Displaying 1 - 14 of 14 articles
著者： Prajaya Prajapati | 最終更新日: 10/30/2025 | コメント: 0
陸生植物の光合成を樹冠および生態系レベルでモニタリングすることは、地球規模の炭素循環、植生ストレス、そして気候フィードバックに関する理解を深める鍵となります。過去10年間で、太陽光誘起クロロフィル蛍光（SIF）の測定は、光合成活動をリアルタイムで定量化する最も有望なツールの一つとして浮上しました。SIFは、植物の葉が光合成の副産物として発する微かな光です。この光は肉眼では見えませんが、光合成プロセスの仕組みを直接観察できる窓を提供してくれます。
オークリッジ国立研究所1の LLianhong Gu 博士とそのチームによって開発されたオリジナルの SIF システムは、樹冠レベルの SIF が総一次生産性 (GPP) を信頼性をもって追跡し、渦共分散 (EC) フラックス測定を補完できることを実証しました。
この基盤の上に構築されたFluoreSens™10は、次世代の自動化されたSIF計測機器です。精度、耐久性、そしてフィールドでの自律性を重視して設計されたFluoreSens 10は、研究プロトタイプのコンセプトを、生態学的およびリモートセンシングアプリケーションの両方において先駆的な進歩をもたらす、フィールド対応の完全統合型計測システムへと昇華させました。
システムの概要と独自の機能
光路整合性
FluoreSens 10 の重要な特徴は、光路の整合性です。これは、各分光計に専用の光ファイバーを採用し、回転式前置光学系を用いて下降流（空）と上昇流（植生）の放射を交互に捕捉することで実現されています。光は内部スイッチやスプリッターを介して方向転換されることがないため、光ファイバーから分光計への放射強度は動作中も変化しません。これは、正確な SIF 取得の基本です。分光計メーカーは、光ファイバー接続が物理的に切断された場合、または接続が固定されている場合は年1回の校正を推奨しています。そのため、FluoreSens 10 の光学的校正は年間を通して有効であり、ドリフトを最小限に抑え、長期にわたるフィールド展開における一貫性を確保します。 HL-3P-CALランプと光ファイバーケーブルを用いた校正後の放射照度スペクトル応答。同じケーブル（光ファイバー1）を外して再接続（光ファイバー1*）、または別のケーブル（光ファイバー2）を使用した後の応答の変化は、光路を維持することの重要性を強調し、光路のわずかな変化が測定誤差を引き起こす可能性があることを実証しています。
スペクトルと熱安定性の向上
FluoreSens 10は、650～800 nm領域に最適化された高解像度分光計を搭載しており、SIF（光強度分布）の導出に不可欠なO₂AおよびO₂B吸収帯をカバーします。オプションで、可視光および近赤外領域をカバーする低解像度分光計（300～1100 nm）を追加することで、植生指数（NDVI、EVI、PRI）の分析も可能です。
分光計は、検出器温度を安定化し、ダークノイズを最小限に抑えるデュアル熱電冷却（TEC）設計により、約-10℃に維持されます。この堅牢な温度制御により、変動する環境条件下でも波長安定性が確保され、無人運転の連続運転時でも正確なスペクトル調整と再現性を実現します。 三脚に取り付けられたFluoreSens 10システム
優れた同期性と柔軟性
FluoreSens 10の中核を成すのは、すべての測定、同期、システム制御機能を担うCR1000シリーズデータロガーです。内蔵のデータロガーコードは、SIFデータと放射線プローブや温度プローブなどの補助センサー間の1秒未満の時間同期を保証します。
すべてのスケジュール、タイミング、そしてデータ取得がデータロガー内で一元管理されているため、蛍光測定と他の生態系レベルの測定をシームレスに連携させることができます。研究者は外部センサーを容易に追加できるため、装置の機能を多変数生態学的モニタリングに拡張し、観測ネットワーク全体でデータの一貫性を向上させることができます。
迅速な測定サイクル
FluoreSens 10データロガーコードは、周囲光に基づいて積分時間を自動的に最適化するインテリジェントな制御アルゴリズムを使用しています。高照度下では測定サイクル全体にかかる時間は約4秒ですが、曇りや低照度下では約1分に延長されることがあります。
この動的適応性により、樹冠の蛍光と反射率を高頻度に時間的にサンプリングすることが可能になり、朝の活性化、日中の抑制、光防御反応といった、より低速なシステムでは十分にサンプリングされない速い生理学的遷移を捉えることができます。その結果、光合成動態の非常に詳細な時間的記録が得られます。
