土壤温湿定仪

型号推荐：土壤温室气体分析仪-一款测定土壤呼吸速率的仪器2024实时更新，土壤呼吸作为土壤生态系统碳素循环的关键环节，其速率的测定对于理解土壤健康状态、评估生态系统功能具有重要意义。土壤温室气体分析仪，以其高精度、多功能的特性，为土壤呼吸速率的测定提供了重要帮助。 一、准确监测多种温室气体 土壤温室气体分析仪能够同时显示呼吸室内部的CO₂ 、H₂ O、N₂ O、CH₄ 等多种温室气体的含量，以及温度和湿度的变化。这些数据的准确监测，为土壤呼吸速率的全面评估提供了可靠基础。 二、非破坏性测量与高精度 该仪器采用非破坏性测量方法，避免了对土壤生态系统的干扰。同时，其高精度和重复性高的特点，确保了土壤呼吸速率测量的准确性。通过实时监测和数据处理，研究人员可以迅速获取土壤呼吸速率的动态变化。 三、自动化操作与广泛应用 土壤温室气体分析仪具有自动化程度高、操作简便的特点，大大提高了工作效率。广泛应用于农业生态科研、碳源碳汇研究、全球气候变化等多个领域，为土壤呼吸速率的测定提供了强有力的技术支持。 四、仪器特点1、Android安卓操作系统，更便捷的人机交互操作 2、7寸高清触摸屏，操作简单、界面清晰 3、气体流量可通过仪器设定，可以进行不同流量下土壤呼吸强度的试验 4、专用动态分析软件，可在安卓显示屏上实时显示实验过程，省去往电脑端拷贝数据，整理分析； 5、支持wifi、4G联网；数据可无线上传至云平台 6、存储空间16G，可存储100000+条数据 7、数据可直接通过USB接口导出到U盘 8、检测完成可直接打印并上传检测数据结果 9、支持GPS定位； 土壤温室气体分析仪作为土壤呼吸速率测定的重要工具，其精确监测、非破坏性测量和自动化操作的特点，为土壤健康状态的评估和生态系统功能的理解提供了有力保障。未来，随着技术的不断进步，其在土壤科学研究中的应用将更加广泛和深入。

前言 随着全球气候变化问题的日益严峻，温室气体排放成为关注的焦点。土壤作为地球生态系统的重要组成部分，既是温室气体的源，也是其汇。土壤温室气体测量仪应运而生，成为准确检测土壤温室气体排放、助力应对气候变化挑战的重要工具。 产量链接https://www.instrument.com.cn/netshow/SH104275/C557927.htm 一、准确检测温室气体排放 土壤温室气体测量仪能够实时监测土壤中的二氧化碳、甲烷等温室气体的排放通量，为科研人员提供准确的数据支持，有助于深入了解土壤温室气体的排放规律和机制。 二、指导农业生产与土壤管理 通过测量土壤温室气体排放，农业生产者可以了解土壤的健康状况和肥力水平，从而制定科学的耕作和施肥策略，提高农业生产效率，同时减少温室气体排放。 三、预警环境变化 土壤温室气体排放的异常变化往往预示着环境的变化。测量仪的实时监测功能有助于及时发现环境问题，为应对气候变化和生态保护提供预警信息。 四、推动科研与技术创新 土壤温室气体测量仪的应用不仅提升了科研工作的效率，也推动了相关技术的创新与发展，为应对全球气候变化挑战提供了有力的科技支撑。

1 摘要陆地生态系统中土壤温室气体排放或吸收过程极其复杂。实现多种土壤温室气体的同步原位监测已成为土壤温室气体研究人员的迫切需求。基于此，北京理加联合科技有限公司（以下简称理加）研发了土壤呼吸系列产品。其中PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统（以下简称“PS-9000”）用于测量土壤CO2通量，LGR UGGA+PS-3000便携式土壤呼吸系统（以下简称“PS-3000”）用于测量土壤CO2和CH4通量，LGR MGGA+PS-3010超便携CH4/ CO2土壤呼吸系统（以下简称“PS-3010”）用于测量土壤CO2和CH4通量，PS-3020便携式土壤呼吸系统（以下简称“PS-3020”）用于测量土壤N2O/CH4或N2O/CO通量。SF-9000多通道土壤碳通量自动测量系统（以下简称“SF-9000”）可连接多达18个呼吸室，多点测量土壤CO2通量，实现土壤碳通量的连续长期监测。SF-3500多通道土壤气体通量自动测量系统（以下简称“SF-3500”旧型号：SF-3000）可以连接多种气体分析仪来测量CO2，CH4，N2O，NH3和其他气体通量，也可以连接同位素分析仪来测量13CO2，12C18O16O，15N14NO同位素值。SF-3500可以收集多达18个呼吸室的连续数据集，以表征研究区域气体交换的时空变化。2 应用案例2.1 PS-9000中国科学院沈阳应用生态研究所，利用PS-9000测量果树园土壤CO2排放。2.2 PS-30001. 中国科学院大气物理研究所，在长白山森林生态系统的应用。2. 海南大学，在热带雨林的应用2.3 PS-3010中国科学院成都山地灾害与环境研究所，利用ABB LGR MGGA+LICA PS-3010监测海拔约4600 m的青藏高原五道梁土壤CO2和CH4排放。2.4 PS-3020上海市环境科学研究院，在崇明水稻田进行便携式N2O/CH4通量测量。2.5 SF-9000中国科学院西北高原生物研究所，在海北站高寒草地进行研究。2.6 SF-3000ABB LGR 分析仪+SF-3000可在不同生态系统中使用：森林、草地、湿地、沙漠和农业生态系统。也可在不同环境条件下使用：高海拔地区或低海拔地区、高温地区或低温地区、高湿地区或干旱地区。在国内有许多的应用案例：1 青藏高原（若尔盖草原），海拔超过3300 m。中国科学院地理科学与资源研究所。利用N2O/CO+UGGA+SF-3000长期监测土壤CO2，CH4， N2O，CO，H2O通量。2 内蒙古草原生态系统。北京师范大学。利用UGGA+SF-3000长期监测草地土壤CO2，CH4和H2O通量。3 天山（沙漠生态系统）。中国科学院新疆生态与地理研究所。利用CCIA+ SF-3000长期监测沙漠生态系统土壤CO2，δ13C，δ18O，H2O。4 长白山（森林生态系统），海拔超过2000 m，冬季寒冷。利用CCIA+ SF-3000长期监测森林生态系统土壤CO2，δ13C，δ18O，H2O。5 清原森林生态系统观测研究站。中国科学院沈阳应用生态研究所。SF-3000土壤通量系统用于清远林业站NOx的长期监测。6 青藏高原（湿地生态系统）。中国林业科学研究院湿地研究所。利用UGGA+ SF-3000监测青藏高原湿地生态系统的土壤CO2和CH4通量。7 云南哀牢山（森林生态系统）。中国科学院西双版纳热带植物园。利用CCIA+UGGA+SF-3000长期监测CO2, δ13C, δ18O, CH4, H2O。8 兰州市农田生态系统。兰州大学。利用N2O分析仪+SF-3000监测苜蓿地土壤的N2O通量。3 应用文章从研发生产至今，已经有许多科学家利用理加的土壤呼吸系列产品进行了诸多研究。例如，中国林科院湿地研究所湿地与气候变化团队以四川若尔盖高原泥炭地为研究对象，依托模拟极端干旱的野外控制实验平台，通过原位观测和室内试验相结合，利用PS-9000研究了若尔盖高原泥炭地生态系统碳排放（生态系统呼吸和土壤呼吸）对植物生长季不同时期极端干旱事件的响应，并揭示了植物和土壤酶活性对泥炭地碳排放变化的驱动机理；一组研究人员在青藏高原风火山利用PS-3000测量了两个生长季节（2017年和2018年）不同坡向（北向（阴坡）和南向（阳坡））和不同海拔的生态系统呼吸（Re）和CH4通量，旨在阐明其Re和CH4通量模式并量化生物和非生物因子调节Re和CH4通量的相对贡献；来自中国科学院地理科学和资源研究所的研究团队利用SF-3500研究了青藏高原高寒草甸CO2、CH4和N2O通量及其总平衡对3个增温水平的响应（环境、+1.5℃、+3.0℃），以理解（a）CO2与CH4和N2O通量对增温响应的差异，（b）年GHG通量对不同增温水平的短期敏感性以及（c）生长季和非生长季GHG通量对增温响应的差异。4 小结理加公司专注国产生态仪器的研发和生产，相信随着加大研发的投入和市场及时间的积累，理加公司一定会生产出更多、更好的生态仪器，给更多的国内外客户提供更有价值的产品。理加将继续努力以全新的面貌迎接更多的挑战和机遇，以更大的热情服务新老客户，为科研人员的科研事业保驾护航。5 Published Literature1.Yan ZQ, Kang EZ, Zhang KR et al. 2021. Plant and Soil Enzyme Activities Regulate CO2 Efflux in Alpine Peatlands After 5 Years of Simulated Extreme Drought[J]. Frontiers in Plant Science, 12: 756956. (PS-9000)2.Li Y, Wang GW, Bing HJ et al. 2021. Watershed scale patterns and controlling factors of ecosystem respiration and methane fluxes in a Tibetan alpine grassland[J]. Agricultural and Forest Meteorology, https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2021.108451. (PS-3000)3.Rong YP, Ma L, Johnson DA. 2015. Methane uptake by four land-use types in the agro-pastoral region of northern China[J]. Atmospheric Environment, 116: 12-21. (SF-3000)4.Rong YP, Ma L, Johnson DA et al. 2015. Soil respiration patterns for four major land-use types of the agro-pastoral region of northern China[J]. Agriculture, Ecosystems and Environment, 213: 142-150. (SF-3000)5.Pan ZL, Johnson DA, Wei ZJ et al. 2016. Non-growing season soil CO2 efflux patterns in five land-use types in northern China[J]. Atmospheric Environment, 144: 160-167. (SF-3000)6.Pan ZL, Wei ZJ, Ma L et al. 2016. Effects of various stocking rates on grassland soil respiration during the non-growing season[J]. Acta Ecologica Sinica, 36: 411-416. (SF-3000)7.Ma L, Zhong MY, Zhu YH et al. 2018. Annual methane budgets of sheep grazing systems were regulated by grazing intensities in the temperate continental steppe: A two-year case study[J]. Atmospheric Environment, 174: 66-75. (SF-3000)8.Su CX, Zhu WX, Kang RH et al. 2021. Interannual and seasonal variabilities in soil NO fluxes from a rainfed maize field in the Northeast China[J]. Environmental Pollution, 286, 117312. (SF-3000)9.Yang L, Zhang QL, Ma ZT et al. 2021. Seasonal variations in temperature sensitivity of soil respiration in a larch forest in the Northern Daxing’an Mountains in Northeast China[J]. Journal of Forestry Research, 3. (SF-3000)10.Jia Z, Li P, Wu YT et al. 2020. Deepened snow cover alters biotic and abiotic controls on nitrogen loss during non-growing season in temperate grasslands[J]. Biolog11.Wang JS, Quan Q, Chen WN et al. 2021. Increased CO2 emissions surpass reductions of non-CO2 emissions more under higher experimental warming in an alpine meadow[J]. Science of the Total Environment, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144559. (SF-3500)12.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2015. 华北低山丘陵区土壤CH4通量对脉冲降雨的响应[J]. 东北林业大学学报, 43(10): 72-78. (SF-3000)13.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2015. 华北低山丘陵区人工林土壤CH4通量测定代表性时段研究[J]. 生态环境学报, 24(11): 1791-1798. (SF-3000)14.刘博奇, 牟长城, 邢亚娟等. 2016. 小兴安岭典型温带森林土壤呼吸对强降雨的响应[J]. 北京林业大学学报, 38(4): 77-85. (SF-3000)15.庄静静, 张劲松, 孟平等. 2016. 非生长季刺槐林土壤CH4通量的变化特征及其影响因子[J]. 林业科学研究, 29(2):274-282. (SF-3000)16.何方杰, 韩辉邦, 马学谦等. 2019. 隆宝滩沼泽湿地不同区域的甲烷通量特征及影响因素[J]. 生态环境学报, 28(4): 803-811. (SF-3000)17.何可宜, 沈亚文, 冯继广等. 2021. 植物残体输入改变对樟子松人工林土壤呼吸及其温度敏感性的影响[J]. 北京大学学报(自然科学版), 57(2): 361-370. (PS-2000)

项目内容：土壤呼吸温室气体排放测试项目时间：2023年11月开始项目地点：新疆塔里木大学 海尔欣昕甬智测HT8850便携式多组分（CO2、N2O、CH4、H20）高精度温室气体分析仪搭配呼吸叶室，项目一期完成户外草地系统部署，项目二期将用以检测新疆塔里木地区多点土壤温室气体通量的长期、连续监测。部署仪器 HT8850便携式高精度温室气体（二氧化碳、甲烷、氧化亚氮、水）分析仪由宁波海尔欣光电科技有限公司自主研发、生产和销售，为“昕甬智测”品牌国产创新产品。该系列仪器基于量子级联激光技术设计，利用气体分子在中远红外的“指纹”吸收谱，使用半导体量子级联激光器（QCL）作为光源，使激光通过中红外增强型光腔，被中红外光电探测器接收透射光并提取和分析透射光谱，准确反演获得目标温室气体成分的浓度，实现对目标温室气体分子的更精确、更及时、更科学的测量。 HT8850系列便携式高精度温室气体分析仪在便携的仪器箱内实现快速响应的高精度温室气体测量，采用独立强吸收谱线，使其不受其他气体分子光谱的交叉干扰。该系列气体分析仪可由太阳能或锂电池供电，实现温室气体浓度的定点或移动连续观测。

“一年之计在于春”，春节过后，气温不断回暖，春耕春播在即。农民朋友纷纷走进农资店选购种子、化肥等农资，抢抓晴好天气，积极开展春耕备耕、农田施肥、大棚管护、冬小麦浇水等农事活动，开启了“春忙”模式......“春忙”中，农田施肥和麦田浇水显得尤为重要，以往的农田施肥及麦田浇水全凭农户们的经验，往往会有过度施肥灌溉的情况发生，造成土壤酸化、土壤盐渍化及土壤板结等情况。随着科学技术的发展，智慧农业的不断普及，人们开始利用科学技术来改善这一现象，对土地进行“测土配方施肥”。所谓测土配方施肥，就是对耕地土壤进行全面的分析，了解这块地的有机质、酸碱性和各种养分状况，为农作物提供每一个生长期不同的“营养餐”。农户种植按照“配方”施肥，做到个性化科学施肥、经济施肥、生态施肥，确保肥料不浪费。那么我们是通过什么方式对土壤进行全面分析的呢？是把土壤带到实验室一点一点进行化学实验吗？答案是否定的，这种方式不但费时费力，而且不适用于农户操作。现在对土壤的分析，一般是使用建大仁科土壤速测仪，建大仁科土壤速测仪是一种可以快速检测土壤成分的传感器，可以实时精确检测显示土壤中的多种成分，例如：土壤温湿度、土壤电导率以及土壤氮磷钾等成分；这些成分指标对作物的生长起着十分重要的作用，使用土壤参数速测仪检测土壤中的成分，通过检测的数据合理施肥灌溉，有效改善土壤，达到监控植物养料供给的目的，让农作物处于较好的生存环境，从而提高产量。设备特点：1、土壤速测仪外形采用手握式设计，方便用户携带，探头采用四针探头设计，材质为不锈钢，具有良好的耐蚀性、强韧性；2、实时监测土壤成分（可检测土壤中多种有机成分），数据通过采用电池供电液晶数字显示屏显示，界面参数功能显示明确；3、探针插入式设计保证测量精确，性能可靠，门槛低，步骤少，测量快速，无需试剂，不限检测次数。使用方法：在需要测量的地方，将传感器不锈钢探针垂直插入土壤，按一下按键即可开始测量。如图所示： 按下按键后，1 秒开机，然后检测两秒，多要素款检测结果每种要素显示 3 秒，循环显示3次后息屏；若为单要素款，检测结果显示 10 秒后息屏。若在显示过程中，再次按下按键，则重新检测两秒，再次循环显示。为保证数据的准确性，探头要确保和土壤充分接触。此土壤速测仪可以广泛应用于农田生产、土壤研究、大棚种植、果园苗圃、园艺种植、树木种植、盆栽种植等领域，为农作物科学施肥、改善土壤、合理灌溉提供数据支持。有效的数据支持，使农作物施肥更合理，农作物营养全了，农产品的产量也有所提高，土壤也变得更清洁、健康，一举多得。

