应用遥感技术估测合肥市城市森林绿量-硕士论文

独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得安徽农业大学或其它教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示了谢意。 研究生签名：j 蕴享埠 时间： z 口l 口 年 6 月，日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解安徽农业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或扫描等复 制手段保存、汇编学位论文。同意安徽农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、 传播学位论文的全部或部分内容。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) 研究生签名：立嵯啤 时间： 溯。年6 月f 日 第一导师签枣f f = G ：伽、o 年月n -t。L l I I IJlIr i l lII I I II II Il 、t17 3 5 2 3 1 摘要 本实验运用3 S 技术并结合现场调查，重点对合肥建成区即二环路以内范围 以及包括几个经济开发区在内的整个研究区的城市森林进行研究。利用A r c g i s 等软件判读卫星图片中城市森林的分布现状；通过w 反演法建立T M 影像上 的城市森林的L A l 与N D V I 之间的回归模型，采用归一化植被指数( N D V I ) 推 算整个研究区城市森林的叶面积指数及占地面积，进而算出叶面积绿量并获得其 分布情况。另外，利用G o o g l e e a r t h 软件在距地面俯视距离5 0 0 m 处( 为树冠轮 廓清晰度较佳距离) 截图约3 2 0 0 张，并在P h o t o s h o p 等软件中合成处理，形成 研究区范围的航片图，然后圈出树冠图层，得到树冠面积，与平均乙U 值相乘 得到叶面积绿量；与实测的平均树冠高运算得到三维绿量；同时划分道路、广场、 高校机关、中小学校、公园、住宅及其它七个类型图层，分别与圳分布图、 树冠覆盖图相结合，比较不同类型的L U 值、绿量、树冠覆盖率。结果表明： ( 1 ) 基于遥感数据N D V I 指数的城市森林叶面积绿量提取的技术与检测手 段，建立了T M 影像的N D V I 与L U 的回归关系，城市森林L A I 与N D V I 的关 系可以表达为逻辑斯蒂方程，可用于研究周边地区相似森林植被的叶面积绿量。 ( 2 ) 应用W i n S C A N O P Y 2 0 0 6 植物冠层分析仪直接测量不同类型城市森林群 落的叶面积指数，二环以内平均叶面积指数为2 0 7m 2 m 2 ，整个研究区平均叶面 积指数为2 2 9m 2 m 2 。在七种类型的分区中高校机关、中小学校和其他的城市森 林乙气I 值不论是在二环内还是在整个研究区内的平均值都是偏低的的，道路的 L A I 值较前三者次之，住宅、公园、广场的圳值偏高。 ( 3 ) 二环以内叶面积绿量为7 9 8 1 8 x 1 0 4 m 2 ，城市森林叶面积绿量主要分布在 有公园的地区如合肥环城公园，逍遥津公园，其叶面积指数多在2 3m 2 m 2 之间； 整个研究区的叶面积绿量为5 1 5 9 1 l x l 0 4 m 2 ，城市森林叶面积绿量主要分布在研 究区的嚣部和西北部，其叶面积指数多在3 - 4 m 2 m 2 之间，主要因为大蜀山森林： 中间除环城公园外叶面积绿量较少。 ( 4 ) 二环以内对绿量贡献率高于城市森林占有率的是住宅、公园、广场；高 校机关、中小学校、道路、其它的绿量贡献率均低于城市森林占有率。整个研究 区而言，对绿量贡献率高于城市森林占有率的是住宅、公园、广场、道路；其它 的绿量贡献率低于城市森林占有率：拥有城市森林面积比与绿量贡献率基本相符 的是高校机关、中小学校。 ( 5 ) 二环内所有的树冠覆盖面积占整个二环的比例为8 2 0 。研究区所有的 树冠覆盖面积占整个研究区的比例为6 5 0 。住宅的树冠覆盖面积虽然最大但树 冠覆盖率较低，公园树冠覆盖面积虽不大但树冠覆盖率最高。一环的树冠覆盖率 约为一环与二环之间树冠覆盖率的2 2 倍，约为二环之外树冠覆盖率的3 倍。可 见环城内公园中城市森林在合肥市城市森林效益的发挥上起着重要作用。 根据城市森林现状，作者认为应保护好中心城区的环城林带，对于人口密度 较大的住宅区的绿化应鼓励运用乔木及乔灌木结合的种植设计，增加行道树的种 植；注意保护和维持西南和东南部的现有城市森林，调整增加东北和西北区的城 市森林面积，改变合肥城市森林分布不均匀的现状；进一步构筑完整的合肥城市 森林体系。 