Summary

BtM, eine kostengünstige Open-Source Datenlogger, den Wassergehalt des Nonvascular Kryptogamen zu schätzen

Published: March 25, 2019
doi:

Summary

Wir präsentieren Ihnen eine einfache und kostengünstige Methode, um ein Open-Source-Datenlogger zu bauen, die den Leitwert von nonvascular Kryptogamen zusammen mit der Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit misst. Wir beschreiben das Hardware-Design von der Datenlogger und geben detaillierte Montageanleitung, die Liste der erforderlichen Open Source Logging-Software, die Code zum Ausführen der Datenlogger und eine Kalibrierung Protokoll.

Abstract

Gemeinschaften von nonvascular Sporenpflanzen, wie Moose und Flechten, sind ein wichtiger Bestandteil der biologischen Vielfalt der Erde, einen Beitrag zur Regulierung der Kohlenstoff- und Stickstoffkreislauf in vielen Ökosystemen. Poikilohydric Organismen, sie nicht aktiv steuern ihre internen Wassergehalt und benötigen eine feuchte Umgebung, um ihren Stoffwechsel zu aktivieren. Daher ist die Untersuchung Wasser Beziehungen von nonvascular Kryptogamen wichtig zu verstehen, ihre Vielfalt Muster und deren Funktionen in den Ökosystemen. Wir präsentieren die BtM-Datenlogger, eine kostengünstige Open-Source-Plattform für das Studium der Wassergehalt des nonvascular Kryptogamen. Der Datalogger soll Leitwert von bis zu acht Proben, Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit gleichzeitig zu messen. Wir bieten einen Entwurf für eine Leiterplatte (PCB), ein detailliertes Protokoll zu den Komponenten und den erforderlichen Quellcode zu montieren. All dies macht die Montage des BtM-Datenlogger für jede Forschungsgruppe zugänglich auch für diejenigen ohne spezielle Vorkenntnisse. Daher hat der hier vorgestellte Entwurf das Potenzial zu helfen, die Verwendung dieser Art von Gerät unter Ökologen und Feldbiologen zu popularisieren.

Introduction

Gemeinschaften von nonvascular Kryptogamen sind eine allgegenwärtige und oft vernachlässigten Teil der terrestrischen Ökosystemen1. Sie eine Ansammlung von sehr unterschiedlichen kleinen Organismen bestehen aus unter denen Moose und Flechten die herausragenden Primärproduzenten sind. Diese beiden Gruppen von Organismen teilen eine physiologische Merkmal, das sie einzigartig macht: Poikilohydry, oder die Unfähigkeit, ihre internen Wassergehalt aktiv zu steuern. Dies hat tiefgreifende Auswirkungen auf ihre physiologische Prozesse, da der Stoffwechsel aufhört, wenn die Zellen als Reaktion auf ein niedriges Niveau von Luftfeuchtigkeit und Bewerbungen ausgetrocknet sind, wenn die Umgebung wieder feucht ist2. Folglich, vermeiden nonvascular Kryptogamen Dürre statt Bewältigung es2, wodurch diese Gemeinschaften in den unterschiedlichsten Umgebungen von kalten und heißen Wüsten, Tropen3,4zu überleben.

Außerdem haben sie auch zeigen relativ einfache Strukturen und geringen Nährstoffbedarf haben. Diese Eigenschaften machen sie sehr empfindlich auf mikroklimatischen Bedingungen. In der Tat Platz nonvascular Kryptogamen oft eine Nische, die Gefäßpflanzen eine größere Größe nicht verfügbar ist bilden Ökosysteme in Miniatur, die einen wichtigen Bestandteil der Vielfalt unserer Welt darstellen. Moose und Flechten allein gehören fast 40.000 Arten (ca. 20.000 Moose Sensu Lato5,6 und ca. 20.000 Flechten7). Darüber hinaus ist ihr Beitrag zur biologischen Vielfalt der Erde sogar noch größer, da ihre Gemeinden Schutz für eine Vielzahl von Arten von Pilzen bieten, unter anderem eine vielfältige Flora von freilebenden und Mykorrhiza-Pilzen, N fixieren Cyanobakterien wachsen als Epiphyten , und eine Vielzahl von Mikro-wirbellose Tiere, wie z. B. Bärtierchen, Collembolen, Tausendfüßler, Insekten und Milben, die Nutzen aus der Wassereinlagerungen Kapazität und gepufferten Bedingungen innerhalb dieser Miniatur-Ökosysteme.

Gemeinschaften von nicht-vaskulären Kryptogamen tragen auch zur Regulierung der Carbon Stoffkreisläufe. In trockenen Ökosystemen die sogenannte Biologische Bodenkrusten decken bis zu 40 % ihrer Fläche8 und spielen eine wichtige Rolle als Kohlenstoffsenke. Eine kürzlich durchgeführte Überprüfung schätzt, dass Biologische Bodenkrusten trockenen Umgebungen 7 % aller Kohlenstoff durch terrestrische Vegetation fixiert beheben könnte. Außerdem in anderen Ökosystemen, wo Moose oder Flechten oder eine Kombination aus beidem sind die Primärproduzenten – wie einige borealen Wald Systeme oder Torfmooren – produzieren sie zwischen 30 % und 100 % der gesamten Netto PRIMÄRPRODUKTIVITÄT10,11 . Sie sind auch wichtig in Ökosystemen, in denen diese Organismen nicht dominant, wie gemäßigten Wäldern sind. Wald-Boden-Moose hatten zwar eine jährliche Aufnahme Kohlenstoffäquivalent von ca. 10 % Wald Boden Atmung in einem New Zealand gemäßigten Regenwald. Weiter, sie sind auch wichtig für die Stickstoff-Fixierung, seit die Cyanobakterien Leben als Epiphyten in diesen Gemeinden fast 50 % des Gesamtbetrags der biologischen Stickstoff4fixieren konnte.

