范　榕

南京林業(yè)大學(xué)風(fēng)景園林學(xué)院　南京　210037

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運(yùn)用層次分析法分析景觀空間視覺(jué)吸引要素評(píng)價(jià)指標(biāo)*

范榕

南京林業(yè)大學(xué)風(fēng)景園林學(xué)院南京210037

摘要：研究采用AHP法對(duì)景觀空間視覺(jué)吸引要素評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行量化分析，針對(duì)甄別景觀空間視覺(jué)吸引要素實(shí)驗(yàn)提取的7類吸引要素構(gòu)建模型假設(shè)、比較判別矩陣和求解，分析模型的優(yōu)缺點(diǎn)，計(jì)算出層次單排序和總排序的結(jié)果并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得出該7類視覺(jué)吸引要素在各類景觀空間中對(duì)風(fēng)景資源的影響比重按從大到小排序?yàn)槌叨群途嚯x(0.293 7)、實(shí)體(0.217 8)、色彩(0.191 2)、植物(0.115 2)、瞬逝自然景象(0.093 5)、水體(0.045 1)、質(zhì)地(0.043 6)。模型計(jì)算結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)判別法的結(jié)果基本一致，說(shuō)明AHP法對(duì)景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)具有客觀量化描述的準(zhǔn)確性并具有一定的科學(xué)意義，這為景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：景觀空間，視覺(jué)吸引，吸引評(píng)價(jià)，吸引要素，層次分析法

景觀視覺(jué)分析及評(píng)價(jià)是風(fēng)景園林學(xué)科領(lǐng)域研究的重要方向，其理論可視為風(fēng)景園林理論研究的核心內(nèi)容之一。該研究最早開(kāi)始于20世紀(jì)60年代，國(guó)內(nèi)外的專家學(xué)者們都對(duì)景觀視覺(jué)研究這一課題給予了較高的關(guān)注[1-11]。景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)研究是基于生理和心理上的視覺(jué)活動(dòng)的分析與研究，吸引程度強(qiáng)弱直接影響到人們對(duì)景觀空間的直觀感受[12]。當(dāng)人們處于某個(gè)景觀空間當(dāng)中時(shí)，觀賞者的視線能夠快速地被該區(qū)域中的某些景觀空間要素所吸引，成為人類視野中感興趣的焦點(diǎn)，對(duì)觀賞者的感知和心理認(rèn)知產(chǎn)生影響，并能提取出人類感興趣的視覺(jué)特征以及通過(guò)人眼被吸引的頻率、時(shí)間、反復(fù)程度判斷出人對(duì)此景觀空間感興趣的程度，這個(gè)過(guò)程稱為“景觀空間的視覺(jué)吸引”，它是景觀空間質(zhì)量高低的重要評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)[13]。景觀空間視覺(jué)吸引要素評(píng)價(jià)研究強(qiáng)調(diào)以觀賞者為基礎(chǔ)并考慮參與者的敏感度偏好，除了明顯的實(shí)質(zhì)及生物特征外，仍必須清楚地顯示過(guò)去人類使用的沖擊及對(duì)未來(lái)的規(guī)劃目標(biāo)與期望。通過(guò)對(duì)大眾知覺(jué)、判斷、需求的明確思考，可以更清楚視覺(jué)資源該如何正確使用，并指導(dǎo)未來(lái)的景觀規(guī)劃更有效、更高明。

1 研究問(wèn)題

景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)是一個(gè)感性的研究問(wèn)題。如何對(duì)這一感性的問(wèn)題進(jìn)行量化，將成為本研究的重點(diǎn)。筆者曾采用問(wèn)卷調(diào)查和直接觀察的方式方法，運(yùn)用主成分分析法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出7類景觀空間視覺(jué)吸引要素[14]。本文將這7類景觀空間視覺(jué)吸引要素作為各類景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)的影響因子，通過(guò)建立層次分析模型建立遞階層次結(jié)構(gòu)，比較尺度和構(gòu)造方法，通過(guò)提出的研究方案和計(jì)算得出最佳景觀空間視覺(jué)吸引要素的權(quán)重排序，以此作為景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)的理論依據(jù)，以期通過(guò)量化的方法將景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)客觀地描述出來(lái)，建立評(píng)價(jià)模型。

