不同海拔和不同土层土壤有机碳的化学稳定性和物理化学稳定性都存在显著差异。高海拔地区（海拔3600米以上的冷杉林和高山草甸）土壤有机碳的化学抗性高于低海拔地区。土壤有机碳分解的Q10受土壤深度和海拔高度的显著影响。而深度对Q10的影响远小于海拔梯度对Q10的影响。高海拔地区土壤有机碳矿化的温度敏感性高于低海拔地区。图2.随机森林模型明确气候因素、土壤理化性质、化学组分和物理保护对Q10-q的影响 土壤有机碳的化学性质在土壤有机碳矿化温度敏感性的变异中起主要解释作用，其中有机碳疏水性、累积矿化碳组分和烷基碳/氧烷基碳比率为重要性前三的土壤有机碳化学性质；土壤有机碳物理保护作用次之。图3.气候、土壤理化性质、化学组分和物理保护对Q10的影响 有机碳的化学组成及其对分解的物理化学保护对Q10值的解释方差贡献了80%。路径分析表明，气候通过调控土壤有机碳的化学组成及其物理化学稳定性间接影响Q10。基于数据约束的碳模型进一步揭示，快速、缓慢和被动碳库的Q10表现出显著差异，这是由于其分解过程中化学组成参与和物理化学保护的不同造成。 研究成果以“Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile”为题，于2022年6月2日在线发表于土壤学科领域著名期刊Soil Biology and Biochemistry（5年影响因子8.312）。浙江大学环境与资源学院助理研究员毛霞丽为第一作者，博士研究生郑金阳成为共同第一作者，浙江大学环资与资源学院研究员罗忠奎为通讯作者。该项目得到国家自然科学基金项目（41930754、32171639），国家重点研发政府间国际科技创新合作项目（2021YFE0114500），中央高校基础研究基金（226-2022-00084）。相关论文信息：Mao X1, Zheng J1, Yu W, Guo X, Xu K, Zhao R, Xiao L, Wang M, Jiang Y, Zhang S, Luo L, Chang J, Shi Z, Luo Z* 2022. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile. Soil Biology and Biochemistry 172, 108743.全文链接：https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2022.108743UPGRADED！为了更好地助力土壤研究服务国家“双碳”目标普瑞亿科从未停止创新的脚步历时一年的研究与探索2022年全新升级的PRI-8800重磅上线升级后的系统有哪些亮点？我们一起了解一下~ 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。01 主要特点可进行恒温或变温培养设定；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；150ml样品瓶适配25位样品盘；具有CO2预降低的双回路设计；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可以外接浓度和同位素分析仪等。02 PRI-8800 实验设计1）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全自动变温培养土壤CO2 H2O在线测量系统主要包含自动进样器、水槽、压缩机、CO2 H2O 分析仪、内部计算机、25位样品盘等，25个样品瓶。PRI-8800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。2）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可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800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。3）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。4）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。03 PRI-8800相关文献信息1.Li, C., Xiao, C.W., Guenet, B., Li, M.X., Xu, L., He, N.P. 2022. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe. Soil Biology and Biochemistry 167, 108589. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2022.108589.2.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: 673310.3.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: 108148.4.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: 104684.5.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: 103250.6.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, 107596.7.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: 35-42.8.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.9.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: 279-290.10.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, 81-88.11.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: 18-27.12.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: 3393-3402.13.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: 67-73.14.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: 399-410.15.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: 5045-5054.16.何念鹏, 刘远, 徐丽, 温学发, 于贵瑞, 孙晓敏. 2018. 土壤有机质分解温度敏感性研究：培养与测定模式. 生态学报, 38: 4045-4051.17.Mao X1, Zheng J1, Yu W, Guo X, Xu K, Zhao R, Xiao L, Wang M, Jiang Y, Zhang S, Luo L, Chang J, Shi Z, Luo Z* 2022. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile. Soil Biology and Biochemistry 172, 108743.

背景日前，国务院印发了《关于开展第三次全国土壤普查的通知》，决定自2022年起开展第三次全国土壤普查，这是距上一次全国土壤普查40年后，我国再一次对土壤进行的“全面体检”，引起社会广泛关注。应时而生，专为土壤检测所打造从土壤普查到日常的土壤检测过程中，土壤的重金属污染检测是其中的重中之重。为更好助力土壤检测工作，谱育科技为土壤重金属检测量身定制快速高效的土壤分析助手：全新一代的EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪。全新一代EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪是一款基于X射线荧光原理的土壤现场分析利器，是谱育科技在环保领域深耕多年的最新力作。仪器扣动扳机一键即测，还具备专利的湿度校正功能【1】，检测结果快速且准确。仪器小巧轻便，性能稳定，可随身携带，现场测量。轻松应对复杂、恶劣的野外环境，广泛适用于环境土壤和沉积物重金属污染的现场评估等场景。更快、更准、更灵活EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪湿度校正，不惧水分自主设计的土壤湿度校正功能，可根据土壤湿度自动校正检测数据，显著降低土壤水分对结果的影响，检测数据更加精准。10 s出数，30+元素扣动扳机一键即测，10 s左右即可得到稳定测量值，可同时分析30多种土壤金属元素，还可根据客户需求定制增加检测元素。X射线管，性能优异采用高性能微型X射线管，搭配智能多位滤光片，针对重点元素进行了特别优化，达到最优异的检测效果。联动定制，实时掌握可定制检测监察APP，整合多款检测仪器终端数据，自动上传至部门环境管理信息化平台，实现多要素监测、一体化管控。配件丰富，便捷简化标准测试架、简易测试架、制样包多种配件，可极大地简化客户测试工作；碳纤维防扎窗口，可快速更换，避免探测器损坏。仪器应用领域►土壤普查小巧轻便的机身（整机仅重1.5KG）可随身携带，深入检测现场，轻松应对复杂、恶劣的野外环境，对各类农业用地、居住用地、商业用地和工业用地等级进行重金属污染环境评价。►土壤修复对污染地带进行详细评估分析，对土壤修复现场清理效果的即时抽查，和土壤无害化处理的流程监控，提高筛查效率，实时监控污染土壤修复情况。► 应急处理可用于污染事件发生后的应急处理，能快速准确追踪污染异常，对污染区域现场及周边环境监测，有效圈定污染边界，进行实时勘察。【1】申请(专利)号：CN 200920193118

背景日前，国务院印发了《关于开展第三次全国土壤普查的通知》，决定自2022年起开展第三次全国土壤普查，这是距上一次全国土壤普查40年后，我国再一次对土壤进行的“全面体检”，引起社会广泛关注。应时而生，专为土壤检测所打造从土壤普查到日常的土壤检测过程中，土壤的重金属污染检测是其中的重中之重。为更好助力土壤检测工作，谱育科技为土壤重金属检测量身定制快速高效的土壤分析助手：全新一代的EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪。全新一代EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪是一款基于X射线荧光原理的土壤现场分析利器，是谱育科技在环保领域深耕多年的最新力作。仪器扣动扳机一键即测，还具备专利的湿度校正功能【1】，检测结果快速且准确。仪器小巧轻便，性能稳定，可随身携带，现场测量。轻松应对复杂、恶劣的野外环境，广泛适用于环境土壤和沉积物重金属污染的现场评估等场景。更快、更准、更灵活EXPEC 4720 便携式土壤重金属分析仪湿度校正，不惧水分自主设计的土壤湿度校正功能，可根据土壤湿度自动校正检测数据，显著降低土壤水分对结果的影响，检测数据更加精准。10 s出数，30+元素扣动扳机一键即测，10 s左右即可得到稳定测量值，可同时分析30多种土壤金属元素，还可根据客户需求定制增加检测元素。X射线管，性能优异采用高性能微型X射线管，搭配智能多位滤光片，针对重点元素进行了特别优化，达到最优异的检测效果。联动定制，实时掌握可定制检测监察APP，整合多款检测仪器终端数据，自动上传至部门环境管理信息化平台，实现多要素监测、一体化管控。配件丰富，便捷简化标准测试架、简易测试架、制样包多种配件，可极大地简化客户测试工作；碳纤维防扎窗口，可快速更换，避免探测器损坏。仪器应用领域►土壤普查小巧轻便的机身（整机仅重1.5KG）可随身携带，深入检测现场，轻松应对复杂、恶劣的野外环境，对各类农业用地、居住用地、商业用地和工业用地等级进行重金属污染环境评价。►土壤修复对污染地带进行详细评估分析，对土壤修复现场清理效果的即时抽查，和土壤无害化处理的流程监控，提高筛查效率，实时监控污染土壤修复情况。► 应急处理可用于污染事件发生后的应急处理，能快速准确追踪污染异常，对污染区域现场及周边环境监测，有效圈定污染边界，进行实时勘察。【1】申请(专利)号：CN 200920193118

