聲元素對城市濱水景觀視覺評價的影響研究

李書雅,畢汪琴

(1.江蘇聯合職業(yè)技術學院淮安生物工程分院,江蘇 淮安 223200;2.南京林業(yè)大學，江蘇 南京 210037)

1 引言

人類通過視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等多種途徑來實現對周邊環(huán)境的感知[1]。然而在傳統的景觀設計中，人們往往更關注視覺要素，實際上，聽覺感官也是人類接受環(huán)境信息不可忽視的渠道。如今，聽覺在景觀研究中受到越來越多的關注，一類新的研究領域應運而生，即聲景觀研究。

1929年芬蘭地理學家格蘭諾首次提出“soundspace”一詞，即聲景觀，是以聽者為中心的聲環(huán)境為研究對象。到20世紀60年代末，加拿大音樂教育家莫雷·沙弗爾明確了聲景觀的概念[2]，將聲景觀定義為“個體、群體或社區(qū)所感知的在給定場景下的聲環(huán)境”[3]。

在生活中聲景觀和視覺景觀不是相互獨立的，它們相互影響、相互滲透。聲元素能夠影響人們的視覺評價，而視覺要素也影響著人們對聲音的感知[4]。

現階段，國內外學者對聲音與視覺的交互影響展開了較為廣泛的研究，李國棋先生[5]曾通過實驗證明: 景觀環(huán)境和聲音的和諧度越高，視覺與聽覺相互作用越顯著。朱玉潔等[6]研究發(fā)現，聲音會影響視覺感知的過程，并且在不同聲音影響下，人的視覺關注點發(fā)生了轉移。相反，景觀視覺要素也會對聲景感知產生影響，Hatano等[7]的研究證實，如果缺乏良好的視覺景觀，建筑機械等噪聲會對人產生更多的負面影響，使聲音變得更加令人厭煩。任欣欣等[8]探討了濕地景觀視覺評價與聽覺感知評價的交互影響，結果顯示聲舒適度在景觀對象、人的活動、水體視域差別下均表現不同，視聽要素匹配度高時的聲舒適度較高。

在國內現有的關于視聽交互的研究當中，對于城市濱水景觀的研究較少。研究內容主要是通過聲級測量、聲學漫步、問卷評分等方式，研究者更加側重于濱水聲環(huán)境中人的主觀感受，但是對于濱水聲環(huán)境下游人生理感知的探討較少涉及。

2 研究對象與方法

本文以南京市主城區(qū)的濱水景觀為研究對象，探討不同聲音分別對游人視覺評價的影響，視覺評價包括主觀問卷評價與眼動生理指標兩項內容。并將濱水景觀以白天與夜晚環(huán)境分為六類景觀環(huán)境，對比白天與夜晚環(huán)境中，聲音對視覺評價影響的差異。

2.1 評價指標的選擇

本文選用主觀與客觀相結合的研究方法，在主觀評價方面借鑒了傳統的SBE法[9，10]，采用側重視覺感知與聽覺感知的美景度、寧靜度指標來衡量人對景觀的審美偏好。并選用里克特7級量表對美景度與寧靜度進行描述：打分尺度如下所示：-3：非常不美麗/非常不寧靜； -2：不美麗/不寧靜； -1：比較不美麗/比較不寧靜； 0：一般美麗/一般寧靜； 1：比較美麗/比較寧靜； 2：美麗/寧靜； 3非常美麗/非常寧靜。

為配合主觀問卷，本實驗使用眼動儀來量化受試者在觀察景觀圖片時的生理狀態(tài)，其核心是通過受試者在觀察多組景觀圖像時的眼動數據來推測受試者對于不同景觀的審美偏好[11～13],選取的幾項眼動指標所代表的含義如表1所示。

