基于层次分析法的广州绿道景观评价模型的构建*

杨洋 黄少伟 唐洪辉

（1.广东省林业科学研究院/广东省森林培育与保护利用重点实验室，广东 广州 510520；2.华南农业大学林学与风景园林学院，广东 广州 510642）

引言

2009年，广东省编制了《珠江三角洲绿道网总体规划纲要》，在全国率先开展覆盖全省的绿道网规划和建设工作，2012年基本实现“三年成熟完善”[1]。绿道作为一种生态保护、改善民生与发展经济完美结合的有效载体，越来越受到全国各地的重视，掀起了全国的绿道建设高潮。开展绿道建设的城市数量及绿道总长度快速增长，但缺乏建成后科学、综合评价，造成绿道的质量参差不齐，完善提升的切入点不明确等现象。

1）景观评价

景观评价是审美主体（个人或群体）依据某一目标，以某种标准对景观的价值做出判断，提出景观保护、开发利用、规划设计、建设运营中的提升效果和减缓不利影响的措施评价[2]，始于20世纪60年代的美国，逐渐发展形成了较为公认的四大学派，并发展出不同的评价方法：如美景度评价法（SBE）和审美评判量法（BIB-LCJ）最初运用在风景评价领域，评价结果较为可靠，但评判结果比较偏重于视觉效果；语义分析法（SD）最初用在心理研究领域，过于强调人的主观作用与审美情趣，评价结果可以为深刻理解、欣赏风景提供参考，缺乏实用性；人体生理心理指标法（PPI）最初应用在生理心理研究，利用生理、心理指标客观评价人对景观的感受，从主体的“观”出发，无法进行景观自身价值的认定，操作成本高；层次分析法（AHP）最初用在逻辑分析领域，对于影响因素较多而复杂的系统有较强的适用性，同时不需要大量数据，将复杂问题模糊化再分析，评价结果较为可靠，可以兼顾美学与生态学原则、“景”与“观”，是较为公平和准确的景观评价方法[3]。

2）研究目的

绿道（Greenway）作为一个引入概念，源于greenbelt和parkway两个词。国内学者对其进行了探索，取得了一定的成果，但主要集中在规划设计理论及实践案例介绍方面；对建设效果的评价研究较少，主要集中在绿道的景观因素评价、方案优化评价和使用状况评价[4]三方面，针对绿道的景观综合评价，尤其是评价标准及模型的研究不足，更没有形成一个标准的评价体系。本文运用层次分析法及模糊德尔菲法构建一个定性与定量指标相结合、可量化的绿道景观综合评价体系，最终形成一个综合评价模型。这既可为国内绿道评价相关研究作补充，也可为建成绿道的评价标准化发展提供参考，通过评价对绿道的规划建设、景观提升、综合利用提供更有针对性的建议。

3）研究方法

应用综合分析法得到初步评价因子群后，根据郑沧滨[5]、林甦等[6]、杨拓[7]的模糊德尔菲法（Fuzzy Delphi Method），得到最终的评价因子体系；然后利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）进行评价因子权重分析，构建评价模型。

1 绿道景观评价因子体系构建

1.1 绿道景观评价因子群建立

1.1.1 评价因子选择

本文从观赏性、适用性、文化性、生态性四个方面入手，对绿道景观进行评价。

观赏性是绿道吸引力的先决条件，其主要的出发点是人作为主体对客体的感知，进而产生的映象，主要是从视觉形象的感受上出发，探讨其是否传达出美感、令人愉悦、与环境协调等。适用性主要是从使用者的心理角度出发，考虑其使用的便捷程度。绿道作为地域文化的一个载体，其文化性主要探讨绿道对当地特色文化的发掘与利用。绿道建设的一个重要初衷就是缓解城市无序扩张带来的生态和环境压力，因此生态功能的考量必须纳入绿道景观的整体评价之中。

1.1.2 评价因子群初构

通过文献查阅分析[8～16]，提取34个初选的绿道景观评价因子，再以问卷征询相关专业人员对其表述及专业涵盖的意见，将原有的34个评价因子中定义不明确、无实际评价意义或因子含义有相互包含关系的项进行合并，得到26个拟定评价因子（表1）。

1.2 绿道景观评价因子的筛选

1.2.1 筛选方法

利用模糊德尔菲法，依据专家问卷反馈，分别构建“重要性程度单一值”“重要性程度可接受的最小值”“重要性程度可接受的最大值”等3个指标，在剔除落在2倍标准差值外的极端值后，建立最大值L、最小值U、几何平均数M的“三角模糊函数”。利用灰色地带检定法[5～7]检定专家意见收敛性，当没有灰色地带或意见不收敛时，需反馈专家，进行下一轮问卷调查；若意见收敛则可计算评价因子的重要性程度共识值Gi和评价因子选定的门槛值Ti，依据Ti对评价因子进行筛选，当Gi＜Ti时，删除此评价因子。

表1 绿道景观评价因子拟定表及因子解释

1.2.2 问卷调查及处理

本次绿道景观评价因子筛选于2016年3月22日开展，共经过两轮问卷调查，共计发放问卷35份，回收有效问卷31份，有效回收率为88.57%，有效回收问卷对象为学术人员、专业从业人员和有绿道使用经验的社会人士（表2）。

