このプロトコルは、最先端の環境チャンバーを導入し、土壌インキュベーションの実験デザインを改善するための温度制御の新しい方法を実証します。この技術の主な利点は、研究所の土壌温度の大きさと振幅を模倣する能力です。この方法は、極端な暑さなど、土壌インキュベーションにおけるさまざまな温暖化シナリオをシミュレートするために適用できます。
この手法の潜在的な課題の1つは、チャンバー内の温度プロファイルを設定することです。土壌の日周温度変化を観察して理解する必要があります。まず、コンピューターでソフトウェアを開き、[起動とプロパティ]ツールバーボタンをクリックして、使用している外部センサーのロガーを構成します。
ロガーステーション名とデータ収集間隔を設定します。次に、[プロパティ]画面で、使用している外部センサーポートの[有効]をクリックし、各センサーポートのドロップダウンメニューからセンサーとユニットを選択します。最後に、[OK]をクリックして設定を保存します。
月に一度データセットをダウンロードし、成長期をカバーする数か月の完全な記録を取得します。気温記録のデータを分析するには、すべての観測値を平均して生育期の平均時間気温を取得します。毎日毎時の平均気温を取得するには、成長期のすべての日で同じ時間の気温を平均します。
洗練されたチャンバーで、ソフトウェアを起動し、メインメニュー画面の[プロファイル]ボタンをクリックして、新しいファイルを作成します。[ファイル名入力] 行に、SW Low と入力します。[インスタント変更]オプションをクリックして、初期温度として摂氏15.9度を入力します。
[分]行に2と入力して温度を2分間維持し、[完了]ボタンをクリックします。次に、[ランプ時間]オプションで、目標設定値として摂氏15.9度を入力し、[時間]行に温度を維持するために850時間を入力し、[完了]ボタンをクリックします。2番目のチャンバーで、各温度ノードに摂氏5度を追加します。
新しいファイル名SW Highを作成し、前に示した手順を繰り返します。3番目のチャンバーで、観測された23時間ごとの土壌温度に対応する23の追加ステップを追加し、ジャンプと呼ばれる最後のステップで、42の繰り返しループを設定します。これは、段階的な温暖化またはGW低のシナリオにつながります。
4番目のチャンバーで、各温度ノードに摂氏5度を追加し、前に示した手順を繰り返します。これにより、より高い温度レベルで42日間変化する温度のシミュレーションが可能になります。24時間の予備運転を行い、4つのチャンバーによって記録された温度を出力します。
チャンバーによって記録された温度を、プログラムされた温度に対してプロットします。チャンバー内で達成された温度が、24時間の間に摂氏0.1度未満の温度差によってプログラムされた温度と一致する場合、チャンバーは土壌インキュベーション実験に適しています。基準が満たされなかった場合は、さらに24時間のテストを繰り返すか、新しいチャンバーを探します。
温度プローブエリアの近くで、深さ0〜20センチメートルの土壌サンプルを5つ収集し、表面のゴミ層を取り除いた後、ビニール袋に入れます。個々の土壌サンプルが見えなくなるまで、バッグ内の材料をねじったり、押したり、混ぜたりして、サンプルを完全に混合します。サンプルを保冷剤で満たされたクーラーに保管し、サンプルをすぐにラボに輸送します。
各コアの根を取り除きます。2ミリメートルの土壌ふるいを通してそれをふるいにかけ、サンプルを完全に混合して均質化します。新鮮な土10グラムの重さを量る。
オーブンで摂氏105度で24時間乾燥させ、乾いた土の重さを量ります。新鮮な土壌サンプルと乾燥した土壌サンプルの差を導き出し、乾燥土壌重量に対する差の比率を計算して、スプレッドシートで土壌水分含有量を決定します。圃場湿潤土壌サブサンプル10グラムを秤量し、クロロホルム燻蒸、硫酸カリウム抽出、硫酸カリウムあたり硫酸塩消化法により土壌微生物バイオマス炭素を定量します。
次に、圃場湿潤土壌サブサンプル1グラムを秤量し、土壌加水分解および酸化的細胞外酵素活性を測定する。次に、底部にガラス繊維紙で密封された16個のPVCコアで16個のフィールド湿った土壌サブサンプルを計量します。コアが湿気を吸収しないように、ガラスビーズのベッドで裏打ちされた1リットルのメイソンジャーにコアを置きます。
4つのチャンバーのそれぞれに4つの瓶を置きます。チャンバーの電源を入れ、4つのチャンバーで同時にプログラムを起動します。インキュベーション中に、4つのチャンバーのそれぞれにすべてのジャーを取り、各ジャーの上にポータブル炭酸ガス分析装置の色を置き、土壌呼吸数を測定します。
インキュベーションの終わり、つまり42日目にすべてのジャーを破壊して収集し、土壌微生物バイオマス炭素と土壌酵素活性を定量化します。2つの連続する収集間で呼吸数が一定であると仮定して、呼吸数に持続時間を掛けたものを使用して累積呼吸を導き出します。3元配置反復測定分散分析またはANOVAを実行して、呼吸数と累積呼吸に対する時間、温度、および温度モードの主な相互作用効果をテストします。
さらに、二元配置分散分析を実施して、微生物バイオマスの炭素および細胞外酵素活性に対する温暖化および温暖化シナリオの影響をテストします。ここでは、土壌温暖化実験における温度変化モードの図を示します。ほとんどの研究で採用されている一定温度、大きさが変化する一定温度、正と負の速度を伴う線形変化、および不規則で日周パターンを伴う非線形変化がここに示されています。
この図は、42日間の土壌インキュベーション実験における段階的温暖化および段階的温暖化における制御および温暖化処理の平均累積土壌呼吸数を示しています。挿入図は、推定に適用された土壌呼吸数と、一定の呼吸数を想定した累積呼吸を示しています。結果は、温暖化が両方の温暖化シナリオで有意に大きな呼吸損失をもたらし、段階的な温暖化が段階的な温暖化と比較して温暖化誘発呼吸損失を2倍にしたことを示しています、81%対40%制御下の平均微生物バイオマス炭素と42日間の土壌インキュベーション実験における段階的および段階的な温暖化における温暖化処理がこの図に示されています。
ここで、SはANOVAの三元繰り返し測定に基づく温暖化シナリオの有意な効果を示す。この図は、42日間の実験における段階的および段階的な加温における制御下および加温処理における平均加水分解酵素およびオキシダーゼ活性を表しています。開発後、この技術は、土壌生物地球化学者がチャンバー内の高度なプログラミングによって、土壌呼吸と微生物に対するさまざまな温暖化シナリオの影響を調べる道を開きました。
