基于GIS和模糊層次分析法的觀景點分布區(qū)評篩
——以株洲九郎山山地公園為例

肖志鵬,劉破浪,劉 曄,胡芳文,彭懷貞,張子妍,高萍

(中南林業(yè)科技大學,長沙 410004)

觀景點選址是風景規(guī)劃中的重要組成部分[1-2]。在風景規(guī)劃的踏勘中,需記錄遇到的適宜觀景點及相關(guān)信息以進行觀景點選址。對觀景點的選址,傳統(tǒng)做法往往依靠規(guī)劃者的認知及相關(guān)經(jīng)驗,但大尺度場地會受踏查時間與次數(shù)限制,難以實現(xiàn)全面調(diào)查,故傳統(tǒng)方法存在局限。

GIS能夠集成處理地理信息。模糊層次分析法是規(guī)劃決策中的一種決策方法,與層次分析法相比更符合人類思維的模糊性[3-4]。為了更好地解決規(guī)劃中的問題,GIS技術(shù)結(jié)合模糊層次分析法被運用在選址研究中,對運用這一方法進行選址分析的研究已在一些領(lǐng)域初步展開[5-7]。目前,在風景規(guī)劃領(lǐng)域,基于GIS技術(shù)的景觀評價與選址已有初步研究。張強等[8-10]對選定景點的視覺景觀效果進行了評價；聶康才等[11]研究了基于景觀敏感度與用地適宜性的選址輔助決策；林鵬[12]基于GIS從坡度、游線距離、景觀敏感度等角度對亭的選址進行了研究。但目前現(xiàn)有的研究無法確定潛在觀景點分布區(qū),國內(nèi)也未見將模糊層次分析法應(yīng)用于風景規(guī)劃選址中的研究。

為減少風景規(guī)劃中觀景點踏查工作量,實現(xiàn)重點踏查,本文提出一種潛在觀景點分布區(qū)的評篩方法。該方法基于GIS和模糊層次分析法,針對上述問題,構(gòu)建適用于潛在觀景點分布適宜性評價體系。對得到的適宜性評價,結(jié)合局部踏查結(jié)果設(shè)置閾值實現(xiàn)篩查。該方法能夠為風景區(qū)觀景點選址、游線規(guī)劃提供參考和科學依據(jù)。

1 研究方法

1.1 觀景點分布適宜性指標設(shè)計

觀景點分布適宜性反映了某一地點作為觀景點的可能性與適宜程度。一方面,與被觀測對象相關(guān),如,被觀測對象的種類、性質(zhì)；另一方面,與觀測者所在位置是否適宜觀景有關(guān),如,是否可達,是否便于停留,與被觀察對象是否存在通視關(guān)系等。

參考以往的研究[12-15],本文基于指標選取的科學性、表征性、獨立性、數(shù)據(jù)可獲取性等基本原則,建立了包括視距適宜性、視域開闊性、駐留適宜性、交通可達性4項基礎(chǔ)指標的評價指標體系。單因子評價計算主要參考俞孔堅[15]介紹的方法。因本文旨在評篩潛在觀景區(qū),因此,不對單因子評價結(jié)果進行分級處理,而是在綜合評價后設(shè)置篩選閾值。

1.1.1視距適宜性

觀景點與特定景物的距離影響景觀視覺效果。對于一定的被觀測對象,在一定距離范圍內(nèi),所能取得的視覺效果最佳,超出一定范圍,效果隨距離變化而改變。

一方面,被觀測對象的體量和類別影響最佳觀賞距離,如高大山巒、建筑群體及水庫、池塘的最佳觀賞距離各有區(qū)別。另一方面,最佳觀賞距離受人眼視物規(guī)律影響,一定距離范圍內(nèi)能夠觀察對象的細部,超出一定范圍后細部不可見,一定范圍內(nèi)對象輪廓可被辨識,超出后不可辨識。同時,景物被觀察的效果,由近及遠,是由清晰到模糊的漸變的過程。

結(jié)合研究區(qū)具體情況,本文按表1對景物進行分類。

表1 景物類別及其性質(zhì)Tab.1 Types and characteristics of views

按下列公式計算不同類別的單個景物在不同距離區(qū)間內(nèi)的評價值:

(1)

式中:Di為單個景物在不同距離上的評價值,d為觀景點與景物的距離；x1為最佳視距區(qū)間的下限,x2為最佳視距區(qū)間的上限；v為可見性,v=0代表在該位置與景物不存在通視關(guān)系,v=1則相反。

由于一特定位置可能存在多個可被觀賞的景物,基于多個景物,按下列公式計算,得到視距適宜性評價:

(2)

