随着城市绿化与园林景观美化对林业发展和生态建设的重要性日益突出，如何运用多学科手段和定量指标科学评价森林、自然保护区和园林的景观质量，从而为林业和园林景观规划及营建提供决策参考(姚玉敏等，2012；Deng et al., 2014)，已成为科研和管理中迫切需要解决的核心问题。岭南地区水资源丰富，水体形式多样，滨水区植物景观因兼具景观异质性和自然性的特征而成为展现城市自然生态新形象的景观类型，在城市蓝色廊道的规划和建设中得到广泛重视。目前，城市滨水区的植物种类普遍较丰富，但存在不同利用类型的滨水区绿化形式趋同的情况(刘海音等，2010；赵越等，2010)。有学者提出城市滨水区风景园林建设应以自然与生态为导向，走低成本营造之路(刘滨谊，2013)；也有学者认为可通过营造近自然植物群落来体现地域特色(王清等，2014)，但无论哪种园林景观营建方式，其效果和可持续性均有赖于对景观质量的科学评价。

景观美景度评价法(SBE) 是以视觉审美为主题的景观评价，通过完整性、生物多样性、可持续性等生态特性和具有操作性的人类价值、判断与偏好去评价景观(Daniel，2001)。考虑到景观的复杂性、神秘性、易读性和连贯性是人类对景观偏好的重要因素(De Vries et al., 2012)，通常采用层次分析法(AHP) 来评价周围环境因素多变或影响因素较多的园林植物景观。在国外，应用美景度评价法和层次分析法分析影响美景度的要素及其配置关系(Deng et al., 2014；Fathi et al., 2014) 以及构建美景度预测模型(Schirpke et al., 2013；Peng et al., 2015) 已成为研究热点。近年来，我国在森林景观(陈勇等，2014)、郊野公园景观(章志都等，2011)、园林景观(Yang，2014；宋爱春等，2015) 等景观质量评价方面也做了不少初步工作，取得了不少成果，然而综合运用多学科方法对植物景观质量进行量化评价，并对植物景观的物种丰富度和多度等配置关系进行分析则鲜有涉及，故植物景观定量化评价研究还任重而道远，需要开展更多有效的工作来促进其发展。本研究以64个滨水绿地植物景观单元(100 m²) 为研究对象，采用美景度评价法(SBE法) 和层次分析法(AHP法) 对岭南地区滨水绿地植物景观单元的景观质量进行评价，探寻2种景观评价方法的适用性和相关性，并引入聚类分析法和回归分析法，分析植物景观单元的植物物种丰富度、多度和岭南特色滨水植物景观特征，以期为岭南地区滨水绿地植物景观质量评价和植物景观营建提供理论依据，以更好地发挥滨水绿地植物景观的生态服务价值与风景游憩效益。

研究区位于广东省广州市(112°33′-114°35′E，22°31′-24°19′N) 和东莞市(113°31′-114°15′E，22°09′-23°39′N)，属南亚热带季风气候，年均日照1 873.7~1 959.9 h；年太阳总辐射量105.3~109.8 MJ·m^-2；年均气温23.1 ℃，年降水量1 689.3~1 876.5 mm，年均空气相对湿度79%。土壤为红壤和砖红壤，地带性植被为南亚热带季风常绿阔叶林。

在对广东广州、东莞两地滨水绿地进行踏查的基础上，选取广州市的东濠涌绿道、蕉门河绿道、海珠湖绿道和南沙滨海公园绿道及东莞市的松山湖绿道、东江绿道和燕岭生态湿地绿道中的64个滨水绿地植物景观单元(100 m²) 进行调查。记录景观单元中的园林植物种类组成、植物数量(或占地面积)、生长型、观赏特性和地形状况等，共调查135种园林植物；同时对每个景观单元从多角度拍摄15~20张照片，从中精选1张作为评价者评分材料。

前人对不同群体的审美差异问题已做过大量研究，从整体上讲，不同群体或文化背景的评价者之间的审美态度在统计学意义上并不存在显著差异(Bienabe et al., 2006；Frank et al., 2013)，而且研究显示园林专业高年级学生作为评价者，对植物景观现状具有较强的评判能力(翁殊斐等，2002；邵锋等，2012)，因此本研究邀请60位3年级园林专业大学生，根据植物景观质量评价标准(美学和生态学)，以幻灯片为媒介，对64个植物景观单元的综合美景度进行评价。在评价中，选择10分制美景度作为衡量标准，即美景度分值为10，8，6，4和2，分别对应很好、较好、一般、较差和很差。为消除个别评价者打分偏高或偏低的主观影响，按李效文等(2007)方法对美景度值(Y_SBE) 进行标准化处理，并将Y_SBE≥0.50的景观单元归为优秀。

