绿色交通数据分析范文篇1
关键词：春油菜；光合生理指标；产量；灰色关联分析；灰色关联度
中图分类号：S634.3文献标识码：A文章编号：0439-8114（2013）17-4041-03
GreyCorrelativeDegreeAnalysisofthePhotosyntheticIndexesandYieldofDifferentTypesofSpringRape
JUXia
（CollegeofAgricultureandAnimalHusbandry，QinghaiUniversity，Xining810016，China）
Abstract：Thegreyrelationaldegreeofyieldperplantofrapewithitscomponentfactorsandthephotosyntheticindexesatdifferentgrowthstageswasanalyzedbygreyrelationalanalysismethod.Theresultsshowedthatthesiliquenumberofmaininflorescencewasthedominantfactorofyieldperplant（r=0.7261），followedbythegrainnumberpersiliqueofsecondarybranchesandmaininflorescence；whilethenumberofbranchesandthesiliquenumberofeachbranchwerenothighlycorrelatedwithyieldperplant.Basedontherelationshipbetweenphotosyntheticindicesandyieldofdifferentspringrapecultivars（lines），itwasconcludedthatthecorrelationbetweenchlorophyllcontentofrapepeelduringpodstageandyieldofrapewasthelowest.Duetothehighyieldadvantageofhybridrapeandonthebasisofhighcorrelationcharacteristicofyieldperplantofhybridrapeandnetphotosyntheticrateatfloweringstage，highyieldproductioncouldbeobtainedbyincreasingtheyieldperplantthroughpromotingthenetphotosyntheticrateatfloweringstage.
Keywords：springrape；photosyntheticphysiologicalindexes；yield；grayrelationalanalysis；greyrelationaldegree
光合作用是作物产量形成的物质基础，作物产量90%～95%的干物质直接来源于光合作用，一种作物一个品种有其固有的光合特性和遗传特性，因此研究和提高作物的光合效率一直以来都是作物研究中的热点问题[1]。我国西部地区是全国油菜的主产区，其光、温等气候特点与春油菜的生物学特性相适应，保证了油菜优良品质的形成和生产优势地位的确立[2]。油菜生理包括光合生理、种子生理、营养生理、抗性生理、发育生理以及水分生理等。油菜的干物质增长速度、产量形成等均由每天的光合作用和呼吸作用的结果所决定。油菜一生中的光合面积、光合效率以及光合产物的运转、分配、积累对油菜产量和品质形成起着十分重要的作用[3]。因此，研究不同生育期油菜光合生理特性与产量的关系，明确其影响机理及基本规律，对改善油菜品质、提高生产力及经济效益都有重要意义。
1材料与方法
试验于2011年在青海大学农林科学院国家春油菜改良中心试验田进行，供试材料为青海省近年主栽的春油菜品种（系），分别为甘蓝型杂交油菜：青杂7号、青杂5号、青杂2号；白菜型油菜：青油241；甘蓝型常规油菜：青油14和No.46；芥菜型油菜：青海芥菜。在植株长出6片真叶时定为幼苗期，植株开花量达到85%时为盛花期，角果量达到80%时为角果期，按不同生育期，选择晴朗无云的一天在09：00～11：00自然光照条件下用LI-6400XT光合仪每区随机选取10株油菜，定株测定每一区样本在自然光照条件下的叶片（苗期和盛花期）或角果（角果期）的净光合速率和蒸腾速率等光合生理指标，测定完成后取相应叶片、角果带回实验室，用80%丙酮作为提取液，722型分光光度计测定吸光度，按Arnon[4]的公式计算提取液的叶绿素浓度。收获时每个品种（系）选取10株进行室内考种，测定产量相关指标。
