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基于無損檢測(cè)技術(shù)的行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系構(gòu)建及實(shí)證分析

2024-06-21 16:25:38 點(diǎn)將科技 48

     背景:傳統(tǒng)的可視化樹木評(píng)估方法在評(píng)估樹木風(fēng)險(xiǎn)時(shí)是主觀的,因此在準(zhǔn)確檢測(cè)樹干和根系內(nèi)部腐朽方面并不有效。為了提高行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性,提出了一種新的無損檢測(cè)方法。這種新的樹木風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法結(jié)合了不同的無損檢測(cè)技術(shù),如聲波斷層掃描和探地雷達(dá),可以顯著提高樹干和樹根風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性。應(yīng)用該方法對(duì)上海歷史風(fēng)貌保護(hù)區(qū)1001棵行道樹進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示,盡管大多數(shù)行道樹的枝條和樹干風(fēng)險(xiǎn)水平較低,但超過三分之一的行道樹根系風(fēng)險(xiǎn)水平較高。行道樹的風(fēng)險(xiǎn)因素主要在樹干和根系,行道樹風(fēng)險(xiǎn)水平與樹腔、病蟲害以及根系分布、傾斜和樹干內(nèi)部腐爛的深度和范圍有顯著相關(guān)性。在無損檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析以及有針對(duì)性的預(yù)防措施的幫助下,街道風(fēng)險(xiǎn)損害的可能性大大降低,包括行道樹在臺(tái)風(fēng)期間傾斜和倒塌等。

    材料和方法:

    研究區(qū)域:上海市最大的歷史文化風(fēng)貌保護(hù)區(qū),衡山路-復(fù)興東路,該地區(qū)行道樹市歷史文化保護(hù)戰(zhàn)略的重要組成部分。2020年9月至2021年3月,對(duì)橫山路-復(fù)興東路歷史風(fēng)貌保護(hù)區(qū)14條主要道路上1001株胸徑大于40厘米的行道樹進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(圖1)。研究區(qū)內(nèi)有各種各樣的樹木,如Platanus orientalis L.、Pterocarya striptera(C.DC)、Sophora japonica L.、Quercus acuissima Carruth和Sapium sebiferum(L.)Roxb。其中,P. orientalis數(shù)量最多,共有884只(88.31%),P. stenoptera次之,共有109只(10.89%)。Platanus orientalis是上海市種植最多的行道樹,約占行道樹總數(shù)的65%。

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圖1 研究區(qū)域及樣品點(diǎn)的分布

   研究方法:

  •   可視化樹木評(píng)估(VTA):對(duì)獲取的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并使用ArcGIS 10.8軟件生成圖表。數(shù)據(jù)包括樹種、坐標(biāo)、樹高、胸徑、樹干傾斜度和樹木的潛在生長(zhǎng)指標(biāo)。

選擇DBH大于40cm的行道樹進(jìn)行VTA。評(píng)估涵蓋樹枝、樹干、根系及其周圍環(huán)境。為了檢測(cè)行道樹的主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),參考了先前的研究結(jié)果和ISA建議(Matheni和Clark,1994;He等,2021)。枝條評(píng)估的重點(diǎn)是大冠偏移、真菌果體的存在、病蟲害、大枯枝和頂端枯死。樹干評(píng)估包括樹木傾斜、樹干空洞和機(jī)械損傷。根系評(píng)估的重點(diǎn)是交織根系和地下管廊建設(shè)。周圍環(huán)境評(píng)估包括可能的墜落地點(diǎn)、道路等級(jí)和周圍建筑物的密度。

  •   無損檢測(cè)(NDT):

采用無損檢測(cè)技術(shù)對(duì)行道樹樹干內(nèi)部腐朽和根系分布進(jìn)行了無損檢測(cè)。其中,聲波斷層掃描(PiCUS-3,Argus,Germany)用于檢測(cè)行道樹樹干的內(nèi)部腐爛。該方法利用高精度的樹木幾何信息軟件計(jì)算聲速,繪制樹木聲波傳輸速率或密度圖像,從而準(zhǔn)確描述樹木的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。根據(jù)制造商的說明,從每棵樹中選擇三個(gè)橫截面進(jìn)行檢測(cè)。理想情況下,三個(gè)橫截面位于1)根系附近,2)DBH的測(cè)量點(diǎn)處,以及3)樹的第一個(gè)分叉點(diǎn)下方。為了方便起見,本研究中選擇的三個(gè)橫截面為:1)地面以上0.3 m,2)地面以上1.6 m(DBH點(diǎn)以上0.3 m),以及3)分支高度以下2.1 m(圖2)。所有數(shù)據(jù)都被導(dǎo)入連接到傳感器和主控制單元的計(jì)算機(jī)中,然后使用PiCUS-3軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。