采用AHP法以2个结构层指标(二级指标)、9个因子层指标(三级指标) 构建园林植物景观质量评价模型。根据各类指标的作用程度以及重要性不同，建立结构层B₁，B₂和因子层的各个指标x₁，x₂，x₃…x₉间两两判断矩阵(许树柏，1988)。计算各指标相对权重(表 1)，并进行一致性检验。随机一致性比率CR=CI/RI=0.018＜0.05，表明各层次各指标均通过了一致性检验，数学模型设计合理。其中，CR为随机一致性比率，CI为一致性指标，RI为随机一致性指标均值。

表 1 园林植物景观质量评价模型 Tab.1 Assessment model of plant landscape quality

表 1 园林植物景观质量评价模型 Tab.1 Assessment model of plant landscape quality 目标层 Target layer (A) 结构层 Structure layer (B) 权重 Weight 因子层 Factor layer 权重 Weight 园林植物景观质量评价 Assessment of plant landscape quality (A) 植物多样性 Plant diversity (B1) 0.342 2 植物物种多样性 Plant species diversity (x1) 0.054 2 植物生活型结构多样性 Plant life style diversity (x2) 0.036 0 植物观赏特性多样性 Plant ornamental feature diversity (x3) 0.163 6 植物季相变化多样性 Plant aspect change diversity (x4) 0.088 4 植物景观特色 Plant landscape characteristic (B2) 0.657 8 植物景观空间多样性 Plant landscape space diversity (x5) 0.248 0 植物艺术配置多样性 Plant artistic configuration diversity (x6) 0.168 9 地形环境多样性 Terrain environment diversity (x7) 0.116 5 地带性特色 Zonal characteristics (x8) 0.088 4 群落结构稳定性 Community structure stability (x9) 0.036 0

指标x₁，x₂和x₃依据唐东芹等(2001)的方法归类；x₄按照观花、观果、春色叶类和秋色叶类4类归类；x₇按照坡地、水面、铺地、草地以及其他(指除前4种地形外的综合复杂地形)5类地形归类。上述5个多样性指标均采用Simpson多样性指数公式计算：

式中：D为Simpson多样性指数；N为景观单元中所有个体总数；N_i为景观单元中第i种(第i类) 的个体数。

指标x₈是乡土植物物种数占全部园林植物物种数的比例。由于x₁，x₂，x₃，x₄，x₇和x₈的数值都为0~1，故为了保证指标的量纲一致，对这些指标的数值乘以10折算成分值。邀请60位园林专业4年级大学生对64个植物景观单元中的x₅，x₆，x₉指标进行量化，以分值10，8，6，4，2分别代表很好、较好、一般、较差和很差。将x₁，x₂，x₃…x₉ 9个评价指标数值分别乘以相应权重，再加权得景观质量值(Y_AHP)。本研究将Y_AHP≥6.00的景观单元归类为优秀，将介于该范围若干景观单元的不同生长型植物物种丰富度和多度等加权平均后获得优秀景观单元的丰富度和多度；将Y_AHP≤5.50的景观单元归类为欠佳，计算方法同上。

采用SAS v9.2软件进行聚类分析并建立多元线性回归方程。

AHP法和SBE法评价64个滨水绿地植物景观单元，2种方法评价结果的排序差值在10位以内的有27个景观单元(表 2)、排序差值在11~15位的有14个景观单元、排序差值在16~20位的有7个景观单元，三者共占景观单元总数的75%。结果显示2种方法评价结果一致性较高。

表 2 2种方法评价结果一致性高的27个植物景观单元 Tab.2 The 27 plant landscape units with high consistency of valuation using the two assessment methods

