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BtM, एक कम लागत वाले खुले स्रोत डेटा लकड़हारा Nonvascular क्रिप्टोगैंस के पानी की सामग्री का अनुमान करने के लिए

Published: March 25, 2019 doi: 10.3791/58700
Automatic Translation
*1, *2, 2, 3,4, 5
1Real Jardín Botánico (CSIC-RJB), 2Grupo de Neurocomputación Biológica, Dpto. de Ingeniería Informática, Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de Madrid, 3Department of Biogeography and Global Change, Museo Nacional de Ciencias Naturales (MNCN-CSIC), 4Centre for Ecology, Evolution and Environmental Changes (cE3c), Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 5Department of Botany, Faculty of Science, University of South Bohemia
* These authors contributed equally

Summary

हम एक सरल और लागत प्रभावी करने के लिए एक खुला स्रोत डेटा लकड़हारा है कि गैर संवहनी cryptogams के चालकता के उपायों के साथ पर्यावरण के तापमान और आर्द्रता का निर्माण विधि प्रस्तुत करते हैं । हम डेटालॉगगर के हार्डवेयर डिज़ाइन का वर्णन करते हैं और चरण-दर-चरण असेंबली निर्देश, आवश्यक ओपन-सोर्स लॉगिंग सॉफ़्टवेयर की सूची, डेटालॉगज़ चलाने के लिए कोड और अंशांकन प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं.

Abstract

गैर संवहनी क्रिप्टोगैमों के समुदाय, जैसे काई या lichens, पृथ्वी की जैव विविधता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, कई पारिस्थितिकी प्रणालियों में कार्बन और नाइट्रोजन चक्र के नियमन में योगदान । poiकिलोहाइड्रेट जीवों होने के नाते, वे सक्रिय रूप से अपने आंतरिक जल सामग्री को नियंत्रित नहीं करते हैं और उनके चयापचय को सक्रिय करने के लिए एक आर्द्र वातावरण की जरूरत है । इसलिए, गैर-संवहनी क्रिप्टोगैमों के पानी के रिश्तों का अध्ययन उनके विविधता पैटर्न और पारिस्थितिकी प्रणालियों में उनके कार्यों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है । हम BtM datalogger, गैर संवहनी क्रिप्टोगैस के पानी की सामग्री के अध्ययन के लिए एक कम लागत वाले खुले स्रोत मंच प्रस्तुत करते हैं । डेटा लकड़हारा परिवेश के तापमान, नमी को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और एक साथ आठ नमूनों से चालकता. हम एक मुद्रित सर्किट बोर्ड (पीसीबी), घटकों को इकट्ठा करने के लिए एक विस्तृत प्रोटोकॉल, और आवश्यक स्रोत कोड के लिए एक डिजाइन प्रदान करते हैं । यह सब btm डेटा लकड़हारा की विधानसभा किसी भी अनुसंधान समूह के लिए सुलभ बनाता है, यहां तक कि पिछले विशेष ज्ञान के बिना उन लोगों के लिए । इसलिए, यहां प्रस्तुत डिजाइन में मदद करने के लिए ecologists और क्षेत्र के जीव विज्ञानियों के बीच इस प्रकार के उपकरण के उपयोग को लोकप्रिय बनाने की क्षमता है ।

Introduction

असंवहनी क्रिप्टोगैस के समुदाय एक सर्वव्यापी और स्थलीय पारिस्थितिकी प्रणालियों के एक अक्सर उपेक्षित हिस्सा है1। वे बहुत अलग छोटे आकार के जीवों के एक समग्र से बना रहे हैं जिसके बीच ब्रायोफाइट्स और लाइकेन उत्कृष्ट प्राथमिक उत्पादक हैं । जीवों के इन दो समूहों का हिस्सा एक शारीरिक विशेषता है कि उंहें अद्वितीय बनाता है: poiकिलोहाइड्री, या सक्रिय रूप से अपने आंतरिक जल सामग्री को नियंत्रित करने में असमर्थता । यह उनकी शारीरिक प्रक्रियाओं के लिए गहरा निहितार्थ के बाद से चयापचय रहता है जब कोशिकाओं को नमी और फिर से शुरू की कम स्तर के जवाब में सूख रहे है जब पर्यावरण फिर से आर्द्र2है । एक परिणाम के रूप में, गैर संवहनी क्रिप्टोगैंस सूखे से बचने के बजाय यह2, जो इन समुदायों के वातावरण की एक विस्तृत श्रृंखला में ठंड और गर्म रेगिस्तान से उष्णकटिबंधीय3,4के लिए जीवित रहने के लिए अनुमति देता है के साथ मुकाबला करने की ।

इसके अलावा, वे भी अपेक्षाकृत सरल संरचनाओं दिखाने के लिए और कम पोषक तत्वों की आवश्यकताओं है । इन विशेषताओं उंहें अत्यधिक microclimatic परिस्थितियों के प्रति संवेदनशील बनाते हैं । वास्तव में, गैर संवहनी क्रिप्टोगैस अक्सर एक आला जगह है कि एक बड़े आकार के संवहनी पौधों के लिए उपलब्ध नहीं है पर कब्जा, लघु में पारिस्थितिकी तंत्र बनाने कि दुनिया की विविधता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा गठन । ब्रायोफाइट और लाइकेन अकेले लगभग ४०,००० प्रजातियों में शामिल (सीए. २०,००० ब्रायोफाइट सेंसु लाटो5,6 और ca. २०,००० लाइकेन7). इसके अलावा, पृथ्वी की जैव विविधता के लिए उनके योगदान भी बड़ा है के बाद से अपने समुदायों कवक की प्रजातियों की एक विशाल संख्या के लिए आश्रय की पेशकश, मुक्त रहने वाले और mycorrhizal कवक के एक विविध वनस्पतियों सहित, N-फिक्टिंग cyanobacteria epiphytes के रूप में बढ़ रही , और इन लघु पारिस्थितिकी प्रणालियों के अंदर पानी की अवधारण क्षमता और buffered शर्तों का लाभ लेने के लिए, इस तरह के तारडिग्रेड, कोलेम्बोला, myriapods, कीड़े, और कण के रूप में सूक्ष्म अकशेरों के असंख्य,।

