I-Trees模型在城市绿地生态服务功能评估中的应用探索研究

王 茜 ，杜万光 ，王晓磊

（1.北京市园林科学研究院，北京 100102；3.北京市园林绿化局，北京350000；2.东营市城市管理局，东营 257000）

城市绿地作为城市生态系统中的不可分割部分，它可以明显改善城市的生态环境，如保持水土、调节小气候、降低噪音、净化空气、涵养水源、节约能源、美化环境等［1］。城市绿地不仅能改善城市生态环境，同时还能给其带来经济效益，节约能源消耗，节省财政开支，为城市的发展起到积极的促进作用［2］。因此生态服务功能如何被定量的价值评估，是目前各国专家研究的热点。

随着科学技术的日新月异，对城市绿地生态服务功能的评估方法也在不断与时俱进。国外的传统方法主要有CTLA法、Burnley方法、AVTW方法、STEM方法、Noma Granada方法等［2-3］，国内传统的方法主要有树木定价法、综合价值评估法、工业制氧法、水量平衡法、替代法以及防护费用法等［2、4］。目前，评估森林生态服务功能的测算法主要有美国林业署开发的基于GIS技术的CITYgreen及林务局Nowak等研发的i-Tree两个计算机模型，CITYgreen模型通过数字化软件建立 “绿色数据层”（GreenLayer），利用多光谱、高分辨率影像，清晰的勾画出研究区的整个森林格局，既可以对小试验地也可以对大研究区的城市森林结构进行分析与生态效益评价，我国先后有学者利用该模型对哈尔滨［5］、沈阳［6-7］、南京［8］、北京［9-10］、深圳［11］、上海［12］、厦门［13］等城市开展了研究，而i-Trees模型在国内还未广泛应用，目前国内使用该模型的城市仅有北京［14］、合肥［15］、沈阳［16］、青岛［17］等，但 i-Trees 模型较 CITYgreen模型功能更加细化，计算结果精确度更高，针对性更强。美国林务局于2016年对旧版本进行了升级，新的5.0版本在模型界面上功能更强大，物种数据库信息含量也更丰富，界面上增加了手机的同步操作和记录功能等，使用户的管理和操作更加便捷［18］。本文以i-Tree Eco（UFORE）模型为基础，介绍了其在城市绿地生态系统服务功能评估中的应用以及研究进展，为其能在国内广泛应用提供科学依据。

1 i-Trees模型

1.1 i-Trees模型简介

i-Trees由美国农业部林务局开发研制，是提供城市和社区林业分析和效益评估的工具。i-Trees包括多个工作模块，这些模块通过量化树木提供的环境服务和评估城市森林的结构，可以帮助规模各异的社区对城市森林的管理和宣传工作。2016年i-Trees团队对软件进行了升级，分别推出5.0和6.0版本，新版本i-Trees软件套件主要包括带状城市森林分析工具和实用程序有：i-Tree Eco、i-Tree Landscape、i-Tree Streets、i-Tree Hydro、i-Tree Vue、i-Tree Species 、i-Tree Storm、i-Tree Design 、i-Tree Canopy［19-20］。

1.2 样地选择与数据采集

1.2.1 选择样地

研究区域既可以是整个城市，也可以是公园绿地、单位绿地、街道绿地或者社区绿地等。但是，如果所选研究区域为小或不连续的区域，则要对其样地内全部树木进行完整普查，以便对城市绿地生态服务功能进行准确的价值评估［21］。首先在研究区域内选择典型样地，选择样地的方法包括：分层法、随机法和网格法等，并采集精确度高的样地数据,只有精确度高的数据集才能被采用。

1.2.2 数据采集

1.2.2.1 样地数据采集

根据i-Trees生态服务评价软件的需要在标准样方内，一是对乔木层所有树木进行测量：包括树种的名称、胸径、树高、冠幅（包括东西、南北两个方向数值）、枝下高、健康状况、缺失率、树木生活性、乔木与建筑物之间的直线距离、树木透光率、立地条件等；二是对灌木层进行测量：包括物种的名称、数量（包括株数、面积）、地径、树高、冠幅、生长情况等；三是对草本层进行调查：包括草本覆盖度、高度、生长状况、是否为自然野生草本以及人工干扰状况等，并对植物群落拍摄照片。

1.2.2.2 气象数据采集

根据国际用户的特殊需求，需要对当地的气象数据进行采集：包括全年每小时空气污染数据、全年每小时空气温湿度数据、全年降水数据、以及生物排放数据等。

1.2.2.3 经济数据采集

需要收集的当地经济数据包括：人口、面积、植物种植成本、养护成本、市政每年用于节能减排的预算等，最后根据国际用户的各自情况，结合当地的气象数据、降水数据、生物排放数据，以及经济数据，利用软件程序计算出生态效益和生态价值。

