在刚恢复的栗子果园中去除吸芽的技术 拉斐尔·斯皮内利（Raffaele Spinelli）、 娜塔西亚·马加尼奥蒂（Natascia Magagnotti）、 皮耶特罗·加洛（Pietro Gallo）和 马塞洛·比奥卡（Marcello Biocca）

《Forests》：Techniques for Stem Sucker Removal in Freshly Restored Chestnut Orchards Raffaele Spinelli, Natascia Magagnotti, Pietro Gallo and Marcello Biocca

　　摘要
被废弃或半废弃的栗园（Castanea sativa Mill.）可以通过清除入侵植物和修剪过密的树冠来恢复生产。这两种干预措施都能引发老树强烈的反应，它们会在根颈和树干上萌发大量的吸芽。为了促进结果枝的生长，必须及时去除这些吸芽。去除吸芽可以使用传统的手动工具（如修枝锯或杆锯），也可以使用更现代化的半机械化方法，后者依赖于电池驱动的锯子。然而，semi-机械化工具的成本要高于传统工具，因此人们对于是否需要投入这么多工作才能证明其购买的合理性产生了疑问。本研究比较了这两种方法，结果显示使用电池驱动的锯子可以提高工作效率67%，即每天可以处理18到31棵树。以目前的成本水平计算，当每年至少处理100棵树时，这种效率提升就足以证明投资半机械化系统的合理性。在这种情况下，去除吸芽的成本分别为每棵树3.8欧元和3.9欧元。从手动操作转向半机械化操作还显著减轻了工人的生理负担，这一负担根据具体情况可减少4%到71%。工作效率和工作量的变化趋势相同，但其程度因个体工人而异。

1. 引言
对栗子（Castanea sativa Mill.）产品需求的增长[1]以及亚洲瘤蜂（Dryocosmus kuriphilus Yas.）疫情的控制[2]促使许多意大利业主重新启用之前废弃的栗园。考虑到栗树的寿命和活力，即使经过数十年的废弃，恢复生产也能取得良好的效果[3]，从而扩大可利用的种植面积，而这些废弃的果园可能只废弃了短短几年。虽然20世纪初调查的80万公顷栗园现在已经大部分消失[4]，但目前的面积仍然远远低于1970年的14.5万公顷[5]。意大利仍是全球第二大栗子产品出口国，在欧洲排名第一，远远超过其他欧盟国家的产量[6]。尽管意大利栗子产品产业主要依赖国内果园的原材料供应，但它越来越依赖进口[7]。问题在于，随着全球需求的增长，国内产量自亚洲瘤蜂疫情以来大幅缩减，这威胁到了意大利栗子产品产业，也剥夺了当地农民的发展机会。不过，情况正在发生变化，精明的农民对这一新机遇表现出极大的兴趣。
遗产果园是意大利大多数山区景观的普遍特征[8,9]，许多果园都可以有效地恢复生产。这需要一些有针对性的干预措施，首先是要清除入侵植物[10]，这些植物一旦停止常规管理就会在这些分布稀疏的果园中蔓延[11,12]。接下来是修剪，通过去除树木的弱枝或病枝来促进健壮枝条的生长[13]。改造树冠通常会显著改变树木的结构，从而显著降低其重量和复杂性。无论是清除入侵植物还是修剪，都能显著改善光照条件。树木接受到的光照比以前多了很多，同时它们必须适应修剪带来的不平衡。隐藏在栗树组织中的隐伏芽会被激活，生成数十个吸芽，这些吸芽通常集中在根颈和主枝的基部及嫁接处附近。
吸芽会对结果枝造成负担；对于那些既有能力产出大量坚果又有能力生成大量吸芽的健壮树木来说，这种负担更为严重[14]。因此，必须及时去除吸芽，而且在恢复后的最初几年内需要多次进行这项工作[15]。与修剪不同，去除吸芽不需要任何关于树木生理或生长技术的专业知识：只需将所有吸芽从基部切断即可[16]。因此，大多数业余兼职农民都可以安全地完成这项任务，包括那些与农业联系不紧密、为了供应家人和朋友或赚取额外收入而重新打理小果园的业主。
尽管技术上较为简单，但去除吸芽仍然相当费力，特别是当每棵树萌发50个、60个或更多吸芽时。即使是一个小果园也可能面临挑战，更何况大多数意大利栗园业主的年龄都在增加[17]。如今，新的工具可以提高工作效率，减轻以往使用简单手动工具进行修剪时的工作负担。特别是市场上的新型电池驱动锯子速度快、使用方便且价格合理。与传统汽油驱动的链锯相比，新型电池驱动的锯子更轻便、更容易操作和维护，噪音更低且不排放废气，非常用户友好。这种新设备在橄榄树种植者中已经很受欢迎，用于日常修剪；将其应用到栗园只是顺理成章的事情，尽管两种果园类型之间存在很多差异。
因此，本研究的目的是测试在恢复后的栗园中使用电池驱动的修剪工具的效果，并将其性能与传统的手动工具进行比较。具体目标包括：（1）确定使用传统手动工具和新型电池驱动修剪工具去除吸芽的生产效率和成本；（2）确定并比较两种工具对用户造成的生理负担；（3）估算是否有必要投资购买电池驱动修剪工具的最小树木数量。

