城市树木致伤风险可视化评估：以武汉市中山公园为例

陈钧泽 钟 乐 周 桃 龚紫怡 杨胜兰

城市中的树木因能提供大量对人类有益的生态系统服务而受到广泛重视[1]，但城市树木也有可能产生花粉过敏、基础设施破坏等危害[2]，却常常被人们所忽视，树木风险就是其中的典型。树木风险是指由树木倒伏、树枝坠落等造成人员伤亡和财产损失等的可能性，它源自病害、虫害、干旱、大风等所导致的树体结构损伤或机械完整性破坏[3]。以公园为代表的城市绿色开放空间承载着城市人群高频、高强度的户外活动，一旦发生树木倒伏、树枝坠落等事件，导致人员伤亡的概率较高。为了降低树木风险，在城市树木的种植和维护上需要耗费大量的资源。对树木风险进行有效管控，已成为城市绿色空间品质提升、高质量发展的紧迫议题。

树木风险评估是进行树木风险管理的基础，近几十年内相关评估方法不断开发。以评估所需成本为分类依据，可将评估方法分为如下3类。1)树木解剖评估法，通过对树木进行局部解剖以了解其内部结构的损坏程度，判断树木造成风险的可能性，该方法精度高，但实验成本较高，会对树木造成不可逆的损害。2)探测仪器评估法，使用机械渗透系统测量木材密度，并通过破坏性测试评估木材的机械特性[4]，具体包含声波探测法[5]、地面穿透雷达探测法[6]和红外热成像探测法(IRT)[7]等。该方法精度较高，不会对树体造成不可逆伤害，但由于需要大量经济投入且对调查人员有较高专业素养要求限制了其推广应用[7]。3)可视化评估法，通过观察树木外表特征快速判断树木风险，该方法虽然牺牲了一定精度，但由于具备效率高、成本低、不损伤树木等优势，成为国际广泛认可并采用的树木健康评估方法[8]。十余年来可视化评估法不断完善，树木的树体结构、力学强度和生物学特征等多方面[9]指标被纳入评价体系中，为提升评价精度，在原有基础上还加入了概率学[10]、风险矩阵[11]、综合指标[12]等维度的考量。总体而言，目前所开发出的视觉评估方案可分为基础视觉评估(VB)和详细视觉评估(VD)两大类，基于可视化评估理念开发的树木风险评估方法已得到广泛推广并被美国、乌拉圭和中国香港等地的城市绿化管理部门应用，其评估效用得到了较好的实证。

总结树木风险评估方法的迭代，虽然新方法、技术不断被开发，更多的变量、参数被纳入评估并增加了评估的可变性，但这些方法仅围绕树木自身发生损伤事件的严重性、可能性而展开，较少研判由于树木损伤导致人群伤害的可能性。事实上树木倒伏、坠落属于正常自然现象，如其影响范围内并无人群活动，则可以认定为风险较小或无风险。因此，将城市树木致伤潜力(城市树木导致人群受伤的可能性)纳入评估维度，是更精准、更真实地衡量城市树木风险的重要途径。

鉴于此，本文以可视化评估方法为内核，以风险矩阵法为基础，将人群致伤的可能性纳入树木风险评估，构建包括风险严重性、风险可能性和致伤潜力3个维度的城市树木致伤风险指数(IUTIR)，以武汉市中山公园为例展开树木致伤风险评估，旨在实现如下目标：1)将人群受伤的可能性纳入考量，提出城市树木致伤风险的评估方法，进行中山公园的树木致伤风险评估；2)揭示中山公园树木自身风险、致伤潜力及致伤风险的空间分布特征，探索其空间分布的耦合与分异；3)根据调查研究结果，提出对城市树木致伤风险进行管控的可行建议。

1 研究区域与方法

1.1 研究区域

武汉市中山公园创建于1910年，地处汉口解放大道旁，总占地面积32.8万m2，其中绿化覆盖面积30.5万m2，绿化率高达93%，共有植物219种，乔木5 281株，灌木50 016株，重点保护树木140株。全园分为南部园林景观区、中部休闲文化区和北部生态游乐区3个景区(图1)。公园整体被商业区及居民区包围，人流量巨大。

