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    景观性能指标: 为设计情景提供信息的一种手段

    关键词:风景园林;景观性能;生态系统服务;指标

    Key words:landscape architecture; landscape performance; ecosystem services; metrics

    摘要:景观性能指标正日益成为风景园林学的一个重要研究领域。回顾了4种常用的景观性能指标,即雨水计算法、iTree树木识别技术、植物管理系数(PSI)和eBird数据库技术。提出景观性能指标应与生态系统服务供给联系起来。在设计之初,就使用景观性能指标将有可能使景观性能与生态效益最大化。

    Abstract:Landscape performance metrics are emerging as an important area of research for the discipline of landscape architecture. This article reviews four commonly used and/or validated tools that have been used to measure landscape performance: stormwater calculations, iTree, Plant Stewardship Index and eBird. It also suggests that landscape performance metrics should be linked to ecosystem service provision. Using metrics at the beginning of the design process can provide the opportunity to maximize performance and ecosystem benefits.

    内容:几乎所有的专业实践学科都非常注重经验信息,经验信息往往也是科学理论的基础,因为建立科学理论需要通过收集证据和数据来检验理论假设。基于证据的理论研究对很多专业来说都越来越重要,如公共健康、公共安全和福利等专业。医学、牙科、工程和建筑学使用后评估数据来为决策提供信息支持,进而改善决策。这些学科已经存在了多个世纪,并且一直致力于构建一套证据库来作为理论与实践的基础。风景园林学是一门相对年轻的学科,其有待建立一套实质性的理论体系。
    传统上,风景园林师依赖如下因素来指导设计决定:场地及其周围环境特征的相关知识、客户需求和已完成的类似项目。然而,在过去5年里,景观性能指标,作为一种理解和评估设计的手段,发展迅猛。这种源自自然科学的方法使用从现场收集的数据或通过计算机建模工具进行模拟所获得的数据来理解景观设计的各项性能。此外,这一方法还可用于理解所设计的景观是否具备以及如何具备生态和社会效益。本文描述了4种景观性能工具,它们可用于衡量不同尺度和地点的建成景观的性能。基于此,本文提出了如何通过景观性能指标来了解景观生态效益的形成过程。

    1  景观性能指标
    景观性能指标首先由风景园林基金会(LAF)于2010年提出,用以阐释景观对社会和环境的价值。该基金会的宗旨是“培养可持续发展的能力,并改变人们在设计和开发过程中对园林景观的一贯看法”。为此,该基金会支持了一项案例研究项目,旨在建立一套案例研究,这些研究能量化高性能园林景观的社会、环境和经济效益。自从2011年以来,景观基金会每年都会资助高校师生团队来测量和记录由一流专业人士设计的、已完成的园林景观项目。由此形成的案例研究结果随后发表在“景观性能系列”(LAPS)的网站上(http://landscapeperformance.org/case-study-briefs)。在发布之前,每个案例研究中所主张的景观性能数据及其研究方法都经过了仔细的内部同行审核,以确保研究的可信度。
    与其他指标体系如可持续的场地行动(SITES)或能源与环保设计领导项目(LEED)不同,景观性能系列能评价建成景观的性能,能提供显示景观项目实际性能的数据。在LAPS的研究项目中,往往只对景观项目进行一次测量,因此测量结果只能呈现单一的、静态的数据。纵向研究则更加理想,因为其能跟踪景观随着时间而发生的变化。纵向研究能允许研究者观测景观在观察期内如何演化,并测量景观的性能和效益在观察期内是加强还是减弱。因此,纵向研究不仅能提供更全面的数据(这些数据能为今后的景观设计决策奠定基础),也有助于完善风景园林学科的知识体系。在LAPS中,用于测量景观性能的方法包括用于量化空气质量效益的iTree树木识别技术、预测并量化雨水效益的计算方法、量化某一场地内鸟类存在状况的eBird数据库方法和量化植物管理水平的植物管理系数(PSI)(PSI是衡量生态质量的一个标准)。这些方法和传统的生态研究有所不同,传统的生态研究注重数据收集,涉及如某一场地内物种的存在情况、物种的丰富程度以及物种所处区位等数据,基于这些数据,传统的生态研究结论也都是关于生物多样性、生物的健康状态或物种的演潜轨迹等。
    在LAPS中,景观性能的衡量采用现场观察的数据,如场地内的树木种类、数量和大小,并将这些数据输入特定的计算机软件,这些软件内置有可以计算生态效益如碳封存等的算法。景观性能指标也能被用于测量生态系统服务;生态系统服务则通常被定义为“人们从生态系统中所得的各种效益与优势”[1]。而目前尚没有解释生态服务的标准,景观性能指标和景观的生态服务之间的联系也有待建立。因此,本文只是景观性能指标和生态服务这一领域研究的一个开始,还需要后续的持续研究来完善这一领域的知识体系。