2 研究?jī)?nèi)容

將通過(guò)景觀空間視覺(jué)吸引要素實(shí)驗(yàn)所得出的數(shù)據(jù)錄入Eviews和SPSS程序進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)分析觀賞者對(duì)景觀空間視覺(jué)吸引的評(píng)價(jià)，是深入研究和分析風(fēng)景資源美學(xué)的一條更直接而有效的途徑。

2.1 研究方法

2.1.1 問(wèn)卷調(diào)查法

景觀空間視覺(jué)質(zhì)量和偏好評(píng)價(jià)主要的研究方法是主觀評(píng)分法。它要求測(cè)試者在大量的照片中選取出一些具有代表性的景觀照片，讓被測(cè)者在進(jìn)行觀賞的同時(shí)指出他們認(rèn)為最重要的和最感興趣的區(qū)域及目標(biāo)，并填寫(xiě)測(cè)試問(wèn)卷給出所認(rèn)為的相應(yīng)分值。這樣的測(cè)試活動(dòng)是既含有由內(nèi)而外的視覺(jué)吸引機(jī)制又含有由外而內(nèi)的視覺(jué)吸引機(jī)制的行為方式。有些測(cè)試照片是被測(cè)者所熟知的，這就具有由內(nèi)而外的視覺(jué)吸引機(jī)制內(nèi)容；有些測(cè)試照片則是被測(cè)者從未見(jiàn)過(guò)的陌生景象，人們?cè)诳匆?jiàn)這一照片時(shí)會(huì)產(chǎn)生由外而內(nèi)的視覺(jué)吸引機(jī)制內(nèi)容。因此，這就需要嚴(yán)格篩選照片，如照片攝影的角度、方位和照片的數(shù)量。本文采用由丹尼爾和博斯特提出的隨機(jī)取樣法，首先將欲評(píng)價(jià)的景觀圖片挑選出來(lái)，按照景觀空間類型進(jìn)行分類，然后在每個(gè)景觀空間類型中隨機(jī)選取需要用來(lái)測(cè)試的照片，其總數(shù)目根據(jù)不同的實(shí)驗(yàn)需求來(lái)決定。

2.1.2 層次分析法

層次分析法是由匹茲堡大學(xué)教授薩蒂在20世紀(jì)70年代開(kāi)發(fā)出來(lái)的一種量化分析方法，是用于對(duì)定性研究的問(wèn)題進(jìn)行量化分析的一種方法。人們可以通過(guò)這種方法對(duì)主觀判斷進(jìn)行客觀描述。其根據(jù)研究目的先建立總目標(biāo)層，然后對(duì)總目標(biāo)層的各種影響因素進(jìn)行劃分，進(jìn)而建立多指標(biāo)(或約束、準(zhǔn)則)的若干層次，通過(guò)定性指標(biāo)的模糊量化方法算出各要素的單排序和總排序[15]。

2.2 模型假設(shè)

研究采用層次分析法，將決策問(wèn)題的有關(guān)元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定性與定量結(jié)合的分析。大尺度景觀空間、中尺度景觀空間和小尺度景觀空間為總目標(biāo)層，資源價(jià)值、生態(tài)價(jià)值和美學(xué)價(jià)值為準(zhǔn)則層，空間視覺(jué)吸引7類視覺(jué)吸引要素(空間尺度和距離、實(shí)體、色彩、瞬逝自然景象、植物、質(zhì)地、水體)作為方案層。

首先，將選取的100張測(cè)試照片由專家對(duì)每張圖片里的7類景觀空間視覺(jué)吸引要素視其在該景觀空間照片中的重要性進(jìn)行0～1區(qū)間賦值，然后再將各要素在大、中、小3種景觀空間類型[16]中的相互作用程度進(jìn)行各層的一對(duì)一比較，一般設(shè)定一對(duì)比較值為1，3，5，7，9共5個(gè)分值，目標(biāo)層為A，第二層為B1,B2,B3，第三層為P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7，最后運(yùn)用Matlab程序?qū)Ω鲗酉鄬?duì)于上一層的排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，得出比較判斷矩陣[17]。

