Coupling relationships between stand structural traits and visually morphological traits: a case study of scenic and recreational forest on shallow mountain area in Beijing
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摘要:目的
探究林分结构性状与视觉形态性状之间的耦合关系，揭示风景游憩林林内景观质量的形成机制，为提升风景游憩林质量的技术创新提供依据。
方法以北京市浅山区风景游憩林为研究对象，通过相关性分析、主成分分析等方法，研究林分结构与视觉形态对林内景观美景度的影响；通过偏最小二乘路径模型分析、耦合度分析等方法，分析林分结构性状与视觉形态性状之间的耦合关系。
结果（1）各林分结构指标均对林内景观质量有显著影响（P < 0.05），并可提取出林木大小（ITS）与林分水平覆盖（IHC）两个主成分，其中林木大小指数对景观美景度产生正向的综合影响，林分水平覆盖指数对景观美景度值产生负向综合影响。（2）林分结构通过影响林木干冠形态、创造林下游憩空间、丰富林内景观多样性等方式影响视觉形态性状。其中，ITS与视觉形态性状之间呈现积极的相互促进作用，而IHC则与视觉形态性状呈现相互拮抗作用。（3）林分结构性状与视觉形态性状之间高度耦合且相互协调，耦合度范围为0.81 ~ 0.99，耦合协调度范围为0.58 ~ 0.89。景观美景度呈现随着耦合协调度的上升而上升的趋势，两系统协调程度较高的风景游憩林视觉质量较优。
结论林分结构性状和林内视觉形态性状均对风景游憩林林内景观质量产生显著影响，并且林分结构性状变化能够很好地反映视觉形态性状的变化。因此，通过优化林分结构可显著提高景观视觉质量。
Abstract:ObjectiveInvestigate the coupling relationship between stand structure traits and visual morphological traits to reveal the formation mechanisms of the scenic quality within recreational forests and provide a basis for technological innovation aimed at improving landscape quality.
MethodThis study selected the scenic and recreational forests in the hilly area of Beijing as research subjects, using correlation and principal component analyses to explore how stand structure and visual morphology affect landscape beauty. It also employed partial least squares path modeling and coupling analysis to study their relationship.
Result(1) All stand structure indicators significantly influenced landscape quality within the forest (P < 0.05), and two principal components, namely tree size index (ITS) and horizontal coverage index (IHC), can be extracted.Tree size (ITS) had a positive overall impact on the landscape beauty, whereas horizontal coverage (IHC) had a negative impact. (2) Stand structure influenced visual morphological traits by modifying tree crown shapes , creating recreational spaces under the canopy, and enhancing landscape diversity. Specifically, IHC positively influenced visual morphological traits, while IHC had an antagonistic effect on them. (3) Stand structural traits were highly coupled and well-coordinated with visual morphological traits, with a coupling degree of 0.81 to 0.99, and a coupling coordination degree of 0.58 to 0.89. The scenic beauty estimate (ESB) increased with better coupling coordination, suggesting that recreational forests with higher coordination levels exhibit superior visual quality.
