Summary

BtM, 저가 오픈 소스 Datalogger Nonvascular 남겨둔의 함량을 추정 하

Published: March 25, 2019
doi:

Summary

우리는 환경 온도 및 습도 nonvascular 남겨둔의 전도도 측정 하는 오픈 소스 데이터로 거를 구축 하는 간단 하 고 비용 효율적인 방법 제시. 우리 datalogger의 하드웨어 디자인을 설명 하 고 단계별 어셈블리 지침, 필요한 오픈 소스 로깅 소프트웨어의 목록, 코드 데이터로 거, 그리고 교정 프로토콜 실행을 제공 합니다.

Abstract

Nonvascular 남겨둔, 이끼, 이끼 등의 탄소 및 질소 주기 많은 생태계의 조절에 기여 하 고, 지구의 생물 다양성의 중요 한 부분입니다. Poikilohydric 유기 체 이기 때문에, 그들은 활발히 그들의 내부 물 콘텐츠를 제어 하 고 그들의 물질 대사를 활성화 하는 습 한 환경 필요. 따라서, nonvascular 남겨둔의 물 관계를 공부 하 고 그들의 다양성 패턴 및 생태계에 그들의 기능을 이해 하기 결정적 이다. 우리는 엠 datalogger nonvascular 남겨둔의 함량의 연구에 대 한 저가 오픈 소스 플랫폼을 제시. Datalogger는 동시에 주위 온도, 습도, 및 최대 8 개의 샘플에서 전도도 측정 하기 위해 설계 되었습니다. 우리는 인쇄 회로 기판 (PCB), 구성 요소, 그리고 필요한 소스 코드를 자세한 프로토콜에 대 한 디자인을 제공 합니다. 이 모든 게 엠 datalogger 어셈블리 어떤 연구 그룹에 액세스할 수 심지어 그 이전 전문된 지식 없이. 따라서, 여기에 제시 된 디자인 생태학 및 생물학 분야 중 장치의이 종류의 사용을 대중화 하는 데 도움이 가능성이 있다.

Introduction

Nonvascular 남겨둔의 커뮤니티는 유비 쿼터 스와 지구 생태계1의 자주-소홀히 부분이 있습니다. 그들은 매우 다른 소형 생물 중 bryophytes, 이끼는 뛰어난 기본 생산자의 집계의 구성 되어 있습니다. 그들을 특별 하 게 생리 적인 특성을 공유 하는 생물의 두 그룹: poikilohydry, 또는 적극적으로 그들의 내부 물 콘텐츠를 제어 하는 무 능력. 이것은 그들의 생리 적 프로세스에 대 한 깊은 의미 때문에 신진 대사 중단 때 셀은 밖으로 건조 습도 이력서의 낮은 수준에 대 한 응답에서 환경을 다시 습 한 때2. 결과적으로, nonvascular 남겨둔2, 다양 한 열 대3,4추위와 뜨거운 사막에서 환경에서에서 살아남기 위해이 지역 사회를 수 있는 그것에 대처 하는 대신 가뭄을 피하십시오.

게다가, 그들은 또한 상대적으로 단순한 구조를 표시 하 고 낮은 영양소 요구. 이 특성 그들 microclimatic 조건에 매우 민감한 게. 사실, nonvascular 남겨둔은 종종 세계의 다양성의 중요 한 부분을 구성 하는 미니어처에서 생태계를 형성은 더 큰 크기의 관 식물을 사용할 수 없습니다 틈새 공간 차지. Bryophytes, 이끼 혼자 거의 40, 000 종 (ca. 20000 bryophytes sensu lato5,6 , ca. 20000 이끼7)를 포함합니다. 또한, 지구의 생물 다양성에 그들의 기여는 이후 수많은 살아있는 고 mycorrhizal 균 류, N 편집증 남조류 epiphytes로 성장 하 고 다양 한 식물을 포함 하 여 버섯의 종에 대 한 대피 소를 제공 하는 그들의 지역 사회에 더 큰 그리고 무수 한 마이크로-무척 추 동물, tardigrades, collembola, myriapods, 곤충, 진드기를 물 보존의이 소형 생태계. 내부 용량 및 버퍼 된 조건 등

비 혈관 남겨둔의 지역 사회는 또한 생물 지구 화학적 탄소 사이클의 규정에 기여. 건조 생태계에서 소위 생물 토양 쌓여 그들의 표면8 의 최대 40%를 커버 하 고 탄소 싱크도 중요 한 역할. 최근 검토의 건조 환경 생물학 토양 쌓여 지구 식물에 의해 고정 모든 탄소 7% 고정 수 추정. 게다가, bryophytes 또는 이끼 또는 둘 다의 조합 되 일부 대림 시스템이 나이 탄 습지-같은 기본 생산-다른 생태계에서 그들은 30%와 100% 총 그물 기본 생산성10,11 사이 생산 . 그들은 또한는이 유기 체는 지배, 온대 숲 등 생태계에서 중요 한입니다. 실제로 숲 바닥 bryophytes 약 10%의 연간 탄소 통풍 관 동등 했다 뉴질랜드 온화한 열 대 우림에서 바닥 호흡 숲. 또한, 그들은 또한 질소 고정에 대 한 중요 한 박테리아 같은 커뮤니티 epiphytes 생물학 질소4의 글로벌 금액의 거의 50% 편집증 수 생활 이후.

