Richter, Markus: Erstellung eines Simulationsmodells für ein zu optimierendes Hydrokultursystem für die Gerbera- Schnittblumenkultur unter Berücksichtigung äußerer Einflussgrößen auf Leistungsparameter der Pflanze

Landwirtschaftskammer Westfalen-Lippe
Gartenbauzentrum Westfalen-Lippe, Wolbeck


Erstellung eines Simulationsmodells für ein zu
optimierendes Hydrokultursystem für die Gerbera-
Schnittblumenkultur unter Berücksichtigung äußerer
Einflussgrößen auf Leistungsparameter der Pflanze
Dissertation

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

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

,
von
Diplom-Ingenieur Gartenbau (FH)
MSc in Technology of Crop Protection Markus Richter,
geb. am 17.11.1964 in Coesfeld

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

Gutachter:
Prof. Dr. sc. agr. Hans-Günther Kaufmann
Prof. Dr. habil. Jürgen Matschke
Doz. Dr. sc. agr. Christel Richter

Tag der Einreichung: 02.10.2000

Tag der mündlichen Prüfung: 06.06.2001

Abstrakt (deutsch)

Ein computergestütztes Simulationsmodell für die Schnittblumen-Steinwollkultur der Gerbera jamesonii (H. Bolus ex Hook.) wurde am Beispiel der Sorte ’Moana‘ erstellt. Aufbauend auf Messdaten morphologischer und physiologischer Parameter an Versuchspflanzen ließ sich das Wachstum von Blättern, Wurzeln und Blumen modellieren. Unter Berücksichtigung äußerer Einflussgrößen konnte mit dem Modell die Entwicklung eines Gerberabestandes hinsichtlich des Wachstums der Blätter, Blumen und Wurzeln einschließlich der wichtigsten Ertragskomponente, dem kumulativen Blumenertrag, in Abhängigkeit von physiologischen Leistungskriterien wie Atmung, Kohlendioxid- und Stickstoffaufnahme simuliert werden.

Die Auswertungen des zeitlichen und räumlichen Wachstums der Gerbera der Sorte ’Moana‘ zeigten, dass die Blattverteilung unter Berücksichtigung des Alters Einfluss auf die Photosyntheseleistung des Bestandes nahm. Ebenso wurde eine Abhängigkeit der Blumenentwicklung von der Blattbildung nachgewiesen. Diese Ergebnisse waren die Basis für die Entwicklung der Modellstruktur.

Teile von in der Literatur beschriebenen Modellen konnten erfolgreich in eine übergeordnete Modellstruktur eingebunden werden. Für den Wechsel zwischen vegetativem und generativem Wachstum unter Berücksichtigung der Blattalterung wurden für die Gerbera spezifische Modellfunktionen entwickelt. Bislang nicht verfügbare Gleichungssysteme zur Definition des Einflusses der Umweltparameter auf die Kohlendioxid- und Stickstoffaufnahme waren das Ergebnis von Gaswechsel- und Stickstoffaufnahmeanalysen.

Die mit dem Modell berechneten Wachstumswerte für die Blattentwicklung und den Blumenertrag stimmten bei Verwendung gleicher Umweltbedingungen mit denen einer Gewächshauskultur überein. Des weiteren erwies sich das Modell für die Analyse der Auswirkungen eines simulierten Blattbrechvorgangs mit seinen Prognosen als geeignet. Die Verwendung des Modells zur Bestimmung optimaler Klima- und Wachstumsparameter für die Kultur der Sorte ’Moana‘ führte zu Werten, die bei konstanter Einhaltung eine 60 prozentige Ertragssteigerung gegenüber anfänglich eingesetzten Parametern bedingten.

Für den Praktiker stellt das Modell ein Hilfsmittel dar, in einer Gerberakultur mit der Sorte ’Moana‘ die Sollwerte der Klimaführung bei gegebenen nicht beeinflussbaren Kulturbedingungen zu optimieren, um größtmögliche Erträge zu erzielen. Dem Versuchsansteller in Forschungseinrichtungen wird damit ein Rüstzeug gegeben, klima- und kulturtechnische Einflussgrössen und deren Kombinationen vorab mit dem Modell zu überprüfen, Extremwerte zu identifizieren und somit sinnvolle Versuchsparameter in Abhängigkeit des Versuchszieles zu definieren.

