許冬 徐陽洋 胡楠 李運遠(yuǎn)

“環(huán)境育人，空間育人”，景觀作為隱性的教育場所，通過美學(xué)的方式傳遞了認(rèn)知信息，并潛移默化地影響著公眾的態(tài)度、情感和價值觀。蘇霍姆林斯基認(rèn)為，“創(chuàng)造良好的育人環(huán)境是教育過程中最微妙的領(lǐng)域”[1]，人們可以通過對景觀進行直觀感受，從而激發(fā)起相應(yīng)的情感體驗，并在體驗中培育出一定的審美創(chuàng)造能力。而景觀因暗含“感知”特性，使得人們對景觀的欣賞“不單是視覺的感知，更要以‘內(nèi)在者’的角色去領(lǐng)會景觀之于存在的意義”[2]，其因突破傳統(tǒng)美學(xué)的非理性視角，融合了古典美學(xué)、生態(tài)學(xué)、心理學(xué)、建筑學(xué)等實質(zhì)[3-4]，使得景觀認(rèn)知研究具有一定的復(fù)雜性。

從景觀認(rèn)知的理論角度出發(fā)，近年來國內(nèi)外學(xué)者相繼提出相關(guān)理論，例如瓦爾德海姆（Waldheim）[5]將景觀美學(xué)評價分為視覺、聽覺和運動知覺3個維度，表明了景觀認(rèn)知評價主客體結(jié)合的趨向，劉濱誼[6]提出了景觀感應(yīng)理論的基本思想，推動了景觀感知及視覺評價的體系化建設(shè)。從景觀認(rèn)知的評價方法角度出發(fā)，國內(nèi)外主流的認(rèn)知評價方法主要包括描述因子法、調(diào)查問卷法和心理物理法[7-9]，并衍生出四大景觀評價理論學(xué)派和六大評價模式[10]。而隨著景觀評價方法及數(shù)據(jù)來源等內(nèi)容的變化，國內(nèi)外前沿研究開始利用眼動儀數(shù)據(jù)[11]、興趣點數(shù)據(jù)[12]、街景圖片數(shù)據(jù)[13]進行景觀評價定量研究，并利用空間句法[14]、計算機視覺分析技術(shù)[15]、人工智能深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16]等方式進行數(shù)據(jù)分析，使景觀認(rèn)知評價從具體描述公眾偏好轉(zhuǎn)變?yōu)橐詼y度為主的綜合量化[17]。然而傳統(tǒng)景觀評價研究存在專家打分主觀、群眾調(diào)查耗時過久等弊端，在此之上的擴展研究也易出現(xiàn)因研究方法過于復(fù)雜而導(dǎo)致的主客觀理解偏差等問題[18]，新技術(shù)的融入同樣存在著技術(shù)及設(shè)備在短時間內(nèi)無法大規(guī)模普及應(yīng)用的缺陷。因此，在各種信息收集及處理技術(shù)日趨成熟的時代背景下，持續(xù)探索如何融合主客觀評價，借助易于普及的技術(shù)和設(shè)備擴展規(guī)劃設(shè)計工具，對于景觀認(rèn)知研究和設(shè)計實踐具有重要意義。

近年來，以熱力圖為基礎(chǔ)的點觸熱力圖（click map）作為一種記錄用戶行為、分析用戶行為的工具，在信息科技及新聞傳媒領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用[19]，它可以通過直觀的方式呈現(xiàn)訪客對所在頁面位置區(qū)域的熱衷程度，是網(wǎng)頁交互體驗提升的重要組成部分[20]。例如Cai等[21]利用網(wǎng)頁頁面點擊位置及駐留時間等因素對用戶興趣進行建模；Vu等[22]通過提取用戶點擊網(wǎng)頁不同位置的頻率來刻畫用戶興趣特征，以改善網(wǎng)頁搜索的個性化處理。雖然目前點觸熱力圖在景觀評價等方面的應(yīng)用較為缺乏，但隨著百度統(tǒng)計及問卷星等國產(chǎn)軟件對點觸式調(diào)研的逐步開發(fā)，該方法作為新型技術(shù)融入景觀評價之中成為可能，具有良好的研究前景。因此本研究借助點觸式調(diào)研和點觸熱力分析，旨在探索將點觸熱力分析與景觀評價相結(jié)合的方式，并探究以下3個問題：1）受訪者對不同景觀要素產(chǎn)生了怎樣的認(rèn)知偏好？2）認(rèn)知偏好主要受到哪些因素的影響？3）不同類型的受訪者有怎樣的偏好差異？

