JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
환경과학

Измерение содержания парниковых газов Flux от сельскохозяйственных почв с использованием статических палаты

Published: August 03, 2014
doi:
10.3791/52110
, , , ,
1Office of Sustainability,University of Wisconsin-Madison, 2Department of Soil Science,University of Wisconsin-Madison, 3Department of Agronomy,University of Wisconsin-Madison, 4Great Lakes Bioenergy Research Center,University of Wisconsin-Madison, 5USDA-ARS Dairy Forage Research Center, 6USDA-ARS Pasture Systems Watershed Management Research Unit

Summary

This article showcases the static chamber-based method for measurement of greenhouse gas flux from soil systems. With relatively modest infrastructure investments, measurements may be obtained from multiple treatments/locations and over timeframes ranging from hours to years.

Abstract

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the biogeochemical drivers of climate change and to the development and evaluation of GHG mitigation strategies based on modulation of landscape management practices. The static chamber-based method described here is based on trapping gases emitted from the soil surface within a chamber and collecting samples from the chamber headspace at regular intervals for analysis by gas chromatography. Change in gas concentration over time is used to calculate flux. This method can be utilized to measure landscape-based flux of carbon dioxide, nitrous oxide, and methane, and to estimate differences between treatments or explore system dynamics over seasons or years. Infrastructure requirements are modest, but a comprehensive experimental design is essential. This method is easily deployed in the field, conforms to established guidelines, and produces data suitable to large-scale GHG emissions studies.

Introduction

Understanding the contributions of both human activities and natural systems to radiative properties of the atmosphere is an area of critical importance as we strive to mitigate anthropogenic contributions to the greenhouse effect. In addition to carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) are also potent GHGs, accounting for an estimated 7% and 19% of global warming, respectively, with the majority of emissions coming from landscape sources1,2. These range from managed systems such as agricultural fields, rice paddies, and landfills, to natural systems such as forest floors, wetlands, and termite mounds. Accurate measurement, supporting well-informed modeling of such landscape-based emissions is critical in order to understand the drivers of climate change as well as to identify mitigation opportunities.

A variety of greenhouse gas measurement strategies exist, each with their own strengths and weaknesses2-5. Mass balance techniques rely on wind-based dispersion of gases and are suited to measurement of flux from small, well-defined sources such as landfills and animal paddocks. Micrometeorological approaches such as eddy covariance are based on real-time direct measurement of vertical gas flux, and can provide direct measurements over large areas. However, homogeneity in source topography is an implicit assumption (in that measurements yield a mean for the area under study), and costly infrastructure can limit deployment possibilities. Finally, chamber-based methods focus on change in gas concentration at the soil surface by sampling from a restricted above ground headspace. They allow measurements to be obtained from small areas and numerous treatments, but are subject to high coefficients of variation due to spatial variation in soil gas flux.

Here we discuss the most prevalent and easily implemented form of chamber-based measurement, utilizing the type of closed chambers without air flow-through commonly referred to as “static” or “non-steady-state non-flow-through” chambers. In this approach, gas emissions from the soil surface are trapped within a vented chamber, and rates of flux are determined by measuring the change in gas concentration over time within the chamber headspace. The static chamber technique has been widely deployed across both managed and natural landscapes and underpins the bulk of data reporting soil-based flux of greenhouse gases, particularly N2O6,7. It is ideally suited to the study of small experimental plots, diverse sites over variable terrain, or in other situations where multiple distinct locations must be studied without significant infrastructure investments. Typical experimental uses might include the exploration of alternative landscape management practices and their impact on soil-based CO2, N2O, and/or CH4 emissions, examination of landscape-based flux dynamics under artificially induced climate change scenarios such as warming and rainfall exclusion/supplementation, or the descriptive study of natural and agricultural ecosystems and subsystems.

As a critical tool in GHG measurement and flux estimation, the static chamber method has been thoroughly evaluated, and significant efforts have been made towards standardization of techniques and harmonization of data reporting4,6,8,9. Of particular note are the detailed reviews and guidelines produced by the U.S. Department of Agriculture – Agricultural Research Service’s Greenhouse gas Reduction through Agricultural Carbon Enhancement network (GRACEnet)8 and by the Global Research Alliance on Agricultural Greenhouse Gases (GRA)9. Such guidelines provide an invaluable resource and platform for coordination, as ultimately the interoperability of data from a myriad of studies is critical for scaling up local findings to global modeling, and for translating research results into viable mitigation strategies.