樹木雷達(dá)裝置(TRU?,美國(guó)TreeRadar)用于探測(cè)行道樹的根系分布,而不影響其生長(zhǎng)。該方法利用探地雷達(dá)技術(shù)從垂直和水平方向?qū)Ω颠M(jìn)行無損掃描。在垂直方向上,根系分布分為三個(gè)區(qū)域:地面以下0–20 cm、21–40 cm和41–100 cm。使用同心圓方法檢測(cè)水平分布,其中樹干被視為圓的中心。掃描過程包括人行道側(cè)的三個(gè)半圓截面和車行道側(cè)的兩個(gè)半圓截面,半徑分別設(shè)定為1.0 m、1.5 m和2.0 m。這是因?yàn)樯虾5男械罉涑囟荚?.6 m的邊長(zhǎng)范圍內(nèi),樹池外的區(qū)域是人行道或車行道,而地下部分是混凝土結(jié)構(gòu)。根系很少能夠延伸到樹干周圍半徑為2.0 m的圓形區(qū)域之外(圖2)。使用Tree WinTM PRO軟件(TreeRear,US)對(duì)獲得的掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以生成水平和垂直方向的根系密度圖和樹根的三維虛擬模型。

圖片關(guān)鍵詞

圖2 行道樹樹干和根系檢測(cè)方法

  •   建立考核指標(biāo)體系:

風(fēng)險(xiǎn)矩陣法可用于風(fēng)險(xiǎn)排序、風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)。由于操作簡(jiǎn)單直觀,它被廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理的各個(gè)領(lǐng)域。風(fēng)險(xiǎn)矩陣法結(jié)合了定性和定量分析,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)后果的影響和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性進(jìn)行了分類(Dunster et al.,2017)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的計(jì)算公式為:風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(R)=風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)×風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度等級(jí)(S)

風(fēng)險(xiǎn)矩陣法用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)后果的影響和可能性,并確定行道樹的風(fēng)險(xiǎn)水平。行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中使用的參數(shù)如表1-4所示。表1表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性(P),從i到iv的值表示低風(fēng)險(xiǎn)到極高風(fēng)險(xiǎn)的可能性。表2描述了后果的嚴(yán)重性(S),其中a到d表示可忽略到極端嚴(yán)重性。表3顯示了樹木風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(R)的比較值,X軸表示風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度,Y軸表示風(fēng)險(xiǎn)可能性。表4列出了風(fēng)險(xiǎn)矩陣中的風(fēng)險(xiǎn)分類標(biāo)準(zhǔn)。

先前的研究表明,根/樹干腐爛導(dǎo)致的樹木倒塌和樹干/樹枝腐爛導(dǎo)致的樹枝斷裂(Roson-Szeryńska et al.,2014)可能會(huì)損壞車輛和建筑物,并傷害行人(Lazim和Misni,2016)。本研究采用了最新的研究結(jié)果和無損檢測(cè)技術(shù),以確保評(píng)估項(xiàng)目和指標(biāo)是最新和準(zhǔn)確的(Dunster等人,2017;He等人,2021)。評(píng)估項(xiàng)目集中在行道樹的枝條、樹干和根部,評(píng)估指標(biāo)包括樹干內(nèi)部腐爛、根系分布的深度和范圍,以及前面提到的VTA指數(shù)?;谶@些因素,我們構(gòu)建了一個(gè)全面準(zhǔn)確的行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng),包括風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性(P)和風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重程度(S)(表5)。

表1 行道樹風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平等級(jí)

風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性P

等級(jí)

風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性的描述

i(1)

Low

Low possibility, risks can occur if the weather is bad

ii (2)

Medium

Medium possibility, the occurrence of risks is reasonably predictable

iii (3)

High

High possibility, risks occur easily due to poor growth

iv (4)

Extremely high

Highly likely, risks will likely occur

表2 行道樹風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重程度

風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重程度S

等級(jí)

風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度的描述

a(1)

Negligible

Almost no harm

b (2)

Mild

Minor injuries to people, vehicles, buildings etc.

c (3)

Serious

Serious injury to people, vehicles, buildings etc.

d (4)

Extreme

Trees pose a serious threat to human life and public property and can cause major accidents

表3 風(fēng)險(xiǎn)值比較表

可能性

后果嚴(yán)重程度

a

b

c

d

i

1

2

3

4

ii

2

4

6

8

iii

3

6

9

12

iv

4

8

12

16

表4 風(fēng)險(xiǎn)水平比較

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分(R)

風(fēng)險(xiǎn)水平

解釋性陳述

I (<3)

