XXIX Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Говорящие растения: математическая модель стресса растений для умных ферм. На основе экспериментов

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы

Иванов Д.Е. 1

---

1ГБОУ гимназия 171 Санкт-Петербург

Осадчая М.А. 1

---

1ГБОУ гимназия 171 Санкт-Петербург

Работа в формате PDF

716.7 KB

Введение

Основная проблема исследования, его актуальность и новизна

После успешного исследования биоиндикации в масштабах города Санкт-Петербурга мне захотелось понять, как растения сами смогут управлять условиями своей жизни в промышленной теплице. Ведь сейчас никто не интересуется, хорошо им или плохо от полива два раза в день. Возможно, им было бы лучше один раз и не так обильно! И урожай был бы больше. Эти мысли привели меня к идеям биосенсорики.

Автоматизация – главный способ повышения эффективности промышленных теплиц. Однако, датчики управления теплицами фиксируют только состояние почвы и воздуха и не отражают состояние самих выращиваемых растений.

Это приводит к позднему реагированию на проблемы: гибель растений от повреждений стебля и листьев, поздняя диагностика заболеваний, снижение урожайности от некорректной работы самих датчиков.

Поэтому необходимо наладить мониторинг состояния растений и объединить его с обычным мониторингом среды в теплице.

Проблема: В промышленных теплицах существует неиспользуемый резерв повышения урожайности на 15-20% и снижения затрат на 5-10% за счет своевременного реагирования на стресс растений (точное земледелие).

Цель

Выяснить разницу биопотенциалов группы разных растений при стрессе, выявить закономерности реакций и найти их возможные паттерны для повышения урожайности и прибыльности промышленных теплиц.

Задачи:

1. Изучить научную литературу по данной проблематике. Сформулировать гипотезу.

2. Спланировать и провести исследование реакции растений на стресс с измерением разницы электропотенциала.

3. Выявить возможный паттерн реакций растений на повреждения.

4. Показать практическую пользу от использования паттерна для повышения урожайности и снижения затрат в теплицах.

Гипотеза.

Мы предполагаем, что существуют закономерности первой реакции растений на острые стрессы. Полагаем, можно найти общие черты этой реакции у разных растений и визуализировать их в виде формул и понятных графиков, которые можно использовать в управлении промышленными теплицами.

Краткий обзор литературы

Способность растений генерировать электрические сигналы в ответ на внешние раздражители была обнаружена еще в XIX веке. Во второй половине XX века, благодаря развитию микроэлектродной техники, было доказано, что электрические сигналы играют ключевую роль в системном ответе растительного организма на стресс.

В современной научной литературе выделяют два типа электросигналов растений: потенциал действия (ПД) и потенциал повреждения (ПП).

Потенциал действия представляет собой быстро распространяющийся сигнал в ответ на не повреждающие раздражители, например, охлаждение или умеренное освещение. ПД распространяется по проводящим тканям без затухания амплитуды.

Потенциал повреждения — это затухающий сигнал, возникающий в ответ на повреждающие воздействия (ожог, срез, химический стресс). В отличие от ПД, амплитуда и скорость ПП зависят от силы раздражителя и уменьшаются по мере удаления от зоны повреждения.

Электрические сигналы являются быстродействующей системой оповещения, координирующей защиту растения: оно бросает все силы на восстановление после стресса.

Российские ученые разрабатывают системы неинвазивного мониторинга состояния посевов и методы анализа электрических сигналов для ранней диагностики дефицита влаги, засоления почв и поражения вредителями (1). Использование портативных многоканальных электродов позволяет регистрировать «электрический язык» растений в полевых условиях, что интегрируется в концепцию цифрового земледелия (3).

Несмотря на продолжительное изучение вопросов, связанных с электропотенциалом растений, ученые продолжают обсуждать их сложные механизмы. В то же время, практика земледелия ждет недорого решения, которые позволили бы повысить урожайность за счет систематизации и формализации знаний по биосенсорике.

Научная новизна. В доступной литературе не встречалось описания паттерна механического и термического повреждений растений в виде, удобном для практического применения в управлении «умными» теплицами. В отличие от обычного подхода, наш алгоритм паттерна построен не на статических показателях, а на их динамике.

Методы исследования: эксперимент и анализ.

Объект исследования: растения.

Предмет исследования: закономерности динамики электропотенциала растений при сильном стрессе.

Время проведения: июнь-август 2026

Был применен метод электрофизиологии, основанный на регистрации электрических сигналов, генерируемых клетками растений. Использовался современный цифровой милливольтметр UNI-T UT60BT с двойной изоляцией, с высоким входным сопротивлением 3 ГОм, что важно для измерения в милливольтах без ощутимого влияния на исследуемую цепь. Фон не превышал 0,9 милливольта. Всего проведено 33 эксперимента (троекратно) с 23 различными растениями (Приложение 1) при равных условиях: температура воздуха +21С, влажность земли умеренная одинаковая, атмосферное давление 750 мм рт.ст., освещенность солнцем равная. Опыты проводились в районе Зеленогорска, в Ленинградской области, в естественных условиях, в саду.

