手性单萜揭示森林排放机制和干旱响应

到目前为止，很少关注单萜烯((+)和(−))的不同手性形式，因为这两种对映体具有相同的物理性质和与OH和O的反应速率_3.(ref。⁸)，因此，大多数大气场和模拟研究并没有区分它们^4，5，6．然而，这隐含地假设两个对映体的源和汇是相同的，即使单个对映体的产生途径和驱动因素是不确定的。最近的森林测量显示，对映体的浓度不等(非外消旋体)，有时甚至彼此不相关^9，10，表明不同的源机制。尽管一些报告表明，对映体的生物合成在整个个体植物中是同质的¹⁰同质森林中的树叶、树皮和土壤凋落物具有明显的手性特征¹¹，强烈表明这些手性物种(因此，通常是单萜类)的释放和去除过程还没有得到充分的理解。

异戊二烯排放比单萜烯排放更容易理解，模型预测和测量普遍精确一致^12，13．异戊二烯的合成由2-C甲基-d-赤藓糖醇4-磷酸途径，光合作用吸收CO₂转化为异戊二烯前体，异戊二磷酸，并直接从叶片排放(从头排放)¹²．单萜的合成也由2-发生C甲基-d-赤藓糖醇4-磷酸途径合成，但一些单萜是由甲戊酸途径合成的。这两种途径都会产生异戊二酯，异戊二酯与其异构体二磷酸二甲基烯丙酯结合，形成常见的单萜前体二磷酸香叶酰^14，15．被称为萜合酶的酶将香叶酰二磷酸转化为一组单萜，这样，由特定酶产生的手性单萜通常是一种手性形式，(−)或(+)^16，17．单萜烯可以通过从头排放或从存储池中释放，因此与生物合成时间无关。典型的热带阔叶植物通常在整个叶片中非特异性地储存单萜，主要是在脂质阶段，但也有少量在叶片内的水相^18，19．调节单萜烯生产和潜在储存的过程可能决定了植物的整体手性排放特征，目前尚不清楚这些特征将如何响应干旱等极端气候事件。在整个二十一世纪，干旱预计将变得更加频繁^20.从而破坏生态系统的功能²¹森林挥发性有机化合物(VOCs)的排放²²．报告的单萜对干旱的排放响应是高度可变的，依赖于单个植物，因此基于经验的非手性排放清单是不可靠的^{23，24，25，26，27}．然而，由于手性化合物直接连接到潜在的酶驱动过程，它们可以形成改进的排放方案的基础。

通过在线气相色谱-质谱联用(GC-MS)，我们在封闭的生物圈2热带雨林(B2-TRF)中以每小时为间隔分离和测量α-蒎烯、camphene和柠檬烯，以及(−)-β-蒎烯、γ-萜烯和异戊二烯的对映体(图2)。1)．同时还检出反式β-癸烯和β-月桂烯，但在线GC-MS方法无法分离。B2-TRF不断被外部空气冲洗，所有入射波长低于385 nm的光都被周围玻璃面板内的聚酯薄膜过滤²⁸．在进行了三周的环境测量以建立正常的干旱前条件(年日(doy) 252-280)后，施加了9.5周的干旱以引起生理变化并驱动生化过程的差异反应(doy 281-337)。干旱阶段分为两个阶段(轻度干旱和重度干旱)，相对湿度(RH)最小，土壤湿度下降和植被响应。在干旱结束时，向深层土壤中加水三天(doy 337-340)，随后由头顶上的洒水器输送“雨水”(doy 347-356)。Isotopically贴上标签¹³有限公司₂在干旱前和严重干旱期间，两次被添加到封闭大气中，能够使用离线气相色谱-同位素比质谱仪(GC-IRMS)区分新生和存储池排放。¹³C标记与长期大气通量监测相结合，使我们能够精确确定干旱如何影响通量和不同单萜对映体的来源。

