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PRI-8800湿地系统微生物在线培养分析系统
PRI-8800湿地系统微生物在线培养分析系统
英文名称:总访问:173
国产/进口:国产半年访问:4
产地/品牌:香港 PRI-ECO产品类别:土壤/生态仪器
型       号:PRI 8800 最后更新:2021-7-22
货       号:
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销售商: 原生态有限公司 查看该公司所有产品 >>
  • 产品介绍
  • 公司简介
       对于土壤呼吸来说,温度是其主要驱动因子之一。过去的许多研究表明,温度升高一般会促进土壤CO2的排放,这是碳循环与全球变暖之间的一个正反馈效应。通常,人们采用经验参数Q10值,即温度每升高10℃土壤呼吸速率的变化比率,来表示土壤呼吸对温度变化的反应强度,这就是土壤呼吸的温度敏感性,或称土壤呼吸对温度的依赖性。尽管许多生态学模型采用了单一固定的Q10值,但时间上,有证据表明,土壤呼吸对温度变化的反应并不是一成不变的,在不同的环境条件下,土壤呼吸往往具有不同的温度敏感性。使用单一Q10值极大的增加了碳气候模型预测的不确定性。
       为模拟不同温度的土壤变化实景环境,北京普瑞亿科科技有限公司和中国科学院地理科学与资源研究所合作,开发PRI-8800全自动变温土壤温室气体(同位素)在线测量系统,可对接土壤呼吸研究的不同分析仪,提供了一套整体测量方案。除此之外,该系统还可应用于生物需氧和厌氧过程研究、高温塑料降解等研究,如制药过程中的微生物活性测量、BOD和毒性测量、昆虫呼吸、生物机能、含发酵过程的食品生产监控等等。
       湿地系统微生物在线培养分析系统,主要包括全自动变温土壤微生物呼吸连续取样系统和CH4、CO2同位素在线分析仪组成,用于湿地土壤微生物对温度变化的敏感性培养实验,及CO2和CH4浓度和同位素比率的同步测量。

主要特点
  • 可灵活对接不同分析仪(同位素分析仪、气体浓度分析仪等);
  • 测样过程中可以直接增加新样品,无需关机处理;
  • 自动化程度高,无人值守,24小时不间断工作;
  • 可方便拆卸土壤瓶固定装置,实现在线置换土壤瓶;
  • 全自动控温系统(-20~80 ℃),控温精度优于0.1 ℃;
  • 土壤温度传感器探针可频繁自动插入土壤瓶中,准确测量土壤温度;
  • 高效的气体循环气路——双回路气路设计,可根据需要对CO2浓度进行预处理,调控系统内的起始CO2浓度(避免过高CO2浓度的抑制效应);
  • 高效的气路设计,缩短响应时间;
  • 可灵活设定的标定系统,保障测量数据的准确性;
  • 友好的软件界面,可根据具体实验需要设定参数及数据存储等功能;
  • 整机对外界温度和压力变化不敏感,对震动不敏感。

气体分析原理
       系统采用光谱扫描技术和光腔衰荡光谱技术,应用四面高放射率的镜面对红外激光进行连续反射,有效路径可达20千米,通过计算衰荡时间差进行痕量气体和同位素的检测。

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

技术指标
指标 标准配置参数 指标 标准配置参数
 湿地系统微生物在线培养分析系统
样品盘  标配16位样品盘,也可选配4位或9位样品盘 自动校准功能  三个标气端口,可实现标气的自动测量
CO2浓度调节  对CO2浓度进行预处理,调控系统内的起始CO2浓度 数据处理  系统可以实现数据自动计算处理
供电中断试验  > 5 AC循环启动 检测室长度  25cm
检测室容积  35ml 压力控制精度  0.0002 atm
温度控制精度  0.005℃(被测气体、测量腔室和主机) 激光扩展通道  4个
CO2+CH4同步模式  即一个主机同时分析CO2+CH4浓度和同位素比率,确保样品分析的同步性
δ13C精度(5 min,1σ, 1 hr窗口)  CO2:<0.16‰
 CH4(低浓度):< 1.15‰
 CH4(高浓度):<0.55‰
最大漂移(>24 hrs,1h平均)  CO2:<0.6 ‰
 CH4:<1.5 ‰@10ppm
浓度精度(30 s, 1σ)

