The authors gratefully acknowledge Michelle Gonzales, Kenny Kidd, Brad Osbon, and all other personnel that conducted the laboratory procedures for these data. The authors are thankful for assistance from Andrew Scott in developing software coding to conduct model-fitting procedures. The authors also appreciate the funding from the U.S. Department of Agriculture National Institute of Food and Agriculture, Sustainable Agriculture and Research &amp; Education, Sun Grant South Central region, and the National Council of Air and Stream Improvement that made possible the studies from which representative results provided in this paper were drawn.

1. Birimler 20 Deneysel Alanı içinde ve Deneysel içinde Koşulların örnekleri Temsilcisini Get Toprak toplayın <ol><li> Böyle doku, yığın yoğunluğu, pH, organik ufuk derinliği, ve / veya besin konsantrasyonları da dahil olmak üzere eğim ve toprak özellikleri gibi site özelliklerinde herhangi bir farklılık tespit. araziler içinde bitki türü herhangi bir farklılık tespit. Site özellikleri önceden belirtilen göreli hata elde etmek için gerekli örneklerin sayısını tahmin etmek için varyasyon katsayılarının bilinen veya yayınlanmış tahminleri kullanın. </li><li> site ve deneysel birim koşullarına dayanan bir desende bir burgu veya başka bir toplama cihazı kullanarak örnek toprak. <ol><li> Homojen koşulları için, her deneysel birim içinde rastgele örnekleme deseni kullanabilirsiniz. <ol><li> Deneysel biriminin içinde veya zikzak desen tamamen rasgele yerlerde ya da örnek noktaları atayın. </li><li> Her rastgele bir noktada ya da bir zikzak desendeki atanan noktalarda örnek toprakn. Toprak örneği kazmaya burgu veya başka bir toplama cihazı kullanmadan önce mineral toprak yüzeyinden organik madde kenara fırçalayın. NOT: SFI yöntemi Oa gelen ve 13 altında toprak ufuklar kullanılarak geliştirilmiştir. Oa Yukarıdaki ufuklar SFI yöntem kullanılarak test edilebilir, eğer daha fazla test gereklidir. </li><li> Tek bir kap içine deneysel birim içinde toplanan tüm örneklerin birleştirin ve fiziksel olarak her deneysel birim için birleşik bir örnek oluşturmak için konteyner içinde tek tek örnekleri karıştırın. </li></ol></li><li> çok daha yaygın olan heterojen koşullar için, her deneysel birim içinde bir sistematik örnekleme deseni kullanın. <ol><li> transect olan numune noktası arasındaki mesafe, deneysel birimlerine değişkenliği temsil etmek için gereken mesafeden daha küçük olacak şekilde her deney ünitesinin merkezi transect birlikte örnek topraklar. </li><li> Her ex içinde birden çok hat boyunca örnek topraklarnispeten büyük deneysel birimleri veya değişkenlik birden fazla kaynaktan ile deneysel birimleri bir ızgara deseni oluşturmak deneysel bir birim. </li><li> Tek bir kabın içine her transect boyunca toplanan tüm örneklerin birleştirin ve fiziksel her transect için kompozit örnek oluşturmak için konteyner içinde tek tek örnekleri karıştırın. </li></ol></li></ol></li></ol> 2. SFI Testi için Toprak hazırlayın <ol><li> bir buz paketi yerleştirin örnekleri alanda toplandıktan sonra soğutucu hemen doldurdu. </li><li> Tesiste girişte hangi örnekler numune hazırlama ve SFI prosedürleri yapılmaktadır kadar 4 ° C&#39;de buzdolabında analizi, yer örneklerinin kadar saklanabilir vardır. </li><li> 6,4 mm x 6,4 mm elekten elek toprak örnekleri. numuneler arasındaki kirlenmeyi önlemek için her bir numune arasında su ile örgü temizleyin. </li><li> Her bir örnek için, üç adet 100 gr Alt-numûnelerin ölçülmesi ve 250 ml&#39;lik bir beher içinde, 100 gr Alt-numûnelerin yerleştirin. kapak eacParafilm ile H beher ve 25 ° C&#39;de 10 gün boyunca bir tezgah üzerinde bırakın. </li></ol> Fırın kuru Ağırlık Tayini için 3. alın alt-numunelerin <ol><li> Toprak örnekleri, 10 günlük ön-inkübasyon sonunda, her bir numuneden Parafilm çıkarın. </li><li> Bir alüminyum ağırlık tekne tartmak kaydedin. Tüm örneklerde toprak 1 g alın ve tekne tartmak yerleştirebilirsiniz. </li><li> nemli toprak ağırlığını kaydedin ve tekne tartın. </li><li> 105 ° C de bir fırında toprakla tekneler ağırlık yerleştirin. Numuneler, genellikle 48 saat sonra, rekor ağırlıkları tekne ve toprak tartmak bir sabit ağırlığa ulaşmak sonra. </li><li> nemli ve kuru toprak kilo almak için tartmak tekne içinde nemli toprak ve kuru topraktan alınan ağırlıklar tekne ağırlığını tartın çıkarın. nemli toprak ağırlığına göre kuru toprak ağırlığının bölerek nemli toprak oranı: kuru türevi. </li></ol> 4. fumigasyon Toprak Örnekleri <ol><li> (Mor en az iki alt nemli bir kağıt havlu yerleştirine porselen tabaklar 10.5 L cam vakum desiccators) numune sayısına bağlı olarak gerekli olabilir. </li><li> Tüm örnekler için, üç ayrı cam şişelere toprağın 30 g tartın. 5. bölümünde anlatılan kuluçka konteyner tasarımı kullanılırsa 40 mm açıklığı sığacak şekilde toprağın 40 gr tutmak için yeterince büyük ve yeterince dar şişeleri kullanın. </li><li> etiketleme bant kullanarak her 30 g toprak alt örnek tanımlamak için ise fümigasyon mürekkep parçalayan, çünkü kalem kullanın. </li><li> fümigasyon yapmak olmaz bir vakum desikatörde bir vakum fümigasyon desikatörde ve bir alt örnek her bir toprak örneği için üç 30 g alt örneklere iki koyun. </li><li> 100 ml&#39;lik bir cam kaba, kabın alt karşılamak için yeterli taşları kaynayan bir katman yer. </li><li> Kaynama taş tabakası ile 100 ml&#39;lik bir cam kaba, etanol içermeyen kloroform içinde 50 ml (CHCI3) dökün. 30 g toprak ile doldurulmuş bir desikatör merkezinde kaynama taş ve CHCI3 ile 100 mi behere koyunalınan örnekler. davlumbaz altında bu adımı gerçekleştirin. </li><li> Davlumbaz altında, toprak numune başına alt örneklere iki takım fumigasyon için CHCl3 kaynatmak için bir vakum kullanın. <ol><li> Vakum tüp ile vakum desikatörde vakum bağlayın. Vakum başlatın ve CHCl3 kaynamaya başlar izlemek. </li><li> Hava desikatöre geri akmasına izin vermek için desikatöre vakum tüpü 30 saniye boyunca kaynatın ve kesmek için CHCl3 izin verin. Bu adım toprak örnekleri içine CHCl3 gaz girişini teşvik etmektedir. İki kez tekrarlayın. </li><li> Bu 2 dakika için kaynamaya izin CHCI3 bir dördüncü ve son kaynama gerçekleştirin. </li><li> Vakum hala çalışmaktayken desikatörde içinde vakum korunur, böylece vakum desikatörde üzerinde mühür kapatın. Vakumu kapatın ve desikatörde Vakum tüp ayırın. </li></ol></li><li> desikatörde bir kapak yerleştirerek ve vakum stoper mühürleme suretiyle olmayan fumigated örnekleri içeren desikatörde Seal. P24 saat (örneğin bir kabine gibi) karanlık bir alanda Desiccators (fumigated ve non-fumigated) dantel. olmayan fumigated örnekleri içeren desikatörde üzerinde alt bölüm 4.7 vakum prosedürlerini tekrar etmeyin. </li></ol> 5. Toprak Numune İnkübasyon için konteynerler birleştirin <ol><li> merkezinde açılan bir delik ile bir büyüklüğü 10 lastik tıpa ile 15 cm uzunluğunda cam çubuk itin. Mil çapı rahatça delikten uygun için yeterli olması gerekmektedir. </li><li> fumigated ve non-fumigated alt örnek tanımlama karşılık gelen kimlik ile 0.5 L saydam geniş ağızlı polipropilen şişe etiketleyin. </li></ol> davlumbaz altında Desiccators 6. Evacuate Kloroform <ol><li> desikatöre içine hava akımını sağlamak için bir vakum desikatörde üzerinde stoper açın. desikatöre kapağını kaldırın ve örnekleri ve desikatörde dışında nemli havlu almak. </li><li> Toprak örneklerinden CHCl3 gazı tahliye etmek için bir vakum kullanın. <ol><li&gt; desikatöre kapağı yerleştirin. Vakum boru ile bir vakum desikatörde bağlayın. </li><li> Vakum pompası açın ve pompa beş dakika çalışmasına izin. desikatöre içine hava akımına izin için desikatöre Vakum hortumunu ayırın. </li><li> Adımı tekrarlayın 6.3.2 dört kez. </li></ol></li></ol> 7. 