总单萜烯(由(−)-α-蒎烯、(+)-α-蒎烯、(−)-β-蒎烯、(−)-柠檬烯、(+)-柠檬烯、(−)-莰烯、(+)-莰烯和γ-萜烯组成)在干旱前保持相对稳定，但在23天后达到峰值(早期干旱)，在56天后达到峰值(严重干旱)(图2)。2)．在深水复湿过程中，当水重新引入最低土壤水平时，总单萜烯浓度开始下降。这种下降在降雨后(雨水再湿)继续，但在测量期结束时没有完全恢复到干旱前的水平。当分离对映体单萜时，也观察到两个浓度峰值的相同模式(对应于早期和重度干旱期);然而，对映体的峰大小显示出强烈的对比行为。(-)-α-蒎烯白天浓度在早期干旱中较高，而(-)-β-蒎烯在重度干旱中浓度是早期干旱的10倍(图2)。2 b)．(+)-α-蒎烯峰浓度在早期和重度胁迫条件下基本相同。夜间浓度方面，(−)-α-蒎烯、(+)-α-蒎烯和(−)-β-蒎烯在严重干旱时均表现出较高的浓度(图2)。2摄氏度)．在严重干旱结束时，手性单萜的释放量开始减少，而胁迫标记物己醛则增加，表明叶片受损⁷．雨水复湿后，(−)-β-蒎烯、(−)-α-蒎烯和(+)-α-蒎烯的夜间含量均恢复到干旱前水平(图2)。2摄氏度)．虽然白天对映体的浓度也都从严重干旱的最大值下降，但它们没有达到干旱前的水平。干旱前(−)-α-蒎烯浓度与(−)-β-蒎烯、(−)-柠檬烯、(+)-柠檬烯和(+)-莰烯浓度的相关性较好，与(+)-α-蒎烯的相关性较差(扩展数据图)。1 a, b)．相反，在严重干旱条件下，(−)-α-蒎烯浓度与(+)-α-蒎烯的相关性优于其他化合物。此外，在夜间，对映异构体相关性良好，而在白天，它们表现出独立的模式(当从头发射是重要的)(扩展数据图。1 c, d)．值得注意的是，目前基于单萜烯排放模型的预期是干旱会引起(−)-α-蒎烯和(+)-α-蒎烯的等效反应，这是不正确的。

虽然(−)-α-蒎烯一直主导着总单萜的排放，但(−)-β-蒎烯在严重干旱期间超过(+)-α-蒎烯成为第二丰富的单萜(图2)。2 e)．因此，(+)-α-蒎烯与(-)-β-蒎烯的比值可作为干旱程度的表征指标。值得注意的是，来自土壤的单萜的通量并不影响这些对映体的比例，因为在整个实验过程中定期采集的样品表明，土壤始终保持对映体单萜的适度稳定吸收(扩展数据图)。2)．因此，土壤吸收并没有驱动观察到的对映体分馏。此外，空气与风扇强烈混合，导致测量的是整个生态系统的响应，而不是单个物种。对四种单萜烯排放的周期性测量Clitoria fairchildiana树和四棵风笛手植物(来自试管)在扩展数据图中提供。2 b, c．单个植物的响应被合并在大气测量中，表明大气测量是生态系统的净响应。此外，还计算了异戊二烯和单萜烯相对于陆地表面积和树木生物量碳的通量，以帮助与真实世界进行比较(扩展数据表)1)．

单萜烯的这些反应与异戊二烯的反应相反(通过GC-MS测量;看到方法详情)。在干旱前，树冠中的异戊二烯在26天内增加了3倍，达到约300 ppb的平均浓度(图2)。2)，这可能是因为干旱开始前表土水分(5 cm土壤水分)从35%下降到26%，土壤对异戊二烯的强吸收减弱^29，30.．在干旱早期，异戊二烯和总单萜烯平行增加，异戊二烯峰值较早。到重度干旱期，表层土壤水分从26%下降到15%，平均异戊二烯浓度下降并稳定在100 ppb左右，与干旱前的初始值相当，而总单萜烯在重度干旱期继续增加。因此，在严重干旱条件下，单萜与异戊二烯的比值明显高于早期干旱条件下。在B2-TRF中不会发生实质性的OH氧化化学反应，因为玻璃不能传输产生OH的波长的光，并且新鲜空气中的臭氧会损失到大型空气处理装置的表面。没有任何重要的光化学反应反映在异戊二烯与其氧化产物的比例上(异戊二烯的含量比典型的亚马逊雨林测量值高100倍)³¹)和异戊二烯与单萜烯的比例(生物圈2中异戊二烯的优势约为3倍，因为其OH反应系数更快)。活动结束后，在B2-TRF内也测量了臭氧，发现其浓度非常低，平均为1.1±0.7 ppb，而在生物圈2外，空气中臭氧的平均浓度为49.2±1.2 ppb。

试验中2 d(预旱和重度干旱)，CO₂用沉重的标签¹³碳同位素(¹³有限公司₂)被引入B2-TRF大气中，以区分从头和存储型单萜烯排放(图。3.)．对于(−)-α-蒎烯，在中富集¹³C在两个脉冲中。脉冲后采集的大气样品显示，平均而言，基线ε¹³(−)-α-蒎烯C值下降至脉冲前值。这表明(-)-α-蒎烯的排放主要是从头开始的，但不应完全排除在干旱前，一小部分也在标记CO后进入存储池排放₂从b2 -后机匣冲洗出来相比之下，没有明显的合并¹³(+)-α-蒎烯和(+)-柠檬烯的对映体均为C，表明这些对映体是单独生成的，主要从存储池中释放³²_．因此，在干旱时期，这些单萜类化合物在白天的含量增加。2 b)来自于存储池排放的增加。