1 研究內(nèi)容與方法

1.1 研究對象

本研究以北京林業(yè)大學(xué)為例，其在校園景觀建設(shè)方面成果顯著，景觀具有一定的代表性[23-24]，因此結(jié)合校園景觀建設(shè)背景及年代等資料，選取了有效結(jié)合互動參與型設(shè)施與生態(tài)可持續(xù)建設(shè)理念的4個研究地——林之心、星泉花園、記憶之庭及溪山行旅。

為了減少行人等其他動態(tài)因素的干擾，同時探索如何加強冬季景觀的吸引力，筆者于2021年12月—2022年1月冬季進行持續(xù)性的行為觀察與采訪作為預(yù)調(diào)研，結(jié)合預(yù)調(diào)研結(jié)果，在人群主要停留地點進行樣點選取和照片拍攝。分別在4個研究地的2個樣點上架設(shè)配有云臺的支架，以平均人眼視線高度（1.6 m）進行4個方向（正前方、左側(cè)、右側(cè)及正后方）的拍攝[25]，每個樣點拍攝2次。最終篩選出景觀要素識別清晰、具有明確冬季景觀特征的照片共32張（圖1）。

1 研究地樣點實景照片Photos of the research site sample point

1.2 研究方法

基于點觸熱力分析的冬季校園景觀要素認(rèn)知評價，主要從技術(shù)應(yīng)用及景觀評價兩方面展開（圖2）。在技術(shù)應(yīng)用方面通過實地調(diào)研拍攝樣點實景照片，應(yīng)用點觸式調(diào)研的方式獲取受訪者對實景照片的興趣點，利用興趣點的密度關(guān)系生成熱力圖，并根據(jù)興趣點及熱力圖數(shù)據(jù)進行景觀要素點觸率計算、熱力聚合組團數(shù)量統(tǒng)計。在景觀評價方面則邀請專業(yè)人士對景觀要素進行分類以指導(dǎo)實景照片語義分割，在語義分割和點觸式調(diào)研結(jié)果之間建立可量化的數(shù)學(xué)關(guān)系，并通過定性研究的方式分析受訪者對冬季校園景觀的認(rèn)知傾向，獲得研究結(jié)論。

2 技術(shù)路線Technical route

1.3 調(diào)研過程

利用問卷星熱力圖題型進行點觸式調(diào)研，調(diào)研內(nèi)容為32個景觀美學(xué)認(rèn)知題目，每個題目包含一張位于樣點拍攝的照片（寬3 000像素、高2 250像素、分辨率72像素/英寸），具體內(nèi)容為：請結(jié)合實際參與體驗，點擊您所關(guān)注的地方（可點擊3～5個位置）。受訪者可不受限制地在圖片上進行點觸操作，最終系統(tǒng)匯總所有受訪者的點擊情況，形成人群對這張樣點照片關(guān)注點的熱力圖。問卷共計發(fā)放179份，回收有效問卷170份，其中實地問卷采訪50人（到訪過實地的受訪者，主要為北京林業(yè)大學(xué)的學(xué)生及教師群體），線上問卷采訪120人（未到訪過實地的受訪者，主要為其他院校的大學(xué)生及教職工）。其中到訪過實地的受訪者可在樣點位置上結(jié)合實景感受進行問卷操作。

問卷系統(tǒng)將受訪者的點擊情況進行匯總，以寬高40像素為單位對同一網(wǎng)格中的所有點進行合并，將全部問卷回收后進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計及計算。根據(jù)問卷結(jié)果（圖3）統(tǒng)計每張照片的校園景觀要素興趣點數(shù)量，通過Photoshop 2020圖像編輯軟件中的記錄測量工具，統(tǒng)計每張熱力圖內(nèi)紅色熱力聚合組團的數(shù)量[26]，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)交互體驗的理論基礎(chǔ)，利用點觸率計算式進行景觀要素點觸率計算[27]，計算式如下：

