校園綠地聲景觀對情緒和注意力的影響
——以福建農林大學為例

翁羽西

朱玉潔

董嘉瑩

王敏華

董建文*

高校校園作為城市環境的重要組成部分，同樣面臨著城市化進程和城市人口急劇膨脹帶來的挑戰。根據教育部數據顯示，截至2018年，中國普通高等學校達2 663所，全國有3 833萬大學生在校園中學習、生活及開展科研活動，高等教育規模位居世界第一。但是，伴隨而來的社會競爭、發展人際關系和學業期望等壓力源加速了大學生心理和其他健康問題。據報道，超過20%的中國大學生患有不同程度的抑郁癥，這一比例在過去10年持續增長[1]。長期的焦慮、抑郁不僅使大學生的注意力難以集中，還會導致各種心理和身體疾病，如狂躁癥、神經官能癥等[2]。關注校園師生身心健康，將“健康促進”理念融入規劃設計中，已經成為未來校園、城市建設的一個重要課題。

作為生態城市建設及校園人居環境的重要組成部分，高質量的校園景觀除了滿足生態、審美、公共活動的基礎需求外，還對師生補充“定向注意力”消耗[3]、增強環境的心理恢復作用[4]、降低學生的生理應激水平[5]有著不可替代的作用。然而，過去有關校園環境對大學生身心健康影響的研究多數是基于學生的視覺感知。事實上，“聲景”也是營造健康環境中的重要因素之一。例如，Alvarsson等觀察到自然聲(50dB)能更快速地幫助人們從交感神經的激活中恢復過來，有效緩解生理應激[6]。有研究證實，聆聽大自然的聲音能夠減輕患者緊張和焦慮的情緒[7]及疼痛感[8]。也有學者提出，單一的感知模態可能會造成認知偏差，如當人們僅僅通過照片感知環境時，想象出來的恢復性效果和實際情況有較大差距[9]。支持這一觀點的學者展開了多模態響應的實驗探索。Annerstedt等利用虛擬現實技術模擬環境中的視聽特征，證實加入了聽覺感知后的森林環境，更能激活人體副交感神經系統，幫助壓力緩解[10]。Jahncke等發現，當自然場景中充斥著環境噪聲時，受試者的主觀恢復性評分和愉悅度下降，說明聽覺信息在很大程度上決定著人類對于外部世界的感知[11]。張圓的研究發現，視聽覺和諧度高的景觀環境能夠更好地幫助人們在環境中得到恢復[12]。趙警衛在視聽交互的研究中證實，地形平坦的公園中增加鳥鳴聲是提高精神療愈力的有效方法[13]。

盡管過去對于多模態感知的恢復性效益開展了一定的研究，但有關聲環境對人們視覺感知的作用機制尚不十分明確，對風景園林規劃的指導意義相當有限。眼動追蹤技術的應用為了解人的視覺認知過程提供更直接、客觀的證據，可以幫助解釋環境中的什么元素吸引了人們的視覺注意，以及聲音和視覺感知之間的定量關系。

因此，基于前人的研究，本文以福建農林大學校園景觀作為研究對象，提出以下假設：1)不同聲景的情緒喚醒度(皮膚電導水平)存在顯著差異；2)不同聲景的視覺感知(首次注視時間、注視次數)存在顯著差異；3)聲景的視覺注意對人們的情緒喚醒有顯著影響。

圖1 S1～S3樣地視覺感知環境

1 研究方法

1.1 被試

參考恢復性景觀與眼動研究經驗，招募36名在校大學生參與實驗，要求所有被試裸眼視力或矯正視力≥1.0，正常耳內聽力閾值＜25dB，無色盲，無精神疾病史，且第一次參加此類實驗。在實驗過程中排除眼動采集樣本率低于70%的4名被試的數據，最終樣本為30人，其中男性13人(43%)，平均年齡(23.5±2.5)歲。本次實驗經福建農林大學實驗倫理委員會批準，實驗對象均為自愿。

