Selection of optimal conditions for growing arugula in hydroponic culture

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Growing arugula (Eruca sativa Mill.) in greenhouses is a popular trend, driven by the expansion of vegetable crops in Russia, the development of a healthy lifestyle, and increased consumption of leaf vegetables. The valuable organoleptic qualities of rocket leaves and microgreens are increasingly making it an ingredient in a wide variety of dishes, and the plant is also used in therapeutic nutrition. Since the plant is consumed fresh year-round, it is important to optimize cultivation methods for this crop, taking into account modern technological capabilities for growing in green houses. The aim of this study was to determine the optimal conditions for growing arugula in a multistory horizontal hydroponic system with periodic flooding. The study was conducted to examine the influence of seeding density and nutrient solution on the growth and yield of the arugula (cv. Victoria). When setting up the vegetation experiment, different seeding densities were used: 105, 210, and 315 plants per square meter. A mixture of peat and agroperlite was used as a substrate. The irrigation was performed using a periodic flooding method with three nutrient solution variants with different mineral concentrations (680, 1100, and 1370 ppm). The luminous flux intensity was 160 W/m2. An automated control system controlled the lighting regime, with day and night cycles occurring every 12 hours. The experiment lasted 50 days and the plant growth dynamics was monitored by counting leaves. The obtained data was statistically processed. A regression model was constructed taking into account three parameters: yield, number of plants per pot, and nutrient concentration in the solution. It was determined that the maximum number of leaves and fresh mass were obtained at a planting density of 210 plants per 1 m2. Optimal conditions for cv. Victoria growing to obtain the maximum yield of leaves were determined: a raw material yield per pot of more than 80 g when sowing 11 seeds per pot (231 plants per 1 m2) and a nutrient solution concentration of 1344 ppm with an NPK ratio of 14:9:20.

Full Text

Введение

Рукола (Eruca sativa Mill.) является популярной овощной культурой (Rana, 2017). Зелень руколы содержит полезные для здоровья биологически активные вещества, антиоксиданты и витамины (A, С и К), тиамин, рибофлавин, ниацин, пантотеновая кислота, пиридоксин, различные макро и микроэлементы (Cu, Fe, K, Ca, Mn, P) и некоторые другие необходимые человеку нутриенты, оказывающие позитивное влияние на здоровье (Chapman-Lopez et al., 2023; Coolong et al., 2013; Kopsell et al., 2023).

Возделывание руколы возможно в открытом и закрытом грунте, в совместных посевах с другими культурами (Lino et al., 2021; Viana et al., 2021; Yang et al., 2021), а также активно выращивается с использованием гидропонных установок, что обосновано высокой урожайностью в таких условиях (Бербеков, Езаов, 2015; Genuncio et al., 2011; Santos et al., 2022). Выращивание зеленных культур на гидропонных установках имеет ряд преимуществ, связанных с экономией воды и площадей, логистических издержек, точной дозировкой удобрений, стабильной урожайностью, которая опирается на технологически отрегулированные циклы возделывания (Киселева и др., 2024; Пальцев, Носков, 2019; Buehler, Junge, 2016), отсутствие или минимизация потерь от болезней и вредителей, экологичность получаемого фреш-сырья (Benke, Tomkins, 2017; Oliveira et al., 2022). Также использование программного обеспечения и искусственного интеллекта сегодня активно внедряется, что может масштабировать производство, понизить затраты на процесс выращивания и улучшить качество продукции (Asseng, Eichelsbacher, 2024; Kabir et al., 2023; Rajaseger et al., 2017).

Поиск оптимальных условий для выращивания различных сельскохозяйственных культур в защищенном грунте с использованием отечественных гидропонных установок временного затопления – одно из перспективных направлений исследований в связи с импортозамещением (Киселева и др., 2024). Цель настоящей работы – провести изучение влияния плотности посева и состава питательного раствора на рост и урожайность руколы на примере сорта Виктория при культивировании с использованием сити-ферм российского производства.

 

Материалы и методы

В настоящей работе для исследований был выбран сорт руколы Виктория. Вегетационный опыт был поставлен на базе УрГАУ в условиях горизонтальной гидропонной установки с временным затоплением Vefarm Green со светодиодным освещением (производства ООО «Агроаспект плюс», Екатеринбург, модель 2014 года). Посев был произведен тремя разными способами, а именно, в каждый горшок высевалось разное количество семян согласно таблице 1.

 

Таблица 1 – Плотность посадки и обозначения в опыте

Плотность посева

Количество семян

на горшок

Количество

растений на м2

Количество

повторностей

pd5

5

105

5

pd10

10

210

5

pd15

15

315

5

 

В качестве питательных растворов использовали самостоятельно приготовленные нами смеси согласно таблице 2, так что общее соотношение NPK 14:9:20 оставалось постоянным, однако TDS (Total Dissolved Solids) отличался. Этот показатель, отражает общее количество растворенных в питательном растворе твердых веществ, измеряется в ppm (единица измерения, показывающая концентрацию растворенных веществ в питательном растворе).