《第三次土壤普查技术规范》从2022年4月份的审议稿、2022年5月份的试行稿、2022年7月份的试行稿、到最后2023年2月的修订稿。每一版都有一些变化，但最终修订版变化最大，我现将最终修订版与7月份试行稿的变化内容做一个总结。一、样品制备变化内容（一）制样场地要求发生变化1、风干室要求增加了：“温湿度适宜，其面积应与承接制样任务数量相匹配，高湿地区根据需要安装除湿设施，如受场所限制不能集中风干，应确保每个分散风干的场所均满足本规范要求，并安排专人负责日常监督管理。”2、样品制备室制样过程全程摄像，保存记录由以前的“不少于3年”变为“不少于1年”。（二）制备流程1、一般样品制备（1）“一般样品”全部改为“表层样品”（2）风干：a、对于黏性土壤的风干更加具体，变为“在土壤样品半干时，戴一次性丁腈或聚乙烯等无污染材质手套将大块土捏碎，以免完全干后结成硬块。”b、把风干 “样品风干后混匀，用以粗磨”一句改为“一部分按照国家级和省级土壤样品库留存量要求，采用四分法分取后装入容器中流转至土壤样品库保存，剩余样品粗磨制成2mm样品，数量要确保样品检测和质控等需要。”说明样品库样品只需要风干即可，不需要粗磨。（3）粗磨：粗磨中去掉了“石砾含量较多时，耕地园地土壤样品应记录风干、粗磨过程中弃去的石砾质量，并计算石砾质量百分数。林地草地土壤样品应记录风干、粗磨过程中弃去的砖瓦石块、石灰结核、石砾质量，并计算碎石和石砾的总体质量百分数。”其实不管耕地园地、林地草地要求是一样的，都需要挑拣、称重、记录，所以去掉了。（4）称重：增加了称重“土壤样品应记录风干、粗磨过程中弃去的碎石和石砾等质量， 并计算质量百分数。”其实就是粗磨中去掉的部分，一句话概括为这一条“称重。”（5）分装：分装不按耕地园地、林地草地分不同要求了，统一变为：“粗磨后样品充分混匀后进行分装，每个表层样品的送检样品不少于800ｇ，留存样品不少于200ｇ，如果送检样品含密码平行样，则不少于1600。”2、剖面样品也不分耕地园地、林地草地，基本参照表层样品风干、粗磨、称重、分装步骤要求。3、土壤水稳性大团聚体样品（1）去掉了“一般样品、剖面样品的第1层样品采集时，均需采集土壤水稳性大团聚体样品”要求。（2）水稳性大团聚体送检要求由原来了“送检1000g、含密码1500g”变为：“送检样品不少于1100ｇ，如果送检样品含密码平行，则不少于1600ｇ。”二、样品流转变化内容（一）流转场地增加了流转场地要求：“承担制备任务的实验室应向省级质量控制实验室提供相对独立且配备相关设备设施场地，用于样品转码、组批和流转等，有条件的省级质控实验室也可自行设置专门场地用于样品转码、组批和流转等。”（二）样品组批和装运剖面样品组批要求发生变化，变为：“原则上按照10个剖面样点的全部剖面发生层样品组成一个批次，剖面样点量不足10个时，按照实际样品数量组批，每个批次的密码平行样品和质控样品各不少于1个，其余要求同表层样品。”三、样品保存变化内容（一）留存样品保存留存样品保存条件由原来的“存放温度不高于25℃”变为“实验室保存样品须密封存放，室温保存 (或不高于30 ℃) ”。（二）预留样品保存预留样品统一改为：“每份不少于400ｇ，预留样品须移交本实验室保存室造册保存，保存时间不少于2年，保存条件同留存样品要求。”（三）剩余样品保存剩余样品保存时间由以前的“不少于半年”变为“”不少于1年，保存条件同留存样品要求。”四、样品检测变化内容（一）检测指标1、耕地园地检测指标中去掉了科研部门检测的 “土壤田间持水量”、“凋萎系数”、“矿物组成”，由原来的46项变为43项。林地草地检测指标中去掉了“土壤水稳性大团聚体”和“矿物组成”，由原来的19项变为17项。具体变化见下表1、表2。2、去掉了盐碱地水样检测指标，原备注由省级质量控制实验室检测。表1 耕地园地检测指标变化序号参数剖面样表层样备注修订后备注1机械组成√√剖面样品全部检测，表层样品选择50%检测2土壤水稳性大团聚体√√30%表层土样剖面样品的第一层样品检测，表层样品选择10％检测3可交换酸度√南方酸性土壤区域（pH小于6.0）检测pH√√盐碱土普查涉及的县中均需侧水溶性盐总量、电导率和8大离子。注：水溶性盐总量小于0.1%时，不测电导率和8大离子。全部样品检测水溶性盐总量和电导率，当水溶性盐总量除铁铝土纲不测，其余都测。pH7.0的样品检测6游离铁√仅测定铁铝土纲和淋溶土纲的土样长江以南 (除青藏高原) 所有剖面样品检测，长江以北 (含青藏高原) 水田剖面样品检测7土壤田间持水量√科研部门检测。黑土、棕壤、潮土、栗钙土、黄绵土、紫色土、红壤、黄壤、灰漠土、水稻土各100个土样，环刀法测定。耕地园地采集耕作层、犁底层、心土层3个土层环刀样，林草地采集0-20cm表层、20-40cm亚表层土层环刀样。去掉此项目8凋萎系数√科研部门检测。具体同“4 土壤田间持水量”去掉此项目9矿物组成√科研部门检测去掉此项目表2 林地草地检测指标变化序号参数剖面样表层样备注修订后备注1机械组成√√剖面样品全部检测，表层样品选择50%检测2土壤水稳性大团聚体√去掉此项目3矿物组成√去掉此项目4碳酸钙（无机碳）√除铁铝土纲不测，其余都测pH7.0的样品检测5全铁√pH仅测定铁铝土纲和淋溶土纲的土样长江以南（除青藏高原）所有剖面样品检测（二）检测方法变化以前耕地园地、林地草地的检测方法都是分开的，现在检测方法不分耕地园地、林地草地，统一为土壤样品检测指标方法。具体变化见下表3。表3 检测方法变化序号指标方法标准或规范备注变化内容1机械组成吸管法《土壤分析技术规范》(第二版)，5.1吸管法1、仅能用吸管法2、去掉了比重计法2土壤水稳性大团聚体筛分法《土壤检测第19部分：土壤水稳性大团聚体组:成的测定》(NY/T1121.19-2008) (机械筛分方式，详见土壤样品制备与检测技术规范培训教材1、仅能用机械筛分法2、去掉了人工筛分法3阳离子交换量乙酸铵交换法《土壤分析技术规范》(第二版)12.2乙酸铵交换法pH≤7.5的样品1、方法全部变为《土壤技术规范的方法》。2、去掉了NY/T295- 1995和NY/T1121.5-2006两个方法。EDTA-乙酸铵盐交换法《土壤分析技术规范》(第二版)12.1EDTA-乙酸铵盐交换法pH7.5的样品4交换性盐基及盐基总量（交换性钙、交换性镁、交换性钠、交换性钾、盐基总量）乙酸铵交换法等《土壤分析技术规范》(第二版)，13.1 酸性和中性土壤交换性盐基组成的测定 (乙酸铵交换法) (交换液中钾、 钠、 钙、 镁离子的测定增加等离子体发射光谱法，详见本规范培训教材)pH≤7.5的样品测定方法增加了ICP法氯化铵-乙醇交换法等《石灰性土壤交换性盐基及盐基总量的测定》(NY/T1615-2008) (交换液中钾、钠、钙、镁离子的测定增加等离子体发射光谱法,详见本规范培训教材)pH7.5的样品5水溶性盐（水溶性盐总量、电导率、水溶性钠离子、钾离子、钙离子、镁离子、碳酸根、碳酸氢根、硫酸根、氯根）质量法等《森林土壤 水 溶 性 盐 分 分 析》(LY/T1251-1999) (浸提液中钾、 钠、 钙、 镁离子的测定采用等离子体发射光谱法,硫酸根和氯根的测定增加离子色谱法,详见本规范培训教材)1、浸提液中钾、 钠、 钙、 镁离子的测定只能用ICP法。2、硫酸根和氯根的测定增加了离子色谱法。3、去掉了NY/T1121.16-2006法6有机质重铬酸钾氧化-容量法《土壤检测第6部分：土壤有机质的测定》(NY/T1121.6-2006)增加了元素分析仪法元素分析仪法《土壤中总碳和有机质的测定 元素分析仪法》(农业行业标准报批稿)7碳酸钙气量法《土壤分析技术规范》(第二版)15.1土壤碳酸盐的测定1、仅能用气量法2、去掉了非水滴定法 8全磷酸消解-电感耦合等离子体发射光谱法《森林土壤磷的测定》(LY/T1232-2015) (详见本规范培训教材1、仅能用ICP法2、去掉了氢氧化钠熔融-钼锑抗比色法3、去掉了酸溶-钼锑抗比色9全钾酸消解-电感耦合等离子体发射光谱法《森林土壤钾的测定》(LY/T1234-2015)1、仅能用ICP法2、去掉了碱熔-火焰光度法和原子吸收分光光度法《土壤分析技术规范》（第二版），9.1土壤全钾的测定10全硫硝酸镁氧化-硫酸钡比浊法《土壤分析技术规范》(第二版)，16.9全硫的测定1、去掉了燃烧碘量法LY/T 1255-19992、增加了燃烧红外光谱法燃烧红外光谱法本规范培训教材11全硼碱熔-姜黄 素-比色法《土壤分析技术规范》(第二版)，18.1土壤全硼的测定去掉了碱溶-亚甲胺-比色法碱熔-等离子体发射光谱法《土壤分析技术规范》(第二版)，18.1土壤全硼的测定12全铁酸消解-电感耦合等离子体发射光谱法《固体废物22种金属元素的测定电感耦合等离子体发射光谱法》（HJ781-2016）去掉了碱溶-ICP法HJ974-2018 13全锰14全铝15全钙16全镁17速效钾乙酸铵浸提-火焰光度法《土壤速效钾和缓效钾含量的测定》（NY/T889-2004）前处理统一为2mm粒径样品样品粒径要求由原来的1mm统一变为2mm18缓效钾热硝酸浸提-火焰光度法19有效硼沸水提取-电感耦合等离子体发射光谱法土壤样品制备与检测技术规范培训教材1、仅能用ICP法2、去掉了沸水提取－甲亚胺－H比色法3、去掉了沸水提取－姜黄素－比色法20有效钼草酸-草酸铵浸提-电感耦合等离子体质谱法《土壤检测第9部分: 土壤有效钼的测定》(NY/T1121.9-2023)1、仅能用ICP法2、去掉了示波极谱法NY/T 1121.9－201221总铅酸消解-电感耦合等离子体质谱法《固体废物 金属元素的测定 电感耦合等离子体质谱法》（HJ766-2015）1、仅能用ICP-MS法2、去掉了ICP法HJ781-20163、去掉了火焰光度法HJ491-20194、去掉了石墨炉原子吸收法GB/T17141-199722总镉23总铬24总镍中国冶金地质总局第三地质中心实验室总工程师 刘桀佳2023年6月22日

土壤呼吸 | 极端干旱通过改变高寒泥炭地土壤微生物功能群丰度来降低土壤异养呼吸而非甲烷通量【温室气体】人类活动造成温室气体排放急剧增加，全球地表温度持续上升，显著改变了自然生态系统碳水循环格局。极端气候事件，尤其是极端干旱事件发生的频率和强度不断升高，对土壤含水量、土壤微生物群落结构和功能、土壤异养呼吸（Rh）以及土壤甲烷（CH4）通量具有重要影响。高寒泥炭地拥有巨大的碳储量，对气候变化高度敏感。虽然目前围绕高寒泥炭地碳排放开展了一些研究，但对高寒泥炭地生态系统碳排放对极端干旱响应的微生物机制仍不清楚。若尔盖国家级自然保护区基于此，中国林业科学研究院湿地研究所的研究团队以青藏高原东部若尔盖国家级自然保护区高寒泥炭地（33°47′56.62′′ N，102°57′28.44′′ E，3430 m.a.s.l.）为研究对象，依托模拟极端干旱的野外控制实验平台，通过原位观测和室内试验相结合，旨在解决以下问题：（1）不同植物生长期，极端干旱如何影响Rh和CH4通量?（2）极端干旱如何影响土壤微生物群落结构和功能群?以及（3）驱动Rh和CH4通量变化的主要因素是什么？作者于2019年6月18日至9月25日测量了Rh（PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统（北京理加联合科技有限公司））和CH4通量（一个闭路静态室（0.5×0.5×0.5 m）+ABB LGR便携式温室气体分析仪（UGGA，GLA132-GGA））。试验三个生长期结束时，作者测量了样地0-20 cm土壤的土壤性质，包括总氮（TN）、土壤有机碳（SOC）、有效磷含量（AP）、总磷（P）、pH值、溶解有机碳（DOC）、土壤含水量（SWC）、硝态氮（NO3--N）、铵态氮（NH4+-N）、微生物生物量磷（MBP）、微生物生物量氮（MBN）和微生物生物量碳（MBC）。此外，还进行了新鲜土壤样品的DNA提取、PCR扩增和测序。图1 PS-9000便携式土壤碳通量自动测量系统。【结果】图2 不同植物生长期极端干旱对土壤异养呼吸（a）和甲烷通量（b）的影响。“ED”，“MD”，和“LD”分别代表植物快速生长期、盛花期和植物生长衰退期。图3 不同植物生长期极端干旱对细菌碳循环功能群的影响。图4 驱动因素对土壤微生物呼吸（a）和甲烷通量（b）的相对贡献。【结论】极端干旱导致植物生长衰退期土壤异养呼吸显著降低38.04 mg m−2h−1，但对CH4通量无显著影响。极端干旱显著降低了细菌的α多样性，显著降低了植物快速生长期和衰退期的Rokubacteria和Chloroflexi菌的相对丰度，显著增加了盛花期Actinobacteria菌的相对丰度。在植物快速生长期和盛花期，极端干旱使芳香烃降解功能群（aromatic hydrocarbon degraders）相对丰度分别降低了50.26%和64.37%。在植物生长衰退期，极端干旱显著降低了甲醇氧化（methanol oxidizers）和木质素降解（lignin degraders）功能群的相对丰度，分别为81.63%和82.08%。随机森林模型分析表明，细菌功能群在决定土壤异养呼吸和甲烷排放中起着重要的作用。芳香族化合物降解（aromatic compound degraders）和芳香烃（aromatic hydrocarbon degraders）降解功能群对土壤异养呼吸累计贡献率为11.89%。芳香族化合物降解（aromatic compound degraders）、芳香烃降解（aromatic hydrocarbon degraders）、脂肪族非甲烷烃降解（aliphatic non-methane hydrocarbon degraders）和甲基营养（methylotrophs）功能群对甲烷通量的累计贡献率为13.29%。研究结果强调土壤细菌碳循环功能群对于探索未来极端干旱背景下土壤碳循环可能的微生物响应机制至关重要，为高寒泥炭地应对未来气候变化提供了理论基础和科学依据。【产品简介】PS-9000是一套用于测量土壤CO₂通量的便携式测量系统，采用动态气室法测量，专利设计。具有控制测量、存储和数据处理等功能，可测量呼吸室内CO₂浓度变化，同时结合自身测量的空气温度、大气压、土壤温度等传感器的数据，计算处理得到CO₂通量。PS-9000可通过掌上控制器实现无线操作，实时显示仪器测量的各种参数值，并可现场修改各种设置参数。

近日，农业农村部发布中国再次启动土壤普查意义重大相关报道，其中提到土壤普查是认识和保护土壤资源的基础，将有助于保障粮食安全，并助力碳达峰、碳中和目标的实现。40年来中国土壤至少有以下三方面发生了变化：（1）土壤重金属污染快速加重；（2）土壤的快速酸化；（3）土壤的有机质变化。第三次土壤普查的意义重大“十四五”规划和2035年远景目标明确要求以保障国家粮食安全为底线，坚持最严格的耕地保护制度，深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略。我们期待第三次土壤普查能够服务两大目标：一、促进土壤的自身健康，实现粮食在质和量上的安全；二、通过促进土壤健康，增强土壤的固碳能力，助力中国达成“2030年碳达峰，2060年碳中和”的宏伟目标。 （1）粮食安全方面 第三次土壤普查的对象为全国耕地、园地（果园、茶园等）、林地、草地等农用地和部分未利用地的土壤。其中，林地、草地重点调查与食物生产相关的土地，未利用地重点调查与可开垦耕地资源相关的土地，如盐碱地等。针对耕地、园地，普查将检测样本中45项理化指标，此外还将开展土壤动物和微生物调查。 （2）生物固碳方面 土壤构成最大的陆地有机碳库，是目前大气中约8300亿吨碳含量的3倍，和当前每年的化石燃料碳排放量约100亿吨的240倍。土壤既可以释放二氧化碳和甲烷而成为温室气体的来源，又可以通过土壤有机质固碳而作为碳汇。因此减少土壤的温室气体排放、增加土壤的碳固定对于缓解气候变化的意义重大。第三次土壤普查并没有为土壤固碳能力设定具体目标和明确的任务。但是，其检测指标中包含了土壤有机质和碳酸钙（无机碳）这两个含碳的指标，这将为本次调查中不同土地类型的土壤碳库的核算、土壤固碳潜能的评估，以及推进土壤固碳技术的发展打下坚实的基础。 土壤固碳是实现碳中和与土壤健康的双赢解决方案。我们期待，在第三次土壤普查之后，中国能将土壤固碳作为农业固碳减排技术正式纳入官方文件，制定具体目标、明确的任务和行动方案。

