基于SAE J1939数据采集的阿尔卑斯东北部全树干集材作业建模与能效分析

本研究针对山地森林作业中传统集材方式效率低下、环境影响评估不足的问题，通过采集标准化SAE J1939协议下的工程机械数据，首次在阿尔卑斯山区复杂地形中验证自动化时间研究（ATS）方法的可行性。研究团队利用CAN总线数据记录仪对Equus 175 N集材机进行监测，成功识别82%作业周期并建立提取距离与坡度对燃油消耗（3.25 L/周期）和CO2排放（8.67 kg/周期）的量化模型，为气候智能型林业（Climate-Smart Forestry）提供精准决策工具。

　　

在气候变化加剧的背景下，森林管理正面临前所未有的挑战。阿尔卑斯山区作为欧洲重要的碳汇和木材生产基地，其陡峭地形和复杂立地条件使传统集材作业长期存在效率低下、环境影响难以量化的问题。现有研究多集中于北欧平坦地区的CTL（Cut-To-Length）系统，而对占欧盟年采伐量40%的集材机作业缺乏系统性监测手段。

意大利帕多瓦大学（Università degli Studi di Padova）联合南非斯泰伦博斯大学的研究团队创新性地将重型机械通信协议SAE J1939应用于山地森林场景。通过Equus 175 N集材机在意大利东北部三个试验点（海拔246-1396米）的作业数据，研究人员首次实现：1）基于GNSS/IMU模块的作业周期自动分割；2）坡度与提取距离对燃油效率的量化建模；3）全作业链CO₂排放核算。相关成果发表于《European Journal of Forest Research》。

研究采用CANedge2数据记录仪采集发动机转速、扭矩等12项参数（1Hz频率），结合QGIS空间分析构建自动化时间研究（ATS）框架。通过46个有效工作日、278个完整作业周期的数据，建立广义线性模型（GLM）解析地形因子对效率的影响。

主要发现

1. 作业周期识别：ATS方法对完整作业周期识别率达82%，工作元素识别准确率60-70%。如

   
   所示，不同试验点的提取距离（205-356米）与坡度（1.4-15.3%）形成显著效率差异。

2. 能耗特征：空载上坡（1.19 L/min）比负载下坡（0.81 L/min）燃油消耗高47%，证实地形阻力是能效关键限制因子。如图

   
   所示，运输环节占总能耗62%。

3. 预测模型：建立的GLM模型显示，坡度每增加1%会使负载运输时间延长16.767秒（p<0.001），而提取距离每增加100米导致燃油消耗上升0.4升（p<0.001）。

该研究开创性地将工业4.0技术引入山地林业，其建立的ATS框架可实时识别作业瓶颈（如非标准作业日燃油异常波动）。尽管存在GPS信号漂移等局限，但为评估气候智能型林业措施提供了可量化工具。研究强调，未来需结合机器学习优化工作元素识别，并将土壤粗糙度等新参数纳入模型，以进一步提升山地森林作业的可持续性。