法桐行道树生长健康评价—以南京市热河路为例

陈文静，曹雨秋，张慧会，盛 晨，王宁涛，祝遵凌，圣倩倩

（1.南京林业大学 a.风景园林学院；b.艺术设计学院，江苏 南京 210018；2.南京开林园林绿化工程有限公司，江苏 南京 210012）

城市园林绿化在城市建设中是非常重要的一个环节，其中道路绿化是关键的组成部分之一，而行道树作为构成道路绿化的骨干树种，在美化城市和改善生态环境中发挥着不可替代的作用。在南京市，法桐是最具有代表性的行道树树种之一，代表着南京的城市印象，对于南京市民有着特别的情感记忆，在经济、历史、文化、社会和生态等方面都体现着其重要价值。

南京法桐属于悬铃木科悬铃木属。目前我国常见栽培的有3 种悬铃木：即一球悬铃木Platanus occidentalis、三球悬铃木P.orientalis、二球悬铃木P.acerifolia，根据产地又可将其分别称为美国梧桐、法国梧桐和英国梧桐[1]。现在，我们通常将以上三种悬铃木统称为“法桐”[2]，而南京市的法桐主要为二球悬铃木，也是本次研究的对象。

法桐为落叶大乔木，树皮有薄片脱落，呈斑块状，叶大掌状，具有很强的观赏特性[3]。法桐树型高大、冠大荫浓、生长迅速、耐修剪、易繁殖、适应环境的能力强，具有净化空气的能力，抗光化学烟雾和有害气体，树叶能够吸附尘埃、隔离噪音，遮阴度高，能够有效降低树下环境温度，起到降温纳凉的效果，具有十分优良的生态效益和观赏效益，是优良的行道树种之一[4-5]。但随着城市更新发展，道路空间越来越闭塞紧张，行道树结构稳定性及健康状况受到了一定的影响，阻碍了其生态功能的发挥。如何对法桐行道树进行有效的健康评价，进而针对性地进行养护管理工作，促进法桐行道树的良好生长，对构建城市美丽环境具有重要推动作用。

“树木健康”描述的是树木良好的生长状态，反映出树木的生长状况[6]。树木不健康的症状一般会表现在树冠、树干及根部区域，所以在树木评价研究中常选择枝叶长势、树干状况、根部情况等相关指标通过等进行调查研究[7]，采用层次分析法[8]、主成分分析法[9]等建立评价体系。本研究参考同行研究，以南京市热河路的法桐行道树为对象，对其健康状况评价进行研究，旨在为法桐行道树的养护管理提供健康状况等基础依据。

1 研究区概况

南京市位于江苏省西南部，地处长江下游中心，属亚热带季风气候；四季分明，气候环境温和，自然条件优越，山丘、河湖兼备；冬季天气晴朗、寒冷干燥，夏季天气炎热、雨水充沛；南京地区年降水量充沛，年平均温度15.4℃，十分适合落叶阔叶树种的生长[10]。南京有着近2 480年的历史，是一座富含人文底蕴的历史名城。正因为其丰富的历史遗存和文化发展，形成了独特的人文环境气质。法国梧桐大多于民国时期在南京城就作为行道树栽植，目前，梧桐大道已成为南京的城市景观特色，是一道亮丽的城市风景线。

研究选取道路为南京市热河路（图1～2），位于南京市鼓楼区。热河路在民国七年竣工，在后期发展成为最繁华的商业街之一，法桐作为其行道树也有近百年的历史。热河路全长约800 m，道路为一板二带式，以交通护栏分隔机动车道和非机动车道。据《南京园林志》记载，到1993年为止，南京市鼓楼区共有20 条道路栽植法桐，热河路则为其中之一[11]。

图1 研究区域示意图Fig.1 Research area diagram

目前热河路所种植的法桐主要为中大型规格的法桐，胸径主要分布在50～80 cm，小规格和超大型规格的法桐较少。法桐种植在人行道树池中，树池大小主要为1.5 m×1.5 m 和2 m×2 m，根据树体规格大小有所不同。由于道路法桐的栽植时间较长，树体均存在不同程度的受害情况，树干存在轻微的天牛及白蚁虫害，树冠内有直立枝、下垂枝等不良枝生长，分叉部位有轻到中度的腐烂情况。