그들의 생리 적인 활동의 주변 환경에 있는 물의 가용성에 의존, 때문 nonvascular cryptogam 지역 사회와 생태계에 그들의 기능 모두 다양성 물 콘텐츠2에 강하게 의존 하고있다. 참고, 그들은 적극적으로 그들의 조직에서 물 콘텐츠를 제어할 수 없으므로, 그들의 역할 탄소 균형 및 질소 고정에 수 화 및 건조 주기와 결합 및, 따라서, 간격 및 건조 하 젖은 사이클의 주기에 따라 달라 집니다. 따라서, 실시간에 이러한 생물의 물 콘텐츠 상태를 알고 기능을 이해 하는 열쇠는 생태계에 남겨둔 수행 합니다.

그 중요성, 개발에도 불구 하 고 물을 측정 하는 방법의 콘텐츠 및 생리 활동 poikilohydric 유기 체에서 상대적으로 느린 되었습니다. 1991 년에서 Coxson12 직접 이끼의 함량을 측정 하기 위하여 첫 번째 접근을 했다. 그 후 때 연구의이 종류에 있는 간격 최근 개발까지 여러 작품 nonvascular 남겨둔13,,1415, 생리 상태의 측정을 방법 제공 16. 그럼에도 불구 하 고, 이러한 지식은 아직도 부족 하 고 흩어져, 이며이 작품 토양 쌓여4,8에 주로 초점을 맞추고 있다. 그러나, bryophytes, 이끼도, 북녘, 온화한 그리고 극 지 지역1에서 특히 많은 다른 생태계에 관련 된 역할을 재생할 그리고 그들의 중요성 뿐만 아니라 토양 epiphytic 커뮤니티에 대 한 지역 사회에서에서 중요 한 나무와 바위에 saxicolous 지역 사회입니다. 연구의이 부족은 부분적으로 상업적으로 사용 가능한 측정 습도 그들의 자신의 장비를 구축 하는 연구 그룹의 부재에 연결 됩니다. 데이터로 거를 개발 지식이 특정 대부분 생태학 없는, 때문에 그것은 실질적으로 nonvascular 성능에 대표 데이터를 수집 하는 데 필요한 상대적으로 큰 측정 네트워크를 실행의 비용을 증가 환경 따라 남겨둔 그리고 서식 지 그라디언트입니다.

이 문서에서 우리는 nonvascular cryptogamic 생물 동시에 온도 습도의 전도도 측정 데이터로 거를 구축 하는 간단 하 고 비용 효율적인 방법을 제시. 그것은 상대적으로 오랜된 기간 (최대 2 개월)에 대 한 자율적으로 기록 하도록 프로그래밍 하 고 거친 야외 현장 조건을 견딜 수 있도록 충분히 견고. 그것의 단순 그것 생태학 및 습도 또는 전문된 직원 부족 그 연구 그룹의 개발에 전문된 교육 없이 필드 생물학에 대 한 유용한 도구가 됩니다. 따라서,이 datalogger 장치의이 종류의 사용을 대중화 하는 데 도움이 가능성이 있다.

우리는 최대 8 개의 서로 다른 소스에서 전도도 측정 하 고 환경 온도 상대 습도 동시에 기록할 수 있게 저전력 및 저 비 datalogger 개발. 장치는 Coxson의 디자인12 후 설계 및 오픈-소스 플랫폼 (자료 테이블)에 구현 되었습니다. 목표는 어셈블리 및 전력 효율성의 용이성을 우선 순위를 지정 하 고 장기 설치의 유지 관리를 용이 하 게 했다. 디자인 오픈 소스 건물 과학 센서 (OSBSS)17여 기사에서 파생 됩니다. 이 디자인은 남겨둔 고 더 콤팩트 하 고 제조 하기 쉬운 그것을 만들기의 임피던스를 읽을 수 통합 추가 회로 의해 수정 되었습니다.

결과 엠 보드 (Bryolichen 온도 습기 보드), 오픈소스 인쇄 회로 보드18. 각 보드는 높은 에너지 효율적인 마이크로컨트롤러 (자료 테이블)에 의해 제어 됩니다. 환경 온도 및 상대 습도 데이터는 그 precalibrated, 낮은 전력 소비, 이외에도 적절 한 가격-성능 비율이 온도 및 습도 센서를 통해 수집 됩니다.

보드는 측정 주기를 관리 하는 디지털 통신 프로토콜 (표준 SPI 직렬)를 사용 합니다. 각 보드에 장착 된 실시간 클록 (DS3234) 정확한 타이밍을 제공 한다. 에너지 소비를 줄이기 위해 프로세서 대기 모드에서 대부분의 시간에 남아 있습니다. 실시간 클록 프로세서를 활성화 하 고 로깅 프로세스, 각 시간 데이터를 수집 해야 합니다. 실시간 클록도 정확 하 게 각 데이터 케이스의 시간과 날짜를 기록 하는 데 사용 됩니다.

