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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29694| Título: | Estudo da aplicação de iluminação artificial em um modelo de plantio vertical |
| Título(s) alternativo(s): | Study of the application of artificial lighting in a vertical farming model |
| Autor(es): | França, Marcos Tiago Araújo de |
| Orientador(es): | Luchese, Augusto Vaghetti |
| Palavras-chave: | Agricultura - Experimentação Hidrobiologia Alface Agriculture - Experimentation Aquatic biology Lettuce |
| Data do documento: | 23-Ago-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | FRANÇA, Marcos Tiago Araújo de. Estudo da aplicação de iluminação artificial em um modelo de plantio vertical. 2021. Dissertação (Mestrado em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2021. |
| Resumo: | Este trabalho teve como objetivo a análise da aplicação de iluminação ao artificial sobre cultivares de alface crespa, através do uso de LEDs, aplicados a uma nova metodologia de plantio conhecida como Fazendas Verticais. Para este fim foi realizada a construção de um modelo de plantio vertical protótipo, composto por 21 unidades de produção isoladas, dotadas de sensores para recolhimento de dados ambientais e atuadores para controle de iluminação intermitente RGB e irrigação hidropônica. Com o modelo construído, foram realizados dois ensaios experimentais: avaliação da aplicação de diferentes tratamentos de luz (vermelho, azul, roxo, branco) e aplicação de diferentes intensidades de luz branca (36 LEDs, 54 LEDs e 72 LEDs). Em ambos os experimentos, de duração de 30 dias, foram feitas as análises do peso total da massa fresca, peso da massa seca, área foliar e número de folhas. No primeiro experimento, realizado durante o verão e com uso de climatização, a aplicação do espectro branco (combinação entre vermelho, azul e verde), apresentou os melhores resultados em todas as variáveis analisadas, seguida pelo espectro roxo (combinação entre vermelho e azul), em contrapartida o tratamento vermelho apresentou os piores resultados, considerando que as amostras referentes ao mesmo pereceram após 15 DAT. No segundo experimento, após uma análise de regressão, observou-se que a intensidade de luz foi a variável que mais influenciou as massas obtidas (massa seca e massa fresca), em contrapartida, a intensidade de luz não apresentou influência significativa com o número de folhas. O presente trabalho foi realizado com apoio da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Código de Financiamento 001. |
| Abstract: | This work aimed to analyze the application of artificial lighting on crispy lettuce cultivars, through the use of LEDs, applied to a new planting methodology known as Vertical Farms. For this purpose, a prototype vertical planting model was built, consisting of 21 isolated production units, equipped with sensors to collect environmental data and actuators for controlling RGB intermittent lighting and hydroponic irrigation. With the built model, two experimental tests were carried out: evaluation of the application of different light treatments (red, blue, purple, white) and application of different white light intensities (36 LEDs, 54 LEDs and 72 LEDs). In both experiments, lasting 30 days, the analyzes of the total fresh mass weight, dry mass weight, leaf area and number of leaves were carried out. of the white spectrum (combination between red, blue and green), presented the best results in all analyzed variables, followed by the purple spectrum (combination between red and blue), in contrast, the red treatment presented the worst results, considering that the referring samples at the same they perished after 15 DAT. In the second experiment, after a regression analysis, it was observed that the light intensity was the variable that most influenced the obtained masses (dry mass and fresh mass), on the other hand, the light intensity had no significant influence with the number of sheets. This study was financed in part by the Coordenaçãoo de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Brasil (CAPES) - Finance Code 001. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29694 |
| Aparece nas coleções: | MD - Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio |
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