园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践_张松.pdf

园林绿化可以美化人们的生活环境，带给人们良好的人居环境体验。园林绿化所呈现的效果与日常养护息息相关，专业的运营养护团队和规范化的养护行为都会提高景观质量，创造更加适宜的人居收稿日期：2023-01-09作者简介：张松，男，高级工程师，硕士，主要从事信息技术在市政园林绿化养护、施工管理中应用的研究工作。通讯作者：孟均，男，高级工程师，硕士，主要从事市政园林绿化精细化养护管理工作。引文格式：张松，孟均，卢哓国，等.园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践 J.市政技术，2023，41（5）：66-71，78.（ZHANG S，MENG J，LU X G，et al.Research&practice of moisture monitoring and intelligent maintenance of landscaping J.Journal of municipal technolo-gy，2023，41（5）：66-71，78.）文章编号：1009-7767（2023）05-0066-07第41卷第5期2023年5月Vol.41，No.5May 2023DOI:10.19922/j.1009-7767.2023.05.066Journal of Municipal Technology园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践张松1，孟均1*，卢晓国2，牛存良3，郭云飞1，姚艺1（1.北京市政路桥管理养护集团有限公司，北京 100097；2.河北省文安县大柳河镇政府，河北 廊坊 065800；3.北京光亚市政工程有限公司 北京 100097）摘要：园林绿化的墒情监测是实现智能养护的关键环节。粗放的灌溉方式不仅不利于作物生长，而且会造成水资源的浪费。通过数据分析，确定了气温、风速、降雨和气压等土壤墒情影响因子，并拟合出了相关系数。利用回归分析方法，构建了适用于赤峰市的土壤墒情预测模型。在此基础上，开发了智能喷淋控制系统，并成功应用于赤峰市中心城区市政园林绿化工程中。实践证明，该系统具有土壤墒情的实时监测、发展趋势预测和智能喷淋控制等功能，无需人工干预即可实现对土壤墒情的智能调控。未来，针对不同地区和不同绿化特点，对该系统模型进行校准后，将可实现园林绿化更精细化、更智能的养护。关键词：墒情监测；智能养护；预测模型；智能喷淋控制系统中图分类号：S 731.2文献标志码：AResearch&Practice of Moisture Monitoring and IntelligentMaintenance of LandscapingZhang Song1，Meng Jun1*，Lu Xiaoguo2，Niu Cunliang3，Guo Yunfei1，Yao Yi1（1.Beijing Municipal Bridge Maintenance Management Group Co.，Ltd.，Beijing 100097，China；2.Hebei Wenan Daliuhe TownGovernment，Langfang 065800，China；3.Beijing Guangya Municipal Engineering Co.，Ltd.，Beijing 100097，China）Abstract：The monitoring of soil moisture content in landscaping is a key link in realizing intelligent maintenance.Extensive irrigation methods are not only adverse to crop growth，but also waste of water resources.Through dataanalysis，the influencing factors of soil moisture such as air temperature，wind speed，rainfall and air pressure aredetermined to fit the correlation coefficients.A soilmoisture prediction model suitable for Chifeng City is constructedby regression analysis method.On this basis，an intelligent