CC BY
105
УДК 57.033 Доктор техн. наук С.А. РАКУТЬКО
(СПбГАУ, [email protected]) Мл. науч. сотрудник Е.Н. РАКУТЬКО
(ИАЭП, [email protected])
РОСТ И ФОТОМОРФОГЕНЕЗ ПЕТРУШКИ КОРНЕВОЙ (PETROSELINUM TUBEROSUM) ПОД ОПТИЧЕСКИМ ИЗЛУЧЕНИЕМ РАЗЛИЧНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО СОСТАВА
Спектр, светодиоды, петрушка, рост, фотоморфогенез
Энергия потока оптического излучения в области фотосинтетически активной радиации (ФАР) с длиной волны от 400 до 700 нм является основой обеспечения процессов фотосинтеза и получения полезной продукции в светокультуре. Большое влияние на рост, развитие и физиологию растений оказывает спектральный состав излучения [1].
Недостаточная интенсивность света или его неудовлетворительный спектральный состав ухудшает рост и развитие растений. Как для дополнительного досвечивания растений в теплицах, так и в условиях интенсивной светокультуры необходимый уровень облученности создают с помощью натриевых, металлогалогенных или люминесцентных ламп. Эти источники света являются достаточно эффективными приборами для преобразования электрической энергии в энергию фотонного потока в целом, однако спектр их излучения далек от действительной потребности зеленого растения в энергии излучения на различных длинах волн ФАР.
Достижение соответствия спектра излучения источника спектру чувствительности облучаемого растения на каждой длине волны диапазона ФАР представляется достаточно труднореализуемой задачей. Для ее практического решения спектральный состав излучения предложено характеризовать соотношением интенсивности излучения трех спектральных диапазонов ФАР: синего ксин (400-500 нм), зеленого кзел (500-600 нм) и красного ккр (600-700 нм). Именно в
этих диапазонах на практике добиваются соответствия реального и требуемого спектра потока. В результате ряда фотобиологических исследований для некоторых светокультур найдены спектральные соотношения, обеспечивающие наилучшую продуктивность выращиваемых растений [2].
Частные реакции растений на действие излучения отдельных спектральных диапазонов могут быть предсказаны на основании хорошо известных закономерностей. Так, синий свет снижает вытягивание растения и препятствует увеличению площади листа. Зеленый свет имеет большую проникающую способность, что ведет к интенсификации фотофизиологических процессов в глубине кроны. Желтый свет приводит к сильному вытягиванию растений, удлинению как гипокотиля, так и первых междоузлий. Красный свет способствует удлинению гипокотиля и увеличению площади листьев.
Что касается общей реакции растений на действие излучения с комбинированным спектром, то ее прогнозировать труднее из-за сложного взаимодействия откликов растения на излучения отдельных диапазонов ФАР. На величину урожая и его качество также влияет совокупность других факторов окружающей среды.
В силу взаимозависимости продуктивности и экономических показателей светокультуры, исследование закономерностей роста и развития растений, выращиваемых под излучением различного спектрального состава [3], представляет не только теоретический интерес, но и является практически значимым и актуальным.
Целью настоящей работы является выявление различия в некоторых параметрах светокультуры петрушки, выращиваемой под светодиодным излучением с различным спектральным составом.
Выбор петрушки (Petroselinum tuberosum) объясняется тем, что это одна из важнейших зеленных и пряно-вкусовых культур, производство и потребление которой в настоящее время увеличивается. Проводится большая селекционная работа по улучшению качества производимой продукции. Для различных сортов петрушки характерно значительное варьирование биохимического состава листьев и корнеплодов. Петрушка светолюбива, но у корнеплодов листья могут отрастать и развиваться при низком уровне освещенности, что используется при выгонке.
Петрушку примененяют и в медицинской практике. Биологическая активность растения зависит от действия комплекса органических и неорганических соединений, содержащихся в них. В этом комплексе наиболее важная роль принадлежит фенольным соединениям (флавоноиды, дубильные вещества, фенолкарбоновые кислоты), витаминам, терпеноидным соединениям эфирного масла, восстанавливающим сахарам и некоторым другим компонентам.
Благодаря высокому и сбалансированному составу петрушку рекомендуется принимать при болезнях сердечно-сосудистой системы, при нарушениях мочевыделения, при сахарном диабете. Полезна петрушка для профилактики развития кариеса и укрепления эмали зубов, поскольку содержит фторид ионы в биодоступной для организма форме. Наличие в петрушке значительного количества селена обусловливает антиканцерогенный эффект, лития — успокаивающее действие при возбуждении и при депрессивных состояниях.
