This material is based upon work supported by the National Science Foundation under Grant Number 1215858, by the US Department of Agriculture under Grant Number 2013-68002-20525, and by the US Department of Energy Great Lakes Bioenergy Research Center &#8211; DOE BER Office of Science (DE-FC02-07ER64494) and DOE OBP Office of Energy Efficiency and Renewable Energy (DE-AC05-76RL01830). In-field video and images were recorded at the Wisconsin Integrated Cropping System Trial project of the University of Wisconsin&#8211;Madison. The authors are grateful to Ryan Curtin for skillful videography and editing.

1. Sezione Edilizia e Anchor installazione <ol><li> Progettazione e costruzione di camere - ciascuno costituito da un ancoraggio che viene inserito nel terreno e un coperchio che è posto sulla sommità del tassello durante la misurazione flux - per rispondere alle esigenze sperimentali. <ol><li> Nel progettare la forma e le dimensioni della camera, prendere in considerazione fattori spaziali come la distanza tra le file delle colture, fertilizzanti o letame banding e altezza della pianta. A causa protrusione degli ancoraggi al di sopra della superficie del suolo può contribuire agli effetti del microclima e ristagni d&#39;acqua, si consideri che i coperchi siedono partire alla superficie del suolo come possibile. Poiché esistono compromessi tra l&#39;altezza da camera e sensibilità di rilevazione, coperchi di progettazione per essere il più brevi possibile per il sistema in fase di studio. </li><li> Costruire camere di materiale robusto e non reattivo come l&#39;acciaio inossidabile o PVC, e includere un meccanismo per sigillare il coperchio sulla ancoraggio. Isolare coperchi e coprire con materiale di colore chiaro o riflettente per evitare l&#39;accumulo di caloredurante la misurazione. Includere un setto per consentire la raccolta del campione e di un tubo di sfiato per evitare perturbazioni di pressione durante la distribuzione della camera e la rimozione del campione. Per ulteriori dettagli consultare la tabella dei materiali, Parkin e Venterea 8, e Clough et al 10. </li></ol></li><li> Almeno 1 giorno prima del campionamento, installare ancore da camera nel terreno siti desiderati. Il metodo di installazione dipende dal disegno della camera, ma in generale, esercitare una pressione uniforme in tutti i punti in modo che l&#39;ancora non deforma e distorce la struttura del suolo. Affondare l&#39;ancoraggio ad una profondità di 2,5-13 cm a seconda del tipo di terreno, i tempi di implementazione, e volume della camera di 6,11. Lasciare il meno possibile (non più di 5 cm) che sporge al di sopra della superficie del suolo. </li></ol> 2. Calibrazione e Disegno sperimentale Nota: Prima di iniziare l&#39;esperimento, attenersi alla seguente procedura per determinare un appropriato corso tempo di campionamento che consenta di datiessere in forma per un lineare appropriata o modello di flusso non lineare (vedi Parkin et al. 12). Ciò richiederà l&#39;uso delle tecniche descritte nei passi 3-5 (Campo di campionamento, analisi dei campioni e analisi dei dati). Tempistica ottimale è funzione sia del sistema studiato e le dimensioni delle camere in uso. Alcuni tentativi ed errori possono essere coinvolti. Per gli approcci alternativi Vedere Venterea 13. <ol><li> Calibrazione di campionamento e analisi <ol><li> In condizioni ambientali o di gestione che possono generare flussi relativamente elevati tracce di gas, effettuare un campionamento intensivo seguenti tecniche descritte nella sezione 3. Utilizzo di campionamento ben distanziati punti temporali, compilare una serie temporale di durata superiore potrebbe essere considerato tipico. Inizia campionamento da diverse camere rappresentative a 5-10 punti temporali equidistanti nel corso di un&#39;ora. </li><li> Analizzare i campioni mediante gascromatografia seguente sezione 4. </li></ol></li><li> Calibrazione Interpretatisu <ol><li> Per ogni serie temporale di taratura ed ogni gas di interesse, plot tempo-by-concentrazione. </li><li> Verificare che i tassi di flusso sono per la fascia alta del range previsto. Vedere la sezione 5 per il calcolo del flusso. Fare riferimento alla sezione 2.3 per la risoluzione dei problemi. </li><li> Controllare i grafici segni di non-linearità, o più specificamente, plateauing delle concentrazioni di gas nel corso del tempo. Nota: Il punto in cui la concentrazione comincia a plateau differisce dal tipo di gas, ed è una funzione del tasso di produzione di gas o di consumo all&#39;interno del suolo, la concentrazione del gas nella camera di spazio di testa, e la diffusione tra le due zone. E &#39;quindi fortemente influenzata dalla altezza della camera, con le camere più brevi che producono più breve tempo prima di plateau. </li><li> Utilizzare i set di calibrazione per determinare i tempi di implementazione della camera ottimale per il sistema sperimentale. Se regressione lineare sarà utilizzato in analisi dei dati (come qui nella sezione 5 descritto), selezionare i tempi che mantiene il più vicino ad una ri linearelationship possibile tra il tempo e la concentrazione per tutti i gas / sistemi di interesse, pur consentendo un minimo di tre, preferibilmente quattro, tempi di campionamento all&#39;interno della serie storica 6. Per le camere di 10-30 cm di