杭州西湖景區蕨類資源觀賞應用價值的綜合評價

范麗琨 羅振宇

摘要基于對杭州西湖蕨類植物資源的調查，以觀賞應用價值為總目標確立18個評價因子，對其進行分類組合，用層次分析法（AHP法）建立一套適合蕨類植物的綜合評價模型，并對18個評價因子進行計算分析，得出主要的5個評價指標，按權重值大小依次為出現頻率、葉形、葉稀有度、葉質、群體枯葉期。按照該綜合評價模型，對杭州西湖64個蕨類種類進行綜合評價，得出7種較佳的蕨類植物材料，以為其在園林綠化中的應用提供科學的理論依據。

關鍵詞蕨類;觀賞應用;層次分析法;綜合評價

中圖分類號S688文獻標識碼A

文章編號0517-6611（2019）03-0005-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2019.03.002

蕨類植物在西方有著“無花之美”“花園中的羽毛”的美譽，尤其在日本、歐美，更被視為高貴素雅的象征，它耐陰、耐污染、抗干旱、對重金屬污染也有一定的修復作用[1]，是近年來園林造景應用較多的新優植物材料。目前，國內對蕨類植物的園林應用多集中在設計要點、美學特征、應用類型等方面上[2]，對不同蕨類植物的景觀價值綜合評價未見報道。該研究運用層次分析法對杭州西湖風景名勝區的觀賞蕨類資源進行綜合評價，以期篩選出觀賞應用價值高的蕨類植物，為其產業化應用提供理論基礎。

層次分析法（analytic hierarchy process，簡稱AHP），是美國匹茨堡大學運籌學家T.L.Saaty于1973年提出的，它是以定性與定量相結合，系統化、層次化分析問題的一種簡便方法[3]。其基本原理主要是排序的原理，即最終將各方法（或措施）排出優劣次序，作為決策的依據。具體可描述如下：首先，把要解決的問題分層系列化，即根據問題的性質和要達到的目標，將問題分解為不同的組成因素，按照因素之間的相互影響和隸屬關系將其分層聚類組合，形成一個遞階的、有序的層次結構模型。然后，對模型中每一層次因素兩兩之間的相對重要性，依據人們對客觀現實的判斷給予定量表示，再利用數學方法確定每一層次全部因素相對重要性次序的權值。最后，通過綜合計算各層因素相對重要性的權值，以此作為評價和選擇方案的理論依據。對于野生蕨類資源觀賞應用價值的綜合評價，是一個用主觀判斷難以解決的問題，因此采用層次分析法可以提高評價結果的科學性、有效性和可行性。

1蕨類資源調查

1.1調查地點

2016年3月至2018年4月在西湖景區西南山林公共游覽區域（包括虎跑、六和塔、云棲竹徑、江洋畈、九溪、龍井、滿隴桂雨公園）有蕨類植物分布的道路兩側、溪邊、駁坎邊設置不短于50 m的直線，沿直線一側的2 m范圍內進行調查。記錄發現的蕨類植物種類，以及分布區域、小生境的溫濕度、土壤pH等相關指標，并拍攝照片建檔。西湖風景區屬亞熱帶季風性氣候，四季分明，光照充足，雨量充沛，溫和濕潤。其主體森林植被是地帶性的常綠闊葉與落葉闊葉混交林，還分布有亞熱帶針葉林、針闊葉混交林、竹林及一些栽培植物群，較為陰蔽濕潤的環境提供給蕨類植物較佳的生存繁育條件。

1.2調查結果

通過查閱資料和兩年多的實地調查，在不斷補充、鑒定條件[4-5]下，發現杭州西湖風景名勝區山林景區現有野生觀賞蕨類植物共18科32屬64種[6-7]，西湖山林的蕨類以真蕨類為主，其中鱗毛蕨科Dryopteridaceae鱗毛蕨屬Dryopteris、鐵角蕨科Aspleniaceae鐵角蕨屬Asplenium、鳳尾蕨科Pteridaceae鳳尾蕨屬Pteris分布集中，個體較大，其中的紅蓋鱗毛蕨Dryopteris erythrosora、邊緣鱗蓋蕨Microlepia marginata、漸尖毛蕨Cyclosorus acuminatus在許多分布區域都是群落或下層地被中的主要種，大多屬于土生類蕨。小型蕨類主要包括北京鐵角蕨Asplenium peknense、虎尾鐵角蕨Asplenium incisum、瓶蕨Vandenboschia auriculata等，大多屬于石生類蕨。

2評價方法

2.1評價指標的確立

目前，國內從觀賞園藝的角度對蕨類植物的觀賞性狀研究鮮見報道。根據觀賞植物的評價特點與規律，考慮到層次分析法對指標層次結構的設計要求，參照櫻花Prunus serrulata、蠟梅Chimonanthus praecox[8-9] 等觀賞植物資源評價指標，通過征集專家、綠化應用人員以及相關學者的意見，認為蕨類植物的觀賞標準主要從葉、根莖、孢子囊群及生長習性等方面加以比較鑒定。綜合各方意見，再結合蕨類的園林應用實際，選出葉形、葉色、幼葉顏色、葉質、幼葉形態、出現頻率、分布密度、根莖走向、孢子形態等18個有代表性的形態特征或生長習性作為觀賞應用價值的評價因子。