表1 眼動指標所代表的含義

2.2 視聽要素的選取

實驗所需的視聽素材皆為實地收錄，視覺素材根據前人對濱水景觀的分類，結合南京城區(qū)濱水景觀實際條件，本研究選擇了白天與夜晚環(huán)境中的3類典型的濱水景觀環(huán)境的圖片作為實驗素材：濱水生態(tài)環(huán)境、濱水建筑環(huán)境、濱水人文歷史環(huán)境[14～16]。

聽覺素材選擇出現頻率高、容易被游人感知的聲源，包括白天環(huán)境下的兩類自然聲：鳥叫聲，蟬鳴聲，兩類人工聲：交談聲、車輛聲；以及夜晚環(huán)境下的兩類自然聲：蟲鳴聲、蛙叫聲，兩類人工聲：交談聲、車輛聲。以實地環(huán)境聲級測量的平均值67dBA為標準，制作為統一聲級，剪輯出6段持續(xù)8 s的聲信號。

2.3 受試者的選擇

有研究表明在校大學生作為實驗的受試者具有代表性與科學性，可以代替普通人群的評價[17,18]。本研究選取35名南京林業(yè)大學在校生參與實驗，其年齡介于21～26歲之間，其中男性15人，女性20人。

2.4 實驗流程

實驗內容包括眼動追蹤實驗與主觀問卷評價。實驗地點為教學九樓研究生工作室，所用設備為Tobii Glasses2型號眼動儀，高保真耳機以及高清液晶屏幕電腦。實驗首先進行無聲音條件下的視覺評價作為初始對照組，即受試者首先在未播放聲音的情況下依次注視6張圖片材料，觀看時眼動儀設備將記錄受試者眼球運動的數據。之后，受試者將在有聲音的條件下再次注視相同的圖片材料，每一張圖片材料分別對應兩種自然聲與兩種人工聲。為保證受試者充分觀察圖片內容，同時盡可能地減少眼動垃圾時長，將每張圖片播放時間設置為8 s，且每兩張圖片間隔4 s。同時，將有聲狀態(tài)下播放的24張圖片打亂順序，并分為兩次觀看，中途休息10～15 min，再完成第二部分的觀看。此時眼動儀設備將再次記錄被試者在聲環(huán)境下眼球運動的數據。最后，受試者在無聲條件與有聲條件下觀看圖片材料，同時在問卷上給出美景度及寧靜度評價。

眼動實驗數據捕捉率80%以上的為有效數據，從參加實驗的35人中排除眼動指標不合格的人員，最終得到有效眼動數據31份。

2.5 數據處理方法

眼動實驗數據及主觀問卷打分通過Excel與SPSS23處理，主要方法包括單因素方差分析與相關分析，前者用來檢驗在同一環(huán)境中，不同類別的聲音對各評價指標有無顯著影響；后者用來探討主觀評分與眼動客觀數據是否存在相關性。

3 結果分析

3.1 主觀評分分析

3.1.1 美景度分析

通過美景度方差分析可知，每種環(huán)境下無聲與有聲的美景度打分都存在顯著差異，從F值大小可知，聲元素對白天生態(tài)環(huán)境、白天人文歷史環(huán)境、夜晚建筑環(huán)境的美景度評分影響更大(表2)。

表2 美景度方差分析

從平均值來看(圖1)，在無聲狀態(tài)下，無論白天夜晚各類景觀美景度打分均處于較高水平，且白天人文歷史環(huán)境的美景度均分最高。夜晚環(huán)境中的美景度分值相對較低，僅夜晚建筑環(huán)境的美景度分值略高。在各類聲音刺激下，每一組的美景度打分都有明顯的變化趨勢。總體而言，自然聲提高了圖片的美景度分值，而人工聲則降低了美景度分值。在白天的3類環(huán)境中，鳥叫影響下的美景度分值最高，蟬鳴影響下的美景度分值次之，且略低于無聲狀態(tài)下的分值，交談聲與車輛聲影響下的美景度分值遠低于無聲條件下的分值，且車輛聲影響下的美景度分值最低。在夜晚的3類環(huán)境中，蟲鳴聲對美景度分值的提升程度最高，其次是蛙叫聲。交談聲與車輛聲都降低了美景度分值，其中，在夜晚生態(tài)環(huán)境中，車輛聲影響下的美景度分值最低，接近于零，而在夜晚建筑與人文歷史環(huán)境中，該評分略高于交談聲影響下的美景度評分。