Aufgrund der Abhängigkeit ihrer physiologischen Tätigkeit die Verfügbarkeit von Wasser in die Umgebung sowohl die Vielfalt der nonvascular Cryptogam Gemeinschaften und deren Funktionen in den Ökosystemen sind stark abhängig von Wasser Inhalt2. Beachten Sie, dass, da sie den Wassergehalt in ihren Geweben aktiv kontrollieren können, ihre Rollen in der Kohlenstoffbilanz und Stickstoff-Fixierung mit der Hydratation und Austrocknung Zyklen gekoppelt sind, verlassen sich daher auf das Intervall und die Periodizität der trocken-nass-Zyklen. So, wissend, dass die Inhalte Gewässerzustands dieser Organismen in Echtzeit Schlüssel zum Verständnis der Funktionen ist durch Kryptogamen in den Ökosystemen durchgeführt.

Trotz seiner Bedeutung, die Entwicklung von Methoden zur Messung der Inhalt und die physiologische Aktivität in Poikilohydric Organismen relativ langsam gewesen. Im Jahr 1991 machte Coxson12 eine erste Annäherung an den Wassergehalt der Flechten direkt zu messen. Danach gab es eine Lücke in dieser Art von Studie bis eine neuere Entwicklung, wenn mehrere Werke Methoden zur Angleichung der Maßnahmen über den physiologischen Status des nonvascular Kryptogamen13,14,15zur Verfügung gestellt haben, 16. Dennoch ein solches Wissen ist immer noch knapp und verstreut, und diese Werke konzentrieren sich meist auf Boden Krusten4,8. Jedoch, Moose und Flechten spielen auch eine wichtige Rolle in vielen anderen Ökosystemen, vor allem bei gemäßigten, borealen und polaren Regionen1, und ihre Bedeutung ist nicht nur im Boden Gemeinden sondern auch kommunitären epiphytisch wachsen auf Bäume und saxicolous Gemeinschaften auf Felsen. Dieser Mangel an Forschung ist teilweise auf das Fehlen von im Handel erhältlichen Messung Datenlogger, verknüpft die Forschungsgruppen, bauen ihre eigene Ausrüstung zwingt. Entwickeln ein Datalogger erfordert spezifische Kenntnisse, die meisten Ökologen nicht verfügen, so dass es wesentlich die Kosten erhöht für die Umsetzung der relativ großen Mess Netzwerke erforderlich, um repräsentative Daten über die Leistung der nonvascular zu sammeln Kryptogamen entlang Umwelt und Lebensraum Steigungen.

In diesem Papier stellen wir eine einfache und kostengünstige Methode, um ein Datenlogger für die Messung der Leitfähigkeit von nonvascular kryptogamischen Organismen gleichzeitig mit der Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit zu bauen. Es ist so programmiert, autonom für relativ längere Zeit (bis zu zwei Monate) aufnehmen und ist robust genug, um rauen Outdoor-Bedingungen zu widerstehen. Es wird aufgrund seiner Einfachheit ein nützliches Werkzeug für Ökologen und Feldbiologen ohne Fachausbildung in der Entwicklung der Datenlogger oder jene Forschungsgruppen, die Fachkräfte fehlen. Daher hat dieser Datenlogger die Möglichkeit, die Verwendung dieser Art von Gerät zu popularisieren.

Wir entwickelten eine energiesparende und kostengünstige Datenlogger messen den Leitwert von bis zu acht unterschiedlichen Quellen und die Umgebungstemperatur und Luftfeuchtigkeit gleichzeitig aufnehmen zu können. Das Gerät ist nach Coxsons Design12 konzipiert und umgesetzt auf eine Open-Source-Plattform (Table of Materials). Ziel war es, die einfache Montage und Energieeffizienz zu priorisieren und die Pflege von langfristigen Anlagen zu erleichtern. Das Design stammt aus einem Artikel von Open Source Gebäude Wissenschaft Sensoren (OSBSS)17. Dieses Design wurde geändert, durch Einbeziehung zusätzlicher Schaltung zum Auslesen der Impedanz der Kryptogamen und macht es kompakter und einfacher herzustellen.

Das Ergebnis ist BtM Brett (Bryolichen Temperatur Feuchtigkeit Brett), ein Open-Source-Leiterplatte18. Jedes Brett wird durch eine hohe Energieeffizienz Mikrocontroller (Table of Materials) gesteuert. Temperatur und Relative Luftfeuchtigkeit Umweltdaten sind durch Temperatur und Luftfeuchtigkeit Sensor gesammelt, die normierte kommt und, abgesehen von seiner geringen Stromverbrauch hat einen angemessenen Preis-Leistungsverhältnis.

Das Board nutzt ein digitales Kommunikationsprotokoll (standard serielle SPI) um des Messzyklus zu verwalten. Eine Echtzeituhr (DS3234) montiert auf jedem Brett ermöglicht exaktes Timing. Um den Energieverbrauch zu reduzieren, bleibt der Prozessor die meiste Zeit im Standby-Modus. Müssen jedes Mal Daten gesammelt werden, die Echtzeituhr den Prozessor aktiviert und löst der Protokollierungsprozess. Die Echtzeituhr dient auch Datum und Uhrzeit des jeweils Daten genau zu erfassen.