गैर-संवहनी क्रिप्टोगैमों के समुदाय भी जैव भूरासायनिक कार्बन चक्र के नियमन में योगदान करते हैं । शुष्क पारिस्थितिकी प्रणालियों में, तथाकथित जैविक मृदा crusts अपनी सतह8 के ४०% तक कवर और कार्बन सिंक के रूप में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं । एक ताजा समीक्षा का अनुमान है कि जैविक मिट्टी शुष्क वातावरण की crusts सभी स्थलीय वनस्पति द्वारा तय कार्बन का 7% फिक्सिंग हो सकता है । इसके अलावा, अंय पारिस्थितिकी प्रणालियों में जहां या तो ब्रायोफाइट या लाइकेन या दोनों का एक संयोजन प्राथमिक उत्पादकों-कुछ बोरयल वन प्रणालियों या पीट bogs जैसे-वे कुल शुद्ध प्राथमिक उत्पादकता का 30% और १००% के बीच उत्पादन10,11 . वे पारिस्थितिकी प्रणालियों में भी महत्वपूर्ण हैं, जिनमें ये जीव प्रभावी नहीं हैं, जैसे शीतक वन । दरअसल, वन फ्लोर ब्रायोफाइट्स ने न्यूजीलैंड शीतक वर्षावन में लगभग 10% वन फ्लोर श्वसन के बराबर एक वार्षिक कार्बन अप किया था । इसके अलावा, वे भी नाइट्रोजन निर्धारण के लिए महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि इन समुदायों में epiphytes के रूप में रहने वाले cyanobacteria जैविक नाइट्रोजन4की वैश्विक राशि का लगभग ५०% fixating हो सकता है ।

आसपास के वातावरण में पानी की उपलब्धता पर उनकी शारीरिक गतिविधि की निर्भरता के कारण, दोनों nonvascular क्रिप्टोगं समुदायों की विविधता और पारिस्थितिकी प्रणालियों में उनके कार्यों दृढ़ता से पानी की सामग्री पर निर्भर हैं2। ध्यान दें कि, चूंकि वे सक्रिय रूप से अपने ऊतकों में पानी की सामग्री को नियंत्रित नहीं कर सकते, कार्बन संतुलन और नाइट्रोजन निर्धारण में उनकी भूमिका जलयोजन और सुखाना चक्र के साथ युग्मित कर रहे हैं, और इसलिए, शुष्क गीला चक्र के अंतराल और अवधि पर निर्भर करते हैं । इस प्रकार, वास्तविक समय में इन जीवों की जल सामग्री की स्थिति जानने के लिए पारिस्थितिकी प्रणालियों में क्रिप्टोगेमों द्वारा निष्पादित कार्यों को समझने के लिए महत्वपूर्ण है ।

इसके महत्व के बावजूद, poiकिलोहाइड्रिक जीवों में जल सामग्री और शारीरिक गतिविधि को मापने के तरीकों के विकास अपेक्षाकृत धीमी गति से किया गया है । १९९१ में, Coxson12 एक पहली दृष्टिकोण को सीधे लाइकेन के पानी की सामग्री को मापने के लिए बनाया है । उसके बाद, वहां एक हाल ही में विकास जब तक अध्ययन के इस तरह के अंतर था, जब कई काम करता है विधियों nonvascular क्रिप्टोगैंस के शारीरिक स्थिति के अनुमानित उपायों के लिए प्रदान की है13,14,15, 16. हालांकि, इस तरह के ज्ञान अभी भी दुर्लभ और बिखरे हुए है, और इन कार्यों ज्यादातर मिट्टी crusts4,8पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं । हालांकि, ब्रायोफाइट्स और लाइकेन भी कई अंय पारिस्थितिकी प्रणालियों में एक प्रासंगिक भूमिका निभाते हैं, विशेष रूप से समशीतोष्ण, बोरअल, और ध्रुवीय1क्षेत्रों में, और उनके महत्व न केवल मिट्टी समुदायों में महत्वपूर्ण है, लेकिन यह भी अधिपादपीय समुदायों पर बढ़ रहा है पेड़ों और चट्टानों पर saxicolous समुदायों । शोध की यह कमी आंशिक रूप से वाणिज्यिक रूप से उपलब्ध माप डेटाoggers के अभाव से जुड़ी है, जो अनुसंधान समूहों को अपने स्वयं के उपकरणों का निर्माण करने के लिए बाध्य करता है । एक डेटा लकड़हारा के विकास के लिए विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता है कि ज्यादातर ecologists नहीं है, तो यह काफी अपेक्षाकृत बड़े मापने के लिए nonvascular के प्रदर्शन पर प्रतिनिधि डेटा इकट्ठा करने की जरूरत नेटवर्क को लागू करने की लागत बढ़ जाती है पर्यावरण और निवास gradients के साथ cryptogams ।

इस पत्र में, हम एक सरल और लागत प्रभावी विधि वर्तमान परिवेश के तापमान और नमी के साथ nonvascular क्रिप्टोगेमिक जीवों की चालकता को मापने में सक्षम एक डेटा लकड़हारा का निर्माण करने के लिए । यह स्वायत्त रूप से समय की अपेक्षाकृत विस्तारित अवधि के लिए रिकॉर्ड करने के लिए क्रमादेशित है (अप करने के लिए दो महीने) और कठोर आउटडोर क्षेत्र की स्थिति का सामना करने के लिए पर्याप्त बीहड़ है । अपनी सादगी के कारण, यह dataloggers या उन अनुसंधान समूहों है कि विशेष स्टाफ की कमी के विकास में विशेष प्रशिक्षण के बिना ecologists और क्षेत्र जीव के लिए एक उपयोगी उपकरण होगा । इसलिए, इस डेटा लकड़हारा डिवाइस के इस प्रकार के उपयोग को लोकप्रिय बनाने में मदद करने के लिए क्षमता है ।

हम एक कम शक्ति और कम लागत डेटा लकड़हारा करने के लिए आठ विभिंन स्रोतों से चालकता को मापने में सक्षम और पर्यावरण के तापमान और सापेक्षिक आर्द्रता एक साथ रिकॉर्ड विकसित की है । डिवाइस है Coxson डिजाइन12 के बाद बनाया गया है और एक खुला स्रोत मंच (सामग्री की मेज) पर कार्यांवित की । इसका उद्देश्य विधानसभा और विद्युत दक्षता की सुगमता को प्राथमिकता देना और दीर्घकालीन स्थापनाओं के रखरखाव को सुगम बनाना था. डिजाइन मुक्त स्रोत निर्माण विज्ञान सेंसर (osbss)17द्वारा एक लेख से प्राप्त की है । इस डिजाइन अतिरिक्त circuitry को शामिल करने के लिए बाहर cryptogams के प्रतिबाधा पढ़ने और इसे और अधिक कॉंपैक्ट और निर्माण करने के लिए आसान बनाने के द्वारा संशोधित किया गया था ।

परिणाम BtM बोर्ड (Bryolichen तापमान नमी बोर्ड), एक खुला स्रोत मुद्रित सर्किट बोर्ड18है । प्रत्येक बोर्ड एक उच्च ऊर्जा कुशल microcontroller (सामग्री की मेज) द्वारा नियंत्रित किया जाता है । पर्यावरणीय तापमान और सापेक्षिक आर्द्रता डेटा एक तापमान और आर्द्रता संवेदक के माध्यम से एकत्रित किया जाता है जो पहले से ही आता है और इसके कम बिजली की खपत के अलावा, एक पर्याप्त मूल्य-प्रदर्शन अनुपात होता है ।

