前言

PTM-50植物生理生態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在原有PTM-48A基礎(chǔ)上升級(jí)而來(lái)，可長(zhǎng)期、自動(dòng)監(jiān)測(cè)植物的光合速率、蒸騰速率，植物生理生長(zhǎng)狀態(tài)，環(huán)境因子，從而得到植物的全面的信息。

主要功能特點(diǎn)

l 系統(tǒng)具備4個(gè)自動(dòng)開(kāi)合的葉室，可在20秒內(nèi)獲得葉片的CO₂、H₂O交換速率。

l PTM-50植物生理生態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)標(biāo)配1個(gè)數(shù)字通道連接RTH-50多功能傳感器（可測(cè)定總輻射、光合有效輻射、空氣溫度&濕度、露點(diǎn)溫度等）。

l 分析單元升級(jí)為雙通道測(cè)量，新款的PTM-50由之前的1個(gè)分析器分時(shí)測(cè)量，升級(jí)為2個(gè)獨(dú)立分析器，實(shí)時(shí)測(cè)量參比氣和樣品氣的濃度差，增強(qiáng)了對(duì)環(huán)境CO₂、H₂O波動(dòng)的耐受能力，數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定可靠。

l 可選的植物生理指標(biāo)監(jiān)測(cè)傳感器以無(wú)線方式傳送數(shù)據(jù)，傳感器可與PC獨(dú)立連接，布設(shè)更為靈活。

l 可同時(shí)配備葉綠素?zé)晒庾詣?dòng)監(jiān)測(cè)模塊進(jìn)行葉綠素?zé)晒鈱?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

l 系統(tǒng)通過(guò)2.4GHz RF和3G實(shí)現(xiàn)無(wú)線通訊和網(wǎng)絡(luò)化。

上圖為PTM-50系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

應(yīng)用領(lǐng)域

² 應(yīng)用于植物生理學(xué)、生態(tài)學(xué)、農(nóng)學(xué)、園藝學(xué)、作物學(xué)、設(shè)施農(nóng)業(yè)、節(jié)水農(nóng)業(yè)等研究領(lǐng)域

² 比較不同物種、不同品種的差異

² 比較不同處理、不同栽培條件對(duì)植物的影響

² 研究植物光合、蒸騰、生長(zhǎng)的限制因子

² 研究生長(zhǎng)環(huán)境對(duì)植物的影響及植物對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)

上圖為主機(jī)與圓形葉室照片

基本配置組成

Ÿ 1×PTM-50系統(tǒng)控制臺(tái)

Ÿ 1×電源適配器

Ÿ 1×蓄電池連接線

Ÿ 1×RTH-50多功能傳感器

Ÿ 4×LC-10R葉室，測(cè)量面積10 cm²

Ÿ 4×4米氣體連接管

Ÿ 2×1.5米不銹鋼支架

Ÿ 選配無(wú)線傳感器

Ÿ 英文軟件

Ÿ 英文說(shuō)明書

技術(shù)指標(biāo)

