文／孫 勇 昆明理工大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院 碩士研究生

李 超 昆明理工大學(xué)理學(xué)院 碩士研究生

蘇一江 昆明理工大學(xué)建筑與城市規(guī)劃學(xué)院 教授級高級工程師（通訊作者）

引言

觀景臺(tái)是旅游服務(wù)設(shè)施的重要組成部分，通過觀景臺(tái)對沿線風(fēng)光的欣賞，能讓游客對旅游目的地有一個(gè)初步印象和向往，對于公路觀景臺(tái)亦然。公路觀景臺(tái)設(shè)計(jì)實(shí)踐方面，王玉滴等從規(guī)劃理念、功能分區(qū)、交通組織3 方面進(jìn)行中-巴喀喇昆侖公路（Hunza）巖畫觀景臺(tái)的規(guī)劃研究[1]。曾敏以重慶武隆仙女山旅游公路復(fù)線觀景臺(tái)為實(shí)際案例，闡述了景觀臺(tái)設(shè)計(jì)原則及布設(shè)要點(diǎn)。學(xué)者從實(shí)際案例出發(fā)，對景觀臺(tái)進(jìn)了設(shè)計(jì)思考，但缺少理性的數(shù)據(jù)分析，特別是針對觀景臺(tái)所觀之景的量化分析[2]。觀景臺(tái)理論研究方面，徐谷丹SBE 論文確定森林景觀最佳觀賞點(diǎn)理論研究。在量化分析的視野下，針對如何從觀景臺(tái)景觀本身質(zhì)量出發(fā)來確定觀景臺(tái)的建設(shè)規(guī)模和建設(shè)強(qiáng)度，提供了相應(yīng)的路徑。然而如果被測點(diǎn)進(jìn)行八個(gè)方向的拍照取樣，當(dāng)測試點(diǎn)變多會(huì)導(dǎo)致樣本數(shù)量過大，導(dǎo)致測試和數(shù)據(jù)處理的困難。觀景角色的關(guān)系轉(zhuǎn)化、道路適用人群數(shù)量的分析及其他學(xué)科的介入研究都為公路觀景臺(tái)設(shè)計(jì)提供了新的方向和可能性[3]。姜小雨等以宜興竹海11 個(gè)觀景平臺(tái)為研究對象，綜合GIS 和SBE 法的評分結(jié)果，為旅游區(qū)景觀視覺評價(jià)及關(guān)鍵區(qū)識(shí)別提供方法。文中并未提及數(shù)據(jù)結(jié)果的可靠性，及測試樣本順序是否會(huì)影響評測者的評價(jià)結(jié)果[4]。

通過閱讀相關(guān)的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，研究者的研究多聚焦于觀景臺(tái)的設(shè)計(jì)實(shí)踐、以及SBE 法測試得到的結(jié)果的相關(guān)研究之中。但是，對于測試者和測試方式差異對測試結(jié)果的影響研究較少。

公路觀景臺(tái)風(fēng)景評價(jià)需要采用更為便捷、可靠的方法為其提供支撐。美景度評價(jià)法（SBE 法）為測定公路觀景臺(tái)景觀提供了可能。它基于心理物理學(xué)理論，闡述了景觀與美學(xué)的關(guān)系，是刺激和反應(yīng)關(guān)系的一種評價(jià)景觀方法，其概念最早由Daniel 和Boster 于1976 年正式提出。SBE 法是景觀評價(jià)方法中使用率最高的方法[5]。而對于描述評價(jià)結(jié)果的質(zhì)量穩(wěn)定性和一致性，則多采用MSE 函數(shù)和閔可夫斯基度量判定。

