JoVE Journal > Environment
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Environment

Statik Chambers kullanma Tarım Topraklarının Sera Gazı Flux Ölçümü

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.. Odası İnşaat ve Tesisat Çapa Tasarım ve odaları inşa – deneysel ihtiyaçlarını karşılamak için – her bir toprak ve akı ölçümü sırasında çapa üstüne yerleştirilen bir kapak takılan bir çapa oluşan. Odası şekli ve boyutu tasarlarken, kırpma sıra aralığı, gübre veya gübre bantlama ve bitki yüksekliği gibi mekansal faktörleri göz önünde. Toprak yüzeyinden çapa çıkıntı mikroklima etkileri ve su göllenlemerine katkıda Çünkü, kapakları mümkün olduğunca toprak yüzeyine düşük sahip oturup düşünün. Makasına odası yüksekliği ve algılama hassasiyeti arasındaki mevcut olduğundan, tasarım kapaklar çalışma kapsamında sistem için mümkün olduğu kadar kısa olması. Paslanmaz çelik ya da PVC gibi sağlam, reaktif olmayan bir malzemeden inşa odaları ve bağlantının üzerine kapağı sızdırmaz kılınması için bir mekanizma bulunmaktadır. Isı birikimini önlemek için kapakları izole ve renkli ışık veya yansıtıcı malzeme ile kaplayınÖlçüm sırasında. Kamara dağıtım ve örnek çıkarılması sırasında basınç tedirginlikler önlemek için numune toplama ve bir havalandırma tüpü izin vermek için bir septum içerir. Ek ayrıntılar için malzemeler masaya, Parkin ve Venterea 8 bakın ve Clough vd 10. En az 1 gün önceden örnekleme, istenilen sitelerde toprakta kamara çapa yükleyin. Yükleme yöntemi odası tasarımı bağlıdır, ancak çapa toprak yapısını çözgü veya bozmayan böylece genel olarak, tüm noktaları arasında eşit basınç uygulanır. Toprak tipi, dağıtım zamanı ve kamara hacminde 6,11 bağlı olarak 2.5-13 cm derinliğe kadar çapa batar. (En fazla 5 cm) toprak yüzeyinin üzerinde çıkıntı mümkün olduğu kadar az bırakın. 2.. Kalibrasyon ve Deney Tasarımı Not: Ön deney başlamadan, sağlayacak uygun bir örnekleme zamanı ders belirlemek için şu adımları izleyin verilerUygun bir doğrusal ya da doğrusal olmayan akı modelinin (Parkin et al. 12) için uygun olması. Bu adımların 3-5 (Field Örnekleme, Örnek Analizi ve Veri Analizi) açıklanan tekniklerin kullanımını gerektirir. Optimal zamanlaması çalışma kapsamında, sistem ve kullanılan bölmelerin boyutları hem de bir fonksiyonudur. Bazı deneme ve hata söz konusu olabilir. Alternatif yaklaşımlar için Venterea 13 bakın. Kalibrasyon Numune Alma ve Analiz Nispeten yüksek eser gaz akıları üretmesi beklenmektedir çevre veya yönetim koşullarında, 3. bölümde anlatılan teknikler aşağıdaki yoğun örnekleme yapmak. Sıkı aralıklı örnekleme zaman noktalarını kullanarak, tipik olarak düşünülebilir daha uzun süreli bir zaman serisi doldurmak. Bir saat boyunca 5-10 eşit aralıklı zaman noktalarında birçok temsili odalarından örnekleme başlayın. 