賈 娜 史久西 秦一心 格日勒圖 張 龍

(中國林業(yè)科學(xué)研究院亞熱帶林業(yè)研究所 杭州 311400)

色彩是形式美的構(gòu)成要素之一，對正常視覺的影響超過事物形體要素(張繼渝，2005)，因此，在森林美學(xué)研究中，色彩作為重要的構(gòu)景因子受到重視，學(xué)者們從森林色彩的呈現(xiàn)機(jī)制(Hanetal.，2003； 王冬雪，2017)、植物呈色與環(huán)境影響(Grown ，2014)、色彩的量化與標(biāo)定(Karin，1996； 鄭瑤，2014； 孫亞美，2015)、色彩對視覺質(zhì)量的影響(于楊等, 2017； 馬冰倩等，2018)等不同角度作了大量研究。在視覺質(zhì)量評價(jià)中，大多取色彩種類、數(shù)量、面積比例等數(shù)量指標(biāo)(于楊等，2017； 鄭宇等，2016)或與色調(diào)、明度、色相等相關(guān)的色彩屬性指標(biāo)進(jìn)行分析研究、統(tǒng)計(jì)建模等(鄭瑤，2014； 鄭宇等，2016； 秦一心，2016)。事實(shí)上，在色彩數(shù)量與屬性相同或相似的條件下，不同的空間格局將產(chǎn)生截然不同的視覺效果，但由于表征空間格局的指標(biāo)量化較為困難，目前相關(guān)研究較少，或者采用描述方法避免量化計(jì)算，如趙秋月等(2018)對福州市西湖公園園林植物景觀評價(jià)研究中，將主色格局分為較差、一般、合理3級。

隨著地理學(xué)、景觀生態(tài)學(xué)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，景觀空間分析方法已趨成熟，其中景觀格局指數(shù)作為景觀空間結(jié)構(gòu)與景觀異質(zhì)性的定量描述工具，景觀格局與生態(tài)效應(yīng)相關(guān)關(guān)系研究較多(傅伯杰等，2002； King，2002； 史久西等，2009)，能否借此工具開展森林色彩格局量化研究，建立其與觀賞效應(yīng)之間的聯(lián)系，已引起學(xué)者注意(Schirpkeetal.，2013； 毛斌等，2015)。但目前研究對象尺度較小、指標(biāo)類型有限，研究結(jié)論尚有待驗(yàn)證、深入和完善。本研究以長三角地區(qū)森林色彩景觀為對象，在小班、林班尺度下研究森林色彩景觀格局指數(shù)(簡稱色彩格局指數(shù))、色彩屬性指標(biāo)對觀賞效應(yīng)的影響，為該尺度下森林色彩格局配置提供指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

杭州富陽區(qū)(119°25′—120°09′E, 29°44′—30°11′N)、淳安縣(118°20′—119°20′E, 29°11′—30°02′N)位于浙江省西北部，兩地年均氣溫17.4 ℃，全年無霜期232天，年降水量1 486 mm，年日照1 933 h。土壤以紅壤、黃壤、巖性土和水稻土為主，紅壤面積最大。植被屬中亞熱帶常綠闊葉林，以殼斗科(Fagaceae)、樟科(Lauraceae)和山茶科(Theaceae)等地帶性樹種為主構(gòu)成，自然分布或人工栽植有楓香(Liquidambarformosana)、檫樹(Sassafrastsumu)、馬褂木(Liriodendronchinense)、黃連木(Pistaciachinensis)、銀杏(Ginkgobiloba)和三角楓(Acerbuergerianum)等秋色葉樹種，形成彩色森林斑塊，鑲嵌于常綠林基底中，呈團(tuán)狀、塊狀、點(diǎn)狀、線狀形態(tài)，隨機(jī)、聚集或均勻分布，是長三角地區(qū)一種典型的森林季相景觀。