altezza utilizzata per CO 2 e N 2 O misurazioni, serie temporali tipicamente variare 20-60 min 8,14. </li></ol></li><li> Risoluzione dei problemi Calibrazione <ol><li> Se vi è scarsa differenziazione e / o difficoltà di discernere la linearità o plateau, utilizzare più stretti punti di tempo di calibrazione o più serie storiche di calibrazione, e verificare che le concentrazioni sono entro i limiti di rilevazione. Per i bassi tassi di flusso, una riduzione del tasso di accumulazione non può essere osservato nei tempi testata. Ciò non deve destare preoccupazione. </li><li> Se i flussi non sono nella fascia alta del range sperimentale previsto, ripetere la calibrazione, alterando le condizioni di trattamento o ambientali per indurre il flusso maggiore (mediante l&#39;applicazione di fertilizzanti o di irrigazione, per esempio). In alternativa, cie almeno quattro punti temporali nel disegno sperimentale, in modo che se i flussi sperimentali sono significativamente più elevati di quelli osservati durante la calibrazione e plateauing si verifica, momenti successivi possono essere escluse mantenendo almeno tre punti di tempo per la regressione lineare. Un approccio di regressione curvilinei possono anche essere impiegati. </li></ol></li><li> Disegno sperimentale <ol><li> Sulla base della tempistica ottimale determinata al punto 2.2.4, elaborare uno schema di campionamento globale che cattura tutti i siti rilevanti, trattamenti e / o repliche, e consente al personale di muoversi attraverso i siti camera in modo efficiente. Se necessario, dividere i siti camera in più &quot;giri&quot; da campionare uno dopo l&#39;altro. <ol><li> Se le misure sono da prendere come rappresentante di una intera giornata, campione in un momento della giornata in cui le temperature sono moderate rispetto agli estremi giornalieri. Nei sistemi colturali temperate tipici, la finestra ideale è medio-tarda mattinata. </li><li> Se i campioni devono essere raccoltiin turni consecutivi, fare attenzione a non introdurre una distorsione campionando ripetutamente gli stessi trattamenti alla stessa ora del giorno. Costruire turni di blocchi di repliche piuttosto che il trattamento-by-trattamento. </li><li> Includere il tempo per le misure accessorie necessarie da adottare sia all&#39;interno turni o prima / dopo, a seconda dei casi. (Vedere la sezione 3.3 per le misure tipiche accessorie.) </li><li> Facoltativamente, includere il tempo per la raccolta di campioni di aria ambiente per l&#39;uso in modelli di flusso non-lineari, o come approssimazione di partenza (tempo zero, &quot;T 0&quot;) concentrazione (qui non descritto). </li><li> Facoltativamente, includere il tempo per il caricamento gas di riferimento in fiale al momento del campionamento per valutare la possibile degradazione campione tra il campionamento e l&#39;analisi. Per le considerazioni conservazione dei campioni Vedere Parkin e Venterea 8. </li></ol></li><li> Determinare la frequenza delle misurazioni di flusso che è appropriato per obiettivi di ricerca. Questo può variare da una singola misura to giornaliera, misurazioni settimanali o periodici nel corso di mesi o anni. Fare riferimento a Rochette et al. 14 per una discussione approfondita di considerazioni di progettazione sperimentali. </li><li> Se i campioni devono essere raccolti in condizioni di freddo, progettare per l&#39;inclusione di un dispositivo di riscaldamento come ad esempio un impacco caldo con le fiale per evitare setti di diventare fragile. </li></ol></li></ol> 3. Campo di campionamento Nota: Ad ogni data di campionamento, seguire lo schema di campionamento stabilito nella sezione 2.4, utilizzando le tecniche descritte di seguito. Attrezzature e campione del volume può variare a seconda delle condizioni di raccolta e di trasferimento di metodi che sono utilizzati e la quantità di campione usato per l&#39;analisi GC 8. Questo protocollo utilizza 5,9 ml fiale di raccolta e 30 ml siringhe, con un metodo di lavaggio di trasferimento del campione. Vedere Consigli per gli approcci alternativi. <ol><li> Preparazione <ol><li> Se il campionamento da più camere per ogni turno, preparare un punto refe tempogrid renza (vedi figura 2) per tenere traccia facilmente dove e quando a campione. In alternativa, prendere accordi per registrare ogni punto di tempo durante il campionamento. </li><li> Pre-etichetta e organizzare fiale di raccolta per la massima efficienza e il minimo rischio di confusione durante il campionamento. </li><li> Al fine di risparmiare tempo durante il campionamento, preparare tutti i materiali e attrezzature anticipo. Includere gli extra di tutto ciò che può rompersi o si perde facilmente (aghi, siringhe, rubinetti, ecc), e posto in una borsa da trasporto, secchio o altro contenitore. </li><li> Siate pronti a registrare tutti i punti ritardata che può accadere a causa di malfunzionamenti o altre circostanze impreviste, e che possono essere facilmente corretti durante l&#39;analisi dei dati regolando il tempo associato ad un certo campione. </li></ol></li><li> Raccolta dei campioni <ol><li> Fissare e sigillare il coperchio della camera all&#39;ancora camera di pre-installato, e avviare un cronometro. Questo è T 0. </li><li> Subito dopo la sigillatura del coperchio collect un campione di aria ambiente da una posizione adiacente