土壤呼吸中13C的天然丰度可以为研究土壤-植物大气圈系统中的碳动力学提供有力的工具，并对大气δ13C产生很大影响，因为它是进入大气的最大CO2通量之一。大气δ13C可以进一步反映陆地生态系统的分馏，为生物圈-大气CO2交换提供有价值的示踪剂。此外，使用稳定同位素13C作为示踪剂是划分土壤呼吸成分的极好方法，因为它可以在对土壤环境干扰最小的情况下识别释放的CO2的来源。如果由于缺乏δs数据而导致陆地呼吸的同位素组成参数化不正确，基于呼吸过程中陆地同位素分馏常数的生态系统和全球碳循环模型可能会给出不正确的结果。在现有的δs研究中，最常用的方法是使用静态封闭土壤室，在选定的时间间隔从中收集空气样本，并通过同位素比质谱仪测定进行后分析。在这些实验中，样品采集的频率固有地受到烧瓶采集和离线质谱分析所需的时间和精力的限制。因此，最佳测量时间对于获得日、月或年平均δs非常重要。 基于此，中国科学院地理科学与自然资源研究所温学发等研究人员采用非稳态条件下在线连续多通道双循环观测系统，在中国西北的灌溉玉米生态系统中进行了Rs和δs的原位连续测量。研究过程中，基于连续和高频（1Hz）测量，研究Rs和δs在日、月和季节时间尺度上的最佳测量时间，量化Rs和Δs的最佳测量频率，以在季节时间尺度下达到一定的准确度（±10%、±20%或±30%）。从而评估生长季节土壤呼吸CO2（Rs）及其δ13C（δs）值以及土壤温度（ST）和土壤含水量（SWC）的最佳测量时间和频率。 研究发现，尽管在生长季节，Rs和δs通常随着非生物和生物因素的变化而表现出明显的日变化和季节变化，但在9:00–10:00或此时（如9:00–11:00）的窗口中测得的Rs和Δs通常与日平均值没有显著差异。因此，如果研究人员无法直接测量昼夜模式，建议将这些时间尺度作为气候和植物类型相似地区的最佳测量时间。这项研究的结果为未来在其他灌溉农业生态系统中使用非连续测量提供了指导，可用于选择最佳测量时间并在保证一定精度的同时降低测量频率。试验方案及设备 下图是整套系统的示意图。整个方案由1）分析模块；2）采样模块；3）控制模块和4）校准模块构成。整体采用多通道双循环的设计思路，实现待测气体既能快速周转，又能互不干扰，并且将死体积降至最低水平。下图中蓝色线条代表的气路循环为整套系统的大循环，气体在呼吸室和控制系统内快速循环，能实时反馈气体浓度的变化。黄色线条代表的气路循环为小循环，从大循环中取分析仪需要的气体流量进行分析检测，测试完成的气体再次送回循环气路。原位多通道双循环观测系统示意图（std1, std2, std3：标准气体；MV：3通电磁阀；OF：溢流；V：流量控制阀；P：KNF泵；F：过滤器） 1、降低每一个呼吸室的关闭速度，最大限度减少呼吸室盖紧过程因空气下压产生的土壤呼吸测量的不确定性，保证数据测量结果的稳定性和准确性。 2、缩短每个循环周期的测量时间，尤其有利于土壤呼吸通量较低需要延长单个呼吸室测量时间，以及单次循环土壤呼吸室较多的情况。 3、有利于提高流速较慢分析仪的响应时间。 4、双泵交替工作有利于延长泵的使用寿命。 土壤空间异质性强，即便是同一区块相同土壤类型的土壤呼吸，其通量差异性也非常大。科学家在进行土壤呼吸研究时，通常需要在空间、时间和气体种类上进行多维度的组合研究，才能更好地解释土壤呼吸的内在机制。基于此，普瑞亿科研发了PRI-8600D 多通道土壤呼吸（群落光合）测量系统，能为上述研究提供时间顺序上、不同位点土壤呼吸循环测量解决方案。 PRI-8600D双循环复路系统是普瑞亿科潜心研发多年的土壤呼吸测量多路系统，具有发明专利（专利号：ZL201710784488.5），并在科技部重点研发计划项目支持下，于2023年完成最新一轮的升级。升级完成后，相对其他厂家的同类产品具有以下特点和优势： 1）具有双循环气路设计：设有奇数组和偶数组两个分组，每组均包含1个一体化的汇流排和1一个循环泵，并通过电磁阀组连接在一起交替为分析仪主机提供气源。两组复路系统交替工作，在前一个呼吸室测量结束前，次一个呼吸室开始工作，并在前一个呼吸室测量结束时，切入第二个呼吸室进行测量。 2）升级高度集成的采集汇流排、双路双循环汇流排、标样汇流排，极大的减少了分析气路的“死体积”；而模块化的设计也大大降低了气路泄漏的风险，保证了测量结果稳定可靠。 3）升级每个通道内置的过滤器材质为SUS304，提高了整机的气密性和稳定性，保障了整套系统能靠运行。 4）升级工业级电控逻辑板，即使在极端的工况下，设备也能稳定可靠的运行。MODBUS RTU的RS485通讯为客户大范围远距离应用提供了可能。 5）具有三路标准气接口，这可以实现高校准频率需要的分析仪时间在线校准，比如光谱同位素分析仪。 6）升级的气电混装定制化接头和线缆，设备更简洁/美观和可靠；同时，实现一个较小尺寸的主机箱连接不少于32个土壤呼吸室。 7）标配一个RS-232、一个RS-485 通讯接口，为一个复路系统驳接多个气体分析仪提供可能（可根据客户应用，拓展RS-232、RS-485和TTL通讯）。 8）具有WIFI接口，可以连接触控设备进行测量参数配置；具有双网口，可以进行数据自动上传和远程数据跟踪。 9）可以同时接驳土壤呼吸明室/土壤呼吸暗室/大容量群落光合室等。 10）若只需要CO2 H2O测量，分析仪可以内嵌到一个主机箱内。 8600-2012 全自动土壤呼吸测量暗室具有发明专利（专利号：ZL202021501088.2），该呼吸室升级了气电混装的线缆结构，升级土壤呼吸的防水等级至IP66，升级呼吸室多层采样装置，设备简洁、美观、可靠。 8600-2012 具有动压平衡装置，通过科学的设计，既能保证呼吸室内大气压于外界大气压的平衡，也能在一定限度内消除外界风速对呼吸室内气体的扰动，保证测量结果的准确性。配合PRI-8600D双循环，8600-2012关闭呼吸室的速率可以很低，最大限度消除其对土壤呼吸的扰动。 8600-2012C 是全自动土壤呼吸明室，呼吸室上部没有任何遮挡，考虑到植物生长高度，透明呼吸室高度可以在一定范围内特殊定制。兼容性好，可连接不同的同位素或气体浓度分析仪；双循环气路设计，能提升不同通道之间的切换效率；定制化程度高，通道数量、气路长度、呼吸室种类；标配3路标准气切换模块，可在线进行系统标定；专利的动压平衡装置，能提升通量测量精度和准度。PRI-8600D 多通道土壤呼吸（群落光合）测量系统主要包含多路复路系统主控箱，双循环泵，触屏PAD；可选配 CO2 H2O 分析仪，高精度 CO2 CH4 N2O 气体浓度分析仪，高精度 CO2 CH4 N2O 同位素分析仪；可选各种呼吸室，如土壤呼吸室、群光光合箱，明暗交替呼吸室/箱（含动压平衡装置），空气温度、土壤温度和土壤湿度传感器等；可选配不同长度的气路管线，标配15 m，可以定制长度至100 m。装置，能提升通量测量精度和准度。 PRI-8600D 多通道土壤呼吸（群落光合）测量系统可以满足不同科学研究需要，适用于生态学、农学、林学、肥料学、冻土、地震学研究，以及垃圾掩埋等领域。

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26篇。 今天与大家分享的是浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队在研究土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间关系方面取得的进展。在该项研究中，研究团队利用PRI-8800测定土壤CO2排放速率，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤微生物驱动着有机碳的矿化，由于不同微生物群落在代谢效率以及对不同温度变化的响应存在差异，因此土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间应该存在密切的关系。然而，这些关系很少被检验。 基于此，浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队通过室内培养实验，评估了藏东南地区不同海拔（气候）梯度中土壤微生物α多样性对温度的响应以及r-和k-策略微生物的相对丰度。图.培养第128天的土壤有机碳矿化速率及其Q10与门水平微生物群落丰度的相关性。灰色表示相关性不显著（即P 0.05），彩色网格表示相关性显著（P 0.05），颜色梯度表示相关性的大小和强度。R5°C-128和R25°C-128分别为5°C和25°C培养温度下第128天的有机碳矿化速率。Q10-128为土壤有机碳在128天培养期间的温度敏感性。F：新鲜土壤样品；5、25分别为在5°C和25°C培养的土壤样品。 在土壤培养实验设计及有机碳矿化测定的过程中，研究团队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测定土壤CO2排放速率（μg CO2-C g&minus 1 SOC day&minus 1），每个土壤样品测定时间设置为3分钟，此数据的获取为该项研究提供了有力的数据支撑。基于不同温度下测定的土壤CO2排放速率，计算了有机碳矿化的温度敏感性（Q10）。 研究结果表明：培养128后测定的α多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度受温度的显著影响（P 0.05），但是这些微生物变量并不能很好地预测同步测定的土壤有机碳矿化速率。相反，新鲜土壤的微生物群落多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度对不同培养阶段的土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响是一致且显著的（P 0.05）。与此同时，路径分析表明，当考虑到气候、土壤有机碳化学、物理保护和土壤性质的变化时，微生物α多样性以及r-和k-策略微生物对土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响并不是独立的。本研究结果表明，虽然土壤微生物群落的多样性和组成是土壤有机碳质量和有效性的重要指标，但它们并不是土壤有机碳矿化速率及其Q10的根本的决定因素。 相关研究成果以“Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau”为题发表在国际SCI期刊Geoderma（IF2022=6.1，中科院一区）。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.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116736 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.

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. 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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.

2013年1月，世界卫生组织在一份声明中说：“成人每天的食盐摄入量需低于5克”。世界卫生组织称，钠元素水平过高的人会面临高血压的风险，从而增加罹患心脏病和中风的危险。 中国百姓日常饮食文化里，榨菜、酸腌制品是家庭必备的开胃和搭配佳品。特别是榨菜，其做工独特，配料讲究，在世界三大著名腌菜（中国榨菜、德国甜酸甘蓝、法国酸黄瓜）中，占据首位。 榨菜、酸菜腌制过程中，盐是很关键的原料，加入食盐的目的是使腌制品内有高的渗透压抑制微生物的生长，防止腌制品氧化等。 然而随着大众食品安全意识的提高，腌制品的一些危害也引起大众的诟病。其中盐分含量过高会引起慢性疾病、高血压等；维生素损失，营养偏低等。 今天我们就来做一个简单的实验来测试一下超市中能够购得的几款常见榨菜、酸菜的盐度含量。其中，实验器具为奥豪斯ST20S笔式盐度计，该测试笔操作简便、外壳坚硬、并且可防水防尘及反复使用。 通过实验的测量数据，这些榨菜、酸菜的盐度含量在75-100ppt左右，基本与产品包装上的值一致。根据世卫生组织的标准，若食用测试的几款榨菜、酸菜产品，我们需要将整包产品分15~20次食用完，不然摄入的盐量将会超过食盐摄入量，从而在一定程度上危害身体健康。 *产品食用次数=(总重量克数*盐含量ppt值/1000) / 5克 除了上述提到的盐度测试笔外，奥豪斯水质测试笔家族，总共包括pH、ORP(氧化还原电位)、电导率、盐度、TDS(溶解性总固体)等测试笔。 ST系列测试笔是您日常做简单测量时最为经济的选择！ OHAUS ST系列水质测试笔家族一览： 更多产品相关信息，请点击这里，也可关注奥豪斯中国官方微信或微博。

p　　近日，台州市的土壤污染防治监管又新增了一样“神器”，10台手持式XRF土壤重金属测试仪被正式配发各个县(市、区)大队。据了解，此次台州采用的仪器全部为牛津仪器生产。/pp style="text-align: center "img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201703/insimg/0feef340-7d43-4008-9477-93cb09840f77.jpg" title="0.png"//pp　　今后，在涉重金属污染案件的调查取证过程中，执法人员可以通过现场快速检测，迅速了解土壤污染情况、企业生产工艺中涉重金属污染物种类、高浓废水的重金属污染物指标等，进一步明确办案方向，提升环境监察队伍的重金属污染执法监管能力，为打赢土壤污染防治战役奠定坚实基础。/pp　　据了解，改革开放以来，从面积不菲的农业土壤污染，到台州、海宁等地的电子、皮革产业的重金属污染，浙江有不少土壤在经济粗放发展阶段累积了巨量污染。在2014年公布的《全国土壤污染状况调查公报》中，长三角地带就是污染重灾区。早从2010年起，作为国家试点，浙江台州着手修复因电子拆解而被重金属和多氯联苯等有机物污染的“重病”土壤，在全国率先开展土壤修复试点工作。/pp　　其实在2016年发布的“土十条”中就有规定，“改善基层环境执法条件，配备必要的土壤污染快速检测等执法装备”。便携式XRF分析仪在土壤检测领域的应该就开始受到关注。便携式XRF仪作为新型的土壤重金属检测仪器，不仅检测速度快、运行成本低，而且能实现现场的原位检测，对于土壤污染调查的大样品量检测和土壤修复的过程监控，与传统实验室分析相比，能提供实时的整体上质量更优的数据支持，从而被很多用户、专家和厂商认为具有良好的应用前景。/pp　　虽然目前便携式XRF分析仪在使用中可能还存在检测限偏高、测量精度易受土壤湿度效应和粒径的影响、不同元素测量准确度有差异等问题，但是很多试点单位已经纷纷开始了尝试。上个月，厦门市环境监测中心发布招标公告，拟采用一批土壤污染物快速检测执法设备，用于无机元素检测(详见：a href="http://www.instrument.com.cn/news/20170228/213747.shtml" target="_blank" title=""土壤快检仪进入执法领域 某市拟354万元采购设备/a)/pp　　随着试点单位的增加和使用经验的积累，便携式XRF在土壤检测领域的应用必然越来越广。目前市场上可提供此类仪器的厂商也有很多，包括赛默飞世尔、奥林巴斯、牛津仪器、天瑞仪器、聚光盈安、德国斯派克、烟台东方分析仪器、钢研纳克、苏州浪声、XOS公司、布鲁克等。/p

