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基于PLC的屋顶绿化雨水滞蓄效能自动监测系统及应用

王婷, 欧嵘熹, 于立, 漆海霞, 章家恩

王婷, 欧嵘熹, 于立, 等. 基于PLC的屋顶绿化雨水滞蓄效能自动监测系统及应用[J]. 华南农业大学学报, 2023, 44(3): 484-494. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202203062
引用本文: 王婷, 欧嵘熹, 于立, 等. 基于PLC的屋顶绿化雨水滞蓄效能自动监测系统及应用[J]. 华南农业大学学报, 2023, 44(3): 484-494. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202203062
WANG Ting, OU Rongxi, YU Li, et al. PLC-based automatic monitoring system and its application in the rainwater storage capacity of the roof greening ecosystem[J]. Journal of South China Agricultural University, 2023, 44(3): 484-494. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202203062
Citation: WANG Ting, OU Rongxi, YU Li, et al. PLC-based automatic monitoring system and its application in the rainwater storage capacity of the roof greening ecosystem[J]. Journal of South China Agricultural University, 2023, 44(3): 484-494. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202203062

基于PLC的屋顶绿化雨水滞蓄效能自动监测系统及应用

基金项目: 中央财政林业科技推广示范项目(2021GDTK-01)
详细信息
    作者简介:

    王婷,讲师,博士,主要从事城乡规划与生态规划研究,E-mail: whuwt@scau.edu.cn

    通讯作者:

    章家恩,教授,博士,主要从事农业生态学、土壤生态学与环境生态学研究,E-mail: jeanzh@scau.edu.cn

  • 中图分类号: TU985.12;S24

PLC-based automatic monitoring system and its application in the rainwater storage capacity of the roof greening ecosystem

  • 摘要:
    目的 

    屋顶绿化通过植被层涵养和基质层滞蓄等作用可减少和延缓暴雨的径流峰值,通过实时监测降雨量、土壤含水量和溢流量等参数,对屋顶绿化雨水滞蓄效能进行科学研究。

    方法 

    以可编程控制器(Programmable logic controller,PLC)为硬件控制核心组件,结合触摸屏技术研制屋顶绿化雨水滞蓄效能的自动监测系统,对降雨事件、降雨量、空气温度、空气湿度和风速进行自动监测。

    结果 

    实时监测系统的测量结果与气象部门观测数据吻合,表明该系统能有效实现溢流量和基质土壤相对湿度的自动测量。不同植被的植物槽溢流量和基质土壤相对湿度存在差异,在试验过程中的一个连续降雨时期,大花马齿苋Portulaca grandiflora植物槽的滞蓄率为54.75%,南美蟛蜞菊Sphagneticola trilobata为26.63%,佛甲草Sedum lineare为38.34%;基质保水性存在季节差异,8月降雨后基质相对湿度普遍达70%以上,而9月南美蟛蜞菊基质相对湿度均低于70%,10月则更低。

    结论 

    该监测系统可实现对室外屋顶绿化滞蓄效能及生态环境因子的有效、准确和实时动态监测。屋顶植物槽系统的雨水滞蓄效能、产流特征及基质土壤的保水性能与气象气候条件、降雨强度、降雨量、植物类型、季节变化和基质组成等密切相关。

    Abstract:
    Objective 

    Green roof can reduce and delay the runoff peak of rainstorm through vegetation mitigation and soil media retention. Real time monitoring of rainfall amount, water content of soil media, and runoff are of great significance for scientific research on rainwater retention capacity of roof greening.

    Method 

    Taking programmable logic controller (PLC) as the core component of hardware control and combining with touch screen, an automatic monitoring system for the rainwater storage effect of roof greening was developed to automatically monitor rainfall events, rainfall amount, air temperature, air humidity and wind speed.

    Result 

    The measurement results of the real-time monitoring system were consistent with the data of the meteorological department, which indicates that the system can effectively realize the automatic measurement of the overflow amount and the relative humidity of the substrate soil. There were differences in the overflow amount of plant trough and the relative humidity of substrate soil among different vegetations. For example, in a continuous rainfall period during the test, the retention rate of Portulaca grandiflora trough system was 54.75%, the Sphagneticola trilobata system was only 26.63%, and the Sedum lineare system was 38.34%. There were seasonal differences in the water holding capacity of the substrate. The relative humidity of the substrate generally reached more than 70% after the rainfall in August, while the relative humidity of the substrate of Sphagneticola trilobata system was lower than 70% in September, and even lower in October.

