Refine
Year of publication
- 2020 (3) (remove)
Document Type
- Article (2)
- Doctoral Thesis (1)
Is part of the Bibliography
- yes (3)
Keywords
- ion mobility spectrometry (2)
- APCI (1)
- Bodenanalytik (1)
- Ionenmobilitätsspektrometrie (1)
- LIBS (1)
- Laser induzierte Breakdown Spektroskopie (1)
- PLS regression (1)
- Schimmelpilze (1)
- fungus (1)
- gas chromatography (1)
Institute
The contamination of barley by molds on the field or in storage leads to the spoilage of grain and the production of mycotoxins, which causes major economic losses in malting facilities and breweries. Therefore, on-site detection of hidden fungus contaminations in grain storages based on the detection of volatile marker compounds is of high interest. In this work, the volatile metabolites of 10 different fungus species are identified by gas chromatography (GC) combined with two complementary mass spectrometric methods, namely, electron impact (EI) and chemical ionization at atmospheric pressure (APCI)-mass spectrometry (MS). The APCI source utilizes soft X-radiation, which enables the selective protonation of the volatile metabolites largely without side reactions. Nearly 80 volatile or semivolatile compounds from different substance classes, namely, alcohols, aldehydes, ketones, carboxylic acids, esters, substituted aromatic compounds, alkenes, terpenes, oxidized terpenes, sesquiterpenes, and oxidized sesquiterpenes, could be identified. The profiles of volatile and semivolatile metabolites of the different fungus species are characteristic of them and allow their safe differentiation. The application of the same GC parameters and APCI source allows a simple method transfer from MS to ion mobility spectrometry (IMS), which permits on-site analyses of grain stores. Characterization of IMS yields limits of detection very similar to those of APCI-MS. Accordingly, more than 90% of the volatile metabolites found by APCI-MS were also detected in IMS. In addition to different fungus genera, different species of one fungus genus could also be differentiated by GC-IMS.
Precision agriculture (PA) strongly relies on spatially differentiated sensor information. Handheld instruments based on laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) are a promising sensor technique for the in-field determination of various soil parameters. In this work, the potential of handheld LIBS for the determination of the total mass fractions of the major nutrients Ca, K, Mg, N, P and the trace nutrients Mn, Fe was evaluated. Additionally, other soil parameters, such as humus content, soil pH value and plant available P content, were determined. Since the quantification of nutrients by LIBS depends strongly on the soil matrix, various multivariate regression methods were used for calibration and prediction. These include partial least squares regression (PLSR), least absolute shrinkage and selection operator regression (Lasso), and Gaussian process regression (GPR). The best prediction results were obtained for Ca, K, Mg and Fe. The coefficients of determination obtained for other nutrients were smaller. This is due to much lower concentrations in the case of Mn, while the low number of lines and very weak intensities are the reason for the deviation of N and P. Soil parameters that are not directly related to one element, such as pH, could also be predicted. Lasso and GPR yielded slightly better results than PLSR. Additionally, several methods of data pretreatment were investigated.
Die Entwicklung nachhaltiger Bewirtschaftungs- und Produktionsmethoden ist eine der zentralen Fragestellungen der modernen Agrarwirtschaft. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit zwei Forschungsthemen, die das Konzept Nachhaltigkeit beinhalten. In beiden Fällen werden analytische Grundlagen für die Entwicklung entsprechender landwirtschaftlicher Arbeitsmethoden gelegt.
Das erste Thema ist an den sogenannten Präzisionsackerbau angelehnt. Bei diesem wird die Bearbeitung von Agrarflächen ortsabhängig ausgeführt. Das heißt, die Ausbringung von Saatgut, Dünger, Bewässerung usw. richtet sich nach den Eigenschaften des jeweiligen Standortes und wird nicht pauschal gleichmäßig über ein ganzes Feld verteilt. Voraussetzung hierfür ist eine genaue Kenntnis der Bodeneigenschaften. In der vorliegenden Arbeit sollten diese Parameter mittels der analytischen Technik der Laser-induzierten Breakdown Spektroskopie (LIBS), die eine Form der Elementaranalyse darstellt, bestimmt werden. Bei den hier gesuchten Bodeneigenschaften handelte es sich um die Gehalte von Nährstoffen sowie einige sekundäre Parameter wie den Humusanteil, den pH-Wert und den pflanzenverfügbaren Anteil einzelner Nährstoffe. Diese Eigenschaften wurden durch etablierte Referenzanalysen bestimmt. Darauf aufbauend wurden die Messergebnissen der LIBS-Untersuchungen durch verschiedene Methoden der sogenannten multivariaten Datenanalyse (MVA) ausgewertet. Daraus sollten Modelle zur Vorhersage der Bodenparameter in zukünftigen LIBS-Messungen erarbeitet werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigten, dass mit der Kombination von LIBS und MVA sämtliche Bodenparameter erfolgreich vorhergesagt werden konnten. Dies beinhaltete sowohl die tatsächlich messbaren Elemente als auch die sekundären Eigenschaften, welche durch die MVA mit den Elementgehalten in Zusammenhang gebracht wurden.
Das zweite Thema beschäftigt sich mit der Vermeidung von Verlusten durch Schädlingsbefall bei der Getreidelagerung. Hier sollten mittels der Ionenmobilitätsspektrometrie (IMS) Schimmelpilzkontaminationen detektiert werden. Dabei wurde nach den flüchtigen Stoffwechselprodukten der Pilze gesucht. Die durch Referenzmessungen mit Massenspektrometern identifizierten Substanzen konnten durch IMS im Gasvolumen über den Proben, dem sogenannten Headspace, nachgewiesen werden. Dabei wurde nicht nur die Anwesenheit einer Kontamination festgestellt, sondern diese auch charakterisiert. Die freigesetzten Substanzen bildeten spezifische Muster, anhand derer die Pilze identifiziert werden konnten. Hier wurden sowohl verschiedene Gattungen als auch einzelne Arten unterschieden. Die Messungen fanden auf verschiedenen Nährböden statt um den Einfluss dieser auf die Stoffwechselprodukte zu beobachten. Auch die sekundären Stoffwechselprodukte der Schimmelpilze, die Mykotoxine, konnten durch IMS detektiert werden.
Beide in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsthemen konnten erfolgreich abgeschlossen werden. Sowohl LIBS als auch IMS erwiesen sich für den Nachweis der jeweiligen Analyten als geeignet, und der Einsatz moderner computergestützter Auswertemethoden ermöglichte die genaue Charakterisierung der gesuchten Parameter. Beide Techniken können in Form von mobilen Geräten verwendet werden und zeichnen sich durch eine schnelle und sichere Analyse aus. In Kombination mit entsprechenden Modellen der MVA sind damit alle Voraussetzungen für Vor-Ort-Untersuchungen und damit für den Einsatz in der Landwirtschaft erfüllt.