BtM, un Datalogger de código abierto de bajo costo para estimar el contenido de agua de criptógamas no vasculares

Resumen

Presentamos un método simple y rentable para construir un registrador de datos de código abierto que mide la conductancia de criptógamas no vasculares junto con la temperatura ambiental y humedad. Describimos el diseño del hardware del datalogger y proporcionar instrucciones de montaje paso a paso, la lista de software de registro requiere de código abierto, el código para ejecutar el datalogger y un protocolo de calibración.

Resumen

Comunidades de criptógamas no vasculares, como los musgos o líquenes, son una parte importante de la biodiversidad, contribuyendo a la regulación del carbono y nitrógeno ciclos en muchos ecosistemas. Ser organismos poikilohídricos, ellos no activamente controlar su contenido en agua interno y necesitan un ambiente húmedo para activar su metabolismo. Por lo tanto, estudiar las relaciones de agua de criptógamas no vasculares es fundamental entender sus patrones de diversidad y sus funciones en los ecosistemas. Presentamos el datalogger de BtM, una plataforma de código abierto de bajo costo para el estudio del contenido en agua de criptógamas no vasculares. El datalogger está diseñado para medir la temperatura, la humedad y la conductancia de hasta ocho muestras simultáneamente. Le ofrecemos un diseño para una placa de circuito impreso (PCB), un protocolo detallado para montar los componentes y el código fuente necesario. Todo esto hace que el montaje de lo datalogger de BtM accesible a cualquier grupo de investigación, incluso para aquellos sin conocimientos especializados. Por lo tanto, el diseño presentado aquí tiene el potencial para ayudar a popularizar el uso de este tipo de dispositivo entre ecólogos y biólogos de campo.

Introducción

Comunidades de criptógamas no vasculares son una omnipresente y una parte a menudo desatendido de los ecosistemas terrestres¹. Se compone de un agregado de organismos muy diversos de pequeño tamaño entre briofitas y líquenes son los destacados productores primarios. Estos dos grupos de organismos comparten una característica fisiológica que los hace únicos: poikilohydry, o la incapacidad de controlar activamente su contenido en agua interno. Esto tiene profundas implicaciones para los procesos fisiológicos ya que el metabolismo cesa cuando las células se secan en respuesta a bajos niveles de humedad y se reanuda cuando el ambiente es húmedo otra vez². Como consecuencia, criptógamas no vasculares evitar la sequía en lugar de enfrentarse a lo², que permite a estas comunidades sobrevivir en un amplio rango de ambientes, desde desiertos fríos y calientes al Trópico^3,4.

Además, también muestran las estructuras relativamente simples y tienen bajos requerimientos de nutrientes. Estas características los hacen muy sensibles a las condiciones microclimáticas. De hecho, criptógamas no vasculares ocupan a menudo un espacio nicho que no está disponible para las plantas vasculares de mayor tamaño, formando ecosistemas en miniatura que constituyen una parte importante de la diversidad del mundo. Briófitos y líquenes sólo incluyen casi 40.000 especies (aprox. 20.000 briófitos sensu lato^5,6 y aprox. 20.000 líquenes⁷). Además, su contribución a la biodiversidad de la tierra es aún mayor puesto que sus comunidades ofrecen refugio para un gran número de especies de hongos, incluyendo una diversa flora de hongos micorrízicos y libre-que viven, fijación de N cianobacterias crecen como epífitas y un sinnúmero de micro-invertebrados, como los tardígrados, colémbolos, miriápodos, insectos y ácaros que se aprovechan de la retención de agua de capacidades y con las condiciones dentro de estos ecosistemas miniatura_.

Comunidades de criptógamas no vasculares también contribuyen a la regulación de los ciclos biogeoquímicos del carbono. En los ecosistemas secos, las cortezas del suelo biológico supuesto cubren hasta el 40% de su superficie⁸ y juegan un papel importante como sumideros de carbono. Un estudio reciente estima que las costras biológicas del suelo de ambientes secos podrían fijar el 7% de todo el carbono fijado por la vegetación terrestre. Además, en otros ecosistemas donde briófitos, líquenes o una combinación de ambas son los productores primarios - como algunos sistemas de bosques boreales o turberas - se producen entre 30% y 100% de la productividad primaria neta total^10,11 . También son importantes en los ecosistemas que estos organismos no son dominantes, como los bosques templados. De hecho, bryophytes de suelo forestal tenían un equivalente anual de captación de carbono de alrededor del 10% bosque de respiración de suelo en un bosque húmedo templado de Nueva Zelanda. Además, también son importantes para la fijación de nitrógeno, puesto que las cianobacterias viven como epífitas en estas comunidades podrían ser fijación casi el 50% de la cantidad global de nitrógeno biológico⁴.

