Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment

Jianwei Li; Precious Areeveso; Xuehan Wang; Siyang Jian; Lahiru Gamage

doi:10.3791/64081

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Medio ambiente

模拟土壤孵育实验中的温度

Published: October 28, 2022

doi:

10.3791/64081

Jianwei Li¹, Precious Areeveso¹, Xuehan Wang¹, Siyang Jian^1,2, Lahiru Gamage¹

¹Department of Agricultural and Environmental Sciences,Tennessee State University, ²Department of Plant Biology and Microbiology,University of Oklahoma, Norman

Summary

实验室土壤变暖实验通常在多个腔室中使用两个或多个恒定温度。通过提出一个复杂的环境箱，我们提供了一种精确的温度控制方法来模拟原位土壤温度的大小和幅度，并改进土壤培养研究的实验设计。

Abstract

研究变暖对土壤的影响需要真实准确地表示温度。在实验室培养研究中，一种广泛采用的方法是在多个腔室中呈现恒定温度，并通过比较低温和高温室之间的土壤响应，得出变暖对土壤变化的影响。然而，这种常用的方法未能模仿在现场条件下观察到的实际温度的大小和振幅，因此可能破坏此类研究的有效性。随着复杂的环境箱越来越多，必须研究土壤培养研究的替代温度控制方法。该协议将引入最先进的环境室，并演示传统的和新的温度控制方法，以改进土壤培养的实验设计。该方案主要包括四个步骤：温度监测和编程、土壤收集、实验室孵化和变暖效应比较。将举一个例子来演示不同的温度控制方法以及由此产生的对比变暖情景;即称为逐步升温（SW）的恒温设计，以及模拟的原位温度设计为逐渐变暖（GW），以及它们对土壤呼吸，微生物生物量和胞外酶活性的影响。此外，我们还提出了一种使温度变化情景多样化的策略，以满足特定的气候变化研究需求（例如，极端高温）。温度控制协议和推荐的量身定制和多样化的温度变化场景将有助于研究人员在实验室中建立可靠和现实的土壤培养实验。

Introduction

预计本世纪全球地表温度将上升1.8-6.4°^C1^，²。全球变暖可能会增加从土壤到大气的CO₂通量，导致变暖³，⁴，⁵^，⁶的正反馈。由于微生物群落在调节土壤^对变暖的呼吸响应中起着关键作用7，⁸^，微生物呼吸的变化及其随变暖的潜在微生物机制一直是研究重点。尽管在现场条件下通过加热电缆⁹和开顶室¹⁰部署的土壤增温实验有利于捕获温度¹¹等自然土壤特征，但其高昂的安装和维护成本限制了其应用。或者，不同温度的土壤培养实验是一个不错的选择。在实验室中土壤培养的主要优点是，控制良好的环境条件（例如温度）能够在现场实验环境中将单因素效应与其他混杂因素分开¹²^，¹³。尽管生长室和田间实验（例如植物生长）之间存在差异，但从实验室结果到田间的结果转换是很容易获得^{的 14}.在实验室环境中孵育土壤样品可以帮助提高我们对土壤对变暖响应的机制理解¹⁵。

我们的文献综述确定了几种温度控制方法，因此在过去的土壤孵化研究中确定了不同的温度变化模式（表1）。首先，用于控制温度的仪器大多通过培养箱、生长室、水浴，在极少数情况下，还通过加热电缆。根据这些仪器，已经产生了三种典型的温度变化模式（图1）。其中包括实现最多的模式，恒温（CT），具有非零恒温变化率的线性变化（LC）和具有昼夜温度类型的非线性变化（NC）。对于CT模式的情况，温度可能会随着时间的推移而变化，尽管恒温在孵育期间保持一定时间（图1B）。对于LC，不同研究中的温度变化率可能变化超过两个数量级（例如，0.1°C/天与3.3°C/h; 表1）;对于NC案例，大多数依赖于所用仪器的内在容量，从而导致各种模式。尽管通过加热电缆或培养箱声称了一种昼夜温度变化¹⁶^，¹⁷;然而，这些实验中的腔室温度未经验证。表1 中的其他主要审查结果包括孵育温度范围为0-40°C，大多数在5-25°C之间;实验持续时间从几小时（<1天）到近2年（~725天）不等。此外，从森林、草原和农田生态系统中收集了受孵化的土壤，其中主要分布在美国、中国和欧洲，主要分布在美国、中国和欧洲（表1）。