10 Gün kuluçka Davranış için bir Kuluçka Konteyner (Şekil 1) içine her Toprak alt örnek Taşı <ol><li> Pipet inkübasyon kabına deiyonize su 1 mi. bir lastik bant kullanarak boyutu 10 stoper uzanan cam çubuk boş bir cam şişe bağlayın. Cam şişenin açık ucu durdurucu taban bakmalıdır. Cam şişe sıvı 40 ml kadar tutmak için yeterli boyutta olması gerekmektedir. </li><li> Kuluçka kabına 30 g toprak alt örnek içeren bir şişe yerleştirin. </li><li> inoculu olarak (fumigated ve olmayan fümigasyon) karşılık gelen alt örneklere her birine özgün toprak örneği olmayan fumigated toprağın 1 gr eklem. </li><li> Pipet stoper / cam çubuğa bağlı bir cam şişe içinde 2 M NaOH ile 1 mi. İnkübasyon kabın üst kısmına stoper / cam çubuk itin. Parafilm ile inkübasyon, kabın üst kapağı. </li><li> hiçbir toprak içeren bir kuluçka konteyner oluşturun. Üç beş no-toprak kuluçka kapları birleştirin. NOT: lekesi kabın örnekleri titre etmek için kullanılan asit alt bölüm 9.3, aşağıda anlatılan kuluçka süresi boyunca CO2 mineralizasyon belirlenmesi için gereklidir. Böyle, birden no-toprak kaplar, yanlış kullanım ya da tüm örnekler için CO 2 mineralizasyon hesaplamada bir hata yaratacak bir hayır-toprak kuluçka kabın titrasyonu karşı bir önlem olarak oluşturulan olarak. değerlerine yakın olmalıdır no-toprak kapları örnekleri titre etmek için kullanılan asit; no-toprak kap örnekleri arasında son derece farklı asit değeri büyük olasılıkla hatalı numune alma ya da titrasyon sonucudur. <ol&gt; <li> Kuluçka konteynerleri monte bölüm 5 prosedürleri takip edin. </li><li> 7.1 ve 7.4 prosedürleri takip edin. </li></ol></li><li> 25 ° C de karanlık bir depolama alanında, tüm kuluçkalama kapları yerleştirin. 10 gün boyunca depolama alanında tüm inkübasyon kapları bırakın. </li></ol> 8. Kuluçka Döneminde Mikrobiyal Solunum tarafından üretilen CO 2 belirlememize Her alt örnek üzerinde Titrasyonu gerçekleştirin <ol><li> Kuluçka kabından 2 M NaOH içeren cam şişe çıkarın. </li><li> Pipet 2 M NaOH ihtiva eden bir cam şişe içinde 1 M BaCl 2 ile 2 mi. </li><li> Fenolftalein bir damla ekleme (Cı 20 saat 14 O 4) BaCl 2 ve NaOH karışımı içeren bir cam şişe içinde, bir pipet veya ilaç kupasında damlalık. cam şişe bir manyetik karıştırma çubuğu yerleştirin ve bir karıştırma plakası üzerinde bir cam şişe yerleştirin. </li><li> aktive karıştırma plaka ile, yavaş yavaş yeniden kadar damlalık ile 0.1 N HCl ekleyincam şişe içinde karışımın d renklenmesi açık döner. </li><li> cam şişe içinde karışımın renklerini değiştirmek için gerekli HCI miktarı kaydedilir. </li></ol> 9. Birinci Fümigasyon-inkübasyon Döngüsü 16,21,22 sırasında Toplanan Verilerin gelen Mikrobiyal Biyokütle C belirleyin <ol><li> Adım 3.8 &#39;de elde edilen nemli ağırlık oranı: Kuru tarafından nemli ağırlığını çarpılarak her alt örnek toprağın kuru ağırlığını belirlemek. </li><li> no-toprak kuluçka konteynerleri titre etmek için kullanılan HCl ortalama miktarını belirler. </li><li> Formül kullanılarak 10 günlük inkübasyon sırasında CO mineralli 2 hesaplayın: <img alt="denklem 1" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq1.jpg" /> burada CO 2 = CO 10 günlük inkübasyon sırasında 2 mineralize NS = Asit no-toprak kuluçka kapta örnekleri titre kullanılan S = Asit inkübasyon kap içinde toprak bulunan örnekleri titre etmek için kullanılır th M = molaritesie HCI E = 6, eşdeğer ağırlığı Kuluçka kap içinde ihtiva edilen toprağın B = kuru ağırlık </li><li> aşağıdaki formül kullanılarak mikrobiyal biyokütle C hesaplayın: <img alt="denklem 2" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq2.jpg" /> BioC Mikrobiyalbiyokütle C = burada Fumigated edildi toprak alt örneklere F = CO 2 mineralize Olmayan fumigated edildi toprak alt örneklere NF = CO 2 mineralize K = Mikrobiyalbiyokütle Cı mineralize fraksiyonu 2 CO <ol><li> Toprak ile ön testler veya yayınlanmış değerler 22 14 C mineralizasyon doğrudan ölçüm biri tarafından K değerini belirlemek. 0.45 değeri, genel olarak, bu deneyde 23 için K için kullanılmaktadır. </li></ol></li><li> İlk tütsüleme kuluçka döngüsünde fümigasyon edildi toprak alt örneklere için bölümler 4-8 yedi kez tekrarlayarak sıralı tütsüleme ve inkübasyon çevrimi gerçekleştirin. </li></ol> 10. unsurlarine Dayanıksız C ve Sekiz Fümigasyon ve Kuluçka Çevrimlerin Dersin üzerinde CO 2 Mineralize kullanma Potansiyel C Devir Hızı <ol><li> Her fümigasyon sonra numunelere ilave toprak inokulum için bir düzeltme faktörü belirlemek için aşağıdaki formülü kullanın: <img alt="denklem 3" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq3.jpg" /> IC inokulum için düzeltme faktörü = Nerede C &#39;= CO 2 miktarı olmayan fumigated alt örnek ilk 10 günlük inkübasyon sırasında İlk ilaçlama kuluçka döngüsünde fumigated toprağa aşı toprağın r = Ağırlık oranı Cı t = inkübasyon döngüsü (1, 2 ... 8), örneğin Cı, t-1 = 0 olduğunda t = 1 olduğu </li><li> Her alt örnek için her inkübasyon sırasında salınan CO 2 tahmini için şu formülü kullanın: <img alt="denklem 4" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq4.jpg" /> Ct = CO 2 inkübasyon sırasında salınan nerede NS = Asit örnekleri titre için kullanılanno-toprak kuluçka kapta S = Asit inkübasyon kap içinde toprak bulunan örnekleri titre etmek için kullanılır IC (Adım 10.1 belirlenen) inokulum için düzeltme faktörü = E = 6, eşdeğer ağırlığı Kuluçka kap içinde ihtiva edilen toprağın B = kuru ağırlık </li><li> lineer olmayan regresyon kullanılarak olarak kararsız organik C türevi. <ol><li> Örnek için her bir numune tanımlayıcıları içeren bir elektronik tablo düzenleme, inkübasyon sırasında ortaya çıkan kuluçka döngü sayısı (1, 2 ... 8) ve CO2 (aşama 10.2 türetilmiş). </li><li> doğrusal olmayan regresyon yeteneğine sahip yazılımı kullanarak, veri kümesi aşağıdaki modeli uygun: <img alt="Denklem 5" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq5.jpg" /> Csum sekiz kuluçka döngüleri sırasında açığa CO 2 toplamını = nerede LOC = toprak kararsız organik C k = potansiyel ciro süresi t = inkübasyon döngüsü (1, 2 ... 8) </li></ol></li><li> Potansiyel ciro t dönüştürmeknedeniyle 10 gün kuluçka döngüsü 10 ile k tersini çarpılarak gün içine adım 10.3.2 den ime. </li></ol>

