森林公园声景时空动态特征与规划策略

朱天媛 洪昕晨 郭渲 刘江

随着城市化进程的快速推进，许多环境问题相继出现，噪声污染已成为严重影响人居环境质量的主要因素之一。为了宏观地对声环境进行监测、分析与预测，学者们利用噪声地图模拟声级的变化特征[1-2]。通过这种方式能有效掌握声场的基本特征与空间变化规律，并提出可行的噪声控制措施[3]。但近年研究也表明，仅依靠降低声级并不一定能达到改善声环境舒适度的目的，声景质量还与声源类型、声景感知的特定地点等诸多因素有关[4-6]。

声景地图由噪声地图发展而来，主要用于挖掘声景的空间信息，学者们利用声景地图掌握声源感知和声景质量的空间特征与变化规律，并发现声景感知和质量的空间格局受到时间、空间功能属性、景观特征等诸多要素的影响[7-9]。与噪声地图相比，声景地图能够更加全面地描述、记录与展示声景要素，成为分析声景变化的重要方式之一[10]。

城市森林公园在调节小气候、改善空气质量、减弱噪声等方面起着重要作用，是集环境保护与观光旅游为一体的多功能综合户外游憩场所，已成为市民远离城市喧嚣，感受自然的好去处[11]。森林公园中诸多景观对游客的游憩体验产生影响，而声景作为森林景观要素的重要组成部分，在环境保护与提升景观体验等方面具有很大的综合价值。许多学者在森林声景的变化特征、评价体系以及功能作用等方面开展了研究，发现时间、温度、景观构成等诸多因素都会对森林声景的变化产生影响，声景评价结果也会受到周边环境的影响[12-14]。目前多数研究主要关注森林中的自然声景，以及影响森林声景变化的地形、气候、环境等诸多因素，对森林声景的系统研究较为稀缺，并且只有少数研究以图示化的形式展示研究结果[15-16]。通过声景地图来掌握森林声景的空间信息，并采用不同的声景指标对森林声景进行综合评价，有助于从整体角度系统的研究森林声景。同时，将综合评价结果纳入空间规划中，将对提升森林游憩体验起到重要作用。

本研究以福州国家森林公园为研究区域，基于现场监测与公众调查，获取具有时空属性的声景客观与主观感知数据，依托GIS空间分析功能制作声景地图，对各类声景指标进行可视化，分析其时空动态特征，并探讨声景指标对总体声景感知的影响，旨在为森林公园声景的空间规划与管理优化提供理论支撑与技术参考。

1 研究方法

1.1 研究区域概况

福州国家森林公园位于福建省福州市晋安区新店镇（图1），为国家4A级旅游景区，地势西北高，东南低，属亚热带海洋性气候区，气候温和且雨量充沛。森林公园属亚热带常绿阔叶林区，植物种类繁多，拥有天然次生林与人工林，以及部分天然灌木林。园内有1 700余种木本植物，100余种濒危保护植物，以及2 500余种国内外珍贵树种，其中以木荷（Schima superba）、马尾松（Pinus massoniana）、杉木（Cunninghamia lanceolata）、毛竹（Phyllostachys heterocycla）等为园内的优势树种。森林公园拥有丰富的自然与人文资源，是海峡西岸重要的生态文明教育基地，也是广大福州市民观光旅游与放松身心的良好场所。

1 研究区域卫星影像图Satellite image of the study area

在正式调研之前，对研究区域的4种功能空间类型（森林景观区、休闲娱乐区、滨水游览区、人文景观区）进行了多次考察，根据其可达性和典型性，共选择21处采样点（图2）。通过现场踏勘并记录的方式，识别出研究区内经常出现的21种常见声源，并将其分为4类，即生物声、地球物理声、人类活动声和机械声（表1）。

2 研究区域功能分区Spatial function zoning of the case study area

表1 研究区域中主要声源类别及对应声源Tab. 1 Main sound source categories and corresponding sound sources in case study area

1.2 数据来源

正式调研于2020年10月开展，选择天气晴朗且风速较小的日子，在21个采样点上获取客观物理数据与主观感知评价数据。

1.2.1 客观物理数据测量

采用声级计（BSWA308）分别在21个样点采集与记录客观声学数据，测量时间为07：00—19：00（白天），期间每2 h为一个采样时段，共采样6次。从声级计监测数据中获取等效连续A声级（LAeq），以及累积百分声级（L10、L90）3个声学指标。其中，L10与L90指在取样时间内，分别有10%和90%的时间声级值超过L10与L90声级值，代表声环境的前景声与背景声。并加入反映声景可变性的指标，即L10与L90水平之间的波动差值（L10–L90），进一步量化声音环境的动态特征[17]。