关键词：绿量城市森林树冠覆盖率合肥 A b s t r a c t I nt h i sp a p e r3 St e c h n o l o g yc o m b i n e dw i t hs p o ti n v e s t i g a t i o nw a se m p l o y e dt o a n a l y z eb o t hk a f A r e aI n d e x ( 乙U ) a n dt r e ec a n o p yc o v e r a g ef f c c ) o fU r b a nf o r e s t p a t c hi n t e n s i v e l yw i t h i nt h es e c o n dr i n gr o a da n ds e v e r a le c o n o m i cd e v e l o p i n gz o n e s i n H e f e i ，T h es t u d ya r e ac o v e r s a b o u t3 6 3 k m 2 I t sc u r r e n td i s t r i b u t i o ni n s a t e l l i t e - p i c t u r e si sm a s t e r e db yt h em e a n so fA r c G i ss o f t w a r e ；R e g r e s s i o nm o d e l b e t w e e nL A Ja n dN o r m a l i z e dD i f f e r e n c eV e g e t a t i o nI n d e x ( N D V r ) w a sb u i l tb yt h e i n v e r s em e t h o do f 乙虹，w h e r e 乙Ua n di t sa r e aa r ec a l c u l a t e db yt h eu s eo fN D V I T h e nt h et o t a lI e a ra r e aa n di t sd i s t r i b u t i o np a t t e r ni nt h es t u d ya r e aw a sa c q u i r e d B e s i d e s ，3 2 0 0s c r e e n s h o t si n t e r c e p t e db yt h et o o lo fG 0 0 9 l e e a r t hs o f t w a r ea t 5 0 0m e t e r sh i g hi nt h es k y ，ap r o p e rr e s o l v i n gp o w e rf o rc r o w nc o n t o u rd i s t i n g u i s h ， a r ec o m p o s e di nt h eP h o t o s h o ps o f t w a r et of o r mac o m p l e t ea e r i a lp h o t o g r a p ho f r e s e a r c ha r e a B a s e do nf u n c t i o n a lc l a s s i f i c a t i o n p r i n c i p l e s ，t o t a l l y 7l a n du s e c a t e g o r i e s ，s u c ha sr o a d ，w a t e rs u r f a c e ，u n i v e r s i t i e sa n d o f f i c i a lo r g a n i z a t i o n s ，p r i m a r y a n dm i d d l es c h o o l s ，p a r k s ，r e s i d e n t i a ld i s t r i c t sa n do t h e r s ，w a si d e n t i f i e d A sC r o w n c o n t o u rw a sm a d eo u ta n dl e a fa r e aw a sd e r i v e df o re a c hl a n dt y p e ，t h ed i m e n s i o n a l a n dt h r e ed i m e n s i o n a lg r e e nq u a n t i t yw a sc a l c u l a t e db yi t sa r e am u l t i p l y i n ga v e r a g e L 趟a n da v e r a g ec T o w nh e i g h tr e s p e c t i v e l y T h er e s u l t si n d i c a t e