Эксперименты по измерению разницы электропотенциала растений проведены по стандартной методике: электроды вводились непосредственно в стебель или лист растения (2). Последний вариант был использован в тех случаях, когда у растения не было стебля, например, у почвопокровных. Расстояние между электродами 5 см. После этого растению давалось время для стабилизации (привыканию к электродам). Время реполяризации колебалось от 5 секунд у растений с твердым сухим стеблем до 7 минут у растений с водянистым стеблем.

Как только разность потенциалов выходила на плато, начинался опыт: отрывался лист или наносился ожег огнём листу, находящемуся выше верхнего электрода, либо растение резко затенялось. В случае, когда у растения стебля не было, надрыв производился в черенке листа, в котором находились электроды, например, у живучки, либо в листе, как у лилейника, так как у него нет черенка и стебля. Измерения записывались в режиме реального времени в поддерживающую программу. Запись шла до момента начала выхода растения из стресса, то есть до минимального значения разницы электропотенциала. В результате были получены графики экспериментов и таблицы данных, примеры можно видеть в Приложении 2. Фон составлял не больше 0,9 милливольта, что не влияет на результаты, исчисляемые десятками милливольт.

В фокусе эксперимента был короткий промежуток времени – от нескольких секунд до минут - реакции растений на острый стресс.

2. Основная часть

2.1 Исследование реакции растений на стресс с измерением разницы электропотенциала

Реакция растений на стресс варьировалась в широком диапазоне как по глубине падения электропотенциала, так и по времени поляризации. Разброс по глубине падения ЭП варьировался от 12 % до 79 %. Время деполяризации составило от 6 до 360 сек.

Глубина падения ЭП — это показатель «эластичности» и обводненности ткани. Почему разные растения показали различное время и глубину падения?

Мы выделили две группы растений с экстремально высокими и низкими показателями и постарались найти в научной литературе объяснения применительно к каждой группе растений.

Максимальная глубина падения электропотенциала зафиксирована у следующих растений: у лопуха она составила 79 %, у живучки – 75 %, у традесканции и бузульника – 73 %, одуванчика – 70 % от исходного уровня ЭП (Табл. 1, График 1).

Табл.1 Максимальная глубина падения ЭП, %

Мясистые, сочные, тонкостенные растения (традесканция, лопух, бузульник, одуванчик, живучка) реагируют на повреждение как единый водяной резервуар — глубоким и резким падением потенциала по всей площади. У них интенсивный метаболизм, высокой активность и быстрая химическая реакция, что усиливает электрический ответ.

У быстрорастущих травянистых растений (лопух, живучка) мембранный потенциал покоя клеток исходно очень высокий за счет активной работы протонных помп. При повреждении помпа временно прекращает работать, и потенциал «падает» до уровня диффузионного потенциала. Чем выше был исходный потенциал, тем больше глубина его падения.

Стоит отметить, что средняя глубина падения ЭП по всем растениям составила 41% от исходной точки перед стрессом.

Минимальная глубина падения электропотенциала оказалась у бадана -12 %, винограда девичьего – 24%, аконита - 18 % и василька садового - 23 % (Табл. 2, График 1).

Табл.2 Минимальная глубина падения ЭП, %

У этих растений реакция выражена слабо. Это обусловлено защитными анатомическими барьерами и особенностями обмена веществ:

Склерофильность и жесткость тканей (бадан, виноград девичий): бадан имеет толстые, кожистые, вечнозеленые листья с мощной кутикулой и жестким каркасом. Виноград девичий — это деревянистая лиана с высоким содержанием лигнина.

Механизм: жесткие клеточные стенки и обилие механических тканей гасят гидравлическую волну давления при повреждении.

Высокое содержание вторичных метаболитов (бадан, аконит): бадан чрезвычайно богат дубильными веществами (танинами) — до 20-30%. Аконит содержит алкалоиды. Эти вещества стабилизируют клеточные мембраны, снижают их проницаемость для ионов. В результате ионные токи, обеспечивающие деполяризацию, оказываются заблокированными.

Ксероморфные признаки (василек садовый): многие васильки адаптированы к недостатку влаги. Электрическое сопротивление его тканей выше, а скорость движения воды ниже, что снижает амплитуду электрического сигнала.

Жесткие, склероморфные или богатые дубильными веществами растения (бадан, виноград, василек и аконит) локализуют повреждение, сохраняя электрическую стабильность неповрежденных участков.