观察到ε的增加¹³C值清楚地表明(-)-α-蒎烯、反式-β-洋烯和β-月桂烯是由新同化的光合碳合成的，并在标记脉冲期间产生。合并¹³C通过(−)α-蒎烯，反式β-西烯和β-月桂烯在第二次脉冲期间增加，即使总体上¹³在干旱条件下，碳的吸收下降，可能是因为更多新吸收的碳被用于生产这些特定化合物。反式-β-癸烯和β-月桂烯是重要的排放物，因为它们比其他单萜烯与有害活性氧反应更快。这与亚马逊雨林的测量结果一致，在亚马逊雨林中，热胁迫叶片中西烯和β-月桂烯的排放量增加⁵．

在干旱前观察到两种不同类型的昼夜周期。(-)-α-蒎烯和(-)-β-蒎烯与光合有效辐射(PAR)和同化率(一个(+)-α-蒎烯和(+)-柠檬烯次之，与水汽压亏差(VPD)和温度峰值在下午早些时候一致。扩展数据表提供了林下层和林冠层VPD和温度的全天和白天平均值2．目前的大气模型预测α-蒎烯排放是温度和光的函数，因此，将单萜烯排放峰值错误地放置在真实峰值之间，无法再现通过分解对映体揭示的干旱诱导的变化³³．

在干旱前期和干旱前期，(-)-α-蒎烯和(-)-β-蒎烯均达到峰值一个11点到12点之间。(+)-α-蒎烯和(+)-柠檬烯在14:00 - 15:00达到峰值，与最高温度和VPD一致(图2)。4摄氏度)．(−)-α-蒎烯和(−)-β-蒎烯日际周期的最大值在当天晚些时候逐渐转移，并在下午与(+)-α-蒎烯日际周期合并，同化率和PAR (一个)下降(植被碳吸收减少)，VPD增加。随着复湿，同化速率开始恢复(碳吸收增加)，同时峰(-)α-蒎烯和(-)β-蒎烯从14:00移回12:00。因此，(−)-α-蒎烯的日最大值在逐渐干燥的下午转移，这可能表明排放的新排放更少，而更多的是存储池的特征(图2)。4)．(-)-β-蒎烯的日周期与(-)-α-蒎烯的日周期相同，说明(-)-β-蒎烯也可能由从头排放过渡到储存池排放。发射时间的变化尤其重要，因为这将影响与云凝结核形成有关的过程。到了下午，蒸发和感热通量之间的分区发生了变化，有利于后者。更多的感热通量增强了下午的湍流，这将有利于后期排放的物种垂直运输到更凉爽、氧化程度更高的地区。

单萜一般储存在叶片的脂质相而不是水相中^18，19．单萜相对不溶于水，根据它们的亨利常数，在水相和气相之间迅速分裂³⁴．水相储存量很小，在早晨气孔打开，水分从叶片流失到大气中，水相储存量很快就会清空，因此，从水相储存量中排放的任何单萜烯可能都可以忽略不计¹⁸．单萜烯具有较大的辛醇/水分配系数(≈20,000-30,000)，这意味着它们可以以相对较大的馏分储存在脂相中，从脂相中释放到大气中的速度较慢¹⁸．对排放行为的一个合理解释是，在整个测量期间，(+)-α-蒎烯和(+)-柠檬烯储存在脂相中，缓慢地泄漏到大气中，在一天的晚些时候达到峰值，而不是从头排放。随着光合作用的减弱和生物量降解的增加，(-)-α-蒎烯和(-)-β-蒎烯的排放由主要的从头合成转变为主要的存储池排放。

通过对具有相似属性的酶进行分组(即，光和温度依赖性，主要单萜烯产物)，一个三酶-组-两库模型可以解释观察到的异戊二烯和单萜烯排放(扩展数据图)。4)．异戊二烯由光激活的异戊二烯合酶(酶族1)产生，(−)-α-蒎烯和(−)-β-蒎烯由光激活的酶族2产生并直接(从头)释放。然而，(-)-α-蒎烯和(-)-β-蒎烯也都分裂为脂质相，在干旱胁迫下释放。第3组酶负责在没有光活化的情况下连续合成(+)-α-蒎烯和(+)-柠檬烯，也分配到脂相。

与潜在颗粒形成和生长相关的生态系统排放的变化很重要，因为云凝结核生产效率的提高、云的形成和随后的降雨可能代表着对干旱的生物圈-大气负反馈。在干旱早期，新生单萜的排放量增加。高通量的活性异戊二烯将抑制树冠上方的OH自由基水平，使排放达到更高、更冷的高度，在那里新形成的气溶胶可能会促进对流³⁵．在严重干旱情况下，异戊二烯排放量减少，而单萜烯排放量进一步增加，因为异戊二烯不会有效地产生颗粒或极低的VOCs。在单萜中，α-蒎烯的产量增加最多，其氧化得到极低的挥发性有机化合物和高得率的颗粒。因此，本文给出的结果与上述负反馈机制一致。此外，单萜烯排放在干旱期间转移到下午晚些时候，意味着它们在感热通量和湍流较高的时期释放，这将促进富含单萜烯的空气团运输到云形成的水平。扩展数据图5用MEGAN发射模型对α-蒎烯的对映体进行了温度和光照预测。在干旱期间，测量到的排放量大大超过了预测的排放量，而且模拟数据没有考虑到在日珥排放剖面中观察到的变化。光和温度峰值的差异在现实世界中比在封闭环境中更重要，这可能会减少对映异构体的混合表示所带来的误差。然而，在生物圈2号中，光峰和温度峰之间的较大差异使得潜在的对映体发射差异得以发现。