3 校園景觀要素認(rèn)知熱力圖（部分）Cognitive heat map of campus landscape elements (part)

式中：Vα為該類景觀要素α的點觸率；Cα為該類景觀要素α在單張熱力圖中的興趣點數(shù)量；Mβ為單張熱力圖中全部景觀要素β的興趣點數(shù)量；Nα為具有該類景觀要素α的熱力圖數(shù)量。

2 景觀要素研究

2.1 景觀要素分類與識別

筆者通過資料搜索，將與本研究空間尺度相似的指標(biāo)進行匯總，根據(jù)實際調(diào)研拍攝的成果進行要素篩選，明確要素類型及內(nèi)容以確保各類要素所屬定義清晰，利用多次函詢專業(yè)人士的方式進行景觀要素分類調(diào)整，直至得出趨向一致的分類結(jié)果（表1），并確保該結(jié)果簡潔明確，貼近大眾對景觀要素的認(rèn)知情況。

表1 景觀要素分類結(jié)果Tab. 1 Classification of landscape elements

為確保定量識別冬季景觀要素內(nèi)容的準(zhǔn)確性，采用SegNet圖像語義分割算法對實景照片中的27類要素進行識別與提取，利用Photoshop 2020圖像編輯軟件，對各類要素范圍進行人工識別，按照景觀要素分類結(jié)果，對每類景觀要素進行顏色標(biāo)注，利用直方圖工具計算圖像中每個景觀要素的像素數(shù)量，并展示像素在圖像中的分布情況[28-29]（圖4）。

4 實景照片語義分割結(jié)果Semantic segmentation of site photos

2.2 景觀要素占比特征

通過將4個場地的景觀要素占比結(jié)果進行平均化可以發(fā)現(xiàn)（圖5），冬季景觀環(huán)境中建筑及構(gòu)筑物、道路及鋪裝類景觀要素占比最高，平均值分別為31.40%和18.52%，實際景觀表現(xiàn)為建筑體量感較重，輪廓形態(tài)在無樹木遮擋的天空映襯之下更為清晰，直接影響其附屬景觀的設(shè)計語言表達及核心功能展現(xiàn)；道路及鋪裝和場地結(jié)合，空間尺度較大且相對集中，形式種類較為豐富，具有多樣的色彩、質(zhì)感及拼貼方式。植物類景觀要素占比平均值為17.57%，其中喬木與竹亞科植物為植物景觀的觀賞主體，常綠喬木樹姿蒼勁有力，落葉喬木展現(xiàn)姿態(tài)之美，竹亞科植物桿型挺拔秀麗、枝葉瀟灑多姿，配合點綴性的灌木及草本，可充分展現(xiàn)植物的冬態(tài)之美。天空及其他類景觀要素占比平均值為15.92%，核心功能為對建筑及植物景觀要素進行形態(tài)凸顯。設(shè)施類景觀要素占比平均值為7.06%，作為校園景觀功能主體，與構(gòu)筑物結(jié)合形成駐足停留的空間，具有體積小以更有效地利用空間的特征。水體、高差及置石、裝置、照明類景觀要素占比較少，平均值分別為3.97%、2.84%、2.21%和0.51%，多掩映于建筑、構(gòu)筑物及植物景觀之間，在強調(diào)藝術(shù)形式的同時重視人的體驗和參與，作為景觀點綴來增強空間的活力。

5 景觀要素實際占比結(jié)果Results of actual proportion of landscape elements

總體可見，研究地校園景觀的整體特征為：以硬質(zhì)景觀要素作為主導(dǎo)，軟質(zhì)景觀要素集中體現(xiàn)，多類型景觀要素掩映其中增添景觀活力。

3 景觀偏好層級

利用SPSS 20.0軟件的排序個案功能對景觀要素點觸率結(jié)果進行排序，以可視化分箱手段中的等間距分類方式，將點觸率統(tǒng)計結(jié)果進行分級[30]，形成對景觀要素普遍關(guān)注、一般關(guān)注和不易關(guān)注3個層級，根據(jù)受訪者對冬季景觀要素的觀賞偏好進行景觀類型劃分（表2）。

表2 基于點觸率統(tǒng)計結(jié)果的景觀要素分類Tab. 2 Classification of landscape elements based on the statistics of point-touch rate

