城市湖泊景观美学评价研究——以广州市为例

谭 祎，蔡 如

(仲恺农业工程学院园艺园林学院，广东 广州 510225)

城市湖泊景观美学评价研究
——以广州市为例

谭 祎，蔡 如

(仲恺农业工程学院园艺园林学院，广东 广州 510225)

运用心理物理模式中的美景度评价法对广州市湖泊景观进行美学评价；采用数理统计中的相关分析和回归分析建立关系模型，研究发现5种景观要素与城市湖泊美景度成线性相关，按重要性依次是水面形态、植物群落、林冠线、园林建筑、城市影像；最后分析公众审美与景观要素美学质量之间的关系，并提出城市湖泊造景的建议。

城市湖泊；景观评价；美景度

城市湖泊是天然山水意象的浓缩和模拟，是城市环境中最具自然气息和最具持久吸引力的景观之一。关于城市湖泊景观的研究非常多，从近10 a的文献中可以发现，研究人员从城市湖泊造景设计的角度在规划、生态、保护等方面进行了深入的探讨，并提供详实的案例，但是，在建成环境评价方面的论述并不多见。建成环境评价是指对所设计的场所在满足和支持人们外在或内在需要及价值方面的程度判断，设计不仅要满足客观的技术标准，更应满足使用者的多种需求[1]。本文将从使用者的审美需求出发，以城市湖泊景观作为审美活动的刺激源，通过分析审美主体对客体的喜好程度，来建立湖泊景观及其构成要素与景观美学质量之间的关系。

1 材料与方法

1.1 样地与研究范围

广州是一个非常重视湖泊建设的城市，在市域范围内已有自然和人工湖泊10多个，本文在多次勘查并咨询专业人士意见的基础上，选定了海珠湖、流花湖、东山湖、荔湾湖、麓湖、白云湖，共6个湖泊作为研究对象。由于城市湖泊常与城市公共绿地相连，没有明确的边缘划分，为了确定研究范围，本文中的湖泊景观是指水面空间和湖岸线退后20 m内的区域。

1.2 评价方法

美景度评判法(Scenic Beauty Estimation Method，简称SBE法)建立在心理物理学基础之上，在景观评价中应用得比较广泛，被认为是风景评价中最科学、可靠的的方法[2-3]。SBE法适用于大样本分析，它把景观审美态度的主观测试和景观元素的客观测定相结合，通过数学模型来预测景观品质[4]。

1.3 评价照片的拍摄和选取

景观美学评价最直接的方法是现场评价，但操作难度非常大，已有许多研究证明基于照片与基于现场景观的视觉环境质量评价结果是高度相关的[5-7]，只要保证景观照片是按照统一的标准拍摄，依据公众评判得出的美景度评价就具有很高的可靠性[8]，所以本文选择用景观照片代替现场景观进行评价研究。

沿湖泊岸线行进，向湖面眺望是欣赏湖泊景观的常规方式，本研究模仿游人的行进路线，用35 mm广角镜头，每步行80～100 m，在顺光的条件下以正常人眼高度面向湖面拍摄照片。Daniel和Boster认为照片数量取决于样区景观的多样性程度，单一的景观选择一张即可。本文在剔除信息不足、内容重复和拍摄效果不佳的照片之后，选择了最典型的27张照片作为评价样张。

1.4 评价者的选择

研究表明，从统计学意义上来说，各类背景的评判者在审美态度上的差异并不显著，专业学生对景观的评判能较充分地代表公众的审美态度[9-11]，基于便利的原则和样本容量的要求[12-13]，此次评价工作由130位园林专业的低年级学生和32位研究生共同完成。

1.5 评价方式与内容

本研究采用7级比较评判法[14-15]，利用景观照片制作的幻灯片代替真实场景开展评价工作。评价过程分为2步：首先是幻灯片的景观美学质量评分。评判者根据各自的喜好程度，先选出最喜欢和最不喜欢的图片，再以此为依据评判剩余的图片，从高到低分别给予 3、2、1、0、-1、-2、-3分；其次是对幻灯片中的景观要素评分。根据相关文献[16]和实际情况，将甄选出的景观要素设计成11组形容词词对，制作7段式调查量表(表1)，由研究生继续评分。

表1 景观因子评价标准

1.6 数据处理

1.6.1SBE值计算 为了消除评判者个体间在审美尺度上存在的差异，本研究使用了由美国学者Daniel和Boster提出的美景度(SBE)值计算方法对评价结果进行标准化处理，公式如下[4]：