1.2.2 主观感知评价数据收集

通过问卷调查分别在21个样点进行主观感知数据收集，调查时间分别为08：00—11：00、13：00—16：00、17：00—19：00，共3个时间段。主观感知评价分为声源感知评价与总体声景感知评价2个部分。首先，要求被调查者在所处位置仔细聆听1 min后，分别对各类声源的感知频率、感知响度和偏好度进行评价。其次，根据以往的研究，选取已经证实可以反映声景愉悦度（pleasantness）的3个指标：“愉悦的”“和谐的”“舒适的”等形容词对总体声景感知进行评价[18-19]。各声景指标均采用李克特7级量表进行评分（1为非常低，7为非常高）[20]。

在剔除无效问卷后，共获得814份有效问卷，有效率97%。经过信度检验，声源感知评价与总体声景感知评价量表的Cronbach’s α系数分别为0.827和0.953，均大于0.7。经过效度检验，声源感知评价与总体声景感知评价量表的KMO值分别为0.761和0.774，均大于0.6，且Bartlett球形度p值为0.000（p＜0.05），效度较高。以上检验表明了问卷结果具有较高的可靠性与有效性，为数据进一步分析奠定了基础。

1.3 分析方法

1.3.1 声景评价指标

为更详细地分析声景特征，采用声源优势度（sound dominant degree, SDD）与声源和谐度（sound harmonious degree, SHD）2个声源感知的综合指标对主观感知评价信息进行深入分析[21]。声源优势度由声音的感知频率（perceived occurrences of sound, POS）与感知响度（perceived loudness of sound, PLS）决定，指人们所感知的特定声源在声景中的主导地位，如式（1）所示：

式中，j为第j个样本，i为第i个声源。

声源和谐度由声源优势度与声源偏好度（preference for sound, PFS）决定，反映某一声源的优势度与人们对这一声源的偏好度在环境中的相符程度，如式（2）所示：

式中，j为第j个样本，i为第i个声源，n为样本量。

声源优势度决定声源和谐度程度，声源的偏好度可利用指数函数的特征来确定其方向值。当偏好度大于偏好度均值时，优势度越大和谐度也越大。反之，若偏好度小于偏好度均值，则优势度越大和谐度反而越小。将偏好度方向值与优势度相乘即可获得声源和谐度。

1.3.2 数据分析

本研究采用GIS空间分析的反距离权重法（inverse distance weighted, IDW）进行空间插值，用于反映声景的空间信息。IDW在地理学、测绘等领域有着广泛的应用，是常用于不规则间隔数据的插值方法，各样点的数值通过插值将点数据生成为近似面数据，以反映数值的空间分布[22]。首先，通过各声学指标与声源感知评价指标，以及总体声景感知评价指标的声景地图直观反映声景在空间上的变化特征，揭示各声景评价指标的空间异质性。其次，为探究声学指标与声源综合感知指标对总体声景感知的影响，采用多元逐步回归分析，获取最优回归模型，明确声景指标之间的关系[23]。

2 声景声学指标的时空动态特征

2.1 声学指标时间变化特征

将6个时间段内所有采样点的声学指标值取算数平均值，得到区域各声学指标水平的时间变化趋势（图3）。森林公园整体的声学指标均值的变化可分为3个阶段，07：00—09：00为白天最安静的时段，随着人流量的增加，09：00—17：00的声级水平在白天中处于较高值，17：00—19：00游客逐渐减少，声级随之降低。其中，在07：00—09：00与13：00—15：00是LAeq、L10处于低峰与高峰的时段，而这2个时段也是白天中人流量最小与最大的时段。另由涨跌柱可得知，这2个时段的波动差值也处于最低值（9.1 dB）与最高值（13.8 dB），原因在于森林公园距离城区较远，在09：00之后游客数量才大幅增加，而下午时段人流量更大。

3 声学指标随时间的变化趋势Temporal variation of acoustic indicators

2.2 声学指标空间分布特征

基于各采样点测量的所有时段声学指标值取算数平均值，通过反距离权重法得到各指标的空间分布（图4）。各声学指标低值区域主要集中在森林景观区，这是由于该片区植被丰富且人流量小，因此声级处于较低水平。而各声学指标的高值区域主要分布在人文景观区与休闲娱乐区，是由于这些区域大多为景观节点，人流量大且靠近交通干道，因此声级水平较高。波动差值的分布特征也与LAeq和L10大致相同，森林公园西部的声级波动差异普遍较大，在东南部出入口达到最大值（19.8 dB）；波动差值最小值出现在森林景观区北部，该处为森林登山道的终点，周边无重要的景观节点，游客不会在此停留太久，人流稀少，波动差值最低值为3.1 dB。总体来看，各声学指标在研究区西部以及东南部出入口均处于较高值，森林景观区为声级低值区域，声级整体水平呈西高东低的空间分布趋势。

