城鎮森林視覺景觀異質性對美學質量的影響

馬冰倩，徐程揚，劉 江，常 成，趙 凱，孔祥琦，龍嘉翼

（北京林業大學 林學院，北京100083）

建設城市森林是提高人居環境綜合質量的重要途徑。在高人口密度的城市圍繞高層建筑構建城市森林，不僅能夠在一定程度上滿足城市環境需求，也是美化建筑背景景觀的常見手法。在建筑物周邊建設城市森林通常要符合建筑景觀的空間和美學規則，如何驗證這些規則（如植被的空間配置等）的科學性仍是懸而未決的問題。部分學者通過評價建筑外觀的色彩、紋理及建筑與周圍環境整合的合理性［1］進行小尺度研究，認為建筑外觀、屋頂和植被顯著影響了視覺景觀質量，植被可緩和建筑生硬、毫無生機的缺點［2］，有利于視覺感知的提高。為了從較大尺度上研究植被和建筑物的空間關系，有學者基于地理信息系統（GIS）等宏觀手段，依據人們的偏好，從景觀評價角度開展研究，探討在城市周邊環境景觀中融入適宜建筑的方法［3］。目前研究普遍認為植被與景觀美學質量呈正相關，而不合理的建筑會干擾周圍環境整體秩序［4］，降低視覺景觀質量［5］。植被在景觀中的空間位置通常會產生不同視覺構景和空間界定等，對建筑物的采光、建筑外觀的遮擋、以及整體視覺景觀的虛實感知、色彩和景物協調性均產生影響。同時，植被覆蓋通過改變建筑的線條和形狀，打破規則的幾何特征，進而影響了鄉村建筑景觀整合的美學質量［6］。盡管中國學者從藝術角度在建筑周邊植被的規劃建設［7］與管理［8］以及植被配置合理性和生態服務功能評價等［9-10］領域開展了系列研究，依然鮮見植被與建筑耦合關系對視覺景觀質量影響的報道?？臻g位置變化是植被規模、位置及其色彩等對城市森林視覺質量產生影響的根本原因，即空間異質性。在景觀生態學中，異質性是反映地理事物空間分異規律的重要標志［11］，直接影響資源、物種和干擾在景觀中的分配與傳播，對景觀整體功能及生態過程有重要調控作用［12-13］。對于城市森林景觀，視覺景觀異質性可以理解為景觀內各景物斑塊或者色彩斑塊的統計特性及其在空間上的關系。在城市森林景觀研究中，有關景觀結構［14］和美學質量評價［15-17］等報道較多，尤其是在中、大尺度上，采取景觀生態學手法對某一城市或區域的城市森林景觀開展景觀格局的研究［18-20］較多，但鮮見開展小尺度的城鎮森林視覺景觀異質性的研究。鑒于此，本研究以高校具有建筑物背景的城鎮森林作為研究對象，采用美學質量評價與景觀生態學異質性相結合的方法，運用因子和聚類分析等方法，研究城鎮森林景物空間異質性程度對公眾喜好度的影響，進而從美學和整體景觀特點揭示植被與建筑物空間的耦合關系，為提升具有建筑背景的城鎮森林的景觀質量提供理論支撐。

1 樣地設置與調查

目前，城市森林景觀已經基本穩定成型，為保證有較遠的觀賞距離，篩選了北京市海淀區高校校園內的典型景觀進行調查，將以建筑為背景的城市森林景觀作為研究對象，調查地點包括清華大學、北京航空航天大學、北京科技大學、北京語言大學、中國農業大學等9所高校。景觀照片拍攝的原則是保證建筑物前或周邊的植被畫面完整，并保證觀賞距離（拍照點到建筑物的距離）相對一致。以所拍攝照片中景物的范圍為樣地范圍，對樣地范圍內的所有植被做詳細調查。

2 研究方法

2.1 照片拍攝、篩選與評判

照片拍攝選用尼康D300s相機，參數設置：光圈優先曝光、F11光圈、自動對焦模式；天氣為典型晴天，采取橫向拍攝，鏡頭高度為1.55 m。為了避免受觀察點與樓宇之間距離的限制，并使植被在照片取景范圍中最大化，統一在建筑物的側前方拍攝景觀照片。為避免景觀照片的視覺質量強烈受光照的影響，統一在順光光照下進行景觀照片拍攝。共篩選了54張以建筑為背景的城鎮森林景觀照片。

采用美景度評判法［21］（scenic beauty estimation，SBE）對照片的視覺美學進行評價，采用網絡調查問卷形式（https://sojump.com/jq/10640099.aspx）進行評判，每張照片設置觀察時間為5 s，回收222份評判結果，得到有效問卷207份。