图1 中山公园平面图

1.2 研究方法

1.2.1 调查方法

1)树木调查评估。

树木是木本植物的总称，包含乔木、灌木和木质藤本，无论何种类型，其高度体量都是评判其是否易造成人体伤害的重要依据。因此在本研究中，将不囿于植物类型对所有植株超过0.85m的木本植物进行调查评估。

在调查情景的选择上，考虑到发生洪涝、风暴等自然灾害相对而言是小概率事件，同时自然灾害场景下人群往往也会躲避较少开展游憩等活动，产生树木致伤风险反而也较小；真正的树木致伤事件往往发生于日常情况下，评估非自然灾害情境下的树木致伤风险更具现实意义。鉴于此，将调查时间定为2021年7—9月的晴天，调查对象为武汉市中山公园内的每株树木，调查内容包括：1)通过集思宝G120专业GNSS手持机记录受损树木经纬度数据；2)通过尼康测距仪COOLSHOY 40i测量树高、树冠、胸径值等基础数据；3)观察每株树木并记录树种及树木受损程度，根据其症状所造成后果的严重性分为4类并对应4个危险等级(表1)。将每株受损树木的经纬度数据导入ArcGIS 10.6中，并将对应的树木风险检测项目和树木基础数据与之进行空间连接。

表1 危险程度分数对照表

2)活动人群调查。

采用典型调查法进行活动人群调查。鉴于单日公园内人群活动聚集的空间会随时间而发生改变，故选择人群活动频率最高的时间段进行调查以确保典型性和代表性。为探究人群活动频率，团队于2021年10月对中山公园进行预调查，根据调查结果将人群活动频率最高的8：00—10：00和16：00—18：00确定为调查时间段。2021年11月8日—12月8日，每周选取工作日和休息日各1天开展正式调查，为尽可能减少人群流动的干扰，单次调查时间均控制在30min内，调查后在ArcGIS 10.7中记录公园中人群的空间分布及数量。

1.2.2 评估方法

1)城市树木致伤风险指数(IUTIR)评价。

为更精细地评估研究区域内的树木致伤风险，需先将研究区域均匀划分成多个面积相等的区域，再分别计算每一区域内的IUTIR。IUTIR建构的原理基础为风险矩阵法，该方法通过二维评价矩阵进行风险评价。对树木导致人群受伤的风险而言，其产生应具备2个维度的诱因：一是树木自身损伤的风险，即由树体结构损伤或机械完整性受损导致树木倒伏、树枝掉落等现象的可能性；二是树木损伤后对人群造成伤害的概率，即倒伏、掉落的树体砸中活动人群的可能性。基于此，城市树木致伤风险指数计算公式为：

式中，IUTIR为城市树木致伤风险指数；C为树木致伤潜力指数；RT为树木自身风险指数，即区域内树种个体风险系数的总和，计算公式为：

式中，m为区域内受损树木总数；Ri为第i棵受损树木的树种个体风险系数，即单株树木i发生各类型症状的风险严重性与风险可能性乘积的总和；k为症状类型总数；Sij为第i棵受损树木发生第j类症状类型的风险严重性系数；Pij为第i棵受损树木发生第j类症状类型的风险可能性系数。

IUTIR的建构共考虑了风险严重性、风险可能性、致伤潜力3个方面，具体如下。

(1)风险严重性：指区域内树木发生倒伏、掉落等风险事件所可能造成的实际损害程度，以症状类型的危害程度等级和树木体积共同衡量，其一，症状类型的危害程度不同会导致后果的严重性各异，如根系受损导致树木倾倒(Ⅰ类症状)的严重性远大于小枝掉落(Ⅳ类症状)；其二，树木体积越大造成的后果越严重，为简化计算，将树木体积近似为圆柱体，其直径为冠幅。计算公式为：

式中，Dij为第i棵受损树木发生第j类症状类型的危害程度等级平均值；Vi为第i棵受损树木体积的归一化值；Vmin为区域内最小树木体积，取值0；Vmax为区域内最大树木体积；ri为第i棵受损树木冠幅；Hi为第i棵受损树木树高。

