森林景觀模擬與構景因素控制試驗

徐珍珍，史久西，格日樂圖

(中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所，浙江 杭州 311400)

森林景觀模擬與構景因素控制試驗

徐珍珍，史久西*，格日樂圖

(中國林業科學研究院亞熱帶林業研究所，浙江 杭州 311400)

[目的]通過構景因素控制試驗，揭示林木胸徑與密度對森林景觀的影響規律，為林分密度調控提供參考。[方法]以楓香林為例，綜合應用PhotoShop、AutoCAD 、SpeedTree等軟件，開展森林景觀模擬；借助林業試驗設計方法開展胸徑、密度與景觀美景度關系的兩因素、單因素控制性試驗。[結果](1)在設定的10個密度水平下，胸徑變化對美景度(SBE)的影響總體不顯著，景觀優劣次序為20 cm>30 cm>10 cm；但若取各胸徑級前3個高分SBE比較，則優先次序為30 cm>20 cm>10 cm；(2)密度對美景度的影響總體上為極顯著，不同胸徑級的美景度隨密度變化均為先升后降趨勢，以適中密度為最優，但隨著樹體的增大，峰值密度向左偏移，10 cm、20 cm、30 cm的最佳密度分別為1 389、833、389株·hm-2。密度-美景度曲線擬合結果為二次曲線，函數形式分別為SBE10=3.435+0.005X1-1.639E(-6)X12(R2=0.719)、SBE20=4.013+0.004X2-1.677E(-6)X22(R2=0.713)、SBE30=6.355+0.001X3-8.128E(-7)X32(R2=0.728)；(3)胸徑與密度的交互效應對美景度有極顯著影響，但同一密度、同屬隨機分布的不同模擬場景對美景度的影響不顯著。[結論]組合應用多種軟件進行森林景觀模擬與評價取得了良好結果，方法可行；林分美學質量受胸徑、密度兩個因素的綜合影響，隨著胸徑增大而提高，但不同胸徑有不同的最佳配密匹配度。

森林景觀模擬；控制試驗；楓香；美景度；林分密度；胸徑

迄今為止，對森林景觀美學質量的研究多是以現實森林為對象，面對錯綜復雜的構景要素和環境條件，一般需要選擇足夠數量的典型樣地，進行多指標綜合分析[1]。借助景觀模擬技術，有望對試驗條件進行控制，以較少的典型樣本來研究某些目標因子對景觀質量的影響規律，同時有利于比較不同的景觀預案，尋找最佳目標景觀和相應的標準參數。

森林景觀的模擬以植物建模和可視化為基礎。自上世紀70年代以來，植物建模和可視化研究持續發展，研究的出發點大致可分為兩類，一是從生物學研究的需求出發，采用一定的數字化模型模擬植物的形態、生長和群落發展[2-4]；二是從視覺模擬的角度出發，通過給定參數對植物的幾何結構進行控制，生成幾何表達[5]。與之相應，眾多植被建模的專業軟件被開發出來，然而，面向生物學研究的軟件，可較好地解釋生物學機理[6]，但人機交互能力弱，難以生成自然真實的幾何模型。而面向視覺模擬的軟件，視覺效果好，參數控制更為直接有效[7]，但其生物學含義不嚴格，且從幾何到圖像表達、從單體建模到群體場景組裝，不同的軟件都有針對性優化方向，很少集各種所長于一體。

目前，森林景觀模擬已越來越多地應用于林業生產和研究實踐，包括景觀設計[8-9]、生長模擬[10-11]、群落演替[12]、經營管理決策[13-17]等領域，但在景觀質量評價研究上還很少應用[18]，原因之一可能是因為以評價為目的的森林場景模擬，一方面要求真實的視覺效果，另一方面需要方便記錄到樹木與林分參數，而目前市面上還沒有一款能夠同時滿足這些要求的軟件產品。綜合使用多種軟件、插件[19-20]，發揮各自所長，是開展森林景觀模擬與評價的一條可行途徑。本文從一個楓香林密度調控與林相改造工程的實際需要出發，應用PhotoShop、AutoCAD 、SpeedTree[21]等圖形學軟件，進行森林場景模擬，開展森林構景因子的控制性試驗，以期為森林美學研究嘗試一種新的方式，為工程實踐提供指導。

