何初航， 徐斌， 張亞平， 陶一舟

浙江農(nóng)林大學 風景園林與建筑學院， 浙江 臨安 311300

綠道是城市綠地系統(tǒng)中典型的綠色線性空間， 包括城市濱水帶、 綠色人工走廊、 郊外溪谷和風景道路等． 隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高， 綠道在自然生態(tài)系統(tǒng)和社會人文系統(tǒng)中的地位愈來愈凸顯． 在城鄉(xiāng)生態(tài)格局構建上， 綠道串聯(lián)孤立的生態(tài)斑塊， 引導生物的繁衍和遷徙， 構建起生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡， 成為山水林田湖草統(tǒng)籌治理的重要手段． 在城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展方面， 綠道極大地提升了城鄉(xiāng)風貌， 遏制了城市的無序蔓延， 推動了城鄉(xiāng)融合發(fā)展． 在宜居環(huán)境建設方面， 綠道作為公共綠地提升了居民的獲得感與幸福感， 尤其在生理健康療愈和心理壓力緩解方面的作用顯著[1]． 綠道的景觀特征影響著游人的使用感受和滿意度， 游人通過視覺、 聽覺和觸覺等感知景觀． 視覺是游人對景觀最直接的體驗， 涵蓋了全部感知的87%[2]， 因此， 視覺感知是綠道規(guī)劃設計中應當著重考慮的部分． 綠道選線和視點分布決定了視覺景觀的范圍和角度， 從而影響游人對綠道景觀的感知和評價[3]． 因此視覺分析對于綠道選線、 景觀節(jié)點布置和空間形態(tài)組織具有基礎指導性的意義．

20世紀60年代， 英美兩國針對其面臨的環(huán)境危機， 先后出臺了一系列環(huán)境保護法案， 間接地促進了視覺景觀評價的起源與發(fā)展． 視覺景觀評價分為兩大模式， 一種是基于公眾感知的主觀評價， 另一種是基于專家學者的客觀評價[4]． 主觀評價強調(diào)人在風景評價中的作用， 缺乏統(tǒng)一標準， 難以得出模式化的結(jié)論[5]． 客觀評價認為美是物體的客觀屬性， 將景觀因素轉(zhuǎn)化為可量化的指標后進行視覺景觀評價[6]， 多用于公共環(huán)境管理實踐， 著名的VMS(visual management system)、 VRM(visual resource management)和LRM(landscape resource management)系統(tǒng)都屬于這一評價模式[7]．

隨著科學技術的進步， 新的技術手段也為視覺景觀評價的發(fā)展提供了強有力的支撐． Afiyanita等[8]通過社交媒體分析居民的視覺景觀偏好； 單志廣等[9]引入視覺熵概念對視覺圖像進行分割； 范榕等[10]使用無人機和eCognition智能化影像分析并構建景觀空間吸引模型； Ode等[11]構建可視化框架， 分析視覺尺度變換對景觀的影響； 王崑等[12]借助GIS技術從量、 質(zhì)、 景觀格局三方面評價城市綠地生態(tài)網(wǎng)絡； 孫漪南等[13]基于VR全景圖構建了鄉(xiāng)村景觀視覺評價模型； Xu等[14]從視聽互動的角度評價保護區(qū)景觀； Gao等[15]使用眼動追蹤技術對視覺行為特征和認知進行評價． 由此可見， GIS和遙感等可視化技術在視覺景觀評價中越來越普及．

本研究選用客觀評價的方法， 利用GIS技術， 將游人視為審美一致的客觀存在， 以浙江青山湖綠道為研究對象， 基于視覺分析將綠道景觀質(zhì)量轉(zhuǎn)化成量化的指標并進行景觀評價， 為綠道景觀的規(guī)劃設計和優(yōu)化提供科學參考．

