著者はバリー G. Dorman、ロバート ・ a. Icenogle、フアン ロドリゲス、モリス g. ウェルチ、マーリン Siegford の実験的測定におけるテクニカル サポートとジム ・ クラークとデクスター LaGrand シミュレーションについてお世話になっています。私たちはこのプロジェクトで彼らの電子および検出器の使用を許可するため夏 LLC を感謝します。この作業によって NIFA ALA 研究契約 No ALA061-4-15014 を支えられた「農業の生産性とライフ サイクル管理のための土壌炭素含有量の精密空間マッピング」。

1 ですアドイン システムの構築 <ol><li> 図 1 に示すように一般的なアドイン システム ジオメトリを使用します。</li></ol>。
 <img alt="Figure 1"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56270/56270fig1.jpg"/> 図 1。INS システム ジオメトリ。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig1large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<ol start="2"> <li>を使用して、 図 2 に示す INS システム デザインします 。10</li></ol> <img alt="Figure 2"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56270/56270fig2.jpg"/> 図 2。INS システムの概要 。
A) 最初のブロックは、中性子発生装置、中性子検出器と電源システムB) 2 番目のブロックを含む 3 NaI (Tl) 検出器;C) 第 3 ブロックを含むシステム操作のための機器D) 個々 のコンポーネントを示す最初のブロックの一般的なビューE) ガンマ検出器のビューを閉じる。 10 <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig2large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<ol start="3"> <li>プラグイン システムの 3 つのブロックを使用して (付録を参照してください)。
	<ol><li>最初のブロック (A)、中性子発生装置 (NG) と電源システム ( 図 2 a および 2 D) を使用します。このジェネレーターの出力をパルス中性子になります 10 7 10 - 14 MeV の中性子エネルギー 8 n/s。電源システムから成っている 4 つの電池 (12 V、105 Ah)、DC-AC インバーターと充電器。このブロックは鉄も含まれます (10 cm × 20 cm × 30 cm)、ホウ酸 (5 cm × 20 cm × 30 cm) 中性子照射からガンマ線検出器を保護するシールドします 。
		注: 中性子検出器も NG が正しく機能していることをチェックするためこのブロックに含まれます</li>。
		<li>2 番目のブロック (B)、ガンマ線測定装置 ( 図 2 b と 2 e) を使用します。このブロック 3 12.7 cm x 12.7 cm x 15.2 cm NaI(Tl) シンチレーション検出器対応する電子が含まれます。電子機器と検出器の外装サイズは 15.2 x 15.2 cm 46 を測定する cm</li>。
		<li>、(C) の第 3 ブロック (DNC ソフトウェア) と中性子発生装置、探知器、およびデータ集録システム ( 図 2) を制御するラップトップ コンピューターを使用します</li>。
	</ol></li></ol> 2。注意と個人の要件 <ol><li>放射線研修 INS システム パスの各ユーザーがある</li>。
	<li>NG を操作一人一人が放射能のバッジを運ぶことを確認してください。測定では、制限された領域の境界 (&#62; 20 μ sv/h) NG の周りが言葉で放射の記号 &#34; 注意、放射線領域 &#34; 制限区域のすべてのエッジが NG から 4 m 以上になります。</li>。
	<li>緊急時に、すぐにプッシュ、&#34; 緊急割り込み &#34; NG のボタンで、NG からキーを削除、電源から NG を抜きます</li>。
</ol> 3。測定のためのプラグイン システムの作製 <ol><li>チェック電源システム。充電器の電源レベル インジケーターは緑、でしょうか以上 3 の赤いランプが点灯する必要があります。充電器を電源コンセントに接続されていない場合、バッテリは完全に充電になるまで待つ (緑色のランプが点灯) に適切な電力レベルに到達するまで、または (&#8805; 3 の赤いランプが点灯します).</li>
	<li>インバーター (緑ランプ点灯) とラップトップを有効にします</li>。
	<li>は、ガンマ検出器を動作し、各検出器に必要なパラメーターを確認するノート パソコンのデータ収集プログラムを実行します。これらのパラメーターの値を定義し、INS システム テストで以前に記録されます。
	<ol><li>検出器から 5-15 cm 以内の Cs 137 コントロール ソース (任意の型) を配置します</li>。
		<li>1-3 分のためのスペクトルの集録を開始;、662 の重心をチェック keV すべての探知機の Cs-137 のピーク。彼らは、同じチャネルである必要があります。そうでない場合は 662 keV のピークの重心を調整する値を変更してデータ取得プログラムのエネルギー係数スケールを使用します</li>。
	</ol></li> <li>特別なキーを使用して、NG をオンします。緑と黄色、NG の上にインジケーター ランプが点灯します</li>。
</ol> 4。プラグイン システムのキャリブレーション <ol><li>準備 4 ピット サイズ 1.5 m × 1.5 m × 0.6 m 均質な砂カーボン混合物 ( 図 3)。炭素含有量は 0、2.5、5、10 w % 。
	注: コンクリート ミキサー建設砂およびヤシ殻から成る合成土壌にするため (100% 炭素含有量が平均粒径 &#60; 0.5 mm)。これらの混合物の均一性を視覚的に決定されます</li>。
</ol> <img alt="Figure 3"class="xfigimg"src="/files/ftp_upload/56270/56270fig3.jpg"/> 図 3。砂 10 Cw % 砂カーボン混合物が付いているピットとピットのビュー。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig3large.jpg"target="_blank"> この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<ol start="2"> <li>以上のピットは、次の手順を使用して計測します。
	<ol><li>ピットに INS システムの位置を手動または適切な車両をけん引しています。中性子源の投影のピットを中心とするようプラグイン システムを配置します</li>。
		<li>は、NG の発電機を動作するノート パソコンの DNC ソフトウェアを実行します。DNC プログラム画面の右側にある [エラー] 列ですべてのランプが緑に点灯します。ない場合は、「解除」ボタンをクリックして。次のパラメーターを挿入します: パルス パラメーター - 周波数 5 kHz、デューティ サイクル 25% 遅延 0 μ 秒、延長 2 μ s;ビーム - 高電圧 50 kV、ビーム電流 50 μ A (これらのパラメーターの特定のアドイン システム設定やタスクによって異なることに注意してください)。
		<ol><li>DNC プログラム画面上のスイッチをアクティブにし、NG の高電圧と電流が入力した値に対応する値を安定に来て、作業体制を入力するを待つ貯水池は現在も安定した値に来る</li>。
		</ol></li> <li>ガンマ検出器を動作するノート パソコンのデータ集録ソフトウェアを実行します。1 h のデータ集録プログラムを実行することによりスペクトルの取得を開始します。2 つのスペクトルの取得プロセス (INS &#38; TNC と TNC) 画面に表示されます</li>。
		<li>後 1 h スペクトル取得を停止し、ハード ドライブにスペクトルを保存 (ファイル |MCA のセーブデータ |フォルダーを選択し、ファイル名を入力します 。
		注: がある 2 つの保存したスペクトル (TNC と INS) ファイル名拡張子 .mca と _gated.mca、それぞれ) です</li>。
		<li>は、2 番目の検出器 (左上隅にある矢印をクリックします) を選択し、この検出器のスペクトルを保存します。3 番目の検出器で同じ操作を行います</li>。
		<li>ファイルをクリックして |終了ソフトウェアを閉じます</li>。
		<li>DNC プログラム画面上のスイッチをオフにする DNC ソフトウェアを無効にします</li>。
		<li>4.2.1 - 4.2.7 他のピットのための手順を繰り返します</li>。
		<li>NG の特別なキーを使用して、オフにします。NG の上にインジケーター ランプが薄暗い...</li>
	</ol></li> <li>任意のラージ オブジェクトから地表上 4 m を超える距離に INS システム全体を昇降、INS システム バック グラウンド スペクトルを調べ、データ取得手順 4.2.2 - 4.2.9 を繰り返します</li>。
	<li>データ処理 <ol><li>では、スプレッドシート プログラムを使用して、4.2.4 の手順で保存したデータ ファイルを開きます。出力の値を検索し、カウント料金 (OCR と ICR) と行 28、27、30、リアルタイム (RT) をそれぞれ入力します</li>。
		<li>計算寿命時間 (LT) を INS &#38; TNCTNC スペクトルとして測定はすべて LT は 私 私 OCR =/ICR 私 ·RT 私 (1) 、OCR は 私 と ICR は 私 の i 番目の測定出力と入力カウント レート、RT は 私 は本物i 番目の測定の時間</li>。
		<li>対応する中尉でスペクトル (33-2080 スプレッドシート内の行) を割ることによって 1 秒 (cps) あたりのカウントでガンマ スペクトルを計算</li>
		<li>計算として個々 の pit コピーに対応する測定からネットをスペクトル 
		INS スペクトルを net = (INS &#38; TNC - TNC) ピット - (INS &#38; TNC - TNC) Bkg (2)</li> <li>検索ガンマ ピーク 1.78 MeV (28 Si) と 4.44 MeV (12 C) ごとにネットをスペクトルでピットしピーク面積 (4.44 MeV C ピークを計算エリア、1.78 MeV Si ピーク面積) イゴール ・ ソフトウェアを使用しています。
		<ol><li>開くアイコンをダブルクリックしてソフトウェア。初めてネットをスペクトルをテーブルに挿入します</li>。
			<li>は、ウィンドウをクリックして |新しいグラフ |ターゲットから |&#34; ファイル名 &#34; |そうしてください。スペクトルは、グラフ ウィンドウが表示されます。グラフをクリックして |情報を表示します。Windows と、グラフ ウィンドウの下 B のマーカーが表示されます</li>。
			<li>記号 A にマウス ポインターを置く、マウスの左ボタンを押して、スペクトルに 1.78 MeV ピークの左側にカーソルをドラッグします。標識 B にマウス ポインターを置き、マウスの左ボタンを押して、スペクトルに 1.78 MeV ピークの右側にカーソルをドラッグします</li>。
			<li>クリックして分析 |多峰フィット |新しい多峰フィットを開始 |ターゲットから |続行します。ポップアップ ウィンドウの使用グラフ カーソルをマーク |線形基準 |自動検出ピーク今 |それを行う |ピークの結果。ピークの領域はポップアップ ウィンドウで表示されます</li>。
			<li>4.44 MeV ピークに同じ操作を繰り返します</li>。
			<li>残りの純をスペクトルで以前の操作すべてを繰り返します</li>。
		</ol></li> <li>方程式による各ピットの純炭素ピーク面積を見つける 純 C ピーク領域 私 4.44 MeV C ピーク領域 私 を = - 0.058 · 1.78 MeV Si ピーク領域 私 (3)</li> <li>直接支柱として INS システムの検量線を作成重量パーセントで表される炭素濃度対純炭素ピーク面積の ortional 依存性。
		<ol><li>イゴール ソフトウェアで新しいテーブルを開く: [ウィンドウ] |新しいテーブル。最初の列と 2 番目の列に対応する純 C ピーク面積にピット炭素濃度値を入力します</li>。
			<li>プロット純 C ピーク領域対ピット炭素濃度: Windows をクリックして |新しいグラフ。YWave、として純 C ピーク面積と XWave として炭素濃度を選択します。これを行うをクリックします。ポイントは、グラフに表示します</li>。
			<li>検量線を作成する: をクリックして解析 |カーブ フィット |機能 - ライン |ターゲットから |そうしてください。検量線と校正係数 (k) はウィンドウに表示されます</li>。
		</ol></li></ol></li></ol> 5。静的モードでフィールド土壌の測定を行って <ol><li>ステップ 3 に従って測定用プラグイン システムを準備します</li>。
	<li>は、手動でまたは適切な車両を使用して曳航による土壌炭素の内容分析を必要とするサイトにシステムを配置します。中性子源の投影は測定対象サイトの中央にそのプラグイン システムの位置します</li>。
	<li>手順 4.2.2 - 4.2.9 と 4.4.1 - アクションを実装研究サイトの純 C ピーク面積を求める 4.4.6</li>。
	<li>計算重量 % として校正係数を用いて炭素濃度 
	<img alt="Equation 1"src="/files/ftp_upload/56270/56270eq1.jpg"/></li></ol> 6 スキャン モードでフィールド土壌の測定を行って <ol><li>INS システムが移動しながらフィールドにパスを推定。旅行速度の会計処理 (&#8804; 5 km/h)、フィールド サイズ、INS システム フット プリント (~ 1 の m の半径) と測定時間 (1 h) 移動の軌道は最終的にフィールド全体の領域をカバーするようです。場所フラグで便宜上、フィールド境界に沿ってポイントを有効にします</li>。
	<li>ステップ 3 に従って測定用プラグイン システムを準備します</li>。
	<li>手順 4.2.2 - 4.2.3 アクションを実装します</li>。
	<li>1 における所定の旅行を辿る</li>
	<li>手順 4.2.4 - 4.2.9 と 4.4.1 - アクションを実装研究フィールドの純 C ピーク面積を求める 4.4.6</li>。
	<li>校正係数を用いた方程式 4 重量 % の炭素濃度を計算します</li>。
</ol>

