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城镇化快速发展的背景下，城市压力环境给居民健康带来了严重影响[1]。森林公园作为满足城市居民景观审美、活动需求的重要绿色组成，在缓解心理压力、解除生理疲劳等方面有积极作用[2]，是发展森林康养创新业态的重要载体之一[3]。通过研究森林公园与游憩者健康效益评估的作用机制，对于推动森林公园健康景观规划设计具有重要意义。在森林公园健康效益研究方面，国内外学者主要围绕恢复性环境[4]、景观特征[5]、视听感知[6]等影响路径，进行森林公园要素识别、健康效益量化等研究[7]，并总结出由环境特征、健康促进结果和介于两者之间的中介作用所构成的健康效益评估影响路径[8]。森林公园作为自然与人文系统相互结合的绿色空间载体[9]，对游憩者健康的影响不应仅局限于“环境”的物理特征，更应关注游憩者与空间交互所形成的主观感知与个人情感，甚至由个体主观意义所产生的体力活动、社会交往等环境行为趋势[10]。然而，现阶段对于森林公园健康效益的量化研究集中在相关性或单一中介的影响作用，较少结合游憩者连续的场所感知与环境行为视角对森林公园健康效益的内在转化机制进行实证探究[11]，并且由于森林公园健康景观的相关评价指标体系尚不完善[12]，导致这种相互依赖的影响机制仍未得到充分理解。本研究以福州国家森林公园为研究样地，从游憩者景观知觉和场所依恋出发，引入环境行为视角，构建了森林公园健康效益评估概念模型，结合问卷调查法、探索性因子分析法和结构方程模型分析法，解析景观知觉、场所依恋、环境行为与健康效益评估四者之间的影响路径与作用机制，提出森林公园健康景观优化建议，为探究森林公园健康效益影响机制提供新的理论视角和实践参考。
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福州国家森林公园位于福建省福州市晋安区新店上赤桥，总占地面积为859.33 hm2，是国家十大森林公园之一。整体园区自然景观资源丰富，负氧离子含量高，森林茂密，植物种类繁多，拥有良好的森林资源条件及相对完善的基础设施，被誉为“福州之肺”。园内丰富的动植物资源、水体与地形为游憩者对森林公园量化评价提供了有利条件。公园地貌以低山丘陵为主，海拔为48~507 m，属亚热带海洋性季风气候，年均降水量为1 394.3 mm，年均气温为19.6 ℃。
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游憩者的心理认知因素是构建环境与人体健康之间的重要枢纽。优美的景观环境可以缓解游憩者疲劳的生理状态、恢复积极的心理状态[13]，景观知觉是游憩者在景观环境中进行自然体验、游憩活动时，产生的认知度评价与感知[14]，反映了游憩者与环境进行互动的结果，在一定程度上决定着环境行为的意向和态度[15]。其次，唤醒理论和自我调节态度理论为游憩者感知与情感关系构建了联系，感知和评价是对环境刺激及情绪产生的因素[16]，情绪的启动通过影响情感响应的发生，进一步影响个体行为的意向和态度[17]。同时，当个人对绿地环境产生功能性依赖时，这种情感上的依恋也可能通过激起美好回忆而获得愉悦的心理感受和舒适的生理恢复等积极的健康恢复效益[18]。最后，环境行为学理论强调了自然环境与人体行为是一种相互作用的影响关系，为探寻游憩者对环境空间使用的活动状态提供了条件[19]。游憩者对环境的生理实践过程是健康效益发挥的重要途径之一，人类具有亲环境心理与行为，同时行为活动具有独特的健康恢复属性[20]，且将在自然环境中得以强化，游憩者在环境支持的行为活动下，会不同程度地促进个体健康水平[21]。
森林公园作为“环境−行为”相互作用的综合体，其健康效益影响路径的本质是通过影响游憩者对景观产生感知评价，同时诱导个人情感的产生，并激发环境行为活动意愿，进一步获得积极的健康恢复效益，最终形成游憩者“感知评价—情感响应—行为实践”互动过程所产生的健康促进结果[22]。景观知觉作为感知评价变量，是森林公园环境发挥健康效能的启动变量，场所依恋作为个人情感上的归属与联结，是森林公园环境发挥健康效能的情感响应变量，环境行为交互的是生理性的行为空间，是森林公园环境发挥健康效能的实践响应变量，并同时受到景观知觉和场所依恋的主观心理因素影响，健康效益是森林公园发挥健康效益的启动结果，最终构建森林公园健康效益评估概念模型，并提出以下假设：景观知觉对场所依恋有显著的正向影响(Z1)；场所依恋对环境行为有显著的正向影响(Z2)；环境行为对健康效益评估有显著的正向影响(Z3)；景观知觉对环境行为存有显著的正向影响(Z4)；景观知觉对健康效益评估有显著的正向影响(Z5)；场所依恋对健康效益评估有显著的正向影响(Z6)。
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本研究调查问卷包括人口统计学特征调查、景观知觉度量表、场所依恋量表、环境行为量表以及健康效益评估量表(表1)。其中，景观知觉度量表参考刘凡等[8]以及黄思颖等[23]的景观知觉自然度和场所知觉研究，并咨询20位风景园林学领域专家有关景观知觉度评价指标的意见，结合福州国家森林公园的实地情况，最终提出了19项评价指标。场所依恋量表主要借鉴WILLIAMS等[24]的研究，包含场所依赖、场所认同2个维度8个测试项。环境行为量表主要借鉴彭慧蕴等[25]的研究，包含动态型行为、静态型行为、通过型行为3个维度8个测试项。健康效益评估量表参考心境状态量表(POMS)、自评健康评定量表(SRHMS)中的健康问项[26]，包括心理健康、生理健康、社会健康3个维度9个测试项。问卷中的测量题项均采用李克特7分制量表法。
表 1 潜在变量和测量题目
Table 1. Potential variables and measurement questions
变量类别 测量题目 参考文献 景观知觉度 植被生长良好、轮廓线富有变化(A1)，能听到很多鸟或昆虫的声音(A2)，有各种各样动植物种群(A3)，有丰富的地形(A4)，水景优美、观赏性强(A5)，道路步行系统流畅(A6)，道路铺装材质舒适、有质感(A7)，游憩设施数量充足(A8)，构筑物造型丰富、尺度宜人(A9)，有清晰标识和安全防护设施(A10)，场地注重科普自然、健康教育(A11)，建筑物、雕塑、植物能体现当地文化特色(A12)，公众在场所中的互动体验程度(A13)，场地便利、能体现人性化(A14)，景观能激起自我艺术灵感(A15)，空间布局合理(A16)，空间类型多样(A17)，空间氛围安静(A18)，空间有一种亲切感(A19) [8, 23, 27] 场所依恋 您觉得公园环境已经成为生命的一部分(B1)，公园环境对您有特殊意义(B2)，您很认同公园环境(B3)，您很留恋公园环境(B4)，公园环境是最适合您休闲放松的地方(C1)，这个公园的游憩环境是其他地方不能比的(C2)，您喜欢公园休憩环境胜过公园内其他地方(C3)，在公园环境中最能满足您放松、休憩等需求(C4) [24] 环境行为 主要进行放松、思考和交流(D1)，主要进行接触自然(D2)，主要进行社会交往(D3)，主要进行设施活动(E1)，主要进行场地活动(E2)，主要进行自由活动(E3)，主要进行散步(F1)，主要进行跑步(F2) [25] 健康效益评估 缓解紧张或焦虑(G1)、缓解孤独(G2)、增强注意力(G3)、缓解疲劳(H1)、增强自身活力(H2)、缓解身体疼痛(H3)、增强亲子间交流(I1)、增强社交意愿(I2)、提高学习工作生活的积极性(I3) [26, 28] -