利用Excel2003对数据进行分类整理；按邓聚龙[5]的方法，利用DPS统计软件分析光合生理指标与单株产量的灰色关联度。
2结果与分析
2.1不同类型油菜品种（系）产量构成因素与产量的灰色关联分析
供试油菜品种产量构成因素相关指标结果见表1。从表1可以看出，甘蓝型油菜品种（系）的单株产量与千粒重明显高于白菜型油菜和芥菜型油菜。将7个油菜品种的单株产量及产量构成因素——主序角果数、主序每角粒数、一次分枝数、一次分枝角果数、一次分枝每角粒数、二次分枝数、二次分枝角果数、二次分枝每角粒数、千粒重看成是一个灰色系统，以单株产量为参考数列，9个产量构成因素为比较数列，分析油菜各产量构成因素与单株产量的灰色关联度，以此判断产量构成因素对单株产量的影响程度。结果表明，各产量构成因子的关联系数（r）顺序为主序角果数（r1=0.7261）>二次分枝每角粒数（r8=0.6423）>主序每角粒数（r2=0.6134）>一次分枝每角粒数（r5=0.5821）>千粒重（r9=0.5369）>一次分枝数（r3=0.4937）>一次分枝角果数（r4=0.4459）>二次分枝数（r6=0.3332）>二次分枝角果数（r7=0.2613）。
2.2不同类型油菜品种（系）光合生理指标与产量的灰色关联分析
表2是各类型油菜品种（系）各时期的光合生理指标，将不同类型油菜品种（系）单株产量及光合生理指标——净光合速率、蒸腾速率、叶绿素a含量、叶绿素b含量、叶绿素总含量看成是一个灰色系统，以单株产量（表1）为参考数列，各生育期光合生理指标（表2）为比较数列，分析各类型油菜品种（系）各时期光合生理指标与单株产量的灰色关联度。
2.2.1甘蓝型杂交油菜通过分析甘蓝型杂交油菜各时期光合生理指标与单株产量的灰色关联度，以此判断各时期光合指标对单株产量的影响程度。结果表明，盛花期净光合速率（r6=0.5617）>角果期蒸腾速率（r12=0.4924）>盛花期蒸腾速率（r7=0.4606）>苗期净光合速率（r1=0.4511）>盛花期叶绿素b含量（r9=0.4442）>盛花期叶绿素总含量（r10=0.4379）>角果期净光合速率（r11=0.4367）>苗期叶绿素a含量（r3=0.4353）>盛花期叶绿素a含量（r8=0.4327）>苗期叶绿素总含量（r5=0.4295）>苗期叶绿素b含量（r4=0.4242）>苗期蒸腾速率（r2=0.4108）>角果期叶绿素总含量（r15=0.3168）>角果期叶绿素b含量（r14=0.3126）>角果期叶绿素a含量（r13=0.3029）。
2.2.2甘蓝型常规油菜对甘蓝型常规油菜各时期光合生理指标与单株产量的灰色关联度分析结果表明，盛花期净光合速率（r6=0.6108）>角果期净光合速率（r11=0.5183）>盛花期蒸腾速率（r7=0.4930）>盛花期叶绿素a含量（r8=0.4452）>苗期净光合速率（r1=0.4369）>盛花期叶绿素b含量（r9=0.4339）>盛花期叶绿素总含量（r10=0.4319）>角果期蒸腾速率（r12=0.4002）>苗期叶绿素a含量（r3=0.3597）>角果期叶绿素a含量（r13=0.3519）>苗期叶绿素总含量（r5=0.3497）>苗期蒸腾速率（r2=0.3492）>角果期叶绿素总含量（r15=0.3451）>苗期叶绿素b含量（r4=0.3270）>角果期叶绿素b含量（r14=0.2371）。
2.2.3白菜型油菜通过分析白菜型油菜各时期光合生理指标与单株产量的灰色关联度，结果表明各因子的关联顺序为盛花期净光合速率（r6=0.6976）>角果期蒸腾速率（r12=0.5713）>盛花期蒸腾速率（r7=0.5111）>苗期叶绿素b含量（r4=0.4777）>苗期净光合速率（r1=0.4343）>盛花期叶绿素b含量（r9=0.4108）>盛花期叶绿素总含量（r10=0.4092）>苗期叶绿素总含量（r5=0.4018）>苗期蒸腾速率（r2=0.3997）>苗期叶绿素a含量（r3=0.3919）>盛花期叶绿素a含量（r8=0.3746）>角果期叶绿素总含量（r15=0.3195）>角果期叶绿素a含量（r13=0.3167）>角果期净光合速率（r11=0.3034）>角果期叶绿素b含量（r14=0.2736）。
2.2.4芥菜型油菜对芥菜型油菜各时期光合生理指标与单株产量的灰色关联度分析结果表明，各因子的关联顺序为苗期蒸腾速率（r2=0.7127）>角果期净光合速率（r11=0.6774）>盛花期净光合速率（r6=0.5618）>盛花期叶绿素总含量（r10=0.5020）>苗期叶绿素总含量（r5=0.4820）>苗期叶绿素b含量（r4=0.4746）>盛花期叶绿素b含量（r9=0.4561）>盛花期叶绿素a含量（r8=0.4415）>苗期叶绿素a含量（r3=0.4299）>苗期净光合速率（r1=0.3770）>盛花期蒸腾速率（r7=0.3623）>角果期蒸腾速率（r12=0.3411）>角果期叶绿素总含量（r15=0.2830）>角果期叶绿素a含量（r13=0.2028）>角果期叶绿素b含量（r14=0.1841）。