Петрушка содержит витамины С, А, В1, В2, Р, РР, К, и, минеральные соли калия, натрия, кальция, фосфора, железа, азотистые вещества, алкалоиды, гликозиды, оказывающие благотворное влияние на пищеварение, работу почек и сердца. Растение обладает желчегонным, спазмолитическим, антисептическим, антиоксидантным действием. Зеленые листья петрушки в фазу хозяйственной годности содержат (в пересчете на сырую массу) до 25,2% сухого вещества, около 3% углеводов, до 4% белка, около 0,2% органических кислот, до 300 мг/100 г аскорбиновой кислоты, до 20 мг/100 г каротина, витамины группы В и токоферол, а также 1,7- 3,9% минеральных солей. Специфический аромат петрушки обусловлен содержанием эфирного масла: в листьях 0,02-0,08%, в корне 0,5%, в семенах 2,7-6%. Основным компонентом эфирного масла (до 50%) является апиол, присутствуют также аллилтетраметоксибензол и апиоловая кислота [4].
При проведении экспериментов по фотобиологии необходимым условием является обеспечение различия режимов облучения растений в контроллируемых условиях окружающей среды, а именно: при соблюдении постоянства параметров микроклимата, прежде всего температуры, влажности, содержания углекислоты в воздухе, а так же режима полива растений. Серия экспериментов по оценке влияния спектрального состава светодиодных источников на выгонку листьев петрушки, проведенная в рамках тематики научно-исследовательской лаборатории энергоэффективных электротехнологий ИАЭП (г. Санкт-Петербург), была проведена в ноябре-декабре 2014 года [5].
Исследования проводили на специально изготовленной экспериментальной установке -рабочем месте фотобиолога (РМФ). Функциональная схема РМФ показана на рис. 1.
Рис. 1. Функциональная схема РМФ:
1 - многосекционная камера; 2 - система управления жизнедеятельностью растений; 3 - измерительные приборы, не имеющие связи с компьютером; 4 - измерительные приборы, имеющие связь с компьютером; 5 - интерфейс системы управления жизнедеятельностью растений; 6 - внешний машиночитаемый носитель информации; 7 - твердый носитель информации; 8 - считывающее устройство; 9 - устройство вывода твердой копии; 10 - персональный компьютер
На рис. 2 показана схема компоновки РМФ в виде компактной пространственной зоны. Растения в соответствии с планом эксперимента выращивали в секциях камеры, в которых с помощью подсистем системы управления жизнедеятельностью растений обеспечивались требуемые параметры микроклимата, полива и облучения. Управление подсистемами производили через интерфейс от персонального компьютера.
Рис. 2. Вариант компоновки РМФ: 11 - полки, 12 - стол, 13 - тумбы, Ф[ , Ф2 - потоки ОИ в секциях камеры
для выращивания растений
Внешний вид прототипа РМФ показан на рис. 3.
В эксперименте была организована автоматическая передача информации о физиологических процессах в растениях и параметрах жизнедеятельности растений на компьютер. Информация с измерительных приборов, не имеющих связи с компьютером, считывалась визуально и вводилась в компьютер вручную. Полученные в результате экспериментов данные сохраняли на внешних машиночитаемых носителях информации, а также передавали в глобальную сеть интернет и корпоративную сеть (интранет). Эти же сети служат источником информации для фотобиологических экспериментов и наряду с другими носителями информации образуют локальную библиотеку РМФ.
В эксперименте использовали корнеплоды корневого сорта петрушки Урожайная, заготовленные осенью 2014 г. до заморозков. После уборки и до начала экспериментов корнеплоды хранили при температуре воздуха 1-3°С и относительной влажности воздуха 60-65%. Брали
корнеплоды средних размеров в количестве 16 шт. массой от 22 до 88 г, диаметром 2-4 см в верхней части. Содержание сухого вещества в корнеплоде составляло 17,6%.
Перед высадкой в контейнеры производили обрезку листьев, оставляя черешки длиной 2-3 см с сохранением верхушечной почки, а также кончиков корней, чтобы посадочный материал имел одинаковую длину.
Подготовленные к выгонке корнеплоды разделили на две партии, предназначенные для выращивания в различных условиях облучения таким образом, что общие массы корнеплодов обеих партий были практически одинаковы.
Высадили корнеплоды 19.11.2014 г. в полипропиленовые контейнеры объемом 663 см3. Для заполнения контейнеров использовали кислый (рН 3.6) верховой сфагновый торф торфопредприятия «Пельгорское-М» Ленинградской области со степенью разложения 10% , влажностью 35% и низким содержанием основных элементов питания. Кислотность торфа нейтрализовали мелом до рН 6,2. Производили заправку торфа основными элементами питания и микроэлементами. Содержание подвижных форм элементов питания доводили до уровней, мг/л: - 20; N03+ - 194,5; К+ - 189.6; Са2+ - 160; Mg2+ - 60; Мп2+ - 0.5; Си2+ - 0.05; Мо6+ - 0.05; В3+ - 0.05. Содержание Р5+ - 20 мг/ 100 г сухого торфа. ЕС - 1,0 мСм/см.