Debido a la dependencia de su actividad fisiológica en la disponibilidad de agua en el entorno, tanto la diversidad de sus funciones en los ecosistemas y comunidades criptógamas no vasculares están fuertemente dependiente en el contenido de agua². Tenga en cuenta que, puesto que no pueden controlar activamente el contenido de agua en sus tejidos, sus funciones en el balance de carbono y fijación de nitrógeno se juntan con los ciclos de hidratación y desecación y dependen por lo tanto, el intervalo y la periodicidad de los ciclos de la seco-húmedo. Por lo tanto, conocer que el estado de estos organismos en tiempo real del contenido de agua es clave para entender las funciones realizadas por criptógamas en los ecosistemas.

A pesar de su importancia, el desarrollo de métodos para medir el agua actividad contenida y fisiológica en organismos poikilohídricos ha sido relativamente lenta. En 1991, Coxson¹² hizo un primer acercamiento para medir directamente el contenido de agua de líquenes. Después de eso, había un vacío en este tipo de estudio hasta un desarrollo reciente, cuando varios trabajos han proporcionado métodos para aproximar medidas de la condición fisiológica de criptógamas no vasculares^{13,14,15, 16}. Sin embargo, tal conocimiento es todavía escasa y dispersa, y estas obras se centran sobre todo en suelo costras^4,8. Sin embargo, briófitos y líquenes también juegan un papel relevante en muchos otros ecosistemas, particularmente en regiones templadas, boreales y polares¹, y su importancia es significativa no sólo en las comunidades del suelo sino también de comunidades epífitas creciendo comunidades saxícola sobre rocas y árboles. Esta falta de investigación está parcialmente vinculada a la ausencia de canalizaciones de medición disponibles en el mercado, que obliga a grupos de investigación para construir sus propios equipos. El desarrollo de un datalogger requiere conocimientos específicos que no tienen la mayoría ecologistas, por lo que aumenta considerablemente el costo de la implementación de las redes de medición relativamente grandes es necesarias reunir datos representativos sobre el rendimiento de no vascular criptógamas en medio ambiente y hábitat degradados.

En este trabajo presentamos un método simple y rentable para construir un datalogger capaz de medir la conductancia de los organismos no vasculares criptogámicas simultáneamente con la temperatura y la humedad. Está programado realizar autónomamente por relativamente largos períodos de tiempo (hasta dos meses) y es lo suficientemente resistente para soportar duras condiciones al aire libre. Debido a su sencillez, será una herramienta útil para los ecólogos y biólogos de campo sin formación especializada en el desarrollo de canalizaciones o de los grupos de investigación que carecen de personal especializado. Por lo tanto, este registrador de datos tiene el potencial para ayudar a popularizar el uso de este tipo de dispositivos.

Hemos desarrollado un datalogger de baja potencia y bajo coste capaz de medir la conductancia de hasta ocho fuentes diferentes y grabar simultáneamente la temperatura ambiental y humedad relativa. El dispositivo es diseñado después diseño^{12 de Coxson} e implementado en una plataforma de código abierto (Tabla de materiales). El objetivo fue dar prioridad a la facilidad de montaje y potencia la eficiencia y para facilitar el mantenimiento de las instalaciones a largo plazo. El diseño se deriva de un artículo por Open Source edificio ciencia sensores (OSBSS)¹⁷. Este diseño fue modificado por incorpora circuitería adicional para leer la impedancia de criptógamas y hacerlo más compacto y fácil de fabricar.

El resultado es BtM (Junta de Bryolichen temperatura humedad), un abrir-fuente de circuito impreso del tablero¹⁸. Cada placa está controlada por un microcontrolador eficiencia energética alta (Tabla de materiales). Datos ambientales de temperatura y humedad relativa son captados a través de un sensor de temperatura y humedad que viene precalibrado y, aparte de su bajo consumo de energía, tiene una adecuada relación calidad-precio.

La tarjeta usa un protocolo de comunicación digital (estándar SPI serial) para administrar el ciclo de medición. Un reloj de tiempo real (DS3234) montado sobre cada placa proporciona sincronización exacta. Para reducir el consumo de energía, el procesador permanece en modo de espera la mayoría del tiempo. Cada dato de tiempo debe ser recogidos, el reloj en tiempo real el procesador activa y desencadena el proceso de registro. El reloj de tiempo real también se utiliza para registrar con precisión la fecha y hora de cada caso de los datos.

