EFPP STUDIEDAG 1999
Meten en regelen in de glastuinbouw: van groene vingers naar sensoren
E.A. van Os R. Booij Samenstelling verslag Cis Doorman KLV Postbus 79 6700 AB Wageningen december 1999 ISBN 90-76446-04-0
Inhoud
Meten, regelen en doseren, nu en in de toekomst: van dagmenu naar à la carte 7
J J.W. Westra
Sensoren voor het sturen van fysisch-chemische processen in wortelmedia: ontwikkelingen in de tuinbouw 21
J.A. Kipp, R. Baas
Plantsensoren en modellen: luister wat de plant zegt 31
L.F.M. Marcelis, M. Blom-Zandstra, E. Meinen, A.H.C.M. Schapendonk, H.A.G.M. van den Boogaard
Meten en regelen in kassen 43
Th.H.Gieling, W.Th.M. van Meurs, G. van Straten Sensortechnologie: de huidige praktijk 57 E.J. Pekkeriet
Zonder groene vingers kan een tuinder zijn bedrijf niet leiden. Echter de complexiteit van de bedrijfsvoering neemt toe waardoor het hebben van groene vingers alleen niet meer voldoende is. Een tuinder moet voldoen aan
milieukundige, maatschappelijke en economische randvoorwaarden en moet zijn productie afstemmen op de vraag vanuit de markt. Hij krijgt steeds meer
technische mogelijkheden om het productieproces in de gewenste richting te sturen. Met name de regeling van het kasklimaat, water en voeding biedt de glastuinder de mogelijkheden hiertoe.
Om de teelt optimaal te laten verlopen zal continu ingespeeld moeten worden op veranderingen in kasklimaat, water- en nutriëntenbeschikbaarheid in bodem of substraat en planteigenschappen. Om in te kunnen spelen op deze veranderingen vormen betrouwbare sensoren in de bodem, aan de plant en in de lucht een
belangrijk startpunt. Vervolgens is het de vraag hoe meetgegevens van de sensoren vertaald moeten worden in acties om het productieproces te sturen. Gebruik van simulatiemodellen en moderne meet- en regelstrategieën vormen hierbij een belangrijk hulpmiddel.
De artikelen in dit boekje geven een weergave van de lezingen gehouden op de studiemiddag 'Meten en regelen in glastuinbouw: van groene vingers naar sensoren' gehouden op 1 december 1999 te Wageningen. De studiemiddag werd georganiseerd door de studiekringen 'Plantenteelt zonder aarde' en 'Ecologie en fysiologie van de plantaarde productie' van de 'Koninklijke Landbouwkundige Vereniging'. Het doel van de studiemiddag en dit boekje is het verkennen van de mogelijkheden op het gebied van sensoren voor het meten en regelen van klimaat, watergift, voeding en gewasgroei. Niet alleen de ontwikkeling van sensoren als
VOORWOORD
zodanig wordt besproken maar ook hoe sensorinformatie gebruikt kan worden in de meet- en regelstrategieën in een kas. Er wordt zowel aandacht besteed aan de huidige tuinbouwpraktijk als wel aan een toekomstvisie.
Leo Marcelis, studiekring Ecologie en Fysiologie van de Plantaardige Productie Erik van Os, studiekring Plantenteelt zonder Aarde
Meten, regelen en doseren, nu en in de toekomst: van dagmenu naar à la carte
J.J.W. Westra
Priva Hortimation B.V. Postbus 18,2678 ZG De Lier j.westra@priva.nl
Samenvatting
Na de industriële revolutie en de revolutie in de informatie-technologie, wordt nu een trendbreuk in de maatschappij verwacht door toepassing van sensoren. Daarbij gaat het met name om compacte sensoren die gebruik maken van
halfgeleidertechnologie (solid-state).
Doordat er meer te meten is, is er onder andere in de tuinbouw, beter te bewaken en te sturen, hetgeen zijn invloed heeft op de kwaliteit en milieuvriendelijkheid van de productie. De diverse te meten grootheden worden kort beschreven, waarna wordt ingezoomd op de watergift en het doseren van nutriënten.
De mogelijkheden tot sturen van water- en nutriëntengift maken een betere afstemming op de marktwensen mogelijk. Daarnaast is er een milieuwinst te verwachten.
Priva Hortimation is actief betrokken bij de ontwikkeling van de CHEMFET, een solid-state sensor voor het meten van de concentratie van een ion in waterige oplossing. Met daartoe ontwikkelde algoritmes voor de dosering van nutriënten is optimalisatie van de teelt te verwachten op basis van meten in plaats van op gevoel
Inleiding
Maatschappelijke omwentelingen
In de (economische) ontwikkeling van een maatschappij zorgen technische doorbraken vaak voor versnellingen en trendbreuken (Landes, 1998). Zo worden het wiel, maar ook een triviale uitvinding als het vergrootglas en leesbril
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR A LA CARTE
kwaliteitsverbetering. Ook de industriële revolutie, met vergaande mechanisering van processen, was de start van algehele kostprijsverlaging en op termijn ruimer beschikbaar komen van goederen en voedsel.
De huidige informatiseringsrevolutie levert een geweldige bereikbaarheid en verwerkingscapaciteit van informatie op. Afstanden voor communicatie lijken niet meer te bestaan. Deze revolutie heeft sterke invloed op de wijze waarop wij ons maatschappelijk bewegen, communiceren, zaken doen en ons onderwijs inrichten. Er wordt in de pers (De Ingenieur, 1999) al gesproken over 'New Economics', een theorie dat door informatisering en bijbehorende verhoging van de productiviteit een economie van uitsluitend hoogconjunctuur is ontstaan.
Er wordt nu een trendbreuk voorspelt, die na de industriële revolutie en de revolutie in de informatieverwerking een derde 'revolutie' teweeg zal brengen. Deze trendbreuk wordt verwacht door de toepassing van intelligente sensoren (Schrauwer, 1998).
Door gebruik te maken van halfgeleidertechnieken op basis van silicium of anderszins is fabricage in grote aantallen tegen lage kostprijs mogelijk geworden. Tezamen met de ontwikkelingen in hard- en software is steeds meer intelligentie in sensoren te bouwen voor signaaloverdracht en -verwerking.
Milieu en maatschappij
Door vanaf de start de aandacht uitsluitend te richten op de groei van industrie en landbouw is er veel misgegaan. Thans is de aandacht verschoven van 'veel' naar 'duurzaam'. Rendementen van processen moeten omhoog, afvalstromen moeten in grootte naar beneden. Om dit te realiseren is nauwkeuriger meten en regelen een noodzakelijke voorwaarde, bij voorkeur op de momentane situatie. Tot nu toe wordt in veel gevallen pas achteraf door middel van laboratorium-analyses of biomonitoring geconstateerd dat er 'iets' niet in orde is. Dit betekent in sommige gevallen grote schades aan milieu en/of product, die met snelle on-line metingen ondervangen hadden kunnen worden.
Uit al deze maatschappelijke ontwikkelingen blijkt, dat de focus van de belangstelling van industriële en landbouwproductie, maar ook van water- en milieubeheer gericht zal zijn op sensoren (Meerkerk, 1998).
Toepassing van sensoren maakt efficiënte productie mogelijk in industrie, land- en tuinbouw. Optimalisatie van de veiligheid van voedsel is binnen bereik gekomen. Dit geldt ook voor de mogelijke verbeteringen in het beheer van oppervlakte- en grondwater alsmede bij de productie van drinkwater.
Conclusie
In de recente industriële geschiedenis zijn trends te onderscheiden:
Exponentiële groei van de industriële productie, veel is goed, hoe meer hoe beter, zonder oog voor maatschappelijke zaken als huisvesting en zorg voor het milieu. Globalisering van deze productie, gekoppeld aan de groei van de invloed van de
financiële markten als drijfveer voor, maar ook gedreven door de ontwikkelingen in de informatietechnologie.
Groeiend bewustzijn van de eindigheid van de hulpbronnen en daarmee een groeiende behoefte aan optimalisatie van productieprocessen en beheer van reststromen aan materiaal en water. 'Veel' is niet meer per definitie 'goed'. Duurzaamheid en afstemming op de specifieke eisen van de klant (door IT snel bij de producten bekend) zijn de norm geworden. (Als voorbeeld kan dienen de kritiek op de eenheids-'Wasserbombe', die de Nederlandse tuinbouw op de kop zette en een diversificatie in tomatensoorten en rassen initieerde).
De breekpunten van deze trends zijn:
mechanisering (stoommachine, generator, verbrandingsmotor); informatisering (computer en telecommunicatie);
sensorisering (optimalisatiecriteria specifiek te gebruiken, afhankelijk van omgeving en klant).
Eerst aten we in de gaarkeuken veel van wat de pot schaftte; nu we helder onze specifieke eisen direct aan de kok kunnen melden en ons bewust zijn van wat we eten, is a la carte de norm.
Sensoren in de praktijk van de glastuinbouw
De hiervoor genoemde punten zijn ook van toepassing op de tuinbouwsector. Mechanisatie verlichtte het werk en maakte meer productie mogelijk.
IT-technologie geeft de mogelijkheid tot vergaande optimalisatie en geeft individuen de mogelijkheid een veel groter areaal tuinbouw te besturen, reeds geholpen door relatief eenvoudige sensoren als temperatuuropnemers.
Tot nu toe gaat met name de water- en nutriëntengift op basis van teeltkundig inzicht, in combinatie met tweewekelijkse analyses en adviezen van daartoe gespecialiseerde instituten of bedrijven.