    Conclusion 

    The monitoring system can realize effective, accurate and real-time dynamic monitoring of storage efficiency of outdoor roof greening and ecological environment factors. The rainwater retention capacity, runoff yield characteristics and water retention performance of the matrix soil of the roof plant trough system may be closely related to the meteorological and climatic conditions, rainfall intensity, rainfall amount, plant types, seasonal changes, matrix composition, etc.

  • 水稻直播栽培技术便于实现机械化,具有降低劳动强度,缓解农时,节本增效等优点[1-3],随着人们对水稻直播理念的深入了解[4],水稻直播机在各地得到广泛推广。但现有的机械式水稻直播机大多采用镇压轮传动播种,这种播种方式普遍存在一些不足:镇压轮易于裹草堵转,导致漏播;播量靠手动调节且控制精度低;无法实时依据机具车速变化自动调节播种量;自动化程度较低。目前国内外针对播种机播量调节已有一些相关研究,国外直播装备研究和运用起步较早,基本实现自动化、智能化作业[5],如LEMKEN公司生产的Saphir系列播种机通过配备电脑控制终端Easytronic系统,可以预设播种量并对播种量、施肥量进行校对,可完成多种作物播种;日本矢崎公司生产了一种直接配套插秧机进行播种作业的SYG-8型水稻直播机,播种量、穴距可精准调节,但该机具作业效率较低,价格高昂,使其推广受到限制。国内现有水稻直播机的研究主要集中在机械结构的设计改进以及关键部件的参数优化[6-8],未能从根本上解决镇压轮传动播种导致的漏播以及播种量无法同步均匀调节问题。

    本文以现有苏南地区机械式水稻播种机为基础,设计了一种基于PID控制算法[9-11]的水稻直播机播量控制系统。该系统可以在线无极调节排种量,实现排种转速的闭环控制,达到同步播种目的,提高播量控制精度,为现有的水稻直播机播量自动化改造提供了一种可靠途径。

    播量控制系统工作原理如图1所示。播种作业时,通过电位器设定目标播量,结合安装在测速轮上的编码器采集实时机具车速以及排种转速,计算出排种目标转速;同时安装在排种轴上的编码器实时检测排种轴转速;决策系统将目标播量、机具车速、排种转速作为控制系统的输入量,得到当前排种器的转速控制量,然后通过PID调速算法使控制器输出相应PWM波[12-13],再经过放大调理后,驱动排种电机在线调节排种转速,实现同步排种作业。

    图  1  控制原理结构图
    Figure  1.  Schematic diagram of control principle

    单位面积上的播种量[Q(t)]可以表示为[14-15]

    $$ Q(t) = \frac{{0.06q(t){{n}}}}{{L v(t)}}, $$ (1)

    式中, q(t)为单个排种器播种量,g/min;n为播种行数;L为排种通道所能覆盖的作业幅宽,m;v(t)为机具作业车速,km/h;0.06是各变量单位换算产生的系数;q(t)和排种电机转速(ɑ)的标定公式为:

    $$ q(t) = ka + b, $$ (2)

    式中, kb是标定试验测定系数。根据目标播种量,排种电机转速和机具车速之间关系可以表示为:

    $$ a = \frac{{Q(t) L v(t)}}{{1\,000k{{n}}}} - \frac{b}{k}{\text{。}} $$ (3)

    根据公式(3),机具车速发生变化时,控制器可以同步调整排种轴转速,确保实际单位面积排种量与目标播种量一致。

    针对江苏丹阳欣田机械制造有限公司生产的2BFGK-12型播种机进行自动化改造,改造后的播种机结构简图如图2所示。自动化改进保留了机械式播种开沟、旋耕、播种、镇压等功能,重点改进了排种驱动方式,将链轮传动改为直流电机驱动,排种轴下方种箱内侧安装直流电机驱动,通过链轮驱动排种轴,播种行数为12行,机具宽度230 mm,取消地轮与排种轴连接的链式结构;设计增加了一种铁质测速轮,直径为400 mm,测速轮表面均匀布设15个防滑齿[16],抓地性良好,且具有单铰链仿行机构,弹簧支杆上方每隔20 mm开调节孔位1个,共计10个,可以通过开口销调节弹簧压缩长度,减缓测速轮对地弹跳,提高测速准确度;弹簧压杆上方安装行程开关,抬起机具可断停排种电机,防止重播;通过轴套分别在排种轴和地轮安装2个编码器用于测量排种轴转速和机具车速;播量可按需无极调节,简化了播量调节方法,可实现同步播种。

