δ¹³C einzelner CuO-Ligninphenole mittels GC-C-IRMS Kopplung – Optimierung von Geräteparametern und Anwendung bei geoökologischen Fragestellungen

Inhaltsverzeichnis

Verzeichnis der Abbildungen

Abkürzungsverzeichnis

Zusammenfassung

Summary

1 Einleitung
1.1 Lignin als spezifischer Biomarker
1.1.1 Vorkommen und Funktion von Lignin
1.1.2 Synthese und Zusammensetzung von Lignin
1.1.3 Bedeutung von Lignin für die Bodenkunde
1.2 Grundlage für natürliche Isotopenvariationen in Pflanzen
1.3 Ökologische Bedeutung der unterschiedlichen Photosynthesewege

2.1 Einleitung und Problemstellung
2.2 Geräte: EA-IRMS, GC-C-IRMS
2.2.1 Gerätetechnische Beschreibung: Übersicht
2.2.2 Isotopenverhältnis-Massenspektrometer (IRMS)
2.2.3 Verbrennungseinheit und open-split
2.2.4 Gaschromatograph
2.2.5 Elementar Analysator (EA)
2.3 Material
2.3.1 Referenzsubstanzen
2.3.2 Material und Chemikalien für CuO-Lignin-Methode (Nasschemie)
2.3.3 Ligninphenol-Stammlösungen für die Methodenentwicklung:
2.4 Methoden
2.4.1 δ¹³ C-Messung der einzelnen Phenole und Kalibrierung des Referenzgases
2.4.2 CuO-Lignin-Aufarbeitung
2.4.3 Mögliche Isotopendiskriminierung bei der Derivatisierung
2.4.4 Rechnerische Derivatisierungskorrektur
2.5 Optimierung der Geräteparameter
2.5.1 Durchführung und Vorgehensweise
2.5.2 Derivatisierungsreaktion
2.5.3 Standard on-off
2.5.4 Injektion von CO₂ bei variablen Splitfluss-Bedingungen
2.5.5 Injektion von Modellsubstanzen: Hexan, Toluol
2.5.6 Optimierung der GC- und Injektorparameter mit Ligninphenolen
2.5.7 Zusammenfassung der Geräteoptimierung
2.5.8 Korrektur der Konzentrationsabhängigkeit
2.5.9 Zusammenfassende Darstellung der GC-C-IRMS –Methode
2.6 Evaluierung der Methode mit Proben
2.6.1 Zielsetzung und Testproben
2.6.2 Ergebnisse der Testmessungen der Pflanzenund Bodenproben

3 Substanzspezifische Isotopenanalyse von Lignin: geoökologische Anwendung am Seeprofil Rukche Tal, Nepal
3.1 Einleitung und Fragestellung
3.2 Geographie und Glazialgeschichte des Untersuchungsgebietes
3.3 Bisherige Ergebnisse und Interpretation
3.4 Material und Methoden:
3.4.1 Proben
3.4.2 Analytik
3.5 Ergebnisse und Diskussion der substanzspezifischen δ¹³ C-Werte in den Ligninphenolen
3.5.1 Datenqualität und analytische Grenzen
3.5.2 Ergebnisse und Literaturvergleich
3.5.3 Interpretation
3.6 Zusammenfassende Diskussion
3.7 Ausblick

4 Literaturverzeichnis

Anhang

Dank

Verzeichnis der Tabellen

Tabelle 1. Isotopomere des CO₂

Tabelle 2. Daten zur Berechnung der Derivatisierungskorrektur

Tabelle 3. Vergleich der δ¹³ C-Werte von TMS Derivaten der 8 Phenoleinzelstoffe

Tabelle 4. Zeitliche Abfolge der Ventil-Steuerung des Backflush

Tabelle 5. Zusammenstellung der Integrationsparameter für die Lignin-Methode.

Tabelle 6. Substanzspezische δ¹³ C-Werte der 4 Testproben

Tabelle 7. Bulk und substanzspezifische Lignin-δ¹³ C-Werte [‰] verschiedener Pflanzenarten (Daten aus GOÑI UND EGLINTON 1996)

Tabelle 8. Vergleich der bulk-δ¹³ C-Werte mit den δ¹³ C- Daten der Ligninphenole in den Proben der beiden äthiopischen Seeprofile

Tabelle 9. Charakterisierung der beiden auf δ¹³ C-Lignin untersuchten äthiopischen Proben anhand von Corg, C/N und Ligninparametern

Verzeichnis der Abbildungen

Abbildung 1. Ausschnitt aus dem Lignin-Makromolekül (Abb. aus LARCHER 1994)

Abbildung 2. Reaktionsprodukte der CuO-Ligninmethode

Abbildung 3. Histogramm der δ¹³ C-Werte von Pflanzenmaterial (Abb. aus O’LEARY 1988)

Abbildung 4. Darstellung der ökologischen Konkurrenzstärke von C3- und C4-Pflanzen (Abb. aus BOOM et al. 2001)

Abbildung 5. Geräte-Konfiguration für die substanzspezifische Isotopenanalyse mit einem Isotopenverhältnismassenspektrometer (Abb. aus HABFAST 1997, modifiziert)

Abbildung 6. Schematischer Aufbau eines Isotopenverhältnis-Massenspektrometers (IRMS) (Abb. aus HABFAST 1997)

Abbildung 7. Einlasssysteme für Probe und Referenzgas unter Atmosphärendruck (open-split) (Abb. aus HABFAST 1997)

Abbildung 8. Schematische Darstellung eines Elementar-Analysators und open-split (Abb. aus HABFAST 1997)

Abbildung 9. Kalibrierung des verwendeten CO₂ Gases durch drei Referenzstandards

Abbildung 10. Verlauf der Isotopenfraktionierung während einer chemischen Reaktion (Abb. aus HÖGBERG 1997, modifiziert)

Abbildung 11. Schema der Derivatisierungsreaktion am Beispiel der Vanillinsäure

Abbildung 12. Exemplarischer Verlauf der Konzentrationsabhänigkeit des δ¹³ C Signals von Vanillin und Syringasäure

Abbildung 13. Typischer Verlauf eines Standard on-off Experimentes

Abbildung 14. Änderung des δ¹³ C-Wertes von CO₂ bei Druckregulierung

Abbildung 15. Versuchsreihe einer CO₂-Injektion bei ansteigenden Splitfluss-Raten

