无锡古运河沿河景观风貌美景度评价及因子分析

摘要：文章通过SBE美景度评价法对无锡古运河沿河景观风貌进行评价，通过基于画面构成的因子分析确定影响沿河景观风貌美景度值的主要成分为沿河立面近自然度、整体植物层次、沿河驳岸特征、沿河构筑特征、植物色彩冲击力、风貌段用地特征。然后通过主成分回归分析建立主观评价模型，确定并缩小视觉质量评价核心影响因子的范围，以期更有针对性地为无锡古运河沿河风貌带的景观提供专项优化思路。

关键词：无锡古运河;景观风貌;美景度评价;因子分析

中图分类号：TU984.18 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）18-0-03

0 引言

视觉质量评价工作最早出现在欧美等发达国家，20世纪60年代开始，以英、美为中心展开了大量研究，经过不断发展形成了经验学派、认知学派、专家学派以及心理物理学派四大学派，其中心理物理学派主张研究大众在观景后形成的审美方面的刺激性反应，并试图建立主观和客观之间的连接桥梁^[1]。SBE美景度评价法是心理物理学派研究体系中最具代表性和典型性的评价方法之一，该方法由Daniel（丹尼尔）和Boster（博斯特）于1976年提出，多以幻灯片或照片的形式为评价媒介，受试者根据个人审美偏好程度对评价对象进行打分，最终得到基于大众直观感受的评价结果。通过该方法不仅可以了解大众对景观的喜好程度，还可以用于进一步探究影响大众主观心理感受的客观物理因子。

目前，国内对美景度影响因子的研究多为描述性因子研究，主要通过专家判定的方法获取^[2]。国内心理物理学研究者大多针对景观要素的基本特性进行因子评定，基于画面构成的美学评价因子分析却并未得到深入研究。而国外Shafer（谢弗）教授等人的研究成果——纽约景观偏好模型就很好地运用了画面构成要素，该方法试图将评价画面拆分成天空和云、即视乔灌、中景乔灌、远处乔灌、即视其他特征、中景其他特征、远处其他特征、水这八个区域，最后根据Q值法使基于畫面构成的视觉要素与景观偏好之间建立良好的联系。这种方法强调了西方人对自然生态的偏好，因此可以判定这类基于画面构成的因子评价方法具有一定的可行性^[3]，但该方法是否普遍适用于中国人对传统历史遗产的审美偏好仍需要进一步探究。

基于画面构成的因子分析方式也可以进一步解释哪些景观要素对人类审美过程产生了瞬时刺激和直接冲击。相比较而言，这种直接基于视觉画面的因子评价方法显然比传统景观特性评定的方法更加适合运河沿岸景观风貌界面的研究。因此，文章结合国内外景观层次和画面构成的视觉质量研究内容进行美学价值方面的因子选取，进而为无锡古运河的景观风貌优化提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

无锡古运河隶属于京杭大运河江南运河段，全长40.8千米，贯穿无锡全城，运河全段按照流经的行政区域划分，可以分为惠山区洛社镇区段、梁溪区区段和新吴区区段三个段落。由于三个行政区域的用地性质、经济水平、产业支柱以及社会现状不同，三个区段古运河的功能和风貌也存在一定的差异。惠山区洛社镇沿河两岸多为工矿用地、仓储用地，整体风貌视觉感受较差。梁溪区区段是无锡古运河主城区所在区段，沿河多为居住用地和城市绿地，总体景观质量相对较好。新吴区原为无锡新区，沿河两岸分布着许多高新产业园区和新兴科技产业基地^[4]。

1.2 样本采集过程

样本采集方式为利用GOPRO运动相机从在运河中心匀速行驶的游船及工作人员专用船只上分别向河岸两侧连续拍摄视频，后期运用计算机程序代码将拍摄视频转化为逐帧照片。关于照片样本的选择，根据要素类型和景观优劣程度筛选得到具有不同典型风貌特征的照片样本81张，将其编号后作为后续实验的实验样本，同时，在剩余照片中再挑选10张典型照片作为样本范例。

1.3 视觉质量评价过程

受试者分别选择风景园林专业的高校专家教授或在读博士共12人、硕士研究生40人，非风景园林学硕士研究生40人。最终预期得到92名评价者关于无锡古运河沿河景观风貌美景度的有效评价结果。

采用幻灯片评价的方式，首先评价者通过一组10张已打好分数的照片了解整体风貌区间和评价标准，这10张样本照片几乎涵盖了整体运河风貌的全部质量等级，但评价样本打分等级仅供评价者参考。评判的尺度采用10分制，即美景度得分值10分、9分、8分、7分、6分、5分、4分、3分、2分、1分，分别代表非常好看、很好看、好看、较好看、一般好看、一般、不太好看、不好看、很不好看、非常不好看这十个美景度等级。评价者依据该打分标准对本次评价所选择的81张典型风貌照片进行评价，最后对数据标准化后得出每张照片的美景度值^[5]。

1.4 视觉质量评价因子选取

对无锡古运河视觉质量因子的初步选取，利用专家调查法（德尔菲法）、问卷调查法以及文献研究法等基于画面构成内容进行获取，所有要素全部基于画面可见性的基本原则进行选择。