График 1. Глубина падения ЭП, все растения, в %

Время падения ЭП: лопух, очиток, живучка, хоста - «Медленные» растения с точки зрения биофизики. Им потребовалось до 3-6 минут для нахождения «дна» в падении. Большая масса обводненных тканей, вязкий сок, низкая скорость метаболизма и медленная работа ионных насосов приводят к тому, что разность потенциалов после повреждения затухает медленно.

Люпин, бузина, цикорий, одуванчик, аконит (счет на секунды): «быстрые» растения. Высокий уровень метаболизма, наличие механизмов быстрой закупорки ран (латекс у одуванчика/цикория) и эффективный транспорт воды позволяют им восстановить электрический баланс за считанные секунды.

Среднее время восстановления ЭП по всем растениям – 80 сек.

График 2. Время падения ЭП, все растения, секунды

Наблюдения за реакцией растений на повреждения позволили сделать следующие выводы:

1. Все растения показывают различную глубину падения электропотенциала;

2. Максимум падения ЭП показывают мягкотканые, сочные, метаболически активные растения. Они демонстрируют быстрый гидравлический и химический сигнал;

3. Минимальное падение показывают жестколистные, деревянистые или богатые токсинами/дубильными веществами растения. У них происходит гашение физического сигнала и химическая стабилизация мембран;

4. В целом, глубина падения электропотенциала отражает динамичность водного режима и чувствительность клеточных мембран;

5. Время падения ЭП: у «медленных» растений наблюдается большая масса обводненных тканей, вязкий сок, низкая скорость метаболизма и медленная работа ионных насосов. «Быстрые» растения характеризуются высоким уровнем метаболизма, наличием механизмов быстрой закупорки ран и эффективным транспортом воды.

2. 1. Математическая обработка и анализ данных. Определение паттерна стресса растений.

Управление теплицей на основе паттернов сигналов растения называется Plant-in-the-Loop или «растение в контуре управления». Но для того, чтобы голос растений был услышан и распознан как сигнал к действию, необходим алгоритм, понятный ИИ.

ИИ сможет работать и со сложными нелинейными графиками ЭП растений, но упрощенная линейная модель лучше. Основные причины:

Борьба с «биологическим шумом». Электропотенциал постоянно колеблется из-за микроизменений освещенности, движения воздуха или внутренних циркадных ритмов. Избыточно детальная кривая пытается описать каждый изгиб кривой. ИИ может принять случайный шум или незначительное колебание за начало стресса. Упрощенная линейная модель работает как мощный фильтр низких частот. Она отсекает шум и выделяет главный вектор — «энергия падает по известному мне паттерну, растению плохо». ИИ легче увидеть этот четкий тренд, чем гадать на «зазубринах» сложной кривой.

Экономия вычислительной мощности. ИИ тратит свои вычислительные ресурсы на то, чтобы расшифровать сложную формулу, а коэффициент тренда (скорость) плюс время — это уже готовый, концентрированный признак. ИИ сразу понимает: тревога! Это снижает требования к вычислительной мощности и увеличивает скорость реакции системы. Поэтому упрощенная линейная модель позволяет внедрять алгоритмы мониторинга даже в дешевые микроконтроллеры (например, Arduino, ESP32) прямо на фермах или в теплицах без отправки «тяжелых» данных на облачные серверы.

Исходя из этого, нам представляется актуальным и важным нахождение упрощенного паттерна стресса растений.

В фокусе: коэффициент линейного тренда, время падения, % падения. Все вычисления проделаны с помощью программы Excel.

Поскольку все графики, полученные нами в ходе экспериментов, отличались по углу падения кривой и длительности снижения показателя электропотенциала (Приложение 2), необходимо было найти «формулу общего усредненного электропортрета» реакции. Поэтому для каждого графика был построен график линейного тренда с R2 в диапазоне от 0,3 до 0,9 (то есть, модели хорошо объясняют вариацию данных), что позволило использовать данные графики линейного тренда для доказательного анализа. В качестве примера ниже приведен график падения ЭП бузульника узкоголовчатого Little Rocket, где красным обозначен график линейного тренда (График 3).

График 3. Падение ЭП, бузульник. Исходный график и линейный тренд

Аналогичным образом мы построили графики трендов падения ЭП для всех растений в эксперименте. Все они автоматически строились Excel по формуле y=b-аx, где «y» - милливольты, «b» - высшая точка тренда, «а» -коэффициент (показывает скорость), «х» - время в секундах. Это формула линейной функции. Она отражает скорость и время падения ЭП в динамике.

В группе исследуемых растений значения «а» оказались в пределах 0,1 и 2,6; исключение составили статистические «выбросы» бадана с коэффициентом 3, лопуха с коэффициентом 6 и люпин, давший коэффициент тренда 7. При расчёте среднего коэффициента мы не стали учитывать эти выбросы в соответствии с правилами статистики.

