PTM-50 növény-ökológiai megfigyelő rendszer

Előadás

A PTM-50 növényi fiziológiai ökológiai megfigyelő rendszer az eredeti PTM-48A alapján fejlesztett, amely hosszú távon és automatikusan ellenőrzi a növények fotoszintézis sebességét, párolási sebességét, növényi növekedési állapotát és környezeti tényezőket, így átfogó információt kaphat a növényről.

Fő funkciók

·A rendszer négy automatikusan kinyitó lapkamrával rendelkezik, amely 20 másodperc alatt megkapja a lapok CO2 és H2O cseréjét.

·A rendszer egy digitális csatornával csatlakozik az RTH-50 multifunkciós érzékelőhez (a teljes sugárzás, a fotoszintézis hatékony sugárzás, a levegő hőmérséklete és páratartalma, a harmatpont hőmérséklete stb. mérhető).

·Az elemzőegység két csatornás mérésre került frissítésre, az új PTM-50 egy korábbi elemzővel történő időmegosztással és két független elemzővel történő frissítéssel valós idejű méréssel méri a referenciagáz és a mintagáz koncentrációját, növelve a környezeti CO2- és H2O-ingadozások elviselését, és az adatok stabilabbak és megbízhatóbbak.

·Az opcionális növénybiológiai megfigyelő érzékelők vezeték nélküli módon továbbítják az adatokat, amelyek függetlenül kapcsolódhatnak a számítógéphez, így rugalmasabban elhelyezhetők.

·A klorofil fluorescencia valós idejű felügyeletére egyidejűleg felszerelt klorofil fluorescencia automatikus felügyeleti modul is rendelkezésre áll.

·A rendszer vezeték nélküli kommunikációt és hálózatépítést biztosít 2,4 GHz-es RF és 3G-n keresztül.

A fenti kép a PTM-50 rendszer szerkezeti ábrája

Alkalmazási területek

·A növényi fiziológia, az ökológia, az agrárművészet, a kertészet, a növénytudomány, a létesítmények mezőgazdasága, a víztakarékos mezőgazdaság és egyéb kutatási területeken alkalmazott

·A különböző fajok és fajok különbségeinek összehasonlítása

·A különböző kezelések és termesztési körülmények hatásának összehasonlítása a növényekre

·A növényi fotoszintézis, a párolás és a növekedés korlátozó tényezőinek tanulmányozása

·A növekedési környezet hatásának tanulmányozása a növényekre és a növények válasza a környezeti változásokra

A fenti kép a fogadó és a kerek levél kamra fotó

Alapvető konfiguráció

·1 x PTM-50 rendszerkonzol

·1 x táplálékadapter

·1 x akkumulátor kábel

·1 x RTH-50 multifunkciós érzékelő

·4 x LC-10R levélkamra, mérési terület 10 cm2

·4 x 4 m gáz csatlakozó cső

·2 x 1,5 m rozsdamentes acél tartó

·Vezeték nélküli érzékelő

·Angol szoftver

·Angol útmutató

Műszaki mutatók

·Munkámód: Automatikus folyamatos mérés

·Mintavételi idő: 20s

·CO2-mérési elv: kétcsatornás, nem diszferált infravörös gázelemző

·CO2-koncentráció mérési tartomány: 0-1000 ppm

·A CO2 cserésebesség névleges mérési tartománya: -70-70 μmolCO2 m-2 s-1

·H2O mérési elv: integrált levegő hőmérséklet- és páratartalom-érzékelő

·A levegő áramlási sebessége: 0,25 l / perc

·RTH-50 multifunkciós érzékelő: hőmérséklet -10 és 60 ℃; Relatív páratartalom: 3-100% RH; fotoszintézis hatékony sugárzás: 0-2500 μmolm-2s-1

·Mérési időköz: 5-120 perc

·Tárolási kapacitás: 1200 adat, mintavételi frekvencia 30 perc 25 napig tárolható