3.1.2 寧靜度分析

寧靜度方差分析的結果如下表所示，可知在不同聲音影響下的寧靜度分值均存在顯著差異。與美景度方差分析的F值相比，寧靜度F值更大，意味著聲音元素對景觀寧靜度的影響更為顯著(表3)。

圖1 夜晚環(huán)境中各聲音影響下的美景度平均值

表3 寧靜度方差分析

由平均值圖(圖2)變化趨勢可知，白天生態(tài)環(huán)境中，無聲條件下寧靜度最高，其他聲音刺激下的寧靜度評分皆低于無聲條件的評分，可能由于游人更傾向寧靜狀態(tài)下的生態(tài)自然風光。白天的建筑、人文歷史環(huán)境中只有鳥鳴聲提升了寧靜度的分值，而其它3種聲音則降低了寧靜度分值，且呈負分。夜晚生態(tài)環(huán)境中與白天生態(tài)環(huán)境的情況類似，無聲狀態(tài)下的寧靜度值最高，蟲鳴、蛙叫、交談聲、車輛聲影響下的評分依次降低。在夜晚建筑、人文歷史環(huán)境中，蟲鳴聲極大地提高了寧靜度分值，其他幾種聲音則降低了寧靜度值，其中交談聲、車輛聲影響下的寧靜度分值為負值。

圖2 夜晚環(huán)境中各聲音影響下的寧靜度平均值

3.2 眼動數據分析

本文選取注視次數、總注視時長、平均注視時長、眼跳次數、瞳孔大小5項眼動指標進行統計分析。方差分析結果顯示，總注視時長、眼跳次數與瞳孔大小在不同聲音影響下均未有顯著差異，注視次數、平均注視時長在部分環(huán)境中存在顯著差異，未達到顯著差異的在平均值上呈現出一定的變化趨勢。

值得注意的是瞳孔直徑的變化與前人的實驗結果不同，可能是由于聲音刺激的時間較短，并未使人的精神負荷產生明顯的變化，從而導致瞳孔直徑的變化不顯著，這一結果與朱玉潔等的研究類似[8]。

3.2.1 注視次數

受試者在白天生態(tài)環(huán)境與白天建筑環(huán)境中的注視次數在聲音影響下未達到統計學差異，白天人文歷史環(huán)境、夜晚生態(tài)環(huán)境、夜晚建筑環(huán)境的注視次數受聲音影響較大，在0.05級別上存在顯著差異，夜晚人文歷史環(huán)境下的注視次數則達到邊緣顯著水平(表4)。

從平均值圖來看(圖3)，6組環(huán)境中注視次數的變化趨勢基本相似。白天環(huán)境中，鳥叫聲的出現不同程度地降低了受試者的注視次數，而蟬鳴聲、交談聲與車輛聲對該環(huán)境下的注視次數的數值沒有產生較大波動。在夜晚環(huán)境中，蟲鳴聲都顯著降低了受試者的注視次數，蛙叫聲略微降低了人的注視次數，兩類人工聲對注視次數的影響不夠明顯。總體而言，聲音要素在夜晚環(huán)境下對注視次數的影響比白天環(huán)境更顯著。

表4 注視次數方差分析

3.2.2 平均注視時長

受試者在白天人文歷史環(huán)境及夜晚人文歷史環(huán)境中的平均注視時長受聲音元素影響最大，在0.05級別上存在顯著差異，夜晚建筑環(huán)境中的平均注視時長在不同聲音影響下達到邊緣顯著水平，而其他環(huán)境中的平均注視時長則未見統計學差異(表5)。