1 研究區(qū)域與研究方法

1.1 研究區(qū)域

青山湖是地處浙江省杭州市臨安區(qū)東郊的一座大型人工湖， 水域面積達14.9 km2． 青山湖西鄰臨安主城區(qū)， 東接青山湖科技新城， 集生態(tài)涵養(yǎng)、 雨洪調(diào)蓄和觀光游覽功能于一體， 是杭州城西重要的“生態(tài)綠心”． 青山湖水域開闊， 湖山一體， 生態(tài)環(huán)境優(yōu)越， 物種多樣， 包括種子植物1 248種， 動物1 553種， 其中包括多種我國重點保護的珍稀動植物， 如國家一級保護鳥類白鶴、 東方白鸛和浙江省極小種群植物細果秤錘樹． 周邊有功臣塔、 瑞竺寺、 公山廟、 江南古建筑群和小琴山遺址等歷史文化遺跡． 青山湖綠道環(huán)湖而建， 總長42.195 km， 于2019年7月建設完畢， 綠道銜接東西兩城， 串聯(lián)周邊村落和社區(qū)， 成為區(qū)域性重要綠色基礎設施， 是周邊居民休憩游賞的重要目的地， 被評為“浙江省十大最美綠道”．

1.2 研究方法

本研究以青山湖綠道為研究對象進行視覺分析， 評價現(xiàn)有綠道節(jié)點景觀質(zhì)量． 利用LocaSpace Viewer軟件獲取青山湖及其周邊30 m×30 m分辨率的DEM模型； 矢量化綠道、 節(jié)點分布圖， 獲得景觀坐標數(shù)據(jù)； 以現(xiàn)有節(jié)點為潛在視點， 對其進行評價， 區(qū)分主次視點； 使用ArcGIS軟件視域分析功能獲得視點的可視域范圍[16]， 作為后續(xù)研究的基礎數(shù)據(jù)； 以視點交互性反映游人在某視點的停留可能性， 以視點可視域面積和視域重疊率分析綠道景觀序列變化， 以視景敏感度分析綠道選線合理性， 最終得到該研究區(qū)的景觀節(jié)點優(yōu)化方案．

1.3 視點篩選

參考相關文獻[17-20]， 采取AHP法構建指標體系， 按其相對重要關系由低到高對各指標進行1～5分的模糊賦分， 構建青山湖綠道視點評價指標體系(表1)． 對各潛在視點進行評估， 評分在4分及以上為主要視點(P)， 共33個(表2)； 評分在4分以下為次要視點(M)， 共31個(表3)． 自一期主入口起， 沿綠道常規(guī)旅游線路依次編號， 即可得到視點分布圖(圖1)．

表1 青山湖綠道視點評價指標體系

表2 主要視點評分結(jié)果

表3 次要視點評分結(jié)果

圖1 青山湖綠道視點分布

2 結(jié)果與分析

2.1 視點分析

某視點與周邊其他視點間的交互性一定程度上反映出游人在該視點停留的可能性， 一般認為視點交互性越高， 游人在該視點停留的可能性越大[21]． 由于主要視點和次要視點重要性有所差異， 因此在權重處理上應有所區(qū)分， 其交互性數(shù)值(I)計算公式為：

IPn=0.6×NP/33+0.4×NM/31

(1)

其中，Pn表示編號為n的主要視點， 0.6為主要視點權重，NP表示可視域內(nèi)主要視點的數(shù)量， 0.4為次要視點權重，NM表示可視域內(nèi)次要視點的數(shù)量． 計算可得各視點停留概率(表4)．

表4 各視點停留概率排序

由表4可知， 在交互性排名前10的視點中， 3個位于高處(P29，P22，P33)， 4個臨湖(P25，P19，P20，P30，P27)， 2個位于臨湖的高處(P28，P2)， 說明游人在臨湖和高處停留的可能性較大．