माप चक्र को प्रबंधित करने के लिए बोर्ड डिजिटल संचार प्रोटोकॉल (मानक SPI धारावाहिक) का उपयोग करता है । एक वास्तविक समय घड़ी (DS3234) प्रत्येक बोर्ड पर चढ़कर सटीक समय प्रदान करता है । आदेश में ऊर्जा की खपत को कम करने के लिए, प्रोसेसर स्टैंडबाय मोड में रहता है ज्यादातर समय । हर बार डेटा संग्रहीत करने की आवश्यकता है, रीयल-टाइम घड़ी प्रोसेसर को सक्रिय करता है और लॉगिंग प्रक्रिया शुरु । वास्तविक समय घड़ी भी प्रत्येक डेटा मामले की तारीख और समय को सही रिकॉर्ड करने के लिए प्रयोग किया जाता है ।

अप करने के लिए आठ काई और/या लाइकेन नमूने समानांतर में एक एकल बीटीएम बोर्ड का उपयोग कर लॉग इन किया जा सकता है । जब प्रयोग की स्थापना की है, दो मगरमच्छ-क्लिप इलेक्ट्रोड जांच प्रत्येक काई के लिए लागू कर रहे हैं/ फिर, प्रत्येक इलेक्ट्रोड के बीच एक वोल्टेज विभाजक और एक ज्ञात मान के साथ एक रोकवाला संदर्भ (इस मामले में ३३० KΩ) का उपयोग किया जाता है. इस अवरोध मान का चयन कैलिब्रेशन के द्वारा और क्रिप्टोगैमों के पिछले उपायों के आधार पर किया गया था । यह संदर्भ मान के चारों ओर परिमाण के एक आदेश का एक संकल्प प्रदान करता है (१००-१,००० KΩ) । वोल्टेज ड्रॉप buffered है और उसके बाद उसके एनालॉग पोर्ट (A0-A7)18का उपयोग कर microcontroller के साथ पढ़ें । वोल्टेज निम्न सूत्र लागू करने से परिकलित की जाती है ।

Vi = (ADCi x VCC)/१०२३

यहां, ADCi से कच्चे मान है ADC (एनालॉग करने के लिए डिजिटल कनवर्टर) चैनल मैं, VCC बिजली की आपूर्ति वोल्टेज है (३.३ V इस मामले में), और १०२३ ADC आउटपुट की सीमा है. जिसके परिणामस्वरूप वोल्टेज छठी तो ओम के कानून के साथ संयोजन में प्रतिरोध (आरआई, Ω) और प्रत्येक काई नमूने की चालकता (जी, एस) की गणना करने के लिए प्रयोग किया जाता है ।

Ri = (VCC x आरएल)/Vi-आरएल

छ = 1/

यहां, आरएल इस मामले में रोकवाला संदर्भ (३३० KΩ) का मूल्य है । microcontroller जहाज पर सॉफ्टवेयर इन सभी समीकरणों को शामिल है, तो यह सीधे प्रतिरोध और चालकता के मूल्यों को पंजीकृत कर सकते हैं.

बोर्ड भी परिवेशी तापमान और नमी का उपयोग कर सेंसर का माप एकत्र करता है । फिर, प्रत्येक डेटा बिंदु एक microSD कार्ड पर एक लॉग फ़ाइल के लिए लिखा है । एक microSD TransFlash breakout बोर्ड इस उद्देश्य के लिए प्रत्येक BtM बोर्ड पर रखा गया था । अंत में, प्रयोग के बाद माइक्रोएसडी कार्ड को मैन्युअल रूप से एकत्र किया जा सकता है । आगे के विश्लेषण के लिए सभी डेटा बिंदुओं को कंप्यूटर पर स्थानांतरित किया जा सकता है ।

Protocol

1. विधानसभा के Datalogger

  1. एक टांका लोहे और मिलाप तार की एक स्पूल तैयार करें । टांका लोहे की गर्मी के लिए रुको और सफाई स्पंज गीला करना ।
  2. पिन हेडर स्ट्रिप्स वांछित लंबाई में कटौती और उंहें तापमान और नमी संवेदक, microcontroller, और RTC घड़ी और microSD breakout मॉड्यूल के लिए कुर्सियां में मिलाप ।
    1. मिलाप करने के लिए, कचौरी लोहे की नोक के साथ वांछित शामिल होने कचौरी.
    2. फिर, मिलाप तार से सामग्री की एक छोटी राशि लागू, पर्याप्त जंक्शन को भरने के लिए ।
    3. अंत में, टांका लोहे को हटा दें और जंक्शन शांत करने के लिए प्रतीक्षा करें ।
  3. सर्किट बोर्ड के लिए घटकों को इकट्ठा करने के लिए कदम १.२ में के रूप में एक ही प्रक्रिया का उपयोग कर, पीसीबी के चिह्नों के बाद और घटक सामग्री की तालिका में निर्दिष्ट संदर्भ (एक विधानसभा योजना के लिए चित्रा 1 देखें).
    1. सबसे पहले, प्रतिरोधों मिलाप । फिर, संचालन एंपलीफायरों, SHT7X सेंसर, और RTC घड़ी और microSD breakout मॉड्यूल के लिए कुर्सियां मिलाप ।
    2. अगला, दो ट्रांजिस्टर मिलाप । बोर्ड भी अब soldered की जरूरत है, पिन हेडर का उपयोग कर । अंत में, बोर्ड के लिए कनेक्टर्स मिलाप.
  4. एक पिन शीर्षक या विस्तार केबल में SHT7X आर्द्रता/तापमान सेंसर मिलाप सुराग को सुदृढ़ करने के लिए ।
  5. निरंतरता परीक्षण या चालकता परीक्षण मोड में एक मल्टीमीटर तैयार करें । यह सत्यापित करने के लिए मल्टीमीटर का उपयोग करें कि किसी भी पिन या कनेक्शन के बीच कोई शॉर्ट सर्किट नहीं है.
    1. Doublecheck बिजली की आपूर्ति के सकारात्मक और नकारात्मक टर्मिनलों । इसके अलावा, सत्यापित करें कि प्रत्येक मिलाप संयुक्त घटक पिन और सर्किट के तांबे पटरियों के बीच एक स्थिर संबंध बनाता है.
      नोट: यह चरण बहुत महत्वपूर्ण है; इसे छोड़ें नहीं ।
  6. एक पेचकश का उपयोग कर बोर्ड के लिए बैटरी टर्मिनलों और केबल क्लिप कनेक्ट ।
    1. सबसे पहले, प्रत्येक तार के अंत के ~ 4 मिमी पट्टी करने के लिए किसी भी काटने उपकरण का उपयोग करें, प्रवाहकीय कोर को उजागर. अगले, उपयुक्त टर्मिनल में प्रत्येक केबल परिचय और फिलिप्स पेचकश के साथ पेंच कस ।
    2. सुनिश्चित करें और केबल की सही ध्रुवता, विशेष रूप से बिजली की आपूर्ति के उन doublecheck । केबल थोड़ा खींच कर कनेक्शन की ताकत का परीक्षण, कि सब कुछ दृढ़ता से जुड़ा हुआ है की पुष्टि ।
  7. बिजली की खपत को और कम करने के लिए, microcontroller बोर्ड की शक्ति एलईडी को हटाने या तो उजाड़ या बंद बोर्ड से एलईडी डायोड काटने ।
  8. अंत में, एक weatherproof बाड़े में BtM बोर्ड माउंट इलेक्ट्रॉनिक्स से नमी दूर रखने के लिए ।
    1. बैटरी पैक के साथ संलग्नक फिट, यह सकारात्मक और नकारात्मक टर्मिनलों को जोड़ने । बॉक्स के बाहर नमी/तापमान संवेदक माउंट, यह बीटीएम बोर्ड से जुड़ा है ।
    2. मगरमच्छ क्लिप के आठ जोड़े weatherproof बाड़े के बाहर करने के लिए कंडक्टर माप के लिए आवश्यक मार्ग । पिछले, क्लिप प्रत्येक काई मगरमच्छ क्लिप के साथ कतरा ।

