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植物之美是园林艺术的重要组成部分，中国古典园林中植物审美的取向充分体现了传统文化的特征。陈从周先生在《说园》一书中多次提到植物的栽植和景观要求，“我国民族在欣赏艺术上存在一种特性，花木重姿态，音乐重旋律，书画重笔意”，又说“花木重姿态，山石贵丘壑，以少胜多，须概括提炼”[1]，可见植物的形态美对园林艺术表达的重要性。植物形态美方面的研究大致包括植物的个体美和群体美、自然美和造型美[2-3]。即使从生态美学的角度探讨园林中的植物造景，也不能脱离植物形态的论述[4]，对于植物审美的综合性评价研究更是将形态美作为重要的考量因子[5-6]。
作为自然风景资源美感质量评价的常用方法，SBE（Scenic Beauty Estimation）被广泛应用于各类绿地的景观质量评价，包括森林公园、公园绿地、居住区绿地、滨水绿道等。在这些绿地景观的评价中，多数的研究聚焦于植物群落和配置方法的评价，探究影响景观质量的各种因子[7-13]，其中胡欣之的研究成果表明植物形态对群落整体美景度的影响最为显著。SBE法也被用于植物景观季相特征的评价研究上[14-15]，然而深入研究单株植物美景度评价的工作并不多见，董建文等[7]研究了秋季彩叶植物和观果植物美景度的影响因素，杨淑红等[16]通过研究常绿灌木植株的叶、花、果对美景度的影响，试图建立美景度的预测模型。但这些研究都没有关注植物形态的景观评价及影响因子的分析。本研究选取北京市公园绿地中自然形态的花灌木进行单株分析，研究植株形态美的景观评价和形态因子之间的相关关系，为植物景观的营造提供依据，为园林植物的管护提供参考。
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木本开花植物是组成华北地区春季景观特征的主要植物，北京城市公园绿地中应用的春季观花木本植物全部为落叶树种，以灌木种类最多，应用频度较高的花灌木只有20种左右[17]。其中，部分种类的植株形态受修剪、施肥等管养措施的影响变化较大，如碧桃（Amygdalus persica var. persica f. duplex）、榆叶梅（Amygdalus triloba）、月季（Rosa chinensis）、牡丹（Paeonia suffruticosa）等，容易引起景观评价上的偏差，因而人为干预度高的植物不在本次研究范围之内。金银木（Lonicera maackii）、紫丁香（Syringa oblata）、黄刺玫（Rosa xanthina）是北京公园绿地中应用广泛的灌木，植株形态多为自然生长形成的丛生型，应用过程中被人为修剪的频率很低，且单株灌木树形轮廓明显、便于描述，因此选定这3种灌木作为生长形态美景度评价的研究对象。
为了便于大量植物样本的搜集与对比研究，选取养护管理水平良好、植物种类丰富、群落类型多样的城市公园为对象。经过筛选，选取紫竹院公园、奥林匹克森林公园、圆明园、元大都城垣遗址公园、海淀公园作为样本公园。在样本公园内，运用法瑞学派的典型选择原则进行抽样调查，对样本公园灌木应用情况进行全面勘查，然后在群丛中选择典型的、具有一致性的群落地段作为样地。每种植物选择10个群落地段进行调查记录，要求群落地段外貌结构、生境特点具有代表性。
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调查于2018年4—5月在样本公园内进行，每种灌木调查10个群落的基本信息与收集50棵单株植物的生长状况数据，共对30个群落、150棵单株植物进行了调查与研究。要求选择的植物群落具有典型性与一致性，能够代表绝大多数该种灌木所处的群落特征，单株植物的形态能够代表所处位置上灌木的普遍形态特征。记录灌木的形态特征，包括树形尺度、冠层形态和冠层构成3个方面，具体的形态因子有株高、冠幅、地径、冠高比、偏冠角度、叶片尺寸、叶层缺失程度与分枝强度。
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冠幅、地径和株高基本描述了树形尺度，因灌木的分枝点很难确定，所以本研究中不将冠高数值纳入采集工作中。冠高比能准确体现出植物个体在水平方向和垂直方向上尺度的比例情况，能够反映植物的形态特征[18]。
（1） 冠幅：冠幅（CW）为树冠在东西与南北两个方向上宽度的平均值（m），用米尺测量，保留两位小数。
（2） 地径：灌木地径（cm）指地面以上20 cm处的枝干直径，畸形枝干取最大值和最小值的平均值。用米尺测量，保留两位小数。
（3） 株高：灌木的株高（H）为地面基部到顶部叶梢之间的垂直距离（m），用米尺测量，保留两位小数。
（4） 冠高比：冠高比（P）指冠幅（CW）与株高（H）的比值，保留两位小数。
$$P = \frac{{{\rm{CW}}}}{H}$$ -
植物种类与所处生境条件共同决定了灌木的冠层形态。一方面，不同种类灌木枝干的分布特点与布局方式不同，自然会呈现出不同的冠形；另一方面，由于植物对生长空间与资源的争夺，灌木可能受到上层乔木或相邻灌木的影响，发生偏冠等改变原有冠形的情况。偏冠率可以作为描述冠层形态的指标，描述树木的偏斜程度。计算方法为偏冠方向内侧树冠宽度/内外侧树冠宽度之和。测量方式如图1。
图 1 偏冠率测定示意图
Figure 1. Diagram of crown deflection ratio measurement
$$ {\text{偏冠}} = \frac{a}{b} $$ 式中：a为内侧树冠宽度，b为内外侧树冠宽度之和。
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冠层构成主要由枝、叶的分布情况来决定，叶片尺寸、叶层缺失程度、分枝强度都影响着树形的整体表现和视觉感受。
