城市公园春季植物景观美景度评价与分析——以苏州工业园区为例.pdf
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1、236摘要:为提高城市公园植物景观视觉质量,以苏州工业园区三个城市公园的春季植物景观为研究对象,采用美景度评价法(SBE 法)对选取的 35 个植物群落照片进行景观评价,结合 ColorImpact 软件对植物群落景观色彩进行量化分析,建立美景度预测模型。结果表明,三个公园植物群落的美景度值为-0.520.66,色彩组合以双色型组团为主。相关性较强的五个景观因子贡献率大小顺序为:整体和谐感、形态特征、自然程度、物种多样性和色彩对比度。研究结果为城市公园春季植物景观的营造提供理论基础。Abstract:In order to improve the visual quality of plant
2、 landscape in urban parks,taking the spring plant landscape of three urban parks in Suzhou Industrial Park as the study object.Scenic beauty estimation(SBE)method was used to evaluate the landscape of 35 selected plant community photos and combined with ColorImpact software to quantitatively analyze
3、 the landscape color of the plant community.Establish the beauty degree prediction model.The results showed that the beauty of the plant community in the three parks was-0.520.66 and the color combination was mainly two-color group.The order of contribution rate of five landscape factors with strong
4、 correlation is overall harmony,morphological characteristics,natural degree,species diversity and color contrast.Theoretical basis will be provided for the construction of the spring plant landscape in the city park.关键词:美景度评价法(SBE 法);春季;植物景观;色彩量化Keywords:scenic beauty estimation method;spring;plant
5、 landscape;color quantization文王秋艳苏州大学金螳螂建筑学院硕士研究生唐令苏州大学金螳螂建筑学院硕士研究生肖湘东苏州大学金螳螂建筑学院教 授袁惠燕苏州大学金螳螂建筑学院副教授王利芬苏州大学金螳螂建筑学院副教授(通讯作者)DOI:10.19875/ki.jzywh.2023.11.075引言随着国民生活水平的提高,居民对城市公园景观质量提出了更高的要求。植物群落作为城市公园景观的重要组成部分,不仅为城市提供多种生态功能和服务,而且具有较高的审美价值。通过对城市公园中的植物景观进行美景度评价以及景观要素的特点分析,可为城市公园的植物应用提出更科学的景观营造途径。美景度评
6、价法(Scenic Beauty Estimation,简称 SBE 法)是一种心理物理模式评价方法,被广泛应用于植物景观评价中1。近年来,我国学者运用 SBE 法对公园植物2,3、校园植物4、单种植物5等多种植物景观类型进行了研究,分析了影响植物景观美学质量的相关因素,如尺度适宜、层次感、色彩数量等,为研究地植物景观质量的提升提供了理论基础和依据。季相是植物群落重要的外貌特征,涵盖了植物色彩、质感、层次等的变化,在植物景观营造方面有着不可忽视的作用6。将 SBE 法应用于植物景观评价以及探讨不同季节植物的观赏特性,将是今后进一步研究的方向7。植物色彩是评价植物景观的重要指标,往往给人带来最直
7、接的景观感受8。通过计算机软件可以更加科学、便捷地分析植物色彩构成9,目前,ColorImpact 软件逐渐应用于植物色彩量化研究中10,11,通过提取植物色彩,分析植物群落与色彩的关系,为园林植物色彩配置的应用和植物景观质量的提升提供了参考。苏州是首批国家历史文化名城,自然资源丰富,城市公园数量较多。因此,本文以苏州工业园区三个城市公园的春季植物景观为研究对象,运用 SBE 法和色彩量化分析对其进行美景度评价,并根据影响植物群落景观质量的主要因素建立美景度评价模型,提出城市公园春季植物景观的优化策略。1 研究地概况苏州工业园区,位于苏州古城以东,属亚热带湿润季风气候区,四季分明,自然条件优越