合理化されたキャリブレーション
FluoreSens 10データロガープログラムには、校正と診断機能が完全に統合されています。内蔵の RTMC リアルタイム監視・制御ソフトウェアを使用することで、両分光計とも外部ソフトウェアを必要とせず、現場で校正できます。この機能により、ユーザーは独立して校正を柔軟に実行できるため、フラックスタワーや農業ネットワークにおける長期運用においても、測定精度を維持し、季節をまたいで再現性を確保できます。
最適化されたサンプリングジオメトリとフラックスフットプリントマッチング
SIFを炭素フラックスと関連付けて正確に解釈するには、光学的測定と微気象学的測定の空間的な整合が必要です。FluoreSens 10は、180度の視野を持つコサイン補正された前置光学系によってこれを実現し、湧昇流と沈降流の両方の測定を一貫してカバーします。
この設定により、EC フラックス観測ソース領域と密接に一致するフットプリントが生成され、SIF と炭素交換測定の比較可能性が向上し、データ解釈における空間規模の不確実性が低減します。
科学的および運用上の利点
SIFと炭素フラックスの関連付け
FluoreSens 10をEC装置と共存させることで、研究者はSIFとGPPの対応を定量化し、光利用効率と炭素同化のダイナミクスに関する知見を得ることができます。こうしたデータは陸上生物圏モデルの改良に役立ち、気候変動に対する炭素循環フィードバックの予測能力を向上させます。
植生ストレスの早期検出
SIFは、植物葉緑体における光合成を駆動する光駆動型タンパク質システムである光合成系IIに由来するため、FluoreSens 10のSIF測定は、目に見える症状が現れる前に生理的ストレス反応を明らかにすることができます。SIFの強度とスペクトル形状の変化は、干ばつ、温度ストレス、または栄養不足を示唆する可能性があります。栄養生長指標と組み合わせることで、SIFは植物の健康状態モニタリングとストレス反応研究のための包括的な診断フレームワークを提供します。
生態系科学とリモートセンシングの校正への貢献
地上SIF観測は、既存および今後の衛星ミッション（GOSAT、TROPOMI、OCO-2、FLEXなど）から得られる衛星蛍光データの検証と改善において重要な役割を果たします。FluoreSens 10の継続的な観測は、アルゴリズム開発やスケーリング研究に不可欠な参照データを提供します。
FluoreSens 10は、ミクロスケールの植物生理学とマクロスケールのリモートセンシングを橋渡しすることで、地域的および地球規模の光合成パターンの解釈能力を向上させます。これにより、このシステムはフィールド観測と衛星からの蛍光生成物との連携を強化し、SIFを気候モデルの枠組みに統合するための重要な一歩となります。
結論
FluoreSens 10は、研究用プロトタイプから高度なフィールド耐性システムへと進化したSIF技術を体現しています。光路の完全性、迅速な適応測定サイクル、熱安定性、そして高精度な同期により、地上蛍光モニタリングの性能向上に貢献します。
FluoreSens 10は、正確かつ自動化された連続的な樹冠レベルのSIF測定を可能にすることで、研究者が光合成効率、植生ストレス、そして炭素フラックスの動態をこれまでにない詳細さで研究することを可能にします。実証済みの科学的手法に基づきつつ、現代の運用ニーズに合わせて設計されたFluoreSens 10は、地球の生物圏の観測、理解、そしてモデリングにおいて大きな前進をもたらし、最終的には生態系の健全性を監視し、気候研究に情報を提供する取り組みを支援します。 参考文献
1 Gu, L., Wood, J....
続きを読む
著者： Ajay Singh | 最終更新日: 01/15/2024 | コメント: 0
Campbell Scientific’s CS223 Pt-1000 Class A, Back-of-Module Temperature Sensor (discontinued effective 31 October 2023) has been replaced by the CS241 Pt-1000 Class A, Back-of-Module Temperature Sensor. When needed, you can replace the CS223 sensor head with a CS241 head without having to replace the entire...