 CO2: 200 ppb + 0.05 % 读数(12C)
 10 ppb + 0.05 % of 读数 (13C)
 CH4(低浓度):5ppb+0.05%读数(12C)
 1ppb+0.05%读数(13C)
 CH4(高浓度):50ppb+0.05%读数(12C)
 10ppb+0.05%读数(13C)
 H2O:100ppm

确保精度范围

 CO2:380 - 2000 ppm
 CH4(低浓度):1.8 - 12 ppm
 CH4(高浓度):10- 500 ppm
 H2O:0 - 2.4%

测量间隔  5 s 测量范围  CO2:100 - 4000 ppm
 CH4(低浓度):1.2 - 15 ppm
 CH4(高浓度):1.8 - 1500 ppm
 H2O:0 - 5%
CO2同位素测量模式  高精度CO2测量模式
δ13C精度(5 min,1σ, 1 Hr窗口)  CO2:<0.12 ‰ 最大漂移(>24 hrs,1h平均)  CO2:<0.6 ‰
浓度精度(30 s, 1σ)  CO2: 200 ppb + 0.05 %读数(12C)
 10 ppb + 0.05 %读数(13C)
 CH4:50 ppb + 0.05 %读数(12C)
 H2O:100ppm
确保精度范围  CO2:380 - 2000 ppm
 CH4:1.8 - 500 ppm
 H2O:0 - 2.4%
测量间隔  3 s 测量范围  CO2:100 - 4000 ppm
 CH4:0 - 1000 ppm
 H2O:0 - 5%
CH4同位素测量模式  高精度CH4测量模式
δ13C精度(5 min,1σ, 1 hr窗口)

 CH4(低浓度):< 0.8‰
 CH4(高浓度):<0.4‰

最大漂移(>24 hrs,1h平均)  CH4:<1.5 ‰@10ppm
浓度精度(30 s, 1σ)

 CO2: 1 ppm + 0.25 %读数(12C)
 CH4(低浓度):5 ppb + 0.05 %读数(12C)
 1ppb + 0.05 %读数(13C)
 CH4(高浓度):50 ppb + 0.05 %读数(12C)
 10 ppb + 0.05 %读数(13C)
 H2O:100ppm

确保精度范围  CO2:200 - 2000 ppm
 CH4(低浓度):1.8 - 12 ppm
 CH4(高浓度):10- 1000 ppm
 H2O:0 - 2.4%
测量间隔  3 s 测量范围  CO2:0 - 4000 ppm
 CH4(低浓度):1.2 - 15 ppm
 CH4(高浓度):1.8 - 1500 ppm
 H2O:0 - 5%
指标 标准配置参数 接受定制 备注
控制系统
系统响应时间 <4 s    
工作电压 24 V , 12.5 A    
控制箱功率 220 VAC<350 W    
控制方式 PC    控制箱内集成微型PC主机
控制箱尺寸 500*420*200 mm    
采样系统
温度传感器精度 ±0.15℃    
气体流速 1 L/min    0-4 L/min可调
有效行程 400*400*150 mm  可根据客户需要更改有效行程
培养瓶容积 150 mL  可更换各种容积培养瓶
气体管路 1/8不锈钢管或特氟龙管  可根据客户需求更改
重复定位精度 0.1mm    
累积行程误差 ±1mm    
CO2吸收剂 NC Technologies S.r.l.  可根据客户需求更换吸收剂
采样装置尺寸 800*800*700 mm    
温度控制
培养瓶温度范围 -20~80℃  可根据客户需求更改温度范围
温度控制精度 ±0.1℃    
加热功率 1500 W  可更换不同功率的加热器
制冷功率 1250 W  可更换不同功率的压缩机
变温速率(升温) 60 s/℃(室温条件下)  跟加热器功率有关
变温速率(降温) 90 s/℃(10-80℃)  跟压缩机功率有关
 负载  <2 kW    
软件系统
 数据计算  进行简单设置后可实现多种气体成分的通量计算与均值计算
 通量设置  选择性设置不同时间段的通量值
 线性设置  同步输出线性关系R值和一致性指数I,可用于判断数据可信度
 数据处理  可进行批量数据的处理
 有效性检查  可进行数据有效性检查