1.2 實驗場地

本研究要求試驗樣地可以感知到不同特征的聲源，但視覺感知的地形、景觀元素大小、數量、色彩基本相似。因此，在福建農林大學觀音湖畔選擇3個不同欣賞視角作為預實驗樣地(圖1)。福建農林大學綠化覆蓋率達37.9%，享有“生態園林式大學”的美譽。觀音湖是校園內最大的人工湖，也是師生感受自然景觀與生態文化的重要渠道。S1位于湖心島上，為封閉式空間，距離交通主干道75m，受外界環境干擾小；S2為湖畔觀景平臺，開放程度高，靠近道路、商店和田徑場，來往車輛和行人較多；S3為湖畔涼亭，距離交通干道30m，為半開放空間，涼亭旁有一處人工涌泉(圖2)。

為了證實視覺感知的一致性和有效性，預實驗邀請29名大學生佩戴隔音耳機，分別在上述樣地中自由欣賞景觀(4±1)min，便攜式眼動儀同步記錄眼動數據，共獲得87組有效數據。結果中3處樣地在注視次數(P＝0.418)、平均注視時間(P＝0.403)、平均眼跳幅度(P＝0.423)等各項眼動指標上均無統計學差異，為進行“視聽”研究提供了實驗基礎。

1.3 聲音測量

本研究采用AWA5636型聲級計(杭州愛華儀器有限公司)對3處樣地的等效連續A聲級(Equivalent Continuous A Sound Level，LeqA)進行測量。每個樣地設3個監測點，每個監測點測量3次，每次連續測量5min。對同一樣地3個監測點的數據取平均值進行計算，共采集7個時間段，測量設備距地面高度為1.5m。

經過初期調查，確定樣地中經常出現的8種不同聲源，將其納入調查問卷中。受訪者根據實景環境對聲源進行聲景感知程度評價，問題是“您在當下環境中多大程度上聽到了以下幾種聲音”(李克特5點量表：1＝完全聽不見，5＝非常明顯)。根據樣本容量公式[14]，得到樣本容量為149，實際收回有效問卷210份。

環境聲學中使用綠色聲景指數(Green Soundscape Index，GSI)來評估自然聲和噪聲之間的感知平衡[15]。GSI定義為自然聲感知程度(Perceived of Natural Sounds，PNS)與噪聲感知程度(Perceived of Traffic Noise，PTN)的比值，其計算公式為：GSI＝PNS/PTN。

圖2 S1～S3試驗樣地總平面及周邊環境

1.4 評價指標

1.4.1 情緒喚醒

采用Ergo LAB(北京津發科技儀器有限公司)EDA傳感器測量被試基于實景環境下的皮膚電導水平(Skin Conductance Level，SCL)，采樣率64Hz/s。皮膚電導變化能夠觀察人們的交感神經活動變化和情緒喚醒水平，當身體處于焦慮或警覺狀態時，汗腺活動增加，皮膚電導水平升高；反之，精神放松，皮膚電導水平下降。

1.4.2 注意力

為了解不同聲景條件下受試者的注意力行為，采用瑞典Tobii公司可穿戴式眼動追蹤系統Tobii Glasses 2采集被試的眼動數據，選取首次注視時間和注視次數用于興趣區的分析，采樣率50Hz/s，基本含義見表1。

1.5 實驗設計

本研究采用組間設計，自變量為聲景類型：低自然聲、自然聲、噪聲、無聲，因變量為SCL、FFD和FC。根據前人的研究，接觸3～5min的自然環境能夠獲得較高可靠性的研究結論[16]，因此，本研究將感知環境的時間定為(4±1)min，為消除序列效應按照拉丁方陣排序。

