城市近自然植物群落景观视觉质量时空尺度评估：列线图可视化方法创新与应用

本研究针对城市近自然植物群落(NNPC)景观视觉质量(LVQ)评估中模型复杂、实用性差的问题，创新性地采用列线图(nomogram)可视化技术，通过四季双视角(内部/外部)的65个NNPC样本分析，揭示了背景清晰度(ORinterior =5.53)、绿视率(ORexterior =2.23)等核心因子的跨时空影响规律，提出"适度原则"设计范式，为NbS(基于自然的解决方案)的景观优化提供量化工具。

　　

在全球城市化率已达56.2%的背景下，城市绿地作为重要的生态基础设施，其景观视觉质量(LVQ)评估却面临模型复杂、实用性差的双重困境。传统评估方法往往陷入"专家模型看不懂，公众数据用不上"的尴尬境地，尤其对于模拟自然生态的近自然植物群落(NNPC)这类新型绿地，如何量化其四季动态的视觉魅力更成为景观规划领域的"哥德巴赫猜想"。

合肥市某研究团队在《Ecological Indicators》发表的研究，犹如给这个领域投下一枚"可视化炸弹"。研究人员巧妙融合工程领域的列线图(nomogram)技术与生态评估方法，对合肥市65个NNPC样本开展为期一年的追踪：通过标准化拍摄获取春夏秋冬四季、内外双视角的360张景观照片，采用美景度评估法(SBE)收集576份公众评分，最终从25个景观特征指标中筛选出关键因子，构建出全球首套NNPC多时空评估模型。

关键技术包括：(1)双视角四季影像采集标准化流程；(2)基于SBE法的公众参与式评价体系；(3)Box-Cox变换数据标准化处理；(4)Logistic回归与列线图耦合建模技术；(5)ROC曲线和AUC值的模型验证方法。

【关键结果】
3.1节通过预筛选发现：背景清晰度、绿视率等因子呈现跨季节稳定性，而开花量(B₅
)等指标则表现出强烈季节性，春季OR值高达8.94。3.3节时空模型显示：内部景观侧重细节特征(如冬季观赏器官数量OR=7.46)，外部景观则关注轮廓线(夏季冠层线条OR=10.70)。3.5节列线图验证：模型C-index达0.872，校准曲线近乎完美贴合，证实其预测可靠性。

【范式突破】
研究最颠覆性的发现当属"适度原则"——与传统认知相反，树形丰富度(D₃
)等指标在"中等"状态时OR值达5.37，反超"丰富"状态的0.38。这为NNPC设计提供了黄金平衡点：既非人工雕琢的过度规整，也非完全野生的杂乱无章。正如北京奥林匹克森林公园的实践所示，这种"精心设计的自然"可降低年管理成本近千万元。

该研究的列线图工具如同景观设计的"瑞士军刀"，将复杂的回归公式转化为设计师能秒懂的评分卡。当输入"枝条排列整齐度=中等"等参数时，可直接读出262/340分的LVQ评分，解决了传统模型"建而不用"的痛点。这种"公众数据专家化，专家模型大众化"的双向翻译，为NbS的公众接受度提升开辟了新路径。

未来研究可向三方面拓展：跨气候带验证模型的普适性，整合嗅觉听觉等多维感知数据，以及探索机器学习增强列线图的交互效应分析能力。但无论如何，这项研究已经为城市生态建设投下一枚关键的"视觉砝码"，让自然与美学在天平两端终于找到了平衡支点。