alla camera, all&#39;altezza approssimativa della camera superiore: con un vuoto 30 ml siringa munita di ago e di rubinetto in posizione aperta, estrarre un campione di 30 ml di aria e chiudere la rubinetto. Questo è il campione T 0. In alternativa, prendere il campione T 0 dalla camera 6. Nota: esistono compromessi tra i due approcci - valutare spaziale (la distanza dal sito o microclima esterno per i campioni fuori) vs temporizzazione (ritardo tra la chiusura del coperchio e la raccolta di campioni per i campioni all&#39;interno) considerazioni e determinare la tecnica più appropriata per l&#39;attrezzatura utilizzata e il sistema in fase di studio. </li><li> Con l&#39;ago della siringa, perforare il setto di una fiala 5,9 ml di raccolta che ha già un altro ago attraversavano vicino al bordo del setto. </li><li> Aprire il rubinetto siringa e iniettare circa 20 ml del campione nella fiala (questo provoca il contenuto precedente delflaconcino per essere espulso attraverso l&#39;ago supplementare, sostituito da campione). </li><li> In un movimento fluido, rimuovere l&#39;ago supplementare, pur continuando a iniettare la maggior quantità di campione (circa 10 ml) possibile, leggermente sovrapressione fiala per garantire l&#39;integrità e di permettere l&#39;analisi di campioni multipli se necessario 8. </li><li> Chiudere il rubinetto e ritirare l&#39;ago della siringa dal setto. Ruotare il flaconcino riempito capovolto da distinguere da flaconi vuoti. </li><li> Procedere alla camera successiva, ripetere i punti 3.2.1-3.2.6, sigillare il coperchio sul punto T 0 tempo predeterminato corretta. </li><li> Continuare a ripetere i passaggi 3.2.1-3.2.7 fino a quando tutte le camere a tutto tondo sono stati sigillati e T 0 i campioni sono stati raccolti. </li><li> Tornare alla prima camera. </li><li> Come il tempo si avvicina a 10 secondi finché T 1, forare il setto nella camera superiore con l&#39;ago della siringa. </li><li> All&#39;interno di un secondo intervallo di T 1, wit 10hdraw un campione di 30 ml di aria dall&#39;interno della camera e chiudere il rubinetto. Rimuovere l&#39;ago della siringa dal setto camera. </li><li> Trasferire il campione ad una fiala di raccolta seguendo i punti 3.2.3-3.2.6. </li><li> Continuare a raccogliere campioni seguente procedura 3.2.10-3.2.12, secondo lo schema di campionamento stabilito nel punto 2.4. </li></ol></li><li> Misure di accompagnamento <ol><li> Per convertire concentrazione di gas a massa, misurare la temperatura dell&#39;aria al momento del campionamento. A seconda degli obiettivi della ricerca, registrare o eseguire altre misure accessorie come la temperatura del suolo e del suolo contenuto di umidità in ogni posizione e / o il tempo, la piovosità giornaliera, suolo densità apparente, nitrati del suolo e le concentrazioni di ammonio, ecc vari mezzi esistono per ottenere questi provvedimenti - seguire protocolli standard. </li><li> Facoltativamente, raccogliere campioni di aria ambiente e / o norme di campo di carico di concentrazioni note in fiale per valutare le concentrazioni di gas serra ambiente e potenziale di stoccaggio-vial degrado in periodo compreso tra il campionamento e l&#39;analisi (vedere paragrafi 2.4.1.4 e 2.4.1.5). </li></ol></li></ol> 4. Analisi dei campioni <ol><li> Determinare la concentrazione di gas di interesse per ciascun campione mediante gascromatografia, utilizzando attrezzature munito di rivelatore a cattura di elettroni per N 2 O, un analizzatore di gas a infrarossi o rivelatore a conducibilità termica per CO 2, e un rivelatore a ionizzazione di fiamma per CH 4. Nota: E &#39;essenziale per ottenere l&#39;accesso a uno strumento che sia correttamente configurato per l&#39;analisi dei gas serra e ha tempo di esecuzione sufficienti. Principi e metodi di gascromatografia sono descritte altrove 5,15,16. </li><li> Convertire la concentrazione di gas traccia da volumetrico a massa, utilizzando la legge dei gas perfetti: </li></ol> PV = nRT Dove P = pressione, V = volume, n = moli di gas, R = costante dei gas legge, e T = temperatura. Pertanto: <img alt="Equazione 1"fo: content-width = &quot;4in&quot; src = &quot;/ files/ftp_upload/52110/52110eq1.jpg&quot; width = &quot;400&quot; /&gt; 5. Analisi dei dati <ol><li> Per ogni serie storica, la trama time-by-concentrazione e valutare per la linearità. Valutare utilizzando bontà di adattamento o mediante ispezione visiva, escludendo momenti successivi mostrano segni di plateau da ulteriori analisi. Usare un minimo di tre punti di tempo compreso T 0 per il calcolo di flusso (T 0, T 1, T 2 ...). Stabilire un protocollo coerente, e respingere qualsiasi serie momento che non riescono a soddisfare gli standard di tale protocollo per la linearità. Per una discussione approfondita di errori, pregiudizi, e la varianza nel calcolo del flusso Vedere Parkin e Venterea 8. </li><li> Eseguire la regressione lineare. </li><li> Utilizzare l&#39;inclinazione della regressione per calcolare il flusso: </li></ol> F = S • V • A -1 Dove F = flusso, S = pendenza della regressione, V = volume della camera, e A = camerazona. Pertanto: <img alt="Equazione 2" fo:content-width="1.3in" src="/files/ftp_upload/52110/52110eq2.jpg" width="130" /> Nota: fare riferimento alla discussione e Parkin et al 12 per approcci non-lineari FLUX calcolo..

