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      基于地基激光雷達(dá)的道路生態(tài)景觀評價(jià):以黃海海濱國家森林公園為例

      2020-11-25 08:13:24孫心雨田佳榕徐雁南李海東
      關(guān)鍵詞:綠量闊葉行道樹

      孫心雨,田佳榕,徐雁南①,徐 昇,2,李海東

      (1.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 210037;2.南京林業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 210037;3.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所,江蘇 南京 210042)

      生態(tài)園林城市在促進(jìn)健康環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展、維持城市生態(tài)平衡中發(fā)揮著重要作用[1]。構(gòu)建生態(tài)園林城市的重點(diǎn)在于設(shè)計(jì)城市園林景觀,優(yōu)化城市生態(tài)環(huán)境。行道樹不僅能美化道路景觀,還具備降塵減噪、降溫增濕的生態(tài)功能[2],是城市生態(tài)景觀系統(tǒng)的主要組成之一。通過監(jiān)測行道樹生長,評估城市生態(tài)景觀效益,有利于城市管理者制定合理的城市生態(tài)景觀規(guī)劃,更好地建設(shè)生態(tài)園林城市。行道樹信息的搜集方式多樣,如人工實(shí)測[3]、無人機(jī)拍攝[2]和雷達(dá)掃描等。吳賓等[4]基于車載激光雷達(dá)快速獲取行道樹三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),計(jì)算參數(shù)信息。然而使用車載激光雷達(dá)進(jìn)行掃描時(shí),數(shù)據(jù)質(zhì)量受車速影響大,點(diǎn)云殘缺率高,其中冠層數(shù)據(jù)缺失率可達(dá)50%[5],大面積的離散點(diǎn)云增加了行道樹參數(shù)提取的難度。

      地基激光雷達(dá)(terrestrial laser scanning,TLS)作為一種主動(dòng)遙感工具,可快速采集高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù),穩(wěn)定的采集平臺(tái)確保了數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)性[6],并在精準(zhǔn)提取林分垂直結(jié)構(gòu)中有較大優(yōu)勢[7]。大量研究證明TLS在林木結(jié)構(gòu)參數(shù),尤其是樹高、枝下高和冠幅的提取上精度高于90%[8-9]。在數(shù)據(jù)采集較完整的前提下,可將TLS數(shù)據(jù)目視解譯提取的林木結(jié)構(gòu)參數(shù)值視為真實(shí)值,用以估算植被生態(tài)景觀效益并進(jìn)行評價(jià)分析,可為實(shí)地調(diào)查減少大量人力資源[9]。

      目前,關(guān)于道路評價(jià)的研究還未形成一個(gè)統(tǒng)一的模型。陳芳[10]、關(guān)磊等[11]以及張良等[12]基于已選取的評價(jià)指標(biāo),采用不同的權(quán)重計(jì)算模型,根據(jù)景觀優(yōu)化、生態(tài)影響和健康程度構(gòu)建有關(guān)公路的評價(jià)體系,以此提出優(yōu)化建議。林木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取是建立評價(jià)指標(biāo)模式的基礎(chǔ),可作為衡量生態(tài)景觀差異的定量指標(biāo),使評價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性和合理性。

      以TLS為研究工具,通過處理分析點(diǎn)云數(shù)據(jù)、提取林木參數(shù)和構(gòu)建評價(jià)體系,量化黃海海濱國家森林公園內(nèi)兩條道路的行道樹生態(tài)景觀效益,為建立生態(tài)園林城市、設(shè)計(jì)道路和評價(jià)行道樹生態(tài)景觀效益等提供方法指導(dǎo)和數(shù)據(jù)支撐。