При посадке головку и шейку корнеплодов оставляли открытой. Почву вокруг саженцев уплотнили, полили и поставили контейнеры в темное место с температурой воздуха +14°С для образования боковых корней. В процессе выращивания поддерживали температуру воздуха +18оС, влажность воздуха 60% [6]. Полив производили небольшими порциями воды, избегая увлажнения головки корнеплода.
Уровень фотонной облученности 50 ммольс-1м-2 поддерживали в эксперименте изменением высоты подвеса светодиодных излучателей над верхушками растений в секциях камеры РМФ. Спектральную облученность измеряли прибором ТКА ВД/04. Спектр излучения 81 в первой секции камеры имел практически равномерное распределение энергии в диапазоне ФАР (ксин =32,4%, кзел =34,2%, ккр = 33,2%). Спектр излучения 82 во второй секции камеры был приближен к относительной
спектральной эффективности фотосинтеза в зеленом листе растения (к =15,7%, к =9,8%, к
=74,2%). Графически спектры излучения в секциях камеры РМФ показаны на рис. 4. Фотопериод составлял 8 ч. в сутки.
В конце эксперимента фиксировали длину наиболее развитого листа в розетке, количество листьев в розетке, сырую массу листьев, содержание сухого вещества, расстояния между жилками в листьях петрушки для всех растений.
80,0
о
с ^
о
60,0
20,0
0,0
Ш! 81
1 82
981
сними зеленый красный
Спектральный диапазон
Рис. 4. Спектр излучения в секциях камеры
« 40,0
На рис. 5 показан внешний вид 36-дневных растений петрушки, выращенных под различными спектрами излучения.
Рис. 5. Внешний вид 36-дневных растений петрушки, выращенных под спектром S1 (слева) и 82 (справа)
В табл. 1 приведены результаты измерения основных биометрических показателей растений на конец эксперимента.
Таблица 1. Биометрические показатели 36-дневных растений петрушки
Спектр № контейнера Исходная масса корнеплода, г Длина листа, мм Кол-во листьев, шт. Выход зеленой массы, г
1 45,09 233 9 6,21
6 41,44 275 11 10,60
8 77,26 245 13 8,85
81 9 38,91 330 12 11,98
12 57,27 188 12 10,36
13 33,37 220 11 11,39
16 52,48 195 8 10,00
14 22,50 260 8 6,64
2 43,89 213 10 9,55
3 29,89 243 9 8,34
4 34,07 215 12 11,25
82 5 43,32 166 13 10,06
7 55,35 202 11 10,00
10 26,58 250 11 9,36
11 88,12 227 14 11,62
15 48,14 201 11 9,31
В табл. 2 приведены средние значения X измеряемых биометрических показателей (массы исходных корнеплодов и показателей 36 - дневных растений петрушки) с указанием ошибки средней Vх и среднеквадратичного отклонения О каждого показателя.
Таблица 2. Характеристики 36-дневных растений петрушки
Показатель 81 82
X Х Х
Масса корнеплода, г 46,17+6,89 19,48 46,04+5,87 16,60
Длина листа, мм 214,63+9,38 26,52 243,25+16,28 46,05
Количество листьев в розетке, шт. 11,38±0,56 1,60 10,50±0,68 1,93
Сырая масса листьев, г 9,94±0,38 1,07 9,50±0,75 2,12
Содержание сухого вещества, % 14,66±0,58 1,00 13,78±0,45 0,77
Растения петрушки, выращиваемые под спектром излучения 81, характеризуемым равными долями энергии в отдельных спектральных диапазонах ФАР, несмотря на несколько меньшую длину листа, имели более крепкий и пушистый вид, большее количество листьев в розетке, большую сырую массу листьев и большее содержание сухого вещества в листьях. Было отмечено, что увеличение общей длины листьев у растений петрушки, выращиваемых под спектром 82, приближенном к относительной спектральной эффективности фотосинтеза в зеленом листе растения, происходит за счет вытягивания черешка при сохранении пропорций оставшейся части листа.
Практически важным является выявление зависимости показателей продуктивности светокультуры от начальной массы корнеплода. Для выяснения этого вопроса был проведен корреляционный анализ (табл. 3).
Выявлено, что при спектре 81 наблюдается слабая положительная корреляция исходной массы корнеплодов и количества листьев в розетке. Сырая масса листьев практически не коррелирована с исходной массой корнеплодов. При спектре 82 исходная масса корнеплодов оказывает большее влияние на сырую массу листьев.
