Beck, Dipl.-Ing. (FH) Michael: Strategien zur Steuerung der Bewässerung im Gewächshaus und Konsequenzen für die Strukturierung von Leitrechnersystemen
Dissertation
Strategien zur Steuerung der Bewässerung im Gewächshaus und Konsequenzen für die Strukturierung von Leitrechnersystemen

zur Erlangung des akademischen Grades
doctor rerum horticulturarum
(Dr. rer. hort)

eingereicht an der Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultät
der Humboldt-Universität zu Berlin

vonDipl.-Ing. (FH) Michael Beck,
geb. 10.10.1965 in München

Präsident der Humboldt Universität zu Berlin
Prof. Dr. H. Meyer

Dekan der Landwirtschaftlich-Gärtnerischen Fakultät
Prof. Dr. Dr. h.c. E. Lindemann

Gutachter:
1. Prof. Dr. U. Schmidt
2. Prof. Dr. S. Kleisinger
3. Doz. Dr. Dr. h. c. M. Böhme

Tag der mündlichen Prüfung: 04.07.2000

Abstract (deutsch)

Schlagwörter:
Transpiration, Bewässerung, Prozessautomatisierung, Modellierung

Die wesentlichen Einflussgrößen auf den Wasserverbrauch von Pflanzen sind klimatischer Art, die Pflanze selbst und der Wasserhaushalt des Bodens. Als wichtige klimatische Einflussgrößen sind das Sättigungsdefizit der Luft bzw. die Dampfdruckdifferenz zwischen Blatt und Luft und die Einstrahlung zu nennen. Die Einstrahlung beeinflusst das Gewächshausklima und hat eine direkte Wirkung auf die Öffnungs- und Schließbewegung der Stomata. Die Bodenfeuchte ist sowohl im Hinblick auf die Wasseraufnahme der Pflanzen als auch bei einem Anbau im gewachsenem Boden auf eine mögliche Sickerwasserbildung und damit eine Nährstoffauswaschung von Bedeutung. Die im Gewächshausanbau eingesetzten Prozessleitsysteme berücksichtigen die Wechselwirkungen der Einflussfaktoren auf den Wasserumsatz eines Pflanzenbestandes nur bedingt. Einzelne Parameter wie z.B. die Einstrahlungssumme oder das Matrixpotential des Bodens werden zwar zur Steuerung der Bewässerung verwendet, eine Kombination der Einflussfaktoren wie z.B. die Anpassung der Einstrahlungssumme an das Pflanzenwachstum muss bisher vom Anwender vorgenommen werden.

Zur Darstellung der Zusammenhänge des Wasserumsatzes eines Pflanzenbestandes im Gewächshausanbau wurde in den experimentellen Untersuchungen der Wasserumsatz in Abhängigkeit der Bodenfeuchte (Matrixpotential), der klimatischen Größen (Einstrahlungssumme, Sättigungsdefizitsumme und Dampfdruckdifferenzsumme) an Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus untersucht.

Aufgrund des hohen Bestimmtheitsmaß und niedrigen Variationskoeffizienten sowie der Übertragbarkeit auf verschiedene Bodenarten und Kulturen ist die Matrixpotentialmessung als Führungsgröße für die Bewässerungssteuerung zu verwenden. Da die häufig eingesetzten Tensiometer bzw. Tensioschalter, bauartbedingt Schwächen aufweisen sind diese Sensoren durch übergeordnete Modellrechnungen zu kontrollieren. Dazu ist die Einstrahlungssumme, Sättigungsdefizitsumme und der Gießabstand zu verwenden. Die klimatischen Parameter müssen über entsprechende Modellrechnungen und der Analyse bereits ausgeführter Gießtakte dem Pflanzenwachstum angepasst werden.