近日，来自山东师范大学物理与电子科学学院的联合研究团队发表了一篇题为Effects of Temperature and Humidity on the Absorption Spectrum and Concentration of N2O Using an Open-Path Sensor System的研究论文。IntroductionSince China’ s proposal of the “carbon peak” and “carbon neutrality” goals, the government and society have attached great importance to the problems of air pollution and global warming. Nitrous oxide (N2O) is among the six greenhouse gases under the Kyoto Protocol. N2O content is relatively low compared to carbon dioxide (CO2), but its global warming potential is about 310 times that of CO2. In addition, it is destructive to ozone (O3). There are many reasons for the changes in N2O concentrations in the atmosphere, which are partly due to anthropogenic activities, such as the widespread use of fertilizers in agricultural activities. The concentrations of other gases in the atmosphere, as well as the wind speed and direction, are all correlated with changes in N2O concentrations. At the macro level, temperature and humidity are also factors affecting the absorption coefficient of N2O gas. However, relatively few studies have been conducted on the specific effects of temperature and humidity on N2O gas, and analysis has also been lacking on the influence of temperature and humidity on the absorption spectrum and the concentration of N2O. Moreover, some uncertainty and variability remain in the observations of the relationship between N2O gas concentrations and temperature and humidity. The reasons for these discrepancies may be regional differences, differences in observation methods, and imperfections in data, which are all important bases for measuring the N2O concentration in atmospheric, medical, combustion, and agricultural processes. Thus, further research and exploration, combined with additional field observations and modeling experiments, can uncover the mechanism of temperature and humidity on the N2O concentration. Consequently, providing a scientific basis for this concentration is essential for reducing N2O emissions, controlling climate change, and promoting sustainable development and environmental protection. 简介自中国提出“碳峰值”和“碳中和”目标以来，政府和社会对空气污染和全球变暖问题给予了极大关注。N2O是《京都议定书》下的六种温室气体之一。与二氧化碳（CO2）相比，N2O含量相对较低，但其全球变暖潜力约为CO2的310倍。此外，它对臭氧（O3）具有破坏性。大气中N2O浓度的变化有许多原因，部分原因是人类活动造成的，例如在农业活动中广泛使用化肥。大气中其他气体的浓度以及风速和风向都与N2O浓度的变化相关。在宏观水平上，温度和湿度也是影响N2O气体吸收系数的因素。然而，对温度和湿度对N2O气体具体影响的研究相对较少，对温度和湿度对N2O吸收谱和浓度的影响分析也不足。此外，在N2O气体浓度与温度和湿度之间的关系观察中仍存在一些不确定性和变异性。导致这些差异的原因可能是地区差异、观测方法差异以及数据的不完善，这些都是测量大气、医疗、燃烧和农业过程中N2O浓度的重要基础。因此，进一步的研究和探索，结合更多的现场观测和建模实验，可以揭示温度和湿度对N2O浓度的机制。因此，为减少N2O排放、控制气候变化，促进可持续发展和环境保护提供科学依据至关重要。Experimental DetailsSensor SetupBased on WMS technology and an open optical path, an open optical-path detection system for detecting N2O gas in the atmosphere was built. The schematic diagram is shown in Figure 1. The sensor system is composed of a light-source module, photoelectric Remote Sens. 2023, 15, 5390 4 of 11 detection module, and data processing module. The light-source module mainly consists of signal generation, a laser drive, QCL, and an indication light source. To effectively realize the tunable characteristics of laser emission wavelength, we designed the signal generator plate to generate a high-frequency sine wave signal with a frequency of 10 kHz to realize the modulation function and to generate a low-frequency sawtooth wave signal with a frequency of 10 Hz to realize the scanning function. The two signals are superimposed on the laser driver, controls the temperature and central emission wavelength of QCL and converts it into an injection current acting on the detection light source QCL so that the emission wavelength of QCL is in the tunable range of 2203.7–2204.1 cm&minus 1.实验细节传感器设置基于波长调制光谱学（WMS）技术和开路光学路径，建立了一种用于检测大气中N2O气体的开路光学路径检测系统。示意图如图1所示。该传感器系统由光源模块、光电检测模块和数据处理模块组成。光源模块主要包括信号生成、激光驱动、量子级联激光器（QCL）和指示光源。为了有效实现激光发射波长的可调特性，我们设计了信号生成器板，生成频率为10 kHz的高频正弦波信号以实现调制功能，并生成频率为10 Hz的低频锯齿波信号以实现扫描功能。这两个信号叠加在激光驱动器上，控制QCL的温度和中心发射波长，并将其转化为作用于检测光源QCL的注入电流，使QCL的发射波长处于2203.7–2204.1 cm-1的可调范围内。Figure 1. Schematic diagram of N2O open optical sensor system.项目使用的激光驱动器是宁波海尔欣光电科技有限公司的QC750-TouchTM量子级联激光屏显驱动器。&bull 集成电流及温控驱动，功能完备；&bull 温度控制驱动采用非PWM式的连续电流输出控制，大大延长TEC器件的使用寿命；&bull 多种输出安全保护机制，保护QCL使用安全：可调电流钳制、输出缓启动、过压欠压保护、超温保护、继电器短路输出保护；&bull 大电流软钳制功能，避免误操作大电流损坏激光管；&bull UI界面显示便于用户操作使用及数据观测；&bull 全自主研发，集成度高，性价比高。QC750-TouchTM, Ningbo HealthyPhoton Technology, Co., Ltd.Selection of N2O TransitionsTo achieve effective detection of N2O gas molecules, we need to select the absorption line intensity and the emission central wavelength of the laser. First, combined with the HITRAN-2016 database, the wave number range of 2000–2250 cm&minus 1 was selected to analyze the region of the absorption spectral line intensity of N2O, and then carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), and water (H2O) molecules were simulated and analyzed, as shown in Figure 2. Within this wave number range, the absorption spectra of CO2 were mainly distributed within the 2000–2081 cm&minus 1 range, and the absorption spectra of CO gas were distributed within the 2025–2200 cm&minus 1 wave number range. The absorption spectra of N2O gas were distributed before the 2020 cm&minus 1 wave number range. The absorption spectra of N2O gas molecules were mainly distributed in the 2200–2250 cm&minus 1 wave number range, and they were far from the absorption spectra of water vapor and other gases, reducing interference. At around 2203.7 cm&minus 1 , the absorption spectra of N2O gas were the strongest. Therefore, we set the position of the N2O absorption line to 2203.7333 cm&minus 1, which was used as the wave number of the QCL emission center. The corresponding spectral line intensity was 7.903 × 10&minus 19 (cm&minus 1 .mol&minus 1 ). The central current and temperature of QCL were set at 330 mA and 36.0 ◦ C, respectively.N2O跃迁的选择为了有效检测N2O气体分子，我们需要选择吸收线强度和激光的发射中心波长。首先，结合HITRAN-2016数据库，选择了2000–2250 cm&minus 1的波数范围，以分析N2O吸收光谱线强度的区域，然后对一氧化碳（CO）、二氧化碳（CO2）和水（H2O）分子进行了模拟和分析，如图2所示。在这个波数范围内，CO2的吸收光谱主要分布在2000–2081 cm&minus 1范围内，CO气体的吸收光谱分布在2025–2200 cm&minus 1波数范围内。H2O气体的吸收光谱分布在2020 cm&minus 1波数范围之前。N2O气体分子的吸收光谱主要分布在2200–2250 cm&minus 1波数范围内，远离水蒸气和其他气体的吸收光谱，减少了干扰。在2203.7 cm&minus 1左右，N2O气体的吸收光谱最强。因此，我们将N2O吸收线的位置设置为2203.7333 cm&minus 1，用作QCL发射中心的波数。相应的光谱线强度为7.903 × 10&minus 19（cm&minus 1mol&minus 1）。QCL的中心电流和温度分别设置为330 mA和36.0 ℃。Figure 2. The intensity distribution of absorption lines of N2O, CO, CO2, and H2O in the range of 2000–2250 cm&minus 1.ConclusionsIn this study, we investigated the effects of temperature and humidity on the concentration of N2O and its absorption spectra using an open-path sensor system. By combining theoretical analysis and field monitoring, we first conducted monitoring of N2O in a campus environment, analyzing the effects of temperature on its concentration and absorption spectra. We discovered that the concentration of N2O would increase correspondingly with the increase in temperature. The influence of humidity on N2O concentration was monitored under the condition that the ambient temperature of the laboratory remained unchanged. The concentration of N2O was negatively correlated with humidity. The 2f and 1f signals under different temperature and humidity levels were extracted for analysis. We found that the higher the temperature, the smaller the peak value of the 2f and the 1f signals, which accords with the trend of the Gaussian function changing with temperature. Under different humidity conditions, the lower the humidity, the larger the 2f signal peak the higher the humidity, the smaller the 2f signal. This study is of great significance for analyzing the relationship between N2O and environmental parameters such as temperature and humidity. We hope that our research findings can assist environmental agencies in formulating more effective environmental policies for different environments. In the future, we can use QCL to analyze the relationship between N2O and other environmental and gas parameters.结论在本研究中，我们利用开路传感器系统研究了温度和湿度对N2O浓度及其吸收光谱的影响。通过理论分析和现场监测相结合，我们首先在校园环境中进行了N2O监测，分析了温度对其浓度和吸收光谱的影响。我们发现随着温度升高，N2O浓度相应增加。在实验室环境中，保持环境温度不变的条件下监测了湿度对N2O浓度的影响。N2O浓度与湿度呈负相关。在不同温度和湿度水平下提取并分析了2f和1f信号。我们发现温度越高，2f和1f信号的峰值越小，这与高斯函数随温度变化的趋势相符。在不同湿度条件下，湿度越低，2f信号峰值越大；湿度越高，2f信号越小。这项研究对分析N2O与温度、湿度等环境参数之间的关系具有重要意义。我们希望我们的研究结果能够协助环境机构为不同环境制定更有效的环境政策。未来，我们可以利用QCL来分析N2O与其他环境和气体参数之间的关系。参考：Effects of Temperature and Humidity on the Absorption Spectrum and Concentration of N2O Using an Open-Path Sensor System, Remote Sens. 2023, 15, 5390.