(2)风险可能性：指树木发生某一症状类型风险事件的可能性，可用调研结果所反映的该症状实际发生频率来测度，即：

式中，C1为频率常数，取值10；nij为区域内树种与i树相同，并且同样出现了j症状的树木数量；Ni为区域内与第i棵受损树木相同树种的树木总数。

(3)致伤潜力：指区域内的活动人群遭遇树木风险事件的可能性的总和，以活动人群数量分布作为指标。若区域内活动人数越多，则树木对人造成的风险可能性越大，反之，若无人群活动，则不构成树木风险。可用区域内活动人群数量归一化值表示，即：

式中，O为区域活动人群数量；Omin为所有区域最小活动人群数量，取值0；Omax为所有区域最大活动人群数量。

将公式(2)～(5)代入公式(1)中，得到城市树木致伤风险指数IUTIR：

鉴于六边形蜂窝网格可有效减少网格形状的边界效应带来的样本偏差，因此使用该方法构建中山公园树木致伤风险的空间分布图。利用ArcGIS 10.7的创建渔网和泰森多边形工具将中山公园划分为边长为20m的六边形蜂窝网格，共计得到371个网格。通过SPSS 25.0对树木体积和活动人群数量进行max-min归一化处理，将处理后的数据导入ArcGIS，利用空间连接工具以网格为统计单元，分别计算出树木自身风险指数、致伤潜力指数和城市树木致伤风险指数，得到对应空间分布图。

3)空间自相关分析。

全局空间自相关性常用于分析某一要素所在空间和整个区域的平均关联程度，常用全局莫兰指数(Global Moran'sI)作为衡量指标。局部空间自相关性用于分析区域内某一要素局部空间与相邻空间内要素的关联程度，常用安瑟伦局部莫兰指数(AnselinLocal Moran'sI)衡量。在GeoDa软件中，分别对中山公园的城市树木致伤风险、树木自身风险和致伤潜力的空间分布数据进行单变量全局空间自相关分析，比较分析三者的空间分布特征；对树木自身风险和致伤潜力的空间分布数据进行双变量局部空间自相关分析，探究两要素之间的空间分异特征。

2 结果

2.1 树种个体风险特征

调查结果表明，中山公园内符合体积要求的树木共有98种、4 739株，其中受损树木58种、1 280株(占总量的27.01%)，包括Ⅰ类症状642株、Ⅱ类628株、Ⅲ类200株和Ⅳ类408株。计算不同树种的树种个体风险，结果表明：中山公园内大部分树种的个体风险较低，而悬铃木、刺槐、枫杨的树种个体风险最高，很大程度上取决于树木体积，且树木受损情况出现频率较高，如悬铃木在5项检测项目中出现受损概率占据前五(表2)。

表2 中山公园内树种个体风险和出现各类受损概率最高5种植物

2.2 树木致伤风险的空间分布特征

1)树木自身风险的空间分布特征。

绘制树木自身风险的空间分布图(图2)，结果表明：南部的园林景观区占全园总面积23.2%，但分布着39.1%的受损树木；北部的生态游乐场区(面积占比47.7%)分布着34.8%的受损树木；中部的文化休闲区(面积占比29.1%)分布着26.1%的受损树木。此外，受损树木表现出亲水性分布特征，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅵ类受损树木分别有47.2%、36.8%、41.0%、35.5%分布在水体岸线周边的20m范围内。

图2 树木自身风险的空间分布图

2)树木致伤潜力的空间分布特征。

在相关的项目负责人接受任务时，必须要对运维的具体内容、具体时间和具体地点进行充分的明确，不能有任何纰漏。

调查结果显示，工作日的活动高峰时间为上午8：00—10：00，日均高峰期使用者为3 114人，多为老年人，活动方式包括舞蹈、歌唱、运动等，其37.3%分布在园林景观区；休息日的活动高峰时间为上午8：00—10：00和下午16：00—18：00，日均高峰期使用者为5 202人，上午多为老年人晨练，下午多为年轻人露营、儿童游玩游乐设施等，园林景观区和生态游乐场区活动人群数量分别占33.5%和44.4%。