在合肥智慧农业谷的实验室内，土壤检测机器人研发团队负责人刘宜正在分析数据。土壤检测一般包括检测土壤的酸碱性、大量元素含量、中微量元素含量、有机质含量等多项指标。往常，这些检测工作需要多名实验员协作完成。3月4日，在合肥智慧农业谷的实验室内，记者见到一台给土壤做全面“体检”的机器人正在分析土壤的多项数值。这就是全国首台高通量土壤成分智能检测机器人，由合肥科研团队研发，工作效率“一个顶十个”，目前正助力第三次全国土壤普查工作。一台土壤检测机器人 顶12个实验员外表方方正正、通体半透明——走进合肥智慧农业谷的实验室，眼前的白色“大集装箱”正在作业。经仔细观察，记者才发现“集装箱”内大有玄机，一台橘黄色的机械臂正在里面往一座座实验台上运送检测样品。而在每个实验台上，还有小型机械臂和智能“眼睛”各司其职。“传统土壤检测以人工为主，周期长、成本高，且对实验人员技术要求高，人为因素容易导致检测结果误差大，这台机器人就解决了这些问题。”合肥智慧农业谷土壤检测机器人研发团队负责人刘宜介绍，土壤检测对掌握耕地情况、提高耕地肥力具有重要作用。而借助这台全国首台高通量土壤成分智能检测机器人，每天能够完成1500个指标的检测通量，相当于12个实验员的工作量。此外，这台机器人通过机器视觉、多臂协同、优化调度算法等多项技术加持，能够精准识别检测过程中的颜色等反应状态信息并自动准确判读，还可以处理摇匀、开关瓶盖、倾倒、移液、定容等各种复杂动作。实验员只需将待检测样品摆放整齐，剩下的检测工作就可以交给机器人了。通过土壤检测指标的并行操作，这台机器人能够同时处理大量土壤样品，24小时不间断，从而实现单日检测的高通量和短周期。“它还具备自我学习的功能，对几十项指标调度流程进行自动优化，对称量以及pH值、速效钾等不同指标的前处理及检测流程步骤进行统筹调度，建立AI智能决策模型。”刘宜告诉记者，这台“合肥造”的机器人诞生后，我国土壤检测形成了机器人代人稳定、准确、高效的土壤检测新模式，实现土壤检测主要流程自动化连续运行。目前，这台机器人已经通过了多次的测试与应用，累计处理了上万个土壤样品指标，陆续参与了全国测土配方施肥、农业面源污染大面积监测等项目，现在正助力第三次全国土壤普查。12年研发 历经7次技术迭代功能如此强大的机器人，它的诞生并非一朝一夕。合肥智慧农业谷研究团队投入了12年的研发时间，先后完成了7代样机的研发迭代与更新，才让它在土壤检测中一次比一次更加出色。刘宜表示，在研发迭代的过程中，研究团队针对土壤养分检测的13项指标，先后历经了4代样机的更新迭代，完成了功能化模块研制与验证、基本功能原理样机研制与验证、关键算法开发与验证、指标流程优化设计，以及单平台样机研制与测试。在完善这些功能后，这台机器人又历经了3代样机的更新迭代，陆续新增了20多项检测指标功能化的研制与验证，以及整个土壤检测机器人的智能化、信息化改进。现在已经通过专家鉴定，进入投产阶段。虽然耗时长，但在机器人研发过程中，涌现出了一批原创性、创新性的技术成果，授权国家发明专利等知识产权50项。刘宜告诉记者，土壤样品精确定量自动取样及称量技术、基于多传感融合的精准浸提技术是其中极具原创性的两个成果。土壤样品精确定量自动取样及称量技术通过研发的高频振动发生器，可以实现土壤样品的高精度、可控自动进样。基于多传感融合的精准浸提技术是融合高精度传感器、机器视觉和智能控制等技术手段对土样前处理过程进行精确操作及判读，实现土样的多指标精准浸提前处理作业。未来将面向农产品重金属、有机污染物检测与大气、水环境污染检测的需求，研发与设计新产品，实现对农产品与农业生产环境的一站式自动化检测，为农业高质量发展提供有力的技术支撑。

墒，指土壤适宜植物生长发育的湿度。墒情，指土壤湿度的情况。土壤湿度是土壤的干湿程度，即土壤的实际含水量。土壤墒情直接影响着农作物的生长质量和速度。除了土壤墒情，土壤温度、土壤电导率以及土壤氮磷钾、土壤PH值等参数也对作物的生长起着十分重要的作用。土壤温度对作物生育和土壤中微生物活动以及各种养分的转化、土壤水分蒸发和运动都有很大影响。在一定的温度范围内，土温越高，作物的生长发育就越快；土温过低，微生物活动减弱，有机质难于分解，农作物的根系呼吸降低，造成作物养分缺乏，生长变缓。土壤电导率用于描述土壤盐分状况，它包含了反映土壤质量和物理性质的丰富信息。例如:土壤中的盐分、水分、温度、有机质含量和质地结构都不同程度影响着土壤电导率。有效获取土壤的电导率值，对于确定各种田间参数时空分布的差异有重大意义。土壤中微量元素的含量较低或者较高都不利于对植物的生长。比如向土壤中过量施入磷肥时，磷肥中的磷酸根离子与土壤中的钙、镁等阳离子结合形成难溶性磷酸盐，既浪费磷肥，又破坏了土壤团粒结构，致使土壤板结。土壤酸碱度是土壤重要的基本性质之一，是土壤形成过程和熟化陪肥过程的一个指标。植物能够在很宽的范围内正常生长，但不同的植物有着不同的生长pH值。 那如今有哪些可以测量土壤墒情参数传感器，如何使用呢？ 1、土壤水分传感器土壤水分传感器是一款高精度、高灵敏度的测量土壤水分的传感器。通过测量土壤的介电常数，可测量土壤水分的体积百分比，符合目前国际标准的土壤水分测量方法，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。2、土壤温度水分电导率三合一变送器土壤温度水分电导率三合一变送器是观测和研究盐渍土的发生、演变、改良以及水盐动态的重要工具。通过测量土壤的介电常数，能直接稳定地反映各种土壤的真实水分含量。可测量土壤水分的体积百分比，是符合目前国际标准的土壤水分测量方法。3、土壤PH传感器 土壤PH传感器器，用于测量土壤PH值该变送器精度高，响应快，输出稳定，适用于各种土质。可长期埋入土壤中，耐长期电解，耐腐蚀，抽真空灌封，完全防水。可广泛应用于土壤酸碱度的检测、精细农业、林业、地质勘探、植物培育、水利、环保等领域酸碱度的测量。4. 土壤参数速测仪 土壤参数速测仪可以实时精确检测显示土壤中多种成分，例如：土壤温湿度、土壤电导率以及土壤氮磷钾等成分，通过检测的数据来进行改善土壤，达到监控植物养料供给的目的，让农作物处于较佳的生存环境，从而提高产量。 5、多土层土壤参数监测仪 多土层土壤参数监测仪是一款能够测量多土层土壤参数的传感器。能够针对不同层次的土壤电导率、水分含量以及温度状态进行动态观测，此检测仪可检测3层土壤电导率温湿度状态，可检测5层土壤电导率温湿度状态。6、管式土壤墒情监测仪 管式土壤墒情监测仪是一款以介电常数原理为基础的传感器。能够针对不同层次的土壤水分含量以及温度状态进行动态观测，此检测仪可检测3层土壤温湿度状态，可检测5层土壤温湿度状态，可快速、全面的了解集土壤墒情信息。测量方法：土壤水分传感器、土壤温度水分电导率三合一传感器、土壤PH传感器的测量方法：（1）速测法：选定合适的测量地点，避开石块，确保钢针不会碰到坚硬的物体，按照所需测量深度抛开表层土，保持下面土壤原有的松紧程度，紧握传感器垂直插入土壤，插入时不可左右晃动，一个测点的小范围内建议多次测量求平均值。（2）埋地测量法：垂直挖直径20cm的坑，按照测量需要，在既定的深度将传感器钢针水平插入坑壁，将坑填埋严实，稳定一段时间后，即可进行连续数天，数月乃至更长时间的测量和记录。土壤参数速测仪测量方法：长按“开关键”，在需要测量的地方，将传感器合金探针垂直插入土壤，再按一下“开关键”即可开始测量。如下图所示：多土层土壤参数监测仪测量方式： 垂直挖直径20cm的坑，在既定的深度将传感器钢针水平插入坑壁，将坑填埋严实，稳定一段时间后，即可进行连续数天，数月乃至更长时间的测量和记录。式土壤墒情监测仪测量方法：管式土壤墒情监测仪采用分层设点的观测结构，地面配置一个温度观测点，地下土壤每隔10cm配置一个土壤温湿测点，观测相对应范围内的土壤温湿度。如图所示：

土壤样品因为其成分复杂，样品均一性差，在所有环境样品检测过程中，是前处理最为复杂的样品，其消解过程极为复杂费时，这也是困扰土壤检测实验室的一大难题。为更好的帮助土壤检测实验室高效的进行土壤检测，珀金埃尔默专为土壤中元素检测开发了快速消解法，帮您真正实现 “快人一步” ！该方法具有以下优点： l 节约时间，仅需最长2 小时l 用酸量少，每0.1-0.25 g 样品仅需总共5-6 mLl 友好性高，消解过程除每隔半小时震荡观察一下，无需值守，操作人员更加安全l 简单易掌握l 交叉污染少，结果更准确观看视频，了解珀金埃尔默土壤快速消解法操作流程为方便您get此方法，尽快运用到自己的实验工作中，珀金埃尔默特推出土壤快速消解白皮书，全方位为您解析土壤快速消解方法！扫描下方二维码，即刻获取白皮书！

点击此处可了解更多产品详情：土壤水分检测仪　　土壤水分检测仪是一种先进的科学仪器，适用范围广泛，能够准确测量各种类型的土壤中的水分。该仪器功能强大，能够帮助人们更好地了解土壤的水分含量。　　　　土壤水分检测仪的测量精度高，使用方便，可以大大提高农业生产的效率。它还可以测量不同深度的土壤水分分布情况，更好地了解土壤的水分变化特征。此外，土壤水分检测仪还配备了空气温湿度传感器和空气温度传感器，可以实时监测土壤温湿度和空气温湿度，为农业生产提供更全面的数据支持。　　　　首先，土壤水分检测仪能够高精度地测量土壤中微小的水分含量，帮助农民、园艺师等专业人士制定科学的灌溉计划，确保作物的生长健康。　　　　其次，土壤水分检测仪通过多种传感器和算法的结合，能够准确判断土壤的干湿程度，帮助人们在适当的时候进行灌溉，避免因灌溉不足或过度浪费资源或影响作物生长。　　　　此外，土壤水分检测仪还具有实时显示和记录数据的功能，用户可以直观地了解土壤水分状况及变化趋势，对于科学管理土壤水分和提高水分利用效率很有帮助。　　　　最后，土壤水分检测仪具有便携、易操作等特点，便于使用者在田地、花棚等多种环境中进行测量，且不需要专业知识也能完成工作。土壤水分检测仪是一种高效、准确的土壤水分检测仪器，可以大大提高农业生产的效率和质量，受到了广泛的应用和认可。莱恩德新品-土壤水分检测仪，提高农业生产效率

便携式土壤动态气体含量检测仪同时检测土壤中动态的CO2(二氧化碳)，O2(氧)，CH4(甲烷)，Rn(氡)，H2(氢)，H2S(硫化氢)，SO2(二氧化硫)，碳氢化合物，VOC(挥发性有机物)等。该检测仪适用于现场, 如田地，森林，垃圾填埋场和其他区域。该设备通过蓝牙连接到平板电脑。 n 原理各种气体传感器检测测量头内的气体浓度。 软件直接在现场计算气体浓度变化。准确的GPS确定测量确切位置。 n 应用l 来自土壤的变动的CO2；l 学校/幼儿园游乐场的气体存在；l 碳指纹和温室气体；l 地面火灾火山后的有毒气体 l 地面火灾后的活动；l 农艺学；l 温室气体；l 搜索铀矿，建筑材料测试。 n 优点l 便携，小巧轻便；l 地图位置（内置GPS模块）；l 最多5种不同范围的气体传感器；l 通过操作平板电脑，手机或电脑； n 技术规格l 背包尺寸 - 设备：500 x 350 x 200 mm，重量：7.5 kg；l 检测头尺寸 - 测量头：390 x 200 x 200 mm，重量：3 kg；l 操作条件：5-40 C l 传感器CH4：量程：0-10.000ppm，精度：5％；l 传感器H2：量程：0-1.000 ppm / 0-10.000ppm，精度5％；l 传感器Rn：量程：0-10 MBq /m3（EEC）；创新点：最多5种不同范围的气体传感器 通过操作平板电脑，手机或电脑 便携式土壤动态气体含量检测仪

土壤墒情监测仪在墒情监测中立下了汗马功劳。随着现在环境保护意识的越来越强，减少化肥的使用可以有效改善土壤的状况，通过土壤墒情监测，可以提高灌溉水和化肥使用的有效率，在保证农作物水充足的前提下，最大限度的节约灌溉水和化肥的使用，节约灌溉水和化肥，对于环境保护方面也有重要的意义。通过这款WX-TZSQ60土壤墒情监测仪可以快速的测定土壤含水量，以往依靠经验来预测的生产方式已逐步被淘汰，因此这款系统能被大范围应用，能够满足科研、生产、教学等相关工作需求。它主要针对土壤水分含量和土壤温度进行监测，通过水分传感器和温度传感器测量土壤的体积含水量和温度值。土壤墒情监测仪是一款集土壤温湿度采集、存储、传输和管理于一 体的自动监测系统。在不同介电系数物质中的频率变化测得各土层的湿度，利用高精度数字温度传感器，测量各层土壤温度。可实现多参数环境监测。根据用户需求选配，具体选配，这款设备在农业、林业、环境保护、水利、气象等行业中立下了汗马功劳，值得选择。推荐阅读：便携式移动气象站——实现智慧农业、林业、城市的重要工具

