i-Tree 模型在城市森林景观绩效量化中的应用评析

邱雯婉，张敏霞,2，鲍沁星,2

（1.浙江农林大学风景园林与建筑学院，浙江 杭州 311300；2.不列颠哥伦比亚大学 温哥华 V6T 1Z4）

1 模型背景

1.1 i-Tree 模型的发展

i-Tree 模型是由美国农业部林务局（USDA Forest Service）发布的城市森林生态效益评估模型，经过同侪评阅论证其科学性。并且其以易于操作、准确性高的特征，被广泛应用于科学研究、公众自然教育、公共景观项目管理等方面，量化评价城市绿色空间的结构特征、生态系统服务的各项功能，并将效益以货币形式呈现。

自2006年发布以来，i-Tree 从最初的生态效益分析（UFORE）和行道树种资源分析（STRATUM）两大模块[1]发展到2018年发布的i-Tree V6 系列，主要包括i-Tree MyTree、i-Tree Landscape、i-Tree Design、i-Tree Canopy、i-Tree Eco、i-Tree Hydro 6个核心旗舰模块，i-Tree Species、i-Tree Projects、i-Tree Database、i-Tree Glossary、i-Tree Eco Mobile Data Collection、i-Tree Pest 6个补充模块，i-Tree Storm、i-Tree Vue、i-Tree Streets、MCTI 4个功能已被新版模块取代的旧版工具[2]。

各模块分别适用于不同规模、类型绿地，能够进行不同功能分析，主要针对减少雨水径流、节能减排、提高空气质量、减少二氧化碳排放等功能，进行城市森林的生态效益量化评估。各模块运行模式类似，都是基于样地调查，收集研究区域内树高、冠幅、胸径、与建筑物之间的距离、健康状况等植被数据，研究地区空气污染、空气温湿度、降雨等的气象数据，以及当地人口、面积、植树养护成本等经济数据，并将各类数据导入i-Tree模型，经由美国林务局对数据进行评定与处理，生成研究区域的植被效益报告[3]。其中在科学研究与景观项目管理中被广泛使用的是i-Tree Eco、i-Tree Streets 和i-Tree Canopy 3个模块；在公众自然教育方面，i-Tree 在网站中为不同年级的学生提供了一系列植物测量分析实践教程（Teaching with i-Tree），主要使用的是i-Tree Design与i-Tree Species 模块[4]；此外，i-Tree Design 和i-Tree MyTree 也为家庭的庭院种植策略提供参考[5]。

1.2 i-Tree 模型与景观绩效的关联

景观绩效定义为“对景观实现其预设目标以及为实现可持续发展做出的贡献的衡量指标”[6]。其指标包括与对雨水、能源、空气、土壤等要素产生影响的生态绩效，与建造成本、收益相关的经济绩效，以及对娱乐、教育等方面产生影响的社会绩效。基于这个概念的提出，越来越多的景观设计师、管理者开始重视对建成后的景观项目进行量化评估。随着景观绩效研究的推进，风景园林设计不再局限于关注主观的审美与公众的使用偏好，逐渐往更加“科学、客观、可量度、可循证”的方向发展[7]。

i-Tree 作为将城市森林效益以货币形式呈现的评价模型，在景观绩效量化方面有着积极的推进作用，在量化了生态绩效的同时，兼顾其与经济绩效的关系。并且在社会绩效方面，量化了植物与房产价值相关的美学效益。在景观设计阶段，i-Tree Design 模块可以用于比较针对某一具体场地的不同景观方案带来的效益[8]。同时，i-Tree 软件套组中的i-Tree Streets 与i-Tree Eco 模块作为绿化树种效益计算器，被收录为美国风景园林基金在2010年开展景观绩效系列研究计划（landscapes performance series,LAF）网络平台提供的绩效工具包中评价工具之一[7]，被更多的研究者所了解与使用。