每個景觀的美景值（scenic beauty value）按照DANIEL等［21］方法計算：①按等級值大小順序統計各等級值的頻數（f）；②計算各等級值的累計頻數（fc）；③計算累計概率（pc）；④根據累計概率查正態分布單側分位數值（z）；⑤計算z的平均值）。隨機選取1張照片作為對照景觀，其美景度值Si計算公式為：Si=其他景觀的美景度值Sn為：Sn=（-）×100。 其中：n∈［1,54］，為對照景觀的平均值，為其他景觀平均值。Sn絕對值越大，與對照景觀的景觀質量差距就越大。

2.2 照片中景觀斑塊信息提取

根據城鎮森林照片中視覺景觀要素的主要構成成分，將景物類型劃分為植被（喬、灌、草）、建筑、道路和天空等4類。利用Arc GIS 10.3軟件手動勾畫出照片中每個景觀斑塊的邊界，將照片柵格化處理，然后采用FRAGSTATS 4.2軟件提取照片中的景物斑塊信息。手工勾繪照片中景物斑塊的原則是：在充分放大像素的基礎上，由目視直接判斷照片中的景物，區分明顯的景物斑塊邊界，并確定和勾繪邊界；對于邊界不十分明顯的景物，通過色彩和形態加以辨認，確定所屬類別后勾繪邊界。為了分析照片中景物斑塊的特性，本研究引入景觀生態學中景觀指標的概念，參考毛斌等［22］的方法選擇了10個景觀指標（表 1）。

表1 景觀指標的選擇Table 1 Choose of landscape indicators

2.3 數據處理

運用因子分析、聚類分析和簡單相關性分析方法，采用R 3.4.2軟件進行數據分析，Origin 8.0軟件繪制直方圖。

3 結果與分析

3.1 視覺景觀異質性模型構建

森林景觀的綜合質量是由景觀中斑塊指標綜合決定的，經常有部分指標有顯著的間相關關系［23］。為此，通過主成分分析或因子分析實現降維，進而達到各因子軸間相互獨立的目的［24］。

從統計角度出發，部分景觀指標存在著顯著的間相關關系［23］，不滿足相互獨立的性質，直接納入計算必會存有冗余。利用主成分分析法對10個景觀指標提取主成分，以消除指數對某些影響因素的重復表達。從表2可見：前3個主成分的累計貢獻率達94.06%，其中：LPI，CONTAG，SPLIT，SHDI，SIEI在第1組分有較高載荷，這類指數反映了景觀斑塊結構特性，為組分F1，可描述景觀的穩定性；PD，PLADJ，AI在第2組分有較高載荷，反映了斑塊分散與聚集的特點，為組分F2，可描述景觀的破碎化現象；SHAPE和FRAC在第3組分有較高載荷，反映了斑塊形態等信息，為組分F3，可用于描述景觀連通性。綜合這3個組分，構建景觀異質性（F）模型，描述景觀穩定性的組分方差貢獻率為50.63%，描述景觀破碎化的組分方差貢獻率為32.84%，描述景觀連通性的組分方差貢獻率為16.53%，可見結構是影響視覺景觀異質性的主要方面。根據主成分得分矩陣確定3個主成分中每個變量所對應的系數，形成結構（F1）， 數量（F2）和形狀（F3）3 個視覺景觀異質性組分方程：

視覺景觀異質性3個組分的特征根分別為λ1=4.762，λ2=3.089和λ3=1.555（表2），以每個主成分所對應的特征值占所提取主成分總的特征值之和的比例作為權重［11］，可得到景觀異質性綜合模型，即：

表2 景觀指數主成分分析結果Table 2 Results of principal component analysis of landscape indexes

3.2 視覺景觀異質性和美學質量綜合分區

基于因子分析的3個異質性組分（F1，F2，F3）以及各樣地的景觀美學質量（SBE）進行聚類分析，采用R 3.4.2軟件的層次聚類方法，選擇3類為最終分類結果，按視覺景觀異質性程度分為高異質、低質量視覺景觀（類型Ⅰ）；中等異質、視覺景觀（類型Ⅱ）；低異質、高質量視覺景觀（類型Ⅲ）（圖1）。

圖1 聚類分析的3類景觀樣地Figure 1 Sample photographs representing the 3 types of landscape from cluster analysis