(1)

SBEi=(MZi-BMMZ)×100

(2)

式中：MZi为受测物i的平均z值；cpik为观察者给予受测物i的评值为k或大于k的频率；f(cpik)为累积频率正态函数分布频率(查找正态分布单侧分位数值)；m为评值的等级数；SBEi为受测物i的SBE值；BMMZ为基准线组平均Z值。

1.6.2 相关分析 以湖泊景观的SBE值为因变量，景观构成要素的评分为自变量，建立多元线性回归方程式，探究它们之间的相关关系、显著程度，分析各自变量在湖泊景观美学价值中体现的作用，并推导城市湖泊美景度评价的预测模型。

2 结果与分析

2.1 美景度评分

将162名专业学生的评价结果代入(1)式中计算出样本的美景度，然后随机选取编号为11的样本作为“基准线”，根据(2)式进行标准化处理，得到最终的评分结果(表2)。在27份样本中，高于基准线的样本有14张，低于基准线的有12张；其中，T15为最高分，T1为最低分，全距为215.1；所有样本的SBE均值为3.97，中位数为3.28，标准差为51.2。从以上数据可以反映出样本分布符合正态曲线的特征，具有较好的代表性，不同的湖泊景观之间均存在明显的美景度差异，可以初步推断景观构成要素是影响湖泊美学质量的重要原因。

表2 美景度评价结果

2.2 相关分析结果

使用SPSS的双变量相关分析功能(Bivariate)分析样本SBE值和景观构成要素分值之间的关系，结果(表3)显示，除X10外，其余10项要素均与SBE值呈正相关关系，相关系数的绝对值从高到低依次为X9>X7>X4>X6>X8>X3>X2>X1>X5>X10>X11，最高的是植物群落，最低的是山脉，而且在所有构成要素中，植物类因素(X9、X8、X7)对SBE值的综合影响很突出；而显著性检验方面，除了X11外(P为0.638)其余10项构成要素均在0.05水平上(双侧)显著相关性，遂剔除X11进行下一步回归分析。

表3 双变量相关分析

由于多元回归分析中，变量间存在多重共线性的现象十分普遍，为消除估计的偏差，选用了逐步回归分析方式，并对自变量进行了共线性诊断。从回归统计中可以看出R2=0.960，模型的拟合度非常好(表4)。

方差分析中F检验的P值是0.000，按α=0.05水平，可以认为y(SBE值)与5个自变量之间有较显著的线性关系(表5)。

表4 回归统计

表5 方差分析

回归系数显示，系统剔除了X1、X2、X4、X6、X85项，模型的截距为-152.515，自变量的斜率从大到小依次是X3>X9>X7>X5>X10；t检验中的P值最大是0.003，按α=0.05水平，均有显著性意义；共线性统计中VIF的最大值是3.65，按照当VIF≥5时，自变量间才存在严重共线性的情况[17]，以上5个自变量之间的相关关系并不突出(表6)。由此，根据逐步回归的结果得到的模型为：y=-152.52+14.64X3+11.56X9+9.50X7+8.33X5-5.71X10。

表6 回归系数

3 结论与讨论

以上模型说明，影响使用者对湖泊景观美学质量评判的因子从强到弱依次为水面形态、植物群落、林冠线、园林建筑、城市影像。而驳岸形式、景观色彩、植物形态、湖水质量、水面景观这些要素基于共线性的原因没有出现在预测模型中。

模型中除了园林建筑外，其余的均为总体描述因子，说明使用者对美学质量的把握首先来自于湖泊景观的整体风貌特征，其次才是局部和细节。同时，前4项因子均为景区内部因子，而城市影像为外部因子或环境因子，说明评价是有内外、主次之分的。

3.1 水面形态是湖泊美景度的首要因素

在回归分析的结果(表6)中，水面形态的斜率最大，说明它对湖泊美景度的影响最为显著。湖泊的水面形态由岸线围合而成，是湖泊外观的集中表现，直接联系着众多的环境因素，影响到区域的美学特征、空间轮廓和外部形态。评价发现湖泊美景度随水岸线形的丰富而提高，蜿蜒曲折、凹凸有致的湖岸更容易获得较高的总体评分(表2～表3)。水面形态的曲率变化与曲率组合特点对景观的幽深之美有决定性影响，曲率变化越大越有利于增加景观层次[18]。因此，塑造自然形态的水体除了可使用多种形式的生态驳岸外，最有效的手段是调整湖岸的曲率，结合地形的处理使水面和岸线相互渗透，形成凹凸有致的湖岸轮廓，以达到再现天然山水的效果。此外，在湖面上设置岛、桥、堤、水生植物也能起到丰富水面形态的作用，还能形成多种尺度的景观视线和多种形态的水景空间。