2 研究方法

2.1 圖片來源

森林圖片主要攝自杭州市富陽區(qū)環(huán)山鄉(xiāng)、龍門鎮(zhèn)、洞橋鎮(zhèn)和淳安縣威坪鎮(zhèn)。場景為山地森林秋季景觀，在200～500 m中等視距下，以1至數(shù)個(gè)小班為視野范圍，用Canon 5 d 105 mm鏡頭攝取森林全景(不含天空)圖片，并選出典型圖片40張作為研究樣本。所選圖片在色彩性質(zhì)上盡量一致，均以紅、黃色系為目標(biāo)顏色，綠色為底色，而在色彩斑塊數(shù)量、大小、形狀、空間排列方式上盡量有所區(qū)別，以突出色彩格局變化與影響。同時(shí)，為豐富色彩格局類型，按上述條件要求從網(wǎng)絡(luò)媒體上篩選長三角地區(qū)森林景觀圖片20張以作補(bǔ)充，總計(jì)60張。

2.2 顏色分類

利用Photoshop軟件，根據(jù)圖底關(guān)系和面積大小，將畫面色彩分為主色、輔色、點(diǎn)綴色、背景色4類。其中主色為畫面中占優(yōu)勢的彩色色系； 輔色為有一定面積的彩色色系； 點(diǎn)綴色為除主色、輔色、背景色外的其他色系。此3類色系形成3個(gè)色彩斑塊類型，是本研究的主要對象，3個(gè)色系疊加后形成全色，用于景觀水平色彩格局指數(shù)計(jì)算。背景色為森林綠色底色(景觀基底)，不參與指數(shù)計(jì)算(圖1)。

2.3 色彩格局指數(shù)和色彩屬性指標(biāo)設(shè)計(jì)

景觀格局指數(shù)分為兩個(gè)類型，即景觀水平格局指數(shù)和斑塊水平格局指數(shù)(傅伯杰等，2002)，前者基于全色斑塊計(jì)算，后者對主色、輔助、點(diǎn)綴色3類斑塊分別計(jì)算(圖1)。將色彩分類結(jié)果按類導(dǎo)出，通過中間軟件CAD轉(zhuǎn)化為dwg文件，實(shí)現(xiàn)矢量化。矢量文件dwg由ArcMap讀取，濾去對視覺影響不大的細(xì)小色斑，制作柵格文件(圖1)，調(diào)用Fragstics計(jì)算色彩格局指數(shù)。

為開展不同指標(biāo)類型與觀賞效應(yīng)間的關(guān)系分析，選擇色相、純度、明度和色差為色彩屬性指標(biāo)，基于線性色彩空間HSB(hue、saturation、brightness)，利用ColorImpact軟件分別提取圖片樣本主色、輔色、點(diǎn)綴色的H(色相)、S(純度)、B(明度)及所占面積值，并以面積值為權(quán)合成全色三要素值即全色色相、全色純度、全色明度。