    图  2  播种机结构图
    Figure  2.  Seeder structure diagram

    控制系统按照模块化设计思路,由速度采集、人机交互、执行机构、主控单元等主要模块组成,如图3所示。排种控制系统设计手动和自动2种模式:手动模式可转动旋钮调节播量;自动模式下,控制系统可依据设定机具前进速度与播种量的比例系数,在线调节排种转速。数码管采用三段式设计,分别显示机具车速、播量档位、排种转速。速度采集模块采用2个编码器测速,分别采集排种转速和机具车速,信号经过A/D转换发送主控器STC12C5A60S2单片机[17]。驱动电路采用拖拉机12 V电源供电,控制电路经L7805稳压芯片输出5 V供电,强弱电分离,提高电路板稳定性与可靠性,控制系统主控原理图如图4

    图  3  控制系统硬件结构框图
    Figure  3.  Hardware structure diagram of control system
    图  4  控制系统原理图
    Figure  4.  The circuit diagram of control system

    1)测速模块:编码器是把角位移或直线位移等非电量信号转换为电量信号的装置[18],安装于具有单铰链仿行机构的测速轮,实时检测机具行进速度,产生脉冲信号经过调理电路将脉冲信号放大并滤掉杂波,确保输出标准方波。选用欧姆龙增量式编码器E6B2-CWZ6C,旋转1周输出600脉冲数,该编码器具有构造简单、性能稳定,测量精度高等优点[19]。编码器采样频率为5 Hz,对每5个采样脉冲数据进行均值滤波,输出1 Hz速度控制信号,提高了测量速度的精度与稳定性。采用一个0.2 μF电容滤除采样信号过程中的杂波,并对LM358放大器进行保护。

    试验中设计直径为400 mm的测速轮模拟拖拉机后轮,播种机测速轮的转速与脉冲频率的关系为:

    $$ N = \frac{{60{{f_0}}}}{{ZM}}, $$ (4)

    式中,Z表示编码器每转输出的脉冲个数;f0为准时钟的脉冲频率,Hz;M为编码器2个脉冲之间的时钟脉冲的个数。

    2)直流电机驱动模块:直流电机工作时需要驱动12个排种槽轮,为了提高电路板驱动性能,设计了二极驱动电路单元,双NPN型三极管组合构成达林顿管,提升了SSF7509增强型MOS管[20]驱动电流,有效提高了驱动效率,最大漏极电流达60 A,漏源击穿电压为80 V,漏源导通电阻为6.5 mΩ。PWM信号经驱动模块调理运算控制排种电机,为提高驱动模块可靠性与稳定性,对MOS管电路铜箔表面走锡处理,形成3 mm的焊锡导线,增大有效走线截面,提高电路板载荷电流,驱动模块电路图如图5

    图  5  直流电机驱动电路图
    Figure  5.  Driving circuit diagram of DC motor

    3)人机交互模块:人机交互模块由按键、播量旋钮和数码管组成。74HC595驱动3个2位1.42 cm的共阴极数码管[21],将串行信号转为并行信号,分别显示拖拉机速度(km/h)、播量档位、排种轴转速(r/min);电源芯片实现了DC12 V与DC5 V的电压转换,排种轴控制模式可手动自动切换,按键输出端与P0.5引脚相连,高电平为自动模式、低电平为手动模式,墒情较为严重时,可选用手动模式,确保播种效果,人机交互电路图如图6

    图  6  人机交互电路图
    Figure  6.  Circuit diagram of human-computer interaction

    排种器转速控制本质是一个直流电机控制系统,测速轮转速作为系统输入量,输出量为排种槽轮转速。在忽略微小电感的情形下[22],可将该排种器驱动电机看成经典的一阶系统,其传递函数是一个典型积分环节和惯性环节串联[23]

    $$ G(s) = \frac{{1/2\pi {C_{\rm e}}}}{{s\left(\displaystyle\frac{{{J_{\rm a}}{R_{\rm a}}}}{{{C_{\rm e}}{C_{\rm t}}}}s + 1\right)}}, $$ (5)

