居住區道路夜間光環境安全心理影響因素

袁景玉， 焦墨雪， 姚 勝， 張 楚

(河北工業大學建筑與藝術設計學院， 天津 300130)

隨著生活水平的不斷提高，人們對居住區夜景照明的質量更加關注。不適宜的居住區照明環境會引發情緒、認知和多種生理損傷，不符合當前健康持續發展的基本國策[1]。此外，夜間照明的亮度分布和舒適度等定量和定性因素都會對居民的空間感知、行為模式、社交活動[2]、生理和心理健康等造成顯著的影響，通常適人化的道路照明是避免機動車交通意外的主要手段[3]，同時也是降低犯罪率的重要方法[4]，行人也會因此降低可能受到人身傷害的恐懼感[5]。因此，構建安全、健康的適人化夜景照明成為居住區道路照明設計的重點所在。

付雅雯等[6]就天津城區老舊小區夜間室外照明的燈具、照度等進行了測試與調研，分析了室外光環境存在的問題，并依據相關規范與標準，提出了相應的解決措施與建議。Fotios等[7]總結出：照明環境與安全感有著較強的關聯，步行方式和燈具的顯色指數、類型、間距等條件都影響著行人的安全感受。楊春宇[8]和徐超等[9]就色溫對室內閱讀環境的影響進行了實驗研究，發現受試者偏向于高色溫的室內光環境，而對于道路照明設計的色溫要求在CJJ 45—2015《城市道路照明設計標準》[10]中進行了要求，規定其值宜小于5 000 K。針對步行空間的光環境分布情況，Fotios等[11]研究發現合理的光環境分布可以提高行人的安全感受，其中高光通量的光源會被認為更安全[12]，但高亮度光源產生的強烈明暗對比會降低行人的安全感受[13]。Kohko等[14]發現行人感受會隨著面對光源距離的變化而變化，合理的燈具排布會顯著改善行人的心理狀態。Weng等[15]發現居住區內的樹木、汽車等因素會遮擋照明，形成不合理的光照分布，影響行人對周邊環境的判斷。

目前，人們對城市整體與室內的照明有著較多研究，而針對連接兩者的居住區內夜間照明的研究尚淺，尤其在關于居住區內道路夜間照明光環境各要素對居民安全體驗的影響方面，尚待進一步探析。現通過構建虛擬居住區模型，觀測并記錄行人的眼動特征和主觀感受，以期獲得燈具色溫、路面最大照度、燈具安裝高度與安裝間距以及環境復雜度與行人安全感之間的關系。

1 虛擬實驗設計

現階段中國只有部分高檔小區內設置有人車分行道路，而大部分小區仍然是人車混行道路，事故多發[16]，因此將人車混行區域作為研究對象，使用SketchUp軟件建立虛擬模型并通過V-Ray渲染得到視線高1.6 m處的移動視頻用于眼動儀測試。如圖1所示，虛擬模型中路面有效寬度為5 m，長度約50 m，道路兩側距路邊線5 m處為住宅建筑，同時在環境中設有植物、機動車、非機動車和垃圾桶等遮擋物，照明排布采用單側布燈，燈具的類型為半截光型。由于燈具安裝高度會影響到燈具安裝間距的取值，因此定義變量L為光源垂直于路面處與相鄰光源間的距離，以描述高度與間距同時變化的情況。其數值等于燈具安裝高度與安裝間距的平方和。

本次實驗受試者共計80人，年齡在20～60歲，其中男性36人，女性44人。實驗中光源的初始色溫選擇6 403 K，路面最大照度為60 lx。此外，按照CJJ 45—2015《城市道路照明設計標準》中的要求，半截光型燈具安裝高度應大于等于1.2倍的路面有效寬度，燈具安裝間距值小于等于3.5倍的燈具安裝高度[10]，因此設定燈具的初始安裝高度為6.25 m，安裝間距為13 m。具體地，光源的色溫、路面最大照度、燈具安裝高度與安裝間距等變量的取值如表1所示。客觀環境是行人移動過程中最為復雜的變量，實驗中將周邊環境分為無視野所及的遮擋物、無視線以上的遮擋物、無視線以下的遮擋物以及視線上下皆有遮擋物等4種情況。

表1 實驗中各變量的取值Table 1 Value of each variable in the experiment

實驗過程中依次改變光源色溫、路面最大照度、光源垂直于路面處與相鄰光源間的距離L以及環境復雜度四個變量。實驗中采用眼動儀記錄受試者生理變化情況[17]，儀器如圖2所示。為了使測試環境真實，實驗時保持測試環境無顯示器外其他光源。觀看測試視頻的順序是固定的，盡可能減小畫面切換帶來不同視覺特征的影響，視頻幀畫面如圖3所示。在觀看視頻完成后，受試者立即對測試環境的心理感受進行打分。其中1分最低5分最高，分數精確到小數點后一位。在每個變量測試結束后立即統計受試者的主觀數據，歸納并總結出評分最高時變量的取值，作為其他變量實驗的常量。

