DB34 T 5536-2026 常见树种飞絮绿色防控技术指南.pdf
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1、 ICS 65.020.40 CCS B 64 34 安徽省地方标准 DB34/T 55362026 常见树种飞絮绿色防控技术指南 The green prevention and control techniques guides for flying catkins of common tree species2026-09-09 发布2026-10-09 实施安徽省市场监督管理局发 布 DB34/T 55362026 I 前言 本文件按照 GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别
2、专利的责任。本文件由安徽省林业科学研究院提出。本文件由安徽省林业局归口。本文件起草单位:安徽省林业科学研究院、安徽农业大学、安徽建筑大学、安徽省林业科技推广总站。本文件主要起草人:刘俊龙、苗婷婷、姚晓洁、朱广奇、唐雪海、冯伟、张伟光、付逍遥、高祥、孙慧、徐峰、欧强新、曹志华、杨婷婷。DB34/T 55362026 1 常见树种飞絮绿色防控技术指南 1 范围 本文件规定了常见树种飞絮的术语和定义、飞絮来源、发生时间、防控原则及目标、防控措施及档案管理等技术要求。本文件适用于杨树(Populus)、柳树(Salix)、悬铃木(Platanus)等常见树种的飞絮绿色防控。2 规范性引用文件 下列文件
3、中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/T 8321(所有部分)农药合理使用准则 GB/T 15776 造林技术规程 GB/T 15781 森林抚育规程 GB/T 50563 城市园林绿化评价标准 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。杨柳飞絮 Poplar and willow catkins 杨树、柳树雌株果实成熟、蒴果开裂,种子具白色絮状绒毛,借风力传播的自然现象。杨树种子绒毛长 2 cm4 cm,单团飞絮直径 5 cm10 cm;柳树种子绒
4、毛长 1 cm3 cm,表面被油脂类物质。悬铃木飞絮 Platanus catkins 悬铃木聚合果成熟开裂后,释放出包裹果实的暗黄色或棕色细小绒毛,随风吹散的自然现象。种子绒毛长 1 cm4 cm,5 根10 根一簇,飞絮以果毛为主、芽鳞片为辅。花芽分化期 Floral bud differentiation period 杨树、柳树、悬铃木的芽由叶芽向花芽状态转化过程时期,包括营养物质积累、激素水平变化等生理分化和花原基、苞片、雌雄蕊等花器官形成,通常在上一年 6月9月。智能化防控 Intelligent prevention and control 通过融合物联网、大数据、人工智能及自动
5、化控制等现代信息技术,构建“监测分析决策执行反馈”的闭环智能化防控系统,对常见树种飞絮污染进行绿色、精准、动态、高效防控。绿色防控 Green prevention and control DB34/T 55362026 2 以生态优先、绿色安全为原则,综合运用智能监测、树种更新、抚育、生态调控、绿色药剂与应急抑絮等技术,抑制飞絮、降低影响的系统治理方式。4 飞絮来源 杨树主要有黑杨派及其杂交种,如 69杨、72杨及107杨等雌株,以及仅在皖北平原宿州、亳州少量分布的白杨派的毛白杨等雌株。柳树主要树种有旱柳、垂柳、杞柳等。悬铃木常见的有一球悬铃木、二球悬铃木、三球悬铃木。5 发生时间 杨树、柳
6、树、悬铃木果实于日均温稳定在 15以上时开裂,飞絮期为 3月5月。受地域差异影响,皖南及沿江、江淮丘陵、淮北平原的飞絮发生时间依次推迟。同一区域内,城镇、平原及低海拔地区飞絮始发更早;受气候条件、品种特性等因素影响,飞絮周期可能出现延长或叠加现象。6 防控原则及目标 防控原则生态优先,绿色安全;综合施策,科学高效。防控目标通过综合防控减少飞絮,实现绿色防控的效果。7 防控措施 智能监测预报 7.1.1 数智探絮及分区防控 应用人工智能技术,通过数据驱动、精准监测、智能决策和自动化执行,调查絮源,分区分类主动防控。7.1.2 无人机巡检与雌株识别 在重点区域设立飞絮预测预警监测站点,利用无人机搭
7、载多光谱摄像头,于杨柳、悬铃木花期对树冠进行航拍,通过深度学习算法智能识别雌雄株,自动生成雌株分布地图,精准标注重点治理树木位置,有效提升排查效率,改变传统人工逐株核查效率偏低的问题,全面掌握雌株分布及花序生长状况。无人机巡检须严格遵守无人驾驶航空器飞行管理暂行条例及当地低空飞行管理相关规定。DB34/T 55362026 3 7.1.3 地面传感器网络 通过地面部署飞絮监测传感器,实时采集 PM10、PM2.5 监测数据中杨树、柳树、悬铃木絮纤维占比,通过无线传感器网络传输至云端平台。7.1.4 飞絮预测与预警 整合杨树、柳树、悬铃木物候期数据(花芽分化、果实成熟时间)、气象数据(温度、湿度
8、风速、降水)及历史飞絮监测数据,构建 AI预测模型,预测飞絮爆发时间和持续周期。通过综合分析研判,分树种、分品种确定飞絮始发期与高发期。7.1.5 智能精准作业与资源调度 依托飞絮实时监测数据,构建城市绿化三维模型,模拟不同治理方案下飞絮扩散规律。开发人工智能驱动的智能识别、精准喷洒、高效清扫及一体化资源调度系统。系统支持与城市大脑、数字城管等智慧平台对接,实现数据共享、联动分析与快速响应。树种更新与品种优化7.2.1 树种调整 选用适生优良乡土树种,提高楸树、榉树、栾树、栎树、乌桕、马褂木、中山杉、银杏、香樟、广玉兰、水杉、薄壳山核桃、楝树、椿树等乡土树种及常绿阔叶、针叶树树种种植比例。遵
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