地下根系被称作植物的 “隐藏一半”，是陆地生态系统物质循环、水分养分吸收、土壤碳汇研究不可或缺的核心对象。 长久以来，挖掘法、土钻取样是野外根系调查最经典的手段。但近年来，越来越多课题组，开始从传统破坏性取样，转向原位根系长期定点监测方案。背后究竟是什么原因？本文对比两种研究方式的优劣势，供大家试验方案设计参考。01传统挖根法：一次性 “破坏性快照”挖掘取样最大的硬伤就是不可逆破坏。一旦开挖，样地土壤结构、根系‑微生物‑土壤微环境的原位关系就被彻底打破。同一株植物、同一个样点，只能测量一次，无法后续重复回访观测。得到的仅仅是取样那一刻根系的静态数据，根系的生长、伸长、衰老、死亡、周转的完整动态过程完全丢失。而细根周转恰恰是土壤碳循环研究当中最核心的指标之一。很多长期定位试验站，经过多年布设，样地非常珍贵。一旦大规模开挖，多年构建的试验处理就被破坏，后续连续监测数据链条直接断裂。02细根损耗严重，数据误差大细根（直径＜2 mm）是养分吸收、地下碳输入的主力军，也是根系研究的重点对象。但是在挖土、洗根、挑根的整套流程中，纤细的根尖、根毛极易断裂丢失。已有研究显示，清洗分选环节细根损失率可达 20%‑40%，最终测得的根长、生物量结果普遍偏低，带来系统性误差。同时野外人工分选很难区分活根、死根、其他杂草根系，进一步加大人为误差，数据重复性较差。03人力成本极高，野外效率低传统挖根整套流程耗时很长：野外开挖取样、土样带回实验室、泡水洗根、人工分拣根系、扫描称重。少量样本就要耗费课题组大量人力和野外工时。如果需要大样本量、多重复、多层土壤深度取样，工作量会成倍上涨，野外试验周期被大幅拉长。对于偏远草原、荒漠、湿地等交通不便的站点，挖根取样执行难度更高。04无法捕捉根系真实生长动态地下根系的生长响应非常迅速。干旱、降雨、温度变化，短短几天就可以引起细根新生或者衰老死亡。挖根取样只能做到间隔很长一段时间取样对比，属于“间断式数据”，很难抓到根系响应环境变化的拐点、峰值、短期波动过程。想要解析根系对降水、增温、氮添加等处理的快速响应，破坏性取样几乎无能为力。05原位根系监测，解决了传统方法的核心痛点以微根管技术为代表的原位根系监测方案，最大优势就是非破坏性、定点长期重复观测。✅ 不破坏试验样地预埋透明观测管之后，后续所有成像采集都不需要再扰动土壤，一块样地可以连续观测数个生长季甚至多年，完美适配长期定位试验。✅ 动态连续追踪同一批根系可以定期获取同一土层位置根系图像，直观记录根系出生、伸长、衰老、死亡全过程，精准计算细根周转率、寿命等关键参数，这是挖根法完全做不到的。✅ 大幅降低后期野外人工成本根管布设完成后，图像采集工作便捷高效，减少反复野外挖土取样、实验室洗根分拣的繁重工作，人力投入主要集中在前期安装阶段。✅ 可实现多指标联合观测原位根系设备可以和土壤呼吸传感器、温湿度、温室气体监测设备配套使用，搭建起根系‑土壤‑碳通量一体化观测链条，打通地下过程的数据关联，更适合当下碳汇、生态系统循环方向的课题设计。06原位监测不能 100% 完全替代挖根法客观来说，两种方法并不是完全对立。原位成像擅长长期动态过程观测；挖根、土钻法仍然适合根系生物量校准、根系样品理化指标测定等工作。现在越来越多高水平课题采用原位动态监测 + 定期破坏性取样校准相结合的方案，两种方法互补，数据结果更加严谨可靠。总而言之，试验方法没有绝对的优劣，需要结合你的研究目标、试验周期、样地条件综合选择。如果你正在规划长期定位根系监测试验，欢迎随时和我们交流方案。北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

陆地生态系统地下碳氮过程并非独立片段，植物根系、土壤呼吸、温室气体排放构成一条因果传导链。传统碎片化取样观测很难厘清 “根系生长变化→根际碳输入→土壤呼吸响应→温室气体释放” 的完整机制。本文从科学逻辑、观测痛点、链条搭建方案、技术选型、质控要点五个维度，解析原位长期同步观测体系的构建思路，为森林、农田、湿地、草地碳循环与双碳相关研究提供参考。01地下过程环环相扣：为什么需要一条完整观测链？陆地生态系统的碳循环，地上光合作用固定的碳有约 20%‑40% 会分配至地下根系，以细根生物量、根系分泌物、根际沉积碳的形式输入土壤，成为土壤呼吸最主要的驱动源之一。土壤总呼吸（Rs）：专指土壤生物过程向大气释放 CO2 的通量，由两大组分构成：自养呼吸（Ra）：植物根系与根际微生物呼吸，根源呼吸在农田生态系统中对土壤 CO2释放贡献可达 50% 以上；异养呼吸（Rh）：土壤微生物、土壤动物分解土壤有机质产生的碳排放。定期体检就像给身体定期做的 “安全大检查”。它能帮助我们早期发现癌症的蛛丝马迹。尤其是吸烟人群和有肺癌家族史的人，千万别忽视定期体检的重要性。补充说明：干旱盐碱区土壤中，碳酸盐非生物分解也会释放少量 CO2，该部分并不属于土壤呼吸，数据分析时需酌情区分。温室气体通量：属于更广的概念范畴，代表土壤‑大气界面多种温室气体的交换通量。陆地生态系统重点观测组分包含 CO2、CH4、N2O。CO2：主要来自土壤呼吸等碳氧化过程；CH4：由厌氧产甲烷菌生成或被甲烷氧化菌消耗，不属于土壤呼吸产物；N2O：来源于土壤硝化、反硝化等氮循环过程，和土壤呼吸没有直接来源关系。根系碳输入的变化，会通过根际激发效应改变土壤有机质分解速率，最终影响土壤呼吸驱动的 CO2释放；同时根系活动、根系分泌物还会改变根际氧环境、碳氮底物供给，间接调控 CH4、N2O 等非 CO2温室气体的产生、消耗与排放过程。传统观测短板过往大量研究采用分离式方案：挖根取样获取根系指标、人工间歇测定土壤呼吸、定期采集气袋测定温室气体。三类数据往往时间不同步、空间点位不匹配，存在三大缺陷：破坏性取样打断根系连续生长序列，无法捕捉细根快速周转；人工日间采样缺失夜间、降雨等关键窗口期数据，通量估算偏差最高可达 30%；根系‑呼吸‑温室气体之间的因果关系只能做相关性推断，难以解析响应时序与调控机制；仅测定土壤呼吸（CO2）容易造成温室效应评估不全，忽略 CH4、N2O 带来的综合增温贡献。因此，搭建根系动态 — 土壤呼吸通量 — 多组分温室气体一体化、原位、长期同步观测链，是解开地下碳‑氮耦合过程机理的必要手段。02观测链的科学逻辑：理清地下传导路径完整观测链条遵循 “碳输入‑碳转化‑气体输出” 的传导路径：根系生长 / 根系分泌物输入 → 根际微环境改变 → 土壤微生物活性变化 → 土壤呼吸速率改变 → CO2温室气体向大气释放与此同时，根系带来的氧环境、碳底物变化，会独立驱动氮循环过程，生成 N2O；厌氧环境下有机质分解产生或消耗 CH4。整条链条始终受土壤温度、土壤含水量、pH、养分有效性等环境因子调控，环境因子必须作为协变量同步监测，才能区分 “根系本身驱动” 和 “环境胁迫驱动” 的通量变化。03分模块搭建：观测链三大核心单元模块一：原位根系长期动态观测单元（碳输入端）观测目标：获取细根生长、死亡、周转时序数据，量化地下碳输入潜力，建立根系动态与后续呼吸通量的时间匹配关系。推荐原位技术方案（非破坏性）1. 微根窗（Minirhizotron）成像监测提前在样地埋设透明观察管，定期自动或人工成像，连续获取细根长度、直径、表面积、根长密度、细根存活率、菌根菌丝动态；适合季节尺度、年际尺度长期定位观测，避免挖根取样带来的土壤扰动与过程中断。力科惠泽选型推荐>>LK‑1580 MultiRhzio 复合根系生长动态监测系统：便携式微根窗成像设备，拍照扫描两种模式灵活切换，人工下管拍摄，灵活多点采样，适配大田多处理对比试验；LK‑1550 RootEye 全自动根系生长连续监测系统：全自动无人值守微根窗方案，可定时自动旋转成像，适合长期野外定位站点，减少野外人工巡检工作量；2. 辅助配套指标根系相关土壤剖面温湿度、土壤氧含量、根区土壤养分动态，可搭配LK‑2510 物联网土壤多参数监测系统同步采集环境背景数据。模块二：土壤呼吸通量观测单元（碳转化中间环节）观测目标：测定土壤‑大气界面由生物呼吸产生的 CO2通量，捕捉土壤 “呼吸” 的昼夜、季节动态变化。主流原位监测技术分为两大类：自动动态密闭气室法（长期连续优）预埋永久底座，自动气室定时闭合，高精度气体分析仪实时记录腔体内 CO2浓度变化，按照通量公式自动计算土壤呼吸速率，可实现全年 365 天昼夜不间断观测，获取完整日进程曲线；适合捕捉降雨脉冲、高温胁迫等瞬时呼吸响应事件。便携式人工测定方案（便携多点位）用于多点位、短期通量普查，为长期自动站点提供空间重复与数据校准。科学研究中，如需进一步拆分根系自养呼吸、微生物异养呼吸贡献，可结合根去除法、同位素 ¹³C 示踪等辅助试验开展分区解析，自动呼吸系统本身无法直接拆分两组分。力科惠泽选型推荐>>LK-2102便携式气体CO2 /H2O通量测量系统：采用非色散红外技术（NDIR），测定环境或者容器内的CO2/H2O浓度。模块三：多组分温室气体通量观测单元（气体输出端）观测目标：同步获取 CO2、CH4、N2O 三种核心温室气体通量，打通从根系碳输入到多气体排放的完整链条，完成碳‑氮耦合过程观测。温室气体气室布设点位，必须与土壤呼吸、根系监测点位保持空间临近，最大限度消除空间异质性带来的数据偏差。力科惠泽选型推荐>>GT5000 便携式多参数土壤温室气体测量系统：FTIR 傅里叶红外技术，同时测量N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3等6种温室气体，且测量精度可达ppb级。LK‑2200 多通道地下‑地表温室气体自动分析系统：基于激光光谱检测技术，4‑36 通道多路自动切换，可外接多组永久土壤呼吸气室，全年不间断同步监测 CO2‑CH4‑N2O 通量；可与根系观测设备时间戳对齐，完美适配 “根系‑呼吸‑温室气体” 一体化长期观测链。模块四：环境驱动因子协同监测单元作为全套观测链的 “背景仪表盘”，必须同步采集：分层土壤温度、分层土壤体积含水量、近地表空气温湿度、大气压、降雨量；可选土壤 pH、EC、矿质氮含量等养分指标。力科惠泽选型推荐>>LK‑2510 物联网土壤多参数监测系统EnviroPro 土壤剖面温湿度监测系统所有环境传感器采样频率，建议与气体通量采样频率保持一致。04野外建设与数据质控关键要点点位空间匹配原则 根系观测管、土壤呼吸气室、温室气体气室三者距离建议控制在 1‑2 m 范围以内，降低土壤空间异质性干扰；同时所有底座预埋后，建议预留 7‑15 天土壤恢复期再正式观测，消除埋设扰动。时间统一对齐 全自动系统务必统一时钟，根系成像时刻、气体通量测定时刻精确记录，这是后续相关性分析、时序滞后效应分析的基础。区分过程边界，避免过度推论 观测链可揭示 “根系变化‑呼吸‑温室气体排放” 之间的时序关联；但因果机制仍需要结合同位素标记、根际控制试验进一步验证。长期站点定期校验每季度使用便携式标准仪器（如 LK‑2400、GT5000），对全自动呼吸、温室气体系统开展比对校准，降低长期野外漂移误差。05结语从根系生长，到土壤呼吸，再到温室气体释放，地下生态过程是一条不可割裂的传导链条。但也要清晰认识三者之间的边界：根系是地下碳输入源头，土壤呼吸表征生物驱动的土壤 CO2释放，而温室气体通量则是包含碳、氮多气体在内的综合交换结果。过去分块取样、间断观测的模式，正在慢慢向着原位、长期、多过程同步耦合观测转型。搭建起 “根系‑土壤呼吸‑温室气体” 完整观测链，科研人员得以跳出单一组分研究的局限，从地下碳输入源头追踪陆地生态系统碳氮循环全过程，为解析陆地生态系统碳汇功能、评估气候变化反馈效应提供更加扎实、完整的地下观测证据。北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

数十年来，大豆供应链一直依赖人工视觉检验来确定谷物品质、等级，并最终决定价格。尽管这种方法在历史上为该行业服务，但育种者、农民和加工商对精度的日益增长的需求，已暴露出主观分级的局限性。真正的品质是表面健康与物理形态的综合体现。为建立真正统一的标准，行业必须从定性视觉估计转向客观的、像素级精准的定量测量。先进的图像分析技术为实现这一标准化提供了路径，使利益相关方能够为物理形状和表面损伤建立严格、可重复的分类标准。目前，人工检验主要依赖将实物样品与静态参考图像（如美国农业部联邦谷物检验局USDA FGIS提供的图像）进行对比。这些参考图像涵盖了广泛的视觉缺陷，包括霉变、热损伤以及由污垢或真菌引起的各种斑驳。视觉检验的主要缺陷在于模糊性。 通常，单粒大豆会同时表现出一种以上损伤类别的特征。例如，一粒种子可能既物理皱缩又呈现斑驳色。当依赖人眼判断时，确定“皱缩”与“斑驳”之间的分类优先级极具主观性，且容易产生不一致。此外，判断一粒豆子是完美“圆形”还是略微“椭圆形”会引入巨大的人为误差。为消除物理分级中的主观性，先进的分析技术将“圆度”定义为至少三种物理属性的计算组合：平滑度、比例和空间拟合度。要达到“优良等级”，一粒大豆必须通过至少四项不同的数学检验：圆度（“平滑度”检验）：测量面积与周长之间的关系。锯齿状或破损边缘会产生更大的周长，从而降低得分。长宽比（“伸长”检验）：通过长度除以宽度，该比率可捕捉伸长或椭圆形的豆子——这是最常见的物理缺陷。完美圆形的得分为1.0，而高于1.1的值表示显著伸长。i_circle（“饼干模具”检验）：该指标测量种子与完全相同尺寸的“完美圆形”模板的重叠程度。它是最佳的整体形状检测器，对扁平侧面或不规则凸起予以扣分。圆偏差（“角落”检验）：测量种子填充其“边界框”的效率。理想圆形约填充方形框的78.54%。偏差可轻易捕捉填充角落的“方形”种子或缺失过多体积的“尖形”种子。定义真正的大豆圆度：一种多参数方法（平滑度、比例、空间拟合度）圆度（“平滑度”检验）测量面积/周长比锯齿状边缘 = 周长更长 = 得分更低捕捉破损/皱缩的豆子盲区：平滑的椭圆形长宽比（“伸长”检验）测量长度/宽度完美圆形 = 1.0伸长 = >1.0捕捉椭圆形盲区：方形i_circle（“饼干模具”检验）测量与完美圆形模板的重叠度对任何偏差（扁平侧面、凸起）予以扣分最佳整体形状检测器圆偏差/面积超出框（“角落”检验）测量框填充效率理想圆形填充约78.5%捕捉方形或尖形种子这四项参数经数学归一化并平均为一个单一的形状指数——一个介于0到1之间的主评分，提供一个单一、易于理解的数字，概括整体形状品质。种子排行榜：育种者可即时对数千粒种子进行排名，以找出“优良”（第1级）的纳豆生产候选种。除物理形状外，该系统还在微观层面评估表面损伤。使用每像素50×50微米的高分辨率成像，分析仪可捕获每粒大豆约10,000个独立颜色像素。分析仪利用CIELAB（L∗a∗b∗L∗a∗b∗）色标。之所以使用CIELAB，是因为它被设计为相对于人类色觉具有感知均匀性——系统中的数值变化精确对应于视觉感知的变化。这10,000个像素中的每一个都根据其特定的颜色范围被分配为正常或损伤类别。只有当特定损伤类别中的像素总和达到或超过预定义的数学阈值时，一粒豆子才被分类为损伤。这种像素级数据使加工商能够设定明确的规则和优先级，从而彻底解决重叠特征（如皱缩vs.斑驳）的模糊性问题。通过共享这些客观数据——从形状指数排名到像素级完美颜色阈值——育种者、农民和加工商可以协作完善校准文件，并就何为“优良”种子或特定缺陷达成一致。通过高分辨率成像和协作式云生态系统，供应链有机会采用一种完全统一的、客观的大豆品质语言。北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