问卷调查于2023年6—7月在福州国家森林公园内随机抽样发放，调查对象为景区内的游憩者。问卷发放时间在8:00—11:00和14:00—17:00，调研期间气候温和。在进行问卷调查之前，调研人员需确保受访对象对问卷内容的理解，累计发放问卷500份，回收488份，有效问卷450份，有效率92%。采用SPSS 25.0以及AMOS 23.0进行数据分析以及结构方程模型检验。
通过探索性因子分析法构建变量间的相关性矩阵，以确定景观知觉度的影响因素与变量分组的合理性。具体公因子得分函数如式(1)所示。
$$ F_i=\beta_{i 1} {X}_1+\beta_{i 2} {X}_2+\cdots+\beta_{i n} {X}_n,\; i=1,\;2, \cdots, \;m 。$$ (1) 式(1)中：Fi 表示公因子，βin 是每项问卷评价变量的权重，代表各变量在式中的重要程度。公因子的数量用 m 表示，i代表公因子总数，X代表自变量，测量题项中原始变量的个数用 n 表示。
结构方程模型也被称为潜变量模型，不但能对量表的信度效度进行科学的测量分析，还可对多元变量之间的复杂关系进行解析。本研究主要针对游憩者景观知觉、场所依恋、环境行为和健康效益评估之间的影响关系进行研究，并通过估计整体结构关系模型的拟合度对提出的研究假设进行判定。
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针对福州国家森林公园景观知觉度19个测量指标的问卷数据进行探索性因子分析及可靠性检验，量表整体KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)值为0.830，＞0.7 (自由度为231，P=0.000)，表明测量题项适合做因子分析。采用主成分分析，根据方差最大旋转法以及碎石图确定评价指标因子数，删除问卷中A6题项(因子荷载值为0.484，＜0.5)与A15题项(交叉荷载为0.428，＞0.4)，最终获得景观知觉度量表的4个稳定结构，累计方差贡献率达73.70%，结果如表2所示。根据各项指标的整体特征，分别命名为自然属性感知、设施属性感知、文化属性感知、空间属性感知。自然属性感知主要是指游憩者对森林公园中植被、动物、地形水体等自然要素的感知。设施属性感知主要是指游憩者对森林公园中道路、游憩设施等人工要素的认知感受。文化属性感知主要是指历史文化景观、乡土植物、环境融入等文化氛围所激发的地方环境积极评价。空间属性感知主要是指森林环境对游憩者形成的一种安静、亲切的空间体验与感受。通过对筛选后的测量因子进行信效度检验，森林公园景观知觉度量表整体与4个维度的可靠性系数均大于0.6，组合信度均高于0.6，此外，测量题项与整体相关性均在0.01水平上显著相关，相关性系数均大于0.3，整体量表具有较好的收敛效度和内容信度。
表 2 森林公园景观知觉度量表探索性因子分析与检验
Table 2. Exploratory factor analysis and examination of forest park landscape perception scales
测量指标 因子负荷 公因子方差 与整体相关系数 平均提取方差值 组合信度 可靠性系数 因子1 因子2 因子3 因子4 因子1 0.584 0.875 0.871 A1 0.795 0.772 0.649*** A2 0.748 0.726 0.619*** A3 0.796 0.654 0.455*** A4 0.796 0.727 0.612*** A5 0.679 0.547 0.542*** 因子2 0.664 0.888 0.885 A7 0.833 0.767 0.552*** A8 0.832 0.773 0.569*** A9 0.837 0.756 0.514*** A10 0.755 0.751 0.613*** 因子3 0.664 0.887 0.900 A11 0.782 0.762 0.656*** A12 0.887 0.849 0.607*** A13 0.753 0.703 0.641*** A14 0.832 0.809 0.667*** 因子4 0.572 0.842 0.874 A16 0.706 0.667 0.650*** A17 0.776 0.777 0.694*** A18 0.824 0.765 0.605*** A19 0.714 0.724 0.704*** 特征值 7.527 2.092 1.693 1.216 旋转方差载入 20.111 18.458 18.024 17.101 旋转方差累计载入 20.111 38.569 56.593 73.694 整体 0.619 0.965 0.920 说明：***表示在0.01水平上显著相关(双尾)。 -
由表3可见：测量量表12个维度的可靠性系数为0.672~0.913，各测量题项与整体均显著相关(P＜0.01)，量表具有良好的内容效度。“您喜欢公园休憩环境胜过公园内其他地方”和“主要进行场地活动”的标准化因子负荷值分别为0.483和0.470，其余题项均＞0.5，所有测量题项的t均达到标准，为11.500~28.072。场所认同和动态型行为维度的平均提取方差值分别为0.482和0.493，其余维度均＞0.5，所有维度的组合信度均＞0.6。综上所述, 测量量表中除场所认同和动态型行为维度信效度未符合要求, 其余的信效度均达到标准。
表 3 测量量表的信效度检验及验证性因子分析
Table 3. Reliability and validity examination and confirmatory factor analysis of measurement scales
变量类别 测量指标 标准化因子负荷 t 平均提取方差值 组合信度 可靠性系数 景观知觉度 自然属性感知 A1 0.747 0.583 0.874 0.893 A2 0.774 20.808 A3 0.807 18.414 A4 0.803 20.806 A5 0.680 16.616 设施属性感知 A7 0.807 0.622 0.868 0.878 A8 0.778 18.613 A9 0.807 18.547 A10 0.764 18.839 文化属性感知 A11 0.758 0.605 0.860 0.889 A12 0.834 21.786 A13 0.727 16.748 A14 0.789 22.030 空间属性感知 A16 0.754 0.616 0.865 0.893 A17 0.802 20.232 A18 0.831 18.909 A19 0.750 21.298 场所依恋 场所依赖 B1 0.761 0.601 0.860 0.857 B2 0.799 18.316 B3 0.786 16.899 B4 0.769 16.855 场所认同 C1 0.808 0.482 0.783 0.772 C2 0.731 11.720 C3 0.483 11.064 C4 0.711 12.949 环境行为 静态型行为 D1 0.761 0.592 0.813 0.798 D2 0.758 15.479 D3 0.788 16.410 动态型行为 E1 0.826 12.259 0.493 0.735 0.736 E2 0.470 13.280 E3 0.759 通过型行为 F1 0.765 11.500 0.652 0.789 0.672 F2 0.848 健康效益评估 心理健康 G1 0.835 0.715 0.883 0.917 G2 0.852 28.072 G3 0.850 24.945 生理健康 H1 0.822 0.683 0.866 0.910 H2 0.801 24.094 H3 0.855 25.186 社会健康 I1 0.857 0.736 0.893 0.907 I2 0.886 25.264 I3 0.830 25.369 说明：测量指标所表示的含义见表1。 -