Abbildung 16. Verlauf der Konzentrationsabhänigkeit des δ¹³ C-Signals bei zwei unterschiedlichen Splitfluss-Raten anhand von Hexan und Toluol

Abbildung 17. Schematische Darstellung des chromatographischen Isotopeneffekts bei chemischen Reaktionen (Abb. aus MEIER-AUGENSTEIN 1999a)

Abbildung 18. Chromatogramm der TMS-Derivate der 8 untersuchten CuO-Phenole

Abbildung 19. Schematischer Aufbau des verwendeten split-splitless Injektors mit Spritze (Referenzschema, Thermo Quest 1999)

Abbildung 20. δ¹³ C-Werte unterschiedlicher Vanillin-TMS-Derivat-Mengen in Abhängigkeit von der verwendeten Spritzenlänge

Abbildung 21. Änderung des Verlaufs der Konzentrationsabhänigkeit des δ¹³ C-Wertes in Abhängigkeit von der splitless-time am Beispiel von Vanillin

Abbildung 22. Typische Kurvenverläufe des δ¹³ C-Wertes nach der Methodenoptimierung für Ethylvanillin, Syringaldehyd und Syringasäure

Abbildung 23. Abweichung der Ligninphenole zum δ¹³ C-Wert der Gesamtprobe (Corg) für die vier untersuchten Testproben

Abbildung 24. Lage des Untersuchungsgebietes Macha Khola in Nepal

Abbildung 25. Fotographie des auf 3500 m Meereshöhe liegenden Rukche Sees

Abbildung 26. Fotographie des obersten Meters des Seeprofiles

Abbildung 27. Schematische Darstellung des Bohrprofils Rukche See, Nepal

Abbildung 28. Beispielchromatogramm der Ligninphenole aus 170 cm Tiefe

Abbildung 29. Zusammenschau der Ergebnisse von δ¹³ C-Werten von individuellen Ligninphenolen des See-Profils, Rukche Tal

Abbildung 30. Zusammenstellung der Corg-Gehalte des Sedimentes und den dazugehörigen δ¹³ C-Werten, Zweiteilung der Messdaten

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusammenfassung

In der Paläoforschung wird die unterschiedliche Isotopendiskriminierung von C3- und C4- Pflanzen seit langem zur Vegetationsund Klimarekonstruktion verwendet. Ändert sich die Zusammensetzung der Vegetation (C3-, C4-Anteil), so spiegelt sich dies im δ¹³ C-Werte der organischen Substanz ( δ¹³ Corg) von Sedimenten und Böden wider. Ausgehend vom Vegetationstyp wird versucht, auf die klimatischen Verhältnisse zu schließen.

Durch δ¹³ Corg-Messungen an einem See-Sedimentprofil in Nepal wurden in spätglazialen Ablagerungen δ¹³ C-Werte bis zu –15 ‰ PDB nachgewiesen, was auf eine C4-dominierte Vegetation des Einzugsgebietes hindeutete. Allerdings kann eine¹³ C-Anreicherung auch durch Methanogenese im anoxischen Milieu sowie durch den Eintrag von Algenbiomasse bedingt sein. Um die Ursache der positiveren δ¹³ Corg-Werte in den spätglazialen Ablagerungen zu klären, wurde δ¹³ C in individuellen Ligninphenolen analysiert. Da nur höhere Pflanzen Lignin synthetisieren, ist es möglich, mit Hilfe der substanzspezifischen Isotopenanalyse terrestrische Einträge von der seeinternen Biomasse zu unterscheiden.

Erste Messungen an Standards zeigten, dass für die einzelnen Ligninphenole eine starke Konzentrationsabhängigkeit des δ¹³ C-Signales auftrat, welche durch systematische Tests im Wesentlichen auf das Injektionssystem zurückgeführt und durch geeignete Parameterwahl weitgehend eliminiert werden konnte. Allerdings konnte keine völlige Unabhängigkeit des Messsignals von der eingespritzten Ligninphenol Menge erreicht werden. Diese Abhängigkeit konnte für alle Ligninphenole durch log-lineare Funktionen korrigiert werden. Nach erfolgreicher Überprüfung der Methode an ausgewählten Pflanzenund Bodenproben wurde das zu unter-suchende Profil analysiert.

Im Gegensatz zu den δ¹³ Corg-Werten ergab die substanzspezifische Isotopenanalyse von Lignin durchweg stark negative Werte. Ein Vegetationswechsel, wie er aufgrund der Messungen der δ¹³ Corg -Werte zu vermuten war, konnte durch die Messung des spezifischen Biomarkers nicht festgestellt werden. Ähnliche Resultate konnten auch bei einzelnen Untersuchungen an einem glazialen Seeprofil aus Äthiopien gewonnen werden, bei dem ebenfalls eine starke Diskrepanz der δ¹³ Corg zu den δ¹³ C-Werten der Ligninphenole gefunden wurde.

Aus diesen Ergebnissen schließe ich, dass δ¹³ Corg-Analysen aus limnischen bzw. von Staunässe beeinflussten Standorten nicht unkritisch interpretiert werden sollten. Meine Untersuchungen zeigen, dass durch die substanzspezifische Isotopenanalyse eines terrestrischen Biomarkers eine sicherere Rekonstruktion der Paläovegetation möglich ist.

Summary

The distinctive isotopic signature resulting from the two different mechanisms to assimilate carbon via photosynthesis, the C3- and the C4-fixation, is widely used to assess palaevegetation. As the competitive balance between C3- and C4-plants is influenced by climatic parameters such as temperature and aridity, bulk-δ¹³ C-values can be interpreted in terms of climate. This assumption can be drawn only in a terrestrial sedimentary setting.

In the late-glacial section of a sediment core, taken from a lake in Nepal, enriched bulk-δ¹³ C values up to –15 ‰ were observed. These observations give reason to argue for C4-type vegetation in the catchment. However, enriched bulk-δ¹³ C-values can also be the result of extensive algal biomass input in the sediment or by bacterial methanogenesis in anoxic layers. In order to determine whether C4-plants are the source for the¹³ C enrichment in the organic matter, lignin as a biomarker specific for higher plants was measured. Compound specific isotope analysis of lignin-phenols allows distinction between terrestrial plant input from a contribution of algal biomass and metabolites of methanogenesis. δ¹³ C-values are believed to be substance properties and thus constant for every concentration. Interestingly, varying δ¹³ C- signals were observed for different lignin-phenol concentrations during calibration of the isotope-ratio-mass-spectrometer. Systematic experiments spanning all contributing devices of the system, identified the sample injector as cause of the undesirable effect. By optimizing parameters for the sample-injection most of the concentration dependency of the δ¹³ C-signal was eliminated. The remaining fraction could be successfully corrected with log-linear functions.

