基于GIS的高密度城市聲景質量及其影響因素研究?
——以廣州天河區為例

陳怡冰 黃建鋒 謝嘉琪 劉嘉慧 張天堯

(1 華南師范大學 廣州 510630)

(2 香港理工大學 香港 999077)

(3 哈爾濱工業大學(深圳)深圳 518055)

0 引言

我國快速城鎮化背景下的高密度城市空間形態，為城市環境質量和居住品質帶來了諸多挑戰[1]，其中，交通、生活、工業等噪聲引發的聽覺污染對居民生活與健康的影響尤為顯著[2]。同時，自然聲景短缺和城市特色聲景缺失也對居民行為活動與生活品質產生諸多負面效應。因此，識別城市聲景觀問題、提升城市聲景質量、營造城市特色聲景是當前我國城市發展與更新過程中亟需重視的關鍵問題。

追求高品質聲環境和營造城市地方性聲景特色是當前聲景研究與應用的重點[2]。聲景(Soundscape)是“城市中某個絕對分類空間的聲音結構”，強調除控制噪聲之外、更加積極地改善聲環境的人文理念[3?4]。其作為個體、群體或社區所感知的特定場景下的聲環境，感知質量取決于聲景內部聲景構成要素的相互作用[5?6]。景觀學視角下，聲景研究強調視覺景觀與聲音的交互關系，例如人在觀看景觀時對在場聲音的聽覺感知、在傾聽聲音時對在場環境的視覺感知[7]。聲景法作為城市聲環境的營造手段，強調使用者主觀感知及其與聲音對象之間的互動關系[8]，積極的聲景要素有利于創造更舒適的聽覺環境[5]。影響聲景質量的聲景構成要素主要包括：聲源類別、響度、銳度、愉悅度、平滑度、聲音頻譜時間特征等[4]。同時，聲景語境要素可通過影響聽覺、聽覺解釋和聲環境質量等因素對聲景質量產生重要影響[9]。例如，與城市聲景質量相關的語境要素主要涉及：區位、場所特征、景觀要素、城市形態構成、非聽覺性體驗、社會經濟要素、個人特征等[4,10]。因此，“聲景構成要素”與“語境要素”共同影響并決定了城市聲景質量[11?13]。

當前國內外聲景研究中熱點議題涉及：聲環境質量評價、聲音景觀類型分區[14?16]、城市聲景地圖可視化[17?19]、宏觀尺度的聲景技術運用及聲景分析模型構建[20?21]、微觀場景下的聲景保護和聲景營造[22]、小尺度空間設計要素對聲景的影響[23]等。當前聲景研究呈現多學科交叉的趨勢：從噪聲控制、聲景營造到健康人居環境構建，聲景不僅在景觀建筑學、城市規劃、聲學技術創新等方面被廣泛討論，其對居民身心健康與幸福感構建等方面也得到了越來越多的探討[9]。應用層面上，聲景研究聚焦地方性聲景保護及營造以及健康人居環境和場所認同感構建，并基于此對城市規劃設計提出具體要求[24]。雖然諸多研究曾針對城市交通與噪聲的關系進行探討，但是針對建成環境與聲景關系的研究仍處于起步階段[25]。諸多研究針對微觀場所的聲景質量進行評價，涉及城市公園、城市公共空間、旅游風景區、居住區等場所[18,22,26]的聲景質量及影響因素，基于此提出控制噪聲、保護特色聲景、營造舒適聲環境的規劃設計策略與政策建議。但上述研究多聚焦較為單一的城市空間類型，針對城市街區層面的聲景質量的綜合評價與系統分析較為不足，同時鮮有針對聲景語境要素及其作用機制的考量，尚未形成可有效指導城市規劃建設的循證基礎[4]。在后疫情時代的高密度城市環境中，當前亟需針對建成環境語境要素(如土地利用功能、建筑密度、道路交通等)對城市聲景質量的影響進行深度闡釋[17]，從而揭示城市語境要素對聲景質量的作用機制，為未來聲景規劃實踐和政策制定提供理論支撐[3]。