Schlagwörter:
Gerbera jamesonii, Wachstumsmodell, Ertragsmaximierung, Klimabedingungen, Kulturführung

Abstract (englisch)

A computer based crop simulation model for a cut flower rockwool cultivation of Gerbera jamesonii (H. Bolus ex Hook.) has been developed for the cultivar ’Moana‘. Basing on measurements of morphological and physiological parameters at experimental plants growth of leaves, roots and flowers has been modelled. In consideration of different physical environmental conditions the model was able to simulate the development of a Gerbera crop concerning growth of leaves, flowers and roots including the most important yield component the cumulative flower yield in dependence on physiological efficiency parameters like respiration, carbon dioxide and nitrogen assimilation.

The evaluation of time and space dependent growth of Gerberas of the cultivar ’Moana‘ showed the influence of leaf distribution with regard to leaf age on the photosynthetic efficiency of the crop. Furthermore there was evidence of a dependency of flower growth on leaf development. On the the basis of these results the model structure has been worked out.

Elements of already in the relevant literature descripted models were successfully incorporated into the superior model structure. To switch between vegetative and generative growth with regard to leaf aging a special submodel has been developed for the Gerbera crop. Till now not available mathematical functions to define the influence of the environmental conditions on carbon dioxide and nitrogen assimilation resulted form gas exchange and nitrogen uptake analysis.

Growth data for leaf development and flower yield calculated by the model corresponded to the observed data when the same values for the environmental parameters have been used. Furthermore the model was able by means of its predictions to analyse the effects of simulated leaf picking. The use of the model to calculate optimized climatic and growth parameters for a cultivation of the cultivar ’Moana‘ led to values that produced an increase in yield of about 60 percent in comparison to initially applied parameters.

For the practice the model represents a tool for seeking optimal combinations of environmental control and crop management strategies for a Gerbera crop using the cultivar ’Moana‘ to maximise yield. For the research engineer in experimental stations an equipment is provided to test environmental control and crop management strategies in advance to identify extremes and senseful experimental parameters in dependence on the objective of the trial.

Keywords:
Gerbera jamesonii, crop model, yield maximisation, environmental conditions, crop management


Seiten: [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169]

Inhaltsverzeichnis

TitelseiteErstellung eines Simulationsmodells für ein zu optimierendes Hydrokultursystem für die Gerbera- Schnittblumenkultur unter Berücksichtigung äußerer Einflussgrößen auf Leistungsparameter der Pflanze
1 Grundlagen für die Entwicklung eines Simulationsmodells für die
Gerberakultur
2 Stand der Literatur und abgeleitete Problematik
3 Zielsetzungen
4 Material und Methoden
4.1Gerberakultur
4.1.1Sortenwahl
4.1.2Kulturverfahren
4.1.3Prüfung des Einflusses der Bewässerung auf Wachstum und Ertrag
4.1.4Wachstumsbeobachtungen
4.1.5Transmissions- und Attenuationsmessungen
4.2Gaswechselmessungen
4.2.1Messgerät
4.2.2Messung der apparenten CO2-Austauschrate
4.2.2.1Temperatur und Licht
4.2.2.2CO2
4.2.2.3Blattalter
4.2.2.4Leitfähigkeitswert und Stickstoffgehalt der Mattenlösung
4.2.2.5Luftfeuchtigkeit
4.2.2.6Mattenfeuchtigkeit
4.2.3Messanordnung zur Bestimmung der Wurzelatmung
4.3Verwendete Software
5 Ergebnisse
5.1Blattflächenzuwachs
5.2Blattverteilung
5.3Pflanzenstruktur
5.4Entwicklungszeit der Blätter
5.5Transmissionrate
5.6Attenuationskoeffizient
5.7Bildung neuer Blätter
5.8Blattsterberate
5.9Blumenwachstum
5.10Blumenparameter
5.11Parameter der Photosynthese
5.11.1Temperatur
5.11.2CO2-Konzentration der Luft
5.11.3Alter der Blätter
5.11.4Stickstoffgehalt der Mattennährlösung
5.11.5Wasserdampfsättigungsdefizit
5.11.6Wasserversorgung in der Steinwollmatte
5.11.7Zusammenfassung der Photosyntheseparameter
5.12Atmung
5.12.1Sprossatmung
5.12.2Wurzelatmung
5.13Modellstruktur
5.13.1Klima- und Wachstumsfaktoren
5.13.2Untermodelle zur Photosynthese
5.13.2.1Pn - Berechnung der Photosyntheseparameter
5.13.2.2Pc - Berechnung der Brutto-CO2-Austauschrate
5.13.2.3Pd - Berechnung der täglichen Brutto-CO2-Austauschrate
5.13.3Hauptmodell
5.13.3.1Substratspeicher
5.13.3.2Partitionierung des Substrates
5.13.3.3Blumenentwicklung
5.13.3.4Wachstum der Blätter
5.14Modellbeschreibung und -anpassung
5.15Modellverhalten bei Blattverlust
5.16Ertragsoptimierung
6 Diskussion und Schlussfolgerungen
6.1Kurzübersicht über den Kenntnisstand und abgeleitetes Ziel der Arbeit
6.2Ergebnis der Modellierung
6.3Erstellung und Funktionsweise des Gerberamodells
6.4Behandlung der Problematik in der Literatur
6.5Wissenschaftliche Bewertung der Ergebnisse
6.6Abgeleitete praktische Empfehlungen
6.7Vorschläge für weiterführende wissenschaftliche Untersuchungen
7 Zusammenfassung
Bibliographie Literaturverzeichnis
Anhang A Anhang
A.1Anhang A - Liste der wichtigsten Messwerte des HCM-1000
A.2Anhang B - Umrechnung physikalischer Einheiten
A.3Anhang C - Verzeichnis aller Modellvariablen und -parameter
A.4Anhang D - Tabellenanhang
A.5Anhang E - Diagramme der partiellen Blattflächenindices
A.6Anhang F - Erläuterungen zu den ModelMaker-Diagrammen
Selbständigkeitserklärung
Danksagung

