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

토양 배양 실험에서 온도 시뮬레이션

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

실험실 토양 온난화 실험은 일반적으로 여러 챔버에서 두 개 이상의 일정한 온도를 사용합니다. 정교한 환경 챔버를 제시함으로써 현장 토양 온도의 크기와 진폭을 모방 하고 토양 배양 연구의 실험 설계를 개선하는 정확한 온도 제어 방법을 제공합니다.

Abstract

토양에 대한 온난화 영향에 대한 연구는 현실적이고 정확한 온도 표현이 필요합니다. 실험실 배양 연구에서 널리 채택 된 방법은 여러 챔버에서 일정한 온도를 렌더링하고 저온 챔버와 고온 챔버 간의 토양 반응을 비교하여 토양 변화에 대한 온난화 영향을 도출하는 것이 었습니다. 그러나 일반적으로 사용되는 이 방법은 현장 조건에서 관찰된 실제 온도의 크기와 진폭을 모두 모방하지 못하여 잠재적으로 그러한 연구의 유효성을 훼손합니다. 정교한 환경 챔버가 점점 더 사용 가능해짐에 따라 토양 배양 연구를 위한 대체 온도 제어 방법을 검토하는 것이 필수적입니다. 이 프로토콜은 최첨단 환경 챔버를 도입하고 토양 배양의 실험 설계를 개선하기 위해 기존 및 새로운 온도 제어 방법을 모두 보여줍니다. 이 프로토콜은 주로 온도 모니터링 및 프로그래밍, 토양 수집, 실험실 배양 및 온난화 효과 비교의 네 단계로 구성됩니다. 온도 제어의 다른 방법과 그에 따른 대조적 인 온난화 시나리오를 보여주기 위해 한 가지 예가 제시 될 것입니다. 즉, 단계적 온난화 (SW)라고하는 일정한 온도 설계와 점진적 온난화 (GW)로 시뮬레이션 된 현장 온도 설계 뿐만 아니라 토양 호흡, 미생물 바이오 매스 및 세포 외 효소 활성에 미치는 영향입니다. 또한 특정 기후 변화 연구 요구 (예 : 극심한 열)를 충족시키기 위해 온도 변화 시나리오를 다양 화하는 전략을 제시합니다. 온도 제어 프로토콜과 권장되는 잘 조정되고 다양한 온도 변화 시나리오는 연구자가 실험실에서 신뢰할 수 있고 현실적인 토양 배양 실험을 수립하는 데 도움이 될 것입니다.

Introduction

지구 표면 온도는 금세기 1.8-6.4 °C^{증가 할} 것으로 예상됩니다 ^1,2. 지구 온난화는 토양에서 대기로의 CO₂ 플럭스를 증가시켜 온난화 3,4,5,6에 긍정적 인 피드백을 초래할 수 있습니다. 미생물 군집은 온난화에 대한 토양 호흡 반응을 조절하는 데 중요한 역할을하기 때문에^7,8^, 미생물 호흡의 변화와 온난화에 따른 기본 미생물 메커니즘이 연구 초점이었습니다. 가열 케이블⁽⁹)과 개방형 상부 챔버(¹⁰)를 통해 현장 조건에서 전개된 토양 온난화 실험은 온도(¹¹)와 같은 자연 토양 특징을 포착하는 데 유리했지만 설치 및 유지 보수 비용이 높아 적용이 제한되었습니다. 또는 다른 온도에 적용되는 토양 배양 실험이 유리한 선택입니다. 실험실에서 토양 배양의 주요 이점은 잘 제어된 환경 조건(예: 온도)이 현장 실험 설정(^12,13)에서 다른 교란 요인으로부터 일요인 효과를 풀 수 있다는 것입니다. 성장 챔버와 현장 실험 (예 : 식물 성장) 간의 차이에도 불구하고 실험실 결과에서 현장으로의 번역은 쉽게 가능합니다¹⁴. 실험실 환경에서 토양 샘플을 배양하면 온난화에 대한 토양 반응에 대한 기계론적 이해를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다¹⁵.