4. bölümde aşağıdaki gaz kromatografisi ile numuneleri analiz. Kalibrasyon Interpretatiüzerinde Ilgi her kalibrasyon zaman serileri ve her gaz için, arsa zaman-by-konsantrasyon. Bu akı oranları beklenen aralığının yüksek ucunda doğrulayın. Akı hesaplama için bölüm 5'e bakınız. Sorun giderme ipuçları için 2.3 bölümüne bakınız. Zamanla gaz konsantrasyonlarının platolaşmasının, özellikle doğrusal olmayan belirtileri veya grafikler için kontrol edin. Not: konsantrasyonu gaz türüne göre değişir plato başlar ve toprak içinde gaz üretiminin veya tüketim hızı, hazne boşluğunda gazın konsantrasyonu ve iki bölge arasında difüzyon bir fonksiyonu olan noktayı. Bu nedenle, güçlü bir plato önce daha kısa bir süre elde kısa odalar ile beraber, oda yüksekliği etkilenir. Deneysel sistem için optimal odası dağıtım süresini belirlemek için kalibrasyon ayarlarını kullanın. Lineer regresyon (burada bölüm 5'de tarif edildiği gibi) veri analizi kullanılacak ise, doğrusal yeniden yakın olarak muhafaza seçme zamanlamaZaman serisi içinde 6 kez, örnekleme üç, tercihen dört, en az izin verirken, mümkün ilgi tüm gaz / sistemler için zaman ve konsantrasyonu arasında lationship. CO 2 ve N 2 O ölçümleri, zaman serisi kullanılan kabinler 10-30 cm yüksekliğinde tipik olarak 20-60 dakika 8,14 arasında değişir. Kalibrasyon Giderme Kötü farklılaşma ve / veya zorluk lineerliğini veya plato sezmek sıkı kalibrasyon süresi puan veya daha uzun kalibrasyon süresi dizi kullanmak ve konsantrasyonları tespit sınırlar içinde olup olmadığını kontrol edin varsa. Akının düşük oranları için, birikim oranında bir azalma test süre içinde gözlenen olmayabilir. Bu endişe neden olmamalıdır. Tozları beklenen deneysel aralığın üst ucunda değil ise, (örneğin, gübre ya da sulama uygulayarak) daha yüksek akı uyarılması için bir tedavi ya da çevresel koşullar değiştirilerek, kalibrasyon tekrarlayın. Alternatif olarak, bizeDeneysel tozları meydana kalibrasyon sırasında ve platolaşmasının gözlemlenenlerden anlamlı düzeyde daha yüksek ise, lineer regresyon için en az üç kez kredi korurken, daha sonra zaman noktaları hariç, böylece deney tasarımında e en az dört zaman noktalarında. Eğrisel regresyon yaklaşımlar da kullanılabilir. Deneysel Tasarım Bölüm 2.2.4 belirlenen optimum zamanlama dayanarak, tüm ilgili siteleri, bakımı ve / veya çoğaltır yakalar ve personelin verimli odası siteleri aracılığıyla hareket sağlayan genel bir örnekleme plan yaparlar. Eğer gerekli ise, birbiri ardına örneklenecek olan birkaç "mermi" içine oda siteleri bölün. Ölçümler sıcaklıkları günlük aşırı göreli ılımlı olduğunda günün bir anda bütün bir gün, örnek temsilcisi olarak alınacak ise. Tipik Ilıman kırpma sistemleri, ideal bir pencere orta-geç-Sabah olduğunu. Numuneleri toplanmıştır edilecekseardışık turlarda, defalarca gün aynı anda aynı tedaviler örnekleyerek bir önyargı tanıtmak için dikkatli olun. Suretin blokların üzerinden ziyade tedavi-tedavi mermi Construct. Uygun olarak, tur içinde veya önce / sonra ya da alınması gerekli yan tedbirler için zaman vardır. (Tipik yardımcı önlemler için bölüm 3.3 'e bakınız.) İsteğe bağlı olarak, ortam havası, doğrusal olmayan akı modellerinde kullanılmak için numune ya da başlayan bir yaklaşım (zaman sıfır, "T 0") (burada açıklanmayan) konsantrasyon olarak toplanması için zaman bulunmaktadır. İsteğe bağlı olarak, numune alma ve analiz arasında olası örnek bozulmayı değerlendirmek için örnekleme zamanında viyallere referans gaz yüklenmesi için zaman vardır. Numune saklama hususlar için Parkin ve Venterea 8'e bakınız. Araştırma hedefleri için uygun akı ölçüm sıklığını belirlemek. Bu değişebilir, tek bir ölçüm to gün, ay veya yıl boyunca haftalık ya da periyodik ölçümler. Deneysel tasarım konuları ayrıntılı bir tartışma için Rochette et al. 14'e bakınız. Numuneler soğuk koşullarda tahsil edilecekse, bu tür kırılgan hale septayı önlemek için şişeler ile sıcak paketi olarak bir ısınma cihazın eklenmesi için planlıyoruz. 