 

Таблица 2 – Состав питательных растворов

Компоненты

CAS №

TDS, ppm

680

1100

1370

Количество солей, г/л

Ca(NO3)2*4H2O

13477-34-4

1,1780

1,9056

2,3733

KNO3

7757-79-1

0,2300

0,3721

0,4634

NH4NO3

6484-52-2

0,0470

0,0760

0,0947

MgSO4*7H2O

10034-99-8

0,1930

0,3122

0,3888

KH2PO4

7778-77-0

0,1800

0,2912

0,3626

Mg(NO3)2*6H2O

13446-18-9

0,0310

0,0501

0,0625

EDTA (Fe) 13%

15708-41-5

0,0099

0,0160

0,0199

EDT(Mn) 13%

15375-84-5

0,0015

0,0024

0,0030

H3BO3

10043-35-3

0,0029

0,0047

0,0058

EDTA (Zn) 15%

14025-21-9

0,0015

0,0024

0,0030

EDTA (Cu) 15%

14025-15-1

0,0003

0,0005

0,0006

(NH4)2MoO4

13106-76-8

0,0001

0,0002

0,00022

 

Все семена высевали в технологические горшки (диаметр горшка 62 мм, высота 60 мм). Грунт, использованный в исследовании, представлял собой смесь верхового просеянного торфа 70% и агроперлита 30%. Также в грунт была внесена сенная палочка. Режим освещения: день 12 часов, ночь 12 часов, сменяемость была автоматизирована системой контроля. Режим полива и подачи питательного раствора был реализован системой периодического затопления по15 минут 2 раза в сутки с интервалом 12 часов и также был автоматизирован. Температура в помещении 22±1°С, влажность 62%. Освещение на установке: 160 Вт/м2.

Учеты проводили на 14, 28, 32 и 50 день от посева. Измеряли всхожесть, количество листьев, сырую массу листьев. Для обработки результатов воспользовались программами обработки статистических данных Microsoft Excel 2013, OriginLab 2015. Была определена и рассчитана средняя масса урожая на горшок, общая масса на серию при одинаковом количестве семян, а также определена средняя масса листа на 50 день роста. Сделан подсчет среднего значения ( ) и среднеквадратического отклонения (σ) изученных признаков. На основании полученных данных была построена регрессионная модель, учитывающая три параметра: масса урожая, число растений на горшок и концентрация питательных веществ в растворе.

 

Результаты и их обсуждение

Всхожесть семян сорта Виктория и составила 98%. По мере развития растений, количество листьев у сеянцев увеличивалось, что иллюстрирует рисунок 1а. Динамика изменения количества листьев руколы в каждом горшке отличалась, в зависимости от следующих факторов: день посева, плотность посева (pd5, pd10 и pd15), особенности питательного раствора.

 

(а) – зависимость числа листьев от срока культивации; (b) – зависимость массы урожая от количества посеянных семян

Рисунок 1 – Динамика роста листьев и урожайность руколы при концентрации питательного раствора 1100 ppm

 

В частности, установлено, что прирост количества листьев в горшках pd10 возрастает, и количество листьев приближается к образцам в горшке pd15, начиная с 32 дня. Из этого следует, что 15 растений на горшок является избыточным, так как растения, имея большое количество листьев начинают затенять друг друга, ухудшается фотосинтез и газообмен в следствии чего рост замедляется. На рисунке 1b представлена общая урожайность на растворе с TDS 1100 ppm, выраженная в массе полученного фреш-сырья (зелени) в зависимости от плотности посева. Из данного графика мы видим, что оптимальным количеством семян на горшок является 10 штук так как общий вес зеленой массы на 33% выше, чем в горшках с 5 растениями и на 12,5 % выше в горшках с 15 растениями. Схожая картина наблюдается при выращивании на питательных растворах c показателями TDS 680 и 1370 ppm.

 

Таблица 3 – Продуктивность руколы при возделывании в условиях гидропонной культуры, грамм

Плотность

 посадки

Масса одного листа,

X̅±σ

Масса фреш-сырья

 на 1 горшок, X̅±σ

Масса полученного урожая зелени

pd5

0,88±0,08

53,67±13,69

268,37

pd10

0,86±0,21

80,41±14,69

402,03

pd15

0,71±0,24

70,38±18,19

351,9

 

В таблице 3 представлены объединенные результаты гравиметрического анализа, где не учитывался тип питательного раствора, поскольку оказалось, что этот фактор слабо влияет на массу выращенных растений. Стоит отметить, что удельная масса листа, средняя масса зелени, полученная c одного горшка, и общая масса урожая максимальны для варианта опыта из серии pd10. При этом разброс по массе урожая на 1 горшок и по удельной массе листа для образцов pd15 оказался наибольшим. Согласно полученным данным, наиболее удачный (перспективный, экономически выгодный) вариант посева: 10 семян на 1 горшок.

