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2015-05-04Dissertation DOI: 10.18452/17200
Fundamentals for modeling of micro climate, plant growth and plant quality development in field vegetable production below plastic covers
Sandmann, Martin
Lebenswissenschaftliche Fakultät
Folienmanagement ist von wirtschaftlicher Bedeutung im Freiland-Gemüsebau im Frühjahr. Aber die Prognose des optimalen Zeitpunktes der Abnahme von Plastik-Abdeckungen vom Bestand ist mit den bereits verfügbaren Mitteln zu ungenau, um die heutigen Anforderungen an die Produktionssicherheit zu erfüllen. Der bislang verwendete empirische Ansatz benötigt aktuelle Referenzmessungen unter den Abdeckungen, welche kostspielig sind. Das Ziel dieser Arbeit war es, die Grundlagen eines mechanistischeren Modellansatzes zu entwickeln, welcher auf dem physikalischen und biologischen Verständnis von Energiehaushalt, Pflanzenwachstum und den Prozessen der Qualitätsentwicklung unter den Abdeckungen beruht, um die zukünftige Produktionssicherheit zu verbessern. Entsprechende Feldversuche wurden durchgeführt, um Daten zum Pflanzenwachstum und Mikroklima unter und über der Abdeckung zu erhalten und neue sowie etablierte Untermodelle zu parametrisieren. Weiterhin wurden Laborversuche zum Verständnis z.B. der optischen Eigenschaften der Abdeckungen, Blätter und des Bodens ausgeführt. Außerdem wurde eine neue Methode zur Bestimmung des Blattflächenindex bei Kopfsalat und Kohlrabi geprüft und für die effiziente Erhebung der Pflanzendaten etabliert (Sandmann et al. 2013). Im Ergebnis können nun verschiedene Prozesse der Gemüseproduktion unter Abdeckungen besser verstanden und mit hinreichender Genauigkeit mathematisch beschrieben werden, z.B. Strahlungshaushalt (Graefe & Sandmann 2014) und Blattflächenwachstum. Die meisten Ziele der Arbeit wurden erreicht. Weitere Arbeit ist vor allem notwendig für die Modellierung der Lufttemperatur unter der Abdeckung und die Entwicklung eines mechanistischen Ansatzes zur Beschreibung der Pflanzenqualität. Hier konnte die Pflanzenqualität wegen der subjektiv beeinflussten Daten nur über einen empirischen Ansatz modelliert werden. Die übliche Erfassung der Pflanzenqualität sollte überdacht werden, um zukünftig möglichst objektive Werte zu erhalten.
 
Plastic film management is economically of importance for vegetable growing in the field in early spring, but the prediction of the best moment of removal of plastics from the crops is currently too imprecise to fulfill contemporary requirements in production safety. The broadly used approach for prediction is of empirical nature and is depending on current reference data from below covers, which are expensive to gather. The aim of this thesis was to develop the scientific foundations for a more mechanistic model approach, based on the physical and biological understanding of the energy balance, plant growth and plant quality formation process below plastic covers in order to increase future production safety. Field trials at three sites, with two species and several cover materials and removal strategies were carried out to gain data from plants and microclimate beneath and above covers for parameterization of new and established submodels. Additionally, laboratory experiments were performed to understand e.g. the optical properties of plastics, leaves and soil. Furthermore, a new method for determining leaf area index in lettuce and kohlrabi was adopted and established for a more efficient plant data collection (Sandmann et al. 2013). As a result, several processes of vegetable production using plastic covers are now better understood and can be described mathematically and sufficiently precise, e.g. the short wave radiation budget (Graefe & Sandmann 2014) and leaf area growth. Most, but not all aims of the thesis could be achieved. Further work will be necessary according to modeling of air temperature below the covers, leaf gas exchange and the development of a mechanistic approach for plant quality formation. Here, plant quality could only be modelled via an empirical approach, due to subjectively influenced data. Common plant quality data acquisition should be reconsidered to yield as much as possible objective values in the future.
 
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DOI
10.18452/17200
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https://doi.org/10.18452/17200
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