    2  景观性能效益和景观生态服务
    自2005年《千禧年生态系统评估》发布以来,经济学与生态学等学科对如何量化生态系统服务的价值兴趣激增。该报告定义了10类生态系统,包括城市生态系统(有5 000居民以上的建成环境)和垦殖生态系统(以种植栽培植物为主,且其30%的区域处于耕作状态)。预计全球人口将在2050年增加到90亿~110亿。随着人类持续扩展其生存空间,现在正被改造的自然环境将会继续被人类重新改造。因此,城市生态系统和垦殖生态系统对全球生态系统服务来说,将更加重要。因为这2类生态系统是由人类设计并主动管理的,其中涉及风景园林师、建筑师、工程师、农业学家和其他专家的设计与管理活动。设计这些系统时,应注意尽可能地最大化其生态系统服务性能。
    一些生态系统服务很容易和景观性能效益联系在一起。例如,雨水保留是典型的环境景观性能特征,其能阻止洪水泛滥成灾,因此,雨水保留是起调节作用的生态系统服务。雨水保留通常与水质改善有关;水质改善是另一个起调节作用的生态系统服务。在城市环境中,种植树木能减少二氧化碳,进而改善空气质量,而改善空气质量则是又一个起调节作用的生态系统服务。生物多样性是一个可以量化的景观性能效益,其支持了很多其他类型的生态系统服务[2]。
    本文主要关注由风景园林师设计的、位于城市区域的环境。城市这一术语包括了郊区,因为本文参考《千禧年生态系统评估》来使用这一术语。依据这一报告,城市生态系统的定义是“已知定居人口至少为5 000的城镇,其边界是通过观察稳定持久的夜间灯光决定的,在没有这些数据的情况下则由推测决定”。这些景观类型共有95个,占已发布总案例的95%。目前总共有102个案例研究发布在风景园林基金会(LAF)案例研究调查(CSI)的网站上(截至2015年9月1日)[3]。很明显,风景园林学科对城市生态系统和垦殖生态系统有巨大贡献。风景园林师应思考出具体方法,以最大化设计和管理这些环境的生态系统服务效益。风景园林师的另一个重要目标是,协助这些生态系统来减缓和适应未来几个世纪的气候变化。

    3  回顾常用于衡量景观性能的工具
    很多LAF案例研究调查项目使用工程计算方法来预测雨水保留效果,或通过免费在线计算工具来衡量其他的景观性能效益。本文选择的景观性能指标工具在LAF发布的58个案例研究中被广泛采用(截至2013年8月),或已经被这些案例所验证。这些案例中的大多数都使用了雨水计算方法。iTree树木识别技术则被15个案例采用,植物管理系数适用于2个国家,并被5个案例采用[4]。虽然eBird数据库技术仅被一个案例研究采用,但是这种方法已通过了由康奈尔大学鸟类学实验室科学家的详尽审查和验证,是当前和将来测量景观性能的一个有用工具。
    简而言之,本文描述了下列工具:
    ·雨水计算方法,能依据一块场地的具体情况,计算出这块场地的雨水保留量和雨水渗透量;
    ·iTree树木识别技术,用于测量二氧化碳的封存量;
    ·植物管理系数PSI,用于衡量植物管理水平或生态质量;
    ·eBird数据库技术,用于测量鸟类的种类和数量或生物多样性。

