Інтегральний критерій для оптимізації мікроклімату теплиць при вирощуванні полуниці
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано новий інтегральний показник BOCO (Biophysical Optimization Criterion based on CO₂) для комплексної оцінки якості мікроклімату у теплицях. Показник враховує взаємодію температури, вологості, концентрації CO₂, освітленості та живлення рослин.
A new integrated indicator BOCO (Biophysical Optimization Criterion based on CO₂) is proposed for comprehensive assessment of greenhouse microclimate quality. The indicator accounts for interactions between temperature, humidity, CO₂ concentration, lighting, and plant nutrition.
A new integrated indicator BOCO (Biophysical Optimization Criterion based on CO₂) is proposed for comprehensive assessment of greenhouse microclimate quality. The indicator accounts for interactions between temperature, humidity, CO₂ concentration, lighting, and plant nutrition.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Суворін О. І., Кабачій В. В. Інтегральний критерій для оптимізації мікроклімату теплиць при вирощуванні полуниці // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28206.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Artificial Intelligence in Solar-Assisted Greenhouse Systems: A Technical, Systematic and Bibliometric Review of Energy Integration and Efficiency Advances / E. Villagran et al. Technologies. 2025. Vol. 13, no. 12. URL: https://doi.org/10.3390/technologies13120574.
- Data-driven evaluation of machine learning models for climate control in operational smart greenhouses / J. Morales-Garcia et al. J. Ambient Intell. Smart Environ. 2023. Vol. 15, no. 1. P. 3–17. URL: https://doi.org/10.3233/AIS-220441.
- Eco-friendly strategy for CO2 enrichment performance in commercial greenhouses based on the CO2 spatial distribution and photosynthesis / Y. Zhang et al. Scientific Reports. 2023. Vol. 13, no. 1. P. 17277. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-023-442009.
- Hourly photosynthetically active radiation prediction in solar greenhouses using Bayesian optimized machine learning and deep learning based on limited local weather data / M. Wu et al. Computers and Electronics in Agriculture. 2025. Vol. 237. P. 110680. URL: https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110680.