配置说明
       PRI-8800湿地系统微生物在线培养分析系统主要包含,含同位素分析仪或CO2 H2O分析仪(分析仪内置到主控箱内);全自动变温培养系统,含水浴升降温系统、主控制箱、全自动进样器、16位样品盘等。

生产厂家:香港 PRI-ECO

部分发表文章
1.Cao YQ, Zhang Z, Xu L, Chen Z, He NP. 2019. Temperature affects new carbon input utilization by soil microbes: Evidence based on a rapid δ13C measurement technology. Journal of Resources and Ecology, 10: 202-212.
2.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.
3.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.
4.Liu Y, Wen XF, Zhang YH, Tian J, Gao Y, Ostle NJ, Niu SL, Chen SP, Sun XM, He NP. Widespread asymmetric response of soil heterotrophic respiration to warming and cooling. Science of Total Environment, 635: 423-431.
5.Tang ZX, Sun XL, Luo ZK, He NP, Sun JX. 2018. Effect of substrate and microbial community on soil carbon mineralization: Evidence from three zonal forests. Ecology and Evolution, 8: 879-891.
6.Tian J, He NP#, Hale L, Niu SL, Yu GR, Liu Y, Blagodatskava E, Kuzyakov Y, Zhou JZ. 2018. Soil organic matter availability and climate drive latitudinal patterns in bacterial diversity from tropical to cold-temperate forests. Functional Ecology, 32: 61-70.
7.Tian J, He NP, Kong WD, Deng Y, Feng K, Green SM, Wang XB, Zhou JZ, Kuzyakov Y, Yu GR. 2018. Deforestation decreases spatial turnover and alters the network interactions in soil bacterial communities. Soil Biology and Biochemistry, 123: 80-86.
8.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.
9.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.
10.Li DD, Fan JJ, Zhang XY, Xu XL, He NP, Wen XF, Sun XM, Blagodatskaya E, Kuzyakov Y. 2017. Hydrolase kinetics to detect temperature-related changes in the rates of soil organic matter decomposition. European Journal of Soil Biology, 81: 108-115.
11.Li J, He NP, Xu L, Chai H, Liu Y, Wang DL, Wang L, Wei XH, Xue JY, Wen XF, Sun XM. 2017. Asymmetric responses of soil heterotrophic respiration to rising and decreasing temperatures. Soil Biology & Biochemistry, 106: 18-27.
12.He NP, Yu GR. 2016. Stoichiometrical regulation of soil organic matter decomposition and its temperature sensitivity. Ecology and Evolution, 6: 620-627.
13.Shi Y, Sheng LX, Wang ZQ, Zhang XY, He NP, Yu Q. 2016. Responses of soil enzyme activity and microbial community compositions to nitrogen addition in bulk and microaggregate soil in the temperate steppe of Inner Mongolia. Eurasian Soil Science, 49(10): 1149-1160.
14.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.
15.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.
16.Zhang XY, Tang YQ, Shi Y, He NP, Wen XF, Yu Q, Zheng CY, Sun XM, Qiu WW. 2016. Responses of soil hydrolytic enzymes, and ammonia-oxidizing bacteria and archaea to nitrogen applications in a temperate grassland in Inner Mongolia. Scientific Reports, 6: 32791.
17.Li J, He NP, Wei XH, Chai H, Wen XF, Xue JY, Zuo Y. 2015. Changes in temperature sensitivity and activation energy of soil organic matter decomposition in different Qinghai-Tibet Plateau grasslands. PlosOne, 10: e0132795. doi:10.1371/journal. pone.0132795.
18.Wang Q, Wang D, Wen XF, Yu GR, He NP, Wang RF. 2015. Differences in SOM decomposition and temperature sensitivity among soil aggregate size classes in temperate grasslands. PlosOne, 10(2): e0117033. doi:10.1371/ journal.pone.0117033.
19.Xue JY, Zhang HX, He NP, Gan YM, Wen XF, Li J, Zhang XL, Fu PB. 2015. Responses of SOM decomposition to changing temperature in Zoige alpine wetland, China. Wetland Ecology & Management, 23: 977-987.
20.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.
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