（1） 叶尺寸：分为3级，不同种类植物的分类标准不同。金银木与丁香叶片尺寸分级相同，1级：< 4 cm；2级：4 ~ 8 cm；3级：> 8 cm。黄刺玫叶片尺寸分级，1级：< 0.5 cm；2级：0.5 ~ 1 cm；3级：> 1 cm。
（2） 叶层缺失程度：共分5级。1级：树冠饱满，无死枝，叶层破损 < 5%；2级：叶层破损5% ~ 25%；3级：叶层破损26% ~ 50%；4级：叶层破损51% ~ 75%；5级：叶层破损75%以上。
（3） 分枝强度：强度越大，枝条越密，越整齐。按极疏、疏、中等、较密、密分为1 ~ 5，共5个等级。
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采用美国心理学家丹尼尔（Daniel）提出的美景度评价法（SBE），以拍摄的植物单株照片作为评判的媒介，选取评判者分别对3种灌木进行评价。为了获取可靠的评价结果，每种植物照片的采集样本要求大数量和均布性，能够充分反映植株在公园中的自然生长状态。
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为便于数据采集后的信息整理及之后美景度的分析研究，需要在调查的过程中对研究的单株灌木进行图像信息采集。为避免不同拍摄设备及光线对拍摄对象细节呈现的效果差异，采集过程中均使用Canon7D相机在顺光条件下进行拍摄。拍摄角度尽量与视平线相平，拍摄范围要包括植物的完整株型，需能体现出灌木明确的形态特征，如偏冠的灌木需要选取与偏冠方向垂直的角度。相机高度保持距地面1.5 m。选取金银木50张、黄刺玫50张、紫丁香50张共150张照片。利用PS软件将照片中植物背景填充为白色，排除周围环境等其他因子的影响，并调节每张照片使植物形体和轮廓的亮度、对比度、色彩饱和度处于相似水平内。
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为确保评价结果的客观性与准确性，选取园林相关专业学生30名，作为代表专业领域内对于美景度评判的样本；非园林相关专业学生30名，作为代表没有接受过园林专业知识的评判者样本。共采集60名大学生的美景度评价值作为样本信息。
采用室内投影仪幻灯片播放的形式进行评判，将150 张照片随机编号并按顺序制作成幻灯片，每张照片播放10 s，评判者对幻灯片凭第一直观印象进行打分，评价等级分为− 3、− 2、− 1、0、1、2、3，分别代表非常不喜欢、不喜欢、有点不喜欢、一般、有点喜欢、喜欢、非常喜欢。评判者将分数记录在评判表上，打分结束后收回评判表。
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为了得到准确且客观的评价结果，需要减弱或消除分值之间的差异性，可以采用标准化处理的计算方法。计算公式如下：
$${Z_{ij}} = \frac{{ {{R_{ij}} - {R_i}} }}{{{S_j}}}$$ 式中：Zij为第j个评判者对第i张照片的美景度标准化分值；Rij为第j个评判者对第i张照片的打分值；Ri为第j个评判者所有打分值的平均值；Sj为第j个评判者对该种类植物打分值的标准差。
标准化处理后再对每一株灌木的美景度分值进行平均计算，最终得到每张照片的景观评价值。
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利用SPSS 统计软件对灌木的形态因子及美景度评判值进行相关性分析，筛选出有统计学意义的形态因子；将各形态因子作为自变量，美景度评判值作为因变量，建立多重线性回归模型，研究各项形态因子对美景度分值的影响方式与影响程度，得出对美景度贡献度最大的形态因子。
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收回评判表后对其进行检查，将评分数据不完整、存在明显规律性数据的表格视为无效表，筛选后得到有效评判表50张。整理统计每张照片的美景度评判值，对同种类灌木的不同照片按美景度评判值从高到低的顺序进行排序。
评价结果（图2）显示：金银木美景度评判分数平均得分0.9分，变化范围为− 1.8 ~ 2.8分，30%得分为负值，70%在0分以上。紫丁香美景度评判分数平均得分0.6分，变化范围为− 1.4 ~ 2.4分，30%得分为负值，70%在0分以上。黄刺玫美景度评判分数平均得分0.1分，变化范围为− 1.6 ~ 2.1分，46%得分为负值，54%得分在0分以上。总体而言，金银木美景度评判平均值最高，黄刺玫美景度评判平均值最低。根据评价结果可知，在北京公园绿地的植物组群中，金银木和紫丁香的景观质量总体较好，黄刺玫的景观质量总体较差。
图 2 美景度分值统计
Figure 2. Scenic beauty score statistics
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在金银木美景度评判值与形态因子之间进行相关性分析，得出冠高比、分枝强度、叶缺失程度与叶尺寸这4项指标与美景度分值存在相关关系（表1）。美景度评判值与冠高比、叶缺失程度、叶尺寸呈极显著相关关系（P < 0.01），相关系数分别为0.771、− 0.341、0.369；与分枝强度呈显著相关关系（P < 0.05），相关系数为0.247。
表 1 金银木美景度相关系数
Table 1. Correlation coefficient of Lonicera maackii scenic beauty score
因子
Factor美景度
Scenic beauty score冠高比
Crown-height ratio分枝强度