2 文献来源

本文以中国知网作为中文文献数据库，以Web of Science 作为英文数据库，以“i-Tree”“UFORE”“STRATUM”作为检索词，收集截至2019年7 月的相关文献。共收集与城市森林景观绩效量化相关的25 篇中文文献、59 篇相关英文文献。利用VOS viewer 等文献计量可视化软件，结合人工检阅进行分析。

从文献题目、摘要中筛选出的关键词共现网络（图1、图2）中，可以看出文献中，基于i-Tree 软件输出的效益报告内容，量化的景观绩效主要为城市森林对固碳和空气质量的影响。从文献的发表时间（图3）可以看出，国内外研究近3年来，对i-Tree 的关注显著增加，且两者总体上都呈现出文献量逐年上升的趋势。由此可以得出，基于i-Tree 的研究属于当下的研究热点。

3 应用评析

从城市森林景观规划设计的角度，本文将基于i-Tree 模型的景观绩效量化评价研究分为3个重点研究领域，包括针对用地规划、灾害应对、树种选择3 方面的景观规划策略研究，以案例研究与评价方法研究为主的建成景观评价研究，以及在同行评议中对i-Tree 模型绩效量化准确性与适用性评价的研究。并且从关于i-Tree 的新闻报道与相关文献中了解到，i-Tree 模型在科学研究之外，主要在公众自然教育与景观设计项目被公众所使用。

3.1 景观规划

图1 i-Tree 相关英文文献关键词共现网络(数据来源：Web of Science)Figure 1 i-Tree related English literature keywords co-occurrence network

图2 i-Tree 相关中文文献关键词共现网络（数据来源：中国知网）Figure 2 i-Tree related Chinese literature keywords co-occurrence network

图3 i-Tree 相关文献发文量（数据来源：Web of Science，中国知网）Figure 3 The number of literature related to i-Tree

3.1.1 用地规划 在景观项目规划设计阶段，通过i-Tree 模型模拟，对相应策略下的建成景观绩效有合理的预判，可以有效提高设计的合理性。现有i-Tree 相关景观规划策略研究中，包括对用地规划方式进行模拟，指导种植用地的布局；模拟不同绿色基础设施组合带来的生态效益，指导场地设计方向；模拟自然灾害对城市森林的影响，以增强种植管理规划的防灾功能；对不同树种进行特定地域的效益评价，指导当地景观树种选择。

城市森林提供的生态系统服务与环境质量、公众健康等方面密切相关，因此越来越多研究者认为，应该将其生态系统服务分析列入城市规划设计范围内。通过对规划情景的模拟，衡量不同的规划设计方案的景观绩效，有助于实现城市森林景观规划设计的效益最大化。

在用地规划布局方面，将i-Tree 模型的效益报告导出数据集成到规划设计辅助软件中，可以将城市森林生态系统服务信息整合起来，以量化其在不同情景规划下带来的生态效益。Hilde 等[9]以美国德克萨斯州（Texas,USA）某一可持续发展规划社区为例，将i-Tree Eco 导出的植被生态效益报告内容集成到情景规划软件工具Envision Tomorrow 中，模拟不同用地布局下，密度不同的街道绿化水平带来的生态效益，用以分析植物景观绩效的高低与用地布局模式、植树的规模和种类等因素的关系。类似的是，Vaughn 等[10]将i-Tree Eco 模型与ArcMap结合使用，进行样地的植被数据分析，比较了美国佛罗里达州（Florida,USA）中北部一发展初期地块在不同的开发模式前后植物的基准碳储量和固碳率，发现减少建设用地、提高建筑密度的紧凑型建筑布局可提高该地的植物固碳能力。