3小结与讨论
在保障品质的前提下，高产是油菜种植品种选择的主要目标。单株产量是由多个单一性状构成的复合性状，每个单一性状不仅对单株产量产生直接影响，而且会通过其他性状对产量产生间接作用[6-8]。本试验通过对不同类型油菜品种（系）产量构成与单株产量的灰色关联度的分析发现，主序角果数是单株产量构成的第一主成分，是主导因子，二次分枝每角粒数是单株产量构成的第二主导成分。在此研究基础上，今后可进一步从栽培措施等方面着手研究，通过增加两个主导因子来提高油菜单株产量，为油菜高产栽培提供理论依据。
光合作用是外界环境因子和内部生理因子共同作用的复杂过程，在自然条件下，植物的光合作用常受到外界生态因素和植物本身生理因素的影响，其中叶绿素含量是反映植物光合生理状况的一个基本指标，高等植物的叶绿素包括叶绿素a和叶绿素b。叶绿素a不但能吸收、传递光能，某些叶绿素a还能导致光化学反应，将光能转变为电能，而叶绿素b只能吸收、传递光能[9，10]。叶绿素a含量越高，光能转变成电能的数量会越多，有利于提高光能利用率。本试验通过灰色关联度分析法对各类型油菜品种（系）单株产量与光合生理指标的灰色关联度进行了分析，结果表明，在甘蓝型杂交油菜中，与油菜单株产量关系最为密切的因子为盛花期净光合速率，其次为盛花期和角果期的蒸腾速率，再次为苗期净光合速率，角果期叶绿素含量均与单株产量关联度不高；在甘蓝型常规油菜中，与油菜单株产量关系最为密切的因子为盛花期和角果期的净光合速率，其次为盛花期蒸腾速率；在白菜型油菜中，与油菜单株产量关系最为密切的因子为盛花期净光合速率，其次为盛花期和角果期的蒸腾速率，与角果期净光合速率关联度很小；在芥菜型油菜中，与油菜单株产量关系最为密切的因子为苗期蒸腾速率，其次为盛花期和角果期净光合速率，再次为盛花期叶绿素总含量。综上所述，供试所有类型油菜中角果期角果的叶绿素含量与油菜产量间关联度较低，与盛花期净光合速率关联度均较高。鉴于杂交油菜的高产优势，可以依据甘蓝型杂交油菜的单株产量与盛花期净光合速率关联度较高的特性，通过提高盛花期净光合速率来有效增加油菜单株产量，以达到高产的目的。
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绿色交通数据分析范文篇2
关键词：绿色建筑；增量成本；测算方法
中图分类号：G267文献标识码：A
StudyaboutIncrementalCostofGreenBuildingBasedonLifecycle
ZHANGDawei,YangJianliang,HongMei
BeijingJiaotongUniversity,SchoolofEconomicsandBusinessManagement,BeiJing,100044
Abstract:Thispaperanalysestheconceptionandcomponentpartsoflifecycleincrementalcostsofgreenbuilding,thebasicprocedureswereproposedformeasuringtheincrementalcostofgreentechnologyapplicationongreenbuilding;andputsforwardthedeterminedusingBPneuralnetworkmethodforcostdatabaseconstructionscheme.Theanalysisofgreenlifecyclecostofbuilding,thebuildinginformationmodel(BIM)forprocessingcostdatacostcontrolandtheprocesses,butalsotakeintoaccountovertime,influencedbythetimevalueofmoneyandmaterialortechnologyannualincrementrate,comparisonofgreenbuildingandbenchmarkbuilding,thelackofrealdatasex,theadjustmentmethodofcostdatacorrespondingalsoproposedgreenbuilding.True,objective,accuratemeasurementofgreenbuildinglifecyclecost,provideareference.