우리의 문헌 검토는 과거 토양 배양 연구에서 몇 가지 온도 제어 방법과 결과적으로 뚜렷한 온도 변화 모드를 확인했습니다(표 1). 첫째, 온도를 제어하는 데 사용되는 도구는 대부분 인큐베이터, 성장 챔버, 수조 및 드물게 가열 케이블을 통해 이루어집니다. 이러한 기기를 감안할 때 세 가지 일반적인 온도 변화 패턴이 생성되었습니다(그림 1). 여기에는 가장 많이 구현된 모드인 항온(CT), 0이 아닌 항온 변화율의 선형 변화(LC) 및 일주 유형의 온도로 특징인 비선형 변화(NC)가 포함됩니다. CT 패턴의 경우, 온도는 시간이 지남에 따라 크기가 변할 수 있지만 배양 중에 일정 시간 동안 일정한 온도가 유지됩니다 (그림 1B). LC의 경우 온도 변화율은 서로 다른 연구에서 두 자릿수 이상으로 달라질 수 있습니다 (예 : 0.1 ° C / 일 대 3.3 ° C / h; 표 1); NC의 경우 대부분 사용 된 계측기의 고유 용량에 의존하여 다양한 모드로 이어졌습니다. 그럼에도 불구하고 일종의 주간 온도 변화가 가열 케이블 또는 인큐베이터^16,17을 통해 주장되었습니다. 그러나, 이들 실험에서의 챔버 온도는 검증되지 않았다. 표 1의 다른 주요 검토 결과에는 0-40 °C의 배양 온도 범위가 포함되며 대부분은 5-25 °C 사이입니다. 실험 기간은 몇 시간(<1일)에서 거의 2년(~725일)까지 다양했습니다. 또한 배양 된 토양은 주로 미국, 중국 및 유럽에 위치한 우세한 광물 지평선, 유기 지평선, 심지어 오염 된 토양이있는 산림, 초원 및 경작지 생태계에서 수집되었습니다 (표 1).

세 가지 주요 온도 변화 모드를 감안할 때 과거 연구에서 달성 된 몇 가지 뚜렷한 온난화 시나리오가 표 2에 요약되었습니다. 여기에는 단계적 온난화 (SW), 다양한 크기의 SW (SW_v), 점진적 온난화 선형 (GW_l), 비선형 적으로 점진적 온난화 (GW_n) 및 점진적 일주 온난화 (GW_d)가 포함됩니다.

요약하면, 과거의 토양 배양은 일반적으로 현장의 평균 공기 또는 토양 온도를 포착했습니다. 많은 경우, 표 1에 도시된 바와 같이, 인큐베이터 또는 챔버는 고정된 온도에서 수동으로 프로그래밍되었지만 원하는 대로 온도를 자동으로 조정할 수 없었고, 시간에 따른 온도 변화의 모드 및 속도를 제어하는 능력이 부족하여(식 1), 따라서 국소 토양의 일주 온도를 모방하는 데 어려움을 초래했습니다. 반면에 두 번의 실험^16,17에서 시도되었지만 배양 실험에서 점진적 온난화 (GW_d)를 명시 적으로 모방 한 연구는 확인되지 않았습니다 (표 1). 문헌 검토에 따르면, 주요 장애물은 열악한 실험 설계, 특히 주간 또는 기타 점진적인 온난화 시나리오의 구현 및 검증을 가능하게하는 정교한 도구가 부족하다는 것입니다.

(식 1)

여기서ΔT 는 온도 변화량, m 은 온도 변화 모드, r 은 온도 변화율, t 는 변화의 지속 시간입니다.