鉴于三种主要的温度变化模式，表2总结了过去研究中实现的几种不同的变暖情景。它们包括逐步变暖（SW），不同幅度的SW（SW_v），线性逐渐变暖（GW_l），非线性逐渐变暖（GW_n）和昼夜逐渐变暖（GW_d）。

总之，过去的土壤孵化通常捕获一个地点的平均空气或土壤温度。在许多情况下，如表1所示，培养箱或培养箱在固定温度下手动编程，但不能根据需要自动调节温度，缺乏控制温度随时间变化的模式和速率的能力（方程1），因此难以模仿当地土壤的昼夜温度。另一方面，尽管在两个实验中进行了尝试¹⁶，¹⁷^，但我们没有发现在其孵化实验中明确模仿昼夜逐渐变暖（GW_d）的研究（表1）。根据文献综述，主要障碍在于糟糕的实验设计，特别是缺乏能够实施和验证昼夜或其他逐渐变暖情景的复杂仪器。

（公式1）

其中ΔT 是温度变化的量， m 是温度变化的模式， r 是温度变化的速率， t 是变化的持续时间。

为了提高土壤培养实验的严谨性，该文提出一种准确、精密的温度控制方法。新设计采用最先进的环境室，越来越可用且经济可行，不仅能够准确模拟原位土壤温度（例如昼夜模式），而且通过考虑可能的极端温度变化，提供一种可靠的方法来最大限度地减少仪器偏差的伪像。目前的土壤培养设计应帮助研究人员确定满足其培养和研究需求的最佳策略。该方法的总体目标是为土壤生物地球化学家提供一种高度可操作的方法来改革土壤孵化设计。

