施佳穎

陳 格

夏宜平

(日)古谷勝則*

全球范圍下的文化遺產(chǎn)景觀正面臨城市化的挑戰(zhàn)和沖擊，風(fēng)景園林從業(yè)者迫切地需要相關(guān)研究和理論的支持。聯(lián)合國教科文組織于2003年頒布的《保存數(shù)字遺產(chǎn)憲章》為文化景觀的研究指明了數(shù)字化的新途徑。新的數(shù)據(jù)捕獲方法能夠極大地促進(jìn)風(fēng)景園林和文化遺產(chǎn)的管理、保護(hù)、展示，以及研究領(lǐng)域的進(jìn)步。同時(shí)，對(duì)客觀環(huán)境認(rèn)知的量化也是實(shí)現(xiàn)景觀數(shù)字化的關(guān)鍵技術(shù)[1]。探索環(huán)境和認(rèn)知之間的規(guī)律，一方面為文化遺產(chǎn)景觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)提供依據(jù)，另一方面也為公眾參與和政策制定增加實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。本研究以日本東京都立文化遺產(chǎn)庭園為研究對(duì)象，提出一種新的文化景觀空間形態(tài)測(cè)量方法，旨在探究在都市背景的文化遺產(chǎn)景觀中游客的景觀認(rèn)知和視角系數(shù)之間的量化關(guān)系，力求為數(shù)字化文化遺產(chǎn)景觀的研究提供新的視角。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 遺產(chǎn)景觀空間形態(tài)的測(cè)量

目前，利用光學(xué)傳感器(如數(shù)碼相機(jī)、激光掃描儀)或雷達(dá)傳感器測(cè)量和記錄遺產(chǎn)景觀的可行性和重要性已得到了公認(rèn)[2]。風(fēng)景園林研究中，常采用的景觀視率的測(cè)量方法會(huì)受到攝影角度的限制。本研究從城市氣象學(xué)領(lǐng)域的指標(biāo)——天空視角系數(shù)(Sky View Factor，SVF)中獲得啟發(fā)。SVF是指在某一點(diǎn)的水平面所對(duì)應(yīng)的上半球可以看見多少天空的幾何比率[3-4]。它將以觀測(cè)點(diǎn)為中心的三維環(huán)境簡(jiǎn)易描述為二維，常用于研究城市峽谷的幾何特征、城市的氣溫分布和熱舒適性等[5]。已有研究證實(shí)利用街景圖計(jì)算的視角系數(shù)可以繪制高密度城市街道峽谷的天空、樹木和建筑物的空間特征[6-7]。相比于只覆蓋城市街道的街景圖像，球面相機(jī)攝影像更靈活，常被用于計(jì)算離散位置的SVF，更加適合風(fēng)景園林的測(cè)量[8]。

1.2 景觀認(rèn)知的量化

景觀感知研究的范例主要來自環(huán)境心理學(xué)?？ㄆ仗m(Kaplan)、庫特爾(Coeterier)和特維特(Tveit)等提出的整體性認(rèn)知評(píng)估構(gòu)成了該領(lǐng)域的知識(shí)基礎(chǔ)[9-11]。他們的研究證實(shí)觀察者的體驗(yàn)可以解釋視覺景觀的變化。同理，視覺景觀的變化也可以預(yù)測(cè)觀察者的認(rèn)知。因此，研究文化遺產(chǎn)景觀參與者的感知是重要且必需的，這其中的規(guī)律能幫助設(shè)計(jì)者和決策者預(yù)判文化遺產(chǎn)景觀更新造成的公眾對(duì)景觀認(rèn)知的變化。