本文基于地理學人地關系視角，以廣州天河區南部區域為研究范圍，通過對聲源類型、聲壓級、聲景主觀感知、城市建成環境的調查研究，綜合評估高密度城市街區的聲景質量及其空間特征，并探討城市語境要素在其中的作用機制。本文構建了包含客觀測度與主觀感知雙重維度的城市空間聲景質量評價框架，構筑城市聲景觀圖并對聲景質量進行綜合評價；通過空間分析、統計分析等方法探究聲景滿意度的影響因素，最終為城市聲景規劃與設計提供政策建議。

1 研究方法

1.1 研究區域

20世紀80年代至今，廣州市天河區由郊區快速拓展為新城市中心，具有人口密度高、土地利用功能混合、城市形態緊湊等典型高密度城市空間的特征[27]。基于對土地利用功能、建筑密度、道路密度、夜光數據等城市要素的綜合密度分析，本研究選取天河區廣園快速路南側區域為研究范圍(圖1～2)，占地面積49.37 km2，具有土地利用功能多樣、城市要素分布密度跨度大、城市功能空間混合多樣等特征。

圖1 研究區域概況Fig.1 The map of study area

圖2 天河區城市綜合密度圖Fig.2 Comprehensive urban density map of Tianhe District

1.2 數據收集

研究采用聲景漫步與問卷調查法收集聲音主客觀數據；通過互聯網、遙感影像收集城市建成環境要素數據。基于居民日常生活“十五分鐘社區生活圈”，本文將研究區域劃分為1 km×1 km 的漁網格；基于漁網格的城市綜合密度，布置測點1～3 個，共布置測點89 個進行聲音數據收集。調查員在記錄測點聲音客觀數據的同時，收集聲音主觀感知數據。針對聲音客觀屬性數據，調查員通過奧維互動地圖提供的經緯度數據確定好測點位置，在對應測點觀察、采集并記錄聲源類型(交通聲、機械聲、自然聲、人聲)、聲壓級數據。聲壓級使用愛華AWA5636 基本型聲級計、在距離地面高度1.2 m 處測量，測量時長為5 min。針對聲音主觀屬性數據，以聲景漫步法進行收集。通過招募具備建筑和聲學知識背景的大學生志愿者，在實地進行聲景質量評價的問卷調查。測度3 個主要變量：(1)主觀響度；(2)總體滿意度；(3)聲景感知結構。問卷調查于2020年6月1日–15日進行。每個測點采集7～8 份問卷，最終共回收有效問卷630有效問卷。

城市建成環境要素數據包括道路密度、建筑密度、夜光強度3 個方面。前兩者來源于“城市數據派”網站開源提供的城市建筑矢量數據；夜光強度數據來源于武漢大學珞珈一號夜光遙感衛星的影像(中央經線為112.93?E，中央緯線為23.97?N，WGS_1984坐標系)。

1.3 變量測度

聲景客觀屬性由聲源類型和聲壓級兩個指標進行測度。對5種聲源類型賦值1～5，調查員對各個測點聲源類型進行判斷后，將各個測點聲源類型的眾數確定為該點的最終聲源類型。聲壓級由等效聲壓級LAeq和最大聲壓級Lmax兩個指標進行測度。

聲景主觀感知屬性測度包括3 個指標：主觀響度、總體滿意度、聲景感知結構。前兩者采用李克特五級量表進行衡量(1：非常小/非常不滿意，2：很小/不滿意，3：正常/一般，4：很大/滿意，5：非常大/非常滿意)，以算術平均值代表每一測點的聲景質量。聲景感知結構的測度上，從聲景的物理維度和心理維度構建語義細分量表[28?29]，收集被訪者對聲景屬性和聲景感知的評價。通過主成分分析法提取出4 個感知因子(累計方差貢獻率=66.383%)；依據旋轉后的因子成分矩陣提取每個主成分下因子負荷值大于0.7 的語義(表1)，得到4 個感知因子主要包含的相關語義(表2)，并命名為：放松、交流、動態性和空間性[26]。因子1與放松感相關，例如“安靜–吵鬧、平靜–焦慮、喜歡–不喜歡、愉悅–不愉悅和柔和–刺耳”等；因子2 與交流相關，例如“變化豐富–一成不變”和“ 有意義–無意義”；因子3 與聲音動態性相關，例如“快–慢”和“音調高–音調低”；因子4 與聲音空間性相關，例如“有方向–無方向”和“有回聲–無回聲”。隨后使用以下方法計算聲景感知結構的綜合評分[30]：

