Вода имеет максимальную плотность при: Плотность воды, теплопроводность и физические свойства: таблицы свойств воды

Воду заставили «упаковаться» в пирамиду / Наука / Независимая газета

Ученым удалось наблюдать новое фазовое состояние самой распространенной на земле жидкости

Молекула воды (с красными водородами) слева и ее тетраэдр. Фото Physorg

Вольфганг Рентген получил в 1901 году первую Нобелевскую премию по физике, в общем-то, за довольно случайное открытие неких лучей, природы которых тогда никто не знал. Работал он с вакуумной трубкой, сделанной англичанином Уильямом Круксом, в которой происходило отклонение катодных лучей, то есть потока электронов. Через 10 лет после смерти Рентгена Владимир Зворыкин использовал это явление для создания электронно-лучевых ТВ-трубок.

В наше время электроны разгоняют на ускорителях, после чего этот электронный луч изгибают, получая рентгеновский поток, или лазер, с ничтожно малой длиной волны его фотонов. Время этой вспышки не превышает фемтосекунд (10–15 с). Благодаря рентгеновскому лазеру удается рассмотреть биомолекулы с атомным разрешением.

А реальным увлечением Рентгена была… вода. Как известно из школьного курса химии, эта жидкость обладает уникальными свойствами, обусловленными полярным различием электроотрицательности кислорода и водорода. В результате между ее молекулами образуются мириады водородных связей, удерживающих ее в жидком состоянии. При температуре 4 градуса по Цельсию вода имеет максимальную плотность.

В конце декабря 2017 года СМИ сообщили, что от ледяного щита Антарктиды откололся айсберг, который в четыре раза больше Манхэттена. На одну из таких ледяных гор в 1912 году наскочил гигантский пароход «Титаник». Известно, что при образовании льда водородные связи рвутся, расстояние между молекулами воды увеличивается и плотность падает как раз на ту 1/8 айсберга, которая видна над водой, то есть на 12,5%, что для молекулярного расстояния гигантская величина.

Вода оказалась прекрасной термодинамической моделью. В течение целого века ученые не знали способов глубокого охлаждения частиц воды, ее капелек, чтобы разобраться в природе тех изменений, которые претерпевает вода при суперохлаждении. Знать это важно для понимания процессов, протекающих в живой природе. Почему, например, животные и растения не «вымерзают» зимой. Биоинженерам это важно для создания лучших условий хранения клеток и эмбрионов в замороженном виде. Поэтому понятен интерес сотрудников Стокгольмского университета к сверхохлаждению воды.

Атом углерода (С) направляет четыре свои связи к вершинам тетраэдра, или 3D-фигуры с четырьмя вершинами. Пару лет назад компьютерное моделирование позволило говорить и о водных тетраэдрах! Доказательства этого  не было. И вот на сцену вышли шведы, которые вместе с японскими и южнокорейскими коллегами научились быстро охлаждать микронного диаметра капельки воды, после чего направлять на них фемтосекундные рентгеновские импульсы. Минимальная длина волны позволила разглядеть поверхность капель с атомным разрешением.

Ученые выяснили, что минимальная плотность воды, без которой невозможна жизнь, достигается при –44оС, а у тяжелой воды (D2O) при –40оС. Можно напомнить, что быстрое охлаждение воды помогло создать криоэлектронную микроскопию, за что была присуждена Нобелевская премия 2017 года по химии. Ученым удалось также наблюдать образование водных тетраэдров, что говорит о новом фазовом состоянии этого вещества.

Как это скажется на дальнейшем исследовании, сказать сложно. Но думается, что скачок в понимании молекулярных изменений налицо. В своей статье ученые пишут также о  жидкостном состоянии-фазе воды двух видов вблизи температуры –42 и –44 оС, при которых меняются плотность, вязкость и сжимаемость жидкости.

Вряд ли Крукс и Рентген могли в свое время предполагать, какие ответвления дадут их исследования и созданные ими инструменты. Однако наука тем и хороша, что она непредсказуема, как жизнь. Напомним, что рентгеновское облучение мух дрозофил резко подхлестнуло частоту мутаций у насекомых, что позволило точнее сформулировать положение хромосомной теории наследственности. За нее Томас Морган получил Нобелевскую премию в 1933 году, а Генри Мёллер в 1946-м. С той поры сменилось несколько поколений исследователей, работа которых теперь, судя по адресам авторов статьи в Science, в хорошем смысле этого слова стала результатом глобализации.

Ученые не обнаружили общих закономерностей в реакции глубинных озерных вод на изменение климата

Международный коллектив исследователей оценил, как менялась температура поверхностных и глубинных вод в озерах в летнее время за последние сорок лет. Для анализа были использованы данные измерений, выполненных на 102 озерах на пяти континентах. Поверхностные воды под действием глобального изменения климата в среднем стали теплее чуть больше, чем на 1.5 градуса Цельсия, тогда как для глубинных вод общей тенденции не выявлено. В некоторых озерах вода в глубине чуть потеплела, тогда как во многих, наоборот, стала холоднее. Ученые отмечают, что, по всей видимости, на температуру и связанное с ней качество воды в озерах влияет уникальный для каждого водоема или региона комплекс факторов. Результаты масштабного исследования опубликованы в журнале Scientific Reports.

На земле насчитывается почти 1.5 миллиона озер. Несмотря на то, что почти треть всей пресной воды запасена в нескольких крупных озерах, многочисленные более мелкие собратья важны как источники питьевое воды, рыбы и других биологических ресурсов, места отдыха. С экологической точки зрения озера играют важную роль в круговороте углерода, поддерживают жизнь многих уникальных организмов. Наблюдаемые на планете климатические изменения могут оказать серьезное воздействие на водные экосистемы. Однако точной оценки последствий глобального потепления для температуры воды в озерах до сих пор не выполнено. 

Для многих глубоких водоемов в теплое время типично разделение толщи на слои разной плотности — стратификация. Это явление связано с физическими свойствами воды, которая имеет максимальную плотность при температуре 4^оС, более теплая и более холодная вода будут легче. Летом в любом крупном озере теплый и легкий слой воды, можно сказать, плавает на холодном и тяжелом. При этом температура воды с глубиной понижается не плавно, а скачком. Чем больше разница температур между поверхностью и глубиной, тем круче этот температурный скачок и тем сложнее перемешать озеро. В случае устойчивой стратификации в озере около дна может закончиться кислород, температура воды на разных глубинах и размер поверхностной и глубинной зон определяют условия для жизни рыб и других организмов. Таким образом, температура воды на разных глубинах, место расположения температурного скачка — важные характеристики, которые во многом определяют качество воды. 

Проследить, как меняется температура воды в озерах на всей планете — не просто. В случае поверхностных вод на помощь ученым пришли спутники, с помощью которых можно легко оценить температуру. Ученые уже фиксировали, что за последние годы поверхность озер стала чуть теплее. Чтобы проследить за процессами в глубине, нужны данные прямых измерений. Около пятнадцати лет назад специалисты по исследованию озер объединились в международное сообщество,  чтобы собрать доступные данные долговременных наблюдений. Оказалось, что для глобальных оценок специфичных реакций водных объектов на внешние воздействия данных все еще не хватает. Так, для целей долговременного температурного анализа подошли лишь 102 озера, расположенные в разных климатических зонах на пяти континентах.

«Эта работа — результат многолетнего сбора данных и сотрудничества нескольких десятков ученых и организаций из 18 стран. Мы обнаружили, что температура воды в глубине озер реагирует на изменение климата совсем не так, как это происходит в поверхностных водах. Более того, оказалось, что такие характеристики как размер озера или его расположение также не сильно влияют на изменчивость температуры глубинных вод. Наблюдаемые глобальные тенденции, скорее всего, связаны с локальными или региональными климатическими особенностями или другими внешними факторами, которые нужно изучать отдельно», — поделилась основным результатом работы первый автор статьи Рэйчел Пилла, аспирантка лаборатории лимнологии глобальных изменений в Университете Майами (США).

При анализе результатов прямых измерений ученые подтвердили ранее зафиксированные тенденции к росту температуры поверхностных вод и разницы между плотностью воды на глубине и на поверхности. Этот тренд наблюдается практически на всех континентах и во всех климатических зонах и связан с ростом температуры воздуха. Реакция температуры глубинных вод, по крайней мере на доступном массиве данных, на изменение климата не так очевидна. В целом, как и предполагали авторы, для озер с площадью водной поверхности меньше одного квадратного километра в глубине воды стали чуть холоднее, а в более крупных — немного теплее. 

Подобные масштабные исследования стали особенно популярны в последние годы. Такая возможность открылась с накоплением данных о поведении отдельных экосистем. Раньше ученые-экологи уделяли больше внимания конкретным водоемам или особенностям жизни одной экосистемы. Сейчас все чаще предпринимаются попытки обобщить накопленные данные и найти глобальные закономерности в поведении экосистем. Однако изучить все озера на планете невозможно. Поэтому часто ученые уповают на то, что поведение характерных водоемов будет типично для большего класса объектов. Так, в азиатской части России эталонной системой считается озеро Байкал, крупнейший пресный водоем на планете.

«Одна из проблем подобных работ заключается в том, что при существовании значительного числа долговременных рядов наблюдений за температурными режимами озер, практически отсутствуют параллельные ряды наблюдений за прозрачностью воды, концентрацией хлорофилла, динамикой планктонного сообщества. На Байкале сотрудники НИИ биологии Иркутского государственного университета с 1945 года ведут проект комплексного мониторинга, так называемая «точка №1», в ходе которого следят не только за температурой и прозрачностью воды, но и за состоянием планктона (содержание хлорофилла, численность и биомасса различных видов фито- и зоопланктона). Это один из самых старых и подробных рядов озерных данных не только в России, но и в мире. Благодаря этому мы можем отследить масштабные процессы долговременных изменений, связанных с глобальными климатическими процессами. На Байкале мы наблюдаем процессы замещения специализированных эндемичных видов, видами космополитами, по сути медленную трансформацию планктона. И здесь важно отметить, что именно планктонное сообщество является фундаментом любой водной экосистемы, в том числе и Байкала», — рассказал соавтор исследования доктор биологических наук, директор НИИ биологии Иркутского государственного университета Максим Тимофеев. 

Авторы исследования отмечают, что сложность в прогнозе изменчивости температуры на глубине делает менее предсказуемым поведение крупных водоемов при изменении климата. С другой стороны, для небольших озер подтвержденный рост поверхностной температуры говорит о хорошо прогнозируемых последствиях. В их число входят уменьшение концентрации кислорода на глубине, вероятность заморных явлений в летнее время, гибель некоторых видов рыб или других организмов. В любом случае, для надежных глобальных оценок поведения озер в новой климатической реальности требуется детально исследовать большее количество водоемов.

«Если посмотреть на карту с использованными при анализе озерами, мы увидим доминирование Западной Европы и Северной Америки. Это не удивительно — в работе учитывались только результаты непрерывных наблюдений за температурой воды с поверхности до глубины озера с 1970 по 2009 годы. В России, подходящих под такие требования водоемов, считанные единицы. В то же время основной результат статьи заключается в том, и это редкий случай, когда в престижном журнале публикуется можно сказать отрицательный вывод, что мы не можем предсказать реакцию конкретного водоема на изменение климата на основании каких-то общих закономерностей. Плохая новость для тех, кто надеется, что можно исследовать один объект и экстраполировать результаты на остальные. Если нам важно качество воды в наших озерах и водохранилищах, нужно налаживать систему непрерывных наблюдений и исследований на крупных объектах в разных климатических и природных зонах», — рассказал один из авторов исследования, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник Красноярского научного центра СО РАН Егор Задереев. 

вещество привычное и необычное – конспект урока – Корпорация Российский учебник (издательство Дрофа – Вентана)

Цель урока: показать проявление общих закономерностей природы с точки зрения физики на примере воды.

Задачи: систематизировать знания о свойствах воды.

Оборудование: компьютер, презентация по теме урока, лабораторное оборудование.

Форма организации и взаимодействия на занятии: фронтальная, групповая.

Ход занятия

1) Организационный момент.

Вступительное слово учителя о роли воды, её физических свойствах.

2) Основные понятия, рассматриваемые на внеурочном занятии.

• Три агрегатных состояния воды. Переход из одного агрегатного состояния в другое
• Удельная теплоемкость. Сравнение по таблице теплоемкости разных веществ.
• Большая удельная теплоемкость определяет климат планеты. Вода нагревается значительно медленнее суши, забирая значительно больше количество солнечного тепла. Полученное тепло она сохраняет дольше, чем воздух и земля, выполняя терморегулирующую функцию.
• Плотность твердой и жидкой воды. Вода способна расширяться при замерзании. Поэтому лед занимает верхнюю часть водоема, укрывая его нижние слои и защищая водоем от промерзания. Не обладай вода таким свойством, все водоемы и даже Мировой океан за определенный геологический период промерзли бы до дна и жизнь на Земле не только бы не получила бы своего эволюционного развития она просто бы не возникла на ней.
• Петр I. Первый закон об охране вод был написан Петром I.

Элементы внеурочного занятия.

Агрегатные состояния воды

1) Ребята, назовите три агрегатных состояния вещество (воды). В чем их отличие?

Возможный ответ ученика.Существуют три различных агрегатных состояний воды: твердое (лед), жидкое (вода) и газообразное (например, невидимый водяной пар находится в окружающем нас воздухе).

Различные агрегатные состояния существуют у каждого вещества. Отличаются эти состояния друг от друга не молекулами, а тем как эти молекулы расположены и как движутся.

Вода испарилась и превратилась в пар. Изменились ли состав молекул, расстояние между молекулами, скорость молекул?

2) Перечислите все возможные процессы, при которых вещество переходит из одного агрегатного состояния в другое, дайте определения.

Ученик. Всего различают шесть процессов, при которых происходят агрегатные превращения вещества. Переход вещества из твердого (кристаллического) состояния в жидкое называется плавлением, обратный процесс называется кристаллизацией или отвердеванием. Пример плавления – таяние льда, обратный процесс происходит при замерзании воды.

Переход вещества из жидкого состояния в газообразное называется парообразованием, обратный процесс называется конденсацией. Пример парообразования – испарение воды, конденсацию можно наблюдать при образовании росы.

Учитель. Приведите примеры возгонки и десублимации.

Предполагаемый ответ ученика.Переход вещества из твердого состояния в газообразное (минуя жидкое) называется сублимацией или возгонкой, обратный процесс называется десублимацией. Примером десублимации может служить образование на окнах зимой узоров из кристалликов льда. Эти красивые узоры являются результатом десублимации водяного пара, находящегося в воздухе.

3) Как известно, при плавлении вещество получает энергию. При кристаллизации оно, наоборот, отдает её в окружающую среду. Получая количество теплоты, выделяющееся при кристаллизации, среда нагревается.

Ребята, как вы думаете, почему зимой птицы садятся на лёд, покрывающий реки и озера?

Кипение

1) Ребята, давайте вспомним один из видов парообразования – кипение.

Кипение возможно лишь при совершенно определенной (при данном давлении) температуре – температуре кипения.

Кто может рассказать про температуру кипения воды?

Предполагаемый ответ ученика. Известно, что вода кипит при 100°С. Но не следует забывать, что это справедливо лишь при нормальном атмосферном давлении (примерно 101 кПа). При увеличении давления температура кипения воды возрастает. Так, например, в кастрюлях-скороварках пищу варят под давлением около 200 кПа. Температура кипения воды при этом достигает 120°С. В воде такой температуры процесс «варения» происходит значительно быстрее, чем в обычном кипятке. Эти и объясняется название «скороварка».

И наоборот, при понижении давления температура кипения воды становится меньше 100°С. Например, в горных районах (на высоте 3 км, где давление атмосферы составляет 70 кПа) вода кипит при 90°С. Поэтому жителям этих районов, использующим такой кипяток, требуется значительно больше времени для приготовления пищи, чем жителям равнин.

2) Ребята, давайте проделаем опыт (учитель показывает опыт).

Нальём в пробирку немного воды, затем плотно закроем её пробкой и нагреем воду до кипения. Под давлением образовавшегося пара пробка выскочит и поднимется вверх. Сначала в этом опыте энергия топлива перешла во внутреннюю энергию пара. Затем пар, расширяясь, совершил работу – поднял пробку.

Что получиться, если мы заменим пробирку прочным металлическим цилиндром, а пробку – плотно пригнанным поршнем, способным двигаться внутри цилиндра?

Докладчик (ученик).Если мы заменим пробирку прочным металлическим цилиндром, а пробку – плотно пригнанным поршнем, способным двигаться внутри цилиндра, то получим простейший тепловой двигатель.

В России первый паровоз был построен в 1834 году крепостными мастерами-самоучками отцом и сыном Е.А. и М.А. Черепановыми.

На протяжении более ста лет паровозы были главными транспортным средством как у нас в стране, так и за рубежом. Выпуск паровозов в нашей стране был прекращен лишь в 1956 году, когда они стали заменяться электровозами и тепловозами.

Работа с таблицей «Удельная теплоемкость некоторых веществ»

Учебник «Физика. 8 класс» А.В.Перышкин – стр. 25.

Учитель. Ребята, рассмотрите таблицу. Удельная теплоёмкость воды равна 4200Дж/кг·°С. Что это означает?

Ответ ученика. Чтобы увеличить на 1°С температуру воды массой 1 кг, требуется количество теплоты, равное 4200 Дж.

Учитель. Меняется ли в различных агрегатных состояниях удельная теплоемкость вещества?

Ответ ученика. Удельная теплоемкость одного и того же вещества в разных агрегатных состояниях (твердом, жидком и газообразном) различна. Например, удельная теплоемкость воды 4200 Дж/кг·°С, а удельная теплоемкость льда 2100 Дж/кг·°С.

Учитель. Какое вещество имеет наибольшую теплоемкость?

Предполагаемый ответ ученика. Вода имеет очень большую удельную теплоемкость. Поэтому вода в морях и океанах, нагреваясь летом, поглощает из воздуха большое количество теплоты. Благодаря этому в тех местах, которые расположены близко от больших водоемов, лето не бывает таким жарким, как в местах, удаленных от воды.

Опыт 1 «Несгораемый платок»

Оборудование: штатив с муфтой и лапкой, спирт, носовой платок, спички

Проведение: Зажать в лапке штатива носовой платок (предварительно смоченный водой и отжатый), облить его спиртом и поджечь. Несмотря на пламя, охватывающее платок, он не сгорит. Почему?

Объяснение: Выделившаяся при горении спирта теплота полностью пошла на испарение воды, поэтому она не может зажечь ткань.

Опыт 2 «Вода кипит в бумажной кастрюле»

Оборудование: штатив с муфтой и лапкой, бумажная кастрюля на нитках, спиртовка, спички.

Проведение: Подвесим бумажную кастрюлю на штативе.

Можно ли вскипятить воду в этой кастрюле?

Объяснение:Вся теплота, выделяющаяся при горении, идет на нагревание воды. Кроме того, температура бумажной кастрюли не достигает температуры воспламенения.

Задача

Оцените, на какой этаж можно было бы подняться легковой автомобиль массой 933 кг, совершив работу, численно равную количеству теплоты, которое отдает 1 литр воды, остывая от 100°С до комнатной температуры (20°С)? Высоту одного этажа примите равной 3 м.

Удельная теплоемкость воды 4200 Дж/кг·°С.

Работа с таблицей «Плотность»

1) Ребята, используя таблицу плотностей, сравните плотности веществ в различных агрегатных состояниях. Сделайте вывод.

Учебник «Физика. 7 класс» А.В.Перышкин – стр. 63-64.

Предполагаемый ответ ученика. Лёд имеет гораздо меньшую плотность и плавает в воде. Это является аномалией. Большинство других веществ, например, металлы или парафин, имеют в твёрдом виде большую плотность, чем в расплавленном, и тонут в своём расплаве.

2) Когда вода имеет максимальную плотность? Какое это имеет значение в природе?

Докладчик № 4. Вода же имеет максимальную плотность при +4 °С. Это имеет огромное значение для существовании жизни на Земле. В водоёмах перед наступлением зимы постепенно охлаждающаяся вода, делаясь плотнее, опускается вниз до тех пор, пока температура всего водоёма не достигнет +4 °С. При дальнейшем охлаждении более холодная вода остаётся сверху, а теплопроводность воды, как мы знаем, очень низкая. В результате создаётся необычное положение: тонкий слой холодной воды становится «одеялом» для всех обитателей подводного мира, предохраняя их от сильного мороза. (Разумеется, низкая теплопроводность льда, и тем более снега, также защищает от низких температур воздуха). При +4 °С они чувствуют себя очень неплохо. Рыбы продолжают вести активный образ жизни – вспомним прелести зимней рыбалки. Попробуем вообразить, как выглядел бы мир, если бы вода обладала нормальными свойствами, а лёд был бы, как и полагается любому нормальному веществу, плотнее своей жидкой фазы (воды): зимой намерзающий сверху более плотный лёд тонул бы в воде, непрерывно опускаясь на дно. Летом лёд, закрытый толстым слоем холодной воды, не смог бы за лето растаять. Постепенно все озера, пруды, реки промёрзли бы целиком, превратившись в гигантские ледяные заторы. Потом промёрзли бы все моря и океаны. Весь мир превратился бы в ледяную пустыню, кое-где покрытую талой водой.

Итак, плотность воды достигает максимального значения при 4°С и больше плотности льда. Поэтому лёд плавает на поверхности воды.

Интересный опыт. Тело плавает в холодной воде и тонет в горячей. Почему?

Ответ: Плотность холодной воды больше, сила Архимеда больше.

Из истории

Докладчик (ученик). Петр I. Первый закон об охране вод был написан Петром I. 8 февраля 1724 года Указом правительствующего сената по распоряжению Петра I была основана Академия наук. 7 июня 1999 г. Указом президента РФ был установлен День Российской науки за выдающуюся роль отечественной науки в развитии государства и общества и в ознаменовании 275-летия со дня основания Академии наук с датой празднования 8 февраля.

Рефлексия

Ребята, вспомните и расскажите, что нового и интересного вы узнали сегодня на занятии?

Что было для Вас самым ценным?

Карточка-задание для ученика

«Исследование физических свойств воды»

Вода имеет следующие уникальные свойства:

• Лёд имеет ____________(большую, меньшую) плотность, чем вода и плавает в воде.

Однако, большинство веществ, в отличие от воды, металлы или парафин, имеют в твёрдом виде ______________плотность, чем в расплавленном, и тонут в своём расплаве.

Слова для работы: большую, меньшую.

• Составьте из слогов слова:

Вода одновременно существует в ______агрегатных состояниях вещества: ____________, ________________ и ______________.