      1 研究區(qū)概況

      黃海海濱國家森林公園于2015年創(chuàng)立,位于江蘇東臺(tái)市,地處北緯32°33′~32°57′,東經(jīng)120°07′~120°53′,前身為1965年建立的東臺(tái)林場。東臺(tái)屬亞熱帶季風(fēng)性氣候區(qū),四季分明,雨量充沛,降水量為1 061.2 mm。公園占地0.45萬hm2,地勢平坦,土壤類型為砂質(zhì)壤土,森林覆蓋率達(dá)90%,樹種達(dá)628種,主要樹種有I-72楊(Populuseuramericanacv. I-72)、銀杏(Ginkgobiloba)和水杉(Metaseguoiaglyptostroboides)等,木材總蓄積量充足。

      2 材料與方法

      2.1 數(shù)據(jù)采集

      于2019年10月采集研究數(shù)據(jù),選取黃海海濱國家森林公園內(nèi)兩條不同樹種的行道樹道路,其中,針闊混交道路測量長度為50 m,包含13棵圓柏(Sabinachinensis)和12棵黑楊(Populusnigra),圓柏與黑楊間種,株距為5 m;闊葉道路測量長度為100 m,包含31棵二球懸鈴木(Platanusacerifolia),株距約為10 m。

      根據(jù)選取的研究道路兩側(cè)植被生長好、多為大喬木的特點(diǎn),選用RIEGL VZ-400i地面三維激光掃描儀。RIEGL VZ-400i具有120萬點(diǎn)·s-1超高激光發(fā)射頻率和50萬點(diǎn)·s-1超高數(shù)據(jù)采集速度,可極大地減少在野外的掃描時(shí)間,測量相對精度為5 mm,測距可達(dá)80 m。掃描站點(diǎn)架設(shè)見圖1。

      黑色點(diǎn)劃線框?yàn)檠芯繀^(qū)域,黑色虛線為道路中軸線,掃描站點(diǎn)沿道路中央布設(shè),站點(diǎn)間隔為8~10 m,確保研究區(qū)域內(nèi)每棵行道樹在道路內(nèi)側(cè)的點(diǎn)云量充足。圖1 地基激光雷達(dá)(TLS)站點(diǎn)架設(shè)示意Fig.1 Distribution of TLS stations

      2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

      Riscan Pro 64 bit v 2.6.1軟件可對各站點(diǎn)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)匹配對應(yīng)的全景照片,并對點(diǎn)云進(jìn)行RGB渲染,使點(diǎn)云著色。相鄰站點(diǎn)間重疊的點(diǎn)云用于拼接,在設(shè)定拼接環(huán)境模式后,軟件將根據(jù)模式內(nèi)允許的誤差范圍進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)拼接,對于站點(diǎn)距離間隔較遠(yuǎn)或重疊點(diǎn)云數(shù)量較少的情況,手動(dòng)尋找參照物進(jìn)行拼接。

      在野外調(diào)查中,掃描儀可能因受到人為活動(dòng)、飛鳥和設(shè)備本身等干擾,接收到很多錯(cuò)誤的反射信號(hào),在獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)不可避免地產(chǎn)生很多離群點(diǎn),即噪點(diǎn)。這些噪點(diǎn)的存在會(huì)影響后期數(shù)據(jù)的處理,降低數(shù)據(jù)精度,甚至改變最終結(jié)果[13]。因此,為提高數(shù)據(jù)精度,需要對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪。目前,常見的去噪方法大多來自已有模型或數(shù)字圖像去噪算法,如拉普拉斯算法、雙邊濾波等,筆者以點(diǎn)與點(diǎn)之間距離為主要衡量指標(biāo),根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn),以10個(gè)點(diǎn)為鄰域,計(jì)算域內(nèi)各點(diǎn)間平均距離的中值和標(biāo)準(zhǔn)差,并以相應(yīng)計(jì)算公式限定距離的最大閾值,大于閾值的點(diǎn)視為噪點(diǎn),保留閾值內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行后續(xù)計(jì)算。相關(guān)計(jì)算公式為

      Tmax=M10+3×σ。

      (1)

      式(1)中,Tmax為10個(gè)點(diǎn)的閾值;M10為10個(gè)點(diǎn)的中值;σ為10個(gè)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差。