圖2 實驗儀器圖Fig.2 Experimental instruments

圖3 虛擬視頻幀畫面Fig.3 Frame of the virtual video

2 測試結果分析

2.1 注視點的離散程度

為準確地分析眼動特征，將受試者的眼動特征轉化為極坐標，以視野中心為坐標原點，計算每個點到坐標原點的距離。對各組實驗中受試者認為最好和最差的方案進行分析，如圖4所示為色溫、路面最大照度、L值和環境復雜度變化時評分最高與最低方案的受試者注視點離散程度。

圖4 不同影響因素下的注視點離散程度Fig.4 Dispersion degree of fixation points under different influencing factors

圖4(a)中兩方案注視點數量相近，其中高評分方案的色溫值為3 705 K，低評分方案為2 058 K。在注視點編號為2、6、9、13時，低評分曲線的離散程度明顯增大，與高評分曲線的差值約為0.5，而其他注視點處差值相對較小，在0.1附近波動。由此表明在觀看視頻的全過程中，色溫的變化會影響受試者對部分區域的觀察方式，從而影響心理感受。圖4(b) 中有著更為復雜的變化特征，高評分方案中的照度值為70 lx，低評分方案中為10 lx。兩條曲線整體趨勢走向相同，但低評分方案的注視點數比高評分方案多15個，表明低照度環境中受試者在相同時間內對場景進行了更多的觀察。此外，受試者在觀看視頻的較后部分時兩種方案的極差值有較大不同，高評分方案的A區域極差值為0.5，明顯小于低評分區的B區域0.9的極差值。其原因是視頻后程受試者背離光源前進，視野中的亮部區域面積驟減，受試者在低照度環境中需對更大的范圍進行觀察，從而彌補缺失的安全感受。圖4(c)中兩方案注視點數量接近，其中高、低評分方案的L值分別為13.98、27.67 m。L值較大的曲線離散程度整體較高，這是因為光源間距的增大會導致場景明亮程度降低，從而使受試者對場景進行更全面的觀察。圖4(d)中兩方案具有相同的觀察點數量，其中評分最高的方案為環境中僅有視線上方遮擋物的情況，而評分最低的方案為視野內無遮擋物的環境。視線上方有遮擋物的方案離散程度整體處于上升趨勢。隨著視頻的進行受試者會到達被頭頂植物遮蓋的區域，即出現較多的陰影區域，從而增大了離散程度。無遮擋方案離散程度整體為下降趨勢。原因在于該場景中無任何視線遮擋，受試者在快速認知場景后便不再進行更多的觀察。

上述4種情況下評分較低方案的注視點離散程度較高，即注視點距圖面中心點較遠，這表明低評分場景中的被測者會對環境進行更為分散的觀察。圖4中評分最高方案的注視點距離極差約為：0.65、0.95、0.5、0.6，而相應的評分最低的方案極差值分別為：1.0、1.1、0.6、0.8，可見評分高的方案受試者視覺注視點更為聚集。此外，根據4種影響因素下的注視點變化程度計算出各自的方差值，按實驗順序其最佳方案的方差依次為：0.045 9、0.069 1、0.035 9、0.034 9，最差方案的方差依次為：0.064 5、0.084 9、0.048 5、0.084。從中可以發現評分較高方案的注視點離散方差較小，表明受試者在較為安全的環境中注意力更為集中。

2.2 瞳孔大小與面積變化率

當人體處于高度緊張時瞳孔會隨之放大，通過觀察人眼瞳孔的變化，可以反映出受試者在步行過程中的緊張程度，將4組實驗過程的瞳孔面積進行統計與分析，曲線如圖5所示。

圖5 平均瞳孔大小變化情況Fig.5 Changes of mean pupil size

圖5(a) 中受試者的瞳孔面積與色溫近似呈線性負相關，隨著色溫值的減少瞳孔面積不斷增大，增長幅度約為6 px，說明在相同照度條件下色溫越低對物體識別越困難，需擴張瞳孔吸收更多光線。圖5(b)中在實驗進行到20 s和40 s左右時的瞳孔面積會有較大幅度的變化，表明受試者在照度值為70 lx和90 lx時對環境的感受最為強烈。當測試到達30 s左右時，即照度值大約在80 lx時受試者瞳孔面積大小達到峰值不再增加。可見超過80 lx的照度值并未滿足受試者的光線需求，整體環境的變亮卻帶來了更強的明暗對比。在圖5(c)中可以看出，前50 s實驗中，即L值小于20 m左右時，隨著L值增大瞳孔面積也不斷增大，增長幅度約為12 px，相較于色溫降低會對瞳孔面積產生更強的影響。表明L值的增大導致場景變暗，受試者需求更多的光線。然而，當超過這一數值后，瞳孔面積不再有明顯的增長趨勢。對于燈具安裝高度與安裝間距帶來的視覺感受，同一場景下隨著光源垂直路面處與相鄰光源間的距離L的增大，會使光源遠離受試者，從而降低受試者的安全感評分。圖5(d)中可以看出環境中參照物的遮擋情況會顯著影響受試者的心態。在測試到5～10 s時場景內有部分遮擋物，此時瞳孔面積整體提高了6 px。在測試到16 s時瞳孔面積下降9 px，表明光線迅速增加，原因為場景中突然出現明顯的遮擋，較高對比度影響了瞳孔面積。

