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        基于公眾審美的國慶花壇色彩評價和優(yōu)化

        2025-08-11 00:00:00王杰張曉萌馬麗園王山全
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2025年11期
        關(guān)鍵詞:花壇美景飽和度

        中圖分類號S688.3文獻標(biāo)識碼A

        文章編號 0517-6611(2025)11-0102-04

        doi:10.3969/j. issn. 0517-6611. 2025. 11. 022

        Evaluationand Optimizationof National Day Parterre Color Based on Public Aethetics

        WANG Jiel,ZHANG Xiao-meng,MALi-yuanetal(1.Pingu DistrictForestryandParksBureauofBeijing Municipality,Beijing 101200;2. Jinhaihu Scenic Area Forest Farm,Pinggu District,Beijing 101201)

        AbstractTootiiethparteecolosofteatioalDayteolorquantifingvaleandSceicBeautyEtatioesultseeind toresearchthebestuseofcolourthroughlinearregresionanalysisandmultiplecomparisonanalysis,theresultswereasfolowsthe H17 had a positive impactonSBEinthelinarregresionanalysis,whiletheproportionofmaincolorhadanegativeimpact.Theproportionof H5 ,saturation,andbrightnessaswellasthemainuehadcertainefectonSBEvalueinthemultiplecomparisonanalysis.Thecalculations showed that reducing the proportion of H5 could improve the SBE value. Increasing the proportion of extremely low-and low-saturation and reducingtheproportioofhighsaturationcouldbetersatisfytheublic'saesteticdemandReducingthproportiooflowrighteadin creasingtheproportionofighrighsouldimprovethevaluatiovalueReducingtheproportioofacolortoavodexceiepoo tion of any one color would have a positive impact on evaluation.

        KeyWorsParteresofNationalDay;Colourqantifying;Scenc BeautyEstimation;Multiplecomparisonaalysis;Regressionaalyis

        近些年,國慶節(jié)期間街心和各大公園的主題花壇已成為市民的網(wǎng)紅打卡點,姹紫嫣紅的花卉和別出心裁的造型烘托出濃郁的節(jié)日氛圍,但是有些花壇布景缺乏創(chuàng)意,色彩搭配不協(xié)調(diào),難以滿足市民的審美需求。目前的景觀評價多集中于園林景觀,聚焦于花色的研究,尤其是有關(guān)國慶花壇配色的研究較少,不利于提升配色水平。

        國慶花壇色彩評價主要涉及色彩量化和美景度評價兩部分,通過分析二者的關(guān)系,旨在發(fā)現(xiàn)景色色彩配置與公眾對景色評價之間的關(guān)系,以提高景色評價值。色彩量化通常使用Matlab、Python、Photoshop 等軟件對照片進行分析,由此發(fā)展出的軟件量化法是園林植物景觀色彩量化最常用的方法之一[1-9],在相似的光線、角度、相機參數(shù)等情況下拍攝照片后,對照片顏色屬性進行提取和分析,為色彩量化研究提供了較優(yōu)途徑。量化分析中常用于研究植物色彩的模型有RGB、HSV、CMYK等,由于目前用于研究植物色彩的HSV模型使用頻率最高[\"0],因此筆者使用HSV模型分析花壇色彩量化和配置。色彩評價還需要公眾對景色進行打分,即使用美景度評價法(scenic beautyestimation,SBE)。劉好玉關(guān)于花境色彩研究以及其他關(guān)于植物景觀的研究結(jié)果[12]表明,性別、年齡、文化程度、職業(yè)以及專業(yè)性對SBE評價結(jié)果無顯著差異,因此進行SBE美景度評價時隨機選擇評價者。筆者旨在分析花壇的色彩配置與公眾喜歡程度之間的關(guān)系,提出更符合公眾審美的花壇色彩搭配方式。

        1材料與方法

        1.1調(diào)查對象以北京市國慶節(jié)期間搭建的花壇為研究對象,調(diào)查地點集中在北京市公園、街心以及商場等大型活動區(qū)入口處,選取具有豐富顏色特征的花壇進行拍照。

        1.2調(diào)查時間及方法調(diào)查時間為2024年9月22日至10月14日,用同一相機的同一拍照模式拍照,拍攝高度為150cm ,距離花壇 50cm 。拍攝時要求晴朗無云,在9:00—11:30和13:00—15:00進行拍照,以減少天氣對照片色彩的影響,同時減少非目標(biāo)物進入鏡頭。

