《Scientia Horticulturae》：Optimization of photoperiod and photosynthetic photon flux density (PPFD) for lettuce in plant factories and construction of growth model
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為解決植物工廠中如何實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)與節(jié)能協(xié)同調(diào)控這一關(guān)鍵問題，本研究系統(tǒng)探究了靜態(tài)光周期與動(dòng)態(tài)光調(diào)控對(duì)生菜生長(zhǎng)、生理及品質(zhì)的影響。研究人員通過多階段協(xié)同調(diào)控光周期與PPFD，找到了優(yōu)于恒定光環(huán)境的動(dòng)態(tài)策略（T3），并建立了基于CLI的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，該策略能顯著提升生物量、改善營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)并提高能源利用效率，為植物工廠的智能光配方設(shè)計(jì)提供了理論與技術(shù)基礎(chǔ)。
隨著全球氣候變化加劇與耕地資源減少，如何在有限空間內(nèi)穩(wěn)定、高效地生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品成為重大挑戰(zhàn)。植物工廠，作為一種典型的受控環(huán)境農(nóng)業(yè)（CEA）模式，通過精確調(diào)控光、溫、水、氣等環(huán)境因子，為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了可能。然而，作為其核心能耗單元，人工照明系統(tǒng)占到了總生產(chǎn)成本的60-80%，如何在保證甚至提升作物產(chǎn)量與品質(zhì)的同時(shí)，大幅降低能耗，是植物工廠走向可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)的光照管理多采用固定的光周期和光照強(qiáng)度（光合光子通量密度，PPFD），但這忽略了作物在不同生長(zhǎng)階段對(duì)光環(huán)境的動(dòng)態(tài)需求。那么，能否通過一種更智能、更動(dòng)態(tài)的光照策略，在消耗相同能量的前提下，讓生菜長(zhǎng)得更好、營(yíng)養(yǎng)更豐富呢？這正是發(fā)表于《Scientia Horticulturae》上的這項(xiàng)研究試圖回答的核心問題。
為開展這項(xiàng)研究，作者主要采用了以下幾種關(guān)鍵技術(shù)方法：首先，在嚴(yán)格控制溫度、濕度的植物工廠環(huán)境中，以生菜品種‘油雅’為材料，設(shè)置了兩個(gè)階段的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。其次，在實(shí)驗(yàn)第一階段，設(shè)置了四種靜態(tài)光周期處理；在第二階段，以第一階段最優(yōu)光周期的累積光積分為基準(zhǔn)，設(shè)計(jì)了四種不同的動(dòng)態(tài)光調(diào)控策略。再者，研究系統(tǒng)地測(cè)量了包括株高、葉面積、鮮重/干重等形態(tài)指標(biāo)，葉綠素含量、凈光合速率（Pn）、葉綠素?zé)晒鈪?shù)等生理指標(biāo)，以及可溶性糖、抗壞血酸（AsA）、硝酸鹽等品質(zhì)指標(biāo)。最后，基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算了光能利用效率（LUE）和電能利用效率（EUE），并構(gòu)建了以累積光積分為驅(qū)動(dòng)的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。
3.1. 不同光周期對(duì)生菜生長(zhǎng)和品質(zhì)的影響
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3.1.1. 16小時(shí)光周期促進(jìn)生菜植株的整體生長(zhǎng)：在固定PPFD下，與10、13、19小時(shí)處理相比，16小時(shí)光周期實(shí)現(xiàn)了株高、葉數(shù)、葉面積、莖粗及生物量（鮮重和干重）的最協(xié)調(diào)增長(zhǎng)。雖然19小時(shí)處理干重最高，但其植株形態(tài)（如株寬、葉寬）發(fā)育受抑，商品性差。
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3.1.2. 不同光周期對(duì)生菜葉綠素含量、光合參數(shù)和熒光參數(shù)的影響：16小時(shí)處理下的葉綠素含量和凈光合速率（Pn）均顯著最高，表明適中的光周期最有利于光合色素合成和光合效率提升。過長(zhǎng)（19小時(shí)）或過短（10小時(shí)）的光周期均會(huì)產(chǎn)生抑制。
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3.1.3. 不同光周期對(duì)生菜品質(zhì)指標(biāo)的影響：延長(zhǎng)光周期促進(jìn)了可溶性糖和抗壞血酸（AsA）的積累，降低了硝酸鹽含量，但過長(zhǎng)的光周期（19小時(shí)）導(dǎo)致了亞硝酸鹽的累積。可溶性蛋白含量則在13和16小時(shí)處理下最高。