Branching intensity叶缺失程度
Degree of leaf loss叶尺寸
Leaf size美景度
Scenic beauty score1 0.771** 0.247* 0.341** 0.369** 冠高比
Crown-height ratio0.771** 1 0.106 − 0.129 0.212 分枝强度
Branching intensity0.247 0.106 1 − 0.516** 0.392** 叶缺失程度
Degree of leaf loss− 0.341** − 0.129 − 0.516** 1 0.323* 叶尺寸
Leaf size0.369** 0.212 0.392** − 0.323* 1 注：**代表极显著相关（P < 0.01），*代表显著相关（P < 0.05）。下同。Notes: ** stands for extremely significant correlation at P < 0.01 level; * stands for significant correlation at P < 0.05 level. The same below. 以美景度评判值作为因变量，冠高比、分枝强度、叶缺失程度、叶尺寸为自变量，用逐步回归法进行线性回归分析。根据各个自变量对模型的影响程度进行筛选，逐步去除没有统计学意义的自变量，其中分枝强度不符合统计学意义（P > 0.05），被筛除。最终筛选出冠高比、叶缺失程度、叶尺寸3项作为模型的自变量。
调整后R2代表该多重线性回归模型建立过程中，加入自变量后模型拟合的效果好坏，越接近1拟合效果越好。根据线性回归模型汇总表（表2），模型调整后R2为0.875，代表冠高比、叶缺失程度、叶尺寸这3项自变量共能解释87.5%的模型变化情况，模型拟合程度较好；美景度与冠高比、叶缺失程度、叶尺寸建立起来的线性关系具有极其显著的统计学意义。
表 2 金银木美景度多重线性回归模型汇总
Table 2. Multiple linear regression model summary of Lonicera maackii scenic beauty score
R R2 调整 R2
Adjust R2标准估计的误差
Error of standard estimation显著性
Sig.0.940 0.884 0.875 0.488 2 0.000 表3是线性回归模型的回归系数表。多重线性回归模型为：
表 3 金银木美景度多重线性回归模型系数
Table 3. Multiple linear regression model coefficient of Lonicera maackii scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. 常数项 Constant term (B) 标准误差 Standard error 常量 Constant − 1.919 0.398 0.000 冠高比 Crown-height ratio 3.094 0.218 0.815 0.000 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 0.321 0.086 − 0.223 0.001 叶尺寸 Leaf size 0.283 0.118 0.146 0.022 $$ {Y_{\rm{L}}} = - 1.919 + 3.094{L_1} - 0.321{L_2} + 0.283{L_3} $$ 式中：L1、L2、L3分别代表金银木的冠高比、叶缺失程度、叶尺寸，YL是金银木美景度评判值。
由表3可知，冠高比对美景度评判值的影响最大，其次是叶缺失程度和叶尺寸。
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根据以上数据分析可知，冠高比是对金银木美景度评判值影响程度最大的因子，呈正相关关系，即冠高比越大，美景度评判值越高。冠高比为植物冠幅与株高的比值，由此得知，人们更喜欢冠高比较大、呈“矮胖”形态的金银木个体。叶缺失程度是除冠高比外最能影响美景度评判值的因子，呈负相关关系，叶缺失程度越大，美景度评判值越低，说明人们更喜爱树冠饱满、无缺叶断层情况的金银木个体。叶尺寸是影响美景度评判值的贡献度排第3位的因子，它们之间呈正相关关系，即叶尺寸越大，人们对金银木美景度评判值越高。
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对丁香的美景度与形态因子在SPSS中进行相关性分析，得出只有偏冠率与美景度之间存在显著的相关性，相关系数为− 0.944（表4），其他形态因子与美景度之间呈不显著相关关系。
表 4 紫丁香美景度相关系数
Table 4. Correlation coefficient of Syringa oblata scenic beauty score
因子
Factor美景度
Scenic beauty score偏冠率
Crown deflection ratio美景度
Scenic beauty score1 − 0.944** 偏冠率
Crown deflection ratio− 0.944** 1 为了更加深入了解对美景度评判分数的影响，以美景度评判值作为因变量，偏冠率为自变量，导入SPSS中进行多重线性回归分析。根据线性回归模型汇总表（表5），模型调整后R2为0.629，代表自变量偏冠率能解释62.9%的模型变化情况，模型拟合程度较好；美景度与偏冠率建立起来的线性关系具有极显著的统计学意义。
表 5 紫丁香美景度线性回归模型汇总