<ol>
	<li>Potter, K. N., Daniel, J. A., Altom, W., Torbert, H. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stocking+rate+effect+on+soil+carbon+and+nitrogen+in+degraded+soils.">Stocking rate effect on soil carbon and nitrogen in degraded soils.</a> J. Soil Water Conserv. 56, 233-236 (2001).</li><li>Torbert, H. A., Prior, S. A., Runion, G. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+the+return+to+cultivation+on+carbon+(C)+sequestration.">Impact of the return to cultivation on carbon (C) sequestration.</a> J. Soil Water Conserv. 59 (1), 1-8 (2004).</li><li>Stolbovoy, V., Montanarella, L., Filippi, N., Jones, A., Gallego, J., Grassi, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Soil sampling protocol to certify the changes of organic carbon stock in mineral soil of the European Union. Version 2. , (2007).</li><li>Smith, K. E., Watts, D. B., Way, T. R., Torbert, H. A., Prior, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impact+of+tillage+and+fertilizer+application+method+on+gas+emissions+(CO2,+CH4,+N2O)+in+a+corn+cropping+system.">Impact of tillage and fertilizer application method on gas emissions (CO2, CH4, N2O) in a corn cropping system.</a> Pedosphere. 22 (5), 604-615 (2012).</li><li>Seybold, C. A., Mausbach, M. J., Karlen, D. L., Rogers, H. H., Lal, R., Kimble, J., Stewart, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantification+of+soil+quality.">Quantification of soil quality.</a> Soil processes and the carbon cycle. , 387-404 (1997).</li><li>Nelson, D. W., Sommers, L. E., Sparks, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Total+carbon,+organic+carbon,+and+organic+matter.">Total carbon, organic carbon, and organic matter.</a> Methods of Soil Analysis., Part 3, Chemical Methods. , 961-1010 (1996).</li><li>Wielopolski, L., Carayannis, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nuclear+methodology+for+non-destructive+multi-elemental+analysis+of+large+volumes+of+soil.">Nuclear methodology for non-destructive multi-elemental analysis of large volumes of soil.</a> Planet Earth: Global Warming Challenges and Opportunities for Policy and Practice. , (2011).</li><li>Wielopolski, L., Yanai, R. D., Levine , C. R., Mitra, S., Vadeboncoeur, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid,+non-destructive+carbon+analysis+of+forest+soils+using+neutron-induced+gamma-ray+spectroscopy.">Rapid, non-destructive carbon analysis of forest soils using neutron-induced gamma-ray spectroscopy.</a> Forest Ecol. Manag. 260, 1132-1137 (2010).</li><li>Mitra, S., Wielopolski, L., Tan, H., Fallu-Labruyere, A., Hennig, W., Warburton, W. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Concurrent+measurement+of+individual+gamma-ray+spectra+during+and+between+fast+neutron+pulses.">Concurrent measurement of individual gamma-ray spectra during and between fast neutron pulses.</a> Nucl. Sci. 54 (1), 192-196 (2007).</li><li>Yakubova, G., Wielopolski, L., Kavetskiy, A., Torbert, H. A., Prior, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Field+testing+a+mobile+inelastic+neutron+scattering+system+to+measure+soil+carbon.">Field testing a mobile inelastic neutron scattering system to measure soil carbon.</a> Soil Sci. 179, 529-535 (2014).</li><li>Yakubova, G., Kavetskiy, A., Prior, S. A., Torbert, H. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Benchmarking+the+inelastic+neutron+scattering+soil+carbon+method.">Benchmarking the inelastic neutron scattering soil carbon method.</a> Vadose Zone J. 15 (2), (2016).</li><li>Knoll, G. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Radiation Detection and Measurement. , (2000).</li><li>Mitra, S., Dioszegi, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unexploded+Ordnance+identification+-+A+gamma-ray+spectral+analysis+method+for+Carbon,+Nitrogen+and+Oxygen+signals+following+tagged+neutron+interrogation.">Unexploded Ordnance identification - A gamma-ray spectral analysis method for Carbon, Nitrogen and Oxygen signals following tagged neutron interrogation.</a> Nucl. Instrum. Meth. A. 693, 16-22 (2012).</li></ol>

