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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.

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결과부터 시작

가상 환경의 하루는 공기 증기압차(VPD) ≈ 1.584 kPa 및 일일 광량(DLI) = 11.52 mol m⁻² day⁻¹입니다. 온도는 25°C이고 상대 습도는 하루 종일 50%입니다. 광합성 유효 광량(PPFD)은 오전 8시부터 다음 날 자정까지 200이고, 그 외 시간에는 0입니다. 이 값들은 단위 및 적분 검증을 위한 가상의 입력값이며, 실제 시설 측정값은 아닙니다.

변경 사항 예상 결과 해석
기준선 VPD ≈ 1.584; DLI 11.52 독립 계산
상대 습도 100%로 설정 공기 증기압차 0 이 방정식에서의 포화 상태
조명 시간 PPFD 100으로 설정 DLI 5.76 광량의 절반
8시~9시 구간 삭제 오류 누락된 데이터는 어둠이 아님

시스템 경계에 대한 자세한 내용은 CEA 개요를 참조하십시오. 이 실험은 환경 변수를 계산하는 것이며, 수확량을 예측하거나 장비를 제어하는 것은 아닙니다.

공기 증기압차(VPD) 계산에는 온도와 습도가 필요합니다.

FAO-56 포화 증기압 관계식, 식 11을 사용하십시오. 온도는 °C, 압력은 kPa 단위입니다.

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

25°C에서 반올림된 포화 압력 3.168 kPa는 상대 습도 50%에서 약 1.584 kPa에 해당합니다. 이 비선형 방정식을 일일 평균 입력값에 한 번 적용하는 것은 일반적으로 각 시점마다 계산된 평균값과 다릅니다.

잎 온도가 제공되지 않으므로 이는 잎-공기 증기압차(VPD)가 아닙니다. 또한 증산 모델도 아닙니다. 식물 반응에 대한 해석을 확장하기 전에 MSU의 VPD 설명을 참조하십시오.

DLI는 각 구간을 지속 시간으로 가중치 부여합니다.

퍼듀 대학교의 DLI 설명에 따라 PPFD를 하루 동안 적분합니다. 각 CSV 행은 사다리꼴 보간을 위한 순간값이 아닌 구간 평균 PPFD를 제공합니다.

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

지속 시간은 초 단위입니다: 200 × 16 × 3600 / 1e6 = 11.52. 평균값을 변경하지 않고 구간을 분할해도 총합은 변하지 않습니다.

구간 (UTC+09:00) 시간 PPFD 기여도 (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–다음 00 9 200 6.48

이처럼 간격이 일정하지 않은 경우, 행 개수 평균에 24시간을 곱하는 방식은 적절하지 않습니다. 순간 측정값에는 별도로 지정된 보간법과 최대 간격 정책이 필요합니다.

입력 계약

열 의미 허용 교육 범위
시작/종료 UTC 오프셋이 있는 ISO 8601 타임스탬프 고정된 오프셋을 갖는 연속적인 자정-자정 간격
temp_c 간격 내에서 일정하다고 가정한 기온, °C 0–50
rh_pct 해당 온도에서의 상대 습도, % 0–100
ppfd_umol_m2_s 구간 평균, μmol m⁻² s⁻¹ 0–3000

온도 및 광량 제한은 교육 모델 설정이며, 작물 권장 사항이나 보편적 타당성 범위가 아닙니다. 공백, NaN, 무한대, 음의 광량, 중복, 간격, 역순 행 및 불완전한 날짜는 허용되지 않습니다. 일광 절약 시간제 전환은 고정된 24시간 모델에서 제외됩니다. 실제 측정에는 위치, 보정 및 센서 응답 기록도 필요합니다.

전체 실험 실행

실험 ZIP 압축을 풀고 해당 디렉토리에서 다음 명령을 실행하세요. Python 3.10 이상 및 표준 라이브러리면 충분하며, 패키지나 네트워크 액세스는 필요하지 않습니다. 위 브라우저 패널은 로컬 Python 설치 없이 실행됩니다. 아래 로컬 실행 단계는 선택 사항입니다.

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

generate.py은 합성 CSV 파일을 생성합니다. 입력값을 편집하기 전에 별도의 사본을 저장하세요. 분석기는 간격별 VPD와 누적 조도를 JSON 형식으로 출력합니다. expected.json과 manifest.json의 파일 해시 및 계약 정보를 비교하십시오.

계산 코어는 아래와 같습니다. experiment.py에는 유효성 검사를 포함한 전체 실행 파일이 있습니다.

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

변경, 오류 발생 및 검증

  1. 모든 상대 습도(RH) 값을 100으로 설정합니다. VPD는 0이 되지만, DLI는 11.52로 유지됩니다.

  2. 점등 기간 PPFD를 절반으로 줄입니다. VPD는 변경되지 않지만 DLI는 5.76이 됩니다.

  3. 점등 간격을 삭제합니다. 분석기는 잘못된 총계를 반환하는 대신 해당 간격을 거부합니다.

  4. 상대 습도(RH)를 입력합니다. 0.5 0.5%로 허용되는 오차 범위는 약 3.15kPa입니다. 만약 50%를 의도했다면, 범위 검사로는 단위 오차를 감지할 수 없습니다.

제공된 12가지 테스트는 반올림된 독립 기준값, 포화도, 비례적인 광량 변화, 간격 분할, 잘못된 입력값, 그리고 누락된 측정 범위를 다룹니다. 이러한 테스트를 통과했다고 해서 작물의 유효성이 입증되는 것은 아닙니다. 동일한 DLI(일일 광량)가 동일한 생장을 의미하는 것은 아닙니다.

온도 측정 및 샘플링 부분을 계속 진행하여 실제 측정값을 이 간격 형식으로 변환할 때 어떤 정보가 손실되는지 파악하십시오.

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#CEA #VPD #DLI