8 이끼 / 이끼까지 샘플 단일 엠 보드를 사용 하 여 병렬로 기록 될 수 있습니다. 실험을 설정 하는 경우 두 악어 클립 전극 프로브 각 이끼/이끼 샘플에 적용 됩니다. 그런 다음, 각 전극과 알려진된 값 (이 경우 330 k ω)와 함께 저항 참조 사이 전압 분배기 사용 됩니다. 저항 값이 보정을 통해 선택 되었고는 남겨둔의 이전 대책에 따라. 그것은 기준 값 (100-1000 k ω) 주위 한 작업량의 해상도를 제공합니다. 전압 강하는 버퍼링 되 고 마이크로컨트롤러는 아날로그 포트 (A0 ~ A7)를 사용 하 여 다음 읽기18. 전압은 다음과 같은 수식을 적용 하 여 계산 됩니다.

Vi (ADCi x VCC) = 1023 /

여기, ADCi은 원시 나 채널의 ADC (아날로그-디지털 컨버터)에서 값, VCC 전원 공급 전압 (3.3 V이 경우에서) 이며 1023 ADC 출력의 범위. 저항 (Ri, Ω) 및 각 모스 샘플의 전도성 (G, S) 계산 결과 전압 Vi는 옴의 법칙과 함께에서 사용 됩니다.

Ri = (VCC x RL) / 6-RL

G = 1 / 리

여기, RL 저항 참조 (이 경우 330 k ω)의 값입니다. 마이크로컨트롤러의 온보드 소프트웨어 저항과 전도도의 값에 직접 등록할 수 있도록 이러한 모든 방정식을 통합 합니다.

보드는 또한 주위 온도 및 습도 센서를 사용 하 여 측정을 수집 합니다. 그런 다음, 각 데이터 요소는 microSD 카드에 로그 파일에 기록 됩니다. 마이크로 TransFlash 브레이크 아웃 보드는이 목적에 대 한 각 엠 보드에 장착 했다. 마지막으로, microSD 카드는 실험 후 수동으로 수집할 수 있습니다. 모든 데이터 요소는 추가 분석을 위해 컴퓨터에 전송할 수 있습니다.