圖3 夜晚環(huán)境中各聲音影響下的注視次數

從平均值上看(圖4)，在白天生態(tài)與白天建筑環(huán)境中，相比無聲狀態(tài)，鳥叫聲與蟬鳴聲的出現都略微提高了受試者的平均注視時長，而交談聲與車輛聲出現時，受試者的平均注視時長與無聲狀態(tài)下的數據大致相似。白天人文歷史環(huán)境中的平均注視時長變化較為顯著，鳥叫聲明顯提升了受試者的平均注視時長，交談聲略微增加了平均注視時長，蟬鳴聲與車輛聲對平均注視時長影響不大。在夜晚環(huán)境中，蟲鳴聲與蛙聲都提高了受試者的平均注視時長，且蟲鳴的提升效果比蛙叫聲顯著。夜晚生態(tài)環(huán)境中，交談聲略提高了平均注視時長，車輛聲略降低了相應數值；夜晚建筑環(huán)境與人文歷史環(huán)境中，交談聲與車輛聲影響下的平均注視時長幾乎相等。總體而言，自然聲都較明顯地提升了受試者觀察時的平均注視時長，而人工聲對平均注視時長的影響不大。

表5 平均注視時長方差分析

圖4 夜晚環(huán)境中各聲音影響下的平均注視時長

3.2.3 眼跳次數

眼跳次數在不同聲音刺激下的數值變化未達到統計學差異，僅在平均值上呈現出變化趨勢，趨勢與注視次數類似，且聲音素元素對眼跳次數的影響在白天人文歷史環(huán)境以及夜間3類環(huán)境中體現得較顯著(圖5)。

圖5 夜晚環(huán)境中各聲音影響下的眼跳次數

結合方差分析的顯著性數據與平均值大小，發(fā)現自然聲尤其是鳥叫聲與蟲鳴聲對眼動指標的影響更大，人工聲對眼動數據的影響并不顯著。同時，聲元素對各項指標的影響在夜晚環(huán)境中比在白天環(huán)境中更為顯著。

3.3 主觀評分與眼動數據的相關性

為檢驗城市濱水聲景觀數據在不同評價維度下的相關性，現將31位受試者的美景度、寧靜度打分數據與眼動數據進行斯皮爾曼相關分析，結果如下表所示(表6)。

在主觀評價的2個指標中，美景度與眼動各項指標不存在相關性，寧靜度與眼動數據的相關性稍強。盡管寧靜度與部分眼動指標存在統計學意義上顯著相關，但是相關系數皆小于0.2，屬于極弱相關。由此可得知，在濱水聲環(huán)境中，人們的主觀感受與生理上的感知存在顯著的偏差。從另一角度來看，主觀問卷與眼動指標屬于不同的評價維度，各有側重，在景觀的評價上可以互為補充。

3.4 眼動可視化分析

為探討聲音要素影響下人的視覺熱點變化情況，本文對31位受試者的共930張眼動熱力圖進行疊加分析，最終得出30張不同聲音影響下的眼動熱力圖，圖片中顏色的深淺代表著關注度的高低，顏色越深即為眾人共同關注的視覺熱點區(qū)域，顏色淺則代表關注度較低。疊加分析結果如下：

在白天的3類環(huán)境中，無聲狀態(tài)下受試者的關注點較為分散，遍布于圖片的植物，建筑等區(qū)域中，在鳥叫聲的影響下，關注的熱點趨于集中，更側重于植物部分，蟬鳴聲影響下的視覺熱點與無聲狀態(tài)下的視覺熱點類似。交談聲對視覺熱點也有明顯的影響，使受試者更加關注圖片中的建筑區(qū)域，在人文歷史環(huán)境中最為顯著。車輛聲使得受試者的關注點趨于分散，規(guī)律性不強(圖6～8)。

