Balancing Yield and Sustainability: A Comparative Analysis of Supplemental Lighting in Commercial-Scale Cucumber Cultivation
Notice bibliographique
Résumé
Lighting is a fundamental driver of plant productivity in controlled-environment agriculture (CEA), directly affecting physiological processes, resource efficiency, and sustainability. This study evaluates the effects of distinct lighting systems, industrial Light-Emitting Diodes (iLEDs), horticultural LEDs (hLEDs), high-pressure sodium (HPS) lamps, and controls (no supplemental light), each providing unique light spectra, on cucumber (Cucumis sativus L.) growth, physiology, and environmental impact under a controlled light intensity of 250 µmol m−2 s−1 in a commercial CEA setup. The results indicated that iLEDs enhance intrinsic water use efficiency (35.65 µmol CO2/mol H2O) and reduce transpiration, reflecting superior physiological resource use. Electrophysiological measurements indicated significantly more stable stress responses in plants subjected to iLEDs and hLEDs as compared to HPS and control treatments, indicating the effectiveness of LED light spectra in mitigating stress-related physiological impacts. Furthermore, compact growth and shorter stem internodes were observed under iLEDs as well as hLEDs, highlighting the spectral effects on photomorphogenesis, likely caused by a balanced light spectrum. HPS lighting achieved the highest yield (42.86 kg m−2) but at a significant environmental cost, with 342.65 kg CO2e m−2 emissions compared to 204.29 kg CO2e m−2 for iLEDs, with competitive yield of 38.84 kg m−2. Economic analysis revealed that iLEDs also offered the most cost-effective solution due to lower energy consumption and extended lifespan. This study focused on the interaction between light spectra, photosynthetic performance, stress resilience, and resource efficiency, advancing sustainable strategies for energy-efficient food production in CEA 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».