水分可获性是生态系统生产力的主要驱动因素之一，而土壤水分（即土壤含水量/土壤水势）是大多数植物最直接的水分来源。什么是土壤水分？下文将全面解析土壤水分的定义，并探讨与之相关的重要科学术语。土壤水分的真实含义是什么？土壤水分不仅仅是了解土壤中的含水量。在决定如何测量之前，您需要掌握一些基本原理。以下几个问题或许能帮助您明确实际的研究目标：您关注的是土壤中储存的水吗？您更关心的是可供初级生产力利用、以实现产量最大化的水分，还是希望了解您所在区域的最大生产潜力？您在研究土壤中水分和溶质的运移吗？您的目标是优化作物水分利用效率吗？您在进行土壤水文建模吗？根据您关注的重点不同，土壤水分的含义可能存在显著差异。明确应测量的变量大多数人仅通过单一变量——土壤含水量来考量土壤水分。然而，要完整描述土壤中的水分状态，需要两类变量：含水量（即水分数量）和水势（即水分的能量状态）。土壤含水量是一种广延变量，其值随体系规模与条件而变化。它定义为总单位体积或质量中所含的水量，本质上反映的是“有多少水”。水势则是一种强度变量，用于描述物质或能量的强度或品质。它常与温度类比：正如温度反映人体的舒适程度，水势能指示植物的“舒适度”。水势是指每摩尔（单位质量、体积或重量）水相对于零势能纯水的势能。可以将其理解为：从土壤中取出少量水并将其移至纯自由水池中所需要做的功。土壤含水量：仅表示水量主要探讨测量土壤含水量的两种不同方法：质量含水量与体积含水量。质量含水量指单位质量土壤中所含水的质量（即每克土壤中水的克数）。这是测量土壤含水量的主要方法，因为它通过直接称量质量来测定土壤水分。具体操作是将田间采集的湿土称重，经烘箱干燥后再次称量干土质量。公式1因此，质量含水量等于湿土质量减去干土质量，再除以干土质量。换言之，即水的质量与土壤质量的比值。体积含水量指单位总体积土壤中所含水的体积。公式2体积含水量与质量含水量描述的是同一指标，区别在于其以体积为基准进行表述。图1. 土壤组成成分例如，已知体积土壤的各组分如图1所示，所有成分之和为100%。由于体积含水量（VWC）等于水的体积除以土壤总体积，在此例中VWC为35%。体积含水量有时也以 cm³/cm³ 或英寸/英尺等单位表示。质量含水量与体积含水量（VWC）：通过容重建立关联质量含水量（w）可通过乘以土壤干容重（⍴b）转换为体积含水量（ϴ）（公式3）。公式3由于质量含水量是测定土壤水分含量的基础（或直接）方法，它被用于建立和验证几乎所有原位或遥感的体积含水量测量读数。若使用介电传感器，需通过特定关系式将电磁场读数转化为土壤含水量。因此，若不确定体积含水量读数是否准确，可采集土样测定质量含水量，并同步测量容重进行自主验证。如何测量体积含水量多数体积含水量的测量需借助传感器。METER品牌水分传感器采用电容原理技术：该类传感器利用水的“极性”特性进行测量。其工作原理如下：图2. 水分子结构如图2所示，水分子顶部为带负电的氧原子，底部为带正电的两个氢原子。若在土壤中施加电磁场（图3），水分子将迅速定向排列；当电磁场反向时，分子朝向亦随之反转。因此，通过水分传感器建立电磁场，即可测量水分子对电磁场的影响程度——土壤含水量越高，其影响效应越显著。图3. 电容传感器工作原理示意图电容传感器通过两根分别带正负电荷的探针形成电磁场，测量探针间介质（此处为土壤）的电荷存储能力，进而推算出土壤中的水分含量（即体积含水量）。为何使用传感器测量土壤含水量？采用土壤水分传感器能够获得连续的时间序列数据（图4），这是理解土壤水分动态的强大工具。若采用质量含水量测量法，则需现场采集样本并返回实验室分析。如需获取时间序列数据，该方法显然不切实际——因为这意味着需要持续进行野外采样。图4. 土壤含水量与水势数据时间序列示例使用水分传感器，可自动监测土壤含水量随时间的变化过程，并对比不同土层的动态差异。这些变化曲线的形态特征，能为我们揭示土壤中水分运移的关键信息。表1 不同土壤水分传感技术对比质量含水量法体积含水量传感器法遥感法（SMOS）基础原理/直接测量法便于获取时间序列可在有限尺度获取时间序列耗时支持剖面长期监测空间采样能力极强破坏性取样侵入性较低仅能获得瞬时数据质量含水量法虽符合基础测量原理，但存在耗时、破坏性、仅能获取瞬时数据等局限。土壤水分传感器在实现时间序列监测的同时，支持剖面长期观测且避免破坏性采样（尽管仍需将传感器置入土壤）。遥感技术可在有限尺度提供时间序列，其突出的空间采样能力对水分监测尤为重要。METER土壤水分传感器配备专用安装工具，可最大限度减少对监测场地的干扰。饱和度：并非如你所想在体积含水量的定义中，烘干土壤的含水量为0%，这是标尺的一个基准端点；纯水则位于另一端的100%。许多人误以为100%体积含水量代表土壤完全饱和，实则不然——不同土壤类型的饱和含水量各不相同。一种理解方式是通过饱和度百分比来表示：饱和度（%）= 体积含水量 / 孔隙度 × 100若已知某类土壤的孔隙度，即可推算出其饱和时的近似含水量。但田间土壤极少达到完全饱和状态。是什么原因？图6. 土壤剖面示意图如图6所示，土壤吸附水分时会在颗粒表面形成水膜，而孔隙中仍存有空气。田间条件下很难完全排除这些空气，这种空气滞留现象导致实际饱和度极少达到理论最大值。什么是水势？水势（又称土壤吸力）是描述土壤水分的另一个关键变量。如前所述，它定义为土壤水的能量状态，即每摩尔水相对于零势能纯水的势能。这意味着什么？通过对比土壤水与玻璃杯中的水可帮助理解：杯中的水相对自由可用，而土壤水则受表面吸附、溶质稀释甚至压力作用束缚。因此土壤水具有不同于“自由水”的能量状态——自由水无需耗能即可获取，而提取土壤水需消耗等于或大于其束缚能量的外力。水势即表示将水从土壤中抽出所需消耗的能量。水势由四个分量组成：重力势 + 基质势 + 压力势 + 渗透势（公式4）。公式4对土壤而言，基质势是最重要的分量，因为它关联着吸附在土壤颗粒表面的水分。图6中附着于土壤颗粒的水膜正是由基质势形成。随着土壤排水，充气孔隙增大，基质势降低，水分被更紧密地束缚在土壤颗粒上。水势梯度是土壤水分流动的驱动力，且土壤水势是判断植物可用水分的最佳指标。与水分类似，水势也可通过实验室或田间传感器进行测量。以下是几种田间水势传感器的示例。水势预测水分运动如图7所示，水分总是从高能位向低能位移动，直至达到平衡。例如，若某处土壤水势为-50 kPa，水分将向更低能位（如-100 kPa）移动以趋于稳定。图7. 水分始终从高能态向低能态移动这也近似描述了植物-土壤-大气连续体中的水分运移过程。图8中，土壤水势为-0.3 MPa，根系水势略低（-0.5 MPa），因此根系将从土壤中吸收水分。随后水分沿水势梯度通过木质部向上运输，经叶片蒸腾散失。而-100 MPa的大气水势正是驱动这一梯度形成的根本动力。由此可见，水势决定了系统中水分运动的方向。图8. 系统中水势梯度示例什么是植物有效水？植物有效水是指土壤或生长介质中田间持水量与永久萎蔫点之间的含水量差值（定义见下文）。若土壤干至接近永久萎蔫点，多数作物将显著减产。为最大化产量，通常会将土壤含水量维持在远高于永久萎蔫点的水平，但植物有效水这一概念仍具重要意义——它反映了土壤中水分储备的规模。结合土壤类型的基本信息，可通过原位土壤水分传感器的测量数据估算田间持水量与永久萎蔫点。这些传感器提供的连续土壤水分数据，可指导灌溉管理决策，从而提升作物产量与水分利用效率。什么是田间持水量？田间持水量定义为“土壤充分湿润后，自由排水基本停止两到三天时，土壤中以质量或体积为基准的剩余含水量”（《土壤科学术语汇编》，美国土壤科学学会，1997年）。通常粗略设定为：黏质土壤在-33 kPa水势、砂质土壤在-10 kPa水势时的含水量，但这仅是初始参考值。实际田间持水量取决于土壤剖面特性，必须通过田间水分监测数据确定。因此，在使用相关数据时，需了解其测定依据。尽管田间持水量常以水势值表示，但需明确其本质是一个水分运移特性。水分在重力势梯度作用下在土壤剖面中向下运动。虽然水分会持续下渗，但随着土壤变干，导水率急剧下降，最终使下渗量远小于蒸散发损失。可将土壤视作一个漏水的桶：水分穿过根区向下移动时，植物正从中尽力汲取水分。什么是永久萎蔫点？标尺的另一端是永久萎蔫点。该概念最初通过向日葵实验确定，定义为-15 bar（-1500 kPa，Briggs与Shantz，1912年），即向日葵发生萎蔫且经过夜无法恢复时的土壤水势。理论上，此时植物水分“蓄水池”完全排空，膨压丧失，植株萎蔫。但-1500 kPa并非所有植物的萎蔫点：不同植物的萎蔫水势各异——有些植物在远高于该值时已启动自我保护机制，有些则能耐受更低水势。因此，-1500 kPa是土壤水分的一个重要参考点，但需注意：仙人掌可能对此数值毫不在意，而黄松在该水势下仍能维持生命活动。可见，不同植物或作物对水势的响应存在差异。使用METER的WP4C仪器，可快速简便地测定任何土壤的永久萎蔫点。土壤类型：解析水分数据的核心视角要准确解读含水量数据，必须了解土壤类型信息。图9. 土壤质地三角图图9展示了从砂土到黏土的常见土壤质地分类。每种质地的颗粒组成分布不同。表2表明，在-1500 kPa（永久萎蔫点）时，各类质地的含水量差异显著，田间持水量亦呈现相同规律。表2. 不同土壤质地的代表性田间持水量与永久萎蔫点（体积含水量%）质地田间持水量永久萎蔫点砂土51壤质砂土102砂质壤土176砂纸粘壤土3219壤土2714砂质粘土3828粉砂壤土2713粉壤土2410粘壤土3623粉砂粘壤土3622粉砂粘土4028粘土4232值得关注的是，砂质黏壤土在田间持水量时体积含水量可达32%（属于水分充足状态），而对黏土而言，32%的含水量却已处于永久萎蔫点。因此安装传感器时应采集土样，以明确土壤质地及其水分特性。当遇到土壤类型变化时（如剖面质地差异或区域空间变异），这一点尤为关键。需注意，水势值本身不随情境改变：无论黏土或砂土，-33 kPa始终代表-33 kPa的水势条件。以中等质地的粉砂壤土为例：其在-33 kPa时的含水量为27%，-1500 kPa时为13%。在典型容重下，其总孔隙率约为50%。若孔隙完全充满水，土壤即达饱和状态。因此从饱和点开始（假设田间持水量对应-33 kPa），约一半水分将排走以达到田间持水量；剩余水分中约半数为植物有效水。当植物吸收完所有可利用水分后，土壤中仍存留约等于植物有效水的水量，但已无法被植物吸收。PARIO土壤颗粒分析仪可自动测定任意土壤的类型与颗粒级配分布。土壤水分特征曲线水势与体积含水量之间的关系可通过土壤水分特征曲线（亦称水分释放曲线或土壤持水曲线）呈现。图10展示了三种不同土壤的示例曲线：横轴为对数坐标的水势值，纵轴为体积含水量。这些曲线如同土壤的物理指纹，具有独特性——因为每种土壤的水势与含水量关系各不相同。基于这种关系，可预测不同土壤在曲线任意区段的水分行为，进而解答关键问题：水分将快速排出还是保持在根区？土壤水分特征曲线是预测植物吸水、深层渗漏、径流等现象的重要工具。图10. 三种不同土壤的水分特征曲线。垂直线分别标示田间持水量（左）与永久萎蔫点（右）。HYPROP土壤水分特征曲线仪可自动测定湿润区段的土壤持水曲线。结合HYPROP与WP4C仪器，即可获取全水分区段的完整特征曲线。土壤水分测量：该测含水量还是水势？在开展土壤水分测量前，请先思考以下问题：我需要知道土壤中储存了多少水吗？我需要了解水分将向何处移动吗？我需要判断植物能否获取水分吗？我需要掌握土壤中可供植物利用的水量吗？我需要确定何时灌溉吗？若仅需了解土壤储水量，应聚焦于土壤含水量测量；若想预测水分运移方向，则水势才是合适的测量指标；要判断植物能否吸水，必须测量水势。然而，若想确定灌溉时机或量化土壤中可供植物利用的水量，往往需要同时测量含水量与水势——因为既要掌握土壤中的实际储水量，也需明确植物无法吸水的临界点。北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

花粉/生物气溶胶自动监测仪花粉与空气中的多种生物源颗粒同属于生物气溶胶的范围，在地球系统、特别是在大气、生物圈、气候和公共卫生之间的相互作用过程中，发挥着不可替代的作用；是公共卫生、花粉负荷、空气污染、气候变化等相关领域及其交叉学科的重要研究内容。SwisensPoleno花粉/生物气溶胶自动监测仪原理SwisensPoleno通过对进入分析仪的气流中的单个粒子进行光学识别，可在数秒内直接识别和测量其中的粒子，提供生物气溶胶和其他粒子的局部浓度和实时信息，用户可根据需要，下载实时的花粉浓度、花粉分类、单个粒子的全息图像、物理参数等数据。粒子进入仪器后，依次经过：数字全息测量：两个垂直90°高分辨率相机进行全息测量，确定粒子的绝对尺寸、形状、面积、周长、球度等参数，通过人工智能进行精确的粒子识别（SwisenPoleno Mars和 SwisenPoleno Jupiter）；荧光光谱测量：测量单个粒子的化学组成，通过收集的荧光光谱强度和荧光寿命数据(SwisenPoleno Jupiter)，进一步确定粒子种类；散射光和偏振测量：对粒子表面进行激光照射，通过两个光电检测器的信号比值确定粒子表面的额外信息(SwisenPoleno Jupiter) 。Swisens 数据分析颗粒形态的有效分析SwisensPoleno Mars 和 SwisensPoleno Jupiter 提供测量气溶胶粒子的全息图像，通过计算颗粒的形状和尺寸特性，可以更有效地处理和可视化大量数据。许多粒子已经可以根据其等效直径和离心率进行区分。气溶胶数据的快速简便分析Swisens提供的分析工具，用于分析 SwisensPoleno的实时数据。有效探索气溶胶微观世界的组合，能够：即时访问和导出实时数据多功能描述性数据可视化颗粒特性的详细分析图像特征的区分数据图对水滴、黑松花粉和赤霉菌三个数据集的等效直径和偏心率进行了比较。轮廓线显示了粒子特性的二维分布的形状。正如预期的那样，不同的粒子类型会形成具有轻微重叠的不同簇。赤霉菌的细长孢子与水滴的直径相似，但形状与圆形水滴不同。在黑松花粉中，大小是主要的区别特征，而偏心率和其他两种颗粒类型重叠。Mars 与 Jupiter 共同点基于相同的空气流式细胞术原理。实时监测致病性生物气溶胶和气溶胶颗粒。生成颗粒的全息图像。使用人工智能，并能将颗粒分配到已定义的类别中。Mars 与 Jupiter 核心区别北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