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M., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Greenhouse+Gas+Measurement+in+the+Field.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">Automated Greenhouse Gas Measurement in the Field. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li><li>Alfaro, M. A., Giltrap, D., Topp, C. F. E., de Klein, C., deKlein, C., Harvey, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+to+Report+Your+Experimental+Data.+In:+Nitrous+Oxide+Chamber+Methodology+Guidelines.">How to Report Your Experimental Data. In: Nitrous Oxide Chamber Methodology Guidelines.</a> Ministry for Primary Industries. , (2013).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

<html> L&#39;approccio basato camera-statico qui descritto è un metodo efficiente per la misurazione del flusso di gas serra dai sistemi suolo. La relativa semplicità dei suoi componenti lo rende particolarmente adatto alle condizioni o sistemi in cui più metodi ad alta intensità di infrastrutture sono fattibile. Al fine di generare dati di alta qualità, tuttavia, l&#39;approccio camera statica deve essere effettuata con la massima attenzione al disegno sperimentale 6. Una considerazione importante che deve essere preso in considerazione è la variabilità spaziale dei flussi di gas del suolo, che può risultare in una forte variabilità tra le misure basate camera-replicati. Nel progettare esperimenti, quindi, è importante includere abbastanza repliche per fornire potenza sufficiente per un&#39;analisi statistica. Possono esistere compromessi tra il numero di trattamenti che possono essere studiati, pur mantenendo la replica sufficiente, e un minimo di quattro repliche per trattamento è una linea guida generale 14. ONTENUTO &quot;&gt; Se verranno utilizzati i flussi misurati per stimare le emissioni quotidiane, variazioni diurne della temperatura dell&#39;aria, temperatura del suolo, e le emissioni di gas devono essere prese in considerazione. Se gli obiettivi di ricerca richiedono misurazioni per ottenere a metà mattina, quando le temperature riflettono le medie giornaliere, la finestra ristretta per il campionamento può influenzare il numero di camere che possano essere facilmente monitorati. Un&#39;ulteriore considerazione da valutare è l&#39;impatto che l&#39;inclusione o l&#39;esclusione delle radici delle piante e soprattutto la biomassa a terra avranno sul flussi di gas. Sezione posizionamento rispetto a piantare il tessuto sarà impatto l&#39;interpretazione dei dati di flusso, in particolare nel caso di CO 2 dove non solo la respirazione microbica, ma anche radice e sparare la respirazione e la fotosintesi devono essere adeguatamente equilibrata. Per la discussione ulteriori di questi fattori, vedere Parkin e Venterea 8. Come notato in precedenza, esistono molte varianti di questa metodologia, compresa la progettazione della camera e campionamentovolume. Una tale variazione è nel metodo impiegato per trasferire campioni tra la siringa e raccolta flaconcino. La tecnica qui descritta prima svuota la fiala di raccolta con il campione prima di riempire il flacone a pressione positiva 5. Una tecnica più comunemente usata è il trasferimento di campioni da siringhe in fiale che sono state pre-evacuato utilizzando una pompa a vuoto, e l&#39;uso di fiale non evacuati senza risciacquo è stata riportata anche 8,17. Un altro punto significativo quando esiste una serie di approcci è in analisi dei dati e la selezione del modello di flusso più appropriato per il sistema in esame. In aggiunta al metodo di regressione lineare qui descritta, modelli non lineari possono anche essere impiegati, in particolare quando si utilizzano tempi di attuazione più lunghi. Questi modelli includono l&#39;algoritmo sviluppato da Hutchinson e Mosier 18 e derivazioni di 19,20, la procedura quadratica descritto da Wagner et al. 21, e la non-stazionarioStato flusso diffusivo stimatore descritto da Livingston et al 22. Per una discussione approfondita dei modelli di flusso non-lineari, fare riferimento a Parkin et al. 12 e Venterea et al 23. Metodi simili all&#39;approccio camera statica includono l&#39;uso di sistemi di misura a flusso continuo con Fourier trasferimento infrarossi (FTIR) spettrometria come alternativa alla siringa cromatografia campionamento e gas, così come l&#39;automazione di chiusura camera di campionamento e attraverso vari mezzi. Sistemi automatizzati consentono misure più frequenti con il personale ridotto, ma richiedono anche investimenti infrastrutturali aggiuntivi. Grazia et al. 24 prevedono un ampio riassunto delle opzioni e compromessi in automatico N basata camera-2 O misura. Caratterizzazione del flusso di gas a effetto serra sia gestito e sistemi naturali è importante per informare i modelli basati su processi, comprendere l&#39;impatto delle DIRETTOREpratiche nt e informare le strategie di mitigazione e di sostenere contabilità globale e il cambiamento climatico modellazione. Così, mentre i singoli studi sono informativi a scala locale, molto valore aggiunto è derivato contribuendo alla, e attingendo, un organismo mondiale di conoscenze sullo scambio di gas tra il paesaggio e l&#39;atmosfera. È fondamentale, quindi, che i dati raccolti e segnalati in modo da garantire la longevità e l&#39;interoperabilità con la base di conoscenze più ampia. Questo include i seguenti migliori pratiche per garantire la qualità dei dati, nonché la raccolta di misure di accompagnamento e di una reportistica completa dei metadati per consentire l&#39;estensione dei risultati al di là di studi discreti. Eccellenti linee guida per il reporting dei dati sono disponibili dal progetto GRACEnet e il GRA 25.

Understanding the contributions of both human activities and natural systems to radiative properties of the atmosphere is an area of critical importance as we strive to mitigate anthropogenic contributions to the greenhouse effect. In addition to carbon dioxide (CO2), nitrous oxide (N2O) and methane (CH4) are also potent GHGs, accounting for an estimated 7% and 19% of global warming, respectively, with the majority of emissions coming from landscape sources1,2. These range from managed systems such as agricultural fields, rice paddies, and landfills, to natural systems such as forest floors, wetlands, and termite mounds. Accurate measurement, supporting well-informed modeling of such landscape-based emissions is critical in order to understand the drivers of climate change as well as to identify mitigation opportunities.
A variety of greenhouse gas measurement strategies exist, each with their own strengths and weaknesses2-5. Mass balance techniques rely on wind-based dispersion of gases and are suited to measurement of flux from small, well-defined sources such as landfills and animal paddocks. Micrometeorological approaches such as eddy covariance are based on real-time direct measurement of vertical gas flux, and can provide direct measurements over large areas. However, homogeneity in source topography is an implicit assumption (in that measurements yield a mean for the area under study), and costly infrastructure can limit deployment possibilities. Finally, chamber-based methods focus on change in gas concentration at the soil surface by sampling from a restricted above ground headspace. They allow measurements to be obtained from small areas and numerous treatments, but are subject to high coefficients of variation due to spatial variation in soil gas flux.
Here we discuss the most prevalent and easily implemented form of chamber-based measurement, utilizing the type of closed chambers without air flow-through commonly referred to as &#8220;static&#8221; or &#8220;non-steady-state non-flow-through&#8221; chambers. In this approach, gas emissions from the soil surface are trapped within a vented chamber, and rates of flux are determined by measuring the change in gas concentration over time within the chamber headspace. The static chamber technique has been widely deployed across both managed and natural landscapes and underpins the bulk of data reporting soil-based flux of greenhouse gases, particularly N2O6,7. It is ideally suited to the study of small experimental plots, diverse sites over variable terrain, or in other situations where multiple distinct locations must be studied without significant infrastructure investments. Typical experimental uses might include the exploration of alternative landscape management practices and their impact on soil-based CO2, N2O, and/or CH4 emissions, examination of landscape-based flux dynamics under artificially induced climate change scenarios such as warming and rainfall exclusion/supplementation, or the descriptive study of natural and agricultural ecosystems and subsystems.
As a critical tool in GHG measurement and flux estimation, the static chamber method has been thoroughly evaluated, and significant efforts have been made towards standardization of techniques and harmonization of data reporting4,6,8,9. Of particular note are the detailed reviews and guidelines produced by the U.S. Department of Agriculture &#8211; Agricultural Research Service&#8217;s Greenhouse gas Reduction through Agricultural Carbon Enhancement network (GRACEnet)8 and by the Global Research Alliance on Agricultural Greenhouse Gases (GRA)9. Such guidelines provide an invaluable resource and platform for coordination, as ultimately the interoperability of data from a myriad of studies is critical for scaling up local findings to global modeling, and for translating research results into viable mitigation strategies.
GRACEnet, GRA, and other reviews also highlight the fact that specific techniques in static chamber-based greenhouse gas flux measurement are extremely diverse, with significant methodological variations possible at nearly every step of the way, including chamber design, temporal and spatial deployment, sampling volumes, sample analysis, and flux calculations. The method described here presents one possible variant, while showcasing best practices and highlighting critical considerations for the generation of high quality, broadly transferrable data. It is intended to provide an accessible overview of this standardized procedure, and a platform from which to explore further nuances and variations described in the literature.