表 2 2种方法评价结果一致性高的27个植物景观单元 Tab.2 The 27 plant landscape units with high consistency of valuation using the two assessment methods 景观单元 Landscape unit AHP法 AHP method SBE法 SBE method YAHP 排序 Rank YSBE 排序 Rank 16 4.32 64 -1.61 64 42 5.53 44 -0.2 44 45 6.33 7 0.69 8 55 5.87 30 0.11 29 57 6.13 14 0.48 15 38 5.11 59 -0.78 57 10 6.05 18 0.32 21 18 4.49 63 -0.91 60 6 5.94 23 0.14 27 41 5.84 31 -0.05 35 44 6.43 6 1.08 2 17 5.06 60 -0.66 55 21 5.61 42 -0.32 49 34 6.08 17 0.23 24 56 6.11 16 0.66 9 13 5.78 34 0.15 26 20 5.32 55 -1.48 63 46 5.74 38 0.07 30 49 6.15 12 0.35 20 4 6.45 5 0.51 14 32 6.11 15 0.72 6 58 6.46 4 0.53 13 1 5.18 57 -0.3 47 9 5.41 50 -0.15 40 22 5.75 35 0.18 25 27 6.16 11 1.17 1 50 5.44 48 -0.79 58

以景观质量值Y_AHP和美景度值Y_SBE进行聚类分析，选择平均截距0.72，将64个植物景观单元分为5类，见图 1。

图 1 64个植物景观单元的景观质量评价结果聚类 Fig.1 Clustering dendrogram showing assessment results of plant landscape units by AHP and SBE methods

第1类19个景观单元，分别是景观单元4, 10, 27, 30, 31, 32, 34, 36, 39, 40, 44, 45, 48, 49, 52, 54, 56, 57和58，2种方法评价结果均为优秀，且大多数排序差值小于20位(表 2和图 1)，一致性很高。且的物种多样性、生活型结构多样性、植物景观空间多样性、植物艺术配置多样性、群落结构稳定性、Y_AHP和Y_SBE的均值分别为5.06，7.04，7.38，7.24，7.12，6.18和0.62，远高于64个景观单元的总体平均值(4.48，6.99，6.57，6.35，6.50，5.74，0)。这类景观单元多以高大乔木为背景，常有较开阔的水面和清澈的水体，水岸植物清晰倒映在水中，植物与倒影融为一体，增加了景观的空间感。滨水有耐湿且枝条柔软的乔木，如垂柳(Salix babylonica)(图 2a)、洋紫荆(Bauhinia variegata) 等，具有花(叶) 色呈红色或黄色等明亮颜色的前景植物形成视觉焦点，如朱蕉(Cordyline fruticosa)、龙船花(Ixora spp.)、美人蕉(Canna spp.) 等(图 2b)。自然式驳岸较人工式驳岸具有高的美景度，与姚玉敏等(2012)的研究结果一致，采用生态缓坡驳岸不仅加强了陆生与水生生物的交流，很好地体现了园林生态功能，而且由陆生、沼生到水生植物所构成的植物景观具有良好的连续性。

图 2 聚类分析结果5类景观单元样例 Fig.2 Sample photographs representing the 5 types of landscape units from cluster analysis 图 2a：景观单元27 The 27th plant landscape unit；图 2b：景观单元44 The 44th plant landscape unit；图 2c：景观单元24 The 24th plant landscape unit；图 2d：景观单元8 The 8th plant landscape unit；图 2e：景观单元14 The 14th plant landscape unit；图 2f：景观单元16 The 16th plant landscape unit.

第2类24个景观单元，分别是景观单元2，5，6，7，11，12，13，21，22，23，24，26，29，35，37，41，42，43，46，47，55，59，60和64，其Y_AHP排序基本高于Y_SBE排序，且其中有7个景观单元的排序差值超过20位。采用AHP法评价时，这类景观单元的物种多样性、生活型结构多样性、地形环境多样性和Y_AHP的均值分别为4.97，7.05，4.43和5.88，均高于64个景观单元的总体平均值(4.48，6.99，3.19和5.74)，而Y_SBE却只有-0.20。Y_SBE值偏低的原因，可能是采用SBE法评价时，评价者会注重色彩、线条、质感等美学因素，而这类景观单元岸线(植物边缘线) 较为平直、无变化，配置了质感偏硬的小乔木(图 2c)，植物栽植过密，没有及时清除枯枝败叶，没有预留空间供游人观景，水体与景观之间缺乏呼应等。

