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标题	园林植物组团美景度评价及其配置探讨
范文	赵强民　胡传伟　孙冰　甘美娜　高雪 摘要：采用网络问卷的形式，以相对成熟稳定的32个园林植物组团为调查样本，使用美景度评价法研究了大众审美偏好与园林植物组团优劣的关系，结果表明：植物组团的色彩对比度、植物密度、形态多样性、种类多样性能显著影响植物组团种植效果。根据美景度模型所反映的公众偏好程度表明，植物色彩对比强烈、形态富于变化、种植密度适宜、种类恰当的种植策略能有效提高植物组团的观赏效果。 关键词：植物组团；美景度评价（SBE评价）；植物配置；种植策略 园林植物景观由多个人工建植的植物组团有机组合而成，规模尺度可大可小，大到一定面积即是植物群落。园林植物景观的营造一般基于功能性、生态性和美学性三个目标，合理的植物配置不但可以实现相应的功能需求，而且能提高植物景观的生态效益。随着社会的进步，人们对自然美和生态环境的需求不断增加，促进了园林景观相关研究工作的发展。近年来，在园林植物选择、园林植物观赏特性评价、园林景观效果与群落生态效应评价、园林植物配置模式等方面的研究较多，而对景观构成要素中的植物组团与公众审美关系的研究则相对较少，切实可行的种植策略亦未形成技术体系，因此，本文采用美景度评价法（SBE评价）研究园林植物组团的种植规律与公众的审美偏好，以期找出可实现的植物组团种植策略，为植物设计师和绿化施工人员提供技术参考。 1.材料与方法 美景度评价（又叫SBE评价）是由Daniel等提出的一种心理物理学模式评价方法，该方法以归类评判法为依据，让测试者给不同的风景图片打分，最终得到图片样本的美景度评分。此方法中的景观价值高低不是依靠少数专家的评判，而是以公众审美为依据，因此更能客观反映一个景观的美学价值。美景度评价过程分为三部分：首先，选定样本，测定公众的审美态度，获得美景度评分，并进行数据标准化；其次，将评价样本景观进行因子分解，并测定各因子权重；第三，建立美景度与各景观要素因子之间的关系模型，预测景观要素因子与美景度之间的关联程度。 本研究随机选取由棕榈生态城镇发展股份有限公司在全国各地施工的居住区、商业区和公共绿地等典型园林植物组团样本，由同一拍摄者使用同一相机在晴朗的天气摄影取样，再从初选的90张样本中优选出32个植物组团照片作为最终调查样本。样本评价选用网页调查的方式获得公众审美态度，即美景度评分。32张样本在页面随机排列，不限定测试人群，采用7分制美景度作为衡量标准，依次为很不喜欢、不喜欢、不太喜欢、一般、较喜欢、喜欢、很喜欢，对应分值依次为1、2、3、4、5、6、7；共收到265份网络问卷，其中有效问卷257份。植物组团景观因子分解为10个项目指标、19项测度指标，其中，形态多样性、色彩多样性、立面层次、种类多样性为量化指标，其余均为定性指标，量化为3个等级，具体要素分解见表1。美景度模型利用多元数量化模型I进行构建，使用SPSS 19.0统计软件中的多元线性回归程序Backward建立美景度预测模型。 2.1不同测试人群SBE评分一致性分析 数据分析把调查人群分为专业组一非专业组、男性组一女性组、不同年龄组（包含20岁以下、20-30岁、30-40岁、40岁以上）三类组别。专业组一非专业组回归方程为y=0.679+0.832x（R2=0.713，p<0.001），男性组一女性组回归方程为y=-0.005+0.999x（R2=0.860，p<0.001），表明专业组一非专业组和男性组一女性组两类组别人群组内均具有密切相关性，相关性达到极显著水平，即专业与非专业组的划分以及不同性别组的划分对SBE评分无显著影响。另外，不同年龄段的SBE评分相关性分析也表明，调查人群中不同年龄段之间的SBE评分相关性达到极显著水平（图1），不同年龄对SBE评分无显著性差异，调查时可以随机选择测试人群。本研究中不同测试人群对SBE评分差异性的分析结论与前人的研究结论相一致。 2.2样本植物组团美景度评分 表2为各调查样本的SBE评分。其中，得分最高的为样本180-5，SBE标准化得分是0.99；得分最低的为样本360-2，SBE标准化得分是-1.51。