<ol>
	<li>Blair, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+carbon+fractions+based+on+their+degree+of+oxidation,+and+the+development+of+a+carbon+management+index+for+agricultural+systems.">Soil carbon fractions based on their degree of oxidation, and the development of a carbon management index for agricultural systems.</a> Aust. J. Agric. Res. 46, 1459-1466 (1995).</li><li>Schimel, D. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+organic+matter+dynamics+in+paired+rangeland+and+cropland+toposequences+in+North+Dakota.">Soil organic matter dynamics in paired rangeland and cropland toposequences in North Dakota.</a> Geoderma. 36, 201-214 (1985).</li><li>Parton, W. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+factors+controlling+soil+organic+matter+levels+in+great-plains+grasslands.">Analysis of factors controlling soil organic matter levels in great-plains grasslands.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 51, 1173-1179 (1987).</li><li>Wu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Labile+organic+C+and+N+mineralization+of+soil+aggregate+size+classes+in+semiarid+grasslands+as+affected+by+grazing+management.">Labile organic C and N mineralization of soil aggregate size classes in semiarid grasslands as affected by grazing management.</a> Biol. Fertil. Soils. 48, 305-313 (2011).</li><li>Jones, D. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+and+mycorrhizal+regulation+of+rhizodeposition.">Plant and mycorrhizal regulation of rhizodeposition.</a> New Phytol. 163, 459-480 (2004).</li><li>Harrison, K. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+changing+land+use+of+soil+radiocarbon.">The effect of changing land use of soil radiocarbon.</a> Science. 262, 725-726 (1993).</li><li>Jinbo, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Land+use+effects+on+the+distribution+of+labile+organic+carbon+fractions+through+soil+profiles.">Land use effects on the distribution of labile organic carbon fractions through soil profiles.</a> Soil Sci Soc. Am. J. 70, 660-667 (2006).</li><li>Whalen, J. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Carbon+and+nitrogen+mineralization+from+light-+and+heavy-fraction+additions+to+soil.">Carbon and nitrogen mineralization from light- and heavy-fraction additions to soil.</a> Soil Biol Biochem. 32, 1345-1352 (2000).</li><li>Gregorich, E. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+a+minimum+data+set+to+assess+soil+organic+matter+quality+in+agricultural+soils.">Towards a minimum data set to assess soil organic matter quality in agricultural soils.</a> Can. J. Soil Sci. 74, 367-385 (1994).</li><li>Hamer, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Priming+effects+in+different+soil+types+induced+by+fructose,+alanine,+oxalic+acid+and+catechol+additions.">Priming effects in different soil types induced by fructose, alanine, oxalic acid and catechol additions.</a> Soil Biol. Biochem. 37, 445-454 (2005).</li><li>Feng, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shifting+sources+of+soil+labile+organic+carbon+after+termination+of+plant+carbon+inputs+in+a+subtropical+moist+forest+of+southwest+China.">Shifting sources of soil labile organic carbon after termination of plant carbon inputs in a subtropical moist forest of southwest China.</a> Ecol. Res. 26, 437-444 (2011).</li><li>Tisdall, J. M., Carter, M. R., 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=Formation+of+soil+aggregates+and+accumulation+of+soil+organic+matter.">Formation of soil aggregates and accumulation of soil organic matter.</a> Structure and Organic Matter Storage in Agricultural Soils. , 57-96 (1996).</li><li>Zou, X. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+soil+labile+organic+carbon+and+potential+turnover+rates+using+a+sequential+fumigation-incubation+procedure.">Estimating soil labile organic carbon and potential turnover rates using a sequential fumigation-incubation procedure.</a> Soil Biol. Biochem. 37, 1923-1928 (2005).</li><li>Cambardella, C. A., Elliott, E. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particulate+soil+organic+matter+changes+across+a+grassland+cultivation+sequence.">Particulate soil organic matter changes across a grassland cultivation sequence.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 56, 777-783 (1992).</li><li>Strosser, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+for+determination+of+labile+soil+organic+matter:+an+overview.">Methods for determination of labile soil organic matter: an overview.</a> J. Agrobiol. 27, 49-60 (2010).</li><li>Jenkinson, D. A., Powlson, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+biocidal+treatment+on+metabolism+in+soil+V:+a+method+for+measuring+soil+biomass.">The effects of biocidal treatment on metabolism in soil V: a method for measuring soil biomass.</a> Soil Biol. Biochem. 8, 209-213 (1976).</li><li>Vance, E. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+extraction+method+for+measuring+soil+microbial+biomass+C.">An extraction method for measuring soil microbial biomass C.</a> Soil Biol. Biochem. 19, 703-707 (1987).</li><li>De-Polli, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chloroform+fumigation-extraction+labile+C+pool+(microbial+biomass+C+&amp;#34;plus&amp;#34;)+shows+high+correlation+to+microbial+biomass+C+in+Argentinian+and+Brazilian+soils.">Chloroform fumigation-extraction labile C pool (microbial biomass C &amp;#34;plus&amp;#34;) shows high correlation to microbial biomass C in Argentinian and Brazilian soils.</a> Cienc. Suelo. 25, 15-22 (2007).</li><li>Olson, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Energy+storage+and+the+balance+of+producers+and+decomposers+in+ecological+systems.">Energy storage and the balance of producers and decomposers in ecological systems.</a> Ecology. 