在用地规划要素方面，绿墙、绿色屋顶、街道绿化树种等绿色基础设施在城市用地中的空间布局是影响景观绩效的一个重要因素。Currie 等[11]使用i-Tree 模型中的UFORE 模块量化了绿色植物和绿色屋顶减少空气污染的绩效。此后，Jayasooriya 等[12]在该研究基础上，利用i-Tree Eco 模块进行深化研究。以实测的城市绿色空间为基准情景，在此基础上建立各绿色基础设施组合布置于城市空间中的模拟情景，从利用i-Tree Eco 评估的6种不同绿色基础设施组合设计情景中得出结论，街道绿化树种的空气污染物吸收率高于绿墙和绿色屋顶，成本也较低。而绿色屋顶或绿色墙壁与街道绿化树种相结合，虽然没有显著增加空气污染的吸收，但更加有利于能源节省与人类居住。

在城市用地类型中，空置土地作为对城市的生态系统服务最具潜力的用地类型，受到了业界学者的广泛关注。其中Kim 等[13-15]以美国弗吉尼亚州罗阿诺克市（Virginia,USA）作为研究地点，使用i-Tree Canopy 定义空置土地的覆盖类别，并使用i-Tree Eco 量化植被的生态系统结构和服务，对城市空置土地的现状进行全面调查，并形成空地类型学理论。研究表明，有植被的空置地能提供较高的生态效益，在开发时应以保护其现有生态价值的方式进行；而生态价值较低的后工业用地，可以优先发展住宅、商业等土地类型；与交通相关的废弃土地可以为整个城市的开放空间提供绿色基础设施网络。该类型学研究也为城市中各类空置土地利益最大化再利用及相关城市规划的政策制定提供了有价值的参考。

3.1.2 灾害应对 城市森林处于不同的城市景观中变得十分脆弱，并且常常遭受不同程度的人为侵害和自然灾害干扰[16]。通过i-Tree 模拟评估应对灾害的城市林业管理模式则是应对灾害的有效手段之一。

将降低脆弱性列为城市植物景观设计前期的考虑因素，可避免灾害来临时承受巨大的损失，提高城市景观稳定性。Steenberg 等[16]研究利用i-Tree 模型模拟加拿大多伦多（Toronto,Canada）在基于不同城市森林脆弱性水平的管理模式下，无灾害影响、病虫害干扰和暴风雪干扰3种情景中城市森林结构和提供的生态系统服务在未来45 a 中的变化，以此确定未来潜在的灾害损失，并提出应对措施。研究表明，通过增加植树造林，扩大城市森林资源，去除不良入侵物种，可以有效地降低城市森林脆弱性。在病虫害的防治管理方面，Vannatta 等[17]利用i-Tree Streets 建模比较了受翡翠螟Agrilus planipennis 危害的美国白梣Fraxinus americana 在全部移除、移除后用其他树种代替、用杀虫剂处理3种管理方式下未来20 a 的管理成本和收益，提出相对经济高效的管理模式为移除病树后种植其他树种。

在控制城市绿化树种的死亡率方面，早期就积极采取措施应对灾害的影响，否则，树苗死亡将会大大削弱其为公众带来的经济以及生态效益。Sarah 等[18]在研究中揭示了绿化死亡率与其提供效益之间的关系。使用i-Tree Streets 量化美国密歇根州底特律（Michigan,USA）、印第安纳州印第安纳波利斯（Indiana,USA）和宾夕法尼亚州费城（PA,USA）3个城市种植的街道绿化树种的益处，随后将得到的数据通过数学建模，计算了未来5 a 和10 a 在不同存活率下提供的生态效益。结果表明，低于93%的年存活率，会使街道绿化树种带来的收益无法弥补其死亡带来的损失。因此，应合理规划城市植物景观应对各类灾害的种植成本与管理模式，降低死亡率，提高城市森林管理的投资回报率。Charity 等[19]也在研究中，通过i-Tree Eco 模拟了无植物死亡、4%和8%的年死亡率，确定美国纽约市布朗克斯区（New York,USA）在当前的城市绿化计划中，2030年绿化树种将带来的收益在4 070 万～4390 万美元。