Protocol

1입니다. Datalogger의 조립 납땜과 솔더 와이어 스풀 준비. 열 납땜에 대 한 잠깐 하 고 청소 스폰지를 축 축 하 게. 원하는 길이에 핀 헤더 스트립을 잘라와 온도 및 습도 센서, 마이크로컨트롤러, 및 RTC 클록 및 마이크로 브레이크 아웃 모듈에 대 한 소켓에 솔더. 땜 납, 납땜의 팁 원하는 조인 예 열. 다음, 솔더 와이어, 충분히 채워 교차점에서에서 물자의 작은 금액을 적용. 마지막으로, 납땜을 제거 하 고 진정 접합 기 다. 구성 요소 단계 1.2, PCB 및 재료의 테이블에 에서 지정 된 구성 요소 참조의 표시를 따라와 동일한 절차를 사용 하 여 회로 기판 조립 (어셈블리 구조는 그림 1 참조). 첫째, 솔더는 저항. 그런 다음, 솔더 op 앰프, SHT7X 센서와 RTC 클록 및 마이크로 브레이크 아웃 모듈에 대 한 소켓. 다음, 2 개의 트랜지스터를 땜 납. 보드는 또한 지금, 핀 헤더를 사용 하 여 납땜 될 필요가 있다. 마지막으로, 보드 커넥터 솔더. 리드를 강화 하기 위해 핀 헤더 또는 확장 케이블에 SHT7X 습도/온도 센서를 땜 납. 연속성 테스트 또는 전도성 테스트 모드에서 멀티 미터를 준비 합니다. 핀 또는 연결의 사이 아무 단락 회로 확인 하는 멀티 미터를 사용 합니다. 재확인 포지티브 및 네거티브 터미널 전원의 공급. 또한, 확인 각 솔더 조인트 부품 핀 및 회로의 구리 트랙 간의 안정적인 연결을 만듭니다.참고:이 단계는 매우 중요 하다; 그것을 생략 하지 마십시오. 배터리 단자와 케이블 클립 스크루 드라이버를 사용 하 여 보드에 연결 합니다. 첫째, 사용 모든 절삭 공구 ~ 4 m m 전도성 코어 노출 각 와이어 끝의. 다음, 적절 한 터미널에 각 케이블을 소개 하 고 십자 드라이버와 나사를 조입니다. 확인 하 고 재확인 특히 그 전원 케이블의 올바른 극성 공급. 약간 케이블을 당겨 연결의 강도 테스트 모두 단단히 연결 되어 있는지 확인. 또한 전력 소비를 줄이기 위해, desoldering 또는 보드에서 LED 다이오드를 잘라 마이크로컨트롤러 보드의 전원 LED를 제거 합니다. 마지막으로, 전자 제품에서 수 분을 유지 하는 비바람에 엠 보드를 탑재 합니다. 배터리 팩, 포지티브 및 네거티브 터미널에 연결 인클로저를 맞습니다. 엠 보드에 연결 된 상태로 두면 상자 습도/온도 센서를 탑재 합니다. 악어 클립 비바람 케이스의 외부에 전도도 측정에 필요한 경로 8 쌍. 마지막으로, 각 모스 가닥 악어 클립 클립. 2. 소프트웨어를 로드 다운로드 하 고 설치 하는 통합된 개발 환경 (IDE) 1.0.6 웹사이트19에서. 사용 하는 마이크로컨트롤러 물리적 컴퓨팅 플랫폼을 오픈 소스 이며 그것은 그것의 자신의 IDE와 함께 제공. 그것은 필요한 라이브러리의 일부에 알려진된 호환성 문제가 있기 때문에 적절 한 버전을 다운로드 해야 합니다. GitHub 저장소18에서 필요한 라이브러리를 다운로드: DS3234, DS3234lib3, PowerSaver, SdFat, 및 Sensirion. GitHub 저장소18datalogger의 주요 소스 코드를 다운로드. 현재 시간 및 날짜를 설정 하려면 clock.ino 파일을 엽니다. 현재 시간 및 날짜 다음 형식을 사용 하 여 RTC.setDateTime 함수에 대 한 매개 변수를 편집:RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); 날짜: DD/MM/YY h:mm: ss로여기, DD는 일, MM은 월, YY는 년, hh는 시간, mm은 분, 그리고 ss는 초. 그런 다음, 엠 보드, 마이크로컨트롤러 프로그래밍 포트에 USB 직렬 어댑터 (FTDI 브레이크)를 연결 하 고 보드 컴퓨터에 연결 하는 미니 USB-USB 케이블을 사용 하 여 시계 프로그램 업로드. 