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多功能全自動植物呼吸測量系統
更新時間:2025-07-01
訪問次數:3613
植物呼吸測量系統由CO2分析儀、氧氣分析儀、氣體抽樣單元、數據采集分析系統等組成,可以測量植物的根、莖、葉、果實、種子及全株植物的呼吸或凈呼吸與凈光合,用于植物生理生態研究、根系呼吸研究、種子儲存與生活力檢測、蔬菜果實儲存研究等。
品牌其他品牌產地類別進口
應用領域環保,食品/農產品,生物產業,農林牧漁

    多功能全自動植物呼吸測量系統

 

新陳代謝(metabolism)是生命的最基本特征,其中植物進行著光合作用和呼吸作用兩個相對獨立又相互影響的過程:前者吸收CO2并利用太陽能合成有機化合物同時放出氧氣,后者則消耗氧氣排出CO2。光合作用發生于植物的綠色組織特別是葉片,且主要在白天進行,而植物的呼吸作用發生于植物的根、莖、葉、種子、果實等所有組織,而且每時每刻都在進行中。植物呼吸測量系統由CO2分析儀、氧氣分析儀、水汽分析儀、氣體抽樣單元、數據采集分析系統等組成,可以測量植物的根、莖、葉、果實、種子及全株植物的呼吸或凈呼吸與凈光合,用于植物生理生態研究、根系呼吸研究、種子儲存與生活力檢測、蔬菜果實儲存研究等。

           

植物呼吸系統.png


功能特點:

ü  高精確度、高穩定性、高分辨率、系統兼容性和擴展性強

ü  可選配實驗室模塊式測量系統,或選配野外便攜式測量系統

ü  可自由組合封閉式測量、開放式測量(全自動高通量、實時測量,連接于各類不同大小體積呼吸室)、或利用抽樣流動注射技術測量分析,其中流動注射技術相比氣相色譜僅僅10多秒可完成樣品分析

ü  配置靈活多樣,可根據經費預算情況及研究目的選配不同的配置組合,簡單配置可以由CO2分析儀、呼吸室及數據采集顯示器組成,復雜配置包括CO2分析儀、氧氣分析儀、水汽分析儀、精密氣體抽樣單元、氣路轉換器(多通道系統)、數據采集器及分析軟件等

 ü  系統可用于動物呼吸測量、土壤呼吸測量及光合作用測量(需根據具體研究目的選配相應配件)

ü  系統可選配FluorCam葉綠素熒光監測技術、Specim高光譜成像技術以及Thermal-RGB植物熱成像技術等用于植物各種樣品健康狀況監測

 

技術參數:

1.       氧氣分析測量(FC–10):

氧氣測量范圍:0100%;分辨率:0.0001%精確度:優于0.1%;響應時間:小于7秒;24小時漂移:低于0.01%;20分鐘噪音:低于0.002pk–pk;溫度、壓力補償4通道模擬輸出,16bit分辨率;數碼過濾(噪音)050秒可調,增幅0.2秒,內置A/D轉換器分辨率24 bits;可同時測量溫度(測量范圍060,分辨率0.001)和氣壓(測量范圍30110kPa,分辨率0.0001kPa);具兩行文字數字LCD顯示屏,具背光,可同時顯示氧氣含量和氣壓;大小33×25×10cm,重量約4.5kg

2.       高精度差分氧氣分析儀(備選),適于微小植物樣品或昆蟲的呼吸代謝測量,測量范圍0100%,精度0.1%,分辨率0.0001%

3.       二氧化碳分析測量(CA–10):雙波長非色散紅外技術,測量范圍05%或015%兩級選擇(雙程),內置數據采集系統,實時測量,響應時間小于1秒,分辨率優于0.0001%1ppm(可達0.1ppm),精確度1%,建議氣流52000ml/分鐘,噪音小于2ppm24小時漂移低于0.002%,通過軟件溫度補償,采樣頻率10Hz;具兩行文字數字LCD顯示屏,具背光,可同時顯示CO2含量和氣壓;4通道模擬輸出,16bit分辨率,具數碼過濾(噪音);大小33×25×10cm,重量約4.5kg

4.       超高精度二氧化碳分析測量(備選):差分非色散紅外氣體分析儀,用于測量微小生物(如果蠅等)或蜱螨類微小動物的呼吸代謝,測量范圍03000ppm,分辨率達0.01ppm,精確度1%

5.       RH–300水氣測量儀(備選):測量范圍0.2100%(相對濕度)、分辨率0.001%(相對濕度),露點溫度-4040、分辨率0.002(露點溫度),水汽密度010µg/ml、分辨率0.0001µg/ml,水汽壓力020kPa、分辨率0.01Pa;模擬輸出16 bits,建議氣流速度52000ml/min,具兩行文字數字LCD顯示屏,具背光,可同時顯示水汽含量和溫度

6.       SS4氣體二次抽樣單元:包括一個泵、針閥(控制進出泵體的氣流)和氣流計(02000ml/m);隔膜泵,滾軸馬達,最大流速24L/min;熱橋式氣流計,分辨率1ml/min,精確度2%;模擬輸出12 bits;重量約2kg。另外可根據測試樣品規模定制質量氣流發生與控制器

7.       氣路轉換器:8通道(包括一個Baseline通道),采樣頻率10Hz,具備數字模式、手動模式、程序式等模式,可以擴展至162432通道等

8.       UI–3數據采集器,12通道,8個模擬輸入,16bit分辨率;4個溫度輸入,分辨率0.001攝氏度;8個數字輸出用于系統控制,116bit計數器,2通道電壓輸出,脈沖寬度調制

9.       呼吸室:有硼硅玻璃材質微型呼吸室(直徑9.0mm,體積0.51.0ml)、小型呼吸室(不同直徑供選配)及中大型呼吸室(用于整株植物或果實等)等供選配

10.    專業技術配置與培訓,包括封閉式、開放式、抽氣式、推氣式、抽樣流動注射法等不同技術裝配與操作技術培訓

 

產地:美國


客戶案例 1

 

下圖:美國康奈爾大學園藝學系利用植物呼吸測量系統研究儲藏溫度與濕度變化對花毛茛干燥塊狀根呼吸和存活的影響,結果表明,在5時,濕度變化對樣品呼吸速率影響不大,而在25時,濕度顯著影響其呼吸作用(HortScience2011

           

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客戶案例 2

 

英國的克蘭菲爾德大學Cranfield University使用該多功能全自動植物呼吸測量系統連續發表了10篇以上高質量專業SCI論文,研究實驗樣品涉及茶樹茶葉、藍莓、草莓、洋蔥、土豆、鱷梨、蟠桃馬鈴薯塊莖等等,部分應用可參考“新鮮農產品呼吸速率原位實時測量技術及其在采后研究中的應用"快訊。

        

6.png


Fig 1  320升呼吸室與多功能全自動植物呼吸測量系統連接

 

產地:美國

 

部分參考文獻

 

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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). doi.org/10.1186/s12870-014-0259-6

 

García-Pastor ME, Falagán N, Giné-Bordonaba J, Wójcik DA, Terry LA & Alamar MC (2021) C*r 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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