The method was evaluated with selected soiland plant-samples and in a second step sediment samples from a lake in Nepal were analyzed. In contrast to the bulk- δ¹³ C-values, the compound specific lignin δ¹³ C data are more negative and range from –34 to –26 ‰, characteristic for C3-biomass. A vegetation shift from C4- to C3-plants deduced form enriched bulk- δ¹³ C-values must therefore be rejected. Similar results were obtained from a few selected measurements of a glacial lake deposit from Ethiopia, which imply a marked inconsistency between bulk- δ¹³ C and lignin- δ¹³ C as well.

From these results I draw the conclusion that bulk- δ¹³ C analyzed from limnic or reducing environmental settings will not lead to reliable interpretations concerning discrimination between C3- and C4-type photosynthesis. By applying compound specific isotope analysis to a biomarker specific for the terrestrial input of higher plants, the reconstruction of a vegetation shift will be feasible even with samples influenced by algal biomass or through diagenetic transformations.

1 Einleitung

1.1 Lignin als spezifischer Biomarker

1.1.1 Vorkommen und Funktion von Lignin

Lignin ist neben Cellulose und Hemicellulose mengenmäßig das bedeutendste Syntheseprodukt der Pflanzen und macht etwa 30 % der gesamten pflanzlichen Biomasse aus (BOUDET 2000). Sein Vorkommen ist allerdings auf Gefäßpflanzen beschränkt – Moose, Farne, Pilze und Algen enthalten somit kein Lignin (KRACHT und GLEIXNER 2000, HEDGES UND PARKER 1976). Das dreidimensional vernetzte Heteropolymer Lignin (Abb. 1) erfüllt in der Pflanze wegen seiner strukturbedingten Starrheit hauptsächlich Stabilitätsaufgaben, wogegen Cellulose für die nötige Elastizität sorgt. Auf zellulärer Ebene ermöglicht es Lignin trotz der hohen Kapillarspannung in den Gefäßen des Xylems, diese vor dem Kollabieren zu schützen (DONALDSON 2000). Hierbei kommt der Mittellamelle der Leitgefäße, die aus ca. 50 % Lignin besteht, besondere Bedeutung zu. Holz besteht je nach Art aus etwa 30 % Lignin, aber auch nichtverholzende Gewebe, wie Blätter, Nadeln und Pollen bestehen aus 5 bis 20 % Lignin.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1. Ausschnitt aus einem Modell des Lignin-Makromoleküls. Das hier abgebildete Lignin ist sowohl aus Sinapylals auch aus Coniferyleinheiten aufgebaut. Sichtbar sind die verschiedenen Bindungstypen, mit denen die Baueinheiten verknüpft sind (Abb. aus L ARCHER 1994).

1.1.2 Synthese und Zusammensetzung von Lignin

Die im Cytoplasma gebildeten Ligninmonomere Coniferyl-, Sinapyl-, p-Cumarylalkohol (Strukturformeln siehe Abb. 1) werden mit Hilfe von H₂O₂ und Peroxidasen zu Radikalen oxidiert und dann zum Polymer zusammengefügt. Der radikalische Reaktionsmechanismus bedingt, dass eine ungeordnete Abfolge von verschiedenen Bindungstypen und Verknüpfungsstellen resultiert (HATFIELD UND VERMERRIS, 2001). Dieser zufällige Aufbau des Makromoleküls erschwert einen spezifischen enzymatischen Abbau, so dass Lignin und dessen Umwandlungsprodukte zu den relativ schwer abbaubaren Substanzen gehören, die wesentlich am Aufbau der organischen Bodensubstanz beteiligt sind (HEDGES et al. 2000, KÖGEL-KNABNER 2000).

Allerdings werden die einzelnen Monomertypen je nach Pflanzentyp und je nach Zellwand- Untereinheit in unterschiedliche Bereiche der Zellwand eingebaut (DONALDSON 2000). So besteht bei Angiospermen die sekundäre Zellwand hauptsächlich aus Coniferyleinheiten, die Zellwand der Parenchymzellen ist dagegen überwiegend aus Syringyleinheiten aufgebaut. Über die Carboxylgruppe der beiden Cumarylphenole, p-Cumarsäure und Ferulasäure, ist Lignin durch Esterbindungen mit der Cellulose an der Zellwand verknüpft (LAM et al. 2001). Selektiver Abbau der räumlich getrennten, monomerenspezifisch aufgebaute Zellwandbereiche durch Pilze und Mikroorganismen kann teilweise das Verhältnis der einzelnen Monomeren zueinander verschieben. Der spezifische Einbau der verschiedenen Monomere in unterschiedliche Strukturen und der dadurch ermöglichte selektive Abbau erklärt, weshalb in Böden häufig eine Verschiebung der Monomeren-Verhältnisse bei fortschreitender Humifizierung zu beobachten ist (HU et al. 1999, OPSAHL UND BENNER 1995). Bei einem unspezifisch zusammengesetzten Ligninmolekül wäre eine Verschiebung nur schwer vorstellbar, da dann einzelne Bausteine aus dem Makromolekül zu entfernen wären.

1.1.3 Bedeutung von Lignin für die Bodenkunde

Die im nativen Lignin enthaltenen Phenylpropaneinheiten werden bei der CuO-Lignin- Methode (Abschnitt 2.5.9.1) je nach interner Vernetzung (aliphatische und aromatische Ether oder C-C Verknüpfungen) im Makromolekül entweder zu den Vanillylbzw. Syringyleinheiten verkürzt oder bleiben als Phenylpropaneinheiten im Falle von p-Cumarsäure und Ferulasäure erhalten (Einzelstoffe siehe Abb. 2). Da Lignin verschiedener Pflanzenfamilien spezifische Monomerbausteine in unterschiedlichen Mengenanteilen aufweist, wird die Analyse von Ligninphenolen seit langem eingesetzt, um in Böden (AMELUNG et al.

