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應對全球氣候變化,支持大規模荒漠生態恢復的機器人集群
  • 作者:張新宇
  • 點擊數:23099     發布時間:2019-08-24 19:30:00
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全球氣候變化,尤其是土地荒漠化是整個人類面臨的最嚴峻的危機。我國也有七個荒漠化嚴重的省份,主要分布在干旱的西北地區,占全國95%的沙化土地。新疆沙化率達到64.34%,寧夏55.8%,內蒙古52.2%,甘肅45.12%,青海26.7%。土地荒漠化,導致很多地區經濟發展落后、貧困人口集聚,甚至時常誘發嚴重的社會和安全問題,已成為制約這些地區發展與穩定的重要因素。
關鍵詞:

1 引言

全球氣候變化,尤其是土地荒漠化是整個人類面臨的最嚴峻的危機。我國也有七個荒漠化嚴重的省份,主要分布在干旱的西北地區,占全國95%的沙化土地。新疆沙化率達到64.34%,寧夏55.8%,內蒙古52.2%,甘肅45.12%,青海26.7%。土地荒漠化,導致很多地區經濟發展落后、貧困人口集聚,甚至時常誘發嚴重的社會和安全問題,已成為制約這些地區發展與穩定的重要因素。

除此之外,我國提議并主導的“一帶一路”提議中的“新絲綢之路經濟帶”也面臨嚴峻的生態問題。尤其是“一帶一路”提議中的四個經濟走廊存在嚴重的荒漠化問題。“新亞歐大陸橋”(從中國江蘇連云港到荷蘭鹿特丹),干旱和荒漠遍布沿線;“中蒙俄經濟走廊”約400公里路線位于荒漠區;“中國-中亞-西亞經濟走廊”路線總長超過6000公里,大約一半位于荒漠區;在“中巴經濟走廊”的南段,主要是干旱的荒漠。“一帶一路”沿線的境外部分經過的中東、中亞等地區,荒漠化有日益加劇的趨勢。這些區域內的大部分地區同時面臨經濟落后和生態脆弱的雙重問題,而經濟發展又將對“一帶一路”沿線地區的生態環境構成新的壓力。要順利推進“一帶一路”建設,必須重視土地荒漠化問題,在維持經濟快速發展,遏制沙漠化、治理修復我國西北地區,甚至修復“一帶一路”沿線的荒漠化土地是一個艱巨的任務。但是無論困難多大,必須尋找方法予以解決,因為這是實現綠色“一帶一路”、實現“一帶一路”可持續可發展的根本要求。

人工植樹造林是緩解荒漠化,甚至的全球氣候問題的關鍵和主要手段。如果從微觀的角度看,樹木通過光合作用從空氣中吸收二氧化碳,從泥土中吸收水分,向空氣中釋放氧氣。除了吸收二氧化碳,樹木還能幫助土壤吸收大量的碳。從而可以緩解由二氧化碳聚集而形成的溫室效應。科學界也普遍認為,人工植樹,是目前成本最低且最有效應對氣候問題的解決方案。根據《科學》和《自然》雜志刊登的最新研究報告,在全球范圍內,有17億公頃無樹土地,它們可成為1.2萬億棵樹自然生長的地方,這占了全球陸地面積的11%,相當于美國和中國陸地加起來的面積。而且,人工植樹可以在不影響城市和農作物的情況下完成這件事。根據調查研究,全球有6個國家可實現超過一半的森林恢復潛力,包括俄羅斯(1.51億公頃)、美國(1.03億公頃)、加拿大(7800萬公頃)、澳大利亞(5800公頃)、巴西(5000萬公頃)、中國(4000萬公頃)。如果這些土地能被森林覆蓋,其構建的生態系統能夠幫助將全球二氧化碳排放量減少三分之一,從而有效緩解全球變暖造成的危機。