GRACEnet, GRA, and other reviews also highlight the fact that specific techniques in static chamber-based greenhouse gas flux measurement are extremely diverse, with significant methodological variations possible at nearly every step of the way, including chamber design, temporal and spatial deployment, sampling volumes, sample analysis, and flux calculations. The method described here presents one possible variant, while showcasing best practices and highlighting critical considerations for the generation of high quality, broadly transferrable data. It is intended to provide an accessible overview of this standardized procedure, and a platform from which to explore further nuances and variations described in the literature.

Protocol

1. Палата Строительство и Якорь Установка Конструкция и построить камеры – каждый из которых состоит из анкера, который вставляется в почву и крышкой, которая размещается на верхней части якоря во время измерения потока – для удовлетворения потребностей экспериментальных. При разработке формы камеры и размер, рассмотреть пространственные факторы, такие как расстояние урожай строки, удобрения или навоз полосы и высоты растений. Потому что выступ якорей выше поверхности почвы может способствовать микроклимата эффектов и воды затоплению, рассмотреть крышки сидеть как низко к поверхности почвы, как это возможно. Потому что компромиссы существуют между высотой камеры и чувствительности обнаружения, дизайн крышки, чтобы быть максимально коротким, насколько это возможно для рассматриваемой системы. Сборка камер прочную нереактивного материалов, таких как нержавеющая сталь или ПВХ, и включать в себя механизм герметизации крышку на якоре. Изолировать крышки и накрыть светлой или светоотражающего материала, чтобы предотвратить накопление теплаво время измерения. Включите перегородку, чтобы позволить сбор образцов и вентиляционную трубку, чтобы предотвратить возмущения давления во время развертывания камеры и удаления образца. Для получения дополнительной информации см. таблицу материалов, Паркин и Venterea 8 и Клаф и др. 10. По крайней мере, за 1 день до отбора проб, установить камеры якоря в почве на желаемых сайтов. Способ установки будет зависеть от конструкции камеры, но в целом, применять равномерное давление по всем пунктам, так что якорь не коробится и не искажают структуру почвы. Раковина якорь на глубину 2.5-13 см в зависимости от типа почвы, времени развертывания и объема камеры 6,11. Оставьте как можно меньше (не более 5 см), выступающий над поверхностью почвы. 2. Калибровка и опытно-конструкторское Примечание: Перед началом эксперимента, выполните следующие действия, чтобы определить соответствующий дискретизации временной ход, который позволит данныхчтобы соответствовать к соответствующей линейной или нелинейной модели потока (см. Parkin соавт. 12). Это потребует использование методов, описанных в шагах 3-5 (Полевые испытания, анализа проб, и анализ данных). Оптимальные сроки является функцией как изучаемой системы и размеры камер используются. Могут быть вовлечены Некоторые проб и ошибок. Смотреть Venterea 13 для альтернативных подходов. Калибровка Отбор проб и анализ Под экологическим или управления условий, как ожидается, генерировать относительно высокие потоки трассировки газа, проводить интенсивный отбор проб следующих методов, описанных в разделе 3. Использование плотно расположенные моменты времени выборки, заполнить временной ряд более длительный срок, чем будет считаться типичным. Начните с отбора проб из нескольких представительных камер в 5-10 равномерно расположенных точках времени через течение часа. Анализ образцов с помощью газовой хроматографии с последующим разделом 4. Калибровка Interpretatiна Для каждого калибровочного временных рядов и каждого интересующего газа, участок времени по-концентрации. Убедитесь, что поток ставки находятся на высоком конце ожидаемого диапазона. См. раздел 5 для расчета потока. Обратитесь к разделу 2.3 для советы по устранению неполадок. Осмотрите графики признаки нелинейности, или, точнее, на плато концентрации газа с течением времени. Примечание: точка, в которой концентрация начинает плато отличается от типа газа, и является функцией скорости добычи газа или потребления в почве, концентрации газа в камере свободном пространстве и диффузии между двумя зонами. Поэтому сильно зависит от высоты камеры, с более короткими камер, дающих более короткое время до плато. Используйте калибровки наборов для определения оптимальной камеры время развертывания для экспериментальной системы. Если линейная регрессия будет использоваться в анализе данных (как описано здесь в разделе 5), выберите синхронизации, который поддерживает как можно ближе к