1999, GLASER et al. 2000, GUGGENBERGER et al. 1995) und Sedimenten (GOÑI et al. 1997 und 2000, HEDGES et al. 1982) die chemotaxonomische Herkunft von pflanzlicher Biomasse zu bestimmen. Gymnospermen (Koniferen) besitzen als Baueinheit in ihren verholzenden Teilen ausschließlich Coniferyleinheiten, welche analytisch als Vanillin und Vanillinsäure erfasst werden. Nichtverholzende Teile von Gymnospermen, wie Nadeln und Pollen, enthalten wie auch die Angiospermen (Monound Dicotyledone) darüber hinaus größere Anteile an Cumaryleinheiten (p-Cumarsäure und Ferulasäure). Lignin der Angiospermen besteht darüber hinaus aus ca. 30 % Sinapyleinheiten, die als Syringaldehyd und Syringasäure bestimmt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2. Dargestellt sind die sechs wichtigsten Reaktionsprodukte von Lignin, die bei der CuO- Ligninmethode freigesetzt werden. Bei den beiden Cumaryleinheiten Ferulasäure und p-Cumarsäure bleibt das Phenylpropangerüst des Lignins erhalten. Die Vanillylund Syringyl-Einheiten sind dagegen durch die Spaltung des Makromoleküls um zwei C-Atome verkürzt worden.

Mit Hilfe der einzelnen Monomerentypen kann die taxonomische Herkunft (Gymnospermen vs Angiospermen) bzw. eine Typisierung des pflanzlichen Gewebes (verholzt vs nicht verholzt) abgeschätzt werden. Der Parameter S/V wird durch Division der Summe aller Syringyleinheiten (Syringaldehyd, Syringasäure und Acetosyringon) zu der Summe aller Vanillyl-Einheiten (Vanillin, Vanillinsäure, Acetovanillon) gebildet (HEDGES UND MANN

1979). Charakteristisch für Angiospermen sind S/V Werte von 1 bis 4 (GOÑI et al. 1998). Analog dazu erfolgt die Berechnung des C/V-Verhältnisses. Die Summe aller Cumaryleinheiten wird durch Addition der Gehalte an p-Cumarsäure und Ferulasäure gebildet. Nichtverholztes Gewebe von Pflanzen, wie Blätter und Wurzeln, zeichnen sich durch C/V-Werte von 0,2 bis 1 aus, Pollen können außergewöhnlich hohe C/V Verhältnisse aufweisen, so wurden in Pollen der Gattungen Pinus und Picea C/V-Verhältnisse bis 35 gemessen (HU et al. 1999). Allerdings findet im Boden teilweise selektiver Abbau der einzelnen Lignin- Komponenten statt, so dass die Verhältnisse nicht konstant bleiben.

Das Verhältnis aus den Säureeinheiten zu den Aldehydeinheiten eines Monomertypes, z.B. die Konzentrationen an Vanillinsäure zu Vanillin, (Ac/Al)v), liefert zudem Informationen über den Abbaugrad von Lignin. Im frischen Pflanzenmaterial finden sich Säure/Aldehyd- Verhältnisse für beide Monomerentypen von 0,15 bis 0,3. Eine Ausnahme mit (Ac/Al)V- Verhältnissen von bis zu 1,7 bildet Pollen (HU et al. 1999).

Im aeroben Milieu von Böden findet meist eine Zunahme des Säure-Aldehyd-Verhältnisses mit zunehmender Bodentiefe statt, da es zur Oxidation der Seitengruppen kommt, wodurch die Ac/Al-Werte der Vanillylund Syringyleinheiten bis 2 ansteigen können (GUGGENBERGER et al. 1995, OPSAHL UND BENNER 1995, KÖGEL-KNABNER 2000). Das an den aliphatischen Seitenketten oxidierte Lignin ist aufgrund des höheren Anteils an hydrophilen Carboxylgruppen besser löslich und findet sich bevorzugt in der Bodenlösung wieder, mit der dieser hydrophile Anteil des Lignins in tiefere Horizonte verlagert werden kann (KAISER et al. 2001). Dagegen kann es unter reduzierenden Bedingungen auch zum Ligninabbau durch bevorzugte Spaltung des aromatischen Ringes kommen, wobei dann die Ac/Al-Werte gegenüber dem pflanzlichen Ausgangsmaterial nicht ansteigen (DITTMAR UND LARA 2001).

1.2 Grundlage für natürliche Isotopenvariationen in Pflanzen

Biochemische Isotopen-Fraktionierungen bzw. -Diskriminierungen, wie sie beispielsweise bei der Photosynthese auftreten, bilden die Grundlage für die Arbeit mit natürlichen¹³ C Isotopenhäufigkeiten. Natürlicher Kohlenstoff besteht zu 1,1 % aus dem schwereren, stabilen Isotop¹³ C, die übrigen 98,9 % aus¹² C, sowie 10-10 % aus dem kosmogen gebildeten radioaktiven Isotop¹⁴ C. Bei vielen kinetischen und thermodynamischen Prozessen, seien es chemische Reaktionen, Phasenwechsel oder Diffusionsvorgänge, kommt es zu Isotopendiskriminierung, da das leichtere Isotop eine höhere kinetische Energie aufweist. Als Folge davon wird das leichtere Isotop zumeist im Reaktionsprodukt angereichert. Die dabei auftretenden sehr kleinen Unterschiede in den Isotopenverhältnissen werden zur leichteren Handhabung gemäß Konvention in der Delta-Notation dargestellt, deren Beschreibung in Gleichung (1) und (2) dargestellt ist. Der international gültige Referenzstandard für δ¹³ C ist PDB (ein Belemnit aus der Pee Dee Formation in South Carolina) mit einem¹³ C/¹² C-Verhältnis von 0,011237 (EHLERINGER UND RUNDEL 1988). Alle in dieser Arbeit angegebenen δ¹³ C-Werte sind auf diesen Standard bezogen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthaltenwobei RProbe bzw. RStandard dem molaren Atomverhältnissen von¹³ C zu¹² C entspricht:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Unterschiede in δ¹³ C-Werten einzelnen Pflanzenarten sind bereits seit den Untersuchungen von CRAIG (1953) bekannt und führten in den 60er Jahren zur Entdeckung der drei Photosynthesewege bei Pflanzen (EHLERINGER UND RUNDEL 1988). In Abb. 3 ist die Häufigkeitsverteilung an δ¹³ C-Werten einer großen Zahl von untersuchten Pflanzen dargestellt. Das bimodale Verteilungsmuster spiegelt die verschiedenen Wege der CO₂-Fixierung wider.