Proben können bis zu acht Moos und Flechten parallel mit einem einzigen BtM-Board angemeldet werden. Wenn das Experiment eingerichtet ist, werden zwei Krokodilklemme Elektrode Sonden auf jedes Moos/Flechte Muster angewendet. Dann ein Spannungsteiler zwischen jeder Elektrode und einem Widerstand Verweis mit einem bekannten Wert (330 KΩ in diesem Fall) verwendet werden. Dieser Widerstandswert wurde ausgewählt durch Kalibrierung und anhand der bisherigen Maßnahmen der Kryptogamen. Freuen Sie sich auf eine Auflösung von einer Größenordnung um den Referenzwert (100-1.000 KΩ). Der Spannungsabfall ist gepuffert und dann lesen mit dem Mikrocontroller mit seiner analogen Ports (A0 – A7)18. Die Spannung wird durch die Anwendung der folgenden Formel berechnet.

VI = (ADCi X VCC) / 1023

ADCi ist hier das rohe Wert vom ADC (Analog / Digital-Wandlers) des Kanals i, VCC ist die Versorgungsspannung (3,3 V in diesem Fall) und 1023 ist der Bereich der ADC-Ausgabe. Die resultierende Spannung Vi wird dann in Kombination mit Ohmschen Gesetz zur Widerstand (Ri, Ω) und Leitwert (G, S) jeder Moos Probe zu berechnen.

RI = (VCC-X RL) / Vi – RL

G = 1 / Ri

RL ist hier der Wert des Verweises Widerstand (330 KΩ in diesem Fall). Der Mikrocontroller onboard Software enthält alle diese Gleichungen, damit es direkt die Werte des Widerstandes und der Leitwert registrieren kann.

Der Vorstand sammelt auch Messungen der Umgebungstemperatur und der Luftfeuchtigkeit mit Hilfe von Sensoren. Dann wird jeder Datenpunkt in einer Log-Datei auf einer MicroSD-Karte geschrieben. Eine MicroSD TransFlash-Breakout-Board wurde für diesen Zweck auf jedem BtM-Brett montiert. Schließlich kann die MicroSD-Karte manuell nach dem Experiment gesammelt werden. Alle Datenpunkte können zur weiteren Analyse auf einen Computer übertragen werden.