dt h a t ： ( i ) B a s e do nN D V Io fR Sd a t aa n d f i e l dm e a s u r e m e n to f 圳o fu r b a nf o r e s tu s i n g W i n s c a nc a n o p ya n a l y s e rt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nN D V Ia n dL A Jw a sb u i l ti nt h e p a p e r , w h i c hW a sd e s c r i b e db yl o g i s t i ce q u a t i o n T h i sm e t h o da l s oc o u l db ee m p l o y e d t oe s t i m a t el e a fa r e ai nn e i g h b o r i n gd i s t r i c t s ( i i ) A v e r a g eL A I o f2 0 7m Z m 。f o ru r b a nf o r e s tp a t c h e sw i t h i nt h es e c o n dr i n g r o a dw a se s t i m a t e dd i r e c t l yu s i n go f p l a n tc a n o p ya n a l y z e r , a n d2 2 9m Z m 二i n e n t i r er e s e a r c ha r e a A m o n gs e v e nl a n du s ec a t e g o r i e s ，L 触o fu r b a nf o r e s t p a t c h e si nu n i v e r s i t i e sa n do f f i c i a lo r g a n i z a t i o n s ，p r i m a r ya n dm i d d l es c h o o l sa n d o t h e r s ，w h e t h e rw i t h i nt h es e c o n dr i n gr o a do ri ne n t i r er e s e a r c ha r e a , a r et h el o w e s t ， r o a dl a y e rl o w e r , r e s i d e n t i a ld i s t r i c t s ，p a r k sa n dp u b l i cp l a z a sh i g I l e s t ( i i i ) T h et o t a ll e a fa r e aw i t h i nt h es e c o n dr i n gr o a di s7 9 8 1 8 x l l Mm 2 ，i t sm a i n d i s t r i b u t i o ns c o p e sa r ep a r k s ，s u c ha sr i n gp a r ka n dX i a o y a o j i nP a r k ，i t sL ua r e2 - 3 I I I m 2 m 2i nt h cm i d s to f ；T h el e a fa r e ao fw h o l es t u d ya f e ai s5 1 5 9 1 l x l 0 4m 2 ，i t sm a i n d i s t r i b u t i o ns c o p e sa r ci nw e s t e r na n dn o r t h w e s t e r np a r to ft h ec i t y , i t sL A Ia r em o s t l y b e t w e e n3a n d4m 2 m 2 ，b e c a u s eo f S h u s h a nf o r e s tp a r ke x i s t i n gi nt h er e g i o n ( i v ) W i t h i nt h es e c o n dr i n gr o a d , g r e e nq u a n t i t yc o n t r i b u t i o ni nr e s i d e n t i a ld i s t r i c t s ， p a r k sa n dp l a z a s i s h i g h e rt h a nt h a to fu r b a nf o r e s tc o v e r a g e ；B u t i ti sl o w e ri n u n i v e r s i t i e sa n dO f ! f