Forest Landscape Simulation and Scenic Beauty Degree Influence Factors Control Experiment

模拟的森林景观以小乌坑林区的枫香(Liquidambar formosana Hance)林为参考。小坞坑林区位于浙江省杭州市富阳区城郊，森林起源于伐薪迹地上发生的次生林和人工林，总面积70 hm²，其中枫香林比例较大，约占10%，其龄林、胸径及密度分布范围较广，长势与林相参差不齐。林区于2011年纳入了杭州市西郊森林公园后，开辟为城市游憩林，设置了步游道，提出了彩色化、珍贵化的森林景观改造方向。枫香被称为先锋顶极树种，存在于森林群落的各个演替阶段，是我国亚热带地区重要的秋色叶树种和优良的用材树种。为此小坞坑森林景观规划拟对现有枫香林进行抚育改造，并于步游道两侧山谷平地营建连片新林。从观赏角度，如何针对不同林龄与胸径提出最佳调控密度成为现实需要。

以枫香为模拟对象，2016年夏季于小坞坑林区选择胸径为10 cm、20 cm、30 cm的自然、健康的枫香各5株，现场测量其胸径、树高、冠幅、枝下高、一级分枝角度与粗度等测树数据，为建模提供几何参数。

为将树皮、树叶等有机生命体的影像映射在树木干、枝、叶等几何模型表面，构成直观形象的实体，需准备贴图素材^[22]。分胸径级(树龄)野外摄取枫香树干与一级分枝表皮照片若干，导入Photoshop；采集叶片若干，扫描导入Photoshop。从中各选取典型图像3张，制作带有Alpha通道的纹理贴图，再通过CrazyBump软件转换，导出法线贴图、高光贴图。

为实现视觉效果逼真、树木与林分参数可测量的总体目标，采用多种软件综合应用方案，从中分别抽取一部分所需要的功能，通过数据和文件交换实现功能集成，流程(图 1)和主要应用软件如下：(1)纹理贴图制作：Adobe Photoshop CC2014、CrazyBump1.2；(2)树木三维建模：SpeedTree Cinema v7.0.5、SpeedTree5.1；(3)森林景观场景平面布局：Random Coordinate、AutoCAD 2007、Sketchup 8.0；(4)森林场景合成：Lumion 6.0。

Figure 1.  Flow chart of Scenario simulation

利用SpeedTree模型编辑器(Speedtree modeler)，通过人机交互进行树木参数化建模。建模从一个树木初始模型开始，确定树木的基本骨架；再编辑树木的主干、分枝参数，分枝级数为3级；最后添加叶片，调节其形状、大小以及方向等。

利用编译器(Speedtree compiler)，将材质贴图打包为包括材质和纹理参数信息、细节层次和布告板距离信息、风和碰撞体数据等的程序代码，生成SRT格式文件备用。

模拟场景设为平坦地形，大小为60×60 m。林型设为枫香同龄纯林，种群分布采用自然界普遍存在的随机分布形式。为实现随机分布，并控制树木之间的合理间距，编写Random Coordinate自定义过程生成坐标点，据此绘制CAD平面分布图。

将CAD平面图通过Sketchup进行格式转换，导入Lumion, 布置树木模型；将Speedtree生成的SRT文件导入Lumion植物模型库，进行森林场景构建，最后导出JPG格式模拟结果图像。

影响森林林内景观美学质量的主要有形貌、色彩、结构和整体状况几方面的因素^[23]，其中树木胸径、林分密度等是十分重要的构景因子^[24]。因此，本文以胸径与密度为例，参照随机区组设计，进行两因素、单因素控制试验。首先是保证其它构景要素与环境条件一致，即统一类型(静态景观)、地形(平坦)、场景大小(60×60 m)、林型(枫香同龄纯林)、分布(随机)及林下层(草)。然后分胸径(因素A)3个水平、密度(因素B)10个水平，共30个处理分别制作场景(表 1)，每个场景设3个固定视角摄取3张图片(即3个重复)，以减少树木平面分布格局对视觉的影响，结果共得到模拟场景图片90个。

以景观美景度(SBE)评判结果作为试验的观察值。考虑不同群体的审美态度具有一致性^[25]，组织园林学、林学、生态学等专业的学生，每组人数大致相等，共160名参与评价，采用平均值法计算美景度值^[26]。

根据不同的试验目标，采用不同的评价样本和记分方式：

胸径-密度两因素试验：为研究胸径、密度两个因素对景观质量的影响，寻找最佳组合，将90张图片全部混合进行比较评价。评价采用7分制^[27]，操作时将全部照片排成活动展板，让评判人充分比较，按质量高低依次归为7档。