Protocol

1. Montage der Datalogger Bereiten Sie einen Lötkolben und eine Garnrolle Lötdraht. Warten Sie den Lötkolben zu heizen und befeuchten Sie Reinigungsschwamm. Die Stiftleisten Header auf die gewünschte Länge gekürzt und in die Fassungen für die Temperatur und Luftfeuchte-Sensor, der Mikrocontroller und die RTC-Uhr und MicroSD Breakout-Module festlöten. Zum Löten, Heizen Sie die gewünschte Verknüpfung mit der Spitze des Lötkolbens. Wenden Sie dann eine kleine Menge an Material aus den Lötdraht, genug, um die Kreuzung zu füllen. Zu guter Letzt entfernen Sie den Lötkolben und warten Sie, bis die Abzweigung zum abkühlen. Montieren Sie die Komponenten auf der Platine mit dem gleichen Verfahren wie in Schritt 1.2, nach den Markierungen von der Platine und der Komponentenreferenzen in der Tabelle der Materialien angegeben (siehe Abbildung 1 für eine Montage-Schema). Zuerst, Löten Sie die Widerstände. Dann löten Sie die Buchsen für die Operationsverstärker, der SHT7X-Sensor und die RTC-Uhr und MicroSD Breakout-Module. Als nächstes Löten Sie die beiden Transistoren. Der Vorstand muss auch jetzt, mit Stiftleisten verlötet werden. Zu guter Letzt Löten Sie die Anschlüsse an den Vorstand. Löten Sie SHT7X Luftfeuchtigkeit/Temperatur-Sensor in ein Pin Header oder Verlängerung Kabel, das führt zu verstärken. Bereiten Sie ein Multimeter in der Kontinuität testen oder Leitfähigkeit Test-Modus. Verwenden Sie das Multimeter um zu überprüfen, dass es keine Kurzschlüsse zwischen den Pins oder Verbindungen. DoubleCheck liefern die positiven und negativen Terminals der macht. Überprüfen Sie auch, dass jede Lötstelle eine stabile Verbindung zwischen den Bauteilanschlüssen und die kupfernen-Leiterbahnen der Schaltung schafft.Hinweis: Dieser Schritt ist sehr wichtig; nicht überspringen. Schließen Sie die Batterieklemmen und Kabelbinder an den Vorstand mit einem Schraubendreher. Verwenden Sie zuerst alle Schneidwerkzeug, ~ 4 mm von jedem Drahtende Freilegen der leitenden Kern Streifen. Als nächstes führen Sie jedes Kabel in der entsprechenden Klemme ein und ziehen Sie die Schraube mit dem Phillips-Schraubendreher. Gewährleisten und Doublecheck liefern die richtige Polarität der Kabel, insbesondere der macht. Testen Sie die Stärke der Verbindung durch ziehen die Kabel leicht überprüfen, ob alles fest verbunden ist. Um den Stromverbrauch weiter zu reduzieren, entfernen Sie die LED-Betriebsanzeige des Mikrocontroller Board durch entweder Entlöten oder Abschneiden der LED-Diode vom Brett. Zu guter Letzt montieren Sie die BtM-Board in einem wetterfesten Gehäuse Feuchtigkeit weg von der Elektronik zu halten. Passen Sie das Gehäuse mit der Akku-Pack, Anschluss an die positiven und negativen Terminals. Montieren Sie den Luftfeuchtigkeit/Temperatur Sensor außerhalb der Box, so dass es an der BtM-Board angeschlossen. Verlegen Sie die acht paar Krokodilklemmen für Leitwert Messungen an der Außenseite des wetterfesten Gehäuses benötigt. Letzte, clip jeder Strang Moos mit den Krokodilklemmen. 2. laden die Software Downloaden Sie und installieren Sie die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) 1.0.6 aus dem Website-19. Der Mikrocontroller ist ein OpenSource-physischen Computer-Plattform und es kommt mit seinen eigenen IDE. Es ist wichtig, die geeignete Version herunterladen, da gibt es bekannte Kompatibilitätsprobleme mit einigen dieser benötigten Bibliotheken. Laden Sie die erforderlichen Bibliotheken von GitHub Repository18: DS3234, DS3234lib3, anwenderdefinierbar, SdFat und Sensirion. Die wichtigsten Quellcode für den Datenlogger von GitHub Repository18herunterladen. Öffnen Sie die clock.ino-Datei einrichten, die aktuelle Uhrzeit und das Datum. Bearbeiten Sie die Parameter für die Funktion RTC.setDateTime mit der aktuellen Uhrzeit und Datum unter Verwendung des folgenden Formats:RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); Datum: TT/MM/JJ HHHier ist DD MM wird Tag, Monat, YY Jahr, Hh mm ist Stunde, Minuten, und ss ist Sekunden. Uploaden Sie das Zeitschaltprogramm die BtM gegenüber, die Mikrocontroller-Programmierung-Ports des USB-seriell-Adapter (FTDI Breakout) einstecken und mit einem Mini-USB-zu-USB-Kabel zum das Board an den Computer anschließen. Schließlich drücken Sie zuerst überprüfen und dann hochladen in der IDE. Öffnen Sie Datalog-Projekt in der IDE und ändern Sie die datalog.ino-Datei. Richten Sie die Startzeit für die Protokollierung, die Bearbeitung der folgenden Variablen:Int DayStart = DD, HourStart = Hh, MinStart = mmHier DD ist die Zahl des Tages, Hh ist die ab Stunde Messungen und mm die Minute des Beginns.Hinweis: Der Code zu einem bestimmten Zeitpunkt einrichten sollte wie folgt aussehen:RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss); / / Datum 12.01.17 12:00 Legen Sie das Intervall zwischen den Messungen (in Sekunden) den Wert der Variable Intervalländern. 3. Aufbau der Messung Sonden Legen Sie die Krokodilklemmen an zentraler Stelle der Gemeinden in den Fällen von Moose, fruticose Flechten und foliose Flechten (Abbildung 2). Fruticose Flechten legen Sie die Clips in der Thallus und für Moose, direkt auf den Stamm des Individuums. Im Falle von foliose Flechten legen Sie die Clips an der Grenze zwischen der Thallus. Halten Sie einen Mindestabstand von ca. 5 mm zwischen den Elektroden. Stellen Sie sicher, dass die Clips nicht leicht gelöst werden, vor Beginn der Messungen. 4. Kalibrierung für Leitwert Messungen Um sicherzustellen, dass die Proben trocken sind, führen Sie die Kalibrierung am Mittag, an einem Tag mit niedrigem Luftdruck Relative Luftfeuchtigkeit von mindestens eine, vorzugsweise zwei trockene Tage voraus. Wählen Sie eine Gemeinschaft von Moos und Flechten, die gesund und gut strukturiert ist. Verbinden Sie den Datenlogger mit Moos und Flechten, die Schritte in Abschnitt 3 dieses Protokolls. Starten Sie die Messungen (Einschalten der Datalogger) und lassen Sie die BtM-Board läuft für ca. 3 min, die aufgezeichneten Werte zu stabilisieren. Führen Sie einen precalibration Test um die Menge des Wassers in jedem Bewässerung erforderlich zu schätzen. Schließen Sie die Clips zum Beispiel an und fügen Sie Wasser hinzu, bis der Leitwert einen Wert erreicht, der nicht mit dem Zusatz von Wasser steigt. Dies ist die maximale Leitwert dieser Probe. Dieser Wert wird verwendet, um die Bewässerung Schritte der Kalibrierung zu etablieren (siehe Schritt 4.7.1). Warten Sie, bis der Leitwert-Maßnahmen auf die ursprünglichen Werte zurück (die Proben sind trocken). Fügen Sie dann Wasser nacheinander mit einem kleinen Spray. Befeuchten Sie die Proben mit einer Menge Wasser entspricht 1/10 der Menge an Wasser benötigt, um die maximale Leitfähigkeit zu erzielen (siehe Punkt 4.5) in der Probe. Warten Sie, bis das Moos oder Flechten vollständig das Wasser absorbiert und die Leitwert-Messungen sind vor der Bewässerung wieder stabil (~ 1 min zwischen jeder Bewässerung Ereignis). Wiederholen Sie, bis der Leitwert den maximalen Wert (Sättigung erreicht) und das Moos oder Flechten wird vollständig hydratisiert.Hinweis: Jeder Abdrehprobe sollte ca. 15 min, je nach das Intervall zwischen den Wässern dauern die 1-2 min sein sollten. Nehmen Sie nach Abschluss der Kalibrierung die MicroSD-Karte aus dem BtM-Vorstand und kopieren Sie die Datendatei auf einen Computer.Hinweis: Die protokollierten Werte können dann als Grundlage für die Experimente verwendet werden. Es ist auch notwendig, führen Sie diesen Schritt, um sicherzustellen, dass die Einrichtung den Leitwert der Proben, kurz vor das eigentliche Experiment richtig registriert wird. 5. alternative Kalibrierung für Laborversuche Vollständig Hydrat der Gemeinde Moos oder Flechten, bis ein Übermaß an externe Wasser beobachtet wird. Um sicherzustellen, dass die Gemeinschaft vollständig hydratisiert ist, halten Sie die Gemeinschaft für 30 min. feucht. Verbinden Sie den Datenlogger mit Moos und Flechten, die Schritte in Abschnitt 3 dieses Protokolls. Starten Sie die Messungen und lassen Sie die BtM-Board läuft für ca. 3 min, die aufgezeichneten Werte zu stabilisieren. Warten Sie, bis der Leitwert den Mindestwert (Austrocknung erreicht) und das Moos oder Flechten nicht mehr Strom führt.Hinweis: Jede Kalibrierung konnte mindestens 1 h dauern, aber die Dauer ist sehr variabel je nach Tierart. Messungen sollten durchgeführt werden, bis ein minimale Leitfähigkeit Wert erreicht ist.