    4  雨水计算方法
    雨水计算首先需要理解当地法规的各项要求。不同城市对雨水保留量和渗透量的要求不尽相同。例如,根据《费城水部门规定》,费城要求,不论暴雨大小或持续时间长短,场地要能吸收来自所有不透水表面的1英尺(0.3m)的径流量[5]。美国俄勒冈州的波特兰市则大部分场地能吸收十年一遇的暴雨,即持续24小时的暴雨雨水。根据《波特兰市公共改进条例》第17.38.035条排水管理政策与标准的要求,场地开发完成后,雨水流出场地的流量和流速应该尽可能地不高于场地开发前的流量和流速[6]。同时需要注意的是,根据波特兰市的规定,场地开发前的状态是指土地在路易斯和克拉克时代的状态,而这一时代是欧洲殖民者探索和管辖在这一地区的年代。
    为了符合当地法规的要求,设计师要计算渗透区的容量和类型,例如雨水花园、水池、多孔人行道、屋顶花园、池塘和植物沼泽地等。在美国很多城市,标准化的水文和水利工程计算被用来估算施工完成后场地的雨水性能。HydroCAD是一款流行的水文和水利工程计算软件,其已被广泛认可,因为它使用“简化的程序来估算小流域的径流量和峰值排水量”(NRC 1986,2)。在波特兰等城市,树木和植物在雨水管理中发挥突出作用,因此,当地的雨水管理局会评估其雨水管理中的作用和贡献。城市法规也可能要求雨水达到一定的水质标准。根据所采用的、使污染物沉淀的方法,通过计算,就可以预测水质的改善程度。
    雨水性能指标的局限在于其具有预测性,完全依靠计算来预测减灾效益。雨水性能指标的计算则采用根据经验数据总结出来的标准公式[7]。监控雨水的外流量则有可能成为更为精确的一种评估雨水缓解能力的手段。然而,雨水外流量的跟踪监控需要随着时间推移进行多次测量(通常为一年或更久),且通常超出了设计合同的工作范围。同样地,水质采样会有助于理解水质是否由于缓解措施而得到改善。因此,想要真正地评估景观在防洪和水质改善方面的性能,持续的监控应纳入设计合同。这些信息将极大地帮助设计师评估景观场地在洪水调节和水质调节等生态服务方面的性能如何。这2种与水相关的调节服务将在应对气候变化中发挥非常重要的作用。世界上很多地方将需要采取更多的防洪措施,他们应该参考更严格的要求(如波特兰的政策等),从而将雨水保留在降水场地内。城市应该收集关于绿色基础设施的更多数据,以便告知设计师雨水花园、生态调节沟和其他绿色工程在吸收和净化雨水方面的效率。

