基于SBE分析法對濱水植物景觀的量化研究——以南京濱水公園為例

王曉玥

高欣怡

梁漪薇

高擎天

趙佳鈺

濱水空間對城市居民緩解城市壓力、進行戶外活動，以及營造城市的景觀特色都有著重要的意義。在此背景下，城市的濱水景觀設計應向著更高的設計標準邁進，而如何在新時期利用更加科學有效的方法配置濱水植物景觀也成了重要課題。城市濱水植物景觀的發展是隨著城市濱水區的發展而衍生出的重要城市植物景觀組成部分，在此基礎上有關城市濱水植物景觀的一系列研究也應運而生，如植物景觀的量化研究。這其中包括一些對南京地區的濱水植物景觀的研究，如2014年陸明華等通過實地觀察，運用普查和詳查相結合的方法，按照開敞植被區、郁閉密林區、濕生植物區三大區域進行分類，對10個湖濱公園的植物進行調查，包括植物種類、運用頻度、群落總體景觀等信息，梳理出代表性濱水景區現狀及問題[1]；2015年趙昶淇對南京濱江風光帶沿線14個公園38個樣地運用AHP景觀分析法(Analytic Hierarchy Process)，對南京濱江風光帶綠地植物景觀的典型配置模式、群落特征進行分析研究，構建南京濱江風光帶植物景觀綜合評價的AHP模糊評價模型[2]。另一方面，國內外學者較為廣泛地利用SBE景觀美景度評價法(Scenic Beauty Estimation，簡稱SBE分析法)法對公園、居住區、行道樹和城市道路花境等的植物景觀進行了量化評判。SBE法是1976年由美國環境心理學家Daniel和Boster提出，目前是植物景觀評價中應用較為廣泛的方法之一[3]。SBE評價法基于人對美景度判別具有一致性的原理，將不同的景觀要素作為評價指標，分析場地景觀美景度價值的評估結果，因其省時、經濟，且能接受大量樣本而被廣泛使用[4]。如2008年Khakhim運用SBE分析法對意大利Gunungkidul濱海區域的景觀進行了調研，并基于SBE景觀美景度值用態勢分析法對不同地形作出分析[5]；2012年李珍對南京5個湖濱公園40個樣地運用SBE美景度分析法，建立濱水、疏林草地、密林和復層這4類園林植物群落景觀與樹種組成、植物形態、植物質地、植物季相和灌草蓋度等以植物為核心的景觀核心[6]。這些前期研究啟發了本文采取SBE分析法量化的方法研究南京城市濱水植物景觀。

本次調研充分利用南京“山水城林”的城市特征及“以水聚勢，以城守形”的城市空間特色[7]，分3個季度通過實地調研采集了120個樣本進行研究，在研究的時間跨度和對象的空間分布上都取得了一定突破。本文基于前人對SBE的回歸模型的研究成果，在120個樣本中的優秀樣本基礎上進一步將濱水植物景觀分解和量化為10個景觀要素，由此建立了濱河植物景觀美景度評價模型，探討各要素的影響力及各要素與景觀質量之間的關系。

1 研究對象和方法

1.1 研究對象

本次選取玄武湖、莫愁湖、白鷺洲、九龍湖、金牛湖、紫霞湖、竹海湖、銀杏湖、固城湖和花神湖10個南京比較典型的濱水公園為調查研究對象，其空間分布如圖1所示。選取的10個濱水公園空間分布較為分散，游覽群體較為多樣，前人研究較為詳備[8-10]。

1.2 SBE景觀美景度值研究方法

1)為了兼顧植物群落景觀的季節性，本研究于2017年2—10月，分春、夏、秋三季對分布于10個公園的共40個群落進行照片采集以供評價，每塊樣地的大小為200±10m2。為了保證所拍攝照片的均一性和代表性，減少由于人為操作所產生的誤差，研究在拍攝時每次拍攝保持高度距地面垂直距離為1.5m，每個季節各樣地拍攝的位置、角度盡量保持一致，并盡量選擇同樣的時間段和天氣條件。

2)經篩選，調研小組剔除質量差、內容重復的照片后從所攝樣地春、夏、秋三季各選擇一張作為代表照片，并將畫質、亮度水平運用Photoshop軟件調成一致。照片中的天空顏色被歸類為藍色、灰白和暖灰3類，以藍色天空為標準，通過運用Photoshop的色相調整依據模擬視覺的色彩恒常性來模擬偏色校正的算法校正[11]。Photoshop軟件的處理進一步減少了天氣、拍攝時所產生的誤差。

3)120張照片被制作成PowerPoint幻燈片，每張幻燈片的自動放映時間設置為8s(心理物理學認為：普通人接受未知刺激并做出準確反應的時間大約為8s)[12]。放映同時，依據上文中提到的“人們對美景度判別反應的一致性”[3]，評價群體依據自己的判斷對樣本進行打分。問卷采用5級評分法。1～5級別為：很不喜歡、不喜歡、感覺一般、喜歡和很喜歡，對應的分值為-2、-1、0、1和2分。