Representative Results

Wir analysieren die Veränderungen der Leitwert in zwei Arten von Moosen, Dicranum Scoparium Hedw. und Homalothecium Aureum (Fichte) H. Rob. (Abbildung 3), während der Kalibrierung im Laborbedingungen. Matten der zwei Moose wurden für 24 h in Kieselgel gehalten und platziert in einem künstlichen Substrat (z.B. Watte), die ihre ursprüngliche Struktur (Abbildung 2) gehalten. Die Proben damals gewässerten 15 X bis 20 X mit einem Spray in 1 min Abständen. Jeder Bewässerung Veranstaltung bestand aus ca. 0,1 mL Wasser. In beiden Arten, eine hohe Korrelation zwischen dem Wasser hinzugefügt und die Probe Leitwert (D. Scoparium RS = 0.88, p < 0,001; H. Aureum Rs = 0,87, p < 0,001) wurde beobachtet. Es gab ein hohen Anstieg der Leitwert (von 0 % bis 25 % mindestens) nur in das erste Wasser hinaus und die Maßnahmen erreicht ihre maximale Leitfähigkeit bei 4 mL für D. Scoparium und 10 mL für H. Aureum. Es ist wichtig zu bemerken, dass die Beziehung zwischen der Menge des Wassers und Leitfähigkeit logarithmisch ist. Daher müssen die Werte der Leitwert umgewandelt werden, um eine lineare Beziehung zwischen den beiden Variablen haben, und ihre Beziehung sollte mit nicht-lineare Regression modelliert werden. Wir fanden einige Variabilität zwischen den Proben (siehe die verschiedenen Farben in den Abbildungen 3a und 3 b), obwohl alle Proben, die zur gleichen Art gehören eine ähnliche Kurve zog. Die Unterschiede zwischen den Proben kann Unterschiede in der Biomasse und Morphologie der Patches zugeschrieben werden. Proben im Bereich werden sehr wahrscheinlich diese Art von Variabilität zeigen, so dass mehrere Maßnahmen der jeweiligen Gemeinschaft empfohlen wird. Nicht überraschend, war die höchste Variabilität unter Arten gefunden, da Arten unterscheiden sich in einigen grundlegenden Eigenschaften (z.B. die Aggregation der Matten oder Morphologie). Um für Intra- und Interspezies Variabilität zu kontrollieren, empfehlen wir kalibrieren jeden Clip bis die maximale Leitfähigkeit-Werte zu erreichen und dann die Ergebnisse für jeden Clip Skalierung, so dass die Werte von 0 bis 100 gehen. Beachten Sie, dass absolute Leitwert Werte auf der Strecke zwischen Clips und den basalen Leitwert der Stämme, also die Werte abhängen, bieten sie nicht direkt vergleichbar sind. Die Menge des Wassers in jedem Bewässerung des Kalibrierungsprozesses hinzugefügt ist entscheidend und wird die Ergebnisse stark beeinflussen. Ziel war es zu mehreren Bewässerung Veranstaltungen im Bereich der maximalen Genauigkeit von der BtM haben. Wir präsentieren ein Beispiel für eine Eichkurve, wenn zuviel Wasser in jedem Schritt (Abbildung 4) hinzugefügt wird. Wenn die Probe in die erste Bewässerung Veranstaltung overwatered, die Zunahme der Leitfähigkeit kann nicht geschätzt werden und die Kalibrierung wird ungenau sein. Dies führt zu Verzerrungen in den Bereich, wo nonvascular Kryptogamen sind aktiv, die die interessantesten Messungen mit der BtM sind. Wir analysieren auch die Austrocknung Kurve zwei Artgenossen (H. Aureum und D. Scoparium), bieten eine alternative Kalibrierverfahren. Matten der zwei Moose wurden über Nacht getränkt, um sicherzustellen, dass sie vollständig gesättigt waren. Dann ein repräsentative Stiel jede Matte gewonnen wurde und in einem stabilen und kontrollierten Umfeld platziert und die Leitfähigkeit kontinuierlich aufgezeichnet wurde. Wie für die anderen Kalibrierung Maßnahme die Werte der Leitwert müssen umgewandelt werden, um eine lineare Beziehung zwischen den beiden Variablen haben, und ihre Beziehung sollte mit nicht-lineare Regression modelliert werden. Figuren 5a und 5 b zeigen die Mangelsymptomen Kurven von H. Aureum und D. Scoparium Variabilität zwischen Proben der gleichen Spezies. Die intra- und Interspezies Variabilität gefunden waren recht groß und wie in den anderen Kalibriervorgang könnten Unterschiede in der Biomasse und Morphologie von jedem Stamm zugeschrieben werden. Um es zu kontrollieren, empfehlen wir mindestens drei Messungen pro Sorte. Absolute Leitwert-Werte sind nicht direkt vergleichbar in dieser Kalibrierung, da sie auch auf den Abstand zwischen Clips und basalen Leitwert der Stiele abhängen. Wir präsentieren ein Beispiel von Felddaten, nach einem Regen Ereignis zwischen 23-26 Juni 2014. Wir zeigen die tägliche Variation des Anteils der Leitwert (Abbildung 6eine), Relative Luftfeuchtigkeit (Abb. 6b) und Niederschlag (Abbildung 6c) für eine Art von Moos (Syntrichia Ruralis (Hedw.) F. Weber & D. Mohr). Es gab eine starke Beziehung zwischen den Leitwert von Moos, die Niederschlagsereignisse und die Relative Feuchte der Luft. Zeitraum analysiert gab es zwei Gipfel in der Leitwert und Luftfeuchtigkeit als Folge der beiden Niederschlagsereignisse. Das erste man ereignete sich kurz vor Mitternacht des 23. Juni und die zweite nach dem Mittag des 24. Juni. Ca. 8 h nach dem ersten Regen-Event, beobachteten wir einen Rückgang der die Relative Feuchte der Luft, gefolgt von einem plötzlichen Rückgang der Moos-Leitwert, der unter 25 % geht. Die zweite Veranstaltung der Regen war kleiner und folglich einen kleineren Gipfel in Leitwert produziert. Nach diesem Regen-Ereignis das Moos nicht sofort austrocknen aber blieb hydratisiert, während die Luftfeuchtigkeit über 75 % erreichte. Abbildung 1 : Montage schematische Darstellung der BtM-Datalogger. Das Schema enthält ein Bild von der BtM-Vorstand und die Platzierung der einzelnen Komponenten auf der Platine. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Abbildung 2 : Korrekte Platzierung der Clips in Moos (Homalothecium Aureum). Das Bild zeigt, wie die Clips zur Aufrechterhaltung eines minimalen Abstand zwischen den Clips ohne Beschädigung der Moose platzieren. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Abbildung 3 : Die Reaktion der Leitwert, Wasserzugabe. Diese Tafeln zeigen die Reaktion der Leitwert Wasser zusätzlich in (einem) Dicranum Scoparium und (b) H. Aureum. Die Farben zeigen die verschiedenen Wiederholungen. Die Datenpunkte sind im Durchschnitt von den Log-transformierten Leitwert in einem Intervall zwischen 10 und 30 s nach der Bewässerung Veranstaltung. Die Fehlerbalken repräsentieren die Standardabweichung der Daten in diesem Intervall. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Abbildung 4 : Reaktion des Log-transformierten Leitwert, Wasserzugabe in D. Scoparium wenn die zusätzlichen Wassermenge zu groß, um die Kalibrierung zu erlauben ist. Die Fehlerbalken repräsentieren die Standardabweichung der Daten in diesem Intervall. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Abbildung 5 : Austrocknung Kurven. Diese Tafeln zeigen die Austrocknung Kurven der ()eine) D. Scoparium und (b) H. Aureum. Die Datenpunkte sind der Durchschnitt der Log-transformierten Leitwert gemessen jede 30 S. schwarze Punkte zeigen, dass der Mittelwert der drei repliziert und die Fehlerbalken repräsentieren die Standardabweichung der Daten in diesem Intervall. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Abbildung 6 : Tägliche Variation in des Moos (Syntrichia Ruralis) Leitwert, Niederschlag und Luftfeuchtigkeit. Die Maßnahmen wurden im Boden Gemeinschaften von der Cantoblanco Campus der Universidad Autónoma de Madrid, Spanien. Der Leitwert und die Relative Luftfeuchtigkeit wurden mit der BtM-Prototyp, gemessen, während eine Wetterstation, ein paar Meter entfernt von der Messort platziert die Niederschlagsdaten herkommt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur. Datum/Uhrzeit 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 Tabelle 1: Beispiel für die BtM-Ausgabe.