3.2 鲜明的植物群落和起伏的林冠线具有更高的美景度

双变量相关分析(表3)表明植物对湖泊景观美学质量的影响非常大，而回归分析中也印证了这一点：当湖泊沿岸的植物群落与周边环境的区别越明确时，林冠线具有显著的高低错落节奏感时，景观美学质量的评价越高。为体现自然水体的“旷”与“奥”，城市湖泊的水面空间都建造得非常开阔，景观轴线的拉长使观赏者的视觉延伸到水岸交界处，特征突出的植物群落和林冠线丰富的植物群体在水岸线上更容易表现出特异、对比和韵律的美感，所以，归纳植物群落的典型配置模式，筛选形态优美的大中型乔木对展现湖泊景区的植物风貌有重要的意义。

3.3 园林建筑的美感来自于与环境的协调

评价结果显示美景度的高低与园林建筑的数量和体量没有必然的联系，形象过分突出的园林建筑反而会影响整体的美学质量。评价者喜欢湖岛上的通透灵秀的园亭，水岸边逶迤蜿蜒的廊道，沟通岛岸的贴水平桥或拱桥等，这些园林建筑并不格外强调自身的个性，却都表现出服从于水域环境的特征。由于园林建筑在各类公共景观项目中所占的比例较低，不会均匀地出现在所有的景区和景点当中，所以对整个风景湖泊美景度的影响力没有其它因素突出。但是，园林建筑往往是环境中的视觉焦点，体现自然美与人工美的融合，所以更要在造型、色彩、体量和空间等方面与湖景之间处理好统一与变化、对比与协调的关系。

3.4 弱化城市影像有助于提高湖泊美学质量

城市影像是模型中唯一与湖泊美景度负相关的要素，研究发现评价者非常不希望看到近距离、高大、清晰的建筑及构筑物，如住宅、工厂、办公楼等，因为它们打破了湖泊景观所展现的自然山水情趣；只有在湖面视野空旷、景致单一的情况下，城市中的某些标志性建筑物(如广州塔、海印桥)作为远景或背景出现在湖面景观轴线上时才不会对湖泊的美景度产生明显的影响。可见适当弱化城市影像是提升湖泊美学质量的有效途径，具体方法有3种：一是从城市规划层面制定湖泊风景控制线，根据湖泊的形态、大小和景观轴线的长短限定周边建筑的高度和退让距离；二是在湖泊造景设计时巧妙运用障景手法，结合地形、植物和园林建筑对突兀的城市轮廓进行遮挡处理；三是对于城市中某些距离远、体量大的地标建筑也可以用于借景，主动留出视线廊道，以扩大湖泊的空间感受。

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Researching of Urban Lakes Landscape Aesthetic Assessment ——A Case of Guangzhou

TAN Yi，CAI Ru

(CollegeofHorticultureandLandscape，ZhongkaiUniversityofAgricultureandEngineering，Guangzhou510225，Guangdong，China)

The Scenic Beauty Estimation method of psychophysical mode was used to evaluate the aesthetic quality of lake landscape in Guangzhou.The connection model was set up by multivariate regression analysis and bivariate analysis.The analysis results showed there are linearly correlations among five landscape elements.According to the descending order of importance，the elements，in turn，was the shape of lake，plant community，canopy profile，garden architecture and urban image.Finally，the relationship between the public aesthetic and the aesthetic quality of landscape elements was summarized，and some suggestions were proposed for urban lakes landscape.

urban lakes；landscape assessment；SBE

10.13428/j.cnki.fjlk.2017.01.023

2016-06-06；

2016-08-04

2012年广东省科技计划项目(2012A020602056)；校级科研基金项目(G3100008)

谭祎(1977—)，男，湖南津市人，仲恺农业工程学院园艺园林学院讲师，硕士，从事园林规划设计教学与科研工作。E-mail：10923983@qq.com。

P901

A

1002-7351(2017)01-0099-05