Keyword：Greenbuilding;Incrementalcost;Estimatemethod
近年来，随着国家大力倡导节能减排，绿色建筑被广泛关注，并开始大力发展。绿色建筑是相对于国家或地方节能标准，节能要求更高的建筑，是在满足人们对建筑使用功能要求的前提下，通过一些方法和措施，使建筑在寿命期内节约能源、保护环境。但在绿色建筑推广过程中，出现了仅考虑节能效果，不计建设成本等情况。一些学者为了增加有关绿色建筑的认识，引入了增量成本的概念，但仅测算了建设期的增量成本或是仅从理论的角度进行论述，缺乏实践操作性。本文将从全寿命周期的角度，研究绿色建筑的增量成本的内容，以及其测算方法。
1.绿色建筑全寿命周期增量成本概述
1.1绿色建筑全寿命周期增量成本概念
绿色建筑增量成本是指在符合国家或地区强制性标准要求的前提下，因使用了相应的节能方法和措施而增加的成本[1]。然而增量成本的计算需要选择一个基准建筑方案，而且相对于基准建筑方案，绿色建筑在其寿命期内，还受诸如价格因素、时间价值的影响[2]，这些问题对于绿色建筑增量成本有着至关重要的影响。
绿色建筑全寿命周期增量成本则是指从项目的角度出发，以基于某一时间内，满足地区强制性标准的基准建筑方案数据为基准，剔除在项目过程中，时间、价格等影响因素后，在全寿命周期内因节能方法和措施，所增加的无形成本和有形成本。
1.2绿色建筑全寿命周期增量成本内容
在全寿命周期中，绿色建筑有很多参与方，也涉及了许多过程[3]。作为建筑行业一个较新的事物，在不同的时期，不同的参与方因参与绿色建筑建设会产生直接投入在绿色建筑的成本——有形增量成本和因绿色建筑的实施而产生的其他成本——无形增量成本。
有形增量成本是较为容易测算得到的，是由参建各方直接投入到绿色建筑项目中较基准建筑项目增加的成本，包括增加的决策成本、设计成本、施工成本以及运营拆除成本。
无形增量成本是由参建各方为保障绿色建筑的实施而额外增加的成本和消耗。无形增量成本的产生主要包括各方人员不熟悉绿色建筑要求和标准，而使项目实施过程中，造成不必要的时间和资源的消耗；因缺乏完整的项目信息和数据，而增加的沟通成本或是操作成本和浪费等等。
1.3绿色建筑全寿命周期增量成本影响因素
基于绿色建筑在全寿命周期内，涉及诸多参与方，而且增量成本内容也较为复杂，因而绿色建筑全寿命周期增量成本的影响因素较多，本文在此将其主要分为两部分：内部影响因素和外部影响因素。
内部影响因素受项目所处的微观环境影响，包括项目计划和实施中的措施方法、信息沟通、人员因素、材料因素以及地域因素等等。并且在绿色建筑增量成本测算时，基准建筑方案数据的选取也对增量成本有着重要的影响。
外部影响因素则主要受项目所处的宏观环境的影响，对绿色建筑增量成本的测算有着重要作用。本文在此考虑主要受宏观大环境影响的资金时间价值因素和价格因素，以便于绿色建筑与基准建筑进行比较时，能较为客观的反映出某一时间情况下的成本增加情况。
2.绿色建筑全寿命周期增量成本测算思路
2.1无形增量成本测算思路
无形增量成本的发生虽与绿色建筑有关，但涉及一些诸如人员素质等主观性因素和一些潜在性问题，难以逐个进行分析，不易逐个直接测算。本文认为，无形增量成本对绿色建筑增量成本有至关重要的影响，直接测算难以计量，但是无形增量成本的测算可以通过测算采取相应控制措施和解决手段的实际投入，来进行一个成本统计，就可以测算出相应的无形增量成本。
2.2有形增量成本测算思路
2.2.1基准建筑方案的确定
