朱玉潔 董嘉瑩 翁羽西 董建文 王敏華

新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，健康問題成為關注熱點，公眾對自身健康及生活環(huán)境質(zhì)量的關注度越來越高[1-2]。在這種情況下，森林成了人們逃離城市污染、預防和減輕“城市病”的重要場所。環(huán)境心理學家Kaplan夫婦提出的注意力恢復理論(Attention Restorative Theory，ART)認為自然環(huán)境是緩解壓力、產(chǎn)生恢復性作用的核心機制，能夠使人們從疲勞中恢復定向注意，適度促進無意注意，從而緩解精神疲勞[3]。森林環(huán)境是“一個巨大的健康機”[4]，大量研究表明，森林環(huán)境可以增強人類健康、緩解壓力、改善情緒、促進身心健康[5-6]?！丁敖】抵袊?030”規(guī)劃綱要》的發(fā)布更是將健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展上升到國家戰(zhàn)略高度，促進了森林旅游、森林康養(yǎng)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

森林公園不僅擁有良好的空氣質(zhì)量、優(yōu)越的視聽景觀，還是人們親近自然、放松身心的理想場所[7]。目前的研究多聚焦于單一的視覺感知或聽覺感知層面，但單一感知模式的評價會存在偏差。而環(huán)境的視覺和聽覺特征的相互作用可以顯著影響環(huán)境評價，視聽互動可以使被試有更好的參與感和沉浸感[8]。如Carles等的研究發(fā)現(xiàn)，聲音和圖像之間的一致性或連貫性會影響偏好，聲音為視覺信息提供了補充(附加)信息[9]；Wang等的研究發(fā)現(xiàn)，聲景與視覺景觀相匹配的組合可以提高審美偏好[10]。因此，基于視聽交互作用的恢復性效益研究具有重要意義。趙警衛(wèi)等通過視聽組合樣本探討主觀恢復性評價與景觀特征間的關系，發(fā)現(xiàn)將單一鳥鳴聲和多種鳥類鳴叫聲設置在地形較為平坦的環(huán)境中能夠更加有效地提高精神復愈能力[11]；Deng等的研究發(fā)現(xiàn)，通常情況下視聽結合的刺激比單一視覺刺激具有更好的健康效益，自然的視覺要素(自然水體、灌木叢與花卉)和聲音要素(流水聲、風吹植物聲、鳥鳴聲)是恢復效益和審美偏好的正向預測要素，而人為活動及其對應的聲音是恢復效益和審美偏好的負向預測要素[12]。

目前，視聽結合的恢復性評價多以主觀問卷為主，帶有較多的個人感情色彩。而眼動追蹤可以監(jiān)視人們眼睛運動的過程，可以用來衡量視覺注意力。前人的研究證實了眼動追蹤技術可以為恢復性環(huán)境的視覺特征評價提供新思路，并可為恢復性環(huán)境研究提供客觀數(shù)據(jù)支持，這些研究結果表明，注視次數(shù)減少、平均注視時間增加、平均眼跳幅度減少，有助于恢復定向注意力，促進無意注意，誘導注意力恢復[13-18]。此外，相關研究也證實了眼球運動與感知恢復(PRS量表和SRRS量表)具有積極聯(lián)系[17-18]。眼動分析生成的軌跡圖和熱點圖可以用來解釋最吸引人的景觀元素及恢復性成分等[19-20]，如Nordh等的研究發(fā)現(xiàn)，在城市公園圖像中，長凳、灌木和樹木是具有最高注視停留時間的要素，其最有可能誘導恢復的發(fā)生[21]。大部分研究關注的是森林等自然環(huán)境與城市環(huán)境的不同，近年來也有學者將眼動追蹤技術用于聲景研究，如Liu等通過眼動實驗進行森林景觀的視聽互動評價，結果表明，鳥鳴聲、昆蟲鳴叫聲、流水聲、輕音樂聲和古廟鐘聲的出現(xiàn)使被試沉浸感增加、精神負擔減輕。此外，由視覺熱點圖可知，不同聲景引導被試視覺關注的區(qū)域有所不同[22-23]。