考慮本研究區(qū)情況,認為適合遠距離觀賞景物最佳視距范圍在300～1 800 m,即對于適合遠距離觀賞的景物,x1為300,x2為1 800；適合中等距離的觀賞景物中,僅適宜在中等距離取得效果的景物,其最佳視距范圍為30～300 m,即x1為30,x2為300,而在近距離取得與中等距離相近效果的景物,其最佳視距范圍為0～70 m,即x1為0,x2為70。

1.1.2視域開闊性

當視域足夠開闊,雖不具特定的觀賞對象,同樣具有觀賞上的意義。同時,在其他條件相同的情況下,在某一位置視域越廣闊,則作為觀景的位置越有利。結(jié)合研究區(qū)具體情況,本文按下列公式計算視域開闊性:

B=(α- minα)/(maxα- minα)

(3)

式中:B為視域開闊性評價值,α為在某一位置上環(huán)視360°的可視區(qū)域面積的大小。研究區(qū)所有位置中,可視面積最小為minα,最大為maxα。

1.1.3駐留適宜性

駐留適宜性與觀察者所處位置的坡度大小相關(guān),平坦地面適合停留,有利于作為觀景點,當?shù)孛婢哂衅露葧r,則不利于停留觀景,坡度越大,可停留性越差,過大的坡度則無法停留。通常1.1 °以下的坡度對人的停留不造成影響,高于5.7 °時不易停留,坡度達到45°時通常無法停留[16]。參考以往研究[12-15],考慮坡度環(huán)境對人停留的影響及研究區(qū)情況,本文按下列公式計算駐留適宜性:

S=1-sin2[arctan(H×W-1)]

(4)

S=1- sin2β

(5)

式中:S為駐留適宜性評價值,H為等高距(m),W為等高線水平間距(m),β為觀察者所處位置的地面坡度值。

1.1.4交通可達性

交通可達性與距離游覽道路的距離相關(guān)。游人在游覽過程中通過道路方能抵達特定區(qū)域,同時在距離道路越近的區(qū)域,進行新的道路建設(shè),如鋪設(shè)棧道,其成本更低。因此,距離道路越近,交通可達性越高。參考以往研究[12-15],結(jié)合研究區(qū)道路具體情況,本文按下列公式計算視距適宜性:

T=f/d

(6)

式中:T為交通可達性評價值,d為觀景點至道路邊緣的垂直距離。設(shè)距離道路一定距離內(nèi),對游人的到達基本不造成阻礙的最大距離為f,本文中f取25 m。

1.2 觀景點分布適宜性評價

徐澤水[17]提出了一種基于FOWA算子的三角模糊數(shù)互補判斷矩陣排序法,本文采用該方法計算指標權(quán)重。

觀景點分布適宜性記為S,結(jié)合得出權(quán)重,觀景點分布適宜性的計算方法如下:

S=w1×Q+w2×B+w3×S+w4×T

(7)

1.3 篩選方法及結(jié)果檢驗

觀景點分布適宜性評價,是對研究區(qū)內(nèi)各個位置的作為觀景點的適宜性做定量的評價,評價值越高,代表存在適宜的觀景點的可能性越高。但對于適宜或不適宜作為觀景點的界定值,單憑觀景點分布適宜性評價無法確定。

為確定篩選閾值,本文通過對研究區(qū)的局部區(qū)域進行實地踏查,基于多位相關(guān)專業(yè)背景的踏查者的踏查結(jié)果,確定區(qū)域內(nèi)具有觀景點意義的若干地點,并在觀景點分布適宜性評價中查詢這些地點的評價分值。取這些地點的評價分值的最小值及其它在統(tǒng)計學上有意義的值(最小四分位數(shù)、平均值、中位數(shù)等),作為篩選閾值。高于閾值的為適宜區(qū)域,反之為不適宜區(qū)域。

結(jié)果檢驗方法為選定另一條踏查路線,按上述方法得到適宜觀景點,計算落在篩選為適宜范圍的點數(shù),并計算占總數(shù)的百分比。

上述單因子評價,綜合評價及篩選均在Arcgis 10.5中完成。

2 案例檢驗

2.1 研究區(qū)概況 數(shù)據(jù)源及景物選取

本文選取株洲九郎山山地公園作為研究區(qū)。九郎山山地公園位于湖南省株洲市石峰區(qū),地處長株潭交界地帶,九郎山主峰海拔328 m,為長、株、潭三市城區(qū)之最。研究區(qū)域總面積為771.1 hm2。區(qū)域內(nèi)主要為自然山體,植被主要為人工林,且植物景觀效果不突出,區(qū)域內(nèi)有寺廟、水庫數(shù)處。

