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

Kapitel 2. Stand der Literatur und abgeleitete Problematik

Wachstumsmodelle stellen nicht nur eine Möglichkeit dar, die Wirkung der Umweltparameter auf Wachstum und Gestaltbildung der Pflanzen durchschaubar zu machen, sondern können neue Einblicke in Wachstumsvorgänge bieten und in Abhängigkeit von vorgegebenen Parametern entsprechende Verhaltensweisen der Pflanzen nachvollziehen. Stimmen die berechneten Daten eines parametergesteuerten Modells mit denen einer Kontrollkultur überein, kann es als Prognoseinstrument zur Vorhersage der Reaktionen des Pflanzenbestandes auf geänderte Umweltparameter herangezogen werden und somit der Forschung als Hilfsmittel zur Optimierung der Kulturverfahren dienen (THORNLEY und JOHNSON, 1990; JONES, 1992).

Nach HAMMER (1998) liegt bei der Erstellung von Wachstumsmodellen das größte Problem darin, die richtige Balance zwischen der Vereinfachung der Mechanismen und der Komplexität der zu untersuchenden Wachstumsvorgänge zu finden. Durchschaubarkeit und Vermeidung unnötiger Komplexität sollen bei der Modellierung als Richtlinien gelten. Dabei ist von Bedeutung, dass wissenschaftliche und hier insbesondere physiologische Erkenntnisse durch zu ermittelnde mathematische Funktionen wiedergegeben werden. Funktionen, denen kein physiologischer Bezug zugrunde gelegt wird, werden immer dann eingesetzt, wenn die tatsächliche Funktionsweise des zu beschreibenen Teilaspektes nicht vollends geklärt ist oder die Komplexität unnötig erhöht bzw. die Überschaubarkeit des Modells unter weiteren Detaildarstellungen leiden würde.

Vorausgesetzt, dass ein Modell in seiner Funktionsweise durchschaubar und verständlich ist sowie als Prognoseinstrument dienen kann, gibt es vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Zumeist werden in der Literatur Simulationsmodelle verschiedener Art eingesetzt, um Teilbereiche der pflanzlichen Physiologie zu beschreiben. Es existieren Modelle, die sich nur mit der Photosynthese und deren Beeinflussung durch Umweltfaktoren beschäftigen. Dabei muss differenziert werden, ob sie auf biochemischen Grundlagen (ACOCK et al., 1976, FARQUHAR et al., 1980), physiologischen Parametern (CHARLES-EDWARDS und LUDWIG, 1974; THORNLEY, 1974, 1976; MARSHALL und BISCOE, 1980 a; JOHNSON und THORNLEY, 1984, 1990) oder mathematischen Funktionen (FRICK et al., 1998) basieren. Weitere modellierbare Teilbereiche aus der Pflanzenphysiologie sind Wachstums- und Erhaltungsatmung sowie Photorespiration (BARNES und HOLE, 1978; THORNLEY, 1976; BREEZE und ELSTON, 1983; HAHN, 1987; THORNLEY und JOHNSON, 1990). Andere Modelle versuchen, die Verteilung der durch die Photosynthese gewonnenen Kohlenstoffverbindungen zwischen Spross und Wurzel zu beschreiben (THORNLEY, 1969, 1972, 1976; COOPER und THORNLEY, 1976; PRIOUL und CHARTIER, 1977; REYNOLDS und THORNLEY, 1982; JOHNSON, 1985; JOHNSON und THORNLEY, 1987; MÄKELÄ und SIEVÄNEN, 1987; THORNLEY und JOHNSON, 1990; FARRAR und WILLIAMS, 1991; FUNNEL et al., 1998). Des weiteren gibt es


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Ansätze für die Simulation der Umschaltung zwischen vegetativem und generativem Wachstum bei Blütenpflanzen (THORNLEY, 1972 b; CHARLES-EDWARDS et al., 1979; THORNLEY und COCKSHULL, 1980).

Aufbauend auf diesen Erkenntnissen entwickelte man Wachstumsmodelle, in denen verschiedene Teilprozesse der Pflanzenphysiologie miteinander verbunden wurden, um Wachstumsprozesse für verschiedene Kulturpflanzen unter simulierten Umweltbedingungen sichtbar zu machen. Dabei beschränkte man sich zumeist auf das Wachstum einzelner Pflanzenteile wie Blatt, Spross, Wurzel oder Blüte (CLEMENT et al., 1976; ACOCK et al., 1978, 1979; CHARLES-EDWARDS et al., 1979; SHEEHY et al., 1980, 1996; JOHNSON et al., 1983; JOHNSON und THORNLEY, 1985; BRUGGE, 1985; BRUGGE und THORNLEY, 1985; JOHNSON und PARSONS, 1985; GOUDRIAAN und MONTEITH, 1990; THORNLEY und JOHNSON, 1990; HOPPER und HAMMER, 1991; RICHTER et al., 1991; AIKMAN und SCAIFE, 1993; HOPPER et al., 1994, 1996; WERKER und JAGGARD, 1997).