Рисунок 2 показывает данные, объединенные без учета типа питательного раствора. Динамика увеличения количества листьев до 25 дня роста без принципиальных различий между вариантами опыта с разным количеством семян в горшке.

 

Рисунок 2 – Динамика развития листьев руколы в зависимости от плотности посева

 

Однако в диапазоне от 25 до 50 дня заметно серьезное расхождение. Примечательным является то, что максимальное удельное значение количества листьев на 1 горшок наблюдалось при высеве 5 семян на горшок, 105 растений на 1 м2 (pd5). Минимальное удельное значение количества листьев на 1 горшок – при высеве 15 семян на горшок, 315 растений на 1 м2 (pd15).

Полученные данные были использованы при построении регрессионной модели, описывающей урожайность руколы в заданных условиях, в зависимости от плотности посева (105, 210 и 315 растений на 1 м2) и концентраций питательного раствора (680, 1100 и 1370 ppm). На рисунке 3 представлена поверхность средней массы зелени, полученной с 1 горшка по результатам регрессионного анализа. Хорошую достоверность зависимости показывает фактор R2=0,91. Анализ поверхности демонстрирует максимум объемной параболы Zmax (1344, 11). Таким образом, для руколы сорта Виктория оптимальная плотность посева составляет 11 семян на 1 горшок (231 растение на 1 м2) при возделывании на питательном растворе с концентрацией 1344 ppm.

 

Рисунок 3 – Зависимость средних значений массы зелени руколы с одного горшка от плотности посева и концентрации питательного раствора

 

 

 Заключение

В результате работы были установлены оптимальные параметры посадки и возделывания руколы сорта Виктория для получения максимального урожая в условиях гидропонного выращивания на отечественных искусственных вегетационных установках с временным горизонтальным затоплением. Для получения урожайности на горшок более 80 грамм необходимо 7 недель при посеве 11 семян на 1 горшок (231 растение на 1 м2), и концентрации питательного раствора 1344 ppm с соотношением NPK 14:9:20.

 

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

×

About the authors

Lev A. Palcev

Ural State Agrarian University

Email: zelenin.ekb@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0003-3002-3713
SPIN-code: 9426-0882

Head of «Zelenin» LLC

Russian Federation

Eugeniy A. Suslov

Ural State Agrarian University

Email: suslov-ea@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9078-7588
SPIN-code: 3169-9070

Candidate of Chemical Sciences

Russian Federation

Svetlana Yu. Kharlap

Ural State Agrarian University

Email: Pal.lev97@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3651-8835
SPIN-code: 5033-1278

Candidate of Biological Sciences

Russian Federation

Vladimir A. Tsybin

Ural State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: Pal.lev97@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-5116-2045
SPIN-code: 5750-4361