Nachdem bereits einige Prozessleitsysteme die für die Bewässerung- und Klimasteuerung notwendigen Hardwarekomponenten in ein System integriert haben, muss die Verknüpfung auf Softwareebene realisiert werden. Hierzu müssen die Kontrollstrategien d.h. die Softwareroutinen entsprechend schnell angepasst werden können. Aufgrund der in den letzten Jahren gesteigerten Leistungsfähigkeit bieten sich hierzu Prozessleitsysteme auf PC-Basis an.

Abstract (english)

Keywords:
transpiration,, irrigation,, processcontroling,, models

The fundamental parameters determining the water consumption of plants are the climate, the plant itself and the soil water supply. The important climatic parameters are the water saturation deficit of the air or more correctly the water vapour pressure difference between leave surface and air, and the solar irradiation. The solar irradiation influences the greenhouse climate and has therefore an immediate effect on the opening and closing of the stomata. The soil humidity is important for both the water absorbtion of a plant and - when cultivating in soil - the possible losses of water and nitrogen into deeper soil layers causing environmental pollution of the ground water. The computer systems used for controlling the irrigation in greenhouses do not take the interactions of the influence coefficients on the water exchange of plants sufficiently into account. Single parameters like the irradiaton sum or the water tension are used for controlling irriagaton, but the combination of different influence factors like the adaption of the irradiation sum to the plant growth must be done by the user so far.

Several scientific trials were carried out to describe the water consumption of plants in greenhouses. The water consumption is defined by the water tension of the soil, the irradtiotion sum, the water vapour pressure deficit sum and water vapour pressure difference sum. For the trials the plants Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes and Cucumis sativus were used.

The soil water tension measured by tensiometers proved to be the best parameter for controlling irrigation because of the highest stability index and the lowest variation coefficient as well as the transferability of this parameter to different soil types and plants. Because the construction of tensiometers and tensioswitches can cause problems, a superordinated model calculation has to control the sensors. This calculation is based on the parameters irradiation sum, water pressure deficit sum and irrigation intervals. The climatical control parameters must be adapted to the plant growth by using adequate model calculations and the analysis of previous irrigation events After a lot of computer systems for greenhouse process controlling integrated the hardware components necessary for irrigation and climatic control, this has to happen with the software basis as well. A quick update of the Software must be possible. Personal computers can be used because of the improved capacity