表6 主觀評分與眼動數據的相關性分析

圖6 白天生態(tài)環(huán)境中的眼動熱點

圖7 白天建筑環(huán)境中的眼動熱點

圖8 白天人文歷史環(huán)境中的眼動熱點

在夜晚的3類環(huán)境中，無聲狀態(tài)下，受試者的視覺熱點主要聚焦于圖片中燈光所在區(qū)域。蟲鳴與蛙叫聲對生態(tài)環(huán)境的影響顯著，使受試者關注圖片下部與右側的植物部分。而在建筑環(huán)境與人文歷史環(huán)境中，植物要素在夜晚的黑暗條件下難以識別，因此出現視覺熱點不集中在植物要素的現象，可以推測在景觀要素清晰明確的條件下，聲音能夠使視覺關注點發(fā)生轉移，反之則不顯著。交談聲與車輛聲在夜晚三類環(huán)境中對視覺熱點的影響不明顯(圖9～11)。

圖9 夜晚生態(tài)環(huán)境中的眼動熱點

圖10 夜晚建筑環(huán)境中的眼動熱點

圖11 夜晚人文歷史環(huán)境中的眼動熱點

4 基于主觀評價與眼動實驗結果的設計指引

以上結論揭示了悅耳的自然聲對于受試者審美偏好的重要作用，啟示設計者需充分保護自然，利用鳥叫、蟲鳴等自然聲，通過合理的種植設計為場地內原有的鳥類、蛙類及昆蟲提供優(yōu)良的生活環(huán)境。在道路邊緣種植茂密的降噪的植物，減少人工聲的干擾，優(yōu)化場地內的聲環(huán)境。

同時設計者還可以考慮規(guī)劃聲景路線，因地制宜劃分聲景游覽區(qū)域。在遠離人群聚集且風景優(yōu)美，聲景資源豐富的密林區(qū)規(guī)劃游步道與游人休息場所，作為聲景體驗區(qū)域。

此外，設計者還應當注重聲源對游客視線的引導，在意圖著重表現的景觀周邊加入合適的聲源，以豐富游客對景觀的多方面感受。

5 結論與討論

5.1 主要結論

從實驗結果可知，聲音元素對于主觀評分影響顯著，同時聲音對于受試者眼動數據的影響存在一定規(guī)律，在某些環(huán)境中對注視次數，平均注視時長影響顯著，但聲音對眼跳次數并無顯著差異，只能從平均值上獲取大致的趨勢，而聲音對于總注視時長與瞳孔大小影響甚微，且未見變化趨勢。

相比白天環(huán)境，夜晚環(huán)境下聲音對眼動數據的影響更顯著，蟲鳴與蛙叫聲在夜晚的3組環(huán)境中都較顯著的延長了平均注視時長，也減少了注視次數。這意味著在鳥叫、蟲鳴優(yōu)美聲音的刺激下，人的注視點由分散趨于集中，有著更加明確的觀察對象，可以被視為有聲景觀相比無聲狀態(tài)下更具吸引力，這一點也通過眼動熱力圖來佐證。

聲音對于視覺熱點有著引導作用，圖片中聲源發(fā)出的區(qū)域視覺熱點更加集中，相反則視覺熱點較為分散，受試者是在無目標的情況下觀看。

聲音影響下的主觀視覺評價與眼動視覺評價的數據相關性弱，相關系數均在0.2以下，因此主觀與客觀評價指標之間的關系仍需進一步研究，從其他角度與方法重新商榷。

5.2 討論與展望

本文的局限在于該實驗是一個理想狀態(tài)下的模型，不能完全代表游客在實際環(huán)境中的真實感受，此后的實驗設計可結合VR技術[19，20]，增強受試者的沉浸感與真實感，從而提高實驗數據的準確性。

此外，城市濱水空間的聲音復雜多樣，實驗所選取聲源的全面性欠佳，并且實驗中選用的鳥鳴聲為雀鳥聲，并不能涵蓋所有種類的鳥叫，蟲鳴、蛙叫聲等聲源同樣如此。因此，本文所做的實驗還處在初步的探究階段，這些未被選取的聲音對視覺評價的作用仍需要大量的研究工作。