sprinkler control system is developed and successfullyapplied to the municipal landscaping and greening project in the central urban area of Chifeng.Practice has showedthat this system has functions of real-time monitoring of soil moisture，prediction of development trends and intelli鄄gent spraying control.It can achieve intelligent regulation of soil moisture without manual intervention.According todifferent regions and greening characteristics，that the calibrated system model will help to achieve more refined andintelligent maintenance of garden greening inn the future.Keywords：soil moisture monitoring；intelligent maintenance；prediction model；intelligent sprinkler control system第5期环境。在绿化养护工作中，灌溉具有至关重要的作用，是做好养护工作的前提。我国是人口大国，人均水资源匮乏，如何有效地利用有限的水资源就显得尤为重要。在绿化养护方面，传统的灌溉主要采用自然降雨和人工灌溉相结合的方式，不仅管理粗放，水利用效率不高，而且有时还不利于绿化作物的生长。目前，滴灌、自动喷灌等技术的发展与应用已经大大提高了水资源的利用率，但如何根据绿化作物的生理特性以及当地的气候、降水量等影响因素进行动态变量供水，在节水的同时又可使土壤熵值适宜绿化作物生长，充分发挥作物的经济效益依然是一个值得探究的问题1-2。近年来，我国不断推动智慧绿化园林的发展。2015年，中央城市工作会议提出要利用现代信息技术推进城市智慧化管理。2022年，住房和城乡建设部联合国家发展改革委发布实施的“十四五”全国城市基础设施建设规划中明确提出，要推进城市智慧化转型发展，加快园林绿化系统基础设施的数字化、网络化、智能化的建设与改造。随着作物灌溉与信息技术的结合，园林绿化系统的灌溉水平不断提高。例如：杨明等3设计了智能化滴灌系统，可根据棉花需水规律和生长情况制定相应的轮灌计划，并将计划设置为指令，进行自动滴灌；吴秋明等4应用物联网技术，根据棉花的灌溉决策与实际管理需求，进行了棉花智能化微灌系统设计和应用。笔者拟将传感器与大数据、物联网技术相结合，实时监测并分析影响作物生长的气温、降雨、风速等数据，以实现适时、适量、高效的土壤水分补充，进而改善土壤环境。1绿化养护现状绿化养护的工作量大，需要的劳动力也多。为降低绿化养护成本，实际工作中常常引入当地年龄偏大的劳动力。这些绿化养护工人通常缺乏专业的养护知识，导致实际园林绿化养护效果不佳，有时甚至会造成不必要的损失。2019年联合国国际水资源大会上，水资源被确认为人类可持续发展的关键因素，地球正面临着全球性的淡水资源紧缺问题5。目前，我国绿化养护灌溉多采用人工灌溉的作业方式，水资源利用率极低，无法作用于作物的真实需求上6。为此，在绿化养护节能节水方面，应通过合理的措施和设备，尽可能使每一滴水都作用于绿化养护需求上，实现精准灌溉。不同作物在不同生长阶段对水量的需求也存在差异。例如，在种子萌芽期、幼苗期和生长后期等阶段，作物对水量的要求都不同；绿化作物与温室作物不同，其需水量受降雨量、当地气候等因素影响。此外，南、北方的气候差异也导致降雨量不同，因此南、北方的绿化养护灌溉时长与频次都有较大的差异7。目前，我国使用的自动灌溉或喷淋系统参考维度单一，多为简单的时间控制，无法解决复杂条件下绿化作物对土壤墒值的要求8-9。2模型建立与应用2.1数据来源和处理笔者以内蒙古自治区赤峰市为例进行研究。赤峰市降雨主要集中在79月，年平均降水量381 mm，大部分地区年降水量350450 mm；年平均气温7.5，极端高温气温达到3540。通过现场监测设备和当地气象站，笔者采集了土壤墒情与气象数据。其中，气象数据包括气温、风速、降雨、气压和土壤温度；土壤墒情数据主要是各时段的土壤湿度值。通过MATLAB对数据进行分析，确定了各影响因素与土壤墒情之间的相关系数，见表1。由表1可知，除风速与土壤墒情的相关系数未达到0.1以外，其余因素均与土壤墒情存在相关关系。