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Inhaltsverzeichnis

TitelseiteStrategien zur Steuerung der Bewässerung im Gewächshaus und Konsequenzen für die Strukturierung von Leitrechnersystemen
1 Einleitung
2 Leitrechnersysteme für den Anbau im Gewächshaus
2.1Baugruppen eines Leitrechnersystems
2.2Struktur der Leitrechnersysteme
2.3Kontrollstrategien
2.4Teilbereiche der Prozessautomatisierung
2.4.1Klimasteuerung
2.4.2Bewässerungssteuerung
2.5EDV-geführte Betriebssteuerung
3 Der Wasserhaushalt in Boden, Pflanze und Atmosphäre
3.2Das Potentialkonzept
3.3Das Wasser im Boden
3.3.1Einteilung des Bodenwassers
3.3.2Das Wasserpotential des Bodens
3.3.3Wasserbewegung im Boden
3.3.4Wasserverteilung unter einer Tropfstelle
3.3.5Methoden zur kontinuierlichen Messung des Bodenwassers
3.3.5.1TDR-Methode
3.3.5.2Leitfähigkeitsmessung
3.3.5.3Kapazitive Methode
3.3.5.4Tensiometrie
3.3.6Wasserspannung und Wassergehalt
3.3.7Wasserspannung und Pflanzenwachstum
3.4Das Wasser in der Pflanze
3.4.1Widerstände für das Wasser in der Pflanze
3.4.2Wasserverbrauch und Blattfläche
3.4.3Wasserverbrauch und Nährstoffversorgung
3.4.4Wasserstress der Pflanzen
3.5Zusammenhänge zwischen Transpiration und Klima
3.5.1Transpiration und das Wasserpotential der Luft
3.5.2Transpiration und Temperatur
3.5.3Transpiration und Strahlung
3.5.4Transpiration und Luftbewegung
3.6Modelle zur Wasserbedarfsberechnung
3.6.1Verdunstung an Wasseroberflächen
3.6.2Evapotranspiration
3.6.3Wasserverbrauch von Gewächshauskulturen
4 Versuche zur Ermittlung geeigneter Parameter für die Bewässerungssteuerung von Gewächshauskulturen
4.1Versuchsziel
4.2Material und Methoden
4.2.1Versuchsort
4.2.2Versuchszeitraum
4.2.3Technischer Aufbau der Versuche
4.2.3.1Ermittlung von Gieß- und Sickerwassermenge
4.2.3.2Bestimmung von pF-Kurven
4.2.3.3Wasserverteilung in und um Tropfstellen
4.2.3.4Wasserumsatz in Abhängigkeit verschiedener Parameter
4.2.4Begriffsbestimmungen und statistische Methoden
4.3Ergebnisse
4.3.1Bodenspezifische Parameter
4.3.1.1Wasserspeicherfähigkeit des Bodens
4.3.1.2Einfluss des Matrixpotentials auf Transpiration und Ertrag
4.3.1.3Wasserumsatz in Abhängigkeit des Matrixpotentialanstiegs
4.3.2Pflanzliche Parameter
4.3.2.1Blattfläche
4.3.2.2Blatttemperatur
4.3.3Wasserumsatz in Abhängigkeit der klimatischen Parameter
4.3.3.1Einstrahlungssumme
4.3.3.2Sättigungsdefizitsumme
4.3.3.3Dampfdruckdifferenzsumme
4.3.4Wasserumsatz in Abhängigkeit der Kombination mehrerer Einzelgrößen
4.3.4.1Einstrahlungs- und Sättigungsdefizitsumme
4.3.4.2Einstrahlungs- und Dampfdruckdifferenzsumme
4.3.4.3Einstrahlungs-, Sättigungsdefizitsumme und Pflanzenwachstum
4.3.5Zusammenfassende Darstellung der Einzelergebnisse
5 Diskussion
5.1Eignung verschiedener Parameter zur Steuerung der Bewässerung
5.1.1Bodenspezifische Parameter
5.1.2Pflanzliche Parameter
5.1.3Klimatische Parameter
5.1.4Kombination pflanzliche und klimatische Parameter
5.2Kontrollstrategien zur Bewässerungssteuerung
5.3Klima- und Bewässerungssteuerung in einem Prozessleitsystem
5.4Prozesssteuerung als Teilbereich der computer integrated Manufacture
6 Zusammenfassung
7 Thesen
Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis
Anhang A Anhang
Danksagung
Lebenslauf
Bibliographie Literatur

