$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

광도, 온도, 생육 시기에 따른 식물공장 모듈 재배 로메인 상추의 3 변수 군락 광합성 모델 개발
Development of A Three-Variable Canopy Photosynthetic Rate Model of Romaine Lettuce (Lactuca sativa L.) Grown in Plant Factory Modules Using Light Intensity, Temperature, and Growth Stage 원문보기

시설원예ㆍ식물공장 = Protected horticulture and plant factory, v.26 no.4, 2017년, pp.268 - 275  

정대호 (서울대학교 식물생산과학부) ,  윤효인 (서울대학교 식물생산과학부) ,  손정익 (서울대학교 식물생산과학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

광도와 온도 같은 환경 요인에 의해 광합성 속도가 변화하기도 하며, 생육 시기에 따른 광합성 효율의 변화가 수반되기도 한다. 본 연구에서는 흑로메인 상추(Lactuca sativa L., Asia Heuk romaine)를 이용하여 광도와 온도, 생육 시기에 따른 군락 광합성 속도를 표현하는 두 모델을 구축하고 비교하는 것을 목표로 하였다. 군락 광합성은 정식 후 4, 7, 14, 21, 28 일차 상추를 아크릴 챔버($1.0{\times}0.8{\times}0.5m$)에 넣어 측정하였으며, 이 때 챔버 내부의 온도는 $19^{\circ}C$에서 $28^{\circ}C$까지 변화시켰고 광원은 LED를 이용하여 50에서 $500{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$까지 변화시키며 실험하였다. 챔버 내부의 초기 이산화탄소 농도는 $2,000{\mu}mol{\cdot}mol^{-1}$로 설정하였으며, 시간에 따른 이산화탄소 농도의 변화율을 이용하여 군락 광합성 속도를 계산하였다. 각 환경요인을 표현하는 3개 식을 곱하여 만든 단순곱 모델을 구성하였다. 이와 동시에 온도와 생육 시기에 따라 변화하는 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스, 호흡에 의한 이산화탄소 발생 속도를 포함하는 수정된 직각쌍곡선 모델을 구성하여 단순곱 모델과 비교하였다. 검증 결과 단순곱 모델은 0.849의 $R^2$ 값을 나타내었으며, 수정된 직각쌍곡선 모델은 0.861의 $R^2$ 값을 나타내었다. 수정된 직각쌍곡선 모델이 단순곱 모델에 비해 환경 요인(광도, 온도), 생육 요인(생육 시기)에 따른 군락 광합성 속도를 표현하는 데 더욱 적합한 모델인 것으로 판단하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The photosynthetic rates of crops depend on growth environment factors, such as light intensity and temperature, and their photosynthetic efficiencies vary with growth stage. The objective of this study was to compare two different models expressing canopy photosynthetic rates of romaine lettuce (La...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 또한 장미에 대하여 광도와 온도, 엽령으로 나타낸 생육 시기의 3 변수를 포함하는 형태의 간략한 모델식이 제시되었으나 (Leith와 Pasian, 1990), 상추와 같은 엽채류에 대해 유사한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는 흑로메인 상추의 군락 광합성에 대해 단순곱 모델과 수정된 직각쌍곡선 모델을 이용하여 광도와 온도, 생육 시기에 따른 광합성 속도를 예측하는 것을 목표로 하였다.
  • 본 연구에서는 광량과 온도, 생육 시기의 3변수를 포함하는 광합성 모델을 찾고자 하였다. 광합성에 영향을 미치는 요인들이 다양하다는 것은 널리 알려진 사실이지만, 실제로 모든 환경 요인들을 포함하는 모델을 구축하는 데에는 어려움이 따르기 때문에 추정이 쉬운 1변수 혹은 2변수 모델들이 주로 사용되고 있었다(Larsen, 1990).
  • 그러나 기존의 연구들 중에서 온도와 생육 시기가 변함에 따라 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스가 어떻게 변화하는 지 추적한 경우는 없었다. 본 연구에서는 광화학 이용효율과 카르 복실화 컨덕턴스가 온도와 생육 시기가 변화함에 따라 어떤 변화를 보이는 지 추적하여 모델을 구성하였다. 장미에서 광도와 온도, 엽령으로 표현된 생육 시기를 변수로 하는 광합성 속도 모델에서는 광화학 이용효율과 카르복실화 컨덕턴스의 변화는 추적하지 않았다(Leith와 Pasian, 1990).
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
광합성에 의한 동화 과정에 영향을 미치는 환경 요인은 무엇인가? 작물의 체내에서 일어나는 물질의 흐름은 광합성에 의한 동화 과정에서 시작하여 잎이나 줄기, 과실로 이동하는 형태로 나타난다(Jones와 Tardieu, 1998; Prusinkiewicz,1998). 이 중 광합성에 의한 동화 과정은 작물의 세포 내에서 일어나는 화학반응이므로, 광도와 온도, 이산화탄소 농도 등의 환경 요인 의해 영향을 받아 증대되거나 감소한다(Kim과 Lieth, 2003; Caliskan 등, 2009). 환경 요인에 의한 광합성 속도 변화를 정량화 하려는 시도는 작물의 생산량을 예측하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
환경 요인에 대해 광합성 속도를 표현하는 것이 적절하지 않은 이유는? 광합성을 표현하는 모델은 그 형태가 간단한 것들이 많으나, 다양한 환경 요인에 대한 광합성 속도를 표현하는 것에는 적절하지 않은 경우가 대부분이다. 이는 광합성에 영향을 미치는 환경 요인이 극도로 다양하기 때문이다(Johnson 등, 2010). 따라서 이런 문제를 해결하고자 기존에 단일 환경 요인에 대해 광합성 반응을 정량화한 간단한 모델식을 서로 곱하여 만든 단순곱 모델이 주로 쓰여왔다.
단일 환경 요인에 대해 광합성 반응을 정량화한 단순 곱 모델의 장점은? 따라서 이런 문제를 해결하고자 기존에 단일 환경 요인에 대해 광합성 반응을 정량화한 간단한 모델식을 서로 곱하여 만든 단순곱 모델이 주로 쓰여왔다. 단순 곱 모델은 형태가 간단하여 광합성 반응에 대한 사전 지식 없이 단순한 두 식의 곱으로 구성할 수 있으며 사용하기 편하다는 장점을 갖는다(Jones 등, 1991; Medina-Ruíz 등, 2011, Park 등, 2016). 그러나 단순곱 모델은 작물의 생리적 현상 등을 반영하고 있지 않기 때문에 일반적으로 사용될 수 있는 모델이 아니다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (29)