Всего различают ________(сколько?) процессов, при которых происходят агрегатные превращения вещества:

• Вода имеет __________ ( высокую, низкую) удельную теплоемкость, равную ________ Дж/кг·°С. Эта величина показывает, сколько теплоты надо затратить для нагревания ___ кг воды на ___ °С.
• Аномально высокие значения температуры плавления ___°С и температуры ___________ 100°С.
• Выберите правильный ответ на вопросы и получите имя человека, который издал в России первый «Закон об охране воды» (Ответ: Пётр I).

Задания.

1. Переход вещества из твердого состояния в газообразное (минуя жидкое)

2. Пример десублимации, наблюдаемый зимой на окнах

3. Переход вещества из газообразного состояния в жидкое

4. Где кипящая вода горячее?

А. на уровне моря

Б. на вершине горы

В. в глубокой шахте

5. Что потребует большего количества теплоты для нагревания на 1°С: стакан воды или ведро воды?

А. стакан воды

Б. ведро воды

В. одинаковое количество

6. В каком агрегатном состоянии вещество занимает максимальное пространство?

А. твердом

Б.жидком

В. газообразном

7. Назовите физическую величину, показывающую, какое количество теплоты необходимо для нагревания вещества массой 1 кг на 1°С.

А. удельная теплоемкость

Б. удельная теплота плавления

В. плотность

Задача. Оцените, на какой этаж можно было бы подняться легковой автомобиль массой 933кг, совершив работу, численно равную количеству теплоты, которое отдает 1 литр воды, остывая от 100°С до комнатной температуры (20°С)?

Высоту одного этажа примите равной 3 м.

Анализ внеурочного занятия

Класс: 8.

Предмет: физика.

Тема: «Вода – вещество привычное и необычное».

Раздел: «Тепловые явления»

Данное занятие является уроком обобщения знаний по теме «Тепловые явления».

Цели данного урока спланированы как ожидаемые результаты, которые предполагается получить в процессе совместной деятельности с обучающимися при их обучении, воспитании и развитии. Они соответствуют стандартным требованиям программы и связаны с предыдущими учебными занятиями:

образовательная:

• познакомить обучающихся со свойствами такого вещества, как вода;
• применить и расширить умения и навыки решения практических задач;
• совершенствовать вычислительные навыки.

развивающая:

•  способствовать выработке у школьников умения обобщать изучаемые факты, формулировать выводы;
•  развивать исследовательские навыки; и самостоятельность путем составления умозаключений;
• развитие логического мышления для сознательного восприятия учебного материала.

воспитательная:

• формировать качества личности, как трудолюбие, внимательность, активность, самостоятельность, дисциплинированность;
• воспитывать познавательную активность;
• прививать интерес к предмету.

Оборудование: доска, цветные мелки, компьютер, проектор, лабораторное оборудование, карточки.

Дидактическое обеспечение: набор индивидуальных карточек, презентация Power Point.

На занятии я старалась создать условия для реализации поставленных целей. Этому способствовала форма проведённого урока, при изучения нового материала я использовала проблемно-исследовательский метод: организовала исследовательскую деятельность, результатом которой были «открыты» свойства и характеристики воды. Обобщая результаты проделанной работы и дома и в классе, восьмиклассники высказали предположение при сравнении удельной теплоёмкости различных веществ, гипотезу о зависимости плотности от агрегатного состояния вещества. Я немного помогала сформулировать грамотно, корректно, как с точки зрения физики, так и с точки зрения русского языка. Затем высказанное предположение доказали, организуя поисково-эвристическую деятельность учащихся. В завершение все применили знания при решении заданий, используя объяснительно-иллюстративный метод, различные виды деятельности, фронтальную и индивидуальную формы организации учебной деятельности.

Были использованы фронтальная, индивидуальная формы познавательной деятельности.

Время, отведенное на все этапы урока, было рационально распределено. Поддерживался высокий темп работы учащихся.

Завершающим этапом была рефлексия: оценка учащимися и учителем результатов урока, подведение итогов, комментирование деятельности учащихся. Между всеми этапами четко прослеживается логическая связь и завершенность каждого этапа. Учащиеся учились анализировать, делать выводы, рассуждать, правильно излагать свои мысли.

На каждом этапе урока учитывала индивидуальные особенности и интересы учащихся, уровень их подготовленности, осуществлялась индивидуализация обучения и дифференцированный подход.

Использовала различные виды контроля на уроке: ученик- ученик, ученик – учитель (вопросы-ответы).

Приветствовалась активность детей, поощрялась самостоятельность, гибкость ума. Перегрузки учащихся на уроке не было, так как чередовались письменные и устные задания. Постепенно увеличивалась степень сложности заданий и самостоятельности учащихся при их выполнении. Дифференцируемая самостоятельная работа проведена с целью закрепления и углубления знаний учащихся по теме внеурочного занятия, способствовала развитию логического мышления.

План внеурочного занятия выполнен полностью.

Выбранные мною формы и методы обучения способствовали созданию на уроке положительной психологической атмосферы. Применение проблемно-диалогического обучения на уроке позволило сделать его интересным, насыщенным, плотным по структуре.

«Вода России» — Химический состав воды

Хими́ческий соста́в воды́ – совокупность
находящихся в воде веществ в различных химических
и физических состояниях.

Общеизвестна химическая формула воды – Н₂О.
Однако до конца XVIII в. считалось, что вода является неделимым веществом. В 1781
г. английский ученый Генри Кавендиш доказал, что вода состоит из двух элементов, которые
позже французский учёный Антуан Лавуазье назвал кислородом и водородом. Дальнейшие
исследования показали, что вещество «вода» обладает уникальной структурой и не менее
уникальными свойствами. Во-первых, она состоит из соединения двух газов, причем никакие
другие газы, смешиваясь между собой, не образуют жидкость. Во-вторых, вода имеет максимальную
плотность при 4°С, благодаря чему лёд плавает на её поверхности и предохраняет её от полного
замерзания. В-третьих, вода меняет удельную теплоёмкость в интервале от
точки плавления (0°С) до точки кипения (100°С). Наименьшая удельная теплоёмкость приходится
на интервал в 30–40°С. Последнее обстоятельство во многом определило пути эволюции:
этот интервал – температура тела теплокровных животных.

Большинство
необычных свойств воды определяется строением её молекулы, физической природой составляющих
её атомов и компоновкой самих молекул. Молекула воды напоминает равнобедренный треугольник,
в основании которого расположены ядра атома водорода, а в вершине – ядро атома кислорода.
Поэтому молекула воды характеризуется значительной полярностью: отрицательный и положительный
заряды в ней разнесены. В результате молекулы воды способны ассоциировать, то есть
образовывать группировки, называемыми кластерами.

Атомы
водорода и кислорода имеют несколько природных изотопов. Например, у водорода их три:
обычный водород (протий), тяжёлый водород (дейтерий) и сверхтяжёлый радиоактивный
водород (тритий).

В природе наиболее распространена
вода, состоящая из обычных изотопов кислорода и водорода (99,73%). Тяжёлая вода (оксид
дейтерия) внешне выглядит, как обычная. Тяжёлая вода используется в ядерных реакторах
для торможения нейтронов. Сверхтяжёлую воду применяют в термоядерных
реакциях.

Из химических свойств
воды следует отметить одно из самых важных – способность растворять твёрдые вещества
и вымывать их, поэтому в водных
объектах, поверхностных и подземных, обнаружены
почти все известные науке химические элементы.
Механизмом растворения многих кристаллических
солей является гидролитическая диссоциация, когда молекула соли распадается на ионы
с положительным и отрицательным зарядом – соответственно на катионы и анионы. Поскольку
вода – диполь, ионы окружают молекулы воды, формируя так называемую гидратную оболочку.
Силы взаимодействия ионов с молекулами воды достаточно велики. Вот почему в состав
многих минералов входит вода.

Процесс, обратный
растворению – осаждение (седиментация), т.е. выпадение веществ из водного раствора.
Благодаря этому процессу образовались месторождения солей хлоридов натрия, калия,
магния и многих других. Возникают трудности в использовании для хозяйственных целей
воды с высоким содержанием растворённых солей. Так, высокое содержание солей магния
и кальция, так называемых солей жёсткости, приводит к образованию накипи, ухудшает
качество питьевой воды и не позволяет использовать такую воду в ряде производств.

В процессе природного круговорота вода, соприкасаясь
со всевозможными веществами, становится раствором различного, зачастую очень сложного
состава. Наименьшая концентрация растворённых веществ (десятки миллиграмм в литре)
отмечается в атмосферных осадках, ледниках
и снежниках,
поскольку при испарении вода теряет бόльшую
часть растворённых в ней веществ. Однако при выпадении в виде дождя
или снега вода поглощает аэрозоли и пыль, которые содержатся в атмосфере. Поэтому
в местах, где сильно загрязнена атмосфера, осадки становятся источниками загрязнения
водных объектов. Количественный показатель
содержания растворённых в воде веществ
называется общей минерализацией и выражается величиной мг/л или г/л. Содержание растворённых
веществ в воде морей и океанов выражают также в относительных единицах, как правило,
в промилле (‰), то есть г/кг, и называют солёностью (иногда
– минерализацией). Если в одном литре природной воды содержится до 1 г (1000 мг) растворённых
веществ, её считают пресной, от 1 до 25 г – солоноватой, от 25 до 50 г – солёной (или
морской солёности) и выше 50 г – высокосолёной (или рассолом). Если выделить из океанской
воды все соли, они покрыли бы поверхность земного шара слоем стометровой толщины.

Важнейшее свойство природной воды заключается в том,
что она является «буфером» в отношении кислотности. Свойство буферности кислотности
– это способность воды сохранять более или менее неизменным содержание ионов водорода
(Н⁺), т.е. сохранять значение рН при попадании в неё определенного количества
кислоты или основания, которые нейтрализуются растворёнными в ней углекислым газом
и гидрокарбонат-ионами. С концентрацией гидрокарбонат-ионов напрямую связана устойчивость
состава природной воды к кислотным дождям.

В водных растворах подавляющее большинство солей существуют в виде ионов.
В природных водах преобладают три аниона (гидрокарбонат HCO₃^–,
хлорид Cl^– и сульфат SO₄^2-) и четыре катиона (кальций
Ca²⁺, магний Mg²⁺, натрий Na⁺ и калий K⁺)
– их называют главными ионами. Хлорид-ионы придают воде солёный вкус, сульфат-ионы,
ионы кальция и магния – горький; гидрокарбонат-ионы безвкусны. Они составляют в пресных
водах свыше 90% всех растворённых веществ. В ряде случаев к главным компонентам можно
отнести также калий, бром, стронций и др.

Под влиянием
климатических и других условий химический состав природных вод изменяется и приобретает
черты, характерные для различных видов природных вод (атмосферные осадки, реки, озёра,
подземные
воды).

Вещества,
содержащиеся в природных и техногенных водах,
можно условно разделить на классы. По составу: органические и
минеральные; по форме нахождения: растворённые и взвешенные; по происхождению: природные
и антропогенные; по действию на живые организмы: токсичные и нетоксичные; по концентрации:
макроэлементы – мезоэлементы – микроэлементы. В воде могут быть растворены газы (кислород,
углекислый газ, азот, сероводород, метан и пр.).

Химический
состав природной воды определяет путь, совершённый водой в процессе своего круговорота
и течения по поверхности Земли. Количество растворённых и взвешенных веществ в воде
зависит, во-первых, от состава пород, с которыми она соприкасалась, во-вторых, от
природно-климатических условий бассейна, в третьих, от уровня антропогенной нагрузки
на бассейн водного объекта, в-четвёртых, от населяющих водные объекты живых организмов.

Воды большинства чистых рек принадлежат к гидрокарбонатному
классу, с преобладанием ионов кальция. Реки сульфатного и хлоридного классов сравнительно
малочисленны. Они распространены преимущественно в степной полосе и полупустынях.
Преобладающими катионами природных вод хлоридного класса являются, главным образом,
ионы натрия. Воды хлоридного класса отличаются высокой минерализацией.

В случае, если промышленные и бытовые стоки (очищенные или частично очищенные)
составляют значительную часть стока реки, они заметно влияют на катионно-анионный
состав. Например, вода р. Москвы
от гидрокарбонатно-кальциевого на входе в город
меняет свой состав при выходе из города на воду
с составом катионов: Na→K→Ca→Mg→NH₄⁺ и составом
анионов: HCO→Cl^–→SO→NO→PO.

Минерализация и химический состав
воды озёр в отличие от рек меняются в очень широких пределах. Различие в минерализации
отражается и на ионном составе воды озёр. С увеличением минерализации озёрной воды
происходит относительный рост ионов в её составе в такой последовательности: для анионов
HCO→SO→Cl^–; для катионов Ca²⁺→Mg²⁺→Na⁺.

Состав морской воды характеризуется большим содержанием
солей. Если в водах материкового стока чаще всего наблюдается соотношение концентраций:
HCO₃^— →SO₄^2-→Cl^—
и Ca²⁺→Mg²⁺→Na⁺
или Ca²⁺→Na⁺→Mg²⁺, то для
морских вод, начиная с общей минерализации
1 г/кг, соотношения меняются: Cl^–→SO→HCO
и Na⁺→Mg²⁺→Ca²⁺. Концентрации
микроэлементов обычно очень малы,
в сумме они не превышают 0,01% массы всех растворённых солей. Чем более изолировано
море от океана, тем заметнее отличается состав его воды от состава воды в океане.
Первостепенное значение имеют условия водообмена с океаном, соотношение объёма материкового
стока с объёмом моря, глубина моря и характер химического состава вод впадающих рек.

Подземные воды отличаются исключительным разнообразием
химического состава, в том числе и ионного. Ионный состав подземных вод прежде всего
зависит от условий их формирования и залегания.

В
настоящее время состав поверхностных вод в густо населённых районах мира в значительной
мере формируется за счёт различных поверхностных (диффузных) источников загрязнения.
Это сток с сельскохозяйственных и городских территорий, с производственных площадок,
дорог, с осадками, а также при определенных условиях – вторичное загрязнение из донных
отложений. К диффузным источникам добавляются точечные, преимущественно в городах.
Сточные воды, поступающие в черте города, сильно различаются по составу. Для бытовых
стоков основными показателями загрязнения являются биогенные элементы, т. е. вещества,
способствующие росту микроводорослей, органические вещества, синтетические поверхностно-активные
вещества (СПАВ), бактерии. В последние годы возрастает объём ксенобиотиков в сточных
водах. Это лекарства, средства гигиены, моющие средства. Номенклатура этих «новых»
загрязняющих веществ насчитывает многие тысячи наименований. Влияние на живые организмы
и здоровье людей большинства из них остается неизученным, для таких веществ нормативы
содержания в природной воде заведомо отсутствуют.

Современные
водные объекты по составу содержащихся в них веществ сильно отличаются от их природного
ненарушенного человеком состояния. Это отличие будет нарастать, если не принимать
меры по снижению уровня загрязнений от хозяйственной деятельности.

Н.М. Щеголькова

Плотность воды чистой г/мл — Таблица

В справочной таблице даны значения плотности воды для чистой и свободной от воздуха при давлении 1 атм. Значения даны в г/мл.

Температура (tm в 0 °С), при которой вода имеет максимальную плотность при различных давлениях р (в атм), определяется формулой

tm = 3,98 — 0,0225 (р — 1)

Плотность воды тяжелой равна 1,10595 г/мл при 10° С и 1,10530 г/мл при 20° С.

Общефизические свойства рабочих жидкостей

Плотность жидкости. Плотность капельных жидкостей зависит от температуры и давления. Плотность жидкостей с повышением температурынезначительно уменьшается. До давления 10 МПа изменением плотности при расчетах можно пренебречь. Средняя плотность минерального масла – 900 кг/м³.

Замечение: вода имеет максимальную плотность при 4 °С.

Чем меньше плотность жидкости, тем меньше нужно энергии для прокачки жидкости через аппараты гидропривода.

Сжимаемость жидкости – это её способность под действием внешнего давления изменять свой объём обратимым образом, т.е. жидкость после прекращения действия внешней силы восстанавливает первоначальный объём

Сжимаемость жидкости хараектеризуется модулем упругости. Модулъ упругости у минеральных масел более, чем в сто раз меньше аналогичного модуля стали. Именно податливость масла может быть причиной скачков штока при больших давлениях.

Теплопроводностьрабочей жидкости – количество теплоты, которое проходит за единицу времени через единицу поверхности на единицу толщины слоя. Теплопроводность характеризуется коэффициентом теплопроводности . Теплопроводность у нефтепродуктов невелика – Вт/м∙°С. Теплопроводность рабочей жидкости с ростом температуры гидросистемы уменьшается.

Чем выше теплопроводность жидкости, тем на более низком уровне установится температура жидкости при тех же потерях энергии в гидро приводе.

Удельная теплоемкость рабочей жидкости есть количество теплоты, необходимое для повышения температуры массы в 1 кг на один градус Цельсия. Единицей удельной теплоемкости С является Дж/кг °C. Удельная теплоемкость рабочей жидкости – важный показатель для гидропривода.

Большая теплоемкость жидкости обеспечивает большую тепловую инерционность гидропривода и, следовательно, более равномерное распределение температуры в элементах гидропривода.

С повышением температуры удельная теплоемкость жидкости практически не меняется. Удельная теплоемкость рабочих жидкостей на основе минерального масла лежит в интервале (1,88…2,1) кДж/кг °С.

Вязкостьесть свойство жидкости оказывать сопротивление относительному сдвигу одного слоя жидкости относительно другого слоя под действием касательной силы внутреннего трения (синонимом вязкости является текучесть). Ввиду того, что скорости слоев жидкости разные на поверхностях их соприкосновения возникают силы сопротивления сдвигу, называемые силами внутреннего трения, или силами вязкости. По гипотезе Ньютона сила вязкого трения рассчитывается по формуле:

,

гдеT – сила вязкого трения;

S – площадь трения;

μ – динамический коэффициент вязкости.

Физический смысл коэффициента μ:это сила трения, действующая на едничной поверхности при единичном градиенте скорости. На практике чаще используется кинематический коэффициент вязкости . Этот коэффициент представляет собой отношение динамического коэффициента вязкости жидкости к её плотности:

Вязкость капельных жидкостей зависит от физико-химических свойств жидкости, температуры и давления. Зависимость коэффициента динамической вязкости от температуры описывается формулой:

,

где – коэффициент динамической вязкости при заданной температуре,

μ₀ – коэффициент динамической вязкости при нормированной температуре (для минеральных масел – 40 °С),

T – рабочая температура,

T₀ = 40 °С

k_t – коэффициент, для минеральных масел равный 0,02…0,03,

e – основание натурального логарифма.

Вязкое трение в жидкостях отличается от трения твёрдых тел, т.к. зависит от площади трения и скорости движения жидкости.

Единицей кинематической вязкости является 1 м²/c. Эта величина велика и неудобна для практических расчётов. Поэтому используют величину в 10⁴ меньше -1стокс (1Ст) = 1 см²/c или 1/100 часть Ст–1 сантистокс(1сСт) = 1мм²/с. В нормативно-технических документах обычно указывают кинематическую вязкость при 40 °С (точнее при 37.8 °С – указанная температура соответствует 100° по Фаренгейту).

Вязкость большинства рабочих жидкостей в зависимости от давления растет по экспоненте. При росте давления до 10,0 МПа вязкость увеличивается на (13…15)%, поэтому этим ростом вязкости во многих случаях можно пренебречь (только при давлениях порядка нескольких десятков МПа нужно учитывать изменение вязкости).

Замечание: если масло подвергается дросселированию с большим перепадом давления, то со временем вязкость его может уменьшиться до 50% от первоначальной.

Вязкостно-температурные свойства рабочих жидкостей (зависимость вязкости от температуры), оцениваются с помощью индекса вязкости (ИВ).

ИВ, наряду с кинематичксой вязкостью, является паспортной характеристикой современных рабочих жидкостей. Жидкости с высоким индексом вязкости меньше изменяют свою вязкость при изменении температуры. При небольшом индексе вязкости зависимость вязкости от температуры значительна. Наиболее употребляемые жидкости имеют значения ИВ от 70 до 120.

При низких температурах жидкости застывают. При температуре застывания работа гидропривода невозможна. Вязкость рабочей жидкости оказывает существенное влияние на процессы и явления, происходящие при работе гидропривода, как в отдельных элементах, так и в целом гидроприводе.

При чрезмерно высокой вязкости силы трения в жидкости могут быть настолько значительны, что приведут к нарушению сплошности потока. Это может проявиться следующими нарушениями в работе гидропривода:

· незаполнением рабочих камер насоса;

· шум при работе гидропривода;

· возникновением кавитации;

· снижением подачи и равномерности движения поршня;

· уменьшением усилия на поршне;

· ухудшением показателей надежности работы привода.

С другой стороны, высокая вязкость рабочей жидкости позволяет снизить утечки через зазоры, и щелевые уплотнения. Объёмный КПД увеличивается, а механический КПД снижается из-за существенного увеличения сил трения в трущихся парах. Снижается, также, и гидравлический КПД, так как растут гидравлические потери. Из сказанного следует, что выбор вязкости весьма важен для качественной работы гидропривода.

Растворимость газов в жидкости и пенообразование. Растворимость газов – есть способность жидкости поглощать газы, находящиеся в соприкосновении с ней.

Для минеральных масел растворимость увеличивается с увеличением давления по линейному закону. Кислород отличается более высокой растворимостью, чем воздух, поэтому содержание кислорода в воздухе, находящемся в жидкости, на 50 %больше, чем в атмосферном воздухе. Процесс выделения газа из жидкости при соответствующих условиях протекает интенсивнее, чем растворение.

С ростом температуры растворимость воздуха в жидкости

увеличивается (а растворимость в воде уменьшается), но незначительно.

Обычно в минеральном масле работающего гидропривода сдержится до 6 % нерастворенного воздуха. После отстаивания масла в баке в течении суток содержание воздуха снижается до 0,01…0,02 %. При малых давлениях (до 0,5 МПа) присутствие воздуха в жидкости существенно снижает модуль упругости, поэтому в гидроприводе рекомендуется иметь подпор в сливной ветви. Кроме того, воздух в жидкости создает предпосылки для развития кавитации, особенно во всасывающих линиях и других местах, где происходит резкое изменение скорости (соответственно давления).

Если ли в какой-либо области системы происходит понижение давления, растворенный воздух выделяется в виде мельчайших пузырьков, образуя механическую смесь с жидкостью – пену. Антипенные свойства жидкости характеризуются ее способностью выделять воздух или другие газы без образования пены. Эту способность определяют по времени исчезновения пены после подачи в жидкость воздуха или прекращения перемешивания.

