Current perspective on nutrient solution management strategies to improve the nutrient and water use efficiency in hydroponic systems
Notice bibliographique
Résumé
Hydroponics, a soilless cultivation technique using nutrient solutions under controlled conditions, is used for growing vegetables, high-value crops, and flowers. It produces significantly higher yields compared to conventional agriculture despite its higher energy consumption. The success of a hydroponic system relies on the composition of the nutrient solution, which contains all the essential mineral elements necessary for optimal plant growth and high yield. This review delves into the discussion of enhancing nutrient solution management strategies across different hydroponic systems. The aim of this review is to discuss various techniques for monitoring nutrient solutions in order to improve nutrient use efficiency (NUE) and water use efficiency (WUE). The conventional approach of monitoring the hydroponic nutrient solution using electrical conductivity measurement may not provide precise information about ion concentrations, potentially resulting in poor yields or excessive fertilizer usage. To overcome these limitations, alternative management strategies have been developed to enable more accurate monitoring and efficient management. One such strategy is the nitrogen-based approach, where nitrogen concentration becomes the primary controlled element in the nutrient solution and leads to WUE and NUE development by prolonging nutrient solution recirculation. Furthermore, various methods have been devised to improve nutrient solution strategies. These include using ion-selective electrodes to measure individual ions in the hydroponic nutrient solution, using sensors to monitor substrate moisture content, estimating water requirements, and implementing programmed nutrient addition methods. In addition to introducing different management techniques to optimize hydroponic performance, this review provides a better understanding of hydroponic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».