토양 배양에서 실험적 엄격함을 향상시키기 위해이 연구에서는 정확하고 정교한 온도 제어 방법이 제시됩니다. 점점 더 가용성이 높아지고 경제적으로 실행 가능한 최첨단 환경 챔버를 채택한 새로운 설계는 현장 토양 온도(예: 주간 패턴)의 정확한 시뮬레이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 가능한 극한 온도 변화를 고려하여 기기 편향의 인공물을 최소화하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다. 현재의 토양 배양 설계는 연구자들이 배양 및 연구 요구를 충족시키는 최적의 전략을 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 이 방법의 전반적인 목표는 토양 생지 화학자에게 토양 배양 설계를 개혁하기위한 고도로 운영 된 접근법을 제시하는 것입니다.

Protocol

1. 온도 모니터링 및 프로그래밍 연구 플롯 내에서 표본 추출 영역을 식별합니다. 10cm 깊이의 토양에 하나 또는 몇 개의 자동 온도 프로브를 설치하십시오. 데이터 전송 케이블을 통해 기상 관측소를 컴퓨터에 연결하고 컴퓨터에서 소프트웨어를 엽니 다. Launch/ Properties 도구 모음 버튼을 클릭하여 사용 중인 외부 센서에 대한 로거를 구성합니다. 속성 화면에서 로거/스테이션 이름(예: 토양 배양 경험)과 데이터 수집 간격(예: 60분)을 설정합니다. 그런 다음 속성 화면에서 사용 중인 외부 센서 포트에서 활성화됨을 클릭하고 각 센서 포트의 드롭다운 버튼에서 센서/단위(즉, 포트 A; “사용”: 온도 °C). 마지막으로 확인을 클릭하여 설정을 저장합니다. 오작동을 방지하기 위해 매주 프로브의 판독값을 모니터링하고 한 달에 한 번 데이터 세트를 다운로드합니다. 성장기 (예 : 4 월에서 9 월)를 다루는 몇 달 동안의 완전한 기록을 얻으십시오. 온도 기록의 데이터 분석을 수행합니다. 모든 관측치의 평균을 구하여 성장기의 평균 시간별 온도를 구합니다.성장기 동안 하루 종일 같은 시간의 평균 온도를 평균하여 매일 각 시간의 평균 온도를 얻습니다. 정교한 챔버에서 소프트웨어를 실행하고 프로필 메인 메뉴 화면의 버튼을 눌러 새 파일을 만듭니다. 파일 이름 입력 줄에 “SW low”를 입력합니다. 즉시 변경 옵션을 클릭하여 15.9단계에서 얻은 초기 온도로 1.5°C를 입력하고 분 행에 2를 입력하여 2 분 동안 온도를 유지하고 완료 버튼을 클릭합니다. 그런 다음 램프 시간 옵션에서 목표 설정점으로 15.9°C를 입력하고 시간 행에 온도를 유지하기 위해 850h를 입력합니다. 마지막으로, 완료 버튼을 클릭하십시오.각 온도 노드에 5°C를 추가하여 두 번째 챔버에서 위의 단계를 반복하고 새 파일 이름 “SW high”를 만듭니다. 단계 1.4에서 얻은 23개의 관측된 시간당 토양 온도에 해당하는 23개의 추가 단계를 추가하여 세 번째 챔버에서 1.5.1단계를 반복합니다. JUMP라는 마지막 단계에서 42개의 반복 루프를 설정합니다(점프 횟수 42). 이것은 점진적인 온난화 또는 GW 낮은 시나리오로 이어집니다. 각각의 온도 노드에 5°C를 첨가한 상태에서 제4 챔버에서 상기 단계를 반복한다. 이를 통해 더 높은 온도 수준 (즉, GW 높음)에서 42 일 동안 다양한 온도를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 24 시간 동안 예비 실행을 수행하고 4 개의 챔버에서 기록 된 온도를 출력합니다. 