  1. Acock, B., D.W. Hand, J.H.M. Thornley, and J.W. Wilson. 1976. Photosynthesis in stands of green peppers. An application of empirical and mechanistic models to controlled environment data. Ann. Bot. 40:1293-1307. 

  2. Baker, J.T. and L.H. Allen Jr. 1993. Contrasting crop species responses to $CO_2$ and temperature: rice, soybean and citrus. Vegetatio 104:239-260. 

  3. Bugbee, B. 1992. Steady-state canopy gas exchange: system design and operation. HortScience 27:770-776. 

  4. Caliskan, O., M.S. Odabas, and C. Cirak. 2009. The modeling of the relation among the temperature and light intensity of groth in Ocimum basilicum L. J. Med. Plant. Res. 3:965-977. 

  5. Caporn, S.J.M. 1989. The effects of oxides of nitrogen and carbon dioxide enrichment on photosynthesis and growth of lettuce (Lactuca sativa L.). New Phytol. 111:473-481. 

  6. Farquhar, G.D., S. von Caemmerer, and J.A. Berry. 1980. A biochemical model of photosynthetic $CO_2$ assimilation in leaves of $C_3$ species. Planta 149:78-90. 

  7. Green, C.F. 1987. Nitrogen nutrition and wheat growth in relation to absorbed solar radiation. Agric. For. Meteorol. 41:207-248. 

  8. Heuvelink, E. 1996. Tomato growth and yield: quantitative analysis and synthesis. Dissertation. Wageningen Agric. Univ., Wageningen, pp. 326. 