Tabellenverzeichnis

Tab. 1: Zusammensetzung einer Einzelsalznährlösung für die Gerberakultur
wie sie am Gartenbauzentrum Westfalen-Lippe in Münster-Wolbeck erstellt
wurde.
Tab. 2: Leitfähigkeits- und pH-Werte sowie Nitratgehalte in den Tropf- und Mattenlösungen in der Versuchsreihe zur Überprüfung des Einflusses der Leitfähigkeit und des Nitratgehaltes in der Mattenlösung auf die apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘.
Tab. 3: Leitfähigkeitswerte und NO3-Gehalte der Nährlösungen,
die bei der Versuchsreihe zur Ermittlung der Wurzelatmung von
Gerbera jamesonii ’Moana‘ während der Gaswechselmessungen
verwendet wurden.
Tab. 4: Leitfähigkeitswerte und NO3-Gehalte der Nährlösungen, die bei der Versuchsreihe zur Ermittlung der Wurzelatmung von Gerbera jamesonii ’Moana‘ während der Gaswechselmessungen verwendet wurden.
Tab. 5: Berechnete Modellwerte der Statusvariablen BFI, L1, L2, L3 und 'Ernte' nach 353 Tagen des Modelldurchlaufes im Vergleich zu den in den Wachstumsbeobachtungen ermittelten Werte für Gerbera der Sorte 'Moana'.
Tab. 6: Klima- und Wachstumsfaktoren vor Durchführung der Maximierung, deren optimierte Multiplikatoren und die ermittelten Werte, mit denen nach 200 Tagen Modellzeit ein maximaler Blumenertrag berechnet werden konnte.
Tab. 7: Liste der wichtigsten Messwerte, die bei einer Messdatenerfassung des HCM-1000 innerhalb eines Datensatzes abgespeichert wurden (verändert nach ANON., 1996).
Tab. 8: Blattbreiten- und längen, deren Produkte sowie gemessene und berechnete Blattflächen und -trockengewichte von 100 Blättern von Gerbera jamesonii der Sorte ’Moana‘.
Tab. 9: Dauer der Blattentwicklung bis zum Erreichen der maximalen Blattfläche von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der täglichen mittleren Lichtsumme während der Blattentwicklung.
Tab. 10: Aufstellung der Messwerte der Prüfmerkmale an den Blumen während der Wachstumsbeobachtungen an Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Wochenlichtsumme.
Tab. 11: Interception der auf den Bestand auftreffenden Einstrahlung durch die Blätter eines Bestandes von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit vom vorhandenen Blattflächenindex.
Tab. 12: Apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ gemessen an vollentwickelten Blättern in Abhängigkeit der Küvettentemperatur und der Einstrahlungsstärke sowie mit Hilfe von Gleichung (9) berechnete Werte.
Tab. 13: Apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ gemessen an vollentwickelten Blättern in Abhängigkeit der CO2-Konzentration der Luft und der Einstrahlungsstärke.
Tab. 14: Mit Gleichung (9) berechnete Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von Blattalter Einstrahlung und Lufttemperatur bei einer mittleren CO2-Konzentration von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm).
Tab. 15: Apparente Netto-CO2-Austauschrate, Transpirationsrate und Wasserdampfleitfähigkeit von Gerbera jamesonii ’Moana‘ gemessen an vollentwickelten Blättern in Abhängigkeit von Lufttemperatur, relativer Luftfeuchtigkeit und Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft bei einer CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 und einer Einstrahlungsintensität von 110 W m-2. sowie berechnete Werte (Gleichungen siehe Abb. 35 bis 40).