44, 322-331 (1963).</li><li>Pennock, D., Carter, M. R., Gregorich, E. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+1,+Unit+1,+Soil+sampling+designs.">Chapter 1, Unit 1, Soil sampling designs.</a> Soil Sampling and Methods of Analysis. , (2008).</li><li>Luizao, R. C. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Seasonal+variation+of+soil+microbial+biomass:+the+effects+of+clearfelling+a+tropical+rainforest+and+establishment+of+pasture+in+the+central+Amazon.">Seasonal variation of soil microbial biomass: the effects of clearfelling a tropical rainforest and establishment of pasture in the central Amazon.</a> Soil Biol. Biochem. 24, 805-813 (1992).</li><li>Horwath, W. R., Paul, E. A., Weaver, R. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbial+biomass.">Microbial biomass.</a> Methods of soil analysis part 2: microbiological and biochemical properties. , 753-773 (1994).</li><li>Jenkinson, D. S., Ladd, J. N., Paul, E. A., Ladd, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbial+biomass+in+soil:+measurement+and+turnover.">Microbial biomass in soil: measurement and turnover.</a> Soil Biochemistry. , 415-471 (1981).</li><li>Blazier, M. A., Gungor, E. B. O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Poultry+litter+fertilization+impacts+on+soil,+plant,+and+water+characteristics+in+loblolly+pine+(Pinus+taeda+L.)+plantations+and+silvopastures+in+the+mid-South+USA.">Poultry litter fertilization impacts on soil, plant, and water characteristics in loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations and silvopastures in the mid-South USA.</a> Principles, application, and assessment in soil science. , 43-74 (2011).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Straw+harvesting,+fertilization,+and+fertilizer+type+alter+soil+biophysical+properties+in+a+loblolly+pine+plantation+in+the+mid-South+USA.">Straw harvesting, fertilization, and fertilizer type alter soil biophysical properties in a loblolly pine plantation in the mid-South USA.</a> Biol. Fertil. Soils. 45, 145-153 (2008).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loblolly+pine+age+and+density+affects+switchgrass+growth+and+soil+carbon+in+an+agroforestry+system.">Loblolly pine age and density affects switchgrass growth and soil carbon in an agroforestry system.</a> For. Sci. 58, 485-496 (2012).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrogen+and+carbon+of+switchgrass,+loblolly+pine,+and+cottonwood+biofuel+production+systems+in+the+Southeast+United+States.">Nitrogen and carbon of switchgrass, loblolly pine, and cottonwood biofuel production systems in the Southeast United States.</a> For. Sci. 61, 522-534 (2015).</li><li>Zhang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decomposition+differences+of+labile+carbon+from+litter+to+soil+in+a+tropical+rain+forest+and+rubber+plantation+of+Xishuagbanna,+southwest+China.">Decomposition differences of labile carbon from litter to soil in a tropical rain forest and rubber plantation of Xishuagbanna, southwest China.</a> Eur. J. Soil Biol. 55, 55-61 (2013).</li><li>Nelson, D. W., Sommers, L. E., Sparks, D., et al. <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. , 961-1090 (1996).</li><li>Huang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correlation+among+soil+microorganisms,+soil+enzyme+activities,+and+removal+rates+of+pollutants+in+three+constructed+wetlands+purifying+micro-polluted+river+water.">Correlation among soil microorganisms, soil enzyme activities, and removal rates of pollutants in three constructed wetlands purifying micro-polluted river water.</a> Soil Biol. Biochem. 70, 221-228 (2012).</li><li>Kong, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enzyme+and+root+activities+in+surface-flow+constructed+wetlands.">Enzyme and root activities in surface-flow constructed wetlands.</a> Chemosphere. 76, 601-608 (2009).</li><li>Cui, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+nutrient+removal+efficiency+and+microbial+enzyme+activity+in+a+baffled+subsurface-flow+constructed+wetland+system.">Evaluation of nutrient removal efficiency and microbial enzyme activity in a baffled subsurface-flow constructed wetland system.</a> Bioresour. Technol. 146, 656-662 (2013).</li><li>Jenkinson, D. S., Wilson, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+microbial+biomass+carbon+and+nitrogen+in+soil.">Determination of microbial biomass carbon and nitrogen in soil.</a> Advances in nitrogen cycling in agricultural ecosystems. , 368-386 (1988).</li><li>Sparling, G. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interference+from+plant+roots+in+the+estimation+of+soil+microbial+ATP,+C,+N,+and+P.">Interference from plant roots in the estimation of soil microbial ATP, C, N, and P.</a> Soil Biol. Biochem. 17, 275-278 (1985).</li><li>Christie, P., Beatte, J. A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Significance+of+sample+size+in+measurement+of+soil+microbial+biomass+by+the+chloroform+fumigation-incubation+method.">Significance of sample size in measurement of soil microbial biomass by the chloroform fumigation-incubation method.</a> Soil Biol. Biochem. 19, 149-152 (1987).</li><li>McLaughlin, K. K., Hobbie, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+labile+soil+organic+matter+fractionation+techniques.">Comparison of labile soil organic matter fractionation techniques.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 68, 1616-1625 (2004).</li><li>Xia, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Variation+of+soil+labile+organic+carbon+pools+along+an+elevational+gradient+in+the+Wuyi+Mountains,+China.">Variation of soil labile organic carbon pools along an elevational gradient in the Wuyi Mountains, China.</a> J. Resour. Ecol. 1, 368-374 (2010).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