Tabellenverzeichnis

Tab. 0.1: Regelgruppen und hauptsächlich verwendete Führungsgrößen zur Optimierung der Wachstumsfaktoren im Gewächshausanbau.
Tab. 0.2: Regelungstechnische Besonderheiten der Anbauverfahren mit und ohne Drainwasser.
Tab. 0.3: Regelungstechnische Anforderungen der Wasserverteilsysteme.
Tab. 0.4: Möglichkeiten zur Steuerung und Regelung der Bewässerung (PASCHOLD 1994) .
Tab. 0.5: In der Praxis häufig eingesetzte Methoden zur Bewässerungssteuerung und die Notwendigkeit manueller Eingriffe.
Tab. 0.6: Anforderungen an die Bewässerungssteuerung.
Tab. 0.1: Versuchszeitraum der durchgeführten Versuche
Tab. 0.2: Einfluss des Matrixpotentials auf den Ertrag verschiedener Fruchtgemüsearten.
Tab. 0.3: Lineare und polynomische Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes in Abhängigkeit des Matrixpotentialanstiegs bei Lactuca sativa I.
Tab. 0.4: Statistische Parameter zur Beurteilung des Matrixpotentials als Führungsgröße für die Bewässerungssteuerung bei Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus.
Tab. 0.5: Blattflächenentwicklung bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Tab. 0.6: Blattflächenentwicklung bei Lactuca sativa I.
Tab. 0.7: Blattfläche, Wuchshöhe, Blattflächenindex bei verschiedenen Gemüsearten.
Tab. 0.8: Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes in Abhängigkeit der Einstrahlungssumme bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Tab. 0.9: Statistische Parameter zur Beurteilung der Einstrahlungssumme als Führungsgröße für die Bewässerungssteuerung bei Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus.
Tab. 0.10: Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes in Abhängigkeit der Sättigungs- defizitsumme bei Lactuca sativa II.
Tab. 0.11: Statistische Parameter zur Beurteilung der Sättigungsdefizitsumme als Führungsgröße für die Bewässerungssteuerung bei Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus.
Tab. 0.12: Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes in Abhängigkeit der Dampfdruckdifferenz- summe bei Lactuca sativa II.
Tab. 0.13: Statistische Parameter zur Beurteilung der Dampfdruckdifferenzsumme als Führungsgröße für die Bewässerungssteuerung bei Lactuca sativa und Cucumis sativus.
Tab. 0.14: Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes in Abhängigkeit von Einstrahlungs- und Sättigungsdefizitsumme bei Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus.
Tab. 0.15: Regressionsfunktionen des Wasserumsatz in Abhängigkeit der Einstrahlungs- und Dampfdruckdifferenzsumme bei Lactuca sativa und Cucumis sativus.
Tab. 0.16: Regressionsfunktion des Wasserumsatz in Abhängigkeit der Einstrahlungs-, der Sättigungsdefizitsumme und dem Kulturtag bei Lactuca sativa, Brassica oleracea var. gongylodes und Cucumis sativus.
Tab. 0.17: Regressionsfunktion des Wasserumsatzes in Abhängigkeit der Einstrahlungssumme der Sättigungsdefizitsumme und der Blattfläche bei Lactuca sativa und Brassica oleracea var. gongylodes.
Tab. 0.18: Steigung (ax) und Bestimmtheitsmaß der linearen Regressionsfunktionen (y=ax) des Wasserumsatzes aller Gießtakte in l/m² bzw. ml/Pflanze in Abhängigkeit des Matrixpotentials, der klimatischen Faktoren und dem Pflanzenwachstum.
Tab. 0.19: Variationskoeffizienten der Steigung a der Regressionsfunktionen des Wasserumsatzes der einzelnen Gießtakte bei verschiedenen Kulturen und Einflussfaktoren.
Tab-A 1: Kultur- und Versuchsdaten zu Apium graveolens I.
Tab-A 2: Kultur- und Versuchsdaten zu Brassica oleracea var. gongylodes I.
Tab-A 3: Kultur- und Versuchsdaten zu Capsicum annuum I.
Tab-A 4: Kultur- und Versuchsdaten zu Cucumis sativus I.
Tab-A 5: Kultur- und Versuchsdaten zu Cucumis sativus II.
Tab-A 6: Kultur- und Versuchsdaten zu Lactuca sativa I.
Tab-A 7: Kultur- und Versuchsdaten zu Lactuca sativa II
Tab-A 8: Kultur- und Versuchsdaten zu Lactuca sativa III
Tab-A 9: Kultur- und Versuchsdaten zu Lycopersicon esculentum var. esculentum I.
Tab-A 10: Kultur- und Versuchsdaten zu Lycopersicum esculentum var. esculentum II
Tab-A 11: Kulturdaten zu Ocimum basilicum I bis III in Töpfen im Ebbe-Flut-Verfahren
Tab-A 12: Kultur- und Versuchsdaten zu Zantedeschia aethiopica I.
Tab-A 13: Umrechnungsfaktoren für die Meßwerte üblicher Lichtmeßgeräte.
Tab-A 14: Erfaßte Meßgrößen und eingesetzte Sensoren.
Tab-A 15: Adressen der Hersteller der eingesetzten Messgeräte
Tab-A 16: Tatsächliche Erträge zu Ocimum basilicum Satz I bis III.