本文利用SBE 法得到觀景臺(tái)周邊自然風(fēng)景偏好評價(jià)結(jié)果，采用SPSS23、MSE 函數(shù)和閔可夫斯基度量判定對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。首先，通過美景度評判法對香格里拉東環(huán)線公路觀景臺(tái)的自然景觀進(jìn)行分析評價(jià)，確定不同觀景臺(tái)的受歡迎程度，從而提出以游客體驗(yàn)需求為設(shè)計(jì)基點(diǎn)的公路觀景臺(tái)選擇及建設(shè)思路。其次，對測試方法與測試人群不同對美景度評價(jià)結(jié)果的影響進(jìn)行了描述，即美景度測試方式和人群的不同會(huì)對評價(jià)結(jié)果產(chǎn)生哪些影響。研究對評價(jià)數(shù)據(jù)可靠性、測試順序?qū)υu價(jià)結(jié)果的影響及不同人群偏好進(jìn)行相關(guān)分析。

1 研究區(qū)概況與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 研究區(qū)域概況

香格里拉東環(huán)線是迪慶州香格里拉市境內(nèi)的旅游公路，是滇西旅游環(huán)線的重要組成部分。道路起點(diǎn)在虎跳峽鎮(zhèn)沖江河與金沙江交匯處，終點(diǎn)位于香格里拉市東側(cè)軍馬場，與省道209 線相接。

東環(huán)線本身跨越高原峽谷熱帶氣候、高原溫帶氣候、高原寒帶氣候三種氣候帶，最低海拔1830m，最高海拔3717m。氣候隨海拔高度而變化，具有“一山分四季”“隔里不同天”的立體氣候特征。公路串聯(lián)虎跳峽大峽谷風(fēng)景區(qū)、哈巴雪山自然保護(hù)區(qū)、白水臺(tái)風(fēng)景區(qū)、三江并流世界遺產(chǎn)核心區(qū)、普達(dá)措國家公園等風(fēng)景名勝區(qū)。沿線有機(jī)會(huì)觀峽谷、雪山、草甸、杜鵑花海、瀑布等多種獨(dú)特的景觀。不同的景點(diǎn)在車輛行進(jìn)過程中，從近景、中景、遠(yuǎn)景幾個(gè)角度中形成不斷交織變化的風(fēng)景。

本次研究選取東環(huán)線公路兩側(cè)20 個(gè)待建觀景臺(tái)為研究對象，采用SBE 法對其周邊自然風(fēng)景進(jìn)行美景度評價(jià)。沿線觀景臺(tái)包括金沙雙虹、望天瀑、雪山對望、松海觀雪、雪山濕地、賽馬場等（圖1），觀景臺(tái)之間間隔10000 ～30000m。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.2.1 評價(jià)對象確定

選擇70 人作為被訪者，根據(jù)評價(jià)對象將其分為兩組：公眾組35 人，專業(yè)組（景觀、建筑和規(guī)劃專業(yè)設(shè)計(jì)師及研究生）35 人。本次研究進(jìn)行70 次實(shí)驗(yàn)，完成次數(shù)70 次。

圖1 香格里拉東環(huán)線總體平面圖（圖片來源：作者自繪）

表1 20 個(gè)觀景臺(tái)美景度排序（表格來源：作者自繪）

表2 信度檢驗(yàn)（表格來源：作者自繪）

1.2.2 評價(jià)樣本選取

2020 年4 月15 日～18 日，在天氣質(zhì)量較好的情況下通過CANNON EOS 7D 相機(jī)分別對20個(gè)觀景臺(tái)進(jìn)行多點(diǎn)位拍攝，共拍攝358張照片。選取每個(gè)觀景臺(tái)特征性強(qiáng)的照片1 ～4 張，共計(jì)48 張。并對所選48 張照片進(jìn)行編碼，取A1-V4共48 個(gè)編號。

1.2.3 評價(jià)程序

首先向被測試者介紹香格里拉東環(huán)線的基本情況，然后以幻燈片放映的形式讓被測試者對樣本自然風(fēng)景質(zhì)量進(jìn)行整體評判。將帶編碼的48張照片制作成幻燈片，并進(jìn)行亂序和順序兩次自動(dòng)播放，照片播放時(shí)間間隔為5s。評判中采用7分制美景度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，依次為非常喜歡、喜歡、較喜歡、一般、不太喜歡、不喜歡、很不喜歡，對應(yīng)的得分值依次為3，2，1，0，-1，-2，-3。