目前，將眼動追蹤技術創(chuàng)新性實驗方法用于視聽交互作用下恢復性效益的研究還較少。使用眼動追蹤技術可以對被試的感知進行客觀量化，解釋環(huán)境偏好與注意力恢復程度，為探索注意力恢復領域中視覺和聽覺系統(tǒng)之間的互動關系提供依據(jù)。本研究以福州國家森林公園為研究對象，借助眼動儀和聲景感知評價問卷，旨在解決以下問題：1)單一視覺刺激和視聽組合刺激下的森林公園視覺注意力恢復效益有何不同？2)單一視覺刺激和視聽組合刺激下的森林公園環(huán)境視覺行為特征有何差異？3)哪些聲景對視覺注意力有重要影響？

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況與樣地選擇

福州國家森林公園位于福建省福州市晉安區(qū)新店鎮(zhèn)，是福州近郊森林公園，周邊交通便利，吸引較多游憩者前往。福州國家森林公園有正心寺等人文景觀和千年古榕等自然景觀，景觀類型和聲景資源豐富，有助于森林公園恢復性效益的研究。

通過前期實地調(diào)研，為了滿足樣地中聲景與視覺感知要素的豐富性，在主要游覽線路周邊選擇20個不同的森林公園環(huán)境，邀請5名風景園林專家根據(jù)“樣地是否有代表性、樣地的聲景類型是否豐富(是否包括自然聲、人工聲、機械聲和文化聲多個聲音類型)”對拍攝的20個森林公園環(huán)境視頻進行評價，選擇得分排名前10的森林公園環(huán)境作為研究樣地。這10個樣地涵蓋了全園的主要專類園和主要景點，具有較強的代表性。樣地的位置、環(huán)境特征和照片如表1和圖1所示。

圖1 樣地示意

表1 樣地環(huán)境特征

1.2 視聽資料采集與合成

1.2.1 視聽資料采集

視頻錄制利用索尼NEX-VG30EH高清數(shù)碼攝像機，聲音錄制采用索尼數(shù)碼錄音棒(Sony PCM-D100)，在樣地中選擇空間較為開闊的地點，將設備安裝在三腳架上進行定點錄制，三腳架高度設置為1.5m，視頻與聲音由2名實驗者同時錄制，單次錄制時間不少于3min。錄制聲音的同時采用AWA5636型聲級計對聲壓級進行測量，每個樣地設置3個監(jiān)測點，每個監(jiān)測點測量3次，每次連續(xù)測量數(shù)據(jù)3min，對同一樣地3個監(jiān)測點的等效連續(xù)A聲級(Equivalent Continuous A Sound Level，LeqA)進行平均值計算(表2)。

表2 樣地聲壓級

1.2.2 實驗材料合成

將拍攝的視頻和錄制的音頻導入Adobe Premiere Pro軟件編輯，截取20s視頻與音頻均未受干擾的段落，調(diào)整視頻大小為1 024pixel×768pixel，導出10個有聲視頻(.mp4)，通過靜音軌道導出10個無聲視頻，共獲取20個視頻材料用于實驗。由于Eyelink 1000plus眼動儀編程中的視頻模塊播放時是無聲的，故導出有聲視頻后導出10個音頻(.wav)用于實驗編程。

1.3 被試

已有研究表明，在校大學生作為實驗參與者具有廣泛性和科學性[24-25]，同時參考眼動實驗經(jīng)驗，30個左右是一個中等規(guī)模的樣本量[26]，故本研究從福建農(nóng)林大學招募35個在校大學生作為被試參與實驗。實驗中5人無法進行眼動校準或眼動采集樣本率過低，因此最終樣本為30人，其中男性14人，女性16人，平均年齡為(24.1±2.8)歲。

1.4 聲景的構成與評價

根據(jù)前期實地調(diào)研，場地中共有11種聲景，參考李華[27]的研究將其分為自然聲、人工聲、機械聲和文化聲4類，具體聲源構成如表3所示。利用聲源感知問卷對主要聲音類型進行調(diào)查量化[28]，采用李克特7級量表，具體問題是“您在當下環(huán)境中多大程度上聽到了以下幾種聲音？”(1＝完全聽不見；2＝幾乎聽不見；3＝一點點；4＝適中；5＝大量；6＝非常多；7＝完全占主導地位)。