有形增量成本测算的前提是基准建筑方案的选取，然而建筑物都有各自的特点和使用要求，因而很难找到相似的基准建筑与绿色建筑进行同类比较。本文采取的思路是，先是收集在某段时间内按照地区强制标准完成的建筑物各项基本参数如面积、层高、楼层等，可以反应建筑的规模标准、使用功能和结构形式，同时还要选取与绿色建筑进行增量比较的建筑结构成本数据。然后将所收集的数据进行整理，运用BP神经网络模型进行训练处理[4]，从而使模型在输入相应的数据后，可以得出相应的基准建筑成本数据，从而可以进行增量成本的比较。
2.2.2增量成本内因的控制
绿色建筑在全生命周期内都会有增量成本，然而由于各参与方之间缺乏有效的联系和协调，因而在实际的项目实施过程中，存在很多的信息碎片，影响了绿色建筑的节能效益，也增加了绿色建筑的成本，不能真实客观的反应绿色建筑成本数据，因而在绿色建筑进行规划设计过程中，就需要考虑建立一个各参与方共建的信息平台，从而保证绿色建筑全寿命期数据的完整，从而可以尽可能降低绿色建筑的建设、使用成本，又有利于绿色建筑全寿命期成本的测算。
2.2.3增量成本外因的调整
绿色建筑的建设、运营在全寿命周期内所占的时间比例较大，随着时间的推移，材料的价格受物价水平影响会产生波动，资金在不同节点上购买力也存在着差异，因而，需要对影响成本的因素进行调整，才可以与某一时间段的基准建筑进行比较，尽量减少外在因素的影响，反应一个真实的绿色建筑增量成本内在的情况。
3.绿色建筑全寿命周期增量成本测算方法
3.1无形增量成本的测算方法
无形增量成本的测算方法主要是测算为保障绿色建筑实施而单独采取的措施和手段而实际投入的成本。根据采取的措施和手段进行准确统计计算。本文在此主要计算成本如下。
人员绿色建筑相关培训成本：
C1=iQi（1）
i——第i次绿色建筑培训
Ai——参加第i次绿色建筑培训的单人培训费用；
Qi——参加第i次绿色建筑培训的人数。
绿色建筑技术措施鼓励表彰成本C2、有关绿色建筑专项协调沟通成本C3、绿色建筑新技术和新材料实验费用C4、绿色建筑质量检查成本C5：
C总=C2+C3+C4+C5
=i+i+i+i(2)
Bi——第i次绿色建筑技术措施表彰发放奖励
Di——第i次有关绿色建筑专项协调沟通成本
Ei——第i次绿色建筑新技术和新材料实验费用
Fi——第i次绿色建筑质量检查成本
本文认为有关绿色建筑无形增量成本可以按绿色建筑实际产生的相关措施成本进行现行叠加计算，然后在求出总和。
3.2有形增量成本的测算方法
3.2.1基准建筑数据的确定
基准建筑与绿色建筑进行增量成本测算的前提是，两个建筑具有相同的规模标准、相同的使用功能和相同的结构形式。而BP神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层。输入层是数据的输入，数据的准确直接影响输出层的结果。因而，在构建基准建筑BP神经网络模型之前，需确定所要选取的建筑信息数据[4]。
在此本文数据的选取主要包括两个部分：一是三种因素所包含的基准建筑信息，二是在选取对应的部件成本数据，构成模型的数据基础。规模标准主要包括建筑物层数、建筑物高度和建筑屋面积；使用功能主要包括容积率、居住建筑密度、居住建筑面积密度、建筑面积密度和建筑毛密度；结构形式主要包括钢结构、混合结构、框架结构、框架剪力墙结构等；相应的成本数据主要选取与绿色建筑技术相对应的决策规划、设计、施工以及运营过程中有关用地、用材、用能、用水、环保、机械修理等费用。在选取好数据后，对不可量化或是定性数据进行编号处理，用数字的形式表示相关的建筑信息，就构成了BP神经网络模型的输入层数据。
隐含层的作用是从样本中提取并存储其内在规律，每个隐含层神经元有若干个权值，而每个权值都是增强网络映射能力的一个参数。隐含层数量过少，无法掌握数据的规律，就会降低数据的准确度；隐含层数量过多，就会出现过度吻合的情况。隐含层的确定可以采取“试凑法”，先假定隐含层的个数，进行训练比较，然后确定隐含层的个数。