通过AMOS 23.0的极大似然法检验测量模型的整体拟合优度，由于“您喜欢公园休憩环境胜过公园内其他地方”和“主要进行场地活动”的信效度检验未达到要求，因而通过删除这2项逐次进行测量模型的修正，最终修正后的测量模型拟合指标除了卡方自由度比值稍微下降以外，其余均优于修正前的拟合指标(表4)，测量模型的拟合优度均达到要求。
表 4 测量模型拟合度检验
Table 4. Goodness-of-fit test of measurement model
拟合指标 卡方自由度比值 RMSEA GFI CFI NFI IFI TLI 理想数值 [1, 3] ＜0.08 ≥0.8 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 修正前模型M1 1.526 0.034 0.870 0.966 0.908 0.966 0.964 修正后模型M2 1.513 0.034 0.892 0.969 0.914 0.969 0.967 说明：RMSEA. 近似均方根残差；GFI. 拟合优度指数；CFI. 比较拟合指数；NFI. 规范拟合指数；IFI. 增量拟合指数；TLI. Tucker-Lewis 指数。 -
经过修正，最终模型的各项拟合指数分别为卡方自由度比值为3.981，近似均方根残差为0.080，拟合优度指数为0.939，比较拟合指数为0.965，规范拟合指数为0.955，增量拟合指数为0.966，Tucker-Lewis指数为0.954，理论模型的整体拟合优度均达到要求，模型具有较好的适配度。
结构关系模型路径结果如表5所示，观测变量的完全标准化负荷值为0.665~0.859，且均显著(t=12.662~18.908)。景观知觉对场所依恋有显著的正向影响(影响系数为0.745，t=12.197)，假设Z1成立；场所依恋对环境行为有显著的正向影响(影响系数为0.597，t=7.693)，假设Z2成立；环境行为对健康效益有显著的正向影响(影响系数为0.630，t=3.134)，假设Z3成立；景观知觉对环境行为有显著的正向影响(影响系数为0.397，t=5.525)，假设Z4成立；景观知觉对健康效益评估有显著的正向影响(影响系数为0.298，t=2.893)，假设Z5成立；场所依恋对健康效益没有显著的影响关系(t=−0.141)，但是场所依恋可以通过环境行为的中介作用对健康效益评估产生间接影响，假设Z6不成立。删除路径Z6后，再次进行结构方程模型分析，最终得到修正后的影响路径及最终结构关系模型，假设Z1~Z5的t=3.196~12.202 (表6，图1)。
表 5 结构模型路径系数及显著性检验
Table 5. Path coefficient and significance test of structural model
假设 路径 t 路径系数 假说检验 Z1 景观知觉—场所依恋 12.197 0.745*** 接受 Z2 场所依恋—环境行为 7.693 0.597*** 接受 Z3 环境行为—健康效益 3.134 0.630*** 接受 Z4 景观知觉—环境行为 5.525 0.397*** 接受 Z5 景观知觉—健康效益 2.893 0.298*** 接受 Z6 场所依恋—健康效益 −0.141 −0.025 拒绝 说明：*、**、***分别表示 在0.1、0.05、0.01的置信水平上显著。 表 6 修正后景观知觉、场所依恋、环境行为和健康效益评估之间的直接和间接效应
Table 6. Corrected direct and indirect effects between landscape perception, place attachment, environmental behavior and health benefits evaluation
假设 路径 t 直接效应 间接效应 总效应 Z1 景观知觉—场所依恋 12.202 0.744 0.744 Z2 场所依恋—环境行为 7.791 0.595 0.595 Z3 环境行为—健康效益 6.116 0.606 0.606 Z4 景观知觉—环境行为 5.600 0.398 0.443 0.841 Z5 景观知觉—健康效益 3.196 0.302 0.509 0.811 
图 1 景观知觉、场所依恋、环境行为与健康效益评估关系模型
Figure 1. Final conceptual model for health benefits evaluation of forest park
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结合专家访谈和验证性因子分析，构建了包括“自然属性感知”“设施属性感知”“文化属性感知”“空间属性感知”等4个维度的景观知觉评价模型，其解释能力分别为60.3%、48.5%、55.2%、57.0%。在4个维度中，“有各种各样动植物种群”“道路铺装材质舒适、有质感”“建筑物、雕塑、植物能体现当地文化特色”“空间氛围安静”的影响系数最高。
景观知觉对场所依恋的影响效应达74.4%。场所依赖与场所认同对场所依恋的解释能力分别为61.7%和72.4%。“公园环境对您有特殊意义”对场所依恋的影响程度最高，“公园是最适合您休闲放松的地方”对场所认同的影响程度最高，说明游憩者在森林公园中的归属感与场所互动体验感是产生场所依恋的主要因素。
景观知觉能显著影响环境行为水平，直接影响效应达39.8%，间接影响效应达44.3%，场所依恋是两者影响关系中的中介变量。静态型行为、动态型行为和通过型行为对环境行为的解释能力分别为73.9%、45.5%和44.2%，社会交往、设施活动和跑步是评估森林公园游憩者环境行为的重要指标。
景观知觉、场所依恋与环境行为的影响效应共同解释了健康效益评估76.8%的变异。景观知觉可以对健康效益评估产生30.2%的直接影响效应，也可以通过场所依恋和环境行为的中介作用对健康效益评估产生50.9%的间接影响效应，总效应达81.1%。环境行为可对健康效益评估产生直接影响作用，影响效应为60.6%，场所依恋与健康效益评估的影响关系不显著，但能通过环境行为的中介作用对健康效益评估产生36.1%的间接影响效应。总的来说，森林公园通过激发游憩者主观感知与个人情感的产生，并在诱发环境行为的相互作用下，实现以有形的物理属性转化为人体可获取的健康效益结果。