В итоге, для данной группы растений мы получили усредненную формулу (или паттерн) падения ЭП в коротком промежутке времени: y= а-0,78x. На графике 4 показаны примеры паттернов ЭП, где желтым обозначен средний паттерн.

График 4. Примеры паттернов стрессов растений

Мы предлагаем использовать формулу y=b-аx как быстрый, ресурсоэффективный «цифровой отпечаток» (паттерн) реакции растения на острый стресс на коротком промежутке времени. Назовем его динамикой формы волны. ИИ не составит труда распознать такой сигнал датчика электропотенциала растений.

Достаточно нескольких серий калибровки датчика ЭП под конкретное растение, например, томаты. Сигнал SOS фиксируется, расшифровывается ИИ и агрономы принимают своевременные меры. Это позволяет внедрять алгоритмы мониторинга в дешевые микроконтроллеры (например, Arduino, ESP32) прямо на фермах или в теплицах без отправки «тяжелых» данных на облачные серверы.

2. Заключение

• Поставленная в работе цель - выяснить разницу биопотенциалов группы разных растений при стрессе, выявить закономерности реакций и найти их возможный паттерны («типичный цифровой портрет») для повышения урожайности и прибыльности промышленных теплиц - выполнена.

• Гипотеза о том, что существуют закономерности первой реакции растений на острые стрессы и что можно найти общие черты этой реакции у разных растений и визуализировать их в виде формул и понятных графиков, которые можно использовать в управлении промышленными теплицами - оказалась верной.

• Сделан обоснованный вывод о целесообразности использовать формулу линейного тренда y=b-аx как быстрого, ресурсоэффективного «цифрового отпечатка» (паттерна) реакции растения на острый стресс на коротком промежутке времени.

В результате исследования мы пришли к следующим выводам:

1. Все растения показывают различную глубину падения электропотенциала;

2. Максимум падения на 70-79% ЭП показывают мягкотканые, сочные, метаболически активные мезофиты.

3. Минимальное падение на 12-24% демонстрируют жестколистные, деревянистые или богатые токсинами/дубильными веществами растения.

4. Время падения ЭП: у «медленных» растений (3-6 мин.) наблюдается большая масса обводненных тканей, низкая скорость метаболизма. «Быстрые» растения (несколько сек.) характеризуются высоким уровнем метаболизма, наличием механизмов быстрой закупорки ран и эффективным транспортом воды.

6. Формулу y=b-аx можно рассматривать как как быстрый, ресурсоэффективный «цифровой отпечаток» (паттерн) реакции растения на острый стресс на коротком промежутке времени. Назовем его динамикой формы волны.

7. Несложная формула может использоваться в алгоритмах мониторинга в дешевых микроконтроллерах (например, Arduino, ESP32) в теплицах. Это способно дать большую экономию на внедрении данной технологии и может в конечном итоге привести к увеличению урожайности на 20-40%, а также значительную экономию воды, удобрении и электроэнергии за счет мгновенного решения проблем растений.

Практическое применение

Использование паттерна реакции растений в автоматизированной теплице технически выглядит как установка контроллеров на растения, например, на томаты, их калибровка в течение непродолжительного времени с целью определить конкретный паттерн на острые стрессы именно у данного вида растений, затем вывод данных на мониторинг теплицы для раннего реагирования на проблемы. Эти измерения не дублируют, а дополняют существующую систему управления средой теплицы. Главное достоинство использования «голоса растения» в раннем обнаружении проблем (Табл. 3).

Табл. 3 Преимущества мониторинга ЭП в теплице

По мере обучения ИИ в конкретной теплице появляется возможность расширить библиотеку паттернов: паттерн «здорового/комфортного состояния», паттерны недостатка влаги, паттерн высокой/низкой температуры или влажности воздуха.

В целом, применение паттернов стресса растений преобразует теплицу из ангара с датчиками температуры в био-адаптивную систему.

4 Список литературы

1 Паничкин Л. А., Рябов Д. А., Кузнецов И. В. (2016). Информационные технологии в оценке функционального состояния растений по их электрофизиологическим параметрам. Вестник ФГОУ ВПО МГАУ, (2). С.14-20.

2 Практикум по физиологии и биохимии растений [Электронный ресурс] / составитель В. Г. Воробьев; Казанский федеральный университет. — URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F1646841376/VOROBEV_1.pdf (дата обращения: 11.06.2026).

3 Сухов В. С., и др. (2021). Разработка методов экспресс-диагностики стрессовых состояний сельскохозяйственных культур на основе электрофизиологических показателей. Агрохимия, (10). С. 75-83.

Приложение 1

Список названий растений, которые приняли участие в экспериментах

Приложение 2

Примеры графиков падения электропотенциала растений