    式中,G(s)是原函数经过拉普拉斯变换后的复函数表达式;Ce为电动势常数,由电动机结构参数确定;Jɑ为电动机转子转动惯量;Rɑ为电动机电阻;Ct为电磁力矩常数,由电动机结构参数确定;s为复频率。

    选用邦瑞公司生产的5D90-12GU直流电机,电机参数为Ce=12.04, Jɑ=4×10–5 kg·m2, Rɑ=6Ω, Ct=0.115 N·m/A,代入式(5)得:

    $$ G(s) = \frac{{8.69}}{{s(0.642s + 1)}}{\text{。}} $$ (6)

    本研究选用PID控制器模型,被控对象由排种电机、电机驱动器、执行机构组成。PID控制系统输入信号Nin,Sin为经PID控制器输出的最佳转速控制量,Nout为排种轴的作业转速;控制器执行过程中,编码器实时监测测速轮和排种轴转速,并将转速信号输入到控制系统中,与最佳转速控制量形成偏差(e),经PID调节器输出相应的控制量来调节排种转速,实现播量在线无极调节,达到控制目标。PID控制器与电机数学模型、负反馈控制量组成闭环控制系统,其传递函数近似于二阶惯性环节,通过与标准惯性环节比较取PID参数:kp=15.216 2,ki=0.319 3,kd=1.012 1,PID控制系统结构图如图7

    图  7  PID控制系统结构图
    Figure  7.  Structure diagram of PID control system

    电机空载下,测试控制器变速调节电机转速响应变化效果,排种轴转速选取农户常用播种量对应的3个转速,分别为20、30和40 r/min,测试控制系统启动后的电机响应转速数据曲线如图8,性能参数如表1所示。结果表明:控制系统在目标转速40 r/min下超调量最大,不同转速下的调整峰值时间差距较小,整体调整时间低于0.63 s,响应及时。

    表  1  空载响应试验数据
    Table  1.  The experimental data of no-load response
    转速/(r·min–1)
    Speed
    超调量/%
    Overshoot
    峰值时间/s
    Peak time
    调整时间/s
    Adjusted time
    20 7.66 0.24 0.38
    30 8.02 0.29 0.54
    40 8.21 0.33 0.63
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    图  8  不同目标转速下电机空载转速响应曲线
    Figure  8.  The response curve of motor velocity without load under different target speeds

    传统播种机由于制造工艺和加工精度的差异,致使相同槽轮的排种轴阻力差距较大,对控制系统带负载能力要求较高。依据排种轴扭矩标准[24],12行以下播种机扭矩不大于10 N·m,通过磁负载装置给电机施加7.5、10.0和12.5 N·m负载,测试控制系统带负载能力及负载变化的调节能力,记录排种电机实时转速值及驱动电路负载电流。变负载响应曲线如图9所示。施加负载7.5 N·m时,电机瞬时转速回落较小,转速回调时间短,随着负载增大,电机瞬时转速回落逐渐增大,调整时间延长,当负载12.5 N·m时,转速瞬间下降了23.5%,控制系统迅速响应,系统转速回调时间为0.32 s,最大负载电流为6.5 A,大负载作业条件下控制系统工作稳定,性能可靠,为控制系统适配不同播种机提供了理论依据,带负载性能测试如图10所示。

    图  9  施加不同负载的电机转速曲线
    Figure  9.  The curve of motor speed under different loads
    图  10  负载性能试验台
    Figure  10.  Test platform of load performance