Пенообразование получается также при засасывании воздуха в систему через негерметичные стыки или поступлении в резервуар жидкости через неутопленный сливной патрубок. Попадание воды в небольшом количестве (менее 0,1 %), также ведет к появлению пены. Повышение температуры уменьшает стойкость пены.

Окисление минерального масла при вспенивании становится более

интенсивным, ухудшается смазывающая способность жидкости. Вспениваемость спиртоглицериновых смесей ниже, чем минеральных масел. Способность противостоять пенообразованию можно регулировать добавленем антипенных присадок. Механизм действия присадки состоит в понижении поверхностного натяжения жидкости. Концентрируясь на поверхности пузырьков пены, присадка способствует их разрыву, что приводит к быстрому гашению пены.

Смазывающие способностижидкости связаны с образованием на трущихся поверхностях масляной пленки и способностью её противостоять нагрузкам без разрушения, обеспечивая противозадирные и противоизносные свойства. Смазывающие свойства жидкости характеризуются коэффициентом трения, износом трущихся деталей и величиной нагрузки, разрушающей эту пленку. У спиртоглицериновых смесей смазывающая способность существенно ниже, чем у минеральных масел. Обычно, чем больше вязкость, тем выше прочность масляной плёнки при сдвиге. Улучшение противозадирных и противоизноснных свойств рабочей жидкости достигается введением в жидкость соответствующих присадок. Присадки – это специальные вещества, растворяющиеся в масле (жидкостях).

Стабильность свойств жидкости – это способность рабочей жидкости сохранять работоспособность в течение заданного времени при изменении первоначальных свойств в допустимых пределах. Стабильность характеризуется антиокислительной способностью и однородностью рабочей жидкос ти, которые находятся между собой в прямой зависимости.

Нарушение стабильности свойств рабочей жидкости (старение) на основе минеральных масел обусловлено химической реакцией углеводородов масла с кислородом воздуха. В результате этого процесса в жидкости появляются нерастворимые фракции, которые образуют осадки и плёнки на рабочих поверхностях гидроаппаратов. Появление твердых фракций может вызвать нарушение нормального функционирования таких прецизионных элементов гидропривода, как распределители, дроссели и т.п.

На скорость окисления (старения) жидкости сильно влияют температура жидкости, интенсивность ее перемешивания, количество находящихся в рабочей жидкости воды, воздуха и металлических загрязнений. Для рабочих жидкостей на основе минеральных масел очень нежелателен контакт медных деталей с жидкостью, т.к. медь ускоряет процесс их старения. Степень старения рабочей жидкости характеризуется кислотным числом РН, которое определяется количеством миллиграммов едкого калия (КОН), необходимого для нейтрализации свободных кислот в 1 г жидкости. Кислотное число РН и количество осадка используют для оценки старения жидкости (ГОСТ 5985-79). РН является одним из параметров, определяющих работоспособность рабочей жидкости. С целью повысить антиокислительные свойства жидкости применяют присадки. Перегрев рабочих жидкостей на основе минеральных масел свыше 60 ⁰С и присутствие влаги активируют окислительные процессы с выделением смол.

Стойкость рабочей жидкости к образованию водо-масляной эмульсии определяется способностью жидкости расслаиваться и отделяться от попавшей в неё воды. Добавлением в жидкость деэмульгаторов (веществ, разрушающих масляные эмульсии) понижают поверхностное натяжение плёнки на границе раздела вода-масло и предотвращают смешивание рабочей жидкости с водой.

Антикоррозийные свойства подтверждаются отсутствием коррозии металлов, а также стабильностью физико-химических свойств жидкости. Причины коррозийной активности жидкости связаны с наличием в ней химических соединений, вызывающих коррозию металлов. К таким соединениям относятся перекиси, образующиеся в результате старения рабочей жидкости, и которые оцениваются кислотным числом pH. Антикоррозийные свойства рабочей жидкости оценивают по испытаниям на коррозию металлических (из стали 50 и меди М2) пластин, помещаемых на 3 часа в жидкость, нагретую до 100 °С. Отсутствие потемнений на металлических пластинах является положительным результатом проверки.

Совместимость жидкости с резинотехническими изделиями гидропривода оценивают величиной набухания резины или потерей ее массы в рабочей жидкости при заданной длительности испытаний.

Темпертура застывания. Температурой застывания (ГОСТ 2028774) называется температура, при которой жидкость загустевает настолько, что при наклоне пробирки с жидкостью на угол 45° ее уровень в течение 1 мин остается неподвижным. При температуре застывания работа гидропривода невозможна. Температура застывания жидкости должна быть не менее чем на (10…15) °С ниже наименьшей температуры, при которой эксплуатируется привод.

Температура замерзанияв условиях нашего климата имеет важное значение –она должна быть по возможности низкой. Температурой замерзания называют температуру начала кристаллизации жидкости. При этой температуре в жидкости появляется облачко из мельчайших кристаллов. При этом не должно быть расслаивания жидкости и выделения из неё её компонентов.

Огнестойкость жидкости выражается в том, что она не должна провоцировать пожар или содействовать пожару. Огнестойкость жидкости характеризуется температурой вспышки, воспламенения и самовоспламенения.

Под температурой вспышкипонимается минимальная температура, при которой над поверхностью жидкости образуется количество пара, достаточное для возникновения кратковременной вспышки.

Температуравоспламененияесть температура, при которой над поверхностью жидкости образуется количество пара достаточное, чтобы горение продолжалось после удаления источника огня.

Температуройсамовозгоранияназывается температура при которой жидкость или её пар вспыхивает при контакте с воздухом. Температура воспламения жидкости на основе минеральных масел находится в пределах (180 .. ..230)°С, температура самовозгорания колеблется от (260…370) °С и выше.

Негорючесть.Гидроприводы, работающие вблизи мощных источников тепла должны использовать синтетические рабочие жидкости т.к. они практически являются негорючими и не распостраняющими огонь жидкостями. При использовании рабочих жидкостей на основе минеральных масел при температуре 70 °С и более с целью устранить контакт жидкости с воздухом необходимо баки заполнять инертным газом, либо механически отделить жидкость от воздуха.

Кипениеесть способность жидкости переходить в газообразное состояние.Жидкость можно довести до кипения повышением температуры выше температуры кипения при данном давлении или понижением давления до давления насыщенного пара. Температура кипения определяет температурный диапазон работы гидропривода.

Чистота рабочей жидкости.Гидропривод предъявляет высокие требования к чистоте рабочей жидкость. Чистота рабочей жидкости определяется количеством или массой инородных частиц в заданном объеме жидкости. Частицы загрязнений попадают в рабочую жидкость различными способами: при заливке жидкости в бак, как продукты износа трущихся поверхностей, через сапуны и уплотнения гидропривода.

Влияние чистоты рабочей жидкости на надежность гидропривода велико. До сих пор это основной показатель, ограничивающий долговечность гидропривода. Повышенная загрязненность рабочей жидкости вызывает повышенный износ деталей гидропривода, ухудшение его характеристик и преждевременный выход из строя.

Стандарт по ГОСТ-17216-2001 устанавливает 19 классов чистоты рабочей жидкости. Каждому классу соответствует допустимое количество частиц определенного размера в 100 см³ жидкости и общая масса загрязнений. Все загрязнения делятся на две группы: частицы и волокна. Волокнами считаются частицы толщиной не более 30 мкм при отношении длины к толщине не менее 10:1.Частицы загрязнений размером более 200 мкм (не считая волокон) в рабочей жидкости не допускаются. Масса загрязнений для классов от 0 до 5 не нормируется, а для классов с 6 по 12 не является контрольным параметром. Нормирование классов чистоты по ГОСТ 17216-2001 имеет недостатки.В частности, может оказаться, что частицы большого размера отсутствуют, но количество меньших частиц превышает допустимый уровень.

При этом, общая масса загрязнений может быть меньше допустимой для данного класса. В такой ситуации, работоспособность этой жидкости будет не ниже жидкости, полностью соответствующей данному классу, но её следует в соответствии с ГОСТ классифицировать другим, более грубым классом чистоты. Чтобы ликвидировать этот недостаток, в некоторых отраслях, вводят дополнительные показатели, более удобные для использования.

Международная ассоциация транспортной авиации рекомендует использовать в качестве рабочей среды жидкость с частицами загрязнения не больше 5 мкм и с ограниченным числом меньших размеров.

В табл. 1 приведена рекомендуемая тонкость фильтрации для насосв и гидроаппаратов по проекту международной организации ИСО/ТК 131

Таблица 1

Узнать еще:

Плотность воды | Всё о воде

Плотность воды определяется массой единичного объема в килограммах на метр кубический (кг/м3). В водоеме П.в. зависит от таких вещей как: минерализация, температура, количество растворенных солей в воде, ну и, конечно же, от давления высших слоев воды.

Плотность воды химически чистой (обессоленной) зависит от температуры. Их зависимость вычисляется по формуле, которая напоминает параболу с определенной вершиной при t 3,98°С. При такой температуре плотность воды как химического вещества принято считать равной 1000 кг/м3, или же 1г/см3. Если происходит снижение t до 0°С, плотность воды снижается на 0.132 кг/м3, а если же происходит повышение t, то плотность понижается до 995.67 кг/м3 (это при 30°С). Условной П.в. называется разность между плотностью при некоторой температуре  (t) и самой большой плотностью (sigma t) approx rho T – 1000. По-другому ее еще называют аномалией П.в. При повышении давления и минерализации П.в. тоже увеличивается. Незначительные изменения плотности воды от всех этих трех факторов играют важнейшую роль при динамике вод в водоемах, в формировании качества воды и их экосистем.

Всем известно, что при повышении температуры вещества увеличивают свой объем и понижают плотность. Вода обладает точно таким же свойством, но в интервале от 0 до 4°С, где с возрастанием температуры объем не повышается, а, наоборот, сокращается, данное свойство не выполняется. Принято считать максимальную плотность воды при температуре  4°С. Отсюда можно сделать вывод, что для воды зависимость объема и температуры двузначна. К примеру, при 0.2 и 8°С масса воды занимает одинаковое количество объема, точно так же как и при 3 и 5°С. Но, не смотря на это, воду принято считать эталоном плотности – при температуре равной 4°С, когда ее масса в 1  грамм имеет объем в 1 кубический сантиметр.

А как изменится объем воды при понижении температуры? Выяснилось, что при t ниже 0°С он будет продолжать увеличиваться, при условии переохлаждения. Но переохлаждение всегда требует сложных условий: неподвижность воды, отсутствия мест кристаллизации льда.

Если вода лишена растворенных в ней газов, то ее можно переохладить до минус 70°С и при этом она не превратится в лед. Но если ее встряхнуть или добавить небольшое количества льда, то она мгновенно покроется льдом и температура ее подскочит до 0°С (на 70°С). Можно так же довести воду до температуры  150°С без закипания, однако если в нее ввести пузырек воздуха, то вода моментально вскипит и температура ее понизится до 100°С.

Вода, при замерзании, внезапно увеличивается в объеме на 11%, так же внезапно и уменьшается при таянии. Это увеличение объема играет огромную роль, как в природе, так и в жизни людей. При замерзании воды и ее дальнейшем увеличении объема, происходит расширение, в результате чего возникает сильное давление, равное 2500 кгс/см2. Именно поэтому замерзающая вода обладает разрушительной силой в замкнутых пустотах, трещинах гор. Именно это объясняет то, как замерзающая вода разрушает многолетние глыбы, превращая их в мелкие осколки или же, как происходят взрывы крупных наледей. Точно так же, при замерзании воды в трубопроводе, происходит расширение труб, а в дальнейшем и их взрывы. Стоит так же сказать, что все эти процессы происходят при абсолютном  давлении равном 1 атм.

Важно так же то , что максимальная плотность воды отмечается при 4°С, лед оказывается легче жидкости и находится на поверхности. Если бы лед находился внизу водоемов, то они промерзали бы с самого дна, создавая глобальную катастрофу для всех тех, кто обитает в этих водоемах.

Читая увлекательные статьи о свойствах физических тел и химических веществ, поневоле завидуешь тем ученым, которые изучают эти процессы, проводя разнообразные лабораторные опыты. Но чтобы стать таким ученым, сначала надо научиться азам, закончив среднее образование и продолжив обучение  в ВУЗе с физическим или химическим уклоном. Но для этого сначала необходимо сдать вступительные экзамены, хорошо подготовиться к которым, не обращаясь к услугам репетиторов в наши дни практически невозможно. Вот почему необходимо знать  стоимость репетитора и перечень нужных вам предметов. В этом Вам сможет помочь сайт “Дистанционный репетитор”.

Обучение за рубежом с SEA Semester | Ассоциация морского образования

Введение: Водные тела образуют слои в зависимости от разницы в плотности, обычно больше всего подверженной влиянию температуры пресной воды, а также температуры и солености в соленой воде. Вода станет более плотной при понижении ее температуры, пока не достигнет максимальной плотности при 4 ° C.Одно из уникальных свойств воды состоит в том, что она становится менее плотной при понижении температуры с 4 ° C до замерзания до 0 ° C.Это позволяет многим водным формам жизни пережить зиму. Если бы лед был более плотным, чем вода, он бы замерзал и тонул снова и снова, пока не замерзло все озеро. Это приведет к уничтожению многих водных организмов и созданию системы с гораздо меньшим количеством форм жизни в озерах, которые периодически замерзают.

Изменения плотности воды также вызывают вертикальное движение воды и питательных веществ в озере, обычно называемое круговоротом. Весной, когда лед тает, вода на поверхности становится более плотной, когда она нагревается до 4 градусов Цельсия и, таким образом, опускается.Эта тонущая вода движется ко дну и заставляет воду, богатую питательными веществами, подниматься вверх. Тот же процесс происходит осенью, когда поверхностная вода остывает и становится более плотной; он утонет и вызовет такое же движение или оборот воды в озере.

Чего ожидать: Это задание лучше всего работает, когда учащиеся имеют возможность посмотреть и поэкспериментировать с взаимодействием водных масс различной плотности (см. Примеры в Уроке 3). Если это их первый опыт работы с этой темой, дайте им хотя бы одно дополнительное занятие, чтобы использовать жидкости разной плотности и придумать некоторые идеи о том, как они взаимодействуют.

Это задание может выполняться группами студентов или в качестве интерактивной демонстрации с классом. Пять галлонов (около 20 литров) — хороший объем для демонстрации в аквариуме или аквариуме; если учащиеся используют свои собственные баллоны, достаточно одного галлона (около 4 литров).

Как всегда, структура урока должна быть изменена, чтобы студенты могли задавать свои собственные вопросы о плотности жидкостей. Поощряйте их сформулировать свой вопрос и спланировать, как они будут его проверять; вы или их коллега можете посоветовать свой экспериментальный план, прежде чем они его попробуют.Это не обязательно должен быть длительный процесс, это просто способ способствовать тщательному тестированию вопросов.

Материалы:

• Две пробы воды, одна комнатной температуры (около 20-22 ° C и одна теплая, но не кипящая, около 35 ° C)
• Пищевой краситель
• Прозрачный водонепроницаемый контейнер размером как минимум с чашу для золотой рыбки (может быть аквариум, резервуар или прозрачный контейнер размером с обувную коробку)
• Термометры
• Лед

Процедура:

Задайте вопрос: что происходит с озерами и прудами, когда они зимой остывают и замерзают, а весной нагреваются? Как это влияет на живущие там организмы? Предложите классу идеи и комментарии и обсудите способы узнать больше.Представьте эту деятельность как способ моделирования некоторых из этих процессов.

1. Подготовьте две пробы воды: одну при температуре около 20-22 ° C и одну при температуре около 35 ° C; в каждую порцию добавляйте по несколько капель разных пищевых красителей.

2. Попросите учащихся измерить температуру образцов, затем осторожно вылить часть каждого образца в аквариум или резервуар, чтобы создать два слоя воды разного цвета. Может помочь разморозить губку и налить на нее воду. Вы можете посоветовать им положить в первую очередь самый холодный образец или позволить им поработать с материалами, чтобы решить эту проблему самостоятельно. Это слоистое или слоистое водное образование, обнаруженное там, где солнце нагревает верхние слои воды.

3. После того, как ученики получат отчетливые слои воды в контейнере, добавьте лед на поверхность с одного конца резервуара. Когда лед тает и превращается в более плотную холодную воду, они должны увидеть, как холодная вода движется ко дну, вызывая видимые узоры циркуляции в цветных слоях воды. Затем попросите учащихся сравнить этот процесс с тем, что происходит, когда лед покрывает всю поверхность аквариума. Это изменения, происходящие во время весеннего таяния льда.

4. Попросите учащихся описать в письменной форме или в виде диаграммы наблюдаемый ими процесс перемешивания и круговорота и связать его с образованием холодных глубоководных масс в высоких широтах океана и весенним и осенним круговоротом озер и прудов.

5. Вы можете попросить учеников записывать температуру на поверхности, на средней глубине и у дна в течение дня, чтобы отслеживать стратификацию и нагревание воды.

6. Дайте время для тестирования отдельных вопросов и отчета о результатах.

Оценка: Студенты должны использовать диаграммы и письменные отчеты для описания своих наблюдений. Они должны включать любые связанные с этим личные переживания: купание в стратифицированном пруду летом; проверка толщины льда на пруду; или рыбалка подо льдом.

Добавочные номера:

1. Введите переменную солености. Используйте соленую воду и варьируйте соленость образцов воды или используйте немного пресной воды и немного соленой воды.

2. Используйте небольшой вентилятор, чтобы исследовать влияние ветра на циркуляцию в озере (используйте вентилятор с батарейным питанием).

3. Заморозьте камни и песок в лед и наблюдайте за отстаиванием льда.

4. Используйте шланг, чтобы добавить воду в резервуар, чтобы имитировать воздействие потока на воду в озере (вы можете использовать воду с разной температурой и соленостью или даже с содержанием осадка).

5. В идеале за этим могли бы последовать наблюдения и измерения в близлежащем пруду или озере.

Источник: на основе идеи Джима Вайднера, SEA Experience 1995

.

Copyright 1998-2008 Ассоциацией морского образования, все права защищены.
Составлено и отредактировано Пэт Харкорт и Тери Стэнли.

Этот проект был частично поддержан Национальным научным фондом (предложения № TEI-8652383, TPE-8955214 и ESI-925324), Фондом Генри Л. и Грейс Доэрти, Фондом Доннера и Благотворительным трастом Пью. Выраженные мнения, выводы, заключения или рекомендации принадлежат авторам, а не Фондам.

Валидационное исследование гравиметрического метода измерения интраоперационной кровопотери

Цель . Гравиметрический метод взвешивания хирургических губок используется для количественной оценки интраоперационной кровопотери. Сухая масса минус влажная масса марли равняется объему потерянной крови. Этот метод предполагает, что плотность крови эквивалентна воде (1 г / мл). Целью этого исследования было подтвердить предположение, что плотность крови эквивалентна воде, и сопоставить плотность с гематокритом. Методы . Взвешивали 50 мкл л цельной крови восемнадцати крыс. Для каждого образца крови взвешивали контрольную дистиллированную воду. Средние значения крови и воды сравнивали с использованием непарного одностороннего теста Стьюдента t . Массы образцов крови и гематокритов сравнивали с использованием линейной регрессии. Результатов . Средняя масса восемнадцати образцов крови составляла 0,0489 г, а контрольных образцов с дистиллированной водой — 0,0492 г. Тест t показал и.Значения гематокрита колебались от 24% до 48%. Значение линейной регрессии составило 0,1767. Выводы . Значение сравнения масс крови и дистиллированной воды предполагает высокую корреляцию между двумя популяциями. Линейная регрессия показала, что гематокрит не пропорционален массе крови. Исследование подтвердило, что измеренная плотность крови аналогична плотности воды.

1. Введение

Количество интраоперационной кровопотери часто определяется с помощью субъективной визуальной оценки оперирующим хирургом или анестезиологом.Несколько исследований подтверждают, что эта визуальная оценка может недооценивать фактическую кровопотерю на целых 89% [1–5]. Некоторые исследования также сообщают, что по мере увеличения фактической кровопотери оценка кровопотери становится все более неточной [6]. Точное измерение кровопотери во время операции может помочь в реанимации жидкости и необходимости переливания крови. Завышенная оценка кровопотери может привести к ненужным переливаниям. В исследовательских целях точное измерение интраоперационной кровопотери имеет решающее значение для сравнения различных оперативных техник или влияния лекарств на кровопотерю.

Во время большинства операций прямое измерение объема крови, собранной в отсасывающих канистрах, является наиболее распространенным клиническим методом, используемым для определения интраоперационной кровопотери. Когда объем кровопотери невелик, гравиметрический метод представляет собой простой, точный и клинически значимый метод измерения [7]. С помощью этого метода хирургические марлевые губки и подушечки для лапаротомии взвешиваются до и после использования. Обычно считается, что разница в их весе является точным показателем кровопотери.Чтобы преобразовать массу крови в более знакомую статистику объема, требуется знание плотности крови. Плотность крови обычно оценивается в один грамм на миллилитр [2, 7–9]. Однако существует мало документации о том, что один миллилитр крови весит один грамм. Существующие данные противоречивы и демонстрируют диапазон плотности крови от 1043 до 1060 кг / м ³ (1,043–1,060 г / мл) [10]. Настоящее исследование направлено на определение плотности крови на животной модели и сопоставление ее с гематокритом.Это проверит предположение о том, что удельный вес крови равен воде. Если соотношение достоверно и не зависит от гематокрита, это подтверждает точность взвешивания хирургических губок для определения интраоперационной кровопотери.

2. Материалы и методы

Кровь крыс, использованная для этого исследования, была взята из крови, взятой в рамках протокола, одобренного Комитетом по уходу за животными и Лабораторией биологических ресурсов в Университете Иллинойса в Чикаго и Институциональным комитетом по уходу за животными и их использованию. Медицинского центра Джесси Брауна VA (Чикаго, Иллинойс).Самцов крыс Sprague-Dawley, использованных в другом эксперименте и весящих от 385 до 435 граммов, успокаивали с использованием атмосферного комнатного воздуха и 2% изофлурана. Затем крыс помещали на обогреваемый хирургический столик под лампой без света. Трахею интубировали, и крысу вентилировали 1,7% изофлураном в кислороде. Канюли помещали как в общие сонные артерии, так и в левую внутреннюю яремную вену. Гепаринизированные пробирки для микрогематокрита заполняли цельной артериальной кровью из канюлированной левой общей сонной артерии.Пробирки запаивали с одного конца, используя два слоя белой глины, и центрифугировали (International Equipment Company, Чаттануга, Теннесси, Micro-Capillary Centrifuge, Model MB) при 10000 оборотов в минуту в течение 5 минут. Гематокрит считывали из упакованного объема клетки с помощью микрокапиллярного ридера (Damon / IEC Division Micro-Capillary Reader).

