徐偉振，張艷欽，王心怡，劉 凡，蘭宇翔，傅偉聰，董建文,2*

(1. 福建農(nóng)林大學藝術學院 園林學院（合署），福州 350002；2. 國家林業(yè)局森林公園工程技術研究中心，福州 350002)

城市濱水景觀是城市景觀的重要組成部分[1]，同時也能為公眾提供豐富的休憩空間[2]。公眾是濱水景觀空間的主要使用者，滿足公眾對濱水空間的需求，是城市濱水空間規(guī)劃建設的主要目的。濱水景觀質量是其價值體現(xiàn)的主要方式之一，也是衡量其能否迎合公眾需求的標準[3]。因此，基于公眾視角下的濱水景觀質量評價研究顯得尤為重要[4]。

景觀評價是環(huán)境資源評價的重要內容[5]，以景觀要素為自變量，以公眾的生理、心理感知反饋為因變量，對景觀現(xiàn)狀進行綜合評價的過程被稱為景觀評價[6]。朱潤鈺等[7]借用成分代用模式評價法對莫愁湖濱水景觀為研究對象進行量化評價，從而對影響濱水區(qū)景觀質量的重要因素進行了分析；姚玉敏等[8]等運用“基于公眾感知”和“基于專家/設計”兩種評價方法綜合性地對城市濱水景觀的視覺環(huán)境質量進行量化評價；劉可丹通過美景度評價法（SBE法）結合對照片畫面的量化分解進行公眾景觀偏好研究[4]。但多數(shù)研究局限于對濱水景觀的定性研究，而城市濱水景觀質量是一個基于眾多景觀因子、城市文化等要素的耦合作用下形成的一部分。將影響濱水景觀質量的多重指標因子進行分離，并運用美景度評價法（SBE 法）[9]耦合審美評判測量法（BIB_LCJ 法），能夠以更加客觀且定量化的方式探索濱水景觀優(yōu)劣及以上兩種評價方法相結合的科學性和適用性。

木蘭溪作為莆田市的母親河， 20 多年來（從1999 年至今），其治理內涵與方式已逐步升華為水生態(tài)、水經(jīng)濟、水文化“三位一體”的全流域系統(tǒng)治理[10]，成為全國水生態(tài)文明建設的樣本[11]。本研究以莆田市仙游縣木蘭溪濱水公園為例，通過建立美景度綜合評價模型耦合審美評判測量法，基于公眾對木蘭溪濱水景觀的問卷調查所得出的評價結果對所選研究區(qū)域進行景觀質量評價[12]。通過對比兩種方法的分析結果，進而探討可能影響濱水景觀美景度的因素[13]，針對木蘭溪濱水公園提出景觀提升建議，以期為今后城市濱水景觀開發(fā)治理和規(guī)劃建設提供參考。

1 研究地概況

木蘭溪是福建六大重要河流之一，也是福建省閩中地區(qū)最大的河流，發(fā)源于福建戴云山脈，自西北向東南流經(jīng)莆田市全境。木蘭溪流域位于東經(jīng)118°38′～119°06′，北緯25°22′～25°25′之間，流域面積1 732 km2。它主要在莆田市境內，干流全長105 km，河流呈樹枝狀水系，蜿蜒曲折，基流湍急。其上游流域地貌以中、低山為主，由中生代火山巖組成，河床坡降較陡，屬山溪性河流。中下游河道較寬闊，水流也較平緩，河道坡降約1.5%。下游興化平原(亦稱莆仙平原)，是本省四大平原之一。

木蘭溪濱水公園地處木蘭溪流域上游仙游縣，是典型的帶狀濱水景觀公園，屬于縣主城區(qū)的中心景觀軸。城市濱水公園所在區(qū)域是仙游縣城區(qū)最主要的防洪排澇流域主線，因而其建設目標是建造集“防洪、生態(tài)、人文、景觀、旅游等”多方位為一體的綜合性綠地。公園總占地面積67.54 hm2，位于木蘭溪主河道左右側，臨側岸線總長度12.28 km，平均寬度55 m；公園內種植各類綠化景觀植物，利用自然地形達到人工建設與自然景觀的協(xié)調統(tǒng)一，為當?shù)鼐用裉峁┮粋€休閑娛樂、風景宜人為一體的綜合性濱水公園[14]。