对映体的释放特征被破译是因为B2-TRF提供了一个独特的场所，可以在受控条件下进行干旱，除了在大气化学成分大大减少的环境中进行大气同位素标记外，还有全面的生物测量。这些结果表明，热带雨林干旱胁迫的程度可以通过(−)-α-蒎烯在下午和早上的比例来衡量，也可以通过(−)-β-蒎烯在单萜烯总量中的比例来衡量，从干旱前到严重干旱，(−)-β-蒎烯在单萜烯总量中的比例几乎是三倍。出乎意料的是，来自不同单萜烯的(-)对映体表现出相同的日周期，而来自同一单萜烯的相反对映体表现出不同的日周期。值得注意的是，如果考虑单个对映体，则可以从外部空气测量中评估生态系统中单萜烯排放的从头来源和存储池来源，以及响应干旱的碳循环变化。这里提出的对映体结果与先前的研究一致，这些研究表明，目前将VOC排放简单地与光照和温度联系起来的方法不足以模拟与干旱相关的变化。额外的复杂程度，理想情况下是基于真实的物理过程，如存储池和酶模型，可以根据这些新结果考虑。这强调了一种新的、对映体特异性的排放建模方法，基于本文提出的酶-基团模型，将比目前的方法更准确，更具有生物学基础³⁶，特别是关于排放成分和粒子产生效率之间可能存在的反馈。而单萜对映体在被OH或O氧化的速度上没有物理性质上的差异_3.或对典型亚马逊森林气溶胶样本的吸收速率⁸，最近的研究表明，二聚物光化学产物组合确实具有不同的疏水性³⁷．值得注意的是，这些结论是基于这样一个假设，即B2-TRF确实代表了在缺乏大气化学的情况下真实世界热带雨林的特征干旱响应。我们得出的结论是，对映体分解的单萜烯需要忠实地评估关键热带地区，如亚马逊雨林，如何排放单萜烯，并对未来极端干旱事件的预测增加做出反应。

热带雨林中观

生物圈2的热带雨林中观圈覆盖约1,950米²它是热带雨林生态系统的代表，与南美洲的热带雨林生态系统类似。它包含在一个27,700米^3.玻璃金字形的外壳，位于美国亚利桑那州图森附近²⁹(无花果。1)．园内有95种热带植物，其中乔木23种，林下植物67种。最具优势的物种是c . fairchildiana，商dioica，Arenga pinnata，热带榕属植物benjamina，Syngonium podophyllum，风笛手sp。穆萨sp．而且Pachira aquatica．为了重现真实的雨林环境，例如树冠下的弱光、较大的树木和林下植物(穆萨sp。风笛手sp。扶桑)被种植在玻璃外壳的边缘，以阻挡阳光直射。大部分生物量(约85%)分布在大(胸高为> ~ 15cm直径)乔木中，约10%分布在林下乔木中，约5%分布在林下草本物种中(包括穆萨sp。月桃sp。Hedychiumsp.和姜Sp .，沿着墙壁种植)。Clitoria fairchildiana主导树冠层(约33%)。Pterocarpus indicus而且h . tiliaceus它们分别占树冠面积的15%和10%。所有其他树种都只占5%或更少。

在热带雨林中没有使用进一步的照明。土壤剖面由深达4米的底土层和厚度各异(70-100厘米)的表土层组成。^30.．位于热带雨林中心的是一座小型人工“山”，在这座山中建造了一个实验室，用于在线GC-MS，并且可以控制内部的环境温度和湿度。因此，生物圈2号是热带雨林未来排放模型的理想数据源和测试平台，其他森林生态系统的类似设施是必要的。

