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            研究植物需水規律,為園林綠化智能維護開辟道路

            發布時間:2021-11-23 12:00:00

            ?目前,我國園林綠地的養護費用約占建設成本的20%-25%。實際上,維修投資只占建設成本的10%-15%。維修投資遠低于建設和設計階段。

            目前,我國園林綠地的養護費用約占建設成本的20%-25%。實際上,維修投資只占建設成本的10%-15%。維修投資遠低于建設和設計階段。

            除了缺乏養護管理意識外,園林綠地本身的維護也存在問題。

            園林綠地是由喬木、灌木、花卉、草等組成的立體綠化結構。不同的植物需要不同的水、肥料和藥物,它們的管理方法也不同。但目前,全市大部分園林灌溉還沒有實行集團化管理,仍然是統一管理。

            目前,在我國,植物灌溉定額和需水量數據作為精準灌溉的基礎數據之一,在我國還只是在少數幾個大城市進行研究和應用。在大多數情況下,園林植物的灌溉決策取決于個人的經驗和感受。

            大部分綠地公園的維護管理仍然依靠人工操作,人工管理成本高;養護管理缺乏專業人才,更多的是臨時招聘農民工。從業人員專業素質不高,未采用科學的養護方法,致使景觀植被成活率顯著降低。

            隨著城市綠化力度的不斷加大,如何提高園林養護水平是政府景觀管理部門、園林養護公司和園林養護從業人員必須考慮的問題。

            基于以上問題,園林市場提出智能園林養護。

            土壤濕度監測設備安裝在草坪、灌木和樹木附近。能夠現場感知植物的真實需求,真實反映土壤水分變化、地表和地下溫度、植物的活動根位和比例、氣象資料等多種影響植物需水量和生長環境的因素;

            結合江寧地區38年ET0歷史資料、未來7天的預報資料和未來5天的降水預報資料;

            二者的無縫集成可以實時獲取植物生長信息,分析根系活躍位置和層積比,智能識別作物缺水脅迫,從而指導灌溉時間、灌溉深度、灌溉定額和灌溉周期等灌溉策略。

            灌溉完成后,土壤水分監測設備智能實時監測,分析入滲率,提供灌溉反饋,以優化下一次灌溉定額、灌溉周期等灌溉參數。

            氣象實時監測可實現氣象閾值灌溉,建立各種氣候條件的災情預警和分類,積累氣象災害數據庫,并與灌溉控制設備實時連接,實現灌溉施肥自動監測、測量、評價等智能灌溉功能。

            智能養護與傳統人工養護的區別在于是否尊重植物。通過現場傳感設備真實反映植物的需求,研究不同植物的需水規律;實行動態智能分區灌溉管理,根據不同土壤性質和地形條件進行間歇灌溉,避免了過度灌溉和灌溉不足的問題。

            與傳統的人工維護不同,智能園林灌溉依靠移動終端。通過物聯網智能設備的使用,可以實現對園林養護全過程的動態監控,使養護過程簡化、規范化、流程化、自動化,在降低學習成本的同時減少對勞動力的依賴。

            實現花園智能灌溉只是花園智能維護的開始。研究不同植物的需水規律,形成獨特的園林植物需水數據庫;

            研究和預測園林病蟲害發生情況,形成園林病蟲害數據庫;通過園區內大量的網絡氣象站,可以在相對精細的時間和空間尺度上預測一系列廣泛的環境參數。

            這些數據的積累和應用將逐漸滲透到我們生活的方方面面,改變我們的生活和工作方式。

            人與自然的智能連接,使人與自然相互作用、相互認識、相互作用,實現人與自然的對話,使人們的生活環境更加和諧宜居,這是智能園林養護的目標。


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