1.2.3 数据处理

通过i-Trees database软件的Species Location Precipitation Pollution模块分别录入树种、位置信息、气象信息和空气污染信息。将数据集通过info@itreetools.org邮箱发送至美国林务局（只有完成、高质量的数据才会被接受），美国林务局根据收到的国际数据将i-Trees软件进行格式化矫正，一般2～6个月时间收到结果。

软件经过格式化矫正后，再通过i-Trees Eco5.0软件对数据集进行处理分析，测算出城市绿地内包括节能效益、碳储存和碳吸收效益、改善空气质量效益、截留雨水效益和森林美学效益5个方面的经济效益。

2 i-Trees软件的计算机理及研究进展

2.1 城市绿地节能减排效益

i-Trees节能效益的评估是基于McPherson和Simpson的研究［22］，城市绿地系统可以起到降温增湿，明显缓解城市的热岛效应，例如夏季乔、灌、草可以通过降温增湿作用，缓解周围建筑物用于降低环境温度而消耗的其他能源。反之严寒冬季，高大建筑被常绿树包围，具有保温效果，这种保温作用同样可以降低其他形式的能源消耗。i-Trees的节能效益主要是通过运用空调降低或增加同样温度所耗电能的量，折算成货币来计算的［2］。

国外对此研究比较成熟，据报道，2001年美国加州单株行道树节约能源产生的经济效益，折算成美元为19.2美元，而1.77亿株行道树通过遮荫减少能源消耗，折算成货币达5亿美元［23］。2008年加拿大多伦多艾伦公园单株树的生态效益，折算成货币为35美元，309株树每年节电84.8GJ，折算成货币为1190美元，节约天然气量937GJ，折算成货币为9914美元［24］。国内李兴兴2011年对四川农大校园内森林节能效益的研究发现，单株树产生的生态效益，折算成人民币为37.86元，全年森林节约能源，折算人民币总数为7.8万元，其中对节能效益发挥重要作用的树种是楠木和银杏，分别占总效益的13%和10%［25］。陶晓研究发现合肥市单株行道树的平均效益为21.56元，每年节约的能源折算成人民币总数为77.1万元，其中节约电量折算成人民币为47.5万元，节约天然气折算成人民币为29.6万元［23］。

2.2 城市绿地吸收CO2效益

树木自身生理特性之一即进行光合作用将无机物转化为有机物并释放氧气，在这个生理过程中不但减少了空气中碳含量，而且缓解了温室效应，实现了空气中的碳、氧平衡［26］。i-Trees对城市绿地年固碳效益的计算与树木的空间分布格局、树木生长情况、树冠覆盖率等因素有关［27］。它可以为城市森林每年的碳吸收能力以货币的形式表现出来，首先通过软件设定的公式自动计算出树木吸收CO2的效率，再根据政府征收的碳排放税标准，核算出城市绿地吸收CO2产生的经济效益［28-29］。

国外对城市森林固碳效益的研究，既可大到整个国家也可小到某个城市进行价值评估，如美国对许多城市的固碳效益研究发现，纽约的固碳量最大，其次为芝加哥［30］。美国林业研究中心研究表明，Garland、Texas每年固碳4400 t［10］。国内的研究多采用CITYgreen、碳平衡等方法，如刘常富利用CITYgreen模型测算出沈阳市建成区每年碳存留量为880t［7］。李薇对北京市奥林匹克森林公园的生态效益研究发现，每年碳储存和吸收量分别为11455 t和234 t，并且随着树木的生长，其碳储存和吸收量也在不断增加［9］。陶晓估算出合肥主城区3万余株行道树每年可从大气中吸收C02达1.6t，折合成货币价值为157.4万元［23］。

2.3 城市绿地改善空气质量效益

城市绿地主要通过截留颗粒物与吸收有害气体两个方面来改善空气质量，树木每年能够吸收和过滤大量的颗粒物、氮氧化物、硫化物等［31］。i-Trees软件是通过分析树木净化空气中有害物质的能力来计算其改善空气质量的经济效益，具体方法首先是估算出树木每年净化空气中各种污染物的总量，然后依据政府相关机构每年用于消除和净化各种污染物所投入的资金进行核算，最终根据软件设定的程序，计算出树木在改善空气质量方面所产生的经济效益［10］。

Escobedo等对圣地亚哥城市森林净化空气产生的效益进行价值评估，发现利用城市森林消除空气中污染物同采取其他有效手段净化空气，能够取得同样的经济效益［32］。美国学者Nowak等对城市森林进行研究，得出同样的结论［27］。马新辉等对西安市多植物类型净化空气的量进行了核算，结果发现植被每年滞尘3900万吨，转化为经济效益为3100万元［31］。

2.4 城市绿地截留雨水效益

有研究表明树木在防风固沙和减少暴雨径流方面起到举足轻重的作用［23］。i-Trees模型是依据研究区的立地条件、土壤种类、气候类型、降雨量等因素来计算树木截留雨水产生的生态效益，再根据政府相关机构每年用于暴雨、泥石流等自然灾害所需资金，进而得出城市森林在截留雨水方面所产生的经济效益［28］。