干旱实验

这个实验是在水、大气和生命动力学(WALD)活动期间进行的。为了确保干旱的及时进展，在2019年5月31日实验前，对生态系统水分的控制首先关闭了美观的水景(瀑布、池塘、溪流)。在干旱期开始之前，为了模拟降雨，热带雨林被喷洒系统从上方湿润，每周三次，大约使用2万升水。2019年10月7日浇水后，雨林生物群落被晾干。在严重干旱期间(2019年11月1日至2019年12月2日)，使用大型空气处理机积极降低RH。空气首先冷却以产生冷凝，然后再加热以保持温度。为了提高干旱条件，várzea亚生境的孤立流域持续的地下水位在整个严重干旱期间被排干。在某些阶段，使用空气处理装置通过冷凝来去除湿度，否则，雨林生物群落将自然干燥，直到2019年12月3日。第一次进入雨林的水是通过生物圈2号下面的混凝土和钢结构顶部土壤下的排水管道网络引入的。2019年12月12日11时，再次使用洒水系统和约35000升水从上方为雨林浇水，12月19日11时，约36000升水。 The rainforest was then watered at 00:00 every two days afterwards, adding 20,000 l of water to the rainforest over a 4.5-h period. The rainforest temperature was controlled throughout the experiment and the temperature at 13 m was, on average, between 28 and 32 °C during daylight hours and between 21 and 24 °C during night-time hours⁷．

使用连接到数据记录器的传感器(PAR传感器(Apogee SQ-110, Campbell Scientific, Logan, UT, USA)，使用Vaisala HMP45C传感器(Vaisala Oyj, Vantaa, Finland;通过Campbell Scientific购买))。传感器每15分钟通过AM16/32B多路复用器向集中式CR1000数据记录器(Campbell Scientific, Logan, UT, USA)报告一次。数据记录仪通过NL100通信模块连接到中央数据库(Campbell Scientific, Logan, UT, USA)。PAR传感器位于中央测量塔13米的高度，湿度和温度传感器位于东北测量塔13米的高度，以及采样入口。土壤水分数据如图所示。二维是4个不同土壤坑(土壤湿度和温度传感器(SMT-100, Truebner GmbH, Neustadt，德国)和水势传感器(TEROS 21, METER Group, Pullman, WA，美国)在所有4个5厘米深的坑和土壤-混凝土界面(底土底部)每15分钟记录的测量结果的平均值。传感器宽30mm，垂直插入土壤，中点处为土壤深度，每个深度为±1.5 cm。

雨林围护体充当了一个半封闭系统，在这个系统中，与外界环境有不断的空气交换。使用六氟化硫(SF₆)在低ppb水平下作为示踪气体，因为它完全是人为的，其在背景空气中的浓度< 10ppt，因此只受泄漏和冲洗的影响(扩展数据图)。3 b)．测量空气交换率，25至30毫升SF₆注入雨林，从而产生约1ppb的浓度(约为背景空气的125倍，约8 ppt)。科幻小说₆采样发生在仪器实验室旁边，使用单个过滤入口连接到¼“OD特氟龙管。SF的浓度₆使用SRI温室气体气相色谱(SRI Instruments, Torrance, CA, USA)，在350°C下使用电子捕获检测器测量1ml的自动样品循环。用HayeSep D色谱柱在65°C分离SF₆样品和超高纯度N₂N载流₂O.每2.5分钟收集样品并进行分析。SF的指数衰减₆用生物圈2号雨林中的浓度来计算汇率，并报告为% /小时^7，29．一度SF的百分比汇率₆，利用VMR ?方程对测量数据进行校正_c= VMR_u+ (VMR_u× ER)，其中VMR ._u是未更正的数据，ER是汇率百分比和VMR_c为修正后的数据，并假定传入的VOCs vmr可以忽略不计。活动结束后，使用臭氧分析仪(205型，2B Technologies, Boulder, CO, USA)对B2-TRF中的臭氧进行了量化。

异戊二烯和单萜烯环境混合比例的测定

2019年9月9日至12月23日，生物圈2号雨林内13层高的环境空气以每分钟约800毫升的流量连续吸入⁻¹通过一个主要的聚四氟乙烯进口管道，该管道由37米长的0.625厘米(¼”)聚四氟乙烯油管组成。选择13 m作为取样高度，因为这是围地中叶面积指数最大的高度。主入口管路安装有一个Cole-Parmer EW-02915-31过滤器。大约26米后，一个t型件连接到主入口管路，主入口管路使用7米长的0.3175 cm(1/8”)聚四氟乙烯管连接到热解吸装置(TD) (TT24-7xr, Markes International Ltd.， UK)。所有取样线都绝缘并加热至50°C，以避免水在线内凝结。为了避免取样死容积，在输油管后面的流道上安装了一个泵。在采样过程中，该泵以70 - 200毫升/分钟的流量从主入口管路抽取空气⁻¹10分钟。收集的空气首先通过水冷凝器(Kori-xr, Markes International Ltd.， UK)进行采样。这样可以去除水分，同时保持目标VOCs不变。然后将除湿样品预浓缩到30°C的冷注入阱中(Material emissions, Markes International Ltd.， UK)。取样后，用氦气以50 ml min的流速吹扫注入阱1分钟⁻¹然后快速加热至300°C，解吸3分钟。样品以3ml min的氦流量从冷阱中取出⁻¹，包括分流2毫升每分钟⁻¹，并注入分离柱。