      由于TLS穿透性強(qiáng),測距遠(yuǎn),掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在很多非研究對象,如林下灌木、路邊??寇囕v、道路指示牌、電線桿和道路兩側(cè)的其他綠化植物等,可通過目視解譯對非研究對象進(jìn)行識(shí)別裁剪,保留待研究的行道樹點(diǎn)云數(shù)據(jù)。對裁剪后的數(shù)據(jù)采用改進(jìn)的漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波算法,做地面點(diǎn)分類,并以分離出的地面點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)云歸一化,消除地形對點(diǎn)云數(shù)據(jù)的影響。點(diǎn)云歸一化公式為

      Z高度=Z絕對-Z地面。

      (2)

      式(2)中,Z高度為歸一化后各點(diǎn)高程;Z絕對為各點(diǎn)真實(shí)高程,即絕對高程;Z地面為各點(diǎn)臨近的地面點(diǎn)高程。

      2.3 單木分割

      所選取的行道樹呈等間距栽植,冠層相互遮擋情況較少,有利于植被的單木分割,提升參數(shù)提取精度。對于闊葉道路,根據(jù)闊葉樹冠層結(jié)構(gòu)分散的特性,將初始種子點(diǎn)手動(dòng)選在每棵樹的樹頂部分,以相鄰種子點(diǎn)間的水平距離作為閾值,閾值內(nèi)所有點(diǎn)云按照從樹頂至樹根的順序進(jìn)行聚類分割,對比各點(diǎn)云分別到2個(gè)種子點(diǎn)的水平距離,將點(diǎn)云分割給較小距離的種子點(diǎn)[14]。這種分割方式的精度比TLS分割更高。對于針闊混交道路,利用圓柏冠層結(jié)構(gòu)特點(diǎn),選擇常用的TLS點(diǎn)云分割方式,將各樹樹根部分選作初始種子點(diǎn),自下而上進(jìn)行聚類分割。

      2.4 參數(shù)提取

      歸一化后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可用于測量點(diǎn)云的相對距離,單木分割后,點(diǎn)云的歸屬關(guān)系也得到確定。單木分割存在一定誤差,即無法完全正確分割所有樹木,因此在提取單木參數(shù)時(shí)需區(qū)分處理。

      對于分割正確的樹木,可根據(jù)單木分割中設(shè)定的初始種子點(diǎn)自動(dòng)提取樹高,并依據(jù)先前經(jīng)驗(yàn)測量枝下高。由于測量的站點(diǎn)集中在道路沿線,行道樹的三維點(diǎn)云普遍呈現(xiàn)道路內(nèi)側(cè)完整、道路外側(cè)稀疏的現(xiàn)象,冠層部分的點(diǎn)云缺失率低于20%,不影響冠幅自動(dòng)提取。當(dāng)處理分割有誤的行道樹時(shí),根據(jù)點(diǎn)云距離對樹高、冠幅等參數(shù)進(jìn)行人工提取。最終將所有統(tǒng)計(jì)參數(shù)匯總,以便后續(xù)計(jì)算三維綠量。

      2.5 評價(jià)體系構(gòu)建

      建立了定性與定量兼顧的評價(jià)方法,結(jié)合實(shí)地考察及數(shù)據(jù)分析,首先將指標(biāo)體系劃分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和因子層3大部分,采用常用園林植物的功能指標(biāo)值[15-17](由于固碳與釋氧、降溫與增濕相關(guān)性強(qiáng),未將釋氧和降溫作為評價(jià)指標(biāo))從生態(tài)和景觀2個(gè)方面篩選得到6個(gè)指標(biāo)因子,其中,A1~A3、B1為定量指標(biāo),B2、B3為定性指標(biāo)(表1)。

      表1 生態(tài)景觀效益指標(biāo)構(gòu)建Table 1 Assessment index system of ecological landscape benefits

