基于绿视率的城市绿道空间绿量可视性特征

赵　庆，唐洪辉，魏　丹，钱万惠（广东省林业科学研究院，广东广州510520）



基于绿视率的城市绿道空间绿量可视性特征

赵庆，唐洪辉，魏丹，钱万惠
（广东省林业科学研究院，广东广州510520）

摘要：为了解城市绿道植物空间绿量可视性特征，通过构建绿视率计量方法，以广东省立绿道1号线为例进行调查分析，探索了基于绿视率的城市绿道空间绿量可视性特征。结果表明：①省立绿道1号线沿线4个区域总的绿视率均值为31.06%，其中天河区（38.19%）＞海珠区（35.97%）＞越秀区（26.76%）＞荔湾区（26.67%）。②天河区绿道与荔湾区、越秀区绿道绿视率存在显著差异（P＜0.05），表明天河区绿道空间绿量可视性优于荔湾区和越秀区；虽然海珠区绿道绿视率较荔湾区和越秀区高，但通过方差分析多重比较来看，3个区的绿道绿视率没无显著差异（P＞0.05），表明荔湾区、越秀区、海珠区绿道的空间绿量可视性较相似。③越秀区和天河区绿道绿视率较为集中地分布在24%～40%区间，说明越秀区和天河区各自区域绿道内部的绿视率数值较为稳定，其空间绿量可视性效果差异不大，给人感觉一种持续、稳定的绿色空间；而荔湾区和海珠区绿道绿视率的分散在10%～50%，说明荔湾区和海珠区各自区域绿道内部的绿视率数值不稳定，其空间绿量可视性效果差异较大，给人一种间断、具有冲击力的绿色空间。基于绿视率的空间绿量可视性可用于评价城市森林建设的视觉效果。图4表4参21

关键词：园林学；绿道；空间绿量；植物景观；绿视率；可视性特征

1　“绿化覆盖率”与“绿视率”

在城市发展过程中，绿道扮演着一个重要的角色，是对当前城市化进程给人在生理和心理上压力的一种回应［1］。绿道在城市环境中以自然廊道的形式呈现，为人造空间增添了自然的气息，软化了由建筑构成的生硬空间。城市绿道的“绿”字表明了其功能的实现依赖于绿色植物，包括乔木、灌木以及地被植物等。绿色植物的功能主要包括景观功能、生态功能以及意向功能［2］：①景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用；②生态功能包括了绿色植物的生态作用；④意向功能是指植物能够向人们传递一种精神上的意向。绿色植物的三大功能中，尤以景观功能对人的影响最为直接，作用于城市的方方面面：THAYER等［3］研究发现：绿色植物的存在通常会提高城市景观的等级；SCHROEDER等［4］和BUHYOFF等［5］研究表明：更倾向于将植物景观作为一个整体视图来评价居住区街道景观，同时SCHROEDER［6］也注意到场地的地表裸露程度与其景观吸引力的关系表现为强负相关；众多城市景观评价的研究也表明人们更偏爱于具有大量植被的城市景观［7］；AOKI［8-9］在研究中发现，人们对不同类型景观的绿色植物视觉偏好是不同的，以街道景观为例，当绿色植物可见比例大于30%时，被证明是更受人们所欢迎的城市街道景观。通过以上研究推断，绿色植物的景观功能在城市绿道景观评价中起到相当大的作用。过去，我们对绿色植物生态方面的研究倾注了大量的研究，而在景观以及意向功能上的研究相当有限，其中一个重要的原因是绿色植物视觉景观定量研究的切入点以及方法的匮乏。以往关于绿色植物视觉景观的定量研究，大都是将其采用“绿化覆盖率”或“绿地率”这一量化指标来衡量［10-13］。然而，这2个指标衡量的是二维平面层上的绿化状况［14］，它并不能表明被人直接视觉感受到的三维空间层面上的绿化状况［12，15-16］。如图1所示，2块面积形状相同的场地，其“绿化覆盖率”或“绿地率”相同，但由于植物高度的不同，导致人在视觉上感受到这2块场地绿化状况的不同。“绿视率”（green appearance percentage）这一概念的出现为空间绿量可视性的定量研究提供了一种新的途径。“绿视率”这一理论于2002年由日本的野隆造教授提出，并被国际社会所认可［14］，用来表示绿色在人视野中所占的比例。“绿量”是指三维绿色生物量［17］，反映了城市绿化的空间结构量值［18］，具有重要的生态和景观意义［19-20］。本研究使用“绿视率”指标来量化城市绿道空间绿量可视性：即在空间水平上，以人的视角所能捕获到的绿量为计量单位，通过探索基于“绿视率”的城市绿道空间绿量可视性计算方法，推动城市绿道的定量研究和规划设计水平。

图1　二维平面和三维空间的视觉差异Figure 1 Visual differences of two-dimensional plane and three-dimensional space

2　研究地点与方法

2.1研究地点

本次研究地点为广州市中心城区（环城高速以内）的广东省立绿道1号线，总长度43.1 km，其中涉及海珠区10.6 km，越秀区7.6 km，荔湾区18.6 km，天河区6.3 km。