Abbildungsverzeichnis

Abb. 0.1: Informationsgewinnung, Informationsverarbeitung und Aktion sind kennzeichnend für die Leittechnik (SCHÖN 1993) .
Abb. 0.2: Struktur eines PC-Leitsystems (SCHÖN 1993) .
Abb. 0.3: Gewächshausautomatisierung nach dem Leitrechnerprinzip.
Abb. 0.4: Gewächshausautomatisierung nach dem Prinzip der „Verteilten Intelligenz“.
Abb. 0.5: Gewächshausautomatisierung nach dem Prinzip „Master/Slave“.
Abb. 0.6: Vertikales (links) und horizontales (rechts) Aufgabensplitting auf Hardware- oder Soft wareebene (SCHMIDT 1996) .
Abb. 0.7: Steuerung und Regelung als häufig eingesetzte Kontrollstrategien.
Abb. 0.8: Prozessleitsystem ohne logische Verknüpfung der Klima- und Bewässerungssteuerung.
Abb. 0.9: Einteilung der Anbaumethoden (STORCK 1994) .
Abb. 0.10: Die Klimaregelung als hierarchisches System mit drei Ebenen (TANTAU 1990) .
Abb. 0.1: Wasserpotentiale und Einflussfaktoren auf Wasseraufnahme, Wassertransport und Transpiration im SPAC (FRICKE und KRUG 1997) ; (MOHR und SCHOPFER 1992) .
Abb. 0.2: Analogiemodell für den Wassertransport in der Pflanze (MOHR und SCHOPFER 1992) .
Abb. 0.3: Wassergehalte in Abhängigkeit der Bodenart (EHLERS 1996) .
Abb. 0.4: Die Potentialverteilung in einer wassergesättigten Bodensäule (EHLERS 1996) .
Abb. 0.5: Beurteilung der Wasserbewegung mit Hilfe des hydraulichen Gradienten.
Abb. 0.6: Optimale Matrixpotentialverhältnisse zur Verhinderung der Wasserversickerung bei einer tensioschaltergesteuerten Bewässerung (BECK et al. 1995) .
Abb. 0.7: Wassergesättigte Bodenzonen unterhalb einer Tropfstelle bei verschiedenen Ausbring- mengen (4-16 Liter) Niederschlagsdichte (Q) und Bodenarten (DASBERG und BRESLER 1985) .
Abb. 0.8: ENVIROSCAN zur Überwachung der Bodenfeuchte in verschiedenen Bodentiefen (SENTEK 1997) .
Abb. 0.9: Aufbau und Korrektur der Messwerte eines Tensiometers.
Abb. 0.10: Beziehung zwischen Wassergehalt und Wasserspannung bei unterschiedlichen Bodenarten. FK=Feldkapazität, PWP=Permanenter Welkepunkt (SCHACHTSCHABEL et al. 1989) .
Abb. 0.11: Einfluss der Wasserspannung (Matrixpotential) auf das Wachstum (BIERHUIZEN und VOS 1959) .
Abb. 0.12: Matrixpotentialverlauf und Mittelwert des Matrixpotentials bei Rucola im 9 cm Topf mit Ebbe-Flut-Bewässerung. Bewässerungsteuerung über Tensioschalter (100 und 400 hPa Einschaltpunkt) (KELL et al. 1997) .
Abb. 0.13: Licht und Wasser als Voraussetzung für die Photosynthese (GARDNER et al.1985) .
Abb. 0.14: Weg der Wassermoleküle vom Xylem bis in die äußere Atmosphäre (NULTSCH 1991) .
Abb. 0.15: Modell zur Regelung bzw. Steuerung des stomatären Gastransportes (MOHR und SCHOPFER 1992) .
Abb. 0.16: Verhältnis der Raten von Transpiration (T) und Evapotranspiration (Etp) in Abhängigkeit des Blattflächenindex bei Hafer (EHLERS 1991) .
Abb. 0.17: Crop-Water-Stress-Index bei Luzerne nach IDSO 1982 in EHLERS (EHLERS 1996) .
Abb. 0.18: Das Wasserpotential der Luft in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchte.