      均方差法是一種權(quán)重賦值方法,可將各指標(biāo)作為隨機(jī)變量,經(jīng)無量綱化后分別求取各指標(biāo)均值和均方差,并以此求出各指標(biāo)權(quán)重。權(quán)重反映了信息量的權(quán)數(shù),指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差越大,其在綜合評價(jià)中的作用就越大,權(quán)重也隨之增大。筆者研究中,首先將數(shù)據(jù)無量綱化,其計(jì)算公式為

      (3)

      式(3)中,i為準(zhǔn)則層效益;j為各效益下的3個(gè)指標(biāo);yij為各指標(biāo)無量綱化結(jié)果;xij為各指標(biāo)值。

      均方差及權(quán)重計(jì)算公式為

      (4)

      (5)

      式(4)~(5)中,σ(yi)為各效益的均方差;E(yij)為各效益均值;Wi為最終權(quán)重。

      生態(tài)景觀評價(jià)值計(jì)算公式為

      (6)

      式(6)中,S為生態(tài)景觀評價(jià)值。

      綜上所述,該研究設(shè)計(jì)思路分為點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理和生態(tài)景觀評價(jià)體系的構(gòu)建2個(gè)部分。針對點(diǎn)云數(shù)據(jù),主要步驟為數(shù)據(jù)的預(yù)處理、單木分割和參數(shù)提取。依據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的參數(shù)提取結(jié)果構(gòu)建評價(jià)體系,選取合適的指標(biāo)并統(tǒng)計(jì),最終對不同行道樹道路模式進(jìn)行評價(jià)。

      2.6 指標(biāo)計(jì)算

      2.6.1三維綠量統(tǒng)計(jì)

      三維綠量也稱綠量,指樹冠體積,即植物的莖、葉所占空間面積[18]。目前,常用的三維綠量測量方法包括平面量模擬立體量法、立體攝影測量法和立體量模擬立體量法[19]。采用平面量模擬立體量法,將行道樹點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影至xy水平坐標(biāo)系平面,觀察樹冠部分,尋找近似幾何結(jié)構(gòu),根據(jù)冠幅和冠高計(jì)算三維綠量。此種方法具有計(jì)算簡單、誤差小的特點(diǎn)。圓柏冠層貼近地面,計(jì)算綠量時(shí)以樹高代替冠高。二球懸鈴木冠層整體呈闊鐘形,為了減小綠量計(jì)算的誤差,可將冠層沿樹高方向分割計(jì)算,分割后樹冠可近似看作一個(gè)圓錐形和一個(gè)圓臺(tái),分段計(jì)算三維綠量。常用計(jì)算公式見表2。

      表2 各行道樹三維綠量計(jì)算公式Table 2 Formulas for different street trees three-dimensional green volume

      2.6.2生態(tài)效益換算

      根據(jù)三維綠量計(jì)算結(jié)果,考慮到東臺(tái)市與上海市地理環(huán)境的相似性,參考“上海市生態(tài)環(huán)境評價(jià)系統(tǒng)”的研究結(jié)果[20](表3),將綠量換算為CO2吸收量、滯塵量等生態(tài)效益,以此進(jìn)行生態(tài)效益評價(jià)。

      表3 每10-4 m3綠量換算的生態(tài)效益Table 3 Per 10-4 m3 green volume′s conversion of ecological benefit indexes t·a-1

      CO2是常見溫室氣體,CO2濃度增加會(huì)導(dǎo)致城市“熱島效應(yīng)”加劇。植物通過光合作用吸收CO2,釋放O2,達(dá)到固碳效果,因此植物固碳量可用CO2吸收量表示。

      同理,植物的蒸騰作用體現(xiàn)了其降溫增濕功能。植物經(jīng)過蒸騰作用減少自身水分,并以汽態(tài)水形式揮發(fā)至空氣中,從而增加空氣濕度,轉(zhuǎn)為汽態(tài)水時(shí)大量吸熱,可降低環(huán)境溫度。植物的降溫增濕功能在夏季尤為明顯,能給人類提供更為舒適的生活環(huán)境[16],因此植物增濕量可用夏季蒸騰量表示。

