基于SBE 法和逐步回归法的开封菊展景观美景度评价

田玉辉，郭梦迪，苏志国，李 昂，孙利强，王 政，王鹏飞

（河南农业大学风景园林与艺术学院，郑州 450002）

菊花［Dendranthema morifolium（Ramat.）Tzvel.］为菊科菊属多年生宿根草本植物，是中国十大名花之一，有着悠久的栽培历史和文化内涵，深受人们的喜爱［1］。赏菊成为人们秋季特别是重阳节的重要活动。菊展是菊花观赏的重要组成部分，表现形式各式各样［2，3］。随着人们生活水平的提高和审美鉴赏能力的提升，对菊展形式的要求也越来越高。如何进行菊展美景度评价以及菊花展景观提升，成为目前提升菊展水平的关键问题之一。

景观评价的方法有很多，因研究目的与对象不同方法也有所差异，一般使用方法有比较评判法（LCJ，Law of Comparative Judgemment）、地理信息系统法（GIS，Geographic Information System）、语义差异法（SD，Semantic Differentical）法、层次分析法（AHP，Analytic Hierarchy Process）、美景度评价法（SBE，Scenic Beauty Estimation Method）等。其中SBE 法是最为常见的评价方法之一，该方法最大优点是能对大量景观进行量化评价，因其将主观与客观评价相联系并建立数学关系，使得该方法更具有科学性的特点［4，5］。 该方法已经在芍药［6］、郁金香［7，8］、杜鹃［9，10］、月季［11］、竹景［12］等植物景观及石景［13］，以及大尺度森林公园不同季节的色彩［14，15］等景观美景度评价中广泛运用。但在菊花景观评价方面鲜有报道。为此，本研究以开封菊展为例，采用SBE 法对菊展的不同景观要素进行评价，以期筛选出较佳的菊展要素、搭配形式，以期为菊展以及其他花展提供理论依据和技术支撑。

1 材料与方法

1.1 样本选择与照片拍摄

开封市菊展景观调查选取了核心展区龙亭公园、铁塔公园、翰园碑林3 个地方，从168 张照片中选取25 个典型的以菊花为主的景观小品作为研究对象。在样本选择上，不区分优差，只重视不同类型的选择。将照片作为美景度审美的评价媒介，选择一个晴天，于8：00—14：00 拍摄样地照片。拍摄高度约1.5 m，保持焦距不变，拍摄器材为NIK0N D7100，像素2 410 万。

1.2 评价者、问卷编制及走访等评价方式

评价者选取园林专业、非园林专业、社会公众等3 类人群作为评价者。评价人员如下：①园林专业学生64 人；②非园林专业学生32 人；③社会公众26人。发出问卷122 份，收回有效问卷122 份，回收率100%。

评价方式主要采用纸质问卷方式，调查问卷分为2 部分：评价说明、评价打分表以及25 张照片排序的PPT。

1.3 评价材料及方法

首先将所选的25 张典型菊展照片随机编号，然后以幻灯片的形式进行播放，每张照片播放时间间隔10 s，且照片不回放；评价者凭第一直观印象感觉，分别按照艺术造型、空间布局、色彩丰富度、文化意境、趣味性等5 类要素指标对播放的照片进行评分，填入相应评分表中（表1），并利用所获取的125组数据研究不同人群对菊展美景度的评价。

表1 菊花展造型要素分解

再次同等时长播放幻灯片，进行菊展景观的整体综合评价；并利用所获取的25 组数据研究菊展景观美景度与其他5 要素间的关系。

1.4 数据处理

1.4.1 美景度SBE 计算方法 首先运用SBE 法中的标准化公式［16］（式1），对每张照片的评价值进行标准化处理得到标准化值，以同一景观的所有标准化值的平均值作为该景观的标准化Z值，即美景度量值（SBE 值）。SBE 值反映各景观美学质量和受测群体的审美特点，利用标准化得分值进行相关方差分析可寻求不同群体的审美异同性。