1 材料與方法

1.1 模擬景觀概況

模擬的森林景觀以小烏坑林區的楓香(LiquidambarformosanaHance)林為參考。小塢坑林區位于浙江省杭州市富陽區城郊，森林起源于伐薪跡地上發生的次生林和人工林，總面積70 hm2，其中楓香林比例較大，約占10%，其齡林、胸徑及密度分布范圍較廣，長勢與林相參差不齊。林區于2011年納入了杭州市西郊森林公園后，開辟為城市游憩林，設置了步游道，提出了彩色化、珍貴化的森林景觀改造方向。楓香被稱為先鋒頂極樹種，存在于森林群落的各個演替階段，是我國亞熱帶地區重要的秋色葉樹種和優良的用材樹種。為此小塢坑森林景觀規劃擬對現有楓香林進行撫育改造，并于步游道兩側山谷平地營建連片新林。從觀賞角度，如何針對不同林齡與胸徑提出最佳調控密度成為現實需要。

1.2 試驗材料

以楓香為模擬對象，2016年夏季于小塢坑林區選擇胸徑為10 cm、20 cm、30 cm的自然、健康的楓香各5株，現場測量其胸徑、樹高、冠幅、枝下高、一級分枝角度與粗度等測樹數據，為建模提供幾何參數。

為將樹皮、樹葉等有機生命體的影像映射在樹木干、枝、葉等幾何模型表面，構成直觀形象的實體，需準備貼圖素材[22]。分胸徑級(樹齡)野外攝取楓香樹干與一級分枝表皮照片若干，導入Photoshop；采集葉片若干，掃描導入Photoshop。從中各選取典型圖像3張，制作帶有Alpha通道的紋理貼圖，再通過CrazyBump軟件轉換，導出法線貼圖、高光貼圖。

1.3 研究方法

1.3.1 森林場景構建流程 為實現視覺效果逼真、樹木與林分參數可測量的總體目標，采用多種軟件綜合應用方案，從中分別抽取一部分所需要的功能，通過數據和文件交換實現功能集成，流程(圖1)和主要應用軟件如下：(1)紋理貼圖制作：Adobe Photoshop CC2014、CrazyBump1.2；(2)樹木三維建模：SpeedTree Cinema v7.0.5、SpeedTree5.1；(3)森林景觀場景平面布局：Random Coordinate、AutoCAD 2007、Sketchup 8.0；(4)森林場景合成：Lumion 6.0。

圖1 場景模擬流程Fig.1 Flow chart of Scenario simulation

1.3.2 樹木三維建模 利用SpeedTree模型編輯器(Speedtree modeler)，通過人機交互進行樹木參數化建模。建模從一個樹木初始模型開始，確定樹木的基本骨架；再編輯樹木的主干、分枝參數，分枝級數為3級；最后添加葉片，調節其形狀、大小以及方向等。

利用編譯器(Speedtree compiler)，將材質貼圖打包為包括材質和紋理參數信息、細節層次和布告板距離信息、風和碰撞體數據等的程序代碼，生成SRT格式文件備用。

1.3.3 森林場景構建 模擬場景設為平坦地形，大小為60×60 m。林型設為楓香同齡純林，種群分布采用自然界普遍存在的隨機分布形式。為實現隨機分布，并控制樹木之間的合理間距，編寫Random Coordinate自定義過程生成坐標點，據此繪制CAD平面分布圖。

將CAD平面圖通過Sketchup進行格式轉換，導入Lumion,布置樹木模型；將Speedtree生成的SRT文件導入Lumion植物模型庫，進行森林場景構建，最后導出JPG格式模擬結果圖像。

1.3.4 控制試驗 影響森林林內景觀美學質量的主要有形貌、色彩、結構和整體狀況幾方面的因素[23]，其中樹木胸徑、林分密度等是十分重要的構景因子[24]。因此，本文以胸徑與密度為例，參照隨機區組設計，進行兩因素、單因素控制試驗。首先是保證其它構景要素與環境條件一致，即統一類型(靜態景觀)、地形(平坦)、場景大小(60×60 m)、林型(楓香同齡純林)、分布(隨機)及林下層(草)。然后分胸徑(因素A)3個水平、密度(因素B)10個水平，共30個處理分別制作場景(表1)，每個場景設3個固定視角攝取3張圖片(即3個重復)，以減少樹木平面分布格局對視覺的影響，結果共得到模擬場景圖片90個。

表1 胸徑-密度控制試驗設計

注：試驗共3個區組，表中所列為其中一個。

Note: The test consisted of 3 blocks, one of which was listed in the table.