2. 材料与方法
2026年3月18日和19日，在意大利南部Cosenza省Sant’Agata d’Esaro市Palummaro地区（Pidgeon Loft，GPS坐标39°36′13.4″ N 15°59′16.5″ E）由CNR和佛罗伦萨大学建立的试验园进行了为期两天的试验。该试验园位于卡拉布里亚西北部沿海山区，海拔634米，具有理想的土壤气候条件，非常适合种植栗子[18]。直到几十年前，栗子生产还是一个繁荣的产业，支撑着当地社区的发展；这一点从至今仍覆盖在景观中的众多果园可以看出，尽管许多果园已经废弃或被改造成了矮林。虽然20世纪初调查的80万公顷栗园中已有大部分消失[4]，但目前仍有14.5万公顷的栗园（1970年数据）与目前的3万公顷之间存在很大差距[5]。意大利仍是全球第二大栗子产品出口国，在欧洲排名第一，远超其他欧盟国家[6]。虽然意大利栗子产业主要依赖国内果园的原料供应，但它越来越依赖进口[7]。问题在于，全球需求在增长，而国内产量自亚洲瘤蜂疫情以来急剧下降，这威胁到了意大利栗子产业，也使当地农民错失了发展机会。然而，情况正在变化，精明的农民对此表现出极大的兴趣。
遗产果园是意大利大多数地区山地景观的典型特征[8,9]，许多果园都可以成功恢复生产。这需要一些有针对性的干预措施，首先是清除入侵植物[10]，这些植物在停止常规管理后很快会在果园中蔓延[11,12]。接下来是修剪，通过去除弱枝或病枝来促进健康枝条的生长[13]。改造树冠通常会显著改变树木的结构，使其质量和复杂性降低。无论是清除入侵植物还是修剪，都能显著改善光照条件。树木接收到的光照比过去多得多，同时它们必须适应修剪带来的变化。树体内的潜伏芽会被激活，生成大量吸芽，这些吸芽通常集中在根颈和主枝的基部。
吸芽会消耗结果枝的能量；对于那些既有能力产出大量坚果又或有能力生成大量吸芽（但不能同时兼顾两者）的健壮树木来说，这种消耗更为严重[14]。因此，必须及时去除吸芽，并且在恢复后的最初几年内需要多次进行这项工作[15]。与修剪不同，去除吸芽不需要任何关于树木生理或生长技术的专门知识：只需在吸芽基部将其切断即可[16]。因此，大多数业余农民都可以安全地完成这项任务，包括那些与农业联系不紧密、为了家庭和朋友需求或获得小额收入而重新打理小果园的业主。
然而，技术上的便捷性并不意味着去除吸芽的工作就不费力了，尤其是当每棵树萌发50个、60个或更多吸芽时。即使是一个小果园也可能带来很大挑战，尤其是考虑到大多数意大利栗园业主的年龄都在增加[17]。如今，新的工具可以提高工作效率，减轻使用简单手动工具时的工作负担。特别是新的电池驱动锯子速度快、安全且价格合理。与传统汽油驱动的链锯相比，新型电池驱动的锯子更轻便、更容易操作和维护，噪音更低且不排放废气，非常用户友好。这种新设备已经在橄榄树种植者中得到广泛应用，现在将其应用于栗园只是时间问题。
因此，本研究的目的是在恢复后的栗园中测试电池驱动修剪工具的效果，并将其与传统的手动工具进行比较。具体目标包括：（1）确定使用传统手动工具和新型电池驱动修剪工具去除吸芽的生产效率和成本；（2）确定并比较两种工具对用户的生理负担；（3）估算是否有必要投资购买电池驱动修剪工具的最小树木数量。