在排名后10的視點中， 4個位于城市與青山湖綠道的過渡地帶(P4，P23，P8，P24)， 2個位于青山湖內(nèi)灣(P15，P17)， 說明游人在過渡地帶、 內(nèi)灣處停留概率較小． 3個位于臨湖區(qū)域(P32，P9，P10)， 視線交互性數(shù)值理應較高， 與從排名前10中得出的結(jié)論“游人在臨湖區(qū)域停留的可能性較大”相悖， 結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查和可視域圖， 發(fā)現(xiàn)P32雖然地處臨湖區(qū)域， 但地勢較低、 植被掩映， 因此視點交互性數(shù)值較低；P9和P10視線被半島阻擋， 可視域范圍被限定， 因此視線交互性數(shù)值較低． 位于山腰的P21視點交互值也較低(0.11)， 與“游人在高處停留概率較大”的結(jié)論相悖． 通過現(xiàn)場調(diào)研和可視域圖分析發(fā)現(xiàn)，P21兩側(cè)植被掩映， 阻擋視線， 可視域范圍被限定， 因此視點交互性數(shù)值較低．P24視點交互性數(shù)值最低(0.04)， 理論上吸引游人在此停留的概率較小， 但現(xiàn)場調(diào)查發(fā)現(xiàn)該視點緊鄰地鐵站， 為布置在綠道主入口的大型驛站， 游人實際上在此停留率較高．

針對視點分析結(jié)果， 提出相應優(yōu)化策略： ①停留率較高的臨湖、 高處視點， 應布置觀景平臺等基礎設施， 提高景觀質(zhì)量， 豐富視覺景觀； ②對于過渡地帶、 內(nèi)灣和植被掩映等交互性較低的視點， 可簡單建設， 節(jié)約成本； ③對于必要設施性質(zhì)的視點， 應在服務功能完備的基礎上， 打開視線通廊， 優(yōu)化視點數(shù)量和質(zhì)量， 提高在此停留的游人的視覺體驗．

2.2 視域分析

視域分析即分析景觀環(huán)境中某一點觀察四周時所能看到的區(qū)域范圍[22]． 通過GIS分析得到各主要視點視域的柵格數(shù)并根據(jù)公式計算出各視點的可視域面積(表5)， 即可視域面積=視域柵格數(shù)×900/10000[16]．

表5 各視點可視域面積排序

由表5可知， 青山湖綠道視點可視域面積最大的視點為P29(13 160.43 m2)， 最小的視點為P24(1 456.02 m2)． 從常規(guī)旅游線路(P1～P33)來看， 綠道視點可視域面積出現(xiàn)5次明顯起伏(圖2)， 說明綠道視點可視域面積變化較大， 能夠為游人提供峰回路轉(zhuǎn)、 柳暗花明的游覽體驗．

圖2 各視點可視域面積折線

由表5和圖3可知， 青山湖綠道可視域面積較大的前10個視點中， 4個位于高處(P29，P2，P7，P30)， 6個位于臨湖區(qū)域(P19，P20，P12，P26，P27，P18)， 其中P18，P19，P20，P26，P27均位于青山湖北岸， 說明青山湖北岸視野較為開闊．

綠道可視域面積較小的后10個視點中， 5個位于綠道與城市交界面(P4，P1，P23，P8，P24)， 視野被城市建筑和山體阻擋， 3個位于青山湖內(nèi)灣(P14，P16，P17)， 視野被山體和植被阻擋， 其余的P5和P32位于臨湖地勢較低處， 植被掩映， 因此可視域面積較?。?/p>

根據(jù)視域分析結(jié)果， 提出以下優(yōu)化建議： ①對于可視域面積較大的臨湖視點， 在設計中應借助自然山水和景觀節(jié)點， 增加可視域范圍內(nèi)景觀組合的層次性和豐富性， 避免大而無物、 視景單一； ②對于可視域面積較小的視點更應注重場地本身的景觀環(huán)境營造， 著重提升場地內(nèi)視覺景觀的表現(xiàn)力．