研究數(shù)據(jù)包括:九郎山地形圖(含等高線、高程點、建筑物、道路等信息),谷歌衛(wèi)星影像,地理空間數(shù)據(jù)云DEM高程數(shù)據(jù)。

景物選取:結(jié)合衛(wèi)星影像、地形圖及研究區(qū)資料,參照《中國森林公園風景資源質(zhì)量等級評定》對風景資源類型的描述[18],選取在中、遠距離上具有觀賞價值的景物,得到山體1(第1處突出的高大山體)、山體2(第2處突出的高大山體)、寒塘水庫、夾坡水庫、芭蕉水庫、上林寺、雙峰禪寺、九郎寺、秋瑾故居等共計9處觀賞對象。按表1所述定義對這些景物進行分類,其中山體1、山體2屬于遠距離觀賞景物；上林寺、雙峰禪寺、九郎寺、秋瑾故居屬于中距離觀賞景物中僅在中等距離取得最佳效果的一類；寒塘水庫、夾坡水庫及芭蕉水庫屬于中距離觀賞景物中在中、近距離取得最佳觀賞效果的景物。

研究區(qū)高程、道路與景物分布情況如圖1(a)所示。

2.2 基于FAHP的指標權(quán)重測算

本文采用徐澤水[17]提出的方法計算指標權(quán)重。此計算方法大致步驟如下:

1) 針對決策方案,構(gòu)造三角模糊數(shù)互補判斷矩陣。

2) 確定FOWA算子的加權(quán)向量:選擇模糊語義量化準則,以確定模糊語義量化算子的參數(shù),結(jié)合模糊語義量化算子計算結(jié)果,計算求得FOWA算子的加權(quán)向量。

3) 基于FOWA算子對判斷信息進行集結(jié):確定決策態(tài)度(保守、中立、追求風險),計算模糊三角數(shù)矩陣各元素的期望值,根據(jù)期望值大小對模糊三角數(shù)矩陣按行進行重排序,再對重排序結(jié)果按FOWA算子對判斷信息進行集結(jié),得到各方案的優(yōu)先程度。

4) 計算各指標權(quán)重:計算優(yōu)先程度的期望值,對優(yōu)先程度的期望值歸一化,得到排序向量,基于三角模糊數(shù)期望值求得三角模糊數(shù)互補判斷矩陣的排序向量,排序向量即為權(quán)重。

本文指標權(quán)重測算過程如下:

通過專家咨詢,構(gòu)建的觀景點分布適宜性三角模糊數(shù)互補判斷矩陣如表2所示。

模糊語義量化準則選擇“大多數(shù)”,按文中徐澤水[17]提出的計算方法得到加權(quán)向量w=(0,0.4,0.5,1)T；決策態(tài)度為風險中立,按文中方法求得矩陣中元素期望值,并按期望值大小對矩陣中每行各數(shù)據(jù)按行進行重排序。因篇幅有限,此處期望值結(jié)果及重排序結(jié)果省略；將FOWA算子計算方案與其它方案的優(yōu)先程度相比,計算得到優(yōu)先程度期望值,對優(yōu)先程度期望值歸一化得到排序向量,此時得到的排序向量即為各因素相對目標所占權(quán)重。優(yōu)先程度、優(yōu)先程度的期望值與排序向量如表3所示。

表2 觀景點分布適宜性三角模糊數(shù)互補判斷矩陣Tab.2 Triangular fuzzy number complementary judge matrix of suitability of distribution of scenic view-point

表3 優(yōu)先程度 優(yōu)先程度期望值與排序向量Tab.3 Priority,priority expectation and ranking vector

2.3 單因子評價及綜合評價

2.3.1視距適宜性

對山體1、山體2、寒塘水庫、夾坡水庫、芭蕉水庫、上林寺、雙峰禪寺、九郎寺、秋瑾故居共計9處觀賞對象,按式(1)計算每一處景物在不同距離位置的評價值,按式(2)對所有景物在不同距離上的評價值求和并離差標準化,得到的視距適宜性評價,具體情況如圖1(b)所示。

2.3.2視域開闊性

由于可視區(qū)域不局限于研究區(qū)紅線范圍內(nèi),而在視域開闊性評價方面,已有的地形圖中的高程數(shù)據(jù)不能滿足研究需要,故采用地理空間數(shù)據(jù)云提供的30m×30m地形高程數(shù)據(jù)進行替代,以求近似解。過程如下:通過地理空間數(shù)據(jù)云30m×30m DEM高程數(shù)據(jù),取得研究區(qū)域邊界向外緩沖3 km的DEM柵格數(shù)據(jù)(同時包括研究區(qū)內(nèi)部區(qū)域高程),緩沖范圍如圖1(c)所示,對得到的高程數(shù)據(jù)進行柵格轉(zhuǎn)點,對點賦予地形高程,再進行可視性分析。