        1.3色彩量化方法從拍攝的123張照片中選取54張無光線干擾,具有較少非拍攝對象的照片,用Photoshop軟件將背景清除,以減少色彩分析時的干擾。根據(jù)研究可知,由于HSV在進行色彩劃分時,人對色彩識別更傾向于非均勻的劃分方式,所以在使用Matlab和python軟件分析色相(hue)、飽和度(saturation)和明度(brightness)所占像素數(shù)量時,按照表1\~3的非均勻色彩劃分方式,其中 V=0 為黑色, S=0 且V=1 或 V=2 為灰色, S=0 且 V=3 為白色[11,13],在分析過程中剔除背景所占像素數(shù)量。

        1.4色彩量化指標(biāo)色彩量化指標(biāo):色相比例( Hi )、飽和度比例 (Si) 、明度比例 (Vi) 、色彩個數(shù)(NC)主色相比例 (Mi) !鄰近色比例( RN. )冷暖色比例( Ti) 色彩多樣性( ?HL 和色彩均勻度 (EL[14-17] 。具體公式和參數(shù)含義見表4。

        1.5美景度評價 使用Brown等[17]提出的美景度評判法對54張照片分別進行評價,評價等級為-2(非常不喜歡)、-1(不喜歡)0(一般)1(喜歡)2(非常喜歡),通過問卷星收集評價意見,根據(jù)下列公式計算SBE標(biāo)準(zhǔn)值:

        表1色相劃分Table1 Huedivision
        表2飽和度劃分

        表3明度劃分

        Table3Brightnessdivision

        SBEi=(MZi-BMMZ)×100

        式中: MZi 為第 i 個花壇的算數(shù)平均值 Z;cpk 為觀察者對第 i 個花壇的評值為 k 或大于 k 的累計頻率 為累計頻率正態(tài)函數(shù)分布頻率; m 為評值的等級數(shù), m=1,…,5;SBEi 為第 i 個花壇的SBE值;BMMZ為基準(zhǔn)線值 Z 。

        積累過程中,最低等級時 cp=1,Z=∞ , Z 值無效,不計人; cp=1 或者 cp=0 時,,使用 或 cp=1/(2N) 計算 Z 值, N= 評價人數(shù)。計算過程:選定一個花壇的數(shù)據(jù)為“基準(zhǔn)線\"BMMZ,將其他花壇計算得到的 Z 值分別與“基準(zhǔn)線”BMMZ相減,之后乘以100,即得到各花壇的SBE值。將SBE輸人至SPSS進行柯爾莫戈洛夫-斯米諾夫正態(tài)分布檢驗,檢驗統(tǒng)計值為0.072,概率 P 為0.2,大于0.05,符合正態(tài)分布。

        表4色彩量化指標(biāo)

        Table2SaturationdivisionTable 4 Colorquantifyingindex

        1.6美景度評價值等級根據(jù)如下公式計算美景度評價值等級[18]: P1={(SBEmax-SBEmin)×80%+SBEmin (, SBEmax. (20 SBEmin)×20%+SBEmin , (SBEmax-SBEmin)×40%+SBEmin∣ , P5= (204 {SBEmin 。用R.4.4.0軟件的agricolae包(LSD.test函數(shù))對色彩量化指標(biāo)與美景度評價等級之間進行多重比較分析, P 矯正方法為LSD法,數(shù)據(jù)通過方差齊性檢驗和符合正態(tài)分布。

        2 結(jié)果與分析

        2.1相關(guān)性分析用SPSS軟件將色彩量化指標(biāo)與SBE進行Spearman分析,結(jié)果表明(表5), H17,S0,S1,V3 、色彩多樣性和色彩均勻度均與SBE存在正向相關(guān)性,主色相比例與SBE存在負向相關(guān)性,其他指標(biāo)與SBE無相關(guān)性。

        2.2多元線性回歸分析利用多元線性回歸分析色彩量化指標(biāo)對美景度評價的影響,表5中指標(biāo)為自變量,SBE為因變量,使用SPSS軟件進行向后逐步回歸,結(jié)果為: R2 為0.304,德賓-沃森值為1.924,VIF均為1.025,不存在共線性,標(biāo)準(zhǔn)殘差最大值為1.926,無異常,模型成立。模型表達式為 SBE=6.351+4.022×H17-1.239× 主色相比例, H17 顯著正向影響SBE,貢獻率為 37.1% ;主色相比例顯著負向影響SBE,貢獻率為 38.5% (表6)。

        表5Spearman相關(guān)性分析結(jié)果Table5Correlation analysisresults of spearman
        注: ** .在0.01級別(雙尾),相關(guān)性顯著;*.在0.05級別(雙尾),相關(guān)性顯著。 Note:* *.At the O.O1 level(double tailed),the correlation is significant; .At the O.O5 level(double tailed),thecorrelationis significant
        表6向后逐步回歸分析結(jié)果Table6 Results of stepwise regression analysis