8、。研究选取了工业园区三个景观质量较好、居民使用率较高的公园进行研究。白鹭园面积23hm2,季相分明、景色丰富。白塘生态植物园面积 60.5hm2,植物种类丰富。中央公园占地 13hm2,植物配置形式多样。2 研究方法2.1 照片筛选与采集调查于 2021 年 4 月中旬对三个公园植物群落进行拍照取样。拍摄时统一规范,选择晴朗天气;拍摄时间为 10 00 到 15 00 之间;使用相同的相机、焦距和拍摄高度,所有照片均在没有闪光灯和背光的情况下拍摄;尽可能避免将非自然景观因子拍摄入内。拍摄照片多为公园主要景观节点及主路旁,筛选出能够反映三个公园景观特征的照片,包括白鹭园(A1A12)的12 个、
9、白塘生态植物园(B1B12)的 12 个和中央公园(C1C11)的 11 个,用于景观评价。2.2 美景度评价采用 SBE 法和问卷调查的形式进行美景度评价2。评价步骤如下:(1)将 35 张景观照片随机编号后,按照编号顺序制作成网络问卷。(2)采用 7 分制评分原则,-3 3 分别代表非常不喜欢、不喜欢、有点不喜欢、一般、有点喜欢、喜欢、非常喜欢。(3)评价者自行浏览问卷,依次对照片进行打分。(4)回收调查问卷,检查整理后计算 SBE 值。为了尽量减少不同个体间审美差异对评价结果造成影响,需要对美景度值进行标准化处理,采用传统标准化处理法4,12。2.3 ColorImpact 量化分析首先
10、利用 PS 软件将照片中非植物景观因Evaluation and Analysis of the Beauty Degree of Plant Landscape in Urban Parks in Spring:Taking Suzhou Industrial Park as an Example城市公园春季植物景观美景度评价与分析以苏州工业园区为例基金项目:2022 年国家自然科学基金面上项目(项目编号:52178046);苏州大学苏州园科协同创新中心项目基金(项目编号:SY2022006)237236|2023|11风景园林素如天空、水体、人群、山石等因素去除,消除其对植物色彩的影响。然
11、后运用 ColorImpact软件提取 35 张景观照片的色彩,根据孟塞尔色彩体系和色彩组成三要素HSV,即色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value),对景观照片进行色彩的色相数量以及各色块面积比的分析,包括绿色比、色彩数量、主色彩布局、色彩层次感和色彩对比度10。根据色相类型,将植物群落的色彩组合分为单色型、双色型和多色型组团三类13。2.4 景观要素分解与评价模型建立参考已有城市公园植物群落景观评价及植物组合色彩量化分析的相关研究文献12,14,15,结合研究地植物群落景观实际情况,从植物群落景观中提取 13 个影响因子(表 1),以各景观 SBE 值为因变量,各景
12、观的要素值为自变量,进行相关性分析,剔除影响较小的因子,运用软件 IBM SPSS Statistics 26 进行线性回归分析,建立景观因子与 SBE 值之间的定量模型。3 结果与分析3.1 植物群落色彩组合分析调查统计(表 2),35 个样地中单色型组团为 5 个,主要为雪松(Cedrus deodara)、广玉兰(Magnolia grandiflora)、香 樟(Cinnamomum camphora)、水杉(Metasequoia glyptostroboides)等构成的纯林或混交林景观;双色型组团19个,占比 54.28%,通常运用彩叶植物和春季观花植物,形成绿色+红色、绿色+紫
13、色、绿色+白色等组合方式,形成两种色彩的对比;多色型组团为 11 个,运用 3 种以上不同色系的乔木和灌木组合搭配,或者多种色系的地被花卉混合栽植。3.2 美景度评价主体分析调查共回收网络问卷 198 份,其中有效问卷 147 份。对评价主体进行审美偏好相似性分析,研究表明,不同性别、专业程度和年龄人群审美偏好虽略有差异,但各受测群体的 SBE值呈高度正相关,由此反映各群体在审美方面具有高度一致性。3.3 SBE 标准值分析35 个 景 观 样 本 的 SBE 标 准 值 区 间在-0.52 0.66(表 3)。有 15 个(42.9%)样本 SBE 标准值大于等于零,20 个(57.1%)样
14、本 SBE 标准值小于零。其中,得分值最高的是 B10 号样地,为 0.66,得分值最低的是 C5号样地,为-0.52。3.4 构建评价模型对 13 个景观因子进行运算,逐步剔除偏相关系数较小的景观因子,分别为色彩层次感X11、片层丰富度 X3、绿色比 X8、色彩数量X9。以 保 留 的 X1、X2、X4、X5、X6、X7、X10、X12、X13 等 9 个景观因子建立多元线性回归模型:SBE -0.433+0.141X1+0.024X2+0.132X4-0.108X5-0.033X6+0.014 X7+0.018X10-0.066X12+0.080X13以上多元线性回归模型 R2值为 0.5
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