Hasta ocho musgo o liquen muestras pueden estar conectadas en paralelo con una sola tarjeta de BtM. Cuando se estableció el experimento, dos sondas de electrodo de la pinza de cocodrilo se aplican a cada muestra de musgo, liquen. Luego, se utiliza un divisor de tensión entre cada electrodo y una resistor de referencia con un valor conocido (330 KΩ en este caso). Este valor de resistencia fue seleccionado a través de la calibración y basado en las medidas anteriores de las criptógamas. Proporciona una resolución de un orden de magnitud alrededor del valor de referencia (100-1.000 KΩ). La caída de tensión es intermedia y luego lee con el microcontrolador utilizando sus puertos analógicos (A0 - A7)¹⁸. La tensión se calcula aplicando la siguiente fórmula.

VI = (ADCi x VCC) / 1023

Aquí, la ADCi es el valor del ADC (convertidor analógico a Digital) de canal i, VCC es la tensión de alimentación (3.3 V en este caso) y 1023 es la gama de la salida del ADC. La tensión resultante Vi entonces se utiliza en combinación con la ley de Ohm para calcular la resistencia (Ri Ω) y conductancia (G, S) de cada muestra de musgo.

RI = (VCC x RL) / Vi - RL

G = 1 / Ri

Aquí, el RL es el valor de la referencia de resistencia (330 KΩ en este caso). Software a bordo del microcontrolador incorpora todas estas ecuaciones, por lo que pueden registrar directamente los valores de resistencia y conductancia.

La Junta también recoge las mediciones de la temperatura y la humedad mediante sensores. Luego, cada punto de datos se escribe en un archivo de registro en una tarjeta microSD. Un microSD TransFlash breakout junta fue montado en cada tablero de BtM para este propósito. Por último, la tarjeta microSD se puede recoger manualmente después de la experiencia. Todos los puntos de datos pueden transferirse a un ordenador para su posterior análisis.

Protocolo

1. montaje del Datalogger

1. Preparar un soldador y un carrete de alambre de la soldadura. Esperar para el soldador a calentar y humedecer la esponja de limpieza.
2. Cortar las tiras de la rúbrica de pin a la longitud deseada y soldarlos en los zócalos para el sensor de temperatura y humedad, el microcontrolador y el RTC reloj y microSD arranque módulos.
   1. Para la soldadura, precalentar la Unión deseada con la punta del soldador.
   2. Luego, aplique una pequeña cantidad de material de la soldadura de alambre, suficiente para llenar la Unión.
   3. Por último, retirar el soldador y esperar a que la Unión se enfríe.
3. Montaje de los componentes a la placa mediante el mismo procedimiento como en el paso 1.2, siguiendo las marcas de lo PCB y las referencias de componente especificadas en la Tabla de materiales (ver figura 1 para un esquema de montaje).
   1. En primer lugar, la soldadura de las resistencias. Luego, soldar las tomas para los amplificadores operacionales, el sensor SHT7X y los módulos de ruptura RTC reloj y microSD.
   2. A continuación, suelde los dos transistores. La Junta también debe soldarse, con pines. Por último, soldar los conectores a la Junta.
4. Soldar el sensor de humedad/temperatura SHT7X en un cable pin encabezado o extensión para reforzar los cables.
5. Preparar un multímetro en el modo prueba de continuidad, prueba o conductividad. Utilice el multímetro para verificar que no hay ningún cortocircuito entre alguno de los pines o conexiones.
   1. Revisa los terminales positivo y negativo de la potencia de la fuente. También, verifique que cada empalme de soldadura crea una conexión estable entre los pines del componente y las pistas de cobre del circuito.
      Nota: Este paso es muy importante; no saltar.
6. Conecte los terminales de la batería y cables a la junta con un destornillador.
   1. En primer lugar, utilice cualquier herramienta de corte a ~ 4 mm de cada extremo del cable, exponiendo el núcleo conductor de la tira. A continuación, introducir cada cable en el borne correspondiente y apriete el tornillo con el destornillador Phillips.
   2. Garantizar y comprobar la polaridad de los cables, especialmente los de la energía fuente. Probar la fuerza de la conexión tirando de los cables, verificar que todo esté conectado correctamente.
7. Para reducir aún más el consumo de energía, quite el LED de alimentación de la placa del microcontrolador para desoldar o cortar el diodo LED del tablero.
8. Por último, montar la Junta de BtM en un recinto a prueba de agua para mantener la humedad lejos de la electrónica.
   1. Colocar la caja con la batería, conectarlo a los terminales positivo y negativo. Monte el sensor de humedad/temperatura fuera de la caja, dejarlo conectado a la tarjeta de BtM.
   2. Ruta los ocho pares de pinzas de cocodrilo para las mediciones de la conductancia al exterior del recinto a la intemperie. Por último, clip de cada filamento de musgo con las pinzas de cocodrilo.