图2 热河路环境手绘图Fig.2 The environment of Rehe road

2 研究方法

2.1 样树选择

在热河路两侧选择70 株样树进行后期外观性状、树干健康、生长指标等因素的调查。参考同行研究[12]，在样树选择时，遵循以下原则：1）活立木，在调查当年生长旺盛期间有叶片即可判定为活立木；2）随机性，在道路两侧随机选择70 株样树（防止主观因素下法桐的受害情况对取样产生显著影响）；3）环境相似，选择的样树环境尽可能保持相似，保证外界条件得到一定控制。

取样依据主要为两点：1）树体周边环境状态适合进行探地雷达根系扫描（基部无其他植被、两旁无较多干扰如电线杆、标识牌等）；2）在前期调查的基础上，从胸径大小为30～40、40～50、50～60、60～70 以及70 cm 以上这5 个规格范围内分别随机选择一定数量的样树。

2.2 外观性状评价

2.2.1 调查因子选择

结合调查区域实际情况，通过查阅文献，确定了能够反映出树木当前外观层面的生长情况的5个调查因子，分别为树形、枝条伸张、大枝或树干伤损、树皮损伤及树皮新陈代谢。其中，树形和枝条伸张反映了法桐树冠的生长态势，树干、树皮损伤及树皮新陈代谢则反映了法桐树干的生长态势。

2.2.2 调查因子分级

参考田凌鸿[13]建立古侧柏健康评价体系的方法，经过调查因子选择后，通过对每个调查因子的观察，将其生长情况分为0、1、2、3、4 共5级进行描述，建立外观性状评价标准（表1）。

表1 法桐外观性状指标评价标准Table 1 Evaluation criteria for the appearance traits of P.acerifolia

2.2.3 评价方法

为选定的因子赋值，根据外观打分。然后将其外观表现分为五个等级：Ⅰ濒临枯死、Ⅱ衰弱、Ⅲ一般、Ⅳ良好、Ⅴ优秀（表2）。根据表1的调查因子赋值，按照以下公式计算，即可得到法桐外观性状的分值（D）。

表2 法桐外观性状评价等级标准Table 2 Evaluation criteria for the appearance traits of P.acerifolia

式（1）中：D为法桐地上状况分值，di为各因子的得分。

2.3 树干空腐情况检测

本次法桐树干空腐情况测定采用PICUS-3 电阻抗断层诊断仪，诊断仪由操作主机、电子铁锤、传感器电缆及多枚测钉等工具组成（图3）。由于应力波在木材中的传播时间与木材具体情况有关，在有腐烂的木材中的传播时间较慢，而在实木中的传播时间较快[14]，在活立木的大型枝干空洞检测中，主要通过电子铁锤给予冲击，使应力波产生振动，测量应力波在木质结构中的传播时间，进而得出传播速度，从而得出木质结构的外部轮廓并判断其内部具体空腐情况[15]。

图3 树干内部腐烂分布图Fig.3 Internal decay distribution of tree trunk

现场检测时，选择合适的断面高度（根据树干腐烂位置选择），每株树选择2 个断面进行检测，检测的二维图像包含断面电阻值大小范围、异常组织方位、异常组织电阻值大小范围及偏离正常范围程度等数据，可分析异常组织所占面积比、异常组织类型及电阻值异常区域方位等数据，根据2 个断面的异常组织所占面积比可知树干空腐程度，以百分比形式表示，从而反映树干健康程度。

2.4 根系分布异常情况检测

本次根系分布情况检测采用400 Mhz 探地雷达扫描法，探地雷达通过特定仪器向地下发送脉冲形式的高频电磁波。电磁波在介质中传播，当遇到存在介电常数差异的地下目标体，如空洞、分界面等时，电磁波便发生反射，返回到地面时由接收天线所接收，被转换成波形的数字图像，而扫描根系时所形成的回波近似一个光滑的双曲线（图4），经过处理后的雷达图像可进行根系数量的统计[16]。

