城市森林林内景观质量通用评价指标体系及量化评价技术研究
发布时间：2021-06-21 21:16
城市森林是城市绿色空间的重要组成部分,科学地评价城市森林质量是确定合理的城市森林结构、科学构建城市森林的前提。目前在城市森林景观评价方面已有大量研究,但鲜有对多种类型城市森林通用评价技术的探讨。该研究以位于城区的城市公园风景游憩林、居住区城市森林和位于城郊的郊野公园风景游憩林、城郊山地风景林这4种类型的城市森林为研究对象,在林分尺度上选取评价指标,利用美景度评价法、专家咨询法、相关系数法等不同的方法对城市森林林内景观进行评价并筛选评价指标,构建区域性通用的城市森林林内景观质量评价指标体系,并对林内景观质量进行分级,以期为城市森林结构调控、经营管理和生产实践提供技术支撑。主要研究结论如下:（1）林分结构与林内景观美景度的关系复杂,不同林分结构指标与城市森林林内景观美景度的相关性不同,在不同美景度等级间的差异显著性也不同。共有16个林分结构指标与林内景观美景度的相关性达到显著或极显著水平,共有10个林分结构指标在不同美景度等级间存在显著或极显著差异。（2）就4种类型城市森林筛选出15项评价指标,采用因子分析法构建城市森林林内景观质量评价指标体系。分别采用线性逐步回归和二次多项式逐步回归构建...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
019年北京市六大核心区各类绿地构成情况
结果与分析41表4.16林内景观线性逐步回归模型方差分析表Table4.16Analysisofvarianceoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape模型平方和df均方FSig.回归174938.622358312.87463.823<0.001残差204660.734224913.664统计379599.356227残差统计的结果（表4.17）表明，标准化残差的绝对值最大为2.326，没有超过默认值3，说明没有出现异常值。表4.17林内景观线性逐步回归模型残差统计量表Table4.17Residualsstatisticsoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape极小值极大值均值标准偏差N预测值﹣11.323139.76130.78727.761228残差﹣107.16470.310<0.00130.026228标准预测值﹣1.5173.925<0.0011.000228标准残差﹣3.5452.326<0.0010.993228由标准化残差的累积概率分布情况可以看出，所有的点在一条直线附近分布，说明基本服从正态分布的假定成立（图4.1）。从标准化残差分布的散点图中可以看出，绝大部分的预测值随机地落在垂直±2的范围内，说明误差项服从正态分布的假定成立（图4.2）。图4.1残差累积概率图Figure4.1Cumulativeresidualprobabilityplot图4.2残差分布散点图Figure4.2Scatterdiagramofresidualdistribution（2）二次多项式逐步回归模型除第三个变量（U3）外，其余变量的容差都小于0.2，接近于0，且除第三个（U3）和第四个（U12）变量外，其余变量的方差膨胀因子VIF的值都大于5，说明自变量之间存在强烈的共线性问题，因此不能认为此二次回归模型是有效的
结果与分析41表4.16林内景观线性逐步回归模型方差分析表Table4.16Analysisofvarianceoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape模型平方和df均方FSig.回归174938.622358312.87463.823<0.001残差204660.734224913.664统计379599.356227残差统计的结果（表4.17）表明，标准化残差的绝对值最大为2.326，没有超过默认值3，说明没有出现异常值。