2 研究方法

2.1 外業(yè)調查與照片拍攝

于2020 年8 月至2020 年9 月進行外業(yè)調查與照片拍攝，選取木蘭溪濱水公園建成路段，在晴朗天進行實地調查，選取符合濱水景觀要素中陸域、水域等濱水景觀單元進行拍攝（圖1）。據(jù)此，在前期對公園景觀概況全面調查并初步選定拍攝地點（主要選擇濱水觀景平臺等高頻觀景點及重要景觀節(jié)點）。拍攝儀器：尼康D800E，鏡頭24～70 mm；拍攝時間: 9:00—16:00；在同一技術規(guī)程下進行拍攝：統(tǒng)一選用順光、橫向，拍攝高度1.6 m(眼高)，水平方向，一致景深，盡量防止將人、動物等非景觀要素拍攝在內；相機設置：感光度(ISO)≥500、光圈(F)≥10[15]；共拍攝740 張濱水景觀照片，作為濱水景觀評價的基礎材料。

圖1 數(shù)據(jù)采集示意圖Figure 1 Data acquisition schematic

最后篩除干擾因素較強的照片，如逆光、重復、視角過高或過低等，粗略地選出211 張濱水景觀照片，并確保所選照片具有一定典型性。 為防止由于樣本數(shù)量過多而導致公眾審美出現(xiàn)差異，最終在陸域、水域中總共選取共計 25 張具有典型意義的照片（圖2）。

圖2 樣本照片位置示意圖Figure 2 The location of the sampled landscape pictures

2.2 評分和數(shù)據(jù)處理

大量的研究顯示，采用拍照圖片觀賞進行景觀評價與實景現(xiàn)場的方式并無顯著差異[16-18]。本研究采取網(wǎng)絡問卷調查、問卷發(fā)放與收集通過問卷星平臺（www.wjx.cn）來完成。在問卷設計中對年齡、專業(yè)等背景分類，進而得出不同背景人群對木蘭溪濱水景觀的評價。為確保最終評價數(shù)據(jù)的客觀性，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計過程中，對數(shù)據(jù)采取適當篩選和處理，并剔除無效表格。其中，發(fā)放美景度評價問卷254份，剔除無效問卷14 份，回收有效問卷共240 份，總體有效率為94.5%。發(fā)放BIB-LCJ 法評價問卷54份，剔除無效問卷4 份，回收有效問卷共50 份，總體有效率為92.6%。

美景度評價法的評分方式為：評判者按景觀質量評價標準（分值分別為3、2、1、0、-1、-2、-3），分別對應為很喜歡、喜歡、較為喜歡、一般、不太喜歡、不喜歡和很不喜歡；樣本數(shù)據(jù)量為照片數(shù)量乘問卷數(shù)量；數(shù)據(jù)處理利用統(tǒng)計軟件Excel 2016 及SPSS 23.0 進行。

通過參考前人的研究方法[4,19]，依照以下公式對數(shù)據(jù)進行標準化處理：

式（1）中：Zij表示第j評判者對第i張受測照片的標準化值；Rij表示第j評判者對第i張受測照片的美景度值；Rj表示第j評判者給予所有受測照片的美景度值的平均值；Sj表示第j位評判者給予所有受測照片的美景度值的標準差。

2.3 數(shù)據(jù)處理和模型建立

提取影響濱水景觀主要因素（表1），包括駁岸類型、園路形態(tài)、河岸線形態(tài)感、總體協(xié)調性、整體景觀色彩對比、場景整潔度、植物整齊度、濱水植物景觀模式、野趣程度、綠視率、景觀層次感等。通過多元線性回歸方程構建數(shù)學模型，以探究對美景度值影響最大的因子及其與濱水景觀的關系。經(jīng)過運算，除去相關性系數(shù)較低的因子，同時保留貢獻率較高的因子，用作濱水景觀質量模型構建的自變量[18]。