Abbildungsverzeichnis

Abb. 1: Struktur des zu erstellenden Modells zur Simulation der Kultur von Gerbera jamesonii am Beispiel der Sorte ’Moana‘.
Abb. 2: Gerbera jamesonii 'Moana' als Einzelblume.
Abb. 3: Gerbera jamesonii ’Moana‘ in der Hydrokultur auf Steinwollmatten.
Abb. 4: Nährlösungsverbrauch von Gerbera jamesonii 'Moana' in der Hydrokultur bei unterschiedlichen Bewässerungsstrategien.
Abb. 5: Leitfähigkeitsverlauf (EC-Wert) in der Mattenlösung bei der Hydrokultur von Gerbera jamesonii 'Moana' bei unterschiedlichen Bewässerungsstrategien.
Abb. 6: Drainwasseranteil an der täglichen Nährlösungsgabe bei der Hydrokultur von Gerbera jamesonii 'Moana' bei unterschiedlichen Bewässerungsstrategien.
Abb. 7: Korrelation zwischen dem Produkt aus Blattlänge und -breite und der mit der Bildanalyse gemessenen Blattfläche (Anhang D, Tab. 8).
Abb. 8: Korrelation zwischen Blattfläche und Blattrockengewicht (Anhang D, Tab. 8).
Abb. 9: Skizze des Messaufbaus zur Bestimmung der Wurzelatmung unter Einbeziehung des Gaswechselmessgerätes HCM-1000.
Abb. 10: Blattflächenentwicklung je Pflanze und Wochenlichtsumme während der Wachstumsbeobachtungen an Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von den Bewässerungsprüfgliedern.
Abb. 11: Blattalter-Häufigkeitsverteilung innerhalb des Bewässerungsprüfgliedes mit Tensiomat gesteuerte Bewässerung während des Zeitraumes der Wachstumsbeobachtungen.
Abb. 12: Blattalter-Häufigkeitsverteilung innerhalb des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung während des Zeitraumes der Wachstumsbeobachtungen.
Abb. 13: Blattalter-Häufigkeitsverteilung innerhalb des Bewässerungsprüfgliedes mit degressiv abnehmender Überschussbewässerung während des Zeitraumes der Wachstumsbeobachtungen.
Abb. 14: Blattwinkel-Häufigkeitsverteilung am Beispiel einer einjährigen Gerberapflanze des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung am 02.06.1997. Die Werte sind als Anzahl Blätter je Pflanze angegeben. Die Grafik ist vertikal gespiegelt, so dass sich die tatsächliche Anzahl der Blätter auf eine Hälfte der Darstellung bezieht.
Abb. 15: Blattwinkel und Blattflächen einzelner Blätter von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit vom Blattalters gemittelt über Pflanzen aller Bewässerungsprüfglieder am Ende der Wachstumsbeobachungen am 02.06.1997.
Abb. 16: Blattrichtung-Häufigkeitsverteilung am Beispiel einer einjährigen Gerberapflanze des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung am 02.06.1997. Die Werte sind als Anzahl Blätter je Pflanze der Richtung nach im Uhrzeigersinn angegeben.
Abb. 17: Schematische Darstellung des sympodialen Wachstums einer Gerberaplanze und Seitentriebbildung unter Berücksichtigung des Beobachtungszeitraumes. Die grünen Ellipsen stellen Blätter, die rosa Kreise Blumen dar.
Abb. 18: Box-Diagramm für die Anzahl an Blättern je Triebsegment in Abhängigkeit vom Beobachtungszeitraum. Innerhalb des durch die Box markierten Wertebereichs liegen 50 Prozent der Werte. Der Mittelstrich entspricht dem Median, die außerhalb der Boxen liegenden Striche sind die 10 und 90 % Percentilmarken, die Punkte stellen Ausreißer dar.
Abb. 19: Dauer der Blattentwicklung bis zum Erreichen der maximalen Blattfläche von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der mittleren Tages-lichtsumme während der Blattentwicklung (Anhang D, Tab. 9).
Abb. 20: Ermittlung des Attenuationskoeffizienten katt mittels Anpasssung einer Exponentialfunktion an die Lichtinterception des Bestandes in Abhängigkeit vom Blattflächenindex (Anhang D, Tab. 11).
Abb. 21: Berechnung der Bildungsrate neuer Blätter bei einem Blattflächenindex kleiner als 2,8 m2 m-2 bei der Modellerstellung für Gerbera jamesonii ’Moana‘.
Abb. 22: Berechnung der Bildungsrate neuer Blätter bei einem Blattflächenindex und größer bzw. gleich 2,8 m2 m-2 (b) bei der Modellerstellung für Gerbera jamesonii ’Moana‘.
Abb. 23: Sterberate der Blätter von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit vom Blattflächenindex. Die Regressionsgleichung schließt neben dem Blattflächenindex die Abhängigkeit von der Wochenlichtsumme mit ein.
Abb. 24: Beispiel des Blumenstielzuwachses aller während des Zeitraums der Wachstumsbeobachtungen gebildeten Blumen einer Gerbera jamesonii ’Moana‘ des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung. Die einzelnen Blumen unterscheiden sich durch die Farbgebung.