2. सॉफ्टवेयर लोड हो रहा है

  1. डाउनलोड और स्थापित एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) 1.0.6 वेबसाइट से19। इस्तेमाल किया microcontroller एक खुला स्रोत शारीरिक कंप्यूटिंग मंच है और यह अपने ही आईडीई के साथ आता है । यह आवश्यक पुस्तकालयों में से कुछ के साथ संगतता समस्याओं जाना जाता है के बाद से पर्याप्त संस्करण डाउनलोड करने के लिए महत्वपूर्ण है ।
  2. GitHub भंडार18से आवश्यक पुस्तकालयों डाउनलोड: DS3234, DS3234lib3, पावरसेवर, sdfat, और Sensirion ।
  3. github भंडार18से डेटा लकड़हारा के लिए मुख्य स्रोत कोड डाउनलोड करें ।
  4. वर्तमान समय और दिनांक सेट करने के लिए घड़ी. ino फ़ाइल खोलें । वर्तमान समय और दिनांक निम्न स्वरूप का उपयोग करने के साथ फ़ंक्शन Rtc. setDateTime के लिए पैरामीटर संपादित करें:

    RTC. setDateTime (डीडी, मिमी, वव, hh, mm, ss); दिनांक: DD/MM/वव hh: mm: ss

    यहां, डीडी दिन है, मिमी महीना है, YY वर्ष है, hh घंटा है, mm मिनट है, और ss सेकंड है ।
  5. फिर, BtM बोर्ड के लिए घड़ी कार्यक्रम अपलोड करें, यूएसबी करने वाली सीरियल एडाप्टर (FTDI breakout) microcontroller प्रोग्रामिंग बंदरगाहों में plugging और एक मिनी यूएसबी-यूएसबी केबल का उपयोग करने के लिए कंप्यूटर के लिए बोर्ड कनेक्ट । अंत में, पहले प्रेस सत्यापित करें और फिर, आईडीई में अपलोड करें ।
  6. datalog प्रोजेक्ट को IDE में खोलें और datalog. ino फ़ाइल को संशोधित करें । लकड़हारा निम्न चर संपादन के लिए प्रारंभ समय सेट करें:

    int डायस्टार्ट = DD, hourStart = hh, मिंस्टार्ट = mm

    यहां, डीडी दिन की संख्या है, एच एम माप के शुरू घंटे है, और मिमी शुरू के मिनट ।
    नोट: एक विशिष्ट समय सेट करने के लिए कोड इस तरह दिखना चाहिए:

    RTC. setDateTime (डीडी, मिमी, वव, hh, mm, ss);//दिनांक 01/12/17 12:00:00
  7. माप (सेकंड) में चर अंतरालके मान को संशोधित करने के बीच अंतराल सेट करें ।

3. सेट-माप जांच के ऊपर

  1. ब्रायोफाइट्स, फ्रूटिकोज़ लाइकेन और फॉलियोस लाइकेन (चित्रा 2) के मामलों में समुदायों के एक केंद्रीय स्थान पर मगरमच्छ क्लिप रखें । fruticose लाइकेन के लिए, थैलस में क्लिप देते हैं और, mosses के लिए, सीधे एक व्यक्ति के तने पर. फॉलियोज लाइकेन के मामले में, थैलस की सीमा पर क्लिप रखें ।
  2. सीएकी न्यूनतम दूरी रखें । इलेक्ट्रोड के बीच 5 मिमी. सुनिश्चित करें कि क्लिप आसानी से माप शुरू करने से पहले अलग नहीं कर रहे हैं ।

4. चालकत्व मापन के लिए अंशांकन

  1. यह सुनिश्चित करने के लिए कि नमूनों शुष्क हैं, दोपहर में अंशांकन प्रदर्शन, कम हवा सापेक्ष आर्द्रता के साथ एक दिन पर, कम से एक से पहले, और अधिमानतः दो, शुष्क दिन.
  2. काई या लाइकेन के एक समुदाय है कि स्वस्थ और अच्छी तरह से संरचित है का चयन करें ।
  3. इस प्रोटोकॉल की धारा 3 में दिए गए चरणों का पालन करते हुए डाटालोगर को काई या लाइकेन से कनेक्ट करें ।
  4. माप प्रारंभ करें (डेटा लकड़हारा चालू करें) और रिकॉर्ड किए गए मानों को स्थिर करने के लिए लगभग 3 मिनट के लिए चल रहे BtM बोर्ड छोड़ दें ।
  5. प्रत्येक जल घटना में आवश्यक पानी की मात्रा का अनुमान लगाने के लिए एक उपलीकरण परीक्षण निष्पादित करें । क्लिप्स को नमूना से कनेक्ट करें और पानी को तब तक जोड़ें जब तक कि चालकता उस मान तक न पहुंच जाए जो पानी के जोड़ के साथ नहीं बढ़ाता है । यह उस नमूने का अधिकतम चालकता मूल्य है । इस मान को अंशांकन के पानी चरणों को स्थापित करने के लिए उपयोग किया जाएगा (चरण 4.7.1 देखें) ।
  6. जब तक चालकता प्रारंभिक मूल्यों को वापस उपाय (नमूने सूखी हैं) रुको.
  7. फिर, एक छोटे से स्प्रे के साथ पानी क्रमिक रूप से जोड़ें ।
    1. नमूने में अधिकतम चालकता प्राप्त करने के लिए आवश्यक पानी की मात्रा के 1/10 के समतुल्य पानी की मात्रा के साथ नमूनों को गीला करें (चरण ४.५ देखें) ।
    2. काई या लाइकेन पूरी तरह से पानी और चालकता माप अवशोषित जब तक इंतजार फिर से पानी (प्रत्येक पानी घटना के बीच ~ 1 मिनट) से पहले स्थिर हैं ।
    3. जब तक चालकता अधिकतम मान (संतृप्ति) तक पहुँचता है और काई या लाइकेन पूरी तरह से हाइड्रेटेड है.
      नोट: प्रत्येक अंशांकन परीक्षण के आसपास ले जाना चाहिए 15 मिनट, waterings, जो 1-2 मिनट होना चाहिए के बीच अंतराल पर निर्भर करता है ।
  8. अंशांकन समाप्त करने के बाद, BtM बोर्ड से microSD कार्ड ले और एक कंप्यूटर के लिए डेटा फ़ाइल की प्रतिलिपि ।
    नोट: लॉग किए गए मान फिर प्रयोगों के लिए एक आधार रेखा के रूप में उपयोग किया जा सकता है । यह भी सत्यापित करें कि सेट-अप सही ढंग से नमूनों की चालकता दर्ज की गई है, बस वास्तविक प्रयोग चलाने से पहले यह कदम करने के लिए आवश्यक है ।