具體流程為：1)被試到達實驗室，主試對實驗目的、步驟和儀器使用方法進行詳細說明，征得被試同意后簽署知情同意書；2)休息5min后進行SCL基線采集(3min)：主試為被試佩戴儀器，EDA傳感器佩戴于受試者左手食指及中指的指腹，采集期間要求被試保持沉默和放松；3)被試以舒適的姿勢欣賞電腦中隨機播放的其中一處樣地的無聲視頻，過程中采集被試SCL數據，作為對照組；4)實景體驗：被試乘車到達隨機一處試驗樣地，休息5min后，請被試自由地欣賞指定區域景觀，過程中持續記錄生理和眼球運動信息，根據拉丁方排序重復此步驟；5)實驗結束，總時長約40min。

1.6 數據分析

EDA數據在中段截取穩定且連續的3min數據作為某一場景對人體情緒喚醒影響的記錄，數據由ErgoLAB 3.0軟件處理和導出。為了探討哪些景觀元素能夠引起人們的注意力，將興趣區定義為建筑、水體、天空和植物。

所有數據計算均通過SPSS 19.0軟件錄入與分析，計量資料進行Kolmogorov-smirnov正態性檢驗及Levene's方差同質性檢驗，樣本符合正態分布且方差齊性，用(均數±標準差)表示。采用重復測量方差分析探討SCL、FFD和FC的差異，事后比較采用Bonferroni校正法。Pearson相關分析被用于探討情緒與注意力的相關關系，采用逐步線性回歸分析探討視聽感知對于情緒的貢獻程度。當P＜0.05時被認為具有統計學意義。

2 結果

2.1 綠地聲景特征

圖3顯示了S1～S3的日平均LeqA變化?？梢园l現，LeqA是隨著時間的變化而變化的，9：00—10：00周邊環境最喧鬧，聲壓級達到最大值，這與課間人流量增大、交通高峰期有關；14：00—15：00整體環境最安靜。S1的LeqA在各個時間段均低于S2和S3，日平均LeqA＝46dB，這是源于湖心島遠離主干道，圍合的內部聲學環境受周邊環境的影響小。S2的LeqA主要受交通聲和田徑場活動聲影響，在10：00和16：00出現2個高峰，日平均LeqA＝77dB。S3能清晰地聽到人工涌泉的水流聲，LeqA在10：00達到最大值，與課間人流量增大關系密切，日平均LeqA＝64dB。

從圖4可以看出，S1中鳥鳴聲、風吹樹葉聲、風聲等自然聲的主觀聽覺感知程度高于交通聲、交談聲與腳步聲，GSI指數為2.18。相反，受訪者在S2中更頻繁地感知到交通聲、談話聲和腳步聲，自然聲感知程度較低，GSI指數為0.91。S3中流水聲比其他聲源更容易被感知，GSI指數為2.24。根據Kogan等的觀點，GSI＜0.9定義為“噪聲組”，表示噪聲對自然聲音的優先感知度；GSI＞1.1定義為“自然聲組”，表示自然聲音對噪聲的優先感知度[15]。結合LeqA的測量結果，將S1定義為“低自然聲組”，S2定義為“噪聲組”，S3定義為“自然聲組”。

表1 興趣區眼動指標基本含義

2.2 不同聲景情緒喚醒差異分析

對SCL結果進行4(聲音類型)×3(時間點)重復測量方差分析，結果表明，時間主效應顯著，F(1，116)＝35.85，P＜0.01，聲音類型×時間之間不存在交互作用F(3，116)＝0.90，P＞0.05。進一步檢驗發現，第一分鐘，噪聲組顯著高于低自然聲組與自然聲組(P＜0.01)；自然聲組顯著高于低自然聲組(P＜0.05)。第二分鐘，噪聲組顯著高于低自然聲組(P＜0.01)；自然聲組顯著高于低自然聲組(P＜0.05)。第三分鐘，噪聲組顯著高于低自然聲組(P＜0.01)，詳見表2。

表2 不同聲景條件下皮膚電導水平隨時間的變化(單位：min)