通过简单的处理，可以排除不相关的因素，从而进一步进行更精确的模型模拟。2.2线性回归模型模型中用于分析的数据来源于赤峰市20192022年的数据。其所有数据均来自于前一天的数据，即通过前一天的影响因子数值来预测当天的土壤墒值。影响因子相关系数气温风速降雨气压土壤湿度土壤初墒值X1X2X3X4X5X60.2860.0870.3020.2140.2930.975表1各影响因素与土壤墒情相关系数表Tab.1 Correlation table of each influencing factor andmoisture content张松等：园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践67Journal of Municipal Technology第41卷在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，主要分析因变量和自变量之间的关系。该技术用于预测分析时，研究的是时间序列模型和变量之间的因果关系，现被广泛应用于工程、经济、农业等科学领域10-11。马扬飞12的研究表明，土壤墒情变化与部分气象因素具有明显的线性相关关系，可用多元线性回归方程描述。笔者通过分析气温、降雨、气压和土壤湿度等因素对土壤墒情变化规律的影响，建立了土壤墒情动态预测模型。以20192022年的数据作为基础数据，笔者进行了regress函数回归分析，求得了相应的回归系数和线性回归方程的拟合程度参数。回归系数见表2。通过相关系数和概率可以看出，建立的模型在进行土壤墒情预测时具有较好的拟合度和显著性，模型方程如下：=0.058x1+0.072x2-0.002x3-0.001x4+0.924x5+0.087 9。（1）式中：为土壤墒值；x1x5分别为气温、降雨、气压、土壤湿度、土壤初墒值等5个影响因子。3绿化智能喷淋控制系统设计3.1智能喷淋控制系统原理智能喷淋控制系统主要由土壤墒情监测设备、喷淋系统、智能平台和控制系统等部分组成。其中，土壤墒情监测设备集成了多种传感器，包括测量土壤温度、水分等的相关传感器。这些传感器置于不同深度的土壤中，测量剖面土壤水分情况。土壤墒情监测设备会把土壤信息信号传递至智能平台，智能平台再将信息进行存储、展示和处理。当土壤熵值低于系统预设值且一段时间内无法恢复至可使植物正常生长的熵值时，智能平台就会发送指令启动控制系统。控制系统打开喷淋系统，喷淋系统将水喷洒至地表，当植物根部土壤达到一定湿度或熵值时，土壤墒情监测设备会把数据反馈至智能平台，经平台处理后再通过控制系统给喷淋系统发送停止喷淋信号，喷淋系统立即停止喷淋作业。智能喷淋控制系统原理见图1。对于不同的植物，适宜其生长发育的熵值不一样，因此需要根据其生长特性将所需的相关参数输入系统。土壤墒情监测设备将作物的湿度、温度等相关参数发送至智能平台后，智能平台会根据作物的实际需要，判定是否需要开启控制系统进行喷淋作业。智能喷淋控制系统工作流程如下：智能平台获取数据库子系统数据，根据当前土壤熵值判定是否低于土壤预设熵值。若不低于土壤预设熵值，直接结束智能喷淋流程；若低于，则继续检查时间是否处于夜间模式。若当前时间处于夜间模式，则自动结束流程；若未处于，则继续判定后一天土壤预测墒值是否大于土壤预设墒值。若后一天土壤预测墒值大于土壤预设墒值，则结束流程；若不大于，则检查当前时间和上次喷淋时间间隔是否大于预设时间间隔。若两者间隔不大于预设时间间隔，则结束流程；若大于，则开启喷淋系统，进行固定时长的喷淋作业。作业完成后，将完成时间记录到数据库子系统，喷淋结束。智能喷淋控制系统工作流程见图2。3.2智能喷淋控制系统硬件该智能喷淋控制系统硬件主要由监控、喷淋和平台3个子系统组成。1）监控子系统以土壤墒情监测设备为主。根据影响因子回归系数常数项气温降雨气压土壤湿度土壤初墒值KX1X2X3X4X50.087 90.0580.072-0.002-0.0010.924表2回归系数表Tab.2 Regression coefficient table图1智能喷淋控制系统原理Fig.1 Principle of intelligent spray control system68第5期监测需求，可增加相应的传感器，进行土壤温度、土壤导电率、土壤pH值、地下水水位、地下水水质、空气温度、空气湿度、光照强度、风速风向、雨量等信息的监测，从而更加全面、真实地反映监测区的土壤墒情变化，为喷淋控制系统运行提供科学的数据支撑。2）喷淋子系统主要由盛水塔、抽水泵、导水管、角度电机、喷洒头等部分组成。其中，抽水泵的进水口与盛水塔连接，以保证水源供应；出水口则与导水管相连，将水输送至某一区域。