2 荒漠化治理的中國經驗與局限

雖然防沙治沙早已列入很過國家的發展戰略,生態保護也逐漸成為人類社會的共識,但是由于過度追求經濟發展,荒漠化現狀依然非常嚴峻,生態恢復進程非常緩慢。我國政府在荒漠化治理投入的資金最多,尤其是政府主導的“三北工程”,民間資本和公益基金也廣泛參與,尤其是最近幾年由阿拉善SEE公益機構發起的“一億棵梭梭”項目,聯合了全社會的力量,如阿拉善盟政府、牧民、合作社、民間環保組織,希望用十年的時間(2014-2023年)在阿拉善關鍵生態區種植一億棵以梭梭,預計可以恢復200萬畝荒漠植被,改善當地生態環境,遏制荒漠化蔓延趨勢。我國政府及民間機構正以更大的資金力度支持防治荒漠化。

世界各國也都重視并采用以人工造林(灌木)為主的荒漠化治理方式,也特別重視造林技術的研究。其中以美國、加拿大、俄羅斯、日本、英國領先。對于林業栽培技術,包括育種技術、整地技術、施肥技術、造林方法等方面,美國、加拿大等國已有50~60年的經驗,并取得相當成績。

然而,我們應該清楚地意識到,我國荒漠化土地目前依然是年均凈增長的。而且如何在種植1.2 萬億棵樹,以現在的方式和技術來看,完全是天方夜譚。

在此,我們可以對當前植樹造林面臨的幾個關鍵問題總結如下:

·現在大部分地區都是人工植樹,勞動強度大、工作效率低、人工費用高。

·防護植被的存活率極低的問題,其中關鍵又是“水”的問題。現實中,經常面對的是植樹容易,存活不易。在荒漠地區,即使水源有保證,存活也相當不容易,外來樹種,更難存活。

·重植樹,不重維護,缺乏有效監控;

這個過程急需高新技術和可行方案進行支撐,尤其是需要重視將自動化、機器人技術引入到全球氣候變化,防治荒漠化的國家戰略中。

3 現狀及發展動態

人工傳統穴狀植樹:這種方法最為常見,通過人工挖坑、放苗、填土、澆水完成植樹。該方法易于操作,適合于小批量植樹造林,缺點是人工效率低,且要反復灌溉,才能保證樹木的成活率。

機械化挖坑機(如圖1所示):近幾年出現的,以拖拉機、挖掘機為動力源,配以液壓系統來實現土坑挖掘的機械設備。該設備一般由動力系統(拖拉機或挖掘機)、液壓系統、機械鉆挖系統三部分組成。這種設備需要對現有土地進行大面積翻動,這種方式不適合生態脆弱的荒漠地區。

沙丘低壓水沖植樹:利用有壓水流在流動沙丘上打孔扦插的造林技術,在造林過程中,以硬質管作為水槍,利用有壓水流沖擊在沙丘上形成栽植孔,插入沙柳插條,一次性完成造林及灌溉工作。這種技術較人工植樹的效率提高十幾倍。這種技術主要適用于松軟的沙丘。

人工澆水:水分是影響植物成活的關鍵因素,在降水量低、水資源缺乏的地區種樹需人工大量澆水。由于土壤滲漏和地表蒸發,漫灌溝灌等方法對水源利用率低;滴管、微噴等方法提高了水資游的利用率,但其應用受地形、供水、維護等外在條件的限制,難以在無供水條件、立地困難的地區應用。

透氣防滲砂技術:沙漠里的水分大部分被下滲和蒸發掉,在樹根底部鋪設透氣防滲砂,就可以保住下滲的水分保存在下來,節水75%,提高成活率。這種技術防水、防滲性能顯著,但往往也會影響植被的根系發展。

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圖1 國內外的一些機械挖坑機

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圖2 國內外的一些機械植樹機

4 支持荒漠生態恢復的機器人集群

利用智能自動化技術和機器人技術,將其與荒漠生態恢復與重建進行結合,借鑒工業自動化的思想,對荒漠造林進行標準化規范、簡化步驟、降低成本、可極大減低荒漠造林的難度,使得荒漠造林更快、更好、更穩定。同時利用物聯網技術、傳感器技術監控荒漠造林的效果、有助于掌握生態恢復的程度,監控生態重建的效果。長遠地看,機器人技術及智能控制技術可以讓千百萬的沙漠植樹機器人、森林看護機器人幫助重建荒漠生態。