使用气相色谱仪(6890A, Agilent Technologies, UK)分析雨林环境空气。载气为6.0级氦气(Airgas，美国)，样品化合物的分离采用30 m β-DEX 120色谱柱(Sigma-Aldrich GmbH，德国)，内径0.25 mm，膜厚0.25 μm。所使用的温度程序如下:40°C持续5分钟，然后40°C至150°C，持续4°C⁻¹150°C至200°C, 30°C min⁻¹．柱流量设置为1ml min⁻¹．

气相色谱仪与四极质谱仪(5973N，安捷伦技术公司，英国)耦合，在选择离子模式下操作，用于鉴定质量离子68、69、93、94、119、120、136和137，每个停留时间为60 ms。

目标化合物的鉴定是通过首先在扫描模式下操作质谱仪来获得完整的质谱，以便能够与NIST 70-eV电子电离库进行比较。为了进一步确认，将含有目标化合物的气体标准混合物(Apel-Riemer Environmental Inc.， 2019)注入GC-MS系统。同样的气体标准混合物也被注入到吸附剂墨盒中，随后解吸到气相色谱-飞行时间质谱仪中，操作条件与在线GC-MS相同。使用液体标准，单个化合物的顶空被带到吸附剂墨盒上，也被解吸到气相色谱-飞行时间质谱计中。然后，从色谱图中得到的单个化合物的保留时间与气体标准混合物的色谱图进行交叉检查。

质谱仪每周进行一次调整，并在整个活动中检查线性度。气体标准混合物注入系统后，每次调整和10个样品分析。常规校准通过最初用气体标准混合物以20 ml min的流量冲洗TD系统来进行⁻¹静置2分钟，去除死容积。然后以20ml min的流量注入校准气体⁻¹5分钟后，直接在TD内的冷注入疏水阀上。然后用与常规样品相同的TD GC-MS参数处理校准气体样品。这一步重复了三次，然后继续采样。然后将质谱仪对注入校准气体样品的响应与上一次质谱仪调谐以来的时间进行对比，以跟踪质谱仪灵敏度的下降，从而对原始数据进行校正和校准。为了检查线性关系，使用相同的程序，将校准气体注入时间从0.5分钟逐步增加到12.5分钟，间隔为2.5分钟。

Werner等人描述了整个生态系统对干旱的响应，并提出了来自质子转移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)的数据，以表示异戊二烯，以与相应的土壤和试管通量数据保持一致⁷．值得注意的是，Werner等人的图1e中显示的异戊二烯数据为日平均值(24小时)，而图中显示的数据为日平均值。2日间平均值(PAR > 0.1 μmol m⁻²年代⁻¹)．这里的重点是对映体单萜，它只能通过GC-MS技术测量，因为需要预先分离。因此，为了一致性，我们使用相同的GC-MS仪器测量异戊二烯。尽管在时间特征上大致相似，但在干旱早期，来自两个系统的异戊二烯痕迹的浓度有所不同(PTR-TOF-MS较低)。尽管对两个系统进行了严格的调查，但没有发现导致差异的原因，即使进水口彼此靠近。因此，我们得出结论，造成差异的唯一合理原因是，两种仪器的采样线具有不同的流速，从而对不同的局部影响空气进行了采样。由于异戊二烯的时间行为仅被用作新生排放信号一般行为的指标，因此在这种情况下，仪器之间异戊二烯浓度的短期差异并不重要，使用其他数据集也可以得出相同的结论。

数据管理

测得的最高个体vmr出现在干旱早期，(−)-α-蒎烯超过3ppb， (+)-α-蒎烯超过400ppt。1 c)．然而，为了评估所有测量化合物在每个阶段的总体趋势，通过应用Savitzky-Golay滤波器来平滑每小时的总单萜烯和异戊二烯数据，以保留长期趋势，同时去除短期波动(扩展数据图。6)．数据集进一步分为白天和夜间，使用在测量点收集的PAR数据。然后使用平滑函数(MATLAB)抑制每种化合物趋势线上的噪声，并使用相同的函数传播不确定性。为了获得每种化合物的平均日数周期，在运动的五个阶段中每个阶段都取了所有数据的平均组成。对每组应用一个窗口长度为5个数据点的移动中位数计算。干旱前、早期干旱、重度干旱、深水再湿和雨水再湿的日周期平均分别超过435、526、349、136和193个数点。β-月桂烯、(+)-β-蒎烯、α-松烯和松烯也被观察到，但不包括在内，因为在整个测量期间，它们的平均含量不到平均总单萜烯的5%。也观察到Ocimene，但未使用在线GC-MS系统校准。