The SFI method is an effective protocol for detecting differences in soil LOC and potential C turnover rates over a range of management practices (such as fertilization, tillage, vegetation control, and harvest practices) and soil conditions. Soil LOC content and C turnover rate can be used to understand alterations of nutrient cycles. The SFI method also provides measurement of microbial biomass C from the first fumigation-incubation event. The ability to measure soil LOC, C turnover, and microbial biomass C concurrently makes the SFI method a relatively cost-effective analytical method. 
Measuring additional soil parameters along with those collected with the SFI method can provide a broader understanding of the impacts of changes in LOC and its associated variables on nutrient cycling. Total C concentration of the soil provides the ability to determine changes in the size of the soil LOC pool relative to total C29. Including assays of soil enzymes facilitates understanding of microbial utilization of the labile C substrate that leads to changes in soil nutrient forms and quantities. For example, dehydrogenase plays a key function in organic matter degradation and is a useful indicator of overall microbial actitivity30. Urease and phosphatase are examples of enzymes associated with nutrient cycling because they are correlated with microbial transformations of nitrogen and phosphorus, respectively31,32.
There are variations in procedures of the SFI method, and the number of fumigation and incubation cycles is adjustable to different soil conditions. In the experiment in which the SFI method was developed, five or eight cycles were used for the array of tropical and subtropical forest soils tested13. In that experiment, five fumigation-incubation cycles were used for the Oa horizon and deeper mineral soil horizons of an Alfisol soil while eight cycles were used for Ultisol, Oxisol, Inceptisol, and Entisol soils. More recent experiments with the SFI method have used five28 and seven11 fumigation-incubation cycles. The key consideration for the number of cycles is whether CO2 accumulation plateaus over the course of the cycles. The SFI method fails to provide estimates of labile organic C and potential turnover if the negative exponential model does not fit the CO2 accumulation data. For some soil conditions, such a plateau can be reached within five fumigation-incubation cycles whereas for others more cycles are necessary. Preliminary testing of the SFI method on the soil conditions of interest can aid in determining the appropriate number of cycles necessary. Graphing CO2 accumulation trends for all samples after each fumigation-incubation cycle can also aid in determining accuracy of the number of cycles to be used.
Due to its dependence on CO2 accumulation to derive the LOC and C turnover rate, accurate measurements of CO2 evolution during incubation are essential to the SFI method. The long history associated with the use of the chloroform fumigation-incubation method from which the SFI method was developed has provided a number of recommendations to minimize potential errors. For example, the 10-day pre-incubation detailed in this SFI protocol description is recommended to allow the influence of soil disturbance to subside and for living fragments of roots to die in order to better isolate microbial CO2 evolution during the initial incubation period33,34. There are several alternatives for incubation container design, but essential components of design include a vial with NaOH to react with CO2 from microbial respiration, separate containers for the NaOH and soil, a source of moisture to prevent soil from drying during incubation, and seals to prevent contamination from ambient air during the incubation period22. Care must also be taken to avoid breathing near the vial of NaOH, which would partially neutralize the alkali and yield erroneous CO2 measurements, during incubation container assembly22. Sample depth in the incubation container can affect accuracy of CO2 measurements. In a test of soil sample depths within incubation containers, sample depths less than 4 cm had significantly greater inconsistency in CO2 evolution measurements than depths from 4 to 10 cm35. The higher inconsistency from the shallower depths was attributed to greater potential for soil drying during incubation, greater diffusion of O2 into soil, greater diffusion of CO2 out of the soil, and a lower potential for anaerobic microorganisms to contribute to decomposition. Soil pH may be another important consideration for the accuracy of CO2 accumulation measurements. After chloroform fumigation, recolonizing microorganisms during the incubation period are primarily bacterial populations. However, at soil pH values under 4.5, bacterial population development is inhibited. For the chloroform fumigation-incubation method, this effect leads to underestimation of soil microbial biomass C relative to that measured with other methods. Effects of soil pH on values yielded by the SFI method have not yet been tested, but precaution about using the method on low-pH soils may be warranted due to the known effects of pH on chloroform fumigation-incubation results.
The SFI method is one of several methods for measuring LOC, and it is important to distinguish measurements from this method relative to that of others. All LOC methods are an attempt to emulate natural processes of microbial degradation in soil to estimate LOC pool size, but these methods can differ in the portions of the LOC pool they sample and estimate36. In a study of labile organic pools in the Wuyi Mountains of China, LOC was measured with KMnO4 oxidation, aqueous extraction, physical fractionation, and the SFI method37. Measurements from each method were positively correlated with each other except for light fraction carbon as measured by physical fractionation. However, there were differences in the ranges of values derived from each method that were a function of the different components of the LOC pool each method measured. Generally, the magnitude of LOC values derived from each method was physical fractionation &gt; KMnO4 oxidation &gt; SFI &gt; aqueous extraction. Physical fractionation was done as a measure of light fraction C, which is typically comprised of plant residues and animal remains. However, light fraction C can also contain charcoal and woody debris that decomposes relatively slowly; this LOC pool is an intermediate stage between plant residue and stable organic matter. Labile organic C values from KMnO4 oxidation (termed easily oxidized C) were approximately twice as large as those of the SFI method, which was attributed to the procedure sampling fractions of LOC with slower turnover than the SFI and aqueous extraction methods. Labile organic C measurements from aqueous extraction (termed water-soluble organic C) were approximately ten-fold lower than those of the SFI method. Due to microbial degradation of C being central to the SFI method, its LOC values were interpreted as microbial available C. These microbial available C values were greater than those of microbial biomass C measured in the same experiment, indicating that some of the C remaining in the soil after measuring microbial biomass C was available for mineralization by microbes. Greater values for LOC from the SFI method than those of microbial biomass C are consistent with several previous studies13,24,25,26,27. The SFI method has been used in several studies (which represent the majority of reported uses of this method to the authors' knowledge) conducted in an array of locations, vegetation types, and soil conditions11,13,24,25,26,27,28,38. Given the apparent differences in the fractions of LOC pools measured by different methods, future applications of the SFI method should be done in concert with LOC methods that estimate different types of labile C as done in the Wuyi Mountain study36. Distinguishing LOC measured by the SFI method as microbial available C may be warranted to more precisely describe the type of LOC estimated by SFI. Inferences derived from the SFI method could also be improved by refining understanding of the portion of the LOC pool that is estimated by SFI and its roles in soil organic C and nutrient cycling processes.

