基于SBE 法的白桦景观评价及影响因子分析

刘 军

（河北省林业和草原科学研究院 河北 石家庄 050061）

1 材料与方法

1.1 研究区域概况。研究地位于河北省林业和草原科学研究院(114°28′12″E，38°08′23″N)，属暖温带季风气候，四季分明，寒暑温差大；雨量集中，干湿期明显；夏冬季长，春秋季短，为典型的春短、夏热、秋凉、冬干的复杂气候特征。

1.2 研究方法

1.2.1 评价照片的获取。于2022 年6 月在河北省林业和草原科学研究院桦树种质资源收集圃内，遵循横向拍摄、不开闪光灯的原则[1～3]，选择有代表性的白桦单株进行拍摄。共拍摄30 张能够反应白桦观赏特征的照片，作为评价用照片。

1.2.2 美景度评判。采用幻灯片评判方式(By-Slide)，选择40 名相关专业研究人员为评判者，采用7 分制，即很喜欢、喜欢、较喜欢、一般、不太喜欢、不喜欢、很不喜欢7 个等级，分别赋值依次为3、2、1、0、-1、-2、-3。采用SBE 标准处理方法对各评价者的评分进行标准化处理[4～7]。标准化处理的公式为：Zij=(Rij-Rj)/Sj，其中：Zij为第j 评判者对第i 个景观的评判标准化值；Rij为第j 评判者对第i 个景观的评判值；Rj为第j 评判者对同一类景观的所有评判值的平均值；Sj为第j 评判者对同一类景观的评判值的标准差；对评分进行标准化处理后计算平均值，所得即是白桦单株照片的SBE 标准化值。

1.2.3 景观要素分解。结合前期调研及白桦园林应用情况，选择能够反映白桦景观特征的景观要素，按照相同的标准将各景观要素分解为不同的类目。

1.2.4 数据模型建立。以30 张样本照片的综合评价SBE 值作为因变量Y，每张照片的11 个景观要素分别作为自变量X1～X11，运用SPSS22.0 软件，采用多元线性回归方程的方法建立景观数据模型。

2 结果与分析

2.1 SBE 标准值分析。表1 为白桦景观评价得分值表，SBE 值＜0 则说明被评价景观的喜好度较低，SBE 值＞0 则说明该植物景观更受群众喜爱。由表2可知，编号6 的白桦单株的SBE 标准值最高，约为1.58，照片中白桦单株树干洁白，树皮不开裂，树姿直立挺拔。

表1 白桦照片SBE 值

表2 白桦景观要素分解表

2.2 方程拟合。根据白桦景观要素分解表(表2)，利用多元线性回归方法，按照优先剔除标准化系数小的、保留可解释性强的因子等原则，逐步剔除叶片大小、冠型、树皮开裂方式、叶型、叶片残缺、枝下高6 个景观要素。以SBE 值为因变量Y，保留的白桦景观要素量化值(株型、树皮颜色、生长势、干型、枝叶茂密程度)为自变量X，进行多元线性回归分析，最终建立的评价模型为：Y = -3.498 + 0.969X2+ 0.704X3+0.806X5- 0.811X9- 0.308X11，模型拟合检验(见表3)。各类目对白桦景观值的回归系数按由大到小的顺序依次为株型＞生长势＞干型＞树皮颜色＞枝叶茂密程度，由此可以得出白桦不同景观要素的群众喜好度。

表3 白桦景观评价预测模型景观因素回归系数

3 结论与讨论

本研究从桦树作为园林景观树种的应用角度，采用SBE 法对白桦景观要素进行分解和评价，构建了白桦景观评价预测模型，有助于建立白桦景观评价体系。