2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达24篇。 今天与大家分享的是中国科学院地理科学与资源研究所刘远团队在调查基质可用性（根系分泌物）的变化如何影响不同土壤剖面中土壤有机碳（SOC）矿化的温度响应（Q10）方面取得的进展，在该项研究中，研究团队利用PRI-8800对SOC矿化率进行高频测量，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤有机碳（SOC）矿化是导致大量碳从土壤流失到大气中的一个主要过程，而温度会极大地影响这一过程。预计在下个世纪，底土和表土都将经历类似程度的变暖。气候变暖预计会产生土壤碳-气候正反馈，从而加速气候变化。这种正反馈的大小在很大程度上取决于不同深度SOC矿化的温度敏感性（Q10）。因此，更好地了解不同深度的Q10变化及其内在机制，对于准确预测气候变化情景下的土壤碳动态至关重要。尽管在理解全球变暖对底土碳动态影响方面取得了进展，但对于Q10在土壤剖面不同深度的变化方式仍未达成共识。 为了更好地理解气候变化背景下土壤碳动态，刘远团队从三个地点采集了土壤剖面的土壤样品，包括四个深度区间（0-10厘米，10-30厘米，30-50厘米和50-70厘米）：两个地点具有典型的矿物质土壤，一个地点是埋藏土壤。研究团队在实验室中使用这些土壤来探讨随着土壤深度的增加SOC矿化的Q10对底物可利用性变化的响应。葡萄糖是一种容易获得的底物，因为它是根分泌物的重要组成部分。土壤在10-25°C的温度下孵育，以0.75°C的温度间隔进行了24小时。然后，在孵育1天后，通过高频率连续测量SOC矿化速率，避免了底物限制和微生物群落的变化对结果的影响，估算Q10。 值得注意的是，针对SOC矿化速率的测量，研究团队使用的是由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI–8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，该系统允许在一定时间内逐步提高孵育温度并与SOC矿化速率的高频测量同步进行，为该项研究提供了更准确的Q10估计。图1：不同土壤深度和不同站点下，控制组（CK）和底物添加组（S+）的土壤有机碳（SOC）矿化的温度响应，使用指数拟合表示。站点：Liangshui（LS）、Huinan（HN）和Hongyuan（HY）。***代表P0.001的显著差异。图2 a：在控制组（CK）和底物添加组（S+）中，土壤有机碳（SOC）矿化速率（R22）在22°C下随深度增加的变化。b：不同站点下不同土壤深度的底物可利用性指数（CAI）；c：在CK和S+处理中，SOC矿化的温度敏感性（Q10）随深度增加的变化；d：不同站点下不同土壤深度中CK和S+处理之间Q10的差异（ΔQ10）。 研究结果表明，在典型的矿质土壤中，Q10随深度的增加而降低，但在埋藏土壤中，Q10则先降低后增加。不出所料，在不同的土壤深度，基质的添加会明显增加Q10；但是，增加的幅度（ΔQ10）随土壤深度和类型的不同而不同。出乎意料的是，在典型的矿质土壤中，表土中的ΔQ10比底土中的高，反之亦然。ΔQ10与土壤初始基质可用性（CAI）呈负相关，与土壤无机氮呈正相关。总体而言，气候变化情景下基质可用性的增加（即二氧化碳浓度升高导致根系渗出物增加）会进一步加强SOC矿化的温度响应，尤其是在无机氮含量高的土壤或氮沉积率高的地区。 相关研究成果以“Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles”为题在线发表于期刊《Journal Of Soils And Sediments》上（中科院三区Top，IF5 =3.8）。相关论文信息：Liu Y, Kumar A, Tiemann L K, et al. Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles[J]. Journal of Soils and Sediments, 2023: 1-15.原文链接：https://doi.org/10.1007/s11368-023-03602-y 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达24篇，分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源：https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量，感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。如果您成功发表文章，并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备，请与我们公司联络，我们为您准备了一份小礼物，以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持！ 自2018年上市以来，PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达23篇。 为响应国家“双碳”目标，针对国内“双碳”行动有效性评估，普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，模式的培养与测试过程非常简单高效，这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究，可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出，为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率（R）对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数（Q10）可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃，Ｒ所增加的倍数；Q10值越大，表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性，也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应，在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数，因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度（3-5个点）进行测量，从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究（2017）指出，最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具，不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应，也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究，提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；150ml样品瓶，25位样品盘；大气本底缓冲气或钢瓶气清洗气路；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究，拓展设备应用场景，普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1）原状土冻融过程模拟：气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力，即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变，但一种气候波动的影响（例如干湿交替）是否影响了对另一种气候（例如冻融交替）的反应，其温室气体排放是如何响应的？通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟，我们可以找出清晰答案。 2）湿地淹水深度模拟：在全球尺度上湿地甲烷（CH4）排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化，而二氧化碳（CO2）排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放？我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放？借助PRI-8800 Plus，通过淹水深度和温度变化的组合测试，可以查出真相。 3）温度依赖性的研究：既然温度的变化会极大影响土壤呼吸，基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议，将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法，该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题，更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量，仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量，这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外，科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养，通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量，将极大减少科学家实验实施的周期和工作量，并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色，还可以进行恒温培养，抑或是恒温/变温交替培养，这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4）水分依赖性的研究：多数研究表明，在温度恒定的情况下，Q10很容易受土壤含水量的影响，表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下，实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量，而PRI-8800 Plus的逻辑设计，为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5）底物依赖性的研究：底物物质量与Q10密切相关，这里的底物包含不限于自然态的土壤，如含碳量，含氮量，易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等；也可能包含了某些外源底物，如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量，能加速某些研究进程并获得可靠结果，如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6）生物依赖性的研究：土壤呼吸包含土壤微生物呼吸（90%）和土壤动物呼吸（1-10%），土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加，或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al. The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experiments of SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.11.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, Gao Y, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.12.Yingqiu C, Zhen Z, Li X, et al. Temperature Affects new Carbon Input Utilization By Soil Microbes: Evidence Based on a Rapid δ13C Measurement Technology[J]. Journal of Resources and Ecology, 2019, 10(2): 202-212.13.Cao Y, Xu L, Zhang Z, et al. Soil microbial metabolic quotient in inner mongolian grasslands: Patterns and influence factors[J]. Chinese Geographical Science, 2019, 29: 1001-1010.14.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimum temperature of soil microbial respiration: Patterns and controls. Soil Biology and Biochemistry, 121: 35-42.15.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. 2018.Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.16.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Important interaction of chemicals, microbial biomass and dissolved substrates in the diel hysteresis loop of soil heterotrophic respiration. Plant and Soil, 428: 279-290.17.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Microbial properties regulate spatial variation in the differences in heterotrophic respiration and its temperature sensitivity between primary and secondary forests from tropical to cold-temperate zones. Agriculture and Forest Meteorology, 262, 81-88.18.He N P, Liu Y, Xu L, Wen X F, Yu G R, Sun X M. Temperature sensitivity of soil organic matter decomposition:New insights into models of incubation and measurement. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(11): 4045-4051.19.Li J, He NP, Xu L, Chai H, Liu Y, Wang DL, Wang L, Wei XH, Xue JY, Wen XF, Sun XM. 2017. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology & Biochemistry, 106: 18-27.20.Liu Y, He NP, Xu L, Niu SL, Yu GR, Sun XM, Wen XF. 2017. Regional variation in the temperature sensitivity of soil organic matter decomposition in China’s forests and grasslands. Global Change Biology, 23: 3393-3402.21.Wang Q, He NP*, Liu Y, Li ML, Xu L. 2016. Strong pulse effects of precipitation event on soil microbial respiration in temperate forests. Geoderma, 275: 67-73.22.Wang Q, He NP, Yu GR, Gao Y, Wen XF, Wang RF, Koerner SE, Yu Q*. 2016. Soil microbial respiration rate and temperature sensitivity along a north-south forest transect in eastern China: Patterns and influencing factors. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 121: 399-410.23.He NP, Wang RM, Dai JZ, Gao Y, Wen XF, Yu GR. 2013. Changes in the temperature sensitivity of SOM decomposition with grassland succession: Implications for soil C sequestration. Ecology and Evolution, 3: 5045-5054.24.Liu Y, Kumar A, Tiemann L K, et al. Substrate availability reconciles the contrasting temperature response of SOC mineralization in different soil profiles[J]. Journal of Soils and Sediments, 2023: 1-15.

土壤养分检测仪在农业领域中发挥着关键的作用，通过检测土壤的养分含量，为合理施肥提供科学依据。以下是土壤养分检测仪在检测土壤质量和引导合理施肥方面的应用和优势：了解土壤养分检测仪产品详情→https://www.instrument.com.cn/netshow/SH116147/C541962.htm应用领域农田管理：用于农田土壤的养分测定，帮助农民了解土壤中各种养分的含量，以实现科学合理的施肥。农业科研：用于农业科研机构对土壤质量的研究，为制定合理的土壤管理策略提供数据支持。农业咨询：农业专业人员可以利用土壤养分检测仪为农民提供合理的施肥建议，以提高农作物产量和质量。优势和特点移动实验室：土壤养分检测仪具备携带方便的特点，可以在农田、实验室以及野外环境中进行即时测试，提供移动的土壤实验室。实时鉴别：通过实时检测，能够准确鉴别土壤中的各种养分含量，包括氮、磷、钾等，实现对土壤养分的实时监测。精准施肥：通过检测结果，为农民和农业从业者提供有针对性的施肥建议，确保农田中各类作物得到合理的养分供应。数据上传和分析：土壤养分检测仪通常具有数据上传功能，可将检测结果上传至云端或专业软件进行分析，实现对土壤质量的长短期动态监测。节省成本：相较于传统的土壤检测方法，土壤养分检测仪具有更高的效率，可避免繁琐的实验室操作，从而降低检测成本。通过引导合理施肥，土壤养分检测仪有助于提高土地的可持续利用率，增强农业生产的效益，同时促进环境友好的农业实践。

土壤与农业可持续发展国家重点实验室依托于中国科学院南京土壤研究所，于2005年正式成立。实验室的研究方向是：研究高强度人为活动下土壤资源的演变规律和退化防治措施，建立土壤资源信息系统，实现土壤资源数字化管理 研究土壤养分供应与植物营养调控原理和方法，建立水肥高效利用与农业清洁生产技术体系 研究土壤污染及其修复理论和技术，保障土壤环境质量 研究土壤利用与环境变化的关系，探索农业与环境协调的发展模式 研究土壤生物多样性和生物过程与土壤健康的关系，建立土壤生态系统定向培育的生物学理论和技术。实验室2009年度开放基金课题资助强度为8-10万元/每项，拟支持25-28个课题。本年度开放课题重点资助范围： 　　一、土壤资源演变与可持续利用 　　土壤质量及其演变尺度效应的机理 　　现代人为土壤发生过程及其对土壤质量的影响 　　基于土壤光谱特性的土壤属性和类型预测 　　土壤资源特征信息的空间化表征与预测 　　二、土壤养分与植物营养调控 　　土壤-植物-肥料三者相互作用过程和机制 　　土壤水分和养分资源的高效利用和精准管理 　　新型肥料研制 　　植物(作物)逆境生理基础 　　三、土壤污染及其修复 　　土壤酸化及其控制 　　矿物-有机质-微生物-污染物交互作用 　　土壤溶质迁移及其模型 　　土壤污染与农产品安全 　　四、土壤利用与环境变化 　　土壤温室气体排放机理、途径及其评估 　　农田生态系统对全球变化的响应 　　大气沉降对土壤质量的影响 　　五、土壤生物与生物化学 　　土壤微生物多样性及其生态功能 　　土壤有机质转化过程 　　土壤质量的生物调控 　　2009年度资助课题的年限为3年。实验室将优先资助既有一定工作基础，又有创新性的研究课题。成果的体现重点是：被SCI收录的论文 在国内外重要刊物上发表的文章(以中国科学院引文数据库源期刊为统计源)。每个课题需要发表以该重点实验室为第一完成单位的SCI论文1篇。 　　申请者一般应是副研究员(副教授)以上或具有博士学位的科研人员，其它申请者需要有副研究员(或相当专业技术职务者)以上科学家的书面推荐。对于仍在执行的开放课题负责人、及课题虽已结束但未完成课题考核指标的课题负责人将暂不能够参加本次开放基金课题的申请。 　　申请课题应在资助范围内，研究内容具体、目标明确，按规定格式填写申请书(见附件)，包括简表及文字说明材料，并征得所在单位同意后，寄交实验室。 　　申请截止日期为2009年12月31日。 　　对提交的课题申请，由实验室学术委员会进行审议，择优支持。研究课题采取自由申请方式，评议结果将及时通知申请者。获批准的课题将与实验室签订合同，其主要研究工作应来实验室完成。 　　地 址：南京市北京东路71号，邮编：210008 　　联系人：党 琦 　　电 话：025-86881028 　　传 真：025-86881028 　　E-mail：qdang@issas.ac.cn

一、修订历程 我国现行《土壤环境质量标准》（GB 15618-1995）为1995 年7月13 日发布，1996 年3 月1 日实施。面对我国土壤环境形势的新变化、新问题和新要求，环境保护部2006 年立项修订该标准，由原标准编制单位环境保护部南京环境科学研究所牵头承担。 2007年9月原国家环保总局科技标准司在江苏溧阳召开土壤环境标准制修订工作会议，包括本标准修订项目组在内的各项土壤环保标准制修订项目承担单位参加，研讨土壤环保标准制修订思路。2008年起，按照该会议精神，编制组广泛调研了美国、加拿大、英国等土壤环境标准体系及制定方法，并陆续提出多版修订草稿。 2009年&mdash 2013年，环境保护部科技标准司多次组织召开土壤环保标准制修订工作会议，并印发《关于修订国家环境保护标准公开征求意见的通知》（环办函[2009]918 号），就标准修订工作的几个关键问题广泛征集了国务院相关部委、各地方、相关科研机构的意见。 同期，按照全国土壤污染状况调查工作要求，本标准编制单位结合修订思路编制了《全国土壤污染状况评价技术规定》，并承担了中荷土壤环境保护国际合作项目。 《场地环境调查技术导则》（HJ 25.1-2014）、《场地环境监测技术导则》（HJ25.2-2014）、《污染场地风险评估技术导则》（HJ 25.3-2014）、《污染场地土壤修复技术导则》（HJ 25.4-2014）和《污染场地术语》（HJ682-2014）等污染场地系列标准于2014年2月19日正式发布。其中，HJ 25.3-2014 是与现行《土壤环境质量标准》并列的建设用地土壤环境质量评价标准，但考虑到土壤环境问题复杂性，该标准仅规定了风险评估技术原则、方法，未规定启动风险评估的筛选值。 2014年4月24日新修订的《环境保护法》第15条、28条和第32条分别规定了国家和地方环境质量标准的制定、实施制度，以及大气、水、土壤环境调查、监测、评估和修复制度，制定实施HJ25系列标准得到上位法的有力支持。 2014年6月26日，环境保护部科技标准司在北京召开相关科研专家和管理部门代表参加的《土壤环境质量标准》修订专题研讨会，明确建议修订后的《土壤环境质量标准》继续以农用地土壤环境质量为评价对象，建设用地土壤环境评价适用HJ 25 系列标准并补充制订筛选值。 2014年10月31日，环境保护部部长专题会议研究了《土壤环境质量标准》修订工作思路，同意修订后的《土壤环境质量标准》继续以农用地土壤环境质量评价为主，与建设用地土壤环境风险评估标准共同构成土壤环境质量评价标准体系；不再规定全国统一的土壤环境自然背景值。 按照上述会议精神，编制组完成了《农用地土壤环境质量标准（征求意见稿）》（修订GB 15618-1995）和《建设用地土壤污染风险筛选指导值（征求意见稿）》（补充HJ 25.3-2014），即本次公开征求意见的两项标准。 二、修订依据和思路 1.主要依据 （1）《中华人民共和国环境保护法》（2014年修订）； （2）《国务院办公厅关于印发近期土壤环境保护和综合治理工作安排的通知》（国办发[2013]7 号）； （3）《关于加强工业企业关停、搬迁及原址场地再开发利用过程中污染防治工作的通知》（环发[2014]66 号）； （4）《环境保护部、工业和信息化部、国土资源部、住房和城乡建设部关于保障工业企业场地再开发利用环境安全的通知》（环发[2012]140 号）。 2. 修订思路 2.1 土壤污染物项目 原标准中土壤污染物项目10个，其中：8个为无机污染物（镉、汞、砷、铜、铅、铬、锌、镍）；2 个为有机污染物（六六六、滴滴涕）。 根据&ldquo 十一五&rdquo 全国土壤污染状况调查结果，原标准规定的重金属污染物在全国范围检出率、超标率较高，继续保留为必测项目；土壤中六六六和滴滴涕含量虽然有所下降，但在全国范围内仍有一定检出率，部分监测点出现超标，也继续保留为必测项目。 与此同时，&ldquo 十一五&rdquo 土壤污染调查发现，土壤污染物种类和数量有所增加，综合考虑污染物检出的区域特征、基层环境监测能力和土壤污染物作用机理研究进展，同时借鉴国外相关标准和《全国土壤污染状况评价技术规定》，增加了总锰、总钴、总硒、总钒、总锑、总铊、氟化物（水溶性氟）、苯并[a]芘、石油烃总量、邻苯二甲酸酯类总量等10 种土壤污染物选测项目，适用于特定地区土壤污染调查与评价。 2.2细化土壤污染物限值 土壤pH 条件是影响土壤中重金属活性的首要因子，土壤pH 值越低，重金属活性越强、越容易被农作物吸收，尤其是在pH 值5.5 以下的土壤中活性强，而在pH 值5.5 以上的土壤中活性明显下降。为此，将原标准pH 值小于6.5 的情况进一步细分为pH&le 5.5 和5.5＜pH&le 6.5 两档，分别规定限值，将原标准中的3档（pH&le 6.5，6.57.5）增加为4 档（pH&le 5.5，5.5＜pH&le 6.5，6.57.5）。 标准修订过程中，相关各方普遍反映原标准中镉限值偏严。原标准中的镉限值是按照最保守取值原则确定的，即以最敏感粮食作物水稻籽粒中镉的食品安全标准0.2mg/kg 为依据，推算出各类土壤中镉临界浓度（含量），取其最小值。对全国不同土壤类型、不同作物种类、不同pH 条件下的试验显示，水稻在酸性土壤（pH&le 4）中的土壤镉临界含量为0.3mg/kg 左右；随着pH 值升高，土壤中镉活性降低，包括水稻在内的农作物对土壤中镉的吸收性能降低。与水稻相比，小麦、玉米、大豆等作物对土壤镉的吸收性能低，这些作物产区的土壤镉控制要求可以相应放宽。因此，不宜将0.3mg/kg 作为pH7.5）。 原标准发布于1995年，此后国内外农产品中铅含量限值标准均有所收严。例如，当时的淀粉制品食品卫生标准（GB 2713-81）规定的铅含量限值为1.0 mg/kg，而现行的《食品安全国家标准食品中污染物限量》（GB 2762-2012）规定谷物及其制品中铅含量限值为0.2mg/kg。此外，我国铅土壤环境背景水平偏低，95%范围值为10.0-56.1mg/kg，中位值为23.5 mg/kg，算术平均值为26.0 mg/kg，几何平均值为23.6 mg/kg。 近年来，我国多次发生铅污染事件，宽松的土壤铅含量限值不利于及时发现、应对铅污染问题。适度收严土壤中的铅含量限值，有利于及时反映土壤铅含量上升、累积的趋势，也有利于分析周边污染源排放的大气、水中铅含量过高问题。 考虑到以上情况，2006年环境保护部发布的《食用农产品产地环境质量评价标准》（HJ 332-2006）规定食用农产品产地土壤中的铅含量限值为80 mg/kg，《全国土壤污染状况评估技术规定》也采用80mg/kg 作为评价依据。因此，本次修订将农用地土壤铅含量限值收严为80 mg/kg。 2.4收严土壤中六六六和滴滴涕含量限值 原标准中六六六和滴滴涕限值为0.5mg/kg，主要根据上世纪八十年代我国土壤六六六和滴滴涕污染状况和残留水平确定。我国从1983年起禁止使用六六六和滴滴涕，经过20 多年自然消解，土壤中六六六和滴滴涕含量水平已显著降低。&ldquo 十一五&rdquo 全国土壤污染状况调查显示，部分地区土壤六六六和滴滴涕仍有检出。 六六六和滴滴涕属于《持久性有机污染物公约》首批重点控制的物质，且当前仍然是食品安全和国际贸易关注的重点污染物，现行食品安全国家标准也规定了这两项污染物限值。因此，本次修订保留这两项污染物为必测项目，限值收严为0.1 mg/kg，与2006 年环境保护部发布的《食用农产品产地环境质量评价标准》（HJ 332-2006）和《全国土壤污染状况评价技术规定》一致。 2.5选测项目含量限值 本次修订新增10 种土壤污染物选测项目。鉴于目前国内对这些污染物项目的研究成果较少，其限值的确定主要参考了加拿大、德国、荷兰等国家的农用地土壤标准资料，以及&ldquo 七五&rdquo 土壤环境背景值研究数据和&ldquo 十一五&rdquo 全国土壤污染状况调查数据，未按pH 值分档细化定值。 2.6更新监测要求 本标准更新了土壤环境监测技术规范和土壤污染物分析测试方法。目前，农用地土壤环境质量监测点位布设和样品采集等要求应执行《土壤环境监测技术规范》（HJ/T 166-2004）相关规定，土壤污染物分析测试方法应执行相应的国家环境保护标准。以上监测标准更新时，农用地土壤环境质量标准的监测要求随之更新。 2.7补充实施与监督要求 本次修订依据新《环境保护法》明确了标准实施和监督的三方面要求：一是各级环保行政主管部门依法履行环保统一监督管理职能，负责监督本标准的实施； 二是按照新《环境保护法》第26 条规定的环境保护目标责任制和考核评价制度，以及第28 条规定的环境质量达标管理制度，本标准作为国家环境质量标准应强制实施，实施标准的责任主体是地方各级人民政府； 三是考虑到土壤环境问题的特殊性，尤其是大面积农用地土壤污染的治理修复成本过于高昂、不可承受，本标准的实施强调两点原则：首先，农用地土壤环境管理要坚持土壤环境质量反退化原则，土壤中污染物含量低于本标准的，应以控制污染物含量上升为目标，不应局限于&ldquo 达标&rdquo ；其次，农用地土壤环境管理要坚持因地制宜、在保障食品安全前提下治理修复成本最小原则，土壤污染物含量超过本标准的，对相应区域环境质量负责的地方政府应依据新《环境保护法》第32条启动土壤污染详细调查，具体结合超标地区土壤性质、农作物种类等因素进一步开展评估，准确判断可能影响食品安全的关键环节和因素，采取针对性风险管控或土壤修复等措施。