линейной реlationship, насколько это возможно между временем и концентрацией для всех газов / систем, представляющих интерес, позволяя при этом, как минимум, три, предпочтительно четыре, отбор проб раз в течение временного ряда 6. Для камер 10-30 см в высоту, используемого для CO 2 и N 2 O измерения, временные ряды, как правило, в диапазоне от 20-60 мин 8,14. Калибровка и устранение неисправностей Если есть плохое дифференциация и / или трудности взыскательных линейности или плато, использовать более плотные моменты времени калибровки или более калибровки временных рядов, и убедитесь, что концентрации находятся в пределах пределов обнаружения. Для низких темпов потока, снижение скорости накопления не могут наблюдаться в течение тестируемого периода времени. Это не должно вызывать беспокойства. Если потоки не на высоком конце ожидаемого экспериментального полигона, повторите калибровку, изменяя лечения или экологических условий, чтобы вызвать высокую поток (путем применения удобрений или полива, например). С другой стороны, наме не менее четырех точек время в опытно-конструкторских, так что если экспериментальные потоки значительно выше, чем тем, которые наблюдаются во время калибровки и на плато имеет место, более поздние моменты времени могут быть исключены при сохранении как минимум три точки времени для линейной регрессии. Также могут быть использованы криволинейные подходы регрессии. Опытно-конструкторское Исходя из оптимального срока, определенного в разделе 2.2.4, разработать общую схему выборки, которая захватывает все соответствующие сайты, процедуры, и / или повторов, и позволяет персоналу перемещаться по камере сайтов эффективно. При необходимости разделить камеры сайтов на несколько «раундов» для отбора проб один за другим. Если измерения должны быть приняты в качестве представителя целый день, образца в то время суток, когда температура умеренная по сравнению с повседневной крайностей. В типичных системах умеренных земледелия, идеальное окно с середины до конца утра. Если образцы должны быть собраныв последовательных раундов, будьте осторожны, чтобы не вводить уклон, неоднократно выборки одни и те же методы лечения, в то же время суток. Построить раундов из блоков повторах, а не препарат-лечения. Включите время внести необходимые вспомогательные меры, которые будут приняты либо в раундах или до / после, по мере необходимости. (См. раздел 3.3 для типичных вспомогательных мер.) По желанию, включают время для сбора образцов окружающего воздуха для использования в нелинейных моделей потока, или как приближение, начиная (время ноль, "T 0") концентрации (не описанной здесь). По желанию, включают время для загрузки эталонного газа во флаконы в момент отбора проб для оценки возможной деградации образца между проб и анализа. Смотреть Паркин и Venterea 8 по соображениям хранению образцов. Определить частоту измерения потоков, который подходит для научно-исследовательских целей. Это может варьироваться от одного измерения то ежедневных, еженедельных или периодические измерения над курсом нескольких месяцев или лет. См. Рошетт и др. 14. Для всестороннего обсуждения экспериментальных соображений дизайна. Если образцы должны быть собраны в холодных условиях, планировать включение потепления устройств, таких как горячий пакет с флаконах для предотвращения перегородки стать ломкими. 3. Полевые испытания Примечание: На каждую дату отбора проб, следовать схеме выборки установленного в разделе 2.4, с помощью методов, описанных ниже. Оборудование и объем образца может варьироваться в зависимости от сбора и передачи методов, которые, занятых и количества образца, необходимого для GC анализа 8. Этот протокол использует 5,9 мл сбора флаконов и 30 мл шприцы, с помощью способа промывки передачи образца. См. обсуждение альтернативные подходы. Подготовка Если выборки из нескольких камер за раунд, подготовить точку REFE времениRence сетки (см. рисунок 2) легко отслеживать, где и когда к образцу. С другой стороны, принять меры, чтобы записывать каждый момент времени во время отбора проб. Предварительно этикетки и организовать сбор флаконы для максимальной эффективности и минимальной вероятности путаницы во время отбора проб. В целях экономии времени во время отбора проб, подготовить все материалы и оборудование заранее. Включите дополнительные из всего, что может нарушить или легко потерять (иглы, шприцы, запорные краны и т.