2 數(shù)據(jù)處理與分析——數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

收集70 位被測試者的對20 個(gè)觀景臺(tái)風(fēng)景偏好評分結(jié)果，為降低個(gè)體審美差異造成的結(jié)果偏差，首先將評分結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下：

公式中，Zij為第j 個(gè)評判者對第i 個(gè)景觀評分的標(biāo)準(zhǔn)化值，Rij為第j 個(gè)評判者對第i 個(gè)景觀的評分，Rj為第j 個(gè)評判者對某一類景觀評分的平均值，Sj為第j 個(gè)評判者對某一類景觀評分的標(biāo)準(zhǔn)差。

3 觀景臺(tái)美景度評價(jià)與分級

3.1 觀景臺(tái)美景度評價(jià)

標(biāo)準(zhǔn)化后主觀偏好分值描述的正是20 個(gè)觀景臺(tái)美景度的具體結(jié)果。每個(gè)觀景臺(tái)照片標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)再進(jìn)行均值化處理，最后得到20 個(gè)觀景臺(tái)自然風(fēng)景綜合質(zhì)量（標(biāo)準(zhǔn)化后主觀偏好值）的排序。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，20 個(gè)觀景臺(tái)美景度評價(jià)中，峽谷口、雪山對望、遠(yuǎn)眺金沙、松海觀雪、中虎跳、哈巴村、金沙雙虹7 個(gè)觀景臺(tái)主觀偏好分值處于1.472 ～0.504 之間，綜合評分較高，是整體風(fēng)景質(zhì)量優(yōu)異的觀景空間（表1）。九仙峰、花海藍(lán)天、望天瀑、革命紀(jì)念林、五山護(hù)寶、雪山濕地、千畝濕地、神川大橋、下虎跳9 個(gè)觀景臺(tái)的主觀偏好分值處于0.078 ～0.679 之間，綜合評分處于中間值，是整體風(fēng)景較為普通的觀景空間?；⑾阒粮摺①愸R場、娜姆塔、小白水臺(tái)4 個(gè)觀景臺(tái)的主觀偏好分值處于-0.940 ～1.113 之間，綜合評分較低，是整體風(fēng)景質(zhì)量較差的觀景空間。

3.2 觀景臺(tái)分級建議

美景度評價(jià)結(jié)果是未來的觀景臺(tái)建設(shè)強(qiáng)度及數(shù)量的重要依據(jù)。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后主觀偏好分值排序，確定觀景臺(tái)的分級。結(jié)合具體評價(jià)結(jié)果，建議取消虎香至高、賽馬場、娜姆塔、小白水臺(tái)4個(gè)觀景臺(tái)。以風(fēng)景質(zhì)量為依據(jù)，考慮觀景空間的規(guī)模和建設(shè)強(qiáng)度，建議剩余16 個(gè)觀景臺(tái)分三級處理：核心觀景臺(tái)、重點(diǎn)觀景臺(tái)和一般觀景臺(tái)。建議將峽谷口和雪山對望2 個(gè)觀景臺(tái)建設(shè)為核心觀景臺(tái)，將遠(yuǎn)眺金沙、松海觀雪、中虎跳、哈巴村、金沙雙虹5 個(gè)觀景臺(tái)建設(shè)為重點(diǎn)觀景臺(tái)，將九仙峰、花海藍(lán)天、望天瀑等9 個(gè)觀景臺(tái)建設(shè)為一般觀景臺(tái)。

