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Doctoral Thesis
2019
Exploring and modelling the influence of spectral light composition on soybean (Glycine max (L.) Merr.)
Exploring and modelling the influence of spectral light composition on soybean (Glycine max (L.) Merr.)
Abstract (English)
The development of soybean cultivars for the climatic conditions in Europe is an urgent need in order to increase the European production and to decrease the dependence of imported soybean. A speed breeding system can accelerate the process of developing new cultivars by growing more generations per season in climate chambers. The project MoLED-Plant aimed towards the development of a speed breeding system for soybean under LED lighting.
The major objectives of this thesis were to: (i) construct a three dimensional model of an LED chamber to simulate micro-light climate, (ii) develop a functional-structural plant (FSP) model of soybean and derive a blue photon flux density (BPFD) response curve from simulations, (iii) apply the FSP model with the integrated response curve for spectral optimization, (iv) explore the influence of BPFD under constant photosynthetic photon flux density (PPFD), and (v) disentangle the influence of red to far-red ratio (R:FR) and PPFD on the shade avoidance response (SAR). The objectives were fulfilled with a combination of FSP modelling in the Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) and plant experiments under multiple spectra in LED chambers.
The presented LED chamber model was the first three dimensional environment, which was developed for spectral optimizations in indoor farming using FSP modeling. Measurements performed with a spectrometer in multiple heights and orientations were compared to simulations recorded with a virtual sensor at the same locations. The model was evaluated as a tool for assessment of spectral light heterogeneity under an alternative placement of the LED modules. Applying the model can assist in choosing the best chamber design and placements of LEDs to assure homogeneous light conditions.
Subsequently, static soybean plants were incorporated into the chamber model. Comparison of light simulations and measurements from below the soybean canopy in four reconstructed scenarios assured a good simulation of micro-light climate. The model was applied to simulate the effect of an increased plant density in an experiment in the chamber. The simulations of light homogeneity in the experimental setup can assist in choosing the optimal design.
The developed dynamic FSP model of soybean within the chamber model represents the first FSP model with an integrated response to BPFD. The soybean model was calibrated with data from BPFD experiments. From simulations, a common response curve of internode elongation to the perceived BPFD was derived for the second and third internode. The response curve was integrated in the model and was applied for spectral optimization in a chamber scenario with an alternative high reflective bottom material.
The soybean response to BPFD under constant PPFD and the influence of R:FR and PPFD on SAR was explored by designing specific spectra from LEDs. Soybean experiments were performed under six levels of BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) and constant PPFD (400 µmol m-2 s-1). Plant height and biomass decreased, leaf mass ratio increased and the ratio of stem biomass (internode plus petiole) translocated to the internode decreased under high BPFD.
Three soybean cultivars were grown under nine light treatments to disentangle the effect of R:FR and PPFD. Internode elongation responded mainly to low PPFD with an additive effect from low R:FR, whereas petiole elongation was influenced to a great extent by low R:FR. In the context of SAR, petiole elongation can be seen as the main response to the threat of shade (high PPFD and low R:FR) and both petiole and internode elongation as the response to true shade (low PPFD and low R:FR).
This thesis showed how PPFD, BPFD and R:FR work both independently, antagonistically and synergistically on the physiology and morphology of soybean. The increased insight in these responses can e.g. support crop breeding and spectral optimization in indoor farming. Furthermore, interesting and important objectives for future research were identified. These experiments should include physiological measurements for a deeper understanding of interactions and underlying mechanisms.
Spectral optimization of indoor farming depends on the purpose of the production. For instance, a high BPFD of 260 µmol m-2 s-1 was optimal for speed breeding, whereas an intermediate BPFD would be preferable to increase biomass. Comprehensive investigation of spectral influence on plant physiology and morphology is necessary to fully utilize the spectral flexibility of LED lighting. The developed FSP model of soybean in a virtual LED chamber represents an important step towards utilizing the advantages of FSP modelling by simulation of a wide variety of scenarios.
The model can be adjusted or extended depending on the purpose of the model. It can be calibrated for other crop species and the setting of the chamber dimensions can be changed.
Abstract (German)
Die Züchtung von Sojabohnensorten für europäische Klimabedingungen ist eine dringende Notwendigkeit, um die europäische Produktion zu steigern. Speed-züchtung kann den Prozess der Entwicklung neuer Sorten beschleunigen, indem mehr Generationen pro Saison in Klimakammern wachsen. Das Projekt MoLED-Plant zielte auf die Entwicklung eines Speed-Züchtungssystems für Sojabohne unter LED-Beleuchtung ab. Wichtig für das Speed-Züchtungssystem war es, ein Spektrum zu definieren, dass die Blüte nicht verzögert, um die Ernte von mindestens einem Sojabohnensamen in kurzer Zeit zu ermöglichen. Außerdem sollte das Spektrum niedrige Pflanzen fördern, um Platz für mehr übereinanderstehende Pflanzen zu schaffen.