Table 5. Multiple linear regression model summary of Syringa oblata scenic beauty score
R R2 调整 R2
Adjust R2标准估计的误差
Error of standard estimation显著性
Sig.0.825 0.681 0.629 0.032 1 0.001 根据线性回归模型回归系数表（表6），得出线性回归模型为：
表 6 紫丁香美景度线性回归模型系数
Table 6. Multiple linear regression model coefficient of Syringa oblata scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. B 标准误差 Standard error 常量 Constant 0.804 0.272 0.007 偏冠率 Crown deflection ratio − 0.951 0.241 − 0.62 0.001 $$ {Y_{\rm{S}}} = 0.804 - 0.951{S_1} $$ 式中：S1为紫丁香的偏冠率，YS为紫丁香美景度评判值。
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根据上述数据分析可知，偏冠率是对紫丁香美景度评判值影响程度最大的因子，呈负相关关系，即偏冠率越小，美景度评判值越高。偏冠率代表丁香的偏斜程度，说明人们更喜爱冠形端正、无偏冠现象的丁香植株。除了偏冠率这项因子外，暂无发现其他因子与美景度评判值之间存在具有统计学意义的相关关系。
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对黄刺玫的美景度与形态因子在SPSS中进行相关性分析，得出分枝强度、叶缺失程度与美景度之间存在显著相关性（表7）。其中，美景度与分枝强度、叶缺失程度呈极显著相关（P < 0.01），与叶尺寸呈显著相关（P < 0.05）。
表 7 黄刺玫美景度相关系数
Table 7. Correlation coefficient of Rosa xanthina scenic beauty score
因子 Factor 美景度 Scenic beauty score 分枝强度 Branching intensity 叶缺失程度 Degree of leaf loss 叶尺寸 Leaf size 美景度 Scenic beauty score 1 0.699** − 0.870** − 0.524* 分枝强度 Branching intensity 0.699** 1 − 0.902** − 0.622* 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 0.870** − 0.902** 1 0.623* 叶尺寸 Leaf size − 0.524* − 0.622* 0.623* 1 以美景度评判值作为因变量，分枝强度、叶缺失程度、叶尺寸为自变量，将因变量及自变量导入SPSS中进行多重线性回归分析。结果显示，叶尺寸不符合统计学意义（P > 0.05）。最终筛选出分枝强度、叶缺失程度作为模型的自变量。
根据线性回归模型汇总表（表8），模型调整后R2为0.839，代表自变量分枝强度、叶缺失程度能解释83.9%的模型变化情况，模型拟合程度较好；美景度和自变量分枝强度、叶缺失程度建立起来的线性关系具有极显著的统计学意义。
表 8 黄刺玫美景度线性回归模型汇总
Table 8. Multiple linear regression model summary of Rosa xanthina scenic beauty score
R R2 调整 R2 Adjust R2 标准估计的误差 Error of standard estimation 显著性 Sig. 0.931 0.866 0.839 0.548 6 0.000 根据线性回归模型回归系数表（表9），得出线性回归模型为：
表 9 黄刺玫美景度线性回归模型系数
Table 9. Multiple linear regression model coefficient of Rosa xanthina scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. B 标准误差 Standard error 常量 Constant 3.155 1.999 0.007 分枝强度 Branching intensity 0.968 0.337 0.997 0.020 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 1.065 0.378 − 1.117 0.018 $$ {Y_{\rm{R}}} = 3.155 + 0.968{R_1} - 1.065{R_2} $$ 式中：R1、R2分别代表黄刺玫的分枝强度和叶缺失程度，YR是黄刺玫美景度评判值。
由表9可知：叶缺失程度对美景度评判值的影响高于分枝强度对美景度评判值的影响；美景度与分枝强度、叶缺失程度具有显著的线性关系。
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根据以上数据分析可知：叶缺失程度和分枝强度是直接影响黄刺玫美景度评判值的因子；叶缺失程度对美景值的影响最大，呈负相关关系，叶层缺失程度越大，美景度评判值越低；分枝强度与美景度评判值呈正相关，枝条排列越整齐，美景度评判值越高。