      2.6.3景觀效益統(tǒng)計(jì)

      選取植物美學(xué)效益、觀賞效益和景觀融合程度3個(gè)指標(biāo)衡量行道樹景觀效益。其中,植物美學(xué)效益可用通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算得到的道路剖面圖像的綠視率衡量[21]。選取道路中間位置,分別獲取前后兩個(gè)方向的點(diǎn)云圖,將其轉(zhuǎn)為柵格后通過目視解譯結(jié)合最大似然法進(jìn)行監(jiān)督分類,區(qū)分植被與非植被,以此計(jì)算植被所占柵格數(shù),對比總柵格數(shù)得到綠視率。具體計(jì)算公式為

      Iv,g=Sg/St×100%。

      (7)

      式(7)中,Iv,g為綠視率;Sg為植被柵格數(shù);St為圖像柵格數(shù)。

      植物的觀賞效益及路旁景觀融合程度由專家評分,分值設(shè)置見表4。

      表4 景觀效益指標(biāo)評分Table 4 The score of landscape benefit indexes

      3 結(jié)果與分析

      3.1 單木分割

      將已分割的點(diǎn)云按種子點(diǎn)順序著色,遍歷分割結(jié)果,在針闊混交道路的25棵樹木中,冠層分割錯(cuò)誤1棵,分割正確率為96.0%;在闊葉道路的31棵樹木中,冠層分割錯(cuò)誤1棵,冠層分割不全1棵,分割正確率為93.5%:兩者分割正確率均高于90%,說明分割效果好。針闊混交道路因不同樹種明顯的形態(tài)特征,分割精度高于闊葉道路。

      3.2 三維綠量計(jì)算

      三維綠量統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖2,每棵圓柏平均綠量為11.00 m3,每棵黑楊平均綠量為453.06 m3,每棵二球懸鈴木平均綠量為29.01 m3。黑楊、二球懸鈴木作為闊葉樹種,具備寬大的冠層結(jié)構(gòu),在計(jì)算綠量時(shí)優(yōu)勢顯著。而黑楊的速生性使得其冠幅、冠高遠(yuǎn)超其他樹種,各樹種單株綠量由大到小依次為黑楊、二球懸鈴木和圓柏。

      圖2 各棵行道樹參數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.2 Statistics of street trees

      以研究道路內(nèi)現(xiàn)有株距為準(zhǔn),每50 m的針闊混交道路內(nèi)共有25棵樹,總綠量約為5 579.03 m3,每50 m長闊葉道路有16棵樹,總綠量約為899.37 m3。對比針闊混交道路,闊葉道路樹種單一,植株間距大。相同道路長度條件下,針闊混交道路株距小,行道樹數(shù)量多,因此在50 m長道路內(nèi),針闊混交道路總綠量大于闊葉道路。

      3.3 生態(tài)效益估算

      根據(jù)以上計(jì)算結(jié)果,參考上海浦江郊野公園的生態(tài)效益計(jì)算過程[18],換算每50 m長的不同道路固碳量、滯塵量和增濕量等生態(tài)指標(biāo),結(jié)果見表5~6。由表5~6可知,單株樹木的固碳量、滯塵量和增濕量與其三維綠量呈正相關(guān),樹木冠幅越大,冠高越高,其三維綠量越大,單株樹木的固碳量、滯塵量和增濕量就越高,生態(tài)效益越好。因此單株樹木的生態(tài)效益由高到低依次為黑楊、二球懸鈴木和圓柏;從道路角度分析,每50 m內(nèi),針闊混交道路的固碳量、滯塵量和增濕量均高于闊葉道路,顯然,針闊混交道路的生態(tài)效益更好。