Nur wenige Modelle existieren, die das Wachstum der gesamten Pflanze in einem Bestand einschließlich der Wurzeln berücksichtigen. Ein solches wurde von JOHNSON und THORNLEY (1983) für Weidegras beschrieben, welches nicht nur die Blätter sondern auch das Wurzelwachstum und die Einflüsse äußerer Wachstumsfaktoren wie Temperatur, Einstrahlung und Stickstoffversorgung berücksichtigt.

Modelle finden in den Agrarwissenschaften bereits Anwendung. So entwickelte WIEBE (1995) ein empirisches Modell, das bei Kohlrabi auf der Basis von Vernalisationssummen eine Energieeinsparung aufgrund gezielterem Einsatz von Heizung und Lüftung zur Devernalisation erzielt. In empirischen Modellen, die zur Beschreibung ermittelter Daten herangezogen werden, wird mit Hilfe mathematischer Funktionen eine Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen aufgestellt. Mit empirischen Modellen können einfache direkte Zusammenhänge wiedergegeben werden. Die ermittelten Daten weisen aufgrund einer Optimierung bei Erstellung des Modells zumeist eine gute Korrelation zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen auf (THORNLEY und JOHNSON, 1990).

Die Art der mathematischen Funktion hängt von den ermittelten Daten ab, ein biologischer Zusammenhang ist nicht notwendig, so dass sich ein derartiges Modell über die physikalischen und biologischen Grenzen hinweg entwickeln kann. SCHACHT und SCHENK (1995, 1997) erstellten für Gewächshausgurken ein Modell zur Kontrolle der Düngung in einem erdelosen geschlossenen System auf der Basis des täglichen Stickstoffbedarfs in Abhängigkeit vom Pflanzenalter und der Einstrahlungssumme. Die Bedarfsberechnung erfolgte unter Berücksichtigung des Wachstumsstadiums der Pflanzen über unterschiedliche Funktionen, so dass die Grenzen der Gültigkeit des empirischen Modells durch das Pflanzenalter gesetzt werden.

Weitere Beispiele für die Anwendung empirischer Modelle sind die Berechnung des Längenwachstums von Topfchrysanthemen nach STEINBACHER et al. (1993), wobei die Prognose des Längenwachstums auf einem multiplikativen Index beruht, der sich aus weiteren Teilindices für Temperatursumme, Temperaturmittelwert, Lichtintegral, Lichtqualität, und verabreichter Wassermenge ableitet. HOPPER und HAMMER (1991) entwickelten ein Wachstumsmodell für Schnittrosen auf der Basis multipler Regressionen, das über Polynome dritten und vierten Grades den Zuwachs an Sprosslänge und die Frisch- und Trockengewichte der Sprosse, Blätter, Blumen und der gesamten Pflanze aufgrund der photosynthetisch aktiven Einstrahlung sowie der Tag- und Nachttemperaturen berechnet.

Sollen Zusammenhänge und Wechselwirkungen zwischen Variablen modelliert werden, wie sie zum Beispiel zwischen der von der Einstrahlungsstärke abhängigen Netto-CO2-Austauschrate aller Blätter eines Bestandes und der wachsenden Blatt


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fläche, die sich wiederum auf die Netto-CO2-Austauschrate des Bestandes auswirkt, bestehen, müssen empirische Modelle mit multivariaten Simulationsmodellen kombiniert werden (HAMMER, 1998).

Multivariate Simulationsmodelle bauen sich aus mehreren Untermodellen auf, die kombiniert die Funktionsweise auf einer übergeordneten Ebene bestimmen. Zwischen den funktionellen Gruppen findet dabei ein Datenaustausch statt, der über Parameter gesteuert werden kann. JOHNSON und THORNLEY (1985) entwickelten ein Modell, das das Wachstum von Weidegras in Abhängigkeit von Klimaparametern und der Stickstoffdüngung simuliert. Die Parameter nehmen dabei Einfluss auf Lichtabsorption, Photosynthese, Assimilat- und Stickstoffverwendung, Blattflächenwachstum, Wachstums- und Erhaltungsatmung, Alterung, Absterbeerscheinungen einschließlich Rückführung von Kohlenstoff- und Stickstoffverbindungen, Auswaschung von Nährstoffen aus dem Boden und Mineralisierung organischer Abfallstoffe. Es war ihr Ziel, aufgrund unterschiedlich hoher Düngergaben, den Stickstoffgehalt und das Wachstum der Pflanzen abzuschätzen.

Untermodelle beeinflussen nicht nur Funktionen auf übergeordneten Ebenen, sondern auch sich gegenseitig. Den Verbindungen zwischen den Modellteilen liegen mathematisch beschriebene Mechanismen zugrunde, die nach Möglichkeit in Zusammenhang mit Aspekten der Pflanzenphysiologie stehen und den Fluss von Energie, Massen oder Informationen so realistisch, aber auch so einfach wie möglich, aufzeigen sollten. Häufig bestehen Untermodelle aus empirischen Modellen bzw. mathematischen Funktionen, wenn eine weitere Unterteilung nicht möglich oder gewünscht ist.

Ein umfassendes Simulationsmodell für eine gärtnerische Kultur, das nicht nur die CO2-Assimilation, sondern auch die Nährstoffaufnahme sowie das vegetative und generative Wachstum der Pflanzen aufzeigt, ist bislang nicht entwickelt worden.


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Mon Oct 1 12:46:38 2001