Abb. 0.19: Sättigungsdefizit und Dampfdruckdifferenz eines gegenüber der Lufttemperatur (20°C) um 5°C wärmeren Blattes.
Abb. 0.20: Dampfdruckdefizit, Sättigungsdefizit und Wasserpotential der Luft bei 100% relativer Luft feuchte, 20 °C Luft- und einer Blatttemperatur von 15°C (B), 20°C (A) und 25°C (C).
Abb. 0.21: Häufigkeitspolygon der Differenz Blatt- Lufttemperatur (HEIßNER 1997) .
Abb. 0.22: Beziehung zwischen Globalstrahlung und Transpiration während verschiedener Wachstumsphasen bei Paprika, Tomate und Salat (GRAFF und ENDE 1981) .
Abb. 0.23: Einfluss der Spaltenweite (Öffnung der Stomata) und der Luftbewegung auf die Transpiration (MOHR und SCHOPFER 1992) .
Abb. 0.24: Zeitlicher Verlauf der Evaporation aus einem Boden in dem das Wasser nicht ersetzt wird (HARTGE 1978) .
Abb. 0.1: Transpirationsmodell und Einflussfaktoren auf die Transpiration von Pflanzen.
Abb. 0.2: Versuchsaufbau zur Ermittlung der maximal möglichen Wassermenge pro Gießvorgang.
Abb. 0.3: Versuchsaufbau zur Bestimmung von pF-Kurven.
Abb. 0.4: Messorte zur Ermittlung des Bodenwassergehaltes in und um Tropfstellen.
Abb. 0.5: Versuchsaufbau zur Ermittlung des Wasserverbrauchs verschiedener Gemüsearten in Abhängigkeit der Bodenfeuchte und verschiedenen klimatischen Größen.
Abb. 0.6: Aufleitmethode zur Bestimmung des Wasserverbrauchs bei Cucumis sativus I.
Abb. 0.7: Aufgezeichnete Masse und geschätzter Zuwachs bei Brassica o. var. gongylodes I.
Abb. 0.8: Beispiel zur Berechnung des Wasserumsatzes (vw) eines Gießtaktes.
Abb. 0.9: Masseverlauf und errechneter Wasserumsatz der Gießtakte bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.10: Matrixpotentialverlauf und errechneter Matrixpotentialanstieg (IM) der Gießtakte bei Bras sica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.11: Einstrahlung und errechnete Einstrahlungssummen der Gießtakte bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.13: pF-Kurven verschiedener Bodenschichten eines weihenstephaner Gewächshausbodens (sandiger Lehm).
Abb. 0.14: Theoretische Gießwassermenge pro l Bodenvolumen bei unterschiedlichem Matrixpotential der Bodenschicht 0-30 cm (sandiger Lehm).
Abb. 0.15: Bodenfeuchteverhältnisse in und um die Tropfstellen vor und nach einem Bewässerungs vorgang mit 300 ml/Tropfstelle und Gabe bei sandigem Lehm.
Abb. 0.16: Transpiration und Matrixpotential bei Zantedeschia aethiopica I.
Abb. 0.17: Transpirationsmenge in Abhängigkeit des Matrixpotentials bei Zantedeschia aethiopica I.
Abb. 0.18: Wasserumsatz und Matrixpotentialanstieg der Gießtakte von Lactuca sativa I.
Abb. 0.19: Wasserumsatz einzelner Gießtakte in Abhängigkeit des Matrixpotentialanstiegs mit linea rer und polynomischer Regressionsfunktion bei Lactuca sativa I.
Abb. 0.20: Zeitlicher Verlauf des Wasserumsatzes, Matrixpotentialanstiegs und der Einstrahlung bei Brassica oleracea var. gongylodes I (9. Gießtakt).
