基于IoT-MOX传感器阵列的促进反硝化土壤顶空动态快速评估及多平台互补表征

《Sensors》：Rapid Assessment of Soil Headspace Dynamics Under Denitrification-Promoting Conditions via an IoT-MOX Sensor Array

　　

实时监测土壤气体排放对于理解氮转化以及活性气体和温室气体排放具有重要意义。本研究采用受控土壤微宇宙（microcosms）研究对照（CONTROL）和促进反硝化条件下气体排放、挥发性谱及微生物功能标记的变化，并探索支持物联网（IoT）的金属氧化物（MOX）气体传感器阵列通过多变量电阻响应模式监测土壤整体顶空（headspace）动态变化的能力。实验流程包括在专用微宇宙上开展初步傅里叶变换红外（FTIR）气体分析，以验证BOOST处理诱导的响应并确定相关监测窗口。随后，研究人员利用固相微萃取–气相色谱–质谱联用（SPME–GC–MS）、靶向关键氮循环功能基因的定量PCR（qPCR）以及基于MOX的顶空监测对独立微宇宙进行研究。添加矿质氮和葡萄糖并维持在100%田间持水量的BOOST微宇宙表现出N₂O排放早期增加，最高测定浓度出现在24 h，同时伴随细菌丰度和氮循环功能基因谱变化。挥发组（volatilome）分析显示，BOOST条件下检测到的挥发性有机化合物（VOCs）在化学类别间分布更广，并呈现明显的时间变化以及特定VOC类别的出现或富集，尤其在中间采样时间。MOX测量捕获了整体顶空响应的同期变化，并在不同处理和采样时间产生不同的基于电阻的响应模式。探索性多变量分析显示分离的响应簇，并与FTIR和GC–MS独立观察到的时间变化共同解释。总体而言，研究结果表明，MOX传感器阵列能够快速捕获受控条件下与土壤整体顶空变化相关的复杂且时间依赖的响应模式。

氮可用性是农业生产力重要决定因素，但土壤氮转化受微生物群落、理化条件和管理措施复杂互作调控，氮素可通过淋溶或气体排放损失，降低氮利用效率并带来环境影响。反硝化（denitrification）可减少硝酸盐积累，但不完全反硝化会释放N₂O，其是强温室气体和臭氧层消耗贡献物。土壤湿度调节气体扩散和氧有效性，快速水分变化可产生不连续采样难以捕获的瞬态排放峰。传统气相色谱和FTIR可选择性定量目标气体，但需专门仪器且主要针对单一气体，对整体土壤挥发谱信息有限；同位素方法复杂，难以用于快速监测。因此，尚无单一常规技术同时提供化合物特异性气体测定、全面挥发谱分析和顶空动态快速评估。基于此，研究人员利用受控土壤微宇宙，比较BOOST处理（添加矿质氮和葡萄糖并维持100%田间持水量）与CONTROL处理，结合FTIR、SPME–GC–MS、qPCR和IoT-MOX传感器阵列，评估MOX阵列快速捕获土壤整体顶空变化的能力，为复杂土壤顶空监测提供探索性方法学基础。

关键技术方法（不超过250字）：采用受控土壤微宇宙；土壤样本来源于意大利Arezzo省Marciano della Chiana的Tenuta di Cesa实验区（43°18′36.5″ N 11°49′32.8″ E），2023年7月采集0–20 cm矿质土层，2 mm筛分后4 °C保存。以FTIR初步分析气体排放并确定监测窗口；以SPME–GC–MS分析VOCs；以qPCR定量氮循环功能基因；以S3+电子鼻平台集成CNR-IBBR研制的SnO₂基MOX阵列（未掺杂、Pd功能化、Au功能化SnO₂各2个，共6个传感元件）进行顶空监测；对电阻时间序列进行归一化、特征提取、Random Forest探索性排序和线性判别分析（LDA）。

研究结果如下。

3.1 土壤实验室微宇宙用于MOX传感器训练的调优：设置与土壤细菌群落氮循环功能基因丰度监测。通过FTIR对BOOST和CONTROL微宇宙进行144 h监测，BOOST处理在24 h显著提高N₂O排放率，随后降至基线；NO₂排放率在48 h最高并在监测窗内保持升高；NO、NH₃和CH₄在初期出现瞬态峰值后降低；BOOST的CO₂呼吸率在48 h最高。qPCR显示，BOOST微宇宙总细菌丰度在24 h较高，nifH在24 h增加而48 h下降；GC–MS微宇宙中BOOST的amoA在24 h和48 h较低，而MOX传感器微宇宙中amoA在0 h和48 h较高。N₂O产生潜力在24 h和48 h的BOOST中呈较低趋势，N₂O还原潜力随时间增加并在24 h和48 h高于对照，提示BOOST处理可能使细菌群落功能向更高完整反硝化能力偏移。该部分通过FTIR和qPCR表明微宇宙可作为半自然代理，并显示BOOST处理改变细菌丰度和氮循环功能基因谱。