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①从自然属性、设施属性、文化属性和空间属性4个方面优化森林公园健康景观质量。通过优化植物种群结构、打造丰富的地形和水景、提升绿色空间设施质量、营造浓厚的场所文化氛围及环境静谧感和亲切感，提升游憩者景观知觉体验。②加强情感管理，培养游憩者形成情感性体验。在森林公园健康景观设计中，不仅应该关注物理环境质量的提升，同时还要重视形成个人情感因素的景观要素。森林公园具有良好的景观视觉与情感体验，通过加强游憩者与公园环境的场所互动以及参与体验，促进游憩者对森林公园进行深层次的交流与认知。③提升配套活动设施质量，满足游憩者活动需求。环境行为是影响健康效益评估的重要因素，活动设施为游憩者休憩放松、接触自然和社会交往等行为活动提供物理条件，应充分考量游憩者多样化的环境行为偏好，因地制宜对游憩者活动类型与场所进行相应设计。
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随着城镇化进程的发展，居民压力增大，行业学者逐渐将研究重点放在森林公园健康效益的挖掘，相关研究围绕景观偏好[28]、场所依恋[29]、环境行为[25]等要素对健康效益的单一影响路径，或是探讨场所感知对健康效益的中介影响路径[27]，但缺乏结合场所感知与环境行为等多维度视角探讨健康效益转化机制的内在动因。与同类研究相比，本研究通过结构关系模型检验分析，从景观知觉、场所依恋到环境行为再到健康效益评估的作用路径，揭示了游憩者在森林公园中的健康恢复是“感知评价—情感响应—行为实践”要素相互作用形成的复合体系，为森林公园健康景观的构建提供理论依据与实践指导。需要说明的是，本研究针对游憩者景观知觉、场所依恋、环境行为与健康效益评估4个维度构成要素之间的影响关系未深入探讨。另外，环境偏好作为个体主观心理因素的一部分[30]，与环境行为之间是否具有类似的影响关系？本研究主要通过问卷调查对森林公园评价与健康效益评估进行量化分析，主观认知的问卷数据可能会存在一定的片面性及误差性，后续可结合媒体大数据以及科学的人体健康测定器材开展相关研究，以拓展研究的深度和广度。
Effects of the tourists’ place perception and environmental behavior on health benefit evaluation at Fuzhou National Forest Park
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摘要:
目的 场所依恋和环境行为是探究游憩者与环境交互所形成的结果，与景观知觉的构建紧密联系，对于探讨森林公园与游憩者健康影响关系具有重要意义。结合游憩者场所感知与环境行为视角探讨森林公园健康效益的内在转化机制。 方法 以福州国家森林公园为研究样地，结合游憩者“感知评价—情感响应—行为实践”视角，构建景观知觉、场所依恋、环境行为与健康效益评估之间的关系模型，并通过结构方程模型解析四者之间的影响关系。 结果 ①自然属性感知、设施属性感知、文化属性感知、空间属性感知是构成景观知觉的主要因素，影响系数分别为0.777、0.696、0.743、0.755，景观知觉对场所依恋有显著影响，影响效应达74.4%；②景观知觉能显著影响环境行为水平，直接影响效应达39.8%，间接影响效应达44.3%，场所依恋是两者影响关系中的中介变量。③景观知觉对健康效益评估产生30.2%的直接影响效应，并通过场所依恋和环境行为的中介作用对健康效益评估产生50.9%的间接影响效应。 结论 通过结构关系模型检验分析，揭示了游憩者在森林公园中的健康恢复是“感知评价—情感响应—行为实践”要素相互作用形成的复合体系。后续可结合媒体大数据以及科学的人体健康测定器材拓展研究的深度和广度。图1表6参 30 Abstract:Objective Place attachment and environmental behavior are the results of the interaction between tourists and the environment, closely related to the construction of landscape perception, and of great significance for exploring the impact mechanism of the forest parks and tourists’ health. This paper explored the internal transformation mechanism of the forest parks’ health benefits from the perspectives of tourists’ place perception and environmental behavior. Method Taking Fuzhou National Forest Park as an example, this paper combined the perspective of tourists’ perceived evaluation, emotion response, and behavior practice, to construct the relational model of landscape perception, place attachment, environmental behavior, and health benefit assessment. Finally, analysed the influence relationship between the four through the structural equation model. Result (1) The perception of natural attributes, facility attributes, cultural attributes, and spatial attributes are the four dimensions that constitute the landscape perception. The influence coefficients are 0.777, 0.696, 0.743, and 0.755. Landscape perception has significant correlation with place attachment, with an impact degree of 74.4%. (2) Landscape perception has a significant impact on environmental behavior, with a direct impact effect of 39.8%, and an indirect impact effect of 44.3%. Place attachment is a mediator variable in the relationship between the two. (3) Landscape perception has a significant impact on health benefit evaluation, with a direct impact effect of 30.2%, and an indirect impact of 50.9% is achieved through the mediator effect of place attachment and environmental behavior. Conclusion Through the construction and testing analysis of structural equation model testing, this paper revealed the impact mechanism of forest park and tourists’ health benefit, is a composite system formed by the interaction elements of “perceived evaluation, emotional response, behavioral practice”. It is necessary to combine media data and scientific human health testing equipment to expand the depth and breadth of research in future. [Ch, 1 fig. 6 tab. 30 ref.] -