Abb. 0.21: Wasserumsatz aller Gießtakte in Abhängigkeit des Matrixpotentialanstiegs mit linearer und polynomischer Regressionsfunktion.
Abb. 0.22: Blattfläche in Abhängigkeit der Blattmasse (links), des Kulturtages (mitte) und der Laub- länge (rechts) bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.23: Blattfläche in Abhängigkeit des Kulturtages (links) und der Frischmasse (rechts) bei Lactuca sativa I.
Abb. 0.24: Blattflächenentwicklung bei Lycopersicon esculentum var. esculentum I in Abhängigkeit der Kulturzeit (Tage nach Pflanzung) und der Pflanzenhöhe.
Abb. 0.25: Blattfläche zum Erntezeitpunkt verschiedener Sorten Lactuca sativa III.
Abb. 0.26: Wasserumsatz pro Pflanze und Woche in Abhängigkeit des Blattflächenindex bei Lyco persicon esculentum var. esculentum I.
Abb. 0.27: Wasserverbrauch pro cm² Blattfläche und Woche in Abhängigkeit der Kulturdauer bei Lycopersicon esculentum var. esculentum I.
Abb. 0.28: Temperaturverteilung auf einem Blatt von Lactuca sativa I (links) und Brassica oleracea var. gongylodes I (rechts) an einem sonnigen Tag (03.02.1995, 10.00 Uhr).
Abb. 0.29: Auswirkungen verschiedener Blatttemperaturen (Oberflächentemperatur) auf die Dampf druckdifferenz aufgrund der Ergebnisse wie in Abb. 0.28 dargestellt bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.30: Häufigkeitspolygon der Differenz von Blatt- und Lufttemperatur (Tbl -TL) bei Tag und Nacht (Lactuca sativa II, 58.-61. Tag nach der Pflanzung).
Abb. 0.31: Wasserumsatz und Einstrahlungssummen der Gießtakte bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.32: Wasserumsatz einzelner Gießtakte in Abhängigkeit der Einstrahlungssumme bei Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.33: Zeitlicher Verlauf des Wasserumsatzes, Einstrahlungssumme und Einstrahlung bei Brassica oleracea var. gongylodes I (9.Gießtakt).
Abb. 0.34: Wasserumsatz aller Gießtakte in Abhängigkeit der Einstrahlungssumme bei verschiedenen Gemüsearten.
Abb. 0.35: Einstrahlungssummen zum Bewässerungszeitpunkt (IRMax) in Abhängigkeit der Kulturtage (Tage n. Pflanzung) bei Lactuca sativa I, II und Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.36: Einfluss der Sollwerteinstellungen von einstrahlungs- und tensiometergesteuerten Varianten bei 3 Sätzen Ocimum basilicum mit Ebbe-Flut Bewässerung.
Abb. 0.37: Einstrahlungssummen zum Bewässerungszeitpunkt der tensiometergesteuerten (120 hPa Einschaltpunkt) Variante von Ocimum basilicum mit Ebbe-Flut Bewässerung.
Abb. 0.38: Einstrahlungssummen zum Bewässerungszeitpunkt bei Ocimum basilicum III mit Ebbe- Flut Bewässerung.
Abb. 0.39: Wasserumsatz und Sättigungsdefizitsumme der Gießtakte bei Lactuca sativa II.
Abb. 0.40: Wasserumsatz ausgewählter Gießtakte in Abhängigkeit der Sättigungsdefizitsumme bei Lactuca sativa II.
Abb. 0.41: Zeitlicher Verlauf des Wasserumsatzes, Sättigungsdefizit, Sättigungsdefizitsumme und Einstrahlung bei Lactuca sativa II (6. Gießtakt).
Abb. 0.42: Wasserumsatz aller Gießtakte in Abhängigkeit der Sättigungsdefizitsumme bei verschiedenen Kulturen.