表4.17林内景观线性逐步回归模型残差统计量表Table4.17Residualsstatisticsoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape极小值极大值均值标准偏差N预测值﹣11.323139.76130.78727.761228残差﹣107.16470.310<0.00130.026228标准预测值﹣1.5173.925<0.0011.000228标准残差﹣3.5452.326<0.0010.993228由标准化残差的累积概率分布情况可以看出，所有的点在一条直线附近分布，说明基本服从正态分布的假定成立（图4.1）。从标准化残差分布的散点图中可以看出，绝大部分的预测值随机地落在垂直±2的范围内，说明误差项服从正态分布的假定成立（图4.2）。图4.1残差累积概率图Figure4.1Cumulativeresidualprobabilityplot图4.2残差分布散点图Figure4.2Scatterdiagramofresidualdistribution（2）二次多项式逐步回归模型除第三个变量（U3）外，其余变量的容差都小于0.2，接近于0，且除第三个（U3）和第四个（U12）变量外，其余变量的方差膨胀因子VIF的值都大于5，说明自变量之间存在强烈的共线性问题，因此不能认为此二次回归模型是有效的
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京市六环内城市森林结构总体特征[J]. 马杰,贾宝全,张文,刘秀萍,李晓婷,刘佳. 生态学杂志. 2019(08)
[2]湘东常绿阔叶林林内景观质量评价与分析[J]. 周阳超,王瑞辉,周璞,符伟男,钟呈,周义罡. 林业资源管理. 2019(03)
[3]北京山区侧柏人工林林内景观质量分级技术[J]. 赵凯,李金航,刘海轩,马冰倩,龙嘉翼,崔哲浩,徐程扬. 浙江农林大学学报. 2019(03)
[4]城镇森林视觉景观异质性对美学质量的影响[J]. 马冰倩,徐程扬,刘江,常成,赵凯,孔祥琦,龙嘉翼. 浙江农林大学学报. 2019(02)
[5]密度、灌草盖度和树干形态对油松人工风景林林内景观指数的影响[J]. 李苹,毛斌,许丽娟,吴鞠,刘海轩,徐程扬. 北京林业大学学报. 2018(10)
[6]高速公路生态景观质量评价指标体系和评价方法:以江苏南通为例[J]. 殷明,肖威,纪易凡,徐建华,华建峰,陆晓丽. 应用生态学报. 2018(12)
[7]基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究[J]. 刘邦奇,李鑫. 远程教育杂志. 2018(03)
[8]群落特征和林分空间结构对森林公园景观美学质量贡献率及影响因子[J]. 艾婧文,刘健,余坤勇,张今朝,曾琪,郑文英. 浙江农林大学学报. 2017(06)
[9]基于SBE法的城郊森林公园森林林内景观美学质量评价[J]. 王娜,钟永德,黎森. 西北林学院学报. 2017(01)
[10]北京市居民小区景观林林内景观质量评价研究[J]. 孙姝亭,陈美谕,李苹,张艳芳,徐程扬. 西北林学院学报. 2016(05)
博士论文
[1]基于公众响应评价的森林色彩特征及其影响研究[D]. 张喆.中国林业科学研究院 2017
[2]上海城市森林多尺度生态质量评价研究[D]. 郭雪艳.华东师范大学 2017
[3]北京中幼龄人工油松、侧柏风景林抚育技术研究[D]. 毛斌.北京林业大学 2015
[4]北京城区典型城市森林结构特点分析[D]. 龚岚.北京林业大学 2015
[5]ASG综合法景观视觉质量评价研究[D]. 李羽佳.东北林业大学 2014
[6]深圳市城市森林美景度研究[D]. 陈勇.中国林业科学研究院 2013
[7]北京市城区城市森林结构及景观美学评价研究[D]. 黄广远.北京林业大学 2012
[8]京郊低山风景游憩林质量评价及调控关键技术研究[D]. 章志都.北京林业大学 2010
[9]上海环城林带群落生态学与生态效益及景观美学评价研究[D]. 张凯旋.华东师范大学 2010
[10]城市森林规划理论与方法[D]. 温全平.同济大学 2008
硕士论文
[1]北京城区公园森林景观美景度评价[D]. 闫笑.北京林业大学 2019
[2]北京山区侧柏人工风景林林内景观视觉质量及其与色彩斑块的耦合机制[D]. 赵凯.北京林业大学 2019
[3]浙西南山地森林秋季景观质量评价与林相颜色构成研究[D]. 王贤广.中南林业科技大学 2019
[4]色彩斑块空间特性对黄栌林秋景美学质量的影响[D]. 李苹.北京林业大学 2018