2.3 問(wèn)題的分析

研究針對(duì)景觀空間視覺(jué)吸引要素進(jìn)行一個(gè)最優(yōu)化的分析，對(duì)景觀空間視覺(jué)吸引要素給出模型化、標(biāo)準(zhǔn)化的排名及最佳優(yōu)先選擇。7類景觀空間視覺(jué)吸引要素在景觀空間中所占重要程度輕重的排序是一個(gè)既客觀又帶有主觀偏好性的問(wèn)題。由于景觀空間中的內(nèi)容眾多，同時(shí)需考慮多對(duì)象、多因素，這就存在一定的難度。因此須采用數(shù)學(xué)建模中的層次分析法來(lái)進(jìn)行量化并客觀表述出來(lái)。此運(yùn)算方法大體上分成4個(gè)步驟：1)建立遞階層次結(jié)構(gòu)；2)構(gòu)造比較判別矩陣；3)在單準(zhǔn)則下的排序及一致性檢驗(yàn)；4)總的排序。通過(guò)這4個(gè)步驟的計(jì)算，可以得到需要解決的景觀空間視覺(jué)吸引要素權(quán)重優(yōu)先排序。

守望相助愛(ài)無(wú)疆，扶貧濟(jì)困情永在。近年來(lái)，在中農(nóng)集團(tuán)黨委的堅(jiān)強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)和統(tǒng)一部署下，中農(nóng)控股一直積極承擔(dān)扶貧濟(jì)困的社會(huì)責(zé)任，為黨和政府分憂，為貧困群眾解愁，為助力受援地打贏脫貧攻堅(jiān)決勝期關(guān)鍵之戰(zhàn)提供了重要保證。

2.4 模型的建立與求解

景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)方案模型的建立需要進(jìn)行3個(gè)層次的分析，首先設(shè)定該模型最高一層為總目標(biāo)A；其次設(shè)定第2層為準(zhǔn)則層，分別為B1,B2,B3；最后設(shè)定底層為方案層，包含P1～P7共7類景觀空間視覺(jué)吸引要素。其層次結(jié)構(gòu)模型見(jiàn)表1。本文以大尺度景觀空間視覺(jué)吸引運(yùn)算過(guò)程為例。在建立景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)遞階層次模型后，需要運(yùn)用Matlab程序?qū)Ρ容^判別矩陣進(jìn)行調(diào)整[18]。

3 研究結(jié)果

3.1 層次單排序及其一致性檢驗(yàn)

利用Matlab計(jì)算矩陣A的最大特征值及特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量，得到最大特征值及最大特征向量λ=5.009 74及其對(duì)應(yīng)的特征向量[0.881 26;0.167 913;0.304 926;0.096 055 7;0.304 926;]，歸一化之后的特征向量為W(2)=[0.502 119;0.095 672 8;0.173 739;0.054 730 1;0.173 739;]。將特征向量經(jīng)歸一化后即可得到相應(yīng)的層次單排序的相對(duì)重要性權(quán)重性向量以及一致性指標(biāo)CI和一致性比例CR(表2)。

表1　大尺度景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)模型基礎(chǔ)指標(biāo)體系

表2　層次單排序一致性檢驗(yàn)

由表2可見(jiàn)，所有4個(gè)層次單排序的CR值均小于0.1，符合一致性要求。

3.2 層次總排序及其一致性檢驗(yàn)

3.2.1 層次總排序權(quán)值表

已知第二層(B層)對(duì)于總目標(biāo)(A)層的排序向量為

w1=[0.5816,0.1095,0.3090]′;

而第3層(P層)對(duì)第2層各個(gè)因素(Bi)為準(zhǔn)則時(shí)的排序向量為

P1=[0.291 6,0.225 4,0.245 7,0.111 9,0.042 1,0.052 3,0.031 1]′;

P2=[0.294 1,0.363 9,0.046 0,0.126 6,0.094 9,0.0.046 4,0.027 8]′;

P3=[0.297 5,0.151 6,0.139 9,0.047 1,0.260 0,0.026 2,0.077 7]′;

則第3層相對(duì)于總目標(biāo)的排序向量為

W=(P1,P2,P3)×W1

=(0.293 7,0.217 8,0.191 2,0.093 5,0.115 2,0.043 6,0.045 1)′;

3.2.2 層次總排序的一致性檢驗(yàn)