    5  iTree树木识别技术
    碳封存量可以通过使用树木效益计算器(Tree Benefit Calculator)来测量。树木效益计算器是一款在线工具,由凯西树木专家公司和戴维树木专家公司共同研发。
    这一计算器的基础是“iTree街道树评估工具”,其英文简称为“STREETS”,网址是http://www.treebenefits.com/calculator。树木效益计算器使用物种、直径和土地使用面积(如单一家庭住宅区和大型工业区等)来计算树木的经济和生态效益。博尼法西认为STRATUM软件是全美树木效益计算器的基础[8]。STRATUM软件则是由美国林务局开发的,而iTrees软件则是以STRATUM软件作为基础开发的。麦克弗森是STRATUM软件的开发工程师之一,他现在在美国林务局工作。根据iTrees软件是基于最近20年内城市森林科学的研究成果[9],麦克弗森特别提出,iTrees软件是程序员、风景园林师以及其他关注分析城市森林效益和成本的专业人士共同努力的结晶。麦克弗森解释了研发iTrees软件所使用的方法。研究人员对位于美国16个不同气候带的树木进行了现场测量,并在每个气候带选取一个城市作为研究对象。“在每一个被选中的城市,研究人员针对22类主要树种,分别选择30~60棵树,对每个树进行测量。获得测量数据后,使用线性回归来拟合预测模型,对于每个树种,树的胸高直径(dbh)被拟合为树木年龄的函数。而通过最佳拟合模型,树叶叶面表面积、树冠直径和树木高度等参数则被建模为胸高直径函数的函数。研究人员搜集了地理数据,其被用于iTrees软件的多种数值模型中,这些数据包括温度、降水量、空气污染指数和能源生产的燃料组合。[9]”
    使用树木效益计算器的一个困难就是缺乏一些树种的数据。另一个困难则与用户的输入错误有关。软件使用者必须输入树木正确的属种信息、树木所在土地的综合使用类型和树木的胸高直径。
    在回顾审阅2013—2014年期间发布于LAF案例研究调查(CSI)的网站的27个新案例研究后,迈尔斯和史密斯[3]发现,其中9个案例使用了iTree软件,其中4个出现了使用错误;错误率高达44%,这种出现使用错误的概率在统计上十分显著。2组研究人员,即迈尔斯与史密斯和iTree审查小组,均无法验证这4个案例的研究结果。iTree审查小组(Henning,Maco和Roman)随后建议,当设计场地的景观时,风景园林师应该使用iTree Design,而不是树木效益计算器,原因在于iTree员工一直在积极更新iTree Design。针对某一具体场地来设计不同的景观方案时,iTree Design显得更加有用,因为它允许设计者选择物种的种类和大小,并把它们直接放置在某一特定的场地。iTree Design软件同样适用于已经种植了树木的场地。审查小组认为,使用iTree Design获得的树木效益数据更加可靠,因为这一工具更加具体,且其内容是时刻保持更新的。