ConclusionBoth stand structure traits and visual morphological traits have a significant impact on the in-forest landscape quality of the recreational forests. Changes in stand structure traits could effectively reflect changes in visual morphology traits. Therefore, optimizing stand structure could significantly effectively improve landscape visual quality.
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风景游憩林是指具备适合开展森林游憩活动的自然条件和相应的人工设施，旨在满足人们观赏游憩需求的森林。作为森林资源的重要组成部分[1]，风景游憩林具有调节气候、保持水土、增加碳汇等生态功能[2]，同时还能为城市居民提供亲近自然、放松身心的场所，在提升城市居民幸福感中发挥着不可替代的作用[3]。自1982年我国建立第一个国家森林公园——张家界国家森林公园以来，风景游憩林的建设逐渐得到经营单位的重视，许多城市开始把风景游憩林作为“有生命的”城市基础设施来建设[4]。然而，我国大部分城郊风景游憩林是在林场的用材林、防护林等基础上改造而成的[5]，普遍存在林分结构不合理、碳汇能力不足、景观视觉质量较低等问题[6]。尽管目前已经在风景游憩林经营技术领域开展了景观质量分级[7−8]、林木分级[9]、修枝[10]等研究，然而风景游憩林质量形成机制仍不十分清晰，且缺乏风景游憩林经营创新技术。因此，风景游憩林质量形成机制研究成为创新风景游憩林经营技术的理论瓶颈。
景观视觉质量（landscape visual quality）是森林，尤其是风景游憩林质量的核心[3]，而林分结构对风景游憩林视觉质量有显著影响[8]。长期以来，林分结构对森林景观视觉质量的影响一直是学者们关注的焦点之一。现有研究表明，林分年龄[11−12]、树种多样性[13−14]、郁闭度[15−16]、林木平均胸径[14,17]、灌木盖度[18−19]等指标与景观美景度密切相关。相较于林分结构，人们对林内视觉形态性状的研究较少。视觉形态性状（也称观赏性状或观赏指标）是指能够直观反映林分外貌的指标[8]，包括林木干冠形态[14]、植物景观元素分布格局[20]、色彩斑块格局[21]等。近年来，视觉形态性状与森林景观视觉质量的关系开始受到更多关注[11]，但多数研究并未将其作为单独研究对象，而是将其与景观评价因子混在一起[22−23]。
耦合指多个系统或子系统之间相互联系、相互依赖的关系。在风景游憩林中，面临着森林各项功能之间的耦合[24−25]，以及林分结构之间的复杂相互作用。森林景观的美景度并非由单个因素决定，而是受多种景观要素的综合影响。作为影响风景游憩林林内景观质量的核心要素，林分结构性状与林内视觉形态性状之间存在复杂的联系[26]。然而，关于两者之间相互作用关系的研究却鲜有报道，剖析这两者之间的耦合关系有助于深入研究风景游憩林的美学影响机制。
因此，本文以北京市浅山区域风景游憩林为研究对象，探索林分结构性状和视觉形态性状对风景游憩林视觉质量的影响，重点研究林分结构性状与视觉形态性状间是否存在密切关系，并探讨这种关系如何对林分视觉质量产生影响等科学问题，旨在为进一步揭示风景游憩林景观质量的形成机制，推动风景游憩林质量提升技术创新[27]。
1. 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况
北京市位于华北平原的西北端（115°20′ ~ 117°30′E，39°28′ ~ 41°05′N），西部、北部和东北部三面环山，山区面积约占61%。夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，春、秋季节短促，四季分明，属北温带大陆性季风气候。年均降水量600 mm左右，地带性植被类型为暖温带落叶阔叶林[28]。
本研究选择北京市近郊具有较高森林游憩价值的北京林业大学鹫峰实验林场、九龙山自然风景区两地为研究地点。北京林业大学鹫峰实验林场原为鹫峰国家森林公园，位于北京市海淀区西北部苏家坨镇，乔木以栓皮栎（Quercus variabilis）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、元宝槭（Acer truncatum）等为主，物种多样性高。九龙山自然风景区位于北京市门头沟区九龙路，自然保护区植被恢复良好，物种多样性高。阳坡多为旱生灌草丛，阴坡自上而下依次是蒙古栎（Quercus mongolica）林、胡桃楸（Juglans mandshurica）林和杂类灌丛。
1.2 样地调查与景观照片获取
采用典型样地调查法。在全面踏查的基础上，选择能够代表研究地林分结构与外貌特征、具有林内观赏价值、邻近道路或观赏点的风景林游憩林作为调查对象，设置58块面积为20 m × 20 m的样地。调查并记录样地内乔木、灌木及草本层数据，以及样地海拔、坡度等环境因子[29]。重点记录树干倾斜、树冠辨识度、水平透视距离等指标[30−31]。
于2022年5—8月及2023年5—7月，使用NIKON D7100相机在天气晴朗、能见度高的时间进行林内景观照片拍摄。在样地对角线上沿水平方向进行摄影，每个样地拍摄5张林内景观照片，照片内尽量包括全部的植被特征，最终每个样地选择一张最具代表性的景观照片作为评判材料。拍摄时遵守相关拍摄规范[32]，镜头位置与人眼等高（1.55 m），顺光横向拍摄，不使用闪光灯和滤镜，全程保持拍摄参数一致。同时避免将天空、道路等非林分景观要素拍摄在内[31]，以确保景观之间具有更高的可比较性。
1.3 林内景观质量评价
