寧春嬌,董雨琴,楊喻明,程哲煬,黃啟堂*
(1.福建農林大學風景園林與藝術學院,福建 福州 350002;
2.福州市烏龍江公園管理處,福建 福州 350008)
城市綠道是線性的、有植被的道路,作為自然或半自然區域嵌入建筑環境中[1]。綠道可以在休閑區和自然區之間建立聯系,為使用者提供積極的休閑功能[2],還能在保護生態文化資源[3],促進生物多樣性等方面造福城市生態系統[4]。
隨著城市化進程不斷加快,城市綠道在城市景觀和城市生態中扮演的角色愈發重要。國外綠道的理論與實踐經過百余年的發展已日臻成熟,美國綠道系統覆蓋面廣,連通性好,網絡化、游憩傾向明顯;
歐洲、日本綠道注重對生態系統、自然景觀的維系;
新加坡綠道實現了高密度城市中的復合功能網絡構建[5]。國內學者在早期研究中為了探索我國綠道建設的理論基礎和實踐可能,主要將研究的重點集中在對綠道理念的介紹和對國外優秀綠道案例的分析上[6-9]。
景觀視覺評價是對具有視覺價值的景觀進行量化的評價[10]。趙瑩等人通過眼動試驗,以SOR模型為出發點對珠海唐家古鎮的景觀色彩豐富度及游客吸引力等進行研究[11]。沈欽煒等利用GIS技術對梅嶺國家森林進行景觀視覺質量評價[12]。范榕運用無人機圖像分割法對綠道景觀空間視覺吸引要素特征分析發現人類視覺感知與軟件圖片分析結果相似[13]。目前國內對于景觀視覺評價的研究方式多是選擇單一評價方式,主觀偏好評價和客觀視覺質量評價相結合的研究相對較少,僅部分學者進行了此類研究的嘗試,如吳榛等人以紫金山國家森林公園為例,主觀層面基于SBE法,客觀層面以地理數據為基礎,最后進行等比例加權分析[14]。謝煥景利用ASG綜合法將主客觀相結合對金牛山公園進行景觀視覺質量評價[15]。齊津達運用GIS空間分析法和SBE法,建立森林公園景觀視覺資源評價模型[16]。
本研究將此類主客觀相結合的研究方法運用到城市綠道的景觀視覺評價中。主觀層面采用美景度評價法(SBE),客觀層面通過層次分析法(AHP)建立評價指標并邀請專家賦予權重,結合地理信息技術(GIS)對評價因子加權分析。最后綜合主客觀的運算結果,運用IPA法建立AHP客觀評價—美景度主觀評價矩陣對飛鳳山綠道景觀視覺評價進行等級評定,為飛鳳山環山落地式綠道的景觀視覺資源的保護和利用提供科學依據,同時也有助于提升福州綠道在城市建設中的發展空間。
飛鳳山奧體公園(119°15′36″—119°16′8″E,26°0′54″—26°1′28″N)位于福建省福州市倉山區,東至盤嶼路,南到東嶺路,西迄楊周路,北達建新南路,占地面積約80 hm2,處于16—72 m的高程范圍內,內部共設有18個景觀節點。以飛鳳山為主體建立環山落地式綠道,最長的1條為4.219 5 km,具有優良的觀賞視線,是集休閑娛樂和運動健身為一體的城市綠道。其地理位置優越,自然環境優美。沿綠道環線種植了約18萬株茉莉花(JasminumsambacAiton),最大程度上提升飛鳳山奧體公園的視覺景觀效果。
本研究利用LocaSpaceViewer軟件獲取飛鳳山奧體公園DEM數字高程數據,分辨率為10 m×10 m,DEM數據能夠直觀地反映城市綠道的空間分布特征,為景觀視覺質量客觀評價提供分析依據。將實地調研的結果與公園管理部門提供的平面圖資料相結合,獲得飛鳳山奧體公園的景觀軸線和主要景點分布(如圖1)。數據處理均在WGS-1984-UTM-Zone-50N 投影坐標系下進行。
圖1 飛鳳山奧體公園高程圖
