【球员 ntep】球场管理，让数据说话！

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21世纪是互联网的时代，也是大数据的时代。

科技无处不在

科技网络的普及，使得数据无孔不入。数据在今天和不久的将来在我们生活和工作中会扮演着举足轻重的角色，谁掌握了数据，谁就能掌握成功。

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数据时代数据无处不在，掌握了数据才能掌握成功。

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当我们走进一家咖啡厅时，用手机连接它的wifi，通常我们需要输入自己的手机号码，或者通过微信验证，才能登陆wifi，而在验证的同时，其实我们手机上的很多信息已经能够被网络供应商识别，从而有可能对我们消费者的群体类别，购买行为，购买习惯，购买需求等做出进一步的分析和多元化的应用。在搜索网站或社交媒体上，数据的收集和分析更是到了出神入化的阶段。数据的收集可以包括每一次我们在电脑或手机上的点击或者输入，而分析就是工程师们口中常常挂着的“算法”。当我们拥有了足够的数据，配合上正确的算法，在做出分析和决策时基本上能碾压常规的凭经验性决策。一个最有名的例子就是谷歌人工智能AlphaGo，即使是李世石，柯洁等世界名将，如今也望尘莫及。

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高尔夫球场管理中每个地方都可以量化为数据。

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高尔夫球场管理中的大数据

今天，高尔夫球场管理向着更加科技化，细分化，精细化发展，同时，受到环境，经济等因素的限制，球场管理也向着节约型，环保型，合规型转变。要完成这一系列的发展和转变，需要在工作中将成本，人工，资源的投入利用率尽量最大化。这和金融学中的投资回报率最大化是同样的理念。球场管理者可以通过多种途径向这个方向和目标靠近，其中一个很重要的途径就是将经验型决策转变为数据量化型决策。

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大数据的5个特点。

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所谓“大数据”，当然数据量一定大。高尔夫管理中的问题不断涉及自然和人两个素，而这两个因素都有着最为复杂的数据系统。相比通过大数据和算法研发的自动驾驶，精准广告推送等产业，自然和人的大数据问题还有非常长的路要走。广义上讲，大数据的特点是容量规模大，种类渠道多，速度更新快，数据真实，有挖掘的价值。大数据通常找到关键数据的相关性，不需要理解其中的因果关系就能帮助我们进行精准管理，精准营销。

本文中讨论的高尔夫球场管理“大数据”并不是传统意义上的大数据，不是靠大数据建立人工智能和机器学习去解决问题。现阶段所谓的人工智能其实都是靠庞大的数据积累起来，适合于大量的计算和重复性工作，离真正人类思考模式的智能还差了很远。在高夫球场管理中数据的相关性和因果性需要管理者自己去做出分析、判断和应用。所以这里的“大数据”重在尽可能多的进行指标量化，成为一种工具，提高决策的精准度。

另一个高尔夫球场上的例子：球场的食堂在每周一为员工提供炒鸡蛋。而几乎每周一相比每一周的其他日子工作完成量要大很多，因此不知其因的行政员工仅凭数据可以得出一个结论：午餐提供炒鸡蛋能让员工工作效率更高，那我们是不是应该每一天都为员工提供炒鸡蛋呢？当然不是，真正在这里工作的场务部人员都心知肚明，周一是封场日，不会有客人来打扰工人作业，所以是封场让场务部工作人员更能一展身手，有更充足的时间和空间进行维护工作，才导致了工作完成量的提升，而不是因为吃炒鸡蛋。所以纵然有时候大数据只关注相关性，但在分析某些问题并决策的时候，数据的相关性和因果关系的分析缺一不可。

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高尔夫球场炒鸡蛋案例。

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说到数据，大家都会想到数字，公式，图表，但是并不是只有这些才叫数据。一张照片，一个单词，一段语音都可以叫做数据。数据可分为定性和定量数据。定性数据也叫名义数据，是表示事物性质，规定事物类别的表述性数据。定量数据则是以数字形式表现出来。定量数据又分为定序，定距，定比数据。定序是对事物之间等级差别和顺序差别的测度；定距是对事物类别和次序之间距离的测度，通常是自然或物理单位的计量尺度，零不代表没有；定比则是有绝对零点，可加减乘除运算的测度。了解了这些，我们在收集数据的时候就可以很清晰的分辨和选择最合适的数据类别了。