本质上，水势（土壤吸力）的主要测量方法只有两种：张力计法和蒸汽压法。张力计适用于湿润范围——通过特殊技术抑制水沸点的张力计量程可达0至约-0.2 MPa。蒸汽压法则适用于干燥范围——从约-0.1 MPa至-300 MPa（-0.1 MPa对应99.93%相对湿度，-300 MPa对应11%）。以往这两种方法的量程不重叠，但近年张力计与温度传感技术的进步已改变这一局面。如今，经验丰富的用户配合优良的方法与设备，可在实验室测量全量程水势。不过，仍需关注次级测量方法。蒸汽压法无法用于原位测量，而高精度的张力计需要持续精心的维护（尽管已有自填充版本）。此外，也应了解石膏块、压力板、滤纸等传统方法。本节简要介绍各方法的优势与局限。压力板法压力板由L.A. Richards于20世纪30年代提出。它并非直接测量样品水势，而是通过施加压力使样品中多余水分经多孔陶瓷板流出，从而使样品达到特定水势。当样品达到平衡时，其水势等于所施加压力。压力板通常用于绘制土壤水分特征曲线。土壤样品在压力下达到特定水势后，研究者可取出样品并烘干测定其含水量，通过不同压力下的测量即可生成土壤水分特征曲线。压力板的准确性至关重要，因其常被用于校准其他次级测量方法。压力板法的平衡问题使用压力板制作准确的水分释放曲线，必须确保样品在指定压力下已完全平衡。多位学者指出这一假设存在问题：在低水势条件下，误差可能源于陶瓷板孔隙堵塞、样品内部水流受限、土壤收缩导致板与土壤间水力连接中断，以及卸压后的水分回吸。低水势下的低导水性可使平衡耗时数周甚至数月。有研究发现，在15巴压力板上平衡9天的样品实际水势为-0.5 MPa，而非预期的-1.5 MPa。尤其在构建水分释放曲线以估算导水率和植物可用水时，低于-0.1 MPa的压力板测量可能导致显著误差。此外，有理论研究表明土壤基质在正压下的排水特性不同于吸力作用，推测其平衡含水量可能与自然条件存在显著差异。尽管需进一步验证，现有迹象支持这一观点。总体而言，压力板在湿润范围（0至-0.5 MPa）可能满足某些应用的精度要求，但其他方法可提供更高准确性，这对建模或校准尤为重要。蒸汽压法目前市售仪器中，WP4C露点水势仪是少数采用该技术的设备。与传统热电偶 psychrometer 类似，露点水势仪使样品在密封室中平衡后，通过精密测量露点温度直接计算水势，具有高精度与宽量程的优势。测量室内的小镜片通过降温至表面开始结露，WP4C以0.001°C的精度同步测量镜面与样品温度，从而计算样品上方蒸汽的相对湿度。优点最新型号露点水势仪的测量精度（-5至-300 MPa范围内）为±1%，且操作简便。多数样品可在5-10分钟内完成分析（潮湿样品耗时较长）。局限性在高水势段，样品室内蒸汽压与饱和蒸汽压的温差极小，受温度测量分辨率限制，蒸汽压法难以完全替代张力计。露点水势仪标准量程为-0.1至-300 MPa（虽可通过特殊技术扩展至高水势段），但在0至-0.1 MPa范围内，张力计仍是最优选择。张力计与Wind/Schindler蒸发法HYPROP是一种独特的实验室仪器，采用Wind/Schindler蒸发法，专为张力计量程（0至-0.1 MPa）的土壤样品绘制水分释放曲线。Hyprop使用两支高精度微型张力计，在250 cm³饱和土壤样品静置于实验室天平的过程中，同步测量样品内部不同深度水势的变化。随着样品自然干燥，仪器持续采集水势动态数据与样品重量变化，通过重量换算含水量，最终绘制水势随含水量变化的关系曲线。测量结果经系统校验，并根据选定模型（如van Genuchten/Mualem、双峰van Genuchten/Mualem或Brooks-Corey模型）计算干燥段与饱和段的特征参数值。优点Hyprop具有高精度，可生成湿润区间的完整水分释放曲线。绘制单条曲线需3-5天，但全程无需人工值守。局限性Hyprop的量程受限于张力计工作范围。得益于抑沸技术，其微型张力计可扩展测量至-250 kPa（-0.25 MPa），但超出该值会发生气穴现象。高级用户可通过添加陶瓷杯进气值点（-880 kPa/-0.88 MPa）作为曲线末端数据点，扩展测量范围。张力计原理水势本质是衡量样本水与参考自由纯水之间势能差的指标，张力计是该定义的实体化装置。其导管内蓄有（理论上）纯净的自由水体，通过透水膜与土壤样本连接。依据热力学第二定律，水分从导管向土壤迁移直至膜两侧能量平衡，从而在管内形成负压。张力计通过真空压力计测量该负压强度，以压力值表征水势。优点张力计作为最古老的水势测量仪器（最早概念可追溯至1908年的Livingston），至今仍具重要价值。在湿润区间，高品质张力计配合熟练操作可获得极佳的测量精度。局限性张力计的测量范围受限于管内水柱的耐负压能力。水虽基本不可压缩，但水体内边缘或杂质等界面不连续处会形成成核点，破坏水分子间强键合力，引发气穴现象（低压沸腾）。多数张力计在-80 kPa附近即发生气穴，此值恰处于植物有效水范围的中段。然而，德国METER Group公司凭借精密工程、严谨工艺与极致细节把控，研制出兼具经典性与现代性的张力计。这些仪器不仅具备出色的测量精度，在专业操作人员的规范使用下，其量程可延伸至-250 kPa。次级测量法：利用水分特征曲线含水量通常比水势更易测量。由于两者存在内在关联，可通过含水量测定间接推求水势。水分特征曲线（亦称持水曲线或水分释放曲线）是描述特定土壤基质中水势随水分吸脱附变化的图示关系。图1. 土壤水分释放曲线任何能够持水的基质都具有独一无二的水分特征曲线，其独特性堪比指纹。对于土壤而言，即使成分与质地的微小差异也会显著影响其特征曲线形态。部分研究者通过建立特定土壤类型的水分特征曲线，据此将含水量读数转换为水势值。基质势传感器则采用更简便的途径——直接依据热力学第二定律实现测量。基质势传感器该类传感器采用具有已知水分特征曲线的多孔介质。基于热力学平衡原理，介质会与周围土壤逐步达到水势平衡。通过测定该介质的含水量并参照其标定曲线，即可同步获知介质自身及周边土壤的水势值。实际应用中采用多种多孔材料，并依托不同技术测定含水量。精度依赖于定制化标定在最佳情况下，基质势传感器的精度可达良好水平，但并非顶尖。在最不理想时，该方法仅能判断土壤的干湿变化趋势。传感器的精度取决于所用多孔材料水分特征曲线的准确性和材料本身的均匀性。为获得较高的精度，应采用基于一级测量方法的定制化标定。该方法的灵敏度取决于水势变化引发的含水量变化速度，而测量精度则受制于含水量检测技术的性能。温度敏感性也会影响精度。该方法依赖于等温条件，但在实际环境中难以完全实现。传感器与土壤之间的温差可能导致显著误差。量程限制所有基质势传感器都受限于导水率：当土壤趋于干燥时，多孔介质达到平衡所需的时间会延长，同时含水量的变化也更为微小且难以测量。在湿润端，传感器的量程则受制于所用多孔介质的进气值。滤纸法滤纸法由土壤学家于20世纪30年代提出，作为当时测量技术的补充方案。该方法采用特定滤纸（如Whitman 42号无灰滤纸）作为多孔介质。样品与滤纸在恒温密闭容器中达到平衡后，通过烘干法测定滤纸的 gravimetric 含水量，再依据其预先标定的水分特征曲线推算出水势。Deka等人（1995）的研究表明，完全平衡至少需要6天时间。量程若达到充分平衡，滤纸法的公认测量范围可低至-100 MPa。但如图所示，在接近零水势时，温度梯度造成的误差会急剧增大。该方法成本低廉、操作简单，但精度有限，且必须维持等温条件（实践中较难实现）。微小的温度波动即可导致显著误差。市售基质势传感器石膏块传感器：成本低廉、操作简易石膏块常作为灌溉时机的简易指示器，通过测量石膏块响应周边土壤变化的电阻值来推算水势（电阻与水势呈比例关系）。优点成本极低，使用简便。缺点读数受温度影响，精度较差。石膏会随时间逐渐溶解（尤其在盐渍土中），导致标定特性失效。仅能定性判断干湿状态，无法提供精确数据。颗粒基质传感器：易用价廉但精度有限与石膏块类似，该类传感器通过测量多孔介质电阻实现监测。其采用包裹合成膜与不锈钢保护网的颗粒石英替代石膏作为感应介质。优点相比石膏块，颗粒基质传感器寿命更长，且适用于更湿润的土壤环境。通过温度测量与补偿可提升性能。缺点测量结果受温度影响，精度有限。即使保持良好土壤-传感器接触，在极度干燥条件下平衡后仍存在复湿困难问题（粗颗粒介质从细粒土壤吸水的效率降低）。湿润端量程受介质进气值限制——仅当介质内最大孔隙开始排水时才能启动测量。此外，传感器内置的石膏芯会随时间溶解，导致长期稳定性不佳。陶瓷基质传感器该类传感器以陶瓷片作为多孔介质，其性能直接取决于陶瓷材质的特定品质。精度限制由于每片陶瓷的水分特征曲线存在差异，精度受到制约。虽然材质均一性可提高精度，但会显著缩小量程。对每个传感器进行单独校准能大幅提升精度，但耗时较长。近期校准技术的创新有望提供更优的商业化校准方案。量程限制湿润端量程受陶瓷进气值制约——仅当陶瓷内最大孔隙开始排水时才能启动测量。干燥端量程则受限于陶瓷中细小微孔的总孔隙率，这些孔隙在低水势下才会释放水分。热耗散传感器热耗散传感器该传感器通过测量陶瓷的热导率来确定其含水量。其核心组件为内置加热器和热电偶的陶瓷圆柱体：先测量基础温度，短暂加热后，再记录温度变化。通过分析温度变化与加热时间对数的关系曲线，可推算出陶瓷的含水量，并依据陶瓷盘的水分特征曲线将含水量转换为水势值。注意：由于需要加热，该传感器必须由具备大功率储备的系统（如Campbell Scientific数据采集器或同类设备）供电。精度除非进行单独定制校准，否则热耗散传感器的精度仅为中等水平。量程在极干燥端，热导率曲线具有高灵敏度，使热耗散传感器在干燥区间（-1至-50 MPa）仍能保持有效测量。而在湿润端，其量程受限于陶瓷的进气值。TEROS 21 水势传感器（基质势传感器）介电式基质势传感器该类传感器通过测量陶瓷盘储存电荷的能力来确定其含水量，再利用陶瓷盘的水分特征曲线将含水量换算为水势值。因其采用介电测量技术，对水分的微小变化高度敏感。与所有陶瓷基传感器一样，该类传感器需通过定制校准才能获得较高精度。优点功耗低，无需维护。缺点未经校准时，测量精度仅为读数的±40%；但最新推出的定制校准版本精度可提升至读数的±10%。北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司，致力于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。我们专注于为广大用户提供仪器设备、技术咨询、方案设计、系统集成、人员培训和仪器维修等各类优质服务。涉及的领域涵盖农业、林业、气象、水资源、土壤、地球化学、食品和生物等多个学科。植物根系监测系统温室气体通量系统水体监测系统土壤监测系统种子监测系统植物监测系统环境气象监测

土壤温室气体通量解决方案力科惠泽致力于为客户提供全方位、一站式的温室气体通量测量解决方案，精准满足不同场景下的多样化需求。针对土壤、水域等不同生态系统，以及群落生态系统净交换量测量等特定需求，我们提供自动土壤通量气室、走航式水面通量气室、群落静态光合箱、自动开闭静态箱等多样化附件。这些附件设计科学、操作便捷，能够与气体分析设备完美配合，确保在不同环境下都能实现高效、准确的温室气体通量监测。GT5000 便携式多参数土壤呼吸测量系统该系统基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术的便携式高精度土壤温室气体排放监测系统。该仪器可以在数秒内同时测定多种主要的温室气体成分，如：N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3，且测量精度可达ppb级。GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统可用于农田，湿地，森林，牧场，电厂，火灾现场等各种环境中的温室气体通量测量。傅里叶变换红外光谱技术；同时测量N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3等6种温室气体，最多可同时测量50种气体测量范围和检测限气体测量范围检测限H2O0 - 3%0.010 Vol-%CO20 - 2000 ppm5 ppmCH40 - 100 ppm40 ppbN2O0 - 50 ppm7 ppbNH30 - 100 ppm70 ppbCO0 - 200 ppm70 ppbLK-2100 便携式CO2/CH4通量测量系统LK-2100 便携式CO2/CH4通量测量系统采用可调谐激光光谱分析技术（TDLAS），利用可调谐半导体激光器特性探测特征气体，近红外“指纹”特征吸收谱线，实现高灵敏、高分辨率、快速响应且非接触的监测，配套SFC-20便携式土壤通量气室用于原位测量土壤CO2/CH4通量，同时根据不同的测量场景，还可以连接SNC-50静态箱，测量群落光合或者净交换（NEE）以及适用于WSF-20水面测量的浮漂式呼吸室等。可调谐激光光谱分析技术（TDLAS）实现高时间分辨率、高灵敏测量免标定，无需标准气体定时标定测量范围和精度气体测量范围测量精度H2O0 - 5 %10 ppmCO20 - 10000 ppm0.1 ppmCH40 - 100 ppm0.01 ppbLK-2102 便携式土壤CO2 /H2O通量测量系统LK-2102便携式CO2/H2O通量测量系统采用非色散红外技术（NDIR）测定环境或者容器内的CO2/H2O浓度，根据不同的测量场景，可以选择不同的前端采样模块，例如SFC-20便携式土壤通量气室、SNC-50光合呼吸室以及WSF-20便携式水面通量气室等。根据前端采样模块不同，可以自定义样品采集参数，控制系统能够自动根据参数设定实时进行通量（呼吸速率）计算。系统采用非色散红外技术（NDIR）测量CO2/H2O通量CO2测量范围:0-2000 ppm测量精度：±1%LK-2400 便携式CO2/N2O通量测量系统LK - 2400便携式CO2/N2O通量测量系统，采用中红外吸收光谱法（MIRAS），可通过目标气体在中红外（MIR）波段的超强吸收特性，来分析目标气体的浓度等信息，数秒内实现超高灵敏度和精度监测。本系统配套自动土壤通量气室用于原位测量土壤呼吸速率，同时还可以连接静态箱、走航式水面通量气室等满足不同测量场景的需求。中红外激光吸收光谱技术（MIRAS）快速响应：1Hz测量频率下，数秒内完成对目标气体的监测。最高10Hz测量频率（标准配置为1Hz）高精度测量水蒸气：直接报告干燥摩尔分数下的CO2和N2O浓度，无需干燥或数据校正。测量范围和精度气体CO2N2O测量范围10 ppm-10 %2 ppb-500 ppm精度＜400 ppb＜200 ppt漂移＜1 ppm＜1 ppb北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司，致力于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。我们专注于为广大用户提供仪器设备、技术咨询、方案设计、系统集成、人员培训和仪器维修等各类优质服务。涉及的领域涵盖农业、林业、气象、水资源、土壤、地球化学、食品和生物等多个学科。植物根系监测系统温室气体通量系统水体监测系统土壤监测系统种子监测系统植物监测系统环境气象监测

根系作为植物体重要的组成部分，承担着吸收水分养分、支撑植株生长的重要功能。作为‘隐藏’在地下的另一半生态系统，根系研究对于揭示陆地生态系统中碳、水及营养物质的动态迁移过程至关重要。传统的根系成像方法往往需要破坏性地挖掘土壤，不仅工作量大，还无法对同一根系进行长期连续观测，更难以捕捉其动态生长过程。相比之下，微根窗技术作为一种经典且成熟的研究方法，通过局部观察实现根系动态信息的获取，能够在不干扰土壤结构及根系自然环境的前提下，实现对根系生长过程的实时、连续监测。原位根系监测系统微根窗技术是一种非破坏性、定点直接观测植物根系的方法，通过在根系区域布设微根管（通常以45°或90°角度安装），定期将图像采集设备置入管中获取根系图像。该方法能够连续监测单个根系从出生到死亡的完整过程，精确记录细根乃至根瘤的生长与变化，有效获取根系形态、分布及共生关系等信息。基于微根窗技术的原理，力科惠泽提供全面的原位根系监测系统，根据实验需求不同，可选单拍照系统、单扫描系统以及拍照扫描一体化系统： 1. 拍照系统适用于局部根毛与细根的高清图像采集，但对整体根系形态的判断能力有限；若需获取完整根系图像，需拍摄大量照片，后期图像拼接与数据处理工作量较大。2. 扫描系统适用于大表面积连通根系的快速图像获取，成像范围广，但在根系细节呈现上相对不足。3. 拍照扫描一体化化系统融合拍照与扫描的双重优势，通过一体化控制软件灵活切换模式，既可高效获取大面积根系整体图像，也能针对局部拍摄高分辨率细节影像，实现全方位、多尺度的根系观测。4. 全自动植物根系分析仪适用于实验室和野外连续无人值守长期测量。实现远程下载查看设备拍摄图像，支持定时拍摄，可通过程序设定采集时间、采集周期以及循环次数。LK-1580 MultiRhzio 复合根系生长动态监测系统·  拍照扫描一体化·  多光谱成像·  一体化控制软件·  智能根系分析仪软件·  耐用便携LK-1400 SpecRoot多光谱原位植物根系分析仪·  单拍照模式·  多光谱成像·  实时成像·  高精度分析LK-1500 MiniRoot窄管型根系生长监测系统·  单扫描模式·  适用于狭窄空间·  高清根系图像扫描·  快速获取根系分布图像LK-1550 RootEye 全自动根系生长连续监测系统·  适用于野外长期监测·  软件自动控制·  无线传输，远程下载·  根系图像自动分析更多产品以及详细参数欢迎与我们联系！010-68904650北京力科惠泽科技有限公司北京力科惠泽科技有限公司专注于为农林生态科研领域提供系统化仪器解决方案。公司自主研发多款国际领先的根系研究设备，涵盖原位、台式以及根际微环境监测等系列，产品广泛应用于国内外高校与科研机构，并通过海外代理商服务全球市场。同时，我司与欧洲、北美及澳洲多家知名仪器品牌建立战略合作，共同为用户提供国外高端科研设备。其中包括多参数温室气体测量系列、土壤理化分析测量系列、植物生理和表型测量系列，水质测量系列等完整的观测方案。力科惠泽秉承 “助力科技，惠泽天下” 的宗旨，为中国的农林生态科研发展贡献力量。