土壤全氮测定瑞士步琦公司全新凯氏定氮产品系列 K-365 提供了最准确并可重复氮的测定过程；仪器系统内的最大精准模式和 AutoDist 自动蒸馏模式，可以让样品的分析测定省去间歇中断；这些功能特点让操作更加灵活，并保证测定的准确性和精确度。基于环境安全的考虑，步琦开发了一款独特的反应监测传感器，可以节省高达 30 % 的试剂消耗。大尺寸的操作屏幕使用更加简单，操作安全环保，极为方便。 国家标准：HJ 717—2014 凯氏定氮法（森林土壤）：《森林土壤氮的测定》土壤，作为农业发展和人类生存的物质基础，不仅与人类生产活动密切相关，更事关一方经济社会与环境之间的协调发展。在第三次土壤普查中，土壤理化性质中全氮和阳离子交换量是极为重要的两项参数。土壤中的全氮在硫代硫酸钠、浓硫酸、高氯酸和催化剂的作用下，经氧化还原反应全部转化为铵态氮。消解后的溶液碱化蒸馏出的氨被硼酸吸收，用标准盐酸溶液滴定，根据标准盐酸溶液的用量来计算土壤中全氮含量。根据标准方法，介绍一种简单可靠的测定土壤中全氮的方法。样品通过红外消解仪 K-436 消化，通过带有 Eco 电位滴定仪的凯氏定氮仪 K-365 进行蒸馏滴定。1仪器红外消解仪 K-436尾气吸收仪 K-415 三级吸收装置带有 Eco 电位滴定仪的凯氏定氮仪 K-365烘箱或冷冻干燥机分析天平（精确度 ±0.1mg）2化学试剂和样品化学试剂：98% 浓硫酸含硒的高效催化剂片32% 氢氧化钠2% 硼酸，200g 硼酸，用 10L 蒸馏水稀释，调节其 pH 为 4.650.00545mol/L 硫酸溶液尾气吸收装置中的吸收液：600g 无水碳酸钠，2ml 乙醇，一小勺溴甲酚蓝，用 3L 蒸馏水进行溶解硫酸铵，分析纯 99%为了安全起见，请仔细阅读化学试剂的安全数据说明书。3过程样品：氮标示含量为 1.1 g/Kg 的国标土土壤中全氮的测定包括以下步骤：将样品进行烘干或冷冻干燥处理用消解仪 K-436 进行样品消化样品使用凯氏定氮仪 K-365 进行蒸馏与滴定1、根据表 1 中的参数，设定消化仪 K-4362、将样品加入到 300mL 的样品管中3、向样品管中加入 4ml 水4、加入 2 片催化剂片及 15mL 浓硫酸（98%）5、准备空白样品管，除样品外其他都加6、将尾气吸收装置 K-415 与消化仪 K-436 相连，用于吸收消化时产生的酸雾7、消化完后将样品冷却根据表 1 中的参数设置消化样品Table 1：K-436 的升温参数步骤步骤档数时间（min）15025303990冷却-35注意：如果样品管中的液体没有变成乳白绿，需要在 9 档下，继续消化 30min。根据表 2 中的参数蒸馏样品Table 2：蒸馏仪 K-365 的蒸馏和滴定凯氏定氮仪 K-365 方法参数水60 ml氢氧化钠70 ml硼酸60 ml反应时间5 s蒸馏时间240 s蒸汽力度100%蒸馏搅拌速度5滴定搅拌速度7样品管排空否接收瓶排空是4计算结果计算的是氮的百分含量WN：氮的质量V 样品：滴定样品消耗的标准酸体积（mL）V 空白：滴定空白消耗酸体积的平均值（mL） Z：摩尔因子（HCl 1， H2SO4 2）C：滴定酸浓度（mol/L）f：滴定因子（一般为 1）MN：氮原子的摩尔分子量（14.007 g/mol） m 样品：样品的质量（g）1000：转换系数（mL/L）%N：氮的百分含量5结果硫酸铵的回收率 —— 硫酸铵的氮含量及回收率测定结果见表 3。硫酸铵的理论含量为 21.19%。回收率都在 ≥98% 的范围内。Table 3：硫酸铵回收率结果硫酸铵m 样品（g）V 样品（mL）% N回收率（%）样品 10.070310.0121.25100.29样品 20.07019.9821.25100.27样品 30.069910.0021.35100.76样品 40.07009.9521.21100.11平均值（%）--21.27100.36RSD (%)--0.010.01空白样品消化体积平均值 0.04mL (n=2)土壤中全氮的测定 —— 土壤中全氮的含量测定的结果见表 4。Table 4：土壤 1 中氮的含量测定结果（标示量为1.1g/Kg）国标土m 样品（g）V 样品（mL）% N11.0007.941.08 21.0007.971.0931.0008.391.1541.0008.031.11平均值（%）--1.11RSD (%)--2.56结论及注意事项相关直播预告

日前，历时5年的“亚洲金属”研究项目在京发布研究成果。该项目由中国科学院、中国农业科学院、中国国家环保部环境科学研究院和澳大利亚联邦科学与工业研究组织的国际专家团队共同参与，并获得了中国国家自然科学基金委员会、国际铜业协会、国际镍协会、澳大利亚力拓矿业公司的联合支持。 　　该项目研究采集中国17种土壤类别进行试验，研发出一套土壤中铜和镍的风险评价方法，首次获得了真正基于我国土壤环境特征的科研数据。项目组的中外科学家联合研发出一套土壤中铜和镍的风险评价方法和数据库，并以此为基础建立土壤生态系统的预测模型，将为我国的土壤环境质量风险评价提供系统、科学的依据。 　　据悉，目前我国有关土壤中最大允许金属浓度的规范还是在上世纪80年代，根据在实验室环境下将金属盐注入土壤的实验而制定的。而“亚洲金属”项目则是通过重金属铜、镍的实验室、温室，和田间试验研究，找到影响重金属离子生物有效性的主要土壤因子以及量化表征关系；并借助化学检测方法测量铜、镍在土壤溶液中的离子活度，应用化学形态模型预测金属离子的形态和各离子的活度，最终得出更加科学精准的数据。 　　该项目的另一大亮点是土壤样品变异大，范围广，具有中国土壤的代表性。项目分别在土壤环境为酸、中、碱性的三个城市──湖南省祁阳县、浙江省嘉兴市及山东省德州市进行金属铜、镍土壤毒性田间试验，物种选用了不同灵敏性的品种包括白菜、水稻和大麦等，研究人员发现，对铜和镍非常敏感的当地农作物，保证了土壤样品变异大，范围广，具有中国土壤的代表性。同期还配合进行了温室和实验室试验，以进行数据比对，充分佐证了试验结果的科学性。研究中特别强调了筛查当地重要物种进行试验的重要性，而不是基于欧洲和北美物种主导的温带物种数据库选择物种研究。例如我国的小白菜就被发现对于铜和镍非常敏感。通过当地物种进行试验，保证了所开发出的预测铜和镍对植物和土壤微生物的毒性进行预测的经验模型，与已经在中国各地绘制并检测到的简单的土壤物理化学性能之间存在较好的相关性 （比如：有机物， pH），这使这些模型具备了开发中国土壤中铜和镍的专门质量标准的价值。 　　换句话说，“亚洲金属”项目得出了铜和镍对植物和土壤微生物的毒性预测的经验模型，从而建立了土壤生态系统的预测动态模型，使标准可以具体到每种不同的土地环境，将为我国的土壤环境质量风险评价提供系统、科学的依据。通过使用这些模型，可以开发出中国土壤中铜和镍的专门质量标准，用于增强相关土壤环境保护法律法规的可执行性和可操作性。 　　值得注意的是，“亚洲金属”作为一项土壤环境研究项目，率先提出环境风险评价的概念，风险评价中不仅包括不同灵敏性的植物品种，还包括国际上标准的微生物毒性的测试方法；不仅对旱地土壤，还对水田土壤进行了深入的研究，这在我国相关研究领域内均属首次。

引言距上一次土壤普查已经过去40多年，为了摸清现在的土壤质量家底，国务院于2022年初印发了《关于开展第三次全国土壤普查的通知》，决定自2022年起开展第三次全国土壤普查。普查内容包括：土壤性状、类型、立地条件、利用情况、数据库和样品库构建、质量状况分析、成果汇交汇总等。其中土壤理化性状检测是非常重要的一环，包括金属元素、（半）挥发性有机物、有机农药等的检测。日立作为一家历史悠久的分析检测仪器设计和生产制造商，包括：原子吸收分光光度计、X射线荧光光谱仪、高效液相色谱仪、紫外分光光度计。此次介绍的是针对元素分析之日立原子吸收分光光度计ZA3000系列的优势及应用案例。土壤检测【解决方案：元素分析】原子吸收分光光度计用于定量分析样品中的金属元素，ZA3000 系列采用了偏振塞曼背景校正, 以其整体的可靠性和其他原子吸收分光光度计所无法实现的独有技术，获得更好的准确性和更高的灵敏度。 原子吸收分光光度计ZA3000系列ZA3000系列用于土壤检测的特点l火焰石墨炉双塞曼背景校正：即使对类似土壤分解液一样的含大量盐分的样品，也可以扣除由共存物质产生的背景干扰，测定数据的精度高，稳定性好，结果准确可靠。l双光束双检测器，全波长（190-900nm）校正，每种目标元素均可获取准确的测量结果。l仅使用PC即可实现火焰和石墨炉原子化方式切换，不需要手动调整光轴。l轻松实现降本增效：开机即测，不需要预热等待，提升测试效率，空心阴极灯使用寿命更长。l操作方便：实时语音导航和实时质量控制，全信息操作界面，火焰法快速测试按钮。【对应的土壤检测标准】【应用示例】参照标准：HJ 491-2019. 《土壤和沉积物铜、锌、铅、镍、铬的测定火焰原子吸收分光光度法》测定方法：火焰原子吸收分光光度法型号：ZA3000实验数据除空白外, 每种元素都选择5个点做标准曲线, 另外对三种标准物质分别进行5次重复测试。标准物质处理方法: JSAC 0402、JSAC 0403溶解0.95g样品,定容至50mL, 得到待测样品 NIES No.2溶解0.90g样品, 定容至50mL, 得到待测样品。* JSAC0402、JSAC0403是日本分析化学会认证的标准物质* NIES No.2是日本国立环境研究所认证的标准物质标准曲线铅、镍、铬的R2都在0.9995以上，其中铅的R2为0.9999，线性良好。实验结果将JSAC0402、JSAC0403和NIES No.2三种标准物质的测试结果与认证结果进行比较，结果可见铅、镍、铬的测试结果均在认证结果范围以内，并且测试结果波动范围更小，因此测试结果准确可靠。公司介绍：日立科学仪器（北京）有限公司是世界500强日立集团旗下日立高新技术有限公司在北京设立的全资子公司。本公司秉承日立集团的使命、价值观和愿景，始终追寻“简化客户的高科技工艺”的企业理念,通过与客户的协同创新，积极为教育、科研、工业等领域的客户需求提供专业和优质的解决方案。 我们的主要产品包括：各类电子显微镜、原子力显微镜等表面科学仪器和前处理设备，以及各类色谱、光谱、电化学等分析仪器。为了更好地服务于中国广大的日立客户，公司目前在北京、上海、广州、西安、成都、武汉、沈阳等十几个主要城市设立有分公司、办事处或联络处等分支机构，直接为客户提供快速便捷的、专业优质的各类相关技术咨询、应用支持和售后技术服务，从而协助我们的客户实现其目标，共创美好未来。

点击此处可了解更多产品详情：土壤水分测定仪　 土壤水分是植物生长的必要条件之一，而且对于土壤生物活动、土壤质地和土壤肥力等方面也有重要影响。通过对土壤水分的分析，可以了解土壤中水分的含量和分布情况，从而为农业生产提供科学依据。例如，根据土壤水分分析结果，可以确定灌溉量和灌溉时间，以及施肥和耕作等管理措施，以最大限度地提高农作物的产量和品质。　　　　使用土壤水分测定仪，仪器最重要的一个优势是，机身小巧易携带，检测人员可以随身携带到野外进行水分检测，采用的是FDR频域反射原理，该原理的方便之处就是可以快速的检测土壤的水分含量，还有温湿度等等数据，对不同土地进行不一样的检测，让农户朋友对自己土地的每一寸都有一个准确的认知，这样的话才更好进行因地施肥，是非常值得推广使用的一款仪器。【莱恩德新品】使用土壤水分测定仪为农业生产提供科学依据