圖3 各視點可視域面積空間分布

2.3 視域重疊率分析

為進一步探尋綠道景觀空間序列的變化， 通過視域重疊率來分析綠道相鄰節(jié)點間的可視域范圍變化(表6)． 視域重疊率即相鄰視點可視域范圍的重疊面積在兩者可視域面積總和中所占的比例[23]， 其大小反映步移景異的程度．

表6 相鄰視點視域重疊率排序

視域重疊率最高的相鄰視點為P26—P27(40.01%)， 低于50%， 最低的相鄰視點為P21—P22(3.22%)， 幾乎無重疊， 整體視域重疊率有明顯起伏(圖4)． 說明青山湖綠道選線能夠利用地形和地理位置合理布置視點， 線性綠道景觀序列的視覺動態(tài)變化能夠帶給游人新鮮感．

圖4 相鄰視點視域重疊率分析

由表6可知， 在視域重疊率較低的10組相鄰視點中， 2組為“樹林-臨湖”(P32—P33，P31—P32)， 4組為“內(nèi)灣-臨湖”(P6—P7，P8—P9，P7—P8，P17—P18，P13—P14)， 1組為“山腳-山頂”(P23—P24)， 1組跨越一座山(P21—P22)， 1組沿湖而行(P27—P28)． 前9個點均有地形地貌和周邊環(huán)境的變化， 場景類型的變化帶給游人較強的視覺刺激．P27—P28是唯一一組場景類型相同、 但視域重疊率較低的相鄰視點， 結(jié)合實地調(diào)研和可視域圖可知， 由于植物對視線的遮擋、 控制， 導致P27的視域以湖區(qū)北岸和東南岸為主，P28視域以湖區(qū)西岸為主， 所以視域重疊率較低．

在視域重疊率較高的10組相鄰視點中， 6組沿湖而行(P10—P11，P29—P30，P19—P20，P12—P13，P11—P12，P14—P15)， 3組穿林而過(P3—P4，P24—P25，P26—P27)， 1組從臨湖區(qū)域到山腰處(P20—P21)． 前9組相鄰視點均為相同類型場景的連接， 視域范圍變化較小， 場景變換感受不明顯．P20—P21是唯一一組有場景類型變換但視域重疊率較高的視點， 通過實地調(diào)研和可視域圖分析， 發(fā)現(xiàn)P20和P21位于視域開闊的青山湖北岸， 雖然是從臨湖到山腰， 但平面距離變化較小， 二者視線方向和可視域范圍基本一致， 因此視域重疊率較高．

通過視域重疊率分析可知， 視域重疊率較高的相鄰視點幾乎都是在同一場景中穿行， 視域重疊率較低的相鄰視點幾乎都有地形地貌與周邊環(huán)境的變化， 天然具有步移景異的視覺感受． 因此， ①對于視域重疊率較高的相鄰視點可用障景、 框景等景觀營造技巧強化相鄰視點間的空間轉(zhuǎn)換感受， 豐富游覽體驗； ②綠道規(guī)劃設計應充分利用自然地形或山水交界面進行節(jié)點建設， 輔以地域人文景觀， 給游人以豐富的視覺感官刺激．

2.4 視覺敏感度分析

視景是從某個觀察點看到的景致， 就像一副被框起的圖畫， 限定了視覺的空間[24]． 視景的景觀敏感度即為視景被注意到的程度[25-26]， 本研究根據(jù)視景被視點所觀察到的次數(shù)來確定敏感度． 視景被觀察到的次數(shù)越多， 即可見視點數(shù)量越多， 其視覺敏感度就越高[27]．

青山湖區(qū)域景觀資源豐富， 對區(qū)域內(nèi)視景進行調(diào)查篩選， 獲得視景分布圖(圖5)． 將各視點可視域面積空間分布圖(圖3)與視景分布圖(圖5)疊加， 可得各視景能夠被所有視點所觀察到的次數(shù)， 即該視景的可視視點數(shù)量(表7)．