每个样地中选择出一张最具代表性的景观照片作为评判材料[33]。采取美景度评价法（scenic beauty estimation method，简称SBE法），以线上评价的方式对风景游憩林林内景观质量进行评判。评判时采用7分制的反应尺度，即每题得分值3、2、1、0、−1、−2、−3分别代表评判者对照片所展示的林内景观非常喜欢、喜欢、较喜欢、一般、不太喜欢、不喜欢、非常不喜欢[31]。已有研究证明，具有不同背景的评判人群对总体评判结果有显著影响[34−35]，而学生对景观的欣赏很少带有功利性，评价时更能体现对森林美学的追求[36]。因此，本研究邀请172名林学相关专业学生作为评判者，最终收回有效问卷144份，问卷信度良好。根据Daniels标准化方法[32]计算每个景观的美景度值（SBE值，ESB）。
1.4 林分结构和视觉观赏性状指标选择及其量化
在前期预试验的基础上，结合森林景观质量评价研究结果[19,32]以及北京市浅山区域风景游憩林林分结构特点，本文选用了以下6个能够反映树种组成多样性、林木大小、林分空间结构等特征的林分结构指标：树种丰富度（tree species richness，RTS）、株数密度（tree density，DT）、平均胸径（mean DBH，DM）、平均冠幅（mean crown width，CWM）、树冠覆盖度（canopy coverage，CC）、灌木盖度（shrub coverage，CB），参照《测树学》[37]方法进行计算。结合风景游憩林林内视觉形态性状的特点及前人研究结果[8,11,14,38]，共选择6个视觉形态指标，用以表示风景游憩林林内景观特性（表1）。
表 1 林内景观的视觉形态指标、计算公式及其含义Table 1. Visual morphological indexes, formulas, and its connotations for in-forest landscape指标名称 计算公式 指标含义 树干显示度 TDG=NTNP 样地中清晰地能够识别的树干的株数与样地中树木总株数的比值[14] 树干倾斜 SL=1nn∑i=1|Li| 样地中树木的树干总体倾斜程度，表示垂直线条的一致性。通常树干倾斜度越高，林内树干线条越杂乱，林内景观质量越低[28] 树冠辨识度 ERC=NcNp 林分能够清晰地识别出树冠的树木与样地中总树木株数的比值，反映林分的树冠轮廓线状况和树冠的颗粒感程度。通常树冠辨识度越高，每株树木的质感越强，林内景观质量越高 偏冠指数 CAI=1nn∑i=1max(WieWiw,WiwWie,WinWis,WisWin) 树冠偏移树干与地面垂直线的程度，反映树冠变形程度和树冠与树干之间的协调程度[28] 树冠狭长度 CND=1nn∑i=1max(Wie;Wiw)−min 树冠在水平方向上的空间占有程度，反映邻体竞争对树木个体树冠的影响和树冠的饱满程度[39] 水平透视距离 {P_{\text{D}}} = {L_{\text{P}}} 从一个观察点沿等高线到另一个点的直线距离，反映林下空间开阔、整洁程度以及安全感[11,38] 注：NT为树干清晰可辨的树木株数，Nc为树冠清晰可辨的树木株数，NP为样地中总的林木株数；Li为单株树木主干4 m高度处在水平地面上投影点与树干基部的距离；Wie、Wiw、Wis、Win分别代表第i株树木东西南北4个方向的冠幅；CW表示树冠的平均冠幅；Lp表示观赏点与最远通视位置的距离；n为样地中树木总株数。 1.5 林分结构与视觉质量耦合度、协调度分析
林分结构系统（Stand Structure System, SST）及视觉形态系统（Visual Morphology System, SVM）之间存在复杂的相互影响，可通过计算耦合度C及耦合协调度D，量化两系统间的相互作用的程度及方向。耦合度C是反映系统之间相互依赖、相互制约程度的指标，C值越大，系统间关联程度越高，相互作用程度越大。耦合度的计算过程如下[40]。
{U_i} = {\sum \lambda _{ij}}{X_{ij}} (1) C = 2 \times {\left[ {\frac{{U_{{\text{SST}}}^{} \cdot {U_{{\text{SVM}}}}}}{{{{({U_{\text{S}}}_{{\text{ST}}} + {U_{{\text{SVM}}}})}^2}}}} \right]^{\frac{1}{2}}} (2) 式中：Xij（i = 1，2；j = 1，2，···，6）为第i子系统的第j指标归一化的结果，Xij∈[0，1]。λij为变量Xij的权重，反映Xij对系统的贡献。C为耦合度，Ui为第i个子系统的综合值，USST为林分结构系统的综合值，USVM为视觉形态系统的综合值。
耦合度C在测度系统间相互关系的强弱程度时不分利弊，既包含相互促进的作用也包含相互制约拮抗的作用。因此，需要在耦合度的基础上计算反映良性耦合程度大小的耦合协调度D。耦合协调度D仅表示系统间良性相互作用程度，其值越高，系统间相互促进的协调效果越好。
D = \sqrt {C \times (a{U_{{\text{SST}}}} + b{U_{\text{S}}}_{{\text{VM}}})} (3) 式中：D为耦合协调度，取值为0 < D ≤ 1；a、b分别为林分结构系统与视觉形态系统的重要程度参数。本文将林分结构系统与视觉形态系统视为同等重要，即取a = b = 0.5。
采用刘巧倩等[41]的方法将耦合度分为低水平耦合、拮抗阶段、磨合阶段、高水平耦合和良性共振5个等级。采用等差法[42]将耦合协调度划分为极度失调、低度协调、中低度协调、中高度协调与高度协调5个等级（表2）。