1.3 東京都立文化遺產(chǎn)庭園

東京都立文化遺產(chǎn)庭園[12]兼具了江戶、明治、大正時(shí)代傳承下來的歷史、文化和自然，既有類似中國傳統(tǒng)園林“借景”的審美情趣，也符合西方的美學(xué)理論，吸引著全世界的目光。20世紀(jì)后半葉，由城市化運(yùn)動(dòng)應(yīng)運(yùn)而生的高樓不可避免地改變了造園者原本的意圖：摩天大樓代替了山林樹木，闖入游園者的視野，成為庭園的新背景。針對(duì)這一現(xiàn)象，有日本學(xué)者分析了園外建筑物的距離和高度與壓迫感之間的關(guān)系，但缺少對(duì)其他景觀認(rèn)知的調(diào)查[13]。另一些學(xué)者討論了庭園外部高層建筑的影響，他們發(fā)現(xiàn)園外建筑的幾何比例對(duì)景觀偏好沒有顯著影響，并且日本人和外國人的審美偏好存在顯著差異[14]。作為城市背景下文化遺產(chǎn)景觀的典型案例，研究現(xiàn)代建筑對(duì)傳統(tǒng)庭園內(nèi)景觀體驗(yàn)的影響不僅有利于保護(hù)日本的傳統(tǒng)文化景觀，對(duì)我國城市化進(jìn)程下的文化遺產(chǎn)保護(hù)也有著普適意義。

基于以上研究背景，本文利用全景圖計(jì)算都市背景下的文化遺產(chǎn)庭園內(nèi)各種景觀要素的視角系數(shù)，并分析其與游客認(rèn)知的相關(guān)性。主要研究以下問題：1)景觀視角系數(shù)可以預(yù)測(cè)游客的某些認(rèn)知屬性嗎？2)視角系數(shù)的預(yù)測(cè)性是否受觀測(cè)者屬性的影響？3)視角系數(shù)的最佳視域范圍是多少？

2 研究方法

2.1 調(diào)查地點(diǎn)

圖1 東京都立文化遺產(chǎn)9處庭園的區(qū)位

東京都內(nèi)共有9處都立文化遺產(chǎn)庭園，由于本研究的調(diào)查對(duì)象是都心圈內(nèi)被高層建筑環(huán)繞的傳統(tǒng)庭園，故將不符合要求的舊巖崎邸庭園、舊古河庭園和殿谷戶庭園排除在外。因此，目標(biāo)研究區(qū)域是浜離宮恩賜庭園、舊芝離宮恩賜庭園、小石川后樂園、六義園、清澄庭園和向島百花園(圖1)。

觀測(cè)點(diǎn)的具體位置根據(jù)共享地理信息生成的熱力圖篩選而出[15]。通過Flickr API的關(guān)鍵字標(biāo)簽搜索6個(gè)目標(biāo)庭園的日語和英語名稱，共獲取2004—2018年研究區(qū)域內(nèi)帶有地理標(biāo)記的照片6 513張。對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行整理后，導(dǎo)入QGIS生成熱力圖。除了選擇照片熱點(diǎn)，觀測(cè)點(diǎn)的選擇還遵循以下原則：1)觀測(cè)點(diǎn)看到的天際線是連貫的；2)觀測(cè)點(diǎn)之間具有不同景觀要素；3)觀測(cè)點(diǎn)之間看到的園外建筑視角是不同的；4)觀測(cè)點(diǎn)的現(xiàn)場(chǎng)是安全、不受打擾的。如圖2所示，最終篩選出9個(gè)觀測(cè)點(diǎn)。

2.2 問卷調(diào)查

試驗(yàn)于2019年3月25—28日進(jìn)行，4個(gè)試驗(yàn)日氣溫相近，晴朗少云。在目標(biāo)庭園內(nèi)，隨機(jī)邀請(qǐng)游客在指定的觀測(cè)點(diǎn)全視角觀察風(fēng)景并現(xiàn)場(chǎng)填寫問卷。觀測(cè)者被要求單獨(dú)填寫問卷以保證觀測(cè)是獨(dú)立的。最終有效問卷共計(jì)388份，其中日本游客50份，外國游客338份。每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)平均43名受訪者(最少26人，最多47人)。受訪者年齡分布在16～82歲，平均39.8歲。

圖2 通過地理標(biāo)記照片生成的熱力圖篩選出的觀測(cè)點(diǎn)