5. प्रयोगशाला प्रयोगों के लिए वैकल्पिक अंशांकन

  1. पूरी तरह से काई या लाइकेन के समुदाय हाइड्रेट जब तक बाहरी पानी की एक अतिरिक्त मनाया जाता है । यह सुनिश्चित करने के लिए कि समुदाय पूरी तरह से हाइड्रेटेड है, समुदाय को 30 मिनट तक नम रखें ।
  2. इस प्रोटोकॉल की धारा 3 में दिए गए चरणों का पालन करते हुए डाटालोगर को काई या लाइकेन से कनेक्ट करें ।
  3. माप शुरू और BtM बोर्ड के लिए लगभग 3 मिनट के लिए चल रहे मूल्यों को स्थिर छोड़ दें ।
  4. जब तक चालकता न्यूनतम मूल्य (सुखाना) और काई या लाइकेन तक पहुँचने के लिए अब बिजली का संचालन नहीं है रुको.
    ध्यान दें: प्रत्येक अंशांकन पिछले सकता है, लेकिन 1 एच कम से अधिक प्रजातियों पर निर्भर करता है अवधि उच्च चर है । माप एक ंयूनतम चालकता मूल्य प्राप्त होने तक लिया जाना चाहिए ।

Representative Results

हम mosses की दो प्रजातियों में चालकता में परिवर्तन का विश्लेषण, Dicranum स्कोप्रयम hedw. और होमलोथीसियम औरेउम (spruce) एच. रोब. (चित्रा 3), प्रयोगशाला की स्थिति में अंशांकन प्रक्रिया के दौरान । दो काई के मैट सिलिका जेल में 24 ज के लिए रखा गया था और एक कृत्रिम सब्सट्रेट में रखा (यानी, wadding) कि उनके मूल संरचना रखा (चित्रा 2) । फिर, नमूनों को 1 मिनट के अंतराल में स्प्रे के साथ 15x से 20x तक पानी पिलाया गया । प्रत्येक पानी की घटना ca. ०.१ मिलीलीटर जल के शामिल हैं । दोनों प्रजातियों में, पानी के बीच एक उच्च सहसंबंध जोड़ा और नमूना चालकता (D. scoparium rS = ०.८८, p < ०.००१; H. aureum rs = ०.८७, p < ०.००१) मनाया गया । वहां चालकता में एक उच्च वृद्धि हुई थी (0% से 25% से कम) बस पहले पानी के अतिरिक्त में, और उपायों उनके अधिकतम चालकता तक पहुंच 4 एमएल के लिए D. scoparium और 10 मिलीलीटर के लिए एच aureum. यह टिप्पणी करने के लिए महत्वपूर्ण है कि पानी और चालकता की मात्रा के बीच संबंध लघुगणकीय है. इसलिए, चालकता के मूल्यों दोनों चर के बीच एक रैखिक संबंध है करने के लिए तब्दील करने की आवश्यकता है, और उनके रिश्ते अरैखिक प्रतीपगमन का उपयोग मॉडलिंग की जानी चाहिए.

हम नमूने के बीच कुछ परिवर्तनशीलता पाया ( आंकड़े 3a और 3aमें विभिंन रंग देखें), हालांकि सभी एक ही प्रजाति से संबंधित नमूनों एक समान वक्र आकर्षित किया । नमूनों के बीच भिन्नता को बायोमास और पैच के आकारिकी में अंतर के लिए जिंमेदार ठहराया जा सकता है । क्षेत्र में नमूने बहुत परिवर्तनशीलता के इस प्रकार के दिखाने की संभावना है, इसलिए प्रत्येक समुदाय के प्रकार के कई उपाय लेने की सिफारिश की है । आश्चर्य की बात नहीं, उच्चतम परिवर्तनशीलता प्रजातियों के बीच पाया गया था, क्योंकि प्रजातियों के कई मौलिक लक्षण में अलग (जैसे, मैट या morphology के एकत्रीकरण) । अंतरा-और अंतराप्रजाति परिवर्तनशीलता के लिए नियंत्रित करने के लिए, हम अधिकतम चालकता मूल्यों को प्राप्त करने और फिर, प्रत्येक क्लिप के लिए परिणाम rescaling ताकि मान 0 से १०० तक जाने के लिए प्रत्येक क्लिप अंशांकन की सलाह देते हैं । विचार है कि निरपेक्ष चालकता मूल्यों क्लिप और उपजी की बेसल चालकता के बीच की दूरी पर निर्भर करता है, तो वे प्रदान मूल्यों सीधे तुलनीय नहीं हैं.

पानी की राशि अंशांकन प्रक्रिया के प्रत्येक पानी घटना में जोड़ा महत्वपूर्ण है और दृढ़ता से परिणाम को प्रभावित करेगा । यहां, उद्देश्य था BtM की अधिकतम सटीकता की सीमा में कई पानी की घटनाओं है । हम एक अंशांकन वक्र का एक उदाहरण प्रस्तुत जब बहुत ज्यादा पानी प्रत्येक चरण में जोड़ा जाता है (चित्रा 4). यदि नमूना पहले पानी घटना में overwatered है, चालकता में वृद्धि की सराहना नहीं की जा सकती है और अंशांकन गलत हो जाएगा. इस श्रेणी में जहां nonvascular cryptogams सक्रिय हैं, जो सबसे दिलचस्प BtM के साथ लिया माप रहे है biases के लिए नेतृत्व कर सकते हैं ।

हम भी एक ही दो प्रजातियों (एच aureum और D. scoparium) के सुखाना वक्र विश्लेषण, एक वैकल्पिक अंशांकन प्रक्रिया प्रदान करने के लिए । दो काई की मैट रात भर पानी में थे सुनिश्चित करने के लिए वे पूरी तरह संतृप्त थे । फिर, प्रत्येक चटाई का एक प्रतिनिधि स्टेम निकाला गया था और एक स्थिर, नियंत्रित वातावरण में रखा गया था और चालकता लगातार दर्ज की गई थी । अन्य अंशांकन उपाय के लिए के रूप में, चालकता के मूल्यों दोनों चर के बीच एक रेखीय संबंध है करने के लिए परिवर्तित करने के लिए की जरूरत है, और उनके रिश्ते अरैखिक प्रतीपगमन का उपयोग मॉडलिंग किया जाना चाहिए.