д.), и место в кэрри тотализатор, ведро, или другую емкость. Будьте готовы записывать любые задержанные временные точки, которые могут произойти из-за неисправности оборудования или других непредвиденных обстоятельств, и которые могут быть легко исправлены в процессе анализа данных, регулируя время, связанное с определенной выборке. Отбор проб Прикрепите и запечатать крышку камеры к предварительно установленной камеры якоря, и начать секундомер. Это T 0. Сразу же после герметизации крышки CСобрать образец воздуха из места, прилегающей к камере, при приблизительном высоте камеры сверху: с пустым 30 мл шприца, снабженного иглой и запорным краном в открытом положении, рисовать пробу воздуха в 30 мл и закрывают кран. Это образец T 0. С другой стороны, взять образец Т +0 из камеры 6. Примечание: существуют компромиссы между двумя подходами – оценить пространственное (расстояние от сайта или внешнего микроклимата для внешних образцов) против времени (задержки между закрывающейся крышкой и отбора проб для внутренних образцов) соображения и определить наиболее подходящий метод для используемого оборудования и исследуемая система. С иглой шприца, прокалывают перегородку 5,9 мл сбора флаконе, который уже имеет другой иглы ткнул через вблизи края перегородки. Откройте шприц кран и ввести около 20 мл образца в пузырек (это вызывает предыдущее содержимоефлакон быть исключен посредством дополнительной иглой, заменены образца). В плавным движением, удалить лишние иглу, продолжая вводить как можно больше оставшихся образца (примерно 10 мл), насколько это возможно, чуть более-давления флакон, чтобы обеспечить целостность образца и позволяют анализ нескольких образцов при необходимости 8. Закройте кран и снять иглу шприца от перегородки. Включите Заполненные флакон вверх дном, чтобы отличить от незаполненных флаконах. Переходите к следующему камеры, повторите шаги 3.2.1-3.2.6, герметизации крышку на правильном заранее определенной точке Т 0 времени. Продолжайте повторять шаги 3.2.1-3.2.7, пока все камеры в туре не были запечатаны и T 0 образцы были собраны. Вернуться на первую камеру. Поскольку время не приближается 10 секунд, пока T 1, прокалывают перегородку в камере вершине с иглой шприца. В течение 10 секунд диапазоне T 1, остроумияhdraw 30 мл образца с воздухом изнутри камеры и закрыть водопроводный кран. Снимите иглу шприца из камеры перегородки. Передача образца во флакон сбора следующие шаги 3.2.3-3.2.6. Продолжайте собирать образцы следующих шагов 3.2.10-3.2.12, в соответствии со схемой выборки установленного в разделе 2.4. Вспомогательные меры Для того чтобы преобразовать концентрацию газа в массы, измерения температуры воздуха в момент отбора проб. В зависимости от целей исследования, записи или выполнения других вспомогательных мер, таких как температура почвы и влажности почвы в каждом месте и / или времени, ежедневно осадков, насыпной плотности почвы, нитрат почвы и концентрации аммония и т.д. Различные виды существуют, чтобы получить эти меры – следовать стандартные протоколы. При желании, собрать образцы окружающего воздуха и / или нагрузки стандарты полевые известных концентраций во флаконы для оценки концентрации в окружающей среде ПГ и потенциальную хранения флакона деградации Iн период между проб и анализа (см. разделы 2.4.1.4 и 2.4.1.5). 4. Анализ проб Определить концентрацию газов, представляющих интерес для каждого образца с помощью газовой хроматографии, с использованием оборудования, снабженного детектором электронного захвата для N 2 O, инфракрасной газоанализатора или детектором по теплопроводности для CO 2, и пламенно-ионизационным детектором для CH 4. Примечание: Очень важно, чтобы получить доступ к инструменту, что правильно настроен для анализа ПГ и имеет достаточно времени запуска в наличии. Принципы и методы газовой хроматографии, описаны в другом месте 5,15,16. Преобразование следовые концентрации газа с объемной массе с использованием газа Закон идеального: PV = НЗТ Где P = давление, V = объем, л = молей газа, R = газовая постоянная закона, и Т = температура. Таким образом: <img alt="Уравнение 1"fo: содержание-шир = "4 дюйма" Первоначально "> 5. Анализ данных Для каждого временного ряда, участок времени по-концентрации и оценивать на линейность. Оцените с помощью степень согласия или путем визуального осмотра, за исключением поздних временных точках, имеющих признаки плато из дальнейшего анализа. Используйте как минимум три временных точках, включая T 0 для расчета потока (T 0, T 1, T 2 …). Установите последовательную протокол, и отвергаем любые временные ряды, которые не соответствуют стандартам, что Протокол для линейности. Смотреть Паркин и Venterea 8 для тщательного обсуждения ошибок, предвзятости, и дисперсии в расчете потока. Выполните линейной регрессии. Используйте наклон регрессии для расчета потока: F = S • V • A -1 Где F = поток, S = наклон регрессии, V = объем камеры, и = камераплощадь. Таким образом: Примечание: Обратитесь к дискуссии и Паркин и др. 12 для нелинейных подходов к поток расчет..

