Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Environment
Click here for the English version

Environment

För kalibrering och användning av kapacitans sensorer för att övervaka Stem vatteninnehåll i träd

Published: December 27, 2017 doi: 10.3791/57062
Automatic Translation
1, 2, 3
1Department of Geological Sciences, Jackson School of Geosciences, University of Texas at Austin, 2METER Group, Inc., USA, 3Department of Civil, Environmental and Geodetic Engineering, Ohio State University

Summary

Den hydrauliska kapacitansen av biomassa är en nyckelkomponent i vegetation vatten budgeten, som fungerar som en buffert mot kort- och långsiktiga torka påfrestningar. Här presenterar vi ett protokoll för kalibrering och användning av markfuktighet kapacitans sensorer för att övervaka vatteninnehåll i stjälkarna av stora träd.

Abstract

Vattentransport och lagring genom mark-växt-atmosfär kontinuum är kritisk till terrestrial vattnets kretslopp, och har blivit ett stort forskningsområde fokus. Biomassa kapacitans spelar en viktig roll i att undvika hydrauliska njurfunktion och transpiration. Hög temporal upplösning mätningar av dynamiska förändringar i den hydrauliska kapacitansen av stora träd är dock sällsynta. Här presenterar vi förfaranden för kalibrering och användandet av kapacitans sensorer, vanligtvis används för att övervaka markens vattenhalt för att mäta halten volymetriska i träd i fältet. Frekvens domain reflectometry stil observationer är känsliga för tätheten av media som studeras. Det är därför nödvändigt att utföra artspecifika kalibreringar att konvertera från sensor-rapporterade värden för dielektriska Dielektricitetskonstant till volymetrisk vattenhalt. Kalibrering utförs på en skördade grenen eller stammen är skuren i segment som är torkat eller åter hydratiserade för att producera ett komplett utbud av vatteninnehåll som används för att generera en bästa passning regression med sensor observationer. Sensorer infogas i kalibrering segment eller installerade i träd efter förborrning hål till en tolerans som passar med en fabricerade mall för att säkerställa korrekt borr justering. Särskild försiktighet vidtas för att se till att sensorn pinnar bra kontakt med omgivande media, samtidigt som dem att införas utan överdriven kraft. Volymetrisk vatten innehåll dynamics observerade via metoden presenteras justera med sap Flödesmätningarna inspelade med thermal skingra tekniker och tvingar miljödata. Biomassa vattenhalt data kan användas för att följa uppkomsten av vattenstress, torka respons och återhämtning, och har potential att användas till kalibrering och utvärdering av nya anläggningsnivå hydrodynamik modeller, liksom till en uppdelning av distans kände fukt produkter i ovan- och belowground komponenter.

Introduction

Vatten lagras i växtmaterial spelar en viktig roll i växternas förmåga att klara av kort - och långsiktiga vatten stress1,2. Växter lagra vatten i rötter, stjälkar och blad i både intracellulär och extracellulär (t.ex. xylem fartyg) utrymmen 2,3,4. Detta vatten har visat sig bidra med mellan 10 och 50% av under inträffad vatten2,5,6,7,8. Som sådan, växt hydrauliska kapacitans är en nyckelkomponent i den terrestrial bevattnar balansen, kan användas som en indikator för vattenstress och torka svar återställning1och är en kritisk faktor för att korrigera för observerade tidsförskjutningar mellan transpiration och sap flöde9,10,11. Realtidsövervakning av vegetation vattenhalt kan också användas i jordbruket för att begränsa orchard och beskära bevattning för att öka vattning effektivitet12,13. Men mätningar av kontinuerlig, in situ- stam-vatten innehåll vedartade arter7,14,15,16,17,18, 19 är sällsynta i förhållande till sap flux mätningar20. Här beskriver vi ett förfarande för kalibrering av kapacitans sensorer övervaka halten volymetriska inom stjälkarna av träd5,21.

Hydrodynamiska beteenden och vattenanvändning förordning av vegetation är en integrerad del av den mark-växt-atmosfär kontinuum22,23 och är därför viktiga kontroller för vatten och kol flödena mellan den biosfären och atmosfär24,25. Dynamiken i stem vatteninnehåll påverkas av både biotiska och abiotiska faktorer. Utarmningen och påfyllning av stem-lagras vatten påverkas av kort - och långsiktiga trender i miljöförhållanden, i synnerhet ångtryck underskott och jord vatten innehåll1,26. De fysiska egenskaperna hos trä27 (t.ex., densitet, fartygets struktur) och framväxande hydrauliska strategi25 (t exiso- eller anisohydric stomatala förordning) fastställa en växtens förmåga att lagra och använda vatten 19 , 26 , 28, och kan variera kraftigt av arter29,30. Tidigare studier har visat olika roller för kapacitans i tropiska16,27,31,32,33 och tempererade5,7 ,21 arter, och i båda blomväxter1,2,34 och gymnospermer6,11,17,19.

Förbättrad kunskap om biomassa vatteninnehåll kommer att förbättra förståelsen av vegetation strategier för vatten förvärv och Använd1,2, tillsammans med arters sårbarhet för förutsedda förändringar i nederbörd regimer35 ,36. Vidare förståelse av växten vattenanvändning strategier hjälper förutsäga skiftande demografiska mönster under framtida klimatförändringar scenarier37,38. Genom modell-data fusion tekniker39, stem vatteninnehåll data som erhålls med denna metod kan användas för att informera och testa skalbara, växt-nivå hydrodynamik modeller40,41, 42,43,44 för att förbättra beräkningarna av stomatala konduktans och därmed simuleringar av både transpiration och photosynthetic carbon upptag. Dessa avancerade hydrodynamiska modeller kan ge en betydande minskning i osäkerhet och fel när införlivas med större mark-yta och Earth system modeller25,45,46, 47,48.