1.3.5 景觀質量評價 以景觀美景度(SBE)評判結果作為試驗的觀察值。考慮不同群體的審美態度具有一致性[25]，組織園林學、林學、生態學等專業的學生，每組人數大致相等，共160名參與評價，采用平均值法計算美景度值[26]。

根據不同的試驗目標，采用不同的評價樣本和記分方式：

胸徑-密度兩因素試驗：為研究胸徑、密度兩個因素對景觀質量的影響，尋找最佳組合，將90張圖片全部混合進行比較評價。評價采用7分制[27]，操作時將全部照片排成活動展板，讓評判人充分比較，按質量高低依次歸為7檔。

密度單因素試驗：為揭示密度對景觀質量的影響規律，將胸徑因子作為背景值，即在同一胸徑條件下，對10個不同密度的場景圖片進行比較評價(表1)，操作時同樣制作活動展板，排序歸檔，但為計分方便，采用10分制。該比較分3個胸徑、3個重復共有9組。

1.3.6 統計分析 采用DPS7.05、SPSS19.0軟件進行兩因素方差分析、多重比較分析和單因素回歸分析。

2 結果與分析

2.1 楓香模擬效果

楓香為單軸分枝的大喬木，干形通直，在適生地區，樹高可達30 m，胸徑達1 m。楓香的形體受樹冠形狀、冠幅、分枝角度及枝干粗細的影響，幼樹冠形為三角形，成熟時為圓卵形。樹皮幼齡時為青綠色，質地光滑，成熟時灰褐色，呈方塊狀剝落。楓香的分枝級數隨著樹齡的增大而增加，但一般不超過4級；分枝角度隨樹齡的增大而增大，這主要是受自然重力作用的結果(表2)。

表2 楓香形態參數統計

樹木的三維模型含有詳細的形態參數，是實現樹木測量的基本條件，但其視覺效果往往不如二維圖像直接貼圖。基于綜合軟件平臺和實測形態參數的模擬結果顯示，楓香三維模型與現實樹體圖片的效果十分接近，以10 cm胸徑的為例，對比見圖2。

圖2 胸徑10 cm的楓香模型Fig.2 Liquidambar model of diameter at breast height 10 cm

以胸徑20 cm，密度556株·hm-2的森林場景為例，隨機平面分布格局及透視場景模擬結果如圖3所示，模擬森林與楓香同齡純林現實景觀較為接近，基于模擬結果實施的景觀質量評價工作進展順利，表明模擬結果良好。

圖3 密度為556株·hm-2的平面圖及效果圖Fig.3 The densityof 556 plants·hm-2 of the plan and the effect picture

2.2 兩因素試驗

2.2.1 胸徑與密度因素對美景度的影響 園林、林學、生態學3組學生兩輪評價的SBE均值分別為4.10(7分制)/5.49(10分制)、4.11/5.50、4.07/5.50，單因素方差分析結果顯示3組學生差異不顯著(P=0.991/P=1.000)，以總體平均結果作為觀測值可以滿足分析要求。控制試驗中，林分密度變化總是伴隨著分布格局的變化，兩者無法分離，因此，將格局變化設為重復區組，即從模擬場景的3個視角得到3種不同的布局效果，作為3個區組設置，但方差分析結果顯示，區組間的差異不顯著(F=0.88，對應的概率P=0.356 3>0.050 0)，表明在隨機分布條件下，種群格局的微小變化對評價結果的影響不大(表3)。試驗因素A(胸徑)對美景度的影響也不顯著(F=3.094 7，P=0.070 0)，而因素B(密度，F=4.545 6，P=0.003 1)、胸徑與密度的交互效應A×B(F=6.129 8，P=0.000 0)對美景度的影響均達到極顯著。

表3 胸徑A與密度B因素對美景度影響的方差分析(隨機模型)

