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森林公园在满足都市人群游憩和审美方面发挥重要作用。对森林公园美学质量进行评价,一方面能够了解当前森林景观美学质量,合理地分析森林公园景观构成与人的审美评判间的关系;另一方面能够预测在当前森林资源管理下的景观美学趋势,为进一步开展森林风景资源管理提供合理建议。在当前的研究中,森林美学质量评价较多考虑群落和单木特征对景观的影响,如将乔木胸径、林分密度、林下植被覆盖度等与景观质量评价方法进行研究[1-4];但把空间尺度上林分特征与景观美学模型结合起来[5],从植物群落特征和林分空间结构2个层面探索森林景观美学质量影响的内在规律的研究相对较少。为此,本研究以福建三明金丝湾森林公园为例,采用心理物理学派中实用性最强最广的美景度法(SBE)与线性模型法统一,将审美态度测量同景观的构景因子结合起来,构建景观模型来评价和预测景观质量[6],探索在森林景观美学质量综合性评价过程中,群落结构特征和林分空间结构各影响因子的贡献率及重要程度,并从景观美学角度提出森林公园抚育采伐和林分改造的建议,以期为森林景观美学质量提升、森林景观可持续经营管理提供科学依据。
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设置40个面积为10 m × 10 m的样方,采用全站仪测4个角点的坐标,对样方内胸径≥3 cm的林木进行坐标定位及编号并统计乔木类型、丰富度,测量乔木树高、胸径、冠幅等,同时测定样方内群落的郁闭度、通透程度及林下层统一度、通透距离、生活型组成等[7]。运用Arc GIS 10.1及Winkelmass软件[8]得到林分空间结构指标:大小比、角尺度、混角度、开敞度及竞争指数。在各个样方的四角和中心设置5个1 m × 1 m的小样格,调查灌木和草本的种名、高度及盖度等。
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样方照片的选取尽量避开与植物群落无关的其他景观因子,如溪涧、道路、房屋等。以样方中心点为基点向样方的西北、东北、东南、西南4个角点进行拍照,同时在4个角点向样地中心拍照[9](图 1)。照片拍摄要求在同一天内光线充足的情况下进行[10];所有照片均由一人拍摄,并且始终使用同一台设备,采用相同大小的焦距;确定好拍摄方向后,镜头位置与拍摄者双眼平齐,镜头方向与坡面平行,统一采用横向拍摄(图 2)。剔除无关景观的照片,从各个角度拍摄的照片中选取1张最能代表该样地特征的照片。
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由于植物群落特征与林分空间结构在构成因子、数据获取及照片获取标准等方面不尽相同,所以对反映植物群落和林分空间结构进行各自的景观影响因子确定。
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筛选19个群落结构特征因子指标作为景观美学评价指标,分别为乔木数量(x1),树种组成林分密度(株·hm-2,x2),郁闭度(x3),乔木丰富度(x4),乔木平均胸径(x5),胸径变异系数(x6),乔木平均树高(x7),枝下高(x8),冠幅(x9),树干枝视率(x10),灌木高度(x11),灌木盖度(x12),草本高度(x13),草本盖度(x14),通透程度(x20),枯倒木(x21),凋落物(x22),林下层统一度(x23),生活型构成(x24)。其中通透程度、枯倒木、凋落物、林下层统一度、生活型构成等为定性因子并对它进行分解及量化(表 1),其余的为定量因子。
编号 项目 类目 1 2 3 4 1 通透程度 <10 m 10~<20 m 20~<30 m >30 m 2 枯倒木 明显 不明显 3 凋落物 明显 局部可见 几乎没有 4 林下层统一度 统一 较统一 不统一 5 生活型构成 乔灌草 乔草 乔灌 乔木 Table 1. Qualitative factors analysis of the plant community structure in Jinsiwan Forest Park
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林分空间结构特征因子主要反映群落林木在水平和垂直方向上的空间属性及其排列的空间关系[11]。为了探讨林分空间结构对美景度的影响,选取开阔比(x15),混交度(x16),大小比数(x17),角尺度(x18),竞争指数(x19)等5个空间结构参数作为影响因子[12]。开阔比反映林木生长空间的大小[13];混交度可以用来表示树种空间的隔离程度[14];大小比数表示林木大小分化的程度[15];角尺度主要描述参照树周围相邻木的均匀性,反映林木分布状态情况[16];林分竞争指数反映群落树种间的竞争情况[17]。