表2 感知因子及相關語義詞匯Table 2 Principal components and related semantic vocabulary

(1)用成分矩陣中每對語義的成分系數除以對應感知因子開方后的初始特征值，得到4 個感知因子對應語義的加權系數，計算出每個個案4 個感知因子的主成分得分。

(2)以各個感知因子方差貢獻率占總方差貢獻率的比率為權重，得到聲景感知結構主觀評價綜合得分公式：

Y=0.656y1+0.144y2+0.103y3+0.096y4.

(3)計算每個測點個案的算術平均數，得出每個測點的聲景感知結構主觀評價綜合得分。

城市建成環境屬性測度包含以下4 個指標：(1)道路密度：研究區域內道路網的總里程與該區域面積的比值，在ArcGIS 的實現上是空間線密度分析的結果；(2)建筑密度：格網內建筑物基底總面積與格網總面積之比；(3)夜光強度：基于夜光遙感衛星監測的人類夜間燈光照明原始數據，經過亮度轉換公式計算得到城市夜光強度的亮度數據；(4)綜合密度：首先對道路密度、建筑密度、夜光強度3 項數據進行重分類，根據3 項數據數值對其進行等間距劃分，以20%、40%、60%、80%為臨界將其劃分為5個類別，并賦予等級1～5。經專家調查法確定權重，再利用公式計算研究區域各處的綜合密度：

其中，y為綜合密度，x1為道路密度等級，x2為建筑密度等級，x3為夜光強度等級。

1.4 數據分析

研究采用SPSS(Version 25)統計軟件和ArcGIS(Version 10.2)空間分析等手段對聲景數據進行分析。首先，對天河區聲景質量空間特征進行描述性分析，探討聲源類型、聲壓級、主觀響度、總體滿意度、聲景感知結構的空間分布特征。基于GIS 空間分析，采用“Equal Interval” 分類方法對上述6項屬性指標數值進行等間隔重分類處理，將聲景質量的評價指標劃為5類，分別記為1～5級；并以測點為單元進行空間插值，得到6 項聲景屬性的空間分布圖。聲源類型處理方面，將每個測點中數量最多的“聲源類型”定為該測點主導聲源類型，并將其導入ArcGIS 中，采用反距離權重進行插值，得到研究區域主導聲源類型分布。

其次，構建多元線性回歸模型分析聲景主客觀屬性對其總體滿意度的影響機制。基于對等效聲壓級、最大聲壓級、主觀響度、聲景感知結構四因子和總體滿意度的相關性分析，排除感知因子中不顯著相關的“交流”、“動態性”因子。將顯著相關的“放松”和“空間性”因子、聲源類型、主觀響度、等效聲壓級和最大聲壓級作為自變量納入回歸模型。

針對城市建成環境與聲景質量的關系，在ArcMap 平臺中使用Multivariate 工具對聲景質量(等效聲壓級、最大聲壓級、主觀響度、總體滿意度、聲景感知結構)與城市建成環境屬性數據(道路密度、建筑密度、夜光強度、綜合密度)進行相關性分析。結果顯示：“主觀響度”要素、“聲景感知結構” 要素與城市建成特征要素之間的相關系數不顯著，因此將10項要素相關分析結果表格進行精簡，得到“ 總體滿意度分級圖”、“等效聲壓級分級圖”、“最大聲壓級分級圖”、“道路密度分級圖”、“夜光強度分級圖”和“建筑密度分級圖”的7項要素相關性報告。

2 廣州市天河區聲景質量評價及其影響因素

2.1 聲景空間特征

聲景主客觀屬性上：平均等效聲壓級為63.0 dB(SD = 28.591)，平均最大聲壓級為69.6 dB(SD =33.869)。聲源類型以交通聲最多(70.8%)，自然聲與人聲比例相當(12.4%，14.6%)。聲景主觀感知上：主觀響度平均分為3.035(SD = 0.691)，整體呈現中等強度主觀響度；總體滿意度平均評分為3.144(SD=0.720)，呈現偏向中立的聲景總體評價；聲景感知結構綜合得分平均值為?0.00428，整體上聲景呈現多維度的偏正向感知，表明該區域聲景感知更為復雜和豐富(SD = 0.756)。