3. 结果
2026年3月18日和19日，在意大利南部Cosenza省Sant’Agata d’Esaro市的Palummaro地区进行了为期两天的试验。该地区位于卡拉布里亚西北部沿海山脉，海拔634米，具有理想的土壤气候条件。直到几十年前，栗子生产还是一个繁荣的产业；这一点从至今仍覆盖在景观中的众多果园可以看出，尽管许多果园已经废弃或被改造成了矮林。试验园位于倾斜度较低的地面（平均坡度16%），面积为1.51公顷，共有46棵栗树，所有树木都经过了调查、地理定位并标记了醒目的识别码。虽然未确定这些树木的准确年龄，但从体型判断（表1），它们至少有100年的历史。2023年1月开始对这片半废弃的果园进行恢复工作，首先清除了茂密的入侵植物（Alnus cordata Loisel.），砍伐了八棵老弱的栗树并修剪了其余树木。清理出的空地重新种植了170棵新的栗树苗，同时将从树桩上长出的幼苗和一些优质的野生栗树枝条嫁接成了当地品种（如‘Nzerta’）。旧围栏也被更新，以防止野生动物和牲畜进入，并保护试验园内的科研设备（如气象站、监控摄像头和树木测量仪）。

为了试验，购买了两组不同的工具来代表两种技术：手动工具和半机械化工具。手动工具包括Castellari PO35 P修枝锯（Castellari，Imola，意大利），配有一个ATO 4伸缩杆（长度从210厘米到370厘米）；半机械化工具包括Campagnola Fury XM电池驱动链锯（Campagnola，Bologna，意大利），配有一个可拆卸的伸缩杆（长度从140厘米到200厘米），用于够到树干较高位置的吸芽。手动工具的总重量和成本为0.4千克（加上1.3千克的伸缩杆），价格为107欧元；半机械化工具的总重量为1.3千克（使用伸缩杆时为1.6千克），价格为512欧元（包含四块电池，如图1所示）。

选择了四名工人参与试验，他们代表了当地逐渐老化的劳动力队伍[2]。试验中将树木平均分配给不同的处理组，每组随机分配四到六棵树。工人轮流使用两种工具处理所有树木。研究人员记录了每棵树去除所有吸芽所需的时间，区分了有效时间和无效时间[19]。有效时间进一步分为“低难度去除”和“高难度去除”，取决于使用短工具还是长工具；无效时间包括移动、休息、更换电池、卡顿和其他延误等情况。由于观测次数较少、发生情况不稳定以及处理组和工人之间的随机分配，很难准确地将无效时间归因于具体处理方式；最终通过累计无效时间占总时间的比例来转换为有效工作时间。总工作时间是通过传统的计时板测得的[20]，但大部分工作过程也被录像，以便在需要时通过回放视频来解决不确定的问题。

生产效率研究持续了11小时39分钟，其中60%为实际切割时间，40%为无效时间。因此，每个工作小时包括36分钟的有效工作时间（切割）和24分钟的无效时间（辅助工作和延误）。在所有后续计算中，假设工作日包括1小时的准备和休息时间，以及7小时的实际工作时间，每小时的实际工作时间包括36分钟的有效工作。每条时间记录都关联到了具体的树木编号和实际切除的吸芽数量，这些吸芽被分为根颈部和中部两类。此外，试验结束后还随机收集了每棵树下的八个吸芽，并用尺子测量了它们的基部直径，以评估吸芽的大小，这可能因树木的活力而异，从而影响切割所需的时间和精力。

