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叶绿素荧光技术高光谱成像技术植物表型分析技术能量代谢测量技术无人机遥感技术

多功能全自动植物呼吸测量系统

时间：2018-11-14

作者：凯发旗舰厅(中国)

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简介：

新陈代谢（metabolism）是生命的最基本特征，其中植物进行着光合作用和呼吸作用两个相对独立又相互影响的过程：前者吸收CO₂并利用太阳能合成有机化合物同时放出氧气，后者则消耗氧气排出CO₂。光合作用发生于植物的绿色组织特别是叶片，且主要在白天进行，而植物的呼吸作用发生于植物的根、茎、叶、种子、果实等所有组织，而且每时每刻都在进行中。植物呼吸测量系统由CO₂分析仪、氧气分析仪、水汽分析仪、气体抽样单元、数据采集分析系统等组成，可以测量植物的根、茎、叶、果实、种子及全株植物的呼吸或净呼吸与净光合，用于植物生理生态研究、根系呼吸研究、种子储存与生活力检测、蔬菜果实储存研究等。

功能特点：

ü 高精确度、高稳定性、高分辨率、系统兼容性和扩展性强

ü 可选配实验室模块式测量系统，或选配野外便携式测量系统

ü 可自由组合封闭式测量、开放式测量（全自动高通量、实时测量，连接于各类不同大小体积呼吸室）、或利用抽样流动注射技术测量分析，其中流动注射技术相比气相色谱仅仅10多秒可完成样品分析

ü 配置灵活多样，可根据经费预算情况及研究目的选配不同的配置组合，简单配置可以由CO₂分析仪、呼吸室及数据采集显示器组成，复杂配置包括CO₂分析仪、氧气分析仪、水汽分析仪、精密气体抽样单元、气路转换器（多通道系统）、数据采集器及分析软件等

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ü 系统可用于动物呼吸测量、土壤呼吸测量及光合作用测量（需根据具体研究目的选配相应配件）

ü 系统可选配FluorCam叶绿素荧光监测技术、Specim高光谱成像技术以及Thermal-RGB植物热成像技术等用于植物各种样品健康状况监测

技术参数：

1. 氧气分析测量（FC–10）：

氧气测量范围：0–100％；分辨率：0.0001%；精确度：优于0.1％；响应时间：小于7秒；24小时漂移：低于0.01％；20分钟噪音：低于0.002％pk–pk；温度、压力补偿，4通道模拟输出，16bit分辨率；数码过滤（噪音）0–50秒可调，增幅0.2秒，内置A/D转换器分辨率24 bits；可同时测量温度（测量范围0–60℃，分辨率0.001℃）和气压（测量范围30–110kPa，分辨率0.0001kPa）；具两行文字数字LCD显示屏，具背光，可同时显示氧气含量和气压；大小33×25×10cm，重量约4.5kg

2. 高精度差分氧气分析仪（备�。�，适于微小植物样品或昆虫的呼吸代谢测量，测量范围0–100%，精度0.1%，分辨率0.0001%

3. 二氧化碳分析测量（CA–10）：双波长非色散红外技术，测量范围0–5％或0–15％两级选择（双程），内置数据采集系统，实时测量，响应时间小于1秒，分辨率优于0.0001%或1ppm（可达0.1ppm），精确度1%，建议气流5–2000ml/分钟，噪音小于2ppm，24小时漂移低于0.002%，通过软件温度补偿，采样频率10Hz；具两行文字数字LCD显示屏，具背光，可同时显示CO₂含量和气压；4通道模拟输出，16bit分辨率，具数码过滤（噪音）；大小33×25×10cm，重量约4.5kg

4. 超高精度二氧化碳分析测量（备�。�：差分非色散红外气体分析仪，用于测量微小生物（如果蝇等）或蜱螨类微小动物的呼吸代谢，测量范围0–3000ppm，分辨率达0.01ppm，精确度1%

5. RH–300水气测量仪（备�。�：测量范围0.2％–100％（相对湿度）、分辨率0.001%（相对湿度），露点温度-40–40℃、分辨率0.002℃（露点温度），水汽密度0–10?g/ml、分辨率0.0001?g/ml，水汽压力0–20kPa、分辨率0.01Pa；模拟输出16 bits，建议气流速度5–2000ml/min，具两行文字数字LCD显示屏，具背光，可同时显示水汽含量和温度