Eco-mind土壤看似简单，一小捧土却蕴藏着一个生机勃勃的微观世界。认识土壤微生物如何活动，会彻底改变人们对植物栽培的理解。土壤微生物生物量碳的中位数约为每克土壤206 μg，但其实际含量存在波动。地下世界的隐形工作者土壤微生物——包括细菌、真菌和古菌——驱动着养分循环、有机质分解和病害抑制等关键土壤功能。细菌通常是数量最庞大的群体。它们分解枯死植物材料，并将养分转化为植物可利用的形态。部分细菌能固定空气中的氮气，将其转化为植物生长所需的天然肥料。真菌对土壤结构的形成和有机质分解贡献显著，尤其能高效促进碳向稳定有机质的转化，这对构建长期土壤健康至关重要。细菌如何促进植物生长？细菌在土壤中承担多项重要职责。它们分解凋落物或死根等有机质时，会释放其中锁闭的养分，使其可供植物利用。固氮细菌与植物建立特殊的共生关系。例如根瘤菌能将空气中的氮气转化为植物根部可吸收的氨，这种天然肥料有助于植物茁壮成长，无需额外施加化学品。部分细菌能溶解土壤矿物质。诸如微球菌属、肠杆菌属和假单胞菌属等细菌在磷的溶解释放中起关键作用，而磷元素对植物根系发育不可或缺。认识真菌的核心作用真菌与细菌形态迥异：不仅体积更大，色素组成也有所不同。真菌生物量是土壤健康的重要指标，其体型与结构赋予它们独特功能。真菌能分解木质纤维素等坚韧植物材料。它们分泌的特殊酶可溶解木质素（使木材坚硬的物质），这种分解过程形成富含养分的暗色腐殖质，具有良好的保水保肥能力。农业实践如何影响土壤微生物真菌与细菌通过共生关系相互制衡。不同植物偏好不同的菌群比例：一年生作物适应较低的菌群比，多年生植物则需要较高比例，而森林土壤拥有最高的菌群比，因为树木严重依赖真菌网络获取养分。洛里等人2017年的研究表明，有机农业系统的微生物生物量比常规系统高出32%至84%。施用堆肥、粪肥及种植绿肥能为土壤微生物提供养分，促进其种群增长。化学肥料和农药会破坏土壤微生物群落。杀菌剂在消灭有害真菌的同时也会杀伤有益菌群。缺乏有益真菌的协助，植物难以获取养分和水分，迫使农民施用更多化学品，形成损害土壤健康的恶性循环。将土壤视为生命系统土壤微生物生物量是农业高产与园艺健康的基础。保护并滋养这些微观工作者，就能促进植物与土壤的良性互动，培育出更强大、更健康的土壤生态系统。了解土壤微生物正在改变人们的园艺与耕作方式。从是否翻耕、选择何种作物到如何施肥，每个决策都影响着地下数十亿生物体的活动。选择支持微生物群落的耕作方式，能培育更健康的土壤、更茁壮的植物，并实现可持续的丰收。使用microBIOMETER®土壤检测仪可评估土壤微生物生物量，助您打造理想健康的土壤环境。microBIOMETER®  土壤微生物生物量测量microBIOMETER® 是一款现场检测工具，能够在 20分钟内快速评估土壤微生物生物量及真菌/细菌比例，快速评估土壤的健康状况，这种实验室级土壤测试操作简单，测量速度快、结果更准确。测量原理测试方法从结合的土壤颗粒中提取微生物，然后沉淀到底部。土壤颜色的微生物悬浮在液体中并被取样。将样品放置在测试卡上，使用智能手机（iPhone或Android）扫描测试卡。我们的智能手机应用程序将微生物的颜色强度与测试卡上的颜色比较器进行比较。应用土壤堆肥中测试堆肥茶和提取物中测试

近日，我司技术工程师前往中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，圆满完成LK-1580 MultiRhzio复合根系生长动态监测系统的现场安装及技术培训工作。本次培训主要服务于该所高寒生态系统植物根系相关研究课题，为科研团队开展原位、连续、多尺度的根系生长动态监测提供了有力技术支撑。力科惠泽作为专业的农林仪器供应商与服务商，致力于为客户提供全方位的技术支持与优质服务，全力保障客户使用设备流畅无阻，为科研工作的顺利推进贡献力量。LK-1580 MultiRhzio复合根系生长动态监测系统LK-1580 MultiRhzio复合根系生长动态监测系统巧妙地将拍照与扫描技术结合在一起，充分发挥两者的优势。通过一体化控制软件，用户能够在微根管中灵活切换拍照模式与扫描模式，既能快速获取高分辨率的局部图像，又能高效捕捉大面积的整体图像。此外，系统集成了5种光谱，支持颜色和亮度进行无级调节，可轻松判别根系与土壤背景色，全面适应各类研究需求。

近日，我司技术工程师赴山东东营中国农业科学院盐碱地农业中心，圆满完成LK-1400 SpecRoot多光谱原位植物根系分析仪的现场技术培训及项目验收工作。该设备基于微根窗与多光谱成像技术，通过埋设透明微根管实现原位根系成像，可连续追踪细根从萌发到衰亡的全过程。该设备集成的多光谱光源（红、绿、蓝、白、紫外五波段）可有效区分活根与死根，在盐碱胁迫研究中具有独特优势。力科惠泽作为专业的农林仪器供应商与服务商，致力于为客户提供全方位的技术支持与优质服务，全力保障客户使用设备流畅无阻，为科研工作的顺利推进贡献力量。LK-1400 SpecRoot多光谱原位植物根系分析仪LK-1400 SpecRoot多光谱原位植物根系分析仪主要基于微根窗技术和多光谱成像技术，通过在土壤中设置透明的微根管，利用高清成像系统对管内的根系进行拍摄和分析，定点原位观察和研究根系，甚至根瘤的生长、死亡及分布（根系构型）规律，通过这些多光谱波段的组合，系统可以有效区分活根和死根，实现不同根系状态的精准判别，从而满足各类研究需求。该系统最大优点是在不干扰根生长过程的前提下，可连续监测单个细根从出生到死亡的变化过程，结合专业根系分析软件，能够将根系相关指标量化。主要特点原位监测：不干扰根生长过程的前提下，连续监测单个细根从出生到死亡的变化；多光谱成像：在不同光谱条件下对根系进行精细化成像；高精度分析：结合专业根系分析软件，量化根系的各项指标；实时成像：实时活根成像，满足定性筛选及定量研究目的，成像速度快，无需白平衡，可高效获取图像。耐用便携：仪器结实耐用、防水手提箱，整机轻便易携带。

     点击蓝字 关注我们              高分辨率采样：助力根际微生物生长与酶活性的空间分析优化                          01                研究摘要                    根际是由根系分泌物浓度梯度驱动的微生物活动与酶促过程的热点区域。然而，传统基于破坏性取样的方法往往缺乏足够的灵敏度，难以准确反映根际内部微生物活动的空间梯度，这通常体现在微孔板测定法与酶谱法所得结果之间的差异上。为填补这一方法学空白，本研究以玉米根际酶促过程的空间动态为对象开展对比研究。实验选用两种基因型的玉米（Zea mays L.）：野生型与根毛缺陷型rth3突变体，用以检验微孔板测定法与酶谱法之间的结果差异。研究首先采用酶谱法绘制酶活性分布图，随后进行破坏性取样（取样深度分为2 mm三个区间）以进行微孔板测定。此外，我们还检测了不同空间梯度（2 mm及非根际土壤）下的微生物生长动力学特征。1 mm间距的取样结果显示，微孔板测定法能显著揭示根际梯度，尤其是β-葡萄糖苷酶活性，其Vmax值在1-2 mm（最高达1.7倍）及>2 mm（最高达4.5倍）区间内相较于2释放速率呈正相关。在2 mm区间高出高达29倍；且2 mm区间缩短0.5小时。本研究强调了采用短距离取样技术对于准确捕捉根际微生物生长与酶活性空间分布的必要性。02                研究方法                    研究采用土壤酶谱法在紫外光照射下，对根/土界面表面的酶活性进行定位与定量分析。紫外灯与根段的距离控制在约6.5 cm。选用三张尺寸为5.5 × 3 cm、孔径0.45 μm的聚酰胺膜滤器，分别浸入10 mM的酶特异性底物溶液中，以测定β-葡萄糖苷酶（β-glu）、亮氨酸氨基肽酶（LAP）和酸性磷酸酶（AP）的活性。将饱和吸附底物的膜片贴附于各根箱有根系一侧的表面（如图1a和1b所示），其上覆盖透明玻璃片。在1小时孵育期间，使用单反相机持续监测膜片在紫外光下的信号变化。膜片亮度逐渐增强表明产物（即4-甲基伞形酮MUF或7-氨基-4-甲基香豆素AMC）浓度持续升高。                  图1. 根箱中生长的玉米在日光下的图像示例，以及经处理后的酶谱图（显示针对根缘不同距离的低分辨率与高分辨率取样区域）。a) 贴附有饱和吸附底物膜片的根箱照片（膜片紧贴土/根界面）；b) 亮氨酸氨基肽酶活性分布图（单位：pmol min⁻¹ mm⁻²）；c) 酶活性可视化区域（用于后续微孔板测定的低/高分辨率取样）：距根系2 mm（ii）的取样区域。                  图5. 种植野生型（WT）玉米的根箱中，采用低分辨率（2 mm采样间距）与高分辨率（1 mm采样间距）取样时，酶谱图与超声处理土壤悬液中三种酶的活性、酶对底物的亲和力及催化效率的柱状图。其中，β-glu、LAP和AP分别代表β-葡萄糖苷酶、亮氨酸氨基肽酶和酸性磷酸酶。图中字母表示同一酶在不同处理区间在P                            图6. 种植根毛缺陷型rth3突变体玉米的根箱中，采用低分辨率（2 mm采样间距）与高分辨率（1 mm采样间距）取样时，酶谱图与超声处理土壤悬液中三种酶的活性、酶对底物的亲和力及催化效率的柱状图。其中，β-glu、LAP和AP分别代表β-葡萄糖苷酶、亮氨酸氨基肽酶和酸性磷酸酶。图中字母表示同一酶在不同处理区间在P      LK-1760 原位根际酶活性成像系统                          LK-1760 原位根际酶活性成像系统基于荧光标记的底物与土壤酶反应产生荧光猝灭的原理，能够在不破坏土壤和根系的情况下对根际土壤中的酶活性进行可视化分析，为深入理解土壤-根系-微生物之间的相互作用以及土壤酶在生态系统中的功能提供了有力工具。            产品特点                    原位检测：直接在土壤和根系环境中进行酶活性检测，避免取样误差可视化分析：通过荧光信号直观展示酶活性分布，易于理解和分析高灵敏度：能检测低酶活性，捕捉细微变化非破坏性：保护土壤和根系完整性，减少生态破坏            技术参数                    可测量种类：β-葡糖苷酶、纤维素二糖水解酶、木聚糖酶、β-半乳糖苷酶、磷酸酶、亮氨酸氨基肽酶、酪氨酸氨基肽酶 、硫酸酯酶成像载体：聚酰胺滤膜荧光标记底物：7-氨基-4-甲基香豆素或4-甲基伞形酮成像条件激发光波长：355nm 紫外发射光波长：460nm 蓝光灰度值分析：16 bit图像处理软件：可获得土壤剖面平均酶活性及酶活性强度分布，可视化酶活性分布并量化酶活性于根系距离的关系          END                

       点击蓝字，关注我们            GT5000 便携式多参数土壤呼吸测量系统                                      近日，我司技术工程师前往中国科学院地理科学与资源研究所，对GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统进行了专业培训，并顺利完成了验收工作。内容覆盖设备介绍、背景校准、硬件连接、软件参数配置及数据导出全流程，并通过分步骤实操演练确保学员掌握设备校准、多参数气体通量监测等核心操作。参训人员现场完成典型生态场景模拟实验，独立输出标准数据报告，为后续碳通量监测、生态系统研究等课题提供技术保障。                GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统是芬兰Gasmet公司生产的一款基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术的便携式高精度土壤温室气体排放监测系统，分析仪采用便携式设计，含电池仅9.4kg，可在数秒内同时测定多种主要的温室气体成分，如N₂O、CH₄、CO₂、H₂O、CO和NH₃等，最多可同时测量50种气体，且测量精度可达ppb级。根据科研需求，提供多种类型的气室选择，实现于农田、 湿地、森林、牧场、电厂以及火灾现场等多种环境中的应用。      

文献信息：Fang Linfa, Lakshmanan Prakash, Zhang Hailin, Deng Yue, Xiao Ran, Wen Teng, Ma Bin, Ge Tida, Müller Christoph, Zhang Jinbo, Chen Xinping, Zhu Yongguan, Su Xiaoxuan*. Ciprofloxacin-driven purifying selection on viral genomes accelerates soil N2O production. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2025, 122(29): e2503199122. https://doi.org/10.1073/pnas.2503199122 PNAS最新（2024年）影响因子：9.1 Significance: Viruses, the most abundant biological entities, have great potential in regulating nutrient biogeochemistry and influencing ecosystem functions. However, their contributions to biogeochemical cycling and greenhouse gas emissions, particularly under environmental stress, remain largely unexplored. We report that antibiotic stress increases viral  contributions to greenhouse gas N2O production by 18 to 29%, thereby advancing our understanding of the vital roles of viruses in biogeochemical cycles. Our results also reveal that antibiotic stress induces synonymous mutations in viral genomes, facilitating viral adaptation to hosts and promoting interactions with denitrifiers, which in turn enhances their metabolic potential. This study opens avenues for understanding the role of viral evolution in biogeochemistry, particularly in the context of increasing environmental stress of the  Anthropocene.Abstract: Viruses are ubiquitous regulators of microbial dynamics and may thus greatly influence global microbial-driven greenhouse gas emissions. Anthropogenic stressors, such as chemical contamination, are likely to amplify these viral contributions; however, their global significance and underlying mechanisms remain elusive. Utilizing 15N tracing, metagenomics, and laboratory assays, we explore soil viral communities and their evolutionary potential under the stress from antibiotic ciprofloxacin (CIP), focusing on their roles in regulating nitrogen cycling and N2O production. Through isolation and reinoculation of soil viruses, we demonstrate that CIP stimulates soil denitrification-derived N2O production, with 18 to 29% of the  increase attributed to viral activity. Under CIP stress, soil viruses shift toward a lysogenic lifestyle, promoting mutualism with denitrifiers by horizontally transferring viral denitrification-related auxiliary metabolic genes (AMGs). The observed synonymous mutations in these AMGs, driven by CIP, suggest enhanced purifying selection, likely optimizing codon usage to align with host preferences. This optimization likely enhances the expression of denitrifying AMGs and increases N2O production. This study provides insights into the overlooked role of viral dynamics and genomic mutations in modulating N2O production under stressful environments, highlighting their evolutionary significance and impact on biogeochemical cycles in the Anthropocene. Fig. 1. Soil gross N transformation and N2O production rate. Different letters indicate significant differences among treatments (P lab, labile organic N; Org-Nrec, recalcitrant organic N; NH4+abs, abiotic adsorbed NH4+; MNlab, mineralization of labile organic N; MNrec, mineralization of recalcitrant organic N; INH4-Nrec, immobilization of NH4+ to recalcitrant organic N; ONrec, oxidation of recalcitrant organic N to NO3−; INH4-Nlab, immobilization of NH4+ to labile organic N; ONH4, oxidation of NH4+ to NO3−; ANH4, abiotic NH4+ adsorption; DNRA, dissimilatory NO3− reduction to NH4+. Fig. 2. Summary of MAGs in bacteria and archaea. (A) Phylogenetic trees,  taxonomic information, completeness, contamination, genes encoded in different N transformation processes, and fold changes of MAGs abundances in “M vs. CK” and “C1 vs. M.” (B) Distribution of key metabolic features involved in N cycling, cellular motility, DNA mutation and repair, efflux pumps, oxidative stress defense, SOS response, and toxin-antitoxin systems. Analysis of top 10 MAGs with their relative abundances increased or decreased by CIP exposure compared to the M treatment. Features shown in white were not detected in the MAGs. Fig. 3. Compositions, lifestyle, and AMGs involved in N-cycling of viruses. (A) Proportion of viral types in CIP-contaminated soils. (B) Predicted viral lifestyle distributions across treatments. (C) Abundances of viral AMGs in each treatment. (D)  Fold change of viral AMGs associated with N cycling between treatments (C1 vs. M). The left gray region represents downregulated AMGs in C1 compared to the M treatment, while the right white region represents upregulated AMGs. The length and size of the circle indicate fold changes and P value, respectively. Bar plot indicates the transcript per kilobase per million mapped reads (TPM) of each viral AMG. (E) Links between MAGs and viruses encoding N-cycling AMGs are shown, where light blue circles, red rectangles, and indigo rectangles represent MAGs, viral taxonomy, and N-cycling AMGs, respectively. (F) A schematic that illustrates the insertion of viral genes disrupting the  host genome (MAG49). TSS, transcript start sites; CDSo, only exons; PolyA, polyA tail area. Different letters indicate significant differences among treatments (P  Fig. 4. Evolutionary analysis of viral AMGs related to N cycling under CIP exposure. (A) Overall statistics of evolutionary analysis under CIP exposure compared to the M treatment. (B) Evolutionary analysis of individual AMGs among treatments, with the bold black and indigo text indicating significant differences (PC) Ka/Ks ratios of viral N-cycling AMGs under CIP exposure relative to M treatment. Fig. 5. Viral adaptation of N-cycling AMGs to host. (A) CAI of various viral N-cycling AMGs between CIP and M treatments. (B) Scatterplots of CAI values in viral genomes and host MAGs, with lines and their 95% CI representing univariate linear regression smooths fitted to the data. W indicates Kendall’s coefficient of concordance. * and ** indicate significant differences among treatments with P P  Fig. 6. VP extraction and validation. (A) Schematic diagram showing soil VP extraction, incubation, re-extraction, and reincubation experimental design. (B) Transmission electron microscope images of VP in soil extraction. (C) The cumulative N2O production in soils inoculated with active or inactive VP on day 7. The top row shows the cumulative N2O production during the first 7-d incubation following viral inoculation, while the bottom row depicts production during the second 7-d incubation after reinoculating the soil with extracted VP from the first incubation. Different letters indicate significant differences among treatments (P   GT5000 便携式多参数土壤呼吸测量系统              GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统是芬兰Gasmet公司生产的一款基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术的便携式高精度土壤温室气体排放监测系统。该仪器可以在数秒内同时测定多种主要的温室气体成分，如：N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3，且测量精度可达ppb级。GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统可用于农田，湿地，森林，牧场，电厂，火灾现场等各种环境中的温室气体通量测量。            产品特点                    采用傅里叶变换红外光谱技术；同时测量N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3等6种温室气体，最多可同时测量50种气体；多种无线连接方式，如WI-FI或蓝牙。无需专业知识，用户可通过导航进行操作；一键测量和即时的在线处理结果；五种不同的视图展示相关的测量信息；自动气室有机械臂，可缓慢升降；通气口的设计可确保稳定的大气压力，且不会通过反向扩散影响测量；气室的内部进出回路可有效的促进气体混合            技术参数                    测量原理：FTIR傅里叶变换红外光谱；气体测定种类：可同时测定50种气体；响应时间：通常电池：锂离子电池，单节电池可维持3小时；充电电源：115/230V AC；分析软件：Calcmet（需Win7或10操作系统）；数据连接：USB，以太网，蓝牙，WI-FI；采样泵流速：2 L/min；气体采样过滤：带有2μm孔径聚四氟乙烯过滤器的采样探头； 采样气体进/出口配件：6mm快速接头；外壳大小：450×287×166mm(H×W×D) ；材料：ABS PC；防护等级：IP54（适用于野外便携式设备）；重量：9.4kg（含电池）/8.0kg（不含电池）光谱仪：分辨率：8cm-1；扫描频率：10次/s；检测器：碲镉汞(MCT)光电探测器；分束器材料：硒化锌（ZnSe）；波数范围：900-4200cm-1；样品室结构：多通道，固定光程长度5m；反射镜：固定式，镀金；体积：0.5L；产品链接：https://www.eco-mind.cn/productinfo/1143246.html    END         