聲源類型的空間結構上(圖3(a))：西北部沈海高速廣州支線、廣州大道北和廣園快速路三大道路沿線區域聲源類型為單一交通聲；中部員村街道及其周邊區域和東南部桃園中路沿線區域聲源類型較為豐富，涵蓋3類不同聲源。

聲壓級方面(圖3(b))，天河公園附近等效聲壓級最低，其次為珠江沿岸及體育西路商圈。研究區西部五山路高校聚集區由于受到較為密集公路的影響，其等效聲壓級較公園和商圈高。等效聲壓級等級最高的區域為西北部沈海高速廣州支線、廣州大道北和廣園快速路三大道路沿線區域、東部珠吉街道和前進街道沿線區域。后者的地物類型包含了密集的快速路和工業區，因此更容易出現“較大等效聲壓級”。最大聲壓級與等效聲壓級等級分布結果基本一致(圖3(c))。

主觀響度方面，西北部沈海高速廣州支線、廣州大道北和廣園快速路三大道路沿線區域主觀響度最大，其可能與該區域內低等級商業活動(如小商品批發等)所產生的環境行為噪聲相關。主觀響度較低的區域為體育西路商圈，該區域以商業中心為主要空間形態，主觀響度較為舒適(圖3(d))。

總體滿意度方面，研究區域呈現東-中-西較為明顯的層次分布(圖3(e))。體育西路商圈及天河公園區域的總體滿意度最高，東北部珠村十社工業區和珠村裕景工業園區域的聲環境總體滿意度較低。

聲景感知結構方面，研究區域北部至南部，聲景感知結構主觀評價結果呈現由差到好的總體趨勢(圖3(f))。珠江新城-海心沙一帶聲景感知結構較好；西北部沈海高速廣州支線、廣州大道北和廣園快速路三大道路沿線及工業區一帶聲景感知結構較差。

圖3 聲景空間特征分布圖Fig.3 Distribution map of soundscape spatial characteristics

2.2 聲景質量影響因素

多元回歸分析結果顯示(表3)：總體模型中聲景客觀屬性指標(聲源類型、聲壓級)與總體滿意度之間均無顯著性相關關系；主觀響度與總體滿意度呈顯著性負向相關關系(β=?0.121)，表明主觀響度降低有利于提高總體滿意度；聲景感知結構因子中“放松”與“空間性”均對總體滿意度具有顯著性積極影響(“放松”因子β=?0.223、“空間性”=?0.088)，意味著聲景特征偏向舒適、安靜、柔和和自然，總體滿意度越高。

表3 聲景主客觀屬性與總體滿意度回歸模型(n=630)Table 3 Regression model of subjective and objective attributes of soundscape and overall satisfaction(n=630)

基于GIS 的相關性分析結果顯示(表4)：第一，總體滿意度與聲景客觀屬性指標(等效聲級、最大聲級)的相關性較強(?0.66,?0.39)，且呈負相關關系。第二，總體滿意度與建成環境特征屬性呈現較弱的相關性：與建筑密度、綜合密度呈現較弱的負相關關系(?0.26,?0.13)；與夜光強度呈現較弱的正相關關系(0.17)；與道路密度的相關性非常弱(?0.07)。第三，聲壓級與建成環境要素各指標之間的相關性非常弱。由此可推斷，聲壓級較低的地區易于呈現較高的聲景滿意度；建筑密度與城市綜合密度較低的地區容易呈現出較高聲景滿意度；夜光強度較高的地區呈現較高的聲景滿意度。

表4 基于GIS 空間分析的七項要素相關性報告提要Table 4 Summary of the report on the correlation of seven elements based on GIS spatial analysis

