金生英 徐 斌 黄佳敏 张宗俊 余江勇

（广东东篱环境股份有限公司，广东广州 510335）

随着移动互联网、云计算以及物联网等信息技术产业发展，信息传输、存储、处理能力快速上升，导致数据量呈指数递增。传统的简单抽样调查分析已无法满足当下对数据时效性、海量性、精确性的需求。大数据改变了传统的数据收集、存储、处理挖掘方式，数据采集方式更多样化，数据来源更广泛、多样化，数据处理方式由简单的因果关系转向丰富联系的相关关系。大数据能够分析历史数据，提供市场预测，促成决策。大数据在精准营销、智慧医疗、智慧农业、智慧物流、教育、安防等领域均有大量应用，随着云计算、物联网、移动互联网等支撑行业快速发展，大数据将拥有更广阔的应用市场空间。2020年大数据技术在智慧城市建设各领域得到大力应用和发展，大数据技术为智慧城市建设提供了新的机遇[1]。城市数字园林建设作为国家智慧城市建设的重要组成部分，开始在国内展开，大数据技术串联城市园林绿化建设、管理和养护等各项工作，引导各级管理部门利用园林绿化大数据进行监督管理、辅助决策和服务公众，提升城市园林绿化科学化、动态化、精细化管理水平[2]。我国的城镇化发展进入中后期阶段，居民对城市质量的要求不断提升，市政园林、地产园林等园林行业将受益于城市基础设施建设、城市质量提升、基础设施更新换代等多重需求，得到逐步释放。市政园林呈现逆周期式增长规律，地产园林受房地产投资增速影响较大，呈爆发式增长规律。地产绿化面积在现代城市中的比重不断加大，管理地产园林对提高居民生活质量、打造智慧社区、建设智慧城市具有重要意义。

1 地产园林数字化建设的必要性

1.1 智慧城市建设投入规模不断加大，智慧园林行业发展迎来契机

2012年起，相关主管部门连续发文着手建设智慧城市，标志着我国智慧城市发展进入探索阶段。2014年，八部委联合发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，要求实现城市基础设施管理的数字化，推动城市管理水平提升[3]。“十四五”规划明确指出，应加快数字社会建设步伐，提供智慧便捷的公共服务，推动数字化服务普惠应用，持续提升群众获得感；推进公共服务机构资源数字化，加大开放共享和应用力度；以数字化助推城乡发展和治理模式创新，全面提高运行效率和宜居度；构筑美好数字生活新图景、提供线上线下融合的社区生活服务、社区治理及公共服务、智能小区等服务。

新型智慧城市建设已上升为国家战略。智慧城市建设已经历探索阶段、推进阶段和新型智慧城市建设阶段。前瞻产业研究院发布的《智慧城市建设行业发展趋势与投资决策支持报告》统计数据显示，截至2019年上半年，全国100%的副省级城市、89%的地级以上城市、49%的县级城市已经开展智慧城市建设，累计参与的地市级城市数量超过300个，规划投资达3万亿元，建设投资达6 000亿元。我国已组织开展智慧城市顶层设计指南、技术参考模型、公共信息平台、数据融合等37项国家标准的研制工作，累计发布实施20项国家标准。智慧园林建设作为智慧城市建设的重要组成部分，将迎来契机。

1.2 智慧园林建设将进一步细化，传统地产园林行业问题凸显

（1）统计、查询和管理资料不便捷、不完整，部分城市的数字园林系统多以市政园林为主，地产园林作为城市园林绿化的重要组成部分，其绿地面积、附属绿地、古树名木等绿量信息未进入城市数字园林系统。

（2）地产园林数据多以建设时的竣工图为依据，缺少年度更新，不同地产由不同地产物业管理，信息管理封闭，多以“信息孤岛”形式存在，共享数据不及时，数据之间不能实现区域化联动、多层级管理，大数据未能充分发挥科学辅助决策作用。

（3）规划、评估以及养护标准不一致，各区域数字化系统差异大，数据的集成与大数据分析存在问题，大部分园区依靠各自物业的人工经验监管，对多层级的数字化监管造成不便，地产园林行业大数据的应用和管理分析效能受到较大限制。

地产园林与信息化的融合是地产园林景观科学化发展的起点，大数据、互联网、人工智能与人们美好生活需求的融合是打造科学化、标准化、智能化、数字化园林的新创新态势，也是推动数字化服务普惠应用、创新城乡发展治理新模式、构筑美好数字生活新图景的重要举措。

2 地产园林数字化管理的需求

作为城市园林的一部分，地产园林在国家园林城市评比中占有重要地位。地产园林由不同的物业分散式管理，无统一的信息管理系统和信息发布平台，数据统计后，无法动态监管，公众参与度低，地产园林在大数据背景下亟须有效的数据统计、资料归类与大数据辅助决策。