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3.1.4. 不同光周期相關(guān)性分析：關(guān)鍵光合性狀（Pn和葉綠素）與特定形態(tài)指標(biāo)（葉面積、最大葉寬和株寬）形成了顯著的正相關(guān)網(wǎng)絡(luò)。
3.2. 動(dòng)態(tài)光調(diào)控對(duì)生菜生長(zhǎng)和品質(zhì)的影響
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3.2.1. 不同動(dòng)態(tài)光調(diào)控策略對(duì)生菜生長(zhǎng)參數(shù)的影響：在相同累積光積分下，協(xié)調(diào)調(diào)控光周期與PPFD的T3處理（前期：17.5小時(shí)/200 μmol·m-2·s-1；中期：16小時(shí)/250 μmol·m-2·s-1；后期：15小時(shí)/300 μmol·m-2·s-1）表現(xiàn)最佳。其葉面積、莖粗、鮮重和干重均顯著高于固定光周期16小時(shí)的T1處理，生物量提升了6.89–31.95%。
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3.2.2. 不同動(dòng)態(tài)光調(diào)控對(duì)生菜葉綠素含量、光合參數(shù)和熒光參數(shù)的影響：動(dòng)態(tài)光調(diào)控的影響具有明顯的階段依賴性。例如，在生長(zhǎng)早期（第10天），T3的Pn最高；在中期（第20天），T2的Pn表現(xiàn)突出。這表明動(dòng)態(tài)策略能夠誘導(dǎo)階段特異性的光合適應(yīng)。
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3.2.3. 不同動(dòng)態(tài)光調(diào)控對(duì)生菜品質(zhì)指標(biāo)的影響：不同動(dòng)態(tài)策略可定向調(diào)控品質(zhì)。T3顯著提高了可溶性蛋白含量并降低了亞硝酸鹽；T2促進(jìn)了可溶性糖積累并降低了硝酸鹽；T4則提升了抗壞血酸（AsA）含量。
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3.2.4. 不同動(dòng)態(tài)光調(diào)控處理相關(guān)性分析：動(dòng)態(tài)光環(huán)境下，生長(zhǎng)參數(shù)間高度正相關(guān)，且與葉綠素含量正相關(guān)，但與部分瞬時(shí)光合及熒光參數(shù)呈負(fù)相關(guān)，反映了動(dòng)態(tài)光環(huán)境下植物生理響應(yīng)與生長(zhǎng)表現(xiàn)的時(shí)空異步性。
3.3. 能源利用效率分析
在靜態(tài)處理中，16小時(shí)光周期最終實(shí)現(xiàn)了最高的光能和電能利用效率。在動(dòng)態(tài)處理中，T3策略在整個(gè)實(shí)驗(yàn)期間都保持了穩(wěn)定且顯著最高的能源利用效率，比固定處理的T1提升了約32%。
3.4. 光積分計(jì)算與生長(zhǎng)模型構(gòu)建
研究構(gòu)建了基于累積光積分的生菜多參數(shù)生長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型。所有生長(zhǎng)參數(shù)（如株高、葉面積、生物量等）與累積光積分的擬合度均很高（決定系數(shù)R2 > 0.85），表明累積光積分是預(yù)測(cè)植物工廠內(nèi)生菜生長(zhǎng)的可靠指標(biāo)，其預(yù)測(cè)能力優(yōu)于日累積光積分。
結(jié)論與討論
本研究的主要結(jié)論是，在植物工廠生菜栽培中，相較于固定參數(shù)，基于作物生長(zhǎng)需求、協(xié)同調(diào)控光周期與PPFD的動(dòng)態(tài)光策略（如T3）能夠更有效地協(xié)同提升光合生產(chǎn)力、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)和能源利用效率。該策略的成功在于其能夠誘導(dǎo)階段特異性的光合適應(yīng)，優(yōu)化光能分配和碳同化過程。例如，T3在早期采用較低PPFD配合較長(zhǎng)光周期，既避免了幼苗期的光抑制，又延長(zhǎng)了同化時(shí)間；在后期提高PPFD并適當(dāng)縮短光周期，則匹配了冠層擴(kuò)大后增強(qiáng)的光合能力，避免了光飽和浪費(fèi)。在品質(zhì)形成上，動(dòng)態(tài)光調(diào)控通過調(diào)控不同生長(zhǎng)階段的光信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)碳氮代謝流向的定向引導(dǎo)，可針對(duì)性地生產(chǎn)高蛋白、低硝酸鹽或高抗氧化物質(zhì)的產(chǎn)品。
研究建立的累積光積分驅(qū)動(dòng)生長(zhǎng)模型，為植物工廠的智能化、精準(zhǔn)化光管理提供了可直接應(yīng)用的理論工具和預(yù)測(cè)依據(jù)。這標(biāo)志著植物工廠的光環(huán)境管理從靜態(tài)“配方”向動(dòng)態(tài)“算法”的演進(jìn)，對(duì)于推動(dòng)設(shè)施農(nóng)業(yè)向資源高效、環(huán)境友好的可持續(xù)發(fā)展模式轉(zhuǎn)型具有重要意義。未來的研究可進(jìn)一步將該模型與更多環(huán)境因子（如CO2濃度）耦合，并拓展至更多作物種類，以構(gòu)建更普適的智能栽培決策系統(tǒng)。