Der am häufigsten verwendete Mechanismus ist der C3-Photosyntheseweg, bei dem ohne einen Anreicherungsschritt das CO₂ durch das Enzym Ribulose-1,5-bisphosphat-Carboxylase-Oxigenase (RubisCO) gebunden und in den Calvinzyklus eingespeist wird. Mehr als 90 % aller Pflanzenarten bevorzugen diesen ursprünglichen Weg der CO₂-Fixierung.

Bei den Synthesewegen der C4- und CAM-Pflanzen (Crassulacean Acid Metabolism) wird CO₂ letztendlich ebenfalls über das Enzym RubisCO fixiert, allerdings ist diesem Fixierungsmechanismus eine CO₂-Anreicherung im speziellen Zellkompartimenten bzw. Blattstrukturen vorgeschaltet. Während C4-Pflanzen die Anreicherung allein durch eine räumliche Trennung der beiden Schritte umsetzen, findet bei den CAM-Pflanzen zusätzlich eine zeitliche Trennung statt. Bei ihnen findet die Vorfixierung des CO₂ in der Nacht bei geöffneten Stomata statt, am Tage sind sie geschlossen und verringern so die Wasserverluste.

Bei den Synthesewegen der C4- und CAM-Pflanzen (Crassulacean Acid Metabolism) wird CO₂ letztendlich ebenfalls über das Enzym RubisCO fixiert, allerdings ist diesem Fixierungsmechanismus eine CO₂-Anreicherung im speziellen Zellkompartimenten bzw. Blattstrukturen vorgeschaltet. Während C4-Pflanzen die Anreicherung allein durch eine räumliche Trennung der beiden Schritte umsetzen, findet bei den CAM-Pflanzen zusätzlich eine zeitliche Trennung statt. Bei ihnen findet die Vorfixierung des CO₂ in der Nacht bei geöffneten Stomata statt, am Tage sind sie geschlossen und verringern so die Wasserverluste.

Das vorfixierte CO₂ wird am Tag über das Enzym RubisCO in den Calvinzyklus eingeschleust.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3. Histogramm der 613 C-Werte von Pflanzenmaterial (n=1000 Spezies). Die bimodale Verteilung ist Folge der unterschiedlichen Isotopenfraktionierung bei der Photosynthese bei C3-und C4- Pflanzen. Während C4-Pflanzen (linke Säulen) gegenüber dem atmosphärischen CO 2 mit einem 613 C von –7 ‰ nur gering an 13 C abreichern, vermindern die C3-Pflanzen (rechte Säulen) 13 C gegenüber dem CO 2 der Atmosphäre um ca. 20 ‰. Die Streuung innerhalb der beiden Gruppen ist durch Standortfaktoren und artspezifische Unterschiede gesteuert (Abbildung aus O’L EARY 1988).

Beide Anpassungen, die auch morphologisch sichtbar sind, ermöglichen es der Pflanze, mit Wasser effektiver zu haushalten. Bei den CAM-Pflanzen zeigt sie sich sehr auffällig durch Sukkulenz, also eine Verdickung des Blattes oder Sprosses. Die C4-Pflanzen zeichnen sich durch Bündelscheidenzellen aus, die auch als Kranzanatomie bezeichnet wird und zur Erkennung von C4-Pflanzen unter dem Mikroskop verwendet wird.

Die CO₂-Fixierung in den Bündelscheidenzellen verringert die Photorespiration (Atmungsverluste bei der Photosynthese) vor allem bei hohen Temperaturen und führt bei C4-Pflanzen zu einer effektiveren Umsetzung des CO₂ mit der Folge, dass bei hohen Lichtstärken mehr Assimilate gebildet werden können (GILLON et al. 1998). Gleichzeitig vermindert sich der spezifische Wasserverbrauch der Pflanzen, d.h. pro transpirierte Wassermenge kann mehr Biomasse aufgebaut werden (FARQUHAR et al. 1988). Dies wird dadurch erreicht, dass die Stomata bei C4-Pflanzen nicht so weit geöffnet sein müssen, da das CO₂ aufgrund der effektiveren Fixierung eine höhere Diffusionsrate im Blatt aufweist.

Insgesamt ist sowohl der CAM- als auch der C4-Weg eine an höhere Temperaturen adaptierte, vor allem aber eine wassersparende Anpassung. Obwohl C4-Pflanzen nur 2 % aller höheren Pflanzenarten stellen, überwiegen sie in den Tropen und vor allem in den semiariden Subtropen die grasdominierten Vegetationseinheiten (Savanne).

Die Fixierung des CO₂ führt in allen Pflanzen gegenüber dem Substrat CO₂ zu einer Abreicherung von¹³ C in den assimilierten Produkten. Das Spektrum an δ¹³ C -Werten bei Pflanzen reicht von –30 ‰ bis –10 ‰. Der δ¹³ C-Wert des atmosphärischen CO₂ beträgt aktuell ca. –8 ‰ (O’LEARY 1988). Durch den massiven anthropogenen CO₂-Ausstoß (isotopisch leichtes CO₂) seit der Nutzung fossiler Energieträger ist dieser vom vorindustriellen Wert von –6,5 ‰ mit einer Rate von 0,03 ‰·a-1 auf gegenwärtig -7,8 ‰ abgesunken (WERNER UND BRAND 2001).

Die beträchtliche Isotopendiskriminierung gegenüber¹³ C bei der C3-Photosynthese ist hauptsächlich auf die geringe Affinität des Enzyms RubisCO gegenüber dem Substrat CO₂ zurückzuführen.¹² CO₂ Moleküle weisen gegenüber ihren¹³ CO₂-Isotopomeren eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit auf. Da das System mit den Stomata offen ist, findet diffusiver Austausch mit der Umgebungsluft statt und¹³ CO₂ kann bevorzugt entweichen.

Die CO₂ Vorfixierung bei den C4-Pflanzen wird durch das Enzym Phosphoenolpyruvatcarboxylase (PEPC) katalysiert, welches anstatt CO₂ das Ion HCO3- als bindendes Substrat nutzt. Die dabei auftretende Isotopendiskriminierung ist minimal. Das so vorfixierte CO₂ wird in die Bündelscheidenzellen transportiert und hier in einem nahezu geschlossenen System freigesetzt und wieder mit RubisCO fixiert. Die diffusiven Verluste dieses Schrittes sind sehr gering, folglich auch die Isotopendiskriminierung im kumulativen Produkt.