2.3.1 景觀水平森林色彩格局指數(shù)(18個(gè)) 1) 全色相對面積 景觀尺度中主色、輔色、點(diǎn)綴色面積之和占畫面總面積的百分率。

2) 最大斑塊相對面積 景觀尺度中最大斑塊的面積占景觀總面積的百分比。

3) 景觀豐度 景觀尺度中所有斑塊類型的豐富程度。

4) 斑塊數(shù)量 景觀尺度中所有斑塊的總數(shù)，是表征景觀破碎度的簡單指標(biāo)。

5) 斑塊密度 單位面積景觀內(nèi)的斑塊數(shù)。

6) 邊緣密度 單位面積景觀內(nèi)斑塊邊界的長度。

7) 平均斑塊大小 即所有斑塊平均面積，指景觀尺度中某類景觀要素斑塊面積的算術(shù)平均值。

8) 平均斑塊方差 景觀尺度中所有斑塊面積方差，反映斑塊規(guī)模的變異程度。

9) 平均(斑塊)形狀指數(shù) 景觀尺度中所有斑塊周長與等面積的圓周長之比，用來衡量斑塊形狀與圓形的相差程度。

10) 平均斑塊分維數(shù) 景觀尺度中所有斑塊的形狀復(fù)雜程度，其值越大，斑塊形狀越復(fù)雜。

11) 周長面積比 景觀尺度中反映了斑塊形狀的圓滿度和復(fù)雜性，周長面積比越大，斑塊越狹長，邊緣越復(fù)雜。

12) 蔓延度指數(shù) 表征景觀中不同類型斑塊的延展趨勢，其值越大，表明斑塊的連接性越好。

13) 相似毗鄰百分比 景觀中趨于相互鄰接的斑塊數(shù)占總斑塊數(shù)的比例。其值越大，表明斑塊聚集度大，反之，斑塊趨向分散。

14) 斑塊結(jié)合度 景觀尺度中反映所有斑塊類型的物理連接度,當(dāng)該類型的斑塊分布的聚集度增加時(shí)，斑塊結(jié)合度指數(shù)值增加。

15) 分離度指數(shù) 景觀中,不同斑塊個(gè)體分布的離散程度。其值越大，表示斑塊越離散，斑塊間距離越大。

16) 香儂多樣性指數(shù) 與斑塊類型多少及其分布有關(guān)。隨著斑塊類型增加、各斑塊類型分布趨向均衡化，其值增大。

17) 斑塊聚合度 反映了景觀中不同類型的斑塊聚集程度。其值越大，代表景觀聚合程度越高。

18) 森林色彩分布模式 該指標(biāo)為本研究設(shè)計(jì)的一個(gè)自定義指標(biāo)，表示森林色彩分布特點(diǎn)。將森林色彩分布分為波紋、聚散、集聚、點(diǎn)從、分散5個(gè)模式，并按自然性、秩序性、疏密感由高到低的次序排序(表1，圖2)。按劉麗莉(2004)定序數(shù)據(jù)量化的方法進(jìn)行量化。

表1 森林色彩分布模式描述Tab.1 Description of forest color distribution model

圖2 森林色彩分布模式Fig. 2 Forest color distribution model

2.3.2 斑塊水平森林色彩格局指數(shù)(9個(gè)) 主色相對面積、輔色相對面積、點(diǎn)綴色相對面積 主色、輔色、點(diǎn)綴色面積占總色彩斑塊面積的百分比。

主色邊緣密度、輔色邊緣密度 分主色、輔色計(jì)算的邊緣密度。

主色形狀指數(shù)、輔色形狀指數(shù) 分主色、輔色計(jì)算的形狀指數(shù)。

主色平均斑塊分維數(shù)、輔色平均斑塊分維數(shù) 分主色、輔色計(jì)算的平均斑塊分維數(shù)。

2.3.3 森林色彩屬性指標(biāo)(9個(gè)) 主色純度、輔色純度 利用ColorImpact軟件提取。

主色明度、輔色明度 利用ColorImpact軟件提取。

全色明度 主色、輔色、點(diǎn)綴色的明度值的加權(quán)平均值：

式中：PB為全色明度值；Ba、Bb和Bc分別為主色、輔色和點(diǎn)綴色的明度值；Ma、Mb、Mc分別為主色、輔色、點(diǎn)綴色的相對面積；n為畫面面積。

全色純度 主色、輔色、點(diǎn)綴色的純度值的加權(quán)平均值。

主色、輔色、全色色差 按下式計(jì)算：

式中：D為色差，Hb、Sb、Bb分別為背景色的色相、純度、明度三要素值，Ht、St、Bt分別為目標(biāo)顏色(主色、輔色、全色)的三要素(色相、純度、明度)值。

2.4 觀賞效應(yīng)評價(jià)

按美景度評價(jià)法(Danieletal.，1976)，將樣本照片共60張排成活動(dòng)展板作為評價(jià)媒體。利用李克特(LIKERT)五分量表法設(shè)計(jì)評價(jià)標(biāo)度，即：很差(1分)、差(2分)、一般(3分)、好(4分)、很好(5分)，評判時(shí)提示參評者主要針對色彩格局進(jìn)行美景度判分。對景觀美景度的眾多研究表明，不同背景人群對同一景觀的評價(jià)無顯著差異(俞孔堅(jiān)，1988； Tahvanainenetal.，2001),因此,組織林學(xué)、園林學(xué)專業(yè)本科生、研究生共240人參與評判。共回收有效問卷238份。