Negligible risk

Negligible risk (This risk factor is basically safe, but it does not rule out that there are certain potential safety hazards, so this risk factor should continue to be monitored)

II (3–6)

Acceptable risk

Acceptable risk (This risk factor is relatively safe, but there are potential risks, which should receive attention)

III (8–9)

Medium risk

Medium risk (This risk factor is unsafe and it is very likely that trees will collapse or break, so measures should be taken immediately to control this risk factor)

IV (12–16)

Significant risk

Significant risk (This risk factor is very unsafe and will cause serious consequences)

     風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)評(píng)估主要考慮樹木的結(jié)構(gòu)失效問題。對(duì)B1-B4的13個(gè)指標(biāo)(C1-C13)進(jìn)行評(píng)分,然后將總分轉(zhuǎn)換為表1中的可能性水平,計(jì)算方法如下:將5-15分、16-18分、19-22分、23-45分分別轉(zhuǎn)換為i(低)、ii(中等)、iii(高)或iv(極高)。風(fēng)險(xiǎn)后果的嚴(yán)重性(S)主要考慮增長(zhǎng)沖突。對(duì)B5-B6的三個(gè)指標(biāo)(C14-C16)進(jìn)行評(píng)分,然后將總分轉(zhuǎn)換為表2中的嚴(yán)重程度(S)水平,a(2<S≤4)、b(4<S≤6分)、c(6<S≤8分)、d(8<S≤10分)。

    通過查閱風(fēng)險(xiǎn)矩陣(表3)和獲得的結(jié)果P和S水平,可以獲得單個(gè)樹的風(fēng)險(xiǎn)水平R(表4),其中I(<3)、II(3-6)、III(8-9)和IV(12-16)分別對(duì)應(yīng)于“可忽略風(fēng)險(xiǎn)”、“可接受風(fēng)險(xiǎn)”、中風(fēng)險(xiǎn)和“重大風(fēng)險(xiǎn)”。

  •  數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

    使用ArcGIS10.7軟件對(duì)行道樹風(fēng)險(xiǎn)的空間分布進(jìn)行可視化。使用R 4.1.0檢查行道樹風(fēng)險(xiǎn)水平與每個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性。使用stats(v.4.1.2)和corrplot(v.0.84)軟件包計(jì)算Kendall相關(guān)系數(shù),以評(píng)估有序數(shù)據(jù)的關(guān)系(代碼可在補(bǔ)充材料中獲得)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)包用于計(jì)算kendall相關(guān)系數(shù)和顯著性檢驗(yàn),corrplot包用于繪制相關(guān)熱圖。氣泡的大小和顏色表示Kendall相關(guān)系數(shù)值。星號(hào)的數(shù)量表示變量之間相關(guān)性的顯著性水平,其中*p值<0.05,**p值=0.01,***p數(shù)值<0.001。

    結(jié)果

  •   行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和分析

行道樹風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確診斷。如圖3所示,研究區(qū)域93%以上的行道樹的樹枝風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)為II級(jí)或以下。只有5.99%和0.60%的樹木分別具有III級(jí)和IV級(jí)分支風(fēng)險(xiǎn)。具體而言,50株P(guān).orientalis的分支風(fēng)險(xiǎn)為III級(jí),3株分支風(fēng)險(xiǎn)為IV級(jí),而9株狹翅目P.orientalia的分支風(fēng)險(xiǎn)是III級(jí),2株分支風(fēng)險(xiǎn)是IV級(jí)。只有一株S.sebiferum具有IV級(jí)分支風(fēng)險(xiǎn)。因此,定期檢測(cè)樹木風(fēng)險(xiǎn)是必要的。

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     85%以上的行道樹樹干風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)被評(píng)為II級(jí)或以下(圖3),12.59%和1.80%的樹木分別被評(píng)為III級(jí)和IV級(jí)。85%以上的行道樹樹干風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)被評(píng)為II級(jí)或以下(圖3),12.59%和1.80%的樹木分別被評(píng)為III級(jí)和IV級(jí)。大約89%的側(cè)柏的樹干風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為II級(jí)或以下,而47%的P. stenoptera的軀干風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為III級(jí)或以上。

     超過62%的行道樹的根系風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)等級(jí)為II級(jí)或以下,而37%的樹木的根系風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為III級(jí)或以上(圖3)。大多數(shù)行道樹根系分布在0–50 cm的深度范圍內(nèi),樹冠和根系之間存在嚴(yán)重的不平衡。高比例的行道樹根系受損的風(fēng)險(xiǎn)很高。在側(cè)柏中,288株具有III級(jí)根系風(fēng)險(xiǎn)P值,51株具有IV級(jí)根系風(fēng)險(xiǎn)P值。在P. stenoptera中,27個(gè)具有III級(jí)根系風(fēng)險(xiǎn)P值,3個(gè)具有IV級(jí)根系風(fēng)險(xiǎn)P值。因此,需要密切監(jiān)測(cè)行道樹根系的健康狀況。