     点击蓝字 关注我们              短期曝气对周期性缺氧旱地土壤中水解酶活性的抑制效应：来自旱地生态系统的证据                          01                研究亮点                    曝气抑制了缺氧条件下旱地土壤中的水解酶活性。小孔隙比例较低会加强对原位酶活性的抑制作用。与森林土壤相比，曝气对农田土壤酶活性的抑制作用更强。02                研究摘要                    土地利用变化和农业实践时长会导致土壤物理结构和孔隙率发生改变。这些变化反过来可能会阻碍土壤通气、限制气体交换，进而在旱地土壤中造成缺氧环境的形成。这种通气状况的周期性波动会调控微生物胞外水解酶的活性。早期研究表明，在已形成的缺氧生态系统（如稻田）中，短期曝气（即接触氧气）会明显抑制关键水解酶的活性。然而，在存在周期性缺氧情况的旱地土壤中是否也会出现这种抑制作用尚不明确。本研究通过在森林、草地和农田矿质土壤经过3 - 5天的缺氧预培养后，测量其在有氧和缺氧条件下水解β-葡萄糖苷酶和酸性磷酸酶的动力学参数和原位活性，填补了这一关键空白。结果显示，与缺氧条件下的活性相比，短期（2小时）曝气使β-葡萄糖苷酶和酸性磷酸酶的活性降低至多两倍。曝气对酶活性最大反应速率（Vmax）的抑制作用在农田土壤（降低1.6 - 2.4倍）中比在森林土壤（降低1.3 - 1.7倍）中更为显著。我们的研究结果表明，在水解酶催化的土壤有机质转化过程中，氧化还原条件的波动十分重要，尤其是在因土地利用和/或气候条件变化而导致洪水事件发生频率和/或严重程度增加的情况下。研究表明，抑制水解酶活性的机制在低地和旱地生态系统中均持续存在，但仍需进一步研究以阐明这一现象的生物地球化学基础。                  图1. 示意图，展示了将每个土壤芯分别切割成上、下两片，以分别用于β-葡萄糖苷酶和酸性磷酸酶测定的操作流程（a）。每种土地利用类型的土壤针对每种酶设置三个土壤芯的实验设计方案（b）：在孵育的第4天、第5天和第6天等每个时间点，各取一个土壤芯用于酶谱分析和酶动力学测定；将所有土壤芯均等分成两份，分别用于缺氧和有氧条件下的酶谱分析。图b右上角展示了在缺氧（左侧）和有氧（右侧）条件下测定时，土壤芯表面酸性磷酸酶空间分布的酶谱图示例。酶谱图中出现的空腔（附着不佳处）显示为黑色区域。                  图2. 通过酶谱分析测定的森林、草地和农田土壤在有氧（黄色和阴影条）和缺氧（蓝色条）条件下β-葡萄糖苷酶（a）和酸性磷酸酶（b）的活性。酶谱图详见补充材料中的图S1。数据为平均值±标准误差（n = 3）。平均值是根据孵育过程中三个时间点（即第4天、第5天和第6天）的活性平均值计算得出的。                            图3. 森林、草地和农田土壤在有氧（红色空心符号）和缺氧（蓝色实心符号）条件下测定的β-葡萄糖苷酶（a）和酸性磷酸酶（b）的最大反应速率（Vmax）及对底物的亲和力（Km）。数据为平均值±标准误差（n = 3）。                              图4. 三种土地利用类型（即森林、草地和农田）中，有氧条件快速形成（即短期曝气）对原位水解酶活性（通过酶谱法测定，以红色实线表示）和对水解酶活性最大反应速率（Vmax，以红色虚线表示）影响的差异，以及随着土地利用类型从森林转变为草地再到农田，>10μm孔隙（蓝色实线）和    LK-1760 原位根际酶活性成像系统                          LK-1760 原位根际酶活性成像系统基于荧光标记的底物与土壤酶反应产生荧光猝灭的原理，能够在不破坏土壤和根系的情况下对根际土壤中的酶活性进行可视化分析，为深入理解土壤-根系-微生物之间的相互作用以及土壤酶在生态系统中的功能提供了有力工具。            产品特点                    原位检测：直接在土壤和根系环境中进行酶活性检测，避免取样误差可视化分析：通过荧光信号直观展示酶活性分布，易于理解和分析高灵敏度：能检测低酶活性，捕捉细微变化非破坏性：保护土壤和根系完整性，减少生态破坏            技术参数                    可测量种类：β-葡糖苷酶、纤维素二糖水解酶、木聚糖酶、β-半乳糖苷酶、磷酸酶、亮氨酸氨基肽酶、酪氨酸氨基肽酶 、硫酸酯酶成像载体：聚酰胺滤膜荧光标记底物：7-氨基-4-甲基香豆素或4-甲基伞形酮成像条件激发光波长：355nm 紫外发射光波长：460nm 蓝光灰度值分析：16 bit图像处理软件：可获得土壤剖面平均酶活性及酶活性强度分布，可视化酶活性分布并量化酶活性于根系距离的关系        END                  

     点击蓝字 关注我们              亮叶水玉簪（Lobelia dortmanna）根际氧气与二氧化碳的动态变化——基于平面光极技术的植物与沉积物间地下气体交换研究                          01                研究摘要                    本研究对亮叶水玉簪（Lobelia dortmanna）根系介导的二氧化碳吸收、氧气释放过程，以及这些过程对其根际氧气和二氧化碳动态变化的影响展开了调查。新型平面光极技术可对单根周围的二氧化碳和氧气分布进行成像，借助该技术，研究深入了解了根系、沉积物和微生物群落之间气体交换的时空模式。在光照条件下，氧气释放和二氧化碳吸收现象显著，在根系周围形成了明显的富氧区（半径约3 mm）和二氧化碳亏缺区（半径约2 mm）。然而与此同时，根系周围更大区域（半径约10 mm）内的微生物二氧化碳生成受到刺激。这使得形成了这样一种独特模式：根系表面二氧化碳含量最低，距离根系约2毫米处二氧化碳含量最高。在黑暗条件下，二氧化碳吸收停止，二氧化碳亏缺区在2小时内消失。相比之下，富氧根区在8小时后仍然存在，但会随时间显著减小。研究证明了亮叶水玉簪根际光合作用过程与氧气和二氧化碳时空动态变化之间存在紧密耦合关系，并且我们认为，沉积物中微生物群落受氧气刺激而活性增强，会通过在根际建立二氧化碳储备库，增加光合作用所需无机碳的供应。02                研究方法                    为开展亮叶水玉簪根际氧气和二氧化碳相关研究，在样本制备上，先将根箱填充一半沉积物并加水混合，让其自然沉降后缓慢排水侧放，再直立根箱并在距前面板1厘米处挖孔种植挑选好的样本，测量根系留于沉积物表面朝向前面板，接着倾斜根箱45°角取下前面板，将选定根系与之对齐，把氧或二氧化碳敏感的光极薄膜水下附着在前面板形成均匀无气泡水膜固定，安装前面板覆盖根系后沿后面板缓慢加水保持45°角，测量时直立根箱并加满水；在光极研究方面，采用基于荧光成像、空间分辨率达25微米的VisiSens TD成像系统（含图像采集硬件与处理软件），分别使用特定规格的氧、二氧化碳敏感光极薄膜，用1292×964像素相机在距根箱约20厘米处采集图像，明暗周期内连续测量，时间分辨率因光照情况不同，光源定时与采集同步，之后用VisiSens ScientifiCal软件校准和初始处理，ImageJ（Fiji版本）进一步定量采集数据，最后用Qgis v.2.18.1和Gimp v.2.8.18软件使根系在光极图像中清晰呈现并生成重叠图。               图1. 实验装置：将亮叶水玉簪（Lobelia dortmanna）置于一个已打开并排水的根箱中，放置多条根系以进行光极分析。图中嵌入了一部分相应的氧气（O₂）光极图像作为叠加图像，该图像展示了在测量过程中淹水条件下根系所处位置周边的氧气分布情况。本研究报告的是对单株植物单根进行测量所得到的结果；而在这张照片中，展示的是单株植物多条根系所产生的影响。                    图2. 亮叶水玉簪（Lobelia dortmanna）单根周围氧气（O₂）和二氧化碳（CO₂）浓度的空间变化。(a、b、e、f) 光照（左）和黑暗（右）条件下氧气和二氧化碳浓度空间分布的光极图像。单根的确切位置如图(a)所示。(c、d、g、h) 光照和黑暗条件下氧气和二氧化碳浓度的横截面分布曲线；灰色条带表示根的位置和宽度。曲线位置如图(a、e)中虚线所示。氧气浓度以大气平衡状态下淡水中的氧气饱和百分比（% atm. sat.）表示。二氧化碳以pCO₂测量，并以大气压下的二氧化碳百分比表示。      VisiSensTD 根际区域O2、pH及CO2成像系统                          该系统可用于监测O2、CO2或pH浓度的变化，VisiSens TD系统是O2、CO2和pH箔片的二维读出装置，采用荧光化学光学感应箔整合成像技术，在样品不均匀的情况下，能轻松实现根际区域对O2、pH和CO2二维可视化测量分布图。            产品特点                    二维读取，根际活体成像 ；可在一个视野中组合多种传感器类型；使用感应箔，造就新陈代谢活动非侵入性绘图；读取O2、pH和CO2传感器箔；单个和多个分析物的操作模式；视野范围：6 ×4 cm2至30 ×25 cm2；单个图像中超过10万个感应点；采用图像软件处理，评估简易。            技术参数                    测量范围：O2：0 – 100%饱和空气（0 – 20.0% O2）；pH ：2.5-4.5  5.5-7.5；CO2：0-1% 1-25%响应时间：氧气：30 s；pH ：30 s；二氧化碳：传感器膜尺寸：5 x 5 mm2到40 x 40 mm2单张图片数据点：300,000测量温度范围：5 ℃ - 45℃相机芯片：增强颜色CMOS图像分辨率：130万像素尺寸：长10 cm，直径3.8 cm材质：全铝合金外壳接口：USB 2.0，高速USB传输        

   文章信息                          原名：Fine-root dynamics in deeper soils: a critical but overlooked component of ecosystem responses to climate warming      译名：深层土壤中的细根动态：生态系统应对气候变暖的一个关键但被忽视的组成部分      期刊：New Phytologist      2023年影响因子：8.15年影响因子：10.3在线发表时间：2025.06.25      第一作者：Steve Kwatcho Kengdo skwatchokengdo@lbl.gov      第一单位：美国劳伦斯伯克利国家实验室地球与环境科学区    观点摘要      据预测，气候变暖将严重影响陆地生态系统的功能。植物根系是这些生态系统的重要组成部分，尤其是细根（fine root），在植物吸收和运输水分和养分方面发挥着关键作用。此外，根系的凋落物和分泌物也是植物向土壤输入碳的主要来源。因此，了解细根对气候变暖的反应对于预测陆地生态系统的生长、恢复力和碳储存如何应对未来气候变化至关重要。尽管有关细根对气候变暖反应的文献越来越多，但大多数研究都集中在表层土壤（0-30 cm）。然而，有相当一部分细根出现在这一深度以下。例如，在温带和热带生态系统中，约40%的细根在30 cm以下。由于细根对植物和地下碳循环的重要性，只关注表层土壤忽略了深入了解深层土壤（如30 cm以下）根系如何应对气候变暖的迫切需要。我们认为，要全面了解气候变暖下细根的动态及其对土壤有机碳循环、水和养分吸收的影响，就必须对整个土壤剖面进行研究。                            

       文章信息01    02英文题目：The complementarity hypothesis reversed: Root trait similarity in species mixtures promotes soil organic carbon in agroecosystems中文题目：推翻互补性假说：混作体系中物种的根系性状相似性促进了土壤有机碳的积累期刊名称：Soil Biology and Biochemistry（2023年影响因子9.8）发表年份：2025年第一作者：Shuang Yin通讯作者：Diego Abalos作者单位：Department of Agroecology, ICLIMATE, Aarhus University, Tjele, Denmark      Highlights      1.较高的根系菌根侵染率和组织密度是土壤有机碳增加的关键，将菌根侵染和组织密度相似的物种组合在一起，有助于通过物种混作增加土壤有机碳浓度。      2.物种混作条件下土壤有机碳的增加与根系生物量和微生物生物量有关。                                    研究背景      全球陆地生态系统大约 2100 Gt 的碳，其中三分之二以上储存在土壤中。然而当前全球变暖、集约化土地管理措施和植物多样性的丧失促进了土壤碳流失，因此，增加土壤有机碳（SOC）储存对减缓气候变化以及提供其他关键生态系统服务至关重要。先前基于生物多样性调控实验、野外观测数据和meta分析的多源证据表明，在人工管理生态系统中，采用物种混作代替单作具有提升SOC 储量的潜力。然而，如何设计物种混作以最大限度地提高 SOC 仍然不确定。根系性状如根氮（N）、根直径、比根长和根组织密度与 SOC 循环密切相关，如高根氮含量植物可以促进微生物根际分解作用，通过与土壤矿物界面交互作用形成稳定的SOC。与菌根真菌建立互利共生关系的能力是SOC周转的重要调控因子，基于根系性状选择植物物种可以成为指导设计农业生态系统中优化植物组合以促进SOC储存的途径。植物多样性通常通过互补效应增加 SOC，这些互补效应由资源分配或生态位分化以及多物种混作中组成物种之间的生物或非生物促进驱动。在农业生态系统中通过优化物种组合来提高 SOC 的潜力很大，但哪些性状在混作中应该具有高特异性，以及哪些性状应该具有更高的性状加权平均值仍然是未知的。本研究基于在草原和农田进行的 64 项研究的数据，使用meta分析方法，旨在回答以下问题：（1）能否根据混作物种的根系性状预测混作对 SOC 的影响？（2）如果可以，最大化混作物种的根性状变异（即组合物种之间的种间性状变异）是否促进了 SOC 的积累？本研究主要假设是根系性状能够部分解释物种混作引起的SOC浓度变化，并且混作物种间较大的根系性状差异会通过生态位分化增加SOC浓度。                      研究方法本研究通过ISI Web of Science和Google Scholar检索了截至2024年12月的相关文献，探讨植物多样性或植物混作对土壤有机碳（SOC）浓度、SOC储量和土壤微生物生物量碳（MBC）的影响。筛选条件为：soil carbon OR soil organic carbon OR total organic carbon OR microbial biomass carbon AND diversity OR richness OR mixture OR intercropping。记录各项研究中SOC浓度、SOC储量和土壤MBC的均值、重复次数及标准差，同时收集了影响碳动态的其他植物和土壤变量（如土壤矿物氮、有效磷、土壤呼吸和植物生物量）。此外，记录了物种丰富度、豆科植物、土壤深度、生态系统类型、纬度、经度、粘土含量、年均温（MAT）、年均降水量（MAP）及试验建立年限等信息。缺失的MAT和MAP数据来源于WorldClim 2数据库，缺失的土壤质地信息来自SoilGrids数据库。                          结果与讨论1.物种混作对植物和土壤的影响          物种混作显著增加SOC 积累 5.8%。SOC 浓度增加了6.6%，土壤MBC增加了 14.8%。此外，土壤呼吸（平均值= 9.7），根生物量（41.6%）和地上生物量（25.1%）也在物种混作中显著提高，而土壤矿物氮（6.3%）和土壤速效磷（9.7%）表现出增加的趋势（图 1b）。回归分析表明物种混作SOC 浓度与 MBC（图1c）和根系生物量（图1d）呈正相关。                    图1 meta 分析中所用研究的全球分布（a），物种混作对碳动态重要的多个土壤和植物变量的总体效应（b），物种混作对 SOC 浓度的效应与MBC（c）以及根系生物量的关系（d）                    2.SOC浓度对物种混作响应的关键预测因子          随机森林模型显示，与试验建立年限、是否存在豆科植物、生态系统类型和物种丰富度相比，根系性状的种间变异是 SOC 浓度对物种混作响应的更重要预测指标。在物种混作的根性状中，菌根定殖率和根组织密度是两个最重要的预测因子（图 2a）。                    图2 物种混作对SOC影响的最重要预测因子（LnRR）。种间根系性状变异和管理因素中9个预测因子的相对重要性（a），以及气候、土壤和地理因素中4个预测因子的相对重要性（b）                    3.植物功能性状          此外，回归分析显示，随着根组织密度变异、菌根定殖率和根 系N 浓度变异的增加，SOC 浓度对物种混作的响应从正变为负（图 3），说明植物物种混作时性状间的一致性可能有利于促进 SOC 浓度，及物种混作条件下相似水平的菌根定殖和根组织密度更有利与SOC积累。在气候、土壤和地理因素中，MAP 和土壤质地（粘土含量）对物种混作的SOC浓度的影响最大（图 2b）。                    图3 根组织密度的种间变异（a），根系菌根定殖的种间变异（b），以及根系氮浓度的种间变异（c）对SOC变化的影响                    物种混作对变量的正向影响受生态系统类型和植物功能群的影响（图 4）。SOC、MBC、有效N、土壤呼吸和地上生物量对草原物种混作的响应通常大于农田（图 4a）。相对于非豆科植物混作，豆科植物混作对 SOC 固持、MBC、矿物氮、有效磷、根生物量和地上生物量的响应更大（图 4b），这有助于土壤碳输入并减少土壤碳储存的养分限制。                    图4 物种混作对SOC相关的多个变量的效应在不同生态系统类型中的表现（a），以及在豆科植物存在/不存在条件下的表现（b）。                                                                      结论                                    研究结果表明，将菌根定殖率和根系组织密度具有高度相似性（而非高度变异性）的植物物种组合在一起，可能具有增加SOC的潜力。这意味着在农业生态系统中，就物种混作对SOC的调控而言，通常促进正向生物多样性效应的互补性范式应当得到修正。物种混作所带来的 SOC 增加与更高的根系生物量和MBC密切相关。总体而言，本研究提出了一个新的根系性状框架，可用于设计物种混作体系，以增强农业生态系统中 SOC 的固存。