2.1.1 景觀樣本獲取及評價方式 調研時間選擇福州人體體感溫度最舒適且天氣晴朗的10—11月,平均氣溫為17—22 ℃。拍攝器材選用Nikon 810單反相機,對18個景點進行多角度多方位橫向取景拍攝,相機與地面垂直且保持同高度拍攝。將拍攝到的照片進行篩選,每個景點挑選4張照片制作成1幀PPT,并邀請75名具有景觀專業背景的專家和學者以及75名不具有景觀專業背景的受訪者對每個景點進行打分。打分為7分制,依次為很喜歡(3分)、喜歡(2分)、較喜歡(1分)、一般(0分)、不太喜歡(-1分)、不喜歡(-2分)、很不喜歡(-3分)。
2.1.2 數據標準化處理 將得到的評價數據標準化處理,獲取主觀評價得分,處理公式如下:
2.2.1 構建指標體系 從景觀視覺敏感度、景觀視覺吸收力和景觀視覺生態因子等3個方面對景觀視覺進行客觀評價與分析。景觀視覺敏感度層面由相對距離、相對坡度、出現幾率和醒目程度組成;
景觀視覺吸收力從坡向、起伏度和植被水體豐富度等3個角度評價分析;
選取自然斑塊、半自然斑塊和人工斑塊作為景觀視覺生態因子的評價指標。景觀視覺敏感度可反映研究地地理位置的客觀地理資源視覺現狀,景觀視覺吸收力和景觀視覺生態因子可從微觀和宏觀2個角度反應研究地的景觀視覺生態現狀。通過查閱與景觀視覺評價相關的文獻,提出一套適用于飛鳳山奧體公園的景觀視覺評價標準,如表1所示。其中景觀視覺生態因子評價均采用邊緣對比指數的評分標準。
表1 基于AHP景觀視覺評價分值
2.2.2 指標權重確定 運用AHP法構建景觀視覺評價體系并計算指標權重。邀請35名風景園林專業的專家對各評價因子的重要程度進行賦值,調查結果導入YAAHP軟件對判斷矩陣進行歸一化處理,計算指標權重,最后通過一致性檢驗,得到表2。在基于GIS空間分析得出每個景點實際景觀視覺評分的基礎上,與AHP法確定的各因子指標權重進行疊加分析,進而得到各景點最終的客觀評價得分。
表2 基于AHP的景觀視覺評價指標及其權重
IPA分析法又稱重要性—績效表現(Important-Performance Analysis),其主要思想是顧客對于服務或產品的滿意度由其對該服務或產品的績效表現程度和它們的重要程度而決定。
IPA以各指標的重要性作為橫軸,表現性作為縱軸,將這2個因素的均值作為分割點,從而分為4個象限區域。IPA模型的分析結果直觀明了,易發現研究存在的問題并提供相應的決策。本研究運用IPA的數據處理原則,將基于GIS分析的AHP客觀評價作為重要性,美景度主觀評價作為績效表現,構建AHP客觀評價—美景度主觀偏好矩陣模型,具體分為4個象限。
通過美景度評價法對景點進行打分,獲得的標準化評分值如表3所示。結果顯示,觀景橋、入口廣場、步云臺、暮坡、綜合廣場和休閑茶室的標準化得分均較高,表明游客對這6個景點較為滿意。觀景橋得分最高是因為其視線視域開闊,觀賞效果極佳,而石光園和雨水花園的美景度主觀評價得分相對較低,將評分結果和實地調研結合分析發現,雨水花園建成后常年干枯并未展現出濕地應有的視覺效果,導致其景觀視覺效果較差,無法滿足游客觀賞需求。
表3 飛鳳山奧體公園主觀美景度評價得分
3.2.1 景觀視覺敏感度分析 對景觀視覺敏感度單因子進行評價,由圖2并結合表4進行分析,游客一般對綠道沿線景點進行觀賞,因此游客與景點之間的距離大小會直接影響視覺感受,基于GIS分析結果繪制出相對距離景觀視覺敏感度分級圖(圖2-a),其中暮坡和雨水花園均在距離綠道100 m之外的鮮見帶,綜合廣場、認養種植園、梯田花海、青少年生態科普館、觀景橋、步云臺、入口廣場、石光園和曲波徑這9個景點與綠道距離相對較近。對相對坡度進行分析,見圖2-b可知,所有景點坡度均小于30°,僅觀景亭的坡度最大,并且有一半景點均小于7.18°,說明飛鳳山奧體公園地理位置坡度起伏較為平緩,游客觀賞視角會受到相應限制。對出現幾率分析可知(圖2-c),步云臺和石光園的出現幾率最高,暮坡的出現幾率最低,僅有1次。出現幾率的高低對于城市綠道景點的規劃和游客的觀賞活動行為都起到決定性作用。由圖2-d可看出,18個景點均位于高醒目度地區,說明公園內的綠道在規劃建設初期,就將景點與周邊環境的對比度以及公眾的視覺捕捉氛圍納入規劃設計的考量因素中。