      表5 單株行道樹生態(tài)效益Table 5 Ecological benefits of each tree

      3.4 景觀效益計(jì)算

      在美學(xué)效益上,計(jì)算得到針闊混交道路綠視率為63.0%,闊葉道路綠視率為40.1%,針闊混交道路的植物美學(xué)效益更好(表7)。分析實(shí)際情況可知,所選取的闊葉道路路面寬,二球懸鈴木尚未進(jìn)入成熟期,冠層面積普遍較??;針闊混交道路路面窄,兩側(cè)灌木層植被豐富,所以計(jì)算得出的綠視率偏高。

      表6 每50 m不同行道樹道路生態(tài)效益Table 6 Per 50 meters ecological benefits of roads with different street trees

      表7 不同行道樹道路綠視率情況Table 7 Results of visual green index in different roads

      在觀賞效益與景觀融合度上,針闊混交道路與路旁的楊樹林呼應(yīng),景觀融合度高;高大的楊樹與低矮的圓柏拉伸了道路垂直結(jié)構(gòu)景觀,層次分明;常綠針葉樹種與落葉闊葉樹種的相互搭配賦予了道路豐富的色彩,提升物種豐富度,道路觀賞效益好。闊葉道路營造出道路整齊、路旁景觀統(tǒng)一的景觀效果。在景區(qū)內(nèi),闊葉道路因其樹種單一難以體現(xiàn)道路垂直結(jié)構(gòu)景觀,觀賞效益略低于針闊混交道路。

      根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果計(jì)算均方差,得到各項(xiàng)效益的權(quán)重。根據(jù)建立的評價(jià)模型,計(jì)算生態(tài)景觀評價(jià)值,得到針闊混交道路的生態(tài)景觀評價(jià)值為2.44,闊葉道路為0.56,針闊混交道路生態(tài)景觀顯著高于闊葉道路。統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)均方差可得,固碳量均方差為0.36,在6個(gè)指標(biāo)中最大,說明固碳量對評價(jià)模型影響最大。

      4 討論

      道路及行道樹的規(guī)劃建設(shè)對建設(shè)生態(tài)園林城市具有重大意義,目前已公開發(fā)表的道路評價(jià)研究多以高速公路或城市干道為研究對象[3,22-23],根據(jù)研究道路的主要特征,主要圍繞生態(tài)、景觀和安全3個(gè)功能進(jìn)行分析。與城市干道和高速公路相比,景區(qū)道路具有路面較窄、來往車輛少、道路安全性好的特點(diǎn),游客對道路的要求集中在遮陰供氧和游玩觀賞方面。筆者通過參考前人對道路的研究視角,立足研究區(qū)自身特點(diǎn),綜合考慮游客喜好,分析景區(qū)道路的生態(tài)效益和景觀效益,篩選出6個(gè)評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建評價(jià)體系。

      在數(shù)據(jù)的采集與處理上,前人多采用問卷調(diào)查法和樣地實(shí)測法。問卷調(diào)查法直觀展現(xiàn)了居民感受[23],注重人文因素,但缺少定量數(shù)據(jù)作為支撐,研究結(jié)果不具備普適性;樣地實(shí)測法需以卷尺、測高儀等工具實(shí)地測量公路行道樹[3,24],獲取的參數(shù)信息精準(zhǔn),但采集花費(fèi)的時(shí)間較多,成本高。筆者采用地基激光雷達(dá)儀快速采集數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)的處理提取參數(shù)信息,優(yōu)化采集方法;考慮到游客感受,選取部分定性指標(biāo),并結(jié)合定量指標(biāo),使評價(jià)內(nèi)容更全面。