3.. Saha Örnekleme Not: her bir numune bir tarihte, aşağıda tarif edilen teknikler kullanılarak, bölüm 2.4 'te belirlenen örnekleme düzeni takip edin. Ekipman ve örnek hacmi istihdam edilen toplama ve aktarma yöntemleri ve GC analizi için gerekli olan 8 numune miktarına bağlı olarak değişebilir. Bu protokol, örnek transferi bir yıkama yöntemi ile, 5,9 mi toplama şişe ve 30 ml şırıngalar kullanır. Alternatif yaklaşımlar için Tartışma bakın. Hazırlık Tur başına birden odadan örnekleme ise, bir zaman noktası refe hazırlamakrence ızgara nerede ve ne zaman örnek kolayca izlemek için (bkz. Şekil 2). Alternatif olarak, örnekleme sırasında her zaman noktasını kaydetmek için düzenlemeler yapmak. Ön etiket ve örnekleme sırasında maksimum verimlilik ve karışıklık minimal olasılığı için toplama şişeleri düzenlemek. Örnekleme sırasında zaman kazanmak için, önceden tüm malzemeleri ve donanımları hazırlamak. Kırılabilir veya kolayca bir taşıma çantası, kova veya başka bir kap içinde (iğneler, şırıngalar, stopcocks, vb), yer ve kaybolur şey ekstralar içerir. Ekipmanın arızalanması veya diğer öngörülemeyen durumlar nedeniyle olabilir, ve kolayca belirli bir örneği ile ilişkili süresini ayarlayarak veri analizi sırasında düzeltilebilir ki herhangi gecikmeli zaman noktalarını kaydetmek için hazırlıklı olun. Örnek Toplama Takın ve önceden yüklenmiş odası çapa haznesi kapağı mühür, ve bir kronometre başlar. Bu T 0'dır. Hemen sonra sızdırmazlık kapağı codacık üst yaklaşık yükseklikte, bölmeye bitişik bir yerden ortam havası bir örnek ollect: açık konumda bir iğne ve bir vana ile donatılmış bir boş 30 ml şırınga ile, 30 ml hava bir numune alın ve kapatılması musluk. Bu T 0 örneğidir. Seçenek olarak ise, odacık 6 T = 0 numune alır. Not: – zamanlama (içindeki örneklerin için kapak kapatma ve örnek toplama arasındaki gecikme) düşünceler vs mekansal (dışında örnekler için site veya harici mikroklima mesafe) değerlendirmek ve kullanılan ekipman için en uygun tekniği belirlemek ve Tradeoffs iki yaklaşım arasında var Çalışmanın altında sistemi. Şırınga iğnesi ile, daha önce başka bir iğne septumun kenarına yakın boyunca uzattı sahip olan bir 5.9 ml toplama şişenin septumu delmek. Şırınga musluğunu açın ve (bu önceki içeriğini neden olan şişenin içine numunenin yaklaşık 20 ml enjekteşişe) numune ile ikame, ilave iğne ile dışarı çıkartılmasına neden olmaktadır. Hafif fazla basınç örnek bütünlüğünü sağlamak ve 8 gerektiğinde birden fazla numune analiz izin vermek için, şişeyi, mümkün olduğu kadar geriye kalan örnek (yaklaşık 10 mi) kadar enjekte etmeye devam etmek düzgün bir hareketle olarak, ilave iğne çıkarılır. Su musluğunu kapatın ve septum şırınga iğneyi. Doldurulmamış