Optimierung und Modellierung der Wachstumsbedingungen für die geschützte Langzeitkultivierung von <em>Lemna minor</em> L.

Abstract

Unter geeigneten Bedingungen produzieren Lemna spp. rasch große Mengen wertvoller Biomasse, die als alternative Quelle für Futter- und Lebensmittel gilt. Für eine kontinuierliche und langfristige Indoor-Produktion unter kontrollierten Bedingungen müssen Umwelt- und Ernteparameter optimiert werden, um das Algenwachstum einzudämmen und stets ein qualitativ hochwertiges Produkt zu liefern. Eine experimentelle Bewertung des Einflusses einer größeren Anzahl von Parametern auf die Wachstumsrate r_i ist aufgrund der theoretisch hohen Anzahl an Parameterkombinationen unmöglich. Daher wurde ein SIMILE^®-basiertes Modell entwickelt. Dieses ermöglicht es, Produktionsparameter einzeln auf ihren Einfluss auf die Wachstumsrate r_i mittels einer Differentialgleichung zu untersuchen. Die Startwerte für die numerische Integration wurden aus Messdaten und analytischen Lösungen der differentiellen Wachstumsgleichung entnommen. Bei 400 ppm CO₂ betrug die Wachstumsrate r_i in einem optimierten Laboraufbau 216 g FM·m⁻²d⁻¹, wobei ein Drittel der Biomasse in Abständen von 5 Tagen geerntet wurde. In großtechnischen Versuchen wurden niedrigere Nachwachsraten r_i von etwa 173 g FM·m⁻²d⁻¹ (Kalkar) und 190 g FM·m⁻²d⁻¹ (Berlin) erzielt, da die Temperatur- und Lichtbedingungen unter dem Optimum lagen. Bei 3.500 ppm CO₂ stieg die Wachstumsrate r_i im Laborversuch durch Verkürzung des Ernteintervalls auf drei Tage auf 323 g FM·m⁻²d⁻¹. Maximale Wachstumsraten r_i wurden bei einem NH₄⁺/NO₃^- Verhältnis von 1/9 und einer Gesamtstickstoffkonzentration von 1,14 mM erzielt. Um das durchschnittliche Blattalter der Lemna-Population aufgrund der Auswirkungen der zyklisch wiederholten Teilernte zu berücksichtigen, wurde ein zusätzliches Teilmodell erstellt. Bei jüngerem durchschnittlichem Blattalter war ein Anstieg des Proteingehalts sowie eine Abnahme der Oxalsäure- und Schwermetallakkumulation zu beobachten. Diese Ergebnisse zeigen auf, wie die Kulturbedingungen und die Teilernteintervalle optimiert werden können. Die Modellläufe stimmen weitgehend mit den experimentellen Daten aus den drei verschiedenen Ansätzen überein und bestätigen somit die Validität des Modells.

<strong>Optimizing and Modelling of Growth Conditions for Protected Long-term Cultivation of <em>Lemna minor</em> L.</strong><br/> Given the proper conditions, <em>Lemna spp</em>. rapidly produce a high amount of valuable biomass which is considered as an alternative source for feed and food. For a continuous and long-term indoor production under controlled conditions, environmental and harvest parameters have to be optimized to suppress algal growth and constantly yield a high-quality product. Experimentally assessing the effect of a larger number of parameters on the growth rate ri is impossible due to the theoretically high number of parameter combinations. Thus, a SIMILE^® - based model has been developed. This enables production parameters to be assessed individually for its effect on the growth rate ri by a differential equation. Start values for numerical integration were taken from measured data and analytical solutions of the differential growth equation. At 400 ppm CO₂, the regrowth rate r_i in an optimized laboratory set-up amounted to 216 g FM·m⁻²d⁻¹, harvesting one third of the biomass at intervals of 5 days. In up-scaled set-ups, lower regrowth rates r_i of about 173 g FM·m⁻²d⁻¹ (Kalkar) and 190 g FM·m⁻²d⁻¹ (Berlin) were obtained, because temperature and light conditions were below optimum. At 3,500 ppm CO₂, the regrowth rate r_i in laboratory set-up increased to 323 g FM·m⁻²d⁻¹ by shortening the harvest interval to three days. Maximum growth rates r_i were obtained with an NH₄⁺/NO₃^- ratio of 1/9 at 1.14 mM total N concentration. In order to account for the average frond age of the Lemna population due to the impact of cyclically repeated partial harvesting, an additional sub-model was created. There was an increase in protein content and a decrease in oxalic acid and heavy metal accumulation for younger average frond ages. These results indicate how to optimize culture conditions and partial harvest intervals. Model runs closely match the experimental data taken from the three different approaches and thus confirm the validity of the model.