Representative Results

До начала исследовательский проект со статическими камерами, важно понять общую рабочий процесс, и организация в кремнии, полевые и лабораторные основе элементов (рис. 1). При условии тщательной экспериментальной разработке и калибровке системы (рис. 2), анализ данных, как правило, быть относительно простым. Скорость потока определяется для каждой камеры и времени дискретизации посредством регрессии по времени концентрации с использованием заранее определенного модель потока, соответствующую системе (рис. 3). Тем не менее, даже после передовой практики, могут возникнуть трудности, и контроль качества исходных данных имеет решающее значение. Например, выход из строя камеры уплотнения или дырявых флаконах образцов может привести к аномальных значений концентрации. Они легко идентифицировать с помощью визуального осмотра временных рядов концентрационных участков (рис. 4), с CO 2 временных рядов часто служа в частности usefuл Показатель из-за обычно более надежной и непрерывной потока CO 2 по сравнению с иногда незначительным, почти обнаружения предельного, или даже отрицательных потоков N 2 O или CH 4. После того, как качество данных было подтверждено, результаты могут быть использованы для сравнения динамики потока газа между процедурами или над ходу сезона (рис. 5). Как видно из мае-июне значений потока, а столбец ошибки, изменение вызвано пространственной неоднородности потока может быть значительным, и более выраженный в условиях, продуцирующих высокие скорости потока. Такая изменчивость не является необычным, и подчеркивает важность достаточного репликации в этой технике. Рисунок 1. Обзор рабочего процесса. Различные элементы этого протокола будет осуществляться на стадии планирования, в области, в лаборатории, и ян кремний. Стрелки указывают последовательность процесса, начиная с конструкции камеры (и строительства при необходимости), и заканчивая анализом данных. Несколько коробки / стрелки между взятия проб и анализа проб представляют возможность нескольких дат выборки более ходе эксперимента. Рисунок 2. Пример сроки. Пример схемы синхронизации для сбора образцов с одновременно несколькими камерами. Номера палаты указаны на левой и временных точках на вершине, с временем выборки, перечисленных в целых минут в сетке. В этом примере, четыре отдельных временных рядов 36 мин каждый (один для каждой камеры) осуществляются в пространстве 46 мин, с 12 мин расстояние между точками времени в серии, и 2 мин пешком времени между камерами. Для этого гипотетического примера Suitability из 36-минутного временного ряда была бы определена по предварительной калибровки. В то время как равномерно времени не надо, это часто упрощает схему выборки. С другой стороны, исследователи могут индивидуально записывать каждый момент времени выборки для определения интервалов выборки. Рисунок 3. Поток расчет. Типичный статическая камера временные ряды, состоящие из N 2 концентрации O оцениваются по четырем временным точкам в течение периода выборки 36-мин. Отображается линейная регрессия, наклон которой дает скорость потока. Рисунок 4 Контроль. Качество. Паре временной ряд из того же набора образцов, но различных газов приведены в беч флакон утечки был определен путем визуального осмотра (красная точка). A) концентрации СО 2 в течение долгого времени. B) N 2 O концентрации с течением времени. Скорость Рисунок 5. Результаты синтеза. N 2 O поток от сельскохозяйственное поле в течение одного вегетационного периода. Flux значения представляют собой среднее из шести камер, с помощью четырех пунктов временного ряда. Усы являются стандартная ошибка.