2.4 濱水景觀要素分解

根據(jù)濱水景觀所包含的美學特征，篩選出 12個影響濱水景觀美景度質量的相關要素，并依據(jù)同一標準原則將所屬景觀要素進行分解。在類目分解的過程中，提取每張照片所包含的信息，使之含有所篩選的景觀要素[20]（表1）。

表1 濱水景觀要素分解Table 1 Decomposition of Waterfront landscape elements

2.5 審美評判測量法（BIB-LCJ 法）

同樣使用美景度評價法所使用的評價照片用于審美評判測量法的評價：根據(jù)中國科學院數(shù)學所設計的BIB 表將照片按照5×5 矩陣的方式進行6 次編排[19]。通過網(wǎng)絡問卷的形式，請評價者依次、依組以內心所感景觀質量為標準，以從好到差的順序進行排序。最后將得到的測試數(shù)據(jù)結果用實驗心理學的等級排列法進行處理，以最終得到的Z值作為反映各濱水景觀單元美景程度的度量值，而Z值的具體計算步驟如下。

對每一個景觀樣本按照5 級等級進行排列，最優(yōu)的對應5 級，最差的對應1 級；同時在所有評價人群中，將該樣本選為該等級的人數(shù)即為此等級的等級人數(shù)，而等級和為該樣本的各等級與相應等級人數(shù)的乘積相加總和。

利用頻率矩陣的方法計算得出選擇分數(shù)的百分率。平均等級＝等級和／各群體總人數(shù) （2）平均選擇分數(shù)＝各群體總人數(shù)-平均等級 （3）選擇分數(shù)百分率＝平均選擇分數(shù)/(總人數(shù)-1) （4）平均選擇分數(shù)修正＝選擇分數(shù)百分率＋0.5 （5）選擇分數(shù)＝平均選擇分數(shù)修正/各群體總人數(shù) （6）

通過查詢PZO 轉化表，得出Z值。

3 結果與分析

3.1 SBE 法和BIB-LCJ 法評判結果分析

SBE 法和BIB-LCJ 法同屬心理物理學派，都是從整體到因子的評價，其評價步驟可以分為以下3個階段：一是測量群體對景觀整體的審美態(tài)度，得出一個能夠反映景觀整體質量的量表；二是對景觀要素的分解和量化；三是建立起綜合美景度與景觀要素之間的數(shù)學模型[21]。

由表2 可知，木蘭溪濱水景觀采用SBE 法的評價結果中，得分較高的前3 位分別為R9、R25 和R16 樣地，得分較低的3 位分別為R23、R12 和R21樣地。采用BIB-LCJ 法的評價結果中，得分最高的前3 位分別為R2、R9 和R25 樣地，得分較低的3位為R1、R21 和R12 樣地。

表2 SBE 法和BIB-LCJ 法評判結果分析Table 2 Analysis of evaluation results by SBE and BIB-LCJ methods

對以上兩種不同評價方法對應的排名進行比較，將同一樣方的排名名次相減取絕對值得（圖3）。由圖3 可知，評價排名差值在0 ～ 2 之間的樣方數(shù)量最多，為20 個。評價排名差值在2 ～ 4 之間的樣方數(shù)量最少，為5 個，由此可得以上2 種評價方法在反映的結果上具有較高的同等性[22]。

圖3 SBE 法與BIB-LCJ 法排名差異Figure 3 Ranking difference between SBE method and BIB-LCJ method