著者が明らかに何もありません。

建物前の研究者が設立した財団は、NSDL スタッフ対応、現実世界のフィールドの設定でこの技術の実用的な使用に重要な質問です。当初、NSDL 研究者は、純炭素ピーク面積を決定するとき INS システム バック グラウンド信号を考慮する必要性を示した。11別の努力は、直接比例依存関係によって (炭素深さ分布形状) に関係なく上部 10 cm 土壌層の平均炭素重量 %、純炭素ピーク面積の特徴を示したに。また、INS システム校正 (すなわち、1.5 m × 1.5 m × 0.6 m ピット砂炭素混合) に必要な機器を構築した、実世界のアプリケーションに必要なキャリブレーション手順を開発し、実行します。得られた検量線表示、測定の純炭素ピーク面積から土壌の炭素含有量を決定することが可能。NSDL 研究者は、多くをシステム設計の改善を取り入れている、ガンマ検出器の磁場シールドの最近の追加の土壌炭素の大規模な調査のためのモードをスキャンをシステムの実用可能になります。
土壌炭素分析を明らかにしたいくつかの重要なプロトコル手順アドイン メソッドを適用することで発生します。正しい測定結果を得るには、慎重に確認し、検出器を用いて参照ソースを調整する重要ですこれはシステムの安定性と測定結果の再現のため非常に重要です。システムの背景とキャリブレーション測定土壌炭素含有量の測定の重要なステップがあります。検出器のパラメーターが両方のシステムの背景とキャリブレーションの測定のための同じをする必要がありますに注意してください。校正係数の精度を高めるためのいくつかの時間のキャリブレーション測定 (ピットとシステム バック グラウンド) を行うことが便利です。検出器に磁気の画面をインストールするは、未公開探知機地球の磁場の影響のための非常に大きなエラーを生成するのでスキャン モードの正確な測定に不可欠です。さらに、磁気スクリーニングは静的モードでの結果を向上させます。
フィールド マッピング中に「ゴールド スタンダード」直流法対アドイン メソッドを使用しての重要性を示した。INS による炭素含有量の定義の速度は ~ 30 倍以上の直流法だった。アドインのメソッドの他の利点は、概要のセクションで議論されました。
(「ゴールド スタンダード」) メソッドのアドインと DC の実証の合意にもかかわらずは、プラグイン技術の現在の変更は、最小検出可能レベル (1.5 w %) である 1 つの主要な制限を持っています。土壌炭素含有量は、これよりも少なくすることができます、ので、今後の取り組みはガンマ検出器の数を増やすと、システム全体のデザインを最適化またはターゲット中性子メソッドを適用することによって、INS システムの感度を向上に集中します。13
この制限にもかかわらず個々 の場所の土壌炭素の定量とフィールドの地形の炭素分布マッピングをシステムの現在の変更おすすめです。アドイン メソッドを使用して可能な限り今後の作業は、窒素、鉄、水素など他の土壌成分の測定を楽しむこともできます。