3.1.3 树种选择 园林设计中有大量形态、种植条件相似的树种。在选择上，除了美学上的考量，可以通过i-Tree模型的模拟，提供各树种在其生长周期内提供的生态效益量化数据，更有利于景观设计中树种的选择。在Dampier等[20]的研究中，由于遭受病虫害的威胁，加拿大铁杉Tsuga canadensis 很难在美国作为园林树木继续种植。铁杉T.chinensis 为与其具有相似园林功能的树种，研究利用i-Tree 模型中MyTree 模块模拟了铁杉与加拿大铁杉在25 a 生长周期内提供的生态系统服务转化的经济效益，认为铁杉可替代加拿大铁杉。Kirnbauer 等[21]利用i-Tree Hydro 模块，模拟加拿大安大略省汉密尔顿（Ontario,Canada）银杏Ginkgo biloba、二球悬铃木Platanus acerifolia、银白槭Acer saccharinum、北美枫香Liquidambar styraciflua 在空置土地上的减少雨水径流的能力，结果显示二球悬铃木表现最佳。此外Curtis 等[22]利用i-Tree Species 模块，研究了9种城市树种的生物挥发性有机化合物（BVOC）排放，有助于美国科罗拉多州（Colorado,USA）城市街道树种的选择。

3.2 景观评价

利用i-Tree 对城市建成景观的植被结构、生态效益进行评价，近年来被世界很多国家的学者广泛使用。对于不同地域案例评价结果，也为不同城市森林结构功能实际状况的城市生态环境、发展建设研究提供了基础信息的参考。同时，随着技术发展，将i-Tree 模型与先进的软件、模型、设备等相结合，提出评价城市森林的更多景观绩效的集成方法，也是近年来的基于i-Tree 的科学研究的方向。

3.2.1 绩效评价案例研究 基于i-Tree 模型的建成景观的效益评价的案例研究，大多采用统一的研究模式：（1）确定研究范围；（2）利用卫星、航拍图像或i-Tree Canopy 对研究地块的植被覆盖类型进行统计；（3）采用抽样调查法，对胸径、树高、冠幅等数据实测；（4）将实测数据导入i-Tree Eco、i-Tree Streets 或i-Tree Hydro 模块，生成研究地块的生态效益评估报告，其中基于i-Tree Eco 的研究倾向于城市森林整体植被结构与功能评估，i-Tree Streets 评价内容则主要为城市行道树资源与精细化收支效益状况，基于i-Tree Hydro 的主要是评价植被对雨水径流量的影响；（5）对报告中植物景观的节能效益、雨水拦截效益、CO2吸收效益、空气净化效益、审美效益等评价结果进行分析，提出城市公共空间中植物景观的规划管理改进建议。

世界各地均有此类针对当地的城市森林评价案例研究（表1）。值得注意的是，中国近年来利用i-Tree 模型进行的研究大多是基于i-Tree streets 模块的城市行道树生态效益评价。最早2009年对合肥行道树研究，近两年，利用该模型开展研究的城市逐渐增加，包括青岛、广州、杭州等（表2），这些研究都对当地的行道树选择、养护管理以及规划提供了参考与导向。

表1 国外i-Tree 城市森林生态效益评价案例研究Table 1 Case studies on urban forest ecological benefit evaluation based on i-Tree in foreign countries

表2 国内i-Tree 城市森林生态效益评价案例研究Table 2 Case studies on urban forest ecological benefit evaluation based on i-Tree in China

3.2.2 绩效评价方法研究 将i-Tree 模型结合数学模型、先进技术设备、其他软件，探索新的城市森林生态效益评价方法，使其能运用于更多景观绩效指标的评价，提高i-Tree 模型使用效率与范围。