Abb. 25: Trockengewicht, Blumen- und Stieldurchmesser der Blumen von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Wochenlichtsumme (Anhang D, Tab. 10).
Abb. 26: Anteil des Trockengewichtes am Frischgewicht der Blumen von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Wochenlichtsumme (Anhang D, Tab. 10).
Abb. 27: Abhängigkeit der apparenten Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ von der Lufttemperatur bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 7,59E-04 kg CO2 m-3 (412 ppm) und gesteigerten Einstrahlungsintensitäten (Anhang D, Tab 12).
Abb. 28: Photosyntheseparameter alpha nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit von der Temperatur. Die schwarzen Balken geben den Standardfehler an.
Abb. 29: Photosyntheseparameter Pmax nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit von der Temperatur. Die schwarzen Balken geben den Standardfehler an.
Abb. 30: Photosyntheseparameter Rd und theta nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit von der Temperatur. Die schwarzen Balken geben den Standardfehler an.
Abb. 31: Abhängigkeit der apparenten Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ von der CO2-Konzentration der Luft bei einer mittleren Lufttemperatur von 20 °C und gesteigerten Einstrahlungsintensitäten (Anhang D, Tab. 13).
Abb. 32: Photosyntheseparameter alpha und Pmax nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit von der CO2-Konzentration der Luft.
Abb. 33: Photosyntheseparameter alpha nach Anpassung der ermittelten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit vom Blattalter und der Lufttemperatur bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm).
Abb. 34: Photosyntheseparameter Pmax nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit vom Blattalter und der Lufttemperatur bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm).
Abb. 35: Photosyntheseparameter Rd nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit vom Blattalter und der Lufttemperatur bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm).
Abb. 36: Abhängigkeit der mit Hilfe von Gleichung (9) berechneten Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ vom Blattalter und von der Lufttemperatur bei einer CO2-Konzentration der Luft von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm) und gesteigerten Einstrahlungsintensitäten (Anhang D, Tab. 14).
Abb. 37: Apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 300 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von den N-Gehalten in der Mattennährlösung und der mittleren CO2-Konzentration der Luft bei einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 38: Photosyntheseparameter Pmax nach Anpassung der apparenten Netto-CO2-Austauschraten an Gleichung (9) in Abhängigkeit vom Stickstoffgehalt der Mattennährlösung bei verschiedenen CO2-Konzentrationen der Luft und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 39: Apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 110 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 (350 ppm) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 40: Berechnung des Wasserdampfsättigungsdefizites der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) als kombiniertes Polynom zweiten Grades in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und der relativen Luftfeuchtigkeit (rLF) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 41: Transpirationsrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 110 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 (350 ppm) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 42: Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 110 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 (350 ppm) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 43: Apparente Netto-CO2-Austauschrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 110 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 (350 ppm) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 44: Transpirationsrate von Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei 110 W m-2 PAR Einstrahlungsintensität in Abhängigkeit von der Lufttemperatur (tcuv) und der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 6,36E-04 kg CO2 m-3 (350 ppm) (Anhang D, Tab. 15).
