運用層次分析法分析景觀空間視覺吸引要素評價指標*

范　榕

南京林業(yè)大學風景園林學院　南京　210037

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運用層次分析法分析景觀空間視覺吸引要素評價指標*

范榕

南京林業(yè)大學風景園林學院南京210037

摘要：研究采用AHP法對景觀空間視覺吸引要素評價指標進行量化分析，針對甄別景觀空間視覺吸引要素實驗提取的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，計算出層次單排序和總排序的結(jié)果并進行一致性檢驗，得出該7類視覺吸引要素在各類景觀空間中對風景資源的影響比重按從大到小排序為尺度和距離(0.293 7)、實體(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)。模型計算結(jié)果與經(jīng)驗判別法的結(jié)果基本一致，說明AHP法對景觀空間視覺吸引評價具有客觀量化描述的準確性并具有一定的科學意義，這為景觀空間視覺吸引評價提供了理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：景觀空間，視覺吸引，吸引評價，吸引要素，層次分析法

景觀視覺分析及評價是風景園林學科領(lǐng)域研究的重要方向，其理論可視為風景園林理論研究的核心內(nèi)容之一。該研究最早開始于20世紀60年代，國內(nèi)外的專家學者們都對景觀視覺研究這一課題給予了較高的關(guān)注[1-11]。景觀空間視覺吸引評價研究是基于生理和心理上的視覺活動的分析與研究，吸引程度強弱直接影響到人們對景觀空間的直觀感受[12]。當人們處于某個景觀空間當中時，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，對觀賞者的感知和心理認知產(chǎn)生影響，并能提取出人類感興趣的視覺特征以及通過人眼被吸引的頻率、時間、反復(fù)程度判斷出人對此景觀空間感興趣的程度，這個過程稱為“景觀空間的視覺吸引”，它是景觀空間質(zhì)量高低的重要評判標準[13]。景觀空間視覺吸引要素評價研究強調(diào)以觀賞者為基礎(chǔ)并考慮參與者的敏感度偏好，除了明顯的實質(zhì)及生物特征外，仍必須清楚地顯示過去人類使用的沖擊及對未來的規(guī)劃目標與期望。通過對大眾知覺、判斷、需求的明確思考，可以更清楚視覺資源該如何正確使用，并指導未來的景觀規(guī)劃更有效、更高明。

1 研究問題

景觀空間視覺吸引評價是一個感性的研究問題。如何對這一感性的問題進行量化，將成為本研究的重點。筆者曾采用問卷調(diào)查和直接觀察的方式方法，運用主成分分析法對采集到的數(shù)據(jù)進行處理，提取出7類景觀空間視覺吸引要素[14]。本文將這7類景觀空間視覺吸引要素作為各類景觀空間視覺吸引評價的影響因子，通過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，通過提出的研究方案和計算得出最佳景觀空間視覺吸引要素的權(quán)重排序，以此作為景觀空間視覺吸引評價的理論依據(jù)，以期通過量化的方法將景觀空間視覺吸引評價客觀地描述出來，建立評價模型。

2 研究內(nèi)容

將通過景觀空間視覺吸引要素實驗所得出的數(shù)據(jù)錄入Eviews和SPSS程序進行數(shù)理統(tǒng)計分析，并運用統(tǒng)計學的方法來分析觀賞者對景觀空間視覺吸引的評價，是深入研究和分析風景資源美學的一條更直接而有效的途徑。

2.1 研究方法

2.1.1 問卷調(diào)查法

景觀空間視覺質(zhì)量和偏好評價主要的研究方法是主觀評分法。它要求測試者在大量的照片中選取出一些具有代表性的景觀照片，讓被測者在進行觀賞的同時指出他們認為最重要的和最感興趣的區(qū)域及目標，并填寫測試問卷給出所認為的相應(yīng)分值。這樣的測試活動是既含有由內(nèi)而外的視覺吸引機制又含有由外而內(nèi)的視覺吸引機制的行為方式。有些測試照片是被測者所熟知的，這就具有由內(nèi)而外的視覺吸引機制內(nèi)容；有些測試照片則是被測者從未見過的陌生景象，人們在看見這一照片時會產(chǎn)生由外而內(nèi)的視覺吸引機制內(nèi)容。因此，這就需要嚴格篩選照片，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取樣法，首先將欲評價的景觀圖片挑選出來，按照景觀空間類型進行分類，然后在每個景觀空間類型中隨機選取需要用來測試的照片，其總數(shù)目根據(jù)不同的實驗需求來決定。