    排种转速控制精度对于播种效果起关键作用,为了综合测试播种机性能,开展了排种转速及播量控制精度田间试验(图11)。试验地点位于南京高淳禾田家庭农场,田间秸秆留茬高度18.5 cm,秸秆含水率(w)21.2%,秸秆切碎长度13.5 cm,秸秆量6 725.6 kg/hm2。土壤状况如表2所示,试验品种为‘南粳46’。设计机具车速和目标播量两因素三水平试验,依据苏南地区农户实际播种要求,选取试验机具车速为0.8、1.2和1.6 m/s,目标播量为7.50、11.25和15.00 g/m2。水稻直播机有效播种幅宽2.3 m,由久保田754拖拉机牵引,播种作业距离140 m(田块长约70 m)视为1次试验,记录排种轴实时转速、机具车速、实际播量,每个目标播量重复2次试验,取平均值为最终数据,结果见表3表3的结果表明,3种目标播量下的转速最大误差分别为6.73%、6.59%和7.21%,转速误差平均值分别为4.67%、4.92%和5.31%,对比传统播种机最大控制误差24.54%和平均控制误差17.08%[23],本系统控制精度显著提高;目标播量15.00 g/m2时,机具车速提升后转速误差平均值降低较为明显且播量误差显著降低,说明本控制系统在较高车速和较高目标播量下,控制效果更好;播种机整机转速控制精准,能满足实际需求,在不同的测试条件下,播量控制系统性能稳定。

    图  11  田间试验图
    Figure  11.  Field experiment chart
    表  2  田间土壤状况
    Table  2.  Soil condition in field
    土壤深度/cm
    Soil depth
    容重/(g·cm−1)
    Density
    含水率(w)/%
    Water content
    坚实度/MPa
    Firmness
    0~5 1.32 23.41 0.43
    5~10 1.45 20.26 0.86
    10~15 1.53 18.96 1.23
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    表  3  不同目标播量下田间试验的控制精度
    Table  3.  Control accuracy of speed and seeding amount in field under different target seeding amounts
    播量/(g·m−2)
    Seeding amount
    机具车速/(m·s−1)
    Vehicle speed
    转速最大误差/%
    Max. speed error
    转速误差均值/%
    Average speed error
    播量误差/%
    Seeding amount error
    7.50 0.8 6.73 4.67 3.86
    1.2 4.96 3.62 3.91
    1.6 4.13 2.74 3.66
    11.25 0.8 6.59 4.92 3.25
    1.2 5.81 3.83 2.76
    1.6 5.34 2.32 2.12
    15.00 7.21 5.21 3.96 7.21
    5.68 3.54 2.52 5.68
    4.08 1.63 1.04 4.08
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    机具行驶作业速度变化时需要排种轴快速同步响应,为测试播量控制系统排种同步性,设计了田间阶梯车速播种试验。选取目标播量11.25 g/m2,测试机具行驶速度在0.8~1.6 m/s范围内阶梯变化,实时记录排种轴转速和车速,田间排种车速同步跟随效果如图12图12的结果表明,田间播种车速变化时排种转速响应及时,具有较高的排种同步性,说明本研究设计改造的排种驱动机构和PID控制算法的引入措施起到了关键性的作用。

    图  12  排种车速同步跟随图
    Figure  12.  Synchronization follow map of seeding speed

    对传统水稻直播机进行自动化改造,重点改进了播量调节机构,并设计了配套的播量控制系统,简化播量调节方式。控制系统引入PID控制策略,并且建立了相应的传递函数,针对设计目标播量下的转速范围内,排种电机空载转速最大超调量为8.21%,转速调整最大时间为0.63 s,电机负载状况下最大回调时间为0.32 s,最大负载电流6.5 A, 控制系统响应迅速,满足实际播种需求。

    田间试验转速最大误差为7.21%,最大转速误差均值5.31%,最大播量误差为3.96%,播种机整机转速控制精度较传统播种机显著提高,田间播种车速变化时排种转速响应及时,具有较高的排种稳定性和同步性,实现了同步播种作业,提高了传统播种机播种性能。

    该控制系统自动化改造简便,对传统机械直播机具有较高适配性,为现有的机械式播种机低成本播量自动化改造提供了思路。

  • 图  1   实时监测系统总体功能示意图

    Figure  1.   Overall function diagram of the real-time monitoring system

    图  2   植物槽排水质量监测及控制模块

    Figure  2.   Monitoring and control module of the drainage weight of plant box

    图  3   实时监测系统实景模型图

    Figure  3.   On-site model of the real-time monitoring system

    图  4   实时监测系统安装实景图

    Figure  4.   On-site picture of the real-time monitoring system installation

    图  5   控制模块安装实景图

    Figure  5.   On-site picture of the control module installation

    图  6   手持气象仪测定的空气温度和湿度分别与实时监测系统自动监测数据的T检验

    Figure  6.   T-test of air temperature and humidity data between measurements from portable weather instrument and the on-site real-time monitoring system