Discussion

Nach unserer Kenntnis basiert diese auf einer Open Access-Plattform das erste Mal, das ein Datalogger, Leitfähigkeit, Temperatur und Luftfeuchtigkeit messen gleichzeitig als Stellvertreter des Wassergehalts von Poikilohydric Organismen entwickelt wurde. Der BtM-Datalogger ist leicht zu bauen und kostengünstig und bietet qualitativ hochwertige Messungen der Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Impedanz-Daten mit minimalem Stromverbrauch.

Die einfache Montage ist einer der Hauptvorteile dieser Datenlogger. Da es ein Open-Source-Projekt ist, bieten wir die Daten-Logging-Software und eine detaillierte Regelung seiner Struktur, zusammen mit einem nichttechnischen Handbuch für den Aufbau ein Ready-to-Use BtM Datalogger. Dies macht die Methode für jede Forschungsgruppe zugänglich auch für diejenigen, die nicht mit einem Ingenieur oder spezialisierte Techniker arbeiten. Außerdem erfordert die Montage der einzelnen Datalogger nur ca. 1 Stunde, wenn die Leiterplatte Schaltung verwendet wird und ca. 4 Stunden wird die Strecke von den Forschern montiert. Darüber hinaus ist der BtM-Datalogger sehr kostengünstig. Die geschätzte Kosten für die Komponenten der einzelnen Einheiten ist rund 100 Euro, einen relativ niedrigen Preis, der reduziert werden kann noch weiter in Großprojekten durch den Zusammenbau Chargen von mehreren Datenlogger.

Zwar gab es mehrere methodische Entwicklungen, die zur Umsetzung der Geräte, die verschiedene Aspekte im Zusammenhang mit der physiologischen Aktivität der nonvascular Cryptogam Gemeinschaften messen, füllt die BtM eine wichtige Wissenslücke. Raggio Et al. 15 beschäftigen Moni-Da, ein Überwachungssystem, das physiologische und mikroklimatischen Informationen erhält. Die physiologische Aktivität wird durch eine Chlorophyllfluoreszenz, eine Methode, die am meisten benutzt im Labor, um die Aktivität der photosynthetischen Organismen zu schätzen gesammelt. Obwohl diese Methode äußerst präzise ist, ist es deutlich teurer als die BtM-Datenlogger. Außerdem ist das monitoring-System ein Privatunternehmen-Produkt, das die Autonomie der Forschungsgruppe zurück schneidet.