三級觀景臺(tái)在建設(shè)的具體面積、停車位數(shù)量、服務(wù)設(shè)施規(guī)模等方面進(jìn)行區(qū)分。核心觀景臺(tái)的建設(shè)強(qiáng)度最大，能夠提供較完善的停車、觀景和休息等服務(wù)。停車區(qū)可容納15 ～20 輛小型車，觀景平臺(tái)可以與餐廳、衛(wèi)生間、休息停留空間等相互結(jié)合設(shè)計(jì)。觀景臺(tái)應(yīng)設(shè)計(jì)得優(yōu)美富有動(dòng)感，且與當(dāng)?shù)刈匀画h(huán)境相協(xié)調(diào)，提供多重觀景的可能性，充分強(qiáng)化自然風(fēng)景的觀賞體驗(yàn)。重點(diǎn)觀景臺(tái)的建設(shè)強(qiáng)度適中，觀景臺(tái)也應(yīng)能為游客提供不同的觀景體驗(yàn)，同時(shí)也能提供臨時(shí)停留休息場地。此類觀景節(jié)點(diǎn)應(yīng)設(shè)置能容納3 ～7 輛小型車的停車位，停車位也應(yīng)設(shè)置必要的綠化隔離帶，拉開與道路之間的關(guān)系，起到保護(hù)游客安全和預(yù)防潛在交通事故風(fēng)險(xiǎn)的作用。一般觀景臺(tái)占地規(guī)模和建設(shè)強(qiáng)度都最小，相當(dāng)于路側(cè)港灣式停車帶和觀景平臺(tái)的結(jié)合，適用于修建在觀景臺(tái)周邊自然風(fēng)景一般且地形限制較大的地點(diǎn)，僅起到供往來旅行者短暫停留休息觀景的作用。

表3 效度檢驗(yàn)（表格來源：作者自繪）

表4 閔可夫斯基度量（表格來源：作者自繪）

4 模型分析

利用SPSS23 進(jìn)行數(shù)據(jù)信效度檢驗(yàn)；Python進(jìn)行均方誤差計(jì)算，對PPT 播放順序?qū)y試者的影響進(jìn)行描述；閔可夫斯基度量判定確定專業(yè)組與公眾組之間的評價(jià)聯(lián)系與差異。

4.1 模型信效度分析

4.1.1 信度檢驗(yàn)

*ChaosGZ、ChaosZY、ShunZY、ShunGZ分別代表公眾組亂序播放、專業(yè)組亂序播放、公眾組順序播放、專業(yè)組順序播放測試。

信度檢驗(yàn)指對問卷可靠性的檢測，表明了同樣的方法對同一對象重復(fù)測量時(shí)所得結(jié)果的實(shí)際性。根據(jù)SPSS23 中的信度分析（表2），可以看出美景度評價(jià)總體的標(biāo)準(zhǔn)化后信度系數(shù)為0.95，信度系數(shù)越接近1 測試可信度越高，因此本次美景度測試結(jié)果信度較好，問卷結(jié)果值得信任。

4.1.2 效度檢驗(yàn)

效度檢驗(yàn)是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是否合理的重要依據(jù)，它有效反映研究人員的研究目標(biāo)。效度檢驗(yàn)是通過SPSS23 中探索性因子分析的方法實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)過程。根據(jù)表3 分析結(jié)果，可以看出KMO 檢驗(yàn)的系數(shù)結(jié)果為：0.83，比較接近于1。說明測試效度較好，結(jié)果比較接近研究目標(biāo)。

4.2 評測偏差分析

MSE 函數(shù)一般用來刻畫兩組數(shù)值之間的偏差情況，用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測值和真實(shí)值之間的偏差，是描述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)精度的方法。對于本實(shí)驗(yàn)而言，即測試組相同時(shí)，PPT 播放順序?qū)y試結(jié)果的影響。用Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，對同一組進(jìn)行均方誤差計(jì)算。在同一組（公眾組或?qū)I(yè)組）的情況下，對順序測試結(jié)果和亂序測試結(jié)果進(jìn)行度量分析。

通過均方誤差計(jì)算得到結(jié)果：公眾組的誤差為62.3，專業(yè)組的誤差為55.9。公眾組與專業(yè)組誤差接近，專業(yè)組誤差值更小，說明數(shù)據(jù)精度更高。由此可以說明專業(yè)組在評分時(shí)，主觀評價(jià)結(jié)果更加穩(wěn)定，受PPT 播放順序影響更小。