Несколько капель (<0,2 мл) цельной артериальной крови, полученной из сонной артерии, помещали на пластиковую чашку для взвешивания. Аликвоту этого образца объемом 50 мкл л собирали с помощью одноразовой пластиковой микропипетки (Fisher Scientific Fisherbrand, Лафборо, Лестершир, Великобритания, Finnpipette).Этот образец был помещен на электронные весы (Ohaus Corporation, Parsippany, NJ, Voyager), которые предварительно были обнулены, и была определена масса. Таким образом было собрано и задокументировано 18 образцов. Восемнадцать контрольных испытаний с использованием деионизированной воды были также выполнены на тех же электронных весах, используя ту же технику, что и образцы крови. Все измерения проводились при комнатной температуре.

Статистические методы включали линейную регрессию, чтобы предоставить модель для проверки корреляции между плотностью крови и гематокритом.Кроме того, для сравнения средних значений масс крови и дистиллированной воды использовался непарный односторонний критерий Стьюдента с поправкой Велча. Данные представлены как среднее ± стандартное отклонение.

3. Результаты и обсуждение

Масса 18 аликвот крови записана в таблице 1. Средняя масса 50-микролитровых образцов крови составляла 0,0489 ± 0,032 г с диапазоном от 0,0445 г до 0,0512 г. В таблице 2 перечислены массы 18 контрольных образцов с дистиллированной водой. Средняя масса образцов воды объемом 50 микролитров была равна 0.0492 г с диапазоном от 0,0487 г до 0,0496 г. Средняя плотность образцов крови была нормализована к средней массе контролей с дистиллированной водой путем деления двух средних значений для получения удельного веса и скорректированной средней плотности крови 0,994 ± 0,032 г / мл. Средний гематокрит образцов крови составил 40,3% (диапазон 24–48%). На рис. 1 показана зависимость массы 50 образцов крови µ л от гематокрита. Значение было 0,1767. Следовательно, корреляция между гематокритами и плотностью образцов крови была плохой.Популяции были признаны пригодными для параметрического тестирования, но их дисперсия была неравной по ANOVA (). Чтобы объяснить это, для сравнения образцов крови и дистиллированной воды использовался тест Стьюдента с поправкой Уэлча. Результаты дали и. Этот анализ подтверждает тот факт, что масса образцов крови и воды существенно не различалась.

Хирург или анестезиолог обычно оценивает объем крови, потерянной во время каждой операции. Эта оценка может определить потребности в переливании крови или помочь в количестве внутривенных реанимационных мероприятий, необходимых для поддержания эуволемии. Точное измерение интраоперационной кровопотери также позволяет сравнивать различные хирургические техники и методы, чтобы минимизировать кровопотерю во время операции.Неточное определение интраоперационной кровопотери может привести к ненужным переливаниям. Существует достаточно доказательств того, что кровь обладает иммунодепрессивным действием [11, 12] и ассоциируется с худшими исходами при колоректальном раке [13]. Переливание крови также увеличивает риск инфекций в области хирургического вмешательства [14] и является дорогостоящим.

Существует множество методов определения объема интраоперационной кровопотери. Наиболее точным методом является спектрофотометрия [15–17]. Этот метод готовит эталон собственной крови пациента.Кровь, попавшая в простыни, халаты и губки, извлекается и фильтруется. Полученный образец затем считывается на спектрофотометре вместе с эталонным стандартом пациента. Этот метод считается высоконадежным; однако это дорого, трудоемко и клинически непрактично.

Во время типичной операции пролитая кровь всасывается через аспирационную систему непосредственно в канистры, где можно точно измерить объем крови. Потери крови в губки и подушечки лапаротомии также оцениваются визуально лечащим хирургом или анестезиологом — обычный, но субъективный и весьма неточный метод [1–5].Гравиметрический метод определения кровопотери требует взвешивания хирургических губок до и после использования. Предполагается, что разница в весе — это объем потерянной крови, измеренный в миллилитрах. Эта оценка основана на плотности, которая определяется как масса на единицу объема. Плотность воды зависит от температуры. При комнатной температуре 23 ° С плотность воды составляет 0,997538 г / мл [12]. Это переводится в общий метрический эквивалент, что 1 грамм воды равен 1 миллилитру.Значение 0,2269 для этого исследования показывает, что две популяции статистически значимо не различаются. Для двух популяций было 0,03154. Это низкое значение показывает, что средние значения образцов воды и крови статистически схожи. Взаимосвязь массы крови и гематокрита четко не установлена ​​[13, 14]. Наше исследование подтвердило слабую корреляцию между массой крови и гематокритами, варьирующейся от 24 до 48 процентов (рис. 1).

Целью этого исследования было подтвердить общепринятое предположение о том, что плотность крови составляет один грамм на миллилитр. Мы обнаружили, что средняя плотность крови составила 0,994 г / мл ± 0,032 г. Примечательно, что изменения гематокрита не повлияли на плотность образцов крови, и анализ не выявил взаимосвязи между этими двумя параметрами. Эти данные подтверждают мнение о том, что плотность крови и воды очень близка, и поэтому взвешивание марлевых губок до и после использования в операционной является надежным ориентиром для определения объема крови, потерянной в марле.

У этого исследования были некоторые ограничения. Образец воды 50 µ л должен иметь массу 0,05 грамма, хотя ни один из образцов не был записан с этим значением и, вероятно, отражает ошибку пипетирования и взвешивания. Аликвоты записывали сразу после раздачи. Это минимизировало любые ошибки из-за испарения. Также было отмечено, что образцы крови прилипали к внутренней части наконечника микропипетки, что, возможно, приводило к тому, что выданный объем был меньше, чем фактически измеренный.Количество крови или воды, оставшейся внутри пипеток после выдачи жидкости, было неизвестно и не измерялось, но предположительно было постоянным. Дополнительные соображения включали тот факт, что плотность воды является функцией температуры, приближаясь к пиковому значению 999,9720 кг / м ³ при 4 ° C [18]. При температуре 23 ° C вода имеет плотность 0,997538 г / мл [14], что дает возможное объяснение отклонения контрольной группы от ожидаемой плотности в 1 г / мл. Для воспроизведения и проверки результатов можно использовать более сложные методы определения массы.Больший размер выборки может помочь подтвердить точность результатов, а повторение исследования с большим диапазоном гематокритов предоставит дополнительную полезную информацию. Наконец, в литературе отсутствует прямое сравнение плотности крови крысы и человека. Однако, основываясь на сравнении других видов млекопитающих [19, 20], предполагается, что сравнительные плотности крови человека и крысы, вероятно, верны.

4. Заключение

Измеренная масса крови практически равна дистиллированной воде.Это подтверждает предположение о том, что плотности крови и дистиллированной воды почти равны. Это помогает проверить использование гравиметрического метода взвешивания губок в операционной для точного определения кровопотери, а увеличение веса пропитанной кровью хирургической марли на один грамм равно одному миллилитру потерянной крови.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации данной статьи.

Авторские права

Авторские права © 2015 Dominic J.Vitello et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая по лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.
  Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г.,
  браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.
  Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie
потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт
не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к
остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Прогнозирование коэффициентов разделения атмосферных молекул на газ и частицы с помощью машинного обучения

Арп, Х. П. Х. и Госс, К.-У .: Разделение атмосферного газа / частиц. 3. Оценка коэффициентов разделения аполярных, полярных и ионизируемых органических соединений по их молекулярной структуре, Environ.Sci. Technol., 43, 1923–1929, 2009. a

Barnes, E. A., Hurrell, J. W., Ebert-Uphoff, I., Anderson, C., and Anderson, D.: Просмотр принудительных климатических моделей Через объектив ИИ, Geophys. Res. Lett., 46, 13389–13398, 2019. a, b

Bartók, A. P., De, S., Poelking, C., Bernstein, N., Kermode, J. R., Csányi, G., и Кериотти, М .: Машинное обучение объединяет моделирование материалов и молекул, Sci. Adv., 3, e1701816, https://doi.org/10.1126/sciadv.1701816, 2017. a

Bianchi, F., Kurtén, T., Riva, M., Mohr, C., Rissanen, M. P., Roldin, P., Berndt, T., Crounse, J. D., Wennberg, P.O., Mentel, T. Ф., Вильдт, Дж., Юннинен, Х., Йокинен, Т., Кулмала, М., Уорсноп, Д. Р., Торнтон, Дж. А., Донахью, Н., Кьяргард, Х. Г., и Эн, М .: Сильно оксигенированные органические молекулы (ВОМ) от газофазного автоокисления с участием пероксирадикалов: ключевой фактор в атмосферных аэрозолях, Chem. Rev., 119, 3472–3509, 2019. a, b

Билде, М., Барсанти, К., Бут, М., Каппа, К. Д., Донахью, Н.М., Эмануэльссон, Э. У., Макфигганс, Г., Кригер, У. К., Марколли, К., Топпинг, Д., Циманн, П., Барли, М., Клегг, С., Деннис-Смитер , Б., Холлквист, М., Холлквист, Э. М., Хлыстов, А., Кулмала, М., Могенсен, Д., Персиваль, К. Дж., Поуп, Ф., Рид, Дж. П., Рибейру да Силва, М. А. В., Розеноерн, Т., Сало, К., Сунсин, В. П., Или-Джуути, Т., Присл, Н. Л., Пагелс, Дж., Рэри, Дж., Зардини, А. А., и Рийпинен, И. .: Давление насыщенных паров и энтальпии перехода низколетучих органических молекул, имеющих отношение к атмосфере: от дикарбоновых кислот до сложных смесей, Chem.Rev., 115, 4115–4156, 2015. a

Cervone, G., Franzese, P., Ezber, Y., and Boybeyi, Z .: Оценка риска выбросов в атмосферу с использованием машинного обучения, Nat. Опасности Earth Syst. Sci., 8, 991–1000, https://doi.org/10.5194/nhess-8-991-2008, 2008. a, b

Coley, CW, Eyke, NS, and Jensen, KF: Autonomous Discovery in Химические науки Часть I: Прогресс, Angew. Chem. Int. Изд. 59, 22858, https://doi.org/10.1002/anie.2017, 2020a. a

Coley, C. W., Eyke, N.С., Дженсен К. Ф .: Автономное открытие в химических науках, часть II: перспективы, Angew. Chem. Int. Изд., 59, 23414, https://doi.org/10.1002/anie.2019, 2020b. a

Compernolle, S., Ceulemans, K., and Müller, J.-F .: ИСПАРЕНИЕ: новый метод оценки давления пара для органических молекул, включая неаддитивность и внутримолекулярные взаимодействия, Atmos. Chem. Phys., 11, 9431–9450, https://doi.org/10.5194/acp-11-9431-2011, 2011. a, b

Durant, J. L., Leland, B.A., Henry, Д.R. и Nourse, J.G .: Повторная оптимизация ключей MDL для использования в открытии лекарств, J. Chem. Инф. Комп. Sci., 42, 1273–1280, 2002. a, b

Eckert, F. и Klamt, A .: Быстрый скрининг растворителя с помощью квантовой химии: подход COSMO-RS, AIChE J., 48, 369–385, 2002. a, b

Эльм, Й., Кубечка, Й., Бесель, В., Яэскеляйнен, М. Й., Халонен, Р., Куртен, Т., и Вехкамяки, Х .: Моделирование образования и роста атмосферных молекулярные кластеры: обзор, J. Aerosol Sci., 149, 105621, https: // doi.org / 10.1016 / j.jaerosci.2020.105621, 2020. a

Faber, F., Lindmaa, A., Lilienfeld, O.A. v., и Armiento, R .: Представления кристаллической структуры для моделей машинного обучения энергий формации , Int. J. Quantum Chem., 115, 1094–1101, 2015. a

Фанг, Л., Макконен, Э., Тодорович, М., Ринке, П., и Чен, X .: Эффективный поиск конформера аминокислот с помощью байесовского Оптимизация, J. Chem. Theory Comput., 17, 1955–1966, 2021. a

Friedman, J., Hastie, T., and Tibshirani, R.: Элементы статистического обучения, т. 1, Springer Series in Statistics, New York, 2001. a

Ghosh, K., Stuke, A., Todorović, M., Jørgensen, P. B., Schmidt, M. N., Vehtari, A., and Ринке, П .: Спектроскопия глубокого обучения: нейронные сети для спектров молекулярного возбуждения, Adv. Sci., 6, 1801367, https://doi.org/10.1002/advs.201801367, 2019. a, b

Gitlab: KRR для атмосферных молекул, доступно по адресу: https://gitlab.com/cest-group/ krr-and-Atmospheric-помещения (последний доступ: август 2021 г.), 2020.a

Голдсмит, Б. Р., Эстерхёйзен, Дж., Лю, Дж .-Х., Бартель, К. Дж. и Саттон, К.: Машинное обучение для разработки и открытия гетерогенных катализаторов, AIChE J., 64 , 2311–2323, 2018. a

Gómez-Bombarelli, R., Aguilera-Iparraguirre, J., Hirzel, T. D., Duvenaud, D., Maclaurin, D., Blood-Forsythe, M. A., Чэ, Х. С., Эйнцингер, М., Ха, Д.-Г., Ву, Т. К.-К., Маркопулос, Г., Чон, С., Кан, Х., Миядзаки, Х., Нумата М., Ким С., Хуанг В., Хонг С. И., Бальдо М. А., Адамс Р. П. и Аспуру-Гузик А.: Разработка эффективных молекулярных органических светодиодов с помощью виртуального экранирования с высокой пропускной способностью и экспериментального подхода, Nat. Mater., 15, 1120–1127, 2016. a

Goss, K.-U .: Адсорбционное равновесие органических соединений воздух / поверхность в условиях окружающей среды, Crit. Rev. Env. Sci. Tec., 34, 339–389, 2004. a

Госс, К.-У .: Прогнозирование температурной зависимости константы закона Генри с использованием многопараметрических линейных соотношений свободной энергии, Chemosphere, 64, 1369–1374, 2006.а

Госс, К.-У. и Шварценбах, Р. П.: Линейные отношения свободной энергии, используемые для оценки равновесного разделения органических соединений, Environ. Sci. Technol., 35, 1–9, 2001. a

Гу, Г. Х., Но, Дж., Ким, И., и Юнг, Й .: Машинное обучение для материалов из возобновляемых источников энергии, J. Mater. Chem. A, 7, 17096–17117, 2019. a

Hilal, S.H., Ayyampalayam, S. N., and Carreira, L.A.: Коэффициент разделения воздух-жидкость для разнообразного набора органических соединений: закон Генри Постоянный в воде и гексадекане, окружающей среде.Sci. Technol., 42, 9231–9236, 2008. a

Himanen, L., Geurts, A., Foster, A. S., and Rinke, P .: Data-Driven Materials Science: Status, Challenges and Perspectives, Adv. Sci., 6, 1

8, https://doi.org/10.1002/advs.201

8, 2019. a

Himanen, L., Jager, M.O.J., Morooka, E.V., Canova, F Ф., Ранават Ю. С., Гао Д. З., Ринке П. и Фостер А. С. DScribe: Библиотека дескрипторов для машинного обучения в материаловедении, Comput. Phys. Commun., 247, 106949, https: // doi.org / 10.1016 / j.cpc.2019.106949, 2020. a, b, c, d, e, f, g, h

Хантингфорд, К., Джефферс, Э. С., Бонсалл, М. Б., Кристенсен, Х. М., Лис, Т. и Янг, Х .: Машинное обучение и искусственный интеллект в помощь исследованиям изменения климата и обеспечению готовности, Environ. Res. Lett., 14, 124007, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab4e55, 2019. a, b

Хо, Х. и Рупп, М .: Унифицированное представление для машинного обучения молекул и кристаллов, arXiv: препринт: arXiv: 1704.06439, 2017. a, b, c, d

Hyttinen, N., Элм, Дж., Малила, Дж., Кальдерон, С. М. и Присл, Н. Л.: Термодинамические свойства органосульфатов, полученных из изопрена и монотерпена, оценены с помощью COSMO therm , Atmos. Chem. Phys., 20, 5679–5696, https://doi.org/10.5194/acp-20-5679-2020, 2020. a, b

Hyttinen, N., Wolf, M., Rissanen, M. P. , Эн, М., Перакюля, О., Куртен, Т., и Присл, Н.Л .: Разделение газообразных частиц циклогексена и α -пинена высококислородных димеров, оцененных с помощью COSMOtherm, J.Phys. Chem. A, 125, 3726–3738, 2021. a

IPCC, Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Вклад Рабочей группы I в Пятый доклад об оценке Межправительственной группы экспертов по изменению климата, отредактированный: Stocker, T. F., Qin, D., Plattner, G.-K., Tignor, M., Allen, S. К., Бошунг, Дж., Науэльс, А., Ся, Ю. Бекс, В. и Мидгли, П. М., Cambridge University Press, Кембридж, Великобритания и Нью-Йорк, Нью-Йорк, США, 1535 стр., 2013 .A

Джеймс, К., Вейнингер, Д., и Делани, Дж.: Руководство по теории дневного света. Daylight Chemical Information Systems, Inc., Ирвин, Калифорния, 1995. a, b, c, d

Дженкин М. Э., Сондерс С. М. и Пиллинг М. Дж .: Тропосферное разложение летучих органические соединения: протокол разработки механизмов, Атмос. Environ., 31, 81–104, 1997. a, b

Kalberer, M., Paulsen, D., Sax, M., Steinbacher, M., Dommen, J., Prevot, A. S. H., Фиссеха Р., Вайнгартнер Е., Франкевич В., Зеноби Р. и Балтенспергер У.: Идентификация полимеров как основных компонентов атмосферных органических аэрозолей, Science, 303, 1659–1662, 2004.a

Кламт, А .: Модели сольватации COSMO и COSMO-RS, WIREs Comput. Мол. Sci., 1, 699–709, 2011. a, b

Кламт ​​А. и Эккерт Ф .: COSMO-RS: новый и эффективный метод априорного предсказания теплофизических данных жидкостей, Fluid Phase Equilibr. , 172, 43–72, 2000. a, b, c, d

Кламт ​​А. и Эккерт Ф .: Исправление к COSMO-RS: новый и эффективный метод априорного предсказания теплофизических данных жидкостей. [Равновесие жидкой фазы. 172, 43–72, 2000], Fluid Phase Equilibr., 205, 357, https://doi.org/10.1016/S0378-3812(00)00357-5, 2003. a

Kroll, J. H., Smith, J. D., Che, D. L. , Кесслер, С. Х., Уорсноп, Д. Р., Уилсон, К. Р.: Измерение путей фрагментации и функционализации при гетерогенном окислении окисленного органического аэрозоля, Phys. Chem. Chem. Phys., 11, 8005–8014, 2009. a

Landrum, G .: RDKit: Cheminformatics с открытым исходным кодом, доступно по адресу: http://www.rdkit.org/ (последний доступ:
27 августа 2021 г.), 2006. a, b, c, d, e

Langer, M.Ф., Гёссманн А. и Рупп М.: Представления молекул и материалов для интерполяции квантово-механических симуляций с помощью машинного обучения, препринт arXiv, arXiv: 2003.12081, 2020. a, b, c

Li, Z. , D’Ambro, EL, Schobesberger, S., Gaston, CJ, Lopez-Hilfiker, FD, Liu, J., Shilling, JE, Thornton, JA, and Cappa, CD: надежный алгоритм кластеризации для анализа композиционно-зависимых Измерения термодесорбции органических аэрозолей, Атмосфер. Chem. Phys., 20, 2489–2512, https: // doi.org / 10.5194 / acp-20-2489-2020, 2020. 2020. a

Лумиаро, Э., Тодорович, М., Ринке, П., Куртен, Т. и Вехкамяки, Х .: Набор данных C10 атмосферы, Zenodo [набор данных], https://doi.org/10.5281/zenodo.42

, 2020. a

млн лет назад, Дж., Шеридан, Р. П., Лиав, А., Даль, Г. Э. и Светник , V .: Глубокие нейронные сети как метод количественных взаимосвязей структура – ​​активность, J. Chem. Инф. Model., 55, 263–274, 2015. a

Masuda, R., Iwabuchi, H., Schmidt, K. S., Damiani, A., and Kudo, R.: Получение оптической толщины облаков из изображений камеры Sky View с использованием глубокой сверточной нейронной сети на основе трехмерного переноса излучения, Remote Sens.-Basel, 11, 1962, https://doi.org/10.3390/rs11171962, 2019. a, b

Мейер, Б., Саватлон, Б., Хайнен, С., фон Лилиенфельд, О. А., и Корминбёф, Ч .: Машинное обучение встречается с графиками вулканов: компьютерное открытие катализаторов кросс-сочетания, Chem. Sci., 9, 7069–7077, 2018. a

Морган, Х.Л .: Создание уникального машинного описания для химических структур — метод, разработанный в Chemical Abstracts Service, J.Chem. Doc., 5, 107–113, 1965. a

Müller, T., Kusne, A. G., and Ramprasad, R .: Machine Learning in Materials Science, chap. 4, стр. 186–273, John Wiley and Sons, Ltd, Хобокен, Нью-Джерси, США, 2016. a

Nannoolal, Y., Rarey, J., and Ramjugernath, D.: Оценка чистых свойств компонентов: Часть 3. Оценка давления паров неэлектролитных органических соединений с помощью групповых вкладов и групповых взаимодействий, Fluid Phase Equilibr., 269, 117–133, 2008. a, b

Nourani, V., Узелалтинбулат, С., Садикоглу, Ф. и Бехфар, Н .: Ансамблевое моделирование на основе искусственного интеллекта для прогнозирования осадков несколькими станциями, Атмосфера, 10, 80, https://doi.org/10.3390/atmos10020080, 2019. a, b

О’Бойл, Н. М., Бэнк, М., Джеймс, К. А., Морли, К., Вандермерш, Т., и Хатчисон, Г. Р.: Открытый Вавилон: открытое химическое вещество toolbox, J. Cheminformatics, 3, 33, 2011. a

Pankow, JF и Asher, WE: SIMPOL.1: простой метод группового вклада для прогнозирования давления пара и энтальпии испарения многофункциональных органических соединений, Atmos.Chem. Phys., 8, 2773–2796, https://doi.org/10.5194/acp-8-2773-2008, 2008. a, b, c, d

Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, А., Мишель, В., Тирион, Б., Гризель, О., Блондель, М., Преттенхофер, П., Вайс, Р., Дубург, В., Вандерплас, Дж., Пассос, А., Курнапо, Д., Брюхер М., Перро М. и Дюшене Э .: Scikit-learn: Machine Learning in Python, J. Mach. Учиться. Res., 12, 2825–2830, 2011. a, b

Peräkylä, O., Riva, M., Heikkinen, L., Quéléver, L., Roldin, P., and Ehn, M.: Экспериментальное исследование летучести сильно насыщенных кислородом органических молекул (ВОМ), Atmos. Chem. Phys., 20, 649–669, https://doi.org/10.5194/acp-20-649-2020, 2020. a, b

Pyzer-Knapp, E.O., Li, K., and Aspuru Гузик, А .: Уроки Гарвардского проекта чистой энергии: использование нейронных сетей для ускорения открытия материалов, Adv. Funct. Mater, 25, 6495–6502, 2015. a

Raventos-Duran, T., Camredon, M., Valorso, R., Mouchel-Vallon, C., and Aumont, B. эффективные константы закона Генри для органических веществ, представляющих интерес для атмосферы, Atmos.Chem. Phys., 10, 7643–7654, https://doi.org/10.5194/acp-10-7643-2010, 2010. a

Роджерс, Д. и Хан, М .: Отпечатки расширенных возможностей подключения, J. Chem. . Инф. Model., 50, 742–754, 2010. a

Росси К. и Камби Дж .: Представления и дескрипторы, объединяющие изучение молекулярных и объемных систем, Int. J. Quantum Chem., 120, e26151, https://doi.org/10.1002/qua.26151, 2020. a, b

Рупп, М .: Машинное обучение для квантовой механики в двух словах, Int. J. Quantum Chem., 115, 1058–1073, 2015.a

Рупп М., Ткаченко А., Мюллер К.-Р. и фон Лилиенфельд О.А.: Быстрое и точное моделирование энергии молекулярной атомизации с помощью машинного обучения, Phys. Rev. Lett., 108, 058301, https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.108.058301, 2012. a, b, c

Рупп, М., фон Лилиенфельд, О. А., и Берк, К. : Гостевая редакция: Специальная тема по теоретической химии на основе данных, J. Chem. Phys., 148, 241401, https://doi.org/10.1063/1.5043213, 2018. a

Сандер, Р .: Сборник констант закона Генри (версия 4.0) для воды как растворителя Атмос. Chem. Phys., 15, 4399–4981, https://doi.org/10.5194/acp-15-4399-2015, 2015. a

Saunders, SM, Jenkin, ME, Derwent, RG, and Pilling, MJ: Protocol для разработки главного химического механизма, MCM v3 (Часть A): тропосферная деградация неароматических летучих органических соединений, Atmos. Chem. Phys., 3, 161–180, https://doi.org/10.5194/acp-3-161-2003, 2003. a, b

Schmidt, J., Marques, M. R. G., Botti, С., Маркес, М. А. Л .: Последние достижения и применения машинного обучения в твердотельном материаловедении, npj Comput.Mater., 5, 83, https://doi.org/10.1038/s41524-019-0221-0, 2019. a

Schröder, B., Fulem, M., and M. A. R. Martins: Vapor прогноз давления многофункциональных кислородсодержащих органических соединений с помощью COSMO-RS, Atmos. Environ., 133, 135–144, 2016. a

Сейнфельд, Дж. Х. и Пандис, С. Н .: Химия и физика атмосферы: от загрязнения воздуха до изменения климата, 3-е изд., Вили, Нью-Джерси, 2016 .A, b

Шандиз, М. А. и Говен, Р .: Применение методов машинного обучения для прогнозирования кристаллической системы катодных материалов в литий-ионных батареях, Ж. вычисл.Матер. Sci., 117, 270–278, 2016. a

Shrivastava, M., Cappa, C.D., Fan, J., Goldstein, A.H., Guenther, A.B., Jimenez, J.L. ., Куанг, К., Ласкин, А., Мартин, С. Т., Нг, Н. Л., Петая, Т., Пирс, Дж. Р., Раш, П. Дж., Ролдин, П., Сайнфельд, Дж. Х., Шиллинг, Дж., Смит, Дж. Н., Торнтон, Дж. А., Волкамер, Р., Ван, Дж., Уорсноп, Д. Р., Завери, Р. А., Зеленюк, А., Чжан, К .: Последние достижения в понимании вторичного органического аэрозоля: последствия для глобального воздействия на климат, Rev. Geophys., 55, 509–559, https://doi.org/10.1002/2016RG000540, 2017. a

Шривастава, М., Андреэ, М. О., Артаксо, П., Барбоза, Х. М. Дж., Берг, Л. К., Брито, Дж., Чинг, Дж., Истер, Р. К., Фан, Дж., Фаст, Дж. Д., Фенг, З., Фуэнтес, Дж. Д., Глазиус, М., Гольдштейн, А. Х., Алвес, Э. Г., Гомеш, Х., Гу, Д., Гюнтер, А., Джатар, С. Х., Ким, С., Лю, Ю., Лу , С., Мартин, С. Т., Макнейл, В. Ф., Медейрос, А., де Са, С. С., Шиллинг, Дж. Э., Спрингстон, С. Р., Соуза, Р. А. Ф., Торнтон Дж. А., Исаакман-Ван Вертц, Г., Yee, L.D., Ynoue, R., Zaveri, R.A., Зеленюк, A., и Zhao, C.: Городское загрязнение значительно усиливает образование естественных аэрозолей над тропическими лесами Амазонки, Nat. Commun., 10, 1046, https://doi.org/10.1038/s41467-019-08909-4, 2019. a

Смит Дж. С., Исаев О., Ройтберг А. Э .: ANI-1: расширяемый потенциал нейронной сети с точностью DFT при вычислительных затратах на силовое поле, Chem. Sci., 8, 3192–3203, 2017. a

Stenzel, A., Goss, K.-U., and Endo, S .: Прогнозирование коэффициентов разделения для сложных загрязнителей окружающей среды: Проверка COSMOtherm, ABSOLV и SPARC , Environ.Toxicol. Chem., 33, 1537–1543, 2014. a

Stuke, A., Todorović, M., Rupp, M., Kunkel, C., Ghosh, K., Himanen, L., and Rinke, P .: Химическое разнообразие в предсказаниях энергии молекулярных орбиталей с регрессией гребня ядра, J. ​​Chem. Phys., 150, 204121, https://doi.org/10.1063/1.5086105, 2019. a, b, c, d, e

Штук А., Ринке П. и Тодорович М .: Эффективный гиперпараметр настройка для регрессии гребня ядра с байесовской оптимизацией, arXiv: препринт, arXiv: 2004.00675, 2020. a, b

Todorović, M., Гутманн, М. У., Корандер, Дж., Ринке, П .: Байесовский вывод атомистической структуры в функциональных материалах, npj Comput. Mater., 5, 35, https://doi.org/10.1038/s41524-019-0175-2, 2019. a

Томс, Б. А., Кашинатх, К., Прабхат, М., Мудигонда, М. ., и Янг, Д.: Климатология, глубокое обучение и обнаружение закономерностей: колебание Мэддена-Джулиана как тестовый пример, в: т. 2018, Тезисы осенней встречи AGU, 11 декабря 2018, Конференц-центр Уолтера Э. Вашингтона, IN21D – 0738, 2018. a, b

Topping, D., Barley, M., Bane, MK, Higham, N., Aumont, B., Dingle, N., and McFiggans, G .: UManSysProp v1.0: онлайн-средство с открытым исходным кодом для прогнозирования молекулярных свойств и атмосферного аэрозоля. расчеты, Geosci. Model Dev., 9, 899–914, https://doi.org/10.5194/gmd-9-899-2016, 2016. a

Valorso, R., Aumont, B., Camredon, M., Raventos- Дюран, Т., Моучел-Валлон, К., Нг, Н.Л., Сайнфельд, Дж. Х., Ли-Тейлор, Дж., И Мадронич, С.: Явное моделирование образования SOA при фотоокислении α -пинена : чувствительность к давлению пара оценка, Атмос.Chem. Phys., 11, 68956910, https://doi.org/10.5194/acp-11-6895-2011, 2011. a

van der Spoel, D., Manzetti, S., Zhang, H., and Klamt, A .: Прогнозирование коэффициентов разделения токсинов окружающей среды с использованием методов вычислительной химии, ACS Omega, 4, 13772–13781, 2019. a

Ван, К., Юань, Т., Вуд, С.А., Госс, К.-У. , Li, J., Ying, Q., and Wania, F .: Неопределенные константы закона Генри ставят под угрозу расчет равновесного распределения продуктов атмосферного окисления, Atmos. Chem.Phys., 17, 7529–7540, https://doi.org/10.5194/acp-17-7529-2017, 2017. a, b, c

Ye, Q., Robinson, E. S., Ding, X., Ye, P., Sullivan, R.C. и Donahue, N.M .: Смешивание вторичных органических аэрозолей в зависимости от относительной влажности, P. Natl. Акад. Sci. США, 113, 12649–12654, 2016.
a

Чжан, Х., Йи, Л. Д., Ли, Б. Х., Кертис, М. П., Вортон, Д. Р., Исаакман-Ванверц, Г., Оффенберг, Дж. Х., Левандовски, М., Кляйндиенст, Т. Э., Бивер, М. Р., Холдер, А. Л., Лоннеман, В. А., Дочерти, К.С., Джауи, М., Пай, Х. О. Т., Ху, В., Дэй, Д. А., Кампусано-Йост, П., Хименес, Дж. Л., Го, Х., Вебер, Р. Дж., Де Гоу, Дж., Косс, А. Р., Эджертон, Э. С., Брюн, В., Мор, К., Лопес-Хильфикер, Ф. Д., Лутц, А., Крейсберг , Н. М., Спилман, С. Р., Геринг, С. В., Уилсон, К. Р., Торнтон, Дж. А., и Голдштейн, А. Х .: Монотерпены являются крупнейшим источником летних органических веществ. аэрозоль на юго-востоке США, P. Natl. Акад. Sci. USA, 115, 2038–2043, 2018. a

Zunger, A .: Обратный дизайн в поисках материалов с целевыми функциями, Nat.Rev. Chem., 2, 0121, https://doi.org/10.1038/s41570-018-0121, 2018. a

Индикаторы изменения климата: атмосферные концентрации парниковых газов

Техническая документация

Список литературы

^1. USGCRP (Программа исследования глобальных изменений США). 2017. Специальный доклад по науке о климате: Четвертая национальная оценка климата, том I. Wuebbles, D.J., D.W. Фэи, К. Хиббард, Д.Дж. Доккен, Британская Колумбия Стюарт, Т. Мэйкок, ред. https: // science2017.globalchange.gov. DOI: 10.7930 / J0J964J6.

^2. IPCC (Межправительственная группа экспертов по изменению климата). 2013. Изменение климата 2013: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный доклад МГЭИК. Кембридж, Соединенное Королевство: Издательство Кембриджского университета. www.ipcc.ch/report/ar5/wg1.

^3. USGCRP (Программа исследования глобальных изменений США). 2017. Специальный доклад по науке о климате: Четвертая национальная оценка климата, том I.Wuebbles, D.J., D.W. Фэи, К. Хиббард, Д.Дж. Доккен, Британская Колумбия Стюарт, Т. Мэйкок, ред. https://science2017.globalchange.gov. DOI: 10.7930 / J0J964J6.

^4. USGCRP (Программа исследования глобальных изменений США). 2017. Специальный доклад по науке о климате: Четвертая национальная оценка климата, том I. Wuebbles, D.J., D.W. Фэи, К. Хиббард, Д.Дж. Доккен, Британская Колумбия Стюарт, Т. Мэйкок, ред. https://science2017.globalchange.gov. DOI: 10.7930 / J0J964J6.

^5. [см. Полный список ниже]

^6. [см. Полный список ниже]

^7. [см. Полный список ниже]

^8. AGAGE (Расширенный глобальный эксперимент по атмосферным газам). 2019. База данных ALE / GAGE ​​/ AGAGE. Обновлено 8 января 2019 г. Проверено в декабре 2020 г. http://agage.eas.gatech.edu/data_archive/global_mean.

^9. NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований).2019. Группа галоуглеродов и других микропримесей атмосферы (HATS). Обновлено в октябре 2019 г. По состоянию на январь 2021 г. ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/hats/Total_Cl_Br.

^10. Rigby, M. Обновление данных, первоначально опубликованных в: Arnold, T., C.M., 2017 г. Harth, J. Mühle, A.J. Мэннинг, П. Саламе, Дж. Ким, Д.Дж. Айви, Л.П. Стил, В.В. Петренко, Ю.П. Северингхаус, Д. Баггенстос, Р.Ф. Вайс. 2013. Глобальные выбросы трифторида азота, оцененные на основе обновленных атмосферных измерений.P. Natl. Акад. Sci. США 110 (6): 2029–2034. Данные обновлены за декабрь 2017 г.

^11. НАСА (Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства). 2013. Данные — информационные продукты TOMS / SBUV TOR. По состоянию на ноябрь 2013 г. https://science-data.larc.nasa.gov/TOR/data.html.

^12. НАСА (Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства). 2019. Объединенный набор данных по озону SBUV (MOD). Версия 8.6. Обновлено 20 ноября 2019 г. Проверено в декабре 2020 г. https: // acd-ext.gsfc.nasa.gov/Data_services/merged/index.html

^13. НАСА (Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства). 2020. Данные по тропосферному озону от AURA OMI / MLS. По состоянию на декабрь 2020 г. http://acdb-ext.gsfc.nasa.gov/Data_services/cloud_slice/new_data.html.

^14. IPCC (Межправительственная группа экспертов по изменению климата). 2013. Изменение климата 2013: основы физических наук. Вклад Рабочей группы I в Пятый оценочный доклад МГЭИК.Кембридж, Соединенное Королевство: Издательство Кембриджского университета. www.ipcc.ch/report/ar5/wg1.

Концентрации парниковых газов в атмосфере: цитаты для рисунков 1, 2 и 3

Рисунок 1

Антарктические ледяные керны: приблизительно 803719 г. до н.э. по 2001 г. н.э. Stocker, H. Fischer, S. Kipfstuhl и J. Chappellaz. 2015. Пересмотр рекорда CO2 EPICA Dome C с 800 до 600 тыс. Лет до настоящего времени.Geophys. Res. Позволять. 42 (2): 542–549. www.ncdc.noaa.gov/paleo-search/study/17975.

Мауна-Лоа, Гавайи: с 1959 г. по CE 2019 г.
NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований). 2020. Среднегодовые концентрации углекислого газа для Мауна-Лоа, Гавайи. Обновлено 23 сентября 2020 г. По состоянию на 29 декабря 2020 г. ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/products/trends/co2/co2_annmean_mlo.txt.

Барроу, Аляска: 1974 г. — н.э. — 2019 г.
Мыс Мататула, Американское Самоа: 1976 г. — 2019 г. н.э.
Южный полюс, Антарктида: 1976 г. — 2019 г.2020. Среднемесячные концентрации углекислого газа для Барроу, Аляска; Мыс Мататула, Американское Самоа; и Южный полюс. Обновлено 26 августа 2020 г. По состоянию на 29 декабря 2020 г. ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/data/trace_gases/co2/in-situ/surface.

Кейп-Грим, Австралия: с 1977 г. по CE 2019 г.
CSIRO (Организация научных и промышленных исследований Содружества). 2020. Среднемесячные базовые (фоновые) концентрации углекислого газа, измеренные на базовой станции загрязнения воздуха на мысе Грим, Тасмания, Австралия.Обновлено в декабре 2020 г. По состоянию на 29 декабря 2020 г. http://capegrim.csiro.au/GreenhouseGas/data/CapeGrim_CO2_data_download.csv.

Шетландские острова, Шотландия: с 1993 г. по н.э. в 2002 г.
Steele, L.P., P.B. Круммель и Р.Л.Лангенфельдс. 2007. Концентрации CO2 в атмосфере (ppmv) получены из проб воздуха в колбах, собранных на мысе Грим, Австралия, и Шетландских островах, Шотландия. Организация Содружества научных и промышленных исследований. По состоянию на 20 января 2009 г.http://cdiac.esd.ornl.gov/ftp/trends/co2/csiro.

Остров Лампедуза, Италия: с 1993 г. по 2000 г. н.э.
Шамар, П., Л. Чиаталья, А. ди Сарра и Ф. Монтелеоне. 2001. Запись содержания углекислого газа в атмосфере по измерениям в колбах на острове Лампедуза. В: Тенденции: сборник данных о глобальных изменениях. Ок-Ридж, Теннесси: Министерство энергетики США. По состоянию на 14 сентября 2005 г. http://cdiac.ess-dive.lbl.gov/trends/co2/lampis.html

Рисунок 2

EPICA Dome C, Антарктида: приблизительно с 797 446 до н.э. по 1937 г. н.э.

Loulergue, L., A. Schilt, R. Spahni, V. Masson-Delmotte, T. Blunier, B. Lemieux, J.-M. Барнола, Д. Рейно, Т.Ф. Stocker, J. Chappellaz. 2008. Орбитальные характеристики и особенности атмосферного CH ₄ в масштабе тысячелетия за последние 800 000 лет. Природа 453: 383–386. www.ncdc.noaa.gov/paleo-search/study/6093.

Лоу Доум, Антарктида: приблизительно с 1008 года н.э. до 1980 года н.э.
Этеридж, Д.М., Л.П. Стил, Р.Дж. Фрэнси и Р.Л.Лангенфельдс. 2002. Исторические записи CH ₄ из кернов льда Антарктики и Гренландии, данные антарктического фирна и архивные пробы воздуха с мыса Грим, Тасмания.В: Тенденции: сборник данных о глобальных изменениях. Ок-Ридж, Теннесси: Министерство энергетики США. По состоянию на 13 сентября 2005 г. http://cdiac.ess-dive.lbl.gov/trends/atm_meth/lawdome_meth.html.

Кейп-Грим, Австралия: с 1985 г. по CE 2019 г.
CSIRO (Организация научных и промышленных исследований Содружества). 2020. Среднемесячные базовые (фоновые) концентрации метана, измеренные на базовой станции загрязнения воздуха на мысе Грим, Тасмания, Австралия. Обновлено в декабре 2020 г.По состоянию на 29 декабря 2020 г. http://capegrim.csiro.au/GreenhouseGas/data/CapeGrim_Ch5_data_download.csv.

Мауна-Лоа, Гавайи: с 1984 г. до н.э. в 2019 г.
NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований). 2020. Среднемесячные концентрации Ch5 для Мауна-Лоа, Гавайи. Обновлено 24 июля 2020 г. По состоянию на 29 декабря 2020 г. ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/data/trace_gases/ch5/flask/surface/ch5_mlo_surface-flask_1_ccgg_month.txt.

Шетландские острова, Шотландия: с 1993 г. по н.э. в 2001 г.
Steele, L.П., П. Б. Круммель и Р.Л.Лангенфельдс. 2002. Запись метана в атмосфере с Шетландских островов, Шотландия (версия от октября 2002 г.). В: Тенденции: сборник данных о глобальных изменениях. Ок-Ридж, Теннесси: Министерство энергетики США. По состоянию на 13 сентября 2005 г. http://cdiac.ess-dive.lbl.gov/trends/atm_meth/csiro/csiro-shetlandch5.html.

Рисунок 3

EPICA Dome C, Антарктида: приблизительно 796475 г. до н.э. — 1937 г. н.э.
Шилт, А., М. Баумгартнер, Т. Блунье, Дж.Швандер, Р. Спани, Х. Фишер и Т.Ф. Stocker. 2010. Колебания концентрации закиси азота в атмосфере в ледниково-межледниковом и тысячелетнем масштабе за последние 800 000 лет. Quaternary Sci. Откровение 29: 182–192. www.ncdc.noaa.gov/paleo-search/study/8615.

Антарктида: приблизительно 1903–1976 гг. П. Ланг и А. Кларк. 1996. Концентрации атмосферных газов за последнее столетие, измеренные в воздухе фирном на Южном полюсе.Nature 383: 231–235. Данные доступны по адресу: https://daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl?ds_id=797.

Кейп-Грим, Австралия: с 1979 г. по CE 2019 г.
CSIRO (Организация научных и промышленных исследований Содружества). 2020c. Среднемесячные базовые (фоновые) концентрации закиси азота, измеренные на базовой станции загрязнения воздуха на мысе Грим, Тасмания, Австралия. Обновлено в декабре 2020 г. По состоянию на 29 декабря 2020 г. http://capegrim.csiro.au/GreenhouseGas/data/CapeGrim_N2O_data_download.csv.

Южный полюс, Антарктика: с 1998 г. по н.э. по 2019 г. н.э.
Барроу, Аляска: с 1999 г. по н.э.,
Мауна-Лоа, Гавайи: с 2000 г. по н.э. по н.э.
NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований). 2020. Среднемесячные концентрации N2O для Барроу, Аляска; Мауна-Лоа, Гавайи; и Южный полюс. По состоянию на 29 декабря 2020 г. www.esrl.noaa.gov/gmd/hats/insitu/cats/cats_conc.html.

Действительно ли важна система управления почвами? сравнение разнообразия и структуры микробного сообщества в почвах, управляемых в органических и традиционных режимах, с некоторым обзором свойств почвы

Abstract

Плодородие и продуктивная ценность почвы тесно связаны с физическими и химическими свойствами почвы, а также с ее биологической активностью.Эта активность связана с интенсивностью катализируемых микробами процессов трансформации органических и минеральных веществ, содержащихся в почве. Эти процессы тесно связаны с численностью и биоразнообразием почвенных микроорганизмов, особенно бактерий, и активностью вырабатываемых ими ферментов. В этой статье мы сравнили некоторые физико-химические свойства почвы, полученной из традиционных и органических ферм и микробных сообществ, населяющих эти экосистемы. Мы стремимся исследовать, влияет ли режим управления почвой на изобилие и разнообразие этих сред с точки зрения бактерий.Наблюдались некоторые различия в микробных сообществах, но ризосфера растений из органических и обычных почв не содержит отдельных микробиомов. Хотя способ внесения удобрений влияет на разнообразие почвенных микроорганизмов. Большее разнообразие бактерий наблюдалось в почвах хозяйств, где вносились органические удобрения. Было также показано, что pH почвы и активность некоторых почвенных ферментов различаются между органическими и традиционными системами возделывания почвы.

Образец цитирования: Rachwał K, Gustaw K, Kazimierczak W, Waśko A (2021) Действительно ли важна система управления почвами? сравнение разнообразия и структуры микробных сообществ в почвах, управляемых в органических и традиционных режимах, с некоторым обзором свойств почвы.PLoS ONE 16 (9):
e0256969.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969

Редактор: Панкадж Бхатт, Южно-Китайский сельскохозяйственный университет, КИТАЙ

Поступила: 25 июня 2021 г .; Принята к печати: 20 августа 2021 г .; Опубликовано: 9 сентября 2021 г.