Diese grundlegenden Unterschiede zwischen C3- und C4-Fixierung sorgen für einen Unterschied im δ¹³ C von etwa 15 ‰. Wie in Abb. 3 zu sehen, ist die Verteilung der δ¹³ C-Werte bei den beiden Photosynthesetypen aber recht breit. Artspezifische Unterschiede und vor allem Standortfaktoren wie Wasserverfügbarkeit, Temperatur und der sich mit der Höhe ändernde CO₂ Partialdruck sorgen für eine beträchtliche systematische Variabilität des δ¹³ C innerhalb der beiden physiologischen Gruppen. Innerhalb einer Spezies zeigen sich Korrelationen des δ¹³ C-Werte mit Wasserverfügbarkeit, Jahrestemperatur, Höhe über NN und anderen Standortfaktoren (HARWOOD et al. 1999, HULTINE UND MARSHALL 2000, MENOT UND BURNS 2001, SAURER et al. 1997).

So untersuchten MENOT UND BURNS (2001) entlang eines Höhengradienten von 400 bis 2000 m in den Schweizer Alpen verschiedene Hochmoorpflanzen (alle C3-Typ) auf δ¹³ Corg.

Für die meisten Arten wurde dabei eine pflanzenspezifische Zunahme des δ¹³ Corg-Wertes von 1 bis 2 ‰ pro km Höhe festgestellt. Eine detailliertere ökologische Behandlung der Photosynthese im Zusammenhang mit Stabilen Isotopen ist bei O`LEARY (1981) und O`LEARY (1988) sowie CERLING (1999) zu finden. Häufig wird allerdings in der Literatur nur mit den Mittelwerten –28 ‰ für C3 und –14 ‰ für C4-Pflanzen gerechnet, um mit einfachen Mischungsformeln den Anteil von C4-Pflanzen abzuschätzen. Eine Abschätzung der Aussagekraft und Unsicherheit durch die Anwendung einfacher Mischungsformeln ist in PHILLIPS UND GREGG (2001) diskutiert. Die Autoren schlagen deshalb die Anwendung von Modellen vor, in denen die Variabilität der einzelnen Quellen in die Berechnung eingeht.

1.3 Ökologische Bedeutung der unterschiedlichen Photosynthesewege

Aus den oben dargestellten physiologischen Unterschieden bei C3- und C4-Pflanzen resultieren folgende ökologische Auswirkungen, die bei der Interpretation von Paläoproxies zu berücksichtigen sind: Da der C4-Mechanismus eine höhere Wassernutzungseffizienz ermöglicht, finden sich C4-dominierte Pflanzengesellschaften vor allem in Regionen, wo bei hoher Lichtintensität Wasser zum limitierenden Faktor wird. So setzen sich die grasdominierten Savannen der Subtropen und die Steppengebiete überwiegend aus Pflanzen mit C4-Photosynthese zusammen.

Der häufig aufgestellte Zusammenhang zwischen geographischer Breite bzw. Höhe über NN und dem Vorkommen von C4-Pflanzen wird zwar zumeist mit der Temperatur erklärt, die aber nicht die einzige physiologisch steuernde Größe ist. Indirekt sorgt die höhere Temperatur für eine stärkere Verdunstung, was zu Wassermangel führen kann. So berichtet GOODFRIEND (1999), dass in der israelischen Negev Wüste bei Jahresniederschlägen >290 mm C3-Vegetation dominiert, unterhalb von 240 mm aber C4. Dass der Faktor Temperatur nicht allein bestimmend ist, zeigt auch das Vorkommen von C4-Gräsern in kühl-ariden Hochgebirgen bis 4000 m (Kenya, HUANG et al. 1999, Anden, BOOM et al. 2001). Allerdings nimmt das Vorkommen von C4-Pflanzen global mit zunehmender Höhe ab, so dass sie oberhalb von 3000 m nur selten die Biomasseproduktion dominieren.

Ökologisch bedeutsam ist auch die bessere Anpassung der C4-Pflanzen an niedrige CO₂ Partialdrücke (pCO₂) durch die Vorkonzentrierung in den Kranzzellen. Die phylogenetische Entwicklung der C4-Pflanzen im Miozän (QUADE UND CERLING 1995) fiel in eine Zeit, in dem der atmosphärische pCO₂ relativ vermindert war (BOOM et al. 2001) und folglich Pflanzen mit dem C4-Mechanismus einen Konkurrenzvorteil hatten.

Für die Rekonstruktion des Klimas während der Eiszeiten über eine Vegetationsrekonstruktion ist der direkte Einfluss von pCO₂ auf die Vegetation zu beachten. Die aus der Vostoc- Bohrung in der Antarktis gewonnen Daten über die CO₂ Gehalte während des Quartärs zeigen, dass während der Glaziale deutlich niedrigere CO₂ Konzentrationen auftraten als in den dazwischen liegenden Warmzeiten (PETIT et al. 1999). Das Wechselspiel von Temperatur und pCO₂ auf die Vegetation wurde von BOOM et al. (2001) untersucht. In Abb. 4 ist für Gräser die ökologische Konkurrenzstärke in Bezug auf pCO₂ und der Temperatur illustriert. Obwohl es während des letzten Vereisungsmaximums (LGM) kälter war, wurden die heute vorwiegend in tropisch warmen Klimaten zu findenden C4-Spezies durch den niedrigeren pCO₂ begünstigt (COWLING UND SYKES 1998). Dieses erst wenige Jahre alte Modell erklärt schlüssig, wieso sich eine C4-dominierte Vegetation während der Eiszeiten gerade in tropischen Hochgebirgen ausbreiten konnte. Klimarekonstruktionen aufgrund von Pollenanalysen haben vor allem in tropischen Hochgebirgen viel zu starke Temperaturabsenkung während des LGM postuliert, die mit den Ozeanmodellen nicht in Übereinstimung zu bringen waren (FARQUHAR 1997).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4. Darstellung der ökologischen Konkurrenzstärke von C3- und C4-Pflanzen, ausgedrückt über die cross-over point temperature. Oberhalb dieser Temperatur sind C4-Gräser begünstigt, unterhalb C3-Gräser. Wegen der Abhängigkeit von der CO 2 -Konzentration in der Atmosphäre, war während des LGM diese Grenztemperatur niedriger, wodurch es C4-Pflanzen möglich wurde, in kühlere Regionen vorzudringen, die heute vorwiegend C3-dominiert sind (Abb. aus B OOM et al. 2001).