2.3 不同聲景注意力差異分析

對FFD進行重復測量方差分析，結果顯示(表3)，興趣區主效應顯著F(1，87)＝199.54，P＜0.01，興趣區×聲音類型之間存在交互作用F(2，87)＝21.41，P＜0.01。簡單效應分析表明，在AOI天空中，噪聲組顯著高于低自然聲組(P＜0.01)；在AOI建筑中，噪聲組顯著高于自然聲組(P＜0.01)和低自然聲組(P＜0.05)；在AOI植物中，低自然聲組顯著高于自然聲組(P ＜0.01)和噪聲組(P＜0.05)，噪聲組顯著高于自然聲組(P＜0.01)。

對FC進行重復測量方差分析表明，興趣區主效應顯著F(1，87)＝413.51，P＜0.01，并且興趣區×聲音類型之間存在交互作用F(2，87)＝16.20，P＜0.01(表3)。簡單效應分析表明，在AOI水體中，自然聲組顯著高于低自然聲組與噪聲組(P＜0.01)；在AOI建筑中，噪聲組顯著高于自然聲組和低自然聲組(P＜0.01)，低自然聲組顯著高于自然聲組(P＜0.05)。

2.4 聲景觀情緒喚醒與景觀要素的相關關系

將SCL、FFD和FC進行相關性分析發現，在低自然聲組中，AOI水體首次注視時間與0～1min SCL呈顯著正相關；AOI植物注視次數分別與0～1、1～2、2～3min的SCL呈顯著負相關，相關系數分別為-0.68、-0.54、-0.51。在自然聲組中，AOI水體首次注視時間分別與1～2、2～3min的SCL呈顯著負相關；AOI水體注視次數與1～2min的SCL呈顯著負相關。為了進一步揭示情緒與注意力的定量關系，將FFD、FC作為自變量，SCL作為因變量，進行多元線性回歸分析發現，低自然聲組中，水體的首次注視時間可以解釋0～1min SCL變化的12.0%；對0～1min SCL變化的43.8%、1～2min變化的26.6%和2～3min變化的23.2%，可以由對植物景觀要素的注視次數解釋，且為顯著負向影響，意味著對植物要素的注視次數增加，情緒喚醒度降低。自然聲組中，對SCL1～2min變化的13.6%和2～3min變化的15.9%，可以由對水體景觀要素的首次注視時間解釋；水體的注視次數可以解釋1～2min SCL變化的10.4%。

3 討論

生理測量的結果顯示，低自然聲組(46dB)相較于噪聲組(77dB)皮膚電導水平顯著下降，交感神經活性和情緒喚醒度降低。這一結果支持了Alvarsson、張圓的研究結果[6，12]，即自然聲趨于降低個體的皮膚電，給人們帶來更好的恢復性體驗。在Stigsdotter等的研究中，代表寧靜型的景觀空間被評為最具有恢復潛力[17]。同時在環境中加入自然之聲，有助于營造寧靜的氛圍[18]。但也有研究發現，街道聲景的SCL低于自然聲(鳥鳴聲與海洋聲)和交通聲[19]，推測這種差異可能源于2個原因：1)熟悉的街道聲景可能喚起聽者的情感共鳴、情景記憶，從而激發積極情緒；2)Li的聲景刺激材料設置為70dB，較高的聲壓級可能導致聲景體驗的愉悅度降低，對聲景品質的敏感性下降。

在注意力方面，噪聲組在FFD和FC 2個指標上表現出相同的趨勢：更多的注視人造物。在水流聲主導的自然聲組中，水體景觀要素(如湖面水波粼粼、湖中游魚、水中倒影等)獲得更高的注視次數和更長的首次注視時間，說明一個突出的聲音可能會在視覺加工的早期引導人們關注與之匹配的場景信息。有研究表明，這種注意往往是在無意識的狀態下發生的，在注意階段后期會促進注意力轉移到對應的事物上[20]。Kaplan的注意力恢復理論認為，“非定向注意”只需要調動較少的認知資源，有助于人們減少雜念，獲得更放松的心理需求。