解決方案:采用機器人集群種植,可以實現無人化、規模化、全天候工作;配合標準化的免灌溉種植設備,提供智能監控平臺。

優勢:將種植效率提高百倍以上;成活率提高至95%以上;實現植被即時定位和觀測。

以下是幾種機器人的概念圖:

(1)挖坑機器人(如圖3所示)

挖掘種植坑是人工植樹最耗體力的工作,挖坑機器人可以替代人工作業,采用無人駕駛行進機構、GPS導航、自動挖坑裝置,配備多種鉆頭可適應泥土和沙土等不同類型土質。采用小型化、輕型化、低成本運載小車,易于組裝、方便部署,對地表土層損傷小,減少對環境的破壞。

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圖3 挖坑機器人概念圖

(2)放苗機器人(如圖4所示)

將育苗器和節水自灌溉裝置放置在種植坑中,同時采集并檢測土壤數據。存放樹苗和節水自灌溉裝置,同時該機構配備視覺設備,保證可以將樹苗精準地放置在坑穴中。同時可以利用攜帶的土壤檢測設備,在放置樹苗時檢測土壤質量,以評估并監控樹苗在種下之后適應土壤的存活能力。

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圖4 放苗機器人概念圖

(3)澆水機器人(如圖5所示)

灌溉機器人識別種植植被和免灌溉裝置的特征,判斷補水的必要性、并定期澆水灌溉,可大幅提高植被的成活率。在視覺系統的輔助下,為植被和自灌溉裝置進行及時補水。

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圖5 澆水機器概念圖

該機器人集群具有以下特點:

·高效率/高安全性:利用無人駕駛和人工智能技術將實現智能種植規劃、可以進行一天24小時、1周7天的全天候規模化作業。

·低成本/易于部署:機器人成本低、易于生產和組裝、避免使用笨重的拖拉機牽引、易于大規模部署。

·環保:采用小型化、輕型的機器人、光伏太陽能驅動、 對地表土壤損傷小。

·云端監控:利用GPS精準定位、實現云端遠程管理、監控、大數據分析。

本文涉及的研究項目得到華東師范大學、華為、百度等合作單位的技術支持,尤其是得到《支持荒漠生態恢復的機器人集群 ——華為海思Atlas DK視覺示范應用》立項支持。

參考文獻:

[1] 中國環境資源部. “一帶一路”生態環境保護合作規劃[Z]. 2017.

[2] 聯合國. 《聯合國防治荒漠化公約》(UNCCD),Desertification: the invisible frontline[Z]. 2014.

[3] 包英爽, 盧琦. 防治荒漠化和土地退化的國際經驗(中國林科院荒漠化研究所)[Z]. 2019.

[4] 柴靜. 中國沙漠化:無國界沙塵禍[J]. 政經趨勢, 2016.

[5] 吳宏鑫. 發展自動化、發展機器人是歷史的必然[C]. 中國智能制造國際高峰論壇暨中國智能產業創新創業大會,2015.

[6] Pan, Y. et al. A large and persistent carbon sink in the world's forests[J]. Science, 2011.

[7] Crowther,T.W. et al. Mapping tree density at a global scale[J]. Nature, 2015.

作者簡介:

張新宇,華東師范大學副教授,浙江大學博士、韓國梨花女大圖形學與虛擬現實研究中心研究教授、美國北卡羅來納大學教堂山分校研究科學家。2013年回國后在華東師范大學創建“智能機器人運動與視覺實驗室”,“虛擬現實VR/AR創新中心”,研究方向為機器人運動規劃、計算機視覺、虛擬現實、基于物理的計算機模擬等。2017年創立中國機器人操作系統(ROS)教育基金會,與國內外同行共同推進機器人操作系統在中國的宣傳普及與產業應用。

摘自《自動化博覽》2019年8月刊

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