在高尔夫球场管理中哪些地方需要收集数据？答案是每一个地方都需要，一切皆可量化。为了更方便的获取数据，就需要用到各式各样的测量仪器。

药肥使用数据应用

药肥的每一次喷洒，产品名称，有效成分，使用时间，使用剂量，使用面积，总用量都必须记录在案。数据的记录不止这些，一份完整的用药记录里面，还需要包含使用者信息，单位面积用水量，喷嘴和水压调试，施肥斗调试，天气，气温，风向，用药顺序，以及当天发生的特殊状况等。每一次记录虽然会增加一定的工作量，但是长期积累起来的数据将对未来的管理起到举足轻重的指导作用。现在仍然有很多球场仅仅使用纸质的记录方式。但是配合手机，电脑的一些相关软件可以更系统化地进行记录。除了微软的office软件外，google docs, Evernotes等也具有非常强大的功能。

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当使用一款新的农药或肥料产品时，使用挡板留下一小块对照区域是非常简单而又明智的实践检验方法，这也是获取数据的方法。

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土壤温度计小巧轻便，也不贵。土壤温度能为杂草防治，病害防治等工作提供重要的数据。

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小型的气象站或者手持气象测定仪能帮助草坪管理者获取气温，风速，湿度等简单易懂但又极为重要的数据。

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温度的记录和积温计算已经在高尔夫杂草防治，生长调节剂使用等方面被大量应用。

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使用一款农药或者肥料时，其最终效果的好坏，利用率的高低，会和大量的因素有关，这其中包括物理措施影响，用药类别选择，打药设备调试，时间选择，用药环境状况，草坪现阶段生长状态，草坪历史生长状态等等。如果没有这些方面的数据收集和积累，当使用一款药没有达到理想效果的时候，我们是没有办法判断到底是产品本身的问题，还是其他某种因素产生的问题。

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使用施肥斗撒颗粒肥时，设备的型号，仪器的磨损，产品的粒径、密度和重量，操作者的差异，播撒宽度和重叠区域的确定，使用区域的地势，使用过程中的走线等都会对最后施肥的精确度和均匀性产生影响。

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在施肥的时候，每一年我们都遵循同一个模式吗？我们氮磷钾以及其他大量和微量元素的使用量，是否真正符合草坪的实际生长需求？如果没有做土壤检测，没有人能准确的回答出这个问题。土壤检测报告中的信息在高尔夫球场管理中是极为重要的数据，正确的利用每年一次的土壤检测能为一个高尔夫球场节约20%-50%的肥料成本。

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在笔者曾经工作的一家位于纽约的18洞会员制球场，土壤检测几乎是每年的必备项目。

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Dr. Larry Stone 和Dr. Mike Wood近年来共同研发出的MLSN（Minimal levels for Sustainable Nutrition）施肥方式，就通过土壤检测数据和草坪的生长势能数据，精确量化出一年以及一年中每一个阶段草坪对养分的实际最低需求量，从而帮助高尔夫球场总监在施肥决策中有了一个数据的衡量标准，施肥起来更加得心应手。

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MLSN施肥指导相关信息

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水分管理的数据应用

水分管理是高尔夫球场管理中最耗费心神耗费精力的工作，没有之一。水分应用的目的有很多种，包括促进草坪生长，高温时的降温，早晨的除霜除露，使用药肥后或铺沙后的喷灌，高盐碱土壤的淋洗等等。在水分管理中可以考虑到的因素有土壤的类型，枯草层的多少，渗透剂的应用，灌溉排水系统的设计，喷嘴的调试，气候的变化，草坪的种类，草坪的修剪高度，物理作业的情况，灌溉的面积，园林树木状况，药肥的使用等等。

