Overview: O documento discute o sistema Ridder ProDrain, que é projetado para irrigação precisa e monitoramento da transpiração na agricultura em ambiente controlado. Ele enfatiza a importância de uma gestão precisa da água para a saúde e produtividade das culturas.

Research and Validation: O documento inclui descobertas da Universidade de Wageningen, enfatizando a precisão e utilidade do sistema na pesquisa.

Case Study: Village Farms no Texas usa o ProDrain para gerenciamento de irrigação e o integrou ao seu conceito GATES™, destacando sua eficácia em climas de alta radiação.

Introduction to ProDrain System: O ProDrain monitora e gerencia o crescimento das plantas medindo o peso das plantas e as taxas de crescimento. Ele ajuda a antecipar e prevenir situações de estresse nas plantas, ajustando os controles ambientais com base em observações passadas. O sistema fornece insights sobre o desenvolvimento das plantas, rastreando o peso absoluto das plantas e o aumento cumulativo do peso fresco, permitindo a previsão da produção sem contagem manual.

Continuous Monitoring and Data Analysis: O sistema pesa continuamente uma área específica de plantas cultivadas e usa algoritmos para filtrar variações causadas pela colheita ou outras atividades. Isso resulta em medições precisas da taxa de crescimento, aumento cumulativo do peso fresco e aumento total do peso por dia. Essas métricas são cruciais para a previsão de rendimento e a compreensão das tendências de desenvolvimento das plantas ao longo do tempo.

Field Experiences: Paul Selina da Village Farms compartilha sua experiência com o ProDrain, destacando sua utilidade no ajuste de estratégias de rega, ventilação e sombreamento com base nos dados de crescimento. O sistema fornece insights sobre os padrões de crescimento diários, helping a prever futuros níveis de produção e otimizar as estratégias de colheita.

Growth Patterns and Stress Indicators: Os dados do ProDrain revelam padrões de crescimento diários, mostrando como a atividade da planta flutua ao longo do dia. Esses padrões, visualizados como ondas, indicam os níveis de estresse da planta e os potenciais resultados de rendimento. Grandes amplitudes de onda sugerem estresse, enquanto padrões mais estáveis são preferidos para um crescimento ideal.

Greenhouse Process Control and Transpiration Model: Um estudo demonstra a integração de algoritmos inteligentes em computadores de processo de estufas para otimizar o crescimento das culturas e economizar energia. Um modelo de transpiração foi desenvolvido para prever a transpiração das culturas com base em medições climáticas, com comparações em tempo real com dados reais. O modelo ajuda a identificar o desempenho subótimo das culturas e alerta os produtores sobre possíveis problemas.

Implementation and Results: O modelo de transpiração foi testado em estufas na Holanda e no Texas, mostrando uma estreita concordância entre os dados previstos e medidos. O estudo destaca o potencial do conhecimento baseado em modelos para melhorar o gerenciamento de estufas e o desempenho das culturas.

Conclusion: O ProDrain e o modelo de transpiração demonstram os benefícios da integração de algoritmos avançados de monitoramento e previsão no gerenciamento de estufas. Esses sistemas fornecem insights valiosos sobre o crescimento das plantas, permitindo que os produtores otimizem as condições e melhorem os rendimentos.

System Architecture and Integration: O documento descreve uma arquitetura de sistema de controle de estufa que inclui um controlador de script, um controlador de processo de estufa (MTA), um controlador Prodrain e uma interface de usuário Synopta. O controlador de script opera independentemente, garantindo que sua falha não afete o sistema geral. Ele importa valores de entrada como intensidade de radiação, temperatura do ar e taxa de transpiração do computador de processo MultiMa e se conecta ao software de gerenciamento dos computadores de processo Ridder, Synopta. Os dados são armazenados a cada minuto e acessíveis via rede da empresa ou acesso remoto.

Transpiration and Photosynthesis Prediction: O Índice de Área Foliar (LAI) é estimado a partir da transpiração noturna e usado juntamente com os dados climáticos para prever a transpiração. Comparações em tempo real entre a transpiração medida e prevista acionam avisos se as discrepâncias excederem um limite definido. As taxas de fotossíntese são previstas usando valores de condutância estomática, com dados em tempo real disponíveis na interface Synopta.

Model Validation and Implementation: O modelo de transpiração foi validado usando dados históricos de uma estufa holandesa, mostrando alta correlação entre as taxas de transpiração previstas e medidas. O modelo foi implementado em estufas na Holanda e no Texas, prevendo com sucesso a transpiração sob várias condições climáticas. Diferenças climáticas entre os locais foram observadas, com o Texas apresentando maior radiação e temperatura.

Results and Discussion: O modelo previu com precisão a transpiração em diferentes condições e cultivares, provando ser robusto para aplicação geral. A arquitetura do sistema permite a implementação segura de modelos sem arriscar a continuidade do controle. A interface amigável facilita a integração de software personalizado, permitindo que pesquisadores e consultores adicionem aplicativos. O documento sugere potencial para futuras aplicações baseadas em modelos de balanço de energia, água ou CO2.

Figures and Data: As figuras ilustram as taxas de transpiração medidas e previstas, destacando instâncias de discrepâncias significativas devido a fatores como a disponibilidade de água. O documento enfatiza a importância da comparação e armazenamento de dados em tempo real para uma gestão eficaz da estufa.

Conclusion: A integração de modelos de transpiração e fotossíntese em computadores de processo de estufas representa uma nova geração de controle de estufas, permitindo a adição de várias aplicações para aprimorar o gerenciamento de culturas.