土壌炭素含有量の知識が必要土壌生産性と収益性、土壌資源の農業土地利用慣行の影響を理解し、炭素隔離1,のための戦略を評価の最適化2,3,4。土壌炭素は、土壌品質5の普遍的な指標です。いくつかの方法は、土壌炭素の測定のために開発されています。乾燥燃焼 (DC) は、年6の最も広く使用されている方法をされています。このメソッドは、フィールドのサンプル コレクションと研究所処理と、集中的な時間のかかる労働、破壊的測定に基づきます。2 つの新しいメソッドは、レーザー誘起ブレイク ダウン分光付近と赤外分光法7中旬。これらのメソッドは、破壊も、のみ非常に表層土層 (0.1 - 1 cm の土の深さ) を分析します。さらに、これらのメソッドだけ降伏点 (~ 60 cm3 DC 法と赤外分光法の 0.01 10 cm3 ) の小さなサンプル ボリュームの炭素含有量の測定。そのようなポイントの測定で、フィールドまたは風景のスケールの結果を外挿法で推定することが難しくなっています。これらのメソッドは破壊的なので、定期的な計測も不可能です。
ブルックヘブン国立研究所の前の研究者は、土壌炭素分析 (INS 法)7,8,9中性子技術を適用することを提案しました。この最初の取り組みは、理論と土壌炭素測定中性子ガンマ分析を使用しての練習を開発しました。この努力は、2013 年以降で、農務省国立土動力学研究室 (NSDL) を続けた。2 つの主な要因は、最後の 10 年にわたってこの技術アプリケーションの拡張: 比較的安価な商業中性子発電機、ガンマ検出器およびソフトウェアに対応するエレクトロニクスの可用性最先端の中性子核相互作用データベースを参照します。このメソッドは、他のものよりいくつかの利点です。フィールド測定が必要なあらゆる種類の INS システム、プラットフォーム上に配置を操縦することができます。この非破壊原メソッドは、いくつかの測定を使用して全体の農業分野に補間することができます大規模な土壌ボリューム (~ 300 kg) を分析できます。この INS システムもフィールドまたは風景の predetermine グリッド経由でのスキャンに基づく地域の平均炭素含有量を決定するスキャン モードで動作可能です。

<table><tbody><tr><td>Neutron Generator</td><td>Thermo Fisher Scientific, Colorado Springs, CO&lt;br/&gt; DNC software</td><td>MP320</td><td></td></tr><tr><td>Gamma-detector:</td><td></td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>- NaI(Tl) crystal</td><td>Scionix USA, Orlando, FL</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Electronics</td><td>XIA LLC, Hayward, CA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Software</td><td>ProSpect</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Battery</td><td>Fullriver Battery USA, Camarillo, CA</td><td>DC105-12</td><td></td></tr><tr><td>Invertor</td><td>Nova Electric, Bergenfield, NJ</td><td>CGL 600W-series</td><td></td></tr><tr><td>Charger</td><td>PRO Charging Systems, LLC, LaVergne, TN</td><td>PS4</td><td></td></tr><tr><td>Block of Iron</td><td>Any</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Boric Acid</td><td>Any</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Laptop</td><td>Any</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>mu-metal</td><td>Magnetic Shield Corp., Bensenville, IL</td><td>&amp;nbsp;MU010-12</td><td></td></tr><tr><td>Construction sand</td><td>Any</td><td>na</td><td></td></tr><tr><td>Coconut shell</td><td>General Carbon Corp., Patterson, NJ</td><td>GC 8 X 30S</td><td></td></tr><tr><td>Reference Cs-137 source</td><td>Any</td><td>na</td><td></td></tr></tbody></table>

measurements of soil carbon by neutron-gamma analysis in static and scanning modes

非弾性中性子散乱 (INS) 土壌炭素分析法のここに記述されたアプリケーションは、登録と中性子が土壌要素と対話するときに作成されたガンマ線の分析に基づいています。INS システムのメイン部分は、パルス中性子ジェネレーター、NaI(Tl) ガンマ検出器、INS と熱中性子捕獲 (TNC) 過程とガンマ スペクトル取得とデータ処理のためのソフトウェアのためのガンマ スペクトルを分離するエレクトロニクスを分割します。このメソッドは、他の方法に比べていくつかの利点が僅か土壌炭素にローカルの急激な変化によって影響を受ける平均炭素を測定する非破壊の in situ手法を大規模な土壌の容積のコンテンツは、固定で使用することができますかスキャン モード。アドイン メソッドの結果は、~2.5 - 静止政権で 3 m2の面積を持つサイトから炭素含有量またはスキャンの体制で通過した領域の平均炭素含有量です。現在のプラグイン システムの測定範囲は、&#62; 炭素重量の 1.5% (標準偏差 ± 0.3 w %) 1 hmeasurement の上部 10 cm 土壌層で。

土壌の INS &#38; TNC と TNC ガンマ スペクトル
図 4に測定土壌ガンマ スペクトルの一般的なビューが表示されます。スペクトルは連続したバック グラウンド上のピークのセットから成っています。興味の主なピークはある INS 4.44 MeV と 1.78 MeV で重心 &#38; TNC スペクトル。2 番目のピークは、土に含まれているシリコンの核に帰することができる、最初のピークは炭素とケイ素の核から重複ピーク。これらのスペクトルからの純炭素ピーク領域抽出の手順は上記の通り。純炭素ピーク面積を決定するすべてのケースでこの手順を使用する必要があります炭素原子核にのみ予定。11
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig4.jpg">
図 4。INS システムによって土の典型的なガンマ スペクトルを測定した。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
INS システム バック グラウンド測定
様々 なシステム標高高さ地表面で測定した純の INS スペクトルは図 5のとおりです。11高さ 1.78 MeV、4.44 MeV 6.13 MeV (酸素ピーク) で重心とピーク面積の依存関係は、図 6に示します。この図のように、スペクトルは、地上 4 m 以上の高さの変更はできなくなります。したがって、4 m 以上の高さでスペクトルは、中性子システム建築材料との相互作用により表示されているガンマ スペクトルに帰することができます。我々 は、私たちのデータ処理のシステム バック グラウンド スペクトルとして (H = 6 m) でこれらのスペクトルの 1 つを使用しました。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig5.jpg">
図 5。、)地上; さまざまなプラグイン システム高さで Net アドイン スペクトルb) net アドイン スペクトル; 約 1.78 MeV のフラグメントc) net アドイン スペクトル 4.44 MeV 程度の断片。矢印は、増加の高さを指定します。11 <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig5large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig6.jpg">
図 6。1.78 と雪質の上の高さの変更をシステムの Net アドイン スペクトル 4.44 MeV で重心とピーク部分の依存関係d.<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
校正
INS システム校正中に生成された純 INS スペクトルは図 7 aに表示されます。Net のアドイン スペクトルの11断片 1.78 MeV の近く、4.44 MeV のピークはそれぞれ図 7 b 7 c大規模に表示されます。見られる、4.44 MeV の重心を持つピーク ピットで増加炭素含有量とともに増加します。同時に 1.78 MeV で重心を持つピークはピットが増加中の炭素としてやや減少します。(これらのスペクトルから計算) 純炭素ピーク面積 (重量 % で表される) のピットでの炭素含有量との依存関係は、図 8に示すです。11実験誤差範囲内で直接比例の依存関係を原点 (0, 0 のポイント) を通過して表現できる見ることができます。この依存関係は、さらに測定を調整する使用されました。
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig7.jpg">
図 7。、) 0、2.5、5、砂炭素混合ピットのためネットをスペクトルと 10 炭素 w % (均一混合物);b) net アドイン スペクトル; 約 1.78 MeV のフラグメントc) net アドイン 4.44 MeV 程度の断片。11 <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig7large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig8.jpg">
図 8。ピット (誤差範囲のポイント)、および INS システム検量線 (実線) における炭素濃度と Net カーボン ピーク面積の依存します。11 <a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig8large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
静的モードでの炭素含有量の測定
いくつかの現場で静的モードで炭素含量の測定を行った。アラバマ農業試験場ピエモンテ研究ユニット、キャンプヒル、アル (110 m × 30 m) からの結果は、表 1に掲載されています。(合計 15 サイト)、グリッド線間の距離が等しい 3 で 5 グリッドの交差点の実測を行った。個別の交差ポイントの炭素含有量 ~0.3 をされているすべての測定値の標準偏差との 1.4 に 3.1 w % の間で変化の表からわかるように、w %。比較のため破壊土壌試料も標準直流法による土壌炭素含有量を決定するためのそれぞれの場所で撮影されました。これらのデータは、表 1にも掲載されています。2 つのデータ セットの比較は、両方の方法は、それぞれの場所、フィールド全体における平均値の良い一致を示した。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td rowspan="4">場所</td>
			<td></td>
			<td colspan="3" rowspan="2">測定</td>
			<td colspan="3" rowspan="2">乾燥燃焼計測</td>
		</tr>
		<tr>
			<td># をサイトします。</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td rowspan="2">C</td></tr></tbody></table>アルボン w %
			<td>STD、</td>
			<td>平均値をプロットします。</td>
			<td rowspan="2">W % カーボン</td>
			<td>STD、</td>
			<td>平均値をプロットします。</td>
		