每年的6月5日是世界环境日。联合国环境规划署（UNEP）发表声明，2024年世界环境日的主题是“我们的土地，我们的未来”，聚焦土地修复、荒漠化和增强抗干旱能力。地球上超过五分之一的面积为土地，然而，随着工业化和现代化的快速推进，土壤退化、污染问题日益凸显，因此，土壤修复已成为环境领域工作重点之一。在土壤修复过程中，各种专业仪器发挥着至关重要的作用。以下是一些常用的土壤修复仪器：土壤养分快速测量仪用于快速测定土壤中的氮、磷、钾等养分含量，为土壤修复提供科学依据。通过了解土壤养分状况，可以更有针对性地制定修复方案，提高修复效果。土壤水分测定仪土壤水分是植物生长的关键因素之一。土壤水分测定仪能够实时监测土壤湿度变化，为土壤灌溉提供准确指导，从而优化农业用水。土壤硬度计用于测量土壤的硬度或柔软度，有助于了解土壤的物理性质。通过测量土壤硬度，可以指导土壤改良和生产，提高土壤质量。土壤酸度计土壤酸碱度是土壤重要的基本性质之一，土壤过酸、过碱是限制植物生长和品质的重要因素。通过测量土壤酸度，有利于及时了解土壤的物力状况，为合理施肥、改良土壤、加强土壤环境管理起到重要作用。土壤重金属检测仪土壤重金属检测仪能够快速检测土壤中的重金属含量，为重金属污染土壤的修复提供重要依据。土壤修复设备土壤修复设备是土壤修复过程中的重要工具，包括液压破碎铲斗、高效多级土壤筛、双齿辊式土壤破碎机等。这些设备能够对污染土壤进行筛分、破碎、混合、稳定、搅拌等综合作业，实现对污染土壤的稳固、无害化及再利用处理。此外，大众尤为关注的土壤污染物还包括以下：类别描述常用分析仪器配套实验室设备重金属污染物Hg、Cd、Cr、Pb、As、Mn、Cu、Ni、Zn等ICP-MS、ICP-AES、原子荧光、原子吸收、分光光度计等研磨仪、微波消解仪等挥发性有机物四氯化碳、氯仿、氯甲烷、1,1-二氯乙烷、1,2-二氯乙烷、1,1-二氯乙烯、顺-1,2-二氯乙烯、反-1,2-二氯乙烯、二氯甲烷、1,2-二氯丙烷、1,1,1,2-四氯乙烷、1,1,2,2-四氯乙烷、四氯乙烯、1,1,1-三氯乙烷、1,1,2-三氯乙烷、三氯乙烯、1,2,3-三氯丙烷、氯乙烯、苯、氯苯、1,2-二氯苯、1,4-二氯苯、乙苯、苯乙烯、甲苯、间二甲苯+对二甲苯、邻二甲苯等气相、气质吹扫捕集装置、顶空进样器、涡旋混合器、热解吸仪等半挥发性有机物有机氯、有机磷类农药、硝基苯、苯胺、2-氯酚、苯并芘、多氯联苯、二噁英等气相、气质、液相、液质固相萃取仪、浓缩仪、旋转蒸发仪、移液器等附：土壤检测相关标准《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准》GB 15618-2018《土壤环境监测技术规范》HJ/T 166-2004《建设用地土壤污染风险管控和修复监测技术导则》HJ 25.2-2019《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准》GB 36600-2018 此外，小编整理了土壤检测相关搜索词汇top10，如图1所示。其中，“土壤六价铬”搜索量遥遥领先，涉及相关仪器诸如原子吸收分光光度计、电感耦合等离子体质谱ICP-MS等仪器，或迎来一波采购潮，小编提醒相关仪器厂商可提前布局。用户选型相关品类仪器，可通过搜索、仪器优选等渠道，进入原子吸收分光光度计、电感耦合等离子体质谱ICP-MS三级类下，通过品牌、浏览产品列表等方式筛选该品类产品。如您有品牌或产品推广需求，请扫描下方二维码添加客服企业微信咨询。品牌、产品推广需求，请添加客服微信↑↑

温湿度压力检测仪/温度湿度压力三合一检测仪/数字温湿度大气压力计H17888产品概述：数字温度大气压力计是新一代便携式测量大气压仪表，仪表采高精度隔膜式绝压传感芯片，液晶数字双排显示，方便直观地测量外界大气压力，温度数值。采用全数字化设计，可靠性强体积小，重量轻，手感好，操作简便。该仪表广泛用于气象、科研、环保、军事、体育，是各实验室的须备常用仪表。 技术参数：数字温湿度大气压计基本技术参数：1、大气压测量范围：300～1100hPa2、大气压精度：0.5%FS(300～1100hPa)3、分辨率：0.1hpa / 0.1℃/ 0.1RH%4、测量介质：大气5、温度测量范围：-30～60℃6、温度测量精度：0.5℃7、湿度测量范围：0～100RH%8、湿度测量误差：±3%9、使用环境：温度-40～100℃；湿度0～100RH%10、电源：AA碱性五号电池4节11、尺寸重量:150×75×30mm约180g 大气压力单位换算表：1标准大气压(atm）760mmHg(毫米汞柱)76cmHg (厘米汞柱)10.336mH2O(米水柱)1013.25mba(毫巴)1.013×105pa(帕)1013hpa(百帕)101.3Kpa(千帕)【备注】十届国际计量大会决议声明，规定标准大气压值为1标准大气压=101325牛顿/米2 数字温湿度大气压计特点:◎ 双排LCD液晶显示，大气压、温度和湿度数字直读。◎ 进口高精度绝压传感器、高分辨率、高稳定性。◎ 进口超低功耗单片微电脑，并具有数值稳定功能。◎ 仪表数字校准，不用任何硬件调整。◎ 具有使用范围广，适合各种工况状态下使用。◎ 体积小、质量轻、便于携带，适合室内和野外作业。◎ 四节干电池供电，屏幕电量显示，电池连续使用可达50小

我们通常说的“空气湿度”一般都是指“相对湿度”，它是空气中实际水汽压与当时气温下的饱和水汽压之比，用百分数表示，百分数越大，表明空气湿度越大。　　古人当然不知道相对湿度的百分数，但大致的空气干湿概念还是有的：湿度越小表示空气越干燥，湿度越大表示空气越潮湿。早在西晋，傅玄就有一首《炎旱诗》问世，诗中的“河中飞尘起，野田无生草。”就写出了空气的干燥和旱情的严重。宋代梅尧臣的《梅雨》诗中就有“湿菌生枯篱，润气醭素裳。”其中的“润气”就是潮气、湿气。古人甚至还能根据空气湿度的大小进行天气预测，唐代黄子发著的《相雨书》里便有“壁上自然生水者，天将大雨”、“石上津润出液，将雨数日”等记载。　　空气湿度肉眼是看不到的，怎样大致评估出空气湿度的大小，其实就涉及空气湿度的测量了。　　我国是最早发明测湿仪器的国家。东汉王充在《论衡变动篇》中曾经谈到，琴弦变松，天就要下雨。琴弦变松，是天变潮湿、弦线伸长所造成的，表示空气湿度较大。可见，古代的弦琴也可当作原始的空气湿度测量仪器。现代毛发湿度计中的“毛发”，其实就是古代琴弦的微缩和精确。　　元末明初娄元礼在《田家五行》一书中也说，如果质量很好的干洁弦线忽然自动变松宽了，那是因为琴床潮湿的缘故 出现这种现象，预示着天将阴雨。他还谈到，琴瑟的弦线所产生的音调如果调不好，也预兆有阴雨天气，这其实也是因为变松宽了的弦线，其音准敏感度降低了，合乎科学道理。　　在《史记天官书》中曾提到一种把土和炭分别挂在天平两侧，以观测挂炭一端天平升降的仪器。这其实就是原始的“湿度计”。原理是：天气干燥了，炭就轻，天平就倾向于土 天气潮湿了，炭就重，天平就倾向于炭。也就是古人说的“燥故炭轻，湿故炭重”。《淮南子泰族训》曰：“夫湿之至也，莫见其形，而炭已重矣。”翻译成现代汉语就是：湿气到来的时候，人是看不见的 但是炭已经表现出沉重了。这就进一步阐明了这个测湿仪器能测量出看不见的水汽。显然，这样的测湿仪器在测量方式和精确度上，比“琴弦测湿”又进了一步。　　清康熙年间，西方来华传教士南怀仁曾用小鹿的筋做成一个弦线湿度表，以验空气中的燥湿。其原理也是“鹿筋吸湿”，但如此制作仪器，取材太残忍也太昂贵了。　　最接近现代湿度计的测湿仪器的发明者，当数清代发明家黄履庄。1656年出生的黄履庄，发明或改进过许多光学仪器(如探照灯、望远镜、显微镜)，也发明过许多“验器”，其中的验冷热器，就是现代“温度计”的雏形 而验燥湿器，就是现代“湿度计”的雏形，它利用弦线吸湿伸缩的原理，测量空气中的湿度，比瑞士人索修尔发明的毛发湿度计，早了一百多年。

最近一项消费者认知调查发现，中国消费者对摄盐量和健康有很好的认知，他们知道每日摄盐量应少于6克。随着人们生活水平的提高，中国消费者的生活方式正在悄然发生改变，他们会更多食用加工食品。因此，如何有效控制盐分摄入，保持营养健康生活，这为食品生产商提出了新的研发方向&mdash &mdash 开发低盐加工食品。盐是加工食品中重要的配料之一，它不仅能提升对咸味的感知，还能增强食物风味，因此减盐方案并不是简单去除盐份，而是一套完整的调配方案。食品配方师会根据产品的口味特点、工艺特性及客户需求，定制出一套具有成本效益的整体解决方案，这些方案能使产品在拥有美味的同时拥有健康。而在加工食品过程控制盐分浓度含量的高低就显得尤为重要，ATAGO爱拓数字式盐度计，型号ES-421，采用漏斗型的感应部分（电导法），无需任何试剂，方便快捷，测量稳定，适合测量加工食品的盐分浓度从而有效控制盐分含量。ATAGO数字式盐度计采用电导法代替实验室操作繁琐的滴定法进行测量，操作方法十分简单，其测量范围为0.00 至 10.0% ( 100公克 ) 的盐浓度；测量精确度为显示值 0.05% ( 用于盐浓度为 0.00 至 1.00% ) ，相关精确值 小于 5% ( 用于盐浓度 1.00 至 10.0% )，具有温度补偿功能，是一款实用性非常强的盐度计。更多ATAGO盐度计产品应用咨询欢迎访问我们的官网http://www.atago-china.com/