图4 雷达波形数字图像Fig.4 Digital image of radar waveform

现场检测时，根据现场地面情况和周边植物情况,分别以0.5、1、1.5、2 m（范围内无障碍物）为半径，绕树一周进行扫描，在数据处理时，绕圆周的扫描方式，可制成三维图，以三维图的形式显示结果（图5）。根据三维图显示可以得到地下根系分布是否存在异常情况。

图5 根系分布Fig.5 Image of root distribution

2.5 法桐健康评价体系建立

通过查阅大量文献与调查发现，目前对于树木健康状况评估的方法主要有层次分析法、加权主成分分析法以及因子分析法等，其中层次分析法十分常见，但由于其指标选择时主观性的成分较多，后期分析时权重值难以确定、数据统计工作量大且人工评分的主观性不可忽视等问题，易导致结果的可信度不高[17]，结合参考以往关于行道树、园林树木及古树名木等的树木健康评价研究[12-14,17-19]，本研究采用因子分析及主成分分析法进行法桐健康评价指标的分析及综合模型的建立，采用系统聚类法进行健康等级划分。

2.5.1 评价指标选择

参考大量文献资料[12-13,20-27]后，本次研究选择树高、胸径、平均冠幅、树池土壤含水量、高径比、冠高比、冠径比、树干健康程度、外观性状分值、枝叶茂密度、树势共11 个指标构建法桐行道树健康评价体系，在研究中，枝叶茂密度和树势以定性赋值量化，其余指标数据根据调查实测及计算得出，具体测定方法见表3。

表3 调查指标及测定方法Table 3 Survey indicators and determination methods

2.5.2 因子分析及主成分分析

作为一种多元统计方法，因子分析和主成分分析通过降维处理，能将大量彼此可能存在相关的变量，重新组合成一组新的相互无关的综合指标。利用这种方法，将上述所选指标转化为几项综合指标，进而通过综合指标对法桐行道树的健康状况进行综合评分，构建健康评价体系。

2.5.3 系统聚类分析

系统聚类分析法是一种将分类对象的特征按照一定规则分为若干类的现代统计分析方法，在其分析过程中，每个个体视作一类，将相似度最高的两类组合成一个新类，再将该新类与相近程度最高的类进行合并，不断重复直到所有的个体归为一类，并形成聚类图，通过聚类图能够十分方便地进行分类[28]。本次研究运用平方欧式距离、Ward 法对法桐行道树综合评分结果进行聚类，将法桐根据其健康状况分为健康、亚健康、不健康三大类。

2.5.4 数据分析处理

由SPSS 26 软件对调查指标进行因子分析和主成分分析，得出综合评价，再对综合评分结果进行系统聚类分析，从而进行健康等级评定。

3 结果与分析

3.1 外观性状调查结果

根据法桐外观性状调查及评分（表4）可知，选取的70 株样树中，仅存在一株濒临枯死的法桐，外观性状优秀的样树占12.86%，外观性状衰弱的样树占10.00%，一般占21.43%，良好占54.29%，从外观层面看，热河路的法桐生长情况居于良好。

表4 外观性状调查结果Table 4 Survey results of the appearance traits

续表4Continuation of table 4

选取的样树部分在树形方面有不同程度的损坏，在枝条伸张方面大部分样树受到一定影响，枝条较短且细，说明其中大部分样树树冠的生长态势受到一定影响，在外观上呈现出一定不良后果，但形势可观。选取的样树在大枝或树干上大部分有较为明显的损伤，树皮损伤大多以空洞或旧伤痕的形式存在，对树木的生长无较大影响。在树皮新陈代谢方面，大多数样树的树皮活力并不旺盛，有衰弱的趋势或已衰弱。以上情况说明其中大部分样树树干的生长态势情况一般，需加以养护修复。