3.3 視覺景觀異質性與美景度關聯分析

3.3.1 不同視覺景觀類型中景觀指標對美景度的影響 3種類型景觀的LPI，CONTAG，SPLIT，SHDI，SIEI，PD，SHAPE和FRAC景觀要素均有顯著或極顯著差異，PLADJ和AI無顯著差異（圖2）。①類型Ⅰ：高異質、低質量視覺景觀。該類型景觀視覺異質性為0.82，顯著高于其他類型景觀，美景度為-41.90，顯著低于其他類型景觀。從景觀因子角度出發，LPI和CONTAG最低，分別為40.72和50.93，表明該類型景觀的最大斑塊小，連通性低；而PD，SPLIT，SHDI，SIEI，SHAPE和FRAC均最高，分別為6.96，3.62，1.24，0.91，1.62和1.09，可見該類型的景觀破碎程度嚴重，混雜程度高，邊界復雜、穩定性最差，形狀和組成都很復雜，與另2種視覺景觀類型相比，該類型的景觀視覺感知差，美學質量低。②類型Ⅱ：中等異質質量視覺景觀。該類型景觀視覺異質性為-0.27，美景度為-20.45。F3組分因子SHAPE和FRAC在3種景觀類型中最低，分別為1.47和1.07，可見，該種類型景觀的斑塊形狀規則，邊緣線簡單。F1和F2組分中各因子值均居中等，相比景觀類型Ⅲ來看，斑塊連通性和穩定性差，破碎化程度高，景物斑塊邊界簡單，但美學質量顯著低于景觀類型Ⅲ。可見，景觀斑塊邊界連接過于簡單，對視覺感知來說，會降低景觀的美學質量。③類型Ⅲ：低異質、高質量視覺景觀。該類型景觀視覺異質性為-0.78，美景度為7.79，視覺異質性程度最低，同時景觀的美學質量最高。該類型的SHAPE和FRAC幾乎與類型Ⅰ相同，分別為1.61和1.09，斑塊的邊界復雜程度高，而LPI和CONTAG也最高，分別為68.16和61.85，表明該類型景觀的最大斑塊大，連通性強；而PD，SPLIT，SHDI和SIEI均最低，分別為3.47，2.09，0.91和0.64?？梢娫擃愋偷木坝^破碎程度低，景觀的結構比較穩定，且形態和邊界富有一定的變化，景觀不顯單調，觀賞效果好。

圖2 不同視覺景觀類型景觀指標特征Figure 2 Characteristics of indicators for different types of visual landscape

3.3.2 不同視覺景觀類型中構景要素對美景度的影響 對不同樣地的視覺構景組分占比（植被比例VE，建筑比例BU，道路比例PA，天空比例SK和植被建筑比R）進行分析。從表3來看：不同的構景組分與視覺景觀異質性、美學質量之間存在一定的相關性，其中視覺景觀異質性與BU，PA呈顯著的正相關（P=0.009，P=0.007），與VE和R呈負相關（P＜0.001，P=0.001）；美景度與 VE，R呈顯著的正相關（P＜0.001，P=0.012），與BU呈顯著負相關（P＜0.001）；而隨著視覺景觀異質性的提高，景觀的美學質量呈顯著下降趨勢（P=0.007）。以建筑為背景的城鎮森林景觀主要由植被和建筑組成。從圖3可見：視覺景觀異質性、美景度、植被比例、建筑比例、道路比例和植被建筑之比均有顯著差異，天空比例則無顯著差異，具體表現為：類型I中，視覺景觀異質性最強且BU和PA最高，但美學質量最差，VE及R均最低，分別為35.06%和122.31%；類型Ⅲ中，視覺景觀的異質性程度降低，硬質視覺景觀BU和PA的占比也降低（分別降低了20.46%和2.28%），而VE和R顯著提高（分別提高了33.57%和244.45%），景觀的美學質量也顯著提高?？梢?，當植被比例占景觀視野68.63%且植被與建筑之比約為3.6倍左右時，以建筑為背景的城鎮森林景觀的視覺美學質量最佳。結合相關性來看（表3），植被、建筑和道路都可能引起視覺景觀異質性的顯著變化，而天空不是引起景觀美學質量差異的關鍵因素［25］。

表3 構景要素與視覺景觀異質性和美景度之間的相關性Table 3 Correlation between factors and visual heterogeneity and SBE of landscape

4 結論與討論

圖3 不同視覺景觀類型的異質性、構景要素和美景度特征Figure 3 Characteristics of heterogeneity,constitutive elements and SBE for different types of visual landscape