i c i a lo r g a n i z a t i o n s ，p r i m a r ya n dm i d d l es c h o o l s ，r o a d sa n do t h e r s I ne n t i r er e s e a r c ha r e a , g r e e nq u a n t i t yc o n t r i b u t i o ni nr e s i d e n t i a ld i s t r i c t s ，p a r k s ， p l a z a sa n dr o a d sa l eh i g h e rt h a nt h a to fu r b a nf o r e s tc o v e r a g e ；B u tg r e e nq u a n t i t y c o n t r i b u t i o ni nu n i v e r s i t i e sa n do f f i c i a lo r g a n i z a t i o n sa n dp r i m a r ya n dm i d d l es c h o o l s a r eg e n e r a l l ye q u a lt ot h a to fu r b a nf o r e s tc o v e r a g e ；t h eo t h e r sa l el o w e r ( V ) T h et r e ec a n o p yc o v e r a g er e a c h e dt o8 2 w i t h i nt h es e c o n dr i n gr o a d ，y e t 6 5 i ne n t i r er e s e a r c ha r e a A l t h o u g ht o t a lt r e ec a n o p ya r e ai sh i g h e s ti nr e s i d e n t i a l d i s t r i c t s ，i t sc o v e r a g ei sl o w e r ；, T o t a lc a n o p ya r e ai np a r k si sr e l a t i v e l yl o w e rb u ti t s c o v e r a g ei st h eh i g h e s t A c c o r d i n gt ot h ec u r r e n ts t a t u so fu r b a nf o r e s ti nH e f e ic i t y , t h ea u t h o rt h i n k st h a t w es h a l lp r o t e c tf o r e s tb e l tr o u n dt h ec e n t e rc i t ya n dp l a n tm o r es t r e e tt r e e sc o m p l y i n g w i t ht h ed e s i g np r i n c i p l eo fi n t e r s p e r s e da r b o r sa n ds h r u b s ，e s p e c i a l l yi nh i g hd e n s i t y r e s i d e n t i a ld i s t r i c t s M e a n w h i l e ，w es h a l lc a r e f u l l yp r e s e r v ec u r r e n tu r b a nf o r e s ti nt h e s o u t h w e s ta n ds o u t h e a s to fu r b a na r e aa n di n c r e a s eu r b a nf o r e s ta r e ai nt h en o r t h e a s t a n dn o r t h w e s tt oa l t e ri t su n e v e nd i s t r i b u t i o ni nH e f e i F i n a l l y , W es h a l l f u r t h e r c o n s t r u c ta ni n t a c ts y s t e mo fu r b a nf o r e s t K e yW o r d s ：L A I G r e e nq u a n t i t yT r e ec a n o p yc o v e r a g e U r b a nf o r e s tH e f e i I V 目录 1 文献综述1 1 1 绿量概念及研究现状。