圖2 景觀視覺敏感度單因子評價
綜合景觀視覺敏感度各項要素指標的評價結果,根據其對應權重進行計算,最終生成景觀視覺敏感度綜合得分圖(見圖3),并將各個景點的得分進行匯總排名,如表4。研究結果表明,綠道內大部分景點位于高敏感度景觀帶,極限運動場、綜合廣場、石光園、認養種植園、觀景亭、步云臺、臺地花園、曲波徑、兒童活動區、瀲光園、入口廣場、梯田花海、青少年生態科普館和觀景亭得分均在3.0以上,而極限運動場的得分最高,是因為其出現幾率和醒目程度均較高,且相對距離適宜,相對坡度也在所有景點排名中處于居中位置。雨水花園和暮坡距離綠道范圍較遠,出現幾率較低,且相對坡度平緩,所以得分均較低。
表4 景觀視覺敏感度得分
圖3 景觀視覺敏感度綜合得分
3.2.2 景觀視覺吸收力分析 結合圖4及表5,對景觀視覺吸收力單因子進行評價。綠道內景點坡向分布較為平均(見圖4-a)。對起伏度進行分析發現((見圖4-b),觀景亭的起伏度最大,為39.357 2 m;
極限運動場的起伏度最小,為12.07 m。對其水域、林地、草地、建筑用地、裸地進行區分,得到植被水體豐富度等級圖((見圖4-c),景點極限運動場、觀景亭、綜合廣場、入口廣場、梯田花海、認養種植園和雨水花園均為建筑用地或裸地用地類型,其余11個景點為林地。
圖4 景觀視覺吸收力單因子評價
綜合景觀視覺吸收力各項指標的評價結果,根據其對應權重進行計算,最終生成福道景觀視覺吸收力綜合得分圖(見圖5),并將各個景點的得分進行匯總,如表5。研究表明,兒童活動區和休閑茶室得分最高,因為其坡均為北向,起伏度也較大,并且植被豐富度高,所以排名最前;
而雨水花園和認養種植園的景觀視覺吸收力排名最低,坡均為南向,起伏度不高,且屬于建筑用地或裸地,說明景觀內部結構不穩定,當環境遭到外界破壞時其修復水平較低。
圖5 景觀視覺吸收力綜合得分
表5 飛鳳山奧體公園景觀視覺吸收力得分
3.2.3 景觀視覺生態因子分析 在總結前人研究經驗的基礎上,本研究首先利用遙感衛星影像對研究區的景觀斑塊進行分類,如圖6-a所示。利用GIS進行EC0N指數的運算,運算結果如表6所示,并結合圖6-b可發現,極限運動場、綜合廣場、觀景亭、認養種植園、入口廣場、梯田花海和雨水花園位于高視覺生態區,其余 11個景點位于中視覺生態區。說明飛鳳山奧體公園生態敏感性較高,植物種類較為豐富,具有較高的視覺興趣及美學價值。
圖6 景觀視覺生態因子評價
3.2.4 AHP客觀評價綜合分析 綜合景觀視覺敏感度、景觀視覺吸收力和景觀視覺生態因子的客觀評價數據,對指標進行加權統計,生成綜合得分圖,即圖7,將各景點客觀評價綜合得分進行排名,如表6。排名由高到低依次為曲波徑、石光園、臺地花園、兒童活動區、極限運動場、觀景橋、步云臺、瀲光園、青少年生態科普館、認養種植園、綜合廣場、入口廣場、梯田花海、觀景亭、休閑茶室、入云臺、暮坡、雨水花園。其中,曲徑波的得分最高,結合客觀數據分析及實地調研結果發現該景點處于綠道視覺資源較好的地理位置,并且該景點景觀視覺敏感度、景觀視覺吸收力和景觀視覺生態因子得分均較高,所以客觀評價排名第1;
雨水花園的排名最低,該景點自然地理資源相對較少,且景觀單因子評價得分也較低。
表6 景觀視覺客觀評價加權得分
圖7 景觀視覺客觀評價得分分布
將美景度主觀偏好評價與基于GIS的客觀評價相結合,將其標準化得分分別置于二維象限中,以坐標(0,0)為原點,以基于GIS的AHP客觀評價標準化得分為橫軸,以標準化主觀偏好得分為縱軸,構建AHP客觀評價—美景度主觀偏好矩陣,并以此具體劃分為4個象限,如圖8。
