Надежность криогенной вакуумной дистилляции для извлечения почвенной воды под вопросом

Стабильные изотопы водорода и кислорода (δ²H и δ¹⁸O) в почвенной воде широко используются в экологических исследованиях, которые зависят от точного извлечения нефракционированной воды из разных типов почв. Криогенная вакуумная дистилляция (CVD) — наиболее широко используемая в эко-гидрологических исследованиях лабораторная методика. Однако её надежность в отражении истинных значений δ²H и δ¹⁸O почвенной воды вызывает опасения.

В исследовании, опубликованном в Methods in Ecology and Evolution, ученые из Тропического ботанического сада Сишуанбаньна (XTBG) Китайской академии наук и их коллеги оценили надежность методик CVD для извлечения почвенной воды и потенциальное влияние криогенного экстрагирования на определение источников воды для растений. Они исследовали автоматическую систему CVD (ACVD) и две традиционные системы CVD (TCVD).

Исследователи:

• Высушили в печи 225 образцов почвы с разным содержанием глинистых частиц.
• Насытили их деионизированной водой.
• Провели криогенное извлечение с помощью систем ACVD и TCVD.
• Выполнили анализ чувствительности поглощения воды растениями на семи участках с использованием четырех типов входных данных.

Результаты показали:

• Новая методика ACVD показала схожую или лучшую производительность по сравнению с TCVD.
• Однако ни одна из CVD-методик не позволила добиться извлечения нефракционированной почвенной воды в лабораторных условиях.
• Изотопные смещения (offsets), вызванные методиками CVD, коррелировали с содержанием глины и влажностью почвы в извлекаемых образцах.

"Широкое использование методик CVD, вероятно, вносит заметную неопределенность в прогнозирование глубины поглощения воды растениями", — заявил доктор Сун Лян из XTBG.

Анализ чувствительности показал, что использование почвенных данных, скорректированных с учетом смещений от CVD, улучшает точность прогнозирования поглощения воды растениями. Изотопные смещения CVD-систем положительно коррелировали с содержанием глины и отрицательно — с влажностью почвы.

"Наши результаты будут иметь важное значение для дальнейших исследований и могут предложить новое решение для повышения точности прогнозирования источников воды для растений", — отметил Сун Лян.