：j 1 1 1 1 绿量概念的提出1 1 1 2 绿量研究现状2 1 2 我国城市森林概况3 1 2 1 建设城市森林的意义3 1 2 2 我国城市森林的现状和对策3 1 3 地理信息系统研究概况4 1 3 1G I S 的概念4 1 3 2G I S 在城市森林研究中的特点。4 1 3 3G I S 在城市森林绿量测算中的应用5 1 3 4 实验软件概况一6 2 弓I 言8 2 1 选题的目的和意义8 2 2 研究内容与技术路线9 2 2 1 研究内容9 2 2 2 技术路线1 0 3 研究区概况与研究方法1 1 3 1 研究区概况1 1 3 2 研究方法1 1 3 2 1 资料收集1 1 3 2 2L A I 反演法计算叶面积绿量1 2 3 2 3 利用树冠覆盖面积测算叶面积绿量 1 6 4 结果与分析1 8 4 1L A I 反演法计算叶面积绿量1 8 4 1 1 根据L A I ，N D V I 绘制散点图1 8 4 1 2L A I 与N D V I 的关系1 8 4 1 3 各类型平均L A I 值比较1 9 4 1 4 各类型叶面积绿量比较2 1 4 1 5 二环与整个研究区的比较2 4 4 2 环城公园城市森林叶面积比较研究2 5 4 2 1 研究方法2 5 4 2 2 环城公园主要景区城市森林群落特征2 6 4 2 3 不同群落类型叶量比较2 6 4 2 4 环城公园各景区林分叶面积绿量比较2 8 4 3 利用树冠覆盖面积测算叶面积绿量2 8 4 3 1 二坏以内各种类型树冠覆盖率2 9 4 3 2 研究区内各种类型树冠覆盖率3 2 4 3 3 一环、一环与二环之间、二环外树冠覆盖率比较3 5 4 4 利用树冠覆盖面积测算三维绿量3 6 4 4 1 绿量计算的样点采集3 6 4 4 2 绿量的实测计算模型3 8 5 结论与讨论3 9 5 1 结论3 9 5 2 讨论4 1 参考文献4 3 致谢4 7 个人简介4 8 在读期间发表的学术论文4 8 2 1 文献综述 1 1 绿量概念及研究现状 1 1 1 绿量概念的提出 随着城市化进程的加快，人与自然之间的和谐相处，谋求城市与环境两者之间的 和谐发展已成为城市发展的主要方向，城市绿化也已成为城市文明程度的象征，人们 在逐步提高从环境美化到生态城市建设的认识。早有国外学者提出2 1 世纪是人与自 然和谐共生的时代，很多国家也都在不断的研究和探讨有关自然环境的各式问题，在 十九世纪中叶的时候，美英法等西方国家由于加速的城市化进程造成了环境污染的问 题，引发了许多自然灾害，因此人类越来越认识到环境对人类生存的重要性和迫切性。 我国建国以来才开始进行系统的城市园林绿地建设。上个世纪5 0 到9 0 年代，在加快 保护环境实现可持续发展的实践中，大力保护和开发城市可绿化空间，园林事业近而 得到较为迅速的发展。城市园林绿地根据其结构性和功能性的不同开始有了各种各样 的划分。关于园林绿化的量化和评估指标也随之出现。5 0 年代，主要以城市公园的 个数与其面积大小、植株数及每年的游人数量来衡量城市绿化的发展水平。1 9 7 9 年 国家城建总局转发的关于加强城市园林绿化工作的意见中首次出现“绿化覆盖率” 这一指标，从此开始，城市人均公共绿地面积、绿地占城区用地面积的百分比和绿化 覆盖率成为了指导城市园林绿化建设的三项重要指标。不同时期，这三大指标各有不 同，总体来说指标水平逐步在提高，除此之外，还有其他一些指标。1 9 8 2 年城乡建 设环境保护部颁发的城市园林绿化管理暂行条例中将城市园林绿地划分为五大类， 包括公共绿地、专用绿地、生产绿地、防护绿地以及城市郊区风景名胜区，定额指标 设为：人均公共绿地面积3 - 5 m 2 ，绿化覆盖率3 0 t 。 进入8 0 年代以来，随着生态学的发展和在社会中的应用，人们更加注重如何最 大力度的发挥绿色植物的生态效益，并开始把这种生态功能进行量化，将园林绿化工 作与提高城市环境效益密切联系起来，更好体现园林绿化对生活环境的美化作用和对 生活质量的改善作用。随着人们对生态环境的要求越来越高，现行的绿化评价指标已 不能充分的满足需要。长期以来，我国大部分地区经济发展水平较低，城市绿地偏少， 公共绿地更少。用绿化覆盖率指标来反映城市的园林绿化水平，在指导城市绿地规划、 衡量一个地区绿化的基本状况方面有着一定作用。但是，这些指标在评价不同绿化结 构、不同植物种类的绿地功能水平及分析园林绿化的生态效益时，有时很难对其进行 准确合理的测算。如比较相同面积草坪和相同面积乔灌草复层结构的生态效益为例， 差距肯定很大，但它们的绿化覆盖率是相同。 我国在8 0 年代出现了“绿量”这个名词。对于绿量的涵义，不同的地区有不同的 解释。有的是指城市绿化覆盖率、绿地率；有的是指环境标志，即生态标志，绿色标 志：有的是指植物叶片表面积的总和，即叶面积总量；还有的却是指所有生长中植物 茎叶所占据的空间体积，即三维绿量1 3 1 。1 9 9 4 年运用遥感技术完成上海了绿化三维量 和裸露地的调查，首次提出了“绿量”这一新的概念，即植物所有绿色茎叶占据的空间 体积，以立方米为计算单位【引。