Metoder som används för att övervaka eller beräkna stammen vatteninnehåll inkluderar träd coring33,49, elektroniska dendrometers2,15,50, elektriskt motstånd 51, gamma strålning dämpning52, deuterium spårämnen19, nätverk av sap flux sensorer32,33,53, hejda psykrometrar49, och amplitud11 och tid4,12,13 domain reflectometry (TDR). Insatser nyligen har testat livskraft kapacitans sensorer som traditionellt har använts för att mäta markens volymetriska vatten innehåll5,18,21,27. Frekvens domain reflectometry (FRD)-stil kapacitans sensorer är låg kostnad och använder relativt små mängder energi för kontinuerliga mätningar, vilket gör dem till ett attraktivt verktyg för hög temporal upplösning mätningar i fält scenarier. Enkel automatisering av FDR över TDR-stil sensorer underlättar insamling av kontinuerlig solen timme datauppsättningar och eliminerar många av utmaningarna som är inneboende i TDR mätningar som kräver betydande kabellängder13. Användning av in situ - kapacitans sensorer eliminerar behovet av repetitiva coring eller gren skörd, och kan ge förbättrad noggrannhet för hardwood arter.Vedartade arter som huvudsakligen frånträda extracellulära utrymmen, såsom xylem fartyg, vatten eller har hög trä eller bark moduli av elasticitet, är i allmänhet inte bra kandidater för populära dendrometer mätteknik låg elastisk stem expansionen 2. kapacitans sensorer uppskatta dielektriska dielektricitetskonstant, som direkt kan omvandlas till volymetrisk vatteninnehåll. Kapacitans mätning är dock känsliga för tätheten av media kring sensorn. Därför förespråkar vi för artspecifika kalibreringar som konvertera utdata från sensorerna till volymetrisk trä-vatten innehåll5,21.

Vi presenterar ett protokoll för en artspecifik kalibrering konvertera kapacitans sensor utdata till volymetrisk vattenhalten i trä. Även finns instruktioner för fältinstallation av kapacitans sensorer i mogna träd och en diskussion om metodens styrkor, svagheter och antaganden. Dessa tekniker är utformade för att övervaka volymetriska vatteninnehåll i stammen, den största träd vatten lagring behållare8, men kan enkelt expanderas till hela trädet med installation av ytterligare sensorer längs grenarna. Mätningar av dynamiska växt vatteninnehåll kommer förväg fälten vegetation hydrodynamik, biometeorology och markytan modellering.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Välj ett träd för Instrumentation

  1. Välj träd för mätning. Idealiskt, Välj träd som är friska med ett allmänt runda stammen tvärsnitt och en diameter mellan 1 - 2 gånger längden tine eller ytved djup större än längden på sensorn pinnarna (~ 5 cm för specifika kapacitans sensorer visat här). Mäta djupet av ytveden använder träd kärnor, eller för många arter, beräkna splintveden djup genom allometrisk ekvationer rör splintveden område för att hejda diameter 29,54, mätt med ett standard diameter band.
    Obs: Vissa typer av kapacitans sensorer kan emellertid kunna klippas till lämplig längd efter steg 1.2 utan att negativt påverka mätnoggrannheten. Enda kapacitans sensorer med styv mätning pinnarna som inte innehåller ledningar kan trimmas eller skära. Separat kalibrering krävs för trimmade sensorer. Därför väljer trädet och bestämma lämpliga tine längden innan kalibreringen.
  2. Bestämma lämpliga längden på sensorn pinnarna baserat på trädets diameter och splintveden djup.
    Obs: Kapacitans sensorer integrera fukt information över längden av sensorn pinnarna, L. antas därför att integrerade observationen ger de är representativt för hela stammen när diametern är mellan L och 2 L . Den bark och floem påverkar inte mätningen som de tas bort från området mätning före installationen (se avsnitt 4.2).
    1. Trimma sensorerna för träd där L är större än stjälkens diameter, (se steg 1.3) sådan att pinnarna inte tränga igenom den motsatta sidan av stammen.
    2. Mäta den kombinera signalen från ytved och kärnved med sensor för träd där diameter är större än 2L, men splintveden djupet är mindre än L.
      Obs: Som vatteninnehåll skiljer sig i dessa två vävnadstyper, detta kan orsaka en slagsida om det antas att observationen är representativt för hela stammen. I sådana fall, eller när användaren är bara intresserad splintveden vatten fluktuationer, sensorn pinnarna måste trimmas till splintveden djupet så att observationerna kommer att representera vatten innehåll fluktuationer i splintveden (aktiva xylem) endast. När splintveden djupet är större än L, observationer utgör endast splintveden, men sensorn behöver inte beskäras.
  3. Om nödvändigt (som bestäms i steg 1.2.1 och 1.2.2), skär sensorn att passa för det angivna programmet. För att skära sensor pinnarna, klämma sensorn ordentligt till en arbetsbänk och samtidigt bär lämplig skyddsutrustning, Använd ett roterande elverktyg utrustad med en stål skär disk för att skära varje tine till exakt samma längd.

2. skörda och förbereda trä prover av alla arter av intresse för generera en artspecifik kalibrering

  1. Samla en trunk, juvenil stam eller stora gren minst 6 cm i diameter från arter av intresse. Större diametrar är att föredra för att maximera mängden ved innesluta sensorn och ungefärliga närmast stammen densiteten för fältmätningar. Ta bort alla anslutna grenar eller blad, och lavar eller löst material.
    Obs: Se avsnittet diskussion för mer ytterligare diskussion av osäkerhet på grund av skillnader i gren och stam densitet.
  2. Segmentera stammen i 25 eller mer cylindriska sektioner av ~ 15 cm längd.
  3. Märk varje segment och registrera genomsnittlig diameter och längden av varje. Ungefärlig segmentens volym som volymen av en cylinder.
  4. Separata segment i två grupper för differentiell rehydrering och torkning. Placera ungefär 1/3 av segmenten i vattenbad att rehydrera och den andra 2/3 av segmenten i torkugn vid 60 ° C att torka. Hålla två segment separat för omedelbar mätning: helst en från mitten av längden av stammen, och från ett slut.
    Obs: Vanligtvis segment torkning vid 60 ° C kommer att vara helt uttorkad efter ~ 2 veckor och fullt rehydrerad efter ~ 3 dagar. Ta bort enskilda segment från ugn/vattenbadet och mäta dagligen eller två gånger dagligen mellanrum (se steg 3,7). För att producera en gradient av mätningar som spänner över det största utbudet av möjliga volymetriska vatteninnehåll.