Abb. 45: Berechnung des Photosyntheseparameters theta (theta) in Abhängigkeit von der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O), der Lufttemperatur (tcuv) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD).
Abb. 46: Berechnung des Photosyntheseparameters Pmax in Abhängigkeit von der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O), der Lufttemperatur (tcuv) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD).
Abb. 47: Verlauf des Wasserdampfsättigungsdefizites der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer relativen Luftfeuchtigkeit von 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 48: Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Saugspannung in der Steinwollmatte und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer relativen Luftfeuchtigkeit von 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 49: Apparente Netto-CO2-Austauschrate bei zunehmender Saugspannung in der Steinwollmatte bei einer relativen Luftfeuchtigkeit um 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 50: Apparente Transpirationsrate bei zunehmender Saugspannung in der Steinwollmatte bei einer relativen Luftfeuchtigkeit um 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 51: Apparente Netto-CO2-Austauschrate in Abhängigkeit von der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer relativen Luftfeuchtigkeit um 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 52: Apparente Transpirationsrate in Abhängigkeit von der Wasserdampfleitfähigkeit (cH2O) und dem Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) bei einer relativen Luftfeuchtigkeit um 73 % und einer Lufttemperatur von 20 °C.
Abb. 53: Prognose der Photosyntheseparameter alpha, Pmax und theta mit Hilfe der allgemeinen Gleichungen (10), (11) und (12) in Abhängigkeit von der Temperatur im Vergleich zu den in Abschnitt 5.11.1 ermittelten Werten für alpha, Pmax und theta unter Einbeziehung der entsprechenden Klima- und Wachstumsparameter.
Abb. 54: Prognose der Photosyntheseparameter alpha, Pmax und theta mit Hilfe der allgemeinen Gleichungen (10), (11) und (12) in Abhängigkeit von der CO2-Konzentration der Luft im Vergleich zu den in Abschnitt 5.11.2 ermittelten Werten für alpha, Pmax und theta unter Einbeziehung der entsprechenden Klima- und Wachstumsparameter.
Abb. 55: : Prognose der Photosyntheseparameter alpha, Pmax und theta mit Hilfe der allgemeinen Gleichungen (10), (11) und (12) in Abhängigkeit vom Blattalter bei 20 °C Lufttemperatur im Vergleich zu den in Abschnitt 5.11.3 ermittelten Werten für alpha, Pmax und theta unter Einbeziehung der entsprechenden Klima- und Wachstumsparameter.
Abb. 56: : Prognose der Photosyntheseparameter alpha, Pmax und theta mit Hilfe der allgemeinen Gleichungen (10), (11) und (12) in Abhängigkeit vom Stickstoffgehalt der Mattennährlösung im Vergleich zu den in Abschnitt 5.11.4 ermittelten Werten für alpha, Pmax und theta unter Einbeziehung der entsprechenden Klima- und Wachstumsparameter.
Abb. 57: Prognose der Photosyntheseparameter alpha, Pmax und theta mit Hilfe der allgemeinen Gleichungen (10), (11) und (12) in Abhängigkeit vom Wasserdampfsättigungsdefizit der Luft gegenüber dem Blattinneren (ALVPD) im Vergleich zu den in Abschnitt 5.11.5 ermittelten Werten für alpha, Pmax und theta unter Einbeziehung der entsprechenden Klima- und Wachstumsparameter.
Abb. 58: Anpassung einer Exponentialfunktion an die in Abschnitt 5.11.3 berechnete Sprossatmung Rd in Abhängigkeit vom Blattalter bei einer mittleren CO2-Konzentration der Luft von 7,13E-04 kg CO2 m-3 (390 ppm) sowie Anpassung einer linearen Funktion an die Atmungsdaten für Blätter im Alter über 50 Tage.
Abb. 59: Stickstoffaufnahme eines Wurzelsystems von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Stickstoffkonzentration in der Nährlösung (Gleichung 16).
Abb. 60: Atmung eines Wurzelsystems von Gerbera jamesonii ’Moana‘ in Abhängigkeit von der Wurzelraumtemperatur unter Berücksichtigung der Stickstoffkonzentration in der Nährlösung in der Regressionsgleichung (Gleichung 18).
Abb. 61: Übergeordnete Struktur des Modells zur Simulation der Kultur von Gerbera jamesonii ’Moana‘. Die Bedeutungen der von ModelMaker im Diagramm verwendeten Symbole werden im Anhang F erläutert.