成本估算基于4年的折旧期。维护费用分别为电池驱动修剪工具的30%和手动工具的10%。能源消耗根据制造商提供的电压（V）和充电容量（Ah）数据计算。劳动力成本假设为每个工作小时9欧元，这是全国农民工会规定的最低工资[21]，反映了自雇业主的机会成本。生理负担根据心率测量结果进行估算，因为在现场条件下，直接测量指标（如VO2 max）较难获得[22]。这里使用相对心率来衡量工作任务对工人生理储备的消耗程度[23,24]。读数是在任务完成后立即使用简单计时器测得的。每个工人的休息心率是在晚上放松15分钟后测得的。根据?strand和Rodahl的方法[25]，最大安全心率计算公式为HRmax = 220 – 年龄（以岁为单位）。相对心率是使用Vitalis的公式[26]计算得出的，如下所示（公式（1））：
%HRR = (HRwork ? HRrest)/(HRmax ? HRrest) × 100 (1)
其中%HRR表示工作时的相对心率，以百分比表示；HRwork表示工作时的心率（在活动结束时）；HRrest表示休息时的心率；HRmax表示最大心率。

此外，在测试结束时对所有工人进行了 interviews，以收集他们对两种替代工具集的主观评价。访谈采用了半结构化格式，其中包括一个表格，用于评估去吸盘任务的技术难度和感知到的劳动强度，并分别对两种工具集以及高吸盘数和低吸盘数进行了评分。

在分析之前，数据集经过了非参数自助法处理，以生成大量（≥4000个）代理样本；这使得所有统计量和模型的计算都不必严格依赖于参数假设，而本研究由于重复次数较少，这些假设难以满足[27]。虽然自助法在其他学科中已经广泛应用[28]，但在森林工程中的使用还较为新颖，仅出现在最近几年[29,30]。重采样是使用专门的脚本（Linux Python 3.12—pandas数据处理和准备包）完成的，从而得到了一个新的扩展数据集。该数据集被输入到经典的SAS Statview统计软件中，该软件具有很好的透明度和极快的使用效率[31]。由于自助法不会改变原始数据分布，非正态数据要么通过LOG变换进行标准化处理，要么采用非参数技术进行分析。在前者用于方差分析（AnOVa）时采用前者，在进行较简单的成对或多重比较（即Mann–Whitney检验和Kruskal–Wallis检验）时采用后者。回归分析用于检验时间消耗与树木特征（直径、吸盘数量、吸盘基部直径等）之间的关系。通过引入一个表示半机械化修剪的指示变量来测试处理效果的差异。所有检验的显著性水平均为α < 0.05。

整个测试持续了两天，涉及四名工人使用两种不同的工具：手动工具和半机械化工具。共从36棵树上移除了吸盘，即每种工人和处理组合有4棵或5棵树。每棵树代表一个观察单元。收集的数据包括每棵树的时间、吸盘数量、吸盘基部的直径以及工人完成任务时的心率。

3. 结果
快速浏览表1中报告的树木数据可以发现树木的体型很大，这表明它们的年龄相对较大。这也解释了为什么三分之一的测试树木是空心的，这不仅增加了它们的美学价值和生活环境价值，而且并未显著影响其活力。事实上，大多数树木在修剪后产生了大量的茎吸盘，尤其是在根颈处和主干基部附近（旧的修剪点）。统计分析显示，树木的大小（即胸高直径—DBH）或状态（空心或实心）与吸盘的产生或活力（分别由吸盘数量和基部直径表示）没有显著关联。另一方面，空心树木明显比实心树木更大（中位数DBH分别为127厘米和109厘米；根据Scheffe的事后检验，p = 0.0203），这表明存在多个年龄层次。平均而言，每棵树大约有100个茎吸盘，其基部平均直径小于20毫米，尽管最大的吸盘直径偶尔可达30毫米或甚至40毫米。在选择设备时需要注意这一点。