3. skapa en kalibrering relation mellan Sensor utdata och volymetriska vatten innehåll

  1. Anslut en kapacitans sensor till en dataloggning enhet, följa instruktionerna som anges av tillverkaren, och en dator för realtid sensor avläsning visualisering. Ange tidsintervall för datainsamling till 30 s.
  2. Med en premade borrning mall sitter säkert på plats att upprätthålla justering och en borr något mindre än diametern på fingrarna på kapacitans sensorn (3,57 mm för sensorn som används i detta experiment), borra två vertikala uppsättningar av tre hål med den andra set ligger cirka 150 ° bort runt trä segmentet med en vertikal separation av ett par centimeter att säkerställa att det finns ingen potentiell överlappning mellan hålen. Använda trä segment avsatt i steg 2,4 för den första uppsättningen av mätningar.
  3. Väga segment och posten vikt noggrannhet på 0,01 g vid tidpunkten för mätningen. Mössa i ändarna av segmenten med plastfolie för att förhindra ytterligare torkning.
  4. Omedelbart efter vägning, rengör fingrarna på kapacitans sensorn med en spritsudd och infoga det i segmentet stammen helt, så att ingen del av stål pinnarna är synliga. Vänta för mätning läsning på skärmen utgång att stabilisera (2 eller 3 min, allmänhet). Spela in sensor utgångar temperatur, elektrisk ledningsförmåga och dielektrisk Dielektricitetskonstant (εb) varje 30 s för 5 min och beräkna genomsnittet av de 10 mätningarna.
  5. Försiktigt ta bort sensorn från segmentet, rengör pinnarna med en spritsudd och vänta för de output avläsningarna att återvända till noll. Upprepa mätningen proceduren från steg 3.3 framåt i den andra uppsättningen av förborrade hål.
  6. Ta bort plast från ändarna och placera segmentet stam i torkugnen. Låt det ut helt (vanligtvis 2 veckor, eller tills vikt har stabiliserats i flera dagar).
  7. Upprepa steg 3.3 genom 3,7 för alla segment. Ta bort segment från torkugnen och mäta oftare (två gånger dagligen) inom de första dagarna av torkning, på grund av högre graden av inledande fuktförlust än under de senaste dagarna (dagligen). Torka överflödigt vatten från ytan av segment tas bort från vattenbadet med hushållspapper innan vägning och mätning.
Mäta ett återfuktad stam segment per dag, tills alla återfuktad segment har mätts.
  • Efter fullständig torkning, rekord på sista torr vikt alla stjälksegment.
  • Beräkna den volymetriska vattenhalten (VWC, cm3vatten /cm3trä) av varje stam segment vid tidpunkten för mätning, med följande formel:
    Equation 1(1)
    Där Vw är volymen av vatten (cm3), och Vstam är volymen av segmentet stem (cm3) beräknades i steg 1.2.
    1. Beräkna volymen av vatten i varje segment vid tidpunkten för mätning som:
      Equation 2(2)
      Där mw är massa vatten i segmentet stem (g) vid tidpunkten för mätning och ρw är tätheten av vatten (1 g cm-3)
    2. Beräkna massan av vatten i varje segment vid tidpunkten för mätning som:
      Equation 3(3)
      Där Mvåt är massan av segmentet stem vid tidpunkten för mätning (g) och Mtorka är den slutliga vikten av segmentet (g).
  • Med hjälp av en statistisk analys programvarupaket, skapa en bäst anpassade linjära regressionen mellan sensor-observerade dielektriska Dielektricitetskonstant och VWC (figur 1, tabell 1).

    • Figure 1
    Figur 1: exempel kalibreringskurvor. Kalibreringskurvorna genereras för Quercus rubra, Acer rubrum, Betula papyrifera, Populus grandidentataoch Pinus strobus efter delarna 1 och 2 i detta protokoll. Ekvationer och koefficienter av beslutsamhet tillhandahålls för varje i tabell 1. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

    m b R2
    B. paprifera 0,048 -0.098 0.967
    A. rubrum 0.067 -0.158 0.853
    Q. rubra (förkortat) 0.120 0,041 0,636
    Q. rubra 0,058 -0.109 0.718
    P. grandidentata 0.023 -0.028 0,887
    P. strobus 0,030 -0.072 0.900

    Tabell 1: kalibrering ekvationer för omvandling av Ε b till VWC för fem tempererade trädslag. Koefficienter är ' och 'b' presenteras för en linjär ekvation i standardformuläret: VWC = m * εb+ b.

    4. Installera kapacitans sensorer i träd för fältmätningar

    1. Före montering av hastighetssensor, registrera stjälkens diameter och höjd ovan markytan för varje sensor plats. Vanligtvis för att övervaka VWC i bagageluckan, placera en sensor ~0.5 m över markytan, och placera en andra precis nedanför den första stora förgrenade spliten (~7.5 m över marken, figur 2).

    Figure 2
    Figur 2: exempel experiment Fältinställningar. En schematisk bild av sensorn platser och orientering i en mogen träd intill en dataloggning station. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

    1. Ta bort barken till kambium och skapa en plan yta där sensorn kommer att installeras med hjälp av en dra-blad. Säkerställa att denna yta är breda och platta nog att sensorn sitter flush mot ytan av trädet när det är installerat så att ingen del av pinnarna är utsatt. Ta bort bark och kambium att säkerställa att mätningar inkluderar endast vatteninnehåll i Xylemen, medan exklusive vatteninnehåll i bark eller floem.
    2. Borra hål för fingrarna. Använd en borr något mindre än diametern på pinnarna för mjukare trä, medan lite närmare till den verkliga storleken av pinnarna för hårdare trä (3,57 mm som används i detta protokoll). För hög kvalitetsmätningar, se till att sensorn pinnarna bra kontakt med trä. Eftersom det inte kommer att behöva ta bort sensorn regelbundet, vilket var fallet under kalibreringen, en något mindre borr kan användas här än den som används för kalibrering.
    3. Rengöra sensorn pinnarna med en alkoholtork ta bort någon smuts eller hud oljor och infoga sensorn i de förborrade hålen. Om sensorn uppfyller för mycket motstånd vid insättningspunkten, försiktigt tillbaka det ut och åter borra hål för att vidga dem något. Säkerställa att alla tre pinnarna är helt isatta och kroppen av sensorn sitter flush mot trädstammen.
    4. Använd en kiselbaserade tätningsmedel för att täta sensorn mot trädstammen att hjälpa hålla hejda flödet från att komma in i hålen och förhindra angrepp av skadegörare.
    5. Täck sensorn med reflekterande isolering att undvika extern värme.
    6. Efter tillverkarens specifikationer, ansluta alla sensorer till en 12 V-strömkälla och en kompatibel datalogger. Använda data collection intervall på 5 min för sensorer utplacerade i fältet, men användning längre intervall till conserve förmåga på platser där strömmen är att begränsa, t.ex., solar/batteri drivs webbplatser.