第3类15个景观单元，分别是景观单元1，8，9，14，15，17，19，25，28，33，38，53，61，62和63，其Y_AHP排序基本在后15名，且Y_AHP排序大多低于Y_SBE排序，并有5个景观单元的排序差值超过20位，相差最大值为51位(图d)。采用AHP法评价这类景观单元时，其观赏特性多样性、季相变化多样性等指标的均值分别为6.76和6.45，得分不低，但由于构成景观的物种多样性、地形环境多样性和Y_AHP的均值仅为3.18，1.38和5.26，均明显低于64个景观单元的总体平均值(4.48，3.19和5.74)；Y_SBE的均值则为-0.01，表明景观美景度接近平均水平。排序差值最大的景观单元8因没有乡土植物，且只有1种地形，故Y_AHP只有5.04(图 2d)；但因为其自然式驳岸，具有枝条柔软的植物和呼应关系良好的景观与水体，Y_SBE为0.57，是优秀的配置形式。分析该类景观单元时，显示在平静开阔的水体旁孤植水翁(Syzygium operculatus)、水石榕(Elaeocarpus hainanensis)、群植落羽杉(Taxodium distichum)、池杉(T. distichum var. imbricatum)(图 2e)、列植蒲葵(Livistona chinensis)、椰子(Cocos nucifera) 等已成为岭南特色滨水植物景观的符号。此外，景观单元的水面若被植物所覆盖，景观美景度将很低。

第4类为景观单元3，20，50和51，第5类则仅有景观单元16和18，其Y_SBE排序均为最后7位，其中有5个景观单元2种评价方法排序差值小于12位，显示评价者有普遍一致的审美观。分析显示，若景观单元存在植物种类较少、滨水绿地植物与水生植物欠缺呼应、植物配置欠缺艺术性、观赏特性与季相变化不明显、空间感不强、且多数植物生长不良等情况(图 2f)，则采用任何一种景观评价方法都不会获得高分。

为探寻以层次分析法构建的植物景观质量评价模型中各指标与美景度值的数量化关系，采用逐步回归分析建立滨水绿地植物景观单元因变量美景度值(Y_SBE) 和各自变量x_i(景观质量评价模型中各指标) 的最优线性回归方程。具体步骤是按预置的逐步回归方法双向筛选自变量，进入模型和留在模型的变量显著水平按照预置取0.05。

第1步回归：对Y_SBE影响最大的变量是x₆，经F检验，F=85.61, P < 0.000 1，极显著相关；第2步回归：x₉进入模型，经F检验，F=4.9，P=0.030 6 < 0.05，显著相关，并指出所有模型中变量在0.05水平均显著相关，且在这一水平不再有其他变量能进入模型，于是得到最优线性回归方程(P=0.030 6 < 0.05，R²=0.61) 为：

上述方程自变量评价指标x₆(植物艺术配置多样性) 和x₉(群落结构稳定性) 对因变量Y_SBE有显著影响，对Y_SBE没有显著影响的评价指标不包含在回归方程中。

结果表明，采用SBE法对植物景观质量进行美景度评价时，评价者往往着重从指标x₆和x₉ 2方面去考虑，认为植物配置艺术多样、群落结构稳定的景观单元，具有高的美景度。由于评价者过度注重植物景观的美学功能，容易忽视地带性植被特色和以植物多样性指标为代表所体现的植物景观的生态功能。而采用AHP法评价时，则可以较好地兼顾植物景观的美学功能和生态功能。

有学者通过森林美景度评价获知植物栽植的适宜密度(Ribe，2009；Deng et al., 2014)。本研究对优秀景观单元(Y_AHP≥6.00) 的乔木、灌木、水生植物、地被植物的物种丰富度和多度进行统计分析，结果显示，优秀景观单元具备如下特点：每100 m²滨水绿地中各生长型植物的物种丰富度配置为2种常绿乔木、1种落叶乔木、3种灌木、2种水生植物和4种地被植物；个体多度配置为4株常绿乔木、1株落叶乔木、12株灌木；水生植物和地被植物覆盖面积分别为18和74 m²。物种丰富度与杭州滨水植物景观相近(赵越等，2010)，显示带状植物景观需要较为统一的视觉效果，在统一中求变化，追求韵律感，故植物的重复应用率相对较高。与复层植物景观相比，个体多度偏低(翁殊斐等，2009)，分析认为对于不同绿地类型，最适的个体多度也应有所不同，滨水绿地植物景观需要预留出一定的空间供游人欣赏水景和沿岸风景，因而植物配置不宜太密。