2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达27篇。 今天与大家分享的是何念鹏、潘俊等研究人员在森林-农田长期转化对土壤微生物呼吸温度敏感性及空间变异的影响方面取得的进展。在该项研究中，研究团队利用PRI-8800测定土壤样品的Rs和Q10，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤是陆地生态系统中最大的碳库，所含碳量相当于大气和植被的总和。土壤微生物呼吸（Rs）是重要的碳循环过程，控制着陆地生态系统向大气的碳释放。此外，全球变暖会加速土壤中碳的分解，增加大气二氧化碳（CO2）浓度，从而导致土壤碳循环与气候变暖之间的正反馈。这种反馈的方向和强度在很大程度上取决于Rs的温度敏感性（Temperature sensitivity, Q10）。 土地利用变化是当前生物圈碳循环的主要人为驱动因素之一（也是全球变化的重要组成要素），土地利用变化将促进/抑制土壤碳释放到大气中，被认为是仅次于化石燃烧的第二大人为碳源，累计约占人为二氧化碳排放量的12.5%。由于人口的增长和对农产品需求的增加，全球范围内大量森林生态系统已被转化为农业生态系统。这些与农业相关的森林砍伐，不仅会导致生物多样性丧失，改变土壤碳循环过程，还可能削弱生态系统应对气候变化的能力。由于土壤微生物呼吸对温度变化的响应异常敏感，土壤Q10对土地利用变化的潜在响应（提升或压制），可能会对未来气候产生重大影响。因此，为了提高人们关于土地利用变化对土壤碳循环的影响及其对气候变化反馈的认识，确定Q10对土地利用变化响应的生物地理格局及其调控因素至关重要（图1）。图1 不同区域森林转变为农田对土壤微生物呼吸温度敏感性（Q10）潜在影响 为了更好地阐明土地利用变化对土壤Q10的影响及其空间变异机制，研究人员收集了中国东部从热带到温带的19个“森林转变为农田”配对地块的土壤样品，采用由普瑞亿科研发的PRI-8800全自动变温土壤培养温室气体分析系统，在5~30 °C进行室内培养，并测量Rs和计算了Q10，此数据的获取为该项研究提供了有力的数据支撑。 图 2 中国东部土壤微生物呼吸Q10的空间变异模式 研究结果表明: 森林土壤Q10的纬度模式主要受到气候因素的驱动。类似的，农田土壤Q10随纬度而升高，气候因素、pH、粘粒和SOC共同调节了耕地土壤Q10的空间变化（图2）。总体而言，森林和耕地之间的Q10值随着纬度的增加趋于一致；DQ10从热带地区（9.23~3.58%）到亚热带地区（0.58~1.93%）和温带地区（–0.97~1.11%）显著下降。DQ10的空间变化受到气候因子、DpH、DMBC及其相互作用的影响。此外，研究还发现森林转变为农田土壤Q10呈现了明显的阈值现象（约1.5），受到pH和MBC的共同调控（图3）。图3 长期的森林转化为农田导致Q10出现不同方向的偏离（阈值约1.5） 预计全球气温升高2.0 °C的情景下，与生物地理可变的Q10相比，使用固定的Q10平均值将导致土壤CO2排放量估算产生偏差：森林为–0.93%~3.66%，农田为–0.71%~2.05%，森林-农田转换的偏差范围为–5.97~2.14%（表1）。表1 中国东部不同生物群落在2.0°C升温情景下表土（0-20 cm）CO2排放预测 总的来说，相关研究结果凸显了与长期土地利用变化相关的生物地理变化对土壤微生物呼吸温度响应的潜在影响，并强调了将长期土地利用对土壤温度敏感性的影响纳入陆地碳循环模型以改进未来碳-气候反馈预测的重要性。 研究论文近期在线发表于土壤学著名期刊《Soil Biology and Biochemistry》。第一作者为北京林业大学博士研究生潘俊、通讯作者为东北林业大学何念鹏教授和北京林业大学的孙建新教授；其他重要的合作作者还包括密歇根州立大学刘远博士、中央民族大学李超博士、中国科学院地理资源所李明旭博士和徐丽博士。该研究受到国家自然科学基金项目（32171544，42141004, 31988102）、中国科学院稳定支持基础研究领域青年团队计划（YSBR-037）等资助。原文链接：Pan J, He NP, Li C, Li MX, Xu L, Osbert Sun JX. 2024. The influence of forest-to-cropland conversion on temperature sensitivity of soil microbial respiration across tropical to temperate zones. Soil Biology and Biochemistry, doi:10.1016/j. soilbio.2024.109322. 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇，分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源：https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量，感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。即日起，如果您成功发表文章，并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备，请与我们公司联络，我们为您准备了一份小礼物，以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持！ 为响应国家“双碳”目标，针对国内“双碳”行动有效性评估，普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，模式的培养与测试过程非常简单高效，这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究，可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出，为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率（R）对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数（Q10）可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃，Ｒ所增加的倍数；Q10值越大，表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性，也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应，在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数，因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度（3-5个点）进行测量，从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究（2017）指出，最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具，不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应，也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究，提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；307 mL样品瓶，25位样品盘；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究，拓展设备应用场景，普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1）原状土冻融过程模拟：气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力，即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变，但一种气候波动的影响（例如干湿交替）是否影响了对另一种气候（例如冻融交替）的反应，其温室气体排放是如何响应的？通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟，我们可以找出清晰答案。 2）湿地淹水深度模拟：在全球尺度上湿地甲烷（CH4）排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化，而二氧化碳（CO2）排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放？我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放？借助PRI-8800 Plus，通过淹水深度和温度变化的组合测试，可以查出真相。 3）温度依赖性的研究：既然温度的变化会极大影响土壤呼吸，基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议，将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法，该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题，更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量，仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量，这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外，科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养，通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量，将极大减少科学家实验实施的周期和工作量，并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色，还可以进行恒温培养，抑或是恒温/变温交替培养，这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4）水分依赖性的研究：多数研究表明，在温度恒定的情况下，Q10很容易受土壤含水量的影响，表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下，实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量，而PRI-8800 Plus的逻辑设计，为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5）底物依赖性的研究：底物物质量与Q10密切相关，这里的底物包含不限于自然态的土壤，如含碳量，含氮量，易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等；也可能包含了某些外源底物，如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量，能加速某些研究进程并获得可靠结果，如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6）生物依赖性的研究：土壤呼吸包含土壤微生物呼吸（90%）和土壤动物呼吸（1-10%），土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加，或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al. The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experiments of SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biologyand Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.11.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, Gao Y, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.12.Yingqiu C, Zhen Z, Li X, et al. Temperature Affects new Carbon Input Utilization By Soil Microbes: Evidence Based on a Rapid δ13C Measurement Technology[J]. Journal of Resources and Ecology, 2019, 10(2): 202-212.13.Cao Y, Xu L, Zhang Z, et al. Soil microbial metabolic quotient in inner mongolian grasslands: Patterns and influence factors[J]. Chinese Geographical Science, 2019, 29: 1001-1010.14.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimum temperature of soil microbial respi

近日，江苏首个土壤碳中和项目落地南京市江宁区淳化街道。由中国科学院南京土壤研究所主导建设的这一项目，主攻农田“土壤固碳”研究，一期工程“FACE实验平台”将于本月完工。农田减排固碳、土壤碳汇……这些事情看上去与我们的日常生活相距甚远，其实不然。从“应对气候变化”的角度来说，农业活动是我国温室气体排放的第三大来源，土壤碳库在陆地生态系统碳库中占比达到60%以上，研究土壤碳汇、农田减排固碳，对于减少温室气体排放意义重大，与每个人的关系并不遥远；其次，在农田减少化学肥料、多施用有机肥，将更多二氧化碳固定到土壤中，意味着增加土壤有机碳含量，换一种说法就是“绿色有机农业”，显然与消费升级中的市民餐桌息息相关。对于农业和农村发展来说，包括农田减排固碳在内的绿色项目，有助于提升农业综合生产能力、改善农村环境，旨在探索从生态价值向经济效益转化的新路径，是对产业结构、生产方式、生活方式、空间格局的整体更新。今年5月，农业农村部、国家发改委联合印发的《农业农村减排固碳实施方案》提出，到2025年，农业农村减排固碳与粮食安全、乡村振兴、农业农村现代化统筹融合的格局基本形成，农业农村绿色低碳发展取得积极成效。土壤碳汇、农田减排固碳，不仅事关气候变化，更事关乡村振兴。今年7月，高淳东坝启动了有机水稻固碳减排项目，标志着一粒米减排固碳的“江苏探索”迈出重要一步。采用固碳减排技术种植的有机大米，包装上除了营养标签外，还会新增一个碳标签。目前，欧美日韩等地相继实施碳标签制度，从消费端引导低碳化的生产制造；未来，碳标签有可能成为新的贸易壁垒。还有一个更“近”的例子：溧水永阳镇一家有机农业企业，是获得全国首批“零碳农产品”认证证书的5家公司之一。该企业使用有机肥代替化学肥料，大幅减少碳排放，并将废弃物发酵后作为肥料循环使用，土壤有机质增加可提升碳吸收量，“一减一增”实现零碳目标。这样生产出来的有机农产品，更符合消费者的口味和需求。企业负责人称：“我们农业企业看起来像个科技型公司了。”了解了这些故事，就会更加理解“实现碳达峰、碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革”。与碳减排、碳汇有关的科技和实践，自始至终都贯穿于整个社会，也影响着整个社会，小到一张餐桌，大到象征着粮食安全与产业实力的经济数字。南京依托浦口和溧水的两个国家级科创载体打造农业科技创新高地，农业科技进步贡献率超71%。今年上半年，全市绿色优质农产品比重达66.2％，位居全省前列。这一成绩的背后，是南京市贯彻新发展理念，大力实施绿色优质农产品工程，促进农业增效、农民增收和农村增绿，以绿色发展引领乡村振兴。期待更多“三农人”紧跟数字农业和绿色发展趋势，用好本地优势资源，走出一条绿色致富路。

2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达25篇。 今天与大家分享的是福建师范大学黄锦学、刘源豪等研究人员在研究外源碳输入对常绿阔叶林土壤碳排放影响方面取得的进展，在该项研究中，研究团队利用PRI-8800测定土壤CO2排放速率，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤是陆地生态系统中最大的碳库，其碳储量约占陆地生态系统碳储量的60%，其微小变化对大气中的CO2浓度影响较大。土壤微生物呼吸是陆地生态系统向大气释放CO2的主要途径，对维持土壤碳库平衡起着重要作用。气候变暖将提高植物净初级生产力，从而提高凋落物和根系分泌物的输入量，导致外源葡萄糖输入增加，进而改变土壤碳循环过程。土壤微生物呼吸是土壤微生物为获取化学能量和营养物质，分解土壤有机碳并释放CO2的过程，其速率不仅受土壤pH值和碳、氮含量等因素的影响，而且受葡萄糖输入的显著影响。 目前对葡萄糖输入后土壤CO2排放动态特征的研究多集中在长期（60d以上）观察，对于短期内的变化研究较为缺乏。多数研究对于土壤CO2排放的动态观测时间间隔较大。因此，探究短期内不同葡萄糖输入量对土壤CO2排放的影响及其动态变化特征，对预测外源碳输入对土壤碳动态的影响具有重要意义。图1 不同浓度葡萄糖输入对土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量的影响注：图中不同小写字母表示不同处理间差异显著（P3处理）进行室内培养试验，测定不同浓度葡萄糖输入下不同时间的土壤CO2排放。 在室内培养试验过程中，研究团队采用由普瑞亿科研发的PRI-8800全自动变温土壤培养温室气体分析系统测定土壤CO2排放速率，采样时间间隔为1h，室内培养试验结束共计获得1232条土壤CO2排放速率数据，为该项研究提供了有力的数据支撑。图2 预培养期间土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量图3 葡萄糖输入后土壤CO2排放速率和土壤CO2累积排放量的动态特征注：*表示培养28h前后的土壤CO2排放速率、土壤CO2累积排放量差异显著（P3处理的土壤C/N、DOC变化量较CK显著增大（P 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达25篇，分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源：https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量，感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。如果您成功发表文章，并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备，请与我们公司联络，我们为您准备了一份小礼物，以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持！ 为响应国家“双碳”目标，针对国内“双碳”行动有效性评估，普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，模式的培养与测试过程非常简单高效，这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究，可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出，为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率（R）对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数（Q10）可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃，Ｒ所增加的倍数；Q10值越大，表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性，也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应，在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数，因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度（3-5个点）进行测量，从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究（2017）指出，最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具，不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应，也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究，提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；150ml样品瓶，25位样品盘；大气本底缓冲气或钢瓶气清洗气路；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究，拓展设备应用场景，普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1）原状土冻融过程模拟：气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力，即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变，但一种气候波动的影响（例如干湿交替）是否影响了对另一种气候（例如冻融交替）的反应，其温室气体排放是如何响应的？通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟，我们可以找出清晰答案。 2）湿地淹水深度模拟：在全球尺度上湿地甲烷（CH4）排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化，而二氧化碳（CO2）排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放？我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放？借助PRI-8800 Plus，通过淹水深度和温度变化的组合测试，可以查出真相。 3）温度依赖性的研究：既然温度的变化会极大影响土壤呼吸，基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议，将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法，该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题，更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量，仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量，这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外，科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养，通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量，将极大减少科学家实验实施的周期和工作量，并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色，还可以进行恒温培养，抑或是恒温/变温交替培养，这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4）水分依赖性的研究：多数研究表明，在温度恒定的情况下，Q10很容易受土壤含水量的影响，表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下，实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量，而PRI-8800 Plus的逻辑设计，为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5）底物依赖性的研究：底物物质量与Q10密切相关，这里的底物包含不限于自然态的土壤，如含碳量，含氮量，易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等；也可能包含了某些外源底物，如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量，能加速某些研究进程并获得可靠结果，如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6）生物依赖性的研究：土壤呼吸包含土壤微生物呼吸（90%）和土壤动物呼吸（1-10%），土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加，或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al.The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experimentsof SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS,Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. European Journal of Soil Biology, 101: 103250.11.Liu Y, He NP, Xu L, Tian J, GaoY, Zheng S, Wang Q, Wen XF, Xu XL, Yakov K. 2019. A new incubation and measurement approach to estimate the temperature response of soil organic matter decomposition. Soil Biology & Biochemistry, 138, 107596.12.Yingqiu C, Zhen Z, Li X, et al. Temperature Affects new Carbon Input Utilization By Soil Microbes: Evidence Based on a Rapid δ13C Measurement Technology[J]. Journal of Resources and Ecology, 2019, 10(2): 202-212.13.Cao Y, Xu L, Zhang Z, et al. Soil microbial metabolic quotient in inner mongolian grasslands: Patterns and influence factors[J]. Chinese Geographical Science, 2019, 29: 1001-1010.14.Liu Y, He NP, Wen XF, Xu L, Sun XM, Yu GR, Liang LY, Schipper LA. 2018. The optimumtemperature of soil microbial respiration: Patterns and controls. Soil Biology and Biochemistry, 121: 35-42.15.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. 2018.Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.16.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Important interaction of chemicals, microbial biomass and dissolved substrates in the diel hysteresis loop of soil heterotrophic respiration. Plant and Soil, 428: 279-290.17.Wang Q, He NP, Xu L, Zhou XH. 2018. Microbial properties regulate spatial variation in the differences in heterotrophic respiration and its temperature sensitivity between primary and secondary forests from tropical to cold-temperate zones. Agriculture and Forest Meteorology, 262, 81-88.18.He N P, Liu Y, Xu L, Wen X F, Yu G R, Sun X M. Temperature sensitivity of soil organic matter decomposition:New insights into models of incubation and measurement. Acta Ecologica Sinica, 2018, 38(11): 4045-4051.19.Li J, He NP, Xu L, Chai H, Liu Y, Wang DL, Wang L, Wei XH, Xue JY, Wen XF, Sun XM. 2017. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology & Biochemistry, 106: 18-27.20.Liu Y, He NP, Xu L, Niu SL, Yu GR,Sun XM, Wen XF. 2017. Regional variation in the temperature sensitivity of soil organic matter decomposition in China’s forests and grasslands. Global Change Biology, 23: 3393-3402.21.Wang Q, He NP*, Liu Y, Li ML, Xu L. 2016. Strong pulse effects of precipitation event on soil microbial respiration in temperate forests. Geoderma, 275: 67-73.22.Wang Q, He NP, Yu GR, Gao Y, Wen XF, Wang RF, Koerner SE, Yu Q*. 2016. Soil microbial respiration rate and temperature sensitivity along a north-south forest transect in eastern China: Patterns and influencing fa