4)根據Daniel和Boster指定的SBE值計算方法[13]，對問卷整理出的數據按評分值的大小順序統計各等級值的頻數，計算累計頻數，用累積頻數除以總評判人數后得取累計概率，再根據累積概率查正態分布單側分位置(Z)，各個Z值相加后的平均值就是此景觀的SBE值。計算過程中，若出現CP=0或者1時，則采用CP=1/2N或者1-1/2N計算Z值。其計算方法如下：

式中，MZi為受測物i的平均Z值；CPik為觀察者給予受測物i的評值為k等級或高于k等級的累計概率；f(CPik)為將累積概率CPik轉換成Z值的函數；m為評值的最高等級；k為評值的等級。

圖1 研究對象總區位

計算由研究者選定的一張照片作為基準線受測物(base line)，用基準線受測物的平均Z值來調整SBE值度量的起始點，實驗中各個受測物所計算的平均Z值與“基準線”的平均Z值相減后乘上100，就可獲得各受測物的原始SBE值[14]。其計算方法如下：

式中，SBEi為受測物i的原始SBE值；MZi為受測物i的平均Z值；BMMZ為基準線受測物的平均Z值。

將同一塊樣地的3個樣本的SBE值相加，得出該樣地的SBE值，以A1樣地為例，其SBE值計算方法如下：

SBEA1=SBEA11+SBEA12+SBEA13

1.3 SBE相關性模型研究方法

將分析得出的景觀要素采用問卷調查，統計數量或林晏州的研究方法[14]以方格數目來量化。

1)問卷法。將優秀樣地的照片制作成新的幻燈片進行評估，每塊樣地包含春、夏、秋3個樣本。發放調查表給植物群落景觀美景度評價的園林專業組，讓其對各因子對所選樣地景觀的貢獻率予以評價。若“有”該景觀因子，則值為“1”，若“無”，則值為“0”。根據調查表中打出的分值，計算出每個樣地中各個因子得分的平均值，四舍五入取近似值0或1。

2)數量法。對于宿根花卉種類該景觀要素通過統計種類數量進行量化。

3)方格數量法。首先，在Photoshop CS2中，將像素為1 150×1 125、大小為 254mm×190.5mm的圖片以2.5mm×2.5mm 的方格分割成7 744個方格，以宿根花卉面積、喬木背景面積、空穴裸土面積和雜草枯葉面積4 個景觀因子各自所占據的方格數目來量化它們。其次，將這4個以方格數目量化的景觀因子分成3個等級，以 1、2、3 表示，劃分方法如下：

1級：方格數目最小值-1＜1級范圍≤方格數目最小值-1＋等級間距；

2級：方格數目最小值-1＋等級間距＜2級范圍≤方格數目最大值-等級間距；

3級：方格數目最大值-等級間距＜3級范圍≤方格數目最大值；

等級間距=(方格數目最大值-方格數目最小值+1)/3

2 結果與討論

2.1 SBE美景度評價

計算后的40塊樣地的SBE值整理匯總為表1。通過總結前人對植物配置的SBE相關性模型的研究[15-18]，總結影響SBE值的常見因子，再結合對表1結果觀察分析，本文得出以下景觀要素影響了南京城市湖濱公園植物群落景觀的優劣，分別是：花期連貫、層次豐富、色彩和諧、尺度適宜、節奏韻律、宿根花卉數量、宿根花卉面積、空裸土面積、雜草枯葉面積和喬木背景面積。

2.2 優秀案例分析

基于前面對影響南京濱水植物景觀美景度的景觀因素的討論，表2對本次調研中排名前3的樣本B4、J3、B2與景觀要素的關系分別進行了總結分析。

2.3 SBE回歸方程

為了更直觀地反映出優秀的濱水植物景觀與不同的景觀要素之間的關系，同時將不同景觀要素的影響力量化，本文建立了SBE回歸模型。評價模型的自變量為前文總結的10個景觀要素，評價模型的因變量為排名前20樣地的SBE值，具體為：B4、J3、B2、I4、B1、I3、D1、J2、J1、C4、G4、B3、D4、A1、D3、A2、D2、H1、E1和H4。對于花期連貫、層次豐富、色彩和諧、尺度適宜和節奏韻律5個景觀要素采用問卷調查的方法進行量化；對于宿根花卉種類該景觀要素通過統計種類數量進行量化；對于宿根花卉面積、喬木背景面積、空穴裸土面積和雜草枯葉面積4個景觀要素則參照林晏州的研究方法[14]以方格數目來量化。分別以全部受測者給予20個優秀樣地的SBE值為因變量，以10個景觀要素為自變量，在SPSS18.0中作向后剔除回歸(backward regression)，將大于顯著性水平0.05的層次豐富、花期連貫、雜草枯葉面積和空穴裸土面積4個變量剔除，得到表3。

根據表3得出的結果，本文建立的南京城市湖濱公園植物群落景觀的美景度評價模型如下：

SBE = 85.658＋35.895×色彩和諧＋71.750×尺度適宜-47.432×節奏韻律-32.782×宿根花卉數量＋35.146×宿根花卉面積-30. 842×喬木背景面積。

