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Change parameters and verify

Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.

Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.

The experiment controls are in English.

Open experiment panel in a new tab

Download reproduction source

Ergebnis als Ausgangspunkt

Der synthetische Tag ergibt Luft-VPD ≈ 1,584 kPa und DLI = 11,52 mol m⁻² Tag⁻¹. Die Temperatur beträgt durchgehend 25 °C und die relative Luftfeuchtigkeit 50 %. Die PPFD beträgt 200 von 8:00 Uhr bis Mitternacht und ist ansonsten null. Dies sind fiktive Eingangswerte zur Überprüfung der Einheiten und der Integration, keine Messwerte der Anlage.

Änderung Erwartetes Ergebnis Interpretation
Basiswert VPD ≈ 1,584; DLI 11,52 Unabhängige Berechnungen
RH auf 100 % Luft-VPD 0 Sättigung in dieser Gleichung
PPFD während der Beleuchtungsperiode auf 100 DLI 5,76 Halbe Lichtmenge
Intervall 8–9 löschen Fehler Fehlende Daten bedeuten nicht Dunkelheit

Lesen Sie die CEA-Übersicht für die Systemgrenzen. Dieses Labor berechnet Umweltgrößen; es prognostiziert weder den Ertrag noch steuert es Anlagen.

Für das Dampfdruckdefizit (VPD) der Luft werden Temperatur und Luftfeuchtigkeit benötigt.

Verwenden Sie die FAO-56-Beziehung für den Sättigungsdampfdruck, Gleichung 11, mit T in °C und Druck in kPa:

e_s(T)=0.6108\exp\left(\frac{17.27T}{T+237.3}\right),\qquad VPD_{air}=e_s(T)(1-RH/100)

Bei 25 °C ergibt ein gerundeter Sättigungsdampfdruck von 3,168 kPa etwa 1,584 kPa bei 50 % relativer Luftfeuchtigkeit. Die einmalige Anwendung dieser nichtlinearen Gleichung auf tägliche Mittelwerte unterscheidet sich im Allgemeinen von der Mittelwertbildung der Werte zu jedem Zeitpunkt.

Da keine Blatttemperatur angegeben wird, handelt es sich nicht um das Blatt-Luft-VPD. Es ist auch kein Transpirationsmodell. Konsultieren Sie MSU-Diskussion zum VPD, bevor Sie die Interpretation auf Pflanzenreaktionen ausweiten.

DLI gewichtet jedes Intervall nach seiner Dauer.

Integrieren Sie PPFD gemäß Purdue-Erklärung zu DLI über einen Tag. Jede CSV-Zeile liefert einen Intervallmittelwert der PPFD, keinen Momentanwert für die Trapezinterpolation.

DLI=10^{-6}\sum_i PPFD_i\,(t_{end,i}-t_{start,i})

Die Dauern sind in Sekunden angegeben: 200 × 16 × 3600 / 1e6 = 11.52 . Die Aufteilung eines Intervalls ohne Änderung seines Mittelwerts lässt die Gesamtsumme unverändert.

Intervall (UTC+09:00) Stunden PPFD Beitrag (mol m⁻²)
00–05 5 0 0
05–08 3 0 0
08–09 1 200 0,72
09–15 6 200 4,32
15–nächste 00 9 200 6,48

Die Berechnung des Zeilendurchschnitts multipliziert mit 24 Stunden ist für diese ungleichen Intervalle nicht korrekt. Momentanmessungen erfordern eine separat festgelegte Interpolation und eine Richtlinie für maximale Lücken.

Eingabevertrag

Spalte Bedeutung Zulässiger Messbereich
Start / Ende ISO-8601-Zeitstempel mit UTC-Offset Zusammenhängende Mitternacht-zu-Mitternacht-Intervalle mit einem festen Offset
temp_c Lufttemperatur innerhalb des Intervalls als konstant angenommen, °C 0–50
rh_pct Relative Luftfeuchtigkeit bei dieser Temperatur, % 0–100

ppfd_umol_m2_s | Intervallmittelwert, μmol m⁻² s⁻¹ | 0–3000 |

Temperatur- und Lichtgrenzen sind Modellvorgaben und keine Empfehlungen für den Anbau oder allgemein gültige Werte. Fehlende Werte, NaN, Unendlich, negative Lichtwerte, Überlappungen, Lücken, umgekehrte Zeilen und unvollständige Tage werden verworfen. Sommerzeitumstellungen liegen außerhalb des festen 24-Stunden-Modells. Für reale Messungen sind außerdem Standort-, Kalibrierungs- und Sensordaten erforderlich.

Führen Sie das vollständige Experiment durch

Entpacken Sie die Experiment-ZIP-Datei und führen Sie anschließend die folgenden Befehle im Verzeichnis aus. Python 3.10+ und die Standardbibliothek genügen; es werden keine Pakete oder Netzwerkzugriff benötigt. Das Browser-Panel oben benötigt keine lokale Python-Installation. Die folgenden Schritte sind optional.

python3 generate.py
python3 experiment.py synthetic.csv > result.json
python3 -m unittest -v

generate.py erstellt die synthetische CSV-Datei neu; speichern Sie eine separate Kopie, bevor Sie Eingaben bearbeiten. Der Analysator gibt Intervall-VPD und akkumuliertes Licht im JSON-Format aus. Vergleichen Sie expected.json mit den Dateihashes und dem Vertrag in manifest.json.

Der Berechnungskern befindet sich unten; experiment.py enthält die vollständige ausführbare Datei inklusive Validierung.

es = 0.6108 * math.exp(17.27 * temp_c / (temp_c + 237.3))
air_vpd_kpa = es * (1 - rh_pct / 100)
dose_mol_m2 += ppfd * interval_seconds / 1_000_000

Ändern, Fehler beheben und überprüfen

  1. Setzen Sie jeden RH-Wert auf 100. VPD wird null; DLI bleibt bei 11,52.

  2. Halbieren Sie die PPFD der Beleuchtungsperiode. DLI wird zu 5,76, während VPD unverändert bleibt.

  3. Löschen Sie ein Beleuchtungsintervall. Der Analysator verwirft die Lücke, anstatt einen irreführenden Gesamtwert zurückzugeben.

  4. Geben Sie RH 0.5 ein. Es wird mit 0,5 % akzeptiert, was ungefähr 3,15 kPa entspricht. Falls Sie 50 % gemeint haben, können Bereichsprüfungen diesen Einheitenfehler nicht erkennen.

Die 12 mitgelieferten Tests umfassen gerundete unabhängige Referenzwerte, Sättigung, proportionale Lichtänderungen, Intervallaufteilung, ungültige Eingaben und fehlende Abdeckung. Das Bestehen dieser Tests ist keine Validierung für eine Kulturpflanze. Gleicher DLI-Wert bedeutet nicht, dass die Kulturpflanze gleichmäßig wächst.

Fahren Sie mit Temperaturmessung und Abtastung fort: Ermitteln Sie, welche Informationen verloren gehen, wenn Sie reale Messwerte in dieses Intervallformat umwandeln.

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#CEA #VPD #DLI