		<tr>
			<td></td>
			<td>w %</td>
			<td>W % ±STD</td>
			<td>w %</td>
			<td>W % ±STD</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="15">キャンプヒル</td>
			<td>OF1</td>
			<td>2.2</td>
			<td>0.29</td>
			<td rowspan="15">2.23±0.45</td>
			<td>2.85</td>
			<td>0.25</td>
			<td rowspan="15">2.25±0.51</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF2</td>
			<td>2.51</td>
			<td>0.29</td>
			<td>2.54</td>
			<td>0.31</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF3</td>
			<td>1.76</td>
			<td>0.22</td>
			<td>1.91</td>
			<td>0.13</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF4</td>
			<td>1.88</td>
			<td>0.23</td>
			<td>2.99</td>
			<td>0.94</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF5</td>
			<td>2.82</td>
			<td>0.25</td>
			<td>3.03</td>
			<td>0.37</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF6</td>
			<td>2.15</td>
			<td>0.21</td>
			<td>1.99</td>
			<td>0.26</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF7</td>
			<td>2.77</td>
			<td>0.32</td>
			<td>1.92</td>
			<td>0.41</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>~ 8</td>
			<td>2.52</td>
			<td>0.25</td>
			<td>2.44</td>
			<td>0.15</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF9</td>
			<td>2.06</td>
			<td>0.26</td>
			<td>1.79</td>
			<td>0.27</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF10</td>
			<td>2.17</td>
			<td>0.27</td>
			<td>2.25</td>
			<td>0.45</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF11</td>
			<td>2.39</td>
			<td>0.22</td>
			<td>2.23</td>
			<td>0.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF 12</td>
			<td>3.11</td>
			<td>0.31</td>
			<td>2.91</td>
			<td>0.47</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF13</td>
			<td>1.44</td>
			<td>0.25</td>
			<td>1.49</td>
			<td>0.42</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF14</td>
			<td>1.93</td>
			<td>0.29</td>
			<td>1.8</td>
			<td>0.19</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OF15</td>
			<td>1.86</td>
			<td>0.27</td>
			<td>1.67</td>
			<td>0.25</td>
		</tr>
	

表 1.乾燥燃焼およびアドイン メソッドによる浅層の重量 % を平均します。
INS および DC メソッド (図 9および10) に基づいてフィールドの炭素の分布を比較する興味深いものです。両方のマップは非常に似ていますが DC マップを作成するプロセスのサンプルする必要がある 〜 2 ヶ月間、2 日間はアドイン マッピングに費やされたことに注意してください。
<img alt="Figure 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig9.jpg">
図 9。キャンプ ヒル フィールドの炭素分布図アドイン メソッドに基づいています。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig9large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig10.jpg">
図 10。直流法に基づいてキャンプ ヒル フィールドの炭素分布マップします。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig10large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
スキャン モードでは炭素含有量の測定
土壌の科学者は大きい区域のための炭素含有量を決定する際に興味がある、 (例えば、100 m × 100 m)。場所 10 m 離れて (を使用して測定あたり必要な 1 h) で炭素を判断するには、代わりにプラグインのスキャン モードを使用して 100 m × 100 m フィールドの平均炭素含有量を決定することが可能です。スキャン モード、全体のフィールド上を通過しながら INS の測定を取ることが可能です。このスキャン測定は静的モード (1 h) で 1 つの場所の測定に必要な同じ時間で実施できます。証拠と INS のスキャン モードの原理は、この記事で説明されています。
スキャン モード中の炭素を測定するための最初の試みだったよりも満足するに注意してください。取得したスキャン スペクトルが INS から目に見えて異なる &#38; TNC と TNC 静的モード スペクトル;関心のピーク ピーク面積の多くをされているより広範なより短い未満の静的モードで観察。調査は、この歪みがガンマ線検出器の光電子増倍管12の地球の磁場の影響が原因だったことを決定しました。この問題を解決するには、磁気画面 (mu メタル) は、ガンマ線検出器を保護する使用されました。Co 60 コントロール ソースのガンマ スペクトルが選別されたガンマ線検出器の向きに関係なくほぼ同じことを示したテスト (垂直、水平、傾斜)、しばらくピークの方向に応じて変更重心とピークの幅、未公開の器です。これらの結果は、磁気の画面を使用して、光電子増倍の地球の磁場の影響を抑制できることを示した。磁気スクリーニング ピーク拡がりを排除し、静的モードのスペクトルに非常に似たスキャン ガンマ スペクトルを生成します。
静的およびスキャン モードを比較する静的な炭素含有量の測定は (1 h) 15 m × 45 m のフィールド内で 5 のランダムな場所で、かなり均一の炭素含有量を持っていた同じフィールドのスキャン モード (1 h 合計) で測定を行った。個々 の測定の場所とスキャンのパスを表示するフィールドのマップは図 11に示します。静的モードの 5 ヶ所のネットをスペクトルとスキャン モードの図 12に示します。図 12に示すように、スキャン モード スペクトル静的モード スペクトルのようになります、すべての静的スペクトルのミッドレンジに落ちる。
<img alt="Figure 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig11.jpg">
図 11.フィールドを示す静的測定場所 (星)、走査パス (線) の地図。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig11large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
<img alt="Figure 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56270/56270fig12.jpg">
図 12.静的純 INS スペクトル スキャン モード; はめ込み純 INS スペクトル 4.44 MeV 程度の断片であると。<a href="//ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56270/56270fig12large.jpg" target="_blank">この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください</a>。
純炭素のピーク面積の計算の結果は表 2のとおりです。表示されているデータからわかるように、スキャン モードで測定した正味の炭素のピーク面積の値は実験誤差の範囲内で静的モードの平均値と一致します。これらの結果は、フィールドの平均炭素含有量を定義するプラグイン スキャン モード測定を使用ことができることを証明します。その 5 h は 1 h だけスキャン モードで必要であったに対し静的モードで平均炭素含有量を決定する費やされた注意してくださいすることが重要です。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td rowspan="2">モード</td>
			<td rowspan="2"># をサイトします。</td>
			<td>純炭素</td>
			<td>STD、</td>
			<td>フィールドの平均</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ピーク面積、cps</td>
			<td>cps</td>
			<td>±STD、cps</td>
		</tr>
		<tr>
			<td rowspan="5">静的</td>
			<td>1</td>
			<td>64.8</td>
			<td>3.9</td>
			<td rowspan="5">63.3±3.8</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>2</td>
			<td>58.1</td>
			<td>3.5</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3</td>
			<td>65.4</td>
			<td>3.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>4</td>
			<td>68.9</td>
			<td>4.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>5</td>
			<td>59.4</td>
			<td>4.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>スキャン</td>
			<td>フィールド上</td>
			<td>64.4</td>
			<t></t></tr></tbody></table>d > 3.3
			<td>64.4±3.3</td>
		