Voor klimaatmonitoring wordt gebruik gemaakt van sensoren (licht, temperatuur, CO2, RV), maar van het afstemmen en optimaliseren van de productie in milieu- en kwaliteitsopzicht is nog weinig sprake. Hiervoor is een stap naar meer sensoren noodzakelijk geworden (voor tot nu toe niet te meten/te regelen grootheden in met name beheer van nutriënten), omdat veel relevante grootheden nog niet gemeten kunnen/konden worden.
In figuur 1 wordt aangegeven welke sensoren er reeds in gebruik zijn in de
glastuinbouw, met uitzondering van de incidenteel toegepaste sensoren die direct de status van de plant meten. Aanvullend zijn er ook sensoren noodzakelijk voor bewaking en regeling van de verwarmingsinstallaties, zoals flowmeters en temperatuuropnemers.
Voor het toeleveringsbedrijf en producent van procescomputers is van belang in welke omgeving de sensoren moeten functioneren en welk gebruik daarvan wordt gemaakt in de praktijk. Anders dan in een onderzoeksomgeving is de sensor geen
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR À LA CARTE 10 Buistemperatuu Matgewicht Vochtgehalte I Waterhoeveelheid
Figuur 1 Sensoren in en om de kas
deel van een meetopstelling, maar deel van de infrastructuur. De sensoren worden ook zo behandeld. Daarbij worden vaak strijdige eisen aan de sensoren gesteld: weinig tot geen onderhoud noodzakelijk;
weinig kalibratie noodzakelijk dan wel zelfkalibrerend; geen tot laag verbruik van kalibratiestoffen;
laag energiegebruik; hoge betrouwbaarheid; maximale nauwkeurigheid.
In de intensieve tuinbouw zijn de omstandigheden waaronder sensoren moeten functioneren ronduit slecht:
sluip wespen die overal in doordringen; zwavelpotten in sommige teelten; vocht en micro-organismen; mechanische belastingen; klimaatwisselingen; chemicaliën; corrosieve vloeistoffen; onweer.
Vanuit de praktijk wordt daarom veelal een optimum gezocht: welke actie/bewaking hangt aan de kwaliteit van de sensor? Afhankelijk van het
uiteindelijke resultaat van de actie op de plant en/of klimaat kan een gewenste kwaliteit en nauwkeurigheid worden vastgesteld.
Doel: het invoeren van sensoren door de tuinder
Van de huidige Nederlandse tuinder worden steeds meer vaardigheden verlangd. Dit is het gevolg van de uitgebreidere regelgeving, de veranderingen in de maatschappij op het gebied van arbeid en milieu, de toenemende grootte van de bedrijven alsmede de sterk onder druk staande concurrentiepositie.
Er moet kennis zijn van boekhouden, milieu- en belastingwetgeving, arbeidsrecht en informatica. Daarnaast worden de 'klassieke' tuinbouwvaardigheden gevraagd met betrekking tot teelt en gewasbehandeling.
Door middel van apparatuur en programmatuur zijn bedrijven als Priva erop gericht de tuinder werk uit handen te nemen door steeds meer het klimaat en de watergift te laten regelen door de procescomputer op basis van metingen in plaats van op het gevoel en de ervaring van de tuinder.
Door de leverancier van de procescomputer wordt nog steeds alle ruimte aan de 11 tuinder gegeven om zijn eigen ideeën over klimaatregeling en watergift in te
brengen, o.a. door het beschikbaar stellen van een groot scala aan instelmogelijk-heden.
Tot de dag van vandaag zijn er bepaalde aspecten van de teelt die niet te meten zijn, zodat ook de 'groene vingers' noodzakelijk zijn gebleven. Door de
toenemende complexiteit en grootte van de technische installaties is het effect van één wijziging in de instellingen voor klimaat of nutriëntenbeheer niet meer te ontkoppelen van andere invloeden: een gereedschap om beslissingen te ondersteunen (coach) of om beslissingen te nemen (geavanceerde regelaar) is noodzakelijk geworden. Deze coach/regelaar moet uiteraard ook de juiste input krijgen. De plaats van ogen, oren, neus en vingers van de tuinder moet daartoe zoveel mogelijk door sensoren worden ingenomen.
In grote lijnen zijn sensoren noodzakelijk voor het meten van binnen- en buitenklimaat, voor de planttoestand, voor de toestand van de waterstromen en voor energiemanagement. De opnemers voor arbeidsregistratie en
productafhandeling worden verder buiten deze beschouwing gehouden.
Meten en regelen nu Inleiding
Zoals in figuur 2 wordt aangegeven, zijn veel van de gemeten grootheden van het binnenklimaat goed te beïnvloeden door middel van:
ventilatie; verwarming; C02-dosering; belichting;
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR A LA CARTE
12
verwarming c.q. koeling van de
arond-Figuur 2 Mogelijkheden tot beïnvloeden van te meten grootheden
bevochtiging; luchtcirculatie;
pad & fan adiabatische koeling; verwarming c.q. koeling van de grond.
Watergift en nutriëntenbeheer kunnen op verschillende wijzen worden bestuurd. Watergift:
Op het oog en gevoel een gietbeurt geven, vaak op dagelijkse basis, m.n. voor teelt in de grond met een grote vocht- en nutriëntenbuffer.
Watergift op basis van stralingssom, tensiometer of signaal van weegschaal met substraatmat.
De meting van de hoeveelheid drain vindt plaats op basis van flowmeting (bijv. door tipping bucket) of weging m.b.v. de installatie voor vochtgehaltebepaling. In deze gevallen worden monitorplanten gebruikt met de aanname dat deze
representatief zijn voor het grootste deel van het gewas. Voorts kan er nog gebruik worden gemaakt van centrale drainmeting, o.a. voor silobeheer.
Nutriënten:
vastgesteld op basis van (twee)wekelijkse monstername met veelal advies van derden (laboratorium, teeltadviseur). Accumulatie van ballaststoffen, zoals natrium, die wel aan de EC bijdragen, wordt daar niet verdisconteerd. Dosering van nutriënten en sporenoplossingen op basis van gelijkloop voorraadoplossingen van geconcentreerde voeding A en B, of flowmeting. Problemen enfoutenbronnen bij de huidige regelmethoden
Voor de beheersing van klimaat- en plantparameters middels verwarmingsbuizen moet gerekend worden met snelle meting en sturing, maar met een traag
verwarmingssysteem. Grote sprongen in het klimaat zijn niet te realiseren, snelle regelacties worden eenvoudig weggefilterd door de traagheid van het systeem. Voor de nutriëntengift geldt deels hetzelfde in de bestaande situatie. Buffering van ionen in de mat en leidingsysteem geven een bepaalde traagheid. Meting, regeling en aanpassing van de doseerunit verlatende EC en pH gaan snel. Het opgegeven setpoint wordt relatief eenvoudig gehandhaafd. Er is echter in de noodzakelijke variatie en controle van het setpoint door de tweewekelijks meting een vertraging van enige weken opgetreden, met alle gevaren en gebrek aan optimalisatie van
dien. 13 Het watersysteem om het gewas
Bij de glastuinbouw heeft de nadruk de afgelopen jaren gelegen op
milieuvriendelijk telen. Het optimaliseren van de waterhuishouding behoort hier ook bij. Interne recirculatie van het gietwater zorgt voor een gesloten teeltsysteem waarbij het externe milieu zo min mogelijk wordt belast. In figuur 3 is een gesloten teeltsysteem weergegeven, bestaande uit apparatuur die door Priva Hortimation wordt gefabriceerd dan wel in ontwikkeling is:
Vers irrigatiewater (regen-, leiding-, oppervlakte- of bronwater) wordt vanuit een waterbassin ® gemengd met gerecirculeerd drainwater ©. Na de menging vindt de meststofdosering ® plaats waarbij de gewenste meststoffen worden toegevoegd voor de aanmaak van gietwater. Aan de hand van (on-line/off-line) analyses ®,® van het water kan de meststof dosering worden geregeld©. In de toekomst kan de analyse worden uitgevoerd met ISFET-sensoren en kan hierbij direct de meststofdosering aangestuurd worden.
Teelt op substraat© krijgt een hoeveelheid gietwater die groter is dan de hoeveelheid water die wordt opgenomen door de teelt om te zorgen dat overal in de kas voldoende water beschikbaar is. De overmaat wordt opgevangen als drainwater®.
Voordat het drainwater opnieuw kan worden gebruikt, moet het water worden ontsmet ®. Direct hergebruik van drainwater vergroot de kans op verspreiding van schadelijke plantenziekten. De ontsmetter zorgt ervoor dat ziektekiemen zoals bacteriën en virussen worden vernietigd.
Een dergelijk teeltsysteem heeft een aantal voordelen:
Recirculatie van drainwater geeft een aanzienlijke besparing op het water- en meststoffenverbruik.
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR À LA CARTE
14 ® Waterbassin ® Recirculatiewater <D Meststofdosering ® Bepaling van ionen-concentraties © Procesregeling meststofdoseerder (project met IMAG)
© Teelt op substraat ® Onbehandeld drainwater ® Ontsmetting ® Handmeting ionenconcentraties ® Natrium-Selectieve verwijdering (in onderzoek). Figuur 3 Gesloten teeltsysteem met teelt in substraat
De lozing van drainwater wordt vermeden (milieu wordt minder belast). Geen verlies aan ongebruikte meststoffen.
