不同LED光谱调控植物工厂窄头橐吾生长与品质的优化策略及光谱选择框架

《Horticulturae》:Growth and Quality Responses of Ligularia stenocephala to Different LED Light Spectra in a Plant Factory Min Ji Kim, Yong Beom Kwon, Da Young Lee, Joo Hwan Lee, Soon Jae Lee, Si-Hong Kim, Hyuk Sung Yoon, In-Lee Choi, Yongduk Kim and Ho-Min Kang + 1 author

【字体: 时间:2026年03月14日 来源:Horticulturae 3

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  本研究揭示了在可控环境农业(CEA)中,LED光质对窄头橐吾(Ligularia stenocephala)生长和内部品质的关键调控作用。通过比较红光(R)、蓝光(B)、蓝红复合光(B+R)、白光(White)及量子点(QD) LED等五种光谱处理,研究发现存在生长与品质参数间的权衡。主成分分析表明,单一光谱无法同时优化所有栽培指标。该研究为植物工厂中基于不同生产目标(如产量导向、品质平衡或功能性)的战略性LED光谱选择提供了科学依据,强调了情境依赖性光照优化策略在CEA中的重要性。

  
引言:背景与挑战
窄头橐吾(Ligularia stenocephala)作为一种功能性叶菜,在常规露天或温室栽培中易受高温、白粉病和自然光波动的影响,导致产量和品质不稳定。植物工厂能够通过人工调控光、温、湿等环境因子,实现全年稳定、高产、优质的生产。其中,光质是影响植物生长发育和生理品质的关键因子。相较于传统高压钠灯(HPS),发光二极管(LED)具有高效、低热、寿命长及光谱可定制等优点,已成为CEA系统中的首选光源。红光和蓝光是植物光合CO2同化的主要能量来源,对植物生长影响最大。量子点LED作为一种新兴技术,其光谱特性(包含蓝、绿、红光)也被报道可促进植物生长和品质。然而,关于不同LED光谱对窄头橐吾生长和品质响应的系统性研究仍较为缺乏。
材料与方法:实验设计与测定
本研究在江原国立大学的封闭式植物工厂舱室中进行,采用循环深水培(DWC)水耕系统。供试植物为窄头橐吾。实验设置了五种LED光质处理:单色红光(R)、单色蓝光(B)、蓝红复合光(B+R,蓝:红=1:2)、白光(White)以及量子点(QD) LED。所有处理在冠层水平的光合光子通量密度(PPFD)均维持在约150 ± 10 μmol·m-2·s-1,光周期为16/8小时(明/暗)。营养液pH值维持在6.5 ± 0.5,电导率(EC)从初始的0.3 dS m-1逐步提升至1.2 dS m-1。经过56天的处理,测定各项生长和形态指标(如叶长、叶宽、叶数、茎长、叶厚、地上部和根部鲜重、干物质含量(DMC)等)以及内部品质参数(包括归一化差值植被指数(NDVI)、叶绿素含量(SPAD值)、总叶绿素含量(TCC)、叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)、DPPH自由基清除活性和总酚含量(TPC))。
结果:光谱效应的比较与权衡
不同LED光谱对窄头橐吾的生长和品质产生了显著差异化的影响:
  • 单色红光LED:促进了早期的快速生长和茎的伸长,但导致了较低的叶绿素积累和抗氧化能力。
  • 单色蓝光LED:增加了叶绿素含量、叶片厚度、干物质积累和抗氧化能力,但限制了叶片扩张和地上部生物量。
  • 复合光谱LED:在生长和品质参数间表现出明显的权衡。其中,QD LED在最大化地上部生物量积累的同时,保持了中等水平的内部品质;而蓝红复合光(B+R)则提供了显著的生物量与增强的植物化学物质含量之间的平衡组合。
分析与讨论:光谱选择策略
主成分分析(PCA)结果揭示了一个根本性的权衡:第一主成分(PC1,解释57.6%的方差)主要与品质相关参数(如叶绿素、抗氧化能力)相关,而第二主成分(PC2,解释22.7%的方差)则与生长相关参数(如生物量、叶面积)相关。分析表明,没有单一的LED光谱能够同时优化所有的栽培因子。因此,LED光谱的选择应与特定的栽培目标战略性地保持一致。
结论与建议
本研究明确了LED光质对植物工厂中窄头橐吾生长和品质的调控机制,并提出了基于目标的、情境依赖性的光谱选择框架:
  1. 1.
    产量导向型生产:应选择QD LED,以最大化地上部生物量(产量)。
  2. 2.
    均衡型高端市场:推荐使用蓝红复合光(B+R) LED,在获得可观生物量的同时,增强产品的植物化学物质(如抗氧化物质)含量,实现品质与产量的平衡。
  3. 3.
    特种功能性蔬菜:若追求高叶绿素含量、叶片厚度、干物质及抗氧化能力等特定品质性状,可选用单色蓝光LED
    这些发现强调了在植物工厂系统中制定针对具体情境的光照优化策略的重要性,为在CEA中通过选择最有效的LED光谱来提升作物表现提供了一个实用的决策框架。
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