<table><tbody><tr><td>5.9 ml soda glass flat bottom 55 x 15.5 mm</td><td>Labco Limited</td><td>719W</td><td>Collection vials</td></tr><tr><td>16.5 mm screw caps with pierceable rubber septum</td><td>Labco Limited</td><td>VC309</td><td>Caps for&amp;nbsp; vials</td></tr><tr><td>90-well plastic vial rack, 17.1 mm well I.D.</td><td>Wheaton</td><td>868810</td><td>Rack for organizing vials</td></tr><tr><td>Regular bevel needles 23 G x 1&quot;</td><td>BD</td><td>305193</td><td>Needles for sample collection</td></tr><tr><td>Stopcocks with luer connections, 1-way, male slip</td><td>Cole-Parmer</td><td>EW-30600-01</td><td>Stopcocks for syringes</td></tr><tr><td>30 ml syringe, slip tip</td><td>BD</td><td>309651</td><td>Syringes for sample collection</td></tr><tr><td>Stopwatch or timer</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>For timing field sampling</td></tr><tr><td>Stainless steel or galvanized utility pans with rim, or fabricated stainless steel or PVC chambers and lids, dimensions as appropriate to experimental system</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>Chamber anchor and lid - bottom cut out of anchor, holes for septum and vent tubing bored in lid</td></tr><tr><td>Gray butyl stoppers 20 mm</td><td>Wheaton</td><td>W224100-173</td><td>Chamber septa for syringe sampling - insert into hole bored in lid top</td></tr><tr><td>Tygon tubing 4.0 mm I.D. x 5.6 mm O.D.</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>Z685623</td><td>Chamber vent tubing - insert in hole bored in lid side, flush with exterior, approximately 25 cm coiled in lid interior (a 1 ml syringe tip may be used as an attachment mechanism)</td></tr><tr><td>Adhesive foam rubber tape or HDPE O-ring</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>Chamber sealing mechanism - fastened to underside of lid rim</td></tr><tr><td>Reflective&amp;nbsp; insulation, 0.3125&quot; thickness</td><td>Lowe&#039;s</td><td>409818</td><td>Insulating and reflective coating - affix to exterior of chamber lid</td></tr><tr><td>Large metal binder clips, 2&quot; size with 1&quot; capacity, or manufactured draw latch as appropriate</td><td>Staples / McMaster</td><td>831610 (Staples) / 1863A21 (McMaster)</td><td>Lid attachment mechanism - for clamping lid to anchor during sampling</td></tr><tr><td>Gas chromatography equipment fitted with electron capture detector for nitrous oxide, infrared gas analyzer or thermal conductivity detector for carbon dioxide, flame ionization detector for methane</td><td>Various</td><td>N/A</td><td>For sample analysis</td></tr></tbody></table>

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.

Prima di iniziare un progetto di ricerca con le camere statiche, è importante capire i flussi di lavoro, e l&#39;organizzazione in silico, elementi di laboratorio (Figura 1) campo-e. Fornito un&#39;attenta progettazione sperimentale e calibrazione del sistema (Figura 2), l&#39;analisi dei dati sarà generalmente relativamente semplice. Un tasso di flusso è determinato per ciascuna camera e tempo di campionamento mediante regressione di tempo da concentrazione utilizzando un modello di flusso predeterminata appropriata al sistema (Figura 3). Tuttavia, anche seguendo le migliori pratiche, le difficoltà si possono incontrare, e il controllo di qualità dei dati grezzi è fondamentale. Ad esempio, il fallimento di una guarnizione della camera o vial perde può portare a valori di concentrazione anomali. Questi sono facilmente identificabili mediante controllo visivo di piazzole di concentramento di serie temporali (Figura 4), ​​con la serie CO 2 tempo spesso serve come particolarmente useful Indicatore dovuto al flusso tipicamente più robusto e continuo di CO 2 rispetto a volte trascurabile, quasi rilevamento-limite, o anche flussi negativi di N 2 O o CH 4. Una volta che la qualità dei dati è stata confermata, i risultati possono essere utilizzati per confrontare la dinamica di flusso di gas tra i trattamenti o nel corso di una stagione (Figura 5). Come si può vedere da maggio e giugno i valori di flusso e barre di errore, la variazione causata dalla eterogeneità spaziale del flusso può essere significativo, e più pronunciato in condizioni che producono alti tassi di flusso. Tale variabilità non è insolito, e sottolinea l&#39;importanza di replica sufficiente in questa tecnica. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig1highres.jpg" width="600" /> Figura 1. Panoramica del flusso di lavoro. Vari elementi di questo protocollo sarà effettuato in fase di progettazione, in campo, in laboratorio, ed in silico. Le frecce indicano la sequenza del flusso di lavoro, a cominciare con il disegno della camera (e costruzione, se necessario), e concludendo con l&#39;analisi dei dati. Cassette multiple / frecce tra campionamenti sul campo e analisi del campione rappresentano la possibilità di molteplici date di campionamento nel corso di un esperimento. <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig2highres.jpg" width="400" /> Figura 2. Tempi Sample. Uno schema di temporizzazione esempio per la raccolta di campioni da camere multiple contemporaneamente. Numeri Chamber sono indicati nei punti a sinistra e ora in alto, con tempi di campionamento indicati in minuti interi all&#39;interno della griglia. In questo esempio, quattro serie storiche separata di 36 minuti ciascuno (uno per ogni camera) sono svolte nell&#39;arco di 46 min, con 12 min spaziatura tra i punti di tempo all&#39;interno di una serie, e 2 min tempo di percorrenza tra le camere. Per questo esempio ipotetico, il suitability di serie temporali di 36 minuti sarebbe stato determinato dalla calibrazione prima. Mentre i tempi spaziatura uniforme non è necessario, spesso semplifica lo schema di campionamento. In alternativa, i ricercatori possono registrare singolarmente ogni timepoint campionamento per determinare gli intervalli di campionamento. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig3highres.jpg" width="600" /> Figura 3. Calcolo Flux. Una serie tipica statico camera di tempo, costituito da N 2 O concentrazioni rilevate in quattro punti di tempo nel corso di un periodo di campionamento di 36 min. Viene visualizzata la regressione lineare, la pendenza che produce tasso di flusso. <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig4highres.jpg" width="600" /> Figura controllo 4. Qualità. Accoppiato serie storiche dal medesimo gruppo di campioni, ma diversi gas sono mostrati in which perdite flacone è stato identificato mediante ispezione visiva (punto rosso). A) concentrazione di CO 2 nel corso del tempo. B) N 2 O concentrazione nel tempo. <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52110/52110fig5highres.jpg" width="600" /> Figura 5. Risultati di sintesi. N 2 O tasso di flusso di un campo agricolo nel corso di una singola stagione di crescita. Valori di flusso rappresentano la media di sei camere, utilizzando serie temporali quattro punti. Le barre di errore sono standard error.