3.2 土壤微宇宙挥发组：MOX传感器与GC-MS。3.2.1 GC-MS结果。通过SPME–GC–MS发现BOOST样品检测到的VOCs数量总体更多、化学类别分布更广。24 h时BOOST以烷烃为主，并含醇、酯、醛、羧酸和胺；48 h差异最大，BOOST以醇、酮和烷烃为特征，酮和醚仅在BOOST中检测到，醛在24 h和48 h的BOOST中出现；144 h时BOOST仍显示更广挥发谱。中间采样阶段挥发谱多样化最明显。结论为BOOST处理与土壤挥发组明显时间变化相关，应解释为处理相关的整体挥发谱改变，而非反硝化的化合物特异性证据。

3.2.2 传感器信号行为与探索性多变量分析。通过检查六个MOX传感元件的归一化电阻信号，发现各元件基线电阻和暴露后响应变化不同，但整个采集周期内呈一致时间行为。研究人员提取最小一阶导数、最大一阶导数、响应曲线下面积、响应幅度、信噪比和总体均值等描述符；Random Forest探索性排序显示响应幅度重要性最高。该分析仅用于描述当前数据集中的特征贡献，不代表预测性能或可推广性；由于MOX传感器对复杂气体混合物呈交叉选择性，其响应被解释为整体顶空响应模式，GC–MS提供互补的挥发性化学信息。

3.2.3 MOX传感器结果。通过LDA展示MOX阵列在实验条件和采样时间上的多变量响应结构，技术性采集形成不同簇。CONTROL在0 h占据特定区域；随孵育进行，CONTROL和BOOST模式均发生迁移；BOOST在约24 h形成与对照明显分离的簇，该阶段与FTIR检测到的最高N₂O浓度时间重合，但不能解释为MOX选择性检测N₂O，而应视为对无机气体、VOCs、水汽及其他基质组分共同变化的整体顶空指纹响应。中后期MOX采集仍显示处理和时间相关分布，与GC–MS和FTIR观察到的变化一致，体现分析平台间的时间和分析互补性，而非化合物特异性归因。早期CONTROL顶空中FTIR检测到NH₃和CH₄，而BOOST中缺失或较低，可能贡献特定传感器响应。由于BOOST与CONTROL土壤含水量不同，部分变异性可能受顶空湿度影响；所有测量在25 °C受控温度下进行。该部分表明MOX阵列可快速、整合地跟随复杂气态基质演变，但因每个条件仅一个微宇宙、重复采集为技术重复，所得簇仅描述当前数据集内部结构，不能作为统计验证的处理效应。

讨论与结论总结：MOX传感器具有交叉敏感性，其电阻变化不能明确归因于单一分析物，需与FTIR和GC–MS的化合物特异性或挥发性信息互补解释；湿度、单微宇宙设计和缺乏独立生物学重复限制了统计验证与可推广性，因此结果为探索性。研究结论翻译：本研究强调了顺序分析工作流程在表征土壤气体排放、挥发组组成和氮循环功能标记的时间依赖变化方面的价值，同时在受控土壤微宇宙条件下表征了MOX传感器技术的响应。实验室土壤微宇宙为评估BOOST处理效果提供了受控条件，该处理在饱和土壤中联合添加矿质氮和葡萄糖。BOOST微宇宙表现出明显生化和微生物变化，包括早期N₂O排放峰、细菌丰度和氮循环功能基因谱变化，以及后期N₂O还原潜力增加。挥发组分析显示BOOST条件下挥发谱更广，并具有时间依赖变化和特定VOC类别的出现，反映土壤挥发谱的实质性改变。补充MOX测量产生技术上一致的基于电阻的响应模式，并通过探索性多变量分析在现有数据集中显示不同实验条件和采样时间间的不同模式。由于MOX实验缺乏生物学重复，这些差异尚不能解释为统计验证的处理效应。这些模式与FTIR和GC–MS独立观察到的时间变化共同解释，后者提供目标气体和挥发组成的补充信息。总体而言，研究结果表明MOX传感器可在受控条件下提供关于土壤整体顶空动态变化的快速和整合信息。本研究因此为进一步表征和验证便携式、支持物联网的MOX传感系统用于复杂土壤顶空监测提供了探索性基础。未来需使用多个独立制备的微宇宙、直接湿度监测和田间相关条件进行验证，以评估生物学重复性、预测性能和操作适用性。此类系统最终可能支持精准农业、环境监测和可持续养分管理应用。