챔버에서 기록한 온도를 프로그래밍된 온도와 비교하여 플로팅합니다(그림 2A-D).챔버에서 달성된 온도가 24시간 동안 온도 차이<0.1°C(그림 2A, B, E, F)에 의해 프로그래밍된 온도와 일치하면 챔버가 토양 배양 실험에 적합합니다. 이 챔버 중 하나에서 기준이 충족되지 않으면 다른 24 시간 테스트를 반복하거나 새 챔버를 찾으십시오. 2. 토양 수집 및 균질화 온도 프로브 영역 근처에서 0-20cm 깊이에서 5 개의 토양 샘플을 수집하고 표면 깔짚 층을 제거한 후 하나의 비닐 봉지에 넣습니다. 개별 토양 샘플이 보이지 않을 때까지 백의 재료를 비틀고, 누르고, 혼합하여 샘플을 완전히 혼합합니다. 얼음 팩으로 채워진 냉각기에 샘플을 보관하고 샘플을 즉시 실험실로 운반하십시오. 각 코어의 뿌리를 제거하고 2mm의 토양 체를 통해 체질하고 다음 분석 전에 샘플을 완전히 혼합하고 균질화합니다. 3. 실험실 배양 배양하기 전에 신선한 토양 10.0g의 무게를 달고 105°C에서 24시간 동안 오븐 건조시킨 다음 건조한 토양의 무게를 잰다. 신선한 토양 샘플과 건조한 토양 샘플의 차이를 도출하고 건조 토양 무게에 대한 차이의 비율을 계산하여 스프레드 시트에서 토양 수분 함량을 결정합니다. 유도된 수분 함량을 사용하여 다음 단계에 설명된 바와 같이 토양 미생물 바이오매스 탄소(MBC), 세포외 효소 활성(EEA) 및 토양 종속영양 호흡을 계산한다. 이 데이터는 토양 호흡에 대한 치료 효과와 기본 미생물 메커니즘을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 인큐베이션 전에, 밭 습윤 토양 하위시료(10 g)를 칭량하고, 클로로포름 훈증-K2SO4추출 및 칼륨 과황산염 소화 방법18에 의해 토양 MBC를 정량화하였다. 배양하기 전에 밭 습윤 토양 (1.0g)의 하위 샘플을 칭량하고 토양 가수 분해 및 산화 EEA19를 측정합니다. 바닥에 유리 섬유 종이로 밀봉된 16개의 폴리염화비닐(PVC) 코어(직경 5cm, 높이 7.5cm)에 16개의 현장 습윤 토양 하위 샘플(건조 중량 15.0g 상당)의 무게를 잰다. PVC 코어를 유리 구슬 침대가 늘어선 메이슨 병(~1L)에 넣어 코어가 수분을 흡수하지 않도록 합니다. 1.4 단계에서 설명한대로 4 개의 챔버 각각에 4 개의 항아리를 놓습니다. 챔버를 켜고 4 개의 챔버에서 동시에 프로그램을 시작하십시오. 배양 동안, 2 시간, 1, 2, 7, 14, 21, 28, 35 및 42 일에, 4 개의 챔버 각각에있는 모든 병을 가져 와서 휴대용 CO2 가스 분석기를 사용하여 분석기의 칼라를 각 병의 상단에 놓아 토양 호흡률 (RSs)을 측정합니다. 배양 종료 (즉, 42 일)에 모든 항아리를 파괴적으로 수집하고 3.3 단계에 설명 된대로 토양 MBC를 정량화합니다. 배양 종료 (즉, 42 일)에 모든 항아리를 파괴적으로 수집하고 3.4 단계에 설명 된대로 토양 효소 활성을 정량화합니다. 4. 온난화 효과 비교 두 개의 연속 수집 사이에 일정한 호흡률(Rs)을 가정하여 호흡률에 지속 시간을 곱하여 누적 호흡(Rc)을 도출합니다. 3원 반복 분산 분석(ANOVA)을 수행하여Rs 및Rc에 대한 시간, 온도(온난화) 및 온도 모드(온난화 시나리오)의 주요 및 상호 작용 효과를 테스트합니다. 또한 양방향 분산 분석을 수행하여 MBC 및 EEA에 대한 온난화 및 온난화 시나리오 효과를 테스트합니다.