1）普遍關(guān)注層級的景觀要素分為自然觀賞型和功能互動型。自然觀賞型景觀要素在冬季具有明顯的形態(tài)變化，整體氛圍表達由蔥郁生機之感向雄威、剛勁和嚴(yán)肅之感轉(zhuǎn)變，展示冬季景觀蒼勁、自然之美。功能互動型景觀要素較少受到季節(jié)影響，多貼合教職工及師生的使用需要，融合功能性、科普性、觀賞性等服務(wù)內(nèi)容，使這類兼具多種功能的景觀要素?fù)碛懈叩年P(guān)注度。

2）一般關(guān)注層級的景觀要素分為智慧體驗型和特色展示型。智慧體驗型景觀要素可將智能工程技術(shù)與園林景觀環(huán)境有效結(jié)合，利用智能信息、生態(tài)可持續(xù)管理等功能實現(xiàn)節(jié)約資源、降低管理成本等作用，但在冬季使用中具有一定時效性。特色展示型景觀要素具有線條、形體、色彩和質(zhì)地的差異，有特定的暗示功能，可成為向人們傳遞審美信息的媒介，使人心理產(chǎn)生不同的情感，引發(fā)不同的意境和反應(yīng)[31]。

3）不易關(guān)注層級的景觀要素分為景觀襯托型和視覺隱蔽型。景觀襯托型景觀要素在景觀組成中擁有較高的占比，但多與遠(yuǎn)景融合，或在色彩及形態(tài)表達上較為含蓄，主要起到場景襯托作用。視覺隱蔽型景觀要素在空間中視覺占比較低，多依附于其他景觀要素，起到功能補充或景觀提升的作用，因自身的形態(tài)及位置排布具有一定隱蔽性，使得受訪者對其關(guān)注較低。

4 景觀要素與偏好相關(guān)性分析

4.1 景觀要素占比與點觸率相關(guān)性統(tǒng)計

利用SPSS 20.0軟件對32組數(shù)據(jù)的景觀要素占比與景觀要素點觸率進行正態(tài)性檢驗及雙變量相關(guān)性分析，根據(jù)顯著性進行3個層級的歸納分類，結(jié)合相關(guān)系數(shù)、語義分割景觀要素實際占比及點觸率對3個層級進行進一步的排列劃分（表3）。

表3 景觀要素占比與點觸率相關(guān)性統(tǒng)計結(jié)果Tab. 3 Statistics of the correlation between element proportion and point-touch rate

在具有顯著相關(guān)性的層級中（r＞0.30，p＜0.050），自然類要素、景觀構(gòu)筑物及景觀墻的實際占比較大，該類要素可借用與建筑語言迥異的材料和形式緩解冬季建筑環(huán)境帶來的壓迫感與緊張感，并具有遠(yuǎn)觀的輪廓差異及細(xì)看的紋理變化，在靜止的畫面中呈現(xiàn)出豐富的感官效果，可對受訪者產(chǎn)生顯著影響。普通種植池、其他、藝術(shù)裝置、欄桿扶手及臺階實際占比較小，但多與簡單直白的文字及圖示語言相結(jié)合，例如溪山行旅中的普通種植池及臺階引用書法、詩歌、繪畫等相關(guān)藝術(shù)形式，直接表達核心的景觀語義，明確凸顯了景觀敘事的核心，具有極強的影響潛力[24]。

在具有一定相關(guān)性的層級中（r＞0.30，0.100＞p＞0.050），實際占比較大的天空、普通鋪裝及玻璃門窗構(gòu)成的環(huán)境基底激發(fā)了環(huán)境整體的景觀價值，玻璃門窗具有透明性與開放性的視覺特征，故有一定影響力。實際占比較小的要素中，柵格欄桿表現(xiàn)為“樹”形結(jié)構(gòu)的標(biāo)識性符號，攀緣在建筑上且重復(fù)出現(xiàn)，例如星泉花園⑤及溪山行旅①④⑤⑦⑧所示（圖1），與建筑關(guān)系密切，豐富了景觀的主要視覺立面。裝置類景觀要素引入數(shù)字化信息、動態(tài)燈光效果以及互動實驗性等內(nèi)容，為自然語言及文化語言轉(zhuǎn)譯的載體，具有明顯的藝術(shù)與生態(tài)含義。

