CC BY
106
УДК 58.087:635.52
МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАСТЕНИЯ САЛАТА
(Lactuca Sativa L.)
Biometrics Modeling of Lettuce Plants (Lactuca Sativa L.)
Ракутько С.А. l, д.т.н., доцент, sergej1964@yandex.ru, 1 2 Ракутько Е.Н. , науч. сотрудник, Васькин А.Н. , ст. преподаватель
Rakutko S.A., Rakutko E.N., Vaskin A.N.
1 ФГБНУ «Институт агроинженерных и экологических проблем сельскохозяйственного производства», Россия, 196625, Санкт-Петербург, Тярлево, Фильтровское ш., 3
Institute for Engineering and Environmental Problems in Agricultural Production ФГБОУ «Брянский государственный аграрный университет»,
243365, Россия, Брянская обл., Выгоничский р-н, с. Кокино, ул. Советская 2а.
Bryansk State Agrarian University
Реферат. Показана важность эмпирических моделей продукционного процесса растений, выращиваемых в условиях светокультуры. Исследование биометрических показателей растений салата (Lactuca Sativa L.) проводили в салатном отделении тепличного комплекса «Выборжец» (Санкт-Петербург). Горшочки с растениями различного возраста снимали с шести точек конвейерной линии с трехкратной повторностью. Листья с растений одного возраста разделяли на группы, в соответствии с их номером в порядке появления. Фиксировали количество листьев на растении, их геометрические размеры, сырую массу и выход сухого вещества. Площадь листа растения салата находили по найденной в предварительных экспериментах формуле. Предложены модели зависимости основных биометрических показателей от возраста растения для каждого листа растения. В качестве интегральных показателей использовали величины продуктивности и энергоемкости фотосинтеза. Для исследуемых условий продуктивность фотосинтеза по сухой массе составила 25,12 мг в сутки на кв.м., энергоемкость фотосинтеза - 4,48 моль на грамм.
Summary. The importance of empirical models of the productional process in plants grown as a photoculture is shown. Biometric indicators of lettuce plants (Lactuca Sativa L.) were studied in the lettuce growing section of the greenhouse complex "Vyborzhets" (Saint Petersburg). The pots with plants of different ages were selected from six places of the conveyor line with three replications. The leaves from the plants of the same age were divided into groups according to their number in order of their emergence. The number of leaves per plant, their geometric dimensions, the wet weight and the yield of dry matter were recorded. Lettuce plant leaf area was calculated by the formula derived in preliminary experiments. The models describing the dependence of basic biometric indicators on the plant age for each plant leaf are suggested. The values ofproductivity and energy-output ratio ofphotosynthesis were used as integral indicators. For the conditions under investigation the photosynthesis productivity on dry basis was found to be 25.12 mg per day per square meter, the photosynthesis energy-output ratio was 4.48 mol per gram.
Ключевые слова: математическая модель, светокультура, биометрия, салат, рост, продуктивность, энергоемкость.
Keywords: mathematical model, photoculture, biometrics, lettuce, growth, productivity, energy-output ratio.
ВВЕДЕНИЕ
Важнейшим видом технологического процесса в аграрном секторе является светокультура - выращивание растений с целью получения урожая в сооружениях с контролируемыми экологическими факторами с применением дополнительного к естественному облучения от источников света либо только с применением источников света. Светокультура является характерным примером искусственной биоэнергетической системы (ИБ-ЭС), представляющей собой совокупность энергетических средств и биологических объектов, созданной с целью получения хозяйственного эффекта.