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花灌木的美景度与植株的形态因子有着直接的关联性，但是不同植物种类的美景度受到形态因子显著影响的种类和程度各有不同。影响金银木美景度的形态因子主要是冠高比、叶缺失程度和叶尺寸，影响程度为冠高比 > 叶缺失程度 > 叶尺寸；丁香的美景度主要受偏冠率的影响；黄刺玫的美景度主要受分枝强度和叶缺失程度的影响，影响程度为叶缺失程度 > 分枝强度。金银木和丁香的树形为丛生直立型，两者的美景度首先与树冠形态相关；黄刺玫的树形为丛生拱垂型，其美景度与叶和枝的生长状况相关。是否可以推测形态因子对美景度的影响与灌木树形体态的类型有着直接的关联性，尚不可知，有待深入研究。在8项形态因子的分析中，冠幅、地径和树高并未显著影响任何一种植物的美景度评判，其原因可能是拍摄照片为植物单株形象，缺少现场尺度感，或是丛生型灌木的特殊性，并不能据此判断该3项因子对其他种类灌木或乔木的美景度评判不存在关联性。本研究中的3种灌木树形都为丛生型，影响单干型灌木美景度评价的形态因子可能存在不同，如碧桃、紫叶李（Prunus cerasifera f. atropurpurea）、西府海棠（Malus × micromalus）。
本文研究结果显示了公园绿地群落中3种灌木的生长形态评价情况和影响因子的差异，间接表明了各自生长空间的适宜程度。金银木表现最好，生长形态受影响的程度最小；黄刺玫的表现最差，生长受影响程度最大；紫丁香虽然较好，但是较高的偏冠率依然表明存在生长环境不适宜的情况。研究结果对于植物景观营造和养护管理有着直接的启示意义，虽然园林绿化中通常认为丛生型灌木最适合搭配于林缘，但是其生长空间和光照条件的满足未给予充分的重视。仅从喜光和耐阴层面大致安排植物种类，忽略生长空间的需求，拥簇种植在群落前、乔木树冠下的种植方式，将会导致这类灌木生长形态受损、观赏品质下降的景观效应。
植株形态的变化受到复杂生长环境的影响，其中群落组合的搭配模式和栽植密度是重要的影响因素[19-20]。本研究中选取的对象均来自于公园绿地的植物组群，反映了它们在组群生长环境中的景观表现，其形态特征受到组群搭配模式的影响。植物组群搭配是公园绿地景观营造的主要形式，进一步研究显著影响美景度的各个形态因子在不同群落组合中的变化特征，将有助于探究合理的植物组群搭配模式和栽植方式。
Scenic beauty estimation of shrub growth morphology and its influencing factors in park of Beijing
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摘要:
目的植物的形态美是园林艺术表达的重要内容，研究植株形态美的景观评价和形态因子之间的相关关系，可以为植物景观营造和园林植物管护提供依据。 方法在北京市全面勘查5个代表性城市公园的典型灌木群落基础上，选取金银木、丁香、黄刺玫3种灌木种类为研究对象，每种植物从10个群落地段中选择50株个体进行生长形态数据的采集，运用美景度评价法（SBE法）对其进行美学质量评价。 结果金银木美景度评判平均值最高，黄刺玫美景度评判平均值最低。利用SPSS统计软件对灌木的形态因子及美景度评判值进行相关性分析，结果表明：金银木美景度评判值主要受冠高比、叶缺失程度、叶尺寸3项形态因子的影响，影响程度排序为冠高比 > 叶缺失程度 > 叶尺寸，评测者更为喜欢冠高比大、树形开展、叶片生长茂盛、叶片较大的金银木个体。丁香的美景度评判值主要受偏冠率的影响，评测者更喜欢树形端正的个体。黄刺玫美景度评判的影响因素主要为分枝强度与叶缺失程度，影响程度排序为叶缺失程度 > 分枝强度。 结论花灌木的美景度与植株的形态因子有直接的关联性，但是不同植物种类的美景度受形态因子显著影响的数量和程度各有不同，也间接说明了3种灌木生长空间的适宜程度对植物景观营造和养护管理有着直接的启示意义。应充分重视丛生型灌木的生长空间和光照条件，导致生长形态受损的问题直接影响美景度评价。进一步研究对景观美景度影响程度较大的各个形态因子在不同群落组合中的变化特征，将有助于探究合理的植物组群搭配模式和栽植方式。 Abstract:ObjectiveThe morphological beauty of plants is an important part in garden art. Studying the relationship between beauty evaluation and morphological factors of plant can provide the basis for plant landscape construction and garden plant management. MethodOn the basis of a comprehensive survey of the typical shrub communities in five representative urban parks in Beijing, three kinds of shrubs, including Lonicera maackii, Syringa oblata, Rosa xanthina, selected as the research objects. In 10 communities, 50 individuals of each plant were selected to collect data of growth morphology. The SBE method was used to evaluate the aesthetic quality of plants. ResultThe average of scenic beauty score of Lonicera