Die beiden anderen Methoden, die kürzlich veröffentlicht wurden basieren auch auf die Einschätzung der Wassergehalt des nonvascular Kryptogamen. Die erste basiert auf thermische Messungen (eine Doppel-Sonde Hitze Puls (DPHP) Methode). Obwohl viel versprechende Ergebnisse von jungen Et Al. vor kurzem gezeigt worden 16, macht der Mangel an besondere Regelung in das Papier ohne spezielle Kenntnisse höchst anspruchsvollen Montage. Zu guter Letzt Weber Et al. 14 präsentiert einen Sensor genannt Biocrust Nässe Sonde (BWP), die der BtM-Datalogger sehr ähnlich ist. Jedoch bieten sie keine Regelung für den Bau, die die Möglichkeit des Aufbaus des Datalogger ohne die Hilfe eines Spezialisten behindert. Wir überwinden dieses Problem durch die Bereitstellung nicht nur Bau-Schemas, sondern auch die Platine um den Datenlogger montieren. Interessanterweise kann der BtM leicht geändert werden, um Biocrusts, isolierte Individuen, Kissen, Messen oder nur durch eine Änderung der Krokodilklemmen (für Flechten oder Moose Einzelpersonen/Kissen), Kupferlegierung Elektrodenpins (für Biocrusts). Falls erforderlich, kann nur ein Teil der Krokodile ersetzt werden, direkte Vergleiche zwischen den beiden Messarten Sonde.

Bei der Interpretation der Ergebnisse sollte das Verhältnis zwischen Aktivität und Wassergehalt sorgfältig vorgegangen werden, weil die BtM Photosynthese nicht direkt mißt. Photosynthese und Aktivität sind eng in nonvascular Kryptogamen da ein trockene Poikilohydric Organismus im metabolischen aufhören und ein nasser aktiv ist. Jedoch nicht der Grad der photosynthetische Aktivität direkt aus der Wassergehalt ableiten, obwohl eine höhere Stoffwechselaktivität- und somit eine höhere photosynthetische Aktivität – in einem gut hydratisiert Organismus erwartet werden kann.

Wichtige Schritte:
Trotz der einfachen Montage gibt es einige wichtige Schritte in das Protokoll, das von Forschern sorgfältig vorgegangen werden sollte, bei der Montage des Sensors. Zuerst, wie im Protokoll betont, ist es ganz einfach um Kurzschlüsse beim Löten, zu produzieren, die im schlimmsten Fall, schwere Schäden an den Mikrocontroller führen könnte. Es ist sehr wichtig für ihre Präsenz mit einem Multimeter überprüfen und um sie zu entfernen, bevor Sie die Batterien anschließen. Es wird empfohlen, mit der zur Verfügung gestellten PCB-Design, da es erheblich den Prozess vereinfacht und kann die beste Option, um dieses Problem zu umgehen. Zweitens sind nicht alle IDE-Versionen kompatibel mit den Bibliotheken für diese Datenlogger benötigt. Es ist wichtig, die richtige herunterladen, die eine (1.0.6) Kompatibilität zu vermeiden. Drittens ist es wichtig, beachten Sie die Polarität der Batterien. Eine Umkehrung der Polarität kann schwere Schäden an der Hardware führen. Viertens: Kalibrierung ist ein entscheidender Schritt. Der BtM-Datalogger ist so konzipiert, dass die höhere Auflösung mit dem Moment in dem die Cryptogam von trocken fällt zu nass Zustand geht. Dies bedeutet, dass die Leitfähigkeit Werte zu sättigen, lange bevor die Probe im Wasser gesättigt ist. Jedoch wenn die vorliegende Studie eine höhere Genauigkeit um andere Werte erfordert, kann geändert werden. Maßnahmen, die über eine Größenordnung aus dieser Referenz erfordern den Widerstand geändert werden und eine Rekalibrierung-Prozess (siehe unten). Da die Umgebungstemperatur die Genauigkeit der Messungen beeinflussen kann, empfiehlt es sich, unter Berücksichtigung dieses Faktors bei der Kalibrierung. Hierzu sollte die Kalibrierung durchgeführt werden, bei niedrigen Temperaturen für Änderungen in der Messgenauigkeit und Stabilität (siehe Coxson12 für Temperatureffekte) überprüfen.

Modifikationen:
Obwohl die meisten Komponenten von der BtM festgelegt sind, können einige im Feld ohne umlöten leicht geändert werden. Die einfachste Änderung besteht darin, die Krokodilklemmen für andere Sonde oder Messung Systeme zu ersetzen. Z. B. anstelle der Krokodilklemmen, eine Sonde mit zwei Stiften, wie vorgeschlagen in Weber Et al. 14, eingesetzt werden.

In remote-Umgebungen, wo Batteriewechsel nicht innerhalb der erforderlichen Häufigkeit möglich sein kann, könnte mit einem Solar-Panel an den BtM-Datenlogger über einen längeren Zeitraum macht Batterien ergänzt werden.

Durch die Veränderung der Referenzwiderstände eingesetzt, um die Leitfähigkeit zu messen, kann der Rang einer höheren Auflösung leicht auf höhere oder niedrigere Werte geändert werden. Wenn geändert, empfehlen wir eine präzise Rekalibrierung. Auch, in den Source-Code muss die RValue -Variable, die für ein Widerstandswert von 330 KΩ programmiert ist, auf den neuen entsprechenden Wert (datalog.ino) zugewiesen werden.