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美景度评价法是景观评价中一种“视觉刺激-心理感知”的表现,其精准性、实用性和准确性在景观评价中已经得到广泛认可[18]。本研究通过照片(幻灯片)为评价媒介,使用李克特7分制的评价尺度(表 2)对金丝湾森林公园进行景观美学评价[19]。
喜欢程度 得分值 很喜欢 3 喜欢 2 较喜欢 1 一般 0 不太喜欢 -1 不喜欢 -2 很不喜欢 -3 Table 2. Rating scale of the scenic beauty estimation(SBE)
由于评判者的审美标准存在个体差异,如果直接使用原始得分进行平均值分析会突出评分标准较低的数据量对综合分析的影响,削弱评分标准较高的数据量对综合分析的影响。因此,为了保证数据的可靠性,需要对原始得分数据进行标准化处理。本研究采取z-score标准化方法,其公式为:zij=(xij-xi)/si。zij为第i个评判者对第j张照片的标准化得分,xij为第i个评判者对第j张照片的原始评分,xi为第i个评判者对所有照片评分的平均值,si为第i个评判者对所有照片评分的标准差[20]。
2.1. 资料收集
2.1.1. 群落结构特征因子和林分空间结构因子的获取
2.1.2. 样地照片的获取
2.2. 森林公园景观美学影响因子确定
2.2.1. 植物群落特征因子
2.2.2. 林分空间结构特征因子
2.3. 景观美学评价方法
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研究选择福建农林大学不同专业的学生进行评判,包括森林经理学、自然地理学、果树学、茶学、机械电子工程、区域经济学、风景园林学等专业的硕士研究生。采用幻灯片评判方式进行室内评判[21],将拍摄好的64张照片进行随机编号,设置8 s·张-1的放映时间,在Microsoft Power Point演示文稿中自动播放。调查共发放98张纸质版问卷,回收96份,其中有效问卷92份,并对每份问卷的评价值进行得分标准化(表 3)[19]。
分值特点 样本数量/个 美景度值 最大值 最小值 平均值±标准差 原始得分数据 64 1.100 -0.100 0.492 ± 0.280 标准化后数据 64 0.595 -0.562 0.012 ± 0.232 Table 3. SBE values in Jinsiwan Forest Park
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群落特征因子和林分空间结构相互作用、相互影响使森林形成一个错综复杂的综合体。各个影响因子之间形成了一定的相关性(表 4)。郁闭度与乔木数量、林分密度、胸径变异系数等高度相关;乔木平均树高与林分密度、乔木平均胸径、胸径变异系数等相关度较高;混交度与胸径变异系数、乔木平均树高、枝下高等具有较高的相关性。由于群落特征与林分空间结构相互制约性较强,影响因子间可以相互关联地反映景观质量。因此,在讨论测度群落特征和林分空间结构对其美景度值的贡献率时,需要进一步确定影响因子。
变量 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16 x17 x18 x19 x1 1.000 x2 0.720 1.000 x3 0.762 0.748 1.000 x4 0.463 0.415 0.588 1.000 x5 -0.365 -0.477 -0.288 -0.367 1.000 x6 0.611 0.626 0.640 0.591 -0.504 1.000 x7 -0.508 -0.526 -0.455 -0.591 0.744 -0.694 1.000 x8 -0.267 -0.243 -0.037 -0.355 0.653 -0.396 0.689 1.000 x9 0.203 0.042 0.305 0.241 0.315 0.261 -0.290 0.071 1.000 x10 -0.266 -0.072 -0.219 -0.335 0.295 -0.296 0.299 0.418 0.027 1.000 x11 -0.232 0.104 -0.034 0.078 -0.173 -0.137 -0.046 -0.084 -0.074 -0.032 1.000 x12 0.101 0.149 0.063 0.156 -0.099 0.036 -0.161 0.016 0.113 -0.071 0.443 1.000 x13 -0.095 0.112 0.046 0.052 0.093 -0.027 -0.014 -0.047 0.172 0.335 0.325 -0.101 1.000 x14 -0.293 0.041 -0.159 -0.184 0.065 -0.273 0.153 0.082 -0.235 0.251 0.396 -0.120 0.509 1.000 x15 -0.170 0.010 -0.036 -0.114 -0.071 0.191 0.006 0.034 -0.050 0.024 -0.236 0.026 -0.217 -0.400 1.000 x16 0.362 0.285 0.400 0.731 -0.464 0.438 -0.545 -0.469 -0.047 -0.348 0.001 0.133 -0.067 -0.231 0.006 1.000 x17 -0.322 -0.330 -0.397 -0.300 0.277 -0.209 0.282 0.207 -0.103 0.177 -0.042 -0.079 -0.169 0.004 0.219 -0.259 1.000 x18 -0.144 -0.191 -0.312 -0.063 0.157 0.020 0.196 -0.084 -0.153 -0.020 0.117 0.062 -0.116 -0.060 0.072 -0.138 0.242 1.000 x19 0.124 0.221 0.154 -0.061 -0.391 0.032 -0.193 -0.226 -0.218 -0.059 0.163 0.174 0.115 0.081 -0.006 0.164 -0.139 -0.431 1.000 Table 4. Pearson coefficients
同时在景观评价模型运算过程中(表 5),采用t值进行偏相关关系检验,群落特征因子和林分空间结构为极显著与显著,可以确定为对美景度值贡献较大的景观。剔除乔木数量(x1),树种组成林分密度(株·hm-2,x2),乔木平均胸径(x5),乔木平均树高(x7)等16个贡献率较低的景观影响因子,分别提取郁闭度(x3),乔木丰富度(x4),胸径变异系数(x6),枝下高(x8),凋落物(x22),林下层统一度(x23)等6个植物群落特征因子和角尺度(x18)和竞争指数(x19)2个主要林分空间结构因子对景观美学进行评价,贡献率分别为87.187%和12.813%(表 5)。
类别 变量编号 项目 得分值 得分范围 贡献率/% 偏相关系数 t值 植物群落特征 x3 郁闭度 0.147 14.167 x4 乔木丰富度 -0.151 14.547 x6 胸径变异系数 -0.117 10.790 x8 枝下高 0.067 6.455 x27-3 几乎无凋落物 0.716 70.809 x23-1 林下层统一 0.717 70.474 0.905 87.187 0.631 4.697** 林分空间结构 x18 角尺度 -0.048 4.674 x19 竞争指数 -0.085 8.189 0.133 17.813 0.313 7.736* 说明: *表示P<0.05, 差异显著(**表示P<0.01, 差异极显著。 Table 5. Modeling process of evaluation on Jinsiwan Forest Park
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将森林公园景观的标准化美景度值(sSBE)作为因变量,提取的景观美学评价的群落特征因子和林分空间结构因子作为自变量,运用IBM SPSS Statistics 21建立多元线性回归模型(表 6)。sSBE=0.147x3-0.151x4-0.112x6+0.067x8+0.216x22-3+0.212x23-1-0.048x18-0.085x19-0.159。由模型得知:各影响因子对美景度贡献顺序依次为凋落物(20.809%)>林下层统一度(20.424%)>乔木丰富度(14.547%)>郁闭度(14.162%)>胸径变异系数(10.790%)>竞争指数(8.189%)>枝下高(6.455%)>角尺度(4.624%)。群落特征因子指标排名靠前,说明群落特征对美景度的贡献较林分空间结构特征大,同时创新地发现林分空间结构对美景度值的贡献作用。
R R2 调整R2 标准估计的误差 Durbin-Watson检验 0.904 0.816 0.813 0.171 7.745 Table 6. An overview of model's fitting effect
人们对森林公园景观的具体喜好规律如下:①群落特征因子的影响。随着群落的郁闭度增加,美景度值也在增加,乔木的郁闭度大小影响群落的光照,适当的光强能使林内景观色彩更加艳丽,给人舒适的享受;随着乔木丰富度的增加,美景度值逐渐递减,可见树种组成纯粹的群落景观,群落结构简单,层次分明,疏朗有致,有利于提高美景度值;随着胸径变异系数的增加,美景度值逐渐递减,说明胸径大小较统一的群落结构更受观赏者的偏爱;随着乔木枝下高的增加,美景度值总体呈递增趋势,可见人们比较喜欢视野开阔的植物群落;从凋落物的情况来看,凋落物越少其景观效果越好,人们更倾向于生机勃勃的森林景观;从林下层统一度来看,林下层越混乱,美景度越低,统一的林下环境更能得到大众的接受。②林分空间结构因子的影响。随着角尺度的增加,美景度值总体呈递减趋势;随着竞争指数的增加,美景度值总体呈递减趋势。可见随机或聚集分布、竞争偏低的林分植株能够得到自然的生长,此时美景度值处于较高状态。