根據(jù)上述運(yùn)算得出大尺度景觀空間視覺(jué)吸引要素的優(yōu)先排序：P1權(quán)重為0.293 7，P2權(quán)重為0.217 8，P3權(quán)重為0.191 2，P5權(quán)重為0.115 2，P4權(quán)重為0.093 5，P7權(quán)重為0.045 1，P6權(quán)重為0.043 6，即尺度和距離〉實(shí)體〉色彩〉植物〉瞬逝自然景象〉水體〉質(zhì)地；同理得出中尺度景觀空間視覺(jué)吸引要素優(yōu)先排序：P1權(quán)重為0.438 1，P3權(quán)重為0.202 7，P2權(quán)重為0.170 3，P6權(quán)重為0.076 2，P4權(quán)重為0.048 5，P5權(quán)重為0.034 3，P7權(quán)重為0.030 0，即尺度和距離〉色彩〉實(shí)體〉水體〉植物〉瞬逝自然景觀〉質(zhì)地；同理得出小尺度景觀空間視覺(jué)吸引要素的優(yōu)先排序：P1權(quán)重為0.292 1，P2權(quán)重為0.260 4，P3權(quán)重為0.199 9，P4權(quán)重為0.110 0，P6權(quán)重為0.061 9，P5權(quán)重為0.051 4，P7權(quán)重為0.024 3，即尺度和距離〉實(shí)體〉色彩〉瞬逝自然景觀〉植物〉質(zhì)地〉水體。

4 討論與結(jié)論

景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)研究是一項(xiàng)基礎(chǔ)理論研究，但同時(shí)又兼具實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，如何選擇合理的景觀評(píng)價(jià)方法并建立科學(xué)而全面的景觀評(píng)價(jià)體系是本課題研究的關(guān)鍵所在。實(shí)驗(yàn)通過(guò)3個(gè)不同景觀空間尺度類型分析發(fā)現(xiàn)，重要的視覺(jué)吸引要素都是空間尺度和距離要素，這符合專業(yè)基本理論與實(shí)際問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果，其他視覺(jué)吸引要素會(huì)根據(jù)不同的景觀空間尺度類型產(chǎn)生不同的權(quán)重排序變化。由于通過(guò)層次分析法建立的模型本身具有一定的局限性，且比較判別矩陣參數(shù)的設(shè)立存在人為和偶然因素，與真實(shí)情況存在差距，影響最后的模型準(zhǔn)確度。綜上所述，采用層次分析法來(lái)研究任何問(wèn)題，都應(yīng)在實(shí)際運(yùn)用中對(duì)具體問(wèn)題進(jìn)行具體分析，合理劃定重要度，結(jié)合調(diào)查情況進(jìn)行嚴(yán)格的建模和分析，才能得出客觀的研究結(jié)論。

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Evaluation of Visual Attraction of Landscape Spaces Using Analytic Hierarchy Process

Fan Rong

(College of Landscape Architecture, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

Abstract:The paper made quantitative analysis on the visual attraction evaluation of landscape spaces using analytic hierarchy process (AHP). Based on the 7 categories of attractive elements which were extracted from the landscape visual experiment, the paper proposed model assumptions, built comparison matrix and solving, analyzed advantages and disadvantages of models, calculated and consistently checked the results of single hierarchical arrangement and total taxis of hierarchy. The 7 categories of visual attraction elements could be priority ordered by its influencing on scenery resources in different landscape spaces as: scales and distances(0.2937), entity(0.2178), color(0.1912), plant(0.1152), fleeting landscape(0.0935), water (0.0451), and texture(0.0436). Modeling results were consistent with perceptual evaluation results, which indicated that the AHP method is objective and accurate in quantitative description and is of certain scientific significance for the visual attraction evaluation of landscape spaces. This would provide theoretic basis for the evaluation of landscape visual attraction.

Key words:landscape space, visual attraction, analytic hierarchy process (AHP), attraction evaluation., attraction element

DOI：10.3969/j.issn.1672-4925.2016.01.014

作者簡(jiǎn)介：范榕，講師，博士，研究方向?yàn)榻ㄖ茖W(xué)與工程，E-mail：fanrong0910@126.com

*基金項(xiàng)目：江蘇省教育廳高校自然科學(xué)研究面上項(xiàng)目景觀空間視覺(jué)吸引評(píng)價(jià)理論方法研究(15KJB560009)；南京林業(yè)大學(xué)高層次人才科研啟動(dòng)基金基于視知覺(jué)的城市景觀空間理論研究(GXL019)

收稿日期：2015-07-30