Protocol

1. 温度监控和编程确定研究地块内的采样区域。在10厘米深度的土壤中安装一个或几个自动温度探头。通过数据传输电缆将气象站连接到计算机，然后打开计算机上的软件。单击 “启动/属性 ”工具栏按钮，为正在使用的外部传感器配置记录器。在 “属性 ”屏幕上，设置记录器/工作站名称（即土壤培养经验）和数据收集间隔（即 60 分钟）。然后，在“ 属性 ”屏幕上，单击正在使用的外部传感器端口上的 “启用” ，然后从每个传感器端口（即端口 A;“启用”：温度°C）。最后，单击 “确定 ”保存设置。每周监控探头的读数以避免故障，并每月下载一次数据集。获得涵盖生长季节（即 4 月至 9 月）的几个月的完整记录。对温度记录进行数据分析。通过对所有观测值求平均值来获取生长季节的平均每小时温度。通过在生长季节所有日子中平均同一小时的温度来获得每天每小时的平均温度。在复杂的腔室中，启动软件并单击主菜单屏幕上的 “配置文件 ”按钮以创建新文件。在文件名输入行中，输入“SW low”。通过单击即时更改选项，输入 15.9 °C 作为步骤 1.5 中获得的初始温度，然后在分钟行中输入 2 以保持温度 2 分钟，然后单击完成按钮。然后，在斜坡时间选项下，输入 15.9 °C 作为目标设定点，并在小时行输入 850 小时以维持温度。最后，点击完成按钮。在第二个腔室中重复上述步骤，向每个温度节点添加5°C，并创建一个新的文件名“SW high”。在第三个腔室中重复步骤1.4，添加23个额外的步骤，对应于步骤1.5.1中获得的23个观察到的每小时土壤温度。在最后一步，称为 JUMP，设置42个重复循环（跳转计数42）。这导致了逐渐变暖或GW低的情况。在第四个腔室中重复上述步骤，向每个温度节点添加5°C。这将允许在更高的温度水平（即GW高）下模拟42天的变化温度。进行24小时的初步运行，并输出四个腔室记录的温度。将腔室记录的温度与编程的温度绘制成图表（图2A-D）。如果在24小时内达到的温度与通过温差<0.1°C编程的温度相匹配（图2A，B，E，F），则腔室适用于土壤培养实验。如果在这些腔室中的任何一个中不满足标准，请重复另一个24小时测试或寻找新的腔室。 2. 土壤收集和均质化在温度探头区域附近，收集5个0-20厘米深度的土壤样本，去除表面凋落物层后放入一个塑料袋中。通过扭曲、压制和混合袋中的材料来彻底混合样品，直到看不到单个土壤样品。将样品储存在装满冰袋的冷却器中，并立即将样品运送到实验室。去除每个岩心中的根部，将其通过2毫米的土壤筛筛过筛，并在进行后续分析之前彻底混合和均质化样品。 3. 实验室培养孵育前，称取10.0g新鲜土壤，在105°C下烘干24小时，称量干燥土壤。推导出新鲜土壤和干燥土壤样本之间的差异，并计算与干燥土壤重量的差异比率，以确定电子表格中的土壤水分含量。使用派生的含水量计算土壤微生物生物量碳（MBC）、胞外酶活性（EEA）和土壤异养呼吸，如以下步骤所述。这些数据将有助于了解处理对土壤呼吸的影响以及潜在的微生物机制。在孵育之前，称量田间潮湿的土壤子样品（10g），并通过氯仿熏蒸-K2SO4 提取和过硫酸钾消化方法定量土壤MBC。在孵育之前，称量田间潮湿土壤的子样品（1.0 g）并测量土壤水解和氧化EEA19。在底部用玻璃纤维纸密封的 16 个聚氯乙烯（PVC）芯（直径 5 厘米，高 7.5 厘米）中称量 16 个田间潮湿土壤子样品（相当于干重 15.0 克）。将PVC芯放入内衬玻璃珠床的梅森罐（~1 L）中，以确保芯不会吸收水分。如步骤1.4所述，在四个腔室中分别放置四个罐子。打开腔室并在四个腔室中同时启动程序。在孵育期间，在第2小时，第1，2，7，14，21，28，35和42天，将所有罐子放在四个腔室中的每一个中，并使用便携式CO2 气体分析仪通过将分析仪的项圈放在每个罐子的顶部来测量土壤呼吸速率（Rs）。在孵育结束时（即第42天）破坏性地收集所有罐子并量化土壤MBC，如步骤3.3中所述。在孵育结束时（即第42天）破坏性地收集所有罐子，并如步骤3.4中所述量化土壤酶活性。 4. 增温效果比较通过假设两个连续集合之间的呼吸速率（Rs）恒定，使用呼吸速率乘以持续时间来得出累积呼吸（Rc）。进行三向重复测量方差分析（ANOVA），以测试时间，温度（变暖）和温度模式（变暖情景）对Rs 和Rc的主要和交互效应。此外，进行双向方差分析以测试变暖和变暖情景对MBC和EEA的影响。