VPD (kPa)由温度(T)和相对湿度根据参考。³⁸， VPD = 0.6108(1−RH/100)e^{17.27T/ (237.3 +T）}．区域3和区域4是两个高度区域，包含了生物圈2雨林的大部分冠层(扩展数据图。3)．环境条件是位于这些区域的所有传感器的平均值。净生态系统交换(NEE)是根据CO的摩尔变化每15分钟计算一次₂以及CO的含量₂与外界空气交换时所损失或获得的，NEE = ((CO₂^t−有限公司₂^t−1) + (co₂^27米−有限公司₂^外) × ER))/面积，其中CO .₂^t、有限公司₂^t−1、有限公司₂^27米和有限公司₂^外一氧化碳的摩尔数是多少₂在计算的时间，之前的时间步长，27米或雨林顶部的空气流出，外面的空气进入雨林。面积是指雨林的土壤表面积。一氧化碳的摩尔数₂是根据理想气体定律和CO₂浓度，单位是CO的摩尔₂= (V×P) / ((273.15 +T_大街)×R) × [co₂) / 10⁶，其中V为产地来源证的代表性体积₂测量(雨林体积分数或空气交换体积)，P表示压力(使用WeatherHawk WXT530, Vaisala Oyj, Vantaa, Finland测量生物圈2雨林内外的压力)，T_大街表示测量区域的平均空气温度或室外空气温度(使用HMP45C温湿度传感器(Vaisala Oyj, Vantaa, Finland)测量)，R为气体常数，[CO₂]表示CO₂用GMP343 CO测量生物圈2内的浓度₂传感器(Vaisala Oyj，万塔，芬兰)和生物圈2号外部的GMP220传感器(Vaisala Oyj，万塔，芬兰)和空气流入内部的Aerodyne Dual QCL (Aerodyne研究公司，比勒里卡，MA，美国)。生态系统同化(一个， μmol m⁻²年代⁻¹)由NEE计算，并假设夜间呼吸(R)是白天呼吸的代表(在热带森林生态系统中，这是一个合理的假设^39，40)，一个= nee−R．

¹³有限公司₂脉冲标记实验

的¹³有限公司₂脉冲于2019年10月5日08:00 (MST)和2019年11月23日09:00 (MST)进行，以配合光合作用活动峰值⁴¹．研究人员特意在阳光直射量大的日子里进行脉冲实验，这样光合作用的速率就会很高，以最大限度地提高CO的含量₂吸收。在第一次脉冲期间，雨林用10 lpm(99%)熏蒸¹³有限公司₂(MilliporeSigma, Burlington, MA, USA) 15分钟。为了平衡干旱期间减少的碳同化率，20 lpm为99%¹³有限公司₂在第二次脉冲时被释放了超过15分钟。的δ¹³大气CO的C值₂使用可调谐红外激光直接吸收光谱仪(Aerodyne Research, Billerica, MA, USA)在每个脉冲期间对热带雨林中的细菌进行监测。在第一次脉冲的4小时和第二次脉冲的5.2小时之后，穿过雨林的气流增加了，在中午，窗户暂时从b2 -后机匣和过量的外壳上移除¹³有限公司₂被通风到外面的空气，使进入¹³C进入介观世界可以更准确地追溯到一个固定的时间点。

确定对映体¹³碳同位素比值

在大气塔13米高度的热带雨林生态系统中分析了空气中丰富的单萜对映体对。预脉冲、第一次脉冲、第一次后脉冲、第二次后脉冲、第二次后脉冲分别采样5、16、36、11和14个玻璃弹。对于萜烯的积累，在控制流速为200ml min的情况下，将环境空气吸入充满约100mg Tenax (Sigma，德国)作为吸附剂的玻璃筒中⁻¹使用手持泵(SKC Ltd, Dorset, UK)，持续90分钟。玻璃盒保存在4°C，直到分析。样品在弗莱堡大学的一个系统上进行分析，该系统由气相色谱仪(7980,Agilent Technologies，德国)耦合到质量选择检测器(5975C, Agilent Technologies，德国)，并配备TD (Gerstel，德国)和冷注射系统(Gerstel，德国)组成。用于分析¹³C同位素比率，该系统通过燃烧炉(GC5接口，Elementar Analysensysteme GmbH, Langenselbold, Germany)耦合到同位素比率质谱仪(isprime precisION, Elementar Analysensysteme GmbH, Langenselbold, Germany)。为了进行分析，将空气取样玻璃筒加热到220°C 5分钟，以热吸附萜烯，并将其导入冷注射系统，该系统保持在−70°C。通过将冷注入系统加热到240°C 3分钟，萜烯被导向气相色谱分离柱(β - dex 120手性，60 m × 250 μm × 0.25 μm, Supelco，美国)，氦气流1 ml min⁻¹．烤箱程序在45°C开始，保持1分钟，然后以2°C min的速率逐步增加到60°C, 150°C和210°C⁻¹， 1°C min⁻¹3.5℃min⁻¹,分别。将洗脱液分离，约10%直接用于萜烯鉴定的质量选择检测器。为此，质量选择检测器运行在SIM模式检测米/z68 93 119和136。剩余的洗脱液通过燃烧炉，在850°C的温度下，萜烯被氧化生成CO₂和H₂H₂阿纳菲恩的水陷阱¹³C /¹²CO的C比₂采用同位素比质谱仪进行测定。