    5. process rådata till Stem-vatten-lagring med hjälp av kalibreringskurvan

    1. Med hjälp av ekvationen för kalibreringskurvan genereras i steg 2,9, konvertera sensor utdata till VWC för alla observationer. VWC uttrycks vanligen som cm3 /cm3 eller som en procent. Procenten VWC kommer därför variera mellan 0 och 100%.
    2. Integrera den totala volymen av intresse (cm3) mellan två mätning höjderna (t.ex. i figur 2: 0,5 m och 7,5 m) genom att anta stem diameter ändras linjärt med höjd.
    För träd där observationen representerar hela stammen (dvs, träd av diametrar mellan L och 2Lmed omodifierade sensorer, eller tunnare träd där sensorn trimmats till stjälkens diameter, se avsnitt 2.2), använda ekvation 4:
    Equation 4(4)
    där H är höjdskillnaden (vertikala avstånd) mellan sensorer (t.ex., i figur 2: 700 cm) och r1 och r2 är radierna av stammen (cm) på botten och topp sensorernas platser, respektive.
    Innehåll (se sensor längd beslutsamhet, avsnitt 1.2) Använd ekv 5 för träd där sensorer ger en uppskattning bara av ytved vattnet:
    Equation 5(5)
    där s1 och s2 är ytved djup (cm) på botten och toppen sensorerna platser, respektive.
  • Beräkna volymen av stam- eller ytved - lagras vatten genom trädets genomsnittliga VWC multipliceras med den totala volymen av intresse.

    • Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Representative Results

    I det här avsnittet presenterar vi kalibreringsdata för fem vanliga trädslag i östra skog, följt av en detaljerad analys av fältmätningar av stem-vatten lagring i tre Acer rubrum individer under säsongen 2016 växande. Kalibreringskurvorna genererades för Acer rubrum, Betula papyrifera, Pinus strobus, Populus grandidentata, och Quercus rubra (figur 1). Sluttningarna av kurvorna skilde sig så mycket som 97,7% för P. grandidentata och A. rubrum (tabell 1) visar behovet av att utföra artspecifika kalibrering för att erhålla noggranna VWC mätningar. Volymetrisk vattenhalt övervakades vid basen av träd stammen 0,5 m över markytan och vid basen av den levande kronan, 7,5 m ovanför markytan (figur 2). Dagaktiva utarmning och påfyllnad av VWC observerades på båda platserna, med VWC på den högsta mätpunkten visar större dagaktiva variabilitet än lägre platsen (figur 3). VWC på översta mätning plats varierade från 0,55 till 0,88 cm3/cm3, medan VWC på lägre mätning plats varierade från 0,72 till 0,95 cm3/cm3. Under transpiration, vatten förlorade från bladen och utarmat mest snabbt från distala grenar. Det följer således, att VWC mäts vid basen av levande krona bör vara lägre än vid basen av stammen när lagring är dras aktivt. Mätningar på båda platserna visade samma allmänna trenderna under vegetationsperioden (figur 3).

    Utvärdera observerade dagaktiva dynamik ändrar stem vattenhalt, beräknade vi den tid förändringstakten i stam-genomsnittliga totala vattenhalten, ΔStorage (g/s), (figur 4). ΔStorage var jämfört med sap flux insamlade samtidigt i samma träd med Granier-stil thermal skingra sensorer55. Negativa värden i ΔStorage ange nedsättningsprocentsats i stammen vatten lagring. Förändringar i lagring började uppstå strax efter gryningen (6:00 am), medan sap flux släpat efter mellan en och en halv timme och två timmar (~ 8:00 am). I allmänhet beräknas eftersläpning-gånger mellan sap flux och transpiration till något mer än en timme9. Avtagande utarmning av lagring mellan lunchtid och 4:00 pm kan hänföras till middagstiden stomatala stängning, som också är ansvarig för den asymmetriska formen av sap flux kurvan i hela den eftermiddagen56,57. Congruencen i resultat som erhållits med väletablerade sap flux tekniker och vår lagring mätmetod visar kapacitans sensorer förmåga att fånga snabba dynamics av förändringar i stammen vatten lagring i mogna träd.

    Tre olika mogen Acer rubrum (diameter i brösthöjd, DBH: 29,1 cm, 28,3 cm, 22,7 cm) i en skog forskning webbplats i norra Michigan övervakades under säsongen 2016 växande. Medan totala stammen vatten lagring är beroende av volymen av stammen (figur 5A), alla tre individer uppvisade mönster av ladda batterierna och påfyllnad överensstämmer med säsongens trender i sap flux (figur 5B) och tillgängliga markfuktighet inom den övre 1 m djup (figur 5 c). Stem-lagras vatten, sap flux och markfuktighet var alla på deras lägsta under slutet av sommaren utökade interstorm, dag-för-år (DOY) 200-225. På denna tid, sap flux och stem vattenhalt minskade betydligt i alla övervakade individer. Vi uppskattas torka återhämtningstiden svar till den observerade minskningen i markvatten innehåll från 10% till 5,6% till ca 10 dagar för A. rubrum, baserat på den tid som krävs för stem-vatten lagring rebound till före torka nivåer.

    Figure 3
    Figur 3: exempel resultat från en experiment fältövervakning hejda vatteninnehåll på 0,5-7,5 m höjder i Acer rubrum (DBH = 29,1 cm). Vattenhalt på 7,5 m över marken generellt förblev lägre än vatteninnehåll på 0.5 m. dagaktiva variationer i vattenhalt på 7,5 m var större än de inspelade närmare till marknivå. Ökningar av stem vattenhalt på båda höjder motsvarade dagar efter nederbörd (visas i lila), med en stor minskning i stem vattenhalt mellan DOY 210 och 225 i 2016 då liten eller ingen nederbörd skedde. Data som saknas är resultatet av tillfälliga strömavbrott. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

    Figure 4
    Figur 4: exempel resulterar från ett fält experiment jämföra fördröjningen i vatten flux mätt som sap flöde och förändringstakten stem vatteninnehållet. SAP flöde övervakades samtidigt med stammen vatteninnehåll i en Acer rubrum efter metoden som beskrivs i Matheny, o.a. 29 genomsnittliga dagaktiva sap flödet (blå) och tid derivatan av stem vatten lagring (ΔStorage, orange) som beräknat följande Matheny, o.a. 5 visas för 5 dagar när markfuktighet icke-begränsande (DOY 245-250, 2016). Skuggade områden representerar standardavvikelsen över fönstret 5-dagars. ΔStorage börjar sjunka strax efter gryningen (6:00), medan sap flux börjar öka ungefär 2 h senare (8:00). Klicka här för att se en större version av denna siffra.