2. cargar el Software

1. Descargar e instalar el entorno de desarrollo integrado (IDE) 1.0.6 de la página¹⁹. El microcontrolador utilizado es una plataforma de computación física de código abierto y viene con su propio IDE. Es importante descargar la versión adecuada, puesto que hay problemas de compatibilidad conocidos con algunas de las bibliotecas necesarias.
2. Descargar las librerías necesarias desde el repositorio de GitHub¹⁸: DS3234, DS3234lib3, POWER OPTIMISER, SdFat y Sensirion.
3. Descargar el código fuente principal para la adquisición del repositorio GitHub del¹⁸.
4. Abra el archivo clock.ino para configurar la hora y fecha actuales. Editar los parámetros de la función RTC.setDateTime con la hora y la fecha utilizando el formato siguiente:
   
   RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); Fecha: DD/MM/AA HH
   
   Aquí, DD es día, MM es mes, AA es el año, hh hora, mm es de minutos, y ss es segundos.
5. Luego, subir el programa del reloj a la Junta de BtM, enchufar el adaptador de USB a serie (desglose FTDI) en los puertos de programación del microcontrolador y mediante un cable mini USB a USB para conectar el tablero a la computadora. Por último, oprima verificar y, a continuación, subir en el IDE.
6. Abra el proyecto de base de datos en el IDE y modificar el archivo datalog.ino. Configurar la hora de salida para el registrador de edición las siguientes variables:
   
   dayStart int = DD, hourStart = hh, minStart = mm
   
   Aquí, DD es el número del día, hh es la hora a partir de las medidas y mm los minutos del inicio.
   Nota: El código para establecer un tiempo específico debe tener este aspecto:
   
   RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); / / fecha 12/01/17 12:00
7. Establecer el intervalo entre mediciones (en segundos) de modificar el valor de la variable de intervalo.

3. instalación de las sondas de medición

1. Coloque los clips de cocodrilo en una posición central de las comunidades en los casos de briófitas, líquenes caméfitos y líquenes foliosos (figura 2). Para líquenes caméfitos, coloque los clips en el talo y para musgos, directamente en el vástago de un individuo. En el caso de los líquenes foliosos, coloque los clips en la frontera entre el talo.
2. Mantenga una distancia mínima de ca. 5 mm entre los electrodos. Asegúrese que los clips no se extrae fácilmente antes de iniciar las mediciones.

4. calibración de mediciones de conductancia

1. Para asegurar que las muestras estén secas, realice la calibración al mediodía, en un día con una humedad relativa de aire baja, precedido por al menos uno y preferiblemente dos días secos.
2. Seleccione una comunidad de musgos o líquenes que es sano y bien estructurado.
3. Conectar el datalogger a la musgo o liquen, siguiendo los pasos en la sección 3 del presente Protocolo.
4. Iniciar las mediciones (vuelta en el registrador de datos) y la Junta de BtM funcionando durante aproximadamente 3 minutos estabilizar los valores grabados.
5. Realizar una prueba de precalibration para estimar la cantidad de agua necesaria en cada evento riego. Conectar las pinzas a la muestra y agregar agua hasta la conductancia alcanza un valor que no aumenta con la adición de agua. Este es el valor de la conductancia máxima de esa muestra. Este valor se utilizará para establecer el riego pasos de la calibración (vea paso 4.7.1).
6. Esperar las medidas de conductancia de vuelta a los valores iniciales (las muestras están secas).
7. Luego, agregar agua secuencialmente con un pequeño aerosol.
   1. Humedecer las muestras con una cantidad de agua equivalente a 1/10 de la cantidad de agua necesaria para lograr la máxima conductancia (ver paso 4.5) en la muestra.
   2. Espere hasta que el musgo o liquen absorbe completamente el agua y las mediciones de conductancia son estables antes de regar otra vez (~ 1 min entre cada evento riego).
   3. Repita hasta que el musgo o liquen es completamente hidratado y la conductancia alcanza el valor máximo (saturación).
      Nota: Cada prueba de calibración debe tomar alrededor de 15 minutos, dependiendo del intervalo entre los riegos, que deben ser 1-2 min.
8. Después de terminar la calibración, tomar la tarjeta del microSD de la Junta de BtM y copiar el archivo de datos a un ordenador.
   Nota: Los valores registrados pueden entonces utilizarse como base para los experimentos. También es necesario hacer este paso para verificar que la configuración es registrar correctamente la conductancia de las muestras, justo antes de ejecutar el experimento real.