2.2研究方法

城市绿道空间绿量可视性将通过“绿视率”指标来衡量。“绿视率”的计算方法及计算过程如下。

2.2.1样本选择在广州市中心城区街道图上将省立绿道1号线所经过的路段标出，并用不同颜色区分行政区域（图2），以便把各行政区作为研究区进行绿道空间绿量可视性比较研究。在每个研究区内，将省立绿道1号线所在道路与其他道路的交叉点、景观节点（如驿站等）作为绿视率指标数据采集的样点，原因有2点：①道路交叉点以及景观节点为人停留时间较长的地点，其空间绿量的高低直接影响人对该区域绿道的感受，将其作为“绿视率”指标采集的样点符合客观实际。②道路交叉点以及景观节点便于地图选点以及实际样点定位。为了减少2个相邻研究区的交叉影响，在采集样点数据时，将排除研究区内靠近边界的样点。

图2　绿视率样点位置图（局部）Figure 2 Sample locations of green appearance percentage（part）

2.2.2数据采集规则通过一定规则拍摄照片的方式，获取样点空间绿量数据。本研究采用的照片拍摄设备统一为尼康D800数码单反相机，镜头型号为尼康AF-S Nikkor 24～70 mm f/2.8G ED。尼康D800数码单反相机为全画幅数码单反相机，搭配尼康AF-S Nikkor 24～70 mm f/2.8G ED镜头时，将镜头焦距调整到24 mm，其拍摄的视角范围无重叠度，可以避免拍摄重叠而导致的绿视率重复计算。在采集每个样本的空间绿量数据时，照片拍摄者必须站在每个样点（交叉口）的东南角（东南向边缘），将镜头焦距始终固定为24 mm，并以同一高度人的水平视角分别朝正东、正西、正南、正北等4个方向各拍摄1张照片，在记录表中分别标志每张照片的编号以及拍摄方向，以便内业处理。

2.2.3绿视率计算首先，将拍摄的图片导入Adobe Photoshop CS5中，打开Adobe Photoshop CS5的直方图，在“源”选项栏中选择“整个图像”，信息表的“像素”一栏所显示的“317400”为整幅图片的像素值；其次，新建图层并点中激活，然后点击画笔工具，配合Wacom新帝设计数位板，将图片中的绿色植物所占据的部分手动覆盖颜色，Adobe Photoshop CS5的直方图，在“源”选项栏中选择“选中的图层”，信息表的“像素”一栏所显示的“83345”为绿色植物的总像素值（图3），则该图片的绿视率为“选中的图层”像素值“83345”与“整个图像”像素值“317400”的比值即“26.30%”。通过以上4个步骤，分别计算出各个样点4个方向所拍摄图片的绿视率，而各个样点的绿视率为4个方向绿视率总和的算数平均值。

图3　绿视率像素计算方法Figure 3 Calculation method of green appearance percentage pixels

3　结果与分析

3.1绿道绿视率数据采集与计算

本研究调查的广东省立绿道1号线（中心城区部分）经过4个行政区域，搜集样本36个，共拍摄图片144张，各个样本的基础数据以及绿视率计算结果如表1所示。

表1　广东省立绿道1号线绿视率一览Table 1 List of green appearance percentage of Guangdong greenway line 1

从计算结果分析：此次搜集的广东省立绿道1号线所有样本中绿视率最高点在天河区临江大道与员村南路交口附近，其绿视率为65.68%；所有样本绿视率最低点在荔湾区康王路和长寿路交口附近，其绿视率为6.37%；样本的绿视率集中在20.00%～40.00%区间，该范围绿视率样本占所有样本数的72.20%。

3.2区域绿道绿视率差异分析

通过对4个区域36个样点进行均值分析，得出省立绿道1号线沿线绿视率荔湾区为26.67%，越秀区为26.76%，天河区为38.19%，海珠区为35.97%，4个区域总的绿视率均值为31.06%。结果表明：天河区和海珠区绿道沿线的空间绿量可视性在平均水平以上，而荔湾区和越秀区绿道沿线的空间绿量可视性在平均水平以下，其中天河区绿道沿线的空间绿量可视性最好（表2）。①这是因为荔湾区和越秀区为广州市的老城区，而省立绿道1号线经过该2个区域的建筑集中路段，因此，其整体绿视率较低，空间绿量可视性排名靠后；②海珠区同样作为广州老城区，由于绿道经过该区东面绿化集中区域，其整体绿视率较荔湾区和越秀区高；③天河区是广州市的新城区，天河区省立绿道1号线处于珠江景观带沿线，有较好的绿化基础，因此其绿视率最高。通过绿视率单因素方差分析得出4个区域间的绿视率显著性为0.05（表3），表明4个区域绿道沿线的绿视率有显著差异，说明省立绿道1号线空间绿量可视性存在区域不均衡的现象。