    Figure 5
    Figur 5: Exempel resulterar från ett fältförsök övervaka stem vatten lagring i tre Acer rubrum under loppet av 110 dagar. Stem vatten lagring övervakades i stammarna av tre Acer rubrum av olika stammen storlekar under hela säsongen 2016 växande (A). Säsongens trender i stem vatten lagring motsvarade trender ses i sap flux övervakas i 15 Acer rubrum i samma skog efter förfarandena i Matheny, o.a. 29 (B).Skuggade området motsvarar standardavvikelsen mellan enskilda träd, medan den heldragna linjen representerar den genomsnittliga dagliga integrerade sap fluxen. Båda hejda vatten lagring och sap flux från Acer rubrum följt mönster av markens vattenhalt (SWC), som integrerade över toppen 1 m av jord djup och nederbörd (C). Data som saknas är resultatet av tillfälliga strömavbrott. Klicka här för att se en större version av denna siffra.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Discussion

    Säsongsbetonade och dagaktiva mönster i stem vattenhalt observerade via kapacitans sensorer justeras med trender i samtidiga sap flux och miljö tvingar mätningar (figur 3, figur 4, figur 5). Reservoarer av stem vatten lagring är utfiskade under när takten i transpiration överträffar andelen ladda batterierna genom woody vävnader och säsongsmässigt när markfuktighet begränsar rot-vatten tillgänglighet5. Denna inre kapacitans ger en värdefull buffert mot hydrauliska begränsningar till stomatala konduktans och ansvarar för tidsfördröjningen mellan uppkomsten av transpiration och sap flux9. I denna studie observerade vi en maximal daglig vattenanvändning från lagring mellan 23,3 och 49,9 L (14,6 och 22,3%) av totalen tillgängliga hejda vatteninnehåll. Relativt snabba ökningen av stammen vattenhalt efter regn händelser observerades i denna studie var konsekvent mellan alla övervakade lönnar och har visats tidigare5. Denna typ av beteende får föreslå kavitation refill eller snabba ökningar i vatteninnehåll i andra omgivande vävnader21. Det finns ett behov av ytterligare forskning att ansluta dessa mätningar och observationer av kavitation påfyllning21,58. Kapacitans sensorer underlättar övervakningen denna kritiska aspekt av vegetation vattenbalans kontinuerligt och i situ i fältet miljöer. Denna metod utvecklades med hjälp av GS-3 miljötålig jord fuktsensor. Dessa sensorer har tre styva rostfria pinnar (3.26 mm diameter, 5,5 cm längd). Medan metoden kan anpassas för användning med andra kapacitans sensorer, är det beroende av förekomsten av styv mätning pinnarna.

    Artspecifika kalibrering tillåter konvertering av uppmätta dielektriska Dielektricitetskonstant till volymetrisk vattenhalt för trädslag med olika trä tätheter (figur 1). Det finns dock flera inneboende antaganden i presenteras kalibreringen. Mest anmärkningsvärt är antagandet att trä tätheten av segmenten grenen eller stammen för kalibrering är ungefär likvärdig tätheten av trä på installationsplatsen i fältet. Samtidigt gren och stam tätheter har visat sig vara i bra avtal för vissa arter59, detta är inte alltid fallet60, på grund av skillnader i xylem fartyg taper och arrangemang. En annan viktig faktor under kalibreringen är mängden ved kring sensorn pinnarna. Vissa FDR-stil sensorer kräver ett betydande djup av media ingjutning (≥5 cm) på alla sidor för att undvika införandet av annat material (dvs., luft) i avläsningar. Användning av större diameter segment för kalibrering kan avsevärt förbättra avtalet mellan lab beräknas VWC och εb genom att minimera effekterna av både densitet skillnader och ingjutning djup.

    Radiella och omkretsriktningen skillnaderna i sap flöde är väldokumenterade61,62,63,64,65,66. Härav följer att skillnader i trä vattenhalten skulle jämväl varierar med läge och djup. I en studie med röntgen datortomografi, Fromm, Sautter, o.a. 67 visat att detta verkligen är fallet. Fromm, et al. arbete 67 framgår också betydande densitet och VWC skillnader mellan tidig - och latewood i ringen porösa arter, Q. robur. Utmaningar på omkretsriktningen skillnader i flödet och konduktivitet kan övervinnas genom användning av ytterligare sensorer; radiella och temporal densitet variationer presenterar dock svårare. Den nuvarande metoden förutsätter att densiteten är konstant i både tid och rum. För långsiktiga mätning kampanjer, kan förändringar i densitet och flödesmönster på grund av skadade effekter68 också vara av intresse. Vissa skillnader i vattenhalt med radiellt djup kan behandlas genom modifiering till längden på sensorn pinnarna. Stil med kapacitans sensorn som används i detta arbete sysselsätter 5.5 cm lång fast rostfritt stål pinnar som kan skäras utan att skada kadenssensorns funktion. Det är viktigt att alla pinnarna kapas till exakt samma längd och en ny kalibrering utföras med hjälp av modifierad sensor (se figur 1 och tabell 1, f. rubra förkortas). Använda sensorer med pinnarna förkortas till 2 cm, Matheny, o.a. 5 visat olika dynamiken mellan grunt aktivt bedriver ytved och bulk sapwood i Q.rubra. Medan denna metod ger en möjlighet att undersöka vatteninnehåll i grunt djup (0 < skär tine längd < 5.5 cm), det saknar förmåga att skilja mellan specifika djup (jag. e. VWC mellan 2 och 4 cm) eller på större djup än den ursprungliga sensorn längden.