[5]南京紫金山5种典型林分林内景观质量评价[D]. 金雪梅.南京林业大学 2017
[6]南方竹林景观质量评价体系研究[D]. 杨小可.福建农林大学 2017
[7]北京市建筑物背景与城市森林景观视觉质量的关系研究[D]. 刘江.北京林业大学 2017
[8]江苏省园博园植物群落特征及景观评价研究[D]. 陈思思.南京林业大学 2016
[9]浙江省森林城市综合评价指标体系构建及其实证研究[D]. 庄乾达.浙江农林大学 2016
[10]福州国家森林公园夏季风景林服务功能提升研究[D]. 周俊灵.福建农林大学 2016
本文编号：3241416
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
019年北京市六大核心区各类绿地构成情况
结果与分析41表4.16林内景观线性逐步回归模型方差分析表Table4.16Analysisofvarianceoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape模型平方和df均方FSig.回归174938.622358312.87463.823<0.001残差204660.734224913.664统计379599.356227残差统计的结果（表4.17）表明，标准化残差的绝对值最大为2.326，没有超过默认值3，说明没有出现异常值。表4.17林内景观线性逐步回归模型残差统计量表Table4.17Residualsstatisticsoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape极小值极大值均值标准偏差N预测值﹣11.323139.76130.78727.761228残差﹣107.16470.310<0.00130.026228标准预测值﹣1.5173.925<0.0011.000228标准残差﹣3.5452.326<0.0010.993228由标准化残差的累积概率分布情况可以看出，所有的点在一条直线附近分布，说明基本服从正态分布的假定成立（图4.1）。从标准化残差分布的散点图中可以看出，绝大部分的预测值随机地落在垂直±2的范围内，说明误差项服从正态分布的假定成立（图4.2）。图4.1残差累积概率图Figure4.1Cumulativeresidualprobabilityplot图4.2残差分布散点图Figure4.2Scatterdiagramofresidualdistribution（2）二次多项式逐步回归模型除第三个变量（U3）外，其余变量的容差都小于0.2，接近于0，且除第三个（U3）和第四个（U12）变量外，其余变量的方差膨胀因子VIF的值都大于5，说明自变量之间存在强烈的共线性问题，因此不能认为此二次回归模型是有效的
结果与分析41表4.16林内景观线性逐步回归模型方差分析表Table4.16Analysisofvarianceoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape模型平方和df均方FSig.回归174938.622358312.87463.823<0.001残差204660.734224913.664统计379599.356227残差统计的结果（表4.17）表明，标准化残差的绝对值最大为2.326，没有超过默认值3，说明没有出现异常值。表4.17林内景观线性逐步回归模型残差统计量表Table4.17Residualsstatisticsoflinearstepwiseregressionmodelofin-forestlandscape极小值极大值均值标准偏差N预测值﹣11.323139.76130.78727.761228残差﹣107.16470.310<0.00130.026228标准预测值﹣1.5173.925<0.0011.000228标准残差﹣3.5452.326<0.0010.993228由标准化残差的累积概率分布情况可以看出，所有的点在一条直线附近分布，说明基本服从正态分布的假定成立（图4.1）。从标准化残差分布的散点图中可以看出，绝大部分的预测值随机地落在垂直±2的范围内，说明误差项服从正态分布的假定成立（图4.2）。图4.1残差累积概率图Figure4.1Cumulativeresidualprobabilityplot图4.2残差分布散点图Figure4.2Scatterdiagramofresidualdistribution（2）二次多项式逐步回归模型除第三个变量（U3）外，其余变量的容差都小于0.2，接近于0，且除第三个（U3）和第四个（U12）变量外，其余变量的方差膨胀因子VIF的值都大于5，说明自变量之间存在强烈的共线性问题，因此不能认为此二次回归模型是有效的