2.5 數(shù)據(jù)處理

SBE評價(jià)值采用平均值法計(jì)算(Danieletal.，1983； 宋力等，2006)。借助SPSS軟件進(jìn)行色彩格局指數(shù)、色彩屬性指標(biāo)與SBE值的Pearson相關(guān)分析和逐步回歸分析，篩選指標(biāo)，建立觀賞效應(yīng)評價(jià)模型。

3 結(jié)果與分析

3.1 色彩格局指數(shù)和色彩屬性指標(biāo)對觀賞效應(yīng)的影響

通過Pearson相關(guān)性分析，對36個(gè)色彩格局指數(shù)和色彩屬性指標(biāo)進(jìn)行初步篩選，保留22個(gè)與SBE相關(guān)性較大的指標(biāo)，結(jié)果見表2。

表2 色彩格局指數(shù)、色彩屬性指標(biāo)與SBE間的Pearson相關(guān)系數(shù)①Tab.2 Pearson correlation coefficients between color pattern index, color attribute indicator and SBE

色彩格局指數(shù)與SBE的相關(guān)性分析結(jié)果表明：與SBE呈顯著正相關(guān)的有點(diǎn)綴色相對面積(r=0.311,P<0.05)和平均斑塊分維數(shù)(r=0.322,P<0.05)，與SBE呈顯著負(fù)相關(guān)的是最大斑塊相對面積(r=-0.331,P<0.05)； 而輔色相對面積(r=0.451,P<0.01)、景觀豐度(r=0.655,P<0.01)與SBE極顯著正相關(guān)，主色相對面積(r=-0.390,P<0.01)和森林色彩分布模式(r=-0.690,P<0.01)則為極顯著負(fù)相關(guān)。

22個(gè)指數(shù)中，景觀水平的指數(shù)數(shù)量(17個(gè))大于斑塊水平的指數(shù)數(shù)量(3個(gè))，兩個(gè)水平的指數(shù)與SBE相關(guān)性最高的前3個(gè)指數(shù)分別為森林色彩分布模式(r=-0.690,P<0.01)、景觀豐度(r=0.655,P<0.01)、蔓延度指數(shù)(r=-0.398,P<0.01)和輔色相對面積(r=-0.451,P<0.01)、主色相對面積(r=-0.390,P<0.01)、點(diǎn)綴色相對面積(r=-0.311,P<0.05)，可見，景觀水平指標(biāo)與SBE的相關(guān)性高于斑塊水平指數(shù)。

色彩屬性指標(biāo)中，除全色明度與SBE極顯著正相關(guān)(r=0.482,P<0.01)外，其他指標(biāo)與SBE的相關(guān)性不顯著，表明通過樣本選擇和提示性評判引導(dǎo)較好地控制了色彩屬性指標(biāo)對觀賞效應(yīng)的影響。

表2所選指數(shù)、指標(biāo)之間相關(guān)性較為復(fù)雜，斑塊聚合度、相似毗鄰百分比和斑塊數(shù)量3個(gè)指數(shù)兩兩之間均極顯著正相關(guān)(r>0.700,P<0.01)； 全色色差、邊緣密度和周長面積比3個(gè)指數(shù)、指標(biāo)間均極顯著正相關(guān)(r>0.800,P<0.01)； 主色相對面積與蔓延度指數(shù)間極顯著正相關(guān)(r=0.862,P<0.01)、蔓延度指數(shù)與香儂多樣性指數(shù)間極顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.862,P<0.01)、主色相對面積與香儂多樣性指數(shù)間極顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.866,P<0.01)，其他指數(shù)間相關(guān)性相對較低。