样本360-2植物组成为5株木荷Sehima superba，3株种植间距较大的木犀Osmanthusfragrans，地被植物基及树Carmonamicrophylla、长春花Catharanthusroseus、龙船花Ixora chinensis和变叶木Codiaeum variegatum，整个植物组团色彩对比不明显，以绿色为主，仅有的色叶植物变叶木画面占比极小，骨干植物木荷和桂花密度较低，故大众给予最低评分。样本180-5则反之，植物组团中的香石竹Dianthus caryophyllus、金叶假连翘Duranta repens cy、红花椹木Loropetalum ehinense Vitr.rubrum和花叶榕Ficus microcarpa vy色彩亮丽，对比强烈，画面占比较高，骨干植物樟Cinnamomum eamphora、木犀、狗牙花Ervatamia divaricata种植密度较高，因此该样本得分最高。 2.3植物组团美景度模型的建立 使用SPSS统计分析软件对所选的10个项目进行运算，根据运算结果对偏相关系数进行t检验，经过14次的运算，剔除无效指标因子，最终筛选出色彩对比度（x5）、植物密度（x6）、形态多样性（x7）、种类多样性（x10）共4个景观要素作为影响园林植物组团美景度的主导因素进行建模。具体模型如下：Y=0.608X5-0.487X6+0.267X7-0.067Xx0（R2=0.520）。方程F检验结果为：F=7.569**>F0.01（4，28）=4.07，模型方差分析达到极显著水平，线性方程系数的检验值见表3，各相关系数都达到极显著水平，本模型可作为园林植物组团美景度的预测模型。 由建立的美景度模型可知，影响园林植物组团美景度的主要景观要素是色彩对比度、植物密度、形态多样性、种类多样性。公众对园林植物组团的偏好性有如下规律：1）从植物组团的构景色彩来看，公众更倾向具有强烈色彩对比度的植物组团，因此美景度评分较高；2）从植物组团的种植密度来看，稀疏的植物种植密度美景度评分较低，表明公众不喜欢稀疏零散的植物组团，种植施工时需结合植物的生长特性合理权衡种植密度；3）从植物组团内的形态多样性分析表明，美景度评分高低与植物形态多样性呈正相关，因此，一个植物组团要具备一定的形态多样性和富于变化的植物形态，才能获得大众的认可；4）从植物组团的种类多样性分析表明，美景度值与种类多样性呈负相关，因此，一个配置合理的植物组团不能有太繁杂的植物种类。 3.结论与讨论 采用多元线性回归方法建立植物组团美景度与景观要素之间的线性回归模型，能直观表达出景观要素与美景度的关系。样本选择、测试群体选择和景观要素分解为该方法的三个重要环节。样本研究目标需具体且不受无关景观要素影响，本研究中32张样本均作了图片处理，消除了样本中背景建筑、行人和其他无关景观小品的影响，让测试群体仅关注植物组团本身进行美景度评价测试。测试群体选择环节分析了不同人群SBE评分一致性，结果表明，不同专业背景、不同年龄、不同性别人群对植物组团美景度的评价结果无显著差异，因此，同类研究时可以根据方便程度随机选择测试群体。景观要素分解环节需选定与目标相关性强的量化指标，定性指标则需类目间可分辨性强，只有尽量保证量化和确定性才能得到相对客观的模型，得出正确的结论。本研究指标的选定咨询了行业专家意见，并研究了相关文献资料，最终选定了10个项目指标和19项测度指标作为建模的依据。 植物配置应根据景观设计需要，运用乔灌草等植物材料，结合植物自身的生态习性和生物学特性，将不同种类的植物相得益彰地配置在一起，以围合成能够表达一定意境的植物空间，植物景观设计最终要解决植物选择、植物配置和植物景观布局的问题，乔木用来做背景画面和天际线，灌木用来分割空间、引导视线，地被和草坪用来做景观本底。种植设计时常在重要节点布置典型植物组团，其在立面层次上一般分为四层结构（图2），常绿与落叶树种比例约为1：3，此外还需符合色彩有变化、形态和质地有对比的基本美学原则。在设计和施工中，除了重要节点外，其余节点可采用单层、二层等种植结构以增加植物景观多样性，没必要都按照典型植物组团的层次结构。园林植物组团种植策略上只要保证立面上有层间结构且过渡自然，平面上种植密度和种类数量合理、避免繁杂的植物堆砌，美学表达上色彩对比明显、植物形态有变化、地被线清晰且有草坪留白，就能构建出一个成功的园林植物组团。
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