Key words:
- forest parks /
- landscape perception /
- place attachment /
- environmental behavior /
- health benefit
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毛竹Phyllostachys edulis为禾本科Gramineae刚竹属Phyllostachys单轴散生型竹类植物，具有生长更新快，自然成熟期短等优点，是中国分布最广、面积最大的经济竹种[1-2]。毛竹独特的生长习性决定了秆形结构因子及其在竹秆上的分布具有一定的规律性。毛竹的主体是竹秆，为提高毛竹林的经营利用水平，长期以来学者们十分重视毛竹秆形结构研究[3-5]。毛竹的秆形结构通常用竹节数、节长、节间周长(或直径)等因子描述。毛竹的竹节数在笋芽分化时期就已经确定，出土后不再增加新节[3]。毛竹的高生长主要依靠竹节之间的拉伸[4]，节间伸长是从基部开始，靠居间分生组织细胞分裂和细胞伸长而逐节伸长的[6-8]。周芳纯[9]较早研究了节间长度、围度等在竹秆上的分布规律，依据毛竹竹秆上自近中央节位向基部和梢部两端推移，毛竹节间长度逐渐变小的特征，用正态分布近似描述节间长度的分布规律，表明节间长度通过正态分布难以反映节长的分布规律。谢芳[10]和甘代奎[11]则对标准竹竹节进行编号，赋值基部第1节竹节竹号为1，并自下而上依次编号，分析秆形结构因子在竹秆上分布规律，表明从基部向上，节长依节号的变化呈抛物线型，竹节周长与节号呈线性负相关。但是，不同毛竹的竹节数往往不同，以节号作为自变量，得出秆形结构因子与节号的关系方程不具有普遍意义。可见，现有描述毛竹秆形结构因子及其在竹秆上的分布规律仍是未解的科学问题。本研究以浙江省受人为干扰较少的毛竹林为研究对象，以竹节所处高度与竹高的比值(即相对高，取值范围0~1)代替实际高，分析秆形结构因子依赖于相对高的分布规律，旨在为毛竹林经营利用提供理论依据。
1. 研究区与方法
1.1 研究区概况
浙江省位于27°01′~31°10′N，118°01′~123°08′E，年均气温为16~19 ℃，四季分明，光照充足，雨水充沛，是典型的亚热带湿润季风气候。浙江省是中国毛竹的主产区之一，有“七山一水二分田”之说，山地和丘陵占74.63%，因而比较适合毛竹的生长，毛竹广泛分布于海拔400~800 m的丘陵、低山山麓地带。根据《2018年浙江省森林资源及其生态功能价值公告》，浙江省森林面积为607.82万 hm2，森林覆盖率为59.71%，竹林面积为92.70万 hm2，占森林面积的15.25%，其中毛竹林面积为81.67万 hm2，占竹林面积的88.10%。
1.2 样地设置及样竹调查
2014−2018年，根据浙江省森林资源一类调查系统抽样样地中的毛竹林样地分布较多的区域，共选择10个县市(区)为调查区域，包括庆元县、泰顺县、常山县、武义县、诸暨市、宁海县、黄岩区、安吉县、临安区和余姚市(表1)。在调查区域内，选择近5 a没有采伐、垦复、施肥和钩梢等人为经营管理措施干扰的近自然毛竹林，每个区域随机设置10 m×10 m的样地至少4个，共52个样地。根据样地每木调查结果，按照胸径分布范围，确定大、中、小径级，并在大、中、小径级的样竹中，各随机选取1株梢头完整且无病虫害的样竹，共159株，总竹节数为9 431节。用锯子在竹秆基部齐地伐倒，用皮尺测量竹高。自竹秆基部向上，将竹节从小到大依次编号，称之为节号。用围尺测量每个竹节的竹节长和竹节中央直径。用游标卡尺测量竹秆基部，胸高处，及1/2高处东、南、西、北4个方位的壁厚，取4个方位壁厚的平均值作为对应位置的壁厚。
表 1 研究区概况和样地样竹调查Table 1 Study area overview and sample setting地名 纬度
(N)经度
(E)年均气
温/℃年均降
水量/mm样地数/
个样竹数/
株余姚 30°03′ 121°09′ 16.2 1 361 8 24 临安 30°23′ 118°51′ 16.4 1 628 4 12 诸暨 29°43′ 120°32′ 16.3 1 373 6 18 安吉 30°38′ 119°40′ 15.8 1 420 4 12 宁海 29°29′ 121°25′ 16.4 1 480 6 19 泰顺 27°30′ 119°42′ 17.9 1 670 4 12 黄岩 28°38′ 121°17′ 17.0 1 676 4 12 武义 28°54′ 119°48′ 17.9 1 546 6 20 常山 28°51′ 118°30′ 16.3 1 700 6 18 庆元 27°27′ 119°30′ 17.4 1 760 4 12 1.3 统计分析
采用SPSS 20.0对毛竹秆形结构因子在区域间的差异性进行了方差分析，对秆形结构因子之间的关系进行了相关性分析，对秆形结构因子间的主导因子进行了因子分析。
2. 结果与分析
2.1 秆形结构因子描述性统计及区域差异性分析
由表2可知：10个地区毛竹的竹节数最小为39节，最大为76节，平均为59节。竹节数和1/2高节号的变异系数最小，均为0.12。胸高节号的变异系数最大，为0.20。最长竹节长与1/2高节长相近。10个研究区间，毛竹的竹节数、1/2高节长、最长竹节长、基部壁厚、1/2高壁厚、竹高和胸径间差异显著(P＜0.05)，其他秆形结构在10个地区间差异不显著。
表 2 毛竹秆形结构因子描述统计特征Table 2 Description statistical characteristics of factor of culm form指标 竹节数 1/2高节号 胸高节号 1/2高节长/cm 最长竹节长/cm 胸高竹节长/cm 极小值 39 18 6 17.30 18.30 11.70 极大值 76 39 16 46.00 46.00 30.60 均值 59 28 9 34.45 35.43 22.27 标准差 7.38 3.4 1.79 5.35 5.23 3.38 偏度 −0.30 −0.33 1.29 −0.22 −0.32 −0.10 峰度 −0.09 0.38 2.44 −0.20 −0.02 0.78 变异系数 0.12 0.12 0.20 0.16 0.15 0.15 地区显著性 P＜0.05 P=0.08 P=0.32 P＜0.05 P＜0.05 P=0.06 指标 基部壁厚/mm 胸高壁厚/mm 1/2高壁厚/mm 竹高/m 胸径/cm 极小值 8.35 4.93 3.81 7.20 4.20 极大值 25.76 14.52 10.29 20.14 15.30 均值 16.61 10.32 6.53 14.56 10.08 标准差 3.21 2.01 1.10 2.64 2.34 偏度 0.26 −0.16 0.18 −0.23 −0.18 峰度 0.06 −0.40 0.63 −0.07 −0.44 变异系数 0.19 0.19 0.17 0.18 0.23 地区显著性 P＜0.05 P=0.83 P＜0.05 P＜0.05 P＜0.05 2.2 竹节数的分布特征