Nedeniyle karbon (C) ve besin döngüsü ve toprak değişimine duyarlılığı içinde hayati rollere, toprak LOC toprak organik madde kalitesinin bir göstergesi olarak ölçmek için önemli bir parametredir. büyük ölçüde ormanlar ve Ekosistemler besin kaynağı olarak toprak organik madde besinlerin mineralizasyon bağlıdır. Yönetimi faaliyetleri besin kaynağı 1 değişiklikler sonucu, toprak organik C havuzu boyutunu ve devir hızı değiştirebilir. Toprak organik C birkaç yıl 2,3,4 birkaç hafta ciro oranlarına sahip inatçı birkaç bin yıl ciro oranlarına sahip C ve LOC, iki temel kesirler oluşur. Toprak kararsız Cı, bitki çöp 1,4,5 mikrobiyal biyokütle C, düşük molekül ağırlıklı bileşikler (amino asitler, basit karbonhidrat) tesis rhizodeposition arasında, ve ayrıştırma yan ve sızıntı suları gibi kolayca ayrıştırılabilen yüzeyler oluşur. Toprak kararsız C kolayca ayrışabilir olduğundan, orahatsız veya toprağa 6 değiştirmek yönetim uygulamaları ve doğal olayların son derece duyarlı. Toprak kararsız C organik maddenin 7 ayrışma toprak mikroorganizmaları için birincil enerji kaynağı olarak hizmet vermektedir. Toprağın organik C 8 kararlı formları yaptığından daha büyük ölçüde böyle, LOC etkiler besin döngüsü olarak. Toprak mikroorganizmalar da LOC 9,10,11 ve prime etkisi ile kolaylaştırdı inatçı toprak organik madde ayrışması sırasında meydana heterotrofik solunum çoğunluğu sorumludur. Toprak organik C yaklaşık iki katı atmosferik C 11 olduğundan, bu solunum küresel C döngüleri önemli bir rol oynar. Karasal ekosistemlerde önemi bir sonucu olarak, çeşitli yöntemler, toprak LOC tahmin etmek için geliştirilmiştir. fiziksel, kimyasal ve biyokimyasal: Bu yöntemler üç genel sınıfa tarif edilebilir. Densitometrik ayırma yöntemleri, fiziksel met vardırağır veya hafif fraksiyonlar halinde veya kaba ve ince tanecikli organik C 12,13,14,15 içine toprak organik C ayıran oluşur ods. Ayırma yöntemleri gerçekleştirmek için nispeten kolay, ama onlar çoğu zaman yapmak için şu fraksiyonları toprak tipi mineral kompozisyonu, bitki materyali boyut ve yoğunluk ve toprak agrega tutarlılık 13,15 ile değişir çünkü tutarlı sonuçlar üretir. Ayırma yöntemleri de LOC 15 hakkında sadece niceliksel bilgi üretmek. Çeşitli kimyasal yöntemler LOC tahmini için kullanılabilir. organik karbon sulu ekstraksiyon gerçekleştirmek için nispeten kolaydır, ve yöntemler genellikle kolayca tekrarlanabilir sonuçlar sağlamaktadır. Bununla birlikte, bu ekstraksiyon mikroorganizmalar 15 için uygun alt-tabakaların bütün spektrumunu içermez. Toprağın organik C kimyasal fraksiyon için çeşitli oksidasyon yöntemleri geliştirilmiştir. Oksidasyon yöntemleri miktarı ve kararsız organik C kalitesini karakterize avantajına sahiptirBazı yöntemler tehlikeli kimyasallarla çalışma gerektirir ve sonuçların 15 tekrarlanabilirlik yöntemler arasında değişkenlik olmasına rağmen. Asit hidroliz ekstraksiyon yöntemi miktarı ve LOC kalitesini ölçmek kimyasal fraksiyonasyon prosedürünün başka bir türüdür, ancak bu yöntemin sonuçları biyolojik özelliklerinin 13,15 yorumunu kolaylaştırmak yoktur. Toprak LOC yorumlanması için biyokimyasal yöntemler geliştirilmiştir. CO2 solunum deneylerinde mikroorganizmalar tarafından açıklanan olarak kararsız organik Cı ölçülebilir. Bu testler gerçek madeni organik madde tahminleri sağlamak, ancak tipik olarak sadece en kararsız bileşikler deneyleri 15 sırasında mineralize bulunmaktadır. Tütsüleme-inkübasyon 16 ve tütsüleme-çıkarma 17 ile ölçülen toprak mikrobiyal biyokütle C LOC ilgili çıkarımlarda geliştirmek için kullanılır olmuştur. Ancak, bu işlemler mikrobiyal biyokütle ziyade LO C tahminleri sağlamakC. Her iki fumigasyon işlemleri Mikrobiyalbiyokütle C belirlemek olmayan fumigated topraktan değerler çıkarılmak içerir, ancak değerler olmayan fumigated toprak çıkarma olmaksızın elde ileri mikrobiyal biyokütle 18 ilave olarak C olarak kararsız organik fraksiyonlar bir ölçüsünü temin edilmiştir . LOC ölçmek için sıralı tütsüleme-inkübasyon (SFI) prosedürü 13 toprak mikrobiyal biyokütle C ölçümü için tütsüleme kuluçka prosedürü 16 uyarlanan bir biyokimyasal bir yöntemdir. SFI yöntemi LOC tahmin diğer yöntemlere göre bazı avantajları vardır. yöntem için kavramsal bir baz LOC mikrobiyal büyümeyi düzenleyen mikrobik parçalanabilir C ve LOC fiziksel olarak erişilebilir ve toprak mikroorganizmaları tarafından kimyasal olarak bozunabilir olmasıdır. tarla koşullarında, mikrobiyal büyüme tipik olarak karbon kullanılabilirlik, besin durumu, mevcut gözenek alanı ve / veya avlanma ile sınırlıdır. Bu faktörler, yaklaşık elimi olanmikrobiyal büyüme için engelsiz koşullar yaratarak, fümigasyon ile düzensizlikler. Resim besin yöntemin inkübasyon süresi boyunca kaldırılır. Birden fazla fümigasyon ve inkübasyon döngüleri boyunca, mikrobiyal büyüme C miktarı ve kalitesi (oynaklığı) 13 ile sınırlı olur. İnkübasyon döngüleri sırasında biriken CO 2 solunuma basit bir negatif üstel modeli 11,13,19 ile LOC tahmin etmek için kullanılır. SFI yöntemi aynı anda konsantrasyonları ve LOC 11 potansiyel devir hızı tahmin çoğu diğer LOC yöntemlerine göre avantajı vardır, böylece potansiyel C devir hızı da, üstel modelin eğimi elde edilebilir. Örneğin 14 ° C olarak izleyiciler 13 kullanıldığı takdirde diğer yöntemler için, LOC potansiyel ciro oranlarına ilişkin bilgiler, sadece tespit edilebilir. SFI Dolayısıyla bu yöntem LOC ve potansiyel devinimlerinin hem ölçümlerini elde etmek için nispeten basit ve pahalı olmayan bir tekniktir.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="674">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Soil auger sampling kit</td>
			<td style="width:131px;">JMC</td>
			<td style="width:119px;">PN039</td>
			<td style="width:167px;">Several other manufacturers of punch augers are available</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Parafilm</td>
			<td style="width:131px;">Curwood</td>
			<td style="width:119px;">PM999</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Aluminum weighing boats</td>
			<td style="width:131px;">Fisherbrand</td>
			<td style="width:119px;">08-732-103</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">General purpose drying oven</td>
			<td style="width:131px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">15-103-0511</td>
			<td>Many other manufacturers of general purpose laboratory ovens are available</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">10.5 L vacuum desiccator</td>
			<td style="width:131px;">Corning</td>
			<td style="width:119px;">3121-250</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Glass scintillation vial</td>
			<td style="width:131px;">Wheaton</td>
			<td align="right" style="width:119px;">968560</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Glass threaded vials, 41 mL&#160;</td>
			<td style="width:131px;">Fisherbrand</td>
			<td style="width:119px;">03-339-21N</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Chloroform, stabilized with amylenes</td>
			<td style="width:131px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:119px;">67-66-3</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Boiling chips</td>
			<td style="width:131px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">S25201</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Glass rod</td>
			<td style="width:131px;">Fisherbrand</td>
			<td style="width:119px;">S63449</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Size 10 rubber stopper</td>
			<td style="width:131px;">Fisherbrand</td>
			<td style="width:119px;">14-130P</td>
			<td>Rubber stoppers can be purchased as solid and drilled in center to install glass rod or bought with a hole to insert glass rod</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Wide-mouth PPCO bottle, 0.5 L</td>
			<td style="width:131px;">ThermoScientific</td>
			<td align="right" style="width:119px;">3121050016</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Sodium hydroxide, reagent grade</td>
			<td style="width:131px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td style="width:119px;">S5881</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Barium chloride</td>
			<td style="width:131px;">Sigma-Aldrich</td>
			<td align="right" style="width:119px;">202738</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Phenolphthalein indicator</td>
			<td style="width:131px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">S25466</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:259px;">Hydrochloric acid solution, 0.1 N</td>
			<td style="width:131px;">Fisher Scientific</td>
			<td style="width:119px;">SA54-4</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assessment of labile organic carbon in soil using sequential fumigation incubation procedures