三维绿量作为第一个立体绿化指标，将城市绿化的研 究从二维面积引向三维空间，与二维指标相比，能够更准确更全面地反映绿地植物的 空间性和结构性，为进一步研究城市绿量提供了很好的技术参数【4 1 。从叶面积指数的 角度研究植被的叶面积之和，以及从径冠角度研究树冠空间体积，都是是从能量转 换利用和植物茎叶的生理功能这一基本点出发的，是有效衡量城市绿地生态环境效益 的基础。通过对叶面积、茎叶体积的计量，来表示叶面积总量、三维绿量与绿地植被 生态功能的相关性，是能够真正显示植物功能以及城市绿地功能的生态环境效益 5 4 3 】。根据植物种类的多样性和绿地结构间的功能差异性，提出了以植物所占据的绿 色面积或空间体积作为评价标准，将绿地评价指标由二维指标推向三维指标【1 3 J 。 从植物茎叶的生理、生态的代谢特点来看，绿量是植物个体及生态系统物质循环 及能量转换和利用的基础，反映了植物对光能的吸收、转换、利用水平。绿地系统的 生态功能实际上是其中每株植物个体功能的综合反映，每株植物个体功能又是其枝叶 功能的综合体现【1 4 】。因此，从植物的生理代谢角度看，叶片的多少及其生长和健康状 况是会直接影响植物的新陈代谢和绿地系统中的物质流和能量流，进而影响绿地的生 态环境效益l u l 。 1 1 2 我国绿量研究现状 随着人们对城市生态环境的要求愈来愈高，现有的绿地率、绿化率、覆盖率等指 标不能全面地反映城市绿化的质量，尤其是在评价不同植物种类、不同结构的绿地功 能水平，统计其生态效益时，无法做到精确测算【l 酬，因此提出应用“绿量”来作为评 价的指标。目前，关于“绿量”有两种解释：其一，采用叶面积指数( L A I ) 或叶面积 总量( L e a fa r e a ) 来反映：其二，采用叶片生长的整个空间、即树冠体积来表达，是三 维绿量。 近几年，关于用绿量作为绿地评价指标的研究十分活跃，我国许多学者如王祥荣、 胡聘、刘滨谊、黄晓鸾、盂立君、周延刚等从园林规划、城市生态效益以及社会经济 等方面作了大量的研究探索。对城市植被“绿量”的研究较为突出的是以陈自新为代表 的一些学者，从1 9 9 5 年开始，结合北京市园林绿化的实际情况，对具有典型代表的 乔、灌、草进行了系统的研究，并提出，植物叶片面积总量的大小决定了园林绿地中 的物质流和能量流，以叶面积为主要特征的绿量是决定园林绿地生态效益大小的最具 实质性的因素，并进一步指出提高植物空间利用率，增加叶面积指数进而增 量，这是提高现代高建筑密集度的城市园林绿化水平的有效方法【1 7 1 。他们主 面积的总量来反映城市绿量。通过大量的实地勘测，确立不同植物个体的叶 径、冠高或冠幅的相关关系，建立了计算不同植株个体绿量的回归模型。然 2 归模型可以得出研究区的绿量总和。对于北京绿量研究的结论是：平均单位绿地面积 上的生态效益值，以公共绿地最高，其次为专用绿地、道路绿地、居住区绿地，并提 出绿地规模和单位面积上的绿量是造成研究结果的主要原因【1 7 】。从1 9 9 4 年开始以周 坚华为代表的一些学者开始结合遥感技术研究认为，相对于平面量，植物的绿化三维 量指标更能反映城市绿化在空间结构方面的差异，因而能更准确的分析绿化的生态效 益和城市绿化总量以及不同城市功能区【1 8 J 。 近年来，我国的诸多城市如上海、北京、南京、沈阳、哈尔滨等也做了大量有关 绿量测算的研究工作。上海、南京、沈阳主要利用遥感技术即以彩红外航片判读和计 算机模拟技术测算绿量【协矧。用计算机模拟计算可以解决研究区面积大、人力测量困 难的问题，同时还可建立绿量相关数据库，以便于对数据进行存储、管理和应用的操 作。上世纪末，就有在G I S ( 地理信息系统) 中以彩红外航片判读和计算机模拟技术 测算绿量、建立绿量数据库，形成绿量信息管理系统的一套管理技术和方法陋瑚。 绿量突破了以往二维绿地指标的局限性，可以准确地反映绿地植物构成的合理性 及生态效益水平。它为建设生态城市研究提供了理论依据，使城市园林绿化定量研究 发生了质的飞跃f 络3 7 1 。 1 2 我国城市森林概况 随着城市环境问题日益突出，人们对保护生态环境意识的提高和重视，城市居民 越来越渴望回归自然，因而城市森林作为满足人们对环境需求和推进城市健康建设的 必要条件，其已成为当今城市规划建设和园林绿化建设中一个重要的课题。 1 2 1 建设城市森林的意义 城市森林以乔木为主体，具有生物多样性、人工营造和自然生长相结合的特点。 是城市绿地系统的主体，也是城市生命系统的主体。在提高城市绿化效益中起到了决 定性的作用。在今后城市森林建设的理念上，我们应该提倡将森林引入城市，让城市 坐落于森林之中，大力发展城市森林建设，构建人与自然和谐共处的、可持续发展的 新型城市。 城市森林在维持和改善城市生态环境上有重要作用。主要具有维持碳氧平衡、净 化空气、消减噪音、缓解热岛效应、防风固沙、保持水土、保护生物多样性的生态效 益。