4 研究区声学指标空间分布Spatial distribution of acoustic indicators in the case study area

3 声源感知指标的时空动态特征

3.1 声源优势度的时空动态特征

3.1.1 声源优势度时间变化特征

将问卷调查得到的3个时段不同声源类型的感知频率与感知响度代入式（1），可分别计算出各采样点不同声源类型的声源优势度，在进行分时段均值处理后，得到区域声源优势度随时间的变化趋势（图5）。与其他声源类型相比，生物声优势度在各时段都是最高。生物声优势度在下午（13：00—16：00）达到白天中的最低值，当傍晚（17：00—19：00）的人类活动减少时，生物声优势度达到最高值。这一现象从侧面反映了生物活动水平在一定程度上可能受到人类活动的较大影响，但也可能是生物习性的原因所导致。总体来看，研究区的生物声优势度感知程度最强，机械声优势度在3个时段中始终处于最低水平。

5 声源优势度随时间的变化趋势Temporal variation of sound dominant degree (SDD)

3.1.2 声源优势度空间分布特征

将根据各采样点各类声源优势度均值进行归一化处理，通过反距离权重法得到各类声源优势度的空间分布（图6）。生物声优势度在森林景观区出现最高值，可见生物声在人类活动少的位置非常活跃；地球物理声优势度在研究区人文景观区北部与滨水游览区附近最强；人类活动声优势度高值区域在研究区西部人类活动范围大与景观节点较多的休闲娱乐区；机械声优势度在公园东南部最强，主要受交通声影响。

6 研究区声源优势度空间分布Spatial distribution of sound dominant degree (SDD) in the study area

综合来看，生物声优势度的空间分布受到人类活动的较大影响，具体表现为在人类活动声以及机械声优势度的高值区域，生物声优势度均普遍偏低。在整个区域中，生物声仅在人类活动较少的森林景观区呈现较高优势度，表明声源优势度的分布可能受到空间功能和其他声源类型的影响。

3.2 声源和谐度的时空动态特征

3.2.1 声源和谐度时间变化特征

将问卷调查得到的3个时段不同声源类型的感知频率、感知响度和偏好度代入式（2），可分别计算出各采样点不同声源类型的声源和谐度，在对其均值分时段作归一化处理后，得到区域声源和谐度随时间的变化趋势（图7）。人类活动声和谐度变化程度很大，从上午（08：00—11：00）至傍晚（17：00—19：00）呈直线下降趋势。生物声与地球物理声和谐度的变化趋势相同，从早到晚为下降再上升的走势，且生物声和谐度在3个时段中均处于4类声源中的较高水平；而机械声和谐度的变化趋势与之正好相反，机械声和谐度并不一直处于所有声源类型中的最低值，到下午（13：00—16：00）的生物声与地球物理声和谐度为一天中最低值时反而有所升高。总体来看，不同时段的不同声源感知评价存在一定差异，声景的主观感知质量可能随时间的变化而发生改变。

7 声源和谐度随时间的变化趋势Temporal variation of sound harmonious degree (SHD)

3.2.2 声源和谐度空间分布特征

将各采样点各类声源和谐度均值归一化处理后，通过反距离权重法得到区域声源和谐度的空间分布（图8）。生物声与地球物理声和谐度低值区域主要分布于人类活动最多的休闲娱乐区，森林景观区的声源和谐度程度最高，整个区域中人类活动声和谐度与其他声源类型相比，和谐度的高值区域的范围较大。由于研究区西南部人流量大，施工声也较为频繁，因此南部滨水区的机械声和谐度出现低值的区域范围较大。机械声和谐度高的区域主要是因为健身运动人群经常在此处播放音乐，人们对音乐声的偏好度高，因而和谐度高。

8 研究区声源和谐度空间分布Spatial distribution of sound harmonious degree in the study area

数据处理过程中，生物声与地球物理声和谐度相较其他类型声源更高，将其在空间上展示，结果显示生物声与地球物理声和谐度也存在低值区域，声源和谐度在空间上存在较大差异性，这表明偏好度高的声源类型出现在不同功能空间也可能存在不同感受。而4类声源和谐度的高值区域均出现在森林景观区，这更说明了空间功能属性对声源感知评价结果具有很大的影响。