    图  7   实时监测系统监测的降雨事件及强度

    Figure  7.   Rainfall events and intensity detected by the real-time monitoring system

    图  8   实时监测系统监测的气象数据日均值

    Figure  8.   Daily mean value of the meteorological data monitored by the real-time monitoring system

    图  9   不同植物溢流量日均值

    Figure  9.   Daily mean value of overflow water weight of different plants

    图  10   2018年8—10月植物槽基质土壤湿度均值变化及日降雨量

    Figure  10.   Mean changes of substrate soil moisture and daily rainfall from August to October in 2018

  • [1]

    VANWOERT N D, ROWE D B, ANDRESEN J A, et al. Green roof storm water retention: Effects of roof surface, slope, and media depth[J]. Journal of Environmental Quality, 2005, 34(3): 1036-1044. doi: 10.2134/jeq2004.0364

    [2]

    GETTER K L, ROWE D B, ANDRESEN J A. Quantifying the effect of slope on extensive green roof stormwater retention[J]. Ecological Engineering, 2007, 31(4): 225-231. doi: 10.1016/j.ecoleng.2007.06.004

    [3]

    ABUALFARAJ N, CATALDO J, ELBOROLOSY Y, et al. Monitoring and modeling the long-term rainfall-runoff response of the Jacob K. Javits center green roof[J]. Water, 2018, 10(11): 1494. doi: 10.3390/w10111494.

    [4]

    BURSZTA-ADAMIAK E, STAŃCZYK J, ŁOMOTOWSKI J. Hydrological performance of green roofs in the context of the meteorological factors during the 5-year monitoring period[J]. Water and Environment Journal, 2019, 33(1): 144-154. doi: 10.1111/wej.12385

    [5]

    BUCCOLA N, SPOLEK G. A pilot-scale evaluation of green roof runoff retention, detention, and quality[J]. Water, Air, & Soil Pollution, 2011, 216(1): 83-92.

    [6] 张彦婷, 郭健康, 李欣, 等. 利用正交设计研究屋顶绿化基质对雨水的滞蓄效果[J]. 上海交通大学学报(农业科学版), 2015, 33(6): 53-59.
    [7] 张华, 李茂, 张沣, 等. 简单屋顶绿化的滞蓄特性[J]. 土木建筑与环境工程, 2015, 37(4): 135-141.
    [8]

    BOUZOUIDJA R, SÉRÉ G, CLAVERIE R, et al. Green roof aging: Quantifying the impact of substrate evolution on hydraulic performances at the lab-scale[J]. Journal of Hydrology, 2018, 564: 416-423. doi: 10.1016/j.jhydrol.2018.07.032

    [9]

    WANG J, GARG A, LIU N, et al. Experimental and numerical investigation on hydrological characteristics of extensive green roofs under the influence of rainstorms[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2022, 29(35): 53121-53136. doi: 10.1007/s11356-022-19609-w

    [10]

    STOVIN V, VESUVIANO G, KASMIN H. The hydrological performance of a green roof test bed under UK climatic conditions[J]. Journal of Hydrology, 2012, 414: 148-161.

    [11]

    LOCATELLI L, MARK O, MIKKELSEN P S, et al. Modelling of green roof hydrological performance for urban drainage applications[J]. Journal of Hydrology, 2014, 519: 3237-3248. doi: 10.1016/j.jhydrol.2014.10.030

    [12]

    YILMAZ D, SABRE M, LASSABATèRE L, et al. Storm water retention and actual evapotranspiration performances of experimental green roofs in French oceanic climate[J]. European Journal of Environmental and Civil Engineering, 2016, 20(3): 344-362. doi: 10.1080/19648189.2015.1036128

    [13]

    KEMP S, HADLEY P, BLANUŠA T. The influence of plant type on green roof rainfall retention[J]. Urban Ecosystems, 2019, 22(2): 355-366. doi: 10.1007/s11252-018-0822-2

    [14]

    LIU W, FENG Q, CHEN W P, et al. Runoff retention assessment for extensive green roofs and prioritization of structural factors at runoff plot scale using the Taguchi method[J]. Ecological Engineering, 2019, 138: 281-288. doi: 10.1016/j.ecoleng.2019.07.033

    [15]

    CHARALAMBOUS K, BRUGGEMAN A, ELIADES M, et al. Stormwater retention and reuse at the residential plot level: Green roof experiment and water balance computations for long-term use in Cyprus[J]. Water, 2019, 11(5): 1055. doi: 10.3390/w11051055.