选择适合的草种，对后期的养护管理中不仅仅是水分管理，其他各项管理上都能起到事半功倍的效果。然后很多时候高尔夫在建造时草种选择没能与数据挂钩，选择了并不是最适合的草种，造成后期养护的困难。在选择草种的时候除了看全年气候条件，四季温度，土壤质地等，还有常常被忽略的光照长度和光照强度。例如在选择使用暖季型草坪狗牙根时，即使温度特别高，但是DLI（日积光量）小于20，那么大部分狗牙根品种都不能很好的生长，这种情况下应当换成类似于结缕草等其他对日积光量更小的草种。

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由Dr. Woods整理的不同城市区域的累计生长势能和平均日积光量。

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另外，美国NTEP（National Turfgrass Evaluation Program）提供了大量国外新老草种的数据资料，对于草种的耐旱、耐荫、防病、防虫等能力都有十分细致的测试报告，有极高的参考价值。

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NTEP中关于翦股颖各个品种在果岭打孔后的恢复能力的测试报告。

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灌溉系统均匀度（Distribution uniformity）的测试是常常忽略的一个问题。高尔夫球场的灌溉系统相比农业和园林灌溉系统更为先进，但是依然不能达到完全的均一。喷头或喷嘴的磨损，灌溉角度的变化，园林植物的遮挡都会影响到灌溉均匀度。有实验表面，每一年定期巡检喷头和喷嘴，更换磨损严重的零件，能够提高减少不必要灌溉用水量6%。

正因为智能灌溉系统还没能智能到有风自动调节喷洒位置，有重叠区域自动避免重复灌溉，有磨损自动修复等，所以人工灌溉是现今高尔夫球场水分管理中必不可少的一部分。

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USGA制作的果岭灌溉系统不均匀的图示。

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土壤水分测量仪是使用最为广泛的仪器，最常见的是TDR和POGO。通过将土壤中特定深度的水分含量量化，草坪管理者将更清楚的知道在何时何处应该灌溉多少量的水分。这样的水分管理措施能减少仅凭经验判断的不准确性。那么使用水分测量仪，是否有一个统一数值标准，在某一数值代表水分过多，什么数值代表水分过低呢？其实是没有统一标准的。不同球场因为草种土壤水质等差异，水分测量仪测出来的数值的指导意义不会一模一样。例如球场A果岭草坪干旱的阈值是8%，球场B这个阈值可能就是12%了。每个球场需要总结建立适合于自己球场的数据库。

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高尔夫球场草坪管理中常用的土壤水分测量仪。有的仪器除了测量土壤湿度，还量温度，EC值和GPS定位功能。

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植被覆盖系数摄像头（NDVI camera）以及无人机搭载技术，因简便，快速，全面等优势，也逐渐应用在高尔夫球场草坪管理中。NDVI摄像头通过捕捉和分析植物叶片近红外波段和红波段处的反射率值，能迅速反映出植被覆盖度和叶片受胁迫程度。这样一个神器配合上无人机绝对是如虎添翼的典范。灌溉的盲区，干旱高温受害区，甚至一些病害的发病区，都能通过这样一个上帝视觉展现在管理者眼前，这对草坪管理短期和长期的任务和计划都会提供非常有价值的数据。

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NDVI摄像头能迅速直观地反映出叶片受胁迫程度。

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无人机搭载高清摄像头和NDVI专用摄像头能更加迅速和宏观地分析高尔夫球场草坪的状况。

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果岭速度数据应用

果岭是整个高尔夫球场的核心与灵魂之所在。除了果岭草坪的健康之外，最受到关注的要数果岭速度了。果岭速度笼统的讲是判断一定作用力下高尔夫球在果岭上滚动距离长短的一个标准。通常测量果岭速度会使用USGA标准的测量仪stimpmeter。影响果岭速度的因素包括：草种构成，建造基础，修剪高度，修剪频率，草坪密度，剪草机调试，枯草层厚度，铺沙频率和厚度，滚压频率，草纹倒伏，土壤水分，土壤软硬度，养分，生长调剂的利用，叶片粗细软硬直立趴伏等等。