城市森林树种多样、枝繁叶茂，在视觉上给人以美感：减低温度、调节湿度，这 种调节城市小气候的能力给人以愉悦的享受。城市森林开发森林公园旅游产业以及木 材、果园等农林产业所带来的经济效益对城市的发展也是非常有益的。在提高城市的 生态效益、社会效益、经济效益上，城市森林都发挥了重大的作用，因此大力发展城 市森林是非常有必要的。 1 2 2 我国城市森林的现状和对策 我国的城市森林建设起步较晚，不论是在理论知识的积累上还是实践能力的应用 3 上都不太成熟，加之我国的城市发展有其特点，如人口多、密度大、重建筑轻绿化、 人均绿化占有率低等，使得目前我国城市森林的建设还存在很多问题。如：对居住区 和商业区的不断需求，致使城市建筑面积逐年增加，大量原有城市森林面积被侵占； 城市建设中一味追求经济建设的硬指标，大兴土木工程，拓宽马路等行为毁坏城市森 林，使绿地面积减少、结构简单，大大降低了城市绿化生态效益。这种情况在经济欠 发达的城市尤为严重；城市绿化日常养护时，由于养护工人缺少专业知识、技术不熟 练，加之管理部门监督管理不当，造成城市森林的养护管理方式粗放，人为破坏严重、 病虫害频发；城市森林结构不合理，树种单一，外来树种居多，健康度不佳，过多重 视城市绿化的景观效益忽视生态环境效益，树种配置不合理，造成土地资源、树木资 源浪费，不利于城市绿化的可持续发展。 要着手解决我国城市森林建设中出现的问题。首先，要把城市森林的发展纳入到 城市整体规划建设的内容中，合理规划布局城市森林的占地面积，林分结构，使其与 城市的道路规划、基础设施建设、城市水体、城市园林等相协调发展，保证城市森林 建设的稳定性和持续性。其次，城市森林在城市中的分布主要有两种：一种是位于城 市建成区中的城市森林，另一种是位于城市边缘的城市森林。在城市森林的建设中， 关于位于城市建成区的城市森林的建设方面，要注意努力使其与城市整体的园林建设 结合起柬，在注重城市园林规划中植物美化作用的同时也要注重植物个体的健康生长 以及群落生态效益的提高，做到景观效益与生态效益的一体化，结合城区城市森林占 地面积有限的特点，充分发挥森林的生态功能，注重复合式的多层次种植结构；对于 位于城郊的城市森林的建设，则应更偏重发展其带来的经济效益，如注重发林木基地、 果园、或生态旅游业等相关生态产业的发展。另外，在城市森林的树种配置中，应充 分利用原有植被和地形，在此基础上，本着适地适树的原则尽可能多的栽植当地本土 树种，建设自然式的城市森林群落，尊重自然演变规律。最后，要加强日常养护管理 工作，注重维持和改进城市森林的景观效果和生态效益，达到城市经济、社会、生态 三大效益的有机结合。 1 3 地理信息系统研究概况 1 3 1 G I S 的概念 地理信息系统( G e o 留a p h i cI n f o r m a t i o nS y s t c m ，简称G I S ) 是一种集信息的采集、 存储、管理、分析和显示与应用于一体的地理信息的计算机系统，是分析和处理地理 数据的通用技术( 陈述彭，2 0 0 0 ) 。主要用于分析和处理一定地理区域内的各种要素的 分布情况，用于解决较为复杂的城市管理中的问题。地理信息系统处理和管理的对象 是多种地理空间实体数据及其之间的关系，包括空间定位数据、图形数据、遥感图像 数据、属性数据等。 1 j 2 G I S 在城市森林研究中的特点 4 在城市森林的研究中，由于其分布广、研究尺度大，且不同于传统森林的，多夹 杂在城市各类建筑物之间，因此通过野外调查获取数据往往耗时多、人力做到全面、 精确的测量困难很大，而遥感数据以其信息量大、获取及时、覆盖面全、价格低廉等 优点恰恰满足了此类实验对于数据源的需要【捌利用G I S 进行城市森林绿量分析， 具有以下几个优点：( 1 ) 将各类需要的图可以进行数据的提取、输入、计算；对同 一区域的不同类型的图层进行叠合、运算获得新的图层。( 2 ) 把数据导入数据库进 行储存、管理，对于周期较长的实验来说，便于数据的不断输入、更新、重新整理获 得更新的数据库。( 3 ) 数据能够快速运算，对于复杂的、大量的内容可进行批量处 理，省时省力，方便快捷。( 4 ) 能够利用遥感数据分析城市森林的多方面的功能， 有时能根据数据用较为立体的图，形象的表达出实地情况【3 9 1 。G I S 技术综合了计算 机和信息技术，其发展迅速，已普遍应用于各个领域【州l l 。 1 3 3 G I S 在城市森林绿量测算中的应用 随着生态学的发展，创建生态城市的提出，衡量城市绿化的生态环境效益不再单 单看绿化的覆盖面积，而是主要取决于绿化的结构和植物的类型。因此绿量指标的应 用己成为关注的焦点。不论是采用二维的绿量指标，即叶面积指数及叶面积总量来反 映；还是采用三维绿量，即叶片生长的整个空间或树冠体积来表达，都成为研究城市 绿量的主要方法。 城市森林是城市绿色量的最主要来源，主要是城市绿地中以乔木为骨架，以木本 植物为主体的地带性群落。