2.1 数据统计与动态化监管需求

地产园林的绿化数据基本以小区建设时的竣工图数据为依据，数据会随着时间的推移产生变化，但无法统计变化数据。每个城市的地产园林景观分布点分散，每个小区的建设标准以及统计规则不同，以竣工图为准的园林绿地数据缺乏准确性和时效性，部分老小区的时空变化程度较大，同一城市归类的数据均无法统一标准统计分析。

基于大数据下的数字化管理手段能够避免这些矛盾，建立自上而下和平行城市的绿化数据库，建立标准化的数据报送格式和机制，实现一个城市甚至全国的地产园林绿地数据动态化监管，与市政园林等有效结合、互相补充，完善整个城市的绿化数据库。

2.2 大数据辅助科学决策需求

获取数据、建立数据库后，应根据管理需求分析数据，运用数据辅助科学决策，提高管理效率，改变产业结构。使用新一代人工智能、大数据、物联网等技术，以园林大数据中心作为数据基础，采集土地数据、环境数据、设施数据、养护数据、管理数据以及互联网数据，进行汇聚整合，建立园林决策分析指标体系和数据模型。以PC终端、微信小程序端以及展示大屏等方式展现数据分析结果，通过可视化数据方式为各级管理者精准施策提供数据支撑，为城市的绿地监管、绿地规划、古树名木保护、绿化养护等工作提供决策依据。

数据的收集涉及园林绿化的设计、施工、绿化养护的全方位数据，将日常园林管理中涉及的植物浇水、修剪、施肥、病虫害防治数据纳入系统，收集第一手基础数据，建造立体模型，通过植物生长的变化及人工干预的量化数据，预测生态环境优良。植物施肥情况可以反映整个区域肥料使用情况以及土壤的氮磷钾的含量，合理有效地制定下一年的施肥计划；植物浇水量的变化可以反映整个城市降雨量的变化以及用水和节水统计，间接反映城市地下水位的变化情况；病虫害防治记录可以反映病虫害发生规律，提前预防、有效规避。

2.3 标准化、精准化的养护需求

地产园林养护多以物业为主，养护人员呈现老龄化的趋势，养护不专业、病虫害识别困难、病虫害防治不及时、施肥不均匀等养护痛点依然严重，养护效率低，不同小区不同物业使用的养护标准差异较大。地产园林养护应标准化、精准化、少人化，解决上述养护痛点。利用先进人工智能设备和物联网技术，检测全区的土壤温湿度、空气温湿度、土壤养分、天气等变化情况，实时记录园区植物生长、病虫害发生的情况，养护管理人员根据将相关信息与实际情况结合，制定适合每种植物的个性化方案，大数据平台也可以为养护人员提供标准化的操作流程。

基于物联网的实时园林环境数据采集、智能自主决策、标准化生产可以大幅度提高园林养护效率，减少资源投入，解决劳动力投入过大问题，建立园林大数据标准规范体系，实现园林的标准化、精准化养护需求。

3 地产园林数字化管理平台建设

地产园林数字化管理平台采用分层设计思想，创建一个业务敏捷的架构，满足当前以及未来平台中服务种类、方式、内容不断调整和变化的需求。汇集、梳理、融合、交换海量数据，对积累的园林大数据开展分析挖掘，进行分类统计和汇总，形成各种各样的图表进行可视化输出，提供给上层各类园林应用系统使用。该数字化管理平台包含“两大体系、六大层次”。

地产园林数字化管理平台总体架构设计如图1所示。

图1 地产园林数字化管理平台总体架构设计

3.1 两大体系建设

两大体系为数据标准规范体系和系统安全保障体系。标准规范体系为完善系统管理平台建设各类标准规范提供基础，体系建设属于系统建设的重要工程。数据的标准化、规范化是实现信息集成和共享的前提，保证信息的准确性、完整性和及时性。

地产园林数字化管理平台以国家相关信息为标准，参考本地园林或当地已有相关标准，建立规范、完整的标准规范和安全保障体系，从数据类、应用类、安全类、运维类对园林大数据中心进行标准化规范，满足跨地区、跨管理机构、跨层级信息共享和业务协同提供管理及技术依据。

系统安全体系框架是对系统提供保护的策略的集合，是系统建设的重要组成部分。系统安全体系应符合国家政策相关要求和等级保护的相关技术要求，建设的系统应符合地产园林的特点，满足地产园林管理运行的实际需求。平台安全保障体系应充分利用已有信息安全基础设施，通过建设平台安全技术体系、安全管理体系以及应急响应支援体系，形成集防护、检测、响应、恢复于一体的安全保障体系，实现物理环境安全、运行管理安全、数据安全、资源可信、网络安全及系统安全层次的安全需求。

3.2 六大层次建设

（1）基础设施层。

基础设施层提供系统软、硬件等集成设施和系统运行的基础环境，应用区块链技术、人工智能、5G网络等技术，搭建网站、虚拟化资源管理、计算资源池、存储资源池、网络资源池、安全设备、基础软件平台等内容，为系统良好运行提供支撑。