这些因素直接影响了4个方面，草坪的柔韧度（resiliency），均一度（uniformity），顺滑度（smoothness），坚硬度（firmness）。柔韧度影响着草坪吸收打击和恢复的能力。均一度代表同一果岭不同区域草坪生长的均匀度，以及不同果岭之间草坪的生长状态的均一度。顺滑度影响着果岭表面的摩擦力和平整度，直接影响高尔夫球的走线。坚硬度也影响着高尔夫球的反弹，滚动等等。所以这里面可以收集和分析的数据非常丰富。

剪草机刀片的设定高度，滚刀和底刀锋利程度和倾角，滚刀转速，修剪频率等都会影响到最终草坪叶片的修剪的状况。通常设定和预想的草坪修剪高度在实际情况中常常有误差，例如设定的3mm剪草高度，可能实际草坪平均会有3.5毫米甚至更高。使用Prism Gauge可以更清楚地检测草坪的实际修剪高度和修剪均匀度等，为我们调试剪草机，改善修剪效果提供更多的参考。

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使用Prism Gauge观察果岭修剪状况。

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水分测量仪获取的数据也能帮助改善果岭速度。长期来看，土壤水分的管理会影响草坪根系生长状态和整体草坪的质量；短期来看，其高低直接影响着土壤的软硬程度。为了保证草坪表面的可打性，控水是最常见也是最重要的方法之一。将土壤水分含量量化出来，通过灌溉系统和人工洒水，管理果岭各区域的土壤湿度能做到1%上下的精度，球道等区域能做到2-3%上下的精度。这大大提高了因湿度不同造成的软硬度差异，同时更好的预防因干旱或过湿造成的问题。

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使用POGO，通过手机app获取相关测量数。

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Trumfirm或者Clegg Impact Soil Tester能够直接测量出土壤的软硬度（。通过模拟高尔夫球撞击草坪表面，测量土壤下陷的深度或者撞击减速时间，可以量化出一个数值。例如果岭上Trufirm的数值一般在0.2-0.45之间属于合理的硬度范围。曾经有一个举办过美国公开赛的球场，在比赛期间使用Trufirm，确保果岭的硬度保持在0.32-0.35之间。当然硬度测量仪也在足球场，橄榄球场等草坪应用，确保软硬度适合比赛的同时保证对球员的安全性。

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大型比赛期间工作人员使用Trufirm测量果岭硬度。

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植物生长调节剂浦绿的使用对于保证健康良好稳定的果岭速度尤为重要。浦绿在草坪上的使用技术已经非常成熟了，但是通过温度数据来安排浦绿的喷洒频率也在近些年变得越来越普遍。在本特草果岭上通过计算积温（GDD），可以将浦绿的喷洒频率和本特草在不同温度的生长代谢速率联系起来，更精准的控制草坪的生长量，从而更好的控制果岭速度。

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积温的计算公式。浦绿在本特草果岭的应用中基准温度为0，GDD每达到200左右是理想的喷洒周期。

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另外，果岭的顺滑度和均一度还可以用Greenstester或Trueness Meter测量，具体量化出果岭表面高尔夫球每次走线的一致性，从而更好的分析出影响果岭速度的原因。

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在果岭上将仪器对准进洞的走线，在同一高度释放高尔夫球，10次滚动10次进洞代表非常好的推杆平面。如果有20%的球没能进洞，意味着果岭平面的顺滑性和均一性不好。

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总结

高尔夫的大数据本文仅仅探讨了冰山一角，土壤盐碱度，土壤物理特性，灌溉水质，叶片营养元素，病虫杂草害的检测与记录，农药的作用机理与抗性管理，机械的调试维护，成本和人员的管理，还有很多例子如果全部列出来可以写成一本书了。而这本书还需要不断的更新，因为新的科技出现，常常能帮我们更方便地获得更有用的数据。

当然，高尔夫球场管理中大数据虽然大，但重点不在大，而在从大中找出有用，有价值含量的信息。量化不是为了不看因果，而是为了精确和区分，为了降低不确定性和风险，为了减少资源浪费，从而做出更好的决策。

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