3.2 树干空腐情况检测结果

根据PICUS-3 电阻抗断层诊断仪工作原理，在每株样树树干选择了两个断面（一般为80 cm处和140 cm 处）进行检测，结果见表5。由表5可知，选取的70 株样树在80 cm 断面处的异常组织平均占比即空腐程度为34.60%，在140 cm断面处为34.79%，整体上异常组织平均占比为34.70%，说明法桐树干的健康程度一般，与外观性状调查得出的结果一致，两个断面的树干空腐情况严重程度相差不大。

表5 树干空腐情况检测结果Table 5 Test results of empty rot of tree trunk

3.3 法桐健康状况综合评价及等级分类结果

3.3.1 评价指标权重确定

对健康评价体系中所采用的树高、胸径、平均冠幅、树池土壤含水量、高径比、冠高比、冠径比、树干倾斜情况、树干健康程度、根系分布异常情况、外观性状分值、枝叶茂密度、树势共13 个指标的调查结果进行统计整理。将原始数据进行检验前，需通过SPSS 软件进行标准化处理，后进行KMO和Bartlett 球形度检验，KMO 是比较变量之间相关系数的统计量，KMO 值越大越趋向于1，说明变量间相关系数性越强，因子分析越适用于本组数据，当KMO 值大于0.5 时，可采用因子分析处理数据。由表6的检验结果可知，KMO 值为0.523，大于0.5，Bartlett 球形度检验在自由度为78 时显著性为0.000，已达到显著水平，因此本次研究数据可通过因子分析进行处理。

表6 KMO 和Bartlett 检验Table 6 KMO and Bartlett tests

公因子方差是所有公因子对原有变量总方差的解释说明，反映了其占比，值越大，说明公因子对原有变量解释的信息越多，丢失的信息越少，因子分析的效果越好。本次采用主成分分析法提取公因子，结果如表7所示，绝大部分公因子方差都大于0.6，仅有一个指标小于0.6，说明丢失的信息少，因子分析的效果较为理想。

表7 公因子方差Table 7 Common factor variance

因子分析一般按照特征值大于1 的标准提取公因子，从输出结果（表8）显示，特征值大于1的因子有5 个，累计贡献率为77.652%，可以解释所有指标的大部分信息，因此本次研究共提取5个主因子。

表8 总方差解释Table 8 Total variance explanation

通过主成分分析法得到表9中所提取的5 个主成分，表示为F1、F2、F3、F4及F5。第一主成分F1在树高（X1）、胸径（X2）、外观性状评分（X11）、枝叶茂密度（X12）、树势（X13）上的载荷较大于其他变量，综合反映这5 个变量，该主成分F1的方差贡献率为24.111%；第二主成分F2在高径比（X4）上的载荷较大于其他变量，主要反映这一变量，该主成分F2的方差贡献率为21.341%；第三主成分因子F3在平均冠幅（X3）、冠高比（X5）、冠径比（X6）以及树干健康程度（X9）上的载荷较大于其他变量，综合反映这4 个变量，该主成分F3的方差贡献率为14.312%；第四主成分F4在树干倾斜情况（X8）上的载荷较大于其他变量，主要反映这一变量，该主成分F4的方差贡献率为9.773%；第五主成分F5在树池土壤含水量（X7）和根系分布异常情况（X10）上的载荷大于其他变量，主要反映这两个变量，该主成分F5的方差贡献率为8.115%。

表9 成分矩阵Table 9 Component matrix

按照特征向量矩阵（表10）计算各主成分得分，计算公式如下：

表10 特征向量矩阵Table 10 Eigenvector matrix

式（1）～（5） 中，ZX1、ZX2、ZX3,…,ZX10、ZX11、ZX12、ZX13为指标标准化处理后的数据。

以表9中5 个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重，建立主成分综合模型，即法桐行道树综合健康得分模型：

3.3.2 健康等级划分及健康状况分析

以上述构建的综合得分模型计算的健康综合得分作为法桐行道树健康等级分类的指标，采用平方欧式距离来衡量法桐行道树指标的差异，通过Ward 法对法桐行道树进行系统聚类，将其分为3 类，分别为健康、亚健康、不健康3 大类（图6）。

