Analisis Distribusi Mikroklimat Budidaya Daun Dewa (Gynura segetum) di Plant Factory Menggunakan Computational Fluid Dynamics (CFD)

Abstract

Budidaya daun dewa (Gynura segetum) di plant factory memerlukan mikroklimat yang seragam di sekitar kanopi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi mikroklimat pada level kanopi daun dewa, mengembangkan model computational fluid dynamics (CFD) berbasis geometri tanaman hasil pemindaian tiga dimensi (3D) dan transpirasi, serta simulasi skenario perbaikan sirkulasi udara untuk mengurangi dead zone. Model memuat 128 tanaman hasil pemindaian 3D, sedangkan transpirasi dimasukkan sebagai fluks panas laten pada permukaan daun dan sebagai tracer uap air. Galat model simulasi CFD pada satu titik sensor sebesar 0,81 °C untuk suhu dan 0,67 % untuk kelembapan relatif (RH), berada dalam batas akurasi alat ukur. Hasil simulasi menunjukkan vapor pressure deficit (VPD) rata-rata pada lapisan 8 cm di atas kanopi sebesar 1,17–1,23 kPa dengan koefisien variasi 5,63%, dan seluruh region pada mesh terhalus berada dalam rentang anjuran 0,5–1,5 kPa, meskipun selisihnya terhadap batas atas masih setara dengan ketidakpastian model. Namun, 98,95% sel di dalam kanopi memiliki kecepatan udara di bawah 0,2 m/s dengan rata-rata 0,086 m/s. Penambahan 32 kipas sirkulasi menurunkan proporsi dead zone menjadi 17,54% dan menaikkan kecepatan rata-rata menjadi 0,435 m/s, dengan VPD tetap dalam rentang anjuran dan koefisien variasi turun menjadi 4,36%. Nilai suhu dan VPD zona kanopi belum dibandingkan dengan pengukuran pada level kanopi, belum konvergen terhadap kerapatan mesh, dan dipengaruhi asumsi neraca energi daun. Hasil ini dapat menjadi dasar perbaikan rancangan sirkulasi udara plant factory.

Cultivation of Gynura segetum in a plant factory requires a uniform microclimate around the canopy. This study aimed to analyze the microclimate distribution at the canopy level of Gynura segetum, to develop a computational fluid dynamics (CFD) model based on three-dimensional (3D) scanned plant geometry and transpiration, and to simulate an air circulation improvement scenario to reduce dead zones. The model included 128 scanned plants, and transpiration was applied as a latent heat flux on the leaf surfaces and as a water vapor tracer. After calibrating the door leakage rate, the model error at a single sensor point was 0.81 °C for temperature and 0.67 percentage points for relative humidity, within the accuracy of the instrument. The simulation showed a mean vapor pressure deficit (VPD) of 1.17–1.23 kPa in the 8 cm layer above the canopy, with a coefficient of variation of 5.63%, and all regions on the finest mesh were within the recommended range of 0.5–1.5 kPa, although the margin to the upper limit is comparable to the model uncertainty. However, 98.95% of the cells within the canopy had air velocities below 0.2 m/s, with a mean of 0.086 m/s. Adding 32 circulation fans reduced the proportion of dead zones to 17.54% and increased the mean velocity to 0.435 m/s, while VPD remained within the recommended range and its coefficient of variation decreased to 4.36%. The canopy temperature and VPD have not been compared with canopy-level measurements, have not converged with mesh refinement, and are affected by the leaf energy balance assumption. These results provide a basis for improving air circulation design in plant factories.