В светокультуре достаточно большие затраты энергии связаны с обеспечением
условий для фотосинтеза. Значительная доля энергетических потерь в этом процессе объясняется низкой степенью преобразования энергии потока оптического излучения в сухое вещество тканей растения. Современный взгляд на теоретические вопросы энергосбережения предполагает рассмотрение процесса движения потока энергии через все этапы преобразования, определяющие общую эффективность ее применения. Данный подход является основой прикладной теории энергосбережения в энерготехнологических процессах (ПТЭЭТП) АПК, в которой конкретизируются закономерности и механизмы взаимодействия сельскохозяйственных биологических объектов с искусственной средой обитания в структуре ИБЭС [1, с.129]. ПТЭЭТП является основой проектирования и оценки эффективности отдельных энергосберегающих мероприятий, обоснования оптимизации режимов проведения ЭТП, формирования энергосберегающих алгоритмов управления [2, с. 89].
Для разработки теории и практики управления светокультурой необходимо наличие математических моделей продукционного процесса растений, прежде всего роста, развития и фотосинтетической деятельности. По своей природе показатели роста являются интегральными и характеризуют влияние внешних факторов на состояние растения. Отражением процесса роста растения являются биометрические показатели, которые достаточно просто фиксировать во времени. Полученные данные могут быть использованы при разработке алгоритмов управления продуктивностью растений [3, с.103]. Задача осложняется тем, что количественные процессы преобразования вещества и энергии в растении происходят наряду с регуляционными, которые инициируют распознаваемые качественные изменения в структуре или поведении организма растения в зависимости от текущего внутреннего состояния или складывающихся внешних условий [4, с. 102].
Тем не менее, наряду с моделями, детально рассматривающими биофизические явления на уровне химических реакций в масштабе клетки или даже с привлечением законов молекулярной генетики, существует целый класс простейших моделей агроэкоси-стем, в которые не заложено никаких представлений о собственно формировании урожая, единственной их задачей является адекватное описание динамики развития исследуемых растений в складывающихся погодных условиях и/или краткосрочный прогноз этой динамики на основе экстраполяции погодных данных. Такие модели достаточно востребованы в практике культивирования растений [5, с.43]. Эмпирический метод связан с осмысливанием экспериментальных данных и подбором наиболее подходящих (обычно простых) формул или системы уравнений для их адекватного описания. Такой способ количественного обобщения и аппроксимации экспериментальных данных часто позволяет понять механизмы, ответственные за реакцию растения [6, с.15].
Математическая зависимость между факторами внешней среды и продукционным процессом растений позволяет оптимизировать вегетацию методом подбора необходимых сочетаний параметров этих факторов, добиваясь при этом максимальной продуктивности растений. Оптимизация по данному критерию позволит в короткие сроки получить сильную рассаду и оптимизировать основные факторы жизни растений в период вегетации до начала массового плодоношения [7, с. 141].
Другим распространенным подходом является минимизация энергоемкости. Выращивание растений при искусственном облучении является весьма энергоемким процессом. Основные затраты энергии здесь связаны с созданием условий для фотосинтеза, при котором происходят реакции поглощения, превращения и использования квантов света, ведущие к образованию органического вещества из углекислого газа и воды при участии фотосинтетического пигмента хлорофилла. Наличие математических зависимостей между факторами внешней среды и энергоемкостью светокультуры позволит добиться оптимизации процесса выращивания растений по критерию минимума энергоемкости путем варьирования параметров облучения, условий окружающей среды и других факторов [8, с.50].
Целью работы является получение модели растения салата, выращиваемого в условиях светокультуры, адекватно описывающей биометрические показатели растения.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Салат (Lactuca sativa L.) был выбран в данном исследовании по причине его быстрого роста и чувствительности к параметрам светокультуры. Исследования проводили в производственных условиях, в салатном отделении агрохолдинга «Выборжец» (г. Санкт-Петербург). Технология выращивания салата гидропонным методом является передовой, экологически чистой и наиболее интеснсивной технологией. По мере роста растений желоба, в которых расположены горшочки, продвигаются вдоль конвейерной линии.