마지막으로, 먼저 누르고 확인 , 다음, 업로드 는 IDE에서. IDE에서 데이터 프로젝트를 열고 datalog.ino 파일을 수정 합니다. 다음 변수를 편집 하는 거에 대 한 시작 시간을 설정:int dayStart = DD, hourStart hh, minStart = = m m여기, DD는 일의 수, hh는 측정, 그리고 m m의 시작 시간 시작의 분.참고 특정 시간을 설정 하는 코드는이 처럼 보이게 한다.:RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); / / 날짜 01/12/17 12시: 00 가변 간격의 값을 수정 하는 (초)에 측정 사이의 간격을 설정 합니다. 3입니다. 측정 프로브 설정 악어 클립 bryophytes, fruticose 이끼, foliose 이끼 (그림 2)의 경우에는 커뮤니티의 중심 위치에 놓습니다. Fruticose 이끼, 클립은 thallus로 하 고, 개인의 줄기에 직접 모세에 대 한 연결. Foliose 이끼의 경우는 thallus의 경계에 클립을 배치 합니다. Ca의 최소 거리를 유지. 전극 사이 5 m m. 클립을 쉽게 측정을 시작 하기 전에 분리 하지는 확인 합니다. 4입니다. 보정 계수 측정 표본 건조 되도록 낮은 공기 상대 습도, 앞에 하나 이상, 그리고 선호 2, 건조 일 하루에 정오에, 캘리브레이션을 수행 합니다. 건강 하 고 체계적인 이끼 또는 이끼의 커뮤니티를 선택 합니다. 이끼에 이끼,이 프로토콜의 제 3의에서 단계를 따라 datalogger를 연결 합니다. 측정 (datalogger 설정) 시작 기록 된 값을 안정 시키기 위해 약 3 분 동안 실행 하는 엠 보드를 두고. 각 급수 이벤트에 필요한 물의 양을 예상 하려면 precalibration 테스트를 수행 합니다. 샘플 클립을 연결 하 고는 전도성 물의 추가로 증가 하지 않는 값에 도달할 때까지 물을 추가. 이것은 샘플의 최대 계수 값 이다. 이 값 보정 물을 단계를 설정 하는 데 사용 됩니다 (4.7.1 단계 참조). 전도도 측정 (샘플은 건조) 초기 값으로 반환 될 때까지 기다립니다. 그런 다음, 물을 작은 스프레이와 순차적으로 추가. 축 축 하 게 물 물 최대 전도도 달성 하는 데 필요한 금액의 1/10에 해당 수량이 샘플 (단계 4.5 참조)는 샘플에. 이끼 또는 이끼 완전히 물 흡수 계수 측정은 다시 급수 전에 안정 될 때까지 기다립니다 (각 급수 이벤트 사이 ~ 1 분). 계수 최대 값 (채도) 고 이끼 또는 이끼는 완전히 수 화 된 때까지 반복 합니다.참고: 각 교정 테스트는 1-2 분 되어야 waterings 사이 간격에 따라 약 15 분 소요 됩니다. 마친 후 보정, 엠 보드에서 microSD 카드 하 고 컴퓨터에 데이터 파일을 복사 합니다.참고: 로그온된 값 사용할 수 있습니다 다음 기준으로는 실험에 대 한. 그것은 또한 설정 실제 실험을 실행 하기 전에 그냥, 샘플의 전도성을 올바르게 등록을 확인 하려면이 단계를 수행 하는 데 필요한. 5. 대체 교정 실험실 실험에 대 한 완벽 하 게 이끼의 커뮤니티를 수 화 또는 이끼 외부 물 초과 관찰 때까지. 지역 사회 수 화 된 완벽 하 게 보장 하기 위해, 지역 사회를 30 분 동안 촉촉한 유지. 이끼에 이끼,이 프로토콜의 제 3의에서 단계를 따라 datalogger를 연결 합니다. 측정을 시작 하 고 기록 된 값을 안정 시키기 위해 약 3 분 동안 실행 하는 엠 보드를 두고. 전도성 최소 값 (건조)에 도달 하 고 이끼 또는 이끼는 더 이상 전기 때까지 기다립니다.참고: 각 교정 1 시간 이상 지속 될 수 있는 기간은 매우 종에 따라 변수… 측정 될 때까지 최소 전도도 값은 취해야 한다.