table width="624" cellspacing="0" cellpadding="0" border="1" align="center"tbodytr style=" height:25px" class="firstRow"td style="border: 1px solid windowtext padding: 0px 7px " width="132" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"成果名称/span/p/tdtd colspan="3" style="border-color: windowtext windowtext windowtext currentcolor border-style: solid solid solid none border-width: 1px 1px 1px medium border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " valign="bottom" width="491" height="25"p style="text-align:center line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family:宋体"PRI-2012/span/strongstrongspan style=" line-height:150% font-family:宋体"土壤呼吸叶室/span/strong/p/td/trtr style=" height:25px"td style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="132" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"单位名称/span/p/tdtd colspan="3" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="491" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"北京普瑞亿科科技有限公司/span/p/td/trtr style=" height:25px"td style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="132" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"联系人/span/p/tdtd style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="168" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"寻梅梅/span/p/tdtd style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="161" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"联系邮箱/span/p/tdtd style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="162" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"info@pri-eco.com/span/p/td/trtr style=" height:25px"td style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="132" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"成果成熟度/span/p/tdtd colspan="3" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="491" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"□正在研发 □已有样机 □通过小试 □通过中试 √可以量产/span/p/td/trtr style=" height:25px"td style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="132" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"合作方式/span/p/tdtd colspan="3" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width="491" height="25"p style="line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"□技术转让 □技术入股 □合作开发 √其他/span/p/td/trtr style=" height:304px"td colspan="4" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="624" height="304"p style="line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"成果简介：/span/strong/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/b81d3a2f-e92b-468a-b3be-569bff8e0776.jpg" title="27.jpg" style="width: 400px height: 301px " width="400" vspace="0" hspace="0" height="301" border="0"//pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"PRI-2012/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"土壤呼吸叶室是一种对于来自土壤的气体进行收集测量的土壤呼吸测量系统和动压平衡装置,可对多点土壤CO2通量的长期、连续监测。同时，该系统还可用于大气CO2、水蒸气廓线研究。另外，通过连接其它环境传感器，如太阳辐射、土壤温度和土壤水分传感器等，可研究环境条件变化与土壤CO2通量的相关性。/span/pp style="line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"主要技术指标：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family:宋体"1/span/strongstrongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"、系统参数：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"整体外形尺寸：440mm（L）× 260mm（W）× 260mm（H）/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"整体重量：5.0Kg/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"携带方式：便携式手提/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"工作方式：可控自动旋转开合/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"测量方式：动压平衡流通式测量/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"驱动方式：步进电机驱动/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"控制方式：单片机控制 /span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family:宋体"2/span/strongstrongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"、测量腔室参数：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"腔室尺寸：200mm（D）*130mmm(H)（可根据需要调整腔室高度）/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"测量体积：4000cm3/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"测量面积：315cm2/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"气压监测：10—120KPa 测量精度：± 1.5% 传感器类型：压力传感器/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"温度监测：-40℃—85℃ 测量精度：± 2% 传感器类型：温度传感器/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"土壤湿度监测：0~100% 测量精度：± 2% 传感器类型：湿度传感器/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"腔室重量：1Kg/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"腔室材质：铝合金5052/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"密封方式：橡胶密封/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"防锈处理：腔室外表面涂氟碳涂料（乳白），内表面致密氧化处理（不吸水不吸气）/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family:宋体"3/span/strongstrongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"、控制系统：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"单片机类型：STM32/AVR/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"通讯方式：RS232串口通讯/span/pp style="line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"技术特点：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"1/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"、PRI-2012土壤呼吸叶室采用PLC控制步进电机驱动腔室自动测量，触摸屏进行远端操作，减少人为因素对土壤呼吸的影响。/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"2/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"、PRI-2012土壤呼吸叶室可以旋转角度达到110° ，完全运到控制盒的上方，不会由于阳光照射的原因而影响到测量结果（测试动作为电机带动臂梁旋转，从而叶室跟随臂梁旋转，到达控制盒上方后，臂梁停止旋转。腔室回位，呈闭合状态，叶室开始测量）。且由于平行摆臂设计使其抗风强度大大增强，而市场上其他品牌的产品均易收到风力和旋转角度的影响。/span/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"3/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"、土壤呼吸受到压力的影响比较大，对此，科学界建议使用通风口装置使得测量腔室中的压力与外部的压力保持平衡，从而消除土壤呼吸作用下腔室内压力增大从而抑制气体从土壤中溢出的不利效果。PRI-2012土壤呼吸叶室通过动压平衡装置（自主专利），即使在有风的情况下（自然风≤5m/s）仍可以进行有效测量（动压平衡装置可以使腔室内压力与土壤表面压力保持一致，从而大大消除了腔室内外压力不一致对土壤呼吸的影响）。/span/p/td/trtr style=" height:75px"td colspan="4" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="624" height="75"p style="line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"应用前景：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family:宋体"PRI-2012/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"土壤呼吸叶室应用市场广阔，土壤呼吸在碳通量研究中具有重要意义，在全球碳循环中具有重要的意义。全球碳循环中需要大尺度、长期和连续的生物圈-大气之间的CO2通量观测数据的支撑，全球通量观测网络是获取这些信息的重要手段，目前fluxnet主要由美洲、欧洲、澳洲、加拿大、日本、韩国和中国等6个地区性研究网络组成，具有266个注册观测站点，正在开展地区尺度或者大洲尺度的CO2通量的观测研究。随着红外CO2分析技术的成熟，呼吸叶室进行通量研究的方法越来越成熟，成为ChinaFLUX各通量观测站土壤呼吸的重要研究技术之一。/span/p/td/trtr style=" height:72px"td colspan="4" style="border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width="624" height="72"p style="line-height:150%"strongspan style=" line-height:150% font-family: 宋体"知识产权及项目获奖情况：/span/strong/pp style="text-indent:28px line-height:150%"span style=" line-height:150% font-family: 宋体"PRI-2012/spanspan style=" line-height:150% font-family:宋体"土壤呼吸叶室核心技术为自主研发，《动压平衡装置及土壤呼吸测量系统》获得实用新型发明专利，专利号【ZL 2014 2 0354126.4】 控制系统软件《通量观测数据处理系统V1.0》获得计算机软件著作权证书，证书号【2017SR697408】。/span/p/td/tr/tbody/tablepbr//p

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摘要土壤有机质（SOM）在全球碳循环中起着非常重要的作用，而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而，由于忽略了土壤物理性质的光谱响应，SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量，包括土壤湿度（SM）、土壤表面粗糙度（均方根高度，RMSH）和土壤容重（SBW），建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域，以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明，基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力，几乎所有波段的残余预测偏差（RPD）均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高，决定系数（R2）为0.76，均方根误差（RMSE）为5.74 g/kg，RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比，采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型，SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究区域试验点1位于中国东北黑龙江省黑土耕地保护区，如图2所示，面积为1095 km2。该地区属温带大陆性季风气候，年降水量为450–650 mm，降水主要集中在6–9月，占全年降水量的80%。研究区地势南高北低，西高东低，大部分地区为堆积平原。该研究区是全球仅有的四个黑土区之一，耕层深厚，土壤肥沃，含腐殖质的土层厚度为25–80 cm，适合种植玉米、大豆等作物。图 2. 研究区域概览。（a）研究区域的地理位置；（b、c）分别为站点 1 和站点 2 的土壤采样点；（d、e）“裸土期”的土壤表面。试验点2 位于中国吉林省黑土耕地保护区，如图 2 所示，面积为 713 km2。站点地势平坦，海拔在 189 至 237 m 之间。该区域为东部湿润山区与西部半干旱平原区的过渡地带。研究区属温带大陆性半湿润季风气候，年平均气温 4.6 ℃，年降水量 600—700 mm。该区域河流水系丰富，农业水资源相对丰富，地表土壤空间异质性强。该区域土壤主要为黑土，腐殖质层厚度为 0.6—1.0 m。试验点2的土壤类型、地表特征等环境因素与试验点1有明显差异，可以验证本研究中SOM含量预测模型的时空可迁移性。2022 年 10 月 29 日至 30 日，共从试验点 1 采集了 104 个表层土壤样品（图 2b）。2023 年 4 月 14 日至 15 日，从试验点 2 采集了 40 个表层土壤样品（图 2c），用于测试模型的时空可迁移性。图3. 样区内土壤样品采集与参数测量示意图。(a)象限采样示意图；(b)土壤表面点云数据测量。研究过程样品运回实验室后，通过称重、烘干等方法获得每个象限9个子样本的SM和SBW，并计算子样本的平均值。然后，将9个子样本混合成复合样本，在实验室内使用（ASD FieldSpec 4地物光谱仪）进行光谱测量（取十次测量的平均值）和使用重铬酸钾加热法测定SOM含量。为保证每个样品的SBW相同，将土壤样品装入一次性培养皿中进行光谱测量。对每个测量点的土壤表面点云数据进行拼接、裁剪和滤波。利用处理后的点云数据建立三维相对坐标系（图3b），提取所有点云数据的Z坐标，计算该象限的RMSH。资源一号02D（ZY1-02D）高光谱图像数据来自中国科学院空天信息创新研究院，图像生成时间与土壤采样时间同步，所有图像的云量均小于1%。本研究选取450~1290nm、1408~1828nm和1963~2460nm波段作为光谱波段。为了验证ZY1-02D高光谱图像的可靠性，将土壤像素光谱与土壤地面光谱进行了比较（图4）。尽管土壤像素光谱的形状与土壤地面光谱相似，但在可见光-近红外（VNIR）波段范围内存在一些噪声和平滑度较低的情况。此外，土壤像素的光谱反射率略低于实验室测量的反射率。计算了像素反射率与地面反射率之间的斯皮尔曼相关系数（SCCs）和皮尔逊相关系数（PCCs）。结果表明，大多数波长范围内的PCCs低于0.5，而在480至680nm和2000至2500nm波长范围内的SCCs基本大于0.5，表明可能存在非线性关系。为了揭示影响像素光谱的因素，比较了不同物理属性梯度下土壤反射率的差异。随着SM的增加，土壤光谱反射率显著下降，尤其是在500至1300nm和1450至1700nm波长范围内（图5）。随着SBW的增加，土壤光谱反射率的下降幅度相对较小。RMSH对土壤光谱的影响最为显著，反射率随着RMSH的增加显著下降。综上所述，SM、SBW和RMSH对光谱的耦合效应是导致两组光谱数据偏差的重要原因，严重限制了成像光谱仪对土壤“纯光谱”的获取。因此，有必要在像素光谱数据中分离土壤的物理和化学信息，以提高高光谱遥感对土壤有机质（SOM）预测的准确性。图4. 成像光谱、实验室光谱及其相关系数。图5. 不同物理性质土壤的光谱特征。图6. 基于多参数估计模型的土壤物理参数与土壤像素光谱拟合的R² 值。图 7. 使用试验点 1 数据建立的 XG-Boost 模型，基于 (a) 原始像素光谱、(b) 地面光谱、(c) 四阶多项式校正光谱和 (d) XG-Boost 校正光谱和站点 2 数据测量和预测的 SOM 含量的散点图。结果本研究利用卫星和地面高光谱数据以及土壤物理参数数据，分别基于四阶多项式和XG-Boost构建了两种土壤光谱校正模型，以缓解土壤物理性质对像素光谱的耦合效应。通过使用来自两个试验点的数据，评估了土壤光谱校正模型的性能及其对SOM预测模型精度和时空可迁移性的影响。主要结论如下：土壤像素光谱反射率与土壤地面光谱反射率呈非线性关系。表面物理性质的差异是导致这两种光谱数据类型偏差的主要因素。RMSH对土壤像素光谱的影响最为显著，其次是SM和SBW。四阶多项式和XG-Boost模型具有良好的土壤光谱校正精度。基于XG-Boost的土壤光谱校正模型精度更高，时空可转移性更强，因为它考虑了所有特征，持续调整树的权重，防止结果陷入局部最优。土壤光谱校正显著缓解了土壤物理性质对土壤像素光谱的耦合效应，有效提高了SOM预测模型的准确性，更重要的是，大大增强了基于像素光谱的SOM预测模型的时空可转移性。未来，通过充分考虑更多土壤特性，可以获得更准确的SOM预测结果。本研究为预测其他区域的土壤性质参数提供了一种新的研究范式。