·A csatlakozó cső szabványos hossza: 4 m

·Tápegység: 9-24 Vdc

·Kommunikációs mód: 2,4 GHz RF és 3G hálózati kommunikáció

·Környezetvédelmi szint: IP55

·Opcionális levélkamrák és érzékelők

1.LC-10R átlátszó levélkamra: kerek levélkamra, 10 cm2 terület, 0,23 ± 0,05 l/perc légáramlási sebesség

2.LC-10S átlátszó levélkamra: téglalapú levélkamra, 13 × 77 mm, 10 cm2, 0,23 ± 0,05 l / perc légáramlási sebesség

3.MP110 klorofil fluorescencia automatikus felügyeleti modul, amely automatikusan felügyeli a Ft, QY és egyéb klorofil fluorescencia paramétereket

4.LT-1 lapfelületi hőmérséklet érzékelő: 0-50 °C mérési tartomány

5.LT-4 lapfelületi hőmérséklet-érzékelő: 4 LT-1 érzékelő integrálva a lapfelületi átlagos hőmérséklet becsléséhez

6.LT-IRz infravörös hőmérséklet érzékelő: 0-60 °C tartomány, látóterület 5:1

7.SF-4 növényi szár áramlási érzékelő: max. 10 ml/h, 2-5 mm átmérőjű szár rúdhoz

8.SF-5 növényi szár áramlási érzékelő: max. 10 ml/h, 4-10 mm átmérőjű szár rúdhoz

9.SD-5 rúd mikrováltozási érzékelő: 0-5 mm-es útvonal, 5-25 mm átmérőjű rúd

10.SD-6 rúd mikrováltozási érzékelő: 0-5 mm-es útvonal, 2-7 cm átmérőjű rúd

11.SD-10 rúd mikrováltozási érzékelő: 0-10 mm távolság, 2-7 cm átmérőjű rúd

12.DE-1 törzsnövekedési érzékelő: 0-10 mm-es távolság, 6 cm átmérővel nagyobb törzsekhez

13.FI-L nagyméretű gyümölcsnövekedési érzékelő: 30-160 mm tartomány, kerek gyümölcsökhez

14.FI-M közepes méretű gyümölcs növekedési érzékelő: 15-90 mm tartomány, kerek gyümölcsökhez

15.FI-S kis gyümölcs növekedési érzékelő: 7-45 mm tartomány, kerek gyümölcsökhez

16.FI-XS mikro gyümölcs növekedési érzékelő: 0-10 mm-es távolság, 4-30 mm átmérőjű kerek gyümölcsökhez

17.SA-20 magasságérzékelő: 0-50 cm tartomány

18.SMTE talaj nedvesség, hőmérséklet, vezetékenység három paraméteres érzékelő: 0-100 térfogatszázalék WC; -40 és 50 °C; 0 és 15 dS/m

19.PIR-1 fotoszintézis hatékony sugárzási érzékelő: hullámhossz 400-700 nm, fényerőség 0-2500 μmolm-1s-1

20.TIR-4 teljes sugárzási érzékelő: 300-3000 nm hullámhossz, 0-1200 W/m2 sugárzás

21.ST-21 talajhőmérséklet-érzékelő: 0-50 °C tartomány

22.LWS-2 lap páratartalom érzékelő: az érzékelő felületének páratartalmának arányos jelzést generál

Szoftverfelületek és adatok

A fenti kép a CO2 CHANGE, a SAP FLOW, a VPD és a PAR folyamatos változásait mutatja 24 óra alatt, amit a hordozható fotoszintézer nem tud megtenni.

Alkalmazási esetek

Net CO2 uptake rates for Hylocereus undatus and Selenicereus megalanthus under field conditions: Drought influence and a novel method for analyzing temperature dependence, Ben –Asher. J. et al. 2006, Photosynthetica, 44(2): 181-186

A tanulmány mérte a Hylocereus undatus és a Selenicereus megalanthus magas hőmérsékleten történő CO2-felszívódásának változását, és elemezte azok fiziológiai és biokémiai változásait.