Deze recirculatie wordt wettelijk afgedwongen door de Wet Verontreiniging Oppervlaktewater (WVO) en het Lozingsbesluit. Omdat het drainwater gerecirculeerd wordt in het gesloten teeltsysteem, bestaat de mogelijkheid dat ionen die niet of nauwelijks worden opgenomen zich ophopen. Natrium (Na) blijkt hierbij een zeer kritisch ion te zijn. Wanneer de natriumconcentratie in het gesloten teeltsysteem te hoog wordt, moet een gedeelte van het drainwater worden geloosd. Wettelijk is voor elke teelt vastgelegd boven welke natriumconcentratie
drainwater mag worden geloosd. De voordelen van een volledig gesloten systeem worden dan grotendeels teniet gedaan. Derhalve is bij Priva een systeem in ontwikkeling voor het selectief verwijderen van natrium®.
Er is momenteel al veel meetbaar aan de omgevingscondities van het gewas. Wat echter niet uit het oog mag worden verloren is het effect van de meet- en
regelacties op het gewas zelf. Met name voor het beheer van nutriënten zoals geschetst in figuur 3 is door IMAG op dit gebied onderzoek verricht. Dit zal nader worden toegelicht in de bijdrage van Th.H. Gieling.
Meten in de toekomst Inleiding
Voor Priva als leverancier zal, mede uit oogpunt van technische haalbaarheid en marktstrategie in de nabije toekomst het accent van meten liggen bij:
vochtgehalte en EC in de mat;
nauwkeuriger meten van de drain flow;
concentratie van ionen in de diverse watersoorten op het tuinbouwbedrijf; hoeveelheden meststoffen.
Op dit moment is het speerpunt van de sensor-ontwikkelingen gelegen in de CHEMFET. Deze sensor maakt het mogelijk ionconcentraties te meten op basis van siliciumtechnologie ('Solid-State' transistor-techniek). De werking van deze CHEMFET zal in 5.3. nader worden toegelicht. De grote voordelen van de
CHEMFET ten opzichte van bestaande ion-selectieve elektrodes zijn de lange levensduur en de robuuste uitvoering (geen glas).
Door concentraties van individuele ionen te meten is het mogelijk geworden ook op basis van ionconcentraties te regelen, met alle voordelen van dien. Dit zal nader
worden toegelicht in 5.3. 15 Los van de ontwikkelde technieken op het gebied van sensoren zijn er technische
mogelijkheden binnen handbereik om uiteenlopende aspecten als productie-optimalisatie, milieuvriendelijk telen en maximalisatie van het rendement te koppelen en uit de verschillende oplossingen de optimale oplossing te selecteren. Het invoeren van sensoren en gebruik van informatisering zijn hiervoor vereisten: een tuinder kan niet gelijktijdig naar zijn gewas, de prijs voor de klok, zijn
werknemers, het binnen- en buitenklimaat kijken. Hij moet ondersteund worden in de complexe besluitvorming op technische, tactische en productietechnische eisen. Daarbij bepaalt de ondernemer welk pad hij/zij kiest, de middelen als sensoren en computers moeten hem daarbij uitsluitend ten dienste staan. De geboden mogelijk-heden moeten dus door de gebruiker te beïnvloeden zijn. Er kunnen immers andere, niet-technische, niet meetbare redenen zijn om de prioriteiten te verleggen. De eerste stappen naar de ontwikkeling van volledig aan elkaar gekoppelde systemen: klimaat, meteo, veilingprijs, productvraag, water en momentane gasprijs zijn reeds gezet. De kwantificering van deze aspecten is slechts mogelijk door gebruik te maken van goede, betrouwbare sensoren en van informatisering. De verwachting dat in eerste instantie het genoemde complex van factoren niet wordt ingezet om direct klimaat en teelt te sturen, maar als een coach van de tuinder.
In het verlengde hiervan kan voor ondersteuning van de tuinder worden gedacht aan modellen voor bijvoorbeeld groei en productie die bij kennis-instituten beschikbaar zijn en tegen betaling kunnen worden geraadpleegd. Hiermee kan het effect van een bepaalde maatregel worden gesimuleerd ter ondersteuning van de besluitvorming over het al dan niet daadwerkelijk doorvoeren van de maatregel.
16
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR À LA CARTE
r? v «
1,
ISgK^a^ fefea ;tas«--•h
1 reference electrode 2 sample solution 3 ion-selective membrane 4 polyHEMA hydrogel 5 insulating resin 6 gate oxide 7 channel S source D drain Bbult r ? Voa1,
Z^.
^ : - « ^ g « —^KfrMB«*-:-•h
1 reference electrode 2 sample solution 3 insulating resin 4 polyHEMA hydrogel 5 gate oxide 6 channel S source D drain BbultFiguur 4 (links) ISFET
Figuur 5 (rechts) CHEMFET waterige oplossingen
Ionenmeting
De Priva Groep doet meer dan tien jaar actief onderzoek naar de ontwikkeling van een ionselectieve meter op basis van siliciumtechnologie: de CHEMFET. Deze sensor is een modificatie van de ISFET, de Ion Sensitive Field Effect Transistor, een sensor voor het meten van de pH in waterige oplossingen.
In figuur 4 en 5 zijn de principes schematisch aangegeven. De FET-technologie heeft een aantal belangrijke voordelen ten opzichte van de conventionele Ion Selectieve Elektrodes, zoals een snelle responstijd, een laag ruisniveau, zeer geringe afmetingen, en de mogelijkheid tot goedkope massaproductie, want ze zijn gebaseerd op silicium/IC-technologie. De zeer geringe afmetingen voorkomen bijvoorbeeld dat grote sample volumes noodzakelijk zijn, wat bij conventionele elektrodes wel het geval is. Een bijkomend voordeel van FETs is dat er geen glas wordt toegepast (robuust, geen breuken), zodat het gebruik in de
voedingsmiddelenindustrie is toegestaan. Bovendien kunnen ze, in tegenstelling tot conventionele elektrodes, droog opgeslagen worden.
De ISFET, een uitvinding uit 1970 van prof. Bergveld van het MESA-instituut van de Universiteit Twente (UT), wordt door Sentron Europe B.V., een onderdeel van de Priva Groep, op commerciële wijze geproduceerd. Het oppervlak van de chip bevat hydroxylgroepen die een proton kunnen afstaan, dan wel opnemen, al naar gelang de zuurgraad van de oplossing waarin de chip zich bevindt. Dit resulteert in een lading op het oppervlak, die de potentiaal over de chip beïnvloedt, waardoor de gate-source spanning van de transistor wijzigt en de ISFET als pH-sensor functioneert.
Gevoeligheid voor andere ionen dan waterstof wordt bewerkstelligd door op de chip twee extra membranen aan te brengen. De eerste is een polyHEMA hydrogel, waarin zich een pH-gebufferde oplossing bevindt. Hierdoor wordt de gevoeligheid van de chip voor pH-veranderingen weggenomen. Over het
polyHEMA-membraan wordt een ion-selectief polyHEMA-membraan aangebracht. Hierin bevinden zich organische stoffen die selectief, dus in aanwezigheid van anderen, ionen van één chemische component (bijvoorbeeld nitraat) aan zich binden. Hierdoor treedt wederom een ladingsverandering op die de potentiaal over de chip beïnvloedt, waarmee een selectieve ionsensor verkregen wordt.
Inmiddels is het wetenschappelijke werk voor de basis van de sensor afgerond en is de productontwikkeling voor een handmeter voor Na, K, Ca, NO3 vrijwel gereed. Daarnaast is de ontwikkeling van een automatisch meetsysteem voor genoemde ionen plus EC, pH en temperatuur in volle gang. Figuur 6 toont een foto van een prototype doorstroomcel waarin verschillende ionen na elkaar gemeten kunnen worden.
17
Met de handmeter als voorloper wordt de CHEMFET de basis onder de nieuwe regelingen voor water- en nutriëntenbeheer. Door on-line of off-line (dagelijks) te meten kan het aanbod van nutriënten aan de plant worden geoptimaliseerd. Gelijktijdig wordt het gehalte aan Na en de bijdrage daarvan aan de EC bepaald. Dit geeft een correctie op de bestaande doseringen, maar heeft als gunstige nevenwerking dat er in het kader van de Wet Verontreiniging Oppervlaktewater (WVO) niet eerder wordt geloosd dan noodzakelijk is.
18
METEN, REGELEN EN DOSEREN, NU EN IN DE TOEKOMST: VAN DAGMENU NAAR A LA CARTE
Regeling nutriënten, kwalitatief
Om optimaal gebruik te kunnen maken van de meetapparatuur is expertise op het gebied van meststoffen, gekoppeld aan teeltkundige kennis noodzakelijk. Deze kan door de tuinder worden ingekocht, maar er kan ook worden gedacht aan de ontwikkeling van een kennissysteem. Dit systeem zal bij gebruik van de
handmeter off-line advies kunnen uitbrengen voor de instellingen van het setpoint van de regelaar.
Bij on-line meting van nutriënten zijn er meer mogelijkheden. Het kennissysteem kan ook daarbij worden toegepast, maar vooruitlopend op de ontwikkeling daarvan is een regeling op basis van enkelvoudige meststoffen al mogelijk en noodzakelijk geworden. Deze regeling zal nader worden toegelicht in de bijdrage van Gieling. Door het meten van de nutriënten naar en van de plant is ook de ionenbalans te bepalen. Omdat deze ionenbalans ook iets zegt over de status van het gewas is een koppeling met andere regelingen zeer gunstig. In deze samenhang kan de status van het gewas ook bewust worden gestuurd. Hiervoor is teeltkundige/plantkundige kennis noodzakelijk die voor een deel in algoritmes is te vangen, maar waarvoor adviezen nog steeds noodzakelijk zijn.