5a और 5A के आंकड़े एक ही प्रजाति के नमूनों के बीच एच. ऑरियम और डी. स्कोरियम परिवर्तनशीलता के dessication घटता दिखाते हैं । इंट्रा और interspecies परिवर्तनशीलता पाया काफी बड़े थे और, के रूप में अंय अंशांकन प्रक्रिया में, बायोमास और प्रत्येक स्टेम के आकारिकी में मतभेद के लिए जिंमेदार ठहराया जा सकता है । इसके लिए नियंत्रण करने के लिए, हम अनुशंसा करते हैं कि प्रति प्रजातियों कम से तीन माप प्रदर्शन. निरपेक्ष चालकता मूल्यों इस अंशांकन प्रक्रिया में सीधे तुलना नहीं कर रहे हैं, के रूप में वे भी क्लिप और उपजी की बेसल चालकता के बीच की दूरी पर निर्भर करते हैं.

हम एक बारिश घटना के बाद क्षेत्र डेटा का एक उदाहरण पेश जून 23-26, २०१४ के बीच हुई । हम चालकता के प्रतिशत में दैनिक भिन्नता दर्शाते हैं (चित्र 6क), सापेक्षिक आर्द्रता (चित्र6 ब), और वर्षण (चित्र 6ग) काई की एक प्रजाति के लिए (syntrichia रुरलिस (हेडडब्ल्यू.) च. वेबर & D. Mohr). काई की चालकता, वर्षण घटनाओं, और हवा के सापेक्ष आर्द्रता के बीच एक मजबूत संबंध था । विश्लेषण अवधि के दौरान, दो वर्षा की घटनाओं का एक परिणाम के रूप में चालकता और आर्द्रता में दो चोटियों थे. पहले एक बस 23 जून की मध्यरात्रि से पहले हुई और दूसरा 24 जून की दोपहर के बाद एक । के बारे में 8 एच पहली बारिश की घटना के बाद, हम हवा के सापेक्ष आर्द्रता में गिरावट मनाया, काई चालकता है कि 25% से नीचे चला जाता है में अचानक गिरावट के बाद. दूसरी बारिश की घटना छोटी थी और नतीजतन, चालकत्व में एक छोटी चोटी का उत्पादन किया । इस बारिश की घटना के बाद मॉस ने तुरंत ड्राई आउट नहीं किया लेकिन हाइड्रेटेड रहे जबकि नमी ७५% से ऊपर रही ।

Figure 1
चित्रा 1 : BtM datalogger के विधानसभा योजनाबद्ध । योजनाबद्ध BtM बोर्ड की एक तस्वीर और बोर्ड पर प्रत्येक घटक के प्लेसमेंट भी शामिल है । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 2
चित्रा 2 : एक काई में क्लिप के सही प्लेसमेंट (Homalothecium aureum) । छवि से पता चलता है कि क्लिप को ब्रायोफाइट को नुकसान पहुंचाए बिना क्लिप्स के बीच ंयूनतम दूरी बनाए रखने के लिए कैसे रखें । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 3
चित्रा 3 : पानी के अलावा चालकता की प्रतिक्रिया. इन पैनलों में पानी के अतिरिक्त करने के लिए चालकता की प्रतिक्रिया दिखाने (क) डिकरेनम स्कोपारियम और (ख) H. aureum. रंग भिन्न replicates दिखाएँ । डेटा अंक पानी घटना के बाद 10 और 30 एस के बीच एक अंतराल में लॉग-रूपांतरित चालकता के औसत हैं. त्रुटि पट्टियां उस अंतराल में डेटा के मानक विचलन का प्रतिनिधित्व करती हैं । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 4
चित्रा 4 : लॉग की प्रतिक्रिया-परिवर्तित चालकता D. scoparium में पानी के अलावा जब जोड़ा गया पानी की मात्रा अंशांकन की अनुमति देने के लिए बहुत बड़ी है । त्रुटि पट्टियां उस अंतराल में डेटा के मानक विचलन का प्रतिनिधित्व करती हैं । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5 : सुखाना घटता है । ये पैनल (a) D. स्कोपारियम और (b) H. aureumका सुखाना घटता दिखा । डेटा बिंदुओं का औसत है लॉग-रूपांतरित चालकता हर 30 एस मापा जाता है. काले अंक तीन प्रतिकृति का माध्य दिखाएँ और त्रुटि पट्टियां उस अंतराल में डेटा का मानक विचलन का प्रतिनिधित्व करते हैं । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 6
चित्रा 6 : एक काई में दैनिक भिन्नता ' (Syntrichia रुरालीएस) चालकता, वर्षा, और सापेक्ष आर्द्रता. यह उपाय कैंटोब्लांको के मृदा समुदायों, यूनिवर्सिदाद ऑटोनोमा डे मैड्रिड, स्पेन के परिसर में किए गए थे । चालकता और सापेक्ष आर्द्रता बीटीएम प्रोटोटाइप के साथ मापा गया, जबकि वर्षा डेटा एक मौसम स्टेशन से आता है माप स्थान से कुछ मीटर दूर रखा. कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

दिनांक/समय Temp (सी) आरएच (%) चालकत्व (KMho)
11/03/18 12:00 २६.६ ६६.६ १३९.५३
11/03/18 12:00 २६.६ ६६.४ १६७.९२
11/03/18 12:00 २६.८ ६६.४ १९९.१४
11/03/18 12:00 २६.९ ६६.४ २१२.७५
11/03/18 12:00 २६.६ ६६.६ २१७.१५
11/03/18 12:01 २६.९ ६६.७ २१८.९३
11/03/18 12:01 27 ६६.८ १३९.५३
11/03/18 12:01 २७.१ ६६.९ १६४.२८
11/03/18 12:01 २७.१ ६७.३ १९४.२१
11/03/18 12:01 २७.३ ६७.३ २०९.२८