对欠佳景观单元(Y_AHP≤5.50) 进行分析，结果显示每100 m²滨水绿地中各生长型植物的物种丰富度配置为1种常绿乔木、1种落叶乔木、2种灌木、1种水生植物和1种地被植物；个体多度配置为2株常绿乔木、5株落叶乔木、10株灌木；水生植物和地被植物覆盖面积分别为10和68 m²。与优秀景观单元相比，其常绿乔木、水生植物和地被植物的物种丰富度都偏少，落叶乔木的多度偏多，地被植物的覆盖面积偏小，导致景观的物种多样性和生活型结构多样性偏低。

景观评价中的“景观”，侧重的是环境的视觉属性或特性，其中包括可以被视觉识别的自然元素、人工元素、物理和生物资源。因此，非视觉的生态功能、文化或历史价值、野生动物和濒危物种、荒地价值，以及一系列感觉如嗅觉和听觉等都不包括在内(Amir et al., 1990；Daniel, 2001)。在强调视觉优先的今日，中国传统园林特有的意境、诗情画意等被平面构图、形式、色彩等所代替，而以SBE法和AHP法评价非视觉为主的植物景观是否适用，则有待进一步探讨。

采用AHP法和SBE法评价滨水绿地植物景观，其结果的一致性较高，与前人采用SBE法、平均值法、PC法、AHP法、灰色关联度法等不同方法评价城市公园和风景名胜区的植物景观质量，评价结果一致的结论相同(宋力等，2006；曾凤等，2014)。SBE法具有简单、可靠、易操作、便于推广应用的特点，是目前应用最广泛的景观评价方法，只要选择具备一定专业素养的评价者，评价结果可以反映公众对景观的喜好程度，对于现有植物景观的管理和优化改善是有效的(Frank et al., 2013)。目前，在进行植物景观质量评价研究时，评价媒介几乎都选择幻灯评价方式(Gandy et al., 2007)，为减少摄影技术对评价结果的影响，在同一次的评价研究中研究者会使用由同一个人、同一部相机，在相似的天气状况下，在每天特定时段拍摄的照片。然而，植物景观具有季相变化，因此植物景观是否处于最佳观赏期，将对景观质量产生很大影响；即同一植物景观单元，因在不同季节拍摄，评价结果可能完全不同。在应用AHP法时，由于需要计算地带性特色和5个多样性指标，所以最大限度地降低了季节和拍摄因素对植物景观质量评价的影响，评价结果体现了植物景观的美学功能和生态功能，更为客观全面，但样方调查、数据统计分析的工作量稍大。

美景度评价研究最早是应用于森林资源(景观资源) 管理，翁殊斐等(2002)引入美景度评价方法来研究城市公园小尺度的植物景观，并证明其适用性。近10多年来，景观质量评价研究工作主要是应用各种评价方法的实践探索，研究显示从小尺度的园林景观单元到大尺度的森林景观，多种景观评价方法均有广泛的适用性。然而，方法论提供的是解决问题的途径和方法，而非结果。风景园林学成为一级学科后，客观上要求构建适用于学科研究的方法。作为科学与艺术相结合的一门学科，借鉴林学、生态学等相近学科的研究方法和技术是风景园林学科研究的有效途径。未来的研究工作可以是细化每一种评价方法的适用性，根据景观尺度大小的不同，以林学、生态学、美学的测量指标构建几个通用的评价模型，并构建相配套的数据库。

本研究结合园林植物景观的特点，选择滨水绿地景观单元，兼顾植物景观的艺术性和科学性，综合应用多种科学方法定量评价植物景观质量和分析植物景观特征，结果显示，岭南特色滨水植物景观以简洁、自然为主，常以高大乔木作为背景，滨水选择耐湿、枝条柔软、树形优美的观花(叶) 乔灌木，前景植物宜配置具鲜艳颜色(红、黄) 的灌木或草本；具有合适的物种丰富度和多度，植物生长繁茂；植物群落林冠线、植物外缘线(岸线) 宜起伏、有变化，应留空位置供游人亲近水体。此外，由清澈的水体、开阔的水面、自然土质驳岸、山石等构成的滨水植物景观，辅以及时、科学、合理的水体和植物养护管理，就具有高的美景度和良好的生态效益。