	

表 2.静的スキャン モードの純炭素ピークエリア。

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Measurements of Soil Carbon by Neutron-Gamma Analysis in Static and Scanning Modes

静的スキャン モードで中性子ガンマ解析による土壌炭素の測定

ここでは、シングル ポイント測定 (静的モード) のため中性子ガンマを用いた土壌炭素の場測定のためのプロトコルを提案するまたはフィールドの平均 (スキャン モード)。システムの構築について述べるとデータ処理手順を詳しく説明します。

The herein described application of the inelastic neutron scattering (INS) method for soil carbon analysis is based on the registration and analysis of ...

measurements-soil-carbon-neutron-gamma-analysis-static-scanning

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Engineering

7.3K ビュー.  Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture. ここでは、シングル ポイント測定 (静的モード) のため中性子ガンマを用いた土壌炭素の場測定のためのプロトコルを提案するまたはフィールドの平均 (スキャン モード)。システムの構築について述べるとデータ処理手順を詳しく説明します。

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Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

Tracing rare stable isotopes from plant material through the ecosystem provides the most sensitive information about ecosystem processes; from CO2 fluxes and soil organic matter formation to small-scale stable-isotope biomarker probing. Coupling multiple stable isotopes such as 13C with 15N, 18O or&#160;2H has the potential to reveal even more information about complex stoichiometric relationships during biogeochemical transformations. Isotope labeled plant material has been used in various studies of litter decomposition and soil organic matter formation1-4. From these and other studies, however, it has become apparent that structural components of plant material behave differently than metabolic components (i.e. leachable low molecular weight compounds) in terms of microbial utilization and long-term carbon storage5-7. The ability to study structural and metabolic components separately provides a powerful new tool for advancing the forefront of ecosystem biogeochemical studies. Here we describe a method for producing 13C and 15N labeled plant material that is either uniformly labeled throughout the plant or differentially labeled in structural and metabolic plant components.
Here, we present the construction and operation of a continuous 13C and 15N labeling chamber that can be modified to meet various research needs. Uniformly labeled plant material is produced by continuous labeling from seedling to harvest, while differential labeling is achieved by removing the growing plants from the chamber weeks prior to harvest. Representative results from growing Andropogon gerardii Kaw demonstrate the system&#39;s ability to efficiently label plant material at the targeted levels. Through this method we have produced plant material with a 4.4 atom%13C and 6.7 atom%15N uniform plant label, or material that is differentially labeled by up to 1.29 atom%13C and 0.56 atom%15N in its metabolic and structural components (hot water extractable and hot water residual components, respectively). Challenges lie in maintaining proper temperature, humidity, CO2 concentration,&#160;and light levels in an airtight 13C-CO2 atmosphere for successful plant production. This chamber description represents a useful research tool to effectively produce uniformly or differentially multi-isotope labeled plant material for use in experiments on ecosystem biogeochemical cycling.

Design and Operation of a Continuous 13C and 15N Labeling Chamber for Uniform or Differential, Metabolic and Structural, Plant Isotope Labeling

This method explains how to build and operate a continuous 13C and 15N isotope labeling chamber for uniform or differential plant tissue labeling. Representative results from metabolic and structural labeling of Andropogon gerardii are discussed.

連続の設計および動作<sup&gt; 13</sup&gt; Cと<sup&gt; 15</sup均一または差動、代謝および構造·&gt; N標識化会議所、工場同位体ラベル化

Tracing rare stable isotopes from plant material through the ecosystem provides the most sensitive information about ecosystem processes; from CO2 fluxes ...

環境学

Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

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.

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.

静的チャンバを用いて農用地の土壌からの温室効果ガスフラックスの測定

Measurement of greenhouse gas (GHG) fluxes between the soil and the atmosphere, in both managed and unmanaged ecosystems, is critical to understanding the ...

Measuring Carbon-based Contaminant Mineralization Using Combined CO2 Flux and Radiocarbon Analyses

A method is described which uses the absence of radiocarbon in industrial chemicals and fuels made from petroleum feedstocks which frequently contaminate the environment. This radiocarbon signal &#8212; or rather the absence of signal &#8212; is evenly distributed throughout a contaminant source pool (unlike an added tracer) and is not impacted by biological, chemical or physical processes (e.g., the 14C radioactive decay rate is immutable). If the fossil-derived contaminant is fully degraded to CO2, a harmless end-product, that CO2 will contain no radiocarbon. CO2 derived from natural organic matter (NOM) degradation will reflect the NOM radiocarbon content (usually &#60;30,000 years old). Given a known radiocarbon content for NOM (a site background), a two end-member mixing model can be used to determine the CO2 derived from a fossil source in a given soil gas or groundwater sample. Coupling the percent CO2 derived from the contaminant with the CO2 respiration rate provides an estimate for the total amount of contaminant degraded per unit time. Finally, determining a zone of influence (ZOI) representing the volume from which site CO2 is collected allows determining the contaminant degradation per unit time and volume. Along with estimates for total contaminant mass, this can ultimately be used to calculate time-to-remediate or otherwise used by site managers for decision-making.

Measuring Carbon-based Contaminant Mineralization Using Combined CO2 Flux and Radiocarbon Analyses

A protocol is described wherein CO2 mineralized from organic contaminant (derived from petroleum feedstocks) biodegradation is trapped, quantified, and analyzed for 14C content. A model is developed to determine CO2 capture zone's spatial extent. Spatial and temporal measurements allow integrating contaminant mineralization rates for predicting remediation extent and time.