基于区域内活动人数，分别绘制树木致伤潜力在工作日、休息日的空间分布图，结果表明：(1)在工作日，园林景观区致伤潜力总值为23.22，均值高达为0.27，该区域致伤潜力较高且较为集中；休闲文化区致伤潜力总值为22.68，均值为0.21；生态游乐区致伤潜力总值高达24.78，但均值为0.14，处于较低水平；(2)在休息日，园林景观区、休闲文化区和生态游乐区致伤潜力总值分别为39.33、31.43、76.32，均值分别为0.46、0.29、0.43，均属于较高潜力区域(图3)。

图3 致伤潜力空间分布图

3)树木致伤风险的空间分布特征。

计算树木致伤风险指数，并绘制其空间分布图，根据风险矩阵等级划定方法，将树木致伤风险分为微弱风险(IUTIR＜0.2)、低风险(0.2≤IUTIR＜0.5)、中风险(0.5≤IUTIR＜2)和高风险(2≤IUTIR)4个等级。结果表明，公园整体呈现低风险特征，其中81.90%的区域属于低风险和微弱风险区域(无风险区域占全园面积的65.7%，低风险区域占16.2%)，12.9%的区域属于中风险区域，仅5.1%的区域属于高风险区域(图4)。存在无风险区域的原因主要有2种可能，一是区域内无人群活动，二是区域内无树木。低风险区域内虽同时分布着活动人群和树木，但其树木均未受损。

图4 树木致伤风险空间分布图

4)树木致伤风险、自身风险、致敏潜力的空间分布关系。

在GeoDa中分别对树木自身风险、致伤潜力、致伤风险进行全局空间自相关和局部空间自相关分析，探究其空间分布的集聚特征。结果表明三者的空间分布均呈现出明显的聚集特征和正相关性(p＜0.001，z＞1.96)(表3)，且线性关系一致，大部分落在第一象限(高高集聚型)与第三象限(低低聚集型)内，表明三者越高的区域越趋向于聚集，三者越低的区域也表现出聚集趋势(图5)。

表3 空间自相关分析结果

图5 全局莫兰指数散点图

对树木自身风险和致伤潜力的空间分布数据进行双变量局部空间自相关分析，结果表明，Moran'sI指数为0.325，树木自身风险和致伤潜力具有显著的区域聚集性与细微的区域差异性(p＜0.01，z=10.802)。其中，正相关类型的HH型(两者均高)区域和LL型(两者均低)区域共占全园面积的68.7%，负相关类型的LH型(树木自身风险低但致伤潜力高)和HL型(树木自身风险高但致伤潜力低)占25.1%，剩余6.2%的区域没有明显相关性(图6)。

图6 树木自身风险指数-致伤潜力指数局部空间自相关Lisa聚集图

3 讨论

3.1 树木自身风险与致伤潜力的空间分异

研究结果显示，中山公园的城市树木致伤风险、树木自身风险和致伤潜力均呈现出集聚关系。在公园的大部分区域，树木自身风险与致伤潜力的正相关趋势明显，其中以水体岸线20m范围内尤为明显，树木自身风险水平与致伤潜力均较高。造成这一现象主要有三方面的可能原因：其一，靠近水体的土壤湿度较高，稳定性相对较差，且易对树木的根系造成侵蚀，影响树木的生长态势，由于武汉城市地势与结构的特殊性，其多雨、洪涝灾害频繁的特性更放大了这一现象，从而近岸区域具有较高的树木自身风险；其二，人类具有天生的亲水性特征，可接触的亲水区域更容易吸引人群驻留，因此致伤潜力较高；其三，大型树木容易聚集人群，所带来的树干刻字、弯折树枝等行为，也无疑加大了树木自身风险。