Abb. 0.43: Sättigungsdefizitsummen zum Bewässerungszeitpunkt (ISMax) bei Lactuca sativa I und II und Brassica oleracea var. gongylodes I.
Abb. 0.44: Wasserumsatz und Dampfdruckdifferenzsumme der Gießtakte bei Lactuca sativa II.
Abb. 0.45: Wasserumsatz ausgewählter Gießtakte in Abhängigkeit der Dampfdruckdifferenzsumme bei Lactuca sativa II.
Abb. 0.46: Wasserumsatz aller Gießtakte in Abhängigkeit der Dampfdruckdifferenzsumme bei verschieden Kulturen.
Abb. 0.47: Dampfdruckdifferenzsummen (IDMax) zum Bewässerungszeitpunkt bei Lactuca sativa II und Cucumis sativus I.
Abb. 0.48: Bestimmtheitsmaß des Wasserumsatzes in Abhängigkeit der verschiedenen Parameter (Mittelwert aller Gießtakte und Gemüsearten).
Abb. 0.1: Messfleckdurchmesser in Abhängigkeit vom Abstand zu Objekt eines berührungslosen Temperatursensors (RAYTEC 1992) .
Abb. 0.2: Einfluss der Messgenauigkeit der relativen Luftfeuchte auf das Sättigungsdefizit.
Abb. 0.3: Flussdiagramm zur Bewässerungssteuerung über Matrixpotentialmessung und automatischer Anpassung der Gießmenge in Abhängigkeit der Feuchteverhältnise unterhalb der Wurzelzone.
Abb. 0.4: Modul zur Berechnung der Wassermenge pro Gießvorgang unter Berücksichtigung der Matrixpotentialverhältnisse unterhalb der Wurzelzone.
Abb. 0.5: Flussdiagramm zur einstrahlungsabhängigen Bewässerungssteuerung.
Abb. 0.6: Algorithmus zur Steuerung der Bewässerung nach mehreren Einflussgrößen.
Abb. 0.7: Tatsächliche aufgetretene Sättigungsdefizitsumme und Trendrechnungen der letzten zwei und letzten drei Wertepaare bei Lactuca sativa II.
Abb. 0.8: Baugruppen eines Prozessleitsystems zur Steuerung von Klima und Bewässerung
Abb. 0.9: Datenbanksystem zur Verknüpfung von Klima- und Bewässerungssteuerung.
Abb. 0.10: Schematischer Aufbau des dezentralen Prozessleitsystems mit zentraler Intelligenz der Firma Positronik.
Abb. 0.11: Tabellarische Sollwerteingabe zur Verbesserung der Bedienfreundlichkeit.
Abb. 0.12: Datenströme und Teilgebiete einer EDV-unterstützten Betriebsführung
Abb.-A 2: Holzplatte an elektronischer Waage mit Lactuca sativa.
Abb.-A 1: Versuchsaufbau zur Bestimmung der optimalen Gießwassermenge mit Apium graveolens I.
Abb.-A 3: Mulchfolie zur Verhinderung der Evaporation von der aufgehängten Holzwanne bei Lactuca sativa.
Abb.-A 4: Wasserdichte Wanne an elektronischer Waage mit Cucumis sativus in Containern und Tensiometern zur Messung des Matrixpotentials.
Abb.-A 5: Handmessgerät eines berührungslosen Temperatursensors mit analogen Datenausgang (Firma Raytec) zur Messung der Blatttemperatur bei Lactuca sativa.
Abb.-A 6: Kontaktthermometer durchstoßen die Blattfläche bei Cucumis sativus.
Abb.-A 7: Temperatur-Luftfeuchte Sensor des KLIWADU-Systems mit LCD-Anzeige
Abb.-A 8: Dezentrale Relaiskarte des KLIWADU-Systems mit 8 Relaisausgängen (Wechsler) und 8 digitalen Eingängen.

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Thu Sep 6 16:38:22 2001