然而，以上相關性結果中未發現道路密度與聲景總體滿意度之間的關系，與已有研究結論有所差異[31]。為進一步探究道路要素對聲景質量的影響，本研究繼而對“道路等級”與聲景滿意度之間的關系進行分析。根據實地踏勘，將研究區域的主要道路按照等級從高到低分為國道、省道、高速路、城市快速路和其他5 類，按照臨近原則賦予每個測點道路等級數據。隨后借助SPSS 軟件，對“道路等級”和“總體滿意度”進行相關性檢驗。以“總體滿意度”為因變量，“道路等級”為自變量，構建一元線性回歸模型。結果顯示：“道路等級”非標準化系數β=0.141(p=0.000)，標示著測點所處區域道路等級越低，聲景總體滿意度越高(表5)。由此可見，道路等級對聲景總體滿意度有顯著影響，與道路等級相關的車速及車流量等特征可能會對聲景主觀感知產生直接作用。

表5 道路等級與總體滿意度的線性回歸模型Table 5 Linear regression model of road grade and overall satisfaction

3 結論與啟示

本研究通過對廣州天河區廣園快速路以南地區進行聲景質量評價并分析影響其的關鍵語境要素，可得出以下主要結論：

首先，針對影響聲景總體滿意度的聲景要素，聲壓級、主觀響度以及聲景感知結構因子對聲景感知具有顯著影響：聲壓級低、主觀響度低、柔和、舒適、安靜、自然的聲環境有利于提升聲景總體滿意度。

其次，針對影響城市聲景質量的建成環境語境要素，本研究認為道路功能和土地利用功能是影響城市聲景質量及其空間分布的關鍵所在。一方面，道路功能和土地利用功能直接影響了聲源類型、聲壓級等客觀聲景要素屬性；而較高的建筑密度、道路等級、城市綜合密度均不利于聲景總體滿意度的提升。另一方面，夜光強度所反映出的城市生活活力與聲景總體滿意度和聲景感知結構具有顯著的正相關關系，即城市生活活力的塑造有助于提升聲景滿意度，并由此揭示出個體在城市生活中的行為特征對聲景主觀感知特征及其空間分層的潛在影響。

再次，將本研究所得的聲景滿意度的空間分布與廣州現行聲環境功能區進行對比分析可得：雖然本研究區符合聲環境功能區規劃的噪聲控制閾值，但使用者對聲景的總體滿意度仍然較低。本文研究區域位于2 類區、4a 類區[31]，測點主要分布于交通線兩側，執行的最大噪聲閾值為4a類70 dB，實驗中采集到的聲壓級數據分布在60～66 dB 之間，符合噪聲閾值。然而，本研究中西北部呈現極差的聲景總體滿意度。由此可推斷，廣州已有聲環境規劃對聲景質量的控制績效不高，未能實現對城市聲景質量的控制目標。

基于以上結論，本研究針對街區尺度的城市聲景規劃建設提出以下政策建議：城市聲景營造不僅應關注噪聲控制，更應塑造主觀響度適宜、放松性與空間性兼具的城市聲景。同時，應從使用者的特征及需求出發，注重不同城市功能空間中地方性聲景規劃建設。未來城市聲景塑造上，應考慮城市生活活動空間對個體行為活動及其聲景構成要素的影響，其中城市綠地及公共活動空間是關注的焦點。在營造城市開敞空間等重要節點的聲景時，應注重控制開敞環境中的主觀響度，加強“放松”聲景感知結構要素的設置，使其滿足“柔和”、“舒適”、“安靜”、“自然”等特征。

此外，應將城市建成環境中的關鍵語境要素納入重點考量對象。在聲環境功能區規劃和聲景營造過程中，應綜合考量道路功能、道路等級、土地利用功能、建筑密度等建成環境要素的時空特征及其對聲環境的影響路徑，通過構建空間模型進行模擬優化等手段，制定并完善高密度城市環境語境下的聲景規劃建設。因此，城市聲景空間規劃應成為未來高密度城市環境中聲環境控制的重點之一；而在現行國土空間規劃創新實踐中，也應充分考慮城市關鍵建成環境要素對聲景質量的影響，通過合理規劃道路系統、用地功能以及調控建筑密度和城市空間功能等手段，促進積極的地方性聲景空間營造，促進并實現健康人居環境。