5. alternativa calibración para experimentos de laboratorio

1. Completamente hidratar la comunidad de musgo o liquen hasta que se observe un exceso de agua. Para asegurar que la comunidad está completamente hidratada, mantener a la comunidad húmedo durante 30 minutos.
2. Conectar el datalogger a la musgo o liquen, siguiendo los pasos en la sección 3 del presente Protocolo.
3. Iniciar las medidas y dejar el tablero de BtM funcionando durante aproximadamente 3 minutos estabilizar los valores grabados.
4. Espere a que la conductancia alcanza el valor mínimo (desecación) y el musgo o liquen no es conducir electricidad.
   Nota: Cada calibración podría durar al menos 1 h, pero la duración es muy variable dependiendo de la especie. Las mediciones se deben tomar hasta alcanza un valor de conductancia mínima.

Resultados

Se analizaron los cambios en la conductancia en dos especies de musgos, Dicranum scoparium Hedw. y Homalothecium aureum (Spruce) H. Rob. (Figura 3), durante el proceso de calibración en condiciones de laboratorio. Tapetes de dos musgos se mantenido durante 24 h en gel de sílice y se colocaron en un sustrato artificial (es decir, guata) que conserva su estructura original (figura 2). Luego, las muestras fueron regadas 15 x a 20 x con un spray en intervalos de 1 minuto. Cada evento riego consistió en aprox. 0,1 mL de agua. En la especie, una alta correlación entre el agua agregada y la conductancia de la muestra (scoparium D. r_S = 0,88, p < 0.001; Aureum de H. r_s = 0.87, p < 0.001) fue observada. Hubo un gran aumento en la conductancia (de 0% a 25% menos) justo en el agua de la primera adición y las medidas alcanzaron su conductancia máxima en 4 mL para D. scoparium y 10 mL para H. aureum. Es importante destacar que la relación entre la cantidad de agua y la conductancia es logarítmica. Por lo tanto, los valores de conductancia deben transformarse para tener una relación lineal entre ambas variables y su relación debe ser modelada mediante regresión no lineal.

Hemos encontrado cierta variabilidad entre las muestras (ver los diferentes colores en las figuras 3a y 3b), aunque todas las muestras que pertenecen a la misma especie dibujaron una curva similar. La variación entre muestras puede atribuirse a diferencias en biomasa y la morfología de los parches. Muestras en el campo están muy probables que mostrar este tipo de variabilidad, por lo que se recomienda tomar varias medidas de cada tipo de comunidad. No es de extrañar la mayor variabilidad fue encontrada entre especies, ya que las especies difieren en varias características fundamentales (por ejemplo, la agregación de las esteras o morfología). Para controlar para intra - y la variabilidad entre las especies, se recomienda calibrar cada clip hasta alcanzar los valores de conductancia máxima y, luego, reescalar los resultados para cada clip para que los valores van de 0 a 100. Consideran que valores de conductancia absoluta dependen de la distancia entre clips y la conductancia basal de los tallos, así que los valores que proporcionan no son directamente comparables.

La cantidad de agua agregada en cada evento de riego del proceso de calibración es crucial y afectará fuertemente los resultados. Aquí, el objetivo era que varios eventos de riego en el rango de máxima precisión en el BtM. Presentamos un ejemplo de una curva de calibración cuando se añade demasiada agua en cada paso (figura 4). Si la muestra es overwatered en el primer evento riego, no puede apreciarse el aumento de la conductancia y la calibración serán inexacta. Esto puede llevar a sesgos en la gama donde criptógamas no vasculares están activos, que son las medidas más interesantes con el BtM.

También analizamos la curva de la desecación de las mismas dos especies (H. aureum y D. scoparium), para proporcionar un procedimiento de calibración alternativa. Tapetes de dos musgos fueron regadas durante la noche para asegurarse de que estaban completamente saturados. Entonces, una madre representante de cada malla fue extraída y colocada en un ambiente estable, controlado y la conductancia se registró continuamente. En cuanto a la medida de calibración, los valores de conductancia necesitan ser transformado para tener una relación lineal entre ambas variables y su relación debe ser modelada mediante regresión no lineal.