Abb. 62: Diagrammteil des Modells für die allgemein verfügbaren externen Klima- und Wachstumsfaktoren.
Abb. 63: Untermodell Pn1 für die Berechnung der Photosyntheseparameter und der Netto-CO2-Austauschrate in der Blattalterskategorie für sich entwickelnde Blätter. Das Untermodell griff auf die allgemein verfügbaren Klima- und Wachstumsparameter zu.
Abb. 64: Untermodell PC1 für die Berechnung der Brutto-CO2-Austauschrate des Bestandes in der Blattalterskategorie für sich entwickelnde Blätter.
Abb. 65: Untermodell Pd1 für die Berechnung der täglichen Brutto-CO2-Austauschrate in der Blattalterskategorie für sich entwickelnde Blätter.
Abb. 66: Teildiagramm des Hauptmodells mit Massen- und Berechnungsflüssen zur Ermittlung des pflanzeneigenen Substratspeichers WS.
Abb. 67: Teilmodell der Substratpartitionierung innerhalb des Hauptmodells einschließlich des PART-Untermodells, in welchem die Berechnungen zur Steuerung der Massenflüsse durchgeführt wurden.
Abb. 68: Untermodell PART zur Berechnung der Zuwachsraten P_Psh und P_Pr zur Steuerung der Massenflüsse F11, F14, F16 und F17 bei der Partitionierung der pflanzeneigenen C- und N-Substrate.
Abb. 69: Teilmodell der Sprosszuwachsaufteilung innerhalb des Hauptmodells auf Blätter und Blumen.
Abb. 70: Teilmodell der Modellierung des Blattwachstums, der Blattaltersstruktur und entsprechender Blattflächenindices innerhalb des Hauptmodells.
Abb. 71: Übersicht des Hauptmodells für die Gerbera-Kultur einschließlich der Verweise auf die Untermodelle PART, Pd1, Pd2 und Pd3.
Abb. 72: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehler) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen BFI (B=0,87) und 'Ernte' (B=0,97) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung.
Abb. 73: : Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehlern) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen L1 (B<0,10), L2 (B=0,32) und L3 (B<0,10) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung.
Abb. 74: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehler) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen BFI (B=0,28) und ’Ernte‘ (B=0,86) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Prüfgliedes mit über den Tag hinweg degressiv abnehmender Bewässerungsintensität.
Abb. 75: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehler) und nach einer Optimierung der Koeffizienten pbz1, pbz2 und fTG berechnete Modelldaten für die Statusvariablen BFI (B=0,75) und ’Ernte‘ (B=0,96) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Prüfgliedes mit über den Tag hinweg degressiv abnehmender Bewässerungsintensität.
Abb. 76: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehler) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen BFI (B=0,23) und ’Ernte‘ (B=0,90) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit bedarfsgerechter Tensiometersteuerung ohne Überschussbewässerung.
Abb. 77: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehler) und nach einer Optimierung der Koeffizienten pbz1, pbz2 und fTG berechnete Modelldaten für die Statusvariablen BFI (B=0,75) und ’Ernte‘ (B=0,95) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit bedarfsgerechter Tensiometersteuerung ohne Überschussbewässerung.
Abb. 78: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable BFI.
Abb. 79: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable Ernte.
Abb. 80: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable Wr.
Abb. 81: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable L1.
Abb. 82: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable L2.
Abb. 83: Einfluss des Ausbrechens von 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable L3.
Abb. 84: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable BFI.
Abb. 85: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable Ernte.
Abb. 86: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable Wr.
Abb. 87: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariablen L1.
Abb. 88: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable L2.