В салатном отделении размещено две конвейерных линии типа DGS (Danish Greenhouse Supply). Размеры линии: длина 110 м, ширина 18 м. Облучательная установка выполнена из облучателей ЖСП 64-600-002 с ЭПРА. Высота подвеса 2,5 м. Всего в отделении размещено 40 рядов по 8 шт в ряду. Освещенность в зоне выращивания растений составляет 10 клк, фотонная облученность 140 мкмольс^м"2. Температура воздуха 20 оС, влажность 51-53 %, скорость 0,25-0,6 мс-1. В начале салатной линии горшочки с 10-ти дневной рассадой по три растения в каждом выставляются на лотки.
Использование салатной линии в эксперименте дало возможность одновременно получить растения с различным возрастом. Общую длину конвейера L =110 м от начального лотка разметили на m =5 интервалов, получив шесть точек для измерения вдоль конвейера, включая первый и последний лотки (шаг между точками составляет А/ = L / m =22 м. Период выращивания как время, в течение которого начальный лоток перемещается до конца конвейера, составляет ТВ=20 дней. Скорость движения конвейера о= L /ТВ=5,5 мсут-1. Расстояния от начала линии до точек для измерений /t составляют 0; 22; 44; 66; 88 и
110 м. Растения в точках имеют возраст Т соответственно 10; 14; 18; 24; 26 и 30 дней.
Горшочки с салатом рандомизированно отбирали вдоль длины лотка в количестве 3 шт., что давало для исследований 9 растений каждого возраста.
Использовали модель роста и развития растения, учитывающую динамику изменения площади каждого листа растения и его массы в процессе выращивания [9, с. 359]. Листья с растений одного возраста разделяли на группы, в соответствии с их номером n в порядке появления на стебле. Фиксировали количество листьев на растении N, их геометрические размеры (длину вдоль центральной жилки An и наибольшую ширину Bn), сырую массу Mn и выход сухого вещества mn. Площадь листа растения салата с достаточной точностью находили по найденной в предварительных экспериментах формуле Sn = 0,53AnBn.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Было найдено, что зависимость количества листьев на растении от времени может быть описана выражением
N = 0,5159T - 0,7619. (1)
Полученные по экспериментальным данным значения суммарной площади всех листьев Sz, массы всего растения Mz и выхода сухого вещества mz аппроксимированы кривыми Гомпертца по методу наименьших квадратов
-B(T-Tm)
Ys = Y + Y» e e , (2)
где - моделируемый параметр;
Y0 - начальное значение параметра Y;
Ymax - конечное значение моделируемого параметра;
B - относительная скорость роста на момент времени Tm;
Tm - возраст растения, когда абсолютная скорость роста максимальна;
T- текущий возраст растения.
Значения коэффициентов в уравнении 2 показаны в таблице 1. Для примера на рисунке 1 показана динамика выхода сухого вещества по опытным данным и их аппроксимация теоретической кривой.
£
2,4 2,0 1,6 1,2 0,8 0,4 0,0
10
14
18 22 Возраст Т, сут.
26
30
Рисунок 1. Динамика выхода сухого вещества с растения в процессе выращивания
0,40
0,30
0,20
£ 0,10
о
0,00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Номер листа
Рисунок 2. Распределение сырой массы по листьям растений различного возраста Т
Таблица 1 - Значения коэффициентов для кривых Гомпертца
Зависимость Yo Y А тах В Т А т
Площадь листьев =ДГ) , см2 0,0 1400,1 0,12 20,5
Сырая масса =ДГ), г 0,0 61,9 0,11 22,1
Сухое вещество тъ =ДГ), г 0,1 2,3 0,17 22,3
Значения биометрических показателей для п-го листа растения салата аппроксимировали зависимостями вида
("-Aт )2
Т (п, Т) = Ттах е Ву , (3)
где Ттах , Ат и Вт - коэффициенты, зависящие от возраста растения Т.
Значения этих коэффициентов аппроксимированы линейной зависимостью от возраста растения. Например,
Ттах = аТ + ¡3 , (4)
где а , 3 - постоянные коэффициенты, показанные в таблице 2.