Marktkansen/marktwerking
Maatschappelijke druk en overheidssteun
In bepaalde gevallen is de maatschappelijke druk om tot een bepaald doel te komen groter dan de technische kennis die beschikbaar is om dat doel te bereiken. Uit dit spanningsveld worden diverse subsidieregelingen geboren. Dit geldt ook zeker op het gebied van sensoren en aanverwante technieken.
Zo heeft STW/NOW het sensorenplatform opgericht om ontwikkelaars en bedrijven bij elkaar te brengen middels publicaties en workshops.
NOVEM heeft de sensorpotentiescan op het WWW gezet om kansen voor sensoren in de optiek van energie en milieu te vergroten. Verder zijn er
subsidieregelingen als BTS om wetenschappelijke kennis voor het bedrijfsleven toegankelijk en bruikbaar te maken.
Deze steun maakt de weg van idee naar product financieel wat minder zwaar, maar uit het oogpunt van bedrijfsleven is geavanceerde sensortechnologie en met name voor niche-markten als de tuinbouw nog een risicovolle investering, zoals in 6.2. nader zal worden toegelicht.
Optimalisatie/marktgrootte
Voor optimalisatie van de beschikbare en nieuwe sensoren zijn nieuwe
elektronische technieken beschikbaar. Hiermee zijn intelligente sensoren voor een relatief lage kostprijs te produceren. Daarmee komen we in een voor de tuinbouw nieuw spanningsveld: om massaproductie te kunnen rechtvaardigen is een grote markt noodzakelijk. Deze bestaat echter bij aanvang nog niet. Bovendien is de tuinbouwmarkt veel kleiner dan de markt voor consumentenelektronica. Er zullen
dus flankerende of geheel nieuwe markten betreden moeten worden om de investeringen een goed rendement te geven.
Voor de ionselectieve sensoren is er een grote markt buiten de tuinbouw en ziet de Priva Groep ook kansen om deze markt te betreden. Daardoor kunnen deze sensoren, met alle kansen voor verbeteringen en prijstechnische voordelen, ook tegen een aanvaardbare prijs voor de tuinbouw beschikbaar komen.
Prioriteiten
Er is bij Priva ruime aandacht en hoge prioriteit voor de kansen van ionselectieve sensoren met bijbehorende randapparatuur voor regel- en doseertechniek. Onderzoek naar miniaturisering van de analyse-systemen is voor de tuinbouw niet relevant. Er is geen ruimtegebrek in de zin van de afmetingen voor de benodigde apparatuur.
Voor de bestaande, eenvoudige sensoren wordt het onderzoek aan universiteiten en instituten gevolgd om de kansen voor solid-state sensoren te monitoren. Dit biedt in de toekomst zeker kansen in de zin van communicatie, kalibratie en
robuustheid van het meetprincipe. De realiteit en de ervaring van de afgelopen 10 19 jaar geeft echter aan dat de weg naar een commercieel product lang en moeizaam
is (De Ruiter, 1998).
Literatuur
Landes, David S., The Wealth and Poverty of Nations, Why Some Are So Rich and Some So Poor, W W Norton & Co, 1998; ISBN: 0393040178.
De Ingenieur (111), 22 september 1999.
Meerkerk, M.A., Inventarisatie van potentieel kansrijke sensoren in de watersector, KIWA, Nieuwegein, 1998.
Schrauwer, A., Sensorisering, de derde industriële revolutie. De Ingenieur 10, 1998, pp. 6-11.
De Ruiter, E. e.a., Nederland aan kop met sensortechnologie, Elektronica nr. 5, 1998, pp. 19-37.
Sensoren voor het sturen van fysisch-chemische processen in wortelmedia: ontwikkelingen in de tuinbouw
J. A. Kipp
Proefstation voor Bloemisterij en Glasgroente Postbus 8,2670 AA Naaldwijk
E-mail: J.A.Kipp@PBG.agro.nl R. Baas
Proefstation voor Bloemisterij en Glasgroente Linnaeuslaan 2a, 1431 JV Aalsmeer
E-mail: R.Baas@PBG.agro.nl
Samenvatting 21 Het gebruik van sensoren in wortelmedia in de tuinbouw beperkt zich tot op heden
vooral tot vochtsensoren. In grondteelten worden hoofdzakelijk tensiometers gebruikt; in substraten wordt steeds meer met handmeters gewerkt op basis van FD (Frequency Domain) en TDR (Time Domain Reflectometry). Met laatstgenoemde sensoren kan ook de EC (Electric Conductivity) van het bodemvocht worden geschat. Aan de hand van voorbeelden worden een aantal mogelijkheden
geschetst, waarmee enerzijds emissie van nutriënten kan worden teruggedrongen, maar ook zijn er mogelijkheden om sensoren te gebruiken voor teeltoptimalisatie. Helaas zijn er, op tensiometers na, voor de praktijk geen systemen beschikbaar waarmee water- en nutriëntentoediening kan worden geregeld. Naast on-line meetsystemen voor watergehalten en EC, bestaat er in de substraatteelt behoefte aan ionspecifieke sensoren. Deze zijn in ontwikkeling, maar nog niet gereed voor introductie in de praktijk. Voor een verdergaande optimalisatie van het
wortelmilieu zouden zuurstofsensoren een welkome aanvulling zijn.
Inleiding
Een wortelmedium bestaat uit een matrix waarin zich holten (poriën) bevinden. De poriën kunnen gevuld zijn met water met daarin opgeloste stoffen of met lucht. De beschikbaarheid van water voor planten in wortelmedia wordt bepaald door capillaire krachten enerzijds en de osmotische druk van de bodemoplossing anderzijds. De capillaire krachten berusten op een combinatie van de
(adhesie)krachten tussen bodemdeeltjes en water en de (cohesie)krachten tussen watermoleculen onderling. Samen bepalen zij de sterkte van de waterbinding. Dit
is fysisch gezien een energiedichtheid die kan worden uitgedrukt op volumebasis (druk, J m3 = Pa), op massabasis (potentiaal, J kg ') of op gewichtsbasis (J N ' = m). In de (bodem)fysica heeft de laatste de voorkeur en wordt aangeduid als
drukhoogte. Naast de drukhoogte wordt vaak gerekend met het vochtgehalte, de hoeveelheid water per volume wortelmedium. De relatie tussen de drukhoogte en het vochtgehalte wordt de vochtkarakteristiek (vroeger pF-curve) genoemd. Nutriënten zijn in het bodem- of substraatvocht opgelost, geadsorbeerd aan de matrix, of geprecipiteerd. Ook kunnen ongewenste stoffen in de oplossing aanwezig zijn. Het optimaliseren van het aanbod van voedingsstoffen, dan wel elimineren van opgeloste stoffen vraagt om sturing per element op ieder gewenst moment.
Over de gashuishouding is nog maar weinig bekend. Toch zijn er aanwijzingen dat met name bij teelten in dunne substraatlagen de zuurstofvoorziening niet toereikend is. Dit wordt veroorzaakt door hoge vochtgehalten waardoor diffusie van gassen ernstig wordt belemmerd.
Vanuit plantfysiologische overwegingen bestaat er behoefte inzicht te krijgen in de dynamische processen van water, nutriënten en gastransport, en indien nodig -te beheersen.
22 In dit overzicht zal worden ingegaan op de stand van zaken betreffende het gebruik van sensoren bij de meting en sturing van direct beïnvloedbare fysisch/chemische processen in wortelmedia in de glastuinbouw.
Waterhuishouding
Voor wat betreft de schatting van het vochtgehalte direct in het wortelmedium zijn er momenteel drie technieken beschikbaar: tensiometrie, TDR (Time Domain Reflectometry) en de Frequency) D(omain) techniek (Hilhorst, 1998). De tensiometer is een met water gevulde holle buis met aan het uiteinde een poreuze cup, waarmee met behulp van een manometer of een elektrische
drukopnemer de drukhoogte (potentiaal) van het bodemvocht gemeten wordt. Via de vochtkarakteristiek van het medium kan vervolgens het vochtgehalte geschat worden.
FD en TDR zijn technieken waarmee indirect het volumetrisch vochtgehalte van de grond bepaald kan worden. Beide technieken maken gebruik van het feit dat water een polair molecuul is. Wanneer een elektrisch veld in een medium wordt aangelegd zullen de watermoleculen zich richten. De energiehoeveelheid die hier voor nodig is, is afhankelijk van het vochtgehalte. Deze hoeveelheid wordt
gekarakteriseerd door de zogenaamde permittiviteit of diëlectrische geleidbaarheid in het medium en kan met behulp van sensoren worden gemeten (Hilhorst, 1998). Kalibratie van sensoren
Aangezien met tensiometers de drukhoogte direct gemeten wordt, dienen alleen de drukopnemers van de tensiometers geijkt te worden. De ervaring leert dat de drukopnemers in de tijd verlopen zodat regelmatig de ijking herhaald moet
J. A. KIPP, R. BAAS 100 80 r. 60 o o > •5 4 0 > 20 kokos — _ . minerale wol 20 40 60 80 permittiviteit (schaal 0-100) 100
Figuur 1 Relatie tussen gemeten permittiviteit en gemeten volumetrische vochtgehalten in verschillende substraten
23
worden. Daarnaast is het plaatsen van tensiometers vaak lastig omdat goed contact tussen de cup en de grond noodzakelijk is voor een goede werking. Naast slecht contact kan ook bacteriegroei leiden tot trage reactiesnelheid op veranderingen van de drukhoogte. Ook leidt de kwetsbaarheid (loslaten van de cups en luchtintrede) tot veel onderhoud.