圖3 S1～S3樣地LeqA的日變化

圖4 聲景感知程度圖4-1 S1聲景感知程度圖4-2 S2聲景感知程度圖4-3 S3聲景感知程度

相關分析表明，隨著對自然要素(植物、水體)注意力的增加，情緒喚醒度和自主神經興奮趨于降低，焦慮的主觀感受得到有效緩解。這與Nordh、Amati等報告的結果一致[21-22]。同時，并沒有直接證據表明校園噪聲環境中人們情緒喚醒度的增加與視覺感知的景觀要素存在關聯?；貧w分析表明，植物景觀要素的視覺注意是降低生理喚醒度的重要預測指標，這意味著在校園中增加植物景觀，可以有效緩解生理應激，提升精神療愈力。值得注意的是，低自然聲組AOI植物的FC與SCL的定量關系中，0～1min的擬合程度最高，達到43.8%，在第二和第三分鐘，這種解釋能力分別下降了39.3%和47.0%。推測這種視聽交互作用對第一分鐘生理健康效益的預測能力最大，隨著時間推移逐漸減弱。盡管有些生理變化與注意力之間存在較高的相關性，但解釋關系的能力卻相當弱，如何提高模型的預測能力未來還需進一步深入研究。

本研究還存在一定的局限性。參與者對試驗樣地的熟悉程度可能會對研究結果產生影響，因此本研究結論雖然具有統計學意義，但是否具有普遍意義需要進一步驗證。在實景環境中進行視聽感知評價，盡管保證了自然體驗的生態效度，但復雜的自然環境不可避免地產生其他感官信息，同樣會對研究結果造成一定的影響。

表3 不同聲景條件下各個興趣區眼動指標差異分析

4 結語

本文基于實證研究，探索聲景對情緒及注意力的影響，建立景觀視覺特征與情緒喚醒的關系模型，得出以下結論。

1)不同聲景對情緒喚醒有顯著影響。鳥鳴聲、風吹樹葉聲、風聲為主導音的低自然聲環境(46dB)能夠有效降低情緒喚醒度，促進正向情緒，緩解緊張和焦慮感。

2)不同聲景對視覺注意力有顯著影響。當聲音足夠顯著時，含有聽覺信息的景觀元素更容易吸引人們的注意力。

3)聲景的視覺感知對人們的情緒有顯著的正向預測作用。在寧靜的校園環境中，引導體驗者更多地關注植物，是降低生理喚醒度、提高自然療愈力的有效方法。

基于以上結論，提出校園恢復性聲景觀的提升策略。

1)營造具有“遠離感”的聲環境。要求場地遠離主要車行道、田徑場、籃球場等，周邊有明確的圍合邊界，可利用植物的高度遮擋人們的視線，適當種植復層植物。面對帶有“負效應”的聲景時，除了采用新興材料降低噪聲外，還可以通過“聲遮蔽”優化欣賞者聽覺體驗，如在場地周圍種植招鳥、蜜源樹種，通過鳥鳴、蟲鳴等生物手段營造自然之聲對噪聲加以掩蔽。

2)營造具有吸引力的聲景觀。強化有益聲源對注意力的引導，充分利用已存在的地形、溪流、湖泊等形成流水聲，不同的水景可以產生不同的聲音(包括強度、音色、節奏感等)。也可以借鑒古典園林植物造景手法，營造出“竹林細雨”“萬壑松風”“雨打芭蕉”的聲景觀，通過聲源引起人們對自然要素的注意。

3)優化視覺景觀資源。利用視覺景觀誘導“心理降噪”，植物和水元素是“健康促進”的校園景觀中必不可少的景觀要素，合理優化視覺感知場景，形成視線焦點，同時通過種植高大喬木遮擋建筑物，弱化人工景觀要素。

注：文中圖片均由翁羽西拍攝或繪制。