Representative Results

선택된 최첨단 챔버는 목표 온도를 고정밀로 복제하고(그림 2A, B, E, F) 배양 실험의 기술적 요구 사항을 충족했습니다. 쉬운 사용 및 작동을 감안할 때 이는 토양 온난화 연구 및 식물 연구와 같은 다른 응용 분야에서 온도 시뮬레이션을 개선하는 기술을 의미했습니다. 이 절차는 테네시 중부의 스위치 그래스 경작지를 기반으로 한 최근 사례 연구에서 사용되었습니다. 연구 결과에 따르면 대조군 치료에 비해 온난화는 온난화 시나리오 (SW 및 GW) 모두에서 훨씬 더 큰 호흡 손실 (Rs 및 Rc)을 가져 왔으며 GW는 SW에 비해 온난화로 인한 호흡 손실 (Rc)을 81 % 대 40 %로 두 배로 늘 렸습니다 (그림 3). 42일째에 MBC와 EEA도 SW와 GW에서 유의하게 달라 MBC가 GW보다 SW에서 더 높았습니다(69% 대 38%; 그림 4) 글리코시다아제 및 퍼 옥시 다제 (예 : AG, BG, BX, CBH, NAG, AP, LAP)는 SW 시나리오보다 GW에서 유의하게 높았습니다 (그림 5). 그림 1 : 표 1에서 개념화 된 토양 온난화 실험의 온도 변화 모드 그림. (A) 대부분의 연구에서 채택한 항온 (CT). (B) 다양한 크기의 일정한 온도 (CTv). (씨,디) 양수 및 음수 비율의 선형 변화(LC). (E, F) 불규칙한 패턴과 일주 패턴이 있는 비선형 변화(NC). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 2: 프로그래밍을 통해 목표가 지정된 온도와 24시간 테스트 기간 동안의 챔버 온도. (A,B) 목표 온도 (회색 선) 및 챔버 온도 기록 (점선) 제어 및 단계적 온난화 (SW)의 온난화 처리; (씨,디) 목표 온도 (회색 선) 및 챔버 온도 기록 (점선) 제어 및 점진적 온난화 (GW)의 온난화 처리; (E, F) 패널 C 및 D의 레코드에 대해 파생된 온도 차이입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 3 : 42 일 토양 배양 실험에서 SW 및 GW에서 통제 (중공) 및 온난화 (어두운) 처리하에 평균 (± SE) 누적 토양 호흡률 (Rc, μg CO2-C · g soil-42). 삽입물은 다음 측정까지Rs가 일정하다고 가정하고 누적 호흡을 추정하기 위해 적용된 토양 호흡률(Rs, μg CO2-C·h-1·g soil-1)을 보여줍니다. (A) 단계적 온난화 (SW) 및 (B) 점진적 온난화 (GW). 각 컬렉션에서 N = 4입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 4 : 42 일 토양 배양 실험에서 SW 및 GW에서 제어 및 온난화 처리중인 평균 (± SE) MBC. MBC = 미생물 바이오매스 탄소; 각 컬렉션에서 N = 4입니다. S는 온난화 시나리오 (SW 대 GW)의 유의 한 효과를 나타내며, p < 0.05에서, 3 원 반복 측정 ANOVA를 기반으로합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 그림 5 : 42 일 배양 실험에서 SW 및 GW에서 대조군 및 온난화 처리하에 평균 (± SE) 글리코시다제 및 퍼 옥시다제 (μmol 활성 h-1·gsoil-1). BX=β1,4-자일로시다제; AP = 산성 인산 가수 분해 효소; 랩 = 류신 아미노펩티다아제; NAG = β -1,4-N- 아세틸 글루코사미니다 제; 옥스 = 산화 효소; 포 = 페놀 산화효소; 당 = 과산화 효소. 각 컬렉션에서 N = 4입니다. S는 온난화 시나리오 (SW 대 GW)의 유의한 효과를 나타내며, p < 0.05에서, 3원 반복 측정 ANOVA를 기반으로 한다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. 표 1 : 토양 배양 연구에서 온도 제어 방법 및 온도 변화 모드에 대한 문헌 검토 12,13,16,17,20,21,22,23,24,25,2 6,27,28,29, 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.총 46개의 연구가 검토에 포함되었습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오. 표 2 : 주요 온도 변화 모드 및 문헌 검토를 기반으로 한 해당 온난화 시나리오 (표 1). 가능한 온도 변화 및 온난화 조건의 넓은 범위를 나타 내기 위해 5 가지 모드와 시나리오가 설정되었습니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Discussion