式中，Zij为第j个观察者对第i个景观的标准化值；Rij为第j个观察对第i个景观的评分值；Rˉ为第j个观察者所有评分值的平均值；Sj为第j个观察者所有评分值的标准差［16］。

1.4.2 构建逐步回归分析模型 以25 张样本照片的综合评价SBE 值作为Y因变量，每张照片的5 个要素艺术造型（X1）、空间布局（X2）、色彩丰富度（X3）、文化意境（X4）、趣味性（X5）为自变量，通过建立数学关系模型来探索景观要素与美景度值之间的关系，研究不同人群对要素的审美偏好。本研究运用DPS 软件对美景度值和各要素之间进行逐步回归分析，建立回归方程式模型，并进行不同人群之间评价的显著性分析等。

2 结果与分析

2.1 菊花展审美异同分析

菊展25 个样本美景度评价的SBE 值如表2 所示。美景度值越大，说明人们对其样本的偏爱程度越高。由园林专业学生、非园林专业学生、社会公众人群以及总的SBE 值可以看出排名第一的为样本14，园林专业、非园林专业学生和社会公众之间的得分均为最高；样本22 的评价整体较差；样本1、6、7、8、17、21 等不同人群的评价审美趋于一致。其中样本4、9、10、11、25 等园林专业、非园林专业和社会公众之间的审美趋向差异明显。通过SBE 值可以得出不同类型人群的审美标准以及侧重要素点有所不同。园林专业学生和非园林专业学生、社会公众三者之间的美景度值对比反映出不同人群的差异。

表2 各照片样本美景度SBE 值

2.2 菊花展不同要素间关系分析

以综合评价的SBE 值为因变量，以各要素为自变量，运用DPS 软件采用逐步回归法进行线性回归分析，得到结果如表3 所示。回归分析结果显示艺术造型、空间布局、色彩丰富度、文化意境、趣味性与美景度值显著相关。因此建立总的回归方程式。

表3 菊花展要素美景度逐步回归分析

从回归模型上看，艺术造型的回归系数最高，趣味性最低。从各因素间的偏相关系数来看，五要素中色彩丰富度与美景度评价偏相关性最高，为0.831 2，其次文化意境为0.817 0；艺术造型和空间分布的偏相关系数区别不大，分别为0.667 2、0.673 0，趣味性偏相关性最小，为0.619 4。

剔除回归值最小的趣味性因素后，再次进行回归分析得出以下结果如式（3）及表4 所示。

由式（3）得出艺术造型和色彩丰富度的回归系数均上升，其中艺术造型上升率达60%，空间布局最低，下降率达33%。从各要素间的偏相关系数来看（表4），色彩丰富度>艺术造型>文化意境>空间布局。色彩丰富与美景度评价相关性最高，为0.857 4，其次艺术造型和文化意境的偏相关系数分别为0.839 5、0.732 2，空间布局相关性最低。

表4 剔除X5的菊花展美景度

第一次剔除X5趣味性后的回归方程式：

通过第二次剔除空间布局要素后，再次回归分析得出以下结果如式（4）及表5 所示。

由式（4）可知艺术造型和色彩丰富度的回归系数均再次上升，但艺术造型回归系数上升率达24%，文化意境回归系数上升率达8.6%。表明艺术造型和色彩丰富度以及文化意境对人们的影响要素相关性大。