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。

从我国食品药品监督管理局获悉，为建立减盐环境支持体系，营造低盐膳食环境，近日，由创维集团湖北工业大学维生素俱乐部组织的“维公益：科学膳食，健康生活”活动在2014年10月31日圆满结束。此次活动测试每个食堂饭菜的咸度，提倡科学膳食。活动目的是完善餐饮服务环节减盐政策措施，在餐饮服务环节开展降低食盐摄入量工作，引导餐饮服务单位提供低盐健康食品，最大限度减少高血压危害，提高全民健康水平。活动组织单位“科学膳食，健康生活”　　　　一些人长期处于“高盐”饮食状态下，对“咸”的感觉功能逐渐减退，口味越来越容易偏咸，节假日期间尤甚。每日摄取钠盐过多，易造成血压升高。一般每人每日摄入食盐总量以不超过6克为宜，对伴有高血压、高血糖、心脏病、糖尿病者，更需限制到4克以下。选择醋、柠檬汁、番茄酱等调味品可使食物变得更加有滋有味有色，促进人们的食欲，去腥解腻，其作用可谓大矣。有些调味品本身就具有较好的营养保健作用。但也有人喜欢食用刺激性较大的调味品（如芥末、辣椒）和浓肉汤等，虽可满足一时口味的需要，但时间长了对身体不利，例如可引起胃肠刺激、消化不良、大便干燥、便秘等，有的还有升高血脂和血尿酸的副作用。 从调查显示，中国国是心脑血管疾病的高发地区，成人高血压患病率达25.1%。研究表明，过高的食盐(钠)摄入量是导致人群血压水平上升和高血压患病的重要原因之一，而高血压又是脑卒中和冠心病发病的独立危险因素。根据2002年全国居民营养调查结果，中国居民人均每日烹调用盐量为12.6克，为《中国居民膳食指南》推荐量(6克)的2.1倍。国际实证经验表明，采取健康促进策略，推行综合性减盐措施，可以有效减少居民食盐摄入量并控制高血压及其相关疾病发病水平。 与此同时，为加大宣传力度，营造减盐氛围。建立餐饮服务环节减盐防控高血压监测与评价体系，做好餐饮服务单位和集体食堂食盐使用量监测工作。创维集团湖北工业大学维生素俱乐部在学校东西南北中五个食堂及各大餐馆饭菜进行了实地咸度对比，利用咸度检测仪，电导率盐度计进行饭菜咸度检测，纳入“科学膳食，健康生活”的考察内容，定期通报，考核将结果与国家建议日摄入盐含量进行对比，并作出结论分析，提供了一系列的重要依据。推行综合性减盐措施，逐步建立减盐政策与环境体系，实施科学减盐。餐饮服务单位实地盐度值采集一 活动展开后并搜集了学生饮食种类，食品偏好的餐饮服务单位，通过稀释一份饭菜，用科学的方法使用电导率盐度计计算浮于表面的油的体积，估算学生一日摄入的油量。 分别对学校不同食堂饭菜里的油取样，与正宗油进行色香味对比，做燃烧实验。学校饭堂盐度值采集点二 针对上述实验和活动结果通过咸度检测仪分析当前大学生饮食的健康情况进行了盐度测量，大学食堂和餐饮服务单位表示，通过使用盐度计，采用统一的盐度标准，控制和保证投料的准确性及产品口味和质量的一致性。 本文来自ATAGO(爱拓)中国分公司所有，超过200种产品应用解决方案

为促进电子显微学研究、电镜应用技术交流，打破时空壁垒，仪器信息网邀请电子显微学领域研究、技术、应用专家，以约稿分享形式，与大家共享电子显微学相关研究、技术、应用进展及经验等。同时，每期约稿将在仪器信息网社区电子显微镜版块发布对应互动贴，便于约稿专家、网友线上沟通互动。专家约稿招募：若您有电子显微学相关研究、技术、应用、经验等愿意以约稿形式共享，欢迎邮件投稿或沟通（邮箱：yanglz@instrument.com.cn）。本期将分享张承青老师为大家整理的关于电镜实验室环境对电镜的影响的系列约稿经验分享，以下为系列之八，以飨读者。（本文经授权发布,分享内容为作者个人观点, 仅供读者学习参考,不代表本网观点）系列之八 温度湿度和风速噪声（还有结束语）先说说温度。电镜实验室对温度要求其实并不高，一般从舒适性、节能等方面考虑，可以选择夏天26度冬天20度。实际上电镜对温度变化率要求较高，常见的有≦0.5℃/3分钟、≦0.5℃/5分钟等。一般好一点的中央空调基本都可以满足要求（实测某国产名牌柜式空调，四分钟为一循环周期，上下波动1℃）。曾有选用精密空调的，意义不大（从价格、维护成本、适用性等方面考虑）。其实越是精度高的电镜越是厚重，热容量也就越大，只要房间内温度变化绝对值不是很大，短时间内温度上下略有跳动很难看出影响。电镜室内的温度也不宜过低，那样冷却水管、液氮管和杜瓦瓶等处容易结露滴水。某老式能谱仪的线路板设计不妥，直接就在液氮杜瓦瓶下方，稍不当心就因为结露滴水烧毁线路板。至于辅助设备间，因为循环冷却水箱、空压机、UPS、真空泵等都是发热大户，所以必须按照设备说明书给出的发热量来计算所需的空调机规格。此前闲暇时曾经一一查过说明书，空压机、UPS、真空泵等都明确说明可在55℃或70℃下工作。虽然辅助设备间温度怎么也不会到那么高，但也说明问题不大，本人曾在盛夏天气维修某大学的循环冷却水箱，当时一进辅助间热浪扑面而来，测得温度高达40℃，各辅助设备正常工作平安无事。不过有一点必须注意，辅助间温度过高会降低循环冷却水箱的冷却效率，致使冷却水出口水温偏高，严重时会致使透镜的热漂移加大，所以建议辅助间温度全年都不要高于35℃就可以啦。再来看看湿度。冷冻样品对湿度要求很高，有些用户希望相对湿度在25%以下。但是湿度过低很容易产生静电，一会来一下一会来一下，那滋味也不好受。我们的对策是把冷冻制样机搬到电镜近旁，尽量缩短冷冻样品在室内的暴露时间，同时尽量加快操作速度、缩短在空气中的暴露时间，这样就可以适当减低湿度要求。一般电镜室的相对湿度在65%以下就可以，这个要求其实很低，一般空调都很容易达到（当然必须保持房门关闭，尽量缩短人员进出的开门时间）。如果是一年以内的新房子，建筑湿气短期无法排除，那么可以临时性适当配备去湿机就可以搞定（注意排水哦）。还可以在中央空调的风路上加电热板去湿，不过这样可能要多花些钱，效果嘛，差不多吧。空调送风有时令人纠结。风小了吧，难以保证空调正常工作；风大了吧，又怕超过电镜要求标准。其实在大多数情况下只要在规划电镜室室内布局时，注意空调出风口（无论挂机或者柜机）不要正对镜筒就是了。对于要求高的电镜可以考虑用布袋送风。从风量=风速×风口面积可知，加大面积就可以在保证送风量不变前提下减小风速。南京某大学有一个成功案例：电镜室约50平米，平面接近正方形，在房间两对角屋顶放置两个下送风风口（截面1m×1m），在另外两对角屋顶放置两个回风口（截面0.8m×0.8m）这样两对气流分别沿四面墙壁附近流动，很好完成送风任务的同时，还在镜筒（基本位于房间中央）附近形成一个“静风区”，多次测试风速达到0.00m/s（当时找不到精度更高的风速计）。另外有一种布袋式送风效果不错风速极小，可是对外观略有影响。噪声是另一个不大不小的问题。一般打电话的音量就会使100kx以上的图像产生水平干扰条纹（类似于磁场干扰产生的毛刺，不过往往从上至下是分段的）。如果不能将噪声源（幸好噪声干扰频率一般在50～2000 Hz,我们人类可以直接听到并大致判断大小强弱）搬离至远处，那就只有在四壁和顶面铺装经过阻燃处理的泡沫材料吸音这唯一的一招了，这时墙面自然要选用微孔板（铁板、铝塑板均可）。一般40～80mm厚的泡沫材料，即可以产生明显吸音效果。一般情况下，关上门，不说话，噪声干扰就不大。结束语本系列讨论到此就要结束啦。在电子显微镜的设计制造方面，我们与世界先进水平相比还有很大差距，这点必须承认。但由于我国地域辽阔，各地环境又是千差万别，从山顶到山沟、从高楼到地下、从静谧的校园到嘈杂的工厂、从山腰巨岩到黄土高坡、从喧哗市区到宁静原野、从青藏高原到海边沙滩、从地铁站上方到高铁线近旁、从振动磁场都异常复杂的钢厂到半导体厂的超净间，到处都有电镜实验室，这样我们就得到了各种情况下的实践机会，进而得到许多实践经验和实测数据（包括正反两面）。所以，在电镜环境改善技术领域，我们丝毫没有落后于人，甚至可以说是后来居上走在了业界的前列。由于本人条件所限，再继续深入下去就很困难了。有幸借仪器信息网平台，传递一些体验，发布一些领悟，以抛砖引玉，为促进我国的电镜事业发展，尽绵薄之力。最后，预祝朋友们将来取得更大成就！2020.11张承青作者简介作者张承青，退休前在某电镜公司工作多年，曾经做过约两千个（次）电镜环境调查、测试，参与多个电镜实验室设计及改造设计规划，在低频电磁环境改善和低频振动改善等方面有些体会，迄今仍在这些方面继续探索。附1：张承青系列约稿互动贴链接（点击留言，与张老师留言互动）： https://bbs.instrument.com.cn/topic/7655934_1附2：张承青系列约稿发布回顾拟定主题发布时间文章链接序言 电镜实验室环境对电镜的影响2020年10月13日链接系列之一 电子显微镜实验室环境调查的必要性2020年10月15日链接系列之二 电镜实验室的电磁环境改善2020年10月20日链接系列之三 低 频 电 磁 屏 蔽 实 践2020年10月22日链接系列之四 主动式低频消磁系统2020年10月27日链接系列之五 几种改善电磁环境方法比较2020年10月29日链接系列之六 低频振动环境改善2020年11月3日链接系列之七 谈谈电子显微镜的接地2020年11月5日链接系列之八 温度湿度和风速噪声2020年11月11日本文… … … … … … 附3：相关专家系列约稿安徽大学林中清扫描电镜系列约稿

减少隐形盐，怎么吃才健康？ 我国现有超过2亿高血压患者、1.2亿肥胖患者、9700万糖尿病患者、80%家庭人均食盐和食用油摄入量超标。腌制食品、加工制成的肉制品含有较多的盐，此外一些吃着有点咸的食物也含有盐。另外一些不是很咸的食物如配餐面包、方便面、饼干等等都含有盐的&hellip &hellip 盐在食品中几乎无处不在！ 日本ATAGO (爱拓)公司全新推出PAL-FM1针式盐度计 (货号：4221)能帮到您!该产品采用漏斗型传感器的方法（电导法）来测量盐度，是专门测试腌制干鱼、肉的盐度的。 针式盐度计的特点及参数：测量盐度范围为0.0 - 10.0%，最小标度为0.1%，测量时间：3秒。 PAL-FM1针式盐度计 快速便捷帮您检测腌制食品中的盐度，成为您的健康饮食好帮手！ATAGO新品针式盐度计 同时我们提供接受客户邮寄样品测试，仪器与样品配合使用，效果更佳，详情请咨询86-20-38108256/38106065/38106057 或email：info@atago-china.com 日本ATAGO （爱拓 ）中国分公司 市场部