複合COを用いたカーボンベースの汚染鉱化作用を測定します<sub&gt; 2</sub&gt;フラックスと放射性炭素分析

A method is described which uses the absence of radiocarbon in industrial chemicals and fuels made from petroleum feedstocks which frequently contaminate ...

Assessment of Labile Organic Carbon in Soil Using Sequential Fumigation Incubation Procedures

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is highly sensitive to disturbance. It is also the primary substrate for soil microorganisms, which is fundamental to nutrient cycling. Due to these attributes, labile organic carbon (LOC) has been identified as an indicator parameter for soil health. Quantifying the turnover rate of LOC also aids in understanding changes in soil nutrient cycling processes. A sequential fumigation incubation method has been developed to estimate soil LOC and potential C turnover rate. The method requires fumigating soil samples and quantifying CO2-C respired during a 10 day incubation period over a series of fumigation-incubation cycles. Labile organic C and potential C turnover rate are then extrapolated from accumulated CO2 with a negative exponential model. Procedures for conducting this method are described.

Labile organic carbon (LOC) and the potential carbon turnover rate are sensitive indicators of changes in soil nutrient cycling processes. Details are provided for a method based on fumigating and incubating soil in a series of cycles and using the CO2 accumulated during the incubation periods to estimate these parameters.

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is ...

Measuring and Mapping Patterns of Soil Erosion and Deposition Related to Soil Carbonate Concentrations Under Agricultural Management

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonate (CaCO3) profiles. The objective is to describe a simple conceptual model and detailed protocol for repeatable field and laboratory measurements of these quantities. Here, accurate elevation is measured using a ground-based differential global positioning system (GPS); other data acquisition methods could be applied to the same basic method. Soil samples are collected from prescribed depth intervals and analyzed in the lab using an efficient and precise modified pressure-calcimeter method for quantitative analysis of inorganic carbon concentration. Standard statistical methods are applied to point data, and representative results show significant correlations between changes in soil surface layer CaCO3 and changes in elevation consistent with the conceptual model; CaCO3 generally decreased in depositional areas and increased in erosional areas. Maps are derived from point measurements of elevation and soil CaCO3 to aid analyses. A map of erosional and depositional patterns at the study site, a rain-fed winter wheat field cropped in alternating wheat-fallow strips, shows the interacting effects of water and wind erosion affected by management and topography. Alternative sampling methods and depth intervals are discussed and recommended for future work relating soil erosion and deposition to soil CaCO3.

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes in elevation are related to changes in near-surface soil carbonates. Repeatable methods for field and laboratory measurements of these quantities and data analysis methods are described here.

測定と土壌侵食と堆積土炭酸濃度農業経営に関連のパターンのマッピング

Spatial patterns of soil erosion and deposition can be inferred from differences in ground elevation mapped at appropriate time increments. Such changes ...

Quantification of Hydrogen Concentrations in Surface and Interface Layers and Bulk Materials through Depth Profiling with Nuclear Reaction Analysis

Nuclear reaction analysis (NRA) via the resonant 1H(15N,&#945;&#947;)12C reaction is a highly effective method of depth profiling that quantitatively and non-destructively reveals the hydrogen density distribution at surfaces, at interfaces, and in the volume of solid materials with high depth resolution. The technique applies a 15N ion beam of 6.385 MeV provided by an electrostatic accelerator and specifically detects the 1H isotope in depths up to about 2 &#956;m from the target surface. Surface H coverages are measured with a sensitivity in the order of ~1013 cm-2 (~1% of a typical atomic monolayer density) and H volume concentrations with a detection limit of ~1018 cm-3 (~100 at. ppm). The near-surface depth resolution is 2-5 nm for surface-normal 15N ion incidence onto the target and can be enhanced to values below 1 nm for very flat targets by adopting a surface-grazing incidence geometry. The method is versatile and readily applied to any high vacuum compatible homogeneous material with a smooth surface (no pores). Electrically conductive targets usually tolerate the ion beam irradiation with negligible degradation. Hydrogen quantitation and correct depth analysis require knowledge of the elementary composition (besides hydrogen) and mass density of the target material. Especially in combination with ultra-high vacuum methods for in-situ target preparation and characterization, 1H(15N,&#945;&#947;)12C NRA is ideally suited for hydrogen analysis at atomically controlled surfaces and nanostructured interfaces. We exemplarily demonstrate here the application of 15N NRA at the MALT Tandem accelerator facility of the University of Tokyo to (1) quantitatively measure the surface coverage and the bulk concentration of hydrogen in the near-surface region of a H2 exposed Pd(110) single crystal, and (2) to determine the depth location and layer density of hydrogen near the interfaces of thin SiO2 films on Si(100).

We illustrate the application of 1H(15N,&#945;&#947;)12C resonant nuclear reaction analysis (NRA) to quantitatively evaluate the density of hydrogen atoms on the surface, in the volume, and at an interfacial layer of solid materials. The near-surface hydrogen depth profiling of a Pd(110) single crystal and of SiO2/Si(100) stacks is described.

核反応分析と深さ方向分析を通じて表面・界面層とバルク材料中の水素濃度の定量

Nuclear reaction analysis (NRA) via the resonant 1H(15N,&#945;&#947;)12C reaction is a highly effective method of depth profiling that quantitatively and ...

工学

Two-Dimensional Visualization and Quantification of Labile, Inorganic Plant Nutrients and Contaminants in Soil

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic nutrient (e.g., P, Fe, Mn) and contaminant (e.g., As, Cd, Pb) solute species in the soil adjacent to plant roots (the &#8216;rhizosphere&#8217;) at sub-millimeter (~100 &#181;m) spatial resolution. The method combines sink-based solute sampling by the diffusive gradients in thin films (DGT) technique with spatially resolved chemical analysis by laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS). The DGT technique is based on thin hydrogels with homogeneously distributed analyte-selective binding phases. The variety of available binding phases allows for the preparation of different DGT gel types following simple gel fabrication procedures. For DGT gel deployment in the rhizosphere, plants are grown in flat, transparent growth containers (rhizotrons), which enable minimal invasive access to a soil-grown root system. After a pre-growth period, DGT gels are applied to selected regions of interest for in situ solute sampling in the rhizosphere. Afterwards, DGT gels are retrieved and prepared for subsequent chemical analysis of the bound solutes using LA-ICP-MS line-scan imaging. Application of internal normalization using 13C and external calibration using matrix-matched gel standards further allows for the quantification of the 2D solute fluxes. This method is unique in its capability to generate quantitative, sub-mm scale 2D images of multi-element solute fluxes in soil-plant environments, exceeding the achievable spatial resolution of other methods for measuring solute gradients in the rhizosphere substantially. We present the application and evaluation of the method for imaging multiple cationic and anionic solute species in the rhizosphere of terrestrial plants and highlight the possibility of combining this method with complementary solute imaging techniques.

This protocol presents a workflow for sub-mm 2D visualization of multiple labile inorganic nutrient and contaminant solute species using diffusive gradients in thin films (DGT) combined with mass spectrometry imaging. Solute sampling and high-resolution chemical analysis are described in detail for quantitative mapping of solutes in the rhizosphere of terrestrial plants.