抽水泵可以通过散水管将水导入喷洒头内，并通过角度电机转动连接盘，将水喷淋至相应的位置。3）平台子系统硬件系统能够对信息进行数字化处理，并通过网络实现全线联通。该硬件系统主要包括可视化大屏、数字化办公平台、数据服务器等设备。监控子系统采集到的数据，经过硬件系统处理后，可显示在可视化大屏上。用户可通过数字化办公平台进行操作，不仅获取信息便捷，而且处理相关事务也很及时。4智能喷淋控制系统应用4.1工程概况2019年，北京市政路桥管理养护集团有限公司承担了赤峰市中心城区市政园林绿化的日常管理和养护巡查工作，实施了中心城区市政园林绿化养护标准化项目。该项目包括赤峰市红山区、松山区、和美工贸园区的道路、桥梁、排水、泵站、路灯和园林绿化。其中，园林绿化养护在建设信息化平台、建立标准的管养制度和进行标准化的巡养作业基础上，以信息化为支撑，搭建了智能平台，并通过网络将监测、喷淋控制等设备与智能平台相连接，实现了喷淋作业的自动化和智能化。4.2数据采集与分析该项目实地测试并实际运行了智能喷淋控制系统。项目所用智能平台显示界面见图3。智能平台后台每天提取墒情监测设备3个时间段的土壤熵值，并根据该数据进行绘图。地点A在8 d内的土壤熵值变化见图4，地点B在14 d内的土壤熵值变化见图5，地点C在14 d内的土壤熵值变化见图6。由图4可知，正常情况下，土壤熵值是一个不断缓慢衰减的过程，且由其斜率可以看出，每天02：1508：15的土壤熵值衰减速度要小于08：1514：15的衰减速度。例如：第1天，土壤熵值由02：15的23.45衰减至08：15的23.38，衰减比例0.30%；而08：1514：15的土壤熵值由23.38衰减至23.26，衰减比例达0.51%。第5天，20：15的土壤熵值降为22，达到喷淋控制的预设熵值，开始喷淋作业，随后土壤熵值开始回升。由图5可知，土壤熵值在前5 d一直处于不断缓慢衰减的过程；第5天，土壤熵值衰减至土壤预设熵值后进行喷淋作业，随后土壤熵值回升；回升后，土壤熵值又开始不断衰减；土壤熵值在28以上时，衰减速度稍快，衰减至28后，逐渐趋于平缓；第9天时，由于降雨，土壤熵值又回升，重新达到一个土壤熵值峰值。图2智能喷淋控制系统工作流程Fig.2 Workflow of intelligent spray control system张松等：园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践69Journal of Municipal Technology第41卷由图6可知，土壤墒值在前4 d不断缓慢衰减，衰减至土壤预设墒值后进行喷淋作业，土壤墒值回升至正常值；回升后，土壤墒值又进入新的衰减期，并在第11天达到土壤预设墒值，由于预测模型介入，此时未进行喷淋作业；第12天，降雨后土壤墒值回升。由图4、5可知，受到土质、气温和天气情况等因素影响，不同地点采取喷淋作业情况下，其土壤熵值增长规律和无喷淋作业情况下的土壤熵值衰减规律不同。实践证明，该控制系统基本可使土壤熵值保持在适宜作物生长的区间。由图5、6可知，土壤墒值衰减至土壤预设墒值后，可触发控制系统进行喷淋作业。若预测模型预判图4地点A在8 d内的土壤熵值变化Fig.4 Variation of soil entropy at site A within 8 days图5地点B在14 d内的土壤熵值变化Fig.5 Variation of soil entropy at site B within14 days图3智能平台显示界面Fig.3 Display interface of intelligent platform图6地点C在14 d内的土壤熵值变化Fig.6 Variation of soil entropy at site C within14 days70第5期短期内土壤墒值会回升，则会暂缓喷淋作业。实践证明，该控制系统不仅可以避免过低土壤墒值的出现，也可避免喷淋作业后短期内降水导致土壤墒值过高，从而给作物带来损害的情况出现。4.3常见园林绿化植物的土壤预设熵值和灌溉赤峰市园林绿化植物可分为草本、藤木、灌木和乔木四大类。其中，草本植物共48种，占总比例的38.56%，包括一年生、二年生、一二年生和多年生等草本植物；藤木植物共4种，占总比例的2.15%，包括常绿和落叶木质等藤木植物；灌木植物共32种，占总比例的25.36%，包括常绿、匍匐、落叶、常绿攀援等灌木植物；乔木植物共44种，占总比例的33.93%，包括常绿、落叶、落叶小乔木等乔木植物。实际应用中，需要根据多次喷淋试验经验和作物类型，对土壤预设熵值进行分类设置。园林绿化作物土壤预设熵值和灌溉周期对比见表3。赤峰市中心城区每年整体浇灌2次，通常会根据当年的降雨量和天气情况进行适时调整。