How the Distribution of Photon Delivery Impacts Crops in Indoor Plant Environments: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Indoor plant production allows for increased controllability over plant growth, particularly with the employment of specific lighting regimes. This article reviews research investigating the influence of various light regimes that provide crops with the same light spectrum and daily light integral (DLI), yet with different lighting schedules and intensities. The structure of these light regimes includes changing photoperiod duration and light intensity, cyclic lighting schedules (increased number of light/dark cycles over 24 h, same total illuminated time and intensity), and intermittent and fluctuating lighting (with intervals ranging from 60 s to 60 min). The most common crops investigated were leafy greens, although some fruiting, ornamental, and model crop Arabidopsis are included. Under constant DLI, extending photoperiod and reducing light intensity generally increased the total amount of biomass accumulation and increased light interception. Increases in the number of shortened light/dark cycles contributed to decreased yield, leaf area, and photosynthetic rate, compared to the more standard single light/dark cycle. Intermittent and fluctuating lighting regimes generally reduced biomass accumulation and light interception. These results indicate that the total amount of light delivered to crops is important, but how that light is delivered can influence crop growth. This review will be useful for growers and researchers when designing lighting systems and regimes to produce horticultural crops in indoor plant environment systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».