2.4 SBE值與景觀要素之間的關系

由SBE回歸模型可知，色彩和諧、尺度適宜和宿根花卉面積與SBE值呈正相關，這個結果與表1中秋季景觀評價SBE值明顯大于春夏相互呼應。依據心理學角度，色彩是最直觀刺激人們視覺的要素之一，而秋季是色葉樹變色的時節，故而植物景觀色彩更具有沖擊力。SBE回歸模型中，宿根花卉數量、節奏韻律與喬木背景面積呈負相關，這與表1中SBE評價排名前20的樣地中，疏林草地配花團的類型占了一半，且基本位居前列的事實相呼應。在疏林草地的景觀模式下，人們會自發進入濱水植物景觀場景中，親近水岸游憩觀賞。半開敞型的綠地提供了戶外休閑空間、水陸交通空間，起到一定的透景作用，而且具有一定的圍合性。此外，喬木背景面積過大會影響濱河景觀的觀賞。非花團型的宿根花卉栽植方式雖色彩明艷、多變，形態各異，且能夠從駁岸延伸至水體，有較強的親水性，但由于宿根花卉多為點狀或是線性，成片栽植才能達到較好的景觀效果。

在以往對城市植物景觀的研究中，如章志都等運用SBE法對北京市郊野公園綠地結構進行質量評價曾提到植物群落的色彩數量越豐富、對比度越高，則視覺沖擊力越高，其景觀美景度更大[19]，尺度適宜、色彩和諧、宿根花卉面積對景觀美度有影響且呈正相關在其他文中所提及[6，9-10]，此類因素的增強可以提高人們對濱水植物景觀的認可度，與本文觀點相似，相互印證。在景觀因素的負影響部分，本文認為同樣作為影響美景度的重要景觀因素，節奏韻律、宿根花卉數量和喬木面積對景觀美景度造成了負影響，如過強的節奏韻律造成了類型單一，這在李秘對長春市的濱水植物景觀量化中也得到證實[20]。本次研究還提出過強的圍合使得游客與景觀缺乏互動性，而湯箬梅對南京濱水植物景觀的研究曾提及喬木過多易使景觀體驗變得單薄[8]。但此文沒有涉及量化研究，而同地區的濱水植物量化研究文章較少提及類似研究結果[2，6，21]。這說明美景度因素需隨著時代變化不斷更新，根據場地變化不斷適應，設計需因地適宜。

表1 受測濱水景觀的標準化SBE值

表2 優秀樣本分析

在全球視野下，一些新的研究方法和探索拓寬了SBE值與景觀要素關系的量化研究思路。如中國臺灣與美國組成的研究團隊運用功能性磁共振成像技術(fMRI，functional magnetic resonance imaging)量化了受測者觀看不同自然環境的感受[22]。又如包含風景園林師、醫生、心理師及自然療法師的跨學科研究團隊量化了森林中的自然療法因子對人的行為影響，并基于量化結果進行了對Octovia森林醫療花園的規劃設計[23]。對新的科技手段的運用和對新的跨學科合作的探索為將來量化景觀的研究提供了有益的啟發。

3 結論

本文采用了SBE景觀美景度分析法計算得出40塊濱水植物樣地的美景度值。依據觀察比較，本文對影響植物群落景觀質量的要素進行了分解和量化，建立了20塊優秀樣地的美景度評價模型。由模型可知，擁有較高SBE值的濱水植物樣地擁有和諧的色彩、適宜的尺度及較多的花卉面積。同時，這些優秀樣地不遵循嚴格的規則式排布，沒有復雜的花卉種類和大量的喬木面積。以下是濱水植物景觀與6個景觀要素關系的具體分析。

1)SBE值與色彩和諧。

色彩和諧與SBE值呈正相關，且關系緊密。植物配景中的色彩搭配，不僅要強調花色、果色，綜合考量其豐富度、和諧感，更要重視葉色，預知因季相變化帶來的色彩變化的可能。

表3 6個影響因子對SBE值的影響

2)SBE值與尺度適宜和節奏韻律。

濱水植物景觀群落中評價質量較好的疏林草地型過半。虛實相間，與周圍環境融合，節奏韻律把控得當[2]。在保證植物景觀群落喬灌草豐富的層次的基礎上，又預留了人們自由活動和發揮聯想的空間。

3)SBE值與宿根花卉的數量和面積。

宿根花卉色彩明艷、多變、形態各異，且能夠從駁岸延伸至水體，有較強的親水性。但由于宿根花卉多為點狀或是線性，故而尺度相較高大喬木過小，成片栽植才能達到景觀效果的平衡，所以數量過多的宿根花卉反而會影響濱水植物群落景觀效果。

4)SBE值與喬木背景面積。

喬木背景面積不宜過大，否則影響濱河景觀的觀賞效果。高大的喬木不僅遮擋了景觀視線，而且也阻礙了游客的通行。游客不能親水或臨水賞景，無法組織休閑娛樂活動，景觀體驗變得單薄[2]。

注：文中圖片均由作者拍攝或繪制。