表3 樣地聲源構成

1.5 眼動指標

本研究的實驗設備為SR Research公司生產(chǎn)的Eyelink 1000plus眼動儀。實驗材料在一臺19英寸的DELL顯示器上呈現(xiàn)，屏幕分辨率為1 024×768dpi，所有被試雙眼觀看視頻，實驗記錄被試右眼數(shù)據(jù)。選取平均注視時間、平均眼跳幅度和注視次數(shù)作為注意力恢復指標，確定被試觀察視頻時是否使用定向注意力。每個指標的描述如下[22]。1)平均注視時間：被試每次注視花費的時間(即單個注視的持續(xù)時間)，用來衡量被試對刺激的關注程度，平均注視時間越長，場景越具有吸引力，被試越感興趣；2)注視次數(shù)：在當前選定的興趣期內(nèi)，實驗中注視的總次數(shù)越多，表明處理場景信息時存在困難，需要更多的定向注意力；3)平均眼跳幅度：在當前選擇的興趣期內(nèi)，實驗中所有眼跳掃視幅度的平均值，平均眼跳幅度越大，注視點間的場景吸引力越低。除對3個眼動指標進行分析外，還對眼動數(shù)據(jù)可視化，生成眼動視覺熱點圖，用以直觀表示被試視覺注意力的空間動態(tài)分布，反映景觀元素的吸引力。

1.6 實驗流程

實驗在標準實驗室中進行，被試佩戴耳機(AKG K271 MKII)感受實驗環(huán)境。具體實驗流程包括4個階段。第一階段為實驗準備和介紹階段，向被試說明實驗的流程及實驗儀器的使用。第二階段是眼動校準。第三階段是實驗數(shù)據(jù)采集階段，實驗過程中需要被試盡量保持靜止狀態(tài)，以坐姿進行視頻觀察。其中第三階段分為三部分：1)播放20s的交通視頻，誘發(fā)注意力疲勞；2)播放20s實驗視頻，視頻順序是隨機播放；3)休息1min。第三部分結束后繼續(xù)從第一部分開始，第三階段共重復9次。第四階段為聲景感知評價，被試對當次播放的5個有聲視頻進行評價。每個被試在2天內(nèi)完成實驗，以減輕疲勞和削弱視聽記憶。實驗刺激分為2組，每組為5個場地的5個有聲視頻和5個無聲視頻，每次進行一組的刺激，每次約30min，總計60min。眼動實驗場景如圖2所示。

圖2 眼動實驗場景

1.7 實驗數(shù)據(jù)處理

眼動數(shù)據(jù)通過EyeLink Data Viewer軟件導出注視報告和生成眼動熱點圖。數(shù)據(jù)在SPSS 24.0中處理。使用的統(tǒng)計方法包括配對樣本t檢驗、斯皮爾曼相關分析和多元線性逐步回歸分析。

2 結果與分析

2.1 樣地聲景特征

由圖3可知，S1中的蟲鳴聲、鳥鳴聲、蟬鳴聲的感知程度較高；S2中的蟬鳴聲和蟲鳴聲的感知程度最為突出，其次為鳥鳴聲；S3中的聲景感知程度與S2相似，蟬鳴聲、蟲鳴聲和鳥鳴聲的感知程度較高；S4中的鳥鳴聲的感知程度最高，其次為蟲鳴聲和蟬鳴聲；S5中的自然聲景感知以流水聲和鳥鳴聲為主，談話聲和兒童嬉戲聲的感知程度也較為突出；S6中的鳥鳴聲、蟲鳴聲、蟬鳴聲和鐘聲感知程度較高；S7中的鳥鳴聲的感知程度最高，其次為蟲鳴聲和蟬鳴聲；S8以流水聲為主導聲源，其他自然聲的感知程度較弱；S9中的蟲鳴聲的感知程度最高，其次為蟬鳴聲和鳥鳴聲；S10以流水聲為主導聲源，其次為蟲鳴聲和蟬鳴聲。

圖3 聲景感知程度

2.2 聲景對視覺注意力的影響

t檢驗用于比較有聲視頻與無聲視頻的眼動指標是否存在差異，結果如表4所示。通過對平均注視時間、平均眼跳幅度和注視次數(shù)的分析發(fā)現(xiàn)，添加了聲景后，每一個森林公園環(huán)境的眼動指標均有較大的改變。從平均注視時間來看，除S5平均注視時間減少外，其他9個森林公園環(huán)境在加入聲景后，平均注視時間均呈上升趨勢，其中S4(P＜0.01)、S7(P＜0.01)、S8(P＜0.05)、S9(P＜0.01)的平均注視時間顯著增加；從平均眼跳幅度來看，除S5平均眼跳幅度增加外，其他9個森林公園環(huán)境在加入聲景后，平均眼跳幅度均呈下降趨勢，值得注意的是，10個森林公園環(huán)境的有聲與無聲視頻的平均眼跳幅度都沒有統(tǒng)計學差異；從注視次數(shù)來看，除S5注視次數(shù)增加外，其他9個森林公園環(huán)境在加入聲景后，注視次數(shù)均呈下降趨勢，其中S7(P＜0.01)、S8(P＜0.05)、S9(P＜0.01)、S10(P＜0.05)的注視次數(shù)顯著下降。結果表明，除S5以外的聲景都可以在一定程度上提高森林公園環(huán)境的吸引力。