Таблица 2 - Значения коэффициентов п-го листа
Зависимость Т тах Ат Вт
а 3 а 3 а 3
Площадь листа =Дп, Т), см2 7,746 -30,564 0,204 0,472 0,381 3,199
Сырая масса Мп =Дп, Т), г 0,391 -3,403 0,240 -0,308 0,312 -1,670
Сухое вещество тп = Дп, Т), г 0,018 -0,179 0,240 -0,308 0,312 -1,670
Для примера на рисунке 2 показано распределение сырой массы по листьям для растений салата разного возраста (нумерация листьев по мере их появления) по опытным данным и их аппроксимация теоретическими кривыми.
Адекватность моделей проверена по критерию Фишера.
Для характеристики энергоэффективности процесса преобразования вещества при фотосинтезе использовали величину энергоемкости фотосинтеза (ЭФС), мольг-1. В соот-
ветствии с ее физическим смыслом как количества энергии, затрачиваемой на единицу массы синтезируемого сухого вещества, величина вычисляется по формуле:
I Н
ЭФС = ^-, (5)
I т
п П=1
где Нп - доза излучения, воспринятая п-м листом, моль.
Продуктивность фотосинтеза (ПФС), гм-2сут-1, по накоплению массы органического вещества в единице площади листа за определенное время для всех N листьев растения вычисляется по формуле:
N
п
ПФС = ^—, (6)
I SnTв
п=1
где Т^ - «возраст» п-го листа, сут.
Интегральные показатели светокультуры в конце цикла выращивания (в расчете на одно растение салата): продуктивность фотосинтеза по сырой массе 1,13 гсут^м"2, продуктивность фотосинтеза по сухому веществу 25,12 мг'сут-1'м"2, энергоемкость фотосинтеза по сырой массе 0,20 мольг-1, энергоемкость фотосинтеза по сухому веществу 4,48 моль'г-1.
ВЫВОДЫ
Результаты экспериментов позволили выявить закономерности роста и энергетики процесса облучения для светокультуры салата, выращиваемой на конвейерной линии, а так же отработать методику оценки энергоэкологичности (энергоэкоаудита) светокультуры. Результаты исследований могут быть использованы для оптимизации процесса выращивания растений путем варьирования параметров облучения, условий окружающей среды и других факторов. В условиях востребованности строительства новых тепличных комбинатов и реконструкции уже существующих, роста тарифов, постоянного сокращения запасов природных энергоресурсов и необходимости снижения вредных выбросов в окружающую среду, применение алгоритмов оптимального управления светокультурой позволит оперативно и эффективно решать эти задачи.
Авторы благодарят руководство и специалистов агрохолдинга «Выборжец» за научные и производственные консультации, а также за обеспечение возможности проведения измерений.
Библиографический список
1. Ракутько С. А. Прикладная теория энергосбережения в энерготехнологических процессах АПК: основные положения и практическая значимость // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2009. № 6. С. 129-136.
2. Ракутько С. А. Энергетическая оценка и оптимизация биотехнических сельскохозяйственных систем // Вестник РАСХН. 2009. №4. С. 89-92.
3. Михайленко И. М. Математическое моделирование роста растений на основе экспериментальных данных // Сельскохозяйственная биология. 2007. № 1. С. 103-111.
4. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур / Р.А. Полуэктов, Э.И. Смоляр, В. В. Терлеев, А. Г. Топаж. СПб., 2006.
5. Журавлева В. В. Математические модели процессов регуляции в физиологии растений // Известия Алтайского государственного университета. 2008. № 1. C. 43-57.
6. Торнли Дж. Г. М. Математические модели в физиологии растений. Киев, 1982. 312 с.
7. Попова С. А. Математическое моделирование продуктивности растений как средство повышения эффективности энергосбережения // Вестник КрасГАУ. 2010. № 7. C. 141-145.
