土壤呼吸长期定位自动监测仪

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。

型号推荐：土壤温室气体分析仪-一款测定土壤呼吸速率的仪器2024实时更新，土壤呼吸作为土壤生态系统碳素循环的关键环节，其速率的测定对于理解土壤健康状态、评估生态系统功能具有重要意义。土壤温室气体分析仪，以其高精度、多功能的特性，为土壤呼吸速率的测定提供了重要帮助。 一、准确监测多种温室气体 土壤温室气体分析仪能够同时显示呼吸室内部的CO₂ 、H₂ O、N₂ O、CH₄ 等多种温室气体的含量，以及温度和湿度的变化。这些数据的准确监测，为土壤呼吸速率的全面评估提供了可靠基础。 二、非破坏性测量与高精度 该仪器采用非破坏性测量方法，避免了对土壤生态系统的干扰。同时，其高精度和重复性高的特点，确保了土壤呼吸速率测量的准确性。通过实时监测和数据处理，研究人员可以迅速获取土壤呼吸速率的动态变化。 三、自动化操作与广泛应用 土壤温室气体分析仪具有自动化程度高、操作简便的特点，大大提高了工作效率。广泛应用于农业生态科研、碳源碳汇研究、全球气候变化等多个领域，为土壤呼吸速率的测定提供了强有力的技术支持。 四、仪器特点1、Android安卓操作系统，更便捷的人机交互操作 2、7寸高清触摸屏，操作简单、界面清晰 3、气体流量可通过仪器设定，可以进行不同流量下土壤呼吸强度的试验 4、专用动态分析软件，可在安卓显示屏上实时显示实验过程，省去往电脑端拷贝数据，整理分析； 5、支持wifi、4G联网；数据可无线上传至云平台 6、存储空间16G，可存储100000+条数据 7、数据可直接通过USB接口导出到U盘 8、检测完成可直接打印并上传检测数据结果 9、支持GPS定位； 土壤温室气体分析仪作为土壤呼吸速率测定的重要工具，其精确监测、非破坏性测量和自动化操作的特点，为土壤健康状态的评估和生态系统功能的理解提供了有力保障。未来，随着技术的不断进步，其在土壤科学研究中的应用将更加广泛和深入。

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. 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