Discussion

Статическая камера подход, описанный здесь является эффективным методом для измерения потока ПГ от почвенных систем. Относительная простота его компонентов делает его особенно хорошо подходит для условий или систем, в которых больше инфраструктуры, интенсивно методы являются неосуществимыми. В целях получения высококачественных данных, однако, статический подход камера должна проводиться со строгим вниманием к опытно-конструкторских 6. Одним из примечательных соображение, которое должно быть принято во внимание, является пространственная изменчивость потоков почвы газа, что может привести к высокой изменчивости среди повторных измерений камерных основе. При проектировании экспериментов, поэтому важно включать достаточное количество повторов, чтобы обеспечить достаточную мощность для статистического анализа. Компромиссы могут существовать между количеством обработок, которые могут быть изучены при сохранении достаточной репликации, и, как минимум, четыре повторностей каждой обработки является общим руководством 14.

ontent "> Если измеренные потоки будут использоваться для оценки ежедневные выбросы, суточные вариации температуры воздуха, температуры почвы и газовых выбросов должны быть приняты во внимание. Если исследовательских целей требует измерения должны быть получены в середине утра, когда температура отражают ежедневные средние, ограничено окно для отбора проб может повлиять на количество камер, что реально можно отследить. Дополнительное соображение быть оценены является влияние включение или исключение корнями растений и наземных биомассы будет иметь на газовых потоков. размещение палата по отношению к ткань растения будут повлиять на интерпретацию потока данных, в частности в случае СО 2, где не только микробное дыхание, но и корень и стрелять дыхание и фотосинтез должны быть соответствующим образом сбалансированы. Для дополнительного обсуждения этих факторов, см. Паркин и Venterea 8.

Как отмечалось ранее, много вариаций на этой методики существуют, включая конструкции камеры и отбора пробОбъем. Одним из таких вариация в применяемого метода для передачи образцов между шприцем и сбора флаконе. Техника, описанная здесь сначала очищает флакон коллекции с образцом перед заполнением флакон с положительным давлением 5. Чаще используется метод передачи образцов от шприцев для флаконов, которые были предварительно эвакуированы с помощью вакуумного насоса, а также использование не эвакуированных флаконах без промывки Сообщалось также 8,17. Другой важный момент, где целый ряд подходов существует в области анализа данных и выбора модели потока наиболее подходящего для рассматриваемой системы. В дополнение к линейной регрессии методом, описанным здесь, можно также использовать нелинейные модели, особенно при более длительное время развертывания используются. Эти модели включают в себя алгоритм, разработанный Хатчинсона и Mosier 18 и выкладки его 19,20, квадратное методике, описанной Вагнер и др.. 21 и нестационарныхсостояние оценка диффузионный поток описывается Ливингстон и др. 22. Для всестороннего обсуждения нелинейных моделей потока, см. Паркин и др.. 12 и Venterea др. 23.

Методы, подобные статического подхода камеры включают в себя использование измерительных систем проточных с Фурье передачи инфракрасной (ИК) спектрометрии в качестве альтернативы шприц дискретизации и газовой хроматографии, а также автоматизацию закрытия камеры и отбора проб с помощью различных средств. Автоматизированные системы позволяют более частые измерения с сокращением персонала, но и требует дополнительных инвестиций в инфраструктуру. Грейс и др.. 24 содержат обширный обзор вариантов и компромиссов в автоматизированной камеры на основе N 2 измерения вывода.