最终依据用地性质、近景景观构成、中景景观构成、远景景观构成以及人类活动构成这五个分类层次总结归纳出31个变量因子。变量因子的特征值描述如下表所示。

2 数据结果与分析

2.1 变量因子与视觉质量的相关性分析

通过SPSS23.0软件对平均美景度值（因变量）与景观影响因子（自变量）进行相关性分析得出：平均美景度值与A1、A2、B1、B2、B3、B4、B5、C6、C9、C10、E5、E6等要素在0.01水平（双侧）上显著正相关，其中B2、B5和B6这三个变量的相对系数均大于0.8，与美景度值具有强相关性，即近景植物种类越丰富，人的视觉感受越好，且近景的植物状态越好，美景度值越高。与C5在0.01水平（双侧）上显著负相关，说明主体建筑色彩越丰富，整体美景度值越低。与B7、B8、在0.05水平（双侧）上显著正相关，与B9、B10在0.05水平（双侧）上显著负相关，其余要素不显著相关（P>0.05）。

2.2 基于因子分析的核心特征指数的构建

排除掉不显著相关的因子之后进行因子归纳分析，通过计算得出因子间KMO值为0.801，P<0.001，可进行因子分析。经过分析共提取出6个公因子，旋转后累积贡献率为81.24%，即这六个公因子可以对81.24%的景观视觉质量评价进行解释。本研究选取单因子和公因子相关性在0.65以上的因子进行研究。

旋转后的成分矩阵显示，第一公因子在B1、B2、B3、B4、B5、B6上荷载较强，这些因子都与近景植物相关联并反映了景观风貌在沿河立面上的自然性程度，因此定义为沿河立面近自然度F1;第二公因子在C6、C9、C10上荷载较强，这集中反映了该区域除去沿河立面景观绿视率后整体的景观层次，因此定义为整体植物层次F2;第三公因子在E5、E6上荷载最大，将两个与驳岸相关的因子定义为沿河驳岸特征F3;第四公因子在B9、B10上荷载较强，将两个与构筑相关的因子定义为沿河构筑特征F4;第五公因子在B7、B8上荷载较强，这反映了沿河风貌的植物观感在色彩上的冲击力，因此定义为植物色彩冲击力F5;第六个公因子则集中落在A1和C5上，而用地类型也直接影响了中景主体建筑特征，因此将其定义为风貌段用地特征F6。得到公因子之后再根据成分得分系数矩阵为每个公因子赋值，得到每个公因子的综合分数。

2.3 主成分回归及主观评价模型建立

通过主成分回归的模型检验，得出调整后R2=0.754>0.7，说明方程拟合度较高。自由度F=41.774，P=0.00<0.05，表明公因子之间存在显著差异。经主成分回归分析后，最小的残差值为0.694>0.2，最大的方差膨胀因子是1<10，说明模型的变量之间已经不存在多重共线性问题。

利用公因子的综合分数与美景度值进行回归分析，可以发现对沿河景观风貌美景度值影响最大的是F1沿河立面近自然度这一公因子，而F3沿河构筑特征与美景度值显著负相关，F6风貌段用地特征的P值较大，已经接近0.05，因此其对美景度值的影响较小。

最终建立的主成分回归模型如下：

Y=5.002+1.249F1+0.286F2+0.611F3-0.258F4

+0.243F5+0.188F6。

3 结语

文章通过建立无锡古运河沿岸景观风貌美景度值與基于画面构图的主要影响因子之间的联系，发现了大众对于城市景观风貌的偏好主要受景观近自然度的影响，立面绿量和直观绿视率越高，景观风貌的美景度值就越高，这也与西方人偏爱的生态自然存在相同之处。除了绿量和绿视率的影响外，沿河近景植物的状态、色彩、轮廓和层次会直接影响沿河景观风貌，近景的构筑和作为画面近景重要组成部分的驳岸也会对沿河景观风貌产生较大的影响。对比提升中景和远景的整体绿化覆盖率，优化沿河立面的近景植物对优化沿河风貌更加有效，但这也只是单从沿河景观视觉效果的角度出发得出的结论，不代表整体绿化覆盖率对城市景观优化没有影响。

评价提取的公因子大多为近景因素，说明近景是沿河风貌的重要影响因素，也证明了基于画面构图划分评价因子具有一定的理论性和科学性。因此，在运河景观风貌优化的过程中，可以重点优化离河岸距离较近的植物、驳岸以及构筑物等立面景观要素，但要控制构筑物的遮蔽度以免对景观风貌造成负面影响。由于中景建筑对美景度影响较小，可以保留沿河建筑的原有风貌，以展示运河历史文化特点，这也与遗产保护理念不谋而合。

文章仍然存在一定的不足，首先在美景度评价的过程中仅邀请了研究生及以上学历的人群，忽略了本科及以下学历人群的审美偏好;其次本次因子分析仅针对视觉刺激方面的影响因素，未考虑沿河景观的生态功能和游憩功能。如何为无锡古运河沿河景观风貌建立全面的美景度评价体系，仍需要进一步探讨和研究。

参考文献：

[1] 埃卡特·兰格，伊泽瑞尔·勒格瓦伊拉，刘滨谊，等.视觉景观研究：回顾与展望[J].中国园林，2012，28（3）：5-14.

[2] 杨阳，唐晓岚.南京市紫金山国家森林公园风景林景观的视觉质量评价及因子分析[J].中国园林，2020，36（6）：135-140.

[3] 乐志，梁晓娜，范榕.苏州古典园林中的视觉质量评价分析[J].中国园林，2017，33（1）：113-118.

[4] 袁飞.高质量推进大运河文化带无锡段建设[J].唯实，2021（3）：13-15.

[5] 周阳超，王瑞辉，周璞，等.基于SBE法的湖南大围山白檀林春季景观质量评价[J].西北林学院学报，2019（34）：263-268.

作者简介：申思维（1997—），女，四川巴中人，硕士在读，研究方向：景观视觉质量评价。