    Till de vanligaste svårigheterna med denna metod uppstår under installationen, och är ofta resultatet av under-borrade eller sneda hål. Det är nödvändigt att säkerställa god kontakt mellan sensorn och trä, men användningen av överdrivet våld under installationen kan orsaka sensorn att bryta. I händelse av att de förborrade hål eller sensor pinnarna själva är feljusterade, kan fotled till sensor kroppen också resultera i instrumentet misslyckande. Den nära passform som krävs för att upprätthålla tillräcklig kontakt med trä gör också avlägsnande från träd eller prov segmentet svårt och extra omsorg är nödvändig under kalibreringen när sensorer måste tas bort och återanvändas efter varje mätning. Tanke hudfett förmåga att påverka avläsningar, är det rimligt att anta att användningen av fett eller en annan smörjmedel för att underlätta installation och borttagning jämväl skulle påverka sensor utdata. Under körning och är den mest sannolika orsaken till instrumentet misslyckande makt eller kommunikation förlust på grund av kabel skador. Stora spikar i VWC observerats, sannolikt resulterande från stem flow genomträngande sensorn om den silicon tätningen runt sensorn är skadad eller ofullständig. Dessa spikar ska filtreras från data under efterbearbetning.

    Frekvens domain reflectometry stil kapacitans sensorer aktivera volymetriska vattenhalten mätt i stjälkarna av stora träd med högre temporal upplösning än den tidigare metoder.Denna teknik kan också ge betydande insikter i tillgänglighet och användning av stem-vatten kapacitans särskilt för lövträd med låg elastiska moduli som är det minst troliga att generera elastisk expansioner och kontraktioner som övervakas av elektroniska microdentrometers2. VWC mätningar kan också användas för att förbättra noggrannheten i sap flux mätningar som samlats in av allmänt använda metoder, såsom den värmeavledning teknik69, som förlitar sig på en maximal referenstemperatur som har visat sig vara känslig för förändringar i stammen VWC. Låg kostnad, låg power arten av sensorerna underlättar utbyggnaden av den presenterade metoden till grenar och rötter, till mer bedöma enkelt hela-tree vattenbalans. Kombinationen av vatteninnehåll och vatten flödesdata, ger som övervakas av sap flux, avancerad inblick i vegetation hydrauliska funktioner.

    Den strategi som vi presenterar här är generaliserbart till alla trädslag, och därför kan vara används för att mäta eventuella trädets vatten lagring, inom ett intervall av diametrar tjockare än halv en tine längd, men inte så tjock att pinnarna är för kort att representera dynamiken inom splintved. Låga kostnader och drift kraven i den presenterade metoden gör det möjligt att instrument många träd för att få en stor och meningsfull urvalsstorlek inom en hel skog tomt, även i fall av hög artrikedom. Potentiella tillämpningar inkluderar skog hydrologi och ekohydrologin, inklusive studier som kräver vatten budget en skogstativ känd och övervakas, studier av växten transpiration och svar till vatten tillgänglighet, och studier av växten svar på torka och potential dödlighet på grund av vattenstress. Data som erhållits via denna metod kan användas för kalibrering av växt-nivå hydrodynamiska modeller. Observationer av volymetriska stem vattenhalt ger också en unik resurs för validering av radar mätningar av markens fukt från fjärranalys, för vilken ovan jord vegetation vatten lagring är en buller-term som nu kan elimineras. Denna teknik kan också användas i jordbruket planteringar att övervaka effektiv vattenstatus för träd och underlätta dynamisk optimering av system för bevattning.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Disclosures

    Steven R. Garrity är anställd av mätaren Group Inc. som producerar GS3 Ruggedized jord fukt sensorn används i denna artikel.

    Acknowledgments

    Finansiering för denna studie lämnades av US Department of Energy's Office of Science, kontor av biologiska och miljöforskning, terrestra ekosystem Sciences Program Award No. DE-SC0007041, Ameriflux Management program under Flux kärna webbplats avtal nr 7096915 genom Lawrence Berkeley National Laboratory och National Science Foundation hydrologiska Science bevilja 1521238. Några åsikter, slutsatser, och slutsatser eller rekommendationer som uttrycks i detta material är författarens och återspeglar inte nödvändigtvis åsikter finansiärerna.

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Ruggedized Soil Moisture Sensor METER Group Inc. GS-3 Capacitance sensors
    1/8" drill bit Any N/A
    9/64" drill bit Any N/A
    Drying oven Any N/A
    Chainsaw Any N/A
    Electric drill Any N/A
    Bucket for water bath Any N/A
    Alcohol swabs Any N/A
    Draw knife Any N/A
    Data logger Any N/A
    Silicon sealant Any N/A