항온 제어 방법이 널리 적용되었습니다 (표 1). 그러나 이러한 절차에서 구현된 온도의 크기와 시간 패턴은 현장 조건에서 관찰된 토양 온도를 제대로 시뮬레이션하지 못합니다. 과거에 일주 패턴을 모방 한 새로운 노력에도 불구하고 그러한 연구는 드물었고 장비와 절차를 명확히하지 못했습니다. 정확도와 신뢰성에 관한 온도 시뮬레이션도 검증하지 않았습니다^16,17. 지역 사회가 토양 온난화 반응에 대한 이해를 높이기 위해 노력함에 따라 현실적인 온도와 실행 가능한 제어로 토양 배양 절차를 최적화하는 것이 필수적입니다. 그럼에도 불구하고, 그러한 새로운 방법은 개발되지 않았으므로, 미래의 배양 실험을위한 표준 방법은 여전히 도달 할 수 없다. 크기, 진폭, 계절성, 지속 시간 및 극한의 지구 온도 변화의 복잡성이 증가함에 따라 포괄적 인 절차가 요구됩니다.

여기에서는 정교한 챔버에 의존하여 일주 온도 변화 절차를 조작하는 방법을 제시하여 일정하고 선형이며 비선형 온도 변화를 설정하고 향후 다양한 온난화 시나리오를 설정하여 향후 연구 요구를 충족시키기위한 다양한 온난화 시나리오를 제공했습니다. 프로토콜에는 네 가지 중요한 단계가 있습니다. 첫 번째는 현장 조건에서 토양 온도를 결정하는 것입니다. 토양 유형과 관심 깊이 및 토지 이용 유형은 연구마다 다를 수 있으므로 특정 연구 현장에 필요한 온도 프로브의 수는 가능한 한 실제 조건에 가장 적합하도록 수정되어야합니다. 일반적으로 온도 프로브의 토양 깊이는 0-20cm에서 가장 많은 연구 요구를 충족해야하며 토양 온도를 나타내는 프로브의 수는 1-3 개로 제한되어야합니다. 핵심은 적어도 하나의 일반적인 토양 위치에서 장기간 연속 및 연속 온도 기록을 달성하는 것입니다.

두 번째 중요한 단계는 챔버의 목표 온도 크기와 패턴을 달성하도록 프로그램을 설정하는 것입니다. 챔버의 높은 감도와 정확도(그림 4)로 인해 현장 조건에서 관찰되는 온도를 정확하게 표현하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 현재 프로토콜은 챔버에서 목표로하는대로 관찰 된 시간당 온도 만 제시했지만이 절차를 통해 30 분, 15 분 또는 그 이하와 같은보다 빈번한 토양 온도 모니터링을 달성 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 목표 및 챔버 온도 테스트는 24시간 이상 수행되어야 하며, 실험 전에 테스트 결과는 모든 시점에서 목표와 챔버 온도 사이의 0.1°C 미만의 기준을 충족해야 합니다. 시뮬레이션을 위해 온도 관찰을 더 자주 선택할수록 실험 전에 챔버에서 프로그램을 설정하는 데 더 많은 단계가 필요합니다.

