Summary

BtM, un enregistreur de données Open source Low-cost pour estimer la teneur en eau des cryptogames vasculaires

Published: March 25, 2019
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Summary

Nous présentons une méthode simple et peu coûteuse pour construire un enregistreur de données open source qui mesure la conductance de cryptogames vasculaires ainsi que la température ambiante et l’humidité. Nous décrivons la conception matérielle de l’enregistreur de données et fournir des instructions d’assemblage étape par étape, la liste de logiciel d’enregistrement requis d’open source, le code permettant d’exécuter l’enregistreur de données et un protocole d’étalonnage.

Abstract

Communautés de cryptogames vasculaires, comme les mousses ou de lichens, sont une partie importante de la biodiversité terrestre, contribuant à la régulation des cycles du carbone et d’azote dans de nombreux écosystèmes. Étant les organismes poikilohydrique, ils faire contrôler leur teneur en eau interne pas activement et ont besoin d’un environnement humide pour activer leur métabolisme. Par conséquent, il est crucial de comprendre tant leurs patrons de diversité et de leurs fonctions dans les écosystèmes d’étudier les relations de l’eau de cryptogames vasculaires. Nous présentons l’enregistreur de données de BtM, une plateforme open source de faible coût pour l’étude de la teneur en eau des cryptogames vasculaires. L’enregistreur de données est conçu pour mesurer la température ambiante, l’humidité et la conductance de jusqu’à huit échantillons simultanément. Nous fournissons un design pour un circuit imprimé (PCB), un protocole détaillé pour assembler les composants et le code source nécessaire. Tout cela rend l’Assemblée de l’enregistreur de données de BtM accessible à n’importe quel groupe de recherche, même à ceux sans précédent connaissances spécialisées. Par conséquent, la conception présentée ici a le potentiel pour aider à populariser l’utilisation de ce type de dispositif entre écologistes et biologistes de terrain.

Introduction

Communautés de cryptogames vasculaires sont un omniprésent et un élément souvent négligé des écosystèmes terrestres1. Ils sont constitués d’un agrégat d’organismes de petite taille très différents parmi lesquels bryophytes et lichens sont les producteurs primaires en suspens. Ces deux groupes d’organismes partagent une caractéristique physiologique qui les rend uniques : poikilohydry, ou l’incapacité de contrôler activement leur teneur en eau interne. Cela a de profondes implications pour leurs processus physiologiques comme le métabolisme cesse lorsque les cellules sont desséchées en réponse à de faibles taux d’humidité et reprend lorsque l’environnement est encore humide, de2. En conséquence, les cryptogames vasculaires éviter sécheresse au lieu de composer avec elle2, qui permet à ces collectivités de survivre dans un large éventail d’environnements de déserts chauds et froids aux tropiques3,4.

En outre, ils montrent des structures relativement simples et ont de faibles besoins nutritifs. Ces caractéristiques rendent très sensibles aux conditions microclimatiques. En fait, les cryptogames vasculaires occupent souvent un espace de niche qui n’est pas disponible pour les plantes vasculaires de plus grande taille, formant des écosystèmes en miniature qui constituent une partie importante de la diversité du monde. Bryophytes et lichens seuls comprennent près de 40 000 espèces (env. 20 000 bryophytes sensu lato5,6 et environ 20 000 lichens7). En outre, leur contribution à la biodiversité de la terre est encore plus importante puisque leurs communautés offrent un logement pour un grand nombre d’espèces de champignons, y compris une flore diversifiée de champignons libres et mycorhiziens, N-fixation des cyanobactéries de plus en plus comme des épiphytes et une myriade de micro-invertébrés, tels que les tardigrades, collemboles, myriapodes, insectes et acariens qui tirent profit de la rétention d’eau conditions de capacité et mise en mémoire tampon à l’intérieur de ces écosystèmes miniatures.

Communautés de cryptogames non vasculaires contribuent également à la régulation des cycles biogéochimiques du carbone. Dans les écosystèmes secs, les soi-disant croûtes biologiques couvrent jusqu’à 40 % de leur surface8 et jouent un rôle majeur comme puits de carbone. Une étude récente estime que croûtes biologiques des milieux secs pourraient être fixant à 7 % de la totalité du carbone fixé par la végétation terrestre. Par ailleurs, dans d’autres écosystèmes où les bryophytes ou lichens ou une combinaison des deux sont les producteurs primaires – comme certains systèmes de la forêt boréale ou les tourbières – ils produisent entre 30 % et 100 % de la productivité primaire nette totale10,11 . Elles sont également importantes dans les écosystèmes dans lesquels ces organismes ne sont pas dominantes, telles que les forêts tempérées. En effet, les bryophytes du sol forestier avaient un équivalent de l’absorption de carbone annuel d’environ 10 % forêt de respiration du sol dans une forêt pluviale tempérée de la Nouvelle-Zélande. En outre, ils sont également importants pour fixation de l’azote, depuis les cyanobactéries vivant comme épiphytes dans ces communautés pourraient se fixer près de 50 % du montant global de l’azote biologique4.