以5节竹节为竹节数级距，分析所采集样竹的竹节数频数分布特征。从图1可知：毛竹的竹节数主要集中在53~67节，且毛竹竹节数的频数分布符合正态分布(P＜0.01)。从图2可见：随着径阶的增大，平均竹节数有增大的趋势，即粗壮竹子的竹节数较细小竹子多。
2.3 竹节长的分布特征
不同毛竹的竹节数、竹节长和竹高往往不同。为消除不同竹高的影响，以竹节所处高度与竹高的比值(即相对高，取值为0~1)代替实际高，分析竹节长在竹秆上的分布规律。从图3可见：随着竹节相对高的增加，竹节长自基部至梢头呈先增大后减小的趋势，并且竹节长在竹秆上的分布具有对称性。因此，可用抛物线描述竹节长在竹秆上的分布规律。根据函数拟合结果，在相对高为0.48时，即约1/2竹高处时，最长竹节为35.46 cm(图3)。
为比较不同径阶毛竹竹节长在竹秆上分布的差异性，绘制了不同径阶的关系图(图4)，并拟合抛物线(表3)。经检验，拟合方程均达显著水平(P＜0.01)。根据方程拟合结果和不同径阶最长竹节长对应相对高的实测值，可以解析不同径阶最长竹节长对应的相对高，以及某一相对高对应的理论节长的分布规律。从表3可知：不同径阶毛竹最长竹节对应的相对高差异不大，取值均为0.47~0.52，但最长竹节长随着径阶的增大有逐渐变大的趋势。
图 4 不同径阶毛竹竹节长在竹秆上的分布Figure 4 Distribution of length of bamboo node on culm in different diameter class表 3 不同径阶毛竹竹节长分布特征拟合结果Table 3 Fitting results of distribution of length of node on culm in different diameter class径阶/cm a b c R2 ML/cm MRH 4 −68.54 0.52 23.71 0.87 24.40 0.48 6 −103.39 0.49 33.20 0.79 33.45 0.49 8 −96.19 0.49 33.42 0.77 33.32 0.51 10 −97.87 0.47 34.82 0.80 34.76 0.50 12 −102.09 0.47 36.65 0.85 36.60 0.49 14 −107.00 0.47 39.41 0.88 39.16 0.51 16 −111.59 0.46 40.87 0.92 42.40 0.50 说明：拟合函数为y=−a(x−b)2+c，其中x为相对高，y为某相对 高所对应的竹节长度，a和b为函数所对应的参数。R2为 拟合决定系数；ML为实测平均最长竹节长；MRH为实 测最长竹节长对应的相对高 2.4 竹节中央直径的分布特征
竹节中央直径可反映竹节的大小。从图5可见：随着竹节相对高的增加，竹节中央直径逐渐下降，呈明显的线性负相关关系。不同径阶毛竹竹节中央直径与相对高的关系拟合直线见图6，拟合参数见表4。经检验，拟合方程均达显著水平(P＜0.01)。利用拟合方程，可推算不同径阶毛竹在某一相对高对应的理论竹节中央直径。从图6可以看出：随着径阶的增大，拟合函数斜率逐渐变小。但不论毛竹径阶怎么变化，竹秆相对高每增加10%，竹节中央直径约下降10%。
图 5 毛竹竹节中央直径与相对高的线性关系Figure 5 Relationship between relative height and central diameter of bamboo node
图 6 不同径阶毛竹竹节中央直径在竹秆上的分布Figure 6 Distribution of central diameter of node on culm in different diameter class表 4 不同径阶毛竹竹节中央直径分布特征拟合结果Table 4 Fitting results of central diameter of node on culm in different diameter class径阶/cm a b R2 4 −5.57 5.60 0.94 6 −6.95 7.20 0.96 8 −8.85 9.21 0.97 10 −11.01 11.28 0.97 12 −12.75 13.19 0.98 14 −14.08 14.79 0.98 16 −16.31 17.11 0.99 说明：拟合函数为y=ax+b，其中x为相对高，y为某相对高度 所对应的竹节直径，a和b为函数所对应的参数。R2为 拟合决定系数 2.5 毛竹秆形结构因子相关性分析
为分析毛竹秆形结构因子之间的相互关系，选择11个具有代表性的秆形结构因子进行相关分析。由表5可知：竹节数与胸径、竹高呈显著正相关，相关系数分别为0.667 (P＜0.01)和0.640 (P＜0.01)。胸径与1/2高壁厚、1/2高节长呈显著正相关，相关系数分别为0.756 (P＜0.01)和0.416 (P＜0.01)，说明竹子越粗壮，1/2高对应的壁厚越厚、节长越长。胸径与胸高节号呈显著负相关，相关系数为−0.551 (P＜0.01)，说明竹子越粗壮，达到胸高所需的节数越少，即胸高以下的平均节长越长。竹节数和1/2高节号呈显著正相关，相关系数为0.739 (P＜0.01)，主要原因是竹节长在竹秆上的分布具有对称性(图3)。1/2高节长和最长竹节长的相关系数为0.979 (P＜0.01)，主要原因是竹节长自基部往梢部有先增加后减少的趋势，且大约在1/2高时竹节最长(图3)。
表 5 毛竹秆形结构因子的相关性分析Table 5 Correlation analysis of factor of culm form指标 竹高 胸径 基部壁厚 胸高壁厚 1/2高壁厚 竹节数 1/2高节号 胸高节号 1/2高节长 胸高节长 最长竹节长 竹高 1 胸径 0.865** 1 基部壁厚 0.715** 0.764** 1 胸高壁厚 0.800** 0.875** 0.804** 1 1/2高壁厚 0.665** 0.756** 0.651** 0.801** 1 竹节数 0.640** 0.667** 0.575** 0.625** 0.466** 1 1/2高节号 0.442** 0.444** 0.401** 0.360** 0.256** 0.739** 1 胸高节号 −0.527** −0.551** −0.362** −0.583** −0.513** −0.076 0.326** 1 1/2高节长 0.686** 0.416** 0.386** 0.423** 0.381** 0.029 −0.146 −0.543** 1 胸高节长 0.465** 0.401** 0.289** 0.362** 0.333** −0.109 −0.376** −0.675** 0.684** 1 最长竹节长 0.706** 0.443** 0.411** 0.451** 0.406** 0.043 −0.138 −0.570** 0.979** 0.701** 1 说明：**表示相关极显著(P＜0.01) 2.6 毛竹秆形结构的主导因子分析