1.4 Stand der Forschung bulk vs CSIA: Probleme mit bulk-δ¹³ C

Erste δ¹³ C Untersuchungen von Lignin gehen bis in das Jahr 1987 zurück, als BENNER et al. (1987) Pflanzenmaterial chemisch in seine Hauptkomponenten trennten und die Komponenten einzeln auf δ¹³ C untersuchten. Dabei wurde erstmals festgestellt, dass Lignin gegen- über den Polysachariden (vor allem Cellulose und Hemicellulose) um 4 bis 6 ‰ isotopisch leichter ist und auch gegenüber dem gesamten Pflanzenmaterial an¹³ C abgereichert ist.

Bestätigt wurden diese Ergebnisse von SPIKER UND HATCHER (1987) durch Abbauversuche an Holz mit Hilfe von Rotfäulepilzen, die selektiv Polysacharide abbauen und Lignin nahezu unverändert zurücklassen. Die organische Substanz des vermodernden Holzes wird dadurch zunehmend isotopisch leichter, d.h. die δ¹³ C-Werte werden negativer, da der Ligningehalt relativ zunimmt. Viele Studien (z.B. CONNIN et al. 2001) fanden jedoch in Tiefenprofilen von Waldböden den umgekehrten Trend, nämlich eine Zunahme des δ¹³ C- Wertes mit der Tiefe um bis zu 3 ‰ (VELDKAMP 1994). Erklärt wird dies durch den bevorzugten Abbau von Molekülen mit¹² C-Atomen, aufgrund ihrer höheren Reaktionsgeschwindigkeit bei biochemischen Reaktionen.

Ab den 80er Jahren wurden viele paläoklimatische Studien mit Hilfe von δ¹³ C in der organischen Substanz der Probe (bulk-δ¹³ C = δ¹³ Corg) durchgeführt (TALBOT UND LAERDAL 2000, HATTÉ 2001, QU et al. 2000, QUADE UND CERLING 1995). Grundlage dieses Ansatzes ist es, Klimaschwankungen durch eine Veränderung im Vegetationstypus (C4-Graslandschaften vs C3-Wälder) zu rekonstruieren. Wie in Abschnitt 1.3 beschrieben, begünstigte sowohl das aride Klima als auch der niedrigere CO₂ Partialdruck der Atmosphäre die Ausbreitung von C4-dominierten Pflanzengesellschaften mit ihrer höheren Wassernutzungseffizienz.

An vielen Paläoproxies wurde diese Methode erfolgreich angewandt, wenngleich es ökologische Bedingungen gibt, die eine unüberprüfte Interpretation von bulk-δ¹³ C-Werten fraglich erscheinen lassen und eine Bestätigung durch geeignete spezifische Biomarker erfordern. Untersuchungen an anoxischen Böden in Canada (HORNIBROOK et al. 1997 und 2000) zeigten, dass reduktiv gebildetes Methan extrem niedrige δ¹³ C-Werte bis –70 ‰ aufweist, und folglich das verbleibende organische Material isotopisch angereichert wird und positivere bulk-δ¹³ C-Werte resultieren (HORNIBROOK et al. 1997). Die Oxidation des nach oben diffundierenden Methans durch methanotrophe Bakterien schafft Zonen, die durch das niedrige δ¹³ C des umgesetzten Methans wiederum isotopisch leichter werden (HAYES et al.

1987; FRITZSCHE 1999). Substanzspezifische Messung von δ¹³ C an mikrobiellen Biomarkern wie Phytanol und Hopanoiden in Horizonten mit Methanoxidation ergaben extrem niedrige δ¹³ C-Werte von bis –115 ‰ (THIEL et al. 1999). Folglich kann Methanogenese in hydromorphen Böden oder anoxischen Sedimenten eine Veränderung des bulk-δ¹³ C-Signals bewirken und zu Fehlinterpretationen führen.

Weiterhin besteht bei limnischen und marinen Sedimenten die Problematik, dass der Eintrag von Algenund Phytoplanktonbiomasse das gesuchte terrestrische Isotopensignal verfälscht (MALAMUD-ROAM UND INGRAM 2001). Isotopenuntersuchungen an Algen ergaben δ¹³ C-Werte von –15 bis –20 ‰ (FRANCE UND SCHLAEPFER 2000), GEIDER UND OSBORNE

(1992) geben einen Bereich von –6 bis –35 ‰ an. Phytoplankton aus Seen kann aber auch

δ¹³ C-Werte von –30 bis –40 ‰ aufweisen (ONSTAD et al. 2000). Die steuernden Faktoren für die unterschiedlichen δ¹³ C-Werte sind zum einen der δ¹³ C-Wert des gelösten anorganischen Kohlenstoff (DIC) im Wasser, dessen δ¹³ C-Wert wiederum vom Austauschverhalten des Sees abhängig ist bzw. vom δ¹³ C-Wert des dem See über Grundund Oberflächenwasser zugeführten DIC (WOLFE et al. 2001).

Das beim aeroben Abbau organischer Substanz entstehende CO₂ behält mit geringer Abweichung von ± 3 ‰ (FLESSA et al. 2000) das Signal der ursprünglichen Biomasse bei, kann somit im Falle der Mineralisierung von C3-Pflanzen ca. –30 ‰ betragen. Demgegenüber hat das CO₂, das sich von der Atmosphäre kommend im See löst, δ¹³ C-Werte von bis zu –1 ‰, da eine Isotopenfraktionierung beim Lösen des atmosphärischen CO₂ im Wasser von +7 ‰ auftritt (WANG UND VEIZER 2000). Die Intensität der seeinternen Umwälzung bestimmt somit den δ¹³ C-Wert des von den Algen assimilierten Kohlenstoffs.

Zusätzlich dazu gibt es große Unterschiede in der isotopischen Zusammensetzung der einzelnen Spezies des DIC im Wasser. So weist HCO3- gegenüber CO₂ um 7 bis 11 ‰ positivere δ¹³ C-Werte auf (STREET-PERROTT et al. 1997). Der zweite steuernde Faktor ist die DIC-Konzentration im See, je niedriger die Konzentration, desto geringer ist die Isotopenfraktionierung, was zu angereicherten δ¹³ C-Werten der daraus synthetisierten Biomasse führt. Schließlich gibt es bei Algen und Phytoplankton artspezifische Unterschiede, welche DIC-Spezies (HCO3- oder CO₂) aufgenommen wird, bzw. ob dazu ein spezieller Transportoder Vorkonzentrierungsmechanismus Anwendung findet.