En raison de la dépendance de leur activité physiologique sur la disponibilité de l’eau dans le milieu environnant, tant la diversité des communautés de cryptogames vasculaires et leurs fonctions dans les écosystèmes sont fortement dépendantes de l’eau contenu2. Notez que, puisqu’ils ne peuvent pas contrôler activement la teneur en eau dans leurs tissus, leurs rôles dans le bilan du carbone et la fixation de l’azote sont couplés avec les cycles d’hydratation et de la dessiccation et, par conséquent, dépendant de l’intervalle et la périodicité des cycles sec-humide. Ainsi, connaître que l’état du contenu eau de ces organismes en temps réel est la clé pour comprendre les fonctions effectuées par cryptogames dans les écosystèmes.

Malgré son importance, la mise au point des méthodes pour mesurer l’eau activité contenue et physiologique chez les organismes de poikilohydrique a été relativement lente. En 1991, Coxson12 effectue une première approche pour mesurer directement la teneur en eau des lichens. Après cela, il y avait une lacune dans ce genre d’étude jusqu’à un développement récent, quand plusieurs œuvres ont fourni des méthodes rapprochant les mesures de l’état physiologique des cryptogames vasculaires13,14,15, 16. Néanmoins, ces connaissances sont encore rares et éparses, et ces œuvres sont principalement axés sur le sol des croûtes4,8. Cependant, bryophytes et lichens également jouent un rôle utile dans de nombreux autres écosystèmes, en particulier à des régions tempérées, boréales et polaires1, et leur importance est significatif non seulement dans les communautés mais aussi pour les communautés épiphytes poussant sur sol arbres et communautés saxicoles sur les rochers. Ce manque de recherche est partiellement lié à l’absence des enregistreurs de données de mesure disponibles dans le commerce, qui oblige les groupes de recherche pour construire leur propre équipement. Développement d’un enregistreur de données nécessite des connaissances spécifiques que la plupart des écologistes n’ont pas, donc il augmente sensiblement le coût de mise en œuvre des réseaux de mesure relativement importantes nécessaires pour recueillir des données représentatives sur les performances des non vasculaires cryptogames le long environnementale et gradients de l’habitat.

Dans cet article, nous présentons une méthode simple et rentable pour générer un enregistreur de données permettant de mesurer la conductance des non vasculaires organismes cryptogamiques en même temps que la température ambiante et l’humidité. Il est programmé pour enregistrer de manière autonome pour une période relativement prolongée (jusqu’à deux mois) et est suffisamment robuste pour résister aux conditions dures de champ extérieur. En raison de sa simplicité, il sera un outil utile pour les écologistes et biologistes de terrain sans formation spécialisée dans le développement des enregistreurs de données ou les groupes de recherche qui manquent de personnel spécialisé. Par conséquent, cet enregistreur de données a le potentiel pour aider à populariser l’utilisation de ce type d’appareil.

Nous avons développé un datalogger de faible puissance et peu coûteux capable de mesurer la conductance de jusqu’à huit différentes sources et enregistrer la température ambiante et l’humidité en même temps. L’appareil est conçu après conception12 de Coxson et mis en œuvre sur une plateforme open-source (Table des matières). Le but était de donner la priorité à la facilité de l’Assemblée et puissance d’efficacité et pour faciliter la maintenance des installations à long terme. Le design est dérivé d’un article par Open Source Building Science capteurs (OSBSS)17. Cette conception a été modifiée par incorporant les circuits supplémentaires pour donner lecture de l’impédance des cryptogames et rendant plus compact et plus faciles à fabriquer.

Le résultat est BtM (Conseil de Bryolichen température humidité), un open source printed circuit board18. Chaque planche est contrôlé par un microcontrôleur de rendement énergétique élevé (Table des matières). Données environnementales, température et humidité relative sont réunis grâce à un capteur de température et d’humidité qui vient et précalibré et, en dehors de sa consommation de puissance faible, a un rapport qualité-prix convenable.