图6 法桐行道树健康等级聚类Fig.6 Cluster diagram of the health grade of P.acerifolia

热河路中选择样树的健康综合得分及分级如表11 所示，70 株样树中，不健康的法桐有5 株，占7.1%，综合得分范围为-2.19～-1.67；亚健康的法桐有13 株，占18.6%，综合得分范围为-1.13～-0.38；健康的法桐有52 株，占74.3%，综合得分范围为-0.27～1.18。热河路法桐健康状态整体良好，与外观性状评价结果基本一致。

表11 法桐行道树健康评价结果Table 11 Health evaluation results of P.acerifolia

续表11Continuation of table 4

具体调查指标的健康情况如表12 所示，树高、胸径、平均冠幅等基础指标上，健康法桐和亚健康法桐的数据相较于不健康法桐的数据偏高一些，从结果来看，这3 个指标的数据并不能绝对衡量法桐的健康状况。3 类法桐行道树的树池土壤含水量在10%～12%；健康和亚健康法桐中绝大部分树木不存在树干倾斜及根系根部异常的情况，树干倾斜和有异常根系的树木多属于不健康法桐；健康法桐的高径比较大，冠高比趋近于1，冠径比较大，树干健康程度高、树干内空腐情况较少，外观性状分值高、树体长势好，枝叶生长茂密，树势旺盛；亚健康法桐的高径比大，冠高比趋近于1，冠径比大，树干健康程度较高，部分存在树干空腐情况，外观性状分值较低、树体长势较差，枝叶生长较为茂密，树势一般；不健康法桐的高径比较小，冠高比超过1，冠径比较小，树干健康程度低，树干多空腐，外观性状分值低、树体长势差，枝叶生长较为稀疏，树势较弱。在13 个评价指标中，健康、亚健康及不健康法桐的树干健康情况和外观状态存在较为显著的优劣区别，健康法桐明显高于亚健康和不健康法桐。

表12 法桐行道树健康指标分析†Table 12 Analysis of the health indicators of P.acerifolia

4 法桐生长健康状况与胸径的关系

本次研究中选择的70 株样树中，胸径大小范围主要为30～80 cm，30 cm 以下的法桐为2 株，30～40 cm 为7 株，40～50 cm 为8 株，50～60 cm 为20 株，60～70 cm 为18 株，70 cm 以上的法桐则为15 株。

将表11 中70 株法桐的生长健康综合评分与其胸径大小做相关性分析，结果（表13）显示，胸径大小与生长健康综合评分存在显著的正相关关系（P＜0.05），说明热河路内胸径越大的法桐，呈现出健康状况越好的规律趋势，可能与规格较大的法桐经过较为完整的修剪养护与病虫害防治等措施有关。

表13 法桐生长健康综合评分与胸径大小的相关性分析†Tab.13 Correlation analysis of the comprehensive health score of P.acerifolia growth and breast diameter size

5 讨论与结论

5.1 讨 论

在对法桐行道树进行健康评价的过程中，指标体系的建立是十分关键的第一步骤，指标体系的优劣紧密联系着评价结果的科学性及准确性，挑选出合理的指标才能为法桐健康状况评价提供有效的信息基础，为进一步法桐行道树的养护管理提供科学依据[29]。

本研究对于指标选择方面，仅考虑了树木自身方面的指标，且多为外观测量数据，并没有综合土壤理化性质、病虫害情况、空气、人类活动等环境因子的影响，并缺少叶绿素、光合速率、营养元素等生理指标的分析；由于调查仪器及时间的限制，调查指标的数量偏少；在外观性状调查、枝叶茂密度及树势分级上采用目测的方法，存在一定的主观性，可能导致结果出现误差。因此，本研究在综合评价结果上存在一定的不足之处，需要加以完善。对调查指标的因子分析结果显示，第一主成分的方差贡献率较高，即高径比、外观性状分值、树干健康程度、枝叶茂密度、树势这几个指标能够在一定程度上反映法桐的健康状况，在后期研究指标体系的建立中需要加大关注。