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Measurement of Greenhouse Gas Flux from Agricultural Soils Using Static Chambers

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.

Misura del flusso di gas serra da terreni agricoli Uso statici Chambers

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

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Universidad de Cartagena UDEC

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The Kinetic Theory of Gases

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41.1K Views.  University of Wisconsin-Madison. 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.

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The Use of an Automated System (GreenFeed) to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

Ruminant animals (domesticated or wild) emit methane (CH4) through enteric fermentation in their digestive tract and from decomposition of manure during storage. These processes are the major sources of greenhouse gas (GHG) emissions from animal production systems. Techniques for measuring enteric CH4 vary from direct measurements (respiration chambers, which are highly accurate, but with limited applicability) to various indirect methods (sniffers, laser technology, which are practical, but with variable accuracy). The sulfur hexafluoride (SF6)&#160;tracer gas method is commonly used to measure enteric CH4 production by animal scientists and more recently, application of an Automated Head-Chamber System (AHCS) (GreenFeed, C-Lock, Inc., Rapid City, SD), which is the focus of this experiment, has been growing. AHCS is an automated system to monitor CH4 and carbon dioxide (CO2) mass fluxes from the breath of ruminant animals. In a typical AHCS operation, small quantities of baiting feed are dispensed to individual animals to lure them to AHCS multiple times daily. As the animal visits AHCS, a fan system pulls air past the animal&#8217;s muzzle into an intake manifold, and through an air collection pipe where continuous airflow rates are measured. A sub-sample of air is pumped out of the pipe into non-dispersive infra-red sensors for continuous measurement of CH4 and CO2 concentrations. Field comparisons of AHCS to respiration chambers or SF6 have demonstrated that AHCS produces repeatable and accurate CH4 emission results, provided that animal visits to AHCS are sufficient so emission estimates are representative of the diurnal rhythm of rumen gas production. Here, we demonstrate the use of AHCS to measure CO2 and CH4 fluxes from dairy cows given a control diet or a diet supplemented with technical-grade cashew nut shell liquid.

The Use of an Automated System GreenFeed to Monitor Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions from Ruminant Animals

Accuracy and precision of the techniques used to measure methane emissions from ruminant animals are critically important for the success of greenhouse gas mitigation efforts. This manuscript describes the principles and operation of an automated system to monitor methane and carbon dioxide mass fluxes from the breath of ruminant animals.

L&#39;uso di un sistema automatizzato (GreenFeed) per monitorare enterica metano e anidride carbonica Emissioni dei ruminanti

Ruminant animals (domesticated or wild) emit methane (CH4) through enteric fermentation in their digestive tract and from decomposition of manure during ...

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Ambiente

A CO2 Concentration Gradient Facility for Testing CO2 Enrichment and Soil Effects on Grassland Ecosystem Function

Continuing increases in atmospheric carbon dioxide concentrations (CA) mandate techniques for examining impacts on terrestrial ecosystems. Most experiments examine only two or a few levels of CA concentration and a single soil type, but if CA can be varied as a gradient from subambient to superambient concentrations on multiple soils, we can discern whether past ecosystem responses may continue linearly in the future and whether responses may vary across the landscape. The Lysimeter Carbon Dioxide Gradient Facility applies a 250 to 500 &#181;l L-1 CA gradient to Blackland prairie plant communities established on lysimeters containing clay, silty clay, and sandy soils. The gradient is created as photosynthesis by vegetation enclosed in in temperature-controlled chambers progressively depletes carbon dioxide from air flowing directionally through the chambers. Maintaining proper air flow rate, adequate photosynthetic capacity, and temperature control are critical to overcome the main limitations of the system, which are declining photosynthetic rates and increased water stress during summer. The facility is an economical alternative to other techniques of CA enrichment, successfully discerns the shape of ecosystem responses to subambient to superambient CA enrichment, and can be adapted to test for interactions of carbon dioxide with other greenhouse gases such as methane or ozone.

A CO2 Concentration Gradient Facility for Testing CO2 Enrichment and Soil Effects on Grassland Ecosystem Function

The Lysimeter Carbon Dioxide Gradient Facility creates a 250 to 500 &#181;l L-1 linear carbon dioxide gradient in temperature-controlled chambers housing grassland plant communities on clay, silty clay, and sandy soil monoliths. The facility is used to determine how past and future carbon dioxide levels affect grassland carbon cycling.

A CO<sub&gt; 2</sub&gt; Gradiente di concentrazione strumento per il test di CO<sub&gt; 2</sub&gt; Arricchimento e del suolo Effetti sulla Prateria Ecosistema Funzione

Continuing increases in atmospheric carbon dioxide concentrations (CA) mandate techniques for examining impacts on terrestrial ecosystems. Most ...

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.