Le bureau utilise un protocole de communication numérique (standard SPI serial) pour gérer le cycle de mesure. Une horloge en temps réel (DS3234) montée sur chaque carte fournit des timing précis. Afin de réduire la consommation d’énergie, le processeur reste en veille la plupart du temps. Chaque donnée de temps doit être recueillie, l’horloge en temps réel permet d’activer le processeur et déclenche le processus d’enregistrement. L’horloge en temps réel est également utilisé pour enregistrer avec précision la date et l’heure de chaque cas de données.

Jusqu’à huit mousses ou lichen des échantillons peuvent être enregistrées en parallèle en utilisant une seule carte de BtM. Lorsque l’expérience est mises en place, deux pince-crocodile électrodes sondes sont appliqués à chaque échantillon de mousse/lichen. Ensuite, un diviseur de tension entre chaque électrode et une référence de résistance avec une valeur connue (330 KΩ dans ce cas) sont utilisées. Cette valeur de résistance a été sélectionnée par étalonnage et basée sur des mesures précédentes des cryptogames. Il offre une résolution d’un ordre de grandeur autour de la valeur de référence (100-1 000 KΩ). La chute de tension est mis en mémoire tampon et puis lire avec le microcontrôleur à l’aide de ses ports analogiques (A0 – A7)18. La tension est calculée en appliquant la formule suivante.

VI = (ADCi x VCC) / 1023

Ici, ADCi est le raw j’ai la valeur de l’ADC (convertisseur analogique-numérique) du canal, SCR est la tension d’alimentation (3,3 V dans le cas présent) et 1023 représente la plage de la sortie de l’ADC. La tension résultante Vi est alors utilisée en combinaison avec la loi d’Ohm pour calculer la résistance (Ri, Ω) et la conductance (G, S) de chaque échantillon de mousse.

Ri = (VCC x RL) / Vi – RL

G = 1 / Ri

Ici, le RL est la valeur de la référence de la résistance (330 KΩ dans ce cas). Les logiciels embarqués de microcontrôleur intègre toutes ces équations, donc il peut enregistrer directement les valeurs de résistance et de la conductance.

L’Office perçoit également des mesures de la température ambiante et l’humidité à l’aide de capteurs. Ensuite, chaque point de données est écrit dans un fichier journal sur une carte microSD. Une carte microSD TransFlash carte de dérivation a été montée sur chaque carte de BtM à cet effet. Enfin, la carte microSD peut être collectée manuellement après l’expérience. Tous les points de données peuvent être transférées à un ordinateur pour une analyse ultérieure.

