Overview: Das Dokument erörtert das Ridder ProDrain-System, das für präzise Bewässerung und Transpirationsüberwachung in der kontrollierten Landwirtschaft entwickelt wurde. Es betont die Bedeutung eines genauen Wassermanagements für die Pflanzengesundheit und -produktivität.

Research and Validation: Das Dokument enthält Ergebnisse der Universität Wageningen, die die Genauigkeit und Nützlichkeit des Systems in der Forschung hervorheben.

Case Study: Village Farms in Texas verwendet ProDrain für das Bewässerungsmanagement und hat es in sein GATES™-Konzept integriert, was seine Wirksamkeit in Klimazonen mit hoher Strahlung unterstreicht.

Introduction to ProDrain System: ProDrain überwacht und steuert das Pflanzenwachstum durch Messung des Pflanzengewichts und der Wachstumsraten. Es hilft, Stresssituationen bei Pflanzen zu antizipieren und zu verhindern, indem es die Umgebungsbedingungen basierend auf früheren Beobachtungen anpasst. Das System bietet Einblicke in die Pflanzenentwicklung durch die Verfolgung des absoluten Pflanzengewichts und des kumulativen Frischgewichtsanstiegs, was eine Produktionsprognose ohne manuelles Zählen ermöglicht.

Continuous Monitoring and Data Analysis: Das System wiegt kontinuierlich einen bestimmten Bereich von Kulturpflanzen und verwendet Algorithmen, um Variationen herauszufiltern, die durch Ernte oder andere Aktivitäten verursacht werden. Dies führt zu genauen Messungen der Wachstumsrate, des kumulativen Frischgewichtsanstiegs und des gesamten Gewichtsanstiegs pro Tag. Diese Metriken sind entscheidend für die Ertragsprognose und das Verständnis der Pflanzenentwicklungstrends im Laufe der Zeit.

Field Experiences: Paul Selina von Village Farms teilt seine Erfahrungen mit ProDrain und hebt dessen Nutzen bei der Anpassung von Bewässerungs-, Belüftungs- und Beschattungsstrategien basierend auf Wachstumsdaten hervor. Das System liefert Einblicke in die täglichen Wachstumsmuster und hilft, zukünftige Produktionsniveaus vorherzusagen und Erntestrategien zu optimieren.

Growth Patterns and Stress Indicators: ProDrain-Daten zeigen tägliche Wachstumsmuster, die die Schwankungen der Pflanzenaktivität im Laufe des Tages aufzeigen. Diese Muster, visualisiert als Wellen, weisen auf den Pflanzenstress und potenzielle Ertragsaussichten hin. Große Wellenamplituden deuten auf Stress hin, während stabilere Muster für optimales Wachstum bevorzugt werden.

Greenhouse Process Control and Transpiration Model: Eine Studie demonstriert die Integration intelligenter Algorithmen in Gewächshausprozessrechner, um das Pflanzenwachstum zu optimieren und Energie zu sparen. Es wurde ein Transpirationsmodell entwickelt, um die Pflanzentranspiration basierend auf Klimamessungen vorherzusagen, mit Echtzeitvergleichen zu tatsächlichen Daten. Das Modell hilft, suboptimale Pflanzenleistung zu identifizieren und Gärtner auf potenzielle Probleme aufmerksam zu machen.

Implementation and Results: Das Transpirationsmodell wurde in Gewächshäusern in den Niederlanden und Texas getestet und zeigte eine enge Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und gemessenen Daten. Die Studie unterstreicht das Potenzial modellbasierten Wissens zur Verbesserung des Gewächshausmanagements und der Pflanzenleistung.

Conclusion: ProDrain und das Transpirationsmodell demonstrieren die Vorteile der Integration fortschrittlicher Überwachungs- und Vorhersagealgorithmen in das Gewächshausmanagement. Diese Systeme liefern wertvolle Einblicke in das Pflanzenwachstum und ermöglichen es den Gärtnern, die Bedingungen zu optimieren und die Erträge zu verbessern.

System Architecture and Integration: Das Dokument beschreibt eine Gewächshaussteuerungssystemarchitektur, die einen Skript-Controller, einen Gewächshausprozess-Controller (MTA), einen ProDrain-Controller und eine Synopta-Benutzeroberfläche umfasst. Der Skript-Controller arbeitet unabhängig und stellt sicher, dass sein Ausfall das Gesamtsystem nicht beeinträchtigt. Er importiert Eingangswerte wie Strahlungsintensität, Lufttemperatur und Transpirationsrate vom MultiMa-Prozessrechner und verbindet sich mit der Managementsoftware der Ridder-Prozessrechner, Synopta. Daten werden jede Minute gespeichert und sind über das Firmennetzwerk oder Fernzugriff zugänglich.

Transpiration and Photosynthesis Prediction: Der Blattflächenindex (LAI) wird aus der Nachttanspiration geschätzt und zusammen mit Klimadaten zur Vorhersage der Transpiration verwendet. Echtzeitvergleiche zwischen gemessener und vorhergesagter Transpiration lösen Warnungen aus, wenn Abweichungen einen festgelegten Schwellenwert überschreiten. Photosyntheseraten werden unter Verwendung von Stomata-Leitfähigkeitswerten vorhergesagt, wobei Echtzeitdaten auf der Synopta-Oberfläche verfügbar sind.

Model Validation and Implementation: Das Transpirationsmodell wurde unter Verwendung historischer Daten aus einem niederländischen Gewächshaus validiert und zeigte eine hohe Korrelation zwischen vorhergesagten und gemessenen Transpirationsraten. Das Modell wurde in Gewächshäusern in den Niederlanden und Texas implementiert und sagte die Transpiration unter verschiedenen klimatischen Bedingungen erfolgreich voraus. Unterschiede im Klima zwischen den Standorten wurden festgestellt, wobei Texas eine höhere Strahlung und Temperatur aufwies.

Results and Discussion: Das Modell sagte die Transpiration unter verschiedenen Bedingungen und Kultivaren genau voraus und erwies sich als robust für die allgemeine Anwendung. Die Systemarchitektur ermöglicht eine sichere Implementierung von Modellen, ohne die Kontinuität der Steuerung zu gefährden. Die benutzerfreundliche Oberfläche erleichtert die Integration kundenspezifischer Software, sodass Forscher und Berater Anwendungen hinzufügen können. Das Dokument schlägt Potenzial für weitere Anwendungen vor, die auf Energie-, Wasser- oder CO2-Bilanzmodellen basieren.

Figures and Data: Abbildungen illustrieren gemessene und vorhergesagte Transpirationsraten und heben Fälle signifikanter Abweichungen aufgrund von Faktoren wie Wasserverfügbarkeit hervor. Das Dokument betont die Bedeutung des Echtzeitdatenvergleichs und der Speicherung für ein effektives Gewächshausmanagement.

Conclusion: Die Integration von Transpirations- und Photosynthesemodellen in Gewächshausprozessrechner stellt eine neue Generation der Gewächshaussteuerung dar und ermöglicht die Hinzufügung verschiedener Anwendungen zur Verbesserung des Pflanzenmanagements.