şişelere ayırt etmek dolu şişenin baş aşağı çevirin. Bir sonraki odaya geçin, tekrar doğru önceden belirlenmiş T 0 zaman noktasında kapağı sızdırmazlık, 3.2.1-3.2.6 adımları. Adımları tekrar devam 3.2.1-3.2.7 turda tüm odaları mühürlü edilmiş ve T 0 numuneler toplanmıştır kadar. Birinci odaya geri dönün. T 1 saat kadar 10 saniye yaklaştıkça, şırınga iğnesi ile oda üst septum delmek. T 1, zekâ bir 10 saniye aralığındabölmesi içindeki havanın bir 30 ml lik bir numuneyi hdraw ve musluğunu kapatın. Odası septum şırınga iğnesi çıkarın. Adımları sonrasında bir toplama şişeye aktarın örnek 3.2.3-3.2.6. Bölüm 2.4 kurulan örnekleme şemasına göre, adımlar 3.2.10-3.2.12 aşağıdaki örnekleri toplamaya devam. Yardımcı Önlemler Kütle gaz konsantrasyonu dönüştürmek için, örnekleme zamanında hava sıcaklığı ölçer. Araştırma hedefleri, kayıt ya da böyle her yere ve / veya vb zaman, günlük yağış, toprak kütle yoğunluğu, toprak nitrat ve amonyum konsantrasyonlarında toprak sıcaklığı ve toprak nem içeriği gibi diğer yardımcı önlemleri gerçekleştirmek bağlı olarak çeşitli araçlar bu önlemleri almak için var – Standart protokolleri uygulayın. İsteğe bağlı olarak, ortam sera gazı konsantrasyonları ve potansiyel depolama-flakon bozulması i değerlendirmek için viyallere bilinen konsantrasyonlarda ortam hava örnekleri ve / veya yük alan standartlarını toplamakn örnekleme ve analiz arasındaki süre (bölümler 2.4.1.4 ve 2.4.1.5 bakınız). 4. Numune Analizi N2 O için bir elektron yakalama detektörü, CO 2 için bir gaz analiz cihazı kızılötesi veya termal iletkenlik detektörü ve CH 4 için bir alev iyonizasyon detektörü ile donatılmış ekipman kullanılarak gaz kromatografisi ile her numune için ilgi gazların konsantrasyonunun belirlenmesi. Not: Bu şekilde sera gazı analizi için yapılandırılmış ve kullanılabilir yeterli çalışma süresine sahip olan bir cihazdan erişim elde etmek esastır. İlkeleri ve gaz kromatografisi yöntemleri, başka bir yerde 5,15,16 tarif edilmiştir. İdeal Gaz Kanunu kullanılarak hacimsel gelen kitle iz gaz konsantrasyonu dönüştürmek: PV = nRT Burada p = basıncı, V = hacim, n = gaz, R = gaz yasası sabit ve T = sıcaklık mol. Böylece: <img alt="Denklem 1"fo: İçerik-width = src = "/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg" genişliği "4in" = "400" /> 5. Veri Analizi Her zaman serisi için, arsa zaman-konsantrasyon-by ve doğrusallık için değerlendirir. Fazla analiz plato belirtileri gösteren sonra zaman noktalarında hariç, uyum iyiliği veya görsel inceleme kullanarak değerlendirin. Akı hesaplaması için T 0 (T 0, T 1, T 2 …) olmak üzere üç zaman noktasında en az kullanın. Tutarlı bir protokol oluşturulması, ve doğrusallık için bu protokol standartlarını karşılamak için başarısız herhangi bir zaman serisi reddediyoruz. Akı hesaplamada hata, yanlılık ve varyans kapsamlı bir tartışma için Parkin ve Venterea 8'e bakınız. Lineer regresyon gerçekleştirin. Akı hesaplamak için regresyon eğimi kullanın: F S • V • A = -1 Nerede F = akı, regresyon S = eğim, V = kamara hacmi ve A = odasıalanı. Böylece: Not:. Hesaplama akı doğrusal olmayan yaklaşımlar için Tartışma ve Parkin ve ark 12'ye bakın.