2.2綜合評價的層次分析模型

該研究考慮到與蕨類觀賞性狀評價密切相關的4個制約方面，18個制約因素，并依其相互關系建立起蕨類觀賞性狀AHP評價結構模型（表1）。模型分三層：①目標層（A），即是對蕨類植物資源觀賞應用價值的綜合評價;②約束層（C），制約蕨類觀賞價值的各種因素，包括形態學和生長特性等方面，該評價體系選擇對蕨類觀賞應用價值影響較大的葉（C1）、根莖（C2）、孢子囊群（C3）、生長性（C4）4個性狀作為約束層（C）;③指標層（P），隸屬于上一層次，是體現上述約束層對蕨類觀賞性狀評價有代表性的18個具體性狀指標。最底層D代表待評價的蕨類種類。

3計算過程

3.1判斷距陣構造與權重計算

在AHP綜合評價體系中，各評價因素的相對重要性是評價的基礎和依據。在實際工作中，這些相對重要性的信息基礎，通常是根據總目標的要求由有經驗的專業人士或者在廣泛征求大多數人意見的基礎上做出判斷。根據蕨類觀賞性狀AHP評價結構模型（表1），充分考慮各因子的美學特征、視角效果、是否適合推廣應用等多方面因素，發放調查評分問卷，請相關專家及專業技術人員采用1～9標度法對同一層次的不同指標進行相對重要性兩兩判斷，后用求平均值四舍五入取整法構建目標層（A）相對于約束層C1、C2、C3 、C4以及約束層Ci相對于指標層Pi的判斷距陣，以此計算出判斷矩陣的最大特征根（λmax）和對應特征向量（W），形成評價的基礎。

在層次分析時，通過計算各個判斷矩陣（λmax）和對應特征向量（W），計算出某一層各因素相對于上一層某因素的相對重要性權值，該評價構造出A-C（第二層因素相對于第一層的比較判斷）、C-P（第三層因素相對于第二層的比較判斷）共5個矩陣（表2～6）。因素間兩兩比較構成的判斷矩陣是計算排序權向量的依據，大體上應具有一致性，即判斷矩陣A滿足aij=ai/akj（i，j，k=l，2，…，n），若完全一致，則稍大于n，其余特征根趨近于零，即可認為達到完全一致，而只要滿足λmax稍大于n，其余的特征根趨近于零，即認為達到滿意的一致性。在AHP法中，以CI作為度量判斷矩陣偏離一致性指標：CI=（λmax-n）/（n-1）。以CI與判斷矩陣的平均隨機一致性指標RI（n為1、2、3、4、5、6、7、8、9、10時，RI分別為000、0.00、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41、1.45、1.49）的比值CR作為一致性指標。CR=CI/RI，對于l，2階判斷矩陣，RI只是形式上的，因為1，2階判斷矩陣總具有完全一致性，當階數大于2時，若CR<0.1，則認為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要進一步調整。

4評分標準及種類篩選

對蕨類各指標的評分標準主要是基于其觀賞特性[10]、生態學及生物學特征充分觀察的基礎上，廣泛發放調查問卷，征求專家及專業人員的意見后制定的，根據不同種類共同的觀賞價值及不同特性擬定5分制的評分標準（表8）。

對2016—2018年期間調查的64種蕨類進行周年的觀察與記錄，并根據表7對每種植物進行評分，將各指標所得分值與其權重值相乘，并將所有指標所得數值相加，最終得出每一品種相應的綜合評價值，根據綜合評價值分布情況和經驗將蕨類的觀賞價值應用分為4個等級，Ⅰ級（>3.5）為觀賞應用價值最高的種類，共計7種;Ⅱ級（3.0～3.5）觀賞應用價值高，共計13種;Ⅲ級（2.5～3.0）觀賞應用價值一般，共計31種;Ⅳ級（<2.5）為不太適宜推廣應用的種類，共計13種（表9）。

5結論與討論

從調查結果上來看，Ⅰ級中的7個種以直立型、出現頻率高、葉形或葉色有一定特色的為主，排名最高的翠云草Selaginella uncinata呈少見的藍綠色，目前已得到一定的市場應用，直立的紅蓋鱗毛蕨Dryopteris erythrosora孢子囊群呈紅色，鳳丫蕨Coniogramme japonica葉片厚而深綠，貫眾Cyrtomiumfortunei四季常綠，均是良好的可推廣種類。

在一般植物不易生存的陰蔽地或特定的景觀環境，種類豐富齊全、外型奇特優美、易于栽培管理的蕨類植物是最佳選擇，但目前市場上應用的蕨類種類甚少，該研究基于層次分析法，對蕨類資源進行定量評估，以為其產業化應用提供一定的理論基礎。

由于這一評價系統主要是針對其觀賞性狀和推廣應用的價值制定評價標準，有一定的局限;同時即使是專家評議，也不能保證判斷的全面性、準確性和一致性;在為不同種類各個評價因子打分時，人為因素常使評價結果帶有一定的主觀性，導致評價結論與種類的實際效果產生一定的出入。比如日本介蕨葉色為紅中帶綠的復色，顏色較佳，但由于只調查到2叢，極為少見，故最后的結果被歸于Ⅳ類，當然這種出入并不會使綜合評價結果有太大的偏差。研究該評價體系的目的是希望人們在應用蕨類植物時能優先選擇到一些效果好的材料，該研究結果應當在未來生產中不斷完善，以更加符合客觀實際。

參考文獻

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