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Matheny, A. M., et al. Contrasting strategies of hydraulic control in two codominant temperate tree species. Ecohydrol. 10 (3), e1815 (2017).
    2. Kocher, P., Horna, V., Leuschner, C. Stem water storage in five coexisting temperate broad-leaved tree species: significance, temporal dynamics and dependence on tree functional traits. Tree Physiol. 33 (8), 817-832 (2013).
    3. Holbrook, N. M. Chapter 7. Plant stems: physiology and functional morphology. Gartner, B. L. , Academic Press, Inc. 151-174 (1995).
    4. Wullschleger, S. D., Hanson, P. J., Todd, D. E. Measuring stem water content in four deciduous hardwoods with a time-domain reflectometer. Tree Physiol. 16 (10), 809-815 (1996).
    5. Matheny, A. M., et al. Observations of stem water storage in trees of opposing hydraulic strategies. Ecosphere. 6 (9), 165 (2015).
    6. Waring, R. H., Running, S. W. Sapwood water storage: its contribution to transpiration and effect upon water conductance through the stems of old-growth Douglas-fir. Plant Cell Environ. 1 (2), 131-140 (1978).
    7. Cermak, J., Kucera, J., Bauerle, W. L., Phillips, N., Hinckley, T. M. Tree water storage and its diurnal dynamics related to sap flow and changes in stem volume in old-growth Douglas-fir trees. Tree Physiol. 27 (2), 181-198 (2007).
    8. Betsch, P., et al. Drought effects on water relations in beech: The contribution of exchangeable water reservoirs. Agric. For. Meteorol. 151 (5), 531-543 (2011).
    9. Schäfer, K. V. R., Oren, R., Tenhunen, J. D. The effect of tree height on crown level stomatal conductance. Plant Cell Environ. 23 (4), 365-375 (2000).
    10. Burgess, S. S. O., Dawson, T. E. Using branch and basal trunk sap flow measurements to estimate whole-plant water capacitance: a caution. Plant Soil. 305 (1-2), 5-13 (2008).
    11. Kumagai, T., Aoki, S., Otsuki, K., Utsumi, Y. Impact of stem water storage on diurnal estimates of whole-tree transpiration and canopy conductance from sap flow measurements in Japanese cedar and Japanese cypress trees. Hydrol. Process. 23 (16), 2335-2344 (2009).
    12. Nadler, A., Raveh, E., Yermiyahu, U., Green, S. Stress induced water content variations in mango stem by time domain reflectometry. Soil Sci. Soc. Am. J. 70 (2), 510-520 (2006).
    13. Nadler, A., Raveh, E., Yermiyahu, U., Green, S. R. Evaluation of TDR use to monitor water content in stem of lemon trees and soil and their response to water stress. Soil Sci. Soc. Am. J. 67 (2), 437-448 (2003).
    14. Hernandez-Santana, V., Martinez-Fernandez, J. TDR measurement of stem and soil water content in two Mediterranean oak species. Hydrolog Sci J. 53 (4), 921-931 (2008).
    15. Cocozza, C., et al. Simultaneous measurements of stem radius variation and sap flux density reveal synchronisation of water storage and transpiration dynamics in olive trees. Ecohydrol. 8 (1), 33-45 (2015).
    16. Andrade, J. L., et al. Regulation of water flux through trunks, branches, and leaves in trees of a lowland tropical forest. Oecologia. 115 (4), 463-471 (1998).
    17. Domec, J. C., Gartner, B. L. Cavitation and water storage capacity in bole xylem segments of mature and young Douglas-fir trees. Trees-Struct. Funct. 15 (4), 204-214 (2001).
    18. Holbrook, N. M., Burns, M. J., Sinclair, T. R. Frequency and time-domain dielectric measurements of stem water-content in the arborescent palm, Sabal palmetto. J. Exp. Bot. 43 (246), 111-119 (1992).
    19. Meinzer, F. C., et al. Dynamics of water transport and storage in conifers studied with deuterium and heat tracing techniques. Plant Cell Environ. 29 (1), 105-114 (2006).
    20. Poyatos, R., et al. SAPFLUXNET: towards a global database of sap flow measurements. Tree Physiol. 36 (12), 1449-1455 (2016).
    21. Hao, G. Y., Wheeler, J. K., Holbrook, N. M., Goldstein, G. Investigating xylem embolism formation, refilling and water storage in tree trunks using frequency domain reflectometry. J. Exp. Bot. 64 (8), 2321-2332 (2013).
    22. Bonan, G. B., Williams, M., Fisher, R. A., Oleson, K. W. Modeling stomatal conductance in the earth system: linking leaf water-use efficiency and water transport along the soil-plant-atmosphere continuum. Geosci. Model Dev. 7 (5), 2193-2222 (2014).
    23. Brantley, S. L., et al. Reviews and syntheses: on the roles trees play in building and plumbing the critical zone. Biogeosciences Discuss. 2017, 1-41 (2017).
    24. Bonan, G. B. Forests and climate change: Forcings, feedbacks, and the climate benefits of forests. Science. 320 (5882), 1444-1449 (2008).
    25. Matheny, A. M., Mirfenderesgi, G., Bohrer, G. Trait-based representation of hydrological functional properties of plants in weather and ecosystem models. Plant Diversity. 39 (1), 1-12 (2017).
    26. Chapotin, S. M., Razanameharizaka, J. H., Holbrook, N. M. Water relations of baobab trees (Adansonia spp.L.) during the rainy season: does stem water buffer daily water deficits. Plant Cell Environ. 29 (6), 1021-1032 (2006).
    27. Oliva Carrasco, L., et al. Water storage dynamics in the main stem of subtropical tree species differing in wood density, growth rate and life history traits. Tree Physiol. 35 (4), 354-365 (2015).
    28. Wullschleger, S. D., Meinzer, F. C., Vertessy, R. A. A review of whole-plant water use studies in trees. Tree Physiol. 18 (8-9), 499-512 (1998).
    29. Matheny, A. M., et al. Species-specific transpiration responses to intermediate disturbance in a northern hardwood forest. J. Geophys. Res. 119 (12), 2292-2311 (2014).
    30. Ford, C. R., Hubbard, R. M., Vose, J. M. Quantifying structural and physiological controls on variation in canopy transpiration among planted pine and hardwood species in the southern Appalachians. Ecohydrol. 4 (2), 183-195 (2011).
    31. Holbrook, N. M., Sinclair, T. R. Water-Balance in the arborescent palm, Sabal palmetto. II. Transpiration and stem water storage. Plant Cell Environ. 15 (4), 401-409 (1992).
    32. Goldstein, G., et al. Stem water storage and diurnal patterns of water use in tropical forest canopy trees. Plant Cell Environ. 21 (4), 397-406 (1998).
    33. Borchert, R. Soil and stem water storage determine phenology and distribution of tropical dry forest trees. Ecology. 75 (5), 1437-1449 (1994).
    34. Hernandez-Santana, V., Martinez-Fernandez, J., Moran, C. Estimation of tree water stress from stem and soil water monitoring with time-domain reflectometry in two small forested basins in Spain. Hydrol. Process. 22 (14), 2493-2501 (2008).
    35. Climate change 2013: the physical science basis contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change. , Cambridge University Press. 1535 (2013).
    36. Konings, A. G., Williams, A. P., Gentine, P. Sensitivity of grassland productivity to aridity controlled by stomatal and xylem regulation. Nat. Geosci. , (2017).
    37. Fei, S., et al. Divergence of species responses to climate change. Science Advances. 3 (5), (2017).