Авторские права: © 2021 Rachwał et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в рукописи и ее файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Исследование было софинансировано Wojewódzki Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej w Lublinie (Воеводский фонд охраны окружающей среды и управления водными ресурсами в Люблине) в рамках проекта «Сравнение бактериальной флоры культурных почв в традиционные и органические фермы, расположенные в Люблинском районе »(номер гранта: 5/2020 / D / IN).

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что конкурирующих интересов не существует.

Введение

Агроэкосистемы определяются как естественные экосистемы, которые были изменены человеком для производства продуктов питания, волокна, топлива и других продуктов [1]. Хотя они сохраняют многие черты природных экосистем, они также характеризуются частым появлением агрохимикатов и связанными с ними изменениями в биоразнообразии [2]. Масштабы изменений почвы, вызванных культивацией, в том числе изменения биоразнообразия, тесно связаны с типом и интенсивностью эксплуатации почвы.Таким образом, система управления почвами является одним из краеугольных камней сельского хозяйства и ключевым фактором, влияющим на функции почвы. Это чрезвычайно актуально, потому что почва обеспечивает основные экосистемные услуги, включая круговорот питательных веществ, регулирование водных ресурсов, переработку органических материалов и токсичных соединений, борьбу с вредителями и болезнями [3].

Свойства почвы во многом определяются агрономической практикой [4]. Система управления почвами оказывает прямое влияние на плодородие почвы и урожайность, влияя на физические, химические и биологические свойства почвы [5, 6].Одна из важных характеристик почвы, которая может варьироваться в зависимости от системы возделывания, — это насыпная плотность. Это очень изменчивая характеристика, определяемая степенью расположения зерен почвы [7]. Насыпная плотность отражает способность почвы функционировать как структурный элемент [8]. Высокая насыпная плотность почвы препятствует развитию корней, препятствует и ограничивает поглощение растениями воды и питательных веществ, а также снижает эффективность удобрений [9]. Кислотно-основные свойства почвы — еще одна очень важная физико-химическая характеристика почвы, которая оказывает значительное влияние на почвенные процессы, усвоение питательных веществ, развитие растений и микробов.PH почвы напрямую определяет направление и скорость биологических и физико-химических процессов в почвах [10]. Оптимальный pH обеспечивает полноценное питание растений и их хороший рост. Кроме того, концентрация ионов H ⁺ в почвенной среде влияет на его ферментативную активность. Изменяя растворимость и ионизацию, pH влияет на динамику ферментов, деградацию субстрата и прикрепление кофактора [11].

Ферменты почвы необходимы для активации многих биогеохимически значимых реакций.Эти молекулы могут быть связаны с живыми клетками (внутри или на их поверхности), секретироваться ими в окружающую среду или образовывать комплекс с почвенным матриксом [12]. Активность ферментов — показатель биологического состояния почвы. Ферментативные процессы очень чувствительны к изменениям в этой среде, вызванным естественными и антропогенными факторами, связанными с управлением почвой и ее физическими и химическими свойствами [13]. Ферменты участвуют в круговороте питательных веществ в почве, стабилизации структуры почвы, высвобождении и доставке минералов в растения, фиксации азота и разложении загрязнителей.Активность ферментов тесно связана с почвенными организмами, особенно с микроорганизмами [14]. Ферменты, секретируемые бактериями, позволяют использовать доступные источники азота, фосфора и калия, что в случае бактерий, населяющих ризосферу, также оказывает положительное влияние на рост растений [15].

Помимо вышеупомянутых изменений физических и химических свойств, система управления почвой также влияет на разнообразие и численность почвенных микроорганизмов. Микробное разнообразие почв является важным показателем биологической устойчивости почв и интенсивности биохимических процессов, протекающих в почве [16].На системном уровне микробиом играет неотъемлемую роль практически во всех почвенных процессах [17]. Бактерии считаются индикаторами раннего предупреждения о качестве почвы из-за их быстрого реагирования и чувствительности к изменениям окружающей среды [18, 19]. Ранее сообщалось, что на присутствие бактерий в агроэкосистемах могут влиять агрономические методы, такие как обработка почвы, орошение и использование агрохимикатов [20]. Микробная структура почвы может быть нарушена многократным внесением химических удобрений.Кроме того, органические удобрения (такие как навоз, компостированное органическое вещество) могут изменить структуру и активность почвенного бактериального сообщества [21]. Обилие, активность и состав микроорганизмов во многом определяют устойчивую продуктивность сельскохозяйственных земель. Таким образом, способность управлять микробиомом почвы, чтобы влиять на присутствие полезных и вредных организмов, может быть многообещающим подходом к улучшению устойчивого сельскохозяйственного производства. Учитывая неотъемлемую роль почвенного микробиома в сельскохозяйственном производстве, разнообразие почвенных бактериальных сообществ может служить инструментом биодиагностики с большим потенциалом.Однако высокая сложность и разнообразие почвенных микроорганизмов и технические ограничения надлежащего измерения их состава до сих пор ограничивали наше понимание взаимосвязи между системой управления почвой и микробным разнообразием. Новые высокопроизводительные технологии секвенирования ДНК предлагают средства для изучения почвенных микроорганизмов с большим разрешением, охватом и эффективностью и могут пролить больше света на то, как микробные сообщества реагируют на различные сельскохозяйственные системы [20].Развитие области метагеномики позволяет более точно понять структуру микробных сообществ в образцах разной природы, в том числе в почвах. В последнее время он стал важным инструментом для оценки разнообразия микробных сообществ. Он позволяет идентифицировать бактерии на разных таксономических уровнях, что особенно важно при изучении почвенной среды, в которой обитают уникальные и разнообразные микроорганизмы.

Чтобы успешно идентифицировать полезный консорциум почвенных бактерий, важно иметь более глубокое понимание того, как структура сообщества этих микроорганизмов изменяется в ответ на различные методы ведения сельского хозяйства.Исследования микробиома почвы при различных условиях удобрения уже проводились, но эти полевые эксперименты проводились в строго контролируемых условиях. Это позволило провести справедливое сравнение воздействия самой системы земледелия на микробные сообщества почвы, но неясно, применимо ли это к гораздо более изменчивым и случайным условиям, встречающимся на реальных фермах. Поэтому мы решили сравнить образцы почвы из хозяйств с традиционным и органическим хозяйством.Основная цель состояла в том, чтобы проанализировать микробное сообщество с точки зрения его количества и разнообразия бактерий, населяющих ризосферу растений, а также изучить некоторые свойства почвы, которые также могут быть изменены различными методами управления почвой. Таким образом, данное исследование направлено на сравнение влияния традиционных и органических систем управления почвами на сложность микробных сообществ ризосферы Daucus carrota , биологическую активность почвы и отдельные физико-химические свойства почвы.

Материалы и методы

Отбор проб ризосферной почвы

Отобрано

образцов почвы из ризосферы моркови ( Daucus carota L.). Были собраны образцы почвы, непосредственно прилегающей к корням растений. Образцы были взяты из десяти разных мест в Люблинском воеводстве на востоке Польши (средняя годовая температура 8,9 ° C, осадки 750 мм). Подробную информацию о местах отбора проб можно найти на (Карта S1). Пять образцов почвы поступили с органических ферм, где использовались натуральные удобрения, такие как компост и навоз (образцы E1-E5).Концентрация внесенного компоста составляла 5 л / м ² , а концентрация навоза составляла 50 м ³ / га. Еще пять образцов были взяты из традиционных сельскохозяйственных систем, где в основном использовались минеральные удобрения (образцы K1 –K5). Пробы были взяты из хозяйств, где вносились следующие удобрения: К1 — нитрат аммония (с концентрацией 32 кг / га) с комбинацией навоза (30 м 90 · 102 3 90 · 103 / га), аммиачная селитра К2 и К3 (80 кг / га). и 100 кг / га соответственно), K4 — нитрат аммония (100 кг / га) и удобрение с минеральным комплексом, содержащим азот, фосфор, калий и серу (2 кг / га), K5 — удобрение с минеральными комплексами, содержащее азот, фосфор, калий, магний, сера, бор, марганец и цинк (420 кг / га).На момент отбора проб из ризосферы вся морковь находилась в фазе созревания. Исследование было одобрено Воеводским фондом охраны окружающей среды и водного хозяйства. Поскольку образцы были получены с ферм, а не с экспериментальных полей, разрешения на проведение этой работы не требовались.

Определение численности бактерий и грибов в образцах почвы

Количество почвенных микроорганизмов в отдельных образцах определяли методом подсчета на чашках в 3-х повторностях.Взвешивали 1 г почвы и выливали в колбу, содержащую 9 мл физиологического раствора, и смесь встряхивали в течение нескольких минут для вымывания микроорганизмов с частиц почвы. Было разрешено подождать, пока твердые частицы не упадут на дно. Готовили серийные разведения почвы (10 ^–1 –10 ^–6 ). Почвенный раствор обрабатывали разведением 10 ^-1 . 0,1 мл каждого из разведений бактериальных суспензий (от 10 ^-2 до 10 ^-6 ) распределяли стеклянным разбрасывателем на две чашки с питательным агаром (для бактерий) или КПК (для грибов).После трех дней инкубации при комнатной температуре подсчитывали колонии, а затем определяли количество микробных единиц, способных образовывать колонии (КОЕ) в 1 г почвы по формуле: КОЕ / г почвы = среднее количество колоний на разведение * коэффициент разбавления * объем посевного материала (мл) ^-1 .

Извлечение и очистка геномной ДНК из образцов почвы

Применен прямой метод выделения ДНК из почвы. ДНК экстрагировали из 250 мг образцов почвы ризосферы моркови с использованием коммерчески доступного набора GeneMATRIX Soil DNA Purification Kit (EURx, Гданьск, Польша).ДНК выделяли из каждого образца почвы в двух экземплярах, и оба экземпляра использовали для дальнейшего анализа. Выделение ДНК проводили согласно инструкции производителя. Количество и качество ДНК в каждом образце определяли с помощью спектрофотометра NanoDrop1000 (Thermo Fisher Scientific, CA, США).

Секвенирование ДНК нового поколения

ПЦР-амплификации

проводили с использованием наборов праймеров, которые охватывают гипервариабельные области V3 и V4 гена 16S рРНК, что позволяет анализировать таксономические группы как бактерий, так и архей.Для амплификации выбранной области и подготовки библиотеки использовали праймеры 341F (5’-CCTACGGGNGGCWGCAG-3 ’) и 785R (5’-GACTACHVGGGTATCTAATCC-3’). Ампликоны готовили на образцах изолированной ДНК в двухэтапной ПЦР. Реакцию ПЦР проводили с использованием смеси Q5 Hot Start High-Fidelity 2X Master Mix (New England BioLabs, Ипсвич, Массачусетс, США) в условиях, соответствующих рекомендациям производителя. Секвенирование выполняли с использованием платформы Illumina MiSeq (Illumina, Сан-Диего, Калифорния, США) в режиме парных концов в двух измерениях по 250 пар оснований.Автоматический первичный анализ данных проводился на устройстве MiSeq с использованием программного обеспечения MiSeq Reporter (MSR) v2.6. Анализ состоял из автоматического демультиплексирования образцов и создания файлов fastq, содержащих необработанные показания.

Регистрационный номер

Данные, полученные в результате метагеномного секвенирования, были депонированы в архиве считывания последовательностей (идентификатор проекта PRJNA753303).

Анализ данных секвенирования

Биоинформатический анализ, обеспечивающий классификацию показаний на уровне видов, был проведен с помощью программного пакета QIIME, основанного на базе данных эталонных последовательностей GreenGenes v13_8 [22, 23].Анализ включал удаление адаптивных последовательностей, анализ качества чтения и удаление последовательностей низкого качества (качество <20, минимальная длина 30) в программе cutadapt [24]. Затем парные последовательности с использованием алгоритма fastq-join были объединены, кластеризация была выполнена на основе выбранной базы эталонных последовательностей с помощью алгоритма unclust, а химеры последовательностей были удалены с помощью алгоритма usearch61. Таксономия была присвоена базе референсных последовательностей с использованием алгоритма unclust [25, 26]. Последовательности, показывающие сходство> 97%, были сгруппированы на уровне видов, образуя операционную таксономическую единицу (OTU).В результате анализа были построены таблицы OTU, содержащие количество последовательностей, наблюдаемых для каждой таксономической единицы (OTU) во всех выборках. Карты крон были построены с использованием этих таксономических данных для всех выборок [27].

Анализ микробного сообщества

Обработку данных секвенирования гена 16S рРНК проводили с использованием платформы Galaxy (https://usegalaxy.org/). Данные были организованы в парный сбор. Считывания парных концов Illumina анализировали с помощью программного обеспечения Mothur (v1.3.3.0) в соответствии со стандартной процедурой работы MiSeq с небольшими изменениями [28]. Парные чтения были собраны в контиги. Был проведен контроль качества, чтения были отфильтрованы по качеству и длине. Последовательности были сопоставлены с эталонной базой данных бактерий SILVA [29]. Были проверены уникальные последовательности и проведена предварительная кластеризация. Были найдены и удалены химерные последовательности. Небактериальные последовательности также были удалены. Последовательности были сгруппированы в OTU с отсечкой 0,03. Были построены кривые разрежения при граничном значении сходства последовательностей 97%.Индексы Симпсона и Шеннона оценок разнообразия и богатства, такие как оценка охвата на основе численности (ACE) и индекс Chao1, были рассчитаны на основе OTU с использованием Mothur [30–33]. Также тепловые карты были созданы с помощью Mothur с использованием несходства Брея-Кертиса для кластеризации образцов. Для визуализации взаимосвязей между образцами использовались метод невзвешенной парной группы с деревом среднего арифметического (UPGMA) и анализ главных координат (PCoA), выполненный в программном обеспечении PAST [34].

Определение ферментативной активности почвы

Активность ферментов измерялась, поскольку их изменения в зоне ризосферы отражают нарушения окружающей среды, влияющие как на почву, так и на растения.Они связаны с преобразованием элементов в почве, главным образом в результате деятельности микроорганизмов. Активность кислой фосфатазы (EC 3.1.3.2) и β-глюкозидазы (EC 3.2.1.21) оценивали с использованием соответствующих субстратов ( p- нитрофенилфосфат и нитрофенил-β-глюкопиранозид, соответственно) [35]. Ферментные анализы проводили для каждого образца почвы в трех экземплярах. Кроме того, были приготовлены контрольные образцы (без добавления субстрата). Образцы почвы смешивали с 50 мМ ацетатным буфером (pH 5.0) для получения раствора 1 г * мл ^-1 . 150 мкл почвенной суспензии смешивали с 150 мкл 5 мМ раствора субстрата (в случае исследуемых образцов) или с 50 мМ ацетатным буфером (в контрольных образцах) и инкубировали при комнатной температуре (22 ° C) в течение 1 ч. После инкубации образцы центрифугировали (5 мин, 5000 об / мин) и 100 мкл супернатанта переносили в новую пробирку Эппендорфа, содержащую 200 мкл 0,05 М NaOH. Поглощение каждого образца измеряли при 410 нм. Конечная абсорбция каждого образца рассчитывалась путем вычитания абсорбции контрольной пробы.Калибровочная кривая была построена для растворов п-нитрофенола (pNP) (в 50 мМ ацетатном буфере) в диапазоне от 0,025 мМ до 1 мМ. Ферментативную активность кислой фосфатазы и β-глюкозидазы рассчитывали как мкмоль продукта, высвобожденного во время реакции, по уравнению:

t — время инкубации (1 ч), m — сухая масса образца почвы (г), C — наклон стандартной кривой pNP.

Активность уреазы (EC 3.5.1.5) определяли по методу, разработанному Канделером и Гербером [36]. Этот метод основан на гидролизе мочевины до аммиака, количество которого определяется дополнительно.Вкратце, этот метод основан на смешивании 1 г (каждый образец в трех экземплярах) с 500 мкл 80 мМ мочевины и дальнейшей инкубации образцов при 18 ° C в течение 2 часов. Затем добавляли 10 мл 2 М KCl и образцы почвы экстрагировали в течение 30 мин при встряхивании (300 об / мин). После экстракции образцы центрифугировали в течение 5 минут при 2900 × g и фильтровали через фильтровальную бумагу Whatman. 0,5 мл прозрачного фильтрата смешивали с 2,5 мл дистиллированной воды и 1,5 мл 0,1 М фосфатного буфера pH 7,6. Количество аммиака в образце оценивали с помощью реактива Несслера.Содержимое пробирки перемешивали на вортексе, добавляли 0,5 мл реактива Несслера, пробирки закрывали и снова встряхивали. Приготовили пробу реагента с 0,5 мл промывочного раствора вместо исследуемой пробы. Образцы инкубировали в течение 15 минут и оптическую плотность измеряли при 436 нм, устанавливая на спектрофотометре ноль на образце реагента. Калибровочная кривая была построена с использованием стандартного раствора (NH ₄ ) ₂ SO ₄ в концентрациях 0,01 мг * мл ^-1 –0.1 мг * мл ^-1 . Активность уреазы рассчитывали по формуле:

S — количество N в 1 мл фильтрата исследуемой пробы (мг)

C — количество N в 1 мл фильтрата контрольной пробы (мг)

v — объем фильтрата (1,5 мл)

т – время инкубации (2 ч)

м — масса влажного грунта (0,1 г)

100 *% ^-1 д.м — коэффициент пересчета в сухое вещество образца

Активность

глутаминазы (EC 3.5.1.2) измеряли согласно Omura и соавторам [37].В этом анализе в результате дезаминирования L-глутамина образуется аммиак, количество которого можно определить в реакции с реактивом Несслера. Вкратце, 0,1 г каждого образца (в трех экземплярах) смешивали с 50 мкл толуола и плотно закрывали. Через 5 минут добавляли 500 мкл раствора субстрата (0,25 М L-глутамин в 0,1 М фосфатном буфере pH 7,6), содержимое перемешивали и помещали в термостат при 28 ° C на 23 часа. Для каждого образца почвы также готовили один контроль с дистиллированной водой вместо субстрата.После инкубации добавляли 30 мкл 5 М раствора HCl. После добавления следующих 5 минут промывочного раствора (0,5 М KCl в 0,2 М NaOH) образцы энергично перемешивали и встряхивали в течение 10 минут при 30 об / мин. Образцы центрифугировали (5 мин, 4000 об / мин) и фильтровали через фильтровальную бумагу Whatman. 0,5 мл прозрачного фильтрата смешивали с 2,5 мл дистиллированной воды и 1,5 мл 0,1 М фосфатного буфера pH 7,6. Содержание аммиака в образцах оценивали с помощью реактива Несслера, как описано выше. Количество аммиака в образцах рассчитывали по калибровочной кривой по формуле:

Протеаза (EC 3.4.4) активность измеряли с использованием казеината натрия в качестве субстрата (модифицированный метод, разработанный Лэддом и Батлером [38]). 0,1 г почвы смешивали с 1,25 мл 2% раствора субстрата и 1,5 мл 50 мМ Трис-буфера pH 8,1. Каждый образец готовили в трех экземплярах и с одним контрольным образцом без субстрата. Образцы инкубировали при 50 ° C в течение 1 ч, а затем охлаждали до 20 ° C. Добавляли 1 мл 15% трихлоруксусной кислоты, образцы перемешивали и центрифугировали (10 мин, 10 000 об / мин). Из каждого образца 1 мл супернатанта смешивали с 1.5 мл 2,8 н. Карбоната натрия и 0,5 мл реагента фолина. После 10 мин инкубации оптическую плотность образцов измеряли при 700 нм путем установки нуля спектрофотометра на образце реагента (вместо супернатанта образцов добавляли Трис-буфер). Результаты рассчитывались по калибровочной кривой, построенной с использованием набора растворов триптофана с концентрацией от 0,01 до 0,15 мг / мл. Активность фермента рассчитывали по калибровочной кривой по формуле:

S — содержание тирозина в исследуемой пробе, считываемое по стандартной кривой (мкг)

° C — содержание тирозина в контрольном образце, считанное по стандартной кривой (мкг)

t – время инкубации (ч)

м — масса влажного грунта (0.1 г)

100 *% ^-1 д.м — коэффициент пересчета в сухое вещество пробы.

Свойства почвы

В пробах почвы значение pH определяли потенциометрическим методом. Активную (текущую) кислотность, обусловленную присутствием ионов водорода в поровом растворе, определяли путем измерения pH почвенной суспензии в дистиллированной воде. Потенциальную кислотность (обменную, обусловленную обменными ионами H ⁺ и Al ³⁺ , которые плохо связываются сорбционным комплексом почвы) определяли путем измерения pH почвы в 1 М растворе KCl.Для каждого образца измерение проводилось в трех повторностях. В результате было взято среднее из трех измерений.

Также определялась насыпная плотность грунтов. Для этого мерным цилиндром отмерили 10 мл воздушно-сухой почвы. Подготовленный образец взвешивали и рассчитывали объемную плотность почвы как отношение массы влажной почвы к объему образца почвы. Он был рассчитан по формуле:

, где: m — вес образца почвы [г], а v — объемная плотность почвы [г / см ³ ].

Последним определенным в исследовании свойством почвы было содержание воды в почве, измеренное на основе массы. Для определения гравиметрического содержания влаги в почве готовили навески влажной почвы известной массы, сушили при 105 ° C в течение 4 ч (до полного высыхания образцов почвы), а затем снова взвешивали (сухая масса). Содержание влаги в почве рассчитывали по уравнению: Гравиметрическое содержание влаги в почве (%) = (масса влажной почвы [г] — масса высушенной в печи почвы [г] / масса высушенной в печи почвы [г]) ) * 100.

Статистический анализ

Программное обеспечение Statistica v. 13.3 (StatSoft, Талса, штат Оклахома, США) использовалось для определения статистической значимости различий в физико-химических свойствах почвы, микробном разнообразии и богатстве между образцами, взятыми из органических и традиционных хозяйств. Для определения статистической значимости наблюдаемых различий использовали t-критерий Стьюдента.

Результаты

Свойства почвы

Было замечено, что в традиционно обрабатываемых почвах средний pH почвы был немного ниже (6.13 ± 0,37 в H ₂ O и 4,87 ± 0,64 в KCl), чем в органически обработанных почвах (7,08 ± 0,52 в H ₂ O и 5,91 ± 0,72 в KCl) (Таблица 1). По общепринятым критериям статистически значимым считалось различие между типами исследованных почв ( p <0,05). Почвы от традиционной сельскохозяйственной системы были от слабокислых до кислых. С другой стороны, подавляющее большинство почв, полученных от органических ферм, были нейтральными, только один из образцов имел слабокислое значение pH.Самый низкий pH почвы наблюдался в образцах K4 и K5 из традиционных хозяйств.