异戊二烯分析的细节由Werner等人提供。⁷．简单地说，大气中异戊二烯的浓度是在热带雨林的13米高度测定的。为此，将环境空气通过¼”加热的全氟烷氧管吸入质子转移反应飞行时间质谱仪(4000ultra PTR-TOF-MS, IONICON Analytik，因斯布鲁克，奥地利)。测量5分钟，每50 - 60分钟(贴标1)和每30 - 66分钟(贴标2)交替进行;在这些间隔中，质量控制后使用2分钟平均值。

异戊二烯校准气体的显式校准使用液体校准装置(IONICON Analytik，因斯布鲁克，奥地利)获得的稀释曲线定期进行。所得数据用软件包PTRwid进行处理。

异戊二烯的标记¹³C从¹³有限公司₂被计算为丰度之比的单¹³c标记异戊二烯同位素(米/z69经PTR-TOF-MS分析为米/z69)与总异戊二烯，即非标记异戊二烯同位素(米/z68被测量为米/z69)加上单标记同位素。由于天然的丰富¹³C(1.1%)，考虑到异戊二烯分子的5个C原子，单标记异戊二烯的本底水平为5.5%。从所示数据中减去这一背景水平(扩展数据图。7一个)．

统计信息

的t-用于图中所示数据的测试。3.和扩展数据图。7 e是单尾，双样本，方差不相等吗t-使用MATLAB R2017b软件进行的测试(扩展数据表3.)．

GC-IRMS数据处理

¹³C同位素从GC中洗脱的速度略快于它们¹²C对应，即δ¹³C值在峰值上不均匀⁴²．对于色谱上未解析的化合物，如(−)-α-蒎烯(扩展数据图)。7 e)，从峰的开始到它与随后未确定的溶蚀峰之间的槽积分，得到δ¹³C值似乎被人为地增加了¹³C.绝对δ¹³这些化合物的C值不能报告。因此，我们报告测量δ之间的相对偏移¹³C的值¹³有限公司₂脉冲和环境条件，ε¹³c = (¹²C /¹³C)_脉冲/（¹²C /¹³C)_环境)−1.单击“确定”。(−)-α-蒎烯相对于其附体的丰度改变了其表观δ¹³C值时，我们确信这些色谱效应不能相对地说明¹³C的富集过程中，该化合物¹³有限公司₂脉冲有两个原因。首先,¹³样品中C的富集¹³有限公司₂相对于周围δ的可变性，脉冲明显富集¹³C值，其相对峰值高度的变化范围较大。第二,¹³C的富集只在¹³有限公司₂当(−)-α-蒎烯以各种组合形式与溶蚀驼峰中的其他三个峰集成时，而当其他任何一个峰单独集成时，则不会产生脉冲(扩展数据图)。7 e)．

未见(+)-α-蒎烯富集¹³选C。¹³有限公司₂脉搏。然而，鉴于它的小尺寸和较差的分辨率从之前的未标记峰值，我们不能明确排除轻微¹³C富集(+)-α-蒎烯。月桂烯、反式-β-西烯和(+)-柠檬烯均具有良好的前端溶解和较差的尾部溶解。这些化合物要么显示高¹³C的富集¹³有限公司₂脉冲(两次脉冲均为反式β-洋烯，第二次脉冲为月桂烯)或完全不富集(第一次脉冲为月桂烯，两次脉冲均为(+)-柠檬烯)。因为这些色谱上相似的峰只显示较大¹³在某些化合物中C的富集，而在其他化合物中没有，我们认为这些化合物的明显存在或不存在标签摄取是可靠的结果(扩展数据图)。7 c, d)．

土壤单萜类吸收与排放试验

为了研究单萜烯是如何被土壤吸收和排放的，三个由聚氯乙烯制成的土壤室被放置在预先安装在B2-TRF周围的土壤圈上(扩展数据图)。2)．使用吸附剂墨盒，样品从大气中取出，位于进口(MR_{自动取款机})的土壤室，同时从出口(MR_土壤)．在200ml min采集样品⁻¹使用手持泵(SKC Ltd, Dorset, UK)进行大约10分钟的冲洗。吸附剂墨盒由惰性涂层不锈钢制成(SilcoNert 2000 (SilcoTek，德国))。吸附剂由150mg Tenax TA和150mg Carbograph 5TD (560 m²g⁻¹)．碳图颗粒的大小在20-40目范围内。Carbograph 5TD由LARA s.r.l.(罗马，意大利)和Buchem B.V. (Apeldoorn，荷兰)提供Tenax。