表 2 耦合度和耦合协调度等级划分标准Table 2. Standards for Classification of coordination degrees and coupling coordination degrees耦合阶段 低水平耦合 拮抗阶段 磨合阶段 高水平耦合 良性共振 C值 （0，0.3] （0.3，0.5] （0.5，0.8] （0.8，1） 1 协调等级 极度失调 低度协调 中低度协调 中高度协调 高度协调 D值 （0，0.2] （0.2，0.4] （0.4，0.6] （0.6，0.8] （0.8，1] 注：C为耦合度，D为耦合协调度。 1.6 数据处理
采用SPSS 26.0和R 4.3.3进行常规的数据分析与检验，使用Origin 2023作图。简单相关分析中采用Pearson系数。采用R 4.3.3中的“plspm”包进行偏最小二乘路径回归分析（PLS-PM）。以主成分贡献值作为林分结构指数的因子权重，偏相关系数作为林内观赏指标的因子权重，计算林分结构与视觉形态两系统间的耦合度C及协调度D。为确保指标的可比性，在耦合度计算前通过极差法对各指标数据进行无量纲化处理[43]。
2. 结果与分析
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图 2 美景度值（ESB）与林分结构指标相关性*指在0.05级别（双尾）相关性显著；**指在0.01级别（双尾）相关性显著，下同。DM为平均胸径；DT为株数密度；CB为灌木盖度；RTS为树种丰富度；CC为树冠覆盖度；CWM为平均冠幅。Figure 2. Coefficient between scenic beauty value (ESB) and stand structural traits2.1 林分结构对林内景观美景度的影响
林内景观美景度值（ESB）与平均胸径、树种丰富度、平均冠幅呈正相关关系，与株数密度、灌木盖度、树冠覆盖度呈负相关关系。6个指标与美景度值的相关性大小为平均胸径 > 株数密度 > 灌木盖度 > 树种丰富度 > 树冠覆盖度 > 平均冠幅。
林分结构各指标之间存在着复杂的联系，除各林分结构指标的单独作用外，林分结构组合常对林内景观质量产生综合影响。所以，采用主成分分析法对林分结构指标进行降维，得到两个主成分轴，其累计贡献率为71.38 %（表3）。第一轴在株数密度、平均胸径、平均冠幅上载荷较大，反映了林分密度与林木的大小，故将其定义为林木大小指数（tree size index，ITS）；第二轴在树种丰富度、树冠覆盖度、灌木盖度上载荷较大，反映了树种多样性与林分水平空间上的覆盖程度，将其定义为林分水平覆盖指数（horizontal coverage index，IHC）；并得到了两个指数模型（3）和（4）。
表 3 各主成分的载荷系数、特征根与累计贡献率Table 3. Coefficients, eigenvalues, and proportions of each principal component主成分 林分结构指标 特征根 累计贡献/% RTS DT DM CWM CC CB F1 0.068 −0.799 0.899 0.27 0.064 −0.152 2.52 38.963 F2 −0.842 0.344 −0.005 0.058 0.851 0.624 1.763 71.376 注：VIF值小于3，KMO和Bartlett检验系数为0.653。RTS为树种丰富度；DT为株数密度；DM为平均胸径；CWM为平均冠幅；CC为树冠覆盖度；CB为灌木盖度。下同。 \mathit{I} _{ \mathrm{TS}} \mathrm{=-0.325\times } \mathit{D} _{ \mathrm{T}} \mathrm{ + 0.393\times } \mathit{D} _{ \mathrm{M}} \mathrm{ + 0.41\times } \mathit{C} _{ \mathrm{WM}} (4) \mathit{I} _{ \mathrm{HC}} \mathrm{=-0.438\times } \mathit{R} _{ \mathrm{TS}} \mathrm{ + 0.453\times } \mathit{C} _{ \mathrm{C}} \mathrm{ + 0.317\times } \mathit{C} _{ \mathrm{B}} (5) 林木大小指数（ITS）对林内景观质量产生正影响，即林分密度小、林木个体较大、树冠舒展的林内景观具有更高的景观质量（图3）。林分水平覆盖指数（IHC）对林内景观质量产生负影响，说明林内树种组成单一、林内过于郁闭、林下灌木覆盖度过高的林内景观视觉质量较低。
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图 3 林木大小指数（ITS）、林分水平覆盖指数（IHC）与ESB的关系Figure 3. The correlation between Tree size index (ITS) and Horizontal coverage index (IHC) with SBE2.2 林内视觉形态性状对林内景观美景度的影响
林内景观美景度值（ESB）极显著受树干显示度、偏冠指数、树冠辨识度、水平透视距离、树干倾斜的影响（P < 0.01），并显著受树冠狭长度的影响（P < 0.05）（图4）。其中，树冠显示度、树冠辨识度、水平透视距离与ESB呈正相关关系，即树干和树冠越清晰，林内视野越开阔，风景游憩林的景观观赏价值越高；偏冠指数、树干倾斜、树冠狭长度与ESB呈负相关关系，说明林木的倾斜与偏冠对林内景观美景度产生不利影响。选择与美景度极显著相关的5个视觉形态指标参与耦合效应的计算与分析。
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图 4 美景度值（ESB）与林内视觉形态性状的相关关系TDG为树干显示度；CAI为偏冠指数；ERC为树冠辨识度；PD为水平透视距离；SL为树干倾斜；CND为树冠狭长度。Figure 4. Correlation coefficient between scenic beauty value (ESB) and visually morphological traits2.3 林分结构性状与林内视觉形态性状的耦合效应