i-Tree 模型计算得到的生态效益数据结合数学模型进行计算，可进一步量化城市森林的各项效益指标，如估算植物光照竞争[70]、多样性[71]、对降低紫外线辐射[41]与产生冷岛效应[72]的影响；统计特大城市冠幅覆盖面积[73]；评估植物对空气中各类颗粒物的净化能力[74]；评价城市森林作为鸟类栖息地的潜力[75]；以及量化能够有效改善环境质量的绿色空间占城市森林总面积的比例[76]。如Na 等[41]评估计韩国首尔的绿化树种对降低紫外线辐射的影响，收集了树冠覆盖度、紫外线指数、每小时云量、太阳天顶角，将这些数据与方程结合，预测城市用地中植物对紫外线防护因子的影响。其中树冠覆盖度的数据利用i-Tree Canopy 模块来获得。此研究使用了i-Tree 模型提供的数据的同时，也为i-Tree 模型开发城市森林对紫外线辐射影响的新模块提供了思路。Wang 等[72]用样本调查法，利用i-Tree Eco 模型计算中国常州18个公园的植被特征，并利用Landsat-8 卫星获取地表温度，利用Mapworld 获取土地利用信息，通过ArcGIS 9.3 分析了公园内的各区域温度下降幅度和范围。并通过数学模型中的Pearson 相关分析和曲线拟合测试影响因子，揭示公园构成、面积、形状、植被特征等因素与公园冷岛形成之间的关系。

获取i-Tree 模型的效益计算结果，需要将大量的植被实测数据导入系统，而城市森林资源清查是一项费时费力的工作。随着地理信息技术与图像分析技术的发展，出现了一系列利用先进的设备与技术手段代替人工实测，提高植被信息获取精度和效率的研究，有助于基于i-Tree 生态评价的相关研究开展。如Abd-Elrahman 等[77]从不同型号的消费级相机以及航空图像中提取信息，如树冠直径、树高和树干直径，并与人工实地测量比较，评价其准确性。研究表明从谷歌提供的航空图像与消费级相机拍摄图像中提取植被信息，大部分可以代替人工实地测量，用以输入i-Tree 模型，但在涉及大量植被、地形复杂的地块依然需要人工实地测量。Zhao 等[78]利用移动激光扫描设备（HiScan-Z mobile laser scanning system），快速获取城市行道树形态信息，导入i-Tree 模型进行分析，评价行道树的固碳能力和PM2.5 去除能力。手持GIS 记录植被信息的方法也被美国德克萨斯州雷诺市（Texas,USA）在建立i-Tree 城市绿化树种目录时使用[79]。此外，Michael 等[80]通过从高空间分辨率卫星图像中提取植被信息，导入i-Tree Eco，估算城市森林由于火灾造成的空间分布变化与经济损失。

在软件集成研究方面，i-Tree Eco 从V5.0 版本开始提供了一些比先前版本重大的升级，包括使用美国环境保护署（U.S.Environmental Protection Agency）的环境效益地图绘制与分析程序BenMAP，估算城市森林对空气质量的影响所产生的健康影响及经济效益[81]。基于此，Varsha 等[82]与Tiwari 等[83]都在研究中利用这一集成的绩效量化功能进行了实践与分析。此外，i-Tree Eco 与社区多尺度空气质量模型（CMAQ）、气象研究预测模型（WRF）集成的耦合系统可用于模拟城市森林去除大气污染物的能力[84]。

3.3 适用性比较

i-tree 作为城市森林效益评价工具，在很多研究中被广泛使用，其绩效量化的准确性受到重视，通过将i-Tree模型的评价机制与其他模型、方法进行对比验证，为用户后续研究使用提供参考。

在指标准确性评价方面，Dunn-Johnston 等[85]与Guidolotti 等[86]都对i-Tree 模型效益报告中城市森林对空气质量影响的相关指标准确性做出了评价，包括生物BVOCs 排放量、植物去除空气中O3，NO2和PM10 的效率等；Timilsina 等[27]与Alonzo 等[34]则分别分析评价了i-Tree 模型对树叶面积、树叶生物量的计算机理的合理性；Boukili 等[87]通过与同类型的方程与经验值比较，分析了i-Tree Streets 模型对植物固碳作用评价的准确性与适用范围；Morani 等[88]将i-Tree 模型中的O3沉降模型计算结果与实测进行对比；Parmehr 等[89]将利用i-Tree Canopy随机采样计算与遥感方法测量得到的城市树冠覆盖面积进行对比，分析误差；Staudhammer 等[90]比较了基于美国森林资源清查和分析程序（FIA）与i-Tree Eco 评估物种多样性的2种方法的准确性；王韵[91]使用数码相机拍摄图像观察银杏物候，将监测数据用于计算固碳量，并将结果与i-Tree 模型计算进行比较。