2.2.2 胸徑與密度因素不同水平對美景度的影響 試驗因素間Tukey多重比較結果顯示，不同胸徑(A)對美景度的影響不同，其中A2即胸徑20 cm的楓香林平均美景度最高，與其它徑級的差異極顯著；而A3、A1，即30 cm和10 cm胸徑的美景度較低且差異不顯著(表4)。此結果與“林分美學質量隨胸徑增大而提高”[28]的現有結論有所不同，這與試驗中不同胸徑級采取了同一套密度水平設置有關，適應兩極、折中的密度范圍更有利于中等胸徑林分表現良好景觀，說明胸徑-美景度問題的研究也離不開密度，現有研究事實上以各自的最佳密度為前提。

表4 試驗因素間Tukey多重比較

從密度(B)因素看，密度適中的B3、B4、B5為第一類，美景度最高，密度偏離中值的B6、B7、B2為第二類，美景度稍低，但這兩類并無顯著差異；處于兩端，即密度過高或過低如B9、B8、B10、B1的效果最差，與第一類存在顯著差異(表5)。

胸徑-密度組合對美景度的影響計算結果見表5。不同組合的美學質量存在差異。其中A3B3、A2B5、A3B4的組合景觀效果最佳，可推薦采用；其次是A3B2、A2B3、A2B7；景觀效果最差的是A3B8、A3B10、A1B10，在實踐中應避免出現。

從表5還可看出，較優組合有向胸徑增大、密度居中方向集中的趨勢，如按胸徑級分別選取前3個最優組合A3B3、A3B4、A3B2，A2B5、A2B3、A2B7，A1B5、A1B4、A1B6，比較最大值與平均美景度值(圖4)，胸徑30 cm的美景度最高，胸徑20 cm的其次，胸徑10 cm的最差。胸徑10 cm到胸徑20 cm的美景度值變化大，而胸徑20 cm到30 cm的美景度值變化較小，可見胸徑越大越有可能獲得最佳景觀效果，而且楓香林的胸徑在試驗范圍內達到一定程度后，趨于穩定，對美景度的影響平緩，與張榮[24]、李俊英等[29]的研究結果相似。

表5 胸徑-密度組合間Tukey多重比較

注：各處理間比較ABCDE為0.01差異水平。

Note: The difference levelsof ABCDE between treatment comparison was 0.01.

圖4 不同徑級前3個最佳景觀的美景度Fig.4 SBE of the first three best views of different diameters

2.3 單因素試驗

圖5 3種胸徑楓香林的美景度對比Fig.5 The comparisonchart of the SBE in three kinds of DBH L. formosana forest

總之，林分過稀，會產生空虛感，過密則會壓縮透視距離，給人以壓抑感；適中的密度最為舒適，有利于形成良好的空間結構，滿足人們的游賞需求，與前人的研究結果一致[30-32]。圖6為大眾評判篩選的最適密度森林景觀。

2.3.2 密度-美景度關系 曲線以密度為自變量，美景度為因變量，進行單因素曲線擬合，結果以二次曲線為最優(圖7)。曲線為開口向下的倒鐘形，調整后決定系數R2>0.700，表明密度-美景度關系密切，經檢驗各方程差異均極顯著(P<0.05)，故均具有統計學意義。方程為平坦地形楓香單層林相應胸徑條件下的密度-美景度關系提供了一個預測工具。

圖6 最適密度森林景觀Fig.6 The optimum density of forest landscape

圖7 楓香林的單因素曲線擬合圖Fig.7 The single factor of curve fitting of L. formosanaforest

3 討論

(1)應用PhotoShop、AutoCAD 、SpeedTree等軟件工具，有可能實現樹木單體參數化建模和森林場景合成，將一些類似于農林田間試驗的方法引入景觀美學質量評價研究，并發現一些新現象。試驗結果顯示，在設定的密度水平范圍內，胸徑變化對美景度的影響總體不顯著。但若取10 cm、20 cm、30 cm 3個胸徑級前3個最優場景合計，則無論是最大值，還是平均值，均為30 cm>20 cm>10 cm。由此可見，“林分美學質量隨胸徑增大而提高” 的結論是相對于各自最優場景而言的，這正是現有研究的通行做法。模擬則擴大了研究視野，將一些現實中鮮見或不存在的胸徑-密度組合包含進來。

(2)密度對美景度的影響總體上為極顯著，尤以適中的密度為最高，處于兩端的最低，兩者有極顯著差異。即不同胸徑級的美景度隨密度變化均為先升后降趨勢，但隨著樹體的增大，美景度峰值對應的密度向左偏移。密度-美景度擬合曲線為二次函數，擬合效果較好(R2>0.700)，但未達到更為理想的水平。原因可能是密度水平設置(樣本)還不夠多，林分胸徑缺少適當變異或者環境條件過于理想，降低了景觀的自然度進而影響評價結果。