2018年，由北京普瑞亿科科技有限公司研发的PRI-8800全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，一经推出便得到了广泛关注。该系统在土壤有机质分解速率、Q10及其调控机制方面提供了一整套高效的解决方案，为科研人员提供室内变温培养模拟野外环境的条件，让科研可以更广、更深层次地开展。目前以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇。 今天与大家分享的是浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队在研究土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间关系方面取得的进展。在该项研究中，研究团队利用PRI-8800测定土壤CO2排放速率，为研究结果提供了有力的数据支撑。 土壤微生物驱动着有机碳的矿化，由于不同微生物群落在代谢效率以及对不同温度变化的响应存在差异，因此土壤有机碳矿化及其温度敏感性（Q10）与微生物群落多样性和组成之间应该存在密切的关系。然而，这些关系很少被检验。 基于此，浙江大学环境与资源学院罗忠奎研究团队通过室内培养实验，评估了藏东南地区不同海拔（气候）梯度中土壤微生物α多样性对温度的响应以及r-和k-策略微生物的相对丰度。图.培养第128天的土壤有机碳矿化速率及其Q10与门水平微生物群落丰度的相关性。灰色表示相关性不显著（即P 0.05），彩色网格表示相关性显著（P 0.05），颜色梯度表示相关性的大小和强度。R5°C-128和R25°C-128分别为5°C和25°C培养温度下第128天的有机碳矿化速率。Q10-128为土壤有机碳在128天培养期间的温度敏感性。F：新鲜土壤样品；5、25分别为在5°C和25°C培养的土壤样品。 在土壤培养实验设计及有机碳矿化测定的过程中，研究团队采用由普瑞亿科研发的PRI-8800全自动变温土壤培养温室气体分析系统测定土壤CO2排放速率（μg CO2-C g&minus 1 SOC day&minus 1），每个土壤样品测定时间设置为3分钟，此数据的获取为该项研究提供了有力的数据支撑。基于不同温度下测定的土壤CO2排放速率，计算了有机碳矿化的温度敏感性（Q10）。 研究结果表明：培养128后测定的α多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度受温度的显著影响（P 0.05），但是这些微生物变量并不能很好地预测同步测定的土壤有机碳矿化速率。相反，新鲜土壤的微生物群落多样性以及r-和k-策略微生物的相对丰度对不同培养阶段的土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响是一致且显著的（P 0.05）。与此同时，路径分析表明，当考虑到气候、土壤有机碳化学、物理保护和土壤性质的变化时，微生物α多样性以及r-和k-策略微生物对土壤有机碳矿化速率及其Q10的影响并不是独立的。本研究结果表明，虽然土壤微生物群落的多样性和组成是土壤有机碳质量和有效性的重要指标，但它们并不是土壤有机碳矿化速率及其Q10的根本的决定因素。 相关研究成果以“Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau”为题发表在国际SCI期刊Geoderma（IF2022=6.1，中科院一区）。Zheng, J., Mao, X., Jan van Groenigen, K., Zhang, S., Wang, M., Guo, X. et al. (2024). Decoupling of soil carbon mineralization and microbial community composition across a climate gradient on the Tibetan Plateau. 441, 116736.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116736 截至目前，以PRI-8800为关键设备发表的相关文章已达26篇，分别发表在10余种影响因子较高的国际期刊上——数据来源：https://sci.justscience.cn/ 很荣幸PRI-8800可以为这些高质量学术研究贡献一份力量，感谢各位老师对普瑞亿科产品的支持和信任。即日起，如果您成功发表文章，并且在研究过程中使用了普瑞亿科的国产仪器设备，请与我们公司联络，我们为您准备了一份小礼物，以感谢您对国产设备以及普瑞亿科的信任和支持！ 为响应国家“双碳”目标，针对国内“双碳”行动有效性评估，普瑞亿科全新升级了PRI-8800 全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统，结合了连续变温培养和高频土壤呼吸在线测量的优势，模式的培养与测试过程非常简单高效，这极大方便了大量样品的测试或大尺度联网的研究，可以有效服务科学研究和生态观测。PRI-8800的成功推出，为“双碳”目标研究和评价提供了强有力的工具。 土壤有机质分解速率（R）对温度变化的响应非常敏感。温度敏感性参数（Q10）可以刻画土壤有机质分解对温度变化的响应程度。Q10是指温度每升高10℃，Ｒ所增加的倍数；Q10值越大，表明土壤有机质分解对温度变化就越敏感。Q10不仅取决于有机质分子的固有动力学属性，也受到环境条件的限制。Q10能抽象地描述土壤有机质分解对温度变化的响应，在不同生态类型系统、不同研究间架起了一个规范的和可比较的参数，因此其研究意义重大。 以往Q10研究通过选取较少的温度梯度（3-5个点）进行测量，从而导致不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题无法被克服。Robinson最近的研究（2017）指出，最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度的响应曲线可以有效解决上述问题。PRI-8800全自动变温土壤温室气体在线测量系统为Q10的研究提供了强有力的工具，不仅能用于测量Q10对环境变量主控温度因子的响应，也能用于测量其对土壤含水量、酶促反应、有机底物、土壤生物及时空变异等的响应。PRI-8800为Q10对关联影响因子的研究，提供了一套快捷、高效、准确的整体解决方案。可设定恒温或变温培养模式；温度控制波动优于±0.05℃；平均升降温速率不小于1°C/min；307 mL样品瓶，25位样品盘；一体化设计，内置CO2 H2O模块；可外接高精度浓度或同位素分析仪。 为了更好地助力科学研究，拓展设备应用场景，普瑞亿科重磅推出「加强版」PRI-8800——PRI-8800 Plus全自动变温培养土壤温室气体在线测量系统。 1）原状土冻融过程模拟：气候变化改变了土壤干湿循环和冻融循环的频率和强度。这些波动影响了土壤微生物活动的关键驱动力，即土壤水分利用率。虽然这些波动使土壤微生物结构有少许改变，但一种气候波动的影响（例如干湿交替）是否影响了对另一种气候（例如冻融交替）的反应，其温室气体排放是如何响应的？通过PRI-8800 Plus 的冻融模拟，我们可以找出清晰答案。 2）湿地淹水深度模拟：在全球尺度上湿地甲烷（CH4）排放的温度敏感性大小主要取决于水位变化，而二氧化碳（CO2）排放的温度敏感性不受水位影响。复杂多样的湿地生态系统不同水位的变化及不同温度的变化如何影响和调控着湿地温室气体的排放？我们该如何量化不同水位的变化及不同温度的变化下湿地的温室气体排放？借助PRI-8800 Plus，通过淹水深度和温度变化的组合测试，可以查出真相。 3）温度依赖性的研究：既然温度的变化会极大影响土壤呼吸，基于温度变化的Q10研究成为科学家研究中重中之重。2017年Robinson提出的最低20个温度梯度拟合土壤呼吸对温度响应曲线的建议，将纠正以往研究人员只设置3-5个温度点(大约相隔5-10℃)进行呼吸测量的做法，该建议能解决传统方法因温度梯度少而导致的不同土壤的呼吸对温度变化拟合相似度高的问题，更能提升不同的理论模型或随后模型推算结果的准确性。而上述至少20个温度点的设置和对应的土壤呼吸测量，仅仅需要在PRI-8800 Plus程序中预设几个温度梯度即可完成多个样品在不同温度下的自动测量，这将极大提高科学家的工作效率。 除了上述变温应用案例外，科学家还可以依据自己的实验设计进行诸如日变化、月变化、季节变化、甚至年度温度变化的模拟培养，通过PRI-8800 Plus的“傻瓜式”操作测量，将极大减少科学家实验实施的周期和工作量，并提高了工作效率。 PRI-8800 Plus除了具有上述变温培养的特色，还可以进行恒温培养，抑或是恒温/变温交替培养，这些组合无疑拓展了系统在不同温度组合条件下的应用场景。 4）水分依赖性的研究：多数研究表明，在温度恒定的情况下，Q10很容易受土壤含水量的影响，表现出一定的水分依赖特性。PRI-8800 Plus可以通过手动调整土壤含水量的做法，并在PRI-8800 Plus快速连续测量模式下，实现不同水分梯度条件下土壤呼吸的精准测量，而PRI-8800 Plus的逻辑设计，为短期、中期和长期湿度控制条件下的土壤呼吸的连续、高品质测量提供了可能。 5）底物依赖性的研究：底物物质量与Q10密切相关，这里的底物包含不限于自然态的土壤，如含碳量，含氮量，易分解/难分解的碳比例、土壤粘粒含量、酸碱盐度等；也可能包含了某些外源底物，如外源的生物质碳、微生物种群、各种肥料、呼吸促进/抑制剂、同位素试剂等。通过PRI-8800快速在线变温培养测量，能加速某些研究进程并获得可靠结果，如生物质炭在土壤改良过程中的土壤呼吸研究、缓释肥缓释不同阶段对土壤呼吸的持续影响、盐碱土壤不同改良措施下的土壤呼吸的变化响应等等。 6）生物依赖性的研究：土壤呼吸包含土壤微生物呼吸（90%）和土壤动物呼吸（1-10%），土壤微生物群落对Q10影响重大。通过温度响应了解培养前后的微生物种群和数量的变化以及对应的土壤呼吸速率的变化有重要意义。外源微生物种群的添加，或许帮助科学家找出更好的Q10对土壤生物依赖性的响应解析。1.Li C, Xiao C, Li M, et al. The quality and quantity of SOM determines the mineralization of recently added labile C and priming of native SOM in grazed grasslands[J]. Geoderma, 2023, 432: 116385.2.Ma X, Jiang S, Zhang Z, et al. Long‐term collar deployment leads to bias in soil respiration measurements[J]. Methods in Ecology and Evolution, 2023, 14(3): 981-990.3.He Y, Zhou X, Jia Z, et al. Apparent thermal acclimation of soil heterotrophic respiration mainly mediated by substrate availability[J]. Global Change Biology, 2023, 29(4): 1178-1187.4.Mao X, Zheng J, Yu W, et al. Climate-induced shifts in composition and protection regulate temperature sensitivity of carbon decomposition through soil profile[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 172: 108743.5.Pan J, He N, Liu Y, et al. Growing season average temperature range is the optimal choice for Q10 incubation experiments of SOM decomposition[J]. Ecological Indicators, 2022, 145: 109749.6.Li C, Xiao C, Guenet B, et al. Short-term effects of labile organic C addition on soil microbial response to temperature in a temperate steppe[J]. Soil Biology and Biochemistry, 2022, 167: 108589.7.Jiang ZX, Bian HF, Xu L, He NP. 2021. Pulse effect of precipitation: spatial patterns and mechanisms of soil carbon emissions. Frontiers in Ecology and Evolution, 9: 673310.8.Liu Y, Xu L, Zheng S, Chen Z, Cao YQ, Wen XF, He NP. 2021. Temperature sensitivity of soil microbial respiration in soils with lower substrate availability is enhanced more by labile carbon input. Soil Biology and Biochemistry, 154: 108148.9.Bian HF, Zheng S, Liu Y, Xu L, Chen Z, He NP. 2020. Changes in soil organic matter decomposition rate and its temperature sensitivity along water table gradients in cold-temperate forest swamps. Catena, 194: 104684.10.Xu M, Wu SS, Jiang ZX, Xu L, Li MX, Bian HF, He NP. 2020. Effect of pulse precipitation on soil CO2 release in different grassland types on the Tibetan Plateau. 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近日，中科院合肥研究院安光所高晓明研究员团队在利用可调谐激光吸收光谱技术(TDLAS)测量大气甲烷(CH4)及土壤甲烷呼吸方面取得新进展，相关研究以《用于生态应用的双增强型多通池波长调制光谱CH4传感器》为题发表在国际知名期刊Optics Express上。CH4作为一种在大气中存在寿命较短的温室气体，其排放的控制对于减缓温室效应有着重要意义。在CH4循环中，土壤既是既是它的来源，也是固碳减少大气碳的去处，土地的利用方式会对CH4循环造成重要影响。为了了解不同土壤在CH4循环中的贡献，需要测量土壤中CH4通量。TDLAS是气体检测中常用的技术之一，具有高灵敏度、高精度、高选择性，以及响应速度快等优点。为了获得更高的检测灵敏度，通常使用多通池来增加吸收光程。传统的赫里奥特池存在镜面利用率低，为达到更长的光程需要增加多通池基长所导致的吸收池体积庞大的问题。团队刘锟研究员、王瑞峰博士研究生等人提出一种双增强型赫里奥特多通池，采用再入射的方法在33.3厘米的多通池基长下实现了73.926米的有效吸收光程，再结合温度控制和吸收线锁定等优化方法，提高了系统的长期稳定性和耐用性，研发的设备探测极限达到10ppbv。团队还利用该设备对草地CH4通量进行了测量，并对大气CH4进行了长期观测。该研究工作得到国家重点研发计划项目，国家自然科学基金等项目的资助。CH4传感器原理图草地CH4通量测量示意图与通量测量结果

table width=" 630" cellspacing=" 0" cellpadding=" 0" border=" 1" align=" center" tbody tr style=" height:25px" class=" firstRow" td style=" border: 1px solid windowtext padding: 0px 7px " width=" 126" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 成果名称 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: windowtext windowtext windowtext currentcolor border-style: solid solid solid none border-width: 1px 1px 1px medium border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " valign=" bottom" width=" 504" height=" 25" p style=" text-align:center line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family:宋体" 土壤多参数自动采集远程传输系统—SoilNet /span /strong /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 126" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 单位名称 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 504" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 北京师范大学 /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 126" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 联系人 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 153" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 屈永华 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 148" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 联系邮箱 /span /p /td td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 203" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" qyh@bnu.edu.cn /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 126" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 成果成熟度 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 504" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" □正在研发& nbsp & nbsp □已有样机& nbsp & nbsp □通过小试& nbsp & nbsp □通过中试& nbsp & nbsp √可以量产 /span /p /td /tr tr style=" height:25px" td style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 126" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 合作方式 /span /p /td td colspan=" 3" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext currentcolor border-style: none solid solid none border-width: medium 1px 1px medium padding: 0px 7px " width=" 504" height=" 25" p style=" line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" □技术转让& nbsp & nbsp & nbsp □技术入股& nbsp & nbsp & nbsp √合作开发& nbsp & nbsp & nbsp □其他 /span /p /td /tr tr style=" height:226px" td colspan=" 4" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 630" height=" 226" p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 成果简介： /span /strong /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201803/insimg/5c9d1b6a-f712-4841-bdf6-b1d567fec299.jpg" title=" 5.png" style=" width: 500px height: 303px " width=" 500" vspace=" 0" hspace=" 0" height=" 303" border=" 0" / /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" S /span span style=" line-height:150% font-family:宋体" oilNet是具有无线数据采集与传输功能的土壤水分无线传感器节点。SoilNet由低功耗高精度无线数据采集终端和土壤温湿度传感器组成。数据采集终端具有自动采集与长时间低功耗运行能力，支持SDI-12国际上通用的传感器数据采集协议；支持1-5个土壤温湿度探头。温湿度传感器基于频率域的介电常数探测原理，与国际通用的土壤探测传感器规格兼容。 /span /p p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family:宋体" 主要技术指标： /span /strong /p span style=" line-height:150% font-family:宋体" 指标描述可测参数土壤温度；土壤体积含水量测量精度与称重法比较，总体相对精度优于97%网络协议汇聚节点与服务器之间GPRS网络供电方式内置干电池部署方式自由模式，根据用户需要，可以按照10-300米间距部署可连续工作时间按照5分钟采样间隔，每天上传两次数据计算，可连续工作时间不低于1年 /span p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 技术特点： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 1. /span span style=" line-height:150% font-family:宋体" 无需定期人工采集数据，SoilNet自动完成土壤传感器数据采集，实现传感器与数采系统无缝集成。 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 2. /span span style=" line-height:150% font-family:宋体" 无需费力数次挖埋，SoilNet的一次布署，便可实现对仪器进行长期的远程实时监测，定期查看土壤温湿度数据。 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 3. /span span style=" line-height:150% font-family:宋体" 大范围内长时间序列自动测量，可为遥感产品真实性检验提供地面测量数据。 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 4. /span span style=" line-height:150% font-family:宋体" 可埋藏在地下50厘米深处，不影响农田作业。 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 应用领域：遥感土壤水分多尺度监测、地质灾害实时预警、智慧农业灌溉管理 /span /p /td /tr tr style=" height:75px" td colspan=" 4" style=" border-color: currentcolor windowtext windowtext border-style: none solid solid border-width: medium 1px 1px border-image: none 100% / 1 / 0 stretch padding: 0px 7px " width=" 630" height=" 75" p style=" line-height:150%" strong span style=" line-height:150% font-family: 宋体" 应用前景： /span /strong /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 遥感土壤水分多尺度监测、地质灾害实时预警、智慧农业灌溉管理 /span /p p style=" text-indent:28px line-height:150%" span style=" line-height:150% font-family:宋体" 垃圾场灾害预测等 /span /p /td /tr /tbody /table p br/ /p

