景观植物发挥的生态服务功能在缓解城镇化带来的一些“城市问题”时,被认为是一种绿色、安全及有效的途径。植物的成活及健康生长是其生态功能发挥的前提。我们的调查与分析结果显示,日照因子在城镇中已成为限制景观植物正常生长、发育的关键因素,特别是在高密度建成环境中。同一地理位置,建筑高度、建筑布局及地形的多样性导致了地面日照辐射的不均衡性。因人类感知能力的局限性,传统上由设计师经验主导的植物选择与植物群落构建方式,已很难实现植物的日照需求与环境日照供给的准确匹配,也无法保障城镇植物的可持续建植。为解决这一难题,本研究综合利用仪器测定、数字模拟、数据拟合分析、植物健康判断、园林生态学理论及植物群落进化理论等多种技术、方法与理论,以GIS和MS Excel为平台工具结合MATLAB计算机编程语言,设计了基于日照需求习性的城镇植物及其群落智能决策支持系统(UP-DSS),实现了植物选择与配置工作的数字化、系统化及智能化目标,最终解决了研究背景中所提到的难题。本课题在整个研究过程中,产生了以下主要创新成果：首先,提出了利用黑箱思维、植物健康判断与数字模拟技术的植物日照需求习性预测体系,改变了必须通过仪器测定植物光补偿点(LCP)和光饱和点(LSP)的工作方法。利用光合仪器测定植物的LCP和LSP多数在实验控制环境中进行,本研究对居住区中的植物进行测定时发现,仪器实测方法易受环境条件、仪器精度和操作习惯等因素的影响,且存在测定周期长、效率低等缺点。本研究所提出的预测体系,是通过日照辐射数字模拟结合植物健康状态响应,可分析出不同景观植物对日照辐射的需求值区间及敏感程度。本研究所提出的预测体系,经测试具有周期短、成本低及效率高等诸多优点。其次,提出日照辐射限制下的植物群落构建模型,以此模型预设了100种植物群落类型,可以满足城镇区域中不同类型的绿化实践(华中地区)。根据本研究的调查结果显示,在养护条件较好的现代居住小区,日照辐射已成为限制植物种类选择与群落构建的关键因子,而且该因子无法通过人为措施得到改善。根据这种假设,本研究借鉴早生植物群落演替规律,首次提出日照辐射限制下的植物群落构建模型,用于指导城镇居住区中的植物群落设计与选择。依据此模型结合本研究的植物种类,预设了100种植物群落类型,将其存入UP-DSS的数据库,为该系统的普及推广提供数据支持。再次,利用GIS技术与MATLAB计算机编程语言,构建了基于日照需求习性的城镇植物及其群落智能决策支持系统(UP-DSS),实现了植物选择与配置工作的数字化、系统化及智能化。采用GIS技术和MS Excel工具对建筑数据、地形数据以及植物数据进行储存、分析与管理,结合日照辐射模型(Solar Radiation Model)、布尔信息检索模型(Boolean Model for IR),实现了基于日照需求习性的城镇植物及其群落智能决策。以研究区域为案例,完成了景观植物的适应性规划与布局,除了基于日照辐射需求的植物总体规划与布局外,又详细设计了滨水游憩科普区、生物多样性维护区、道路污染防护区的植物选择与群落结构类型。最后,为使该方法便于推广应用,本研究采用MATLAB计算机编程语言设计了简洁的图形用户界面(GUI),实现了单机能够独立运行的决策支持系统(UP-DSS)。为检测该系统的性能,以研究区域作为案例进行操作演示,结果发现UP-DSS系统具有良好的实际表现,能够满足景观设计师对该技术的实践需求。