Schlussfolgerung:
Nonvascular Cryptogam Gemeinden sind sehr unterschiedlich und eine Reihe von verschiedenen ökologischen Schlüsselrollen spielen, so dass ihre Beziehungen mit der abiotischen Umwelt zu verstehen eine entscheidende Frage ist. Die BtM-Datenlogger hat mehrere Anwendungen, die Fortschritt hilft das Wissen um diese Zusammenhänge. Zum Beispiel hilft es, Erkenntnisse über die Bedingungen zu vertiefen, wo diese Organismen als Kohlenstoffsenken oder Kohlenstoffquellen tätig sind. Die Schwankungen zwischen diesen beiden Rollen beziehen sich stark auf abiotischen Bedingungen, wie Temperatur und Feuchtigkeit3, aber große Mengen von Daten benötigt werden, zu beschreiben und zu verstehen, die Variationen dieser Beziehung auf globaler Ebene. Dies erfordert eine Dichte Sensornetzwerke, die sind nur möglich, wenn sie auf kostengünstige und einfach zu implementierende Ausrüstung verlassen können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dieses Gerät ist ein nützliches Tool für ökologische Forschungsgruppen und überwindet die technischen Gegebenheiten des entwirft und baut ein Datalogger. Die Kombination dieser beiden Faktoren führen zu einer Popularisierung bei der Verwendung der Datenlogger, der Wasserhaushalt des nonvascular Kryptogamen in Situzu messen. Dies kann wiederum den Aufbau von Mittel- und langfristigen Überwachung steigern. Diese Netzwerke zu entwickeln ist wesentlich für die Beurteilung der Reaktion der nonvascular Kryptogamen auf lokaler und regionaler Umweltfaktoren, sowie ihre Rolle im Ökosystemprozesse (z.B., Nährstoffkreisläufe, Gemeindeversammlung) zu bestimmen und ihre wahrscheinlichste Antwort angesichts der Veränderungen auf klimatischen und anthropogenen Faktoren im Zusammenhang mit globalen Wandels.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Autoren sind dankbar für Manuel Molina (UAM) und Cristina Ronquillo (MNCN-CSIC) für die Hilfe während der Kalibrierungstests und zu Belén Estébanez (UAM) für ihre Hilfe während der Probenahme-Kampagnen.

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

References

  1. Fontaneto, D., Hortal, J., Ogilvie, L. A., Hirsch, P. R. Microbial Biogeography: Is Everything Small Everywhere. Microbial Ecological Theory: Current Perspectives. , 87-98 (2012).
  2. Proctor, M. C. F., et al. Desiccation-tolerance in bryophytes: a review. The Bryologist. 110 (4), 595-621 (2007).
  3. Lindo, Z., Gonzalez, A. The Bryosphere: An Integral and Influential Component of the Earth’s Biosphere. Ecosystems. 13 (4), 612-627 (2010).
  4. Elbert, W., et al. Contribution of cryptogamic covers to the global cycles of carbon and nitrogen. Nature Geoscience. 5, 459-462 (2012).
  5. Magill, R. E. Moss diversity: New look at old numbers. Phytotaxa. 9 (1), 167-174 (2014).
  6. Söderström, L., et al. World checklist of hornworts and liverworts. PhytoKeys. (59), 1-828 (2016).
  7. Lücking, R., Hodkinson, B. P., Leavitt, S. D. The 2016 classification of lichenized fungi in the Ascomycota and Basidiomycota – Approaching one thousand genera. The Bryologist. 119 (4), 361-416 (2016).
  8. Bowker, M. A. Biological Soil Crust Rehabilitation in Theory and Practice: An Underexploited Opportunity. Restoration Ecology. 15 (1), 13-23 (2007).
  9. Wilske, B., et al. The CO2 exchange of biological soil crusts in a semiarid grass-shrubland at the northern transition zone of the Negev desert, Israel. Biogeosciences Discussions. 5 (3), 1969-2001 (2008).
  10. Wardle, D. A., et al. Linking vegetation change, carbon sequestration and biodiversity: insights from island ecosystems in a long-term natural experiment. Journal of Ecology. 100 (1), 16-30 (2012).
  11. Lindo, Z., Nilsson, M. -. C., Gundale, M. J. Bryophyte-cyanobacteria associations as regulators of the northern latitude carbon balance in response to global change. Global Change Biology. 19 (7), 2022-2035 (2013).
  12. Coxson, D. S. Impedance Measurement of Thallus Moisture Content in Lichens. The Lichenologist. 23 (1), 77-84 (1991).
  13. Raggio, J., et al. Continuous chlorophyll fluorescence, gas exchange and microclimate monitoring in a natural soil crust habitat in Tabernas badlands, Almeria, Spain: progressing towards a model to understand productivity. Biodiversity and Conservation. 23 (7), 1809-1826 (2014).
  14. Weber, B., et al. Development and calibration of a novel sensor to quantify the water content of surface soils and biological soil crusts. Methods in Ecology and Evolution. 7 (1), 14-22 (2016).
  15. Raggio, J., et al. Metabolic activity duration can be effectively predicted from macroclimatic data for biological soil crust habitats across Europe. Geoderma. 306, 10-17 (2017).
  16. Young, M. H., Fenstermaker, L. F., Belnap, J. Monitoring water content dynamics of biological soil crusts. Journal of Arid Environments. 142, 41-49 (2017).
  17. . GitHub – united-ecology/btmboard Available from: https://github.com/united-ecology/btmboard (2018)
  18. . Arduino – Software Available from: https://www.arduino.cc/en/Main/Software (2018)

Play Video

Cite This Article
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).

View Video