続きを読む
著者： Ben Todt | 最終更新日: 12/04/2023 | コメント: 0
Should you be concerned about the impact of soiling or fouling on your photovoltaic (PV) power plant performance? Did you know that in a recent estimate, more than US$6 billion of annual revenue is lost because of diminished power generation at PV facilities due to...
続きを読む
著者： Libbie Anderson | 最終更新日: 05/05/2022 | コメント: 0
At Campbell Scientific, we redesigned our back-of-module temperature sensors and launched the CS241 and CS241DM purpose-built sensors to optimize performance on bifacial photovoltaic (PV) modules and help you collect data as precisely as possible. These newer sensors have some similarities to our previous sensor models, but...
続きを読む
著者： Ajay Singh | 最終更新日: 10/13/2020 | コメント: 0
When we are faced with challenges, there is often an opportunity for improvement. In this blog article, learn how our engineers redesigned our back-of-module (BOM) temperature sensor to resolve specific challenges that impacted the quality of bifacial solar photovoltaic (PV) panel performance monitoring.
Bifacial PV panels...
続きを読む
著者： Libbie Anderson | 最終更新日: 09/21/2020 | コメント: 2
Solar photovoltaic (PV) monitoring projects often use a variety of sensors to gain information about the site performance and its available resources. To obtain this information, solar-monitoring sensors need to be connected to a database that can collect, evaluate, visualize, and interpret data from all...
続きを読む
著者： Libbie Anderson | 最終更新日: 06/29/2020 | コメント: 0
You may have heard of the IEC 61724-1 standard to promote international uniformity in PV (photovoltaic) system performance monitoring. But why was it created, and what does it mean for you? In this interview with PES (Power & Energy Solutions), Matt Perry, Technical Product Manager for...
続きを読む
著者： Libbie Anderson | 最終更新日: 06/10/2020 | コメント: 0
At Campbell Scientific, we understand the value of your solar energy farms and the necessity to keep these energy-producing facilities in top condition. To help you monitor their efficiency, we’ve designed innovative solar monitoring equipment that has been tested through deployments all over the world....
続きを読む
著者： Libbie Anderson | 最終更新日: 05/01/2020 | コメント: 0
On every utility-scale solar farm, it’s crucial to answer the fundamental question: how much solar radiation reaches the surface of the photovoltaic (PV) modules? These farms span hundreds of acres and in order to address this question, owners use meteorological monitoring stations and data loggers...
続きを読む
著者： Matt Perry | 最終更新日: 12/12/2018 | コメント: 1
Plane of array irradiance (POA) is a well-known term used to quantify the incident irradiance on a given solar array. It is the parameter most directly related to the power output of a PV module and is used extensively in PV performance analysis and modeling...
続きを読む
著者： Matt Perry | 最終更新日: 01/17/2018 | コメント: 0
During 2017, I was asked several times for a data logger program to retrieve data from Kipp & Zonen’s new RaZON+, a compact-sized dual-axis sun tracker with integrated GPS, smart pyrheliometer, and shaded smart pyranometer. The RaZON+ touts a higher accuracy approach to obtaining solar...
続きを読む
著者： Paul Smart | 最終更新日: 09/02/2016 | コメント: 1
Turning your Campbell Scientific data logger into a DNP3 outstation is a great way to allow systems that use the DNP3 protocol to have access to your live measurement data, as well as historical data. When you use your data logger as a DNP3 outstation, the...
続きを読む
著者： Paul Smart | 最終更新日: 01/20/2016 | コメント: 0
Have you heard of DNP3 but been unsure of what it is or what it’s used for? In this brief article, I’ll introduce you to this communications protocol, its role in SCADA applications, and how you can use it with your Campbell Scientific equipment and...
続きを読む
著者： Robin Deissinger | 最終更新日: 10/28/2015 | コメント: 4
We asked our integrators, those folks who sell and install our products, to send us their best photos of Campbell Scientific equipment operating in the field. From all of their submissions, we selected a photo from Western Weather Group as the first-place winner. Runners-up photo...
続きを読む