Student

Russian Federation

References

  1. Berbekov, K.Z., & Ezaov, A.K. (2015). Improving the efficiency of arugula cultivation in the conditions of small-volume hydroponics and soil culture. Bulletin Samara State Agricultural Academy, 4, 27-30. https://bulletin.ssaa.ru/1997-3225/article/view/22853. (In Russian, English abstract).
  2. Kiseleva, O.A., Bahtina, V.V., & Govorukha, E.A. (2024). Comparative characteristics of three strawberry varieties when hydroponic cultivated. Contemporary Horticulture, 2, 24-33. https://elibrary.ru/mxgvcr. (In Russian, English abstract).
  3. Pal'tsev, L.A., & Noskov, A.I. (2019). Resource-saving technologies for growing plants using rotary hydroponics. In Russia – Asia – Africa – Latin America: Economy of Mutual Trust: conference proceedings (pp. 234-236). Ural State University of Economics. https://www.elibrary.ru/gcgbiv. (In Russian).
  4. Asseng, S., & Eichelsbacher, S. (2024). Advancing vertical farming with automation for sustainable food production, Automatisierungstechnik. 72, 599-605. https://doi.org/10.1515/auto-2024-0065. (In German, English abstract).
  5. Benke, K., & Tomkins, B. (2017). Future food-production systems: vertical farming and controlled environment agriculture. Sustainability: Science, Practice and Policy, 13(1), 13-26. https://doi.org/10.1080/15487733.2017.1394054
  6. Buehler, D., & Junge, R. (2016). Global trends and current status of commercial urban rooftop farming. Sustainability, 8, 1108. https://doi.org/10.3390/su8111108
  7. Chapman-Lopez, T.J., Heileson, J.L., Torres, R., Richardson, K.A., Gallucci, A.R., Koutakis, P., Funderburk, L.K., & Forsse, J.S. (2023). Rocketing to new frontiers: the effects of arugula consumption on cardiovascular health – a call for action. International Journal of Disease Reversal and Prevention, 5, 1-8. https://doi.org/10.22230/ijdrp.2023v5n2a375
  8. Coolong, T., Law, D.M., Snyder, J.C., Rowell, B., & Williams, M.A. (2013). Organic leafy greens variety trials in Kentucky: identifying superior varieties for small-scale organic farmers. Horttechnology, 23, 241-246. https://doi.org/10.21273/HORTTECH.23.2.241
  9. Genuncio, G., Silva, R., Sá, N., Mary, W., & Zonta, E. (2011). Produtividade de rúcula hidropônica cultivada em diferentes épocas e vazões de solução nutritive. Horticultura Brasileira, 29, 605-608. https://doi.org/10.1590/S0102-05362011000400027. (In Portuguese, English abstract).
  10. Kabir M., Reza M., Chowdhury M., Ali M., Samsuzzaman S., Ali M., Lee K., Chung S.-O. (2023) Technological trends and engineering issues on vertical farms: a review. Horticulturae, 9, 1229. https://doi.org/10.3390/horticulturae9111229
  11. Kopsell, D.E., Kopsell, D.A., Lefsrud, M.G., & Curran-Celentano, J. (2025). Variability in elemental accumulations among leafy Brassica oleracea cultivars and selections. Journal of Plant Nutrition, 27, 1813-1826. https://doi.org/10.1081/PLN-200026431
  12. Lino, V.A., Bezerra Neto, F., Lima, J.S., Santos, E.C., Nunes, R.L., Guerra, N.M., Lino, F.K.K., Sá, J.M., & Silva, J.N. (2021). Beet-arugula intercropping under green manuring and planting density induce to agro-economic advantages. Horticultura Brasileira, 39, 432-443. https://doi.org/10.1590/s0102-0536-20210413
  13. Oliveira, C., Jalal, A., Oliveira, J., Tamburi, K., & Teixeira Filho, M. (2022). Leaf inoculation of Azospirillum brasilense and Trichoderma harzianum in hydroponic arugula improve productive components and plant nutrition and reduce leaf nitrate. Pesquisa Agropecuária Tropical, 52, 1-11. https://doi.org/10.1590/1983-40632022v5272755
  14. Rajaseger, G., Chan, K.L., Tan, K.Y., Ramasamy, S., Khin, M.C., Amaladoss, A., & Kadamb Haribhai, P. (2023). Hydroponics: current trends in sustainable crop production. Bioinformation, 19, 925-938. https://doi.org/10.6026/97320630019925
  15. Rana, M.K. (Ed.). (2017). Vegetable crop science. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781315116204
  16. Santos, J., Silva, A., Lacerda, C., Costa, R., Silva, G., & Putti, F. (2022). Frequencies of application and dilution of nutrient solution in hydroponic cultivation of arugula. IRRIGA, 27, 639-652. https://doi.org/10.15809/irriga.2022v27n3p639-652
  17. Viana, C., Guimarães, M., Neto, H., Neto, B., Sampaio, Í., Hendges, A., & Rabelo, J. (2021). Intercropping arugula with aromatic condiment species affords better yields, biological efficiency and financial return. Research, Society and Development, 10, e21910313237. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i3.13237
  18. Yang, T., Samarakoon, U., Altland, J., & Ling, P. (2021). Photosynthesis, biomass production, nutritional quality, and flavor-related phytochemical properties of hydroponic-grown arugula (Eruca sativa Mill.) ‘Standard’ under different electrical conductivities of nutrient solution. Agronomy, 11, 1340. https://doi.org/10.3390/agronomy11071340

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 – Dynamics of leaf growth and yield of arugula at a nutrient solution concentration of 1100 ppm. (a) – the dependence of the number of leaves on the period of cultivation; (b) – the dependence of the mass of the crop on the number of seeds sown

Download (72KB)
3. Figure 2 – Dynamics of arugula leaf development depending on the seeding density

Download (31KB)
4. Figure 3 – Dependence of the average mass of arugula greens from one pot on the sowing density and nutrient solution concentration

Download (511KB)

Note

Disclaimer: The statements, opinions and data contained in the publication belong exclusively to the authors and co-authors. VNIISPK and the editorial board of the journal disclaim responsibility for any damage to people and/or property resulting from the use of any ideas, methods, instructions or products mentioned in the content.


Copyright (c) 2025 Всероссийский научно-исследовательский институт селекции плодовых культур

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».