maackii was the highest, while that of Rosa xanthine was the lowest. The correlation between the morphological factors and the scenic beauty score of shrubs was analyzed by SPSS software. The results showed that the evaluation value of Lonicera maackii was mainly affected by 3 factors, showing as crown-height ratio > degree of leaf loss > leaf size. Reviewers prefer individual ones with high crown-height ratio, spread shape, lush and large leaves. The evaluation value of Syringa oblata was mainly influenced by the crown deflection ratio, so complete shape ones were preferred more. The main factors influencing the value of Rosa xanthine are branch density and degree of leaf loss, the latter is more important according to the influence degree. ConclusionThe results of growth morphology evaluation and influencing factor analysis of three shrubs showed that the scenic beauty score of flowering shrubs was directly related to the morphological factors of plants, but the number and degree affected significantly by morphological factors was different. It also indirectly showed the suitability of the growth space of the three shrubs, which has direct enlightenment significance for plant landscape construction and conservation management. We should pay full attention to the growth space and light conditions of cluster shrubs, and the problem of damage to growth form directly affects the evaluation of scenic beauty. If the change of various morphological factors in different community combinations is further studied, it will be helpful to explore the rational plant group mode and the planting methods. -
Key words:
- landscape architecture /
- plant landscape /
- growth morphology /
- scenic beauty estimation /
- shrub
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表 1 金银木美景度相关系数
Table 1. Correlation coefficient of Lonicera maackii scenic beauty score
因子
Factor美景度
Scenic beauty score冠高比
Crown-height ratio分枝强度
Branching intensity叶缺失程度
Degree of leaf loss叶尺寸
Leaf size美景度
Scenic beauty score1 0.771** 0.247* 0.341** 0.369** 冠高比
Crown-height ratio0.771** 1 0.106 − 0.129 0.212 分枝强度
Branching intensity0.247 0.106 1 − 0.516** 0.392** 叶缺失程度
Degree of leaf loss− 0.341** − 0.129 − 0.516** 1 0.323* 叶尺寸
Leaf size0.369** 0.212 0.392** − 0.323* 1 注：**代表极显著相关（P < 0.01），*代表显著相关（P < 0.05）。下同。Notes: ** stands for extremely significant correlation at P < 0.01 level; * stands for significant correlation at P < 0.05 level. The same below. 