切割时间从每棵树82秒到1661秒不等，手动和半机械化处理的中间值分别为743秒和422秒（表3）。统计分析表明，所有处理差异都非常显著（p < 0.0001）。由于不同处理下的每棵树吸盘数量存在显著差异，因此在校正了每棵树的时间后进行了比较，基于每棵树平均90个吸盘的计算结果，手动处理的时间为13.7分钟，半机械化处理的时间为8.2分钟。假设每小时有效工作时间为36分钟，每天工作7小时，那么手动和半机械化处理每天分别可以处理18棵和31棵树。从手工锯切换到电池驱动的链锯可以提高生产效率67%（2/3）。

表3. 主要切割时间统计数据。虽然这种简单的方法可以大致估计去除平均树木所需的时间，但当每棵树的吸盘数量接近极端值时可能会误差较大。因此，表4中的回归模型提供了一个更全面的切割时间预测模型（图2）。图2显示了通过使用表4中的模型重新计算切割时间，并应用之前使用的方法来考虑非生产时间和工作日长度后，标准工作日内可以去除的树木数量的新估计值。这条新曲线能够更好地估计不同树木活力条件下的日产量（由吸盘数量表示）。实际上，切割时间会随着工作条件的不同而有很大差异，方差分析（AnOVa）清楚地显示了这一点（表5）。

表5. 方差分析结果。对LOG变换后的切割时间数据进行的ANOVA表明，“处理”变量仅解释了数据库总变异的相对较小的一部分（10%）。工人选择同样重要，并且产生了类似大小的效应。交互效应也被测试过，但发现相当弱。这些效应仅针对“每个吸盘所需时间”进行了报告，因为这显示了半机械化在不同程度上提高了不同工人的表现。正如预期的那样，ANOVA还显示切割时间受到吸盘数量和吸盘基部直径的影响。进一步分析表明，吸盘的位置也影响切割时间，高位置的吸盘需要更多时间，因为它们更难触及。尽管差异显著，但为了保持本文的简洁性，在此处未进行报告。

表6显示了不同工人对技术变化的反应，包括生产力和工作负担方面的差异。确实存在一个共同的趋势，即引入半机械化技术可以降低切割时间和工作负担；然而，减少的程度因人而异，切割时间的减少幅度在?13%到?44%之间，生理工作负担的减少幅度在?4%到?71%之间。

表6. 四名测试工人的表现和工作负担。仔细观察数据可以发现：首先，工人C和D在从手动工具切换到电池驱动工具时获得的生产力提升最小，而工人A和B的结果正好相反。看起来工人C和D有意识地控制了自己的节奏，而工人A和B则更积极地利用新工具的额外动力来提高生产力而不是节省体力。这与他们的个人背景相符，即经验丰富的专业农民（C和D）可能更倾向于保持较慢而稳定的节奏，考虑到他们的长期工作负担，而兼职工人可能愿意在几天工作后精疲力尽，只要工作能够快速完成并且他们可以回到更悠闲的职业中。其次，对于体力较差的工人（A和C）以及静息时心率较高的工人来说，使用电动工具带来的工作负担减少更为明显。这在生理和数学上都是合理的，因为工作中心率的降低幅度与心率储备的狭窄程度成正比。总体而言，仅依靠新技术并不足以将工作负担降低到能防止长期疲劳的40% HRR水平；虽然新技术可以起到一定作用，但预防长期疲劳需要用户的共同努力。

访谈显示，所有测试工人都认为这项任务相当简单，在一个从“非常简单”（评分=1）到“极其困难”（评分=5）的五点量表上评分为2。无论处理方式和吸盘位置（低或高）如何，评分都是一样的。另一方面，工人们觉得这项任务有些累人，尤其是手动操作时。在从1（“毫不费力”）到5（“极其费力”）的量表上，他们对手动处理的评分为3.7，半机械化处理的评分为2.7；不出所料，与低吸盘相比，手动处理被认为是更加费力的。