圖8 AHP客觀評價-美景度主觀偏好矩陣
位于第I象限的景點分別為觀景橋、入口廣場、步云臺、綜合廣場、梯田花海、臺地花園和極限運動場,主客觀評價均較高,該象限景點作為整條綠道的一級景觀區,符合其景觀視覺品質高和景點地理位置優越的特點,且景點與周邊環境的融合度高,植被景觀豐富,能使游客獲得絕佳的視覺感受,并且滿足休憩和娛樂功能。因此這7個景點屬于核心景觀區,應該以保護為主,對其景觀資源和植物資源進行重點管理和維護。
位于第II象限的景點分別為入云臺、休閑茶室、觀景亭和暮坡,其特點是主觀美景度評價高,客觀特征不明顯。該象限內景點雖然較受游客喜愛,但前3個景點均不位于綠道主干道上,景點地理位置較為隱蔽,不易被游客發現,暮坡位置相對獨立,周邊相連景點較少,所以游客前往該景點的概率小。因此這4個景點屬于普通景觀區,應做到在不破壞現狀的同時,提升景點引導性或增加與其他景點的連續性,提升視覺出現幾率。
位于第Ⅲ象限的景點僅有雨水花園1個,該景點景觀視覺敏感度和景觀視覺吸收力得分都較低,同時在進行美景度評價和實地調研時,大多數評價者發現該景點長期干旱且植被枯萎,已失去其建設初期構想的濕地景觀和雨水花園的功能。因此該景點屬于次優先改造區,應從引入水源和植被入手,從而盡快恢復該景點原有功能和觀賞效果,提升視覺景觀效果。
位于第IV象限景點分別為兒童活動區、曲波徑、青少年生態科普館、瀲光園、認養種植園和石光園。該象限內客觀評價高,主觀評價低,說明景點出現在游客面前的幾率高,但其美景度低,會給游客帶來負面視覺沖擊。因此這6個景點屬于優先改造區,針對此類景點應做重點提升策略,改善其周邊環境,增加景觀小品,豐富植物配置,提升景點辨識度,以改變主觀偏好低的現狀。
(1)在主觀美景度評價層面,景點排名由高到低依次為觀景橋>入口廣場>步云臺>暮坡>綜合廣場、休閑茶室>梯田花海>觀景亭>臺地花園、極限運動場、入云臺>兒童活動區、青少年生態科普館>曲波徑>認養種植園>瀲光園>石光園>雨水花園。
(2)在基于GIS空間分析的AHP客觀評價結果為曲波徑>石光園>臺地花園>兒童活動區>極限運動場>觀景橋>步云臺>瀲光園>青少年生態科普館>認養種植園>綜合廣場>入口廣場>梯田花海>觀景亭>休閑茶室>入云臺>暮坡>雨水花園。
(3)綜合疊加主客觀的評價結果,運用IPA分析法建立AHP客觀評價—美景度主觀偏好矩陣,對綠道景點進行綜合分析。處于核心景觀區的景點有觀景橋、入口廣場、步云臺、綜合廣場、梯田花海、臺地花園和極限運動場;
處于普通景觀區的是景點入云臺、休閑茶室、觀景亭和暮坡;
處于次優先改造區的為雨水花園,處于優先改造區的為兒童活動區、曲波徑、青少年生態科普館、瀲光園、認養種植園和石光園。
本文嘗試構建AHP客觀評價和SBE主觀評價矩陣進行景觀視覺評價,對研究區的視覺景觀進行保護等級劃分,美景度主觀偏好數據能夠反應游客最真實的環境感知,基于GIS技術的AHP客觀評價能夠將抽象數據量化評價。主客觀結合的方式符合當下景觀視覺評價的研究方向,并為劃分景觀保護等級提供參考依據。
隨著研究方法的多元化發展,3S技術手段和虛擬現實技術(VR)也在不斷提高,已有研究表明應用全景VR技術在景觀視覺評價中具有一定的優勢和可行性[17],如何更恰當地將人的主觀偏好和不同新技術相結合,更加完善和科學地建立景觀視覺評價模型,是本研究乃至未來相關研究需進一步改善和探討的重點難點,相信未來景觀視覺評價研究的發展趨勢將更多地采用多元化的技術手段。
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