Wanneer men geïnteresseerd is in het absolute vochtgehalte moet bij FD en TDR voor elk medium apart gekalibreerd worden. Topp et al. (1980) vonden dat voor een groot aantal landbouwgronden met één kalibratie-curve kon worden volstaan. Latere studies lieten zien dat bij hoge organische stof- en/of kleigehalten deze curve niet kan worden gebruikt (Herkelrath et al. (1991), Smith & Tice (1988), Dasberg & Hopmans (1992), Dirksen & Dasberg (1993)). Voor deze bodemtypen moet dus apart gekalibreerd worden.
Met de FD meting is de relatie tussen de permittiviteit en het volumetrisch
vochtgehalte in verschillende groeimedia onder laboratoriumomstandigheden onderzocht voor verschillende groeimedia (figuur 1). Voor een aantal geteste organische potgrondmedia van uiteenlopende samenstelling bleek eenzelfde kalibratie-curve bruikbaar. Voor minerale wol werd - waarschijnlijk als gevolg van de afwijkende vochtkarakteristiek - een afwijkende relatie gevonden. Met de
gevonden relaties konden het vochtgehalte in potten en substraatmatten tijdens en na afloop van teelten goed geschat worden (Baas, 1996; Blok, 1997). Effecten op de waterhuishouding - zoals indragen gedurende de nacht, of verminderde verdamping - worden met deze metingen voor tuinders nu zichtbaar.
Anisko et al. (1994) lieten zien dat wanneer bij de berekening van de permittiviteit een extra grootheid wordt introduceerd, er een rechtlijnig verband bestaat tussen deze 'ogenschijnlijke' permittiviteit en het vochtgehalte bij potgronden. Voor kokosgruis, puimsteen en perliet bleek de helling van deze lineaire
regressievergelijking gelijk aan die in potgronden (Kipp & Kaarsemaker, 1995). Dus als alleen vochtgehalteverschillen van belang zijn, hoeft voor deze materialen geen kalibratieprocedure te worden uitgevoerd. De FD- en TDR-sensoren zijn tot op heden robuust en onderhoudsvrij gebleken, en het signaal verloopt niet. Een voordeel van FD boven TDR bij gebruik in grote kassen is dat bij eerstgenoemde techniek kabellengtes geen beperking vormen, in tegenstelling tot TDR. Tensiometrie: voorbeeld (fertigatiemodel)
Om uitspoeling van nutriënten en gewasbeschermingsmiddelen in grondteelten tegen te gaan kunnen bodemvochtsensoren een belangrijk hulpmiddel zijn. Sturing 24 uitsluitend op deze metingen is riskant: de hydrologische situatie (kwel en/of
inzijging) ter plekke kan leiden tot een sub-optimaal aanbod van nutriënten. Als het kwel- of inzijgingswater ook nog brak is kan al snel zoutschade in het gewas ontstaan. Beter is het daarom de watergift af te stemmen op het waterverbruik van het gewas. Het waterverbruik kan worden geschat aan de hand van
verdampingsmodellen. De Graaf (1988) heeft voor de meest geteelde gewassen in de glastuinbouw een voor de praktijk eenvoudig toe te passen model ontwikkeld, dat tegenwoordig in vele klimaatcomputers is ingebouwd om de watergift te regelen. Dit model berekent de verdamping op basis van instraling, stookinvloed (verschil tussen kaslucht- en buistemperatuur), eventuele assimilatiebelichting en gewasstadium. Aangezien het hier om schattingen gaat is terugkoppeling gewenst. Dit kan met behulp van bodemvochtmetingen. Het PBG heeft dit systeem voor de praktijk geschikt gemaakt en eveneens uitgebreid met een bemestingsdeel waarmee de opname van nutriënten wordt geschat. Dit zogenaamde
fertigatiemodel voor kasteelten in grond wordt momenteel geïntroduceerd in de praktijk. Omdat de beschikbare FD- en TDR-systemen nog niet voor de praktijk geschikt zijn worden vooralsnog tensiometers gebruikt. Naast het gebruik van tensiometers als de terugkoppeling in het watergeefmodel kunnen zij, mits geïnstalleerd op verschillende diepten, ook gebruikt worden om de neer- dan wel opwaartse waterstroming te kwantificeren (Voogt et al., 1999). Hiervoor moet dan wel de vochtkarakteristiek per laag bekend zijn. Berekeningen van het
wateroverschot door middel van het verdampingsmodel en aan de hand van tensiometerwaarnemingen bleken bij 3 chrysantenteelten redelijk tot goed met elkaar overeen te stemmen.
J. A. KIPP, R. BAAS
Tabel 1 Resultaten groeiregulatie Martinique SUBSTRAAT EB/VLOED MENGSEL EB/VLOED MENGSEL TUINTURF TUINTURF LSD INSTELLING PERMITTI-VITEIT >35 <10-20 >35 <10-20 door droog AANTAL VLOED-BEURTEN WEEK 7-17 46 27 43 22
telen bij Impatiens Nieuw-Guinea c v .
VERSGEWICHT GEWAS EINDE TEELT (G) 213 157 215 122 13 HOOGTE GEWAS EINDE TEELT (CM) 14.9 12.3 14.9 11.3 0.9
FD: voorbeeld 1 Meten en regelen bij potplanten
Een specifieke toepassing voor het gebruik van vochtsensoren in de pot-, perk- of kuipplantenteelt zou groeiregulatie door middel van 'droog telen' kunnen zijn. In onderzoek is dit door middel van de FD-meting te koppelen aan een watergift op basis van setpoints uitgevoerd bij Impatiens Nieuw-Guinea. Doel was te onderzoeken in hoeverre met behulp van een automatisch meet- en regelsysteem
'droog geteeld' zou kunnen worden op een eb/vloedsysteem. Een nadeel bij gebruik van eb/vloedsystemen voor groeiregulatie via 'droog telen' vormt echter de verzadiging van het substraat na een vloedbeurt. Vooral bij lage verdamping in de beginfase van de teelt zijn de droge perioden relatief kort, waardoor te weinig groeiremming zou kunnen optreden (tabel 1). De conclusie van het onderzoek was dan ook dat bij automatische sturing ten behoeve van groeiregulatie de capaciteit voor wateropname verlaagd moet worden.
25
FD: voorbeeld 2 Schatting van de vochtvoorraadpotplanten Uit onderzoek blijkt dat de FD meting een betrouwbare schatting van de hoeveelheid beschikbaar vocht kan geven indien het substraatvolume en het vochtgehalte bij verwelking bekend zijn (figuur 2). Op basis van deze schatting kan een indicatie voor de maximale transportduur worden gegeven als de verdamping tijdens het transport kan worden ingeschat.
FD: voorbeeld 3 Watermanagement steenwol
Uit onderzoek is gebleken dat door gedurende bepaalde perioden het vochtgehalte te verlagen het gemiddeld vruchtgewicht bij tomaat verhoogd kon worden bij een gelijk aantal vruchten. (Blok, 1997). De verlaging werd tot stand gebracht door een speciaal afzuigsysteem. Aangezien dit systeem niet in de praktijk toepasbaar is, wordt nu getracht door middel van frequentie en grootte van druppelbeurten deze tijdelijke verlaging tot stand te brengen. Hierbij zijn sensoren van wezenlijk belang om het gewenste vochtgehalte te handhaven. In eerste proeven (Van Gurp, 1998) lijken hier mogelijkheden te liggen, maar de te volgen strategie moet nog verder ontwikkeld worden.
14
12
E10
Ä8
6
4
2
0
c
0) 26LSD = 2.8
• langste wortel
A scheut
LSD = 0.7
o
5 10
onderdruk (cm)
15
Figuur 2 Door het veranderen van de onderdruk in steenwol tijdens de opkweek van rozen wordt het stekresultaat sterk beïnvloed
Nutriëntenhuishouding
Uit de uitgangssignalen van zowel FD- als TDR sensoren kan ook de EC van het wortelmilieu worden afgeleid. In substraten worden deze metingen momenteel in onderzoek gebruikt om dag/nacht verschillen in EC in substraat aan te leggen (Van Veen-Schotanus, 1999). Ook bij een gewenste constante EC kunnen metingen met behulp van sensoren gebruikt worden om grote EC schommelingen te voorkomen. Met EC-sensoren is het dus mogelijk om - in plaats van op setpoints van
vochtgehalte - op setpoints van EC-bodemvocht te regelen. Ook voor grondteelten is dit wellicht een welkome aanvulling, mede omdat in de toekomst het
bemestingsadvies zal zijn gebaseerd op de EC van het bodemvocht. Ten aanzien van de schatting de EC van het bodem- of substraatvocht met FD-sensoren is gebleken dat de nauwkeurigheid van de voorspelling afhankelijk is van het substraat: in organische substraten bleek er een onderschatting op te treden boven 3-4 mS/cm, terwijl in minerale wol de meting tot 6 mS/cm goed blijkt te werken (figuur 3). Het is nog niet duidelijk wat de oorzaak van dit verschil is (Baas, 1999). EC-kalibraties met TDR zijn, voor zover bekend, tot nu toe alleen uitgevoerd in grond (Dalton, 1992; Heimovaara,1993) en zandbedden (Heinen,
J. A. KIPP, R. BAAS
metingen kan slechts dan als optimale waarden zijn gedefinieerd. Naast metingen van de geleidbaarheid, kan er ook behoefte zijn aan directe metingen van ionen in het wortelmilieu. Zo kunnen b.v. K-concentraties zeer sterk wegzakken tijdens de trosvorming bij tomaat, of de pH-verlaging bij de
knopvorming van roos. Ionselectieve elektroden zijn reeds enige tijd beschikbaar (Heinen et al, 1991, Gieling, deze publicatie), maar problemen met duurzaamheid en betrouwbaarheid van deze sensoren staat een introductie in de praktijk nog steeds in de weg.