从各要素间的偏相关系数来看（表5），艺术造型与美景度评价偏相关系数最高，为0.922 1，其次为色彩丰富度，文化意境偏相关系数最低。

表5 剔除X2和X5的菊花展美景度

第二次剔除X2和X5的回归方程式：

第三次和第四次剔除回归值最小的文化意境、色彩丰富度后，再次进行回归分析，得出以下结果如式（5）、式（6）以及表6 和表7 所示。

由式（5）可以看出，在影响美景度方面，艺术造型回归系数相关性最高，上升率达36%，色彩丰富度回归系数上升率达3.2%。

从各要素间的偏相关系数来看（表6），艺术造型美景度评价偏相关系数为0.967 7，色彩丰富度偏相相关系数为0.800 2。

表6 剔除X2、X4和X5的菊花展美景度

由式（6）可以得出，最终在影响美景度方面相关性最高的因素是艺术造型，回归系数达0.816，偏相关系数（表7）为0.956 7。

表7 剔除X2、X3、X4和X5的菊花展美景度

第三次剔除X2、X4和X5的回归方程式：

2.3 不同人群美景度得分的方差分析

不同人群对菊花展25 个典型样本美景度差异显著性分析见表8。分析结果表明，样本14 的得分在总人群、园林专业学生、非园林专业学生和社会公众中均是最高，且显著高于其他样本。在显著和极显著水平下，总人群在好样本方面无显著差异的样本个数分别是5、7 个，在差样本方面无显著差异的样本个数分别为2、3 个；园林专业学生的样本个数分别是3、5 个和2、2 个；非园林专业学生的样本个数分别是7、9 个和7、8 个。社会公众的样本个数分别是14、18 个和9、13 个。对比来看园林专业学生好样本和差样本数量较少，说明园林专业学生人群在专业知识背景下对美景度评判的标准有好的、较好的、较差的、差的等层次性比较丰富。对比非园林专业学生的好样本和差样本数量有所增加，说明非园林专业学生对美景度的评判标准有好的、中等的和差的等层次性较少。社会人群的好样本和差样本数量增加更多，社会人群对美景度的评判标准缺乏专业知识背景，说明只有好的和差的之分，层次性更少。

表8 不同人群美景度得分的方差分析

3 典型样本分析

3.1 优秀样本

根据方差分析不同人群的样本，选取显著性高的共同样本作为优秀样本进行分析，以5 个要素为主，加上植物搭配等方面进行分析，结果见表9。

表9 优秀样本分析

根据回归分析值来看，好的样本应该是包含所有要素，其综合性比较强。优秀样本艺术造型、色彩丰富度、文化意境、空间布局、趣味性等要素都比较丰富。其中样本14 艺术造型和文化意境、色彩搭配上和谐统一，艺术造型是场景式的开封铁塔与当地文化经典意境的结合，趣味性十足，色彩上多种颜色搭配，空间布局前中后层次感分明。样本21 艺术造型与文化意境的结合突出了开封北宋文化铁塔公园标志性文化。样本12 文化意境为梅兰竹菊四君子，人们对其文化的辨识度高。样本7 在造型和文化意境上的体现为缩小版的铁塔、亭子等，与周围环境的融合较差，不能引起人们的共鸣。优秀样本在植物搭配上也比较丰富，在菊花（主体）品种的选择搭配上，注重不同的花色、花型之间的搭配，色彩上都是以绿色、黄色为基调，选取近似色，渐变色配色，以高明度配色为主色调，这样的搭配比较和谐统一，且可以拉开色彩的层次感，并以互补色、无彩色进行色彩点缀，使整个画面色彩和谐，生动活泼。空间布局上层次感丰富，前景、中景、后景之间的高低错落有致。

3.2 反差比较大的样本分析

反差比较大的样有样本2、10、12，具体见图1。样本2 园林专业学生和非园林专业学生对其评价相对比较低，社会公众较高。样本2 的趣味性较好，社会公众评价较高，说明小黄人的趣味造型在大众文化和专业文化中的影响有所不同。样本10 在空间布局上非园林专业学生的评价相对比较高，社会公众评价比较低，园林专业学生评价相对居中，说明社会公众对专业知识背景较强的要素认识不是很明确，有所偏差。样本12 在文化意境上专业学生和非专业学生对其评价相对较高，社会公众评价较低，说明社会公众对文化意境的认识较浅，以及摆放位置光线问题影响视觉感，没有园林专业学生背景知识丰富和认识深刻。说明不同人群对样本的美景度评价有所差异，以及对综合的样本评价因人群不同有所不同。