密度单因素试验：为揭示密度对景观质量的影响规律，将胸径因子作为背景值，即在同一胸径条件下，对10个不同密度的场景图片进行比较评价(表 1)，操作时同样制作活动展板，排序归档，但为计分方便，采用10分制。该比较分3个胸径、3个重复共有9组。

采用DPS7.05、SPSS19.0软件进行两因素方差分析、多重比较分析和单因素回归分析。

枫香为单轴分枝的大乔木，干形通直，在适生地区，树高可达30 m，胸径达1 m。枫香的形体受树冠形状、冠幅、分枝角度及枝干粗细的影响，幼树冠形为三角形，成熟时为圆卵形。树皮幼龄时为青绿色，质地光滑，成熟时灰褐色，呈方块状剥落。枫香的分枝级数随着树龄的增大而增加，但一般不超过4级；分枝角度随树龄的增大而增大，这主要是受自然重力作用的结果(表 2)。

树木的三维模型含有详细的形态参数，是实现树木测量的基本条件，但其视觉效果往往不如二维图像直接贴图。基于综合软件平台和实测形态参数的模拟结果显示，枫香三维模型与现实树体图片的效果十分接近，以10 cm胸径的为例，对比见图 2。

Figure 2.  Liquidambar model of diameter at breast height 10 cm

以胸径20 cm，密度556株·hm^-2的森林场景为例，随机平面分布格局及透视场景模拟结果如图 3所示，模拟森林与枫香同龄纯林现实景观较为接近，基于模拟结果实施的景观质量评价工作进展顺利，表明模拟结果良好。

Figure 3.  The densityof 556 plants·hm^-2 of the plan and the effect picture

园林、林学、生态学3组学生两轮评价的SBE均值分别为4.10(7分制)/5.49(10分制)、4.11/5.50、4.07/5.50，单因素方差分析结果显示3组学生差异不显著(P=0.991/P=1.000)，以总体平均结果作为观测值可以满足分析要求。控制试验中，林分密度变化总是伴随着分布格局的变化，两者无法分离，因此，将格局变化设为重复区组，即从模拟场景的3个视角得到3种不同的布局效果，作为3个区组设置，但方差分析结果显示，区组间的差异不显著(F=0.88，对应的概率P=0.356 3>0.050 0)，表明在随机分布条件下，种群格局的微小变化对评价结果的影响不大(表 3)。试验因素A(胸径)对美景度的影响也不显著(F=3.094 7，P=0.070 0)，而因素B(密度，F=4.545 6，P=0.003 1)、胸径与密度的交互效应A×B(F=6.129 8，P=0.000 0)对美景度的影响均达到极显著。

试验因素间Tukey多重比较结果显示，不同胸径(A)对美景度的影响不同，其中A2即胸径20 cm的枫香林平均美景度最高，与其它径级的差异极显著；而A3、A1，即30 cm和10 cm胸径的美景度较低且差异不显著(表 4)。此结果与“林分美学质量随胸径增大而提高”^[28]的现有结论有所不同，这与试验中不同胸径级采取了同一套密度水平设置有关，适应两极、折中的密度范围更有利于中等胸径林分表现良好景观，说明胸径-美景度问题的研究也离不开密度，现有研究事实上以各自的最佳密度为前提。

从密度(B)因素看，密度适中的B3、B4、B5为第一类，美景度最高，密度偏离中值的B6、B7、B2为第二类，美景度稍低，但这两类并无显著差异；处于两端，即密度过高或过低如B9、B8、B10、B1的效果最差，与第一类存在显著差异(表 5)。

胸径-密度组合对美景度的影响计算结果见表 5。不同组合的美学质量存在差异。其中A3B3、A2B5、A3B4的组合景观效果最佳，可推荐采用；其次是A3B2、A2B3、A2B7；景观效果最差的是A3B8、A3B10、A1B10，在实践中应避免出现。

从表 5还可看出，较优组合有向胸径增大、密度居中方向集中的趋势，如按胸径级分别选取前3个最优组合A3B3、A3B4、A3B2，A2B5、A2B3、A2B7，A1B5、A1B4、A1B6，比较最大值与平均美景度值(图 4)，胸径30 cm的美景度最高，胸径20 cm的其次，胸径10 cm的最差。胸径10 cm到胸径20 cm的美景度值变化大，而胸径20 cm到30 cm的美景度值变化较小，可见胸径越大越有可能获得最佳景观效果，而且枫香林的胸径在试验范围内达到一定程度后，趋于稳定，对美景度的影响平缓，与张荣^[24]、李俊英等^[29]的研究结果相似。