Representative Results

所选最先进的腔室以高精度复制目标温度（图2A，B，E，F），并满足孵育实验的技术要求。鉴于易于使用和操作，这标志着在土壤变暖研究和其他应用（如植物研究）中改进温度模拟的技术。该程序已被用于我们最近基于田纳西州中部柳枝稷农田的案例研究中。研究结果表明，相对于对照治疗，在两种变暖情景（SW和GW）中，变暖导致呼吸损失（Rs和R c）显着增加，并且GW使变暖引起的呼吸损失（Rc）相对于SW翻了一番，分别为81%和40%（图3）。在第42天，西南和GW之间的MBC和EEA也存在显着差异，因此SW中的MBC高于GW（69%对38%;图4）GW中的糖苷酶和过氧化物酶（例如，AG，BG，BX，CBH，NAG，AP，LAP）明显高于SW情景（图5）。图1：土壤变暖实验中温度变化模式的图示，概念见表1。（A）大多数研究采用的恒温（CT）。（B）具有不同幅度的恒定温度（CTv）。（中，四）具有正负速率的线性变化（LC）。（中、女）具有不规则模式和昼夜模式的非线性变化（NC）。请点击此处查看此图的大图。图 2：在 24 小时测试期间通过编程和腔室温度确定的温度。（A，B）受控下的目标温度（灰线）和腔室温度记录（虚线）和逐步升温（SW）的升温处理;（中，四）控制下的目标温度（灰线）和腔室温度记录（虚线）和逐渐升温（GW）的升温处理;（东、女）图 C 和 D中记录的温差。请点击此处查看此图的大图。图 3：在 42 天的土壤培养实验中，SW 和 GW 在控制（空心）和变暖（暗）处理下的平均（± 标准误差）累积土壤呼吸速率（Rc， μg CO2-C·g土壤-1）。插图显示了用于估计累积呼吸的土壤呼吸速率（R s，μg CO2-C·h-1·g soil-1），假设R s在下一次测量之前是恒定的。（A）逐步变暖（SW）和（B）逐渐变暖（GW）。N = 4 在每个集合中。请点击此处查看此图的大图。图 4：在 42 天的土壤培养实验中，SW 和 GW 在控制和加温处理下的平均（± 标准误差） MBC。 MBC = 微生物生物质碳;N = 4 在每个集合中。S表示基于三向重复测量方差分析的变暖情景（SW与GW）的显着影响， p < 0.05。请点击此处查看此图的大图。图 5：在 42 天的孵育实验中，对照和加温处理下 SW 和 GW 中的平均（± SE）糖苷酶和过氧化物酶（μmol活性 h-1·gsoil-1）。 BX =β1，4-木糖苷酶;AP =酸性磷酸酶;圈数 =亮氨酸氨基肽酶;NAG =β-1，4-N-乙酰氨基葡萄糖苷酶;牛 =氧化酶; 磷酸 =苯酚氧化酶;每 =过氧化物酶。N = 4 在每个集合中。S表示变暖情景（SW与GW）的显着影响，基于三向重复测量方差分析，p < 0.05。请点击此处查看此图的大图。表1：土壤培养研究中温度控制方法和温度变化模式的文献综述 12，13，16，17，20，21，22，23，24，25，26，27，28，29， 30，31，32，33，34，35，36，37，38，39，40，41，42，43，44，45，46，47，48，49，50，51、52，53，54，55，56，57，58，59，60，61，62。该评价共纳入46项研究。请按此下载此表格。表2：基于文献综述的主要温度变化模式和相应的变暖情景（表1）。建立了五种模式和情景来表示各种可能的温度变化和变暖条件。请按此下载此表格。

Discussion

恒温控制方法已得到广泛应用（表1）。然而，在这些程序中实施的温度的大小和时间模式很难模拟在现场条件下观察到的土壤温度。尽管过去出现了模仿昼夜模式的努力，但此类研究很少，未能澄清设备和程序;他们也没有验证温度模拟的准确性和可靠性¹⁶^，¹⁷。随着社区努力提高对土壤变暖响应的理解，优化土壤孵化程序，具有现实的温度和可行的控制势在必行。然而，这种新方法尚未开发出来，因此，未来培养实验的标准方法仍然遥不可及。面对全球温度变化的幅度、振幅、季节性、持续时间和极端性日益复杂，对综合程序的需求量很大。

在这里，提出了一种操纵昼夜温度变化程序的方法，依靠复杂的腔室，提供建立恒定，线性和非线性温度变化以及随后的各种变暖情景的能力，以满足未来的研究需求。协议中有四个关键步骤。首先是确定田间土壤温度条件。由于土壤类型和感兴趣的深度以及土地利用类型可能因研究而异，因此应修改特定研究地点所需的温度探头数量，以尽可能适合实际情况。一般来说，温度探头的土壤深度应满足0-20厘米处的大多数研究需求，代表土壤温度的探头数量应限制在一到三个。关键是在至少一个典型的土壤位置实现长期连续和连续的温度记录。

第二个关键步骤是设置程序以达到腔室中的目标温度大小和模式。由于腔室的高灵敏度和准确性（图4），因此可以对现场条件下观察到的温度进行编程以准确表示温度。尽管目前的协议仅呈现了腔室中观察到的每小时温度，但通过此过程可以实现更频繁的土壤温度监测，例如30分钟，15分钟甚至更短。然而，目标和腔室温度的测试必须在24小时内进行，并且在实验之前，测试结果必须满足目标和腔室温度之间在所有时间点小于0.1°C的标准。选择模拟温度观察的频率越高，在实验之前在腔室中设置程序所需的步骤就越多。