2.1.2 層次分析法

層次分析法是由匹茲堡大學教授薩蒂在20世紀70年代開發(fā)出來的一種量化分析方法，是用于對定性研究的問題進行量化分析的一種方法。人們可以通過這種方法對主觀判斷進行客觀描述。其根據(jù)研究目的先建立總目標層，然后對總目標層的各種影響因素進行劃分，進而建立多指標(或約束、準則)的若干層次，通過定性指標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，將決策問題的有關(guān)元素分解成目標、準則、方案等層次，并在此基礎(chǔ)上進行定性與定量結(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層，資源價值、生態(tài)價值和美學價值為準則層，空間視覺吸引7類視覺吸引要素(空間尺度和距離、實體、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張測試照片由專家對每張圖片里的7類景觀空間視覺吸引要素視其在該景觀空間照片中的重要性進行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行各層的一對一比較，一般設(shè)定一對比較值為1，3，5，7，9共5個分值，目標層為A，第二層為B1,B2,B3，第三層為P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7，最后運用Matlab程序?qū)Ω鲗酉鄬τ谏弦粚拥呐判蜻M行一致性檢驗，得出比較判斷矩陣[17]。

2.3 問題的分析

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

守望相助愛無疆，扶貧濟困情永在。近年來，在中農(nóng)集團黨委的堅強領(lǐng)導和統(tǒng)一部署下，中農(nóng)控股一直積極承擔扶貧濟困的社會責任，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

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

3 研究結(jié)果

3.1 層次單排序及其一致性檢驗

利用Matlab計算矩陣A的最大特征值及特征值所對應(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重要性權(quán)重性向量以及一致性指標CI和一致性比例CR(表2)。

表1　大尺度景觀空間視覺吸引評價模型基礎(chǔ)指標體系

表2　層次單排序一致性檢驗

由表2可見，所有4個層次單排序的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

3.2.1 層次總排序權(quán)值表

已知第二層(B層)對于總目標(A)層的排序向量為

w1=[0.5816,0.1095,0.3090]′;

而第3層(P層)對第2層各個因素(Bi)為準則時的排序向量為

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層相對于總目標的排序向量為

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

根據(jù)上述運算得出大尺度景觀空間視覺吸引要素的優(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

景觀空間視覺吸引評價研究是一項基礎(chǔ)理論研究，但同時又兼具實際應(yīng)用價值，如何選擇合理的景觀評價方法并建立科學而全面的景觀評價體系是本課題研究的關(guān)鍵所在。實驗通過3個不同景觀空間尺度類型分析發(fā)現(xiàn)，重要的視覺吸引要素都是空間尺度和距離要素，這符合專業(yè)基本理論與實際問卷調(diào)查的結(jié)果，其他視覺吸引要素會根據(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，與真實情況存在差距，影響最后的模型準確度。綜上所述，采用層次分析法來研究任何問題，都應(yīng)在實際運用中對具體問題進行具體分析，合理劃定重要度，結(jié)合調(diào)查情況進行嚴格的建模和分析，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

作者簡介：范榕，講師，博士，研究方向為建筑科學與工程，E-mail：fanrong0910@126.com

*基金項目：江蘇省教育廳高校自然科學研究面上項目景觀空間視覺吸引評價理論方法研究(15KJB560009)；南京林業(yè)大學高層次人才科研啟動基金基于視知覺的城市景觀空間理論研究(GXL019)

收稿日期：2015-07-30