(3)胸徑與密度的交互效應對美景度有極顯著影響，尋找兩者的最優組合對指導工程實踐具有指導性作用；同屬隨機分布的不同模擬場景對美景度的影響不顯著，因此，模擬評價時為減少建模工作量，或可省略設置重復場景，但須保證林木種群分布的隨機性。

(4)森林景觀組成、結構、變化類型豐富，構景因素、環境條件復雜，研究目標多樣，限于試驗條件，也為突出目標因子，本文僅以一個單層、同齡(相同胸徑)的楓香純林夏季靜態景觀為例作了模擬與評價應用的初步嘗試，對林分的胸徑分布、垂直層次，色彩因素與季節變化等均作了簡化，這與豐富多彩的現實森林是有差距的。將借鑒劉海等[33]利用自定義的樹木編碼實現非單一化森林場景的相關研究，開展下一步模擬工作，使森林景觀更接近自然。

4 結論

組合應用多種商業軟件模擬的森林景觀，林分參數可測，視覺效果接近真實，基此開展的評價工作進展順利，結果表現良好，模擬方法可行。

林分美學質量受胸徑、密度兩個因素的綜合影響，隨著胸徑增大而提高，楓香林也一樣，在營林實踐中，應將培育大徑材作為一條重要措施；但不同胸徑有不同的最佳配密匹配度。對于楓香同齡單純景觀林，10 cm、20 cm、30 cm的最佳密度分別為1 389、833、389株·hm-2，此可作為林分密度分期調控的參考依據。

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(責任編輯：金立新)

Forest Landscape Simulation and Scenic Beauty Degree Influence Factors Control Experiment

XUZhen-zhen,SHIJiu-xi,GERILe-tu

(Research Institute of Subtropical Forestry, Chinese Academy of Forestry, Hangzhou 311400, Zhejiang, China)

[Objective]The experiment for constitutive factors controlling was designed to reveal the rules of influence of DBH and density on forest landscape and provide a reference value to density control. [Method]TakingLiquidambarformosanaforest as an example, some software, like PhotoShop, AutoCAD, SpeedTree et al were used to carry out forest simulation. With the help of forest test design method, the two-factors and single-factor controlling tests about DBH, density and scenic beauty evaluation (SBE) were conducted.[Result](1)Under preset density level, the DBH had no significant influence on SBE. The landscape pros was 20 cm>30 cm>10 cm; but if comparing the 3 best SBE values in each grade DBH, the priority was 30 cm>20 cm>10 cm. (2)The density had a very significant influence on SBE. The changes of SBE of different DBH followed a trend of increasing at initial and then descending. The moderate density showed the best. But with the increase of tree volume, the peak density deviated to the left. The best densities for 10 cm, 20 cm, and 30 cm were respectively 1 389, 833, and 389 plants/hm2. The density-SBE curve fitting resulted in a quadratic curve, the functional form areSBE10=3.435+0.005X1-1.639E(-6)X12(R2=0.71),SBE20=4.013+0.004X2-1.677E(-6)X22(R2=0.713),SBE30=6.355+0.001X3-8.128E(-7)X32(R2=0.728). The interaction effect of DBH and density had a significant influence on SBE, but the repeated simulations of different aspects were not significant. [Conclusion]The method was feasible which achieved a better result by combining application of a variety of commercial software for simulation and evaluation of forest landscape. The Forest aesthetic quality is affected by the combination of two factors, DBH and density. The quality is development with the increasing of DBH, but different DBH has different best density to match.

forest landscape simulation; control experiment;Liquidambarformosana; scenic beauty evaluation; forest density; diameter at breast height

2016-06-12 基金項目： 國家林業公益性行業科研專項經費項目“美麗城鎮森林景觀的構建技術研究與示范(201404301)”。 作者簡介： 徐珍珍(1989—)，女，吉林樺甸人，碩士研究生，主要從事森林景觀評價研究. * 通訊作者：史久西，男，高級工程師，博士，主要從事城市林業研究. E-mail：shijiuxi@126.com.

10.13275/j.cnki.lykxyj.2017.02.013

S718.5

A

1001-1498(2017)02-0276-09