8. Ракутько Е. Н., Ракутько С. А. Сравнительная оценка эффективности источников излучения по энергоемкости фотосинтеза // Инновации в сельском хозяйстве. 2015. № 2 (12). С. 50-54.
9. Ракутько С. А., Ракутько Е. Н. Оценка энергоэффективности источников оптического излучения с позиций прикладной теории энергосбережения // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2015. № 39. С. 359-367.
Bibliograficheskij spisok
1. Rakutko S. A. Prikladnaya teoriya energosberezheniya v energotehnologicheskih protsessah APK: osnovnyie polozheniya i prakticheskaya znachimost // Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Ener-getika. 2009. № 6. S. 129-136.
2. Rakutko S. A. Energeticheskaya otsenka i optimizatsiya biotehnicheskih selskohozyaystvennyih sistem // Vestnik RASHN. 2009. №4. C. 89-92.
3. Mihaylenko I. M. Matematicheskoe modelirovanie rosta rasteniy na osnove eksperimentalnyih dannyih //Selskohozyaystvennaya biologiya. 2007. № 1. C. 103-111.
4. Modeli produktsionnogo protsessa selskohozyaystvennyih kultur / R. A. Poluektov, E. I. Smol-yar, V. V. Terleev, A. G. Topazh. SPb, 2006.
5. Zhuravleva V. V. Matematicheskie modeli protsessov regulyatsii v fiziologii rasteniy // Izvestiya Altayskogo gosudarstvennogo universiteta. 2008. № 1. C. 43-57.
6. Tornli Dzh. G. M. Matematicheskie modeli v fiziologii rasteniy. Kiev, 1982. 312 s.
7. Popova S. A. Matematicheskoe modelirovanie produktivnosti rasteniy kak sredstvo povy-isheniya effektivnosti energosberezheniya // VestnikKrasGAU. 2010. № 7. C. 141-145.
8. Rakutko E. N., Rakutko S. A. Sravnitelnaya otsenka effektivnosti istochnikov izlucheniya po energoemkosti fotosinteza // Innovatsii v selskom hozyaystve. 2015. № 2 (12). S. 50-54.
9. Rakutko S. A., Rakutko E. N. Otsenka energoeffektivnosti istochnikov opticheskogo izlucheniya s pozitsiy prikladnoy teorii energosberezheniya // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2015. № 39. S. 359-367.
УДК 635.1/.8(470.333)
ОСНОВНЫЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ ОВОЩЕВОДСТВА БРЯНСКОЙ ОБЛАСТИ
The Main Aspects of the Vegetable Growing Development in the Bryansk Region
Сычёв С. М., д. с.-х. н., профессор, Ториков В. Е., д. с.-х. н., профессор, Сычёва И. В., к. с.-х. н., доцент, Селькин В. В., соискатель, Попова А. С., аспирант Sychev S.M., Sycheva I.V., Torikov V.E., Selkin V.V., Popova A.S.
ФГБОУ ВО «Брянский государственный аграрный университет» 243345 Брянская область, Выгоничский район, с. Кокино, ул. Советская, 2а
Bryansk State Agrarian University
Реферат. В годы экономических реформ из-за потери связей с традиционными покупателями, финансовых проблем, сложностей в обеспечении комплектующими и расходными материалами объемы выпускаемых плодоовощных консервов ежегодно снижались. Несмотря на то, что в Брянской области имеется богатейшая сырьевая база и область является зоной товарного овощеводства, доля овощеперерабатывающей отрасли в общем объеме пищевой промышленности из года в год уменьшается. Сегодня ясно, что проблема продовольствия имеет не только производственный, но и явно выраженный инфраструктурный аспект. Поэтому необходимо создать материальные предпосылки в виде общедоступных товаропроводящих структур, позволяющих быстро продвигать продукт от производителя к потребителю с наименьшими потерями его количества и