表4 有聲與無聲視頻的眼動指標差異

2.3 眼動熱點圖分析

對30名被試的視覺熱點圖進行疊加處理，生成視覺熱點圖(圖4)。熱點圖使用不同顏色(淺綠、深綠、淺黃、深黃、橙、淺紅、深紅)來呈現(xiàn)被試對刺激材料不同要素關注程度的不同，紅色區(qū)域表示注視時間最長的區(qū)域，綠色區(qū)域則為注視時間最短的區(qū)域。

圖4 視覺熱點圖

通過對20個熱點圖的分析發(fā)現(xiàn)，被試的視覺注意力主要集中在自然景觀要素上，特別是植物和水體，而對天空要素幾乎不會關注。這一發(fā)現(xiàn)表明，自然的“軟魅力”吸引了大多數(shù)被試在觀看視頻時的視覺注意力。另外，視覺中心和道路的盡頭常常是注意力集中的區(qū)域，這種視覺注意力模式在大部分熱點圖中都很明顯。通過比較有聲和無聲視頻的熱點圖，發(fā)現(xiàn)聲景在一定程度上會引導被試的視覺注意力：流水聲可以增加對水體要素的關注；鳥鳴聲、蟬鳴聲可以增加對植被要素的關注；人為聲則會導致被試注意力分散，傾向于關注行人等人工要素。

2.4 聲景感知與視覺注意力的關系

聲景的視覺注意力恢復效益指添加聲景對森林公園視覺注意力恢復效益產(chǎn)生的影響程度，即△R＝R有聲－R無聲。

對聲景感知與視覺注意力進行相關性分析發(fā)現(xiàn)，鳥鳴聲、蟲鳴聲、蟬鳴聲與平均注視時間呈顯著正相關(P＜0.001)，相關系數(shù)分別為0.298、0.228、0.196；蟬鳴聲與平均眼跳幅度呈顯著負相關(P＜0.05)，相關系數(shù)為-0.138；談話聲(P＜0.01)、兒童嬉戲聲(P＜0.05)與注視次數(shù)呈顯著正相關，相關系數(shù)分別為0.175、0.130。

為進一步探究聲景感知和視覺注意力之間的定量關系，將聲景感知作為自變量，平均注視時間、平均眼跳幅度和注視次數(shù)分別作為因變量進行多元線性逐步回歸分析。平均注視時間為因變量時，依次保留的變量為鳥鳴聲、腳步聲、流水聲和蟬鳴聲，模型解釋能力為8.8%，其中，鳥鳴聲與平均注視次數(shù)呈正相關(t＝5.038，P＜0.001)，鳥鳴聲的感知程度越高，被試的平均注視時間越長；腳步聲與平均注視時間呈負相關(t＝-2.615，P＜0.01)，腳步聲的感知程度越高，被試的平均注視時間越短；流水聲與平均注視時間呈正相關(t＝3.060，P＜0.01)，流水聲的感知程度越高，被試的平均注視時間越長；蟬鳴聲與平均注視時間呈正相關(t＝2.385，P＜0.05)，蟬鳴聲的感知程度越高，被試的平均注視時間越長。對平均注視時間的影響排序為鳥鳴聲(標準化系數(shù)＝0.306)＞流水聲(標準化系數(shù)＝0.194)＞腳步聲(標準化系數(shù)＝-0.151)＞蟬鳴聲(標準化系數(shù)＝0.144)。平均眼跳幅度為因變量時，經(jīng)ANOVA分析發(fā)現(xiàn)模型P＝0.493＞0.05，該模型不具有統(tǒng)計意義。注視次數(shù)為因變量時，保留的變量為兒童嬉戲聲，模型解釋能力為4.4%，兒童嬉戲聲與注視次數(shù)呈正相關(t＝3.828，P＜0.001)，兒童嬉戲聲的感知程度越高，被試的注視次數(shù)越多(表5)。