在模型适用性评价方面，i-Tree 作为美国本土研发的评价模型，原始数据库中只有适用于北美洲与南美洲的气候区、植物物种等数据，其他地区研究只能在软件内选择最相似的数据进行模拟或提交本土数据后经过i-Tree 团队处理后进行评价分析。因此，研究者必须将近似模拟的误差考虑在内。自i-Tree 发布以来，国内许多学者也关注到在中国城市森林评价方面的应用潜力，对其评价机制与相似功能软件进行对比评述[3,92-95]，为其在中国的研究应用提供参考。王茜等[3]、李莹莹[94]、马宁等[95]均在研究中，将i-Tree 模型与基于GIS 技术的CITYgreen 模型进行对比，得出一致结论：i-Tree 模型的计算结果精确度高于CITYgreen，能针对不同树种设定具体参数，且适用范围更广，除了乔木，对灌草的生态效益也可进行针对性评估；但其相比于CITYgreen 模型的不足之处在于前期收集数据所需的工作量大。

3.4 公众使用

公众对于城市景观意义的了解，除了实用性与美观性，很难直观感受到其带来的实际效益，若能参与到i-Tree进行景观绩效的量化过程中，用人们熟知的货币衡量城市森林的价值，则能切实体会到植物对于居住环境的重要性。

3.4.1 公众自然教育 i-Tree 因其易于操作、适用性广的特征，可以通过量化单棵树或成片植被的投入成本与效益，让人们参与到城市公共绿化树种或家庭庭院环境生态效益评价的过程中，更加直观、全面地了解种植管理的投资回报率，从而重视植物景观的价值。在国外，已有大量学校、社区利用i-Tree 开展各种自然教育活动。

1）城市森林调查。为了让孩子相信植物有重要且丰富的价值，国外有许多学校、社区鼓励人们对周围环境中的植物进行测量、调查、编目，通过i-Tree 记录并导出分析报告，将生态效益货币化，并给学校、街道上的植物贴上价格标签，让人们重视其价值。2016-2018年，美国威斯康辛州（Wisconsin,USA）的高中自然教育课程包括3个阶段：（1）带着学生走遍城镇，更新城市绿化树种的数据库；（2）让学生规划城镇中新的种植地点；（3）带学生到社区中去，给行道树贴上价格标签。这一系列的课程内容，都是基于i-Tree 模型的记录、效益报告导出所进行的，帮助高中生对他们所居住的环境和社区有更多的了解[96]。美国蒙大拿大学（University of Montana）森林与保护学院的学生在2015年10 月组织了为校园中绿化树种挂上价格标签以显示它们价值的活动。志愿者使用i-Tree 模型，通过在卫星地图上标记树种、胸径及其与周围建筑物之间的关系等信息，确定每棵树在50 a 内提供的总体经济效益。该举动使学生关注到植物价值，也作为提倡植树的一种方式[97]。2016年阿伯丁高中（Aberdeen High School）科学与数学学院高三学生Alexander Usselman 利用i-Tree 分析校园中行道树的生态效益作为毕业设计课题。他6个月内测量了300 棵树，评估它们对当地空气污染的影响。因此，他受邀参加了市议会会议，讨论城市绿化树种管理，提出改进措施[98]。