    6  植物管理系数(PSI)
    植物管理系数(PSI)提供了“一个能读取田野生态质量的‘体温计’,其读数通过观察田野内植物的种类和规模来确定”(BHWP,2011)。PSI以一系列的计算为基础,这些计算主要依据各种植物保守性系数的取值,这些系数的取值由一流的植物学家和生态学家给出,且适用于植物本地和非本地植物。因为特种植物需要特殊的栖息地和生存条件,而普通植物在各种栖息地和生存条件中都能生存,因此PSI方法在衡量田野的生态质量时,特种植物的重要性高于普通植物。植物管理系数计算器仅适用于美国宾夕法尼亚州和新泽西州。“对于新泽西的所有地区和宾夕法尼亚的皮埃蒙特地区,当地专家和植物学家已经记录了超过2 000种植物,并给出了这些植物的保守性系数,系数的取值是位于0~10的整数。其中,0代表最普通的物种,耐干扰性强,包括外来入侵和引进的外来物种,而10则代表保守性最高的物种,包括很多稀有和濒危的国家级原生植物,它们要求特殊的栖息地和条件,一旦受干扰,便不再生(http://conservationtools.org/guides/)。”
    在美国的其他州,通常采用植物区系质量评价指标(FQAI)来衡量自然土地的质量。植物区系质量评价指标仅仅能评估当地植物种类,而不适用于任何非本地物种。
    鲍曼山地野花保护区位于美国宾夕法尼亚州的纽霍普镇,其提供了一个免费的在线计算器,用来测量一块场地的植物管理系数(www.bhwp.org.psi)。这一计算器易于使用,且解释了其使用的计算方法。用户输入植物物种后,该计算器会为输入的植物物种分配一个植物保守性系数。此外,该计算器还提供了其他相关信息,如某种植物是否稀有、是否受到威胁,或是否濒临灭绝。该计算器能输出计算过程及结果。对被计算的场地,其输出一个原生平均值C,C等于场地内所有植物的保守性系数之和除以场地内本地植物种类的数量。该计算器也同时提供一个综合总体平均值C,其等于场地内所有植物的保守性系数之和除以场地内本地植物与引进植物种类的总数量。根据这一计算器的用户指南,“如果需要简单地仅使用一个指标来衡量一块场地的生态价值,则使用原生平均值C,其指明了这块场地内内在植物区系的质量,而无论这块场地的大小或是否受到外来植物入侵”。对不同区域,原生平均值C的取值范围如下(BHWP,PSI 用户指南,2012,18):
    ·严重退化的自然区域,原生平均值C=0~ 2.4;
    ·退化的自然区域,原生平均值  C=2.5~3.4;
    ·良好的自然区域,原生平均值C=3.5~4.4;
    ·高质量的自然区域,原生平均值C=4.5~5.4;
    ·极高质量的自然区域,原生平均值C = 5.5+。
    PSI计算器及其计算方法是为了评估自然土地或原生栖息地的质量。正因如此,其并不是十分适用于已设计的景观区域或者正处于生态恢复期早期的景观区域。在PSI的评价体系中,最可能在城区生存的一般植物的排名低于特种植物。PSI的另一个限制是PSI计算器仅仅适用于美国的2个州。一个理想情况是,能为其他地区如美国皮埃蒙特地区或普列利地区(北美最广阔的2个地区)等开发出类似的计算器。对世界上其他任何地区,类似的PSI计算器都可以被研发出来,用于评估其植物群落的价值。这类计算器可以考虑到本地生物的多样性、随着时间推移植物群落的大小(生态健康的一个指标)和植物物种的持久性(生态健康的另一个指标)。

    7  eBird数据库技术
    截止到2015年,eBird数据库技术还未被广泛用于LAF的案例研究中。然而,正如PSI一样,这一工具能够测量给定场地的生物多样性。eBird数据库技术这一工具由康奈尔大学鸟类学实验室开发,2002年投入使用,由康奈尔大学鸟类实验室和美国奥特朋协会共同推出。这一工具可以用于查询各种地区包括城市地区的鸟类种类和数量。此外,eBird数据库收集并储存了来自世界各地的鸟类观察数据,这使得其可以有效应用于几乎每个大陆。eBird数据库可以用于纵向研究,因为其能提供一段时间内某个场地的鸟类数据,在某些情况下,场地的鸟类数据甚至可以追溯到20世纪早期。同行评审认为,eBird所收集的数据质量优良[10]。
    eBird声称,其正在成为世界上最大且增长最快的生物多样性数据库之一。例如,在2015年5月,在全球范围内,eBird的参加者报告了超过950万次的鸟类观察记录(http://ebird.org/content/ebird/about/)[11]。eBird是一个参与式的项目,它能允许公民科学家将观察到的鸟类记录输入到一个共享数据库。
    观鸟者在输入何时、何地以何种方式观鸟后,需要填写一项清单,来记录观鸟过程中所看到的和听到的鸟类。这一项目设置有由观鸟专家开发的过滤器,用来指导观鸟新手识别观察到的鸟的种类。为确保输入数据的准确性,如果数据库中输入了一条不同寻常的记录,这项记录会被适当标记,以便当地的鸟类专家对其进行额外审查;审查通过后,这条记录才会被正式录入系统。
    eBird数据库的数据涉及观鸟日期和次数、天气和温度等,eBird数据库能以鸟类种群数量和影响鸟类种群数量及分布的因素为坐标或轴导出图表[10]。这些数据有利于设计者更好地理解鸟类的栖息地需求、迁移模式和支撑与增加鸟类多样性的方法。eBird的缺点之一是,对那些非观鸟者而言,因为其缺乏对鸟类的知识,他们很难往eBird数据库中输入鸟类观察记录和数据[12]。
    通过测量某个场地或者地区内动物(鸟类)的存在状态,eBird数据库技术与生态服务联系在一起。场地内的物种种类增多或物种内个体的数量增多,都表明这一场地内的生物多样性在提高。而生物多样性是很多生态服务的基础,也是衡量生态健康的指标之一。