तालिका 1: BtM आउटपुट का उदाहरण है ।

Discussion

हमारे ज्ञान के लिए, यह पहली बार है कि एक डेटा लकड़हारा तापमान, नमी को मापने के लिए एक साथ और चालकता poiकिलोहाइडरिक जीवों के पानी की सामग्री का एक प्रॉक्सी के रूप में एक खुला उपयोग मंच के आधार पर डिजाइन किया गया है । btm डेटा लकड़हारा निर्माण और लागत प्रभावी करने के लिए आसान है, और यह भी कम शक्ति का उपयोग कर हवा की नमी, तापमान, और प्रतिबाधा डेटा की उच्च गुणवत्ता माप प्रदान करता है ।

साधारण विधानसभा इस datalogger के मुख्य लाभों में से एक है । के रूप में यह एक खुला स्रोत परियोजना है, हम डेटा लॉगिंग सॉफ्टवेयर और इसकी संरचना की एक विस्तृत योजना प्रदान करते हैं, एक साथ एक गैर तकनीकी मैनुअल के साथ एक तैयार करने के लिए उपयोग BtM datalogger के निर्माण के लिए । यह विधि किसी भी अनुसंधान समूह के लिए सुलभ बनाता है, यहां तक कि उन है कि एक इंजीनियर या विशेष तकनीशियनों के साथ काम नहीं करते । इसके अलावा, प्रत्येक डेटा लकड़हारा के विधानसभा बस के बारे में 1 घंटे की आवश्यकता है अगर मुद्रित बोर्ड सर्किट और प्रयोग किया जाता है के बारे में 4 घंटे अगर सर्किट शोधकर्ताओं द्वारा घुड़सवार है । साथ ही, btm डेटा लकड़हारा उच्च लागत-कुशल है । प्रत्येक इकाई के घटकों की अनुमानित लागत लगभग १०० यूरो, एक काफी कम कीमत है कि कई dataloggers के बैचेस कोडांतरण द्वारा बड़े पैमाने पर परियोजनाओं में भी आगे कम किया जा सकता है ।

हालांकि वहां कई हाल ही में methodological गतिविधियों है कि nonvascular क्रिप्टोगं समुदायों के शारीरिक गतिविधि से संबंधित विभिंन पहलुओं को मापने के उद्देश्य से क्रियांवयन किया गया है, BtM एक महत्वपूर्ण ज्ञान अंतर भरता है । Raggio एट अल । 15 रोजगार श्रद्घालुओं-डा, एक निगरानी प्रणाली है कि शारीरिक और microclimatic जानकारी प्राप्त करता है । शारीरिक गतिविधि क्लोरोफिल एक प्रतिदीप्ति के माध्यम से एकत्र की है, एक विधि व्यापक रूप से प्रयोगशाला में इस्तेमाल किया प्रकाश संश्लेषित जीवों की गतिविधि का अनुमान है । इस विधि अत्यधिक सटीक है, यद्यपि यह BtM डेटाogger से काफी अधिक महंगा है । इसके अलावा, निगरानी प्रणाली एक निजी कंपनी उत्पाद है, जो अनुसंधान समूह की स्वायत्तता वापस कटौती ।

हाल ही में प्रकाशित की गई दो अन्य विधियों में गैर-संवहनी क्रिप्टोगैमों की जल सामग्री का अनुमान लगाने पर भी आधारित है । पहले थर्मल माप (एक दोहरी जांच हीट पल्स (DPHP) विधि) पर आधारित है । हालांकि होनहार परिणाम हाल ही में युवा एट अल द्वारा दिखाया गया है । 16, कागज में किसी विशेष योजना की कमी यह विशिष्ट ज्ञान के बिना कोडांतरण बनाता है अत्यधिक चुनौतीपूर्ण । अंत में, Weber एट अल । 14 एक सेंसर प्रस्तुत biocrust नमी जांच (bwp), जो बहुत bwp datalogger के समान है । तथापि, वे इसके निर्माण के लिए कोई योजना प्रदान नहीं करते हैं, जो किसी विशेषज्ञ की सहायता के बिना डाटालोजर के निर्माण की संभावना में बाधा डालता है. हम न केवल निर्माण योजना बल्कि सर्किट बोर्ड को भी डाटालोजर को इकट्ठा करके इस मुद्दे पर काबू पाते हैं । मजे की बात है, BtM आसानी से biocrusts, अलग व्यक्तियों, या कुशन को मापने के लिए संशोधित किया जा सकता है, बस मगरमच्छ क्लिप बदलकर (लाइकेन या ब्रायोफाइट व्यक्तियों/कुशन के लिए) तांबे मिश्र धातु इलेक्ट्रोड पिन करने के लिए (biocrusts के लिए). यदि आवश्यक हो तो मगरमच्छों के केवल एक भाग को प्रतिस्थापित किया जा सकता है, जिससे दो माप जांच प्रकारों के बीच सीधी तुलना की जा सकती है ।

जब परिणामों की व्याख्या, गतिविधि और पानी की सामग्री के बीच संबंध ध्यान से संबोधित किया जाना चाहिए, क्योंकि BtM सीधे प्रकाश संश्लेषण उपाय नहीं है । एक शुष्क poiकिलोहाइड्रिक जीव चयापचय युद्धविराम में है और एक गीला एक सक्रिय है के बाद से प्रकाश संश्लेषण और गतिविधि nonvascular क्रिप्टोगैमों में बारीकी से संबंधित हैं । हालांकि, प्रकाश संश् लेषी गतिविधि की डिग्री सीधे पानी की सामग्री से अनुमानित नहीं किया जा सकता है, भले ही एक उच्च चयापचय गतिविधि-और, इस प्रकार, एक उच्च प्रकाश संश् लेषी गतिविधि-एक अच्छी तरह से हाइड्रेटेड जीव में उंमीद की जा सकती है ।