表2　绿视率均值分析Table 2 Mean analysis of green appearance percentage

表3　绿视率单因素方差分析Table 3 One-way ANOVA of geen looking ratio

通过对4个区域绿道绿视率的多重比较分析发现（表4），天河区绿道与荔湾区、越秀区绿道绿视率存在显著差异（P＜0.05），表明天河区绿道空间绿量视性较荔湾区和越秀区有明显的提升；虽然海珠区绿道绿视率较荔湾区和越秀区高，但通过方差分析多重比较来看，3个区的绿道绿视率没无显著差异（P＞0.05），表明荔湾区、越秀区、海珠区绿道的空间绿量可视性较相似。

通过对绿道绿视率样本散点图分析发现（图4），4个不同区域样本绿视率的离散程度有明显不同。除了天河区样本27具有特殊性之外，越秀区和天河区绿道绿视率较为集中地分布在24.00%～40.00%，说明越秀区和天河区各自区域绿道内部的绿视率数值较为稳定，其空间绿量可视性效果差异不大，给人感觉一种持续、稳定的绿色空间。样本27位于天河区临江大道与员村南路交叉口的公园内，省立绿道1号线穿过该公园，因此，该样本绿量不仅包含了绿道植物景观自身所提供的绿量，同时公园内丰富的绿色植物增加了该样本周围的整体绿量；而荔湾区和海珠区绿道绿视率的分散在10.00% ～50.00%区间，说明荔湾区和海珠区各自区域绿道内部的绿视率数值不稳定，其空间绿量可视性效果差异较大，给人一种间断、具有冲击力的绿色空间。

表4　区域绿道绿视率多重比较Table 4 Multiple comparison of regional green appearance percentage

4　讨论

在城市化日益加剧的环境下，城市绿道植物景观从定性表面的审美要求，逐渐趋向定量本质的方向发展，采用一系列指标来量化评价其质量。本研究正是基于城市绿道景观的人性化需求日益增强的背景下，提出以“绿视率”为基础的空间绿量可视性计算方法，并通过广东省立绿道1号线的调查与分析，得到不同区域之间以及同一区域内部空间绿量可视性的异同。从不同区域绿道空间绿量可视性的绝对数值来说，天河区绿道＞海珠区绿道＞越秀区绿道＞荔湾区绿道；而从同一区域绿道内部空间绿量可视性的稳定程度来说，越秀区绿道＞天河区绿道＞荔湾区绿道＞海珠区绿道。

在自然条件下，绿化覆盖率高的区域，通常其“绿视率”也趋于一个相对较高的数值，这是因为当这个地区植被绝对数量越大，这些绿色植物被人的视线所捕捉到的机会也越多。然而，在城市环境中，建筑、道路是绿道整体景观的组成部分，会直接影响到人视野能捕捉到的绿量，因此，通过文中基于“绿视率”的空间绿量可视性计算方法计算2条绿化覆盖率相同的城市绿道，其植物空间可视性通常并不一致。本研究所提出的基于绿视率的空间绿量可视性计算方法，弥补了国内绿化指标只立足于平面的不足，直接从人的视觉感受出发，针对城市绿道植物景观的质量，提供了一种可行的数量化评价手段［21］。

图4　区域绿道绿视率散点图Figure 4 Green appearance percentage scatter plot of regional greenway

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Spatial visibility of green areas of urban greenway using the green appearance percentage

ZHAO Qing, TANG Honghui, WEI Dan, QIAN Wanhui
（Guangdong Academy of Forestry, Guangzhou 510520, Guangdong, China）

Abstract:To understand the spatial visibility of green areas of urban greenway in urban greenway, the greenappearance percent was used to determine and analyze green areas of greenway line 1.Through the photos took by Nikon D800, the green-appearance percent was calculated with Photoshop.Results indicated that 1）the average total green-appearance percent of greenway of four Guangzhou Districts was 31.9% with Tianhe（38.2%）＞Yuexiu（36.0%）＞Haizhu（26.8%）＞Liwan（26.7%）.2）Using one-way ANOVA, the green-appearance percent of greenway in Tianhe District was significantly greater（P＜0.05）than Yuexiu and Liwan Districts.3）The green-appearance percent of greenway in Yuexiu and Tianhe Districts was between 24.0% and 40.0%; Whereas, in Liwan and Haizhu Districts green areas were 10.0% to 50.0%.Thus, Yuexiu and Tianhe Districts were relatively stable providing a sustained, stable green space; but Liwan and Haizhu Districts were unstable with a discontinuous, sporadic green space.The green-appearance percent cloud be used to ecaluate the visual impact of various planning and management on urban forests.［Ch, 4 fig.4 tab.21 ref.］

Key words:landscape architecture; greenway; green area; vegetative landscape; green appearance percent; spatial visibility

作者简介：赵庆，工程师，博士，从事城市林业、风景园林等研究。E-mail：zhaoqingflzzq@qq.com

基金项目：国家林业公益性行业科研专项（201404301）

收稿日期：2015-05-11；修回日期：2015-06-25

doi:10.11833/j.issn.2095-0756.2016.02.014

中图分类号：S731.2

文献标志码：A

文章编号：2095-0756（2016）02-0288-07