Figuras 5a y 5b muestran las curvas de desecación de H. aureum y la scoparium D. variabilidad entre las muestras de la misma especie. Intra e interespecies variabilidad encontrada eran bastante grandes y, como en el procedimiento de calibración, podrían atribuirse a diferencias en la morfología de cada tallo y biomasa. Para el control de ella, se recomienda realizar al menos tres mediciones por especie. Valores de conductancia absoluta no son directamente comparables en este procedimiento de calibración, como también dependen de la distancia entre clips y conductancia basal de los tallos.

Presentamos un ejemplo de datos de campo después de ocurrido un evento de lluvia entre 23-26 de junio de 2014. Se muestra la variación diaria en el porcentaje de humedad relativa (figura 6b) y conductancia (figura 6a) y precipitación (figura 6c) de una especie de musgo (Syntrichia ruralis (Hedw.) F. Weber y D. Mohr). Hubo una fuerte relación entre la conductancia de los musgos, los eventos de precipitación y la humedad relativa del aire. Durante el período analizado, hubo dos picos en la conductancia y la humedad como consecuencia de dos acontecimientos de la precipitación. El primero de ellos ocurrió justo antes de medianoche del 23 de junio y la segunda después del mediodía del 24 de junio. Aproximadamente 8 horas después del primer evento de lluvia, se observó una disminución en la humedad relativa del aire, seguido por un repentino descenso de la conductancia de musgo que va por debajo del 25%. El segundo evento de lluvia fue menor y, en consecuencia, produce un menor pico de conductancia. Después de este evento de lluvia, el musgo no seque inmediatamente pero se mantuvo hidratado mientras que la humedad fue superior al 75%.

Figura 1 : Esquema de montaje del datalogger BtM. El esquema incluye una imagen de la Junta de BtM y la colocación de cada componente en el tablero. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2 : La correcta colocación de los clips en un musgo (Homalothecium aureum). La imagen muestra cómo colocar los clips para mantener una distancia mínima entre los clips sin dañar las briofitas. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3 : La respuesta de conductancia de la adición de agua. Estos paneles muestran la respuesta de conductancia al agua además en (un) Dicranum scoparium y (b) H. aureum. Los colores indican las diferentes repeticiones. Los puntos de datos son el promedio de la conductancia registro-transformada en un intervalo entre 10 y 30 s después del evento riego. Las barras de error representan el desvío estándar de los datos en ese intervalo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4 : Respuesta de conductancia registro-transformada a adición de agua en D. scoparium cuando la cantidad de agua es demasiado grande para permitir la calibración de. Las barras de error representan el desvío estándar de los datos en ese intervalo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 5 : Curvas desecación. Estos paneles muestran las curvas de desecación de (un) D. scoparium y (b) H. aureum. Los puntos de datos son el promedio de la conductancia registro-transformada medido cada show 30 s. negro puntos la media de las tres repeticiones y las barras de error representan el desvío estándar de los datos en ese intervalo. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 6 : Variación diaria en conductancia (Syntrichia ruralis), precipitación y humedad relativa de un musgo. Las medidas fueron tomadas en las comunidades del suelo de Cantoblanco, Campus de la Universidad Autónoma de Madrid, España. Se midieron la conductancia y humedad relativa con el prototipo de BtM, mientras que los datos de precipitación provienen de una estación a pocos metros de la ubicación de la medición. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Fecha y hora	Temp(C)	RH(%)	Conductance(KMho)
03/11/18 12:00	26.6	66.6	139.53
03/11/18 12:00	26.6	66.4	167.92
03/11/18 12:00	26.8	66.4	199.14
03/11/18 12:00	26.9	66.4	212.75
03/11/18 12:00	26.6	66.6	217.15
03/11/18 12:01	26.9	66.7	218.93
03/11/18 12:01	27	66.8	139.53
03/11/18 12:01	27.1	66.9	164.28
03/11/18 12:01	27.1	67,3	194.21
03/11/18 12:01	27.3	67,3	209.28

Tabla 1: Ejemplo de la salida de BtM.

Discusión

A nuestro conocimiento, esto se basa la primera vez que un datalogger para medir temperatura, humedad y conductancia simultáneamente como un proxy del contenido en agua de organismos poikilohídricos ha sido diseñado en una plataforma de acceso abierto. El datalogger de BtM es rentable y fácil de construir y también proporciona mediciones de calidad de humedad del aire, temperatura y datos de impedancia con mínima energía.