均方誤差公式：

公式中，ωi為權(quán)重系數(shù)，Yi為順序樣本的評分，Yi為亂序樣本的評分。

4.3 人群偏好分析

閔可夫斯基度量是描述兩個(gè)數(shù)據(jù)之間差異性的度量。在本研究中，即在同一種PPT 播放條件下，專業(yè)人士和公眾人士對自然風(fēng)景的偏好是否一致的問題?？梢杂帽痉椒ǖ玫脚卸?，得到不同人群對相同數(shù)據(jù)的偏好情況。

閔可夫斯基度量公式：

公式中，p 為一個(gè)變參數(shù)，V1i為專業(yè)人士對樣本的評分，V2i為公眾人士對樣本的評分。

通過閔可夫斯基度量（表4）得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn)：順序播放條件下專業(yè)組與公眾組（ShunZY：ShunGZ），閔可夫斯基度量為25.38；亂序播放條件下專業(yè)組與公眾組（ChaosZY:ChaosGZ），閔可夫斯基度量為30.07。兩種播放條件下度量值數(shù)值都低于隨機(jī)值68.22，數(shù)值越小結(jié)果越穩(wěn)定。結(jié)果表明兩種不同條件下數(shù)值比較接近，且低于隨機(jī)值，因此說明受測試的專業(yè)人員與公眾在審美偏好上有較高的相似度，順序播放條件下偏好一致性較高，數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更好。

之前SBE 研究者普遍采用的亂序測試方法，并未設(shè)置對照組[6,7]。但是，本次研究發(fā)現(xiàn)按順序完成的測試，在一定程度上數(shù)據(jù)結(jié)果的穩(wěn)定性更高，一致性更強(qiáng)。

結(jié)語

研究使用SBE 法對香格里拉東環(huán)線20個(gè)觀景臺(tái)的自然風(fēng)景進(jìn)行主觀評價(jià)，并通過SPSS23、MSE 函數(shù)和閔可夫斯基度量等對主觀評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析。通過測試和分析發(fā)現(xiàn)：首先，不同人群對自然風(fēng)景的偏好相似。可以通過差異化的評價(jià)結(jié)果得到觀景臺(tái)的分級建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)；其次，不論專業(yè)組還是公眾組都有較高的可靠性，專業(yè)組評價(jià)結(jié)果穩(wěn)定性更好，這與其他學(xué)者研究中得到的結(jié)果相似。同時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)SBE法中PPT 中照片的播放順序?qū)Ρ粶y試者評分有一定程度的影響。無論公眾組或?qū)I(yè)組所做的測試中，順序播放得到的評價(jià)數(shù)據(jù)更為穩(wěn)定。SBE 值可以為觀景臺(tái)位置的確定、觀景臺(tái)差異化處理及建設(shè)強(qiáng)度提供依據(jù)。

研究在時(shí)間和樣本數(shù)量處理上仍有進(jìn)步空間。美景度評價(jià)中只采集了2020 年4 月15日～18 日的相關(guān)照片樣本，未取得香格里拉東環(huán)線其他季節(jié)照片樣本，季節(jié)影響因素未能體現(xiàn)。同時(shí)，對于觀景臺(tái)樣本采集的特殊性，即每個(gè)觀景臺(tái)本身存在的可觀之景數(shù)量并不相同，進(jìn)行了均值化處理，其操作減小了數(shù)據(jù)的波動(dòng)性。順序播放測試得到的結(jié)果數(shù)據(jù)穩(wěn)定性更高。這是否代表著測試過程應(yīng)采用順序播放效果更好？或是與認(rèn)知心理學(xué)家唐納德·A·諾曼[8]談到的人類本能層的認(rèn)知心理相關(guān)？在后續(xù)相關(guān)研究中，作者會(huì)對時(shí)間和樣本數(shù)據(jù)處理方面的缺失進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)充研究。