Gashuishouding
Het belang van de gashuishouding is met name in substraten lange tijd onderschat. Uit onderzoek bij komkommer op steenwol (Daum en Schenk 1996) komt echter naar voren dat denitrificatie een belangrijke rol kan spelen. Bij de opkweek van roos (fig. 2) en komkommer en bij de teelt van anjer is ook aangetoond dat de groei verbeterd kan worden door lagere vochtgehalten aan te leggen, waardoor de gasuitwisseling verbetert (Baas 1991; Baas en Gislerod 1997; Blok 1997).
Optimalisatie van de luchthuishouding blijft beperkt zo lang alleen via 27 vochtgehaltemetingen het luchtgehalte geschat wordt. Metingen van met name
zuurstofconcentraties in de tijd zouden ongetwijfeld meer inzicht geven. Recent is op het PBG een methode ontwikkeld waarmee de gassamenstelling in het
wortelmilieu kan worden gemeten (Wever, 1999). De methode blijkt goed te werken, maar is zeer omslachtig omdat gasmonsters genomen worden die in het laboratorium geanalyseerd moeten worden. Een on-line meting van zuurstof in het wortelmilieu zou voor het volgen van de gashuishouding zeer welkom zijn, maar is helaas nog niet voorhanden.
Conclusies
Het gebruik van vochtsensoren is momenteel het verst gevorderd. Voor toepassing in de praktijk lijken de FD-sensoren het meest geschikt, met name wat betreft de robuustheid en betrouwbaarheid. Helaas is er nog steeds geen systeem op de markt dat in de praktijk gebruikt kan worden. Technisch is alles gereed, maar het in productie nemen van deze systemen laat nog steeds op zich wachten. Wel zijn er inmiddels handmeters op de markt, maar voor het automatisch meten en regelen is een systeem nodig met meerdere sensoren die op de klimaatcomputer kunnen worden aangesloten. Voor tensiometers zijn al wel dergelijke systemen op de markt, maar de meters vragen veel onderhoud en zijn kwetsbaar. Nieuw is de dielektrische tensiometer, waarvan de werking echter nog onvoldoende is getest. In de toekomst zou een combinatie drukhoogte- en vochtgehaltemetingen met FD tot betere schattingen van uitspoeling kunnen leiden. Het bepalen van een vochtkarakteristiek in het laboratorium is dan immers overbodig. Wat betreft de nutriëntenhuishouding is FD een begin, maar met name in
substraatteelten is er daarnaast behoefte aan ion-specifieke sensoren. Het onderzoek naar de gashuishouding komt nu pas echt op gang. Naast
zuurstofsensoren, zou de ontwikkeling van CO2- en ethyleensensoren bij kunnen dragen aan een verdere optimalisering van het wortelmilieu.
Literatuur
Anisko T., NeSmith D. S., Lindstrom O. M. 1994. Time-domain reflectometry for measuring water content of organic media in containers. HortSci. 29:1511-1513. Baas R. 1991. Effects of oxygen deficiency on spray carnation grown in artificial substrates. Acta Hort. 294: 223-240
Baas R. 19996. Sensor meet vocht en EC. Vakblad Bloemisterij 20: 31 Baas R. en Gislerod H.R. 1997. Do roots of rose cuttings suffer from oxygen deficiency during propagation in rockwool? Acta Hort. 450: 123-129 Blok, C. 1997. Tomaat: volle aandacht voor vochtgehalte in de mat. Groente en fruit 7(7), vakdeel Glasgroente: 17.
Dalton, F.N. 1992. Development of time-domain reflectometry for measuring soil 28 water content and bulk soil electrical conductivity. In R. Green and G.C. Topp
(eds.) Advances in measurements of soil physical properties: Bringing theory into practice. SSSA Spec. Publ. 30, Madison WI, USA. pp. 143-167.
Daum, D. & Schenk, M.K. 1996. Gaseous nitrogen losses from a soilless culture system in the greenhouse. Plant Soil 183: 69-78.
• Dasberg S. & Hopmans J.W. 1992. Time domain reflectometry calibration for uniformly and nonuniformly wetted sandy and clayey loam soils. Soil Sei. Soc. Am. J. 56:1341-1345.
• De Graaf, R. 1988. Automation of the water supply of glasshouse crops by means of calculating the transpiration and the amount of drainage. Acta Hort. 229: 219-231.
• Dirksen C , Dasberg S.,1993. Improved calibration of time domain reflectometry soil water content measurements. Soil Sei. Soc. Am. J. 57:660-667.
• Hilhorst M.A. 1998. Dielectric characterisation of soil. Ph.D. Thesis Agric. Univ. Wageningen ISBN 90-5485-810-9.
• Heimovaara, T.J. 1993. Time domain reflectometry in soil science: theoretical backgounds, measurements and models. PhD Thesis Univ. Of Amsterdam, The Netherlands, 169 p.
• Heinen, M., De Jager A. & Niers H. 1991. Uptake of nutrients by lettuce on NFT with controlled composition of the nutrient solution. Neth. J. Agr. Sei. 39: 197-212.
Heinen, M. 1997. Dynamics of water and nutrients in closed, recirculating cropping systems in glasshouse horticulture. Ph.D. Thesis Agric. Univ. Wageningen, The Netherlands. 270 p.
• Herkelrath W.N., Hamburg S.P. & Murphy F. 1991. Automatic, real time
monitoring of soil moisture in a remote field area with time-domain reflectometry. Water Resour. Res. 27:857-864.
J. A. KIPP, R. BAAS
Kipp, J.A. & Kaarsenmaker R.C., 1995. Calibration of time domain reflectometry water content measurements in growing media. Acta Hort. 401:49-45.
Smith M.W. and Tice A.R. 1988. Measurement of the unfrozen water content in soils: Comparison of NMR and TDR methods. U.S. Army Corps of Engineers, Cold Region Res. Eng. Lab. Rep. 88-18.
Topp G.C., Davis J.L. & Annan A.P. 1980. Electromagnetic determination of soil water content: Measurement in coaxial transmission lines. Water Resour. Res. 16:574-582.
Van Gurp, H. 1998. Watermanagement bij paprika. Rapport Z-22. PBG-Zuid Nederland, Horst. 78 p.
Van Veen-Schotanus, L. 1999. Productiewinst maar geen kwaliteitsverlies bij EC verlaging. Groente en fruit 9(4), vakdeel Glasgroenten: 16-17.
Voogt, W., Kipp, J.A., De Graaf, R. & Spaans, L. 1999. A fertigationmodel for glasshouse crops grown in soil. Act. Hort. In press
Wever, G., 1999. Zuurstofvoorziening in wortelmilieu meten. Groente en fruit 9(4), vakdeel Glasgroenten: 20-21.
Wilpert K, Nell U, Lukes M. & Schack-Kirchner H 1998. Genauigkeit von Bodenfeuchtemessungen mit Time Domain Reflektometrie und Frequency
Domain-Sensoren in heterogenen Waldböden. Z. Pflanzenernähr. Bodenk. 161: 29 179-185.
L.F.M. Marcelis, M. Blom-Zandstra, E. Meinen, A.H.C.M. Schapendonk Instituut voor Agrobiologisch en Bodemvruchtbaarheidsonderzoek (AB) Postbus 14,6700 AA Wageningen
l.f .m.marcelis @ ab.wag-ur.nl H.A.G.M. van den Boogaard
Instituut voor Agrotechnologisch Onderzoek (ATO) Postbus 17,6700 AA Wageningen
Samenvatting 31 Zonder groene vingers kan een tuinder zijn bedrijf niet leiden. Echter de
complexiteit van de bedrijfsvoering neemt toe waardoor het hebben van groene vingers alleen niet meer voldoende is. Een tuinder krijgt steeds meer technische mogelijkheden om het productieproces in de gewenste richting te sturen. Tegelijkertijd moet hij ook meer en meer voldoen aan milieukundige,
maatschappelijke en economische randvoorwaarden en moet hij zijn productie afstemmen op de vraag vanuit de markt cq keten. Om het maximale rendement uit een kasteelt te halen, moet de regeling van klimaat, voeding en watergift afgestemd worden op de behoeften van het gewas. Om te weten wat de
gewasbehoeften zijn, moet de tuinder de plant als het ware zelf laten spreken door gebruik te maken van plantsensoren en de sensorinformatie te interpreteren met behulp van modellen. Dit artikel gaat in op de mogelijkheden van
plantgroeimodellen en plantsensoren om gewasgroei in kassen te sturen. De koppeling van modellen en sensoren in een zelflerend interactief monitorings- en besturingssysteem biedt de tuinder in de nabije toekomst een krachtig hulpmiddel om het productieproces te optimaliseren.