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京市六环内城市森林结构总体特征[J]. 马杰,贾宝全,张文,刘秀萍,李晓婷,刘佳. 生态学杂志. 2019(08)
[2]湘东常绿阔叶林林内景观质量评价与分析[J]. 周阳超,王瑞辉,周璞,符伟男,钟呈,周义罡. 林业资源管理. 2019(03)
[3]北京山区侧柏人工林林内景观质量分级技术[J]. 赵凯,李金航,刘海轩,马冰倩,龙嘉翼,崔哲浩,徐程扬. 浙江农林大学学报. 2019(03)
[4]城镇森林视觉景观异质性对美学质量的影响[J]. 马冰倩,徐程扬,刘江,常成,赵凯,孔祥琦,龙嘉翼. 浙江农林大学学报. 2019(02)
[5]密度、灌草盖度和树干形态对油松人工风景林林内景观指数的影响[J]. 李苹,毛斌,许丽娟,吴鞠,刘海轩,徐程扬. 北京林业大学学报. 2018(10)
[6]高速公路生态景观质量评价指标体系和评价方法:以江苏南通为例[J]. 殷明,肖威,纪易凡,徐建华,华建峰,陆晓丽. 应用生态学报. 2018(12)
[7]基于智慧课堂的教育大数据分析与应用研究[J]. 刘邦奇,李鑫. 远程教育杂志. 2018(03)
[8]群落特征和林分空间结构对森林公园景观美学质量贡献率及影响因子[J]. 艾婧文,刘健,余坤勇,张今朝,曾琪,郑文英. 浙江农林大学学报. 2017(06)
[9]基于SBE法的城郊森林公园森林林内景观美学质量评价[J]. 王娜,钟永德,黎森. 西北林学院学报. 2017(01)
[10]北京市居民小区景观林林内景观质量评价研究[J]. 孙姝亭,陈美谕,李苹,张艳芳,徐程扬. 西北林学院学报. 2016(05)
博士论文
[1]基于公众响应评价的森林色彩特征及其影响研究[D]. 张喆.中国林业科学研究院 2017
[2]上海城市森林多尺度生态质量评价研究[D]. 郭雪艳.华东师范大学 2017
[3]北京中幼龄人工油松、侧柏风景林抚育技术研究[D]. 毛斌.北京林业大学 2015
[4]北京城区典型城市森林结构特点分析[D]. 龚岚.北京林业大学 2015
[5]ASG综合法景观视觉质量评价研究[D]. 李羽佳.东北林业大学 2014
[6]深圳市城市森林美景度研究[D]. 陈勇.中国林业科学研究院 2013
[7]北京市城区城市森林结构及景观美学评价研究[D]. 黄广远.北京林业大学 2012
[8]京郊低山风景游憩林质量评价及调控关键技术研究[D]. 章志都.北京林业大学 2010
[9]上海环城林带群落生态学与生态效益及景观美学评价研究[D]. 张凯旋.华东师范大学 2010
[10]城市森林规划理论与方法[D]. 温全平.同济大学 2008
硕士论文
[1]北京城区公园森林景观美景度评价[D]. 闫笑.北京林业大学 2019
[2]北京山区侧柏人工风景林林内景观视觉质量及其与色彩斑块的耦合机制[D]. 赵凯.北京林业大学 2019
[3]浙西南山地森林秋季景观质量评价与林相颜色构成研究[D]. 王贤广.中南林业科技大学 2019
[4]色彩斑块空间特性对黄栌林秋景美学质量的影响[D]. 李苹.北京林业大学 2018
[5]南京紫金山5种典型林分林内景观质量评价[D]. 金雪梅.南京林业大学 2017
[6]南方竹林景观质量评价体系研究[D]. 杨小可.福建农林大学 2017
[7]北京市建筑物背景与城市森林景观视觉质量的关系研究[D]. 刘江.北京林业大学 2017
[8]江苏省园博园植物群落特征及景观评价研究[D]. 陈思思.南京林业大学 2016
[9]浙江省森林城市综合评价指标体系构建及其实证研究[D]. 庄乾达.浙江农林大学 2016
[10]福州国家森林公园夏季风景林服务功能提升研究[D]. 周俊灵.福建农林大学 2016
本文编号：3241416
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