無相關(guān)性層級中（p＞0.100）的景觀要素不具備共性特點，卻也因此易于疊加在不同的語境及景觀要素之中，利用功能置入、感知強調(diào)以及視線引導(dǎo)等方式，豐富景觀效果和行走體驗，積極促進受訪者與環(huán)境發(fā)生互動。例如鋼板鋪地、碎石鋪地等生態(tài)鋪裝，隱蔽地嵌入種植池與地面的邊緣，雖無法為整體景觀環(huán)境帶來顛覆性變化，卻也利用色彩及質(zhì)感的差異強化了鋪裝線條的形式感，強調(diào)了空間的導(dǎo)向性。

4.2 2類受訪者景觀偏好差異性分析

利用SPSS 20.0軟件的計算變量功能，對2類受訪者的景觀要素點觸率進行離差標(biāo)準(zhǔn)化處理，通過方差計算得出2類受訪者關(guān)注要素內(nèi)容差異（圖6），利用Photoshop 2020中的記錄測量工具計算熱力聚合組團（圖3中表現(xiàn)為紅色），檢驗2類受訪者關(guān)注內(nèi)容的集中程度差異（圖7）。

6 2類受訪者景觀要素偏好差異Differences in landscape element preference between the two types of respondents

7 樣點照片熱力聚合組團數(shù)量Number of heal clusters in sample site photos

未到訪過實地的受訪者易對實景照片中4～5個景觀要素產(chǎn)生興趣，導(dǎo)致點擊結(jié)果相對分散，多注重景觀要素顏色、材質(zhì)及形態(tài)的差異，偏好具有顯性信息傳遞的景觀要素。例如互動裝置可直接展示趣味性及娛樂性，易吸引受眾參與到環(huán)境之中，而附屬于建筑的要素可以利用平面和空間構(gòu)成視覺錯覺及光影、色彩變化，創(chuàng)造出具有特色的格調(diào)和氣氛，向該類受訪者傳遞了一種基本的審美情趣，建立一種具有強烈聚焦度和識別性的認(rèn)知“紐帶”。

到訪過實地的受訪者多點擊照片內(nèi)3～4個景觀效果突出的要素，導(dǎo)致熱力聚合組團數(shù)量較少，表現(xiàn)為對景觀認(rèn)知達成共識，更易敏銳地提取照片中最具特色或凝練了校園歷史文化和場所特質(zhì)的內(nèi)容。這些暗含“場所精神”的景觀要素成為一種“記憶符號”，促使受訪者對其具有統(tǒng)一的認(rèn)同感和歸屬感[32]，如人工噴泉與智慧裝置，其中人工噴泉配合音樂及水霧效果，促使受訪者與景觀形成視覺、聽覺與觸覺的多感官互動，這類可與人互動的多樣化趣味要素可以作為校園記憶的“敘述者”，成為受訪者的記憶觸媒。

5 結(jié)果與建議

本研究以北京林業(yè)大學(xué)內(nèi)的4處冬季校園景觀為研究對象，借助語義分割技術(shù)、實景照片點觸式調(diào)研及點觸熱力分析的方法，對冬季景觀要素占比、景觀要素偏好及兩者之間的相關(guān)性進行了研究，得出以下3點結(jié)果。1）受訪者在實景照片點觸過程中一定程度上受到景觀要素實際占比影響，普遍關(guān)注可呈現(xiàn)冬季獨特美感的自然觀賞型與功能互動型的要素，一般關(guān)注受冬季影響而具有時效性的智慧裝置、景觀照明等具有智慧體驗感及特色展示性的要素。2）除受景觀要素實際占比影響，因冬季景觀環(huán)境視覺通透度高，受訪者傾向于點觸具有明確形態(tài)差異，或直接利用文字信息表達景觀核心語義的景觀要素，而融于場景之中，形態(tài)抽象、功能復(fù)合的景觀要素也在一定程度上影響點擊率。3）未到訪過實地的受訪者更多關(guān)注互動裝置以及附屬于建筑的裝飾性要素，對場景中的文字信息較為敏感，到訪過實地的受訪者則會更青睞于與科技工程相關(guān)的景觀要素，聚焦于表達方式較為抽象的歷史、文化內(nèi)容。