输出层就是最终得出的基准成本数据结果，是构建该模型的目的所在。
3.2.2影响绿色建筑增量成本内因的控制
绿色建筑全寿命周期中，涉及过程较多，在各个过程中，参与方之间缺乏有效的信息传递，从而对项目认识存在差异，另外，建筑项目中由于工程数量较大、计算过程复杂等因素影响，就额外增加了绿色建筑的成本和不必要的损失浪费，难以真实客观地体现绿色建筑的增量成本。本文在此引入建筑信息模型（BIM），通过构建绿色建筑全寿命周期成本信息数据模型，从而既保障绿色建筑成本的有效控制，又有利于绿色建筑成本的测算。
构建绿色建筑全寿命周期成本信息模型，首先是要对与绿色技术和措施有关的结构或是部件，制定统一的信息分类和单独的编码体系，这样便于相关信息的存储和读取。
绿色建筑全寿命周期成本信息模型分为两个部分：核心部分和支撑部分。核心部分是以BIM作为基础，用于实现全寿命周期内绿色建筑信息的运算、传递和共享，从而减少绿色建筑实施过程中的不必要成本和损耗；支撑部分则是弥补BIM不能提供造价计算的特点，运用技术手段，将BIM中收集的数据导入到造价软件中，进行有关的成本计算，然后所得到的数据再集成到BIM系统中，从而可以实现全寿命周期内绿色建筑成本数据的集成。这样，即控制了全寿命周期中绿色建筑的成本，从而也完成的数据收集[4]。
3.2.3影响绿色建筑增量成本外因的调整
绿色建筑在全寿命周期内，成本数据的收集需要经历一个较长的时间过程[7]，在这个收集的过程中，成本数据会受宏观环境的影响，不能代表基准建筑所在时间段的价值，为了保证成本数据的客观性，因而将建筑信息系统中得到的成本数据进行修正。本文在此主要考虑资金的时间价值和成本价格的上涨[2]。
不同时期发生的成本，可以分为持续性成本、重复发生成本和一次性成本等[8]。持续性成本是指在一段时间内持续发生的成本，包括决策规划时期、设计时期和建造时期。重复性发生的成本则是指定期都会发生的成本，包括维修成本、人工成本等。一次性成本在绿色建筑寿命期发生的次数较少，如设备的更换和大修成本等。
产生的成本较为平稳时，可以按成本发生的时间进行如下的计算：
Ci=Pi—1]，i}（3）
产生的成本波动较大时，可以按实际发生情况单独进行计算：
Ci=Pi[（1+r）（1+w）]-I（4）
i——以基准建筑方案时间为起点，连续发生到i年
Ci——绿色建筑投入的某项技术或是材料成本在基期时的现值
Pi——绿色建筑投入的某项技术或是材料成本发生在i年的成本
r——年利率
w——某项技术或材料的年增长率
通过以上方法得到基准建筑方案成本数据和绿色建筑成本数据后，根据全寿命周期过程，然后可以分别计算不同过程，不同措施的增量成本数值，即为在基期水平下的真实成本，从而可以与相应的地区标准进行比较。
4.结论
本文首先界定了绿色建筑全寿命周期增量成本的概念，分析了其构成和影响因素，提出了绿色建筑全寿命周期增量成本的测算思路，并运用BP神经网络和建筑信息模型（BIM）来对绿色建筑全寿命周期增量成本进行测算。该方法对测定绿色建筑全寿命周期增量成本的准确测算具有重要意义，也为后续开展绿色建筑增量效益评价提供了前提。
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绿色交通数据分析范文篇3
关键词：道路绿化；植物结构;植物多样性
1道路绿化中分车带所用植物分析