     点击蓝字 关注我们              提升贫营养生态系统中氧化亚氮（N₂O）通量箱法测量技术                          01                研究摘要                    氧化亚氮（N₂O）是第三大重要的温室气体，自1800年以来，受农业活动影响，其大气摩尔分数已从273 ppb上升至336 ppb。然而，包括（亚）北极地区在内的贫营养自然土壤也会排放和吸收N₂O。由于可靠检测低通量的方法存在局限性，这些土壤的N₂O通量尚未得到充分研究。在很大程度上，这些局限性源于当时可用的仪器设备：由于缺乏准确度合适的便携式N₂O气体分析仪，研究人员只能依靠从密闭通量箱中手动采集空气样本，然后在实验室用气相色谱仪（GC）进行分析。本研究采用了一款响应迅速的便携式气体分析仪（Aeris MIRA Ultra N₂O/CO₂分析仪），并结合定制的手动箱体系统（该系统同时包含透明（光照）和遮光（黑暗）测量），以评估其在测量贫营养亚北极泥炭地低N₂O通量时的适用性。研究评估了该分析仪在低通量条件下的性能，评估了箱体密闭时间的影响，并比较了用于量化浓度梯度的线性和非线性模型。此外，研究将基于高频原位观测的通量速率与从完整时间序列中随机抽取离散样本的方法（模拟基于GC的方法）进行了比较。研究结果显示，使用我们的PGA，我们能够成功检测并计算出低N₂O通量速率，在光照条件下平均通量速率为12.9±28.4 nmol m⁻²h⁻¹，在黑暗条件下为-46.1±38.2 nmol m⁻²h⁻¹，具体数值取决于箱体密闭时间。大部分通量（光照测量时占88%，黑暗测量时占74%）均超过了最小可检测通量（MDF），光照测量时的MDF为14.5±1.05 nmol m⁻²h⁻¹，黑暗测量时为14.7±1.08 nmol m⁻²h⁻¹。我们对箱体密闭时间（3-10分钟）的比较表明，在光照测量时，3分钟可能不足以捕捉低N₂O通量，而4-10分钟的密闭时间则能提供更可靠的结果。对于黑暗测量，在短密闭时间内N₂O吸收量最高，我们建议箱体密闭时间为3-5分钟，除非数据有限，在这种情况下，延长密闭时间可能有助于捕捉到超过MDF的通量。在本研究中，所有N₂O通量均使用非线性模型计算，或在数据呈线性分布时与线性模型相匹配。与基于PGA的通量计算相比，使用3-6个样本的GC模拟低估了N₂O通量。因此，本研究认为响应迅速的分析仪可能更适合测量低N₂O通量，并有助于增进对多样化N₂O通量动态的理解。图1. 斯托达伦（Stordalen）泥炭地中三个样带及通量箱基座位置示意图 02                研究方法                    研究采用定制静态、非稳态、非流通式通量箱（亚克力玻璃材质，尺寸高250毫米、直径250毫米），内置风扇确保气体混合，配备相对湿度和温度探头、压力传感器，顶部有快速连接接头用于连接便携式气体分析仪。同时，在样地外各象限测量不同深度土壤温度、湿度及光合有效辐射作为补充变量。测量氧化亚氮（N₂O）浓度时，使用Aeris MIRA Ultra N₂O/CO₂分析仪（灵敏度0.2 ppb/s，采样频率1 Hz），并进行了多项实验室测试评估其性能。通过便携式露点发生器测试湿度对该分析仪的影响，考察了四种湿度水平。野外实验中，将装有两块磷酸铁锂电池的定制外部电池箱连接到分析仪，一块电池可支持一整天测量。用数据记录仪记录所有传感器数据，所有变量以1 Hz频率记录，信息同步到单一数据文件。每个测量周期开始前，连接管道、通风通量箱后闭合，默认密闭时间10分钟，黑暗测量时在通量箱顶放置防水油布防止升温 。                  图2. 测量期间通量箱的设置情况，土壤中安装了土壤湿度和土壤温度传感器，所有进气口均已连接。                  图3. 基于5小时预热期（此期间水汽摩尔分数不稳定）后持续10小时采样数据计算得出的阿伦方差（Allan deviation）图。图中，T为对数尺度下的采样时间，阴影区域表示95%置信区间。                  图4. 不同相对湿度（RH）条件下测得的氧化亚氮（N₂O）浓度，每个相对湿度值对应的基本统计信息汇总于各箱线图下方。每个湿度水平的采样时长约为20分钟，但仅采用其中10分钟的数据窗口进行后续计算。测试采用标准气体作为输入，其平均浓度为333.16 ± 0.16 ppb。箱线图上叠加了抖动点，以直观区分重叠数据点，展示数据的分布与密度情况。    MIRA N2O和CO2气体分析系统                          分析仪采用中红外吸收光谱法，提供高灵敏度和特异性。在中红外区域工作，气体吸收强度显著高于近红外，MIRA平台实现了有效的检测，路径长度更短，无需腔增强系统中通常所需的易碎、高反射率光学元件。提供机架安装式和便携式两种配置，支持广泛的固定式和移动式应用。采用温度稳定的光学核心，在苛刻的应用中实现高灵敏度和超低漂移。            产品特点                    技术集成：采用超紧凑、长光程、可调谐二极管激光光谱仪，结合专有小型化电子设备，气体传感核心可在多种MIRA形态中使用。测量性能：高精度测量水蒸气，直接报告干燥摩尔分数下的CO₂和N₂O浓度，无需干燥或数据校正；在宽浓度范围（通常从ppb到数千ppm）内保持线性响应。便携与响应：超便携设计，自主连续运行；按下启动按钮后1分钟内即可开始测量；超小60 cm³测量池，实现瞬时响应和测量瞬变时的尖锐信号。数据报告：默认1Hz的数据报告和记录；内置数据存储，数年运行后才需删除最旧数据；数据以电子表格格式记录，可通过WiFi网络或USB驱动器访问；分析仪的数据流可通过串行RS-232电缆或无线UDP通信传输。全吸收光谱始终可见，标准条件下功耗仅为15 W，配备蜂窝模块，在有手机信号覆盖的地区可实现远程访问            技术参数                    精度（在1 Hz下）：N2O：2流量速率：0.2 - 0.7 lpm操作环境：10-35℃，10-95% RH (非冷凝)尺寸：37.4 × 30.3 ×18.6 cm（便携式）；48.3 × 17.7 × 28.0 cm（机架式）重量：6.35 kg（便携式）；6.53 kg （便携式带电池）8.80 kg（机架式）产品链接：https://eco-mind.cn/productinfo/3584087.html        END                

       酶活性的空间分布模式取决于根系分泌物的组成      根系分泌物与根际沉积物在根系、相关微生物组及土壤颗粒间引发了动态的相互作用。大量易降解的低分子量有机物质（LMWOS）输入根际，使微生物更为活跃，酶类产量增加。对多数植物而言，LMWOS 主要包括糖类、氨基酸和羧酸。这些物质在细胞质和液泡中的浓度远高于土壤溶液，因此在碳渗出方面起主导作用。糖类是渗出物的主要成分，其中葡萄糖占比显著。氨基酸含量次之，为微生物提供碳和氮源。丙氨酸在溶解性有机碳（DOC）回收的氨基酸中占 15%，甲硫氨酸则是根系分泌物中含硫的主要氨基酸。羧酸浓度虽低于糖类和氨基酸，但参与养分矿化等过程。微生物能迅速摄取并利用 LMWOS，这是其从土壤溶液中去除的主要途径。葡萄糖的利用仅需几分钟，氨基酸半衰期为数小时，羧酸则因易被三氧化物吸附而半衰期更长。微生物对 LMWOS 的利用时长和速率影响微生物活跃期的持续时间，即根际等区域微生物过程加速的短期事件或序列。根系分泌物还能刺激细胞外酶的产生，促进土壤有机质（SOM）分解。根际酶活性高于无根土壤，这不仅与微生物活性有关，还与根系直接释放酶或根细胞裂解有关。酶是植物和微生物降解复杂有机物质、使养分/碳可利用的重要工具。以往研究多聚焦于根际酶活性或酶活性梯度变化。但在缺乏根系直接释放酶的情况下，我们对根际微生物对根系分泌物的酶促响应机制仍知之甚少。根系分泌的羧酸能通过化学过程促进养分释放，并影响微生物对 SOM 的分解能力。氨基酸或单糖能刺激微生物从休眠转为活跃，促进酶释放和 SOM 矿化。目前尚不清楚哪些根系分泌物化合物在刺激微生物酶活性和形成根际梯度方面起关键作用。尽管根系分泌物驱动的根际过程发生在极小尺度上，但其累积效应在全球范围内具有重要意义（如碳和养分循环）。因此，了解根系周围不同质量和数量的根系分泌物的影响，是破解根际复杂生物地球化学过程及其反馈回路的前提。这包括微生物功能、酶系和催化特性的变化，以及满足微生物需求的最佳碳与养分比例。酶释放的养分量由上述比例决定，同时也受 SOM 中养分含量的影响。参与 SOM 分解的酶活性比例可作为微生物资源分配用于养分获取的指标。因此，酶的化学计量特征反映了相对养分限制情况，而酶活性则是微生物养分需求的指标。根际与根系构型复杂，根系释放碳化合物到土壤时，众多过程同时进行（如 pH 值变化、微生物分解和生长），这使得我们几乎不可能仅确定由微生物调控的养分释放、酶促反应速率和梯度变化。土壤酶活性成像技术是一种新颖的原位检测方法，能测定土壤中酶活性的二维空间分布。结合根管取样器（Rhizon® samplers，模拟根系的人工装置），可定位微生物酶活性的热点区域，并揭示其与底物周转的相关性。此外，该技术还能检验根际中酶活性的空间分布模式是否具有成分特异性。本研究选取葡萄糖、丙氨酸、甲硫氨酸、柠檬酸盐和苹果酸盐分别代表糖类、氨基酸和羧酸，以模拟根系分泌物并避免根系直接释放酶类。研究测定了参与碳、氮、磷和硫循环末端反应的酶类，旨在：1）探究无真实根系时微生物对根系分泌物的酶促响应机制；2）评估人工根系分泌物各组分对微生物酶活性梯度和空间分布的影响；3）描述根际中酶活性的化学计量特征及其受单个根系分泌物化合物的影响。研究假设：1）人工分泌物会刺激微生物产生酶类并形成空间梯度；2）根际中微生物酶活性的空间分布具有成分特异性，且周转时间最长的分泌物（如羧酸）梯度变化最显著；3）这种刺激作用取决于底物的化学计量特征。            图2. 添加不同组分后的酶谱图像。a. β-葡萄糖苷酶，b. 亮氨酸氨基肽酶，c. 磷酸酶，d. 硫酸酯酶。侧边的颜色标尺与酶活性（单位：nmol·cm⁻²·h⁻¹）成正比。玉米根系周围酶活性空间分布的示例    LK-1760 原位根际酶活性成像系统                      LK-1760 原位根际酶活性成像系统基于荧光标记的底物与土壤酶反应产生荧光猝灭的原理，能够在不破坏土壤和根系的情况下对根际土壤中的酶活性进行可视化分析，为深入理解土壤-根系-微生物之间的相互作用以及土壤酶在生态系统中的功能提供了有力工具。      产品特点            原位检测：直接在土壤和根系环境中进行酶活性检测，避免取样误差可视化分析：通过荧光信号直观展示酶活性分布，易于理解和分析高灵敏度：能检测低酶活性，捕捉细微变化非破坏性：保护土壤和根系完整性，减少生态破坏      技术参数            可测量种类：β-葡糖苷酶、纤维素二糖水解酶、木聚糖酶、几丁质酶、磷酸酶、亮氨酸氨基肽酶、酪氨酸氨基肽酶  成像载体：聚酰胺滤膜荧光标记底物：7-氨基-4-甲基香豆素或4-甲基伞形酮成像条件激发光波长：355nm 紫外发射光波长：460nm 蓝光灰度值分析：16 bit图像处理软件：可获得土壤剖面平均酶活性及酶活性强度分布，可视化酶活性分布并量化酶活性于根系距离的关系  

课题组简介                  王超群，中国农业大学土地科学与技术学院教授，加拿大基拉姆学者，美国密歇根州立大学访问学者。博士毕业于德国哥廷根大学，先后在德国图宾根大学和加拿大不列颠哥伦比亚大学（UBC）从事博士后研究。以第一作者发表SCI论文30余篇，其中在The ISME Journal, Trends in Plant Science, Global Change Biology, Soil Biology and Biochemistry等中科院一区期刊上发表论文20余篇，ESI前0.1%热点论文1篇，前1%高被引论文3篇，近两年引用量超600余次。课题组研究方向为微生物生态与环境健康，重点关注（1）微生物过程中的碳-能耦合代谢及其对生物地球化学过程的影响，（2）生态系统碳氮磷等元素循环，（3）生物地球化学过程模型模拟，（4）全球变化生态学。现因工作需要，诚向国内外公开招聘博士后研究人员1-2名。一、应聘条件1. 符合中国农业大学博士后招收条件；2. 获得博士学位3年以内或即将获得博士学位，年龄在35周岁以下；3. 具有微生物学、计算机科学、生物信息学、土壤学、植物营养学、生态学等相关专业背景；4. 热爱科研，敢于创新，具有高度的责任心和团队协作意识；5. 具有良好的英文写作及语言交流能力，近3年以第一作者在国际期刊至少发表过一篇高水平论文；6. 身体健康，能全职从事博士后研究工作。二、岗位职责1. 协助团队开展相关课题研究，独立完成承担的研究工作，撰写科研报告及科研论文；2. 独立或参与申请科研项目；3. 协助管理实验室和指导研究生。三、相关待遇参照《中国农业大学博士后管理办法》执行，合同期原则上为2年（延期或其他晋升机会根据考核和岗位设置而定），详见：http://rcb.cau.edu.cn/art/2021/11/22/art_35797_798768.html。1. 薪酬基本待遇参照学校标准，根据工作业绩提供绩效奖励；2. 参加社会保险并缴纳住房公积金，与在职教师享有同等科研资源；3. 课题组支持申请各类博士后基金、国家自然科学基金项目；4. 支持参加国内外高水平学术活动，提供高水平的科研和国际合作平台。四、应聘程序应聘者请将个人简历（包括教育背景、工作经历、研究成果、两名推荐人的联系方式等信息）发送至邮箱chaoqun.wang@cau.edu.cn，所有应聘材料将予以严格保密，邮件标题请注明：博士后应聘+姓名+毕业院校。五、有关说明1. 课题组自本启事发布之日起受理申请材料，对申请者进行资格审查，并通知初审合格者面试；2. 工作地点：中国农业大学西校区土地科学与技术学院（北京市海淀区圆明园西路2号）；3. 此招聘长期有效，直至招到合适人选为止；4. 未尽事宜遵照学校相关管理办法执行。课题组常年招收科研助理、客座博士后和客座研究生，欢迎对包括上述（但不限于上述）专业背景的优秀青年加入！客座研究生可选择在本课题组做毕业论文，课题组将提供和同课题组研究生同等的待遇和实验条件，并指导论文的发表；表现优异的硕士研究生可优先录取为博士研究生或科研助理，表现优异的博士研究生可优先招聘进入博士后工作站。