Representative Results

Önceki statik odaları ile bir araştırma projesi başlamadan, bu genel iş akışını anlamak için önemlidir, ve siliko organizasyonu, saha ve laboratuar tabanlı elemanları (Şekil 1). Dikkatli deneysel tasarım ve sistem kalibrasyonu (Şekil 2) sağlanan, veri analizi genellikle nispeten basit olacaktır. Akış oranı bir sisteme uygun, önceden belirlenmiş bir akış modeli (Şekil 3) kullanılarak konsantrasyonu ile zaman regresyonu ile her bir bölme ve numune alma süresi belirlenir. Ancak, hatta en iyi uygulamaları takip zorluklar yaşanabilmektedir ve ham verilerin kalite kontrolü önemlidir. Örneğin, bir oda mühür veya sızdıran örnek şişeler yetmezliği anormal konsantrasyon değerlerine neden olabilir. Bunlar hazır CO 2 saat serisi genellikle özellikle FAYDALI olarak hizmet ile zaman serisi konsantrasyon araziler görsel muayene (Şekil 4), aracılığıyla tespit edilirnedeniyle bazen önemsiz, yakın algılama sınırı, ya da N 2 O veya CH 4 hatta negatif akıları göre CO 2 genellikle daha sağlam ve sürekli akı l göstergesi. Veri kalitesi onaylandıktan sonra, sonuçlar tedaviler arasında veya bir sezon kurs (Şekil 5) üzerinden gaz akı dinamikleri karşılaştırmak için kullanılabilir. May ve Haziran akı değerleri ve hata çubukları, görülebileceği gibi, akı mekansal heterojenlik neden değişim önemli olabilir, ve daha yüksek oranda akı üreten koşullar altında belirgin olabilir. Böyle bir değişkenlik olağandışı değildir, ve bu teknikle yeterli çoğaltma önemini vurguluyor. Şekil 1.. Akışı genel bakış., Bu protokolün çeşitli unsurları laboratuvarda, alanında, planlama aşamasında yürütülen olacak ve in siliko. Oklar odası tasarımı (ve inşaat gerekirse) ile başlayan, iş akışı sırasını gösterir ve veri analizi ile sonuçlandırılması. Alan numune alma ve analiz arasında birden fazla kutu / okları bir deney boyunca çoklu örnekleme tarihleri ​​olasılığını temsil eder. Şekil 2.. Örnek zamanlama. Aynı anda birden odadan örneklerinin toplanması için bir örnek zamanlama şeması. Odası numaraları ızgara içinde bütün dakikada listelenen örnekleme zamanları ile, üst sol ve zaman noktalarında belirtilmiştir. Bu örnekte, 36 dakika her biri (her bölmesi için bir) dört ayrı zaman serisi, bir dizi içindeki zaman noktaları arasında 12 dk aralığı ve bölmeler arasında 2 dakika yürüme süresi ile, 46 dakika süre zarfında gerçekleştirilmektedir. Bu varsayımsal Örneğin, sui36-dakikalık zaman serisi karlılığı önceden kalibrasyon tarafından belirlenir olurdu. Eşit aralıklı zamanlama gerekli değildir, ancak çoğu zaman örnekleme düzeni kolaylaştırır. Alternatif olarak, araştırmacılar ayrı ayrı örnekleme aralıklarını belirlemek için her örnekleme zaman noktası kaydedebilir. N 2, 36 dk örnekleme dönemi boyunca dört kez ölçülür O konsantrasyonları oluşan Şekil 3.. Akı hesaplama. Tipik bir statik odası zaman serisi. Doğrusal regresyon gösterilir, eğimi akış hızı elde edilir. Numunelerin ancak farklı gazların aynı kümesinden Şekil 4. Kalite kontrol. Eşli zaman serisi WHI gösterilirch şişe kaçak görsel inceleme (kırmızı nokta) tarafından tespit edilmiştir. zamanla A) CO zamanla 2 konsantrasyonda. B) N 2 O konsantrasyonu. Tek bir büyüme mevsimi boyunca bir tarım alanından Şekil 5.. Sentez sonuçları. N 2 O akı hızı. Flux değerleri dört nokta zaman serilerini kullanarak, altı odaları ortalamasını temsil etmektedir. Hata çubukları standart hatalarıdır.

Discussion

Burada açıklanan statik oda-tabanlı yaklaşım, toprak sistemlerinin sera gazı akı ölçümü için etkili bir yöntemdir. Bileşenlerinin nispi kolaylığı daha fazla alt-yoğun yöntemler olanaksız olduğu koşullarda ya da sistemler için özellikle çok uygun hale getirir. Yüksek kaliteli veri oluşturmak için ise, statik odası yaklaşım deney tasarımı 6 çok dikkat edilmelidir gerçekleştirilmelidir. Dikkate alınması gereken bir önemli husus suret oda-tabanlı ölçümleri arasında yüksek değişkenlik neden olabilir, hangi toprak gazı akılarının mekansal değişkenliği olduğunu. Deney tasarımında, bu nedenle, istatistiksel analiz için yeterli bir güç sağlamak için yeterli çoğaltır dahil etmek çok önemlidir. Tradeoffs yeterli çoğaltma bakımı ve tedavi başına dört tekrarın en az genel bir kılavuzdur 14 iken okudu olabilir tedavilerin sayısı arasında var olabilir.