Yönetim uygulamaları ve çevresel değişiklikler, toprak besin ve karbon bisiklet değiştirebilir. Toprak kararsız organik karbon, bir kolaylıkla ayrışabilir C havuzu, rahatsızlık oldukça duyarlıdır. Aynı zamanda besin döngüsü için temel bir toprak mikroorganizmaları için birincil substrat vardır. Nedeniyle bu özelliklerine, kararsız organik karbon (KO) toprak sağlığı için bir gösterge parametre olarak tespit edilmiştir. LOC devir hızı miktarının da toprak besin döngüsü süreçlerinde değişiklikleri anlamakta yardımcı olur. Sıralı fümigasyon inkübasyon yöntemi toprak LOC ve potansiyel C devir hızı tahmin etmek geliştirilmiştir. Yöntem toprak örnekleri fumigating ve tütsüleme-inkübasyon döngüsü bir dizi üzerinde 10 günlük kuluçka döneminde CO 2-C solunuma ölçülmesi gerektirir. Kararsız organik C ve potansiyel C devir hızı daha sonra bir negatif üstel modeli ile birikmiş CO 2 hesaplanmıştır. Bu yöntemi yürütmek için prosedürler tarif vardırd.

Güneydoğu Amerika Birleşik Devletleri 24,25,26,27 yapılan deneyler bir dizi bu yazıda anlatıldığı gibi SFI yöntemi kullanılmıştır. Birlikte, bu deneyler loblolly çamı (Pinus taeda L.), switchgrass (dallı darı L.), Kavağı dahil, vejetasyon tiplerinin çeşitli kapsayan (Populus deltoides Bartram ex Marsh.) Ve soya fasulyesi (Glycine max L. Merr.). yöntem gübreleme arasında LOC ve / veya potansiyel C devir oranlarındaki farklılıkları belirlemek ve tüm çalışmalarda uygulama tedavileri kırpma de duyarlı oldu. LOC ve çalışmalar (Şekil 2) bu seride bildirilen potansiyel ciro oranlarının aralığında örtüşme oldu. Bu çalışmalarda rapor LOC aralıkları varyasyonlar kararsız C ve potansiyel Cı sayısındaki farklılıkları tespit SFI yönteminin duyarlılığını vurgulamaktadır. Loblolly çam ve darı sokak kırpma sistemi g vardıvejetasyon tipleri arasında LOC reatest aralığı; Bu bitki türü çalışmaları diğer bitki türlerine göre saha koşullarına en geniş kapsıyor. siteler geç dönme toprak tipi ve yavru gelen Loblolly çam overstory çağında değişiyordu. Overstory yaş chronosequence olasılıkla temsilcisi sonuçları için burada sunulan bitki türleri arasında organik madde girdilerin en büyük değişim yarattı. darı mera bitki türü toprak dokular geniş dizisi okudu, ve aynı zamanda bildirilen değerleri nispeten yüksek varyansı sergiledi. soya bitki türü muhtemelen onun hasat sırasında toprağa ölü yukarıda ve aşağıda toprağa biyokütle yıllık birikimi ile ilişkili sitesi tipleri arasında nispeten yüksek LOC değerleri vardı. Toprak organik maddesinin baskın kaynağı olarak nispeten inatçı asidik çam çöp ile karakterizedir Loblolly çam plantasyonları, en yüksek potansiyel C devir oranları duyuyorum sergileditemsilcisi sonuçları için burada seçilen bitki türlerinin ong. Çalışmaların bu seride bildirilen değerler aralığı ÖFK yöntemini 13 geliştirmek için kullanılan topraklarda aralığında bulunanların ve ÖFK yöntem geliştirdi bilim adamlarından biri tarafından Çin&#39;de subtropikal ormanlar yapılan daha sonraki deneylerde aralığında da 11,28. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/54614/54614fig1.jpg" /> Sol Nalgene şişe üzerinde NaOH içeren bir durdurucu çubuk asılı ve toprağın 30 g içeren bir şişe ayrılmış olarak gösterilmiştir flakon. Kararsız organik C ve potansiyel C devir hızı belirlenmesi için sıralı fümigasyon inkübasyon işlemi yürütmek için Şekil 1. Kuluçka konteyner gösteri amaçlı. Sağdaki konteyner toprak ve inkübasyon sırasında yapılması gibi üst kısmında Parafilm ile Nalgene şişe içine yerleştirilmiş durdurucu çubuğu vardır.<a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54614/54614fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/54614/54614fig2.jpg" /> Kararsız organik C ve güneydoğu ABD&#39;de farklı toprak ve bitki örtüsü koşullarında sıralı fümigasyon kuluçka yöntemi ile ölçülen potansiyel C devir hızı Şekil 2. Range. Bildirilen aralıkları önceki çalışmalarda 24,25,26,27 kısmen uyarlanmıştır. Bitki örtüsü türleri şunlardır: (1) Loblolly çam korusu, (2) Loblolly çam ve bahiagrass mera, (3) Loblolly çam ve darı sokak kırpma sistemi, (4) darı mera, (5) soya ve (6) kavak plantasyon. Barlar standart sapmasını temsil eder. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54614/54614fig2large.jpg" target="_blank">Inci büyük halini görmek için tıklayınız</a>rakamdır.

Watch this Scientific Journal Video about Assessment of Labile Organic Carbon in Soil Using Sequential Fumigation Incubation Procedures at JoVE.com

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

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.

Sıralı Fumigasyon Kuluçka Prosedürleri kullanma Toprakta Dayanıksız Organik Karbon Değerlendirilmesi

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

assessment-labile-organic-carbon-soil-using-sequential-fumigation

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Environment

11.4K Görüntüleme.  Louisiana State University Agricultural Center. 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.

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

Biofilm Removal Using Carbon Dioxide Aerosols without Nitrogen Purge

Biofilms can cause serious concerns in many applications. Not only can they cause economic losses, but they can also present a public health hazard. Therefore, it is highly desirable to remove biofilms from surfaces. Many studies on CO2 aerosol cleaning have employed nitrogen purges to increase biofilm removal efficiency by reducing the moisture condensation generated during the cleaning. However, in this study, periodic jets of CO2 aerosols without nitrogen purges were used to remove Pseudomonas putida biofilms from polished stainless steel surfaces. CO2 aerosols are mixtures of solid and gaseous CO2 and are generated when high-pressure CO2 gas is adiabatically expanded through a nozzle. These high-speed aerosols were applied to a biofilm that had been grown for 24 hr. The removal efficiency ranged from 90.36% to 98.29% and was evaluated by measuring the fluorescence intensity of the biofilm as the treatment time was varied from 16 sec to 88 sec. We also performed experiments to compare the removal efficiencies with and without nitrogen purges; the measured biofilm removal efficiencies were not significantly different from each other (t-test, p &gt; 0.55). Therefore, this technique can be used to clean various bio-contaminated surfaces within one minute.

Biofilms on surfaces can be effectively and rapidly removed by using a periodic jet of carbon dioxide aerosols without a nitrogen purge.

Biyofilm Kaldırma azotla temizleme karbon dioksiti aerosollerle

Biofilms can cause serious concerns in many applications. Not only can they cause economic losses, but they can also present a public health hazard. ...

Çevre

Measurement of the Rheology of Crude Oil in Equilibrium with CO2 at Reservoir Conditions

A rheometer system to measure the rheology of crude oil in equilibrium with carbon dioxide (CO2) at high temperatures and pressures is described. The system comprises a high-pressure rheometer which is connected to a circulation loop. The rheometer has a rotational flow-through measurement cell with two alternative geometries: coaxial cylinder and double gap. The circulation loop contains a mixer, to bring the crude oil sample into equilibrium with CO2, and a gear pump that transports the mixture from the mixer to the rheometer and recycles it back to the mixer. The CO2 and crude oil are brought to equilibrium by stirring and circulation and the rheology of the saturated mixture is measured by the rheometer. The system is used to measure the rheological properties of Zuata crude oil (and its toluene dilution) in equilibrium with CO2 at elevated pressures up to 220 bar and a temperature of 50 &#176;C. The results show that CO2 addition changes the oil rheology significantly, initially reducing the viscosity as the CO2 pressure is increased and then increasing the viscosity above a threshold pressure. The non-Newtonian response of the crude is also seen to change with the addition of CO2.

Measurement of the Rheology of Crude Oil in Equilibrium with CO2 at Reservoir Conditions

A method for measuring the rheology of crude oil in equilibrium with carbon dioxide at reservoir conditions is presented.

Ham Petrol Reolojisinin CO İle Dengesinde Ölçümü<sub&gt; 2</sub&gt; Rezervuar Koşullarında

A rheometer system to measure the rheology of crude oil in equilibrium with carbon dioxide (CO2) at high temperatures and pressures is described. The ...

Procedures of Laboratory Fumigation for Pest Control with Nitric Oxide Gas

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on fresh products and procedures for residue analysis and product quality evaluation. An airtight fumigation chamber containing fresh fruit and vegetables is first flushed with nitrogen (N2) to establish an ultralow oxygen (ULO) environment followed by injection of NO. The fumigation chamber is then kept at a low temperature of 2 - 5 &#176;C for a specified time period necessary to kill a target pest to complete a fumigation treatment. At the end of a fumigation treatment, the fumigation chamber is flushed with N2 to dilute NO prior to opening the chamber to ambient air to prevent the reaction between NO and O2, which produces NO2 and may damage delicate fresh products. At different times after NO fumigation, NO2 in headspace and nitrate and nitrite in liquid samples were measured as residues. Product quality was evaluated after 2 weeks of post-treatment cold storage to determine effects of NO fumigation on product quality. Keeping&#160;O2 from reacting with NO is critical to NO fumigation and is an important part of the protocols. Measuring NO levels is challenging and a practical solution is provided. Possible protocol modifications are also suggested for measuring NO levels in the fumigation chambers as well as residues. NO fumigation has the potential to be a practical alternative to methyl bromide fumigation for postharvest pest control on fresh and stored products. This publication is intended to assist other researchers in conducting NO fumigation research for postharvest pest control and accelerating the development of NO fumigation for practical applications.

This paper describes nitric oxide (NO) fumigation protocols for postharvest pest control. Fumigation chambers are flushed with nitrogen (N2) to establish ultralow oxygen conditions before NO is injected. At the end, chambers are flushed with N2 to dilute NO before exposing products to ambient air to prevent exposure to NO2.

Laboratuvar İlaçlama haşere kontrolü ile nitrik oksit gaz için prosedürleri

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on ...