Die Hauptziele dieser Arbeit waren: (i) ein dreidimensionales Modell einer LED-Kammer zur Simulation des Mikrolichtklimas zu konstruieren, (ii) ein funktional-strukturellen Pflanzen (FSP)-Modell von Sojabohne zu entwickeln und eine blauen Photonen-Flussdichte (BPFD)-Reaktionskurve aus Simulationen abzuleiten, (iii) das FSP-Modell mit der integrierten Reaktionskurve zur spektralen Optimierung anzuwenden, (iv) den BPFD unter konstanter photosynthetische Photonen-Flussdichte (PPFD) zu untersuchen und (v) den Einfluss von Rot-Fernrot-Verhältnis (R:FR) und PPFD auf Schattenvermeidungsreaktion (SAR) zu trennen. Die Ziele wurden mit einer Kombination aus FSP-Modellierung in der Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) und Pflanzenversuchen unter mehreren Spektren in LED-Kammern erreicht.
Das vorgestellte LED-Kammermodell war die erste dreidimensionale Umgebung, die für spektrale Optimierungen des Indoor-Farmings mittels FSP-Modellierung entwickelt wurde. Messungen wurden mit einem Spektrometer in mehreren Höhen und Orientierungen durchgeführt und mit Simulationen verglichen, die mit einem virtuellen Sensor an den gleichen Stellen aufgezeichnet wurden. Das Modell wurde als Instrument zur Beurteilung der spektralen Lichtheterogenität mit einer alternativen Platzierung der LED-Module bewertet. Die Anwendung des Modells kann bei der Auswahl des besten Kammerdesigns und der besten LED-Platzierung helfen, um homogene Lichtverhältnisse zu gewährleisten.
Anschließend wurden statische Pflanzen in das Kammermodell integriert. Der Vergleich von Lichtsimulationen und Messungen unterhalb der Sojablätter in vier rekonstruierten Szenarien stellte eine gute Simulation des Mikrolichtklimas sicher. Das Modell wurde angewendet, um den Effekt einer erhöhten Pflanzendichte auf die Lichthomogenität in der Kammer zu simulieren. Die Simulationen können bei der Auswahl des optimalen Versuchsaufbaus helfen.
Das entwickelte dynamische FSP-Modell mit der Sojabohne innerhalb der Kammer stellt das erste FSP-Modell mit einer integrierten Reaktion auf die BPFD dar. Das Sojabohnenmodell wurde mit Daten aus BPFD-Versuchen kalibriert. Aus Simulationen wurden für das zweite und dritte Internodium eine gemeinsame Reaktionskurve der Internodienstreckung auf die wahrgenommene BPFD abgeleitet. Die Reaktionskurve wurde in das Modell integriert und zur spektralen Optimierung in einem Kammerszenario mit einem alternativen hochreflektierenden Bodenmaterial eingesetzt.
Die Reaktion der Sojabohne auf BPFD bei konstanter PPFD und der Einfluss von R:FR und PPFD auf SAR wurde durch die Gestaltung spezifischer Spektren von LEDs untersucht. Es wurden Versuche mit Sojabohnen unter sechs Stufen von BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) und konstanter PPFD (400 µmol m-2 s-1) durchgeführt. Pflanzenhöhe und Biomasse wurden verringert, das Blattmassenverhältnis wurde erhöht und der Anteil der Stängelbiomasse (Internodium plus Blattstiel), die in die Internodien verlagert wurde, nahm unter hoher BPFD ab.
Drei Sojabohnensorten wurden unter neun Lichtbehandlungen angebaut, um den Einfluss von R:FR und PPFD zu trennen. Die Internodienstreckung reagierte hauptsächlich auf niedrige PPFD mit einem additiven Effekt von niedrigem R:FR, während die Blattstielstreckung weitestgehend durch niedriges R:FR beeinflusst wurde.
Diese Arbeit zeigte, wie PPFD, BPFD und R:FR sowohl unabhängig als auch antagonistisch und synergistisch die Physiologie und Morphologie der Sojabohne beeinflussen. Der erhöhte Einblick in diese Reaktionen kann z.B. die Pflanzenzüchtung und die spektrale Optimierung im Indoor-Farming unterstützen. Außerdem wurden interessante und wichtige Ziele für die zukünftige Forschung identifiziert. Diese Versuche sollten physiologische Messungen zum tieferen Verständnis von Wechselwirkungen und zugrundeliegenden Mechanismen beinhalten.
Das entwickelte FSP-Modell der Sojabohne in einer virtuellen LED-Kammer stellt einen wichtigen Schritt dar, um die Vorteile der FSP-Modellierung durch Simulation verschiedener Szenarien zu nutzen.
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Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute of Crop Science
Examination date
2020-07-23
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English
Publisher
Publisher place
Classification (DDC)
630 Agriculture
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Standardized keywords (GND)
BibTeX
@phdthesis{Hitz2019,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/6574},
author = {Hitz, Tina},
title = {Exploring and modelling the influence of spectral light composition on soybean (Glycine max (L.) Merr.)},
year = {2019},
school = {Universität Hohenheim},
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