2.3.1 林分结构与林内视觉形态性状相关性
多数林分结构指标与视觉形态性状之间存在着显著相关关系（表4）。其中，树干显示度与株数密度、树冠覆盖度、灌木盖度呈负相关关系，与树种丰富度呈正相关关系，说明林分密度、树冠覆盖度及灌木盖度越高，树干可辨识程度越低。树干倾斜与树冠覆盖度、灌木盖度呈正相关关系，与树种丰富度呈负相关关系，说明当树冠覆盖度、灌木盖度增大时，树木的生长方向发生偏移，树干倾斜现象加剧，而当林分中树种组成丰富时，林干倾斜不易发生。树冠辨识度与株数密度、树冠覆盖度呈负相关关系，与平均胸径、树种丰富度呈正相关关系。说明当林分密度的增大时，树冠之间常相互掩映，树冠辨识度随之降低。而林木个体较大或林分中树种丰富度较高时，树冠的可辨识程度较高。与树干倾斜类似，偏冠指数与株数密度、树冠覆盖度、灌木盖度呈正相关关系，与平均冠幅、树种丰富度呈负相关关系。说明林分密度和树冠覆盖度的增大都会导致树冠生长中心偏离树干基部，而丰富的树种组成减缓了树冠的偏移。水平透视距离与树种丰富度呈正相关关系，与株数密度、树冠覆盖度、灌木盖度呈负相关关系。说明林分中株数密度、树冠覆盖度、灌木盖度过高将直接遮挡游客视线，导致水平通视距离减小，而树种丰富度较高的林分空间结构往往错落有致，表现为水平通视距离的增加。
表 4 林分结构性状与视觉形态性状之间的Pearson相关关系Table 4. Correlation between stand structural traits and visually morphological traits林分结构性状 林内视觉形态性状 TDG SL ERC CAI PD DT −0.526** 0.208 −0.399** 0.517** −0.296* DM −0.170 0.019 0.291* 0.242 −0.207 CWM 0.243 0.058 0.198 −0.268* −0.059 ITS 0.469** −0.205 0.412** −0.517** 0.295* RTS 0.335* −0.390** 0.421** −0.383** 0.455** CC −0.461** 0.520** −0.494** 0.428** −0.482** CB −0.437** 0.313* 0.150 0.271* −0.301* IHC −0.418** 0.472** −0.523** 0.440** −0.511** 从林分结构综合效应角度出发，林木大小指数（ITS）与树冠显示度、树冠辨识度、水平透视距离呈正相关关系，与偏冠指数呈极显著负相关关系，即林分中林木个体越大，树冠偏移越不容易发生、树干及树冠的边缘越清晰可辨、林内透视距离越长、树冠越饱满；林分水平覆盖指数（IHC）与树干倾斜、偏冠指数呈极显著正相关（P < 0.01），与树干显示度、树冠辨识度、水平透视距离呈极显著负相关（P < 0.01），即林分水平覆盖程度越高，树干和树冠间的遮掩越明显、树干倾斜与树冠偏冠现象越剧烈、林内水平透视距离越短。
2.3.2 林分结构与林内视觉形态性状PLS-PM关系
偏最小二乘路径模型（PLS-PM）分析结果表明，模型拟合优度为0.468，林分结构系统和林内视觉形态系统的解释力分别为R2=0.395（P < 0.001）、R2 = 0.648（P < 0.001）（图5）。模型中自变量的因子载荷绝对值均大于0.5，达到了显著水平。林分结构系统与视觉形态系统的路径系数为0.698，说明林分结构能很好地解释视觉形态的变化。林分结构系统、视觉形态系统与ESB的路径系数分别为0.530和0.419，均达到了显著水平，但路径系数偏小，说明林内景观质量还受到其他因素影响。
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图 5 林分结构性状与观赏性状的偏最小二乘路径模型（PLS-PM）分析SST为林分结构系统；SVM为视觉形态系统；箭头上数字表示路径系数，*表示在P < 0.05水平上显著，**表示在P < 0.01水平上显著，***表示在P < 0.001水平上显著。Figure 5. PLS-PM analysis of stand structural traits and visual morphological traits林分结构系统与视觉形态系统间存在显著的相互影响（图6）。除平均胸径、平均冠幅外，其余林分结构性状在视觉形态系统（SVM）上的交叉载荷均大于0.4，即林分结构性状对视觉形态质量具有显著的影响（图6B）。视觉形态性状在林分结构系统（SST）上的交叉载荷值均在0.5左右（图6A），表明视觉形态性状可很好地反映林分结构质量。
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图 6 林分结构性状与视觉形态性状间的交叉载荷Figure 6. Cross-loadings of stand structural traits and visual morphological traits2.3.3 林分结构与林内视觉形态性状耦合协调特征分析
林分结构系统综合值（USST）与视觉形态系统综合值（USVM）之间的耦合度C为0.81 ~ 0.99，属于高水平耦合；二者的耦合协调度为0.58 ~ 0.89，表明二者之间具有良好的相互协调作用。其中，属于中低度、中高度、高度耦合协调的样地数量分别为1、44、13个。风景游憩林林分结构–视觉形态耦合关系总体表现为：耦合度C均处于高度耦合水平，耦合协调度D多处于中高度或高度协调水平（图7）。耦合度C随着USST的提高线性增大，随USVM的提高则呈二次关系变化，且在USVM = 0.57时达到最大值0.99（图7A）。耦合协调度D与两系统综合值（USST、USVM）均呈显著的线性关系（图7C）。在林分结构系统中，耦合度C与林分水平覆盖指数（IHC）呈显著线性关系（图7B），但随林木大小指数（ITS）的变化没有显著规律；耦合协调度D与ITS呈显著线性关系，在ITS接近1时，协调度增大至0.8，达到高度协调阶段，但其与IHC的关系不显著（图7D）。