p 　　为加强农用地、建设用地土壤环境管理，落实《土壤污染防治行动计划》相关要求，环境保护部近日组织编制了《土壤环境质量 农用地土壤污染风险管控标准(试行)(征求意见稿)》《土壤环境质量 建设用地土壤污染风险管控标准(试行)(征求意见稿)》。那么，国际上的发达国家如何制定土壤环境标准，采取哪些制定方法?以德国为例，本版特刊发相关报道，以飨读者。 /p p 　　中国环境报：为什么要研究德国土壤污染标准? /p p 　　李佳：德国于1998年3月17日颁布了《联邦土壤保护法》，1999年配套生效了《联邦土壤保护和污染地块条例》，建立了土壤污染风险评估和治理修复的统一方法和标准，是世界上较早颁布土壤保护法案的国家之一。经过长期发展和完善，德国在农用地土壤污染标准制定和应用方面积累了丰富的实践经验。我国自1995年颁布土壤环境质量标准以来，在农用地土壤污染风险管控标准和法规制度建设方面的工作相对滞后。借鉴德国在农用地土壤污染标准制定和实施方面的成熟经验，有助于推进我国相关工作有序开展。 /p p 　　中国环境报：德国土壤污染标准如何划分? /p p 　　李佳：德国在《联邦土壤保护和污染地块条例》中详细规定了预防值、触发值、行动值3类土壤污染标准的用途。超过预防值意味着未来有可能产生土壤污染问题。超过触发值则需启动调查评估程序以判断土壤污染是否存在风险。超过行动值则意味着风险影响人类健康或环境，应当采取行动消除风险。此外，德国还建立了年土壤污染负荷清单，限定了土壤作为受纳体在一年中通过所有途径可消纳的污染物种类和数量。 /p p 　　由于预防值与土地利用方式无关，而触发值和行动值对于农用地土壤污染风险管控具有重要意义，因此我们主要围绕德国土壤污染触发值和行动值进行研究。 /p p 　　中国环境报：德国标准的保护目标是什么? /p p 　　李佳：触发值和行动值以保护人体健康、保护农产品质量安全为主要目标。其中，儿童游乐场地、住宅用地、公园和娱乐用地、工业和商业用地等建设用地主要考虑“土壤污染物——人类”的直接接触暴露途径 农用地主要考虑“土壤污染物——作物”的迁移及吸收暴露途径。此外还考虑“土壤污染物——地下水”的淋溶暴露途径。 /p p 　　中国环境报：德国标准制定的原则是什么? /p p 　　李佳：德国在制定触发值和行动值时，首先考虑地块的用途，提倡遵循简化暴露途径、考虑生物有效性等原则。特别强调土壤污染标准制定时要与土壤样品采集和分析测试等相关技术规定相统一。对于未制定标准的污染物，德国规定可以采用相同的技术推导方法进行风险评估。 /p p 　　中国环境报：在制定农用地标准过程中，德国有哪些创新做法? /p p 　　李佳：为了建立土壤和作物之间重金属迁移关系，德国联邦环境部建立了“TRANSFER”数据库，包含从大约120种不同作物类型、部位，以及各种土壤提取物质的组合中得出的32万对土壤、作物重金属浓度数据。数据库仅评估大田实际获得的土壤/作物数据，删除了盆栽试验数据、重金属盐应用测试等人工干预条件下获得的数据结果。 /p p 　　对“TRANSFER”数据库中每对数据的土壤重金属浓度——作物重金属浓度(干重)统计学关系进行分析，判断其相关性。对于高相关性的重金属污染物，通过给定的作物可允许最大重金属浓度，反向推算出土壤中重金属的浓度水平，并由此得出20%、50%或80%的作物可能超标的可允许最大土壤重金属浓度。对于低相关性的重金属污染物，则酌情加大可允许最大土壤重金属浓度。 /p p 　　中国环境报：德国农用地土壤污染标准制定方法对我国有哪些启示? /p p 　　李佳：随着我国土壤环境管理能力的提升和社会公众的关注，原有的相关标准无法满足我国农用地土壤环境复杂多变、各地污染情况轻重不一的实际管理需要。德国农用地触发值和行动值在概念和保护目标上，符合我国当前制定农用地土壤污染风险管控标准的部分要求，其农用地触发值和行动值的推导方法对我国农用地土壤污染风险管控标准的制定具有较高的参考价值。 /p p 　　此外，我国应加强农用地土壤污染风险管控标准的基础研究。制定完善农用地土壤污染风险管控标准研究中长期发展路线图，建设一批基础研究实验室和试验平台，充分做好“土壤污染物——农作物系统”生态毒理学、生物有效性等研究，建立完善统一的农用地土壤污染风险管控数据库，为我国土壤环境质量标准体系的完善奠定科学基础。 /p p 　　同时，建议环保部门加强与国土资源部、农业部、卫生计生委及水利部等部门的分工协作，推动各部门加大农用地土壤污染风险管控相关政策、标准的支持力度，如进一步完善我国食品中污染物限量标准等。 /p

概述：流动注射（FIA）技术已被广泛应用于很多分析领域，使用流动注射分析仪不仅可以大大提高检测分析的效率，并且具有检测精度高、可靠性好、稳定性强等特点，所以在土壤检测方面同样具有广泛的应用。本文采用聚光科技（杭州）股份有限公司下属子公司北京吉天仪器有限公司（以下简称“吉天仪器”）土壤样品经过批量处理后使用流动注射分析仪进行检测，根据检测项目的不同对土壤样品进行不同方法的样品处理，本文介绍了使用流动注射分析仪检测土壤中“氮”和“磷”含量的样品前处理方法。一、土壤中全氮的测定（HJ 717-2014）：　　1.1方法原理：　　该方法基于改进的贝特洛反应，氨氯化生成一氯胺，一氯胺与水杨酸盐反应生成5-氨基水杨酸盐，接下来的氧化和氧化偶合反应生成了绿色的络合物，该络合物在660nm有最大吸收峰。　　1.2试样的制备：　　将土壤样品置于风干盘中，平摊成2~3cm厚的薄层，先剔除植物、昆虫、石块等残体，用铁锤或瓷质研磨棒压碎土块，每天翻动几次，自然风干。　　充分混匀风干土壤，采用四分法，一份留存，一份用研磨机研磨至全部通过2mm（10目）土壤筛。取10g~20g过筛后的土壤样品，研磨至全部通过0.25mm（60目）土壤筛，装于样品袋或样品瓶中。　　1.3还原剂的制备：　　将五水合硫代硫酸钠（Na2S2O35H2O）研磨后过0.25mm（60目）筛，临用现配。　　1.4催化剂的配置：　　将200g 硫酸钾（K2SO4）、6 g 五水合硫酸铜（CuSO4?5H2O）和 6 g 二氧化钛（TiO2）于玻璃研钵中充分混匀，研细，贮于试剂瓶中保存。　　1.5样品处理（HJ717-2014）：　　称取适量上述土壤样品（3.2）0.2000g～1.0000g（含氮约 1mg），精确到0.1mg，放入凯氏氮消解瓶（容积50ml或100ml）中，用少量水（约 0.5ml～1ml）润湿，再加入4ml 浓硫酸（H2SO4），瓶口上盖小漏斗，转动凯氏氮消解瓶使其混合均匀，浸泡8小时以上。使用干燥的长颈漏斗将0.5g 还原剂（3.3）加到凯氏氮消解瓶底部，置于消解器（或电热板）上加热，待冒烟后停止加热。冷却后，加入1.1g 催化剂 (3.4)，摇匀，继续在消解器（或电热板）上消煮。消煮时保持微沸状态，使白烟到达瓶颈 1/3 处回旋，待消煮液和土样全部变成灰白色稍带绿色后，表明消解完全，再继续消煮1h，冷却。在土壤样品消煮过程如果不能完全消解，可以冷却后加几滴高氯酸后再消煮。　　注 1：消解时温度不能超过400℃，以防瓶壁温度过高而使铵盐受热分解，导致氮的损失。　　1.6样品处理（非标准方法）：　　称取上述土壤样品1.5g（精确至0.1mg）于50ml的消化管中（每个样品3次重复），每支消化管中加入2.0g加速剂（m硫酸钾：m五水合硫酸铜=10：1）和5ml浓硫酸（H2SO4），然后将样品和空白试剂置于远红外消解炉消解，直至土壤样品为蓝绿色或灰白色（颜色较浅）。待溶液冷却后，定容至50ml，摇匀过滤，滤液用于样品氮含量的测定。　　1.7应用案例：　　使用吉天仪器最新全自动流动注射分析仪iFIA7进行土壤中全氮含量测定。图1 iFIA7全自动流动注射分析仪-全氮分析通道　　1.7.1：标准曲线的测定：表1 土壤中全氮标准曲线标准样品浓度（mg/L）吸光度峰高吸光度峰面积回算浓度（mg/L）00.00020.03340.07520.10.00340.74590.15250.250.00911.99040.28760.50.01914.2120.528610.03928.62791.007720.078917.30181.948850.201744.17124.8642100.414890.69.9017200.8449184.449920.0844图2土壤中全氮标准曲线分析图图3 土壤中全氮方法工作曲线　　1.7.2土壤有效态成分分析标准物质全氮的测定：　　采用中国计量科学研究院的土壤有效态成分分析标准物质（GBW07414，标准值0.094%，不确定度0.005%， GBW07417，标准值0.076%，不确定度0.004%），对方法及仪器进行检验，测定结果如下。表2 土壤有效态成分分析标准物质全氮含量测定结果样品名称已知含量（%）回算含量（%）GBW074140.094±0.0050.095GBW074170.076±0.0040.078 二、土壤中氨氮的测定（HJ 634-2012）：　　2.1方法原理：　　氯化钾溶液提取土壤中的氨氮，在碱性条件下，提取液中的氨离子在有次氯酸根离子存在时与苯酚反应生成蓝色靛酚染料，在630?nm波长具有最大吸收峰。在一定浓度范围内，氨氮浓度与吸光度值符合朗伯-比尔定律。　　2.2试样的制备：　　将采集后的土壤样品去除杂物，手工或仪器混匀，过样品筛。在进行手工混合时应戴橡胶手套。过筛后样品分成两份，一份用于测定干物质含量，测定方法参见HJ613；另一份用于测定待测组分含量。　　2.3样品处理：?　　称取40.0g试样（1.2），放入500ml聚乙烯瓶中，加入200ml氯化钾溶液（1mol/L），在20±2℃的恒温水浴振荡器震荡提取1h。转移约60ml提取液于100ml聚乙烯离心管中，在3000r/min的条件下离心分离10min。然后将约10ml上清液转移至10ml样品管中。三、土壤中硝酸盐氮/亚硝酸盐氮的测定（HJ 634-2012）：　　3.1硝酸盐氮方法原理：　　氯化钾溶液提取土壤中的硝酸盐氮和亚硝酸盐氮，提取液通过还原柱，将硝酸盐氮还原成亚硝酸盐氮，在酸性条件下，亚硝酸盐氮与磺胺反应生成重氮盐，再与盐酸N-（1萘基）乙二胺偶联生成红色染料，在波长543nm处具有最大吸收峰，测定硝酸盐氮和亚硝酸盐氮总量。硝酸盐氮和亚硝酸盐氮总量与亚硝酸盐氮含量之差即为硝酸盐氮含量。　　3.2亚硝酸盐氮方法原理：　　氯化钾溶液提取土壤中的亚硝酸盐氮，在酸性条件下，亚硝酸盐氮与磺胺反应生成重氮盐，再与盐酸N-（1萘基）乙二胺偶联生成红色染料，在波长543nm处具有最大吸收峰。在一定浓度范围内，亚硝酸盐氮浓度与吸光度值符合朗伯-比尔定律。　　3.3试样的制备：同2.2　　3.4样品处理：同2.3四、土壤中全磷的测定（GB 9837-88）：　　4.1方法原理：　　土壤样品与氢氧化钠熔融，使土壤中含磷矿物及有机磷化合物全部转化为可溶性的正磷酸盐，用水和稀硫酸溶液熔块，在规定条件下样品溶液与钼锑抗显色剂反应，生成磷钼蓝。　　4.2样品的制备：　　取通过1mm孔径筛的风干土样在牛皮纸上铺上薄层，划分成许多小方格。用小勺在每个方格中提取出等量土样（总量不少于20g）与玛瑙研钵中进一步研磨，是全部通过0.149mm孔径筛。混匀后装入磨口瓶中备用。　　4.3溶样（样品处理）：　　准确称取风干样品0.25g（精确到0.1mg）小心放入镍（或银）坩埚，切勿粘在壁上。加入无水乙醇3~4，滴润湿样品，在样品上平铺2g氢氧化钠（NaOH）。将坩埚（处理大批样品时暂放入大干燥器中以防潮吸潮）放入高温电路，升温。当温度升至400℃左右时，切断电源，暂停15min。然后继续升温720℃，并保持15min，取出冷却。加入80℃的水10ml，待熔块溶解后，将溶液无损失地转入100ml容量瓶内，同时用3mol/L的硫酸溶液和10ml水多次洗坩埚，洗涤液也一并移入该容量瓶。冷却，定容。用无磷定性滤纸过滤或离心澄清。同时做空白式样。五、土壤中有效磷的测定（HJ 704-2014）：　　5.1方法原理：　　用0.5mol/L碳酸氢钠溶液（pH=8.5）浸提土壤中的有效磷。浸提液中的磷与钼锑抗显色剂反应生成磷钼蓝，在波长880nm处测量吸光度。在一定浓度范围内，磷的含量与吸光度值符合朗伯-比尔定律。　　5.2干扰和消除：　　砷(V )、铌、钽、锆、钛和钼酸铵产生同主反应类似的杂多酸，砷大于2mg/L干扰测定，1μg砷同0. 35 μg磷相当，当水样中砷含量超过磷时，应采用硫代硫酸钠掩蔽。对铌、钽、锆、钛的影响可通过萃取或加氟化物来避免。硅和钼酸铵产生同主反应类似的杂多酸，干扰测定，使结果偏高，在微酸性（pH4－6）的条件下，加入酒石酸可消除干扰。铁含量为20mg/L，使结果偏低5%，在大于30mg/L以上会使钼蓝退色， 可加入过量抗坏血酸抑制。亚硝酸影响钼兰显色，显色液中亚硝酸盐达数毫克会使显色液褪色，可在加入钼酸铵前加入0.05g氨基磺酸(NH2SO3H)以防干扰。六价铬大于50mg/L有干扰，可用亚硫酸钠去除。硫化物含量大于2mg/L有干扰，在酸性条件下通氮气可去除。强氯化剂及铬酸盐使生成钼蓝褪色，高亚硝酸盐也有褪色作用，可在加入钼酸铵前加入0.05g氨基磺酸(NH2SO3H)以防干扰。　　5.3浸提剂的制备c（NaHCO3）=0.5mol/L：　　称取42.0g碳酸氢钠溶于约800ml水中，加水稀释至约990ml，用氢氧化钠溶液（10%）调节至pH=8.5（用pH计测定），加水定容至1L，温度控制在25±1℃。贮存于聚乙烯瓶中，该溶液应在4h内使用。　　注1：浸提剂温度需控制在25±1℃。具体控制时，最好有1小间恒温室，冬季除室温要维持25℃外，还需将去离子水事先加热至26～27℃后再进行配制。　　5.4样品采集与保存：　　按HJ/T 166的相关规定进行采集和保存土壤样品。　　5.5试样的制备：　　试样的制备按NY/T 395-2012《农田土壤环境质量监测技术规范》进行土壤处理和制备。　　5.6干物质含量的测定：　　准确称取适量试样（5.5），参照HJ 613测定样品干物质的含量。　　5.7样品处理：　　称取2.50g试样（5.5），置于干燥的150ml具塞锥形瓶中，加入50.0ml浸提剂（5.3），塞紧，置于恒温往复振荡器上，在25±1℃下以180~200r/min的振荡频率振荡30±1min，立即用无磷滤纸过滤，滤液应当天分析。　　注2：浸提时最好有1小间恒温室，冬季应先开启空调，待室温达到25℃，且恒温往复振荡器内温度达到25℃后，再打开振荡器进行振荡计时。　　5.8应用案例：　　使用吉天仪器最新全自动流动注射分析仪iFIA7进行土壤中有效磷含量测定:　　5.8.1标准曲线的测定：表3土壤中有效磷工作曲线标准样品浓度（μg/L）吸光度峰高吸光度峰面积回算浓度（μg/L）00.00010.01236.0100.00170.315212.6200.00340.639619.6500.01041.942747.91000.02284.141195.72000.04938.7410195.65000.137022.8786502.6图4土壤中有效磷标准样品分析图图5土壤中有效磷方法工作曲线　　5.8.2土壤中有效态成分分析标准物质有效磷的测定：表4 土壤中有效态成分分析标准物质有效磷含量测定结果样品名称已知浓度mg/kg回算浓度mg/kgGBW0741413.8±2.314.2GBW0741413.8±2.313.6GBW0741413.8±2.313.6GBW0741614.8±3.114.9GBW0741614.8±3.115.0GBW0741614.8±3.115.0GBW0741748±348.0GBW0741748±347.8GBW0741748±347.6　　5.8.3 土壤中有效态成分分析标准物质土壤有效磷加标测定：表5 土壤中有效磷加标回收率实验样品名称样品浓度（mg/kg）加标前浓度（mg/kg）加标浓度（mg/kg）加标后浓度（mg/kg）回收率（%）GBW0741413.8±2.313.9 20.0 32.392.0GBW0741614.8±3.1 15.0 10.0 24.9 99.0GBW0741748±3 47.8 20.0 67.799.5