我们的简单成本计算表明，当每年至少连续处理100棵树并且持续四年时，投资一台简单的电池驱动修剪器在财务上是合理的。在这种情况下，手动处理的成本为每棵树3.9欧元，半机械化处理的成本为每棵树3.8欧元。

4. 讨论和结论
只有在讨论了研究的主要局限性之后，才能对其结果进行有意义的讨论，这些局限性包括研究时间较短、仅涉及四名工人，以及每种工具类型只使用了一个品牌和型号。由于时间较短，无法为每种处理组合和工人组合获得大量重复数据（2 × 4 = 8），但通过自助法生成了一个合成放大的数据集，从而能够开发出稳健的切割时间模型。然而，自助法无法弥补非生产性时间事件的分布不规则性。因此，决定采用一个一般的延迟估计值，如果出现设备类型效应，则会忽略这些效应。关于有限的工人和机器型号范围，解决方案是基于对行业人口统计学和设备市场的现有知识来选择具有代表性的样本。尽管这些解决方案还不够成熟，无法得出适当的生产力标准[32]，但它们足以估计未来技术升级的效果，并在标准制定之前提供一个可行的替代方案。

虽然这些数据不足以建立一个精确的标准，但它们提供了一个可靠的基准，可以用于正确预算果园恢复的成本，特别是对于缺乏栗树种植具体知识的回归所有者。事实上，同样的信息对于监管机构在发放公共援助措施以支持栗树果园恢复时也可能有用。

管理和/或监管不仅需要专业知识，还需要有效选择和操作旧的和新的修剪设备。从技术角度来看，这项研究至少提供了两个重要的教训：首先，半专业电动修剪器的电池充电时间相对较短，可以在几小时内更换四次电池。完成早上的工作后，操作者需要更换工具或任务，或者返回基地充电，然后在下午继续工作。一整天的工作至少需要额外四块电池，费用为200欧元，或者进一步升级到全专业修剪器。因此，一个能够全天运行的电池驱动工具集的成本将超过第2节中提到的512欧元投资，达到700欧元或更多。对于一个漫长的工作季节的专业操作来说，这样的投资完全是合理的。对于小型兼职操作者来说，另一种选择是进行集体采购并共享相同的工具，这样就可以分摊更昂贵工具集的折旧费用。还可以设想一个电池共享系统：人们可以通过从邻居那里借额外的电池来让较小的、价格较低的锯具在整个工作日中持续使用，然后反过来将自己的电池借给他们。第二个经验是，用户必须根据工作的规模和目标来调整自己的工作节奏。如果手工劳动是工作的主要组成部分，那么减少生理负担对于避免长期疲劳至关重要。相反，如果这种工作只是偶尔进行，疲劳可能不会成为问题，但身体状况不佳可能会成为问题——因此，需要有所克制，不要让热情或时间压力影响工作。所有工人在处理那些在主干插入地面4米以上部位生长的难缠枝条时都感到特别辛苦：通过使用外骨骼可以缓解这种高空作业带来的挑战。这种辅助设备已经在橄榄树种植中得到应用，但商业化的产品对于兼职用户来说仍然过于昂贵。不过，外骨骼正在接受广泛的研究，这可能会很快带来更经济实惠的产品[33]。最后，我们的成本估算结果在很大程度上依赖于基础假设，而这些假设在所有情况下可能并不完全正确。设备型号的选择、使用寿命及参考劳动力工资的变化都可能大幅改变估算结果。然而，利用本研究提供的基础信息，重新进行估算并不困难。可以说，使用半机械化工具集可以将每棵树的工作时间减少60%。如果完成相同的工作仍需要原来的60%的工作时间，那么当节省的工作时间与增加的资本成本相等时，就达到了成本平衡点。任何人都可以根据自己的资本和劳动力成本数据重复这一估算。未来的研究应该更加精确地确定延误时间对工作的影响，并探索外骨骼或其他辅助设备在缓解工人疲劳和降低职业风险方面的潜力。