महत्वपूर्ण कदम:
विधानसभा की आसानी के बावजूद, वहां प्रोटोकॉल है कि ध्यान से शोधकर्ताओं द्वारा संबोधित किया जाना चाहिए जब सेंसर बढ़ते में कुछ महत्वपूर्ण कदम हैं । पहले, के रूप में प्रोटोकॉल में जोर दिया, यह काफी छोटे सर्किट जब टांका, जो, सबसे बुरी स्थिति में, microcontroller को गंभीर नुकसान में परिणाम सकता है उत्पादन करने के लिए आसान है । यह एक मल्टीमीटर के साथ उनकी उपस्थिति के लिए जांच करने के लिए और बैटरी जोड़ने से पहले उन्हें हटाने के लिए बहुत महत्वपूर्ण है. हम प्रदान की पीसीबी डिजाइन का उपयोग करने की सिफारिश के बाद से यह काफी प्रक्रिया को सरल और सबसे अच्छा विकल्प इस मुद्दे पर काबू पाने के लिए हो सकता है । दूसरा, नहीं सभी IDE संस्करण इस डेटाogger के लिए आवश्यक लाइब्रेरीज़ के साथ संगत हैं । यह उचित एक (1.0.6) डाउनलोड करने के लिए किसी भी संगतता मुद्दों से बचने के लिए महत्वपूर्ण है । तीसरा, यह बैटरी की polarity नोटिस महत्वपूर्ण है । एक ध्रुवता उलटा हार्डवेयर के लिए गंभीर नुकसान में परिणाम सकता है । चौथा, अंशांकन एक महत्वपूर्ण कदम है । BtM डेटाogger इतना डिज़ाइन किया गया है कि उच्च रिज़ॉल्यूशन उस क्षण के साथ मेल खाता है जिसमें क्रिप्टोगैम शुष्क से आर्द्र अवस्था में जाता है । इसका तात्पर्य यह है कि प्रचालकत्व मूल्यों को जल में संतृप्त करने से काफी पहले संतृप् त करता है । हालांकि, अगर हाथ में अध्ययन के अंय मूल्यों के आसपास एक उच्च सटीकता की आवश्यकता है, यह संशोधित किया जा सकता है । इस संदर्भ से परिमाण के एक आदेश से परे उपायों को बदलने की आवश्यकता है और एक recalibration प्रक्रिया (नीचे देखें) । के रूप में पर्यावरण के तापमान माप की सटीकता को प्रभावित कर सकते हैं, हम खाते में इस पहलू लेने की सिफारिश जब अंशांating । ऐसा करने के लिए, अंशांकन माप सटीकता और स्थिरता में परिवर्तन के लिए जाँच करने के लिए कम तापमान पर किया जाना चाहिए (तापमान प्रभाव के लिए12 Coxson देखें).

संशोधन:
हालांकि BtM के घटकों में से अधिकांश तय कर रहे हैं, कुछ आसानी से resoldering बिना क्षेत्र में संशोधित किया जा सकता है । सरलतम संशोधन अंय जांच या माप प्रणाली के लिए मगरमच्छ क्लिप की जगह है । उदाहरण के लिए, मगरमच्छ क्लिप के बजाय, दो पिन के साथ एक जांच, इस तरह के रूप में एक Weber एट अल में सुझाव दिया । 14, इस्तेमाल किया जा सकता है ।

दूरदराज के वातावरण में, जहां बैटरी बदलने की जरूरत आवृत्ति के भीतर संभव नहीं हो सकता है, बैटरी एक सौर पैनल के साथ पूरित किया जा सकता है लंबे समय के लिए btm डेटा लकड़हारा शक्ति ।

चालकता को मापने के लिए नियोजित संदर्भ प्रतिरोधों को बदलकर, उच्च रिज़ॉल्यूशन के रैंक को उच्च या निम्न मानों के लिए आसानी से संशोधित किया जा सकता है. यदि संशोधित किया है, हम अत्यधिक एक सटीक recalibration सलाह देते हैं । इसके अलावा, स्रोत कोड में, Rvalue चर, जो ३३० kω के एक रोकवाला मूल्य के लिए क्रमादेशित है, नया संगत मान (datalog. ino) को असाइन किया जाना चाहिए ।

निष्कर्ष:
असंवहनी क्रिप्टोगं समुदाय अत्यधिक विविध रहे है और विभिंन प्रमुख पारिस्थितिक भूमिकाओं के एक नंबर खेलते हैं, इसलिए अजैविक पर्यावरण के साथ अपने संबंधों को समझने एक महत्वपूर्ण मुद्दा है । btm डेटा लकड़हारा कई अनुप्रयोगों है कि इन संबंधों के ज्ञान अग्रिम मदद मिलेगी है । उदाहरण के लिए, यह उन स्थितियों के बारे में जानकारी को गहरा करने में मदद करेगा जहां ये जीव कार्बन सिंक या कार्बन स्रोतों के रूप में कार्य कर रहे हैं । इन दोनों भूमिकाओं के बीच उतार-चढ़ाव दृढ़ता से इस तरह के तापमान और नमी3के रूप में अजैविक स्थितियों से संबंधित हैं, लेकिन डेटा की बड़ी मात्रा का वर्णन और एक वैश्विक पैमाने पर है कि रिश्ते की विविधताओं को समझने की जरूरत है । यह सघन सेंसर नेटवर्क है कि संभव है कि केवल अगर वे कम लागत और आसान करने के लिए उपकरणों को लागू करने पर भरोसा की आवश्यकता है ।

संक्षेप में, इस उपकरण पारिस्थितिकी अनुसंधान समूहों के लिए एक उपयोगी उपकरण है और डिजाइन और एक datalogger के निर्माण की तकनीकी बाधाओं पर काबू पा । इन दोनों कारकों के संयोजन से यथासंवहनी क्रिप्टोगैमों के जल संबंधों को स्वस्थानी मेंमापने के लिए डेटाoggers के उपयोग में एक लोकप्रिय हो सकता है । यह, बदले में, मध्यम और दीर्घकालिक निगरानी नेटवर्क की स्थापना को बढ़ावा कर सकते हैं । इन नेटवर्कों को विकसित करने के लिए स्थानीय और क्षेत्रीय पर्यावरणीय कारकों के लिए गैर-संवहनी क्रिप्टोगैमों की प्रतिक्रिया का आकलन करने के साथ-साथ पारिस्थितिकी तंत्र प्रक्रियाओं में उनकी भूमिका (जैसे, पोषक चक्र, समुदाय असेंबली) का निर्धारण करने के लिए आवश्यक है और उनके जलवायु और नरीय वैश्विक परिवर्तन के साथ जुड़े कारकों पर परिवर्तन के प्रकाश में सबसे अधिक संभावना प्रतिक्रिया ।

Disclosures

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

लेखक मैनुअल मोलिना (UAM) और Cristina Ronquillo के लिए आभारी है (MNCN-CSIC) अंशांकन परीक्षणों के दौरान प्रदान की मदद के लिए, और Belén के लिए Estébanez (UAM) नमूना अभियानों के दौरान उसकी मदद के लिए ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
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, 2x1 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

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References

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  19. Arduino - Software. , Available from: https://www.arduino.cc/en/Main/Software (2018).

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पर्यावरणीय विज्ञान अंक १४५ चालकता मापन क्रिप्टोगं जल सामग्री ब्रायोफाइट लाइकेन चालकता प्रतिबाधा
BtM, एक कम लागत वाले खुले स्रोत डेटा लकड़हारा Nonvascular क्रिप्टोगैंस के पानी की सामग्री का अनुमान करने के लिए
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Leo, M., Lareo, A., Garcia-Saura, C., Hortal, J., Medina, N. G. BtM, a Low-cost Open-source Datalogger to Estimate the Water Content of Nonvascular Cryptogams. J. Vis. Exp. (145), e58700, doi:10.3791/58700 (2019).

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