4 声景感知的时空动态特征及其影响因素

4.1 声景愉悦度时间变化特征

各采样点的声景愉悦度可根据总体声景感知评价的“愉悦的”“和谐的”“舒适的”3个指标评价结果均值获取。比较研究区3个时段声景愉悦度的均值可以发现，各时段声景愉悦度水平总体在中等偏上，且相对稳定。其中，08：00—11：00时段的声景愉悦度相对较低（4.96），在17：00—19：00时段达到最高值（5.04）。

4.2 声景愉悦度的空间分布特征

各采样点的声景愉悦度评价结果均值在经归一化处理后，通过反距离权重法进行空间插值，得到区域整体声景愉悦度的空间分布（图9）。声景愉悦度高的区域主要分布在以自然风光为主的森林景观区，该区域特征表现为景观环境优越、声级水平较低，远离因大量人类活动产生的噪声干扰，且声源和谐度较高，因此声景愉悦度相对较高（0.87～1.00）。声景愉悦度低的区域主要在东南与西南部的出入口周边，该区域特征表现为噪声干扰较为严重，交通噪声与施工声频繁，且声源和谐度低，因此声景愉悦度处于最低水平（0～0.14）。

9 研究区声景愉悦度空间分布Spatial distribution of soundscape pleasantness in the study area

4.3 声景愉悦度的影响因素

为明确声学指标与声源感知指标对声景体验的影响，将声景愉悦度作为因变量，4个声学指标和4类声源和谐度指标为自变量，采用多元逐步回归进行模型构建（表2）。在8个自变量中，LAeq、地球物理声和谐度与L90这3个变量被纳入回归模型。模型结果显示，F值为11.728，显著性水平0.000，模型调整后的R2=0.617（>0.4），模型拟合度较高。为判断变量是否存在共线性问题，以容差和方差膨胀因子（VIF）进行诊断，一般容差＜0.1或VIF＞10代表存在共线性。结果显示，纳入模型的3个指标容差均>0.100，VIF值均＜5.000，不存在共线性。

表2 声学指标和声源和谐度与声景愉悦度多元逐步回归分析结果Tab. 2 Results of multiple stepwise regression analysis of the influence of acoustic indicators and sound source harmonious degree on soundscape pleasantness

标准化系数可以使结果更加精确，对数据进行标准化后的数值，比较各自变量对因变量的影响程度，绝对值越大影响越大。结果显示，LAeq对声景愉悦度产生极为显著的负面影响，在主观感知指标中仅有地球物理声和谐度对声景的愉悦度产生了显著的正面影响。此外，L90是唯一对声景愉悦度产生显著正面影响的声学指标，原因可能是由于L90可代表声环境中的背景声压级，而森林公园中背景声多为生物声与地球物理声等偏好度较高的声源，因此在L90增大时，声景愉悦度也随之提升。

5 声景规划策略

本研究以福州国家森林公园为研究对象，基于对21个采样点现场监测与公众调查所获取的具有时空属性的声景客观与主观感知属性数据，结合GIS空间分析生成的各类专题声景地图，揭示了声学指标、声源优势度、声源和谐度以及声景愉悦度的时空动态特征，并探讨了声学指标和声源和谐度对声景愉悦度的影响。根据分析结果，针对森林公园声景规划提出如下策略。

1）各声学指标水平的高低值出现在特定的时段，不同功能空间的人流量对声级水平空间分布产生很大影响。声景规划时，在声景客观属性上可针对LAeq、L10、L90水平高与波动差值大的时段和空间位置进行噪声控制。

2）声源和谐度在时空尺度上具有明显的分布差异，且空间功能属性与声源和谐度密切相关。相同声源在不同功能空间存在不同程度的评价，声源和谐度高的声源类型也因空间功能属性的不同而存在较大差异，一定程度上偏好度高的声源因该区域声源优势度低而受到影响。在声景规划时，可以从声景主观感知角度出发，根据声源和谐度，判断欣赏不同类型声源的最佳时间与空间位置。

3）通过控制LAeq与增加地球物理声的和谐度、L90更有助于声景愉悦度的提升。首先，在规划管理时，对愉悦度高的时段与区域重点保护，也可在重要景观节点增添不同特色的标识声或供游客体验森林声景的设施和场所等，有助于声景愉悦度的提升。其次，对愉悦度低的时段与区域需要加强管理并控制声级水平，在游客量大的时间段尽量减少施工，园区车辆限制鸣笛，在无法避免噪声的区域可添置降噪效果较强的设施或绿植等，减少对公园环境的影响。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

文中图表均由作者绘制，其中图1底图来源于Bigemap。