Misurazione di carbonio a base di contaminanti mineralizzazione Utilizzando combinata CO<sub&gt; 2</sub&gt; flusso e radiocarbonio analisi

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

Calibrated Passive Sampling - Multi-plot Field Measurements of NH3 Emissions with a Combination of Dynamic Tube Method and Passive Samplers

Agricultural ammonia (NH3) emissions (90% of total EU emissions) are responsible for about 45% airborne eutrophication, 31% soil acidification and 12% fine dust formation within the EU15. But NH3 emissions also mean a considerable loss of nutrients. Many studies on NH3 emission from organic and mineral fertilizer application have been performed in recent decades. Nevertheless, research related to NH3 emissions after application fertilizers is still limited in particular with respect to relationships to emissions, fertilizer type, site conditions and crop growth. Due to the variable response of crops to treatments, effects can only be validated in experimental designs including field replication for statistical testing. The dominating ammonia loss methods yielding quantitative emissions require large field areas, expensive equipment or current supply, which restricts their application in replicated field trials. This protocol describes a new methodology for the measurement of NH3 emissions on many plots linking a simple semi-quantitative measuring method used in all plots, with a quantitative method by simultaneous measurements using both methods on selected plots. As a semi-quantitative measurement method passive samplers are used. The second method is a dynamic chamber method (Dynamic Tube Method) to obtain a transfer quotient, which converts the semi-quantitative losses of the passive sampler to quantitative losses (kg nitrogen ha-1). The principle underlying this approach is that passive samplers placed in a homogeneous experimental field have the same NH3 absorption behavior under identical environmental conditions. Therefore, a transfer co-efficient obtained from single passive samplers can be used to scale the values of all passive samplers used in the same field trial. The method proved valid under a wide range of experimental conditions and is recommended to be used under conditions with bare soil or small canopies (&#60;0.3 m). Results obtained from experiments with taller plants should be treated more carefully.

Calibrated Passive Sampling - Multi-plot Field Measurements of NH3 Emissions with a Combination of Dynamic Tube Method and Passive Samplers

Ammonia emissions are a major threat to the environment by eutrophication, soil acidification and fine particle formation and stem mainly from agricultural sources. This method allows ammonia loss measurements in replicated field trials enabling statistical analysis of emissions and of relationships between crop development and emissions.

Calibrato passivo di campionamento - Multi-trama di campo Misure di NH<sub&gt; 3</sub&gt; Emissioni con una combinazione di metodo del tubo dinamico e campionatori passivi

Agricultural ammonia (NH3) emissions (90% of total EU emissions) are responsible for about 45% airborne eutrophication, 31% soil acidification and 12% ...

Production and Measurement of Organic Particulate Matter in the Harvard Environmental Chamber

The production and the evolution of atmospheric organic particulate matter (PM) are insufficiently understood for accurate simulations of atmospheric chemistry and climate. The complex production mechanisms and reaction pathways make this a challenging research topic. To address these issues, an environmental chamber, providing enough residence time and close-to-ambient concentrations of precursors for secondary organic materials, is needed. The Harvard Environmental Chamber (HEC) was built to serve this need, simulating the production of gas and particle phase species from volatile organic compounds (VOCs). The HEC has a volume of 4.7 m3 and a mean residence time of 3.4 h under typical operating conditions. It is operated as a completely mixed flow reactor (CMFR), providing the possibility of indefinite steady-state operation across days for sample collection and data analysis. The operation procedures are described in detail in this article. Several types of instrumentation are used to characterize the produced gas and particles. A High-Resolution Time-of-Fight Aerosol Mass Spectrometer (HR-ToF-AMS) is used to characterize particles. A Proton-Transfer-Reaction Mass Spectrometer (PTR-MS) is used for gaseous analysis. Example results are presented to show the use of the environmental chamber in a wide variety of applications related to the physicochemical properties and reaction mechanisms of organic atmospheric particulate matter.

This paper describes operation procedures for the Harvard Environmental Chamber (HEC) and related instrumentation for measuring gaseous and particle species. The environmental chamber is used to produce and study secondary organic species produced from the organic precursors, especially related to atmospheric organic particulate matter.

Produzione e misurazione del particolato organico nella camera ambientale di Harvard

The production and the evolution of atmospheric organic particulate matter (PM) are insufficiently understood for accurate simulations of atmospheric ...

Assessment of Methane and Nitrous Oxide Fluxes from Paddy Field by Means of Static Closed Chambers Maintaining Plants Within Headspace

This protocol describes the measurement of greenhouse gas (GHG) emissions from paddy soils using the static closed chamber technique. This method is based on the diffusion theory. A known volume of air overlaying a defined soil area is enclosed within a parallelepiped cover (named &#34;chamber&#34;), for a defined period of time. During this enclosure period, gases (methane (CH4) and nitrous oxide (N2O)) move from soil pore air near their microbial source (i.e., methanogens, nitrifiers, denitrifiers) to the chamber headspace, following a natural concentration gradient. Fluxes are then estimated from chamber headspace concentration variations sampled at regular intervals throughout the enclosure and then analyzed with gas chromatography. Among the techniques available for GHG measurement, the static closed chamber method is suitable for plot experiments, as it does not require large homogenously treated soil areas. Furthermore, it is manageable with limited resources and can identify relationships among ecosystem properties, processes, and fluxes, especially when combined with GHG driving force measurements. Nevertheless, with respect to the micrometeorological method, it causes a minimal but still unavoidable soil disturbance, and allows a minor temporal resolution. Several phases are key to the method implementation: i) chamber design and deployment, ii) sample handling and analyses, and iii) flux estimation. Technique implementation success in paddy fields demands adjustments for field flooding during much of the cropping cycle, and for rice plant maintenance within the chamber headspace during measurements. Therefore, the additional elements to be considered with respect to the usual application of non-flooded agricultural soils consist of devices for: i) avoiding any unintended water disturbance that could overestimate fluxes, and ii) including rice plants within the chamber headspace to fully consider gases emitted through aerenchyma transportation.

The overall goal of this protocol is to measure greenhouse gas emissions from paddy fields using the static closed chamber technique. The measurement system needs specific adjustments due to the presence of both a permanent water layer in the field and of the plants within the chamber headspace.

Valutazione di metano e protossido di azoto flussi da risaia per mezzo di statica chiuso Chambers mantenendo piante all'interno dello spazio di testa

This protocol describes the measurement of greenhouse gas (GHG) emissions from paddy soils using the static closed chamber technique. This method is based ...