問卷項(xiàng)目綜合了認(rèn)知評(píng)分和美學(xué)特征選擇。第一部分認(rèn)知評(píng)分由14個(gè)項(xiàng)目組成，受訪者需要回答例如“在多大程度上你認(rèn)為眼前的風(fēng)景是多樣的？”一類的設(shè)問。6點(diǎn)李克特量表用以描述受訪者對(duì)各項(xiàng)認(rèn)知屬性的贊同程度：完全不贊同、不贊同、有點(diǎn)不贊同、有點(diǎn)贊同、贊同、完全贊同，從1～6分別賦值。14個(gè)認(rèn)知屬性分別是：“多樣”“連貫”“受人為影響”“維護(hù)良好”“安靜”“植物優(yōu)美”“自然未遭破壞”“吸引人參觀”“有歷史意義”“有保護(hù)價(jià)值”“均質(zhì)”“承載很多功能”“容易到達(dá)”及“有代表性”[16]。問卷的第二個(gè)部分是美學(xué)特征的選擇，受訪者需要評(píng)價(jià)他們對(duì)風(fēng)景園林的“尺度感”“質(zhì)感”“構(gòu)成感”及“開闊感”的認(rèn)知[17]，選項(xiàng)和賦值如表1所示。此外，受訪者自愿填寫國籍、年齡、性別等個(gè)人信息。問卷被翻譯成中、日、英3種語言，以應(yīng)對(duì)不同國籍游客的需求。

2.3 視角系數(shù)

問卷調(diào)查的同時(shí)，在觀測(cè)點(diǎn)使用GoPro Fusion球面相機(jī)拍攝全景圖像(圖3-a)。相機(jī)固定在離地平面170cm高的位置，以確保拍攝高度與人眼水平高度一致。用R將拍攝得到的全景圖從圓柱投影轉(zhuǎn)化為方位角投影以生成魚眼圖[18](圖3-b)，圖4展示了這一過程的幾何模型。

利用城市氣象學(xué)分析軟件RayMan的“自由編輯SVF”功能模塊計(jì)算SVF[19-20]。人眼垂直有效視角場(chǎng)的范圍是標(biāo)準(zhǔn)視野0°向上35°、向下50°以內(nèi)[21]。由于SVF只考慮相機(jī)水平面上半球的部分，所以進(jìn)一步限定垂直視野0°到向上35°是SVF的計(jì)算范圍。利用同樣的方法，分割并計(jì)算了庭園視角系數(shù)(GVF)和庭園外建筑的視角系數(shù)(BVF)。圖3-c展示了按照景觀要素分割后的魚眼圖。

2.4 分析方法

本研究用到的數(shù)據(jù)是認(rèn)知屬性的評(píng)分、各觀測(cè)點(diǎn)SVF、BVF、GVF的值及受訪者的屬性。使用開源統(tǒng)計(jì)軟件JASP，1)分析認(rèn)知屬性的信度；2)針對(duì)第1個(gè)問題進(jìn)行相關(guān)性分析和多元逐步線性回歸分析；3)針對(duì)第2個(gè)問題進(jìn)行二維組間方差分析；4)針對(duì)第3個(gè)問題進(jìn)行相關(guān)性分析。

3 結(jié)果和討論

3.1 信度分析和描述性統(tǒng)計(jì)

圖3 所有觀測(cè)點(diǎn)的全景圖(a)、魚眼圖(b)和被分割的魚眼圖(c)

每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的認(rèn)知屬性評(píng)分被用于計(jì)算非標(biāo)準(zhǔn)化的阿爾法信度(表2)。所有觀測(cè)點(diǎn)的信度均高于0.74，說明數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性較高，可用于后續(xù)進(jìn)一步分析。視角系數(shù)SVF、GVF、BVF的結(jié)果也在表2中顯示。

3.2 視角系數(shù)和認(rèn)知的相關(guān)性

認(rèn)知項(xiàng)目“安靜”“尺度感”“質(zhì)感”“構(gòu)成感”和“開闊感”與所有視角系數(shù)的Spearman相關(guān)性系數(shù)顯著(表3)。逐步多元線性回歸分析進(jìn)一步排除自變量的共線性，找出對(duì)認(rèn)知項(xiàng)目最具預(yù)測(cè)力的視角系數(shù)(表4)。

如表4所示，所有與視角系數(shù)有關(guān)的認(rèn)知屬性的最強(qiáng)烈的預(yù)測(cè)因子都是GVF?；貧w模型的R2解釋量不高，意味著GVF對(duì)景觀認(rèn)知的預(yù)測(cè)具有較大的不確定性。但是R2的值并不是擬合優(yōu)度的絕對(duì)度量，本研究的目的也不在于確定線性關(guān)系的閾值。逐步多元回歸的ANOVA分析均顯著，說明回歸模型都具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義。