3.2 景觀模型建立

以樣本照片SBE 值作為因變量，各景觀要素之作為自變量，利用SPSS 軟件建立多元線性回歸模型，分別采用步進法進行逐步回歸，引入、剔除變量的標準分別為顯著性P≤0.05 和P≥0.01?？紤]到濱水景觀構成要素的復雜性，為研究更多自變量對美景度的影響，通過SPSS 中的多元線性回歸功能構建標準模型。首先，對以上所選的12 個項目數(shù)據(jù)進行運算，其次依據(jù)計算結果對偏相關系數(shù)進行t檢驗（表3），剔除差異不顯著和偏相關系數(shù)較小的項目，對剩余項目繼續(xù)進行運算，以此類推，共進行了7 次運算[18]。

表3 木蘭溪濱水景觀評價建模運算結果Table 3 Modeling and operation results of Mulan Creek waterfront landscape evaluation

篩選出總體協(xié)調性、植物整齊度和綠視率、駁岸類型和園路形態(tài)5 個景觀要素，作為濱水景觀綜合質量評價的主導因素進行建模，模型選擇方法為用調整后的判定系數(shù)（R2）選擇最佳子集。最佳子集方法可以檢查所有可能的模型組合，從中篩選出滿足相應標準的最佳子集，一般會獲得更好的回歸效果（表4）。

表4 木蘭溪濱水景觀評價模型中各類目得分值Table 4 Score values of various items in Mulan Creek waterfront landscape evaluation model

構建的濱水景觀綜合質量評價模型為：

對木蘭溪濱水景觀評價模型概要分析得出，模型復相關系數(shù)R為0.930，R方為0.865，證明該模型中景觀因子與喜好度預測值之間有明顯的線性關系。從方差分析（表5）中可以看出，計算所得F=10.647，所對應的P＜ 0.01，此外對復相關系數(shù)R進行t檢驗，在回歸模型的概率為0.001，小于顯著性水平0.05 或0.01，則表示分析的線性模型是成立的。因此，可把該模型設定為木蘭溪濱水景觀評價的預測模型。

表5 木蘭溪濱水景觀評價模型方差分析Table 5 Variance analysis of Mulan Creek waterfront landscape evaluation model

3.3 景觀模型分析

通過對類目回歸系數(shù)大小的比較分析中可以發(fā)現(xiàn)：（1）評判者更喜好自然式駁岸，對于人工駁岸的喜好度較低。（2）曲折的園路形態(tài)喜好度最高，其次為直線形態(tài)的園路，而沒有園路的濱水景觀喜好度最低。（3）好的景觀協(xié)調性能夠提高評判者的喜好程度。（4）植物整齊度為“雜亂”的系數(shù)值大于“一般”與 “整齊”的系數(shù)值，這可能是由于生長自然的植物組合，人為干涉低。相關研究表明[7]，自然生長的植物組合能夠提高視覺的景觀美景度。（5）景觀喜好度與綠視率呈正比，綠視率在 66.6%或以上的占比時，評判者對其的喜好程度最大，并且圖片的鋪裝率過高會嚴重降低評判者的喜好程度。（6）景觀總體協(xié)調性在所有要素中貢獻度最高，達到33.2%；其次則是植物整齊度，貢獻度為24.6%；綠視率，貢獻度為17.2%；駁岸類型，貢獻率13.1%；園路形態(tài)，貢獻率11.9%；其中，總體協(xié)調性、植物整齊度和綠視率的貢獻度均達到10%以上。

3.4 典型樣本照片分析

通過對比美景度較高和較低的樣本發(fā)現(xiàn)，高分樣本（圖4）照片共同特點有：（1）綠視率高；（2）植物生長態(tài)勢好，在植物組合方面多為喬灌草組合的景觀；（3）整體景觀協(xié)調性好；（4）園路形態(tài)呈曲折狀；（5）能夠看到遠處的山體和建筑，植物景觀呈現(xiàn)一定的韻律感；（6）可清晰直觀地看到濱水觀景平臺、組合多樣的植物配置。得分較低的照片（圖5）有以下特點：（1）水質渾濁，或因植物遮擋而未見或少見水體；（2）遠處可視建筑多為破舊民宅、尚在施工的建筑等；（3）部分低分樣本照片包含垃圾桶、凌亂電線等不利觀瞻的小品；（4）植物生長雜亂。