包括城市及郊区所有树木及其相伴的植物，是一系列街区 林分的总和，因此城市森林包括公园、住宅区、机关单位的庭院树木、各类绿地、郊 区的人工林或残留的天然林【5 引。在城市建设中，以往比较重建筑轻植物，城市森林的 占地面积被大量的建筑用地吞噬，其生态空间布局与功能结构不能有机结合。在这种 情况下，如何能较为全面的研究城市森林的结构以及真实的表现其生态效益，就需要 一个适用的方法，实地勘测的方法在小尺度上有一定的实用性，但对于城市森林这种 大面积的研究而言有些困难，因此，G I S 的使用，使解决这个难题具备了可行性。 城市森林的特点是结构类型较复杂、树种多样性、自然式种植、零散分布于建筑 之间。对城市森林的二维绿量和三维绿量的测算是是目前用于反映城市森林空间结 构，衡量其生态效益的主要方法。关于二维绿量的测算主要是计算植被叶面积指数和 绿地面积，用叶面积指数作为绿量的主要标志。目前叶面积指数的测定主要有实地测 量样点法和遥感反演法。较之小尺度的实地测量叶面积指数取样法，利用G I S 处理遥 感影像的方法更全面、更方便快捷、更精准；在三维绿量的测算方面最主要的方法有 模拟方程法、以平面量模拟立体量、以立体量推算立体量、绿量快速测算模式。现研 究中一般采用分树种逐株测算绿量的方法。利用遥感图像，在G I S 软件中进行地类判 读、树种测定、占地面积、株数、结构类型等特征数据和平面量，由软件模拟计算冠 5 径、冠高，建立回归模型，进而求绿量。把复杂的立体测量问题简化到平面上解决( 周 一凡和周坚华，2 0 0 1 ) 。目前对于三维绿量的测算研究还处于比较初级的阶段，但三 维绿量能够更立体更全面的反映城市绿地绿量，进一步深入的研究，把研究成果用于 实践，必将更好的推进城市生态环境效益的发展。G I S 技术等高新技术的发展与应用 可能是解决城市森林绿量研究中工作量大、精度较低和数据更新困难最有效方法。 1 3 4 实验软件概况 本实验过程中主要涉及的的软件有A r c O I S 、G o o g l eE a r t h 、D P S 、P h o t o s h o p 。 其中A s c G I S 是E S R I 公司开发的最主要的G I S 软件。可以用该软件来完成各种 复杂的G I S 工作如：税务机关为土地评估部门和土地规划部门编制土地利用图。 工 程部门监控道路和桥梁运行情况，编制预防自然灾害的规划方案。水利部门寻找切断 爆裂水管的阀门。污水处理部门确定地震发生后需要优先抢修的地方。生态专家研 究在分水岭地带施工对环境可能造成的影响。气象专家向风暴可能经过的城镇发布 警报。电力部门构建电力线路模型图，以便使电力损耗最小化，同时规划新增设备 的配置方位。警察机构研究犯罪模式，以便更合理地布置警力和了解街道巡查的效果。 管道公司寻找铺设新管道投资最少的最佳路线。交通部门为通勤人员编制自行车的行 车路线图。A t c G I S 包含了一套用以处理地理数据的综合工具。包括三个组成部分： ( 1 ) A r c M a p ：是集空间数据显示、编辑、查询检索、统计、报表生成、空间分析和高 级制图等众多功能于一体的桌面应用平台。( 2 ) A r c C a t a l o g ：是一个集成化的空间数 据管理器。用于空间数据的浏览，G e o d a t a b a s e 结构定义，数据导入导出，网络模型 生成，对象关系和规则的定义、元数据的定义和编辑修改等。支持大量的数据格式。 ( 3 ) A r c T o o l b o x ：是用于空间数据格式转换、叠加处理、缓冲区生成、坐标转换等 的集成化“工具箱”。A r c T o o l b o x 以树形结构方式组织了1 2 0 多个不同的空间数据处 理工具，并且都是以菜单驱动的方式提供出来，这为我们以一种确定的、轻松的方式 去完成哪怕是很复杂的工作提供了前所未有的方便。 G o o g l eE a r t h 整合G o o g l e 的本地搜索以及驾车指南两项服务，能够鸟瞰世界，将 取代目前的桌面搜索软件。他可以在虚拟世界中如同一只雄鹰在大峡谷中自由飞翔， 登陆峡谷顶峰，潜入峡谷深渊。G o o g l eE a n h 采用的3 D 地图定位技术能够把G o o g l e M a p 上的最新卫星图片推向一个新水平。用户可以在3 D 地图上搜索特定区域，放大 缩小虚拟图片，然后形成行车指南。此外，G o o g l eE a r t h 还精心制作了一个特别选项 鸟瞰旅途，让驾车人士的活力油然而生。G o o g l eE a r t h 主要通过访问K e y h o l e 的 航天和卫星图片扩展数据库来实现这些上述功能。它含有美国宇航局提供的大量地形 数据，未来还将覆盖更多的地形，涉及田园，荒地等。 E R D A SI M A G I N E 是美国e r a d a s 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的 图像处理技术