6. SS4气体二次抽样单元：包括一个泵、针阀（控制进出泵体的气流）和气流计（0–2000ml/m）；隔膜泵，滚轴马达，最大流速2–4L/min；热桥式气流计，分辨率1ml/min，精确度2%；模拟输出12 bits；重量约2kg。另外可根据测试样品规模定制质量气流发生与控制器

7. 气路转换器：8通道（包括一个Baseline通道），采样频率10Hz，具备数字模式、手动模式、程序式等模式，可以扩展至16、24、32通道等

8. UI–3数据采集器，12通道，8个模拟输入，16bit分辨率；4个温度输入，分辨率0.001摄氏度；8个数字输出用于系统控制，1个16bit计数器，2通道电压输出，脉冲宽度调制

9. 呼吸室：有硼硅玻璃材质微型呼吸室（直径9.0mm，体积0.5–1.0ml）、小型呼吸室（不同直径供选配）及中大型呼吸室（用于整株植物或果实等）等供选配

10. 专业技术配置与培训，包括封闭式、开放式、抽气式、推气式、抽样流动注射法等不同技术装配与操作技术培训

产地：美国

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客户案例 1

右图：美国康奈尔大学园艺学系利用植物呼吸测量系统研究储藏温度与湿度变化对花毛茛干燥块状根呼吸和存活的影响，结果表明，在5℃时，湿度变化对样品呼吸速率影响不大，而在25℃时，湿度显著影响其呼吸作用（HortScience，2011）

客户案例 2

英国的克兰菲尔德大学Cranfield University使用该多功能全自动植物呼吸测量系统连续发表了10篇以上高质量专业SCI论文，研究实验样品涉及茶树茶叶、蓝莓、草莓、洋葱、土豆、鳄梨、蟠桃马铃薯块茎等等，部分应用可参考“新鲜农产品呼吸速率原位实时测量技术及其在采后研究中的应用”快讯。详情请来电咨询010-82611572。

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Fig 1 320升呼吸室与多功能全自动植物呼吸测量系统连接

产地：美国

部分参考文献

Anastasiadi M , Collings E R , Shivembe A , et al. Seasonal and temporal changes during storage affect quality attributes of green asparagus[J]. Postharvest Biology and Technology, 2020, 159:111017-.

Anastasiadi M , N Falagán, Rossi S , et al. A comprehensive study of factors affecting postharvest disorder development in celery[J]. Postharvest Biology and Technology, 172.

Collings ER, Alamar MC, Bogaerts Marquez M, et al., (2021) Improving the tea withering process using ethylene or UV-C. Journal of Agricultural and Food Chemistry, Volume 69, Issue 45, 17 November 2021, pp. 13596-13607

Dimkovikj, A., Van Hoewyk, D. Selenite activates the alternative oxidase pathway and alters primary metabolism in Brassica napus roots: evidence of a mitochondrial stress response. BMC Plant Biol 14, 259 (2014). https://doi.org/10.1186/s12870-014-0259-6

García-Pastor ME, Falagán N, Giné-Bordonaba J, Wójcik DA, Terry LA & Alamar MC (2021) Cultivar and tissue-specific changes of abscisic acid, its catabolites and individual sugars during postharvest handling of flat peaches (Prunus persica cv. platycarpa), Postharvest Biology and Technology, 181 (November) Article No. 111688.

Natalia Falagán, Tiana Miclo and Leon A. Terry. Graduated Controlled Atmosphere: A Novel Approach to Increase “Duke” Blueberry Storage Life. Frontiers in Plant Science. 2020,11:221.

Ohanenye, I.C. Alamar, M.C. Thompson, A.J Terry, L.A. Fructans redistribution prior to sprouting in stored onion bulbs is a potential marker for dormancy break. Postharvest Biology and Technology 2019, 149 , 221-234.

Rady A , Ekramirad N , Adedeji A A , et al. Hyperspectral Imaging for Detection of Codling Moth Infestation in GoldRush Apples[J]. Postharvest Biology and Technology, 2017, 129:37-44.

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