第一轮问卷调查的有效问卷经过统计分析，表明有C2、C3等10个评价因子重要性评价未达到收敛，需进行第二轮问卷调查。

第二轮问卷调查经过统计，依据模糊德尔菲法进行数据处理，计算各个评价因子的重要性程度共识值、灰色地带检定值。其中，灰色地收敛检验当Mi－Zi＞0则表明专家意见有共识，达到收敛。结果表明，所有评价因子评估均达到收敛，代表专家达成共识。再将所有评价因子的“重要性程度单一值”“重要性程度可接受的最小值”及“重要性程度可接受的最大值”的几何平均数再求几何平均数，此值即为评价因子选定的门槛值Ti，计算评价因子选定的门槛值Ti=5.58，对评价因子重要性程度值Gi低于门槛值Ti的因子采取删除处理，最终确选19个绿道景观评价因子（表3）。

2 绿道景观评价模型构建

2.1 建立层次结构模型

一个好的层次结构模型对问题的解决十分重要。根据前文筛选的绿道景观评价因子建立层次结构模型（图1）。

2.2 绿道景观评价因子权重的确定

2.2.1 问卷调查及处理方法

为使评价因子权重值更科学、准确，本文权重计算问卷发放给了具有林学、生态、园林等专业知识的研究人员，具有相关专业背景的高校教师以及相关专业学生，共计发放32份，回收有效问卷27份，有效问卷回收率为84.38%。

根据问卷分别构建判断矩阵，然后利用Yaahp10.3进行一致性检验和权重值计算，如果都通过一致性检验，再将所有专家对于某一评价因子的权重值进行几何加权平均，求得该评价因子最终的权重值。若有部分专家的打分未能通过一致性检验，则需要反馈专家，进行再一次的评分。

此次关于权重值确定的问卷调查首轮有17位专家评分构建的矩阵能通过一致性检验，比率为65.38%，表示专家组成合理。对未通过一致性检验的，则反馈专家进行第二轮评分。共经过了三轮评分，所有专家的评分构建的矩阵均通过一致性检验。

表2 有效回收问卷发放对象表

图1 绿道景观评价层次结构模型

表3 评价因子筛选第二轮问卷统计分析结果

2.2.2 确定评价因子权重值

根据专家的评分，构造对于目标绿道景观评价A的总准则层判断矩阵，通过Yaahp10.3计算其一致性指标值，B1、B2、B3、B4的特征向量Wi，权向量最大特征值λmax。再分别构造对于总准则层B1、B2、B3、B4的评价因子层判断矩阵，并检验各个矩阵一致性均小于0.1，结果合理有效，然后计算各个评价因子对于目标A的排序权重值。

重复上述方法，依次计算27份问卷评分，然后将所有专家对于某一评价因子的权重值进行几何加权平均，以兼顾所有专家的评价，并排除个别专家评分时极端值的影响，求得该评价因子对于目标层的权重值。再将因子的绝对权重值按总和为1进行比例转换，得到各个评价因子对绿道景观评价的最终排序权重值（表4）。

2.3 绿道景观评价模型建立

通过对绿道景观评价因子群的构建及各个因子权重值的统计分析，总结出绿道景观评价的层次评价模型，模型公式如下：

归一后，模型公式为：

式中LDMX—绿道景观评价模型，C1～C19对应表 4 中编号 C1～C19的评价因子。

2.4 分析

通过表4可知，在准则层层面上，适用性、生态性、观赏性三者决定了绿道景观的整体质量，总权重达到91.23%，可见功能齐备与良好的生态环境对绿道综合景观质量影响较大。适用性指标中的安全性和绿道的可达性、交通衔接性2个因子具有明显的权重优势，反映出安全性和交通便捷度对绿道景观的影响力，因此在绿道的规划设计中应充分注意选线、基础配套和功能设施等问题。生态性指标的因子权重值均较靠前，反映出人们对良好生态环境的诉求，“植被覆盖率”和“景观植物多样性”因子更折射出大众对于绿色的需求，所以在绿道规划、设计及评价时不能仅仅局限在视觉的“观”上，应注重生态与功能的结合。文化性指标权重值居最末，且数值与前三项相差较大，折射出大众对于文化内涵的重视度偏低的现象，究其原因正是当下景观的同质化严重，地域文化被边缘化，逐渐丢失特色，可被感知度降低。

就单个评价因子排序情况，“对原环境的利用和保护”“地带性、乡土树种应用”权重在19个因子中排名靠前，而“视野变化度”“风景类型的多样化”因子的权重值在整体中略微靠后，可以看出人们的审美需求的改变，由原来追求奇特风景变为对良好自然环境的享受。所以，在绿道的建设中要注重人与原生自然的交流。

3 结论与讨论

该模型能较客观全面地评价和分析绿道景观，可广泛应用于绿道规划建设方案评选及现有绿道的景观升级改造等。适用于广东地区的绿道景观评价，其他地区如参考此模型，需根据实际情况对评价因子及相应的标准进行调整。同时，本次研究的评价出发点是使用者，因此在评价因子的选择和模型的建立上，对于管理方的需求涉及较少，因子的选择还需进一步研究完善。另外，因征求评分的专家数量偏少，且专业领域的覆盖面及比例的合理性还需进一步研究验证，该评价模型及评价结果有一定局限性。这些需要在后面的研究中予以完善和改进。