    8  结语
    本文讨论的4种度量方法有助于更好地理解园林景观的运转模式,可以为不同的设计情景提供数据支撑。在景观设计的概念设计过程的开始阶段就使用这些方法,可以让设计者评估不同设计概念的性能表现。而获得不同设计概念的相关数据,同样有利于向客户和公众提供信息。人们喜欢有多种选择,使用景观性能指标作为评估不同选择的一种方式,对设计师、客户和公众利益相关者均有益处。更多工具需要调整或被开发出来,进而为世界上的不同地域提供有效信息。这可能仅仅只需调整现有的工具,也可能需要开发出全新的工具。
    人口增长和膨胀正在改变全球环境。到2050年,除非采取保护措施,否则全世界将遍布人类的足迹,届时世界上将没有一个免受人类影响和改变的地方。因而,必须采取全球计划保护生物多样性。在保护“自然”地区的条件下,解决人类吃住问题的一个方法是在建成环境内提供更多的生态服务。风景园林师和相关行业设计师需要尽可能地理解生态系统服务,并尽量在其设计中包括生态系统服务,这一点至关重要。景观性能指标,作为预测和评估生态系统服务的一种手段,使得风景园林师能评估并衡量不同设计情景下具体的生态系统服务。景观性能指标还可用于对一块场地进行长期的研究,进而理解其相对于生态服务性能指标预测值的演化过程。这能为改进短期或者长期的景观设计提供经验数据。


    参考文献:
    [1] Millennium Ecosystem Assessment Series. Ecosystems and Their Services. Ecosystems and Human Well Being: A framework for Assessment[M]. Island Press, 2005.
    [2] Boyd J, Banzhaf S. What are ecosystem services? The need for standardized environmental accounting units[J]. Ecological Economics, 2007, 63: 614-626. 
    [3] Myers M, Smith D. Keeping it Real: striving for accurate and appropriate use of tools to measure landscape performance[C]//Educators in Landscape Architecture Conference Proceedings, 2015.
    [4] Myers M, Yang B, Smith D, et al. Defensible Metrics. Educators in Landscape Architecture Conference Proceedings[C]//Morgan State University and University of Maryland, Baltimore, Maryland, 2014. 
    [5] Philadelphia Water Department Regulations[EB/OL]. [2015-07-10]. http://www.phila.gov/water/wu/ratesregulationsresp/Pages/Regulations.aspx.  
    [6] Portland Public Improvements, 17.38.035 Drainage Management Polices and Standards[EB/OL]. [2011-09-11]. www.portlandonline.com/auditor/.
    [7] Portland Stormwater Manual[EB/OL]. [2005-01-09]. https://www.portlandoregon.gov/bes/64040. 
    [8] Bonifaci Emily. Selling the urban forest: calculating the environmental benefits of street trees[D]. Harvard University: Master of Landscape Architecture Thesis, 2009.
    [9] McPherson E  G. Arboriculture & Urban Forestry[J]. Selecting Reference Cities for iTree Streets, 2010, 36(5): 230-240. 
    [10] Wood C, Sullivan B, Illiff M, et al. eBird: Engaging Birders in Science and Conservation[J]. PLoSBiol, 2011, 9(12): e1001220. 
    [11] [EB/OL]. [2015-10-05]. http://ebird.org/content/ebird/about.
    [12] Friedenberg J. Temple University Main Campus Landscape Master Plan[M]//Kelly S, Malloy S. Report for Seminar on Landscape Performance. Temple University Main Campus Landscape Master Plan, 2014.

    (编辑/李旻)