    38. Fisher, R. A., et al. Vegetation demographics in Earthsystem models: a review of progress and priorities. Glob. Change Biol. , (2017).
    39. Dietze, M. C., Lebauer, D. S., Kooper, R. O. B. On improving the communication between models and data. Plant Cell Environ. 36 (9), 1575-1585 (2013).
    40. Bohrer, G., et al. Finite element tree crown hydrodynamics model (FETCH) using porous media flow within branching elements: A new representation of tree hydrodynamics. Water Resour. Res. 41 (11), (2005).
    41. Mirfenderesgi, G., et al. Tree level hydrodynamic approach for resolving aboveground water storage and stomatal conductance and modeling the effects of tree hydraulic strategy. J. Geophys. Res. 121 (7), 1792-1813 (2016).
    42. Gentine, P., Guérin, M., Uriarte, M., McDowell, N. G., Pockman, W. T. An allometry-based model of the survival strategies of hydraulic failure and carbon starvation. Ecohydrol. 9 (3), 529-546 (2015).
    43. Huang, C. -W., et al. The effect of plant water storage on water fluxes within the coupled soil-plant system. New Phytol. 213 (3), 1093-1106 (2017).
    44. Bittner, S., et al. Functional-structural water flow model reveals differences between diffuse- and ring-porous tree species. Agric. For. Meteorol. 158, 80-89 (2012).
    45. Matheny, A. M., et al. Characterizing the diurnal patterns of errors in the prediction of evapotranspiration by several land-surface models: an NACP analysis. J. Geophys. Res. 119 (7), 1458-1473 (2014).
    46. Matthes, J. H., Goring, S., Williams, J. W., Dietze, M. C. Benchmarking historical CMIP5 plant functional types across the Upper Midwest and Northeastern United States. J. Geophys. Res. 121 (2), 523-535 (2016).
    47. Musavi, T., et al. The imprint of plants on ecosystem functioning: A data-driven approach. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 43, 119-131 (2015).
    48. Wullschleger, S. D., et al. Plant functional types in Earth system models: past experiences and future directions for application of dynamic vegetation models in high-latitude ecosystems. Ann. Bot. 114 (1), 1-16 (2014).
    49. Scholz, F. G., et al. Biophysical properties and functional significance of stem water storage tissues in Neotropical savanna trees. Plant Cell Environ. 30 (2), 236-248 (2007).
    50. Scholz, F. G., et al. Temporal dynamics of stem expansion and contraction in savanna trees: withdrawal and recharge of stored water. Tree Physiol. 28 (3), 469-480 (2008).
    51. Borchert, R. Electric resistance as a measure of tree water status during seasonal drought in a tropical dry forest in Costa Rica. Tree Physiol. 14 (3), 299-312 (1994).
    52. Edwards, W. R. N., Jarvis, P. G. A method for measuring radial differences in water content of intact tree stems by attenuation of gamma radiation. Plant Cell Environ. 6 (3), 255-260 (1983).
    53. Phillips, N. G., Scholz, F. G., Bucci, S. J., Goldstein, G., Meinzer, F. C. Using branch and basal trunk sap flow measurements to estimate whole-plant water capacitance: comment on Burgess and Dawson (2008). Plant Soil. 315 (1-2), 315-324 (2009).
    54. Bovard, B. D., Curtis, P. S., Vogel, C. S., Su, H. -B., Schmid, H. P. Environmental controls on sap flow in a northern hardwood forest. Tree Physiol. 25, 31-38 (2005).
    55. Granier, A. Evaluation of transiration in a Douglas-Fir stand by means of sap flow measurements. Tree Physiol. 3 (4), 309-319 (1987).
    56. Brodribb, T. J., Holbrook, N. M. Stomatal closure during leaf dehydration, correlation with other leaf physiological traits. Plant Physiol. 132 (4), 2166-2173 (2003).
    57. Brodribb, T. J., Holbrook, N. M. Stomatal protection against hydraulic failure: a comparison of coexisting ferns and angiosperms. New Phytol. 162 (3), 663-670 (2004).
    58. Taneda, H., Sperry, J. S. A case-study of water transport in co-occurring ring- versus diffuse-porous trees: contrasts in water-status, conducting capacity, cavitation and vessel refilling. Tree Physiol. 28 (11), 1641-1651 (2008).
    59. Schuldt, B., Leuschner, C., Brock, N., Horna, V. Changes in wood density, wood anatomy and hydraulic properties of the xylem along the root-to-shoot flow path in tropical rainforest trees. Tree Physiol. 33 (2), 161-174 (2013).
    60. Sarmiento, C., et al. Within-individual variation of trunk and branch xylem density in tropical trees. Am. J. Bot. 98 (1), 140-149 (2011).
    61. Barij, N., Cermak, J., Stokes, A. Azimuthal variations in xylem structure and water relations in cork oak (Quercus suber). Iawa J. 32 (1), 25-40 (2011).
    62. Domec, J. C., Pruyn, M. L., Gartner, B. L. Axial and radial profiles in conductivities, water storage and native embolism in trunks of young and old-growth ponderosa pine trees. Plant Cell Environ. 28 (9), 1103-1113 (2005).
    63. Ewers, B. E., Oren, R. Analyses of assumptions and errors in the calculation of stomatal conductance from sap flux measurements. Tree Physiol. 20 (9), 579-589 (2000).
    64. Fan, Z. X., Cao, K. F., Becker, P. Axial and radial variations in xylem anatomy of angiosperm and conifer trees in Yunnan, China. Iawa J. 30 (1), 1-13 (2009).
    65. James, S. A., Clearwater, M. J., Meinzer, F. C., Goldstein, G. Heat dissipation sensors of variable length for the measurement of sap flow in trees with deep sapwood. Tree Physiol. 22 (4), 277-283 (2002).
    66. James, S. A., et al. Axial and radial water transport and internal water storage in tropical forest canopy trees. Oecologia. 134 (1), 37-45 (2003).
    67. Fromm, J. H., et al. Xylem water content and wood density in spruce and oak trees detected by high-resolution computed tomography. Plant Physiol. 127 (2), 416-425 (2001).
    68. Steppe, K., De Pauw, D. J. W., Doody, T. M., Teskey, R. O. A comparison of sap flux density using thermal dissipation, heat pulse velocity and heat field deformation methods. Agric. For. Meteorol. 150 (7-8), 1046-1056 (2010).
    69. Vergeynst, L. L., Vandegehuchte, M. W., McGuire, M. A., Teskey, R. O., Steppe, K. Changes in stem water content influence sap flux density measurements with thermal dissipation probes. Trees. 28 (3), 949-955 (2014).

    Tags

    Miljövetenskap fråga 130 Stem vattenhalt biomassa vatten lagring frekvens domain reflectometry ekohydrologin sap flux vegetation kapacitans
    För kalibrering och användning av kapacitans sensorer för att övervaka Stem vatteninnehåll i träd
    Play Video
    PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

    Cite this Article

    Matheny, A. M., Garrity, S. R.,… More

    Matheny, A. M., Garrity, S. R., Bohrer, G. The Calibration and Use of Capacitance Sensors to Monitor Stem Water Content in Trees. J. Vis. Exp. (130), e57062, doi:10.3791/57062 (2017).

    Less
    Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
    View Video

    Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

    Waiting X
    Simple Hit Counter