Protocol

1. montage du Datalogger Préparer un fer à souder et une bobine de fil de soudure. Attendez que le fer à souder à la chaleur vers le haut et humidifier l’éponge. Couper les bandes d’en-tête de pin à la longueur désirée et souder dans les douilles pour le capteur de température et d’humidité, le microcontrôleur et les modules de breakout RTC horloge et microSD. Pour souder, préchauffer la jointure désirée avec la pointe du fer à souder. Ensuite, appliquez une petite quantité de matériel de soudure fil, assez pour remplir la jonction. Enfin, retirez le fer à souder et attendez que la jonction se refroidir. Assembler les composants sur le circuit imprimé à l’aide de la même procédure qu’à l’étape 1.2, selon les indications du CCP et les références du composant spécifiés dans la Table des matières (voir la Figure 1 pour un régime d’Assemblée). Tout d’abord, souder les résistances. Ensuite, souder les prises pour les amplificateurs opérationnels, le capteur de SHT7X et les modules de breakout RTC horloge et microSD. Ensuite, souder les deux transistors. Le Conseil doit également être soudé maintenant, à l’aide de réglettes à broches. Enfin, souder les connecteurs au Conseil d’administration. Brasez le capteur d’humidité/température SHT7X dans un en-tête ou extension câble pour renforcer les fils. Préparer un multimètre dans le mode test de continuité, essais ou la conductivité. Utiliser un multimètre pour vérifier qu’il n’y a aucun court-circuit entre les goupilles ou les connexions. DoubleCheck les bornes positive et négative de la puissance d’alimentation. En outre, vérifiez que chaque joint de soudure crée une connexion stable entre les broches des composants et les pistes de cuivre du circuit.Remarque : Cette étape est très importante ; ne sautez pas. Connectez les bornes de la batterie et les cavaliers à la carte à l’aide d’un tournevis. Tout d’abord, utilisez n’importe quel outil de coupe pour enlever environ 4 mm de chaque extrémité de fil, exposant ainsi le noyau conducteur. Ensuite, introduire chaque câble dans la prise appropriée et serrer la vis avec le tournevis cruciforme. Assurer et doublecheck la polarité des câbles, en particulier ceux de la puissance d’alimentation. Vérification de la connexion en tirant sur les câbles légèrement, vérifier que tout est bien branché. Pour réduire davantage la consommation d’énergie, enlever le voyant d’alimentation du microcontrôleur Conseil par dessouder ou coupant la diode LED de la carte. Enfin, montez le jury BtM dans un boîtier étanche pour garder l’humidité de l’électronique. Fixer l’enceinte sur la batterie, brancher aux bornes positives et négatives. Monter le capteur d’humidité/température à l’extérieur de la boîte, laissant connecté à la carte de BtM. Itinéraire de huit paires de pinces crocodile, nécessaires pour les mesures de conductance à l’extérieur de l’enceinte étanche. Dernier, couper chaque brin de mousse avec les pinces crocodiles. 2. chargement du logiciel Télécharger et installer l’environnement de développement intégré (IDE) 1.0.6 du site19. Le microcontrôleur utilisé est une plate-forme open source de calcul physique et il est livré avec son propre IDE. Il est important de télécharger la version adéquate puisqu’il y a des problèmes de compatibilité connus avec certains des bibliothèques requises. Télécharger les bibliothèques nécessaires de dépôt GitHub18: DS3234, DS3234lib3, PowerSaver, SdFat et Sensirion. Télécharger le code source principale pour l’enregistreur de données de référentiel GitHub18. Ouvrez le fichier clock.ino pour configurer l’heure et la date. Modifier les paramètres de la fonction RTC.setDateTime à l’heure actuelle et la date au format suivant :RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss) ; Date : JJ/MM/YY HH : mm :Ici, le DD est jour, MM est mois, YY est année, hh est heure, mm minutes et ss est secondes. Ensuite, télécharger le programme d’horloge à la Commission de la BtM, brancher l’adaptateur USB-to-Serial (évasion FTDI) dans les ports de programmation de microcontrôleur et en utilisant un câble mini-USB-to-USB pour connecter la carte à l’ordinateur. Enfin, tout d’abord cliquer sur vérifier et, ensuite, télécharger dans l’IDE. Ouvrez le projet datalog dans l’IDE et modifier le fichier datalog.ino. Configurer l’heure de début pour l’enregistreur de montage les variables suivantes :int dayStart = DD, hourStart = hh, minStart = mmIci, le DD est le numéro du jour, hh est l’heure de démarrage des mesures et mm la minute du début.Remarque : Le code à mettre en place un temps spécifique devrait ressembler à ceci :RTC.setDateTime(DD,MM,YY,hh,mm,ss) ; / / Date 12/01/17 12:00 Définissez l’intervalle entre les différentes mesures (en secondes) modifiant la valeur de variable intervalle. 