Таблица 3. Величины коэффициентов корреляции исходной массы корнеплода и показателя X
Показатель X
Спектр Высота Кол-во листьев Сырая масса
кроны в розетке листьев
81 -0,323 0,502 0,066
82 -0,177 0,656 0,630
Из факта отсутствия зависимости какого-либо показателя от исходной массы корнеплодов при данном спектре следует, что для выгонки можно использовать корнеплоды меньшей массы, а применяемый спектр способствует более полному раскрытию потенциала продуктивности растений.
Полученные данные подтверждают общие закономерности влияния отдельных диапазонов ФАР на рост и фотоморфогенез зеленого растения и описывают особенности этих процессов для петрушки.
Проведенные исследования показали, что при выбранном достаточно низком уровне облученности эффективность выгонки петрушки существенно зависит от спектрального состава излучения. Это дает основания к поиску спектрального состава излучения, обеспечивающего максимальную эффективность выгонки при минимальных затратах на облучение. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что рекомендуемые некоторыми производителями для светокультуры облучатели, состоящие только из комбинации синих и красных светодиодов (с большей долей красного излучения), не являются оптимальными для применения при выгонке петрушки.
Л и т е р а т у р а
1. Smith H. Light quality, photoperception, and plant strategy / Annu. Rev. Plant Physiol. -1982. - v.33. - p. 481-
518.
2. Прикупец Л.Б., Тихомиров А.А. Оптимизация спектра излучения при выращивании овощей в условиях интенсивной светокультуры // Светотехника.- 1992.- № 3.- С. 5-7.
3. Ракутько С.А. Спектральные отклонения и энергоемкость процесса облучения растений // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета.-2008.-№10.-С.156-160.
4. Циунель М.М. Петрушка - доходная культура // Гавриш.-2005.- №6.-С. 13-15.
5. Разработать высокоэффективные автоматизированные энергоресурсосберегающие технологии, системы
и технические средства децентрализованного теплоэнергообеспечения производственных объектов животноводства и растениеводства на базе использования природного газа, биомассы, электроэнергии и твердого топлива: Отчет о НИР №2237. № гос.рег. 1201255896; ИАЭП; В.Н. Судаченко, С.А. Ракутько, В.Н. Бровцин, А.Е. Маркова, А.П. Мишанов, Т.В. Колянова, Е.Н. Ракутько- СПб., 2014. -126 с.
6. Потехин Г.А., Харченко В.А., Пивоваров В.Ф. Особенности выращивания петрушки на зелень // Овощи
России.- 2010.- №3 (9).- С.42-47.
УДК 551.509:519.283:33 Канд. техн. наук Ю.Г. ЗАХАРЯН
(ФБГНУ АФИ, [email protected])
РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ АГРОКЛИМАТИЧЕСКИХ РИСКОВ ПО ФАКТОРУ ПРОДУКТИВНОСТИ
Вариограммные параметры, геостатистика, агроклиматические риски, пространственные переменные
Геостатистика - это область прикладной математики (мат. статистики), предметом изучения которой являются пространственные переменные, варьирующие от точки к точке, определяющие неоднородность сельскохозяйственного поля. Представители или носители таких переменных могут исследоваться с помощью геостатистических моделей.
Оценить и охарактеризовать свойства таких варьирующих объектов настолько сложно и непредсказуемо, они меняются как в пространстве, так и во времени, что фактически не могут быть описаны никакими детерминированными закономерностями, определениями. Поэтому гестатистический алгоритм отличается от статистических тем, что геостатистика как наука имеет важное достижение, что выполнение статистических осреднений случайными величинами может быть заменено пространственным осреднением [1], благодаря чему снимаются возражения
различных статистических процедур и оценок статистических анализов.
В частности, предлагается геостатистическая методика использования вариограммного анализа для оценки перспективности сельскохозяйственной территории с точки зрения точного земледелия [2].
Наша методика позволяет оценить и ответить на вопрос, насколько экономическая эффективность больше, которая теоретически может быть получена за счет перехода к дифференциации технологических воздействий от поля к полю или внутри поля с учетом варьирующих переменных [3], т.е. при дифференцированном подходе, от которого получается больше выигрыша, чем при ориентации на средние условия вариации переменных, - это по статистическому анализу, а с точки зрения вариограммного анализа совсем по-другому учитывается, потому что существует множество природных объектов с пространственно распределенными параметрами и сама операция осреднения происходит по ансамблю варьирующих переменных [4,5]. При геостатистической оценке непосредственно учитывается коррелятивность пространственным осреднением варьирующих факторов с агротехнологическими решениями по фактору продуктивности.
Здесь репрезентативность полученной геостатистической оценки будет зависеть от принятых технологических решений, а также от принятой схемы расположения точек измерения в пределах рассматриваемого административно-хозяйственного региона или поля [6,7].
Используется геостатистический алгоритм, который более подробно будет оценивать эффективность различных вариантов осреднения и выбирать среди них наилучший при