Характеристика потока парниковых газов от управляемых и природных систем важно информировать модели процессов на основе, понять последствия ManagemeNT практики и сообщить стратегии смягчения последствий, и для поддержки глобальных учета и моделирования изменения климата. Таким образом, хотя отдельные исследования являются информативными на местном уровне, много дополнительного стоимость определяется путем содействия и опираясь, глобального органа знаний по газообмена между ландшафта и атмосферы. Это является ключевым, поэтому, что данные собирать и представлять таким образом, что обеспечивает долговечность и совместимость с более широкой базы знаний. Это включает в себя следующие лучшие практики для обеспечения качества данных, а также коллекцию дополнительных мер и всеобъемлющего доклада о метаданных, чтобы позволить расширение результатов за пределами дискретных исследований. Отличные рекомендации по отчетности данных доступны из проекта GRACEnet и СОР 25.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This material is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant Number 1215858, by the US Department of Agriculture under Grant Number 2013-68002-20525, and by the US Department of Energy Great Lakes Bioenergy Research Center – DOE BER Office of Science (DE-FC02-07ER64494) and DOE OBP Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (DE-AC05-76RL01830). In-field video and images were recorded at the Wisconsin Integrated Cropping System Trial project of the University of Wisconsin–Madison. The authors are grateful to Ryan Curtin for skillful videography and editing.