根据国外研究，暴雨洪峰出现的频率与森林覆盖率的大小息息相关，森林覆盖率每增加2个百分点，大约可削减洪峰1个百分点［29］。国内李兴兴经i-Trees运算2011年川农大校区森林可截留雨水1.02万m3，折算经济价值达16.83万元［25］，陶晓研究发现合肥市区行道树年截留雨水量为8.11万m3，折合成经济效益为4000万元［23］。

2.5 城市绿地美学效益

城市绿地的美学效益与人类活动以及生理、心理健康息息相关。如何评价其美学效益也是国内外研究的热点。目前i-Trees软件利用支付意愿法对美学效益进行估算，每株树木的美学价值与该株树木的地理位置以及生长情况相关［30］。计算单株树木美学价值的公式为：单株树木提升的房地产价值、树木区位因素与树木每年增加的叶面积三者之乘积，再除以树木总叶面积。

目前，国内外对行道树的美学评价还处于起步阶段，研究成果还不成熟。国内学者仅对合肥市的行道树进行过美学价值的探索研究，折算成人民币产生的经济效益为300多万元［16］。除此之外，对森林美学价值的评估还可以利用STRATUM模型进行，不但可以计算出单株树木的经济价值，还可得出所有树木的经济价值［17］。

3 国际用户使用i-Trees模型需要注意的问题

i-Tree Eco模型为美国、加拿大及澳大利亚的使用者默认了气象与空气质量数据。这些数据将自动化处理这些国家进行的项目，并在一天内回报结果。但对于其他国家用户则存在如下限制条件

3.1 处理时间

对于国际生态项目来说，i-Trees团队在收到所有数据之后需要额外的格式化时间来对模型进行调整，以便接受和分析国际数据项目，所以处理时间从1到6个月不等。所需的实际时间取决于当前的积压和需要解决的数据完整性问题等［33］。2017年7月i-Trees团队升级了程序。在新版本中，用户可以自己选择年份，提交相关的天气数据和污染数据。整个过程从最初的位置、批准、实现和最终发布可能需要6个月的时间。

3.2 物种和位置信息

i-Trees Eco模块由物种和位置两种主要的数据库组成。对于国际生态用户来说，某些当地树种在i-Trees生态物种数据库中是没有的。2017年7月前，国际用户需要从生态物种数据库中选择一种从大小、结构和叶子类型上具有相似特征的替代树种。2017年7月后，由于系统升级，以及该软件在全球范围内的使用增加，i-Trees数据库为这些新数据（物种、位置）提供了一个中心提交站点。提交的数据将经过审核并正式添加到i-Trees Eco。这些新地点的用户将能够更新他们的i-Trees Eco软件，并对新的地点和物种进行分析，而不需要美国林务局的人工处理。用户提交的数据将被审查，只有完整、高质量的数据才会被接受。一旦验证，这些数据将被包含在下一个i-Trees Eco软件版本中。

3.3 其他额外数据

国际用户需要现场数据以及一起使用的数据集，包括位置信息、空气质量数据、无线电探空数据、气象数据、降水数据和生物排放数据，其中气象数据是全球唯一可用的数据集［34］。国际用户可以直接在Eco应用程序中选择一个气象站，而不需要提供数据本身。其他数据集则需要以Microsoft Excel格式标注域名与数据，所有数据集汇总后附件于电子邮件寄至美国i-Trees团队。

4 讨 论

国外成熟的模型具有其特有的地域性,若将其推广应用于我国，具有一定的局限性［35］。但是在符合我国国情的生态服务评估模型还未成功研发之前,借鉴国外成熟模型，进行我国城市绿地生态效益的价值评估是一种有效方法。为了广泛研究国内城市绿地生态服务功能效益，我们不能仅是引进国外的测评软件工具，还要借鉴国外成熟技术开发研制适合国内使用的新软件，使之本土化，方便国内用户的使用，为进一步研究我国城市森林系统的生态效益提供有利平台。

但是,一方面：由于笔者所学知识及目前国内研究成果有限，本文内容上只探讨分析了城市绿地所发挥的生态效益的五个主要方面，从研究深度和广度方面来说,属于一种比较简单的尝试和探索,望今后丰富研究内容，例如增加森林对降低噪音、空气中负离子能力等其他生态效益分析的内容。另一方面：虽然对I-Trees软件属性数据库进行修正与更新，完成软件的本地化，但是还存在误差，这种误差对生态效益总量计算还会带来较大影响，所以希望在今后更加深入的探索和分析I-Trees软件在我国城市绿地生态系统功能评估中的应用的同时，从模型的机理进行研究，重新编写其原代码，加入中国的气候、植被等数据源，以期建立一种本土化的测评软件工具，使定量评估城市森林生态效益的方法更加有效和可行。