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PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统

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更新时间:2022-08-06 09:31:05浏览次数:9次

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产品简介

土壤有机质分解速率(R)对温度变化的响应非常敏感

详细介绍

       土壤有机质分解速率(R)对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数(Q10)可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃,R所增加的倍数;Q10值越大,表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性,也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应,在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数,因此其研究意义重大。
       以往Q10研究通过选取较少的温度梯度(3-5个点)进行测量,从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究(2017)指出,20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具,不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应,也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究,提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。


主要特点

  • 可进行恒温或变温培养设定;
  • 温度控制波动优于±0.05℃;
  • 平均升降温速率不小于1°C/min;
  • 150ml样品瓶适配25位样品盘;
  • 具有CO2预降低的双回路设计;
  • 一体化设计,内置CO2 H2O模块;
  • 可以外接浓度和同位素分析仪等。


研究领域

1)利用其自动、连续、快速的特点,开展区域尺度的联网研究,揭示不同区域或植被类型的Q10变异及其控制机制。受传统培养和测试方法的影响,研究人员很难开展类似的研究,虽然整合分析能一定程度解决这个问题,但也存在不同实验处理条件和实验测定方法造成的高不确定性问题。
2)开展Q10对连续温度变化过程响应研究,更真实的模拟温度变化情况,从而揭示土壤微生物呼吸对温度变化的响应机制。受传统方法的限制,当前大多数研究均在小时、天、周尺度来开展,并没有揭示真实的温度日动态。
3)更好地开展土壤微生物对水分或资源快速变化情景下的研究。例如,降水脉冲是干旱-半干旱区的常见现象,土壤微生物活性(碳矿化速率或氮矿化速率)对水分可获得性的响应一直是非常重要又挑战性的科学问题;类似的,土壤微生物对外界资源脉冲式供应的响应或激发效应也是近期研究热点。
4) 随着设备的广泛使用与改进,尤其是与13C分析设备相结合,相信会在土壤有机质周转领域具有更多的应用前景。


技术指标

PRI-8800 技术指标
指标标准配置参数
培养瓶容积150mL,耐高低温玻璃瓶
样品盘盘位25位
瓶温度范围-20 ~ 60℃
温度波动度±0.05℃
ACC温度+40°C
制冷量@20°C BT/20°C AT2000W
平均升降温速率(5-30°C)1℃/min
内胆尺寸(温控内腔)400 mm W × 400 mm D × 200 mm H(有效区域)
自动进样器控制精度0.02 mm
气压传感器精度0.05%
温度传感器精度±0.15℃
气体流速1L/min
气体管路1/8不锈钢管或特氟龙管
CO2吸收剂碱石灰
通风前面板上门底部进风,后面板上部排风
外观落地式,前部万向轮,后部固定论
整机尺寸762 mm W × 950 cm D × 1700 mm H
电源100 ~ 240VAC,50/60 Hz

8800-1 CO2 H2O分析仪

 性能指标
 CO测量范围0-2000 ppm
 CO准确度± 2%
 CO2零点稳定性± 2%(>12个月)
 CO2重复性@零点± 0.3%
 CO2重复性@跨度± 1.5%
 CO2恒温下的零点漂移± 2% / 年
 CO2常温下的零点漂移± 0.03% / ℃
 H2O测量范围0~6%
 H2O准确度± 2%
 标准工作温度-20 ~45 °C
 标准工作压力800 ~ 1150mbar
 取样流速标准1L/min,可调
 预热时间1min
 校准频率建议12月校准一次
 湿度<99% R.H,无冷凝

配置说明
       PRI-8800全自动变温培养土壤CO2 H2O在线测量系统主要包含自动进样器、水槽、压缩机、CO2 H2O 分析仪、内部计算机、25位样品盘等,25个样品瓶。


PRI-8800 实验设计

1)温度依赖性的研究:既然温度的变化会极大影响土壤呼吸,基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议,将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法,该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题,更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量,仅仅需要在PRI-8800程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量,这将极大提高科学家的工作效率。
除了上述变温应用案例外,科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养,通过PRI-8800的“傻瓜式”操作测量,将极大减少科学家实验实施的周期和工作量,并提高了工作效率。PRI-8800全自动变温培养土壤CO2 H2O在线测量系统主要包含自动进样器、水槽、压缩机、CO2 H2O 分析仪、内部计算机、25位样品盘等,25个样品瓶。
PRI-8800除了具有上述变温培养的特色,还可以进行恒温培养,抑或是恒温/变温交替培养,这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。
2)水分依赖性的研究:多数研究表明,在温度恒定的情况下,Q10很容易受土壤含水量的影响,表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800可以通过手动调整土壤含水量的做法,并在PRI-8800快速连续测量模式下,实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量,而PRI-8800的逻辑设计,为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。
3)底物依赖性的研究:底物物质量与Q10密切相关,这里的底物包含不限于自然态的土壤,如含碳量,含氮量,易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等;也可能包含了某些外源底物,如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量,能加速某些研究进程并获得可靠结果,如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。
4)生物依赖性的研究:土壤呼吸包含土壤微生物呼吸(>90%)和土壤动物呼吸(1-10%),土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加,或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。


PRI-8800 部分发表文章

1.Li, C., Xiao, C.W., Guenet, B., Li, M.X., Xu, L., He, N.P. 2022. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe. Soil Biology and Biochemistry 167, 108589. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2022.108589.
2.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.
3.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.
4.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.
5.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.
6.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, Gao Y, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.
7.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimum temperature of soil microbial respiration: Patterns and controls. Soil Biology and Biochemistry, 121: 35-42.
8.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.
9.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Important interaction of chemicals, microbial biomass and dissolved substrates in the diel hysteresis loop of soil heterotrophic respiration. Plant and Soil, 428: 279-290.
10.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Microbial properties regulate spatial variation in the differences in heterotrophic respiration and its temperature sensitivity between primary and secondary forests from tropical to cold-temperate zones. Agriculture and Forest Meteorology, 262, 81-88.
11.Li J, He NP, Xu L, Chai H, Liu Y, Wang DL, Wang L, Wei XH, Xue JY, Wen XF, Sun XM. 2017. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology & Biochemistry, 106: 18-27.
12.Liu Y, He NP, Xu L, Niu SL, Yu GR, Sun XM, Wen XF. 2017. Regional variation in the temperature sensitivity of soil organic matter decomposition in China’s forests and grasslands. Global Change Biology, 23: 3393-3402.
13.Wang Q, He NP*, Liu Y, Li ML, Xu L. 2016. Strong pulse effects of precipitation event on soil microbial respiration in temperate forests. Geoderma, 275: 67-73.
14.Wang Q, He NP, Yu GR, Gao Y, Wen XF, Wang RF, Koerner SE, Yu Q*. 2016. Soil microbial respiration rate and temperature sensitivity along a north-south forest transect in eastern China: Patterns and influencing factors. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 121: 399-410.
15.He NP, Wang RM, Dai JZ, Gao Y, Wen XF, Yu GR. 2013. Changes in the temperature sensitivity of SOM decomposition with grassland succession: Implications for soil C sequestration. Ecology and Evolution, 3: 5045-5054.
16.何念鹏, 刘远, 徐丽, 温学发, 于贵瑞, 孙晓敏. 2018. 土壤有机质分解温度敏感性研究:培养与测定模式. 生态学报, 38: 4045-4051.

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