图1 反差较大样本

4 小结与讨论

本研究采用SBE 法对开封市菊花展景观美景度进行评价，结果表明，菊花展由不同的景观要素综合而成，不同人群的审美侧重要素也有所差异。园林专业学生、非园林专业学生以及社会公众对菊花展要素艺术造型、空间布局、色彩丰富度、文化意境、趣味性的喜爱有所差异。园林专业学生对样本美景度评价的层次感更加丰富，等级划分较多。非园林专业学生对样本美景度评价的层次性较少，社会公众对样本美景度评价层次性最少。运用D P S 软件进行不同人群的方差分析，得出专业学生对菊花展样本的评价无显著差异的较少，这也可能和相关专业知识背景有关，对菊花的品种造型色彩以及文化背景，空间布局的艺术手法运用比较了解，相对审美较高。非专业的学生对样本的评价无显著差异的较多，社会公众对菊花展样本的评价无显著差异的比较多，说明对菊花展的评价缺乏专业知识背景。

运用逐步回归分析得出在影响菊花展美景度方面，艺术造型与菊花展美景度的相关性最高，其相关性顺序为艺术造型>色彩丰富度>文化意境>空间布局>趣味性。经过逐步回归剔除趣味性、空间布局、文化意境、色彩丰富度，回归系数值不断下降，偏相关系数依次为0.619 4、0.459 8、0.724 4、0.800 2。艺术造型的回归系数值上升，偏相关系数依次为0.667 2、0.839 5、0.922 1、0.967 7、0.956 7。根据回归系数值和偏相关系数的结果来看，艺术造型与其他要素之间不断融合。多次回归后从偏相关系数来看，艺术造型逐渐升高，第一次回归中色彩丰富度偏相关系数最大，说明要素之间对人的视觉直观感受冲击力最大的是色彩丰富度。其次文化意境是对当地文化的记忆深刻的输出；经过不断的剔除后，最终艺术造型的偏相关系数、回归系数均为最大，说明在菊花展中以艺术造型为载体，逐步融合并展示了色彩丰富度、文化意境、空间布局、趣味性等特征，也体现了菊展的特色与地域文化；同时也说明各要素之间相互依存，每个要素的组成不是单一元素形成的，而是需要其他要素的搭配综合而成。

本研究通过对开封菊展的优秀样本美景度进行评价，从样本14 中的艺术造型来看，色彩搭配上多色彩（3 色系以上），配置也较协调；且作为开封北宋文物的代表-开封铁塔的造型与周围环境的结合和谐统一，让游人感知“铁塔-开封-北宋（帝都）”三者在文化方面的叠加效应，也使其文化意境的地域性极强，且层次感（空间布局）丰富。因此，该花坛对开封文化的运用较好，为提升城市品牌名片有着重要的作用。样本21 在艺术造型上运用僧众坐禅论道、莲花等体现铁塔公园中的接引殿、灵感院、铁塔等寺庙文化特色。样本7 在文化意境上用人们熟悉的传统文化中的梅兰竹菊来表现，也符合开封古城的文化印象。因此，上述样本与中国传统文化或当地文脉、景观文脉相融合时，均受到不同人群的良好评价，其美景度值也较高；但亦有需要注意的地方，如样本7、12 应注意摆放的位置（11：00 以后光线明暗对比太强烈）；其他样本相对在景观要素方面有待加强，应进一步在发掘开封北宋文化经典场面或片段方面（黄袍加身、司马光砸缸、精忠报国等），注重艺术造型、色彩丰富度、趣味性等景观要素间的配合和运用，并融入现代科技（智慧园林）以打造开封城市文化品牌，打造优质的智慧菊花展，既有观赏价值又有科普历史文化的作用，以更好地服务不同人群，为其他地方的菊花展以及其他花展的设计提供借鉴。