     点击蓝字 关注我们              榛子废弃物制得的堆肥对辣椒（Capsicum annuum）幼苗栽培的影响                          01                研究摘要                    通过适当供给空气、时间和水分，将动物粪便与农业废弃物按特定比例混合，可制成农业堆肥。这些堆肥的用途之一是直接作为肥料使用，另一个用途则是作为能够部分或完全替代植物生长介质（PGM）中泥炭（P，peat）的材料。在本研究中，将牛粪、鸡粪、榛子壳、榛子修剪废弃物、蔬菜水果废弃物以及干树叶按适当碳氮比（C/N ratio）和含水量混合，制成初始混合物，随后对这些混合物进行了为期180天的堆肥处理。测定了成熟堆肥的理化性质，并通过盆栽和田间试验评估了其对辣椒幼苗果实产量（果实重量）和株高的影响。研究结果显示，C4堆肥中的氮（N）、磷（P）、铜（Cu）和锌（Zn）含量最高，分别为2.59%、1.12%、83.11 mg/kg和605.3 mg/kg。C3堆肥中的钾（K）和锰（Mn）含量最高，分别为1.79%和750.5 mg/kg，而C1堆肥中的铁（Fe）含量最高，为4025 mg/kg。所有堆肥对水芹（Lepidium sativum）种子均无植物毒性作用。除pH值和有机质含量外，C1 45%、C1 20%、C4 45%、C4 20%和90%的泥炭（P 90%）均符合理想介质的条件。在C1 20%、C1 45%、C2 20%、C2 45%和C4 20%的介质中，八周龄幼苗的平均株高有所增加，而在C3 90%的介质中则有所下降。在田间研究中，C3处理的植株产量最高，为1530 g/株，而对照处理的产量最低，为765.5 g/株。C3处理的植株平均株高最高，为76.33 cm，而对照处理的最低，为63.03 cm。02                研究方法                    研究采用美国microBIOMETER试剂盒测定了各成熟堆肥及对照土壤中的微生物（细菌和真菌）生物量含量。此外，在栽培开始后的第10天、栽培中期以及栽培结束时，对所有田间应用处理的土壤样本进行了微生物生物量含量的测定。                    图5. 栽培开始前及栽培开始后第10天、第70天和第120天田间土壤的微生物生物量。其中，10代表栽培开始后第10天，70代表栽培开始后第70天，120代表栽培开始后第120天；表示P＜0.0001，*表示P＜0.001，表示P＜0.01，*表示P＜0.05，ns表示无显著性差异。      microBIOMETER®  土壤微生物生物量测量                          microBIOMETER® 是一款现场检测工具，能够在 20分钟内快速评估土壤微生物生物量及真菌/细菌比例，快速评估土壤的健康状况，这种实验室级土壤测试操作简单，测量速度快、结果更准确。            测量原理                      测试方法从结合的土壤颗粒中提取微生物，然后沉淀到底部。土壤颜色的微生物悬浮在液体中并被取样。将样品放置在测试卡上，使用智能手机（iPhone或Android）扫描测试卡。通过手机应用程序将微生物的颜色强度与测试卡上的颜色比较器进行比较。            应用                     土壤堆肥中测试 堆肥茶和提取物中测试        END                  

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           不同生态型北极苔草（Eriophorum vaginatum）根系物候对移植与增温的响应                                                      01                            研究亮点                                    北极苔草（E. vaginatum）的不同生态型或许能够适应气候变暖。逻辑斯蒂方程能够很好地模拟北极苔草的根系生长动态。向北移栽的北极苔草南部生态型，其根系生长启动时间相较于北部生态型有所延迟。02                            研究摘要                                    与地上植物组织相比，目前人们对于气候变化如何影响地下植物组织的物候与生长，特别是对高纬度地区地下植物组织的影响，了解程度相对有限。而且，同一物种中适应不同地域的生态型，其对气候变化的响应或许也存在差异。为此，本研究在阿拉斯加北部布鲁克斯山脉以北的北极苔原地区设立了两块公共试验园。将沿着纬度梯度分布的三种北极苔草（Eriophorum vaginatum）生态型移植到这些公共试验园中，并利用开顶式气室（OTCs）对其中一半的移植植株进行增温处理，使气温大约升高1℃。在2016年和2017年的生长季期间，我们运用微根管技术追踪观察根系物候。研究发现，利用开顶式气室增温并未对根系生物量、根系生产力或根系物候产生影响。与分别来自北纬68°38′和69°25′的两种北部生态型相比，向北移植的来自北纬67°16′的北极苔草南部生态型，其根系生长启动时间有所延迟，根系生产力也有所降低。不过，在两个试验点，这三种生态型在根系生产力、根系生物量和生长时长方面并未呈现出显著差异。我们的研究结果表明，随着气候变暖，北极苔草的生态型或许能够借助表型可塑性来调整其根系生长时长和根系生产力。然而，南部和北部生态型在控制根系生长启动时间的表型可塑性程度上，可能存在一定差异。    02                            研究方法                                    本研究采用微根管技术开展细根相关研究，该技术可无损监测细根生长模式随时间的变化。2015 年 8 月，研究在每个试验园安装 18 根透明微根管（直径 7 厘米，长度依土壤解冻深度而定），管孔用比管径略小的取芯器钻取，保证管土紧密接触。微根管距草丘中心水平约 20 厘米，以约 45°角倾斜安装，地下部分长 55 - 90 厘米，垂直深度 40 - 60 厘米，根图像拍摄深度为 0 - 50 厘米，地上部分长 25 厘米，用铝箔包裹防受热，顶部用橡胶塞密封。研究使用VSI MS - 190 原位根系分析仪，在 2016 年 6 月至 2017 年 9 月两个生长季内，大约每周用该相机观测一次，以捕捉短命根生长行为。2017 年生长季结束时采集土壤样本，8 月中旬在两个试验点用直径 3 英寸的土壤取样器从 0 - 50 厘米土层采集 8 个样本，分层后用蒸馏水冲洗挑选根系，依据形状、颜色和弹性区分活根与死根，测量活根长度，烘干至恒重后称重 。        MS-190 原位植物根系分析仪                                                      MS-190 原位植物根系分析仪，采用微根窗技术，无损监测植物根系与根瘤生长全过程，提供高分辨率图像（达4000 dpi），精准量化根系多项指标。其便携耐用设计结合“Smucker”定位手柄，适用于多场景安装，并配备专业软件实现高效图像采集与校准，为根系研究提供全面技术支持。                    产品特点                                    微根管技术，原位监测根系；360°无死角成像，分辨率可达4000 dpi；具备非线性校准功能，可消除微根管的曲面效应；成像速度小于1秒，无需白平衡，可高效获取图像；图像捕捉和命名遵循ICAP方案，以便兼容各种根系分析软件；配备经典的“Smucker”模块，实现精确定位。                    技术参数                                    成像面积：360°无死角成像，软件可自动裁剪图像成标准20×20 mm面积；同时具备非线性校准功能，可消除微根管的曲面效应；微根管规格：外径70 mm，内径64 mm，壁厚3 mm；长度为100 cm或200 cm（定制）；微根管材质：进口PMMA材质，透光率 92％（在可见光范围内图像分辨率及格式：4000 dpi；800万像素（3280×2464 像素）；jpg格式；成像速度：＜1 秒/张图像；无需白平衡，可高效获取图像；图像命名：遵循ICAP命名规则；含有文件名-根管编号-位置-日期-时间-图集号-采集人等信息；软件控制进行操作，实验和图像获取程序化（包括日期和位置），ICAP命名方案，批量或单张图像尺寸可调；连接线缆：标配1.8米。                                

           点击蓝字，立即关注                      OXYBase®系列溶氧探头专为户外环境下的溶解氧（DO）监测设计，适用于水产养殖、水质评估及污水处理等领域，支持现场长期部署。该系列探头测量范围为0 - 100% O2，防水且可完全浸没，提供不锈钢外壳版本以适应海水环境。其光学传感器集成于可拆卸传感器帽中，便于维护更换。接口方面，支持RS232或RS485数字接口，并提供含4 - 20 mA模拟输出或双4 - 20 mA电流源输出（分别对应O₂和温度）的版本。                其中，OXYBase® WR-Blue为该系列中最灵活的版本，是一款电池供电的无线溶氧测量系统，可通过智能手机或平板电脑（Android/iOS应用）远程控制。该系统采用坚固耐用的宽量程OXYBase®探头（0 - 100% O2，检测限0.03% O2），内置温度传感器，并集成蓝牙模块、数据记录器及压力传感器（用于溶氧测量的自动补偿），所有组件均封装于轻便且具备IP65防护等级的防水喷射保护外壳中。用户可通过PreSens Wireless Studio应用无线控制设备，调整测量设置、控制测量流程、校准传感器，并享受盐度补偿等附加功能。测量结果以图形化界面呈现，便于快速评估溶氧水平，且测量数据可下载至智能手机并导出以供进一步分析。                功能特性测量范围 0 - 100 % O2，检测限 0.03 % O2集成数据记录器通过蓝牙将数据传输到智能手机温度、压力和盐度补偿电池供电设备喷水保护外壳（IP65）技术参数测量范围：气态&溶解氧：最佳0 - 50 % O2, 0 - 500 hPa0 – 100%，最大0 - 100 % O2, 0 - 1000 hPa；溶解氧：最佳0 - 22.5 mg/L，最大0 - 45.0 mg/L；分辨率：气态&溶解氧：1 % O2± 0.02 % O2，20.9 % O2± 0.1 % O2；溶解氧：0.4 mg/L ± 0.009 mg/L，9 mg/L ± 0.04 mg/L；检测限度：气态&溶解氧：0.03 % O2, 0.3 hPa，溶解氧：0.020 mg/L；响应时间：气态&溶解氧：温度传感器：NTC，精度 电源：4 节 AA 电池（1.5 V）或蓄电池（1.2 V）工作温度范围 最佳：0 ℃至 + 40 ℃，最高： 0 ℃至 + 50 ℃存储温度范围 最佳：室温 (+ 20 ℃± 5 ℃)，最高：- 10 ℃ 至 + 50 ℃耐压： 3 bar尺寸探头：长 106 毫米，直径 12 毫米，电缆长 5 米蓝牙模块外壳： 226 毫米（带电缆连接器）x 95 毫米 x 25 毫米探头材料 不锈钢 SUS 316 L蓝牙模块外壳 ABS 外壳（IP65）数字接口 蓝牙标准 4.2 LE内部存储器 16 MB 内置闪存（通过 PreSens Wireless Studio 导出数据）传感器校准：在无氧环境（如氮气 5.0、1% 亚硫酸钠溶液）和空气饱和环境（20.9% 氧气、空气饱和水）中进行两点校准  

文献信息：Xu Xin, Zhang Xiuming, Zou Yiyang, Chen Tianrun, Zhan Jingfang, Cheng Luxi, Winiwarter Wilfried, Zhang Shaohui, Vitousek Peter M., de Vries Wim, Gu Baojing*. Integrated carbon and nitrogen management for cost-effective environmental policies in China. Science, 2025, 388(6751): 1098-1103. https://doi.org/10.1126/science.ads4105 Science最新（2023年）影响因子：44.7Abstract: Carbon and nitrogen are central elements in global biogeochemical cycles. To effectively manage carbon and nitrogen in China, we developed a comprehensive model for quantifying their fluxes, investigating their interplay across 16 human and natural subsystems. Between 1980 and 2020, nitrogen losses in China increased 2.3-fold and carbon emissions surged 6.5-fold. Integrated carbon and nitrogen management holds the potential for a 74% reduction in nitrogen losses to air and water and a 91% decrease in carbon emissions to the atmosphere by 2060. Compared with separate control of carbon or nitrogen, integrated management delivers an additional reduction of 1.8 million tons of nitrogen and 26.5 million tons of carbon by 2060, bringing out a 37% decrease in unit abatement cost and a net societal benefit of 1384 billion USD. Fig. 1. Spatiotemporal characteristics of carbon and nitrogen emissions and the C/N ratio. (A) Carbon and nitrogen emissions, along with C/N (mass/mass) ratio of emissions in China from 1980 to 2020. Note that the carbon emissions  consist of CO2 and CH4, and nitrogen emissions include NO3–, NOx, N2O, and NH3 (see the materials and methods). The red line on the right vertical axis represents the C/N ratio of emissions. (B) Relative subsystem contributions (%) to carbon and nitrogen emissions in 2020. (C to E) Geographical distribution of carbon emission intensity (C), nitrogen emission intensity (D), and the C/N ratio of emissions (E) in 2020. The  base map was derived from the Database of Global Administrative Areas (https://gadm.org/). Fig. 2. Terrestrial and atmospheric carbon and nitrogen fluxes and accumulation in 2020. Shown are carbon and nitrogen fluxes and the C/N ratio of accumulation in China for 2020. Orange arrows indicate emissions to the atmosphere, blue arrows indicate emissions to the water bodies (including leaching and  runoff), green arrows indicate land deposition, and yellow arrows  indicate cycling quantities. Fig. 3. Future projection of carbon and nitrogen emissions and the C/N ratio under the BAU, CNS, NRS, and COM scenarios. (A) C/N ratio of emissions under the BAU, CNS, NRS, and COM scenarios. (B) Carbon emissions from 2020 to 2060, including CH4 and CO2, standardized in Pg C year−1. (C) Nitrogen emissions from 2020 to 2060, including NH3, NO3–, N2O, and NOx, standardized in Tg N year−1. (D and E)  Mitigation potential of carbon (D) and nitrogen (E) emissions relative  to 2020 levels under the BAU and COM scenarios, respectively. Fig. 4. Coupling degrees of carbon and nitrogen emissions for various subsystems in 2060. (A to D) Coupling degrees of carbon and nitrogen emissions under the BAU (A),  NRS (B), CNS (C), and COM (D) scenarios in 2060. The horizontal  coordinate represents nitrogen emissions, and the vertical coordinate  represents carbon emissions, both normalized to Tg CNIeq (see  the materials and methods). The gray portion is an enlarged view within  the small box. Note that the proximity to the dashed line indicates the  degree of coupling between carbon and nitrogen emissions. Fig. 5. Cost-benefit analysis of the subsystem abatement under the CNS, NRS, and COM scenarios. (A to F)  Total implementation costs, social benefits, and net social benefits  (in billions of USD) are shown for subsystem abatement in 2030, 2040,  2050, and 2060 under the CNS (A), NRS (C), and COM (E) scenarios. Marginal abatement costs (USD per kg CNIeq) are shown for 10 subsystems under the CNS (B), NRS (D), and COM (F) scenarios in 2060. Note that six subsystems (aquaculture, pets, urban green land, surface water, groundwater, and atmosphere) are classified as “others” and include no specific abatement measures, so their implementation costs  are not considered.  GT5000 便携式多参数土壤呼吸测量系统              GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统是芬兰Gasmet公司生产的一款基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术的便携式高精度土壤温室气体排放监测系统。该仪器可以在数秒内同时测定多种主要的温室气体成分，如：N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3，且测量精度可达ppb级。GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统可用于农田，湿地，森林，牧场，电厂，火灾现场等各种环境中的温室气体通量测量。            产品特点                    采用傅里叶变换红外光谱技术；同时测量N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3等6种温室气体，最多可同时测量50种气体；多种无线连接方式，如WI-FI或蓝牙。无需专业知识，用户可通过导航进行操作；一键测量和即时的在线处理结果；五种不同的视图展示相关的测量信息；自动气室有机械臂，可缓慢升降；通气口的设计可确保稳定的大气压力，且不会通过反向扩散影响测量；气室的内部进出回路可有效的促进气体混合            技术参数                    测量原理：FTIR傅里叶变换红外光谱；气体测定种类：可同时测定50种气体；响应时间：通常电池：锂离子电池，单节电池可维持3小时；充电电源：115/230V AC；分析软件：Calcmet（需Win7或10操作系统）；数据连接：USB，以太网，蓝牙，WI-FI；采样泵流速：2 L/min；气体采样过滤：带有2μm孔径聚四氟乙烯过滤器的采样探头； 采样气体进/出口配件：6mm快速接头；外壳大小：450×287×166mm(H×W×D) ；材料：ABS PC；防护等级：IP54（适用于野外便携式设备）；重量：9.4kg（含电池）/8.0kg（不含电池）光谱仪：分辨率：8cm-1；扫描频率：10次/s；检测器：碲镉汞(MCT)光电探测器；分束器材料：硒化锌（ZnSe）；波数范围：900-4200cm-1；样品室结构：多通道，固定光程长度5m；反射镜：固定式，镀金；体积：0.5L；产品链接：https://www.eco-mind.cn/productinfo/1143246.html    END            