（2）物联网监测平台层。

物联网监测平台层是地产园林数字化管理平台的技术支撑平台层，技术支撑平台整体架构采用B/S先进架构和技术路线，支持现阶段系统的开发应用。具备一定扩展性，能够支撑后续业务的应用扩充，具备大数据处理、数据智能展现、大数据应用、系统资源管理和运维管理等功能。常见地产园林业务应用包括土壤环境监测、空气环境监测、植物信息采集、植物长势监测、能耗监测、安全监控等，可以根据应用需求进行扩展。

（3）大数据管理平台层。

大数据管理平台层是园林数字化平台的核心层，主要包括数据采集与交换、数据加工存储和数据应用与服务三个部分。大数据管理平台层可以实现各类园林数据资源的收集、定义、维护、追溯、注销等集中统一管理，使园林数据按照数据的增值过程分级存储。系统数据主要源自报表、单据、空间数据和互联网信息等渠道。大数据管理平台通过共享交换系统与相关部门、企业内部各处办进行数据共享交换，外部业务系统数据通过ETL工具实现数据集成。

数据加工存储使用分布存储并行运算，使用ETL工具进行数据的清洗和转换，将业务系统数据导入园林数据资源核心数据库。数据资源核心数据库采用分层设计思想，按业务主题将数据组织为园林资源基础数据库、主题数据库、互联网信息资源库和基础地理信息数据库。

基础数据库建立数据的统一视图，包括园林设备数据库、植物数据库、绿地数据库、园林政策数据库、园林调查数据库等数据库。专题数据库面向平台的主题分析，划分为产业定位数据模型、园林经营数据模型、园林业态发展数据模型、园林要素配置数据模型和园林市场对接数据模型等主题分析模型。

数据分析是数据增值的核心过程，使用成熟的大数据服务工具进行数据的多维查询、预警预测、全文检索、数据挖掘、统计报表、GIS分析工具和数据可视化等操作，支持园林基本信息管理、精细园林管理、园林综合数据分析系统、基于GIS园林大数据可视化展示平台等业务应用。

（4）园林应用系统层。

园林应用系统层是地产园林数字化管理平台的业务应用层，是数据加工、分析和挖掘得到的操作系统，可以根据管理需求，进行不同的分类应用和增值服务，覆盖地产园林的资产管理、资源分析管理、养护管理、园林综合数据分析系统、园林可视化管理业务。园林的资产管理可以对地区或某一小区的园林资产分布进行统计，对资产类别进行统计分析，分布统计分析有助于管理者进行精准化管理，分析小区设备使用率、项目的资产使用。养护管理将养护的各环节细化，对养护计划、养护设备、养护人员根据资源分布情况合理安排。资源分析管理可以对小区的能耗、地区的能耗以及周边的植保资源、养护资源进行统一管理，共享数据。

（5）园林管理层（用户服务层）。

园林管理层面向管理者，地产园林的不同管理机构对应的管理标准和管理需求不同，一个成熟的地产园林数字管理平台能够满足不同的管理需求，可以横跨平行行业。市政园林管理、公园管理同样适用，但需要不同的数据计算方式和数据统计方式。核心层大数据管理平台层相同，园林管理层应满足多元化的服务需求和服务对象。

（6）可视化展示层。

可视化展示层是用户服务层的延伸，将数据统计结果以不同展现形式进行实时展示，如统计图、数据地图、描述性文字块、雷达图、预警地图等，以便管理者通过可视化展示图快速了解情况，遇到问题可以快速响应。可视化展示具有数据预测的功能，可以借助历史数据和经验数据对未来的管理经营状况进行预测分析，也可以进行一些自定义预测逻辑，使预测的结果更贴近现实。数据预测结果以表和图动态展示，能够随时调整预测因素，实时展示预测结果，提供对预测结果的保存，使管理者能够随时随地通过PC端、手机端、大屏等设备查看不同版本的预测结果。

4 结语

数字化园林是现代园林发展的重要趋势，地产园林现代化和信息化水平具有较大的提升空间。通过建设园林数字化管理平台，加大对地产园林的数据整合、数据挖掘、数据分析预警能力，实现管理问题发生早发现、早预防，合理协调资源，发挥大数据的科学决策作用，为现代园林科学养护、资源管理、品牌打造等提供全方位服务，为智慧社区、智慧城市管理工作的开展提供便利。打造园林数字管理平台的过程中，大数据管理平台层是核心层，管理者应充分认识大数据技术的优势，充分发挥大数据技术在地产园林管理、园林规划、城市管理等领域中的价值和作用，相关数据的收集、统计从最基础的数据信息和关联数据做起，数据统计的范围越广、积累的时间越长，大数据的科学决策能力越强，推动智慧城市园林的发展与进步。