其中，春季返青水浇灌一般在3月末，冬季封冻水浇灌一般在11月，2次均本着浇够、浇足、浇透的原则一次性浇灌到位。69月是高温季节，为保证土壤熵值稳定，将按照表3的灌溉周期进行定期喷淋灌溉，同时也会根据降雨量和天气情况进行相应调整。其余时间，土壤熵值稳定，衰减速度相对缓慢，将采用自动喷淋控制系统，根据土壤熵值进行喷淋控制。5总结与展望目前，园林绿化喷淋系统多由人工控制，通过定期和不定期的巡查，基于经验判定作物是否处于缺水状态。笔者所设计的绿化智能喷淋控制系统无需人工巡检，无需手动控制，通过智能化的控制系统就实现了对作物的精细化管理，不仅减轻了作业人员的劳动强度，节约了水资源，并且在一定程度上避免了因人工经验不足而导致超灌和少灌情况的出现，推动了喷淋灌溉向科学化、精细化和智能化迈进。在实现智能化喷淋控制的同时，该系统还可有效避免因管理因素导致的一些养护问题。但实现智能化喷淋控制，还需要将更多的参数考虑进去，如风速、室外温度、空气湿度等。不同的因素导致土壤熵值的衰减速度不一样，可根据这些因素预测土壤熵值的变化，从而实现更精细化的喷淋控制。同时，每种作物正常生长发育所需的土壤熵值范围也不同，后期要继续优化系统，实现每个喷头的单独控制和作物的分类管理。参考文献1吴立峰，张富仓，周罕觅，等.不同滴灌施肥水平对北疆棉花水分利用率和产量的影响J.农业工程学报，2014，30（20）：137-146.（WU 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applicationJ.International journal ofmobile devices，wearable technology，and flexible electronics，2018，9（2）：1-17.（下转第 78 页）类型种数/种种比例/%土壤预设熵值灌溉周期（69月）/d草本藤木灌木乔木一年生二年生一二年生多年生常绿落叶木质常绿匍匐落叶常绿攀援常绿落叶落叶小乔木1832252261241532738.562.1525.3633.93221918152579表3园林绿化作物土壤预设熵值和灌溉周期对比Tab.3 Comparison of preset entropy and irrigation cycle ofgarden greening crops张松等：园林绿化墒情监测与智能养护的研究与实践71Journal of Municipal Technology第41卷减少外来植物因生长环境改变导致成活率不高的情况。另外，在植物选择上，花期的长短、色叶植物的搭配、常绿植物的搭配、苗木成本的控制都是需要设计人员综合考虑的方面5。另外，在道路养护过程中，应定期组织技术人员对道路景观进行考察，合理安排灌溉、排水、病虫害治理和施肥等计划，以保证稳定的景观效果以及减少对长势不良植物的更换频率。3）融合自然发挥植物生态效益。道路的使用者，尤其是行人和非机动车驾驶人对于绿化的需求更多的是希望植物能够遮阴、吸尘和吸收汽车尾气等有害气体。选取适宜的植物，采用恰当的搭配形式，可以充分发挥植被在城市道路中的生态效益，提升道路使用者的通行体验。种植本土植物可以延续当地的景点特色，且不会给本地物种带来威胁，既维持了小范围内的生态平衡，也有利于对物种的保护6。4）遵循美学理念，融入文化特色。在市政道路景观设计工作中，不可只关注于道路本身，还应充分考察周围区域功能、临街建筑风格特点，结合当地文化特色，融合美学理念，体现出植物组合的科学性和艺术性。道路景观多为线性模式，可以通过大色块的结构进行设计与协调。在道路景观中设计连续性的风景带，并在统一中带有变化，要切忌品种杂乱、风格无序。在适宜的区域还可设置小品景观，以增加整体的趣味性。重要节点或交通岛内的景观应着重设计，可采用地被花卉、常绿树篱、花灌木、乔木和景观石组合的形式，增强绿植的体量差异与层次感，在满足其组织交通功能的同时，提升艺术感。参考文献1黄淑宇.现阶段市政道路绿化景观园林设计的现状与未来发展J.现代园艺，2019（14）：58-59.（HUANG S Y.Current sit-uation and future development of municipal road greening land-scape designJ.Modern horticulture，2019（14）：58-59.）2杨道增.市政道路绿化景观设计探讨J.建材与装饰，2020（7）：269-270.（YANG D Z.Discussion on greening landscape designof municipal roadsJ.Construction 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