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图 7 林分结构系统、视觉形态系统综合值以及林分结构性状指数与耦合度和协调度的关系USST为林分结构系统综合值；USVM为视觉形态系统综合值；ITS为林木大小指数；IHC为林分水平覆盖指数。Figure 7. The relationship between the comprehensive values of forest stand structure system, visual morphology system, as well as the index of forest stand structural traits with coupling degree and coordination coupling degree3. 讨 论
3.1 林分结构性状和视觉形态性状均影响风景游憩林的林内景观质量
林分结构对林木生长[28,44]、树枝分枝角度[31]以及树木冠形[39,45]等有显著影响，因而对风景游憩林美景度有着重要影响[7]。然而，林分结构各指标不是孤立的，而是存在着复杂的相互联系[46]。森林的视觉美学质量多由树种多样性、树木个体大小分化（年龄结构）、林下植被等所共同诠释的视觉多样性决定[13]，即林分结构是通过各要素的综合作用影响风景游憩林美景度的[30]。本文的研究表明，林分结构性状主要通过林木大小指数（ITS）与林分覆盖指数（IHC）对林内景观质量产生综合影响。公众更加青睐林木胸径分化明显、具有大树的林分[26]；丰茂的林下灌木对林内景观美景度产生负面影响[18]，风景游憩林中灌木覆盖度不宜超过40%；而郁闭度过低或过高均会导致森林景观美景度降低[11]，郁闭度在80%左右时景观质量较高，该结果与前人的研究基本吻合。
林内视觉形态性状对风景游憩林景观质量至关重要[3,8]。在许多研究中，林内视觉形态性状表现出与风景游憩林视觉质量存在显著相关关系[3,19]。较高的树冠和树干识别度[21]、良好的林内透视度[31]有利于提高林内景观美景度，而树干倾斜[30]、偏冠以及树冠不够饱满[11,47]则对林内景观美景度有显著的副作用。但是，目前多数文章并未将视觉形态性状作为单独类型进行重点考虑，而是将其混合在景观评价因子的大类中[22−23]。本研究将视觉形态作为影响风景游憩林视觉质量的一个系统，研究了林内视觉形态性状对林内景观美景度的影响。所选择的视觉形态指标树干显示度、树冠辨识度、水平透视距离以及偏冠指数、树干倾斜、树冠狭长度对美景度值产生了显著的正、负向影响，其中，树干和树冠的可辨识程度[21]是影响风景游憩林视觉质量的最重要因素，其次是树冠形态[47]。因此，人们更欣赏林木通直挺拔、树冠圆满、树干与树冠清晰可辨、林内透视度较高的风景游憩林[21,27]。
3.2 林分结构性状与视觉形态性状间具有良好的协同关系
作为风景游憩林景观评价的两个系统，林分结构性状与视觉形态性状间存在较密切的相关关系。林分结构通常通过影响林木干冠形态[28,48]、创造林下游憩空间[11]、丰富林内景观多样性[11,30]等方式影响林内视觉形态性状。已有研究表明，林分密度或树冠覆盖度过高将导致林内竞争关系加剧[28,48]，树木为争夺光和生长空间而产生树干倾斜和偏冠现象。较高的树冠覆盖度与灌木盖度[31,49]将压缩林下游憩空间，或遮蔽游客视线，导致林内通透性的降低[11,50]。树种丰富度与所选5个观赏指标均存在显著相关关系，说明树种丰富度对林内观赏性状的影响是广泛的。因为，一方面由于生物学特性的不同，树种之间的竞争强度通常小于同一树种内的竞争强度[51]，丰富的树种组成可通过削弱林木间竞争，减小林木干冠形态偏移的方式影响林内观赏性状；另一方面，树种组成的多样有利于形成色彩更为丰富，空间结构更为错落有致，视觉丰富性较高的林内景观，对风景游憩林美景度有显著的促进作用[3]。
风景游憩林中林分结构与林内视觉形态之间高度耦合，具有良好的协同效应，林分结构可表征林内视觉形态，同时，林内视觉形态也能反映林分结构[40]。林分结构–林内视觉形态耦合度与林内景观美景度值没有显著相关关系（图8），这说明林分结构与林内观赏形态之间的相互作用关系是广泛的，无论风景游憩林景观质量的优劣，二者之间均有显著的相互影响[28,45]。而林分结构与林分视觉形态之间的协调度D则是决定风景游憩林美景度值值的重要因素，表现为两系统间良性协调作用越好，风景游憩林的景观质量越高。
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图 8 ESB随林分结构–视觉形态两个系统间耦合度、耦合协调度的变化Figure 8. Effects of coupling degree and coupling coordination degree on SBE耦合度C和协调度D均与林分结构系统综合值（USST）呈线性关系，但林分结构性状对林分结构–林内视觉形态耦合关系的贡献不同。耦合度C和协调度D与林分结构指数（ITS、IHC）呈现出不同的相关关系，这是由于耦合度C衡量系统间相互作用程度的大小，不区分作用的方向，而协调度D仅衡量系统间相互促进的作用[40]。林分覆盖指数（IHC）对林分美景度值的影响是负向的，与观赏指标的作用相反。因此，林分覆盖指数（IHC）与视觉形态性状之间呈现出消极的拮抗作用，而林木大小指数（ITS）与观赏性状则呈现积极的相互促进作用。
4. 结论与展望