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表 2 金银木美景度多重线性回归模型汇总
Table 2. Multiple linear regression model summary of Lonicera maackii scenic beauty score
R R2 调整 R2
Adjust R2标准估计的误差
Error of standard estimation显著性
Sig.0.940 0.884 0.875 0.488 2 0.000
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表 3 金银木美景度多重线性回归模型系数
Table 3. Multiple linear regression model coefficient of Lonicera maackii scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. 常数项 Constant term (B) 标准误差 Standard error 常量 Constant − 1.919 0.398 0.000 冠高比 Crown-height ratio 3.094 0.218 0.815 0.000 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 0.321 0.086 − 0.223 0.001 叶尺寸 Leaf size 0.283 0.118 0.146 0.022
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表 4 紫丁香美景度相关系数
Table 4. Correlation coefficient of Syringa oblata scenic beauty score
因子
Factor美景度
Scenic beauty score偏冠率
Crown deflection ratio美景度
Scenic beauty score1 − 0.944** 偏冠率
Crown deflection ratio− 0.944** 1
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表 5 紫丁香美景度线性回归模型汇总
Table 5. Multiple linear regression model summary of Syringa oblata scenic beauty score
R R2 调整 R2
Adjust R2标准估计的误差
Error of standard estimation显著性
Sig.0.825 0.681 0.629 0.032 1 0.001
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表 6 紫丁香美景度线性回归模型系数
Table 6. Multiple linear regression model coefficient of Syringa oblata scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. B 标准误差 Standard error 常量 Constant 0.804 0.272 0.007 偏冠率 Crown deflection ratio − 0.951 0.241 − 0.62 0.001
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表 7 黄刺玫美景度相关系数
Table 7. Correlation coefficient of Rosa xanthina scenic beauty score
因子 Factor 美景度 Scenic beauty score 分枝强度 Branching intensity 叶缺失程度 Degree of leaf loss 叶尺寸 Leaf size 美景度 Scenic beauty score 1 0.699** − 0.870** − 0.524* 分枝强度 Branching intensity 0.699** 1 − 0.902** − 0.622* 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 0.870** − 0.902** 1 0.623* 叶尺寸 Leaf size − 0.524* − 0.622* 0.623* 1
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表 8 黄刺玫美景度线性回归模型汇总
Table 8. Multiple linear regression model summary of Rosa xanthina scenic beauty score
R R2 调整 R2 Adjust R2 标准估计的误差 Error of standard estimation 显著性 Sig. 0.931 0.866 0.839 0.548 6 0.000
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表 9 黄刺玫美景度线性回归模型系数
Table 9. Multiple linear regression model coefficient of Rosa xanthina scenic beauty score
因子 Factor 非标准化系数 Non-standardization coefficient 标准系数 Standardization coefficient Sig. B 标准误差 Standard error 常量 Constant 3.155 1.999 0.007 分枝强度 Branching intensity 0.968 0.337 0.997 0.020 叶缺失程度 Degree of leaf loss − 1.065 0.378 − 1.117 0.018
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