Ölçülen tozları günlük emisyonlarını tahmin etmek için kullanılacak "Eğer ontent>, hava sıcaklığı, toprak sıcaklığı ve gazı emisyonlarında gündüz değişimleri dikkate alınmalıdır. araştırma hedefleri sıcaklıklar günlük ortalamalarını yansıtmaktadır zaman kuşluk elde edilecek ölçümler gerekiyorsa, örnekleme için kısıtlı pencere fizibil izlenebilir odalarının sayısını etkileyebilir. değerlendirilecek bir ek bedel bitki köklerinin ve toprak biyokütle üzerinde içerme veya dışlama gaz flux üzerinde olacağı etkisidir. Odası yerleştirme göreceli bitki dokusuna olacak özellikle mikrobiyal solunum sadece aynı zamanda kök ve solunum ve fotosentez uygun dengeli olmalıdır ateş., bu faktörlerin ek tartışma için, Parkin ve Venterea 8 görmek CO 2 halinde akı verilerin yorumlanması, etkileyebilir.

Daha önce belirtildiği gibi, bu metodoloji birçok çeşitleri odası tasarımı ve örnekleme dahil olmak üzere mevcuthacmi. Böyle bir varyasyon, şırınga ve toplama şişe örnekleri arasında aktarmak için kullanılan yöntem bulunmaktadır. Burada anlatılan teknik, ilk pozitif basıncı 5 şişe doldurulmadan önce numune ile toplama şişe temizler. Daha yaygın olarak kullanılan bir teknik, bir vakum pompası kullanılarak önceden tahliye edilmiş şişeler, şırıngalar örnekler transferidir ve yıkama olmadan olmayan tahliye şişelerin kullanımı da 8,17 bildirilmiştir. Yaklaşımların bir dizi var bir diğer önemli nokta veri analizi ve çalışma kapsamında sisteme en uygun akı modelinin seçiminde olduğunu. Burada açıklanan doğrusal regresyon yöntemi ek olarak, doğrusal olmayan model aynı zamanda daha uzun dağıtım kez kullanıldığında, özellikle de kullanılabilir. Bu modeller Hutchinson ve Mosier 18 tarafından geliştirilen algoritma ve türevlerini ,19,20 bunların, Wagner ve ark. 21'de tanımlanan kuadratik prosedür ve sabit olmayan-includeLivingston ve ark 22 tarafından tarif devlet dağılır akı tahmincisi. Doğrusal olmayan akı modelini ayrıntılı bir tartışma için, Parkin et al. 12'ye bakın ve Venterea et al 23.

Statik odası yaklaşıma benzer yöntemler çeşitli yollarla örnekleme ve gaz kromatografisi şırınga için bir alternatif olarak Fourier transferi kızılötesi (FTIR) spektrometresi ile akış ölçüm sistemlerinin kullanımı yanı sıra, odasına kapanması ve örnekleme otomasyon içerir. Otomatik sistemler azaltılmış personel ile daha sık ölçüm sağlamak, aynı zamanda ek altyapı yatırımları gerektirir. Grace vd. 24 otomatik oda-tabanlı N 2 O ölçüm seçenekleri ve tradeoffs geniş bir özetini sunar.

Yönetilen ve doğal sistemler manageme etkileri, süreç tabanlı modellerini bilgilendirmek anlamak için önemlidir hem de sera gazı akı Karakterizasyonunt uygulamaları ve azaltma stratejilerinin bilgilendirmek ve küresel muhasebe ve iklim değişikliği modelleme desteklemek. Bireysel çalışmalar yerel düzeyde bilgilendirici iken Böylece, çok fazla ek değer katkıda ve manzara ve atmosfer arasındaki gaz değişimi hakkında bilgi küresel bir vücuttan, çizim yoluyla elde edilir. Bu nedenle, bu veriler toplanmış ve daha geniş bilgi tabanı ile uzun ömürlü ve birlikte çalışabilirliği sağlayan bir şekilde rapor edilmesi, anahtarıdır. Bu ayrık çalışmaların ötesinde bulgular uzantıya izin veri kalitesinin yanı sıra, yardımcı önlemler ve meta kapsamlı raporlama toplanmasını sağlamak için en iyi uygulamaları aşağıdakileri içerir. Veri raporlama için mükemmel kurallar GRACEnet proje ve GRA'dan 25 mevcuttur.

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