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，相关文章发表已达18篇。 今天与大家分享的文章是东北林业大学林学院周旭辉教授团队首次从底物消耗与微生物适应角度，揭示了土壤有机碳分解热适应的调控机制的研究论文。在该研究中，采用了PRI-8800作为关键设备之一，我们来具体了解一下吧~ 长期以来，学界普遍认为气候变暖加速土壤有机碳分解，进而使得地球平均温度上升，形成正反馈效应。而近期的一些长期增温实验发现土壤有机碳分解速率可能会随着增温时间呈逐渐下降趋势，表现出热适应现象。当前，针对土壤有机碳分解的热适应调控机制，国内外生态学家仍存在较大争议，其根本难点在于无法有效区分底物消耗与微生物适应在土壤碳分解中的相对贡献。为了解决这一难题，何杨辉等研究人员依托长期野外增温实验平台，巧妙地使用土壤微生物灭菌-接种方法区分底物与微生物的调控作用，研究结果表明土壤底物可利用性是调控土壤有机碳分解热适应的主要因素。这一重要发现将增进人们对土壤有机碳分解热适应性的理解，为准确预测陆地土壤碳-气候反馈提供重要的科学依据。 土壤有机碳分解热适应潜在调控机制 值得注意的是，在实验过程中，研究团队通过PRI-8800连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，克服了恒温培养模式土壤微生物对特定培养温度的适应性和底物消化不均的难题，加速研究进程并获得可靠的研究结果。 研究成果“Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability”为题，在线发表于国际顶级生态学期刊Global Change Biology（IF=13.211），何杨辉教授为论文的第一作者，周旭辉教授为论文通讯作者。相关论文信息：He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2022.全文链接：https://doi.org/10.1111/gcb.16523 UPGRADED！ 土壤有机质是陆地生态系统最大的碳库，在全球变暖背景下，土壤有机质分解对温度变化的响应很大程度影响着陆地生态系统对全球气候变化反馈效应。气候变暖如何影响土壤有机质分解，以及陆地生态系统碳排放如何响应气候变暖已成为目前科学家主要关注的内容之一。 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。 01 主要特点可进行恒温或变温培养设定；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；150ml样品瓶适配25位样品盘；具有CO2预降低的双回路设计；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可以外接浓度和同位素分析仪等。02 PRI-8800 实验设计1）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全自动变温培养土壤CO2 H2O在线测量系统主要包含自动进样器、水槽、压缩机、CO2 H2O 分析仪、内部计算机、25位样品盘等，25个样品瓶。PRI-8800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。2）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可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800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。3）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。4）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。03 PRI-8800相关文献信息1.Li, C., Xiao, C.W., Guenet, B., Li, M.X., Xu, L., He, N.P. 2022. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe. Soil Biology and Biochemistry 167, 108589. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2022.108589.2.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: 673310.3.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: 108148.4.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: 104684.5.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: 103250.6.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, 107596.7.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: 35-42.8.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.9.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: 279-290.10.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, 81-88.11.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: 18-27.12.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: 3393-3402.13.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: 67-73.14.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: 399-410.15.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: 5045-5054.16.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): 4045-4051.17.Mao X1, Zheng J1, Yu W, Guo X, Xu K, Zhao R, Xiao L, Wang M, Jiang Y, Zhang S, Luo L, Chang J, Shi Z, Luo Z* 2022. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile. Soil Biology and Biochemistry 172, 108743.18.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2022. 如果您对我们的产品或本期内容有任何问题，欢迎致电垂询：地址：北京市海淀区瀚河园路自在香山98-1号楼电话：010-51651246 88121891邮箱：support@pri-eco.com

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

GR-3021型烟气湿度检测仪产品概述GR-3021型烟湿度速检测仪(以下简称检测仪）是采用湿敏电容法测量烟气中水分含量的一款湿度检测仪器，仪器采用进口传感器，自带温度、压力补偿修正，具有测量精度高，耐腐蚀，使用温度范围宽等优点，广泛应用于锅炉、炉窑以及各种排风管道的烟气湿度测量。适用范围本仪器采锅炉、炉窑以及各种排风管道的烟气水分或含湿量的测量，适用于应用于环保、职业卫生、劳动、安监、军事、科研、教育等部门。。采用标准GB/T 11605 -2005《温湿度测量方法》主要特点1. 采用原装进口湿度传感器，测量精度高，耐腐蚀，使用寿命长；2. 内置高能锂离子电池，一次充电可连续工作3小时以上；3. 采用独创的温湿度修正补偿算法，消除烟道温度、压力对测量结果的影响，测量分辨率可达0.01%，测量精度更高；4. 传感器表面双层粉尘过滤，有效保护传感器不受粉尘的影响；5. 传感器表面具有加热功能，防止传感器表面结露，有效保护传感器；6. 采用一体化设计，减少外部干扰，使用方便7.操作界面简单，开机直接进入测量，无需任何操作8．大容量数据存储，可存储1000组数据文件；9.大尺寸、宽温高亮彩色显示屏显示；10.内置蓝牙模块，可选配蓝牙打印机进行数据打印技术指标 检测仪主要技术指标技术指标参数范围分辨率准确度湿度(0～60)%0.01%不超过±2.0%大气压(50～110) kPa0.01 kPa不超过±2.0%烟气温度180℃（注：180度以上工况不可使用本仪器）响应时间30S温控温度（0-160）℃取样管长度1.2米（可定制） 电池工作时间大于5小时整机功耗60W 整机重量约3.5kg工作温度（-20-60）℃工作电压内置电池或AC220/DC24电压适配器创新点：GR-3021型烟湿度速检测仪是采用湿敏电容法测量烟气中水分含量的一款湿度检测仪器，仪器采用进口传感器，自带温度、压力补偿修正，具有测量精度高，耐腐蚀，使用温度范围宽等优点，1.采用原装进口湿度传感器，测量精度高，耐腐蚀，使用寿命长；传感器表面双层粉尘过滤，有效保护传感器不受粉尘的影响；烟气湿度检测仪

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25篇。 今天与大家分享的是福建师范大学黄锦学、刘源豪等研究人员在研究外源碳输入对常绿阔叶林土壤碳排放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CO2排放速率，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，其碳储量约占陆地生态系统碳储量的60%，其微小变化对大气中的CO2浓度影响较大。土壤微生物呼吸是陆地生态系统向大气释放CO2的主要途径，对维持土壤碳库平衡起着重要作用。气候变暖将提高植物净初级生产力，从而提高凋落物和根系分泌物的输入量，导致外源葡萄糖输入增加，进而改变土壤碳循环过程。土壤微生物呼吸是土壤微生物为获取化学能量和营养物质，分解土壤有机碳并释放CO2的过程，其速率不仅受土壤pH值和碳、氮含量等因素的影响，而且受葡萄糖输入的显著影响。 目前对葡萄糖输入后土壤CO2排放动态特征的研究多集中在长期（60d以上）观察，对于短期内的变化研究较为缺乏。多数研究对于土壤CO2排放的动态观测时间间隔较大。因此，探究短期内不同葡萄糖输入量对土壤CO2排放的影响及其动态变化特征，对预测外源碳输入对土壤碳动态的影响具有重要意义。图1 不同浓度葡萄糖输入对土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量的影响注：图中不同小写字母表示不同处理间差异显著（P0.05） 为了更好地研究外源葡萄糖输入量对土壤CO2排放动态过程的影响及机理，福建师范大学黄锦学、刘源豪等研究人员以中亚热带常绿阔叶林土壤为研究对象，在培养温度为恒温20℃，土壤田间持水量60%的条件下，输入不同浓度的葡萄糖（碳含量分别为0、50、150、450μgg-1，分别标记为CK、C1、C2、C3处理）进行室内培养试验，测定不同浓度葡萄糖输入下不同时间的土壤CO2排放。 在室内培养试验过程中，研究团队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测定土壤CO2排放速率，采样时间间隔为1h，室内培养试验结束共计获得1232条土壤CO2排放速率数据，为该项研究提供了有力的数据支撑。图2 预培养期间土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量图3 葡萄糖输入后土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量的动态特征注：*表示培养28h前后的土壤CO2排放速率、土壤CO2累积排放量差异显著（P0.05） 研究结果表明，C2、C3处理的土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量均显著升高（P0.05）；C2、C3处理28h后，土壤CO2排放速率随培养时间的延长显著升高（P0.01），土壤CO2累积排放量随培养时间的延长显著升高（P0.01）；当培养时间超过65h后，C1处理的土壤CO2排放速率随培养时间的延长有显著降低的趋势（P0.01），C3处理的土壤C/N、DOC变化量较CK显著增大（P0.05），土壤CO2排放速率与C/N、DOC含量呈显著正相关关系（P0.05）。不同浓度葡萄糖输入对土壤CO2排放的影响有显著差异，在中亚热带常绿阔叶林土壤中，根系分泌物葡萄糖的输入增加可能会改变土壤C、N含量，提高CO2排放量，从而进一步影响土壤C库的固存。 相关研究成果以“外源碳输入对常绿阔叶林土壤碳排放的影响”为题发表于期刊《Journal of Forest & Environment》上。相关论文信息：刘源豪, 熊德成, 吴晨, 等. 外源碳输入对常绿阔叶林土壤碳排放的影响[J]. Journal of Forest & Environment, 2023, 43(5).DOI:10.13324/j.cnki.jfcf.2023.05.006 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达25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。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；150ml样品瓶，25位样品盘；大气本底缓冲气或钢瓶气清洗气路；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).

数据记录仪专家德图公司（Testo AG）现在为您推出新一代的温湿度数据记录仪。该记录仪系列操作更简便，数据更安全，仪器精度及电源管理等性能全面升级，使得其在同类产品中脱颖而出。到目前为止，德图公司共计研发了多达12款的数据记录仪，为各种应用领域提供了最为专业的温湿度长期监测的解决方案。除已经上市的一款迷你温湿度记录仪testo 174H之外，此次隆重推出了testo174T、testo 175及testo 176系列共11款新产品。 新一代testo175、testo176记录仪优势一览：电池用尽数据也不会丢失；密码设置及防盗支架设计；超大液晶显示屏易于读数；标准迷你USB接口及SD卡；电池寿命可长达8年（testo176）；数据存储量达2百万个（testo176）；可连接Pt100高精度探头（testo176）；软件ComSoft Basic 5 免费下载；网站注册获免费保修延长半年。 【食品冷链领域中的应用】在食品安全的监测中，食品冷链环节是食品安全最为重要的一个环节。冷链物流是指温度敏感性产品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中，始终处于规定的低温环境下，以保证物品质量，减少物流损耗的一项系统工程。而低温冷藏能使食品原有的风味、色泽、营养保持得更好，食用的安全性更高。一般情况下，冷冻库的温度保持在-23℃至-25℃，而食品中心温度一般在-18℃左右，在整个冷链过程中必须保证其维持在规定的温度之内，才能使食品处于最佳产品质量和最优的新鲜度得状态。德图为你带来拥有德国的先进技术的最新温湿度数据记录仪，为您提供完美的温湿度测量和记录方案，帮助你做到上述工作。testo 175 T2除了内置温度传感器外，还能外接一个刺入/浸入式探头，实现环境温度和食品中心温度的同步测量。testo 176 T1 和 testo 176 T2的电池使用寿命长达8年，并具有超大的数据存储容量（最多可存储200万个测量数据），适用于冷藏室中的长期测量。因此无论是肉类产品还是农产品，无论是冷冻食品还是新鲜食品，它都能在运输过程中的无间断地记录温度情况，以确保食物品质，减少由于运输所带来的食品损耗的经济损失。 【室内环境领域中的应用】随着人们生活水平的提高，人们对于自己的生活环境越来越关注。室内的舒适度通常取决于相对空气湿度和适宜的温度。实验表明，在装有空调的室内，室温为19至24℃，相对湿度45-65%RH时，人会感到最舒适。而冬季供暖期的室内湿度通常仅为15%RH，人在这样的房间呆久了，往往会出现干燥上火的现象。此外，当空气湿度低于40%RH的时候，往往会造成眼部、黏膜以及呼吸器官的不适。通风是用新鲜的室外空气来稀释或置换被污染的室内空气，是改善室内空气品质的有效措施。德图testo 175和testo 176系列帮助您记录下建筑物的&ldquo 自然&rdquo 通风，同时也记录外部湿度的自然输送情况。帮助您优化通风环境，进行实时监控，从而有效防止霉变发生，让建筑物自然&ldquo 呼吸&rdquo 。使用testo 175 H1就可以通过在不同的地点放置数据记录仪，从而监控建筑物中的环境的温湿度。另外，用户也可免费下载德图最新的ComSoft Basic 5软件，通过图形显示，帮助你更加专业、准确地分析测量数据，确保室内温湿度达到最为适宜的状态。 【仓储环境领域中的应用】从谷物到药品，再到敏感电子部件或贵重文物，无论贮存什么物品都有一个共同点：它们对高湿度极度敏感。档案、图书的保管环境对湿度要求比较严格。相对湿度在45%RH至60%RH时纸张的含水量可以保持在7%左右，此时纸张的机械强度、物理和化学性质均保持在比较优良的状态下，可以有效防止纸张粘连、扭曲变形等现象，从而延长档案材料的使用寿命，是比较适合档案存储管理的环境湿度。而果品蔬菜贮存的最佳温度在-5℃至15℃之间，相对湿度在80%RH至97%RH之间，属于对相对湿度要求较高的生产环境。这种湿度要求通常是自然条件所不能达到的，必须通过人工加湿才能满足其对于湿度的需求，若不能满足则会导致果品蔬菜失重、脱水和变味，将直接影响果品蔬菜的质量和经济价值。testo 176 H1通过不间断地监控储藏温湿度确保商品质量。testo 175和testo 176系列的数据记录仪都带有一个标准的USB和SD接口，能方便地追溯并记录规定温度限值的维持情况。如果温湿度发生了变化，便可直接按照时间的先后顺序追溯温湿度变化情况，从而查找出问题所在。 testo 175和testo 176系列数据记录仪经德国安全标准权威TÜ V Sü d根据ATP和DIN EN 12830准则进行测试认证，让您的测量更加专业精准。 德图仪器&mdash &mdash 成就非凡的测量！