因此本研究認(rèn)為，文化遺產(chǎn)庭園的GVF是庭園的安靜感、尺度感、質(zhì)感、構(gòu)成感及開闊感的有效預(yù)測(cè)因子，GVF與其中的安靜感、質(zhì)感(粗糙)和構(gòu)成(復(fù)雜)積極相關(guān)，而與尺度(大)和開闊感消極相關(guān)。

除了發(fā)現(xiàn)GVF的預(yù)測(cè)性，一些與直覺相悖的結(jié)果也值得關(guān)注，BVF與“自然未遭破壞”“受人為影響的”“有歷史意義的”及“均質(zhì)的”認(rèn)知屬性均沒有明顯的關(guān)系，意味著無論游客看到多少園外建筑，都不會(huì)影響他們對(duì)風(fēng)景園林的自然性、人工感、均質(zhì)感，以及歷史價(jià)值的評(píng)價(jià)。這驗(yàn)證了之前一些學(xué)者的研究：庭園外的現(xiàn)代建筑的視率并不能解釋游客的偏好[14]。根據(jù)他們的研究，受訪者的屬性(國籍和性別)及個(gè)人經(jīng)歷對(duì)認(rèn)知產(chǎn)生更大的影響。因此判斷游客的屬性是否會(huì)影響視角系數(shù)對(duì)景觀認(rèn)知的預(yù)測(cè)能力是有必要的。

3.3 游客屬性對(duì)認(rèn)知的影響

二維組間方差分析用于研究受訪者的屬性對(duì)認(rèn)知項(xiàng)目的影響，可以被GVF預(yù)測(cè)的認(rèn)知項(xiàng)目為因變量，受訪者的國籍(日本/外國)和性別(男/女)為自變量，受訪者的年齡作為潛變量也加入分析(圖5)。

如圖5所示，國籍對(duì)“尺度感”“質(zhì)感”及“開闊感”的認(rèn)知產(chǎn)生影響，性別只對(duì)“構(gòu)成感”的認(rèn)知產(chǎn)生影響，國籍和性別的交互效應(yīng)對(duì)“安靜”和“構(gòu)成感”的認(rèn)知存在影響。可見相比于性別，國籍的不同導(dǎo)致了認(rèn)知上更多的不同。不過根據(jù)科恩(Cohen)約定的效應(yīng)量[22]，不管是國籍、性別還是這2個(gè)變量的交互效應(yīng)，都只是對(duì)認(rèn)知屬性有很小的影響量(η2＜0.06)。因此本研究的結(jié)論是：GVF對(duì)游客認(rèn)知的預(yù)測(cè)性不會(huì)因?yàn)橛慰偷膰蛐詣e而有很大的改變。

表1 調(diào)查問卷的美學(xué)特征評(píng)價(jià)部分

表2 每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)認(rèn)知屬性的信度系數(shù)和視角系數(shù)

表3 認(rèn)知項(xiàng)目與視角系數(shù)的Spearman相關(guān)性

表4 逐步多元線性回歸中出現(xiàn)的視角系數(shù)預(yù)測(cè)因子

圖4 從圓柱投影到方位角投影的全景圖的幾何模型(作者改繪自參考文獻(xiàn)[6])

圖5 不同國籍和性別的受訪者在認(rèn)知依變量的均值輪廓圖

圖6 35°、45°、55°視域范圍內(nèi)的GVF和認(rèn)知項(xiàng)目的Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)的對(duì)比

3.4 視角系數(shù)的最佳視域范圍

人眼在0°標(biāo)準(zhǔn)視野以上的有效視野范圍是35°以內(nèi)，另外人的頭部垂直運(yùn)動(dòng)范圍是60°(向下40°和向上20°)[21]。因此應(yīng)考慮0°～55°的視角系數(shù)的最佳視域范圍。景觀表征的有效性可以用Spearman相關(guān)系數(shù)來度量[23]。因?yàn)樵趥€(gè)別場(chǎng)景中的SVF可能為0，所以小于35°視域范圍的視角系數(shù)沒有進(jìn)行計(jì)算。

圖6展示了不同視域范圍下(35°、45°、5 5°)最有效預(yù)測(cè)因子G V F 和認(rèn)知項(xiàng)目的Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)的對(duì)比(所有相關(guān)性都是顯著的，P＜0.05)。圖中可以明顯看到35°視域范圍的視角系數(shù)與認(rèn)知項(xiàng)目評(píng)級(jí)的相關(guān)性大于其余對(duì)比項(xiàng)。因此0°～35°似乎是景觀視角系數(shù)的最佳視域范圍，這也與此前有關(guān)人眼有效視域的研究結(jié)果吻合[21]。