l 工作方式：自動(dòng)持續(xù)測(cè)量

l 葉室取樣時(shí)間：20s

l CO₂測(cè)量原理：雙通道非色散紅外氣體分析器

l CO₂濃度測(cè)量范圍：0-1000 ppm

l CO₂交換速率的額定測(cè)量范圍：-70-70 μmolCO₂ m^-2 s^-1

l H₂O測(cè)量原理：集成型空氣溫度和濕度傳感器

l 葉室空氣流速：0.25L/min

l RTH-50 多功能傳感器：溫度-10到60℃；相對(duì)濕度：3-100%RH；光合有效輻射：0-2500μmolm^-2s^-1

l 測(cè)量間隔：5-120分鐘用戶自定義

l 存儲(chǔ)容量：1200條數(shù)據(jù)，采樣頻率為30分鐘時(shí)可存儲(chǔ)25天

l 連接管的標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度：4m§

l 電源：9 到 24 Vdc

l 通訊方式：2.4GHz RF和3G網(wǎng)絡(luò)通訊

l 環(huán)境防護(hù)級(jí)別：IP55

l 可選配葉室和傳感器

1. LC-10R 透明葉室：圓形葉室，面積10cm²，空氣流速0.23±0.05L/min

2. LC-10S 透明葉室：矩形葉室，13×77mm，10cm²，空氣流速0.23±0.05L/min

3. MP110葉綠素?zé)晒庾詣?dòng)監(jiān)測(cè)模塊，可自動(dòng)監(jiān)測(cè)Ft、QY等葉綠素?zé)晒鈪?shù)

4. LT-1 葉面溫度傳感器：測(cè)量范圍0-50℃

5. LT-4 葉面溫度傳感器：4個(gè)LT-1傳感器集成，用以估算葉面平均溫度

6. LT-IRz 紅外溫度傳感器：范圍0-60℃，視野范圍5：1

7. SF-4 植物莖流傳感器：大10ml/h，適用于直徑2-5mm莖桿

8. SF-5 植物莖流傳感器：大10ml/h，適用于直徑4-10mm莖桿

9. SD-5 莖桿微變化傳感器：行程0到5mm，適用于直徑5-25mm莖桿

10. SD-6 莖桿微變化傳感器：行程0到5mm，適用于直徑2-7cm莖桿

11. SD-10 莖桿微變化傳感器：行程0到10mm，適用于直徑2-7cm莖桿

12. DE-1 樹干生長(zhǎng)傳感器：行程0到10mm，適用于直徑6cm以上樹干

13. FI-L 大型果實(shí)生長(zhǎng)傳感器：范圍30到160mm，適用于圓形果實(shí)

14. FI-M 中型果實(shí)生長(zhǎng)傳感器：范圍15到90mm，適用于圓形果實(shí)

15. FI-S 小型果實(shí)生長(zhǎng)傳感器：范圍7到45mm，適用于圓形果實(shí)

16. FI-XS 微型果實(shí)生長(zhǎng)傳感器：行程0到10mm，適用于直徑4到30mm的圓形果實(shí)

17. SA-20 株高傳感器：范圍0到50cm

18. SMTE 土壤水分、溫度、電導(dǎo)率三參數(shù)傳感器：0 到 100 % vol.% WC ; -40 到 50 °C ; 0 到15 dS/m

19. PIR-1 光合有效輻射傳感器：波長(zhǎng)400到700nm，光強(qiáng)0到2500μmolm^-1s^-1

20. TIR-4 總輻射傳感器：波長(zhǎng)300到3000nm，輻射0到1200W/m²

21. ST-21 土壤溫度傳感器：范圍0到50 °C

22. LWS-2 葉片濕度傳感器：產(chǎn)生與傳感器表面濕度成比例的指示信號(hào)

軟件界面與數(shù)據(jù)

上圖右展示的是24小時(shí)內(nèi)CO₂（CO₂ EXCHANGE）、莖流（SAP FLOW）、蒸騰速率（VPD）、光合有效輻射（PAR）的連續(xù)變化，這是便攜式光合儀無(wú)法做到的

應(yīng)用案例

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

本研究測(cè)量量天尺（Hylocereus undatus，果實(shí)為火龍果）和蛇鞭柱（Selenicereus megalanthus）在高溫下CO₂吸收率的變化，并分析了其生理生化變化。

產(chǎn)地

歐洲

選配技術(shù)方案

1) 與葉綠素?zé)晒鈨x組成光合作用與葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量系統(tǒng)

2) 與FluorCam聯(lián)用組成光合作用與葉綠素?zé)晒獬上駵y(cè)量系統(tǒng)

3) 可選配高光譜成像實(shí)現(xiàn)從單葉片到復(fù)合冠層的光合作用時(shí)空變化研究

4) 可選配O₂測(cè)量單元

5) 可選配紅外熱成像單元以分析氣孔導(dǎo)度動(dòng)態(tài)

6) 可選配PSI智能LED光源

7) 可選配FluorPen、SpectraPen、PlantPen等手持式植物（葉片）測(cè)量?jī)x器，全面分析植物葉片生理生態(tài)

8) 可選配ECODRONE®無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載高光譜和紅外熱成像傳感器進(jìn)行時(shí)空格局調(diào)查研究

部分參考文獻(xiàn)

1. 宋宗河, 鄭文寅 & 張學(xué)昆. 甘藍(lán)型油菜耐旱相關(guān)性狀的主成分分析及綜合評(píng)價(jià). 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué) 44, 1775–1787 (2011).

2. 李婷婷, 江朝暉, 閔文芳, 姜貫楊 & 饒?jiān)? 基于基因表達(dá)式編程的番茄葉片CO2交換率建模與預(yù)測(cè). 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 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 M*riate 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).