土壤碳氮循环是生态系统中碳和氮元素在土壤、植物和大气之间循环的关键过程，涉及光合作用、呼吸作用、分解作用以及固氮、硝化、反硝化和氨化等多个环节。土壤作为陆地生态系统最大的碳库，其碳储量对全球碳循环和气候变化具有重要影响，而氮循环则对植物生长和固碳能力至关重要。全球变化，如气候变化、土地利用变化和氮沉降增加，对土壤碳氮循环产生深远影响，是当前生态学和环境科学研究的热点。然而，由于土壤碳氮循环的复杂性和不确定性，仍有许多科学问题亟待解决，需要进一步加强相关研究以应对全球变化带来的挑战。深入研究土壤碳氮循环及其环境效应对于理解全球气候变化、制定环境保护政策具有重要意义。 【精彩回放】土壤碳氮循环讲座--中度酸化促进土壤氧化亚氮排放 【精彩回放】土壤碳氮循环讲座--土壤微生物系统中的碳和能量耦合流动 【精彩回放】土壤碳氮循环讲座--草地土壤生物多样性与功能稳定性的联系机制     

点击蓝字↑↑↑“农作未来（FarmingFuture）”，轻松关注，农作制度研究与您同行！ 编译：贾蓉 原创微文，欢迎转发转载。 文章信息 原名：Back to the roots: Characterizing root exudates of dominant tundra plants to improve the understanding of plant-soil interactions in a changing Arctic 译名：表征苔原优势植物的根系分泌物，以加深对气候变化背景下北极植物-土壤相互作用的理解 期刊：Soil Biology and Biochemistry 2024年影响因子：10.3 5年影响因子：11.5 在线发表时间：2025.06.24 通讯作者：Rica Wegner   Birgit Wild 第一单位：Department of Environmental Science, Stockholm University, Stockholm, Sweden 文章亮点 不同植物物种之间的根系总碳释放量和初级代谢物并无差异 不同植物的根系分泌物代谢组组成存在显著差异 代谢组多样性可能与植物的氮吸收策略相关 以往孵育实验中添加的底物量相当于多个生长季节的分泌物总量 要想提升对“激发效应”的机制理解，应更多依赖实测的根系分泌数据 文章摘要 01 研究背景 全球变暖正在推动北极地区植被覆盖度的增加，并导致植被类型发生转变。植被覆盖度的提升可能会显著增强永久冻土土壤的二氧化碳排放，这是因为根系释放的易分解碳和氮可通过根际激发效应刺激土壤有机质的分解。 目前关于北极根际激发的理解主要依赖于室内土壤孵育实验，这类研究通常通过向土壤中添加不同浓度的有机底物来模拟根系分泌。然而，不同植物的具体分泌物如何影响根际激发仍不清楚，因为北极植物的根系分泌速率和组成在很大程度上仍属未知。 02 研究方案 本研究利用靶向与非靶向的液相色谱-质谱联用技术（LC–MS），比较了三种在苔原广泛分布、功能特性各异的植物（腺柄桦 Betula glandulosa、绿 alder Alnus viridis 和棉草 Eriophorum vaginatum）的根系分泌物组成与释放速率，分析包括总有机碳、7 种有机酸、14 种氨基酸和 9 种糖类。 03 研究结果 尽管这三种植物的氮获取策略不同，但它们在有机碳和初级代谢物的释放方面表现相似。然而，它们的根系分泌物整体组成存在显著差异，其中有 80–94% 的代谢物种类在三者之间并不共享。 这些结果表明，北极地区植被类型的变化将主要影响次级代谢物向土壤中的释放，从而可能调控土壤微生物过程。此外，研究发现，以往的室内激发效应研究往往添加了远高于自然条件的可利用底物浓度，导致微生物处于过饱和状态，因而强调了构建更真实模拟条件的重要性。 原文链接： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038071725001919 LK-1700 RootExu植物根系分泌物自动提取系统 LK-1700 RootExu植物根系分泌物自动提取系统采用真空负压的原理，通过全自动蠕动泵实现负压大小、时间以及培养液容积的精准控制，该系统由注射真空泵 、营养液存储瓶、延长管、根际分泌物收集容器 、根际分泌物取样装置、低温控制盒、电池供电系统、土壤水分温度盐分传感器组成，搭配一体化的操作控制系统，可以长期全自动化的提取土壤和根系分泌物的溶液。同时，该系统还可以根据需要选配土壤温湿度、氧化还原电位等传感器，长期监测周围土壤环境因子，从而得到更全面的土壤环境信息。广泛应用于农林生态土壤等领域的监测研究。 产品特点 该系统采用真空负压原理，通过全自动蠕动泵实现负压大小、时间以及培养液容积的精准控制，确保实验数据的准确性和可靠性； 系统配备了一体化的操作控制系统，可以长期全自动化的提取土壤和根系分泌物的溶液，提高了工作效率； 可长期重复进行野外根际分泌物提取； 基于全自动控制系统，营养液将通过延长管自动补充； 技术参数 工作原理：真空负压 通道数：6-12通道（可选配通道数），每路通道独立工作； 蠕动泵：采用10滚轮和一体式上压结构设计，使得流体传输脉动更小，精度更高，通道间一致性更好； END 力科惠泽 电话：010-68904650 网站：www.eco-mind.cn

     点击蓝字 关注我们              农业土壤温室气体排放综述                          01                研究摘要                    土壤既能排放氧化亚氮（N₂O）、二氧化碳（CO₂）和甲烷（CH₄）等温室气体（GHGs），也能对其加以吸收。准确的全球碳预算分配对于土地利用规划、全球气候变化研究及气候相关研究而言至关重要。鉴于农业土壤具有巨大的碳储存和排放潜力，因此需要精确的测量方法，明晰其驱动因素，并制定有效的减排策略。不同的农业管理措施会导致温室气体排放到大气中，进而造成人为排放。农业土壤产生的氧化亚氮排放量可占全球人为N₂O排放量的70%，同时，农业土壤还可作为二氧化碳汇、有机碳源，以及甲烷的生产者和消费者。在农艺管理方面，所有这些温室气体的源和汇各不相同。因此，有多种测量农业土壤温室气体排放的方法，这些方法可分为通量箱系统和遥感方法两大类。可持续农业是提高农业效率、应对温室气体排放挑战的一种可行且具有变革性的途径。引入先进技术、精准的数据分析以及因地制宜的管理措施，可为减缓温室气体排放提供途径，从而降低全球变暖潜势（GWP）。因此，本综述论文仅聚焦于影响土壤排放的驱动因素，以及温室气体排放的量化方法。此外，本文还重点介绍了旨在优化农业土壤温室气体排放的减排措施。02                温室气体排放的测量方法                    土壤温室气体（GHG）排放的测定涵盖野外与实验室的直接观测。目前并无普适的优越测量技术，方法选择取决于应用类型（如观测区域、分析流程、连续监测与空间变异性）、技术的准确性与精确性（含偏差及对土壤结构的潜在影响）、相关成本和工作量等因素。综合考虑上述应用及测量温室气体排放对准确性和精确性的要求，通常建议采用多种方法。通量箱系统土壤排放（包括二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、一氧化二氮（N₂O）和一氧化氮（NO））的分析常采用基于通量箱的技术。该方法将箱体或圆柱体置于土壤表面，使其底部与地面接触并敞开，释放的气体在箱内顶部空间积聚，通过气相色谱和红外光谱等多种气体传感器检测气体混合比变化。为应对箱内气体浓度不均问题，可降低箱体高度、采用更低检测限。该方法所得结果提供空间尺度数据，代表小范围点测量值。为全面评估场地水平通量，需快速轻松移动通量箱系统，测量多个预设地点数据。通量箱系统分为闭路箱和开路箱（见图5a、b），闭路箱又分闭路动态箱和闭路静态箱。闭路动态箱（非稳态流通箱）可能缺乏标准化，阻碍不同研究团队数据集直接比较。所有通量箱系统需集成辅助传感器，捕捉影响土壤排放的参数，在箱体内外设置相对湿度、压力和气温传感器，记录环境条件并检测箱内差异；纳入外部光合有效辐射（PAR）传感器以确保净生态系统交换（NEE）测量准确。每个通量箱需放置在环（由聚氯乙烯或钢材制成）上防气体泄漏，建议将环嵌入土壤几厘米深以减少对土壤结构和植物根系的影响。土壤剖面受环影响，首次测量前至少24小时需安装该环。该方法不建议在森林中使用。为探究气体产生情况，可检测不同土壤深度气体浓度剖面，采集特定土壤深度样本在实验室用气相色谱分析，或在特定土壤深度安装气体传感器连续自动测量。闭路静态箱广泛用于测量甲烷和一氧化二氮，但对二氧化碳测量准确性较低，手动系统劳动强度大但成本效益高；闭路动态箱功能多样，可测量多种气体并选择连续监测，但成本高、操作复杂；开路动态箱能提供连续准确测量，无需累积时间，最适合在挑战性环境条件下使用，但成本和复杂性较高。                  图5.（a）开路箱系统与（b）闭路箱系统示意图    GT5000 便携式多参数土壤呼吸测量系统                          GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统是芬兰Gasmet公司生产的一款基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术的便携式高精度土壤温室气体排放监测系统。该仪器可以在数秒内同时测定多种主要的温室气体成分，如：N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3，且测量精度可达ppb级。GT5000便携式多参数土壤呼吸测量系统可用于农田，湿地，森林，牧场，电厂，火灾现场等各种环境中的温室气体通量测量。            产品特点                    采用傅里叶变换红外光谱技术；同时测量N2O，CH4，CO2，H2O，CO和NH3等6种温室气体，最多可同时测量50种气体；多种无线连接方式，如WI-FI或蓝牙。无需专业知识，用户可通过导航进行操作；一键测量和即时的在线处理结果；五种不同的视图展示相关的测量信息；自动气室有机械臂，可缓慢升降；通气口的设计可确保稳定的大气压力，且不会通过反向扩散影响测量；气室的内部进出回路可有效的促进气体混合            技术参数                    测量原理：FTIR傅里叶变换红外光谱；气体测定种类：可同时测定50种气体；响应时间：通常电池：锂离子电池，单节电池可维持3小时；充电电源：115/230V AC；分析软件：Calcmet（需Win7或10操作系统）；数据连接：USB，以太网，蓝牙，WI-FI；采样泵流速：2 L/min；气体采样过滤：带有2μm孔径聚四氟乙烯过滤器的采样探头； 采样气体进/出口配件：6mm快速接头；外壳大小：450×287×166mm(H×W×D) ；材料：ABS PC；防护等级：IP54（适用于野外便携式设备）；重量：9.4kg（含电池）/8.0kg（不含电池）光谱仪：分辨率：8cm-1；扫描频率：10次/s；检测器：碲镉汞(MCT)光电探测器；分束器材料：硒化锌（ZnSe）；波数范围：900-4200cm-1；样品室结构：多通道，固定光程长度5m；反射镜：固定式，镀金；体积：0.5L；        END                

     点击蓝字 关注我们              探究优先级效应与年份效应对植物多样性、生产力及根系垂直分布的影响：来自草地野外实验的初步见解                          01                研究摘要                    问题在群落构建过程中，植物物种的到达顺序会影响物种间的相互作用。这些所谓的“优先级效应”会对植物群落的结构和功能产生重大影响。然而，天气条件（“年份效应”）在植物定植期间对优先级效应的强度、方向和持久性产生何种程度的调节作用，目前尚不清楚。地点德国北部的比斯平根市（Bispingen）的尼德哈弗贝克（Niederhaverbeck）。方法研究展示了2020年在德国北部开展的一项野外实验的初步结果，该实验旨在检验植物功能群（PFG）的到达顺序和实验起始年份如何交互影响养分贫瘠的干酸性草地群落地上和地下的结构与功能。为此，研究在同一地点开展了相同的实验，但操纵了阔叶草、禾草和豆科植物的到达顺序，且在不同年份开展实验，以代表不同的天气条件。结果研究发现，与植物功能群的到达顺序和实验起始年份相比，定植后的时间是影响植物群落组成的主要驱动因素。植物功能群到达顺序对植物多样性的影响随时间演变，且取决于实验起始年份。实验起始年份（而非植物功能群到达顺序）是影响地上群落生产力的最强驱动因素。尽管我们未发现植物功能群到达顺序对根系生产力有影响，但它对根系的垂直分布有显著影响。与首先播种阔叶草或豆科植物的群落相比，首先播种禾草的群落根系分布更浅。结论在实验性的干酸性草地群落中，群落组成和生产力主要由定植后的时间和初始天气条件决定，而非植物功能群的到达顺序（播种间隔为6周）。重要的是，本研究结果表明，当首先播种阔叶草或豆科植物时，操纵植物功能群的到达顺序可能是改变根系垂直分布、使其向根系更深分布的群落转变的一种有效恢复措施。这反过来可能会在水资源短缺时期使沙质土壤上的干草地受益。02                研究方法                    研究采用奥地利（VSI）公司生产的MS-190原位根系分析仪，定期采集沿透明微根管（minirhizotron）生长的根系高分辨率图像。拍摄时，在从1.4厘米深至49.5厘米深的范围内，选取18个等间距的不同深度进行取景（具体信息见附录S4），且相机始终朝上拍摄。在天气条件允许的情况下，图像采集工作按照不同时间段安排了不同的采集频率：2021年4月至2021年9月期间，每月采集两次；2021年10月至2022年3月期间，每月采集一次；2022年4月至2022年9月期间，再次恢复每月两次的采集频率；此后则保持每月采集一次。从2021年4月至2023年6月（涵盖3个生长季），研究共在33个时间点进行了图像采集，最终累计获得23,720张根系图像。                  POEM实验概述。图A展示了前两个子实验（POEM2020和POEM2021）的实验设计。每个子实验在不同年份开展，均包含25个混播样地（3×3平方米）和14个单播样地（2×2平方米）。样地编号显示在样地内部。每个植物功能群（PFG）到达顺序情景均设置5个重复。Ac：羊茅状早熟禾（Agrostis capillaris）；Ao：细穗茅香（Anthoxanthum odoratum）；Bh：软稃野麦草（Bromus hordeaceus）；Dd：齿叶蝇子草（Dianthus deltoides）；Fo：羊茅（Festuca ovina）；Jm：高山南芥（Jasione montana）；Lp：草地牧豆（Lathyrus pratensis）；Lc：百脉根（Lotus corniculatus）；Po：鼠麴草（Pilosella officinarum）；Ps：破骨风（Pimpinella saxifraga）；Pa：银叶委陵菜（Potentilla argentea）；Sv：繁缕（Silene vulgaris）；Ta：田菁（Trifolium arvense）；Tc：田紫云英（Trifolium campestre）。图B展示了每个子实验中测试的植物功能群到达顺序情景。我们测试了五种植物功能群到达顺序情景：（1）首次播种时同时播种阔叶草、禾草和豆科植物（同步播种，S）；（2）阔叶草比禾草和豆科植物提前6周播种（F）；（3）禾草比阔叶草和豆科植物提前6周播种（G）；（4）豆科植物比阔叶草和禾草提前6周播种（L）；（5）不播种其他物种（自然演替，B）。    MS-190 原位植物根系分析仪                          MS-190原位植物根系分析仪采用经典的微根窗技术，可定点原位观察和研究根和菌根，甚至根瘤的生长、死亡及分布（根系构型）规律，该系统最大优点是在不干扰根生长过程的前提下，可连续监测单个细根从出生到死亡的变化过程，也能记录细根、根毛乃至根瘤的生长、发育和物候等特征，结合专业根系分析软件，能够将根系相关指标定量化，包括根的长度、面积、根尖数量、直径、分布格局、活根及死亡根的数量等。            产品特点                    360度无死角成像；超高分辨率，可达4000 dpi；成像快速，小于1秒，无需白平衡，可高效获取图像；实时活根成像，满足定性筛选及定量研究目的；具备非线性校准功能，可消除微根管的曲面效应；配备精确定位、结实耐用的定位系统：经典的“Smucker”定位手柄，可实现准确、快速的环形定位；12 V（3 A）供电系统，适用于田间或温室。配内置可充电锂电池套装；适用于各种安装角度的微根管（水平、垂直或倾斜），外径为6或7厘米，最长达5米；图像命名遵循ICAP方案，以便兼容各种根系分析软件；            技术参数                    成像面积：360度无死角成像，软件可自动裁剪图像成标准20 × 20 mm面积；同时具备非线性校准功能，可消除微根管的曲面效应。微根管规格：外径70 mm，内径64 mm, 壁厚3 mm；长度为100 cm或200 cm（定制）；微根管材质：进口PMMA材质，透光率 92％（在可见光范围内折射率1.491； 拉伸强度110 MPa（-40 °C)；72 MPa（30 °C）；图像分辨率及格式：4000 dpi；800万像素（3280×2464像素）；jpg格式；成像速度：＜1秒/张图像；无需白平衡，可高效获取图像；图像命名：遵循ICAP命名规则；含有文件名-根管编号-位置-日期-时间-图集号-采集人等信息；连接线缆：HDMI高清线，标配1.8米，可延长至7米；供电模块：12V（3A）供电及通用充电器，配内置可充电锂电池套装；可在野外连续10小时以上工作；成像模块：铝质外壳，阳极电镀，长170mm，直径62mm，重420g；定位标尺：铝质，定位孔标准距离为20mm；最多可连续接5个定位标尺；定位手柄：经典的“Smucker”定位手柄，可实现准确、快速的环形定位。