3. mise en place des sondes de mesure Placez les pinces crocodiles à la position centrale des communautés dans les cas de bryophytes, lichens fruticuleux et lichens foliacés (Figure 2). Les lichens fruticuleux, fixer les attaches dans le thalle et, pour les mousses, directement sur la tige d’un individu. Dans le cas des lichens foliacés, placer les clips sur la frontière du thalle. Garder une distance minimum de ca. 5 mm entre les électrodes. Veiller à ce que les clips ne sont pas facilement enlevés avant de commencer les mesures. 4. étalonnage pour les mesures de Conductance Pour s’assurer que les spécimens soient secs, effectuer l’étalonnage à midi, sur une journée avec air faible hygrométrie, précédée d’au moins un et deux de préférence, les jours de temps secs. Sélectionnez une communauté de mousses ou de lichens qui est sain et bien structuré. Connecter l’enregistreur à la mousse ou le lichen, en suivant les étapes décrites à la section 3 du présent protocole. Commencer les mesures (allumer l’enregistreur de données) et laisser le jury de BtM en cours d’exécution pendant environ 3 min stabiliser les valeurs enregistrées. Effectuer un test precalibration pour estimer la quantité d’eau nécessaire dans chaque épreuve d’arrosage. Brancher les pinces pour l’échantillon et ajouter de l’eau jusqu’à ce que la conductance atteint une valeur qui n’augmente pas avec l’addition d’eau. Il s’agit de la valeur de la conductance maximale de cet échantillon. Cette valeur servira à établir les étapes d’arrosage de l’étalonnage (voir étape 4.7.1). Attendez jusqu’à ce que les mesures de conductance de retour aux valeurs initiales (les échantillons sont secs). Ensuite, ajouter de l’eau dans l’ordre avec un petit spray. Humidifier les échantillons avec une quantité d’eau équivalente à 1/10 de la quantité d’eau nécessaire pour atteindre la conductance maximale (voir étape 4.5) dans l’échantillon. Attendre que la mousse ou le lichen entièrement absorbe l’eau et les mesures de conductance sont stables avant d’arroser à nouveau (~ 1 min entre chaque événement d’arrosage). Répétez jusqu’à ce que la conductance atteint la valeur maximale (saturation) et de la mousse ou le lichen est entièrement hydratée.Remarque : Chaque essai de débit devrait prendre environ 15 min, selon l’intervalle entre les arrosages, qui devraient être 1-2 min. Après avoir terminé le calibrage, retirez la carte microSD du board BtM et copiez le fichier de données vers un ordinateur.NOTE : Les valeurs enregistrées peuvent ensuite être utilisés comme point de référence pour les expériences. Il est également nécessaire d’effectuer cette étape pour vérifier que la mise en place est d’enregistrer correctement la conductance des échantillons, juste avant d’exécuter l’expérience réelle. 5. autre étalonnage pour des expériences de laboratoire Entièrement hydrater la communauté des mousses ou lichen jusqu’à ce qu’on observe un excès d’eau externe. Pour vous assurer que la communauté est pleinement hydratée, la communauté garder humide pendant 30 min. Connecter l’enregistreur à la mousse ou le lichen, en suivant les étapes décrites à la section 3 du présent protocole. Commencer les mesures et de laisser le jury de BtM en cours d’exécution pendant environ 3 min stabiliser les valeurs enregistrées. Attendez que la conductance atteint la valeur minimale (dessiccation) et de la mousse ou le lichen est n’est plus tenue d’électricité.Remarque : Chaque étalonnage pourrait durer au moins 1 h, mais la durée est très variable selon les espèces. Mesures devraient être effectuées jusqu’à l’obtention d’une valeur minimale de la conductance.