2.3 安全感與各影響因素的回歸關系

通過對31份有效問卷進行歸納，可以得到色溫、路面最大照度、光源垂直路面處與相鄰光源間的距離(L值)3種因素變化下安全感評分的變化曲線，如圖6～圖8所示。

圖6 不同色溫下的安全感評分及其變化率Fig.6 Security score and its change rate under different color temperatures

從圖6中可以看出，人對色溫的需求會根據使用情況產生變化，色溫值在3 800 K左右時安全感評分達到峰值，約為4.6。色溫值在3 600～4 200 K時，被測者對測試環境向安全變化的感覺更強烈；色溫值在2 600～3 600 K時，被測者對測試環境的不安全感受更強烈。也就說明行人在夜間步行空間中對光源的色溫有著強烈的偏好，某一區間的色溫值對大部分受試者起著更強的安全慰藉作用。從圖7中可以看出，路面最大照度的變化對安全感具有相當大程度的影響。從趨勢上看，當路面最大照度低于12 lx左右時，行人的安全感較低；隨著照度值的增加，行人的安全感也相應增加；當光環境中路面最大照度值增加到80 lx左右時，行人的安全感又會隨之降低。圖8中當光源垂直路面處與相鄰光源間的距離L值在13～17 m時，安全感評分均值達到最高；當L得取值離開這一區間時，安全感評分均值會逐漸下降。

圖7 不同路面最大照度下的安全感評分及其變化率Fig.7 Security score and its change rate under different maximum road surface illuminances

圖8 不同L值下的安全感評分及其變化率Fig.8 Security score and its change rate under different values of L

基于數據分析，將安全感與色溫、路面最大照度值以及光源垂直路面處與相鄰光源間的距離L值之間的關系進行擬合，以定量分析各因素對于安全感的影響，設定擬合的多元線性回歸模型為

y=β0+β1x1+β2x2+…+βmxm

(1)

式(1)中：y為因變量；xi(i=1,2，…，m)為第m個自變量；β0為截距；βi(i=1,2，…，m)為第m個自變量對應的回歸系數。對行走安全感評分這一因變量而言，自變量分別為色溫值(x1)、路面最大照度值(x2)、L值(x3)，回歸系數及誤差分析如表2所示。

從表2中可以看出，對于自變量色溫的回歸系數，其概率P>|t|值大于0.05，證明在全部影響因素共同作用的情況下色溫與安全感間不具有顯著性。因此，將剩余的變量路面最大照度值x1、L值x2作為自變量進行回歸分析，觀察每個變量的顯著性以及回歸的有效性，使得調整后回歸方程的R2值最接近0，二次擬合方程的回歸系數及誤差分析如表3所示。

表2 擬合方程的回歸系數及其誤差分析Table 2 Regression coefficient and error analysis of the fitting equation

表3 二次擬合方程的回歸系數及其誤差分析Table 3 Regression coefficient and error analysis of the second fitting equation

表3中t檢驗的回歸系數的|t1|=0.001 83，|t2|=0.002 12，均小于0.01，認為可具有顯著相關性。最終回歸方程為

y=0.022 32x1-0.095 78x2+3.950 96

(2)

式(2)中：x1為路面最大照度值，lx；x2為L值，m，即光源垂直地面處與相鄰光源間的距離；y為人行走在道路上的安全感評分。

變量x1的擬合系數為0.022 32，大于0，表明路面最大照度值與安全感成正相關。這也就解釋了居住區內無照度或照度較低的道路出行安全感較低，而較高的照度具有較高的安全感。變量x2的擬合系數為-0.095 78，小于0，這說明光源垂直路面處與相鄰光源間的距離L越大，行人行走于此環境下的安全感越低。因此，燈具的安裝高度與安裝間距需要根據適當的L值進行設計計算。

3 結論

居住區步行道路夜間光環境中，大多數受試者更偏好較低色溫，認為光源色溫值約在3 800 K時有較強的安全慰藉作用。路面最大照度與安全感呈正相關，隨著其數值的不斷增加行人會將視覺重心從周邊向中間靠攏，表明安全感逐漸提高。當照度值約為80 lx時，安全感評分的均值達到最高。光源垂直路面處與相鄰光源間的距離L與安全感呈負相關，隨著L值的增加環境中的明暗對比度越低，即環境愈加昏暗。根據實驗可知，在5 m的路面有效寬度下，光源垂直路面處與相鄰光源間的距離在13～17 m間時安全感評分最高，且在高評分情況時，燈具安裝高度約為路面有效寬度的1.3倍，燈具安裝間距約為其高度的2.2倍。此外，環境的變化也對受試者有著較為直觀的影響，復雜環境會引起行人的不安全感受。研究結果可為今后居住區道路的照明設計提供理論參考，從而提高夜間行人的安全感受。