세 번째 중요한 단계는 배양 자체를 수행하는 것입니다. 토양 이질성⁶³의 영향을 줄이려면 토양 샘플을 균질화하는 것이 중요하며 각 처리에 대해 최소 3 번의 반복이 권장됩니다. 배양 전에 사전 배양 처리가 필요하며 현재 절차는 실험의 공식 시작 전에 온도와 기간을 프로그래밍하여 전처리를 용이하게 할 수 있습니다. 이는 실험 교란을 줄이고 전체 배양을 원활하게 조율하는 데 유리합니다. 마지막 중요한 단계는 토양 온난화 반응에 대해 비교할 수 있도록 항온 및 다양한 온도 처리를 모두 포함하는 것입니다.

이 프로토콜은 온도 변화의 크기, 진폭 및 지속 시간을 조작할 수 있도록 쉽게 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 여름의 폭염 동안의 극한의 온도와 기후 변화로 인한 이른 봄의 갑작스러운 서리는 다양한 기간과 강도를 설명하는 능력 외에도이 절차를 사용하여 나타낼 수 있습니다. 규칙적인 온도와 불규칙한 온도를 조합하여 시뮬레이션하면 미래에 예상되는 장기간의 복잡한 온도 변화 효과를 시뮬레이션 할 수 있습니다. 표 2에 요약 된 바와 같이, 많은 별개의 연구에서 연구 된 온난화 시나리오는 하나의 연구에서 집합 적으로 달성 될 수 있습니다. 이 프로토콜은 토양 배양 연구에서 온도를 시뮬레이션하는 정교한 방법을 제공 할 것으로 예상됩니다. 광범위한 적용을 희망하면서이 프로토콜의 채택은 실험실 배양을 기반으로 한 향후 토양 온난화 연구를위한보다 정확한 방법을 식별하거나 검증하는 데 도움이 될 것입니다.

절차의 중요한 한계는 현재 프로토콜에 사용되는 챔버가 상대적으로 작은 부피를 가지므로 각 챔버에 9 개의 배양 항아리 만 수용 할 수 있다는 것입니다. 작은 항아리는 챔버의 용량을 증가시키지만 많은 양의 챔버가 권장됩니다. 새로운 모델(예: TestEquity 1007)은 8배 더 많은 용량을 제공하므로 대규모 실험에 권장됩니다. 토양 배양에서 온도 제어 절차의 개선에도 불구하고 수분 및 토양 균질화와 관련된 잠재적 인 합병증은 현재 프로토콜을 채택함으로써 완화되지 않습니다.

우리는 정교한 온도 제어 절차의 중요한 이점을 보여줍니다. 정확한 온도 시뮬레이션을 얻기 위해 신뢰할 수 있고 저렴한 온도 제어 전략을 제공하고 토양 온난화 반응을 더 잘 이해하는 데 필요한 토양 배양 실험을 개선할 수 있는 실행 가능한 방법을 제공합니다. 항온 제어가 널리 받아 들여지고 논리적으로 작동하기 쉽지만 토양 미생물 군집에 대한 장기간 항온의 인공물은 진정한 토양 반응을 포착하기위한 노력을 전환 할 수 있습니다. 보고된 다른 실험실 온난화 방법은 대부분 제어 및 복제 가능성이 낮습니다. 현재 프로토콜은 쉬운 작동, 온도 시뮬레이션의 높은 정확도 및 재현성, 명시적 프로그래밍 및 단일 실험에서 다양한 온도 변화 시나리오를 결합할 수 있는 용량으로 인해 우수합니다. 높은 정확도의 온도 제어 가능성을 통해 연구원은 다양한 온도 변화 시나리오를 탐색 할 수 있습니다.

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

연구를 지원하는 데 사용되는 자금 출처에는 미국 국립 과학 재단(NSF) HBCU−EiR(No. 1900885), 미국 농무부(USDA) 농업 연구 서비스(ARS) 1890년대 교수 연구 안식년 프로그램(No. 58-3098-9-005), USDA NIFA 보조금(No. 2021-67020-34933) 및 USDA Evans-Allen Grant(No. 1017802)가 있습니다. 테네시 주 내슈빌에 있는 TSU의 메인 캠퍼스 농업 연구 및 확장 센터(AREC) 직원들의 도움에 감사드립니다.

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

Referencias

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Citar este artículo

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).