Representative Results

우리 두 종의 이끼, Dicranum scoparium Hedw에 전도도 변화를 분석 했다. 그리고 Homalothecium 나비 (가문비나무) 헤 롭. (그림 3), 실험실 조건에서 교정 과정. 2 모세의 매트 실리 카 젤에서 24 h 동안 유지 되었고 한 인공 기판 (즉, 솜) 계속 그들의 원래 구조 (그림 2)에 배치. 그런 다음 샘플 했다 물을된 15 x 20 x 1 분 간격으로 스프레이. 각 급수 이벤트 ca. 물 0.1 mL 구성 되어 있습니다. 종, 추가 물과 샘플 계수 사이의 높은 상관 관계 (D. scoparium rS = 0.88, p < 0.001; H. 나비 rs = 0.87, p < 0.001) 관찰 되었다. 전도성에 높은 증가 (0%에서 25% 이상) 처음 물에 추가, 그리고 측정에 도달 H. 나비에 대 한 디 scoparium 와 10 mL 4 mL에 그들의 최대 계수. 그것은 물의 수량 및 전도도 관계는 로그 발언 해야 합니다. 따라서, 전도도의 값 두 변수 사이의 선형 관계를 변환 하 고 비선형 회귀를 사용 하 여 그들의 관계를 모델링 합니다. 우리는 비록 같은 종에 속하는 모든 샘플 비슷한 곡선을 그린 ( 그림 3a 및 3b에 다양 한 색상 참조)는 샘플 중 일부 변화를 발견. 샘플 사이의 변화는 바이오 매스와 패치의 형태 차이를 지정할 수 있습니다. 필드에는 샘플 각 커뮤니티 형식의 여러 조치는 것이 좋습니다 그래서이 유형의 다양성, 쇼 매우 높습니다. 아니나 다를까, 종 (예를 들어, 매트 또는 형태학의 aggregation) 몇 가지 기본적인 특성에 차이가 있기 때문에 종, 중 높은 가변성 발견 됐다. 내부 및 interspecies 가변성에 대 한 제어, 최대 전도도 값을 달성 하 고, 다음, 리 스케일링 각 클립에 대 한 결과 값은 0에서 100가 되도록까지 각 클립을 보정 하는 것이 좋습니다. 절대 전도도 값에 따라 클립 및 줄기의 기저 전도도 사이의 거리 그래서는 직접 비교할 수 없습니다 제공 하는 값은 것이 좋습니다. 교정 과정의 각 급수 이벤트에 추가 하는 물의 양을 중요 하 고 강력 하 게 결과 영향을 미칠 것 이다. 여기, 목표는 엠의 최대 정확도의 범위에서 여러 급수 이벤트를 했다. 우리는 물을 너무 많이 (그림 4) 각 단계에서 추가 될 때 보정 곡선의 예를 제시. 샘플은 첫 번째 급수 이벤트에서 overwatered, 경우는 전도도 증가 인정 될 수 없습니다 그리고 보정 정확 하 게 됩니다. 이 편견 nonvascular 남겨둔 액티브에 있는 범위에는 엠으로 측정 된 가장 흥미로운 값을 발생할 수 있습니다. 우리는 또한 동일한 두 종 (H. 나비 와 D. scoparium), 대체 교정 절차를 제공 하기의 건조 곡선을 분석 했다. 2 모세의 매트 그들은 완전히 포화 된 있도록 하룻밤 급수 했다. 다음, 각 매트의 대표적인 줄기 추출 되었고 안정적이 고, 제어 환경에 배치 하 고 전도도 지속적으로 기록 되었다. 다른 교정 측정에 관해서는 전도도의 값 두 변수 사이의 선형 관계를 변환 하 고 비선형 회귀를 사용 하 여 그들의 관계를 모델링 합니다. 그림 5a 와 5b H. 나비 와 같은 종의 샘플 중 디 scoparium 다양성의 dessication 곡선을 표시합니다. 내부 및 interspecies 가변성 발견 꽤 큰 이었고, 다른 교정 절차에서와 같이 바이오 매스에 각 줄기의 형태 차이에 표시 될 수 수 있습니다. 그것에 대 한 제어, 종 당 3 개 이상 측정 하는 것이 좋습니다. 그들은 또한 클립 및 줄기의 기저 전도도 사이의 거리에 따라 절대 전도도 값이 보정 절차에 직접 비교 되지 않습니다. 우리 비 이벤트는 2014 년 6 월 23-26 일 사이 발생 한 후 필드 데이터의 예를 제시. 우리는 비율 계수 (그림 6을), 상대 습도 (그림 6b), 및 강수량그림 6(c) 모스 (Syntrichia ruralis (Hedw)의 한 종에에서 매일 변화 표시 F. 웨버 & 디 모어)입니다. 이끼, 강수량 이벤트 및 공기의 상대 습도의 전도도 사이 강한 관계를 했다. 분석 기간 동안 계수 및 습도 2 강수량 이벤트 때문에 두 봉우리 했다. 첫 번째는 바로 6 월 월 24 일 정오 이후 6 월 23 일의 자정 및 두 번째 전에 발생 했습니다. 첫 번째 비 이벤트 후 약 8 h 25% 이하가 모스 계수에 급강하 뒤 공기의 상대 습도 감소를 관찰 합니다. 두 번째 비 이벤트 작은 이었고, 따라서, 전도도에 작은 피크를 생산. 이 비 이벤트 후 이끼 즉시 밖으로 건조 하지 않은 하지만 습도 75% 이상 동안 수산화 체재. 그림 1 : 엠 datalogger의 어셈블리 회로도. 회로도는 엠 보드의 그림 보드에 각 부품의 배치 포함 됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 그림 2 : 이끼 (Homalothecium 나비)에 클립의 정확한 배치. 이미지는 bryophyte 손상 없이 클립 사이의 최소 거리를 유지 하기 위해 클립을 배치 하는 방법을 보여 줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 그림 3 : 물 추가 전도성의 응답. 이 패널의 전도도 (a) Dicranum scoparium 에 추가 하 고 (b) 물에 반응을 보여 H. 나비. 색상 다른 복제를 보여줍니다. 데이터 포인트는 로그 변형 계수 급수 이벤트 후 10 그리고 30 s 사이 간격에서의 평균. 오차 막대는 해당 간격에 데이터의 표준 편차를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 그림 4 : 디 scoparium 추가 된 물의 양을 보정을 허용 하도록 너무 큰 경우에 물 추가 로그 변환 계수의 응답. 오차 막대는 해당 간격에 데이터의 표준 편차를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 그림 5 : 건조 곡선. 이 패널의 (는건조 곡선 표시) D. scoparium 및 (b) H. 나비. 데이터 포인트는 로그 변환 전도도의 평균 3의 평균 복제 모든 30 s. 검은 점이 표시 측정 오차 막대 그 간격에 있는 데이터의 표준 편차를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 그림 6 : 모스 (Syntrichia ruralis) 전도성, 강 수, 및 상대 습도에 매일 변화. 조치는 Cantoblanco, 대학 Autónoma 드 마드리드, 스페인의 캠퍼스의 토양 지역에서 촬영 했다. 계수 및 상대 습도 강 수 데이터 측정 위치에서 몇 미터를 배치 하는 날씨 역에서 제공 하는 동안 엠 프로토 타입으로 측정 되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오. 날짜/시간 Temp(C) RH(%) Conductance(KMho) 11/03/18 12시 26.6 66.6 139.53 11/03/18 12시 26.6 66.4 167.92 11/03/18 12시 26.8 66.4 199.14 11/03/18 12시 26.9 66.4 212.75 11/03/18 12시 26.6 66.6 217.15 11/03/18 12시 01분 26.9 66.7 218.93 11/03/18 12시 01분 27 66.8 139.53 11/03/18 12시 01분 27.1 66.9 164.28 11/03/18 12시 01분 27.1 67.3 194.21 11/03/18 12시 01분 27.3 67.3 209.28 표 1: 엠 출력의 예입니다.

Discussion

우리의 지식, 이것은 poikilohydric 생물의 함량의 프록시로 동시에 온도, 습도, 고 전도도 측정 하는 데이터로 거 설계 되었습니다 처음으로 오픈 액세스 플랫폼 기반 합니다. BtM datalogger 쉽게 구축 하 고 비용 효율적인, 그리고 또한 공기 습도, 온도, 그리고 최소한의 전력만 사용 하 여 임피던스 데이터의 높은-품질 측정을 제공 합니다.