圖5 視景分布

表7 各視景可見視點

設定有13個以上可視視點數(shù)量的視景其景觀敏感度為Ⅰ級， 可視視點數(shù)量7～12個的為Ⅱ級， 1～6個的為Ⅲ級．

由表7可知， Ⅰ級景觀視覺敏感度視景有9個， Ⅱ級14個， 共23個， 占視景總數(shù)的74%， 說明青山湖綠道選線能有效組織沿線視覺景觀資源． 從整體來看， 除少數(shù)視景位于城市與湖區(qū)交界面(S2，S3，S25，S30)， 其余均位于臨湖和高處． 9個視覺敏感度為Ⅰ級的視景中有7個位于青山湖東北岸(S31，S22，S23，S27，S25，S29，S30)， 可知青山湖東北岸的景觀視覺敏度感度較高． Ⅰ，Ⅱ級視景不僅擁有臨湖、 高處的地理優(yōu)勢， 還有特色植物景觀(S29，S30，S26，S4，S5，S8)和特殊建筑/構筑物(S6，S3，S21，S25)．

景觀視覺敏感度為Ⅲ級的視景有8個， 占視景總數(shù)的26%， 其中2個是高級別墅區(qū)(S19，S9)、 3個是度假村(S10，S16，S17)、 2個是村落(S2，S13)， 均是以居住、 服務為主要功能的區(qū)域， 由于遠離綠道主線、 位置較為僻靜， 故視覺敏感度較低；S11位于背向青山湖的山腰處， 不易到達且視線受阻， 因此視覺敏感度較低．

整體來看， 青山湖綠道選線較為合理， 能夠順應地形地貌特征， 有機串聯(lián)山、 水、 林、 田和人文景觀． 在后期優(yōu)化建設中， 建議： ①綠道應更注重Ⅰ級視覺敏感度集中的青山湖東北岸的視景建設； ②除了對山水資源的保護和利用， 還應注重特色節(jié)點的建設， 可結(jié)合地域文化優(yōu)化場景， 強化多樣的游覽體驗； ③對于居住區(qū)類視景， 可借地形、 植物和道路等要素加強隔離， 或僅作為遠景觀看； ④對于較為偏僻且視線受阻的視景， 不必過多建設， 可用次路連接到綠道主線即可．

3 結(jié)論與討論

本研究在相關文獻成果的基礎上， 借助DEM數(shù)字高程模型和ArcGIS軟件， 從視點交互率、 視點可視域面積、 視域重疊率和視景敏感度4個方面對青山湖綠道景觀進行研究分析， 從而提出濱水型綠道的優(yōu)化策略．

1) 綠道視點應分等級、 有主次地建設． 停留率較高的臨湖區(qū)域和高處視點應重點建設， 提供必要的游憩設施； 受制于地理位置和周邊環(huán)境、 游人停留概率較小的視點可簡單建設， 節(jié)約成本．

2) 視野開闊的視點可結(jié)合自然山水豐富視覺景觀層次， 視域較小的視點則應注重場地本身的營建．

3) 重點建設山水交界面上的視點， 并以障景、 框景等設計手法強化相鄰視點間的空間轉(zhuǎn)換．

4) 綠道選線應能有機串聯(lián)各類自然或人文景觀節(jié)點， 妥善處理居住區(qū)類視景．

本研究能夠較好地反映青山湖綠道視覺景觀的質(zhì)量， 也為綠道景觀評價提供了一種新的研究思路， 為類似綠道的規(guī)劃設計提供參考． 然而本研究仍存在一些不足， 僅從客觀角度對青山湖綠道景觀進行評價， 忽略了作為使用主體的游人的游賞心理、 視力條件、 景觀本身的可識別性和季節(jié)性動態(tài)變化等因素． 因此， 如何構建一個更綜合、 更全面的評價體系， 還待后續(xù)研究．