Measurement and Analysis of Exterior Light Emissions from Commercial Greenhouses
Notice bibliographique
Résumé
Ontario greenhouse growers are moving towards year-round production supported by use of supplemental lighting. Light emitted by artificial sources at night scatters into the sky, contributing to skyglow. Some municipalities have implemented by-laws to limit light emissions, including Kingsville and Leamington Ontario. Methods for measuring sky brightness are widespread however, few are well tailored for measuring and comparing greenhouses light emissions. Therefore, one objective of the current research is to develop methods for measuring light emissions from commercial greenhouses. The present research also investigates the effect that greenhouse curtains have on greenhouse light emissions as well as the effect of greenhouse light emissions on sky brightness. Experimental methodology for measuring upwards nighttime greenhouse light emissions and sky brightness was developed. The primary mobile sensor platform was a drone carrying a visual RGB camera and a sky quality meter (SQM) light sensor. Upwards light emissions from greenhouses were measured with the greenhouse curtains open, with curtains gapped (partially opened), and curtains fully closed. Light abatement and blackout curtains were found to be very effective (95% - 99.99 %) at reducing light emissions from greenhouses when fully closed. Light emissions from gapped curtains were found to be approximately proportional to the area of curtain opening. Sky brightness near greenhouses was also shown to decrease, in varying degrees, when light abatement and blackout curtains were closed. The results show that light emissions from greenhouses will be affected by the amount and type of lighting used, which varies considerably between different greenhouse crops. Thus, the potential for light pollution could vary widely between operations. A sky brightness study on two separate nights using an upwards-looking car-mounted SQM observed large variations in sky brightness in locations such as cities, near greenhouses, and remote rural areas.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,012 | 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 ».