土壌中の不安定な植物、無機植物の栄養素および汚染物質の二次元可視化と定量化

We describe a method for two-dimensional (2D) visualization and quantification of the distribution of labile (i.e., reversibly adsorbed) inorganic ...

Monitoring Pedogenic Inorganic Carbon Accumulation Due to Weathering of Amended Silicate Minerals in Agricultural Soils.

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in agricultural soils. To this end, the core soil samples taken at different depth (including 0-15 cm, 15-30 cm, and 30-60 cm profiles) are collected from an agriculture field, the topsoil of which has already been enriched with an alkaline earth metal silicate containing mineral (such as wollastonite). After transporting to the laboratory, the soil samples are air-dried and sieved. Then, the inorganic carbon content of the samples is determined by a volumetric method called calcimetry. The representative results presented herein showed five folded increments of inorganic carbon content in the soils amended with the Ca-silicate compared to control soils. This compositional change was accompanied by more than 1 unit of pH increase in the amended soils, implying high dissolution of the silicate. Mineralogical and morphological analyses, as well as elemental composition, further corroborate the increase in the inorganic carbon content of silicate-amended soils. The sampling and analysis methods presented in this study can be adopted by researchers and professionals looking to trace pedogenic inorganic carbon changes in soils and subsoils, including those amended with other suitable silicate rocks such as basalt and olivine. These methods can also be exploited as tools for verifying soil inorganic carbon sequestration by private and governmental entities to certify and award carbon credits.

The verification method described here is adaptable for monitoring pedogenic inorganic carbon sequestration in various agricultural soils amended with alkaline earth metal silicate-containing rocks, such as wollastonite, basalt, and olivine. This type of validation is essential for carbon credit programs, which can benefit farmers that sequester carbon in their fields.

農業土壌における改正珪酸塩鉱物の風化による、ペド原性無機炭素蓄積のモニタリング

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in ...

Utilizing Soil Density Fractionation to Separate Distinct Soil Carbon Pools

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more microbially altered compounds held in the soil aggregates to highly processed microbial by-products with strong associations with reactive soil minerals. Soil scientists have struggled to find ways to separate soil into fractions that are easily measurable and useful for soil carbon (C) modeling. Fractionating soil based on density is increasingly being used, and it is easy to perform and yields C pools based on the degree of association between the SOM and different minerals; thus, soil density fractionation can help to characterize the SOM and identify SOM stabilization mechanisms. However, the reported soil density fractionation protocols vary significantly, making the results from different studies and ecosystems hard to compare. Here, we describe a robust density fractionation procedure that separates particulate and mineral-associated organic matter and explain the benefits and drawbacks of separating soil into two, three, or more density fractions. Such fractions often differ in their chemical and mineral composition, turnover time, and degree of microbial processing, as well as the degree of mineral stabilization.

Soil density fractionation separates soil organic matter into distinct pools with differing stabilization mechanisms, chemistries, and turnover times. Sodium polytungstate solutions with specific densities allow the separation of free particulate organic matter and mineral-associated organic matter, resulting in organic matter fractions suitable for describing the soil response to management and climate change.

土壌密度分別による異なる土壌炭素プールの分離

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more ...

Neutron Radiography and Computed Tomography of Biological Systems at the Oak Ridge National Laboratory's High Flux Isotope Reactor

Neutrons have historically been used for a broad range of biological applications employing techniques such as small-angle neutron scattering, neutron spin echo, diffraction, and inelastic scattering. Unlike neutron scattering techniques that obtain information in reciprocal space, attenuation-based neutron imaging measures a signal in real space that is resolved on the order of tens of micrometers. The principle of neutron imaging follows the Beer-Lambert law and is based on the measurement of the bulk neutron attenuation through a sample. Greater attenuation is exhibited by some light elements (most notably, hydrogen), which are major components of biological samples. Contrast agents such as deuterium, gadolinium, or lithium compounds can be used to enhance contrast in a similar fashion as it is done in medical imaging, including techniques such as optical imaging, magnetic resonance imaging, X-ray, and positron emission tomography. For biological systems, neutron radiography and computed tomography have increasingly been used to investigate the complexity of the underground plant root network, its interaction with soils, and the dynamics of water flux in situ. Moreover, efforts to understand contrast details in animal samples, such as soft tissues and bones, have been explored. This manuscript focuses on the advances in neutron bioimaging such as sample preparation, instrumentation, data acquisition strategy, and data analysis using the High Flux Isotope Reactor CG-1D neutron imaging beamline. The aforementioned capabilities will be illustrated using a selection of examples in plant physiology&#160;(herbaceous plant/root/soil system)&#160;and biomedical applications&#160;(rat femur and mouse lung).

This manuscript describes a protocol for neutron radiography and computed tomography of biological samples using a High Flux Isotope Reactor (HFIR) CG-1D beamline to measure a metal implant in a rat femur, a mouse lung, and an herbaceous plant root/soil system.

オークリッジ国立研究所の高フラックス同位体原子炉における中性子ラジオグラフィーと生体システムのコンピューター断層撮影

Neutrons have historically been used for a broad range of biological applications employing techniques such as small-angle neutron scattering, neutron ...

静的スキャンモードで中性子ガンマ解析による土壌炭素の測定

要約

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連続の設計および動作

静的チャンバを用いて農用地の土壌からの温室効果ガスフラックスの測定

複合COを用いたカーボンベースの汚染鉱化作用を測定します

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

測定と土壌侵食と堆積土炭酸濃度農業経営に関連のパターンのマッピング

核反応分析と深さ方向分析を通じて表面・界面層とバルク材料中の水素濃度の定量

土壌中の不安定な植物、無機植物の栄養素および汚染物質の二次元可視化と定量化

農業土壌における改正珪酸塩鉱物の風化による、ペド原性無機炭素蓄積のモニタリング

土壌密度分別による異なる土壌炭素プールの分離

オークリッジ国立研究所の高フラックス同位体原子炉における中性子ラジオグラフィーと生体システムのコンピューター断層撮影

静的スキャン モードで中性子ガンマ解析による土壌炭素の測定

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連続の設計および動作

静的チャンバを用いて農用地の土壌からの温室効果ガスフラックスの測定

複合COを用いたカーボンベースの汚染鉱化作用を測定します

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

測定と土壌侵食と堆積土炭酸濃度農業経営に関連のパターンのマッピング

核反応分析と深さ方向分析を通じて表面・界面層とバルク材料中の水素濃度の定量

土壌中の不安定な植物、無機植物の栄養素および汚染物質の二次元可視化と定量化

農業土壌における改正珪酸塩鉱物の風化による、ペド原性無機炭素蓄積のモニタリング

土壌密度分別による異なる土壌炭素プールの分離

オークリッジ国立研究所の高フラックス同位体原子炉における中性子ラジオグラフィーと生体システムのコンピューター断層撮影

静的スキャンモードで中性子ガンマ解析による土壌炭素の測定