Abb. 89: Einfluss eines Ausbrechens von 10 % der jungen Blätter (L1), 30 % der vollentwickelten Blätter (L2) und 90 % der alternden und absterbenden Blätter (L3) am 150. Tag (Run2) und am 200. Tag (Run3) des Modelldurchlaufs auf der Basis der Modelldaten des Bewässerungsprüfgliedes mit kontinuierlicher Überschussbewässerung im Vergleich zur Kontrolle ohne Ausbrechen der Gerberablätter (Run1) auf die Statusvariable L3.
Abb. 90: Berechneter Ertragsverlauf im Modell für Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei entsprechend der Kultur gewählten Werten für die Klima- und Wachstumsfaktoren (Run1) im Vergleich zum Ertragsverlauf nach Optimierung der Multiplikatoren (Run2).
Abb. 91: Berechnete Blattflächenidices im Modell für Gerbera jamesonii ’Moana‘ bei entsprechend der Kultur gewählten Werten für die Klima- und Wachstumsfaktoren (Run1) im Vergleich zum berechneten Wachstum nach Optimierung der Multiplikatoren (Run2).
Abb. 92: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehlern) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen L1 (B<0,10), L2 (B=<0,10) und L3 (B=0,33) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Prüfgliedes mit über den Tag hinweg degressiv abnehmender Bewässerungsintensität.
Abb. 93: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehlern) und nach einer Optimierung der Koeffizienten pbz1, pbz2 und fTG berechnete Modelldaten für die Statusvariablen L1 (B<0,10), L2 (B=0,18) und L3 (B=0,50) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Prüfgliedes mit über den Tag hinweg degressiv abnehmender Bewässerungsintensität.
Abb. 94: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehlern) und berechnete Modelldaten für die Statusvariablen L1 (B<0,10), L2 (B<0,10) und L3 (B=0,23) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit bedarfsgerechter Tensiometersteuerung ohne Überschussbewässerung.
Abb. 95: Beobachtete (Messpunkte mit Standardfehlern) und nach einer Optimierung der Koeffizienten pbz1, pbz2 und fTG berechnete Modelldaten für die Statusvariablen L1 (B<0,10), L2 (B=0,37) und L3 (B=0,44) nach einem Modelldurchlauf unter den Klima- und Wachstumsbedingungen des Bewässerungsprüfgliedes mit bedarfsgerechter Tensiometersteuerung ohne Überschussbewässerung.
Abb. 96: Statusvariable: Variable, die den Zustand eines Modellteils beschreibt. Von einer Statusvariable können Massenflüsse ausgehen, sie kann aber auch welche erhalten. Die Berechnung des aktuellen Wertes erfolgt über Differentialgleichungen.
Abb. 97: Massenfluss: Er stellt den Transport einer Masse oder Menge von einer Statusvariablen zur anderen dar.
Abb. 98: Einflusspfeil: Er stellt den Einfluss eines Wertes eines Modellteils auf einen anderen dar. Dabei können Werte oder Informationen übergeben werden, die in weiteren Berechnungen benötigt werden. Es findet kein Transport von Massen oder Mengen statt
Abb. 99: Variable: In einer Variablen werden Werte berechnet oder dem Modell zur Verfügung gestellt und über Einflusspfeile an andere Modellteile weitergegeben. Sie werden kontinuierlich während des Modelldurchlaufes aktualisiert.
Abb. 100: Definierte Variablen: im Gegensatz zu Variablen werden diese nur aufgrund einer Aufforderung durch Ereignismodule berechnet. Ihr Wert bleibt bis zu einer neuen Berechnung konstant. Sie können auch als Speichervariablen benutzt werden.
Abb. 101: Ereignismodule: In ihnen finden Berechnungen statt, deren Ergebnisse den Wert von definierten Variablen bestimmen. Sie können bei den Berechnungen auf Werte von Variablen jeglicher Art zurückgreifen. Die Berechnungen werden in Abhängigkeit des zeitlichen Ablaufes durchgeführt oder können durch definierte Ereignisse im Modellablauf initiiert werden.
Abb. 102: Datentabelle: Hinter diesem Modellsymbol verbirgt sich eine Datentabelle auf welche Modellvariablen über Einflusspfeile zugreifen können, um entsprechende Werte in Abhängigkeit der Zeit als Steuervariable anzunehmen.
Abb. 103: Untermodell: Hinter diesem Symbol verbirgt sich der Zugang zu einem Untermodell, in dem Werte berechnet werden, die für die Berechnungen im Hauptmodell benötigt werden. Ein Datenaustausch zwischen übergeordnetem und Untermodell ist über die Schnittstellen möglich.
Abb. 104: Schnittstelle: Die Pfeile stellen die Übergabe von Werten von Variablen an Untermodelle bzw. umgekehrt vom Untermodell an übergeordnete Modellteile dar.

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Mon Oct 1 12:46:38 2001