        2.3多重比較分析使用多重比較分析方法研究與各美景度評價等級相對應(yīng)的色彩量化指標(biāo)之間是否存在顯著差異。

        II、ⅢI、V、V組分別表示美景度評價值由高到低,結(jié)果如圖1所示。在研究范圍內(nèi), H5 的I組與V組存在顯著差異,即注:不同小寫字母表示組間差異顯著( Plt;0.05, 。

        圖1美景度評價等級與色彩量化指標(biāo)的多重比較結(jié)果

        Note:Different lowercase letters indicate significance difference between groups( (Plt;0.05) :

        Fig.1The results of multiple comparison of scenic beauty estimation grade and color quantifying index黃綠色比例越低,花壇配色受歡迎程度越高。 V1 的1組分別與Ⅲ和IV組存在顯著差異,低明度比例越低,越受公眾喜歡;V2 的Ⅲ組和V組存在顯著差異; V3 的I組分別與V和V組存在顯著差異,高明度比例增加,公眾越喜歡花壇配色。明度分析表明,低明度比例越高或高明度比例越低,均會造成美景度評價值降低。 S2 的Ⅱ組和V組間存在顯著差異; S3 的I組分別與Ⅱ、ⅢI、IV組間存在顯著差異,這表明中飽和度比例在一定程度上影響公眾對花壇的評價,但是主要發(fā)揮作用的是高飽和度比例,高飽和度比例越高,越不受公眾喜歡。主色相比例中I組分別與Ⅲ 和V組間存在顯著差異,可以推測主色相比例越高,越不受公眾喜歡。

        3討論與結(jié)論

        根據(jù)線性回歸和多重比較分析結(jié)果可知,影響公眾對花壇色彩配置評價的色彩量化指標(biāo)有8個,包括 H5 (黃綠色比例), H17 (白色比例), S2 (中飽和度比例), S3 (高飽和度比例), V1 (低明度比例), V2 (中明度比例), V3 (高明度比例)以及主色相比例(所占像素數(shù)占比最大的色相)。從美景度評價等級I、ⅡⅢ和V組中分別挑選3張照片,將這3張照片色彩量化指標(biāo)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來(圖2),將色彩量化指標(biāo)和美景度評價等級相結(jié)合,對SBE排名前3位的照片(圖3)進行分析。

        多重比較分析表明, H5 與SBE呈負相關(guān),圖2中從I至V,H5 逐漸增大,圖3中3張照片黃綠色比例較小,符合公眾審美,分析結(jié)果與圖3內(nèi)容相符。通過回歸分析法可知, H17 對SBE有正向影響,圖3的3張照片中均有一定的白色,圖2中I組的 H17 較其他組高,但是V組的第3張照片中 H17 也較高,說明美景度評價值除了受 H17 的正向影響外,存在其他降低SBE的因子。通過相關(guān)性分析、多重比較分析和線性回歸分析,均證明飽和度和明度對美景度評價值有顯著影響。圖2顯示I組 S0 和 S1 值均比Ⅱ組和V組高,I組 S3 比I和V組值均低;I、I和V組的 V1 和 V2 值無明顯差別,但多重比較分析表明, V1 越低,或 V3 越高,都能夠使美景度評價值較高,說明明度對圖2中I、Ⅱ和V組存在一定的影響,這與圖3所呈現(xiàn)的效果一致。圖2主色相比例I至V組逐漸增大,這與相關(guān)性分析、多重比較分析和線性回歸分析結(jié)果均一致,表明在一定范圍內(nèi)降低主色相比例有利于提高美景度評價值,同時從圖3的3張照片可以看出,公眾更喜歡主色相比例低的花壇配色方式。

        圖2色彩量化指標(biāo)數(shù)值Fig.2Thevalueofcolorquantifyingindex

        注:從左至右美景度評價值依次減小。

        Note:The value of the beautiful scenery decreases fromleft to rightin sequence.

        圖3美景度評價值排名前3的照片F(xiàn)ig.3The top three pictures of beauty quantifying grade

        因此,在設(shè)計國慶節(jié)花壇色彩時,應(yīng)適當(dāng)提升白色系占比,減少黃綠色系;在飽和度方面,增加極低、低飽和度比例,降低高飽和度比例;明度方面,減少低明度比例,增加高明度比例;適當(dāng)降低主色相比例,減少因某種色相比例過多造成的整體色差小及色相過于集中的問題。

        參考文獻

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