Impact of Light Intensity and Nitrogen of Nutrient Solution on Nitrate Content in Three Lettuce Cultivars Prior to Harvest
Notice bibliographique
Résumé
Nitrate smoothly accumulates in leafy vegetables and poses serious health hazards if connected excessively in the human diet. The objective of this study was to improve the cultivation method of low nitrate lettuce grown in plant factory. A substantial decrease of nitrate content (NO3-) in three lettuce cultivars were subjected by short-term pre-harvest treatment combined with lowing nitrogen supply of nutrient solution to half concentration and high photosynthetic photon flux density (PPFD) by LED lighting. The lettuce (Lactuca sativa L. cv. Frill ice, Lvzhu, Ziwei) were hydroponically grown in full strength of nutrient solution based on Yamasaki formula up to harvest time within a controlled environment under two light sources using fluorescent lamps and LEDs. The results demonstrated that a subsequent 3-days treatment of additional PPFD from 250 µmol m-2 s-1 to 350 µmol m-2 s-1 from 18 days after transplanting and half concentrations of nitrogen (NO3--N) in nutrient solution which is composition to standard resulted in the decrease of nitrate content as compared to plants grown under initial PPFD and full concentration of NO3--Ncomposition. The gradual decrease in nitrate content was accompanied by an increased concentration of nutritionally carbohydrates. Another important indicator of nutritional quality such as vitamin C content exhibited some variation, fresh weight of cultivars in cv. Frill ice and Ziwei observed higher with fluorescent lamps and for cv. Lvzhu with LED treatment section followed by lowest nitrate content of fresh leaves, respectively. Further, presented results disclosed that to avoid high accumulation of nitrate in leafy vegetables, the strategy of lowering nitrogen supply and increasing light intensity prior to harvest benefiting growers and consumers by improving quality of the product also making it consumer friendly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».