간단한 조립이이 datalogger의 주요 이점 중 하나입니다. 그것은 오픈 소스 프로젝트, 우리는 데이터 로깅 소프트웨어와 함께 준비-사용 엠 datalogger를 구축 하기 위한 기술 설명서의 구조의 상세한 계획을 제공 합니다. 이 게 메서드 어떤 연구 그룹에 액세스할 수 심지어 그는 엔지니어 또는 전문된 기술자와 함께 작동 하지 않습니다. 게다가, 각 datalogger 조립 해야 막 인쇄 기판 회로 사용 하는 경우 1 시간 약 4 시간 연구원에 의해 회로 탑재 합니다. 또한, 엠 datalogger 매우 비용 효율적입니다. 각 단위의 구성 요소의 예상된 비용은 약 100 유로, 줄일 수 있는 매우 저렴 한 가격입니다 여러 습도의 일괄 조립 하 여 대규모 프로젝트에서 더욱.

Nonvascular cryptogam 커뮤니티의 생리 적 활동에 관련 된 다양 한 측면을 측정 하는 장치를 구현 하기 위한 몇 가지 최근의 방법론 개발 되었습니다, 비록는 엠은 중요 한 지식 격차를 채웁니다. 이내 외. 15 Moni-다, 생리 및 microclimatic 정보를 얻는 모니터링 시스템을 사용 합니다. 생리 활동 엽록소 형광, 광합성 생물의 활동을 예측 하는 실험실에서 널리 사용 되는 메서드를 통해 수집 됩니다. 이 방법은 매우 정확 하 게, 하지만 그것은 크게 더 엠 datalogger 보다 비싸다입니다. 게다가, 모니터링 시스템 연구 그룹의 자율성을 다시 인하는 개인 회사 제품입니다.

두 가지 다른 방법 최근 출판 되었습니다 또한 nonvascular 남겨둔의 함량을 계산 기준으로 합니다. 첫 번째 열 측정 (듀얼-프로브 열 펄스 (DPHP) 메서드)를 기반으로 합니다. 비록 유망한 결과 최근 젊은 에 의해 표시 되었습니다 16, 종이에 어떤 특정 한 계획 든 지의 부족은 매우 도전적인 전문된 지식 없이 그것을 조립 합니다. 마지막으로, 베버 14 여 센서 라는 biocrust 촉촉한 프로브 (BWP) 엠 datalogger 매우 비슷합니다. 그러나, 그들은 전문가의 도움 없이 datalogger 구축의 가능성을 방해 그것의 건설에 대 한 모든 계획을 제공 하지 않습니다. 우리는 건설 계획 뿐만 아니라 회로 기판 조립 datalogger를 제공 하 여이 문제를 극복. 흥미롭게도,는 엠 biocrusts, 고립 된 개인, 또는 방석 (biocrusts)에 대 한 구리 합금 전극 핀 (이끼 또는 bryophyte 개인/쿠션)에 대 한 악어 클립을 변경 하 여 측정을 쉽게 수정할 수 있습니다. 필요한 경우, 악어의 부분만 교체할 수 있습니다, 두 측정 프로브 유형 사이 직접적인 비교를 허용.

결과 해석 하는 때 활동 및 물 콘텐츠 사이의 관계 한다 수 신중 하 게, 때문에 해결는 엠 광합성을 직접 측정 하지 않습니다. 광합성 활동은 밀접 하 게 관련 nonvascular 남겨둔에 건조 poikilohydric 유기 체는 변화 중단에 젖은 한 활성 때문. 그러나, 광합성 활동의 정도 불구 하 고 높은 신진 대사 활동-, 따라서, 더 높은 광합성 활동-잘 수 화 된 유기 체에서 예상 될 수 있습니다 물 콘텐츠에서 직접 유추 될 수 없습니다.

중요 한 단계:
어셈블리의 용이성에도 불구 하 고 해결 되어야 합니다 신중 하 게 연구 하 여 센서를 장착 하는 프로토콜의 몇 가지 중요 한 단계가 있다. 첫째, 프로토콜에 강조, 그것은 매우 쉽습니다 짧은 회로 납땜 때, 최악의 경우에 귀 착될 수 있었다 심각한 손해는 마이크로컨트롤러를 생산 하. 멀티 미터와 그들의 존재를 확인 하 고 배터리를 연결 하기 전에 그들을 제거 하는 매우 중요 하다. 고 있기 때문에 상당히 간단 하 게이 문제를 극복 하기 위해 최선의 선택이 될 수 있습니다 제공 된 PCB 디자인을 사용 하는 것이 좋습니다. 둘째, 모든 IDE 버전이 데이터로이 거에 필요한 라이브러리와 호환 됩니다. 그것은 문제 하나 (1.0.6) 호환성을 피하기 위해 적절 한을 다운로드 해야 합니다. 셋째, 그것은 배터리의 극성을 주의 하는 것이 중요입니다. 극성 반전 하드웨어에 심각한 손상 될 수 있습니다. 넷째, 교정은 중요 한 단계 이다. BtM datalogger 높은 해상도 cryptogam 드라이 젖은 상태에서가 하는 순간과 일치 되도록 설계 되었습니다. 이 전도도 값 포화 오래 전에 샘플은 물에 포화를 의미 합니다. 그러나, 연구에 필요한 경우 다른 값 높은 정확도, 수정할 수 있습니다. 이 참조에서 한 차수 넘어 측정값 변경 저항 및 recalibration 프로세스 (아래 참조) 필요 합니다. 환경 온도 측정의 정확도 영향을 미칠 수, 보정 하는 경우이 요소 계정에 복용 하는 것이 좋습니다. 이렇게 하려면 보정 측정 정확도 및 안정성 (온도 효과 Coxson12 참조)에서 변경 내용을 확인을 낮은 온도에서 수행 되어야 합니다.