由表6可知：前4个主因子含有原始数据90.66%的信息，第1主因子解释了秆形结构27.33%的方差，第2、3、4主因子分别解释了秆形结构26.00%、22.64%和14.69%的方差。与第1主因子相关性较大的是1/2高壁厚、基部壁厚和胸高壁厚，而壁厚因子两两之间相关性较高，均达显著水平(P＜0.05，表5)，表明第1主因子是反映壁厚的综合因子。与第2主因子相关性较大是1/2高节长和最长竹节长，而最长竹节长与1/2高节长之间的相关性达0.982(表5)，表明第2主因子是反映1/2高节长的综合因子。与第3主因子相关性最大的是1/2高节号，其次是竹节数，而1/2高节号与竹节数之间的相关性达0.739，表明第3主因子是反映竹节数的综合因子。与第4主因子相关性最大的是胸高节号，其次是胸高节长和胸径，表明第4主因子是反映胸高处秆形结构的综合因子。因子分析结果表明：壁厚因子、1/2高节长、竹节数和胸高处秆形因子是反映毛竹秆形结构的主要因子。
表 6 毛竹秆形结构因子分析Table 6 Factor analysis of culm form factor指标 第1主因子 第2主因子 第3主因子 第4主因子 竹高 0.464 0.586 0.598 0.232 胸径 0.640 0.248 0.562 0.360 胸高节长 0.156 0.624 −0.155 0.608 基部壁厚 0.793 0.270 0.343 0.002 胸高壁厚 0.772 0.220 0.417 0.311 1/2高壁厚 0.865 0.169 0.172 0.206 胸高节号 −0.358 −0.325 0.051 −0.827 1/2高节号 0.222 −0.111 0.882 −0.410 竹节数 0.348 −0.065 0.832 0.036 1/2高节长 0.195 0.951 0.001 0.176 最长竹节长 0.220 0.942 0.010 0.201 特征值 3.000 2.860 2.490 1.610 贡献率 27.330 26.000 22.640 14.690 累计贡献率/% 27.330 53.330 75.970 90.670 3. 讨论
3.1 毛竹秆形结构的稳定性
稳定性是毛竹秆形结构的特点之一。毛竹的竹节数相对稳定，集中在53~67节，平均59节。抛物线可以较好地拟合竹节长与相对高在竹秆上的分布，但不同径阶毛竹最长竹节的相对高没有明显差异，均约在1/2竹高处。这种稳定性主要是由遗传结构和生长特点决定的[12]，竹秆中部居间分生组织较两端分生组织活动期长、生长量多，因此中部竹节节间较长，基部和梢部节间较短[4, 13-14]。
3.2 毛竹秆形结构的差异性及其影响因素
差异性是毛竹秆形结构的另一个特点。随着径阶的增大，竹节数和最长竹节长有增大的趋势，这与周芳纯[9]的研究结论一致。胸径越大，胸高以下平均竹节长越长，汪阳东[12]的研究也得到相近的结论。差异性则主要受母竹大小和地理生态因素的影响[15-17]。在出笋前期，母竹消耗了大量的营养物质，导致在出笋中后期的竹笋营养匮乏，生长竞争压力增大[18-20]，其生长发育受到一定程度影响。此外，母竹发挥其整合作用，优先将营养供给较大的竹子，较小的竹子由于营养竞争其秆形结构的生长受到了影响[21]。
林木的生长性状不仅与物种遗传特性有关，同时也受环境条件的影响[5, 22-23]。在出笋成竹期和孕笋期，气候因子异常，降水量少、气温偏低、寒流持续时间过长等影响竹子的正常生长发育，也会导致毛竹的秆形生长异常，秆形生长量明显变小[16-17, 24-25]。本研究方差分析表明：竹节数、1/2高节长、最长竹节长、基部壁厚、1/2高壁厚、高和胸径在10个区域间差异显著。相关分析表明：年均降水量、年均气温与各秆形结构因子均呈正相关，即随着年均降水量和年均气温的增加，毛竹相同位置对应的秆形指标均有逐渐增加的趋势。这与周文伟[26]的研究结论相似，该研究表明：降水量的增加能促进毛竹的生长，水热条件较高的庆元比水热条件较低的安吉的毛竹产量高。实际上，较好的水热条件可以降低毛竹之间的竞争，促进毛竹的生长[16, 27-28]。可见，年均降水量和年均气温是影响毛竹秆形生长的重要因素。
4. 结论
毛竹竹节数服从正态分布，竹节长与竹节相对高呈抛物线关系，且不同径阶毛竹最长竹节的相对高没有明显差异，均约在1/2竹高处。竹节中央直径与竹节所处相对高呈线性负相关关系。随着径阶的增大，最长竹节长和竹节数有逐渐增大的趋势。壁厚因子、1/2高节长、竹节数和胸高处秆形因子是反映毛竹秆形结构的主要结构因子。
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图 1 景观知觉、场所依恋、环境行为与健康效益评估关系模型
Figure 1 Final conceptual model for health benefits evaluation of forest park
表 1 潜在变量和测量题目
Table 1. Potential variables and measurement questions
变量类别 测量题目 参考文献 景观知觉度 植被生长良好、轮廓线富有变化(A1)，能听到很多鸟或昆虫的声音(A2)，有各种各样动植物种群(A3)，有丰富的地形(A4)，水景优美、观赏性强(A5)，道路步行系统流畅(A6)，道路铺装材质舒适、有质感(A7)，游憩设施数量充足(A8)，构筑物造型丰富、尺度宜人(A9)，有清晰标识和安全防护设施(A10)，场地注重科普自然、健康教育(A11)，建筑物、雕塑、植物能体现当地文化特色(A12)，公众在场所中的互动体验程度(A13)，场地便利、能体现人性化(A14)，景观能激起自我艺术灵感(A15)，空间布局合理(A16)，空间类型多样(A17)，空间氛围安静(A18)，空间有一种亲切感(A19) [8, 23, 27] 场所依恋 您觉得公园环境已经成为生命的一部分(B1)，公园环境对您有特殊意义(B2)，您很认同公园环境(B3)，您很留恋公园环境(B4)，公园环境是最适合您休闲放松的地方(C1)，这个公园的游憩环境是其他地方不能比的(C2)，您喜欢公园休憩环境胜过公园内其他地方(C3)，在公园环境中最能满足您放松、休憩等需求(C4) [24] 环境行为 主要进行放松、思考和交流(D1)，主要进行接触自然(D2)，主要进行社会交往(D3)，主要进行设施活动(E1)，主要进行场地活动(E2)，主要进行自由活动(E3)，主要进行散步(F1)，主要进行跑步(F2) [25] 健康效益评估 缓解紧张或焦虑(G1)、缓解孤独(G2)、增强注意力(G3)、缓解疲劳(H1)、增强自身活力(H2)、缓解身体疼痛(H3)、增强亲子间交流(I1)、增强社交意愿(I2)、提高学习工作生活的积极性(I3) [26, 28] 
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表 2 森林公园景观知觉度量表探索性因子分析与检验
Table 2. Exploratory factor analysis and examination of forest park landscape perception scales