Inleiding
Teelt in kassen biedt de tuinder de mogelijkheid om zowel de ondergrondse als de bovengrondse groeiomstandigheden in hoge mate te regelen. Met betrekking tot de huidige kasklimaatregeling stelt de tuinder op zijn computer veelal zogeheten
'setpoints' in (bijvoorbeeld voor temperatuur, raamopening) en hoopt daarmee het gewenste resultaat te bereiken. De huidige kasklimaatcomputers kennen een
PLANTSENSOREN EN MODELLEN: LUISTER WAT DE PLANT ZEGT
wirwar van een zeer groot aantal instellingen. De instellingen door de teler zijn voor een belangrijk deel gebaseerd op ervaring. Een dergelijke sturing is echter indirect en een doelstelling als bijvoorbeeld optimale productie wordt vaak niet gehaald. Met behulp van modellen is een veel directere sturing mogelijk. In principe kan een tuinder aangeven welke doelstellingen nagestreefd moeten worden in plaats van welke instellingen. Een doelstelling kan zijn 'maximale hoeveelheid product', maar ook doelstellingen als 'het produceren van een bepaalde hoeveelheid op een bepaalde datum', 'optimale kwaliteit', 'maximale energie-efficiency', 'minimale nutriëntenemissie', etc. nemen sterk in belang toe. Om de verschillende doelstellingen te halen moeten planteigenschappen en teeltomstandigheden goed op elkaar worden afgestemd. Om het maximale rendement uit een kasteelt te halen, moet de regeling van klimaat, voeding en watergift afhankelijk gemaakt worden van de behoeften en toestand van het gewas. Momenteel doet de tuinder dit in beperkte mate door bijvoorbeeld te kijken naar de kop van het gewas of de generatieve ontwikkeling van het gewas. Er zijn voor de tuinder veel meer mogelijkheden door te sturen op basis van processen in het gewas die bepalend zijn voor productie en kwaliteit. De komende jaren zal steeds meer sprake zijn van precisietuinbouw waarbij rekening gehouden wordt met 32 gewasbehoeften die veranderen in de tijd en afhangen van de plaats in de kas.
Om te weten wat de gewasbehoeften zijn, moeten we de plant als het ware zelf laten spreken door gebruik te maken van plantsensoren. Sensoren waarmee processen in gewas en kas gemeten kunnen worden en modellen die op basis van deze processen uitspraken kunnen doen over de te verwachten kwantiteit, kwaliteit en timing van de productie zullen een steeds belangrijker hulpmiddel voor de tuinder worden, om zijn doelstellingen te realiseren.
Plantgroeimodellen
Het AB heeft in samenwerking met andere onderzoeksinstellingen (WU, PBG) mechanistische groeimodellen voor een aantal kasgewassen ontwikkeld. Deze groeimodellen kunnen aan de hand van klimaatgegevens, plantgegevens en teeltgegevens (kasgegevens) niet alleen de groei van het gewas en de kwantiteit, kwaliteit en timing van de te oogsten producten berekenen, maar ook de verdamping en nutriëntenbehoefte en -opname (voor een overzicht over groeimodellen in de tuinbouw zie Marcelis et al., 1998).
Een mechanistisch groeimodel bestaat uit een aantal rekenregels die de
verschillende processen die in het gewas plaatsvinden beschrijven. Het hart van de groeimodellen wordt gevormd door de fotosynthese, waarbij in het blad onder invloed van licht assimilaten aangemaakt worden voor de groei van een plant. Veelal worden in een groeimodel de volgende processen en factoren berekend (zie ook figuur 1):
De hoeveelheid licht in de kas. Berekening vindt plaats op basis van de gemeten of voorspelde straling buiten de kas en de lichtdoorlatendheid van de kas.
+~ LICHTONDERSCHEPPING BLADFOTOSYNTHESE GEWASFOTOSYNTHESE BLAD ADEMHALING VRUCHTEN/BLOEMEN NUTRIENTENBEHOEFTE
Figuur 1 Schema met rekenstappen van een plantmodel dat de groei, verdamping en nutriëntenopname berekent
33
het bladoppervlak en de hoeveelheid licht in de kas.
De verdamping van bladeren op basis van onderschept licht, temperatuur, luchtvochtigheid en CO2.
De bruto fotosynthese van bladeren op basis van onderschept licht, temperatuur en CO2.
De ademhaling van het gewas.
De totale netto fotosynthese (assimilatenproductie) van het hele gewas. De hoeveelheid drogestof die uit de gevormde assimilaten geproduceerd kan worden.
Verdeling van drogestof over de verschillende plantendelen, zoals tussen vegetatieve delen en afzonderlijke vruchten of de verdeling over de verschillende bloemstelen.
Vorming van bladoppervlakte.
Afhankelijk van gewasgroep wordt de zetting van vruchten berekend of de uitloop van nieuwe bloemscheuten. Deze processen zijn voor een groot deel afhankelijk van de verhouding tussen aanbod en vraag van de plant naar assimilaten.
Vervolgens wordt de uitgroeiduur (oogsttijdstip) van deze plantorganen berekend. Deze is sterk afhankelijk van de temperatuur.
Relatie tussen versgewicht en drooggewicht van de te oogsten producten. Wateropname.
PLANTSENSOREN EN MODELLEN: LUISTER WAT DE PLANT ZEGT 34 0) 3 w O ) o O Figuur 2 120 90 60 30 r^ _ 'u M y , 80 100 120 140 160
Dagnummer in het jaar
\ p 2£ <U <1> S M— en o Total e plan t groe i ( g drogest c 180
Gemeten (•) en door een plantmodel berekende oogst (D) van paprika-vruchten en de berekende groeisnelheid ( ) van de gehele plant (uit Marcelis et al., 1998)
De figuren 2 en 3 geven twee voorbeelden van berekeningen die een model kan uitvoeren. Figuur 2 laat zien hoe bij paprika op basis van klimaatgegevens de oogst van vruchten die in sterke pieken en dalen plaatsvindt, gesimuleerd kan worden. Uit deze figuur blijkt ook duidelijk dat de pieken en dalen in productie niet direct gekoppeld zijn aan pieken en dalen van de totale groei van de plant. Figuur 3 laat zien dat de berekende opnameconcentratie van stikstof (dit is de verhouding tussen stikstofopname en wateropname) zowel van dag tot dag als van week tot week sterk kan variëren als gevolg van fluctuaties in klimaatomstandigheden en gewasstadium. Dit is een belangrijk punt om rekening mee te houden als we de voeding op de behoefte van het gewas willen afstemmen om daarmee kwaliteit te optimaliseren en emissie te minimaliseren.
Plantsensoren: sense of non-sense?
In het algemeen willen we stresssituaties voor de plant voorkomen. Vooral nu de eisen ten aanzien van het milieu en kwaliteit toenemen, wordt er meer en meer op het scherpst van de snede geteeld, met kans op stresssituaties voor de plant en daarmee mogelijk negatieve gevolgen voor de opbrengst. Vroegtijdige detectie van stress door middel van plantsensoren kan hier uitkomst bieden.
In toenemende mate wordt er in de tuinbouw ketengericht geproduceerd. Hierbij speelt voorspelling en vooral ook planning van de oogst een steeds belangrijkere
X g> (0 c 0> ü o o <D E co c •*-Q. O) .° E 03 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 -10 . 1 1 * II f ' ' il 1 lil
W
—L r, r -• > iWIl -»- Dagelijks ^—Wekelijks ! 1_ J 1 40 90Dagnummer van het jaar
140
35 Figuur 3 Het verloop van de door een plantmodel berekende dagelijkse en wekelijkse
opnameconcentratie van stikstof (verhouding tussen stikstof opname en wateropname) voor tomaat
rol. Om de oogst te kunnen voorspellen of plannen wordt het noodzaak om de groei van het gewas en de processen die hiervoor van groot belang zijn continu te kunnen monitoren. Ook om de klimaatregeling en water- en nutriëntengift te kunnen optimaliseren is kwantitatieve informatie over groei en ontwikkeling van het gewas door monitoring van belang.
Een groot aantal facetten van plantgroei en -ontwikkeling kunnen met een verscheidenheid aan technieken gemeten worden. De mogelijkheden om technieken te combineren en verschillende processen simultaan te meten zijn hierbij nog onvoldoende geëxploreerd.
De veranderingen in plantgroei en -ontwikkeling ten gevolge van wisselende omgevingsfactoren voltrekken zich met een traagheid, variërend van seconden tot enkele maanden. Het snelst reageren de processen die gerelateerd zijn aan
waterhuishouding en fotosynthese (seconden-uren). Aanpassingen van de verdeling van koolstof en nutriënten over organen zijn trager (uren-dagen). Het traagst reageren de ontwikkelingsprocessen zoals bladafsplitsing, bloemvorming, vruchtzetting, vruchtrijping en veroudering (dagen-maanden).
We kunnen sensoren onderscheiden naar traagheid van de respons van de te meten variabele:
Trage-responsvariabelen: bladoppervlak, generatieve ontwikkeling Medium-respons variabelen: koolstofverdeling, nutriëntenopname en groei (plantgewicht)
PLANTSENSOREN EN MODELLEN: LUISTER WAT DE PLANT ZEGT ^ 100 O) ç 'o. Q . V .C O v T3 c o 36 50 Reflectie (%)
Figuur 4 Het meten van bladontwikkeling: De relatie tussen het percentage licht dat door het gewas wordt onderschept en de infraroodreflectie van het gewas voor slaplanten bij twee verschillende lichtniveaus (open symbolen: hoog lichtniveau, gesloten symbolen: laag licht ni veau) en twee verschillende plantdichtheden ( # , O lage dichtheid, D hoge dichtheid).