El montaje simple es una de las principales ventajas de este registrador de datos. Como es un proyecto de código abierto, proporciona el software de registro de datos y un esquema detallado de su estructura, junto con un manual sin conocimientos técnicos para la construcción de un datalogger de BtM listo para su uso. Esto hace que el método accesible a cualquier grupo de investigación, incluso para aquellos que no funcionan con un ingeniero o técnicos especializados. Además, la Asamblea de cada datalogger requiere casi 1 hora si se utiliza el circuito impreso y unas 4 horas si el circuito está montado por los investigadores. Además, el datalogger de la BtM es altamente rentable. El costo estimado de los componentes de cada unidad es aproximadamente de 100 euros, un precio bastante bajo que puede reducirse aún más en proyectos a gran escala por armar lotes de varios registradores de datos.

Aunque ha habido varios desarrollos metodológicos recientes dirigidas a implementar dispositivos que miden diferentes aspectos relacionados con la actividad fisiológica de las comunidades de criptógamas no vasculares, el BtM llena un vacío de conocimiento importante. Raggio et al. ¹⁵ utilizar Moni-Da, un sistema de control que obtiene información fisiológica y microclimática. La actividad fisiológica se recoge a través de una fluorescencia de la clorofila, un método ampliamente utilizado en el laboratorio para estimar la actividad de organismos fotosintéticos. Aunque este método es muy exacto, es significativamente más caro que el datalogger de BtM. Además, el sistema de vigilancia es un producto de la empresa privada, que recorta la autonomía del grupo de investigación.

Los otros dos métodos que recientemente se han publicado también se basan en estimar el contenido de agua de criptógamas no vasculares. La primera se basa en mediciones térmicas (un método de pulso (DPHP) del doble de la sonda de calor). Aunque resultados prometedores se han demostrado recientemente por jóvenes et al. ¹⁶, la falta de ningún plan concreto en el papel hace montaje sin conocimiento especializado altamente desafiante. Por último, Weber et al. ¹⁴ presenta un sensor de la sonda de humedad biocrust (BWP), que es muy similar a la adquisición de BtM. Sin embargo, no proporcionan ningún plan para su construcción, lo que dificulta la posibilidad de construir el datalogger sin la ayuda de un especialista. Superar este problema proporcionando no sólo el esquema de construcción sino también el circuito impreso para montar el datalogger. Curiosamente, el BtM se puede modificar fácilmente para medir biocrusts, individuos aislados o los cojines, apenas cambiando los clips de cocodrilo (para los amortiguadores y los individuos liquen o briófitas) a las clavijas de electrodo de aleación de cobre (para biocrusts). Si es necesario, sólo una parte de los cocodrilos puede ser substituida, permitiendo comparaciones directas entre los tipos de sonda de dos medición.

Al interpretar los resultados, la relación entre la actividad y el contenido de agua debe ser cuidadosamente dirigida, porque el BtM no mide directamente la fotosíntesis. Fotosíntesis y la actividad están estrechamente relacionados en criptógamas no vasculares ya que un organismo poikilohídricos seco es en metabólico alto y mojado está activo. Sin embargo, el grado de actividad fotosintética no puede inferir directamente el contenido en agua, aunque pueden esperarse una actividad metabólica más alta - y, por tanto, una actividad fotosintética más alta - en un organismo bien hidratado.

Pasos críticos:
A pesar de la facilidad de montaje, hay algunos pasos críticos en el protocolo que debería abordarse cuidadosamente por los investigadores al montar el sensor. En primer lugar, como hizo hincapié en el protocolo, es muy fácil producir cortocircuitos al soldar, que, en el peor de los casos, podría resultar en serios daños al microcontrolador. Es muy importante para verificar que su presencia con un multímetro y eliminarlos antes de conectar las baterías. Se recomienda utilizar el diseño de PCB proporcionado ya significativamente que simplifica el proceso y puede ser la mejor opción para resolver este problema. En segundo lugar, no todas las versiones IDE son compatibles con las bibliotecas necesarias para esta adquisición. Es importante descargar el adecuado uno (1.0.6) para evitar cualquier compatibilidad publica. En tercer lugar, es importante observar la polaridad de las baterías. Una inversión de polaridad puede resultar en serios daños al hardware. En cuarto lugar, la calibración es un paso crítico. El datalogger de BtM está diseñado para que la resolución más alta coincide con el momento en el que las criptógamas van de seco a húmedo estado. Esto implica que los valores de conductancia saturan mucho antes de que la muestra está saturada en agua. Sin embargo, si el estudio a mano requiere una exactitud más alta alrededor de otros valores, puede ser modificado. Medidas más allá de una orden de la magnitud de esta referencia requieren la resistencia a cambiar y un proceso de calibración (véase abajo). Como la temperatura ambiente puede afectar la precisión de las mediciones, se recomienda teniendo en cuenta este factor cuando esté calibrando. Para ello, la calibración debe realizarse a bajas temperaturas para verificar cambios en la exactitud de la medida y la estabilidad (véase Coxson¹² para efectos de la temperatura).