林分结构性状和林内视觉形态性状都显著影响森林的景观美景度，并且这两者之间普遍存在显著的相关性。林分结构系统和林内视觉形态系统处于高水平耦合阶段，二者间耦合协调关系较高的风景游憩林视觉质量较优。因此，林分结构性状变化可以很好地反映视觉形态性状的变化，优化林分结构可以较好地提高景观视觉质量。人们偏好那些林木通直挺拔、树冠圆满、树干与树冠清晰可辨，林内透视度较高、树种组成丰富、林分密度较低、适度郁闭、林下整洁的风景游憩林。
本文通过林分结构性状与林内视觉形态性状的相互关系探讨了林分结构及视觉形态对风景游憩林林内景观质量的影响。北京市浅山区风景游憩林景观质量较差的主要原因是林分密度过大，林内过于郁闭，树干倾斜与偏冠现象明显。因此，应对风景游憩林进行密度控制，通过间伐、补植等措施调整林分结构，改善林木之间的竞争关系，促进林木树干及树冠形态的改善[48]。
森林美学视觉质量通常是由视觉组成（visual composition）、视觉感（visual sense）和视觉条件（visual condition）共同决定的[3]，这些特征与起源于Kaplan感知矩阵而形成的心理感知体系[52]密切相关。所以，本研究目前所涉及到的视觉形态性状是否与心理感知结果高度耦合协调，是下一步研究所应该重点解决的问题。本文中所选取的视觉性状指标侧重于反映林木干冠形态与林下游憩空间大小，还有很多与林内景观视觉质量显著相关的元素，如色彩性状、斑块性状等[53]尚未考虑在内，这些未曾考虑的性状同样与林分结构性状存在密切联系[8]。因此，下一步研究应适当扩大视觉性状选取范围，进一步深入研究林分结构性状与其它林内景观视觉性状之间的关系，为进一步揭示风景游憩林林内景观质量形成机制和创新林分结构优化技术提供支撑。
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图 2 美景度值（ESB）与林分结构指标相关性
*指在0.05级别（双尾）相关性显著；**指在0.01级别（双尾）相关性显著，下同。DM为平均胸径；DT为株数密度；CB为灌木盖度；RTS为树种丰富度；CC为树冠覆盖度；CWM为平均冠幅。
Figure 2. Coefficient between scenic beauty value (ESB) and stand structural traits
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图 3 林木大小指数（ITS）、林分水平覆盖指数（IHC）与ESB的关系
Figure 3. The correlation between Tree size index (ITS) and Horizontal coverage index (IHC) with SBE
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图 4 美景度值（ESB）与林内视觉形态性状的相关关系
TDG为树干显示度；CAI为偏冠指数；ERC为树冠辨识度；PD为水平透视距离；SL为树干倾斜；CND为树冠狭长度。
Figure 4. Correlation coefficient between scenic beauty value (ESB) and visually morphological traits
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图 5 林分结构性状与观赏性状的偏最小二乘路径模型（PLS-PM）分析
SST为林分结构系统；SVM为视觉形态系统；箭头上数字表示路径系数，*表示在P < 0.05水平上显著，**表示在P < 0.01水平上显著，***表示在P < 0.001水平上显著。
Figure 5. PLS-PM analysis of stand structural traits and visual morphological traits
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图 6 林分结构性状与视觉形态性状间的交叉载荷
Figure 6. Cross-loadings of stand structural traits and visual morphological traits
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图 7 林分结构系统、视觉形态系统综合值以及林分结构性状指数与耦合度和协调度的关系
USST为林分结构系统综合值；USVM为视觉形态系统综合值；ITS为林木大小指数；IHC为林分水平覆盖指数。
Figure 7. The relationship between the comprehensive values of forest stand structure system, visual morphology system, as well as the index of forest stand structural traits with coupling degree and coordination coupling degree
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图 8 ESB随林分结构–视觉形态两个系统间耦合度、耦合协调度的变化
Figure 8. Effects of coupling degree and coupling coordination degree on SBE
表 1 林内景观的视觉形态指标、计算公式及其含义
Table 1 Visual morphological indexes, formulas, and its connotations for in-forest landscape