      分析評價(jià)結(jié)果,針闊混交道路生態(tài)景觀評價(jià)得分為2.44,高于闊葉道路,反映了針闊混交道路在生態(tài)調(diào)節(jié)和游覽觀賞方面更好,原因在于針闊混交道路合理配置不同樹種冠形與樹高,不僅大幅減小行道樹種植間距,而且拉伸了道路的垂直結(jié)構(gòu)。定量生態(tài)指標(biāo)為固碳量、增濕量和滯塵量,分別從植物光合作用、蒸騰作用及行道樹對環(huán)境的影響方面,反映樹木的生長狀況與生態(tài)功能。3個(gè)生態(tài)指標(biāo)通過三維綠量計(jì)算得到,三維綠量是園林生態(tài)功能評價(jià)的重要部分[18]。根據(jù)綠量統(tǒng)計(jì)結(jié)果,每50 m長的針闊混交道路總綠量為5 579.03 m3,每50 m長的闊葉道路總綠量為899.37 m3,針闊混交道路優(yōu)于闊葉道路,進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),黑楊樹形巨大,顯著提升了整條道路的總綠量,彌補(bǔ)了僅以圓柏作為行道樹的不足,也證實(shí)了黑楊作為常見行道樹樹種的生態(tài)原因。對比3個(gè)指標(biāo)可知,針闊混交道路在固碳量、增濕量和滯塵量上均優(yōu)于闊葉道路。植物美學(xué)效益、植物觀賞效益和路旁景觀融合程度3個(gè)景觀指標(biāo)的選擇,既涵蓋了人類心理活動(dòng),又體現(xiàn)了景觀生態(tài)學(xué)在生態(tài)園林城市中的重要地位,對景觀效益指標(biāo)進(jìn)行評價(jià)可以更好地指導(dǎo)園內(nèi)道路景觀建設(shè),并為公園的未來發(fā)展提供一種思路。黃海海濱國家森林公園未來可形成一個(gè)融合生態(tài)涵養(yǎng)與旅游經(jīng)濟(jì)的景觀格局[25],在確保用材林面積不減少的前提下,適當(dāng)增加鄉(xiāng)土樹種的種植面積,優(yōu)化群落結(jié)構(gòu),建立鄉(xiāng)土樹種生境系統(tǒng);在旅游經(jīng)濟(jì)功能上,優(yōu)化林木產(chǎn)業(yè)鏈,配備不同樹種介紹,游客在觀光的同時(shí)還能得到知識(shí)的普及,從而提升旅游的文化性。

      5 結(jié)論

      所構(gòu)建的評價(jià)體系能夠以數(shù)字形式對比顯示當(dāng)前不同道路綠化狀況。評價(jià)結(jié)果表明,選取的道路受行道樹栽培時(shí)間不同、株距差異等影響,在現(xiàn)階段闊葉道路生態(tài)景觀評價(jià)值低于針闊混交道路,具有一定合理性。隨著行道樹逐年生長,道路生態(tài)景觀隨之改變,未來的評價(jià)結(jié)果也將發(fā)生變化。筆者構(gòu)建的生態(tài)景觀評價(jià)體系可推廣用于分析城市道路的綜合綠化效果,為道路生態(tài)監(jiān)測及景觀調(diào)整提供一種評價(jià)方法。結(jié)合研究結(jié)果,針對生態(tài)園林城市建設(shè)提出以下建議:(1)城市中不同功能道路可根據(jù)道路需求種植合適的行道樹。非城市主要干道道路或景區(qū)內(nèi)道路,應(yīng)著重考慮道路生態(tài)效益與景觀效益。針闊混交道路能增加道路垂直空間結(jié)構(gòu),提升道路觀賞價(jià)值;(2)選擇行道樹樹種時(shí)應(yīng)以適地適樹為首要原則,以鄉(xiāng)土植物為主,綜合考慮樹木花粉過敏、飛絮等生態(tài)問題,加強(qiáng)后期養(yǎng)護(hù)管理,提升道路整體舒適度。

      評價(jià)體系的模型選擇與調(diào)查數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度直接影響評價(jià)結(jié)果,該研究在部分指標(biāo)的選擇和測量上還有進(jìn)一步優(yōu)化的空間,未來數(shù)據(jù)采集可考慮采用將無人機(jī)影像數(shù)據(jù)與地基數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式,以解決行道樹冠層點(diǎn)云數(shù)量缺失的問題,提高參數(shù)提取精度。

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