수정:
엠의 구성 요소 중 대부분은 고정 있지만 일부 수정할 수 있습니다 쉽게 필드에 심하게 하지 않고. 간단한 수정 다른 조사 또는 측정 시스템에 대 한 악어 클립을 대체 하는 것입니다. 악어 클립, 베버 에 제안 하는 것과 같은 2 핀 프로브 대신 예를 들어 14를 사용할 수 있습니다.

어디 배터리를 변경 하지 못할 수도 있습니다 필요한 주파수 내에서 원격 환경에서 오랜 동안 엠 datalogger를 태양 전지 패널 배터리 보충 수 수 있습니다.

전도성을 측정 하는 기준 저항을 변경 하 여 더 높은 해상도의 순위는 높은 또는 낮은 값을 쉽게 수정할 수 있습니다. 수정, 좋습니다 정확한 재를. 또한, 소스 코드에서 330 k ω의 저항 값에 대 한 프로그래밍, RValue 변수는 새로운 해당 값 (datalog.ino)에 할당 합니다.

결론:
Nonvascular cryptogam 지역 사회는 매우 다양 한 재생 다른 주요 생태 역할의 숫자는 중요 한 문제는 비 생물 적인 환경으로 그들의 관계를 이해 하며 BtM 데이터로 거는 여러 응용 프로그램을 사전에 도움이 될 것입니다 이러한 관계의 지식. 예를 들어이 유기 체 탄소 싱크 또는 탄소 소스로 행동 하는 조건에 대 한 통찰력을 심화 도움이 됩니다. 이러한 두 역할 간의 변동 온도 및 습기3, 하지만 대용량의 데이터를 설명 하 고 세계적인 규모에 그 관계의 변화를 이해 필요한 같은 abiotic 조건 강하게 관련 있다. 이렇게 하려면 밀도 센서 네트워크에 그들은 저렴 하 고 구현 하기 쉬운 장비에 의존 하는 경우에 가능 합니다.

요약 하면,이 장치 생태 연구 그룹에 대 한 유용한 도구 이며 설계 및 구축을 datalogger의 기술적 제약을 극복. 이러한 두 가지 요인의 조합 nonvascular 남겨둔에 제자리에서의 물 관계 측정 습도의 사용에서 대중화에 발생할 수 있습니다. 이, 차례로, 중간 및 장기 모니터링 네트워크의 설립을 높일 수 있습니다. 현지와 지역 환경 요인, 또한 생태계 프로세스 (예를 들어, 영양 주기, 커뮤니티 어셈블리)에 있는 그들의 역할을 확인할 nonvascular 남겨둔의 응답을 평가에 필수적 이다 이러한 네트워크를 개발 하 고 그들의 가장 가능성이 응답 글로벌 변경 연관 기후와 인류 요인에 변화에 비추어.

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

저자는 마누엘 몰리 나 (UAM)와 크리스티나 Ronquillo (MNCN-CSIC) 도움말 제공 교정 테스트 중 Belén Estébanez (UAM)를 그녀의 도움에 대 한 샘플링 캠페인 동안에 대 한 감사.

Materials

BtMboard circuit (PCB) 1
Arduino Pro Mini 328 3.3 V (APM) Arduino 1
FTDI Basic Breakout SparkFun 1
MiniUSB to USB cable adapter 1
TLC274 operational amplifier Texas Instruments 2
2.54 mm breakout pin strip 1
330 KOhm resistor 8
330 Ohm resistor 2
10 KOhm resistor 1
2N3904 Transistor 2
Bornier connector, 2×1 5.08 mm 9
1.5 V AA battery 3
3xAA battery holder with switch 1
Sensirion SHT71 Sensirion 1
DS3234 RTC Breakout (clock) SparkFun 1
CR1225 3 V Coin-cell battery 1
MicroSD Transflash breakout SparkFun 1
Crocodile clip connector 16
Weatherproof enclosure box 1
12 AWG stranded cable spool 1
Cutting pliers 1
30 W soldering iron 1
Solder wire spool 1
Arduino IDE 1.0.6 Arduino 1
Arduino library DS3234 Arduino 1
Arduino library DS3234lib3 Arduino 1
Arduino library Powersaver Arduino 1
Arduino library SdFat Arduino 1
Arduino library Sensirion Arduino 1

Referencias

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Citar este artículo
Leo, M., Lareo, A., Garcia-Saura, C., Hortal, J., Medina, N. G. BtM, a Low-cost Open-source Datalogger to Estimate the Water Content of Nonvascular Cryptogams. J. Vis. Exp. (145), e58700, doi:10.3791/58700 (2019).

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