Representative Results

Nous avons analysé les variations de la conductance chez deux espèces de mousses, Dicranum scoparium Hedw. et Homalothecium aureum (épinette) H. Rob. (Figure 3), au cours du processus d’étalonnage dans des conditions de laboratoire. Tapis des deux mousses ont été gardés pendant 24 h dans le gel de silice et placés dans un substrat artificiel (c.-à-d., ouate) qui ont conservé leur structure d’origine (Figure 2). Ensuite, les échantillons étaient irrigués 15 x et 20 x avec un spray à intervalles de 1 min. Chaque événement d’arrosage se composait d’ environ 0,1 mL d’eau. Dans les deux espèces, une forte corrélation entre l’eau ajoutée et de la conductance de l’échantillon (d. scoparium rS = 0,88, p < 0,001 ; H. aureum rs = 0,87, p < 0,001) a été observée. Il y avait une forte augmentation de la conductance (de 0 % à 25 % au moins) juste à l’eau de la première addition, ainsi que les mesures ont atteint leur conductance maximale à 4 mL pour d. scoparium et 10 mL pour H. aureum. Il est important de remarquer que la relation entre la quantité d’eau et de la conductance est logarithmique. Par conséquent, les valeurs de conductivité doivent être transformé pour avoir une relation linéaire entre deux variables, et leur relation doit être modélisée à l’aide de la régression non linéaire. Nous avons trouvé une variabilité entre les échantillons (voir les différentes couleurs dans les Figures 3 a et 3 b), bien que tous les échantillons appartenant à la même espèce a attiré une courbe similaire. La variation entre les échantillons peut être attribuée à des différences dans la biomasse et de la morphologie des patchs. Les échantillons sur le terrain sont très susceptibles de présenter ce type de variabilité, donc prendre plusieurs mesures de chaque type de communauté est recommandé. Sans surprise, la plus forte variabilité a été trouvée entre les espèces, puisque les espèces diffèrent par plusieurs traits fondamentaux (p. ex., l’agrégation des nattes ou morphologie). Pour contrôler pour intra – et interspécifique variabilité, il est recommandé de calibrer chaque clip jusqu’à atteindre les valeurs de conductivité maximale et, ensuite, mise à l’échelle les résultats pour chaque clip pour que les valeurs vont de 0 à 100. Considérer que les valeurs absolues de la conductance dépendent de la distance entre les pinces et la conductance basale des tiges, donc les valeurs qu’ils fournissent ne sont pas directement comparables. La quantité d’eau ajoutée à chaque événement d’arrosage du processus d’étalonnage est cruciale et affecte fortement les résultats. Ici, le but était d’avoir plusieurs événements d’arrosage au niveau de la précision maximale de la BtM. Nous présentons un exemple d’une courbe d’étalonnage lorsque trop d’eau est ajouté à chaque étape (Figure 4). Si l’échantillon est overwatered dans la première manche d’arrosage, l’augmentation de la conductance ne peut être appréciée et l’étalonnage sera inexacte. Cela peut conduire à des biais dans la gamme où les cryptogames vasculaires sont actifs, qui sont les plus intéressantes mesures faites avec le BtM. Nous avons aussi analysé la courbe de la dessiccation de la même deux espèce (H. aureum et d. scoparium), de prévoir une procédure alternative d’étalonnage. Tapis des deux mousses ont été arrosés pendant la nuit pour s’assurer qu’ils étaient totalement saturés. Ensuite, une tige représentatif de chaque tapis a été extrait et placée dans un environnement stable et contrôlé et la conductance a été enregistrée en continu. En ce qui concerne l’autre mesure d’étalonnage, les valeurs de conductivité doivent être transformé pour avoir une relation linéaire entre deux variables, et leur relation doit être modélisée à l’aide de la régression non linéaire. Figures 5 a et 5 b montrent les courbes de dessèchement de H. aureum et la d. scoparium la variabilité entre les échantillons de la même espèce. Intra – et interspécifique variabilité trouvée étaient assez grandes et, comme dans l’autre procédure de calibration, pourraient être attribuées aux différences dans la biomasse et de la morphologie de la tige. Pour contrôler pour cela, nous recommandons de procéder au moins trois mesures par espèce. Les valeurs absolues de la conductance ne sont pas directement comparables dans cette procédure de calibration, car elles dépendent aussi de la distance entre les pinces et la conductance basale des tiges. Nous présentons un exemple de données sur le terrain après qu’un événement de pluie ont eu lieu entre 23-26 juin 2014. Nous montrons la variation quotidienne du pourcentage de la conductance (Figure 6a), l’humidité relative (Figure 6b) et précipitations (Figure 6c) pour une espèce de mousse (Syntrichia ruralis (Hedw.) Weber F. & d. Mohr). Il y avait une forte relation entre la conductance de la mousse, les précipitations et l’humidité relative de l’air. Au cours de la période analysée, il y a deux pics dans la conductance et l’humidité par suite de deux épisodes de précipitations. L’une s’est produite juste avant minuit le 23 juin et le second après le midi du 24 juin. Environ 8 h après la première épreuve de la pluie, nous avons observé une baisse de l’humidité relative de l’air, suivie d’une baisse soudaine de la conductance de mousse qui descend en dessous de 25 %. La deuxième épreuve de la pluie était plus petite et, en conséquence, produit un pic plus petit conductance. Après cet événement de la pluie, la mousse ne pas sécher immédiatement mais sont restés hydratée, alors que le taux d’humidité est supérieur à 75 %. Figure 1 : Schéma de montage de l’enregistreur de données de BtM. Le schéma comprend une photo des membres du BtM et l’emplacement de chaque composant sur la carte. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Figure 2 : Mise en place correcte des clips dans une mousse (Homalothecium aureum). L’image montre comment placer les clips pour maintenir une distance minimale entre les clips sans endommager les bryophytes. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Figure 3 : La réponse de la conductance d’adjonction d’eau. Ces panneaux montrent la réponse de conductance à l’eau addition (un) Dicranum scoparium et (b) H. aureum. Les couleurs montrent les différents réplicats. Les points de données sont la moyenne de la conductance de logarithme dans un intervalle entre 10 et 30 s après l’événement d’arrosage. Les barres d’erreur représentent l’écart type des données dans cet intervalle. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Figure 4 : Réponse du logarithme de la conductance d’ajout d’eau dans d. scoparium lorsque la quantité d’eau ajoutée est trop étendue pour permettre l’étalonnage. Les barres d’erreur représentent l’écart type des données dans cet intervalle. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Figure 5 : Les courbes de la dessication. Ces panneaux montrent les courbes de la dessiccation de la ()un) d. scoparium et (b), H. aureum. Les points de données sont la moyenne de la conductance de transformation logarithmique mesuré chaque spectacle de 30 s. points noirs la moyenne des trois réplique et les barres d’erreur représentent l’écart type des données dans cet intervalle. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Figure 6 : Variation quotidienne de la conductance (Syntrichia ruralis) un moss, les précipitations et l’humidité relative. Les mesures ont été prises dans les communautés du sol de la Cantoblanco, Campus de l’ Université Autónoma de Madrid, Espagne. La conductance et l’humidité ont été mesurés avec le prototype de la BtM, tandis que les données sur les précipitations provient d’une station météo placée à quelques mètres de l’emplacement de mesure. S’il vous plaît cliquez ici pour visionner une version agrandie de cette figure. Date/heure 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 Tableau 1 : Exemple de la sortie de BtM.