Figure 4.  SBE of the first three best views of different diameters

不同胸径枫香林的美景度-密度分布见图 5。3个胸径级的美景度随密度变化趋势相似，均为先升高，到达一定值后再下降。但三者峰值出现的位置不同，总体上随着树体的增大，峰值密度向左偏移。以SBE=6为基准线，胸径10 cm的枫香林峰值密度在1 389株·hm^-2，较佳密度在389~1 667株·hm^-2；20 cm的峰值密度在833株·hm^-2时，较佳密度在360~1 389株·hm^-2；30 cm的峰值密度在389株·hm^-2，较佳范围在186~833株·hm^-2，这些可作为密度调控的参考依据。

Figure 5.  The comparisonchart of the SBE in three kinds of DBH L. formosana forest

总之，林分过稀，会产生空虚感，过密则会压缩透视距离，给人以压抑感；适中的密度最为舒适，有利于形成良好的空间结构，满足人们的游赏需求，与前人的研究结果一致^[30-32]。图 6为大众评判筛选的最适密度森林景观。

Figure 6.  The optimum density of forest landscape

曲线以密度为自变量，美景度为因变量，进行单因素曲线拟合，结果以二次曲线为最优(图 7)。曲线为开口向下的倒钟形，调整后决定系数R²＞0.700，表明密度-美景度关系密切，经检验各方程差异均极显著(P＜0.05)，故均具有统计学意义。方程为平坦地形枫香单层林相应胸径条件下的密度-美景度关系提供了一个预测工具。

Figure 7.  The single factor of curve fitting of L. formosanaforest

(1) 应用PhotoShop、AutoCAD、SpeedTree等软件工具，有可能实现树木单体参数化建模和森林场景合成，将一些类似于农林田间试验的方法引入景观美学质量评价研究，并发现一些新现象。试验结果显示，在设定的密度水平范围内，胸径变化对美景度的影响总体不显著。但若取10 cm、20 cm、30 cm 3个胸径级前3个最优场景合计，则无论是最大值，还是平均值，均为30 cm>20 cm>10 cm。由此可见，“林分美学质量随胸径增大而提高”的结论是相对于各自最优场景而言的，这正是现有研究的通行做法。模拟则扩大了研究视野，将一些现实中鲜见或不存在的胸径-密度组合包含进来。

(2) 密度对美景度的影响总体上为极显著，尤以适中的密度为最高，处于两端的最低，两者有极显著差异。即不同胸径级的美景度随密度变化均为先升后降趋势，但随着树体的增大，美景度峰值对应的密度向左偏移。密度-美景度拟合曲线为二次函数，拟合效果较好(R²＞0.700)，但未达到更为理想的水平。原因可能是密度水平设置(样本)还不够多，林分胸径缺少适当变异或者环境条件过于理想，降低了景观的自然度进而影响评价结果。

(3) 胸径与密度的交互效应对美景度有极显著影响，寻找两者的最优组合对指导工程实践具有指导性作用；同属随机分布的不同模拟场景对美景度的影响不显著，因此，模拟评价时为减少建模工作量，或可省略设置重复场景，但须保证林木种群分布的随机性。

(4) 森林景观组成、结构、变化类型丰富，构景因素、环境条件复杂，研究目标多样，限于试验条件，也为突出目标因子，本文仅以一个单层、同龄(相同胸径)的枫香纯林夏季静态景观为例作了模拟与评价应用的初步尝试，对林分的胸径分布、垂直层次，色彩因素与季节变化等均作了简化，这与丰富多彩的现实森林是有差距的。将借鉴刘海等^[33]利用自定义的树木编码实现非单一化森林场景的相关研究，开展下一步模拟工作，使森林景观更接近自然。

组合应用多种商业软件模拟的森林景观，林分参数可测，视觉效果接近真实，基此开展的评价工作进展顺利，结果表现良好，模拟方法可行。

林分美学质量受胸径、密度两个因素的综合影响，随着胸径增大而提高，枫香林也一样，在营林实践中，应将培育大径材作为一条重要措施；但不同胸径有不同的最佳配密匹配度。对于枫香同龄单纯景观林，10 cm、20 cm、30 cm的最佳密度分别为1 389、833、389株·hm^-2，此可作为林分密度分期调控的参考依据。