Improving Infrared Spectroscopy Characterization of Soil Organic Matter with Spectral Subtractions

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic bonds that constitute the organic component of soils. However, the relatively low organic matter content of soils (commonly &#60; 5% by mass) and absorbance overlap of mineral and organic functional groups in the mid-infrared (MIR) region (4,000-400 cm-1) engenders substantial interference by dominant mineral absorbances, challenging or even preventing interpretation of spectra for SOM characterization. Spectral subtractions, a post-hoc mathematical treatment of spectra, can reduce mineral interference and enhance resolution of spectral regions corresponding to organic functional groups by mathematically removing mineral absorbances. This requires a mineral-enriched reference spectrum, which can be empirically obtained for a given soil sample by removing SOM. The mineral-enriched reference spectrum is subtracted from the original (untreated) spectrum of the soil sample to produce a spectrum representing SOM absorbances. Common SOM removal methods include high-temperature combustion (&#39;ashing&#39;) and chemical oxidation. Selection of the SOM removal method carries two considerations: (1) the amount of SOM removed, and (2) absorbance artifacts in the mineral reference spectrum and thus the resulting subtraction spectrum. These potential issues can, and should, be identified and quantified in order to avoid fallacious or biased interpretations of spectra for organic functional group composition of SOM. Following SOM removal, the resulting mineral-enriched sample is used to collect a mineral reference spectrum. Several strategies exist to perform subtractions depending on the experimental goals and sample characteristics, most notably the determination of the subtraction factor. The resulting subtraction spectrum requires careful interpretation based on the aforementioned methodology. For many soil and other environmental samples containing substantial mineral components, subtractions have strong potential to improve FTIR spectroscopic characterization of organic matter composition.

SOM underlies many soil functions and processes, but its characterization by FTIR spectroscopy is often challenged by mineral interferences. The described method can increase the utility of SOM analysis by FTIR spectroscopy by subtracting mineral interferences in soil spectra using empirically obtained mineral reference spectra.

Spektral Subtractions ile toprak organik madde karakterizasyonu kızılötesi spektroskopi iyileştirilmesi

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic ...

Use of Principal Components for Scaling Up Topographic Models to Map Soil Redistribution and Soil Organic Carbon

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it regulates the gravity-driven soil movement induced by runoff and tillage activities. The recent application of Light Detection and Ranging (LiDAR) data holds promise for generating high spatial resolution topographic metrics that can be used to investigate soil property variability. In this study, fifteen topographic metrics derived from LiDAR data were used to investigate topographic impacts on redistribution of soil and spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Specifically, we explored the use of topographic principal components (TPCs) for characterizing topography metrics and stepwise principal component regression (SPCR) to develop topography-based soil erosion and SOC models at site and watershed scales. Performance of SPCR models was evaluated against stepwise ordinary least square regression (SOLSR) models. Results showed that SPCR models outperformed SOLSR models in predicting soil redistribution rates and SOC density at different spatial scales. Use of TPCs removes potential collinearity between individual input variables, and dimensionality reduction by principal component analysis (PCA) diminishes the risk of overfitting the prediction models. This study proposes a new approach for modeling soil redistribution across various spatial scales. For one application, access to private lands is often limited, and the need to extrapolate findings from representative study sites to larger settings that include private lands can be important.

Landscape processes are critical components of soil formation and play important roles in determining soil properties and spatial structure in landscapes. We propose a new approach using stepwise principal component regression to predict soil redistribution and soil organic carbon across various spatial scales.

Toprak yeniden dağıtım ve toprak organik karbon eşlemek için topografik modellerini ölçekleme için asıl bileşenlerinin kullanımı

Landscape topography is a critical factor affecting soil formation and plays an important role in determining soil properties on the earth surface, as it ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

Karmaşık doğal organik madde karışımları karakterize için tek işlem hacmi tamamlayıcı yüksek çözünürlüklü analitik teknikler

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Split Point Analysis and Uncertainty Quantification of Thermal-Optical Organic/Elemental Carbon Measurements

Researchers from myriad fields frequently seek to quantify and classify concentrations of carbonaceous aerosols as organic carbon (OC) or elemental carbon (EC). This is commonly accomplished using thermal-optical OC/EC analyzers (TOAs), which enable measurement via controlled thermal pyrolysis and oxidation under specific temperature protocols and within constrained atmospheres. Several commercial TOAs exist, including a semi-continuous instrument that enables on-line analyses in the field. This instrument employs an in-test calibration procedure that requires relatively frequent calibration. This article details a calibration protocol for this semi-continuous TOA and presents an open-source software tool for data analysis and rigorous Monte Carlo quantification of uncertainties. Notably, the software tool includes novel means to correct for instrument drift and identify and quantify the uncertainty in the OC/EC split point. This is a significant improvement on the uncertainty estimation in the manufacturer&#8217;s software, which ignores split point uncertainty and otherwise uses fixed equations for relative and absolute errors (generally leading to under-estimated uncertainties and often yielding non-physical results as demonstrated in several example data sets). The demonstrated calibration protocol and new software tool enabling accurate quantification of combined uncertainties from calibration, repeatability, and OC/EC split point are shared with the intent of assisting other researchers in achieving better measurements of OC, EC, and total carbon mass in aerosol samples.

This article presents a protocol and software tool for the quantification of uncertainties in the calibration and data analysis of a semi-continuous thermal-optical organic/elemental carbon analyzer.

Termal-Optik Organik/Elemental Karbon Ölçümlerinin Split Nokta Analizi ve Belirsizlik Niceliği

Researchers from myriad fields frequently seek to quantify and classify concentrations of carbonaceous aerosols as organic carbon (OC) or elemental carbon ...

Fluorescently Labeled Bacteria as a Tracer to Reveal Novel Pathways of Organic Carbon Flow in Aquatic Ecosystems

Elucidating trophic interactions, such as predation and its effects, is a frequent task for many researchers in ecology. The study of microbial communities has many limitations, and determining a predator, prey, and predatory rates is often difficult. Presented here is an optimized method based on the addition of fluorescently labelled prey as a tracer, which allows for reliable quantitation of the grazing rates in aquatic predatory eukaryotes and estimation of nutrient transfer to higher trophic levels.

Presented here is a protocol for a single-cell, epifluorescence microscopy-based technique to quantify grazing rates in aquatic predatory eukaryotes with high precision and taxonomic resolution.

Floresan Etiketli Bakteriler Sucul Ekosistemlerde Organik Karbon Akışının Yeni Yollarını Ortaya Çıkaracak Bir İzleyici Olarak

Elucidating trophic interactions, such as predation and its effects, is a frequent task for many researchers in ecology. The study of microbial ...

Measuring Phosphorus Release in Laboratory Microcosms for Water Quality Assessment

Phosphorus (P) is a critical limiting nutrient in agroecosystems requiring careful management to reduce transport risk to aquatic environments. Routine laboratory measures of P bioavailability are based on chemical extractions performed on dried samples under oxidizing conditions. While useful, these tests are limited with respect to characterizing P release under prolonged water saturation. Labile orthophosphate bound to oxidized iron and other metals can rapidly desorb to solution in reducing environments, increasing P mobilization risk to surface runoff and groundwater. To better quantify P desorption potential and mobility during extended saturation, a laboratory microcosm method was developed based on repeated sampling of porewater and overlying floodwater over time. The method is useful for quantifying P release potential from soils and sediments varying in physicochemical properties and can improve site-specific P mitigation efforts by better characterizing P release risk in hydrologically active areas. Advantages of the method include its ability to simulate in situ dynamics, simplicity, low cost, and flexibility.

Accurate quantification of phosphorus (P) desorption potential in saturated soils and sediments is important for P modeling and transport mitigation efforts. To better account for in situ soil-water redox dynamics and P mobilization under prolonged saturation, a simple approach was developed based on repeated sampling of laboratory microcosms.

Su kalite değerlendirmesi için laboratuar Microcosms fosfor serbest ölçme

Phosphorus (P) is a critical limiting nutrient in agroecosystems requiring careful management to reduce transport risk to aquatic environments. Routine ...

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.