Modificaciones:
Aunque la mayoría de los componentes del BtM es fijos, algunos pueden ser modificados fácilmente en el campo sin soldar. La modificación más simple es sustituir las pinzas de cocodrilo para otros sistemas de medición o sonda. Por ejemplo, en lugar de las pinzas de cocodrilo, una sonda con dos pines, como el sugerido en Weber et al. ¹⁴, puede ser utilizado.

En entornos remotos, donde cambio de pilas puede no ser posible dentro de la frecuencia necesaria, las pilas podrían complementarse con un panel solar para alimentar el datalogger BtM para períodos más largos.

Cambiando las resistencias de referencia empleadas para medir la conductancia, el rango de mayor resolución se puede modificar fácilmente a valores superiores o inferiores. Si modifica, se recomienda una calibración precisa. También, en el código fuente, la variable del RValue , que está programada para un valor de resistor de 330 KΩ, debe asignarse al nuevo valor correspondiente (datalog.ino).

CONCLUSIÓN:
Comunidades de criptógamas no vasculares son muy diversas y jugar un número de diferentes funciones ecológicas clave, para entender sus relaciones con el entorno abiótico es un tema crucial. El datalogger de BtM tiene varias aplicaciones que ayudarán a avanzar el conocimiento de estas relaciones. Por ejemplo, ayudará a profundizar conocimientos sobre las condiciones que estos organismos actúan como sumideros o fuentes de carbono. Las fluctuaciones entre estas dos funciones están fuertemente relacionados con las condiciones abióticas tales como temperatura y humedad³y grandes cantidades de datos son necesarios para describir y comprender las variaciones de esa relación a una escala global. Esto requiere de redes de sensores denso que son posibles sólo si cuentan con equipo de bajo costo y fácil de implementar.

Para resumir, este dispositivo es una herramienta útil para los grupos de investigación ecológica y supera las limitaciones técnicas de diseño y construcción de un datalogger. La combinación de estos dos factores puede llevar a una popularización en el uso de registradores de datos para medir las relaciones de agua de criptógamas no vasculares en situ. Esto, a su vez, puede impulsar el establecimiento de redes de vigilancia de medio y largo plazo. El desarrollo de estas redes es fundamental para evaluar la respuesta de criptógamas no vasculares locales y regionales factores ambientales, así como determinar su papel en los procesos del ecosistema (por ejemplo, ciclos de nutrientes, Asamblea comunitaria) y sus respuesta más probable a la luz de los cambios en factores climáticos y antrópicos asociados al cambio global.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
Circuito BtMboard (PCB)			1
Arduino Pro Mini 328 3.3 V (APM)	Arduino		1
FTDI Basic Breakout	SparkFun		1
Adaptador			1
Amplificador operacional TLC274	Texas Instruments	2
de conexión de 2,54 mm
		de 330 KOhm	8
Resistencia			2
		10 KOhm	1
2N3904 Transistor			2
Conector Bornier, 2x1 5,08 mm			9
1,5 V Pila			AA 3
3xAA Portapilas con interruptor			1
Sensirion SHT71	Sensirion		1
DS3234 RTC Breakout (reloj)	SparkFun		1
CR1225 3 V Batería			1
MicroSD Transflash breakout	SparkFun		1
Conector			16
Caja			1
		cable trenzado de 12 AWG	1
Alicates			1
Soldador			1
Bobina			1
Arduino IDE 1.0.6	Arduino		1
Biblioteca de Arduino DS3234	Arduino		1
Biblioteca de Arduino DS3234lib3	Arduino		1
Biblioteca de Arduino Powersaver	Arduino		1
Biblioteca de Arduino SdFat	Arduino		1
Biblioteca de Arduino Sensirion	Arduino		1