Discussion

À notre connaissance, c’est la première fois qu’un enregistreur de données pour mesurer la température, l’humidité et la conductance simultanément comme un mandataire de la teneur en eau des organismes poikilohydrique a été conçu basé sur une plate-forme de libre accès. L’enregistreur de données de BtM est facile à construire et plus rentable et prévoit également des mesures de haute qualité des données d’impédance à l’aide de la puissance minimale, température et humidité de l’air.

Le montage simple est l’un des principaux avantages de cet enregistreur de données. Comme c’est un projet open-source, nous fournissons le logiciel d’enregistrement de données et un schéma détaillé de sa structure, ainsi qu’un manuel non technique pour la construction d’un enregistreur de données BtM prêt à l’emploi. Cela rend la méthode accessible à n’importe quel groupe de recherche, même à ceux qui ne fonctionnent pas avec un ingénieur ou techniciens spécialisés. En outre, l’Assemblée de chaque enregistreur de données nécessite à peu près 1 heure si le circuit imprimé est utilisé et environ 4 heures si le circuit est monté par les chercheurs. En outre, l’enregistreur de données de BtM est hautement rentable. Le coût estimatif des composantes de chaque unité est environ 100 euros, un prix assez bas qui peuvent être réduits encore plus loin dans des projets de grande envergure en assemblant des lots de plusieurs enregistreurs de données.

Bien qu’il y a eu plusieurs récents développements méthodologiques visant à mettre en œuvre des appareils qui mesurent différents aspects liés à l’activité physiologique des communautés de cryptogames vasculaires, le BtM comble une lacune importante. Raggio et al. 15 emploient Moni-Da, un système de surveillance qui obtienne des informations physiologiques et microclimatiques. L’activité physiologique est recueillie par une fluorescence de la chlorophylle, une méthode largement utilisée en laboratoire pour évaluer l’activité des organismes photosynthétiques. Bien que cette méthode est très précise, il est sensiblement plus cher que l’enregistreur de données de BtM. En outre, le système de surveillance est un produit de l’entreprise privée, qui ampute l’autonomie du groupe de recherche.

Les deux autres méthodes qui ont été publiés récemment reposent aussi sur l’estimation de teneur en eau des cryptogames vasculaires. Le premier est basé sur des mesures thermiques (une méthode d’impulsion (DPHP) double-sonde thermique). Bien que des résultats prometteurs ont récemment démontré par la jeune et al. 16, l’absence de tout régime spécifique dans le document fait assemblant sans connaissances spécialisées très difficile. Enfin, Weber et al. 14 a présenté un capteur appelé la sonde d’humidité biocrust (BWP), qui est très similaire à l’enregistreur de données de BtM. Toutefois, ils ne fournissent pas de n’importe quel modèle pour sa construction, ce qui entrave la possibilité de construire l’enregistreur de données sans l’aide d’un spécialiste. Nous surmonter ce problème en fournissant non seulement le système de construction mais aussi la platine pour assembler l’enregistreur de données. Fait intéressant, le BtM peut être facilement modifiée pour mesurer biocrusts, individus isolés ou coussins, juste en changeant les pinces crocodile (pour les particuliers/coussins de lichen ou bryophytes) aux broches d’électrode en alliage de cuivre (pour les biocrusts). Si nécessaire, qu’une partie des crocodiles peut être remplacée, ce qui permet des comparaisons directes entre les types de sonde de mesure de deux.

Lorsqu’on interprète les résultats, la relation entre l’activité et de la teneur en eau doit être soigneusement adressée, parce que le BtM ne mesure pas directement la photosynthèse. La photosynthèse et l’activité sont étroitement liées dans les cryptogames vasculaires, puisqu’un organisme poikilohydrique sec est en cessation métabolique et une humide est active. Toutefois, le degré d’activité photosynthétique ne peut être déduit directement la teneur en eau, même si une activité métabolique plus élevée – et, partant, d’une activité photosynthétique plus – peuvent s’attendre dans un organisme bien hydraté.