  •   行道樹的總體風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

圖4顯示,超過74%的行道樹的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性(P)水平為II級(jí)或以下,但大多數(shù)行道樹風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度(S)水平為Ⅱ級(jí)和Ⅲ級(jí),分別占25.17%和63.14%。超過76%的樹木的風(fēng)險(xiǎn)后果等級(jí)(R)為II級(jí)或以下;194棵樹的風(fēng)險(xiǎn)后果等級(jí)(R)為III,42棵樹的危險(xiǎn)后果等級(jí)(R)為IV。這些樹木需要密切監(jiān)測(cè),并采取適當(dāng)?shù)墓芾泶胧┐_保其安全。

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      如圖5所示,P.orientalis的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平為中等,78%的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率水平為II或以下。超過56%的P. stenoptera表現(xiàn)出III或更高的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平,表明風(fēng)險(xiǎn)很高。經(jīng)鑒定,S. sebiferum和S. japonica的危險(xiǎn)發(fā)生可能性等級(jí)(P)為IV。結(jié)果表明,83%的脫落/斷裂部位在P. orientalis的枝條上,91%在P. stenoptera的樹干上。

  •   行道樹風(fēng)險(xiǎn)的總體空間格局

     圖6顯示,東平路和汾陽路的平均支路(B1)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平最高,寶慶路和桃江路的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性最低(圖6A)。枝條的高風(fēng)險(xiǎn)是由于嚴(yán)重的疾病、害蟲、上部的枯死和大的樹冠偏移。此外,東平路和武康路的平均主干(B2)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平最高,而高安路和高郵路的平均干線(B2)危險(xiǎn)發(fā)生可能性水平最低(圖6B)。樹干空洞和內(nèi)部腐朽是樹干(B2)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平p值高的主要原因,而樹木傾斜是次要原因。此外,高安路和高郵路的平均根系(B3)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平p值最高,而寶慶路和岳陽路的平均根部(B3)危險(xiǎn)發(fā)生可能性水平p值最低(圖6C)。根系(B3)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平p值高主要是由于地下管廊施工破壞了高速公路一側(cè)的根系,導(dǎo)致根系的范圍和深度分布不均。

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      根據(jù)圖7A,東平路和武康路的平均總體風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性水平(P)值最高,而寶慶路和高安路的平均整體風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性值最低。圖7B顯示,太原路和天平路的風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度(S)值最高,東湖路和桃江路最低。廣元路和天平路的平均風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(R)值最高,東湖路和桃江路的平均危險(xiǎn)等級(jí)最低(圖7C)。天平路具有最高的風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度(S)和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(R)值,這是由于其道路等級(jí)高、建筑密度高、地下管道施工對(duì)根系造成的破壞、樹枝上有病蟲害以及樹干內(nèi)有蛀洞和腐爛。

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     為了減少傳統(tǒng)的可視化樹木評(píng)估帶來的主觀性,提高行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性,開發(fā)了一種基于無損檢測(cè)的評(píng)估方法。采用定性和定量相結(jié)合的方法,建立了樹木風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合指標(biāo)體系。無損檢測(cè)技術(shù)能夠在考慮內(nèi)部樹干衰減以及根系的分布深度和范圍的情況下獲取信息。這些信息無法從傳統(tǒng)的視覺評(píng)估中獲得,可以為行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更精確的定量指標(biāo)。

    為了減少傳統(tǒng)的可視化樹木評(píng)估帶來的主觀性,提高行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性,開發(fā)了一種基于無損檢測(cè)的評(píng)估方法。采用定性和定量相結(jié)合的方法,建立了樹木風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合指標(biāo)體系。無損檢測(cè)技術(shù)能夠在考慮內(nèi)部樹干衰減以及根系的分布深度和范圍的情況下獲取信息。這些信息無法從傳統(tǒng)的視覺評(píng)估中獲得,可以為行道樹風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供更精確的定量指標(biāo)。雖然大多數(shù)行道樹的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性和風(fēng)險(xiǎn)水平較低,但由于周圍環(huán)境的影響,其中很大一部分行道樹具有高風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度。行道樹的主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)包括根系的分布深度和范圍、地下管道建設(shè)以及樹干和樹腔的內(nèi)部腐爛。


來源:He K, Wei L and Wang B (2024), Construction of street tree risk assessment system and empirical analysis based on non-destructive testing technologies. Front. Earth Sci. 12:1338316. doi: 10.3389/feart.2024.1338316.


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