过去的温湿度传感器都比较简单，而随着技术的成熟，科技的进步，如今温湿度传感器发展也是越来越好。由于温度与湿度不管是从物理量本身还是在实际人们的生活中都有着密切的关系，所以温湿度一体的传感器就会相应产生。 温湿度传感器是指能将温度量和湿度量转换成容易被测量处理的电信号的设备或装置。 市场上的温湿度传感器一般是测量温度量和相对湿度量。结合目前市场上的传感器类型，即使是温湿度传感器，这一类型的传感器，还会分为很多种类，有很多的类型。当然它们的应用领域也是千差万别的。下面具体来看下湿度传感器的种类都有哪些?温湿度传感器按监测方法分有接触式和非接触式两种接触式： 接触式温度传感器的检测部分与被测对象有良好的接触，又称温度计。温度计通过传导或对流达到热平衡，从而使温度计的示值能直接表示被测对象的温度。一般测量精度较高。在一定的测温范围内，温度计也可测量物体内部的温度分布。但对于运动体、小目标或热容量很小的对象则会产生较大的测量误差，常用的温度计有双金属温度计、玻璃液体温度计、压力式温度计、电阻温度计、热敏电阻和温差电偶等。非接触式： 它的敏感元件与被测对象互不接触，又称非接触式测温仪表。这种仪表可用来测量运动物体、小目标和热容量小或温度变化迅速(瞬变)对象的表面温度，也可用于测量温度场的温度分布。常用的非接触式测温仪表基于黑体辐射的基本定律，称为辐射测温仪表。辐射测温法包括亮度法(见光学高温计)、辐射法(见辐射高温计)和比色法(见比色温度计)。各类辐射测温方法只能测出对应的光度温度、辐射温度或比色温度。温湿度传感器也分分体式和一体式两种，上面介绍了一体式，下面介绍分体式。分体式又温度传感器和湿度传感器组成。温度传感器通过感温元件来分类可以大致分成铂热电阻温度传感器、热电偶温度传感器、热敏电阻温度传感器三大类。1：铂热电阻温度传感器铂热电阻是利用铂丝的电阻值随着温度的变化而变化这一基本原理设计和制作的，按0℃时的电阻值R（℃）的大小分为10欧姆（分度号为Pt10）和100欧姆（分度号为Pt100）等，测温范围均为-200~850℃。利用PT100铂热电阻作为感温元件的型号有铠装式、装配式、插座式、端面热电阻。主要应用了需要温度误差小的行业或者是精密仪器仪表。2：热电偶温度传感器热电偶是温度测量中常用的温度传感器。其主要好处是宽温度范围和适应各种大气环境，而且结实、价低，无需供电，也是便宜的。热电偶由在一端连接的两条不同金属线(金属A和金属B)构成，当热电偶一端受热时，热电偶电路中就有电势差。通过电势的变化来得出相应的温度变化。热电偶是简单和通用的温度传感器，但热电偶并不适合高精度的的测量和应用。3：热敏电阻由金属氧化物陶瓷组成，是低成本、灵敏度高的温度传感器。热敏电阻是用半导体材料， 大多为负温度系数，即阻值随温度增加而降低。温度变化会造成大的阻值改变，因此它是灵敏的温度传感器。但热敏电阻的线性度极差，并且与生产工艺有很大关系。热敏电阻在两条线上测量的是温度， 有较好的精度，但它比热偶贵， 可测温度范围也小于热偶。一种常用热敏电阻在25℃时的阻值为5kΩ，每1℃的温度改变造成200Ω的电阻变化。注意10Ω的引线电阻仅造成可忽略的 0.05℃误差。它非常适合需要进行快速和灵敏温度测量的电流控制应用。尺寸小对于有空间要求的应用是有利的，但必须注意防止自热误差。湿度传感器的湿敏元件分为电阻式和电容式 两种。湿敏电阻的特点是在基片上覆盖一层用感湿材料制成的膜，当空气中的水蒸气吸附在感湿膜上时，元件的电阻率和电阻值都发生变化，利用这一特性即可测量湿度。湿敏电容一般是用高分子薄膜电容制成的，常用的高分子材料有聚苯乙烯、聚酰亚胺、酪酸醋酸纤维等。当环境湿度发生改变时，湿敏电容的介电常数发生变化，使其电容量也发生变化，其电容变化量与相对湿度成正比。常见的湿度测量方法有：动态法(双压法、双温法、分流法)，静态法(饱和盐法、硫酸法)，露点法，干湿球法和形形色色的电子式传感器法。

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23篇。 今天与大家分享的是肖春旺教授团队在草地土壤碳激发效应研究领域取得新进展，在该项研究中，研究团队利用PRI-8800对来自外源碳和土壤有机质的土壤微生物呼吸的快速、连续、高频观测，为研究结果提供了有力的数据支撑。 来自植物根际和凋落物层淋溶的易分解外源碳（LOC）输入土壤是生态系统常见的自然现象，其在微生物介导的土壤碳循环中发挥着关键作用，尤其是在植物根系密集的草原生态系统。然而，外源碳的输入并不总是意味着土壤碳的净增加，因其能为异养微生物群落提供可用的碳和能量，进一步对土壤有机质的分解产生影响，即激发效应（Priming Effect，PE）。长期以来，尽管许多研究已经探讨了由外源碳添加诱导的激发效应，但很少有研究关注其短期效应。其次，输入土壤的外源碳是高度动态变化的，会迅速融入微生物、土壤有机质，或分解为CO2，但由于土壤微生物对外源碳输入的反应很快，来自外源碳的呼吸作用对微生物呼吸作用的相对贡献及其影响因素仍不确定。此外，围栏禁牧被认为是实现草地生态系统自我恢复的重要途径，其对土壤碳氮特性具有重要的积极影响，而围栏禁牧所导致的土壤碳氮特征变化可能进一步影响微生物对外源碳和土壤有机质的分解，但目前仍然缺乏对此的全面了解。 针对以上科学问题，肖春旺教授团队在中科院内蒙古草原生态站开展了相关研究，研究人员采集了3个不同围封禁牧时间（42年、22年和0年[自由放牧]）和4个不同土层深度（0–10、10–30、30–50、50–100 cm）的土壤。通过向土壤中添加δ13C标记的葡萄糖以模拟自然界的碳输入，并使用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，在105-h内实现了分钟尺度上对来自外源碳和土壤有机质的土壤微生物呼吸的快速、连续、高频观测，主要探究了土壤碳氮特征变化对土壤微生物响应外源碳输入的短期过程以及对外源碳和土壤有机质分解的影响及机制。 研究结果发现，土壤微生物对外源碳的输入反应迅速，由土壤有机碳和碳氮比控制的微生物生物量是直接影响微生物对外源碳输入反应强度的最重要因素。放牧和较深的土壤层减少了来自外源碳的呼吸作用及其对总呼吸作用的相对贡献（图1），主要归因于土壤碳氮比和真菌/细菌的变化。此外，外源碳添加促进了所有土壤中有机质的分解，使土壤有机质的呼吸作用增加了11.3–92.4 mg C g-1 SOC，相当于18.7–266.1%的激发效应。放牧和土壤深度增加导致了更大的激发效应和土壤碳损失，其中土壤碳氮比和有机碳含量是最重要的调节因素。图1 不同土壤中来自外源碳和土壤有机质的累积碳矿化量及其比值注：GE42（10）、GE22（10）和GE0（10）分别代表围栏禁牧42年、22年和0年样点的0–10 cm土壤；GE42（10）、GE42（30）、GE42（50）和GE42（50）分别代表围栏42年样点的0–10、10–30、30–50、50–100 cm的土壤。 禁牧被认为是实现草原生态系统自我恢复的重要途径，了解放牧对外源碳输入下草原碳循环的影响可能有助于提高我们对未来草原土壤碳动态的预测。因此，结合本研究结果，研究人员建立了一个概念框架，阐明了禁牧年限和土壤深度变化对外源碳输入下草原土壤微生物呼吸和土壤碳动态的影响（图2）。禁牧对植被的积极影响进一步提升了土壤有机质的质和量，进而通过影响微生物特性导致更多的外源碳被微生物呼吸代谢，并增大其对总微生物呼吸的贡献，但是却会减小其诱导的激发效应和土壤碳损失。然而，对于不同深度的土壤而言，增加土层深度会影响土壤有机质的质和量，导致来自外源碳的呼吸及其对总微生物呼吸的贡献均减小，但是却会减小其诱导的激发效应和土壤碳损失。目前在世界大部分地区，由于受到人类活动的影响，草原正面临着严重退化的困境，而禁牧可能是实现表层土壤碳固持的有效措施。图2 禁牧和土壤深度变化对外源碳输入下草原土壤微生物呼吸和土壤碳动态影响的概念图 相关研究成果以“The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands”为题在线发表于国际土壤学领域主流期刊《Geoderma》（中科院一区Top，IF5 = 7.444）上。 生命与环境科学学院2019级博士研究生李超为本论文第一作者，肖春旺教授为本论文的通讯作者。中国科学院地理科学与资源研究所何念鹏研究员为本研究的重要合作作者，另外，中国科学院地理科学与资源研究所的徐丽副研究员和李明旭博士也参与了本研究。来源丨中央民族大学生命与环境科学学院官网相关论文信息：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.原文链接：https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116385. 自2018年上市以来，PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统得到了广泛关注。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23篇。 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；150ml样品瓶，25位样品盘；大气本底缓冲气或钢瓶气清洗气路；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. 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