Étapes essentielles :
Malgré la facilité de montage, il y a quelques étapes cruciales dans le protocole qui devrait être abordé avec précaution par les chercheurs lors du montage de la sonde. Tout d’abord, comme souligné dans le protocole, il est assez facile de produire des courts-circuits lors du brasage, qui, dans le pire des cas pourrait entraîner des dommages graves au microcontrôleur. Il est très important de vérifier leur présence avec un multimètre et de les enlever avant de brancher les batteries. Nous recommandons d’utiliser la conception de PCB fournie puisqu’il significativement simplifie le processus et peut être la meilleure option pour surmonter ce problème. Deuxièmement, pas toutes les versions de l’IDE sont compatibles avec les bibliothèques requises pour cet enregistreur de données. Il est important de télécharger correctement une (1.0.6) afin d’éviter toute compatibilité questions. En troisième lieu, il est important de noter la polarité des piles. Une inversion de polarité peut entraîner de graves dommages au matériel. Quatrièmement, l’étalonnage est une étape cruciale. L’enregistreur de données de BtM est conçu pour que la résolution supérieure coïncide avec le moment où les cryptogames va de sec à humide état. Cela implique que les valeurs de la conductance saturent longtemps avant que l’échantillon est saturé en eau. Toutefois, si l’étude en question exige une précision plus élevée autour d’autres valeurs, elle peut être modifiée. Mesures allant au-delà d’un ordre de grandeur de cette référence exigent la résistance à changer et un processus de ré-étalonnage (voir ci-dessous). Comme la température ambiante peut affecter la précision des mesures, nous recommandons en tenant compte de ce facteur lors de l’étalonnage. Pour ce faire, l’étalonnage doit être fait à basse température pour vérifier les modifications dans la précision et la stabilité (voir Coxson12 pour les effets de la température).

Modifications :
Bien que la plupart des composantes de la BtM est fixes, certains peuvent être facilement modifiés sur le terrain sans ressouder. La modification plus simple est de remplacer les pinces crocodiles pour d’autres systèmes de sonde ou de mesure. Par exemple, au lieu des pinces crocodile, une sonde dotée de deux broches, comme celui suggéré dans Weber et al. 14, peut être utilisé.

Dans des milieux éloignés, où changer les piles peut-être pas possible dans le cadre de la fréquence nécessaire, batteries pourraient être complétées avec un panneau solaire pour alimenter l’enregistreur de données de BtM pendant de longues périodes.

En changeant les résistances de référence utilisées pour mesurer la conductance, le rang d’une résolution plus élevée peut être modifié facilement pour les valeurs supérieures ou inférieures. Si modifié, nous vous recommandons un nouvel étalonnage précis. En outre, dans le code source, la variable de RValue , qui est programmée pour une valeur de résistance de 330 KΩ, doit être assignée à la nouvelle valeur correspondante (datalog.ino).

Conclusion :
Communautés de cryptogames vasculaires sont très diversifiées et jouent un certain nombre de différents rôles écologiques clés, afin de comprendre leurs relations avec l’environnement abiotique est un enjeu crucial. L’enregistreur de données de BtM a plusieurs applications qui vont faire avancer la connaissance de ces relations. Par exemple, il aidera à approfondir les connaissances sur les conditions où ces organismes agissent comme puits de carbone ou sources de carbone. Les fluctuations entre ces deux rôles sont étroitement liées aux conditions abiotiques tels que la température et l’humidité3, mais grandes quantités de données sont nécessaires pour décrire et comprendre les variations de cette relation à l’échelle mondiale. Pour cela, les réseaux de capteurs dense qui ne sont possibles que si elles s’appuient sur un matériel peu coûteux et facile à implémenter.

Pour résumer, ce dispositif est un outil utile pour les groupes de recherche écologique et permet de surmonter les contraintes techniques de conception et construction d’un enregistreur de données. La combinaison de ces deux facteurs peut conduire à une vulgarisation de l’utilisation des enregistreurs de données pour mesurer les relations hydriques des cryptogames vasculaires in situ. Ceci, à son tour, vous pouvez augmenter la mise en place de réseaux de surveillance à moyen et à long terme. Développement de ces réseaux est essentielle à l’évaluation de la réponse de cryptogames vasculaires aux et régionaux des facteurs environnementaux, ainsi que pour déterminer leur rôle dans le processus de l’écosystème (par exemple, les cycles des éléments nutritifs, assemblée communautaire) et leur réponse plus probable compte tenu des changements sur les facteurs climatiques et anthropiques associées au changement global.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Les auteurs sont reconnaissants au Manuel Molina (UAM) et Cristina Ronquillo (MNCN-CSIC) pour l’aide apportée lors des essais d’étalonnage et de Belén Estébanez (UAM) pour son aide lors des campagnes d’échantillonnage.

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

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  18. . Arduino – Software Available from: https://www.arduino.cc/en/Main/Software (2018)

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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).

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