指标名称 计算公式 指标含义 树干显示度 {T_{{\text{DG}}}} = \dfrac{{{N_{\text{T}}}}}{{{N_{\text{P}}}}} 样地中清晰地能够识别的树干的株数与样地中树木总株数的比值[14] 树干倾斜 {S_{\text{L}}} = \dfrac{{\text{1}}}{{{n}}} \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {\left| {{L_i}} \right|} 样地中树木的树干总体倾斜程度，表示垂直线条的一致性。通常树干倾斜度越高，林内树干线条越杂乱，林内景观质量越低[28] 树冠辨识度 {E_{{\text{RC}}}} = \dfrac{{{N_{\text{c}}}}}{{{N_{\text{p}}}}} 林分能够清晰地识别出树冠的树木与样地中总树木株数的比值，反映林分的树冠轮廓线状况和树冠的颗粒感程度。通常树冠辨识度越高，每株树木的质感越强，林内景观质量越高 偏冠指数 {C_{{\text{AI}}}} = \dfrac{1}{n} \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {{\text{max}}\left(\dfrac{{W_{\text{ie}}}}{{W_{\text{iw}}}},\dfrac{{W_{\text{iw}}}}{{W_{\text{ie}}}},\dfrac{{W_{\text{in}}}}{{W_{\text{is}}}},\dfrac{{W_{\text{is}}}}{{W_{\text{in}}}}\right)} 树冠偏移树干与地面垂直线的程度，反映树冠变形程度和树冠与树干之间的协调程度[28] 树冠狭长度 {C_{{\text{ND}}}} = \dfrac{1}{n} \displaystyle \sum\limits_{i = 1}^n {\dfrac{{{\text{max}}(W_{\text{ie}};W_{\text{iw}}) - \min (W_{\text{in}};W_{\text{is}})}}{{{C_{\text{W}}}}}} 树冠在水平方向上的空间占有程度，反映邻体竞争对树木个体树冠的影响和树冠的饱满程度[39] 水平透视距离 {P_{\text{D}}} = {L_{\text{P}}} 从一个观察点沿等高线到另一个点的直线距离，反映林下空间开阔、整洁程度以及安全感[11,38] 注：NT为树干清晰可辨的树木株数，Nc为树冠清晰可辨的树木株数，NP为样地中总的林木株数；Li为单株树木主干4 m高度处在水平地面上投影点与树干基部的距离；Wie、Wiw、Wis、Win分别代表第i株树木东西南北4个方向的冠幅；CW表示树冠的平均冠幅；Lp表示观赏点与最远通视位置的距离；n为样地中树木总株数。 
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表 2 耦合度和耦合协调度等级划分标准
Table 2 Standards for Classification of coordination degrees and coupling coordination degrees
耦合阶段 低水平耦合 拮抗阶段 磨合阶段 高水平耦合 良性共振 C值 （0，0.3] （0.3，0.5] （0.5，0.8] （0.8，1） 1 协调等级 极度失调 低度协调 中低度协调 中高度协调 高度协调 D值 （0，0.2] （0.2，0.4] （0.4，0.6] （0.6，0.8] （0.8，1] 注：C为耦合度，D为耦合协调度。
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表 3 各主成分的载荷系数、特征根与累计贡献率
Table 3 Coefficients, eigenvalues, and proportions of each principal component
主成分 林分结构指标 特征根 累计贡献/% RTS DT DM CWM CC CB F1 0.068 −0.799 0.899 0.27 0.064 −0.152 2.52 38.963 F2 −0.842 0.344 −0.005 0.058 0.851 0.624 1.763 71.376 注：VIF值小于3，KMO和Bartlett检验系数为0.653。RTS为树种丰富度；DT为株数密度；DM为平均胸径；CWM为平均冠幅；CC为树冠覆盖度；CB为灌木盖度。下同。
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表 4 林分结构性状与视觉形态性状之间的Pearson相关关系
Table 4 Correlation between stand structural traits and visually morphological traits
林分结构性状 林内视觉形态性状 TDG SL ERC CAI PD DT −0.526** 0.208 −0.399** 0.517** −0.296* DM −0.170 0.019 0.291* 0.242 −0.207 CWM 0.243 0.058 0.198 −0.268* −0.059 ITS 0.469** −0.205 0.412** −0.517** 0.295* RTS 0.335* −0.390** 0.421** −0.383** 0.455** CC −0.461** 0.520** −0.494** 0.428** −0.482** CB −0.437** 0.313* 0.150 0.271* −0.301* IHC −0.418** 0.472** −0.523** 0.440** −0.511**
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