表5 聲景感知與視覺注意力多元線性逐步回歸分析

3 結論與討論

3.1 結論

本研究以眼動技術和聲景感知評價問卷作為研究恢復性聲景的手段，探討了聲景對視覺注意力的影響。主要研究結論如下：1)與單一視覺刺激的感知體驗相比，視聽交互組合刺激下的森林公園環(huán)境有更高的恢復性價值，除S5樣地外，其他研究樣地的結果均證實了這一點；2)單一視覺刺激和視聽組合刺激下的森林公園環(huán)境的視覺行為特征存在差異，由視覺熱點圖可知，聲音能夠引導視覺注意力的變化；3)鳥鳴聲、流水聲等自然聲是積極的恢復性聲景要素，而兒童嬉戲聲、腳步聲等人工聲則為消極要素。

3.2 討論

1)聲景對視覺注意力的影響。

本研究中，S4、S7、S8、S9的平均注視時間顯著增加，S7、S8、S9、S10的注視次數(shù)顯著下降，說明S4、S7、S8、S9、S10的聲景吸引力較大，這與Berto[13]、Valtchanov[14]、Franěk[15]等的研究結果基本一致。平均注視時間增加、注視次數(shù)減少，表明場景的吸引力更大，被試的興趣更高；平均注視時間增加、注視次數(shù)減少，即表現(xiàn)為聲景可以促進注意力恢復。Kaplan夫婦提出的“注意力恢復理論”認為自然景觀中的“軟魅力”(如植物、水等)可以適度地促進無意注意，使大腦易于從疲勞中恢復定向注意[3]。本研究中除S5外的聲景均增加了對環(huán)境“軟魅力”的注意力，從而促進產(chǎn)生無意注意，使注意力恢復效益增加。而S5的聲景增加了對人工要素的注意力，使精神負荷加重。

視覺熱點圖的分析表明，無聲條件下，被試關注的區(qū)域面積更小，聲景的加入會使被試關注的區(qū)域有所擴大。聲景會影響視覺關注的對象：鳥鳴聲為主導的聲景會引導被試關注植被；水流聲為主導的聲景會引導被試關注水體；人為聲和機械聲會引導被試關注人和人工景物；鐘聲則會引導被試關注可能發(fā)出鐘聲的景物。這說明，一個突出的聲音可能會促進視覺注意力轉(zhuǎn)移到相關景觀要素上[29]，這與Liu等[23]、張圓[30]、翁羽西[31]等的研究結果一致：聲音能夠誘發(fā)視覺注意力發(fā)生變化。

2)恢復性聲景要素。

由相關分析和回歸分析發(fā)現(xiàn)，鳥鳴聲、流水聲等自然聲對視覺注意力的正向效益貢獻較大，而談話聲、兒童嬉戲聲、腳步聲等人工聲則相反。研究結果進一步證實了之前的研究結論：鳥鳴聲和流水聲等自然聲是恢復性聲景的重要因素[12]?；貧w分析表明，鳥鳴聲和流水聲是積極的恢復性聲景要素。Ratcliffe等的研究發(fā)現(xiàn)，鳥鳴聲在幫助注意力和壓力恢復上具有很大的潛力[32-33]。流水聲通常被認為是藍色空間具有恢復性效益的重要因素[34]，這可能源于兩方面原因：一方面流水聲可以掩蔽一定強度的噪聲[35]；另一方面流水聲可以營造出場地的寧靜感[36]。例如，在自然療法中，傾聽流水聲更容易幫助人們進入冥想、坐定狀態(tài)，使人們放松身心[37]。

3)研究的局限性。

本研究還存在一定的局限性。在研究樣地的選取上，僅從福州國家森林公園選取了10個樣地來探討聲景感知對森林公園視覺注意力恢復效益的影響。然而，森林公園環(huán)境更加多樣，聲景更加豐富，未來應對不同類型的森林公園進行調(diào)查與研究。此外，季節(jié)也是森林景觀變化的因素，在不同季節(jié)對森林公園開展研究也具有重要價值。在研究對象的選擇上，雖然大學生作為實驗參與者具有廣泛性和科學性，但是以大學生代表公眾的感知評價具有一定的局限性。因此，在今后的研究中，應針對不同的游憩者加大對于評價樣本的選擇，更加全面地開展研究，進而為森林公園恢復性環(huán)境的設計提供更具說服力的依據(jù)。

注：文中圖片均由作者拍攝或繪制。