In Seen, in denen Algen mit angereicherten δ¹³ C-Werten auftreten, wurde δ¹³ C zusammen mit 615N bereits für Nahrungskettenstudien genutzt, um an Fischen und Wirbellosenzwischen Nahrungsaufnahme aus C3-Pflanzenmaterial (hereingefallene Blätter in See) und Phytoplankton bzw. Algen zu unterscheiden (FRANCE UND SCHLAEPFER 2000, THORP et al. 1998).

2 Optimierung der Methode zur substanzspezifischen δ¹³ C- Bestimmung von Ligninphenolen

2.1 Einleitung und Problemstellung

Mit der Kopplung eines Gaschromatographen über eine Verbrennungseinheit an ein Isotopenverhältnismassenspektrometer (GC-C-IRMS, engl. Gaschromatography-Combustion-Isotope-Ratio-Mass-Spectrometry) konnte 1984 zum ersten Mal ein substanzspezifisches Isotopenverhältnis (CSIA: engl. Compound Specific Isotope Analysis) online bestimmt werden; ab 1990 war diese Gerätekopplung erstmals kommerziell verfügbar (MEIER-AUGENSTEIN 1999a). Durch die Online-Kopplung von GC und IRMS konnte die benötigte Probenmenge um 3 bis 4 Größenordnungen verringert werden, hinzukommt eine große Zeitersparnis im Vergleich zu Offline-Verfahren (MEIER-AUGENSTEIN 1999b).

GOÑI UND EGLINTON (1996) waren die ersten, die eine Methode zur CSIA von CuO- Ligninphenolen entwickelten und später zur Abschätzung des terrestrischen Inputs in marinen Sedimenten nutzten (GOÑI et al. 1998). Gegenüber anderen terrestrischen Biomarkern, wie langkettigen n-Alkanen, n-Fettsäuren und n-Alkoholen aus den Cuticula- Wachsen höherer Pflanzen (STREET-PERROTT et al. 1997), bietet Lignin den Vorteil, dass eine Hauptkomponente der pflanzlichen Biomasse erfasst wird und somit ein mengenmäßig repräsentativer Bestandteil für die Interpretation herangezogen werden kann.

Eine reproduzierbare und vor allem richtige Messung von Isotopenverhältnissen setzt voraus, dass das primäre Messsignal keine Funktion der Stoff-Konzentration ist bzw. dieser Zusammenhang klar definiert ist. Doch zeigten substanzspezifische δ¹³ C-Untersuchungen an Aminosäuren, Benzolpolycarbonsäuren, Aminozuckern und weiteren Stoffgruppen (GLASER 2001, persönliche Mitteilung), dass starke Konzentrationsabhängigkeiten des δ¹³ C-Wertes zu beobachten sind. In der Literatur bzw. bei den Geräteherstellern wurde diesem Phänomen trotz der Gefahr von systematisch falschen Analysenergebnissen noch keine nähere Beachtung geschenkt. Für die Einarbeitung der neuen Analysenmethode stellte sich die Frage, ob es ein allgemeines Problem der substanzspezifischen Isotopenanalyse ist, oder ob es auf gerätespezifische Besonderheiten zurückzuführen ist.

Ziel des ersten Teiles meiner Diplomarbeit war es, die steuernden Parameter für diese Abweichung zu lokalisieren und anschließend den Effekt zu minimieren. Die Lokalisierung und das Prozessverständnis der Isotopenfraktionierung innerhalb des analytischen Ablaufs ist auch deshalb notwendig, um abzuschätzen zu können, wie sich der Effekt bei unterschiedlicher Probenmatrix äußert. Tritt der Prozess der Isotopendiskriminierung erst nach der Verbrennungseinheit auf, z.B. im Einlass des Massenspektrometers, dann spielt der Matrixeinfluss der Probe eine geringere Rolle, als wenn die Diskriminierung bereits im Injektor stattfindet. Eine mathematische Korrektur der Messwertabweichung ist natürlich auch ohne Kenntnis der verursachenden Prozesse möglich, allerdings besteht bei einer solchen „black-box-Korrektur“ die große Gefahr von systematischen Fehlern.

Bei der Optimierung der Analysenmethode musste allerdings neben der Minimierung der unerwünschten Konzentrationsabhänigkeit stets die chromatographische Trennleistung des Systems berücksichtigt werden. Eine einseitige Optimierung bezüglich Konzentrationsabhängigkeit, die schließlich zu einer Methode mit schlechter Peaktrennung führt, wird nicht zum Erfolg führen. Oberstes Kriterium ist die bestmögliche chromatographische Auftrennung der Einzelstoffe. Die von mir gewählte systematische Vorgehensweise zur Optimierung des verwendeten GC-C-IRMS Systems erfolgt im Anschluss an die gerätetechnische Beschreibung.

2.2 Geräte: EA-IRMS, GC-C-IRMS

2.2.1 Gerätetechnische Beschreibung: Übersicht

Grundsätzlich wird für die substanzspezifische Isotopenanalyse ein Gaschromatograph benötigt, der über eine Verbrennungseinheit mit einem Isotopenverhältnismassenspektrometer (IRMS) gekoppelt ist. In Abb. 5 ist diese Konfiguration schematisch dargestellt. Für die Bestimmung der isotopischen Zusammensetzung der underivatisierten Ligninphenole ist zusätzlich die Kopplung des IRMS mit dem Elementar-Analysator (EA) notwendig. Die EA- IRMS Kopplung wird ebenso zur Kalibrierung des CO₂-Referenzgases mit den zertifizierten Standards eingesetzt (Abschnitt 2.4.1). Die mir vom Lehrstuhl zur Verfügung gestellte Gerätekonfiguration der Fa. Thermo Finnigan (Bremen, Deutschland) besteht aus folgenden Einzelkomponenten:

Trace GC 2000 von Thermo Quest Autosampler AS 2000 von Thermo Quest Verbrennungseinheit Combustion Interface III Isotopenverhältnismassenspektrometer DeltaPlus Elementar-Analysator (Carlo Erba CN 2500) Methodenoptimierung

Die sich anschließende Beschreibung der einzelnen Gerätekomponenten beginnt mit dem Isotopenverhältnismassenspektrometer und folglich in umgekehrter Reihenfolge wie der Gasfluss durch das Analysensystem. Diese Vorgehensweise ist dadurch begründet, dass die technischen Vorgaben des Isotopenverhältnismassenspektrometers die Spezifizierung der vorgeschalteten Gerätekomponenten diktiert.

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