本次研究采用因子分析和主成分分析法建立健康评价模型，通过分析在调查指标中筛选出最能反映出法桐健康状况的指标，消除评价指标间的相关影响，从而有效得出准确的综合评价模型。朱宇等[30]采用主成分分析法进行单木健康评价指标，得到落叶松单木健康评价及预测模型，同样将林木分为健康、亚健康、不健康三个类别；孙鹏[31]通过因子分析和聚类分析建立人工黄栌风景林的健康评价模型，将黄栌分为1～4 个健康级别；谷鑫鑫等[32]采用层次分析法对西宁市油松人工林进行健康评价，朱祎珍[25]采用确立指标权重的方法进行福建省古树名木的健康诊断，同样是对代表性的指标进行筛选，进而从整体上评价树木健康。

从前人的多方面研究中可以发现，树木健康与地面铺装[27]、树干状况[33]、水肥养护及病虫害治理[34]等方面存在紧密联系。热河路调查结果显示部分法桐处于亚健康及不健康状态，其主要原因可能有：1）热河路由于人文因素影响，树体上存在十分严重的人为涂鸦、刻画的现象，对法桐树干的生长状况产生严重影响；2）热河路所处地段风势较大，对树冠及枝叶生长产生影响；3）法桐树池铺装材料透水性较差，人为踩踏现象严重，土壤紧实，透气性差；4）相关部门对热河路后期养护管理不到位，据调查，此路段的养护管理仅限于冬季定期修剪与春季通过人工吹毛、高压水枪喷射等措施定期进行果毛防控。

针对热河路法桐行道树健康状况提出以下几点建议：1）明确禁止树体涂鸦、刻画等不文明行为，采取标牌告示，必要时采用罚款制度；2）定期关注行道树的生长态势，对偏冠、倾斜度大的法桐采用支撑架等保护措施，对规格较大的法桐重点关注；3）在条件允许情况下，使用透水性良好的材料修护树池并进行覆盖，在树池内种植合适的地被植物；4）落实定期养护工作，从营养剂、修剪、浇水、病虫害防治等多方面进行到位的后期养护管理；5）对不健康的法桐必要时采取施药、换树补植的措施。

5.2 结 论

通过因子分析及主成分分析法对南京市热河路的法桐行道树的健康状态进行了抽样研究，根据评价结果，健康法桐占抽样总数的74.3%，亚健康法桐占18.6%，不健康法桐占7.1%。大部分的法桐行道树处于健康状态，少部分的法桐存在不同程度的健康问题。不健康法桐主要存在冠幅偏小、树高偏矮、树干空腐情况相对严重、枝叶树势等生长状态不佳等问题。总体来说，通过这70株样树基本能够反映出热河路的法桐行道树生长状况良好，处于健康状态，但仍需加强养护管理力度，部分不健康法桐需要进行后期处理及复壮。本次研究采用的调查方法和评价指标基本能够反映出法桐行道树的基础生长状况。

目前，国内外对于树木健康评价方面做了大量研究，取得了很多成效，也逐步探索出建立健康评价机制的优良方法，为各大城市相关部门在树木的养护管理方面提供了科学有力的依据。然而，大多数树木健康评价的研究集中在健康评价综合模型的建立和健康等级分类，选择的调查指标多为形态层面，无法确定生理情况、树干内部和地下根系的生长状况，可能导致评价结果与实际不符。针对于法桐行道树健康状况的研究较少，无法获取十分有效的参考资料。由于行道树在城市中的特殊性质，不能进行破坏性检测，需要利用一些无损探测仪器进行检测，学者多利用应力波断层技术和探地雷达技术进行树干内部和根系的检测，技术应用日益成熟。

法桐行道树的健康评价中的指标体系仍需进一步完善，不能只局限于外观指标，并加强对法桐树干内部情况和地下根系的系统研究。为南京市法桐行道树建立完善的健康评价模型，有助于法桐行道树的养护及保护工作。今后法桐行道树健康评价方面的研究需建立全面科学的评价指标体系，综合考虑并选择外观、树干内部、地下根系及生理情况等方面指标，从而建立系统的评价机制，并开创新型无损仪器检测、生理实验等方法进行验证，为法桐行道树健康状况的快速了解和评价提供科学支持，保护好南京市这一“绿色名片”。