Еще одним параметром, определяющим свойства грунта, была его насыпная плотность. Средняя насыпная плотность испытанных образцов варьировала от 0,761 см ³ до 1,246 см ³ (Таблица 2). Исследование показало, что почвы, возделываемые традиционным и органическим способом, имели сходные значения этого параметра, и все они находились в пределах диапазона значений, пригодных для роста растений. Следовательно, в случае испытанных образцов не наблюдалось значительного влияния обработки почвы на насыпную плотность почвы.

Измерение влажности почвы (SWC) выявило некоторые различия между исследованными образцами почвы органических и традиционных хозяйств. SWC образцов колеблется от 4,35% до 21,53% (таблица 2). Различия между сухим весом образцов почвы могут зависеть от самого типа почвы, но, скорее всего, также связаны с системой управления почвой. В большинстве образцов, полученных из традиционных ферм, содержание влаги в почве было ниже, чем в образцах из органических ферм, хотя различия не были статистически значимыми ( p > 0.05).

Численность бактерий и грибов в образцах почвы

Образцы почвы разбавляли и высевали на чашки с агаром для роста бактерий и грибов. Наблюдали различную морфологию колоний микроорганизмов на чашках с агаром. Подсчет КОЕ для всех бактерий и грибов показал значительные различия между количеством этих микроорганизмов, обнаруженных в образцах с органических и традиционных хозяйств (рис. 1).

Рис. 1. Обилие бактерий и грибов в исследуемых образцах почвы.

Серые полосы указывают количество бактерий [КОЕ г ^-1 почвы] x 10 ⁷ , а желтые полосы указывают количество грибов [КОЕ / 1 г почвы] x 10 ⁶ .

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969.g001

Все образцы из органических ферм содержали больше бактериальных, чем грибковых клеток. Их количество в этих образцах варьировалось от 1,5 × 10 ⁷ до 11,04 × 10 ⁷ (среднее значение = 5,65 ± 4,11). Напротив, в образцах из обычных ферм количество бактериальных клеток составляло от 1,6 x 10 ⁷ до 3,6 x 10 ⁷ (среднее значение = 2,27 ± 0,69). Более того, в двух из 5 проб, взятых на обычных фермах, было больше грибов, чем бактерий (рис. 1).В K4 и K5 количество бактерий составляло 3,6 × 10 ⁷ и 1,96 × 10 ⁷ , а количество грибов оценивалось как 4,7 × 10 ⁷ и 4,8 × 10 ⁷ соответственно. Среднее количество грибов в органических образцах составляло 2,58 × 10 ⁶ (± 1,4), в то время как в обычных образцах 19,04 × 10 ⁶ (± 20,87).

Структура бактериальных сообществ почвы

Метагеномный анализ позволил нам сравнить бактериальные OTU в образцах почвы с целью выявления различий между образцами из органических и традиционных хозяйств.ДНК выделяли из каждого образца почвы в двух экземплярах. Для каждой из почв, включенных в исследование, были приготовлены два независимых образца ДНК (E1.1-E5.2 из органических и K1.1-K5.2 из обычных). В результате анализа NGS в среднем ,6 (диапазон от 54981 до 116237) считываний на выборку были разделены на OTU. Обобщая все проанализированные образцы, исследование выявило 45 типов, 146 классов, 288 порядков, 429 семейств, 660 родов и 709 видов, принадлежащих как к бактериям, так и к архее. В среднем (76%) чтений было присвоено на уровне шрифта и класса.На более низких таксономических уровнях в среднем 89384 (75,4%), 78954 (66,6%), 51421 (43,5%), 21209 (17,8%) и 2432 (2%) были присвоены на уровне класса, отряда, семейства, рода и вида. , соответственно.

В образцах почвы с органических ферм на уровне королевства 98,689% считываний были классифицированы как бактерии, 0,032% — археи, а 1,28% считываний не могли быть присвоены. В образцах из обычных аграрных хозяйств 99,43% представляли бактерии, 0,025% археи и 0,0054% показаний не могли быть присвоены.Хотя наблюдались некоторые различия в составе микробных сообществ, присутствующих в образцах, таксономические группы на уровне филума в целом были довольно схожими во всех исследованных почвах (рис. 2, таблица 3).

Таблица 3. Среднее относительное обилие бактерий на уровне филума во всех образцах (в таблице представлены только 10 верхних микробных типов по относительной численности, что составляет более 2% от общего числа показаний).

https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0256969.t003

Мы обнаружили 45 прокариотических типов в двадцати протестированных образцах. Во всех образцах доминирующими типами были идентифицированы как Proteobacteria и Acidobacteria . К другим широко представленным типам относятся Actinobacteria , Gemmatimonadetes , Planctomycetes , Verrucomicrobia , Chloroflexi , Bacteroidetes и AD3 (рис. 2, таблица 3). Наличие 1,28% и 0.55% неклассифицированных типов для экологических и традиционных хозяйств, соответственно, подразумевают, что испытанные почвы могут также содержать много новых бактериальных или архейных организмов. Не было обнаружено значительных различий между образцами почвы, обработанными традиционным и органическим способом, в отношении численности доминирующих типов бактерий. Исключение произошло в филуме AD3 , который был обнаружен только в почве органической фермы.

Различия между образцами из органических и традиционных хозяйств также наблюдались в таксономических группах на уровне порядка.Количественные различия были обнаружены в порядке бактерий: Acidimicrobiales , Myxococcales , iii1-15 , Pedosphaerales и Solibacterales . Бактерии, принадлежащие к отряду Holophagales , Ellin6513 , Chthoniobacterales и Saprospirales , появились только в нескольких образцах почвы из традиционных ферм, и их присутствие не было продемонстрировано в образцах из органических ферм. Противоположная ситуация наблюдалась для Acidimicrobiales , Cytophagales , MND1 и Nitrospirales , которые присутствовали только в отдельных образцах почвы из органических ферм.Точная структура микробного сообщества в отдельных образцах почвы была визуализирована с помощью карты крон (S1, рис.). Более подробный список бактериальных таксонов, обнаруженных в образцах почвы, обобщенный в таблицах OTU для каждого уровня, представлен в таблице S1.

Альфа- и бета-разнообразие бактериальных сообществ

Кривые разрежения были построены для каждой пробы, чтобы оценить глубину отбора проб. Анализ проводился на основе назначения OTU при 97% сходстве. Как показано на рис. 2, кривые разрежения для большинства образцов поднимаются высоко и имеют большую кривизну по направлению к горизонтали.Ни одна из этих кривых не достигла уровня плато, но некоторые из них почти достигли этой точки. Форма большинства кривых разрежения указывает на то, что глубина секвенирования, достигнутая в этом исследовании, не была максимальной, но была достаточной, чтобы надежно зафиксировать относительное полное разнообразие этих бактериальных сообществ. Количество считываемых последовательностей (от 54981 для E3.2 до 116237 для K2.1) указывает на то, что разумный объем данных был получен с помощью секвенирования NGS (рис. 3). Общий анализ разрежения показал, что количество обнаруженных таксонов не зависело от типа системы земледелия, из которой был получен образец.

Рис. 3. Кривые разрежения микробных сообществ образцов почвы, взятых из традиционных (K1-1 — K5-2) и органических хозяйств (E1-1 — E5-2).

Оперативные таксономические единицы (OTU) на уровне расстояния 0,03.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969.g003

Для исследования α-разнообразия микробных сообществ в тестируемых образцах были рассчитаны четыре показателя: индексы разнообразия Шеннона и Симпсона, оценка охвата на основе численности (ACE) и Chao1 (индекс видового богатства).Общее микробное богатство в образцах, взятых из экологических и органических ферм, существенно не различается (Таблица 4). Напротив, индексы Шеннона и Симпсона выявили статистически значимые ( p — значение <0,05) изменения разнообразия бактериальных сообществ в результате системы управления почвами (Таблица 4). Показатели разнообразия были ниже в почвах, полученных от традиционных хозяйств.

Метод кластеризации

UPGMA был использован для выявления различий между бактериальными сообществами традиционных и органических хозяйств.Профили микробов были иерархически сгруппированы с использованием метода минимальной дисперсии Уорда, реализованного в программном обеспечении PAST. Этот метод позволил сгруппировать образцы в кластеры с помощью дисперсионного анализа. Деревья были созданы с использованием таблиц OTU на уровне родов в рамках анализа бета-разнообразия. Кластерный анализ UPGMA показал, что наименьшее относительное расстояние было выявлено между сообществами в парах образцов, взятых из одних и тех же почвенных зондов (образцы, отмеченные одной и той же буквой и первой цифрой) (рис. 4A).Это высокое сходство подтверждает однородность образцов. Большинство образцов из одной и той же сельскохозяйственной системы группируются вместе, образуя кластер. Исключение составляют образцы E2 и K1, которые больше похожи на образцы из противоположного типа системы земледелия. Образцы E1, E3, E4, E5 и K1 были объединены в одну группу. Образцы К2, К5, К3 и Е2 составили другую группу. Отличительные особенности K4 ставят его в совершенно отдельную группу от других образцов. Результаты кластерного анализа показали, что большинство образцов сгруппированы в соответствии с типом системы управления почвами.

Рис. 4. β-разнообразие бактериальных сообществ в исследуемых образцах.

Дендрограмма UPGMA (A) была построена в программном обеспечении PAST с использованием метода Уорда, а тепловая карта (B) была построена в Mothur на основе расстояния Брея-Кертиса. Метки вдоль левой и верхней сторон тепловой карты и верхней части дендрограммы представляют отдельные образцы почвы. Каждый квадрат на тепловой карте представляет собой одно попарное сравнение выборок. Цветовой код, обозначенный полосой ниже, представляет сходство образцов, где более темный цвет означает большее несходство, а более яркий означает более похожие сообщества.Деревья расстояний и тепловые карты были построены на расстоянии 0,03.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969.g004

Визуализация различий между образцами с использованием тепловой карты, основанной на расстоянии Брея-Кертиса, подтверждает, что микробные сообщества в образцах почвы из органических и традиционных ферм сильно различаются ( Рис 4B). Этот анализ также показал большее сходство между образцами из ферм с одинаковым режимом управления и подтвердил, что образец K4 имеет наименьшее сходство с другими образцами.

Графики

PCoA использовались для оценки различий в составе микробных сообществ между образцами и для визуализации потенциальной кластеризации образцов (рис. 5). На графике показан кластер из восьми из десяти проб с органических ферм (E1-1, E1-2, E3-1, E3-2, E4-1, E4-2 и E5-1 и E5-2). Наиболее похожими на эти образцы были K1-1 и K1-2 с традиционной фермы. Анализ PCoA также позволил наблюдать корреляцию между образцами из обычной фермы (K3-1, K3-2, K5-1, K5-2) и одним образцом почвы из органической фермы (E2-1 и E2-2) и отдельной кластеризацией К4-1 и К4-2.Это согласуется с результатами анализов, описанных выше. Графики PCoA также показывают, что все образцы, собранные с органических ферм, за исключением E2, сгруппированы относительно близко друг к другу, тогда как образцы с обычных ферм демонстрируют большее разнообразие между собой, и только две копии одного и того же образца показывают высокое сходство.

Рис. 5. Визуализация различий между бактериальными сообществами ризосферы моркови в почвах традиционных (K1-1 — K5-2) и органических (E1-1 — E5-2) хозяйств.

Кластеризация на основе несходства Брея – Кертиса профилей микробных сообществ на главном координатном графике.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969.g005

Активность ферментов

Чтобы определить влияние системы управления почвой на деятельность почвы, была измерена активность нескольких ферментов почвы, а именно уреазы, L-глутаминазы, протеазы, кислой фосфатазы, щелочной фосфатазы и β-глюкозидазы. Анализ уреазы показал относительно низкую активность этого фермента во всех протестированных образцах (рис. 6А).Статистически значимых различий между образцами органических и традиционных культур не наблюдалось. Наивысшая активность этого фермента была отмечена в образце E3 из органической фермы, тогда как особенно низкая активность этого фермента наблюдалась в образцах из ферм, где вносятся большие количества удобрений, содержащих комплекс различных основных минеральных компонентов (образцы K4 и K5). Средняя активность L-глутаминазы оказалась значительно выше ( p <0,05) в образцах почвы из органических ферм по сравнению с образцами из ферм с традиционным управлением (рис. 6B).Также для этого фермента наименьшая активность наблюдалась в пробах из почв, где используются смешанные минеральные удобрения. Такие же корреляции наблюдались для активности бета-глюкозидазы (рис. 6С). Как показано на фиг. 6D, статистически значимые ( p <0,05) различия были обнаружены между активностью кислой фосфатазы в образцах из органических и традиционных хозяйств. Более высокая активность этого фермента наблюдалась в почве традиционной системы земледелия. С другой стороны, не было значительных различий в активности щелочной фосфатазы между тестируемыми образцами (рис. 6E).Результаты протеазного анализа не показали значительных различий ( p <0,05) в среднем значении этого параметра между образцами почвы, взятыми из традиционных и органических ферм (рис. 6F). В целом, эти результаты показывают, что органические удобрения более положительно влияют на активность ферментов, чем минеральные удобрения.

Рис. 6.

Активность уреазы (A), L-глутаминазы (B), β-глюкозидазы (C), кислой фосфатазы (D), щелочной фосфатазы (E) и протеазы (F) в тестируемых образцах, полученных из органических (зеленый) и традиционные (желтый) системы земледелия.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256969.g006

Обсуждение

В системах органического и традиционного земледелия особое внимание уделяется определенным аспектам растениеводства, защиты окружающей среды и поддержания биоразнообразия почвенных организмов [39]. Различные методы ведения сельского хозяйства могут вызывать различия в свойствах почвы, включая физико-химические и биологические характеристики. В настоящем исследовании сравнивались образцы почвы, полученные из традиционных и органических хозяйств из одного и того же региона (Люблинское воеводство).Были предприняты исследования небольшой пространственной протяженности и местного масштаба, чтобы избежать климатических различий и значительных различий в типе почвы. На сегодняшний день большинство исследований микробиома на традиционных и органических фермах сосредоточено на исследованиях, основанных на контролируемых полевых экспериментах. Мы стремимся связать эти исследования с сельскохозяйственной практикой и предлагаем проверить результаты в практических условиях. По этой причине было решено собрать образцы с реальных ферм для определения фактического бактериального разнообразия и характеристик почвы в менее контролируемых условиях, чем на экспериментальных полях.Кроме того, было решено собрать образцы ризосферы одного и того же вида растений (морковь) на всех фермах, чтобы избежать различий в микробиоме почвы или ее свойствах в результате присутствия разных растений [40].

В этом исследовании сравнивались физико-химические свойства (pH, влажность почвы и объемная плотность) почв, полученных на фермах, использующих традиционные и органические системы управления почвами. Насыпные плотности почв, возделываемых традиционным и органическим способом, существенно не различались.Значение этого параметра во всех образцах было относительно низким и оптимальным для роста растений. Содержание воды в почве было ниже в почвах, возделываемых традиционным способом, что позволяет сделать вывод о том, что увеличение количества минеральных удобрений снижает влажность почвы. Эти результаты согласуются с предыдущим исследованием, проведенным Reganold [41] в районе Palouse в Спокане (Вашингтон). Наиболее значительные различия между образцами почвы из хозяйств с традиционным и органическим управлением наблюдались в значении pH. Было обнаружено, что средний pH почвы был значительно выше в образцах из органических ферм.Предыдущие исследования, проведенные в Новой Зеландии и Индонезии, также показали, что на pH почвы может существенно влиять режим управления [42, 43]. Такие различия в pH отражались в изменении численности бактерий и грибов. Количество грибов было значительно выше в образцах из традиционных ферм. С другой стороны, органические почвы были немного более богаты бактериями. В частности, в пробах K4 и K5 из хозяйств, где вносятся большие количества комплексных минеральных удобрений, были обнаружены грибы с превышением бактериального обилия.Более того, было замечено, что нейтральный pH почвы способствует росту бактерий. Грибы преобладают в кислых почвах (их больше всего в образцах с самым низким pH, то есть K4 и K5), что согласуется с тем фактом, что грибы предпочитают более кислую среду для роста, чем бактерии. Повышенная кислотность почв в традиционных хозяйствах связана с применением минеральных удобрений. Предыдущие исследования показали, что чрезмерное использование минеральных удобрений, особенно содержащих нитрат аммония и суперфосфат, а также калиевую соль, усугубляет потерю органических веществ в почве, снижает плодородие почвы и ускоряет подкисление [44].С другой стороны, навоз, используемый на органических фермах, считается полезным почвенным кондиционером, который благоприятно изменяет pH почвы в сторону нейтрального [45].

Изменения pH также коррелируют с различиями в ферментативной активности почв. Выявлено, что система управления почвой влияет на активность таких ферментов, как L-глутаминаза, кислая фосфатаза и бета-глюкозидаза. В нашем исследовании единственным ферментом с более высокой активностью в почвах, выращиваемых традиционным способом, была кислая фосфатаза.Скорее всего, это связано с более низким pH в этих образцах почвы, так как этот фермент проявляет более высокую активность при кислом pH. Органическая система управления почвой оказала положительное влияние на активность L-глутаминазы (участвующей в метаболизме азота) и бета-глюкозидазы (участвующей в углеродном цикле). Также в недавней работе Pittarello et al. [46] было замечено, что средняя активность ферментов в почвах, возделываемых традиционным способом, была значительно ниже, чем в почвах с органической обработкой.

Ферменты почвы катализируют и способствуют разложению и круговороту питательных веществ, и они быстро реагируют на изменения в управлении почвой.На их деятельность могут влиять различные параметры почвы, такие как pH, влажность, доступные субстраты и система управления почвой [47]. Ранее было показано, что активность ферментов, участвующих в круговороте азота, углерода и фосфора, увеличивается при добавлении азота в почву, что позволяет предположить, что почвенные микроорганизмы производят больше ферментов в условиях высокого содержания азота [48]. Однако наше исследование показало, что добавление минеральных азотсодержащих удобрений не усиливает активность большинства исследованных ферментов.β-глюкозидаза, участвующая в углеродном цикле, связана с преобразованием, составом и циклом органического вещества почвы. Этот фермент является индикатором не только изменения биологической активности почвы, но и влияния агротехнических мероприятий на почвенную среду. В нашем исследовании мы наблюдали снижение активности бета-глюкозидазы в почвах, полученных из традиционных хозяйств. Предположительно это является следствием использования большого количества минеральных удобрений, которые, как было показано, значительно снижают содержание этого фермента в почве.Мы также наблюдали снижение активности L-глутаминазы в почвах традиционных ферм. Согласно литературным данным, существует корреляция между активностью L-глутаминазы и содержанием органического углерода в почве [49]. Таким образом, внесение органических удобрений, увеличивающих содержание органического углерода, может повысить его активность. Напротив, более низкая активность L-глутаминазы может быть объяснена агрохимикатами, используемыми на обычных фермах, поскольку она не коррелирует в значительной степени с различиями в pH почвы.В литературе есть сообщения, показывающие, что снижение активности этого фермента коррелирует с присутствием в почве микроэлементов (таких как Ag, Hg), гербицидов, фунгицидов и инсектицидов [50]. Признавая, что внеклеточные ферменты, присутствующие в ризосфере растений, участвующие в круговороте различных элементов (углерода, азота, фосфора), по-разному реагируют на органические и неорганические удобрения, можно адаптировать удобрения для поддержки активности почвы.

Изменения активности ферментов в ризосфере моркови среди исследованных образцов влияют на доступность и преобразование питательных веществ в почве.Это может быть вызвано различным составом микробного сообщества, населяющего эти почвы, но это также может повлиять на структуру этого сообщества. Разнообразный состав бактериальных сообществ в почве имеет большое значение для качества и продуктивности почвы. В этом исследовании секвенирование 16S рРНК было использовано для всестороннего понимания разнообразия микробных сообществ в образцах почвы, полученных из традиционных и органических ферм. Мы предположили, что эти почвы могут быть заселены разными микробиомами.Филогенетические исследования выявили различия в микробном составе между отдельными образцами на всех таксономических уровнях, но эти результаты не позволили идентифицировать микроорганизмы, специфичные для конкретной системы культивирования. Большинство доминирующих бактериальных таксонов в обеих системах управления были похожи. Относительная численность бактериальных сообществ не коррелировала с управлением почвами. На основании значений индексов альфа-разнообразия ACE и Chao1 был сделан вывод о том, что тип системы обработки почвы не оказывает значительного влияния на изменение бактериального богатства почвы.Однако показатели разнообразия Шеннона и Симпсона показали, что разнообразие микробиомов ризосферы моркови было значительно ниже в почвах, полученных от традиционных ферм, чем в почве, полученной с органических ферм. Это указывает на то, что использование органических удобрений благотворно влияет на бактериальное биоразнообразие в этой среде. Исследования кукурузы также показали, что минеральные удобрения и органический навоз по-разному влияют на микробиологические параметры. Установлено, что длительное внесение навоза приводит к изменению микробного сообщества почвы и увеличивает разнообразие и активность почвенных микроорганизмов [51].

Бета-анализ разнообразия позволил сравнить различия в структуре микробных сообществ, обусловленные практикой управления почвами. Иерархическая кластеризация показала сходство между образцами E1, E3, E4, E5, полученными из органических ферм, и образцом K1 из обычных ферм. Только микробиота из образцов E2 кластеризуется отдельно от других образцов, полученных из органических ферм, и более похожа на образцы K2, K3, K4 и K5, полученные из традиционных ферм. В свою очередь, образец К4 заметно отличался от всех остальных образцов.Полученные данные свидетельствуют о том, что структура бактериального сообщества в традиционно и органически обрабатываемых почвах в большинстве случаев различается. Тепловая карта, основанная на расстоянии Брея-Кертиса, подтвердила эти корреляции между образцами. Точно так же PCoA показал, что бактериальные OTU из почв, культивируемых при различных методах управления, для большинства образцов четко сгруппированы в разные группы. Это заставляет нас думать, что методы управления почвой влияют на состав микробных сообществ, обитающих в почве.Тип используемого удобрения особенно важен. Удобрение влияет на разнообразие почвенных микроорганизмов, напрямую влияя на содержание питательных веществ в почве. Повторное интенсивное использование минеральных удобрений может отрицательно сказаться на качестве почвы [21]. Долгосрочное использование азотных удобрений или минеральных многокомпонентных удобрений влияет на круговорот азота и связанные с ним бактерии [20]. Было замечено, что реакция микробных сообществ на управление почвой очень сложна и состоит из многих факторов.Хотя исследования подтверждают положительное влияние органического земледелия на биоразнообразие, также отмечается, что правильно управляемые традиционные фермы не обязательно могут оказывать негативное влияние на почвенные микроорганизмы и их разнообразие, особенно если в почву вносятся органические удобрения в дополнение к минеральным удобрениям.