2）节能植树实践。人们往往认为植物是昂贵的装饰品，需要大量的时间与精力养护，因此主动在私人庭院中种植的热情不高。近年来，美国电力公司正极力推广以节能为导向的植树活动，以减少能源消耗，减少家庭能源开支，并缓解环境压力，其中包括奥马哈公共电力公司（Omaha Public Power District）[99]、德玛瓦电力公司（Delmarva Power）[100]、夏延照明燃料电力公司（Cheyenne Light,Fuel &Power）[101]等。当地居民可以在网站上预定树苗。并在i-Tree 在线工具中，输入地址，在卫星地图上拖动植物确定至种植地点，系统会显示出相应的能源节约效率与随植物成长每月预期的节省费用，同时提醒居民植树需要与架空电力线保持适当距离，完成这项在线种植设计后，电力公司会把树苗免费送至居民家中。美国农业部估计，在适当的位置种植植物，可以阻挡夏季的烈日和冬季的寒风，从而在提高舒适度的同时，减少能源消耗，最高可使居民的能源成本降低20%[101]。通过这项活动，在教育公众如何通过植树提高节能效率的同时，也有助于保证配电系统不被私人种植的高大乔木破坏。

3.4.2 景观项目管理 由于严峻的生态环境问题，景观设计不再仅仅考虑美观与使用，应承担更多的生态保护的责任，因此景观生态绩效在实际项目规划与管理中关注度日益增加。越来越多的政府、景观设计师与管理者，利用i-Tree 模型进行景观项目的绩效监测，便于长期维护与改进。

国外越来越多的机构、高校利用计算机程序进行管理，包括了景观管理，杜克大学（Duke University）、普渡大学（Purdue University）和奥本大学（Auburn University）2012年时就将i-Tree 的分析作为绿化树种管理养护程序的重要一环[102]。2014年路易斯安那州（Louisiana，USA）的KCB（Keep Covington Beautiful）项目，计划在城市内增加植物景观，在规划中使用了包括GIS，i-Tree 软件在内的规划工具收集数据，作为规划的参考[103]。中国也有类似的应用，如2014年建成的烟台市夹河郊野公园，在设计初期提出了高效能应对城市雨洪与低成本建设郊野公园的策略，建成后利用i-Tree Canopy 模块，对建成环境进行抽样调查分析，对设计进行验证。得出园区内的植物对生态环境起到积极改善作用的结论，也印证了该项目生态设计方案的有效性[104]。

4 研究展望

i-Tree 模型为城市森林景观绩效量化提供了先进的评价方法，在科学研究、自然教育、景观管理方面都有很大的发展空间与应用前景。

从软件本身出发，改善自身局限性，则可扩大软件的使用范围。从扩大国际应用的角度出发，在i-Tree 模型中整合更多国家地区气象、环境信息数据库，增加软件中默认的气候类型与物种资源，可以使美国之外的国家和地区使用，评价植物生态效益的准确性得到提高。从提高量化准确性的角度出发，i-Tree 模型团队可根据现有研究中对其准确性进行相应改进，提高模型的计算精度。从增加评价绩效指标类型的角度出发，i-Tree 模型可以更加关注植物景观带来的间接效益，基于现有的模型计算机制，探索新的方式量化城市森林对城市公共空间犯罪率、城市用地发展模式、人类疾病等方面[105]的影响。

从国内外基于i-Tree 模型的景观绩效量化研究来看，国内研究大多只停留在基于i-Tree 导出效益报告的案例实测分析的阶段。而英文文献中基于i-Tree 的实测或模拟分析则更多地与其他研究方法、软件相结合，以此对城市森林进行更加深入、细化的绩效指标探究，这也为国内未来的研究提供了有价值的参考。

从公众使用现状来看，i-Tree 作为美国本土开发的软件，已广泛应用于自然教育，形成了系统课程与规模化的公益活动，在许多学校、社区中进行实践。在中国开展的自然教育活动可以借鉴，让大众认识大自然的同时，通过对植物景观进行各类绩效评价，直观地了解到植物在人居环境发挥的巨大作用。同时，利用i-Tree 模型对城市景观项目进行更加精细化、有针对性的监测管理，也值得城市管理者、景观设计师进行探索，通过有效科学量化的规划设计、管理方法提高城市森林的景观绩效。