分车带的植物配置形式简洁，树形整齐，排列一致。在植物配置上采用了乔、灌、地被相结合，乔木以中小型为主，如国槐、红叶李等，这些乔木树冠较高，不在机动车上方搭接郁闭，避免了机动车排放的有害气体被封闭在树冠下方、难以扩散、空气无法对流等所加剧的道路污染。表1所列的大叶黄杨、海桐和金叶女贞等修剪为绿篱，其高度控制在0.6米至1米之间，有效防止了相向行驶的机动车眩光给行车带来的不便。大叶黄杨和金叶女贞抗性强，耐修剪、密闭性好，绿化效果也很不错。灌木选择主要品种如表1列有：紫薇、丁香、紫荆、木槿、金叶女贞等，花色、叶色富于变化，增强观赏效果和生态效果。栽植地被植物有：冷季型草坪、白三叶和红花酢浆草等，有效的防止了水土流失，并增强了生态效果。所形成的乔、灌、草相结合的绿化配置模式，是近些年生态学家所尽力推崇的生态绿化模式，不仅具有更高的观赏价值，更具有非常高的生态性能。
在植物配置中，乔木比灌木数量少，这与道路分车带上应大量使用灌木,乔木少用或不用有关。分车带上栽种灌木是由分车带的功能和作用决定的。分车带设在道路中间或机动车道与非机动车道之间,前者主要是为了分开上下行车流,减少相互干扰,提高车速；后者是为了解决机动车与非机动车混合行驶的矛盾,保证安全。因此,分车带上多植1m以下的灌木和草本花卉,乔木尽可能少用,以防车速快时,成行的乔木使驾驶员产生眩目的感觉。
表1分车带用灌木及小乔木类统计表
2.道路绿化中行道树所用植物分析
行道树绿带内应以栽植行道树为主，行道树是整条道路绿化的主体和骨架，也是增强城市景观的主要内容，通过合理的行道树配置，可以使一些形似的街道由于行道树的不同而区分开来，增强空间的可识别性。三球悬铃木与合欢枝叶繁茂的树冠能够遮挡大部分向绿地内和地面射入的太阳辐射，同时也阻止了绿带内和地面向外射出的长波辐射。白天前者大于后者，夜间后者大于前者，致使绿带内或遮荫处白天的最高气温低于空旷地、夜间的最低气温高于空旷地，夏季平均气温低于空旷地、冬季平均气温高于空旷地，使气温日较差、年较差减小，气温趋于平和，有利于该路段生态环境的改善。
2.1路绿化中路侧绿化带用植物分析
南环路和西外环路的路侧绿化带比较宽阔，为12.5米，所用植物物种也十分繁多。在植物配置中采用乔、灌、色带、花、草以及地被等多种植物的合理搭配，建造了多样的复层植物群落结构，形成了不同的植物景观，并营造了优良的生态植物群落。从靠近人行道至道路绿带红线方向，形成了矮、中、高的绿化格局，使人们视野开阔，形成富于变化的林缘线与林冠线。在靠近红线的位置栽植秋色叶树种乌桕、银杏等，颜色绚丽，起到防护和背景的作用，向内一层为馒头柳、垂柳和广玉兰等，其下层是小乔木及花灌木如：枇杷、紫叶李、紫薇、棣棠、红瑞木等，花灌木前栽植曲线行色带红叶小檗、黄杨、金叶女贞、月季等，地被植物为：白三叶、冷季性草坪等，满足了物种多样性的要求，形成了良好的生态景观路。
根据统计表2出，路侧绿化带选用了较多的木本植物。道路绿化中较多地使用木本植物是比较经济合理的,木本植物一次栽植,数年甚至数十年都不必更换,且适应性强,耐粗放管理。道路绿化的主要功能是遮荫、降温、防尘、减少有害气体、减弱噪音、美化环境等,木本植物在这些功能上远远优于草本植物,其防护效果比相同面积上的灌木和草本植物强得多。
表2侧绿化带主要应用的乔木类统计表
2.2交通岛绿化用植物分析
交通岛绿地可分为中心岛绿地、导向岛绿地和立体交叉岛绿地。交通岛周边的植物配置宜增强导向性，在行车范围内应采用通透式配置。中心岛绿地应保持各路口之间的行车视线通透，布置成装饰性绿地。该地的交通岛栽植了大叶黄杨、金叶女贞所形成的色带、花带等，颜色鲜艳，导向性强。由于并未种植大量乔木，保证了各路口的行车视线通透，形成了疏朗开阔的绿化效果。
结语
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