因此在校園景觀設(shè)計及更新過程中，可采取以下措施提升人們參與室外活動的意愿，增強受訪者對場所的感知。1）平衡不同關(guān)注層級要素之間的關(guān)系，避免冬季景觀單調(diào)。由于冬季溫度低且日照時間短，導(dǎo)致樹木凋零、視覺環(huán)境單調(diào)，因此應(yīng)充分應(yīng)用植物、水體和置石的組景營造具有冬季景觀特色的自然生態(tài)空間，增加樹池座椅、景觀構(gòu)筑物等兼具視覺效果和平衡體感的冬季功能性設(shè)施，弱化欄桿扶手及基礎(chǔ)照明等要素的直觀視覺表現(xiàn)，使之融入植物或裝置之中，在保持功能性的同時減少其對視線焦點的干擾。2）采用具有要素影響力的景觀要素設(shè)計方法，增強冬季景觀趣味。由于冬季植物凋落使得硬質(zhì)景觀要素成為主導(dǎo)，因此應(yīng)通過功能復(fù)合的方式讓景觀要素具有多重應(yīng)用效益，并通過圖示或文字說明的方式向公眾提供可有效解讀的要素信息，增加冬季景觀的趣味性，營造具有識別性和感染力的空間和場所。3）兼顧受訪者對景觀要素認(rèn)知的差異，強化冬季景觀活力。由于冬季動植物較少、室外空間人流量較低，因此應(yīng)在營造具有整體感的景觀空間的同時，利用建筑立面的裝飾性元素增強視覺效果，吸引未曾到訪過該處的人群進入，使得冬季景觀具有動態(tài)活力。同時，加強景觀細(xì)節(jié)處理，融合科技手段，運用文化符號賦予校園景觀事件性和敘事性，使校園景觀具備能夠激發(fā)好奇心和共同記憶的特質(zhì)，強化到訪過實地的受訪者的場所認(rèn)同感和歸屬感。

6 結(jié)論與展望

本研究將網(wǎng)頁交互體驗設(shè)計的調(diào)查、分析方法——點觸熱力分析與景觀調(diào)研分析相融合，通過利用“更多圖示語言、更少文字說明”的點觸式調(diào)研方法簡化景觀評價流程，促使受訪者在問卷調(diào)查過程中將答題焦點由“文字理解”轉(zhuǎn)換為“圖示感受”，從而減少受訪者對于繁雜問卷的排斥心理以及對文字題目理解的偏差。同時將點觸式調(diào)研結(jié)果與語義分割相結(jié)合，用可量化的分析方式確定景觀要素占比、受訪者景觀要素偏好及兩者之間的相關(guān)性，然后對定量結(jié)果進行定性研究和評價，最終構(gòu)建了主客觀聯(lián)立的景觀要素認(rèn)知評價方法。相比于其他小樣本問卷調(diào)查的評價方法，本研究提供了一種新的調(diào)研、評價范式，具有調(diào)研工具簡單、調(diào)研過程易行的優(yōu)勢。實際上，點觸熱力分析不僅反映了受訪者的視覺認(rèn)知情況，還給予了受訪者思考和回憶的時間，使受訪者從期望與認(rèn)同的角度下選出關(guān)注的景觀要素內(nèi)容。

此外，本研究為了控制影響景觀認(rèn)知的變量，盡可能避免了不同層級影響因素對研究的干擾，在時間、空間、使用人群及研究內(nèi)容方面進行了限定，聚焦于學(xué)生及教職工群體對校園冬季景觀要素的認(rèn)知偏好。然而景觀環(huán)境空間復(fù)雜多樣，如果能截取不同場景、不同時間軸線上的景觀片段，則更有可能溯源受訪者對不同景觀要素的認(rèn)同機制。未來研究應(yīng)針對不同類型的景觀環(huán)境進行調(diào)查與研究，同時兼顧不同季節(jié)、不同景觀要素構(gòu)成，從多個視角探究不同類型受訪者對環(huán)境的綜合感知，進而為基于點觸熱力分析的景觀認(rèn)知研究提供更具說服力的依據(jù)。

圖表來源(Sources of Figures and Tables)：

文中圖表均由作者繪制，其中圖1照片由作者于2021年12月拍攝。