本研究探索了以建筑為背景的城鎮森林景觀美學質量特征，利用Arc GIS 10.3將研究對象分為植被、建筑、道路和天空等4種視覺景物類型，并用10個景觀指標描述整體視覺景觀及不同景物斑塊之間的特點。對景觀指標進行主成分分析降維，提取了結構、組成和形態3個主成分，解釋率可達94.06%，經由3個組分的特征值推導出視覺景觀異質性F，其中結構的方差貢獻率達50.63%，組成組分的方差貢獻率達32.84%，形態的方差貢獻率達16.53%。視覺景觀異質性與美景度之間存在極顯著相關（P＜0.01），為探討各樣地視覺景觀異質性與美景度之間的內在聯系，對結構、組成和形態3組分與美景度進行聚類分析，將這54塊樣地分為3類。類型Ⅰ：高異質、低質量景觀。視覺景觀異質性最高，建筑比例高，植被比例低，視覺景觀連通性差、結構不穩定且復雜多變，整體美學質量低。類型Ⅱ：中等異質質量景觀。視覺景觀異質性中等，建筑、植被比例、穩定性和連通性中等，但斑塊邊界和形狀復雜度最低，景觀美學質量僅次于類型Ⅰ景觀。類型Ⅲ：低異質、高質量景觀。視覺景觀異質性最低，景觀穩定性強，連通性高，斑塊邊界和形狀富有一定的變化，美景度最高。

橫向比較3種視覺景觀類型，隨著視覺景觀異質程度加深，景觀美學質量顯著下降，主要體現在景觀指標和構景要素的差異對城鎮森林景觀美學質量的影響。

從景觀指標來看，PD，SPLIT，SHDI，SIEI與美學質量呈負相關。隨著斑塊數量、分離程度和多樣性、均勻度的顯著增加，視野中的景觀復雜度提高，景觀群體龐大、數量多、色彩濃重和枝葉雜亂、植物茂盛，給人以沉重、壓抑或者不安的感覺［26］，造成公眾喜好度降低；LPI和CONTAG增加可提高美景度，可能是因為植被斑塊占主導，視覺色彩上連續性強，整體呈現比較均勻的綠色色塊，給人以視覺享受；SHAPE和FRAC變化有所不同，美景度最高和最低的景觀邊界和形狀都很復雜。一般情況下，復雜的斑塊邊界會降低視覺感知，但本研究表明：高美學質量景觀的斑塊形狀及復雜的邊界反而能提高美景度，可能是因為該類型的景觀視野中主要是植被，植被邊界的變化來源于林冠線的起伏，而林冠線對林外景觀美景度的影響大［27］，相比建筑或道路等的復雜邊界，人們比較喜歡林冠線變化明顯的景觀［28］。由此可知，破碎化程度低、斑塊之間連通性高、整體結構穩定且植被邊界具有一定變化的景觀，公眾的視覺感知效果好，喜好度評價高。

從構景要素來看，植被（VE），建筑（BU）和植被建筑比例（R）與美景度顯著相關，其相關性由高到低分別為VE（0.773），BU（-0.714），R（0.478），即植被對以建筑為背景的城鎮森林景觀的美學質量影響力度最強，建筑影響次之。前人在探究滑雪場等4類景觀要素時也發現，植物景觀與美景度高度相關，服務性建筑相關性略低［29］。研究表明［30-31］：植被是提高美景度的重要因素，隨著VE和R的增加，城鎮森林的美學質量顯著提高，而視覺景觀中BU的增加反而降低了景觀美學效果。本研究中，視覺景觀均由建筑和植被構成，更高的植被覆蓋比例，可以遮擋更多的建筑，在視覺上弱化建筑的生硬感［32］，提高了視覺美學質量，類似研究也表明植被覆蓋程度高的建筑景觀，美學質量得分更高［33］。天空和道路對美景度無顯著影響，這可能是因為天空和道路的形狀和色彩單一，公眾評價的關注點主要落在了植被和建筑上。

綜上，以建筑為背景的城鎮森林中，視覺景觀異質性高，連通性差，結構不穩定，建筑邊界復雜，植被林冠線過于單一的景觀，美景度低。因而在城鎮森林營建和景觀質量提升過程中，不僅要遵循城市森林營建的基本原則（以鄉土樹種、地帶性植被為主，建設結構穩定、配置合理的近自然森林景觀等［34］），還需考慮視覺上的協調以及植被覆蓋建筑面積的增加。本研究表明：當植被占視覺景觀的比例約68.00%，植被與建筑之比約3.6時，城鎮森林景觀更易得到人們的視覺認可。近些年，墻體綠化（墻面、屋頂等［35-36］）備受關注。墻體綠化除了依靠植被的高度，還可以利用藤本植物縱向生長特性，形成墻體綠色景觀等，進而提高植被與建筑之間視覺比例，調節視覺體驗，提高城鎮宜居性。本研究尚未考慮城鎮森林的樹種組成、栽植目的、觀賞角度以及色彩等因素對城市森林景觀美學質量的影響，擬在后續試驗中進一步探索和研究。