Lab-Scale Model to Evaluate Odor and Gas Concentrations Emitted by Deep Bedded Pack Manure

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope facilities. This protocol has been used to effectively evaluate many different bedding materials, environmental variables (temperature, humidity), and potential mitigation treatments that can improve air quality in commercial deep-bedded mono-slope facilities. The model is dynamic and allows researchers to easily collect many chemical and physical measurements from the bedded pack. Weekly measurements, collected over the course of six to seven weeks, allows sufficient time to see changes in air quality measurements over time as the bedded pack matures. The data collected from the simulated bedded packs is within the range of concentrations previously measured in commercial deep-bedded mono-slope facilities. Past studies have demonstrated that 8 - 10 experimental units per treatment are sufficient to detect statistical differences among the simulated bedded packs. The bedded packs are easy to maintain, requiring less than 10 minutes of labor per bedded packs per week to add urine, feces, and bedding. Sample collection using the gas sampling system requires 20 - 30 minutes per bedded pack, depending on the measurements that are being collected. The use of lab-scaled bedded packs allows the researcher to control variables such as temperature, humidity, and bedding source that are difficult or impossible to control in a research or commercial facility. While not a perfect simulation of &#34;real-world&#34; conditions, the simulated bedded packs serve as a good model for researchers to use to examine treatment differences among bedded packs. Several lab-scale studies can be conducted to eliminate possible treatments before trying them in a research or commercial-sized facility.

A protocol has been developed to measure gases, odors, and nutrient composition in lab-scaled bedded manure packs, which can be used to study ways to improve air quality in commercial cattle facilities using deep-bedded manure packs.

Modello di scala di laboratorio per valutare odore e le concentrazioni di Gas emesse dal profondo Bedded Pack letame

A lab-scaled simulated bedded pack model was developed to study air quality and nutrient composition of deep-bedded packs used in cattle mono-slope ...

Measurements of CO2 Fluxes at Non-Ideal Eddy Covariance Sites

This protocol is an example of utilizing the eddy covariance (EC) technique to investigate spatially and temporally averaged net CO2 fluxes (net ecosystem production, NEP), in non-typical ecosystems, on a currently reforested windthrow area in Poland. After a tornado event, a relatively narrow &#8220;corridor&#8221; was created within surviving forest stands, which complicates such kind of experiments. The application of other measuring techniques, such as the chamber method, is even more difficult under these circumstances, because especially at the beginning, fallen trees and in general great heterogeneity of the site provide a challenging platform to perform flux measurements and then to properly upscale obtained results. In comparison with standard EC measurements carried out in untouched forests, the case of windthrow areas requires special consideration when it comes to the site location and data analysis in order to ensure their representativeness. Therefore, here we present a protocol of real-time, continuous CO2 flux measurements at a dynamically changing, non-ideal EC site, which includes (1) site location and instrumentation setup, (2) flux computation, (3) rigorous data filtering and quality control, and (4) gap filling and net fluxes partitioning into CO2 respiration and absorption. The main advantage of the described methodology is that it provides a detailed description of the experimental setup and measurement performance from scratch, which can be applied to other spatially limited ecosystems. It can also be viewed as a list of recommendations on how to deal with unconventional site operation, providing a description for non-specialists. Obtained quality-checked, gap filled, half-hour values of net CO2, as well as absorption and respiration fluxes, can be finally aggregated into daily, monthly, seasonal or annual totals.

Measurements of CO2 Fluxes at Non-Ideal Eddy Covariance Sites

The presented protocol uses the eddy covariance method at non-typical locations, applicable to all types of short-canopy ecosystems with limited area, on a currently reforested windthrow site in Poland. Details of measuring site setup rules, flux calculations and quality control, and final result analysis, are described.

Misurazioni di flussi di CO2 in siti di covarianza Eddy non ideali

This protocol is an example of utilizing the eddy covariance (EC) technique to investigate spatially and temporally averaged net CO2 fluxes (net ecosystem ...

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

The herein described application of the inelastic neutron scattering (INS) method for soil carbon analysis is based on the registration and analysis of gamma rays created when neutrons interact with soil elements. The main parts of the INS system are a pulsed neutron generator, NaI(Tl) gamma detectors, split electronics to separate gamma spectra due to INS and thermo-neutron capture (TNC) processes, and software for gamma spectra acquisition and data processing. This method has several advantages over other methods in that it is a non-destructive in situ method that measures the average carbon content in large soil volumes, is negligibly impacted by local sharp changes in soil carbon, and can be used in stationary or scanning modes. The result of the INS method is the carbon content from a site with a footprint of ~2.5 - 3 m2 in the stationary regime, or the average carbon content of the traversed area in the scanning regime. The measurement range of the current INS system is &#62;1.5 carbon weight % (standard deviation &#177; 0.3 w%) in the upper 10 cm soil layer for a 1 hmeasurement.

Here, we present the protocol for in situ measurement of soil carbon using the neutron-gamma technique for single point measurements (static mode) or field averages (scanning mode). We also describe system construction and elaborate data treatment procedures.

Misure del carbonio nel suolo di neutroni-Gamma analisi statica e modalità di scansione

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

Ingegneria

Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted method has been to render constant temperatures in multiple chambers, and via comparisons of soil responses between low- and high-temperature chambers, to derive the warming impact on soil changes. However, this commonly used method failed to imitate both the magnitude and amplitude of actual temperatures as observed in field conditions, thus potentially undermining the validity of such studies. With sophisticated environmental chambers becoming increasingly available, it is imperative to examine alternative methods of temperature control for soil incubation research. This protocol will introduce a state-of-the-art environmental chamber and demonstrate both conventional and new methods of temperature control to improve the experimental design of soil incubation. The protocol mainly comprises four steps: temperature monitoring and programming, soil collection, laboratory incubation, and warming effect comparison. One example will be presented to demonstrate different methods of temperature control and the resultant contrasting warming scenarios; that is, a constant temperature design referred to as stepwise warming (SW) and simulated in situ temperature design as gradual warming (GW), as well as their effects on soil respiration, microbial biomass, and extracellular enzyme activities. In addition, we present a strategy to diversify temperature change scenarios to meet specific climate change research needs (e.g., extreme heat). The temperature control protocol and the recommended well-tailored and diversified temperature change scenarios will assist researchers in establishing reliable and realistic soil incubation experiments in the laboratory.

Laboratory soil warming experiments usually employ two or more constant temperatures in multiple chambers. By presenting a sophisticated environmental chamber, we provide an accurate temperature control method to imitate the magnitude and amplitude of in situ soil temperature and improve the experimental design of soil incubation studies.

Simulazione della temperatura in un esperimento di incubazione del suolo

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted ...

Misura del flusso di gas serra da terreni agricoli Uso statici Chambers

Riepilogo

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Misure del carbonio nel suolo di neutroni-Gamma analisi statica e modalità di scansione

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