在公园的局部区域内，树木自身风险与致伤潜力之间也存在着负相关性，其空间分异特征明显，大体可分为HL型和LH型2类：1)树木自身风险高、致伤潜力低(HL型)的区域，主要分布在中山公园南部的园林景观区，其内虽然分布大面积树木自身风险较高的群植树木，但由于树木数量众多、种植密集、树体庞大导致郁闭度过高、空间局促，不利游客活动，且区域内游径设置较少，也缺乏集中的硬质场地，因此游客罕至，致伤潜力较低；2)树木自身风险低、致伤潜力高(LH型)的区域，主要分布在北部的生态游乐区，其内分布着大量的大型游乐设施、大面积草坪和大规模活动场地，因此吸引了公园的大部分活动人群，但由于周边仅分布着提供遮阳功能的行道树，树木稀少，因此树木自身风险较低。

3.2 城市树木致伤风险管理建议

基于中山公园树木自身风险、致伤潜力与致伤风险之间表现出的空间耦合和分异关系，提出管理城市树木致伤风险的建议。1)以树木自身风险特征为判定标准，进行树木自身风险的分类、分级，构建覆盖全园树木的健康数据库，形成完备的定期监测系统及警示制度，根据监测结果的反馈对数据库进行及时调整，针对高风险树木和已经发生结构性受损的树木进行精细化的修复、养护管理，控制这2类树木的树高及冠幅等，以降低安全隐患。2)依据树木致伤风险指数评估结果对公园进行精细化管理，将公园划分为不同等级的致伤风险管控区域。其中高风险区即划定为管护重点区，一方面，设置明确的风险标识、警示，提升其管护频率、巡逻频率、管理强度，并建立健全险情应急预案；另一方面，根据公园活动人群的空间分布特征及行为模式，对此类区域进行合理的改造设计，降低风险等级，或引导活动人群分流前往中、低风险区域活动。3)加强游客的安全教育和管理，对游客进行树木风险教育，合理采取奖惩措施，引导游客开展文明游览，规避游客攀爬、折损树木等行为，降低由于游客活动所导致的树木受损风险。4)以树木自身风险为依据，科学选配树种。在人群聚集处慎重选择树体庞大但根系较浅、易受病虫害影响的自身风险较高的树种，如悬铃木、刺槐、枫杨等，此类树种可增加植物的多样性，具有重要的生态意义，但宜种植于背风处、人迹罕至处，以尽可能降低对人群的潜在危害，同时，在种植时还应注意绑扎支撑，同时加强日常养护管理；在植物配置上应形成乔灌草复合形式，为自身风险较高的树种提供庇护，以减少风荷载，形成稳定植物群落，增强树木对外部环境变化的抗性，提高植物与环境的相适性；如果栽植基址易遭遇洪涝、风暴等自然灾害，还应着重考虑植物的抗风性和耐水性。

4 总结

本研究以可视化评估方法为内核，以风险矩阵法为基础，通过风险严重性、风险可能性和致伤潜力3个维度，建构了树木致伤风险的评价指标IUTIR指数，在树木风险评估中考量了对人群致伤的可能性，能直观、精确地展现树木自身风险、致伤潜力及致伤风险的空间分布关系和空间分异特征，并能进行高精度的树木致伤风险制图。本研究所建构的IUTIR指数及其制图方法能帮助城市管理者制定更科学的城市绿化工作策略和游客管理策略，帮助营建更安全、更和谐的城市人居环境和绿色空间，具有重大的研究和实践价值。

由于研究以可视化评估方法为内核，虽然有效保障了调研、评估的效率，降低了操作的难度，但对评估人员提出了更高的专业要求，不同专业水平的调查人员对同一棵树可能会做出不同的判定结果，进而在一定程度上影响评估结果，这也是本研究所存在的局限性。后续研究可针对不同类型的树木特征，结合城市绿化养护管理工作所长期收集、积累的树木受损数据，建立综合的树木风险数据库，并且结合不同树种在不同生长期的基础数据，进一步提出更为精细、准确的量化评判标准，编制树木致伤风险评估图示标准、指南，降低可视化评估中潜在主观偏差产生的可能性，从而更有效地指导树木风险管理决策的制定。

注：文中图片均由作者拍摄或绘制。