第三个关键步骤是进行孵化本身。为了减少土壤异质性的影响⁶³，土壤样品均质化是关键，建议每次处理至少重复三次。在孵育之前，需要进行预孵育处理，目前的程序可以通过在正式开始实验之前对温度和持续时间进行编程来促进预处理。这对于减少实验干扰并无缝协调整个孵化是有利的。最后一个关键步骤是包括恒温和变温处理，以便可以比较土壤变暖响应。

该协议可以很容易地修改，以允许人们操纵温度变化的幅度，幅度和持续时间。例如，除了能够解释其变化的持续时间和强度之外，还可以使用此过程表示夏季热浪期间的极端温度和早春由于气候变化而突然霜冻。结合模拟常规和不规则温度还可以模拟未来预测的长期复杂温度变化效应。如表2所示，在许多不同研究中研究过的变暖情景可以在一项研究中共同完成。该协议有望提供一种复杂的方法来模拟土壤培养研究中的温度。随着广泛应用的希望，该协议的采用将有助于确定或验证基于实验室培养的未来土壤变暖研究的更准确方法。

该程序的一个重要限制是当前方案中使用的腔室体积相对较小，因此每个腔室中只能容纳九个孵育罐。虽然较小的罐子会增加腔室的容量，但建议使用大体积的腔室。新模型（例如，TestEquity 1007）将提供八倍以上的容量，因此建议用于大规模实验。尽管土壤孵化中的温度控制程序有所改进，但采用当前方案将无法缓解水分和土壤均质化的潜在并发症。

我们展示了复杂的温度控制程序的显着优势。它提供了一种可靠且经济实惠的温度控制策略，以获得准确的温度模拟，并为改善土壤培养实验提供了一种可行的方法，以更好地了解土壤变暖响应。尽管恒温控制被广泛接受，并且在后勤上易于操作，但土壤微生物群落长期恒温的产物可能会转移捕获真正土壤响应的努力。其他报道的实验室升温方法在很大程度上不太可控和可复制。目前的协议因其易于操作、温度模拟的高精度和可复制性、显式编程以及在单个实验中组合各种温度变化场景的能力而具有优势。高精度温度控制的可行性将使研究人员能够探索各种温度变化场景。

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

用于支持该研究的资金来源包括美国国家科学基金会（NSF） HBCU−EiR（第 1900885 号）、美国农业部（USDA）农业研究服务（ARS） 1890 年代教师研究休假计划（编号 58-3098-9-005）、美国农业部 NIFA 拨款（编号 2021-67020-34933）和美国农业部埃文斯-艾伦拨款（第 1017802 号）。我们感谢田纳西州纳什维尔TSU主校区农业研究和推广中心（AREC）工作人员的帮助。

Materials

10 mL-Syringe	Fisher Scientific	14-826-13	for soil respiration measurement
Composer Software	TestEquity	Model #107	for incubation temperature setup
Environmental chamber	TestEquity	Model #107	for soil incubation
Environmental gas analyzer	PP Systems	EGM5	for soil respiration measurement
Filter paper	Fisher Scientific	1005-125	for soil incubation
Mason jar	Ball	15381-3	for soil incubation
Oven	Fisher Scientific	15-103-0520	for soil moisture measurement
Plastic Zipper Seal Storage Bag	Fisher Scientific	09-800-16	for soil collection
Plate reader	Molecular devices	FilterMax F5	for soil extracellular enzyme analysis
R Software	The R Foundation	R version 4.1.3 (2022-03-10)	For statistical computing
Refrigerator/Freezer	Fisher Scientific	13-991-898	for soil storation
Screwdriver	Fisher Scientific	19-313-447	for soil collection
Sharpie	Fisher Scientific	50-111-3135	for soil collection
Sieve	Fisher Scientific	04-881G	for sieving soil sample
Silicone Septa	Duran Wheaton kimble	224100-070	for mason jars used for soil incubation
Soil auger	AMS	350.05	for soil collection
SpecWare Software	Spectrum Technologies	WatchDog E2700 (3340WD2)	for temperature collection interval setup
Temperature probe	Spectrum Technologies	WatchDog E2700 (3340WD2)	for soil temperature measurements
TOC/TN analyzer	Shimadzu	TOC-L series	for soil microbial biomass analysis

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Li, J., Areeveso, P., Wang, X., Jian, S., Gamage, L. Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment. J. Vis. Exp. (188), e64081, doi:10.3791/64081 (2022).