Trage-responsvariabelen: bladoppervlak en generatieve ontwikkeling De registratie van gewasontwikkeling met behulp van (digitale) spectrale camera's en beeldverwerkingsapparatuur is momenteel sterk in opkomst. De snelle technologische ontwikkelingen en prijsdaling van de benodigde hardware maken het in de nabije toekomst mogelijk om de ontwikkeling van blad, vrucht en
plantvorm te registreren en te verwerken tot kwantitatieve schattingen van hoeveelheid en kwaliteit van het product. Metingen van reflectie en absorptie van licht van verschillende golflengten bieden overigens een veelheid aan
mogelijkheden om informatie over verschillende variabelen met verschillende responstijd te verkrijgen. Voorbeelden van variabelen die hiermee meetbaar gemaakt kunnen worden, zijn stikstofgehalte, pigmentsamenstelling en (water- of nutriënten-)stress. Daarnaast geven metingen van infraroodreflectie met behulp van bijvoorbeeld een zogenaamde CROPSCAN boven het gewas onder
verschillende teeltcondities een goed beeld van het bladoppervlak en de lichtonderschepping (Fig. 4), twee variabelen die van groot belang zijn voor het in kunnen schatten van de gewasgroei met behulp van een model. Trage variabelen zoals bladoppervlak bepalen in grote mate de marges waarbinnen optimalisering op de eronder liggende niveaus (op de kortere termijn) moet plaatsvinden.
Medium-responsvariabelen: koolstofverdeling, nutriëntenopname en groei Sub-optimale groei van gewassen wordt veroorzaakt door een remming van groeiprocessen zoals celdeling, -differentiatie en -strekking. Groeibelemmeringen
5A 2 1 CCK fïxatiesnelheid (jxmol m s ) 5B Fotosynthesecapaciteit ( (imol m s ) 25.Ü 20.0 15.0 10.0 5.0 1
£
9 r ƒ •if-V*.
i 0 100 200 300 400 500 0 Electronentransportsnelheid (PSII efficiëntie * lichtintensiteit)Snelheidsconstante voor P700 reductie (s "
37
Figuur 5 Het meten van fotosynthese:
5A: Relatie tussen fotosynthesesnelheid en electronentransportsnelheid (berekend als product van PSII efficiëntie en lichtintensiteit)
5B: Relatie tussen fotosynthesecapaciteit en veranderingen van stralingsabsorptie bij een golflengte van ca 820 nm (snelheidsconstante voor P700+ reductie)
Metingen zijn uitgevoerd aan tomatenbladeren van verschillende leeftijd (cirkels), bij verschillende temperaturen (driehoeken) en bij verschillende mate van stikstofvoorziening (vierkanten).
kunnen veroorzaakt worden door diverse factoren zoals een tekort aan nutriënten, droogte, hitte, koude, zoutschade, ziekte, anaërobie, luchtverontreiniging enz. In de meeste gevallen is er een direct effect van deze stressfactoren op genoemde groeiprocessen. Enkele voorbeelden van sensoren voor medium-responsvariabelen zijn:
minisapstroommeters voor de bepaling van waterstromen in de houtvaten Image-processing om groeiprocessen in beeld te brengen
Geminiaturiseerde sensoren voor pigmentanalyse Tranducersystemen voor metingen van vruchtgroei
Weegschalen onder het gewas of load-cells waaraan het gewas eventueel met teeltsysteem is opgehangen om de gewichtstoename van het gewas te meten Snelle-responsvariabelen: fotosynthese en verdamping
Verdamping van een kasgewas kan relatief eenvoudig gemeten worden door het gewichtsverlies van plant en substraat te meten. Klassieke lysimeters, die in feite
PLANTSENSOREN EN MODELLEN: LUISTER WAT DE PLANT ZEGT
weegschalen onder het substraat zijn, of load-cells waaraan het gewas en substraat hangen kunnen hiervoor gebruikt worden. De temperatuur van het blad hangt sterk samen met de verdamping en uiteraard ook met de luchttemperatuur en instraling. Metingen aan bladtemperatuur kunnen dan ook indirect gebruikt worden om schattingen van bladverdamping en huidmondjesopening te maken. Bladtemperatuur kan bijvoorbeeld met behulp van infrarood thermometers gemeten worden, waarvan de kosten de laatste jaren sterk verlaagd zijn. Om fotosynthesekarakteristieken te bepalen zijn verschillende technieken beschikbaar. CCh-opname kan direct gemeten worden met behulp van gasanalyse. Daarnaast zijn er spectroscopische technieken die de CCh-opname niet direct meten maar de vastlegging van lichtenergie in reducerend vermogen in de electronentransport processen, voorafgaand aan de omzetting van CO2 naar suikers. Deze spectroscopische technieken zijn als sensor beter geschikt dan gaswisselingstechnieken, want ze zijn geschikt voor niet-invasieve on-line metingen en technisch eenvoudiger te bouwen. Voor gaswisselingsmetingen is het nodig het gewas in te sluiten in een ruimte om de C02-opname te kunnen meten, waardoor het gewas beïnvloed wordt door verminderde instraling en veranderde luchtstroom en temperatuur rond het gewas. Bij spectroscopische technieken 38 wordt gebruikt gemaakt van uitgezonden meetlichtbundels en worden
meetsignalen opgevangen met specifieke detectoren. Hierdoor wordt het gewas nauwelijks beïnvloed.
De actuele fotosynthese en de capaciteit voor fotosynthese zijn twee belangrijke fotosynthesekarakteristieken. Resultaten van recent onderzoek in het Hydrion-project tonen aan dat chlorofyl-fluorescentie een betrouwbare en nauwkeurige schatting geeft van de actuele fotosynthese (Fig. 5A). Fotosynthesecapaciteit kan geschat worden met behulp van licht-geïnduceerde veranderingen in absorptie van straling met een golflengte van ca 820 nm (Fig. 5B).
Tot voor kort werd in het onderzoek nog veelal gewerkt met sensoren die één meetwaarde per blad of een stukje blad gaven. In de kas blijkt zich echter een grote variatie voor te doen tussen planten, maar ook tussen bladeren van dezelfde plant en zelfs tussen bladdelen. Door een toename aan technische mogelijkheden dienen zich nu ook mogelijkheden aan om bladtemperatuur en spectroscopische
eigenschappen te imagen, waarbij een ruimtelijk patroon verkregen wordt van de gemeten variabelen (Lichtenthaler & Miehé, 1997; Jones, 1999).
Interactieve besturingssystemen door koppeling van model en sensor Een plotselinge verhoging van de temperatuur van 17°C naar 21°C veroorzaakt bij tomaat een onmiddellijke toename van de verdamping terwijl tegelijkertijd de fotosynthese langzaam begint te dalen. De afname van de fotosynthese veroorzaakt een afname van de groei. Echter op een termijn van weken blijken de planten bij de hogere temperatuur, ondanks een lagere fotosynthese, toch harder te zijn gaan groeien, doordat de fotosynthese binnen 1 tot 3 dagen na de
bladoppervlak bij de hogere temperatuur versneld waardoor de lichtonder-schepping is toegenomen. Hieruit blijkt dus dat regeling van het kasklimaat op basis van sensorinformatie pas zin heeft als voldoende rekening wordt gehouden met alle schakels in de keten van fotosynthese tot productvorming en voldoende bekend is hoe de plant zich op langere termijn aan veranderingen van
omgevingsfactoren aanpast.
De waarde van sensoren is beperkt als er niet een goede vertaling gemaakt kan worden van wat een meetwaarde nou precies betekent en welke consequenties het heeft voor het eindproduct. Verder is op basis van uitsluitend meten nog niet duidelijk of en zo ja, welke bijsturing nodig is. Zeker ten aanzien van metingen aan wateropname en fotosynthese geldt dat ze door verschillende klimaatfactoren gelijktijdig beïnvloed worden waardoor interpretatie van de meetwaarde extra lastig kan zijn. Bij dit soort metingen is het belangrijk dat de meetwaarden steeds vergeleken kunnen worden met een door een simulatiemodel (theoretisch) berekende waarde die bij een bepaald klimaat hoort. Op deze manier kan heel snel inzichtelijk worden dat de plant slechter functioneert dan theoretisch mogelijk is en dat er een actie nodig is. Een model kan helpen om de meetwaarde op waarde te schatten, de vertaling te maken wat het voor het eindproduct betekent en welke
acties er ondernomen moeten worden. 39 Een model is in feite een vereenvoudigde weergave van de werkelijkheid en voor
een aantal aspecten gaat het uit van een gemiddelde situatie. In de praktijk betekent dit dat een model in specifieke situaties af kan wijken van de werkelijkheid. Hierdoor worden de mogelijkheden voor toepassing van modellen bij procesbesturing enigszins beperkt. Metingen aan het gewas - al dan niet met sensoren - van cruciale parameters die in het model voorkomen, kunnen voor een fine-tuning van het model zorgen voor elke specifieke situatie. Hierdoor wordt de betrouwbaarheid van de modellen zeer sterk vergroot. Dit soort metingen kunnen 'fotosynthesesnelheid' betreffen maar ook 'aantal gezette vruchten'. Verder kunnen (on-line) metingen aan het gewas of registratie van oogstgegevens of plantparameters (bijvoorbeeld aantal gezette vruchten) gebruikt worden om het model zelflerend te maken, dit wil zeggen dat het model automatisch aangepast wordt aan (leert van) afwijkingen tussen meting en berekeningen van de afgelopen periode. Tussen bedrijven blijken er gigantische productieverschillen te bestaan, die consequent ieder jaar terugkomen. Enerzijds kan een plantmodel gebruikt worden om de oorzaak van deze verschillen op te sporen, anderzijds zal in een aantal gevallen het model bij het ene bedrijf de productie steeds overschatten, terwijl het bij het andere bedrijf de productie onderschat. Door terugkoppeling van langdurig geregistreerde oogstgegevens naar het model kan het model zelflerend gemaakt worden en kan een onder of overschatting verholpen worden.
Kortom, zowel sensorwaarden als modelwaarden hebben hun beperkingen; door sensorinformatie aan een plantmodel te koppelen kunnen deze beperkingen verholpen worden en ontstaat een krachtig hulpmiddel om in een kas te sturen op plantprocessen.