    [16]

    GAN L, GARG A, WANG H, et al. Influence of biochar amendment on stormwater management in green roofs: Experiment with numerical investigation[J]. Acta Geophysica, 2021, 69(6): 2417-2426. doi: 10.1007/s11600-021-00685-4

    [17]

    WANG J, GARG A, HUANG S, et al. The rainwater retention mechanisms in extensive green roofs with ten different structural configurations[J]. Water Science and Technology: A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 2021, 84(8): 1839-1857. doi: 10.2166/wst.2021.413

    [18]

    RAZZAGHMANESH M, BEECHAM S. The hydrological behaviour of extensive and intensive green roofs in a dry climate[J]. Science of the Total Environment, 2014, 499: 284-296. doi: 10.1016/j.scitotenv.2014.08.046

    [19] 杨浩, 林添堤, 徐永, 等. 基于PLC的光调控植物跟踪生长系统[J]. 农机化研究, 2020, 42(9): 87-92. doi: 10.3969/j.issn.1003-188X.2020.09.015
    [20] 杨帆, 赵彤轩, 王钰涌, 等. 基于S7-1200 PLC的材料实验室环境监测物联网系统的设计[J]. 工业仪表与自动化装置, 2022(1): 60-65. doi: 10.3969/j.issn.1000-0682.2022.01.013
    [21]

    VANUYTRECHT E, VAN MECHELEN C, VAN MEERBEEK K, et al. Runoff and vegetation stress of green roofs under different climate change scenarios[J]. Landscape and Urban Planning, 2014, 122: 68-77. doi: 10.1016/j.landurbplan.2013.11.001

    [22] 郑美芳, 邓云, 刘瑞芬, 等. 绿色屋顶屋面径流水量水质影响实验研究[J]. 浙江大学学报(工学版), 2013, 47(10): 1846-1851.
    [23] 张贤巍. 北京市气候特征下简单式绿色屋顶植物生长及径流雨水调控规律研究[D]. 北京: 北京建筑大学, 2020.
    [24]

    SIMMONS M T, GARDINER B, WINDHAGER S, et al. Green roofs are not created equal: The hydrologic and thermal performance of six different extensive green roofs and reflective and non-reflective roofs in a sub-tropical climate[J]. Urban Ecosystems, 2008, 11(4): 339-348. doi: 10.1007/s11252-008-0069-4

  • 期刊类型引用(7)

    1. 朱士江,李虎,徐文,冯雅婷. 三峡库区土壤含水量对柑橘园果实品质的影响. 中国农业科技导报. 2023(06): 201-207 . 百度学术
    2. 余高,陈芬,田霞,卢心,滕明欢,谢婉莹. 冬季覆盖对幼龄柑橘园土壤化学性质及酶活性的影响. 河南农业科学. 2023(09): 91-101 . 百度学术
    3. 同晓蕾,豆攀,张伯虎,问亚军,闫苗苗. 旱地果园生草栽培技术研究进展. 黑龙江农业科学. 2021(02): 127-131 . 百度学术
    4. 黄玉杰,唐明明,刘道纯. 覆草和浇水量对桃树幼苗生长及土壤温湿度的影响. 经济林研究. 2021(01): 184-190 . 百度学术
    5. 高海英. 果园生草对土壤和果树影响的试验研究. 乡村科技. 2021(20): 62-64 . 百度学术
    6. 高鹏,谢家兴,孙道宗,陈文彬,杨明欣,周平,王卫星. 基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型. 华南农业大学学报. 2020(06): 134-144 . 本站查看
    7. 李运珍,谢永旺,邹彬. 浅析沃柑的引种栽培管理技术. 农村科学实验. 2019(13): 47+49 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-30
  • 网络出版日期:  2023-05-17
  • 刊出日期:  2023-05-09

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