取主色相對面積、輔色相對面積、景觀豐度、香儂多樣性指數(shù)、蔓延度指數(shù)和森林色彩分布模式這6個(gè)與SBE相關(guān)性較大的指標(biāo)，進(jìn)行SBE單指標(biāo)擬合，結(jié)果顯示二次曲線略優(yōu)于線性模型，但差別不顯著。主色相對面積、輔色相對面積、景觀豐度、香儂多樣性指數(shù)、蔓延度指數(shù)擬合曲線開口向下，表明在指標(biāo)取值適中時(shí)SBE值最佳； 森林色彩分布模式擬合曲線開口向上，在指標(biāo)取值較大或較小時(shí)SBE值最佳 (圖3)。

圖3 色彩格局指數(shù)與SBE單因素曲線擬合Fig.3 Color pattern index and SBE univariate curve fitting

3.2 基于色彩格局指數(shù)的觀賞效應(yīng)評價(jià)模型

3.2.1 模型與分析 以表2指標(biāo)為自變量，SBE值為因變量，通過線性回歸自動(dòng)篩選指標(biāo)建立統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)果有全色相對面積(X1)、主色相對面積(X2)、景觀豐度(X6)、邊緣密度(X9)、周長面積比(X13)、斑塊結(jié)合度(X16)、香儂多樣性指數(shù)(X18)、相似毗鄰百分比(X15)、森林色彩分布模式(X7)9個(gè)指數(shù)進(jìn)入觀賞效應(yīng)評價(jià)模型,該模型為：

Y=11.561 4+0.005 1X1-0.014 8X2+0.189 3X6+0.000 1X9-0.000 004 3X13-0.105 2X16-1.105 8X18+0.027 1X15-0.486 2X7

該模型R2=0.834 4，F(xiàn)=18.989 8，P<0.05。指標(biāo)容忍度值大于0.164 5，有的接近1，表明指標(biāo)共線性現(xiàn)象可接受(表3)。

表3 觀賞效應(yīng)評價(jià)模型指標(biāo)統(tǒng)計(jì)Tab.3 Statistics of ornamental effect evaluation model indicators

模型擬合效果較好，但進(jìn)入的指標(biāo)較多，說明影響色彩格局效應(yīng)的因素復(fù)雜，很難通過少量指標(biāo)來反映。進(jìn)入模型的9個(gè)指標(biāo)全為色彩格局指數(shù)，由于色彩屬性指標(biāo)不滿足獨(dú)立性和回歸結(jié)果最優(yōu)化要求而被舍去。

對模型各因子分析可知，全色相對面積高但主色相對面積較小、色斑邊緣曲折自然且形狀趨向圓滿、色彩豐富但空間分布不均勻、趨向聚集又不完全連成一體、色斑鑲嵌自然有序的森林色彩景觀的觀賞效應(yīng)高。

3.2.2 模型指標(biāo)貢獻(xiàn)率分析 由表4標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)絕對值可知，進(jìn)入模型的9個(gè)色彩格局指標(biāo)中，對觀賞效應(yīng)影響最顯著的是香儂多樣性指數(shù)，其次是森林色彩分布模式，最小的是全色相對面積，排序?yàn)橄銉z多樣性指數(shù)>森林色彩分布模式>主色相對面積>邊緣密度>周長面積比>景觀豐度>相似毗鄰百分比>斑塊結(jié)合度>全色相對面積。這些指標(biāo)可分為兩類，一類與斑塊形狀、空間分布無關(guān)，稱為數(shù)量指數(shù)，包含全色相對面積、主色相對面積和景觀豐度； 另一類與斑塊形狀、空間分布有關(guān)，稱為空間指數(shù)，包含邊緣密度、周長面積比、斑塊結(jié)合度、香儂多樣性指數(shù)和相似毗鄰百分比。各指標(biāo)對模型的貢獻(xiàn)率見表4，其中數(shù)量指數(shù)和空間指數(shù)的貢獻(xiàn)率分別為28.64%和71.36%。

4 討論

色彩格局指數(shù)、色彩屬性指數(shù)與觀賞效應(yīng)(SBE)間線性關(guān)系良好，但部份指標(biāo)以二次曲線略優(yōu)，與毛斌等(2015)的結(jié)論相似； 香儂多樣性指數(shù)和蔓延度指數(shù)表現(xiàn)為適度時(shí)觀賞效應(yīng)最好，極端取值均影響觀賞效應(yīng)。