测量指标 因子负荷 公因子方差 与整体相关系数 平均提取方差值 组合信度 可靠性系数 因子1 因子2 因子3 因子4 因子1 0.584 0.875 0.871 A1 0.795 0.772 0.649*** A2 0.748 0.726 0.619*** A3 0.796 0.654 0.455*** A4 0.796 0.727 0.612*** A5 0.679 0.547 0.542*** 因子2 0.664 0.888 0.885 A7 0.833 0.767 0.552*** A8 0.832 0.773 0.569*** A9 0.837 0.756 0.514*** A10 0.755 0.751 0.613*** 因子3 0.664 0.887 0.900 A11 0.782 0.762 0.656*** A12 0.887 0.849 0.607*** A13 0.753 0.703 0.641*** A14 0.832 0.809 0.667*** 因子4 0.572 0.842 0.874 A16 0.706 0.667 0.650*** A17 0.776 0.777 0.694*** A18 0.824 0.765 0.605*** A19 0.714 0.724 0.704*** 特征值 7.527 2.092 1.693 1.216 旋转方差载入 20.111 18.458 18.024 17.101 旋转方差累计载入 20.111 38.569 56.593 73.694 整体 0.619 0.965 0.920 说明：***表示在0.01水平上显著相关(双尾)。
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表 3 测量量表的信效度检验及验证性因子分析
Table 3. Reliability and validity examination and confirmatory factor analysis of measurement scales
变量类别 测量指标 标准化因子负荷 t 平均提取方差值 组合信度 可靠性系数 景观知觉度 自然属性感知 A1 0.747 0.583 0.874 0.893 A2 0.774 20.808 A3 0.807 18.414 A4 0.803 20.806 A5 0.680 16.616 设施属性感知 A7 0.807 0.622 0.868 0.878 A8 0.778 18.613 A9 0.807 18.547 A10 0.764 18.839 文化属性感知 A11 0.758 0.605 0.860 0.889 A12 0.834 21.786 A13 0.727 16.748 A14 0.789 22.030 空间属性感知 A16 0.754 0.616 0.865 0.893 A17 0.802 20.232 A18 0.831 18.909 A19 0.750 21.298 场所依恋 场所依赖 B1 0.761 0.601 0.860 0.857 B2 0.799 18.316 B3 0.786 16.899 B4 0.769 16.855 场所认同 C1 0.808 0.482 0.783 0.772 C2 0.731 11.720 C3 0.483 11.064 C4 0.711 12.949 环境行为 静态型行为 D1 0.761 0.592 0.813 0.798 D2 0.758 15.479 D3 0.788 16.410 动态型行为 E1 0.826 12.259 0.493 0.735 0.736 E2 0.470 13.280 E3 0.759 通过型行为 F1 0.765 11.500 0.652 0.789 0.672 F2 0.848 健康效益评估 心理健康 G1 0.835 0.715 0.883 0.917 G2 0.852 28.072 G3 0.850 24.945 生理健康 H1 0.822 0.683 0.866 0.910 H2 0.801 24.094 H3 0.855 25.186 社会健康 I1 0.857 0.736 0.893 0.907 I2 0.886 25.264 I3 0.830 25.369 说明：测量指标所表示的含义见表1。
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表 4 测量模型拟合度检验
Table 4. Goodness-of-fit test of measurement model
拟合指标 卡方自由度比值 RMSEA GFI CFI NFI IFI TLI 理想数值 [1, 3] ＜0.08 ≥0.8 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 ≥0.9 修正前模型M1 1.526 0.034 0.870 0.966 0.908 0.966 0.964 修正后模型M2 1.513 0.034 0.892 0.969 0.914 0.969 0.967 说明：RMSEA. 近似均方根残差；GFI. 拟合优度指数；CFI. 比较拟合指数；NFI. 规范拟合指数；IFI. 增量拟合指数；TLI. Tucker-Lewis 指数。
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表 5 结构模型路径系数及显著性检验
Table 5. Path coefficient and significance test of structural model
假设 路径 t 路径系数 假说检验 Z1 景观知觉—场所依恋 12.197 0.745*** 接受 Z2 场所依恋—环境行为 7.693 0.597*** 接受 Z3 环境行为—健康效益 3.134 0.630*** 接受 Z4 景观知觉—环境行为 5.525 0.397*** 接受 Z5 景观知觉—健康效益 2.893 0.298*** 接受 Z6 场所依恋—健康效益 −0.141 −0.025 拒绝 说明：*、**、***分别表示 在0.1、0.05、0.01的置信水平上显著。
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表 6 修正后景观知觉、场所依恋、环境行为和健康效益评估之间的直接和间接效应
Table 6. Corrected direct and indirect effects between landscape perception, place attachment, environmental behavior and health benefits evaluation
假设 路径 t 直接效应 间接效应 总效应 Z1 景观知觉—场所依恋 12.202 0.744 0.744 Z2 场所依恋—环境行为 7.791 0.595 0.595 Z3 环境行为—健康效益 6.116 0.606 0.606 Z4 景观知觉—环境行为 5.600 0.398 0.443 0.841 Z5 景观知觉—健康效益 3.196 0.302 0.509 0.811
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