  9. Johnson, I.R., J.H.M. Thornley, J.M. Frantz, and B. Bugbee. 2010. A model of canopy photosynthesis incorporating protein distribution through the canopy and its acclimation to light, temperature and $CO_2$ . Ann. Bot. 106:735-749. 

  10. Jones, J.W., E. Dayan, L.H. Allen, H. Van Keulen, and H. Challa. 1991. A dynamic tomato growth and yield model (TOMGRO). Trans. ASABE. 34:663-672. 

  11. Jones, H.G. and F. Tardieu. 1998. Modelling water relations of horticultural crops: a review. Sci. Hortic. 74:21-45. 

  12. Kaitala, V., P. Hari, E. Vapaavuori, and R. Salminen. 1982. A dynamic model for photosynthesis. Ann. Bot. 50:385-396. 

  13. Kim, S. and H. Leith. 2003. A coupled model of photosynthesis, stomatal conductance and transpiration for a rose leaf (Rosa hybrida L.). Ann. Bot. 91:771-781. 

  14. Park, K.S., K. Bekhzod, J.K. Kwon, and J.E. Son. 2016. Development of a coupled photosynthetic model of basil hydroponically grown in plant factories. Hortic. Environ. Biotechnol. 57:20-26. 

  15. Larsen, R.U. 1990. Plant growth modelling by light and temperature. Acta Hortic. 272:235-242. 

  16. Leith, J.H. and C.C. Pasian. 1990. A model for net photosynthesis of rose leaves as a function of photosynthetically active radiation, leaf temperature, and leaf age. J. Amer. Soc. Hort. Sci. 115:486-491. 

  17. Lloyd, J. and J.A. Taylor. 1994. On the temperature dependence of soil respiration. Func. Ecol. 8:315-323. 

  18. Marcelis, L.F.M., E. Heuvelink, and J. Goudriaan. 1998. Modelling biomass production and yield of horticultural crops: a review. Sci. Hortic. 74:83-111. 

  19. Marshall, B. and P.V. Biscoe. 1980. A model for $C_3$ leaves describing the dependence of net photosynthesis on irradiance. J. Exp. Bot. 31:29-39. 

  20. Medina-Ruiz, C.A., I.A. Mercado-Luna, G.M. Soto-Zarazua, I. Torres-Pacheco, and E. Rico-Garcia. 2011. Mathematical modeling on tomato plants: A review. Afr. J. Agric. Res. 6:6745-6749. 

  21. Mitchell, C.A. 1992. Measurement of photosynthetic gas exchange in controlled environments. HortScience 27:764-767. 

  22. Noe, S.M. and C. Giersch. 2004. A simple dynamic model of photosynthesis in oak leaves: coupling leaf conductance and photosynthetic carbon fixation by a variable intercellular $CO_2$ pool. Funct. Plant Biol. 31:1195-1204. 

  23. Prusinkiewicz, P. 1998. Modelling of spatial structure and development of plants in horticulture: a review. Sci. Hortic. 74:113-149. 

  24. Shimizu, H., M. Kushida, and W. Fujinuma. 2008. A growth model for leaf lettuce under greenhouse envrionments. Environ. Control Biol. 46:211-219. 

  25. Taormina R. and K.W. Chau. 2015. Neural network river forecasting with multi-objective fully informed particle swarm optimization. J. Hydroinform. 17:99-113. 

  26. Thornley, J.H.M. 1974. Light fluctuations and photosynthesis. Ann. Bot. 38:363-373. 

  27. Vaidyanathan, S. 2015. 3-cells cellular neural network (CNN) attractor and its adaptive biological control. Int. J. Pharmtech. Res. 8:632-640. 

  28. Valladares, F., M.T. Allen, and R.W. Pearcy. 1997. Photosynthetic responses to dynamic light under field conditions in six tropical rainforest shrubs occuring along a light gradient. Oecologia 111:505-514. 

  29. Yamazaki, K. 1982. Nutrient solution culture. Pak-kyo, Tokyo, p. 251. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로