圖4 得分最高照片（樣地R9）Figure 4 The highest score photo（sample R9）

圖5 得分最低照片（樣地R21）Figure 5 The lowest score photo（sample R21）

3.5 濱水景觀優(yōu)化建議

濱水駁岸設計可考慮設計自然生態(tài)化駁岸，在滿足防洪需求功能的基礎上美化綠化設計，在保障整體景觀結構及功能穩(wěn)定性等方面的前提下也應該注重駁岸景觀效果。同時還可以通過設置親水駁岸平臺、濱水游步道等休憩觀景設施，以軟化駁岸邊界，如此可以增加水面觀賞效果，又能使游客親近自然，最大效益利用濱水資源。應當合理構建復層群落，在提高綠視率、滿足生態(tài)需求等方面以外，且能夠豐富濱水植物景觀效果。研究表明，喬草結合的復層結構景觀美景度值較高[17]，單一的植物群落配置易使公眾感覺單調、平淡；從降噪防塵等生態(tài)功能考慮，喬草進行結合的多層次植物群落結構的整體效果要優(yōu)于單一結構。通過空間營造來開辟觀景視線以及優(yōu)化濱水休憩空間；如在濱水景色處合理設置觀景點及觀景設施，能有效開辟透景線，保證觀水視線開闊；面向水面布置休憩坐凳是高頻觀景點之一，應盡量避免障礙物或者雜亂電線等消極景觀要素遮擋視線[2,4]。

4 討論與結論

通過運用SBE法耦合BIB-LCJ法對莆田市仙游縣木蘭溪濱水景觀進行美景度評價并探討其與景觀要素關系的研究，得出以下結論。

前期景觀評價的研究中，學者們大多使用 SBE法進行景觀質量評價，但評價結果只能對景觀的綜合得分進行測算，無法進行不同類型景觀之間的對比。本文在SBE 評價的基礎上，利用 BIB-LCJ 法進一步論證兩種方法相結合的可行性。SBE 法優(yōu)勢在于可以得出景觀分值，但缺乏對評價對象的比較。BIB-LCJ 評價法結合了 SBE 法和 LCJ 法的優(yōu)點，可以對各種不同的濱水景觀類型進行景觀評價，其結果能夠簡明直觀地反映濱水景觀的質量之間的差異[21]。此外，由于 BIB-LCJ 法操作較為容易、理解較為方便等，有利于社會公眾參與景觀質量評價中，并可篩選出公眾喜愛的景觀模式進行模擬設計，能使設計者獲得更多數(shù)據(jù)支撐。

研究分別采用了 SBE 法及 BIB-LCJ 法對 25張木蘭溪濱水景觀樣本照片進行評價，發(fā)現(xiàn)二者的評價結果較為相近，且 BIB-LCJ 法評價結果可輔助濱水景觀模型構建。這與蘆建國等人研究江蘇省園博園植物景觀評價的結果相似[22]。相關結果可對木蘭溪濱水景觀的建設和生態(tài)修復提供參考依據(jù)，同時能夠為莆田市乃至福建省等地區(qū)的濱水景觀環(huán)境建設提供參考。但由于不同地區(qū)的濱水景觀類型具有一定程度上的差異，此模型應用于不同地區(qū)的濱水景觀建設下是否具有可行性，仍需進一步深入研究探討。

由于受不同的主客觀因素影響，如天氣、拍攝器材、所拍攝的照片質量、角度不同，難免影響到評價結果，在今后研究中可以考慮現(xiàn)場給公眾發(fā)放調查問卷，運用眼動儀[23]、腦電波檢測儀等現(xiàn)代化科技手段對濱水景觀進行多維度研究。

綜合來說，美景度評判法耦合BIB-LCJ 法能夠為濱水景觀質量提升提供一種審美視角的新思路，為濱水景觀建設提供指導，同時有待以更大范圍的樣本及不同評價角度作為濱水景觀的調查依據(jù)，使評價結果更具客觀性和說服力。