4 結(jié)論和展望

本研究的調(diào)研對(duì)象是日本東京都心的文化遺產(chǎn)庭園。東京作為人口密度極高的國際大都市，文化根源深受漢文化影響，又早早完成了城市化進(jìn)程，其在文化遺產(chǎn)景觀方面的經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國的傳統(tǒng)園林研究和保護(hù)有著重要的借鑒和前景意義。

本研究將景觀認(rèn)知和環(huán)境形態(tài)進(jìn)行了量化，發(fā)現(xiàn)SVF、BVF和GVF均與文化遺產(chǎn)庭園的安靜感、尺度感、質(zhì)感、構(gòu)成感，以及開闊感顯著相關(guān)，其中GVF是3種視角系數(shù)中對(duì)認(rèn)知項(xiàng)目最有效的預(yù)測(cè)因子。GVF與安靜感、質(zhì)感(粗糙)和構(gòu)成(復(fù)雜)正相關(guān)，與尺度(大)和開闊感負(fù)相關(guān)。BVF與庭園的自然感、人工感及歷史感均無明顯關(guān)系。比起性別不同，游客國籍的不同導(dǎo)致了認(rèn)知上更多的不同，但是不管是性別還是國籍，對(duì)庭園的認(rèn)知都只有很小的影響。另外，GVF的最佳視域范圍是0°標(biāo)準(zhǔn)視野至以上35°以內(nèi)。這些發(fā)現(xiàn)將景觀認(rèn)知研究拓展到文化遺產(chǎn)景觀的空間形態(tài)領(lǐng)域，為文化遺產(chǎn)景觀的評(píng)價(jià)提供了潛在的環(huán)境指標(biāo)，亦是園林評(píng)價(jià)公眾參與的一次實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

本研究的創(chuàng)新性在于提出了一種低成本、新穎的方法量化景觀形態(tài)，利用球面相機(jī)計(jì)算任意觀測(cè)點(diǎn)全景視角下的SVF、BVF和GVF。這種方法成本較低、靈活便捷，不僅可以測(cè)量文化遺產(chǎn)景觀的空間特征，對(duì)其他的風(fēng)景園林類型也有適用性。本研究也率先嘗試分析景觀要素的視率與認(rèn)知的關(guān)聯(lián)性。

未來的研究將進(jìn)一步挖掘視角系數(shù)與景觀認(rèn)知和偏好的關(guān)系，驗(yàn)證GVF作為景觀指標(biāo)的可能性，為文化遺產(chǎn)景觀提供更多量化模型的支持。本研究中并沒有發(fā)現(xiàn)BVF對(duì)認(rèn)知屬性更多的預(yù)測(cè)性，但這并不表示庭園外的現(xiàn)代建筑對(duì)傳統(tǒng)園林的認(rèn)知屬性沒有影響，建筑的形態(tài)、色彩、密度和風(fēng)格等都是潛在的可能導(dǎo)致差異的變量，值得進(jìn)一步的研究。比如在方位角投影的全景圖中，天空、綠化、建筑的映射反映了相應(yīng)的空間配置信息，可以利用景觀格局指標(biāo)進(jìn)行量化，如分維度(FD)和景觀形狀指數(shù)(LSI)等計(jì)算樹冠線/天際線的復(fù)雜程度。另外，未來的研究程序也可以進(jìn)一步開發(fā)，結(jié)合眾包技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，從手動(dòng)程序轉(zhuǎn)為自動(dòng)，擴(kuò)大數(shù)據(jù)的獲取量，降低人工成本。比如本研究中從魚眼圖提取景觀元素是人工劃分的，未來可利用深度學(xué)習(xí)的圖像語義分割技術(shù)(如DeepLab V3+)替代手動(dòng)分割，實(shí)現(xiàn)視角系數(shù)的自動(dòng)化計(jì)算。

注：文中圖片均由施佳穎、陳格繪制；照片均由施佳穎拍攝。

致謝：感謝日本千葉大學(xué)Honjo Tsuyoshi教授對(duì)SVF計(jì)算提供的幫助。