Коэффициент корреляции Пирсона использовался для определения наличия корреляции между численностью каждого бактериального типа и активностью тестируемых ферментов (данные не показаны).Анализ показал, что между определенными группами бактерий и активностью выбранных ферментов существует определенная взаимосвязь. Среди ферментов, участвующих в азотном цикле, активность уреазы коррелировала с присутствием AD3 (также известного как Dormibacteraeota ), а активность протеазы была связана с AD3 , Bacteroidetes и Gammatimonadetes филазой, в то время как активность глутаминонадетов составляла связано с появлением Bacteroidetes .Напротив, активность бета-галактозидазы, вовлеченная в углеродный цикл, наиболее сильно коррелировала с присутствием Planctomycetes и Bacteroidetes . Активность кислой фосфатазы была наивысшей в образцах, где наиболее широко были представлены такие типы бактерий, как Acidobacteria , Verrucomicrobia , AD3 и Proteobacteria . В свою очередь, щелочная фосфатаза была связана с присутствием AD3 и Acidobacteria .Это связано с функциями, выполняемыми в почве каждой группой бактерий. AD3 членов филума, которые в этом исследовании были обнаружены только в одном образце, полученном с обычной фермы, ранее было обнаружено, что они способны выживать в условиях нехватки ресурсов и, вероятно, могут использовать следовые количества CO в качестве дополнительного источника энергии [ 52]. Сообщалось, что бактерии, принадлежащие к группе Bacteroidetes , влияют на растворение органического азота в почве и обладают протеолитическими свойствами. Bacteroidetes вместе с Proteobacteria способствуют минерализации органических веществ и увеличивают содержание растворимого органического азота. Кроме того, эта филла коррелирует с наличием органического углерода и скоростью минерализации этого элемента [53]. Planctomycetes , как было установлено, участвуют в глобальных циклах углерода и азота [54]. С другой стороны, ацидобактерии участвуют в круговороте фосфора в природе, и литературные данные подтверждают, что гены, кодирующие щелочную фосфатазу, присутствуют в этой группе бактерий [55].

Выводы

Метагеномный анализ идентифицировал профили 16S рРНК микроорганизмов, колонизирующих органические и традиционные сельскохозяйственные почвы (ризосфера моркови). Были обнаружены некоторые сходства и различия в биоразнообразии и распределении видов в обеих системах управления почвами, которые могут быть связаны с разными стратегиями удобрения. PH почвы также может быть фактором, который напрямую влияет на продемонстрированные отношения. Вариации активности некоторых почвенных ферментов также были переменной, связанной с составом этих сообществ.Полученные метагеномные профили способствуют лучшему пониманию микробных сообществ почвы при различных режимах управления почвой. Однако реакция бактериальных сообществ на управление почвой очень сложна. Чтобы понять точные отношения, которые там возникают, необходимы дальнейшие исследования с участием множества факторов, которые взаимодействуют в этой среде.

Ссылки

1. 1.
   Маес Дж., Буркхард Б., Дженелетти Д. Экосистемные услуги инклюзивны и обеспечивают множество ценностей.Комментарий к концепции даров природы людям. Один Экосист. 2018; 3.
2. 2.
   Ходжсон Э. Окружающая среда человека: определение, объем и роль токсикологии. 1-е изд. Vol. 112, Прогресс в молекулярной биологии и трансляционной науке. Elsevier Inc .; 2012. 1–10 с. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-415813-9.00001-5 pmid: 22974735
3. 3.
   Доран Дж. В., Цейсс М. Физические свойства исходного материала и почвы. Appl Soil Ecol. 2000; 15: 3–11.
4. 4.Ву Л., Цзян Ю., Чжао Ф., Хе Х, Лю Х., Ю. К. Увеличение количества внесенных органических удобрений и уменьшение количества химических удобрений влияет на свойства почвы и бактериальные сообщества почвы с виноградной ризосферой. Sci Rep [Интернет]. 2020; 10 (1): 1–10. Доступен по телефону: pmid: 32533037
5. 5.
   Маринари С., Мациандаро Дж., Чекканти Б., Грего С. Влияние органических и минеральных удобрений на биологические и физические свойства почвы. Биоресур Технол. 2000. 72 (1): 9–17.
6. 6.Макколи А., Джонс С., Якобсен Дж. PH почвы и органические вещества. Нутр Манаг Модуль № 8. 2003; (8).
7. 7.
   Блейк ГР. Насыпная плотность 1. Методы анализа почвы. Часть 1 Phys Mineral Prop Incl Stat Meas Sampl. 1965; (methodsofsoilana): 374–90.
8. 8.
   Дрис Л.Р., Уилдинг Л.П., Каратанасис А.Д., Блевинс Р.Л. Микроморфологические характеристики многолетних беспахотных и традиционно возделываемых почв. Soil Sci Soc Am J. 1994; 58 (2): 508–17.
9. 9.
   Унгер П., Каспар К.Уплотнение почвы и рост корней: обзор. Агрон Дж. 1994; (86): 759–66.
10. 10.
    Lwin CS, Seo BH, Kim HU, Owens G, Kim KR. Применение почвенных добавок к загрязненным почвам для иммобилизации тяжелых металлов и улучшения качества почвы — критический обзор. Почвоведение Растение Нутр. 2018; 64 (2): 156–67.
11. 11.
    Дотания М.Л., Апарна К., Дотания С.К., Сингх М., Регар К.Л. Роль почвенных ферментов в устойчивом растениеводстве. Enzym Food Biotechnol Prod Appl Futur Prospect. 2018; (январь): 569–89.
12. 12.
    Дик Р.П., Брейквелл Д.П., Турко РФ, Доран Дж. У. Активность почвенных ферментов и измерения биоразнообразия как интегративные микробиологические индикаторы. В: Доран Дж. У., Джонс А. Дж., Редакторы. Методы оценки качества почвы. Мэдисон, Висконсин: Американское общество почвоведов; 1996. стр. 247–71.
13. 13.
    Блоньска Э., Ласота Дж., Звидак М. Взаимосвязь между свойствами почвы, активностью ферментов и землепользованием. Для Res Pap. 2017; 78 (1): 39–44.
14. 14.
    Бернс Р.Г., ДеФорест Дж.Л., Марксен Дж., Синсабо Р.Л., Стромбергер М.Э., Валленштейн М.Д. и др.Ферменты почвы в изменяющейся окружающей среде: текущие знания и будущие направления. Почва Биол Биохим. 2013; 58: 216–34.
15. 15.
    Дик Р.П. и Канделер Э. Ферменты в почвах в Энциклопедии почв в окружающей среде Гиллеля Дэниел (ред.) (Стр. 448–455). Оксфорд, Великобритания: Elsevier Ltd, 2005.
16. 16.
    Gomiero T, Pimentel D, Paoletti MG. Воздействие на окружающую среду различных методов ведения сельского хозяйства: традиционное и органическое сельское хозяйство. CRC Crit Rev Plant Sci. 2011. 30 (1–2): 95–124.
17. 17.
    Юань QS, Xu J, Jiang W, Ou X, Wang H, Guo L и др. Понимание формы микробиома почвы во время тройной системы возделывания Gastradia elata. BMC Microbiol. 2020; 20 (1): 1–13. pmid: 31896348
18. 18.
    Schloter M, Nannipieri P, Sørensen SJ, Elsas JD Van. Микробные индикаторы качества почвы. Biol Fertil Soils 2018; 54: 1–10.
19. 19.
    Краут-Коэн Дж., Золти А., Шалтиэль-Харпаз Л., Аргаман Э., Рабинович Р., Грин С. Дж. И др. Влияние методов обработки почвы на микробиом почвы и сельскохозяйственные параметры.Sci Total Environ. 2020; 705: 135791. pmid: 31810706
20. 20.
    Хартманн М., Фрей Б., Майер Дж., Мэдер П., Видмер Ф. Отчетливое микробное разнообразие почвы при долгосрочном органическом и традиционном земледелии. ISME J. 2015; 9 (5): 1177–94. pmid: 25350160
21. 21.
    Чжан И, Шен Х, Хе Х, Томас Б.В., Лупвайи Н.З., Хао Х и др. Внесение удобрений формирует структуру бактериального сообщества за счет изменения pH почвы. Front Microbiol. 2017; 9: 1–14. pmid: 28769896
22. 22.
    Caporaso JG, Kuczynski J, Stombaugh J, Bittinger K, Bushman FD, Costello EK, et al.QIIME позволяет анализировать данные секвенирования сообщества с высокой пропускной способностью. Нат методы. 2010. 7 (5): 335–336. pmid: 20383131
23. 23.
    ДеСантис Т.З., Хугенхольц П., Ларсен Н., Рохас М., Броди Е.Л., Келлер К. и др. Greengenes, проверенная химерами база данных генов 16S рРНК и рабочая среда, совместимая с ARB. Appl Environ Microbiol. 2006. 72 (7): 5069–72. pmid: 16820507
24. 24.
    Мартин М. Кутадапт удаляет последовательности адаптеров из операций чтения с высокой пропускной способностью. EMBnet.journal. 2011; 17 (1): 200.
25. 25.
    Aronesty E (2011) ea-utils: Инструмент командной строки для обработки данных биологического секвенирования. Доступно на: https://github.com/ExpressionAnalysis/ea-utils
26. 26.
    Эдгар RC. Поиск и кластеризация на порядки быстрее, чем BLAST. Биоинформатика 2010; 26: 2460–2461. pmid: 20709691
27. 27.
    Ондов Б.Д., Бергман Н.Х. и Филлиппи А.М. Интерактивная метагеномная визуализация в веб-браузере. BMC Bioinformatics 2011; 12: 385. pmid: 21961884
28. 28.Schloss PD, Westcott SL, Ryabin T, Hall JR, Hartmann M, Hollister EB, et al. Представляем mothur: программное обеспечение с открытым исходным кодом, независимое от платформы, поддерживаемое сообществом для описания и сравнения микробных сообществ. Appl Environ Microbiol 2009; 75: 7537–7541. pmid: 19801464
29. 29.
    Pruesse E, Quast C, Knittel K, Fuchs BM, Ludwig W, Peplies J, et al. SILVA: всеобъемлющий онлайн-ресурс для проверенных и согласованных данных о последовательностях рибосомных РНК, совместимых с ARB.Nucl Acids Res 2007; 35 (21): 7188–7196. pmid: 17947321
30. 30.
    Симпсон Э. Измерение разнообразия. Nature 1949; 163: 688.
31. 31.
    Магурран А.Е. Измерение биологического разнообразия. Oxford: Blackwell Science, 2004.
32. 32.
    Чао А. Непараметрическая оценка количества классов в генеральной совокупности. Сканировать J Stat. 1984; 11: 265–270.
33. 33.
    Чао А, Ли С.М. Оценка количества классов по охвату выборки. J Amer Statist Assoc.1992; 87 (417): 210–217.
34. 34.
    Хаммер Ø, Харпер Д., Райан П. ПРОШЛОЕ: программный пакет палеонтологической статистики для обучения и анализа данных. Palaeontol Electron. 2001; 4: 9.
35. 35.
    Алеф К., Наннипиери П., Тразар-Сепеда К. Методы прикладной почвенной микробиологии и биохимии. Ред. Алеф К., Наннипьери П. Академик Пресс, Harcourt Brace Company, Лондон, Великобритания, 1998.
36. 36.
    Канделер Э., Гербер Х. Краткосрочный анализ активности уреазы почвы с использованием колориметрического определения аммония.Биол плодородные почвы. 1988. 6 (1): 68–72.
37. 37.
    Омура Х., Сато Ф., Хаяно К. (1983) Метод оценки активности L-глутаминазы в почвах. Soil Sci Plant Nutr 29: 295–303.
38. 38.
    Лэдд Дж. Н. и Батлер Дж. Ха. Краткосрочные анализы активности протеолитических ферментов почвы с использованием белков и производных дипептидов в качестве субстратов. Почва Биол Биохим. 1972; 4: 19–30
39. 39.
    Арден-Кларк C, Ходжес RD. Воздействие на окружающую среду традиционных и органических / биологических систем земледелия.II. экология почвы, плодородие почвы и круговорот питательных веществ. Biol Agric Hortic. 1988. 5 (3): 223–87.
40. 40.
    Sasse J, Martinoia E, Northen T. Кормите друзей: формируют ли экссудаты растений корневой микробиом? Trends Plant Sci. 2018; 23 (1): 25–41. pmid: 2
    89
41. 41.
    Reganold JP. Сравнение свойств почвы под влиянием органических и традиционных систем земледелия. Am J Altern Agric. 1988. 3 (4): 144–55.
42. 42.
    Кондрон Л.М., Кэмерон К.С., Ди Х.Дж., Клаф Т.Дж., Форбс Э.А., Макларен Р.Г. и др.Сравнение качества почвы и окружающей среды в системах органического и традиционного земледелия в Новой Зеландии. New Zeal J Agric Res. 2000. 43 (4): 443–66.
43. 43.
    Азиз М.А., Хазра Ф., Сальма С., Нурсямси Д.Н. Химические характеристики почв органических и традиционных сельскохозяйственных культур. J Trop Soils. 2017; 21 (1): 19.
44. 44.
    Ткачик П., Моцек-Плоциняк А., Сковроньска М., Беднарек В., Кусмерз С., Завиеруча Э. Химические параметры подкисления почвы в полевых условиях, зависящие от минеральных удобрений.Устойчивое развитие. 2020; 12 (17): 7165.
45. 45.
    Шенау Дж. Дж., Дэвис Дж. Дж. Оптимизация реакции почвы и растений на питательные вещества, вносимые навозом, на Великих равнинах Северной Америки. Может J Soil Sci. 2006; 86: 587–595.
46. 46.
    Питтарелло М., Ферро Н.Д., Кьярини Ф., Морари Ф., Карлетти П. Влияние обработки почвы и севооборотов в органических и традиционных системах земледелия на органическое вещество почвы, объемную плотность и ферментативную активность в краткосрочном полевом эксперименте. Агрономия.2021; 11 (4).
47. 47.
    Adetunji AT, Lewu FB, Mulidzi R, Ncube B. Биологическая активность β-глюкозидазы, фосфатазы и уреазы как индикаторов качества почвы: обзор. J Soil Sci Plant Nutr. 2017; 17 (3): 794–807.
48. 48.
    Уллах С., Ай Си, Хуанг С. и др. Ответы активности внеклеточных ферментов и состава микробного сообщества при добавлении азота в высокогорной почве. PLoS One. 2019; 14 (9): e0223026. Опубликовано 30 сентября 2019 г. pmid: 31568535
49. 49.Boerner REJ, Brinkman JA, Smith A. Сезонные колебания активности ферментов и органического углерода в почве сгоревшего и несгоревшего лиственного леса. 2005; 37: 1419–26.
50. 50.
    Франкенбергер В.Т. и Табатабай М.А. Факторы, влияющие на активность L-глутаминазы в почвах. Почва Биол Биохим. 1991; 23, 875–880.
51. 51.
    Чжун В., Гу Т., Ван В., Чжан Б., Линь Х, Хуанг К. и др. Влияние минеральных удобрений и органических удобрений на микробное сообщество и разнообразие почвы.Почва растений. 2010. 326 (1): 511–22.
52. 52.
    Брюер Т.Е., Аронсон Э.Л., Арогьясвами К., Биллингс С.А., Боттофф Дж.К., Кэмпбелл А.Н. и др. Экологические и геномные признаки новых бактериальных таксонов, которые процветают в подземных горизонтах почвы. MBio. 2019; 10 (5). pmid: 31575762
53. 53.
    Ян Дж, Го В., Ван Ф, Ван Ф, Чжан Л., Чжоу Б. и др. Динамика и факторы влияния растворимого органического азота в рисовой почве при различных длительных удобрениях. Почвенная обработка почвы [Интернет].2021; 212 (май): 105077. Доступно по ссылке: https://doi.org/10.1016/j.still.2021.105077.
54. 54.
    Jogler C, Glöckner FO, Kolter R. Характеристика planctomyces limnophilus и разработка генетических инструментов для манипуляции с ней делают его модельным видом для phylum planctomycetes. Appl Environ Microbiol. 2011; 77 (16): 5826–9. pmid: 21724885
55. 55.
    Рагот С.А., Кертес М.А., Месарош Э., Фроссар Э., Бюнеманн Э.К. Разнообразие почвенных генов phoD и phoX щелочной фосфатазы реагирует на множество факторов окружающей среды.FEMS Microbiol Ecol. 2017; 93 (1): 1–15. pmid: 27737901

идей закусок для набора веса

Кому может понадобиться набрать вес?

Ваш зарегистрированный диетолог (RD) или поставщик медицинских услуг мог порекомендовать высококалорийную и высокобелковую диету, потому что ваше тело в настоящее время сжигает больше калорий, чем вы потребляете. Это может привести к потере веса. Заболевания и другие причины, затрудняющие набор веса, включают:

• Раки.
• Расстройства пищевого поведения.
• Сахарный диабет 1 типа.
• Гипертиреоз.
• Стресс, депрессия или беспокойство.
• Инфекции, включая ВИЧ / СПИД, туберкулез, паразиты и другие.
• Целиакия.
• Генетика (вы родились с высоким уровнем метаболизма).
• Лекарства, вызывающие тошноту и рвоту, включая химиотерапию.
• Диарея.
• Активный сжигатель калорий (вы сжигаете много калорий на работе, очень физически активны, часто тренируетесь).

Другие обстоятельства, при которых рекомендуется увеличение веса, включают:

• Вы долго лежали в больнице и похудели.
• Вы спортсмен и хотите набрать мышечную массу и силу.

Как определяется недостаточный вес?

Считается, что у вас недостаточный вес, если ваш индекс массы тела (ИМТ) ниже 18,5. (См. Ссылку на простой в использовании калькулятор ИМТ в справочном разделе.) Около 2% населения имеет недостаточный вес.У женщин в четыре раза больше шансов иметь недостаточный вес, чем у мужчин. Наиболее затронутые возрастные группы — это молодые люди в возрасте от 18 до 24 лет и лица старше 65 лет.

Каковы риски для здоровья из-за недостаточной массы тела?

Хотя ожирение все чаще упоминается в новостях как серьезная проблема для здоровья, недостаточный вес также может привести к проблемам со здоровьем. Риски для здоровья могут включать:

Какие общие концепции о том, как набрать вес?

Основная идея набора веса состоит в том, что вы должны потреблять больше калорий, чем сжигает ваше тело.Если вы хотите медленно набирать вес, постарайтесь съедать на 300-500 калорий больше в день. Для вашего тела лучше медленно набирать вес, чем быстро набирать вес. Употребление в день излишка на 500 калорий больше, чем вы сжигаете, дает новый фунт массы тела в неделю. Общие правила включают в себя более частое питание (пять-шесть раз в день), больше жира и больше белка.

Чего НЕ следует делать, чтобы набрать вес?

Не ешьте нездоровую пищу. Чипсы, сладкие газированные напитки, пончики и конфеты добавят килограмм, но не являются источником здорового набора веса.Этот вес будет в основном сосредоточен на вашем животе, что подвергает вас риску диабета и сердечных заболеваний. Вместо этого ешьте здоровую пищу, которая способствует наращиванию мышечной массы, например, продукты, богатые белком.

Какие самые популярные продукты, богатые калориями, полезны для здоровья?

Примеры продуктов, богатых калориями:

• Белки: Красное мясо, свинина, курица с кожей (жаркое или жаркое не следует жарить во фритюре для вашего здоровья), лосось или другая жирная рыба, фасоль, цельное молоко, яйца, сыр, жирный йогурт.
• Углеводы: картофель, коричневый рис, цельнозерновые макаронные изделия, цельнозерновые продукты, цельнозерновой хлеб.
• Жиры: Орехи и ореховое масло, оливки, авокадо, масло, заправки для салатов, майонез, жирные сыры.

Какие полезные советы по набору веса?

• Ешьте небольшими порциями каждые три-пять часов и перекусывайте в течение дня, чтобы съесть больше, не чувствуя себя слишком сытым.
• Не пейте воду или другие жидкости за 30 минут до еды, чтобы не почувствовать сытость.Кроме того, во время еды пейте меньше жидкости.
• Пейте напитки с добавлением калорий, например цельное молоко или сливки, соки, коктейли и смузи, а не воду, чай, черный кофе и диетические напитки, не содержащие калорий.
• По возможности добавляйте приправы или «добавки». Сверху добавьте в еду сушеные фрукты, измельченные орехи или семена, мед, кусочки бекона, сыры, майонез и заправки для салатов. Готовьте еду с оливковым маслом первого холодного отжима, кокосовым маслом или сливочным маслом, чтобы добавить калорий.Попробуйте добавлять хумус или авокадо в бутерброды, крекеры / овощи.
• При употреблении хлопьев используйте цельное молоко, половину и половину и добавьте сухое молоко. Вы также можете использовать альтернативное молоко, если обнаружите, что чувствительны к лактозе (непереносимость лактозы). Сделайте то же самое при приготовлении омлета, супов, подливок, запеканок и десертов.
• Выберите мясо в панировке, курицу и рыбу. Выбирайте более жирные сорта мяса, такие как бедра и ножки курицы или индейки, жаркое, короткие ребрышки, салями и колбасы.
• Выбирайте консервированные фрукты в сиропе, а не сок, и консервы из тунца в масле, а не в воде.
• Если вы вегетарианец, веган или не переносите лактозу, используйте соевое / миндальное / кокосовое или рисовое молоко, ореховое или семенное масло, тофу, оливки, авокадо и растительное масло, чтобы добавить калорий.
• Если вы предпочитаете не готовить или хотите переносные закуски, запаситесь отдельными пудингами, йогуртами или творожными стаканчиками, нитками сыра, батончиками мюсли, торговыми пакетами с мясной смесью, говяжьими палочками, орехами, семенами, коробками для сока и т. Д. коробки с шоколадным молоком.
• Также доступны коммерческие добавки, например батончики для замены еды.

Идеи закусок

В следующих таблицах представлены варианты перекусов и количество калорий.

Закуски от 100 до 250 калорий включают:

Идеи закусок с 300 до 400 калорий включают:

Идеи закусок с 500-700 калориями включают:

Приправы и дополнительные добавки для увеличения калорийности: