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硝化化是全局n周期研究最少的过程，这主要是由于区分n 2对高大气n 2背景所需的少量土壤通量所需的敏感性。我们旨在通过优化使用15 n - no 3示踪剂的数量和使用人工大气（包含5％n 2，20％O 2，75％o 2，75％He和0.11 ppm n n n 2 o），以提高15 n气通量方法的敏感性，以测量原位反硝化速率。我们首先进行了剂量反应实验室研究，以评估添加硝酸盐示踪剂的刺激效应。随后，我们开发了两种新颖的方法来测量原位反硝化速率，使用改良的静态腔室或塑料衬里内部完整的土壤核心。在这两种情况下，整个顶部空间都被孵化前的人造气氛所取代。此外，我们比较了15 N气通量方法的两种计算模型（“ Mulvaney＆Boast”和“ Arah”模型）以及基于N 2或N 2 O ISO TOPOLOGUE分布数据的土壤硝化池的15 N富集。结果表明，在我们的情况下，将环境硝酸盐的量增加一倍并不会导致对非硝化活性的显着刺激。但是，过度修改了硝酸盐（例如环境水平的20倍）通过刺激一氧化二氮的发射来增加反硝化产物比。在高分辨率仪器下，我们的N 2检测极限为160 ppb，比原始方法好5倍。我们的两种新型现场技术成功地测量了原位硝化率，但是，由于较高的N 2通量检测率（最高90％），较高的吞吐量（一次核心最多24个核心）和改善空间分辨率，因此优选衬里方法。Mulvaney＆Boast模型的性能优于Arah One，并始终产生更高的通量（最大值为17％），尤其是对于低15 n n富集的土壤硝化池和短时间孵育时间。用n 2或n 2 o数据计算出的15 n含量在统计上有所不同，但差异幅度很小（最大值为4.6％）。测量原位否定的三化必须量化现实的通量，此处介绍的衬里方法是廉价，可重复和高分辨率的候选者。为了提高灵敏度，我们建议使用Mulvaney＆Boast进行N 2 O排放的方法，并将结果与29 N 2数据（仅）结合使用15 n N富集来确定N 2排放。
土壤生物学和生物化学 - NERC开放研究档案
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