色彩格局指數(shù)、色彩屬性指標(biāo)與觀賞效應(yīng)(SBE)之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，但未發(fā)現(xiàn)r>0.700的指標(biāo)，與毛斌等(2015)的研究結(jié)論一致，現(xiàn)有景觀格局指數(shù)還有局限性，不足以更有效地指示觀賞效應(yīng)。反映在SBE評價(jià)模型上，雖然依賴色彩格局指數(shù)開展色彩觀賞效應(yīng)評價(jià)一定程度上可行，但進(jìn)入模型的指標(biāo)較多而擬合精度并不是特別高，今后還需進(jìn)一步優(yōu)化模型，需尋找、設(shè)計(jì)特效指標(biāo)。

本研究提出的“森林色彩分布模式”指標(biāo)對SBE的影響極顯著(r=-0.690,P<0.01)，因森林色彩格局秩序性、自然性、疏密感的不同，觀賞效應(yīng)呈規(guī)律性變化。由此設(shè)想反映色彩單元在一些方向上重復(fù)排列而形成某種秩序的景觀格局指數(shù)，很有可能是評價(jià)景觀效應(yīng)的特效指標(biāo)，但目前這類指標(biāo)尚缺少定量研究，有待進(jìn)一步深入。

表4 模型指標(biāo)貢獻(xiàn)率Tab.4 Model indicator contribution rate

5 結(jié)論

1) Pearson相關(guān)分析顯示，觀賞效應(yīng)(SBE)與色彩格局指數(shù)、色彩屬性指數(shù)存在顯著、極顯著相關(guān)性，這些指標(biāo)如最大斑塊相對面積(r=-0.331,P<0.05)、平均斑塊分維數(shù)(r=0.322,P<0.05)、香儂多樣性指數(shù)(r=0.352,P<0.05)、景觀豐度(r=0.655,P<0.01)、蔓延度指數(shù)(r=-0.398,P<0.01)、森林色彩分布模式(r=-0.690,P<0.01)、全色明度(r=0.482,P<0.01)等。

2) 景觀水平指數(shù)與SBE的相關(guān)性高于斑塊水平指數(shù)； 全色屬性指標(biāo)與SBE的相關(guān)性高于主色、輔色屬性指標(biāo)。從指標(biāo)之間的相關(guān)性看，全色色差、邊緣密度和周長面積三者間均極顯著正相關(guān)(r>0.800,P<0.01)； 主色相對面積與蔓延度指數(shù)(屬空間指數(shù))間極顯著正相關(guān)(r=0.862,P<0.01)、蔓延度與香儂多樣性指數(shù)間極顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.862,P<0.01)、主色相對面積與香儂多樣性指數(shù)間極顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.866,P<0.01)，表明某些空間指數(shù)一定程度上可由色彩屬性指標(biāo)或數(shù)量指數(shù)替代。

3) 進(jìn)入SBE評價(jià)模型的9個(gè)色彩格局指標(biāo)有全色相對面積、主色相對面積、景觀豐度、邊緣密度、周長面積比、斑塊結(jié)合度、香儂多樣性指數(shù)、相似毗鄰百分比和森林色彩分布模式。模型顯示，全色相對面積高但主色相對面積較小、色斑邊緣曲折自然且形狀趨向圓滿、色彩豐富但空間分布不均勻、趨向聚集又不完全連成一體、色斑鑲嵌自然有序的森林色彩景觀的觀賞效應(yīng)高，此結(jié)果可供實(shí)踐參考。模型指標(biāo)中，數(shù)量指數(shù)和空間分布指數(shù)的貢獻(xiàn)率分別為28.64%和71.36%。

4) 本研究提出的森林色彩分布模式指標(biāo)對SBE的影響極顯著(r=-0.690,P<0.01)。色彩格局疏密變化有致、秩序感高、自然性強(qiáng)的森林色彩分布模式的SBE高。