Materials

5.9 ml soda glass flat bottom 55 x 15.5 mm Labco Limited 719W Collection vials
16.5 mm screw caps with pierceable rubber septum Labco Limited VC309 Caps for  vials
90-well plastic vial rack, 17.1 mm well I.D. Wheaton 868810 Rack for organizing vials
Regular bevel needles 23G x 1" BD 305193 Needles for sample collection
Stopcocks with luer connections, 1-way, male slip Cole-Parmer EW-30600-01 Stopcocks for syringes
30 ml syringe, slip tip BD 309651 Syringes for sample collection
Stopwatch or timer Various N/A For timing field sampling
Stainless steel or galvanized utility pans with rim, or fabricated stainless steel or PVC chambers and lids, dimensions as appropriate to experimental system Various N/A Chamber anchor and lid – bottom cut out of anchor, holes for septum and vent tubing bored in lid
Gray butyl stoppers 20 mm Wheaton W224100-173 Chamber septa for syringe sampling – insert into hole bored in lid top
Tygon tubing 4.0 mm I.D. x 5.6 mm O.D. Sigma-Aldrich Z685623 Chamber vent tubing – insert in hole bored in lid side, flush with exterior, approximately 25 cm coiled in lid interior (a 1ml syringe tip may be used as an attachement mechanism)
Adhesive foam rubber tape or HDPE O-ring Various N/A Chamber sealing mechanism – fastened to underside of lid rim
Reflective  insulation, 0.3125" thickness Lowe's 409818 Insulating and reflective coating – affix to exterior of chamber lid
Large metal binder clips, 2" size with 1" capacity, or manufactured draw latch as appropriate Staples / McMaster 831610 (Staples) / 1863A21 (McMaster) Lid attachment mechanism – for clamping lid to anchor during sampling
Gas chromatography equipment fitted with electron capture detector for nitrous oxide, infrared gas analyzer or thermal conductivity detector for carbon dioxide, flame ionization detector for methane Various N/A For sample analysis
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Myhre, G., Stocker, T. F., et al. Anthropogenic and Natural Radiative Forcing. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. , (2013).
  2. Denmead, O. T. Approaches to measuring fluxes of methane and nitrous oxide between landscapes and the atmosphere. Plant and Soil. 309 (1-2), 5-24 (2008).
  3. Smith, K. A., et al. Micrometeorological and chamber methods for measurement of nitrous oxide fluxes between soils and the atmosphere: Overview and conclusions. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 99 (1984-2012), 16541-16548 (1984).
  4. Bouwman, A. F., Boumans, L. J. M., Batjes, N. H. Emissions of N2O and NO from fertilized fields: Summary of available measurement data. Global Biogeochemical Cycles. 16 (4), 1058 (2002).
  5. Hensen, A., Skiba, U., Famulari, D. Low cost and state of the art methods to measure nitrous oxide emissions. Environmental Research Letters. 8 (2), 025022 (2013).
  6. Rochette, P., Eriksen-Hamel, N. S. Chamber Measurements of Soil Nitrous Oxide Flux: Are Absolute Values Reliable. Soil Science Society of America Journal. 72 (2), 331 (2008).
  7. Robertson, G. P. Greenhouse Gases in Intensive Agriculture: Contributions of Individual Gases to the Radiative Forcing of the Atmosphere. Science. 289 (5486), 1922-1925 (2000).
  8. Parkin, T. B., Venterea, R. T., Follet, R. F. Chamber-Based Trace Gas Flux Measurements. In: Sampling Protocols. http://www.ars.usda.gov/research/GRACEnet. 3 (1), 3-39 (2010).
  9. Klein, C., Harvey, M. Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines. Ministry for Primary Industries. , 1-146 (2013).
  10. Clough, T. J., Rochette, P., Thomas, S. M., Pihlatie, M., Christiansen, J. R., Thorman, R. E., deKlein, C., Harvey, M. Chamber Design. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines. Ministry for Primary Industries. , (2013).
  11. Hutchinson, G. L., Livingston, G. P. Vents and seals in non-steady-state chambers used for measuring gas exchange between soil and the atmosphere. European Journal of Soil Science. 52 (4), 675-682 (2001).
  12. Parkin, T. B., Venterea, R. T., Hargreaves, S. K. Calculating the Detection Limits of Chamber-based Soil Greenhouse Gas Flux Measurements. Journal of Environment Quality. 41 (3), 705 (2012).
  13. Venterea, R. T. Simplified Method for Quantifying Theoretical Underestimation of Chamber-Based Trace Gas Fluxes. Journal of Environment Quality. 39 (1), 126 (2010).
  14. Rochette, P., Chadwick, D. R., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. Deployment Protocol. In: Nitrous Oxide Chamber Methodolog Guidelines. Ministry for Primary Industries. (3), (2013).
  15. . Fundamentals of Gas Chromatography. Agilent Technologies, Inc. , 1-60 (2002).
  16. Holland, E. A., Robertson, G. P., Greenberg, J., Groffman, P. M., Boone, R. D., Gosz, J. R., Robertson, G. P., Coleman, D. C., Bledsoe, C. S. Soil CO2, N2O, and CH4 Exchange. Standard Soil Methods for Long-Term Ecological Research. , (1999).
  17. Venterea, R. T., Burger, M., Spokas, K. A. Nitrogen Oxide and Methane Emissions under Varying Tillage and Fertilizer Management. Journal of Environment Quality. 34 (5), 1467 (2005).
  18. Hutchinson, G. L., Mosier, A. R. Improved soil cover method for field measurement of nitrous oxide fluxes. Soil Science Society of America Journal. 45 (2), 311-316 (1981).
  19. Pedersen, A. R., Petersen, S. O., Vinther, F. P. Stochastic diffusion model for estimating trace gas emissions with static chambers. Soil Science Society of America Journal. 65, 49-58 (2001).
  20. Pedersen, A. R., Peterson, S. O., Schelde, K. A comprehensive approach to soil-atmosphere trace-gas flux estimation with static chambers. European Journal of Soil Science. 61, 888-902 (2010).
  21. Wagner, S. W., Reicosky, D. C., Alessi, R. S. Regression models for calculating gas fluxes measured with a closed chamber. Agronomy Journal. 89, 279-284 (1997).
  22. Livingston, G. P., Hutchinson, G. L., Spartalian, K. Trace gas emission in chambers. Soil Science Society of America Journal. 70, 1459-1469 (2006).
  23. Venterea, R. T., Parkin, T. B., Cardenas, L., Petersen, S. O., Pedersen, A. R., deKlein, C., Harvey, M. Data Analysis Considerations. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines. Ministry for Primary Industries. (6), (2013).
  24. Grace, P., van der Weerden, T. J., Kelly, K., Rees, R. M., Skiba, U. M., deKlein, C., Harvey, M. Automated Greenhouse Gas Measurement in the Field. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines. Ministry for Primary Industries. , (2013).
  25. Alfaro, M. A., Giltrap, D., Topp, C. F. E., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. How to Report Your Experimental Data. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines. Ministry for Primary Industries. , (2013).

Tags

Greenhouse Gas FluxStatic Chamber MethodSoil-atmosphere ExchangeCarbon DioxideNitrous OxideMethaneLandscape ManagementClimate ChangeBiogeochemical DriversGHG Mitigation

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Collier, S. M., Ruark, M. D., Oates, L. G., Jokela, W. E., Dell, C. J. Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers. J. Vis. Exp. (90), e52110, doi:10.3791/52110 (2014).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image