Származási hely

európai

Opcionális technikai megoldások

1)Fotoszintézis és klorofil fluorescencia mérőrendszer klorofil fluorescenciával

2)Fotoszintézis és klorofil fluorescens képalkotási rendszer a FluorCam-kal együttműködve

3)Opcionális, magas spektrumú képalkotással fotoszintézis-idő-tér változások tanulmányozása az egylaptól a kompozit koronáig

4)Opcionális O2 mérőegység

5)Opcionális infravörös hőképalkotó egység a pórusvezetőség dinamikájának elemzéséhez

6)Opcionális PSI intelligens LED fényforrás

7)A FluorPen, SpectraPen, PlantPen és egyéb kézi növényi (lap) mérőművekkel rendelkezésre áll a lapok biológiai ökológiájának átfogó elemzése érdekében

8)Opcionális ECODRONE ® Dron platform magas spektrumú és infravörös hőképalkotó érzékelőkkel időtér-minták vizsgálatához

Rész hivatkozások

1.Song Song, Zheng & Zhang Xuekun. A fő összetevők elemzése és összetett értékelése a káposzta szárazság-ellenálló jellemzők. Kínai mezőgazdasági tudomány 44, 1775–1787 (2011).

2.李 Ting Ting, Jiang Chaohui, Min Wen Fang, Ging Xuan Yang & Rao Yuan. Genexpression alapján programozott paradicsom lap CO2 cseréráta modellezés és előrejelzés. Zhejiang Agriculture Journal 28, 1616–1623 (2016).

3.Ton, Y. ADVANTAGES OF THE CONTINUOUS AROUND-THE-CLOCK MONITORING OF THE LEAF CO2 EXCHANGE IN PLANT RESEARCH AND IN CROP GROWING. 5

4.Jiang, Z. H., Zhang, J., Yang, C. H., Rao, Y. & Li, S. W. Comparison and Verification of Methods for Multivariate Statistical Analysis and Regression in Crop Modelling. in Proceedings of the 2015 International Conference on Electrical, Automation and Mechanical Engineering (Atlantis Press, 2015). doi:10.2991/eame-15.2015.163

5.Ben-Asher, J., Garcia y Garcia, A. & Hoogenboom, G. Effect of high temperature on photosynthesis and transpiration of sweet corn (Zea mays L. var. rugosa). Photosynthetica 46, 595–603 (2008).

6.Schmidt, U., Huber, C. & Rocksch, T. EVALUATION OF COMBINED APPLICATION OF FOG SYSTEM AND CO2 ENRICHMENT IN GREENHOUSES BY USING PHYTOMONITORING DATA. Acta Horticulturae 1301–1308 (2008).

7.Qian, T. et al. Influence of temperature and light gradient on leaf arrangement and geometry in cucumber canopies: Structural phenotyping analysis and modelling. Information Processing in Agriculture (2018). doi:10.1016/j.inpa.2018.11.002

8.Uwe Schmidt, Ingo Schuch, Dennis Dannehl, Thorsten Rocksch & Sonja Javernik. Micro climate control in greenhouses based on phytomonitoring data.pdf.

9.Turgeman, T. et al. Mycorrhizal association between the desert truffle Terfezia boudieri and Helianthemum sessiliflorum alters plant physiology and fitness to arid conditions. Mycorrhiza 21, 623–630 (2011).

10.Ben-Asher, J., Nobel, P. S., Yossov, E. & Mizrahi, Y. Net CO2 uptake rates for Hylocereus undatus and Selenicereus megalanthus under field conditions: Drought influence and a novel method for analyzing temperature dependence. Photosynthetica 44, 181–186 (2006).

11.Zhaohui, J., Jing, Z., Chunhe, Y., Yuan, R. & Shaowen, L. Performance of classic multiple factor analysis and model fitting in crop modeling. Biol Eng 9, 8

12.Ojha, T., Misra, S. & Raghuwanshi, N. S. Wireless sensor networks for agriculture: The state-of-the-art in practice and future challenges. Computers and Electronics in Agriculture 118, 66–84 (2015).