可視性分析參數(shù):柵格數(shù)據(jù)選擇緩沖3 km的DEM柵格數(shù)據(jù),觀察點選擇賦予地形高程的點,分析類型選擇頻次,視點高程選擇高程字段,表面偏移1.6 m?？梢曅苑治鎏幚淼玫降臇鸥駭?shù)據(jù),其每一柵格單元的值,即為此在單元的中心位置的可視單元的數(shù)量,按式(3)計算視域開闊性評價值。視域開闊性評價如圖1(d)所示。

2.3.3駐留適宜性

利用研究區(qū)地形圖,得到高程數(shù)據(jù),通過高程數(shù)據(jù)得到坡度分析結(jié)果。坡度分析結(jié)果表現(xiàn)形式為坡度值,由于坡度大于45°時游人不能停留,將45°以上坡度值統(tǒng)一為45°,再按式(5)求駐留適宜性評價值,駐留適宜性評價圖如圖1(e)所示。

2.3.4交通可達性

通過地形圖得到道路矢量(Polygon)文件,通過距離分析得到研究區(qū)域中各位置與道路的距離,按式(6)求得交通可達性評價,具體情況如圖1(f)所示。

2.3.5觀景點分布適宜性

按式(7)計算觀景點分布適宜性,結(jié)果如圖1(g)所示。規(guī)劃范圍的觀景點分布適宜性評價值在0.02～0.74間,均值為0.28,標準差為0.11。

注:(a)高程、主要道路、景物；(b)視距適宜性評價；(c)邊界3 km緩沖區(qū)域；(d)視域開闊性評價；(e)停留適宜性評價；(f)交通可達性評價；(g)觀景點分布適宜性評價；(h)局部踏查路線及觀景點；(i)篩查結(jié)果

圖1 潛在觀景點分布區(qū)評篩

Fig.1 Evaluating and Screening of potential scenic spots

2.4 篩選閾值確定 篩選結(jié)果及檢驗

研究中選定觀景點的位置,由5名風景園林專業(yè)的碩士研究生進行實地踏查確定。具體方法為:每人按相同路線獨立踏查,并標記出認為適宜作觀景點的位置。當同一位置有3名及以上研究生認為適宜作為觀景點位置時,則認為是適宜的。依據(jù)此方法,按線路1踏查,踏查得到A1-A16,共計16處適宜觀景位置。踏查路線1及A1-A16位置如圖1(h)所示。

各個適宜作為觀景點的位置在觀景點分布適宜性評價中的評價值如表4所示,由表4可知,適宜性評價極小值為0.40,第一四分位數(shù)0.43,均值為0.48±0.06,中位數(shù)為0.50。當設(shè)置篩選閾值分別取0.4,0.43,0.48,0.50時,篩選出潛在觀景點分布區(qū)的面積,占研究區(qū)總面積的16.9%,8.9%,3.6%,2.3%。當篩選閾值為0.4時,得到篩選結(jié)果如圖1(i)所示 。

對篩查結(jié)果進行檢驗。檢驗方法為:選定另一條踏查路線,按上述方法得到適宜觀景點,計算落在篩選為適宜范圍的點數(shù),并計算占總數(shù)的百分比。檢驗選定的踏查路線,文中記為檢查路線,得到的適宜觀景點文中記為檢查點,檢查路線及檢查點(15處)如圖2所示。經(jīng)檢驗,80.0%的點都落在篩選得到的適宜范圍內(nèi)。

表4 踏查所得觀景點在觀景點分布適宜性評價中的評價值Tab.4 Evaluate value from the previous evaluation of scenic view-point that obtained from investigation

圖2 檢驗路線及選定檢驗點Fig.2 Inspection route and selected inspection point

3 討論

對于具有一定面積的風景區(qū)、旅游區(qū)、郊野公園的規(guī)劃,需要進行多次踏查,而即使多次踏查,也難以真正實現(xiàn)全面踏查?，F(xiàn)有的視覺評價研究中,通常引用景觀敏感性作為一項主要評價指標[8-10]。但景觀敏感性是景觀被注意到的程度的度量,因而主要用于景點評價研究,不能為潛在觀景點分布區(qū)的確定提供幫助。本研究提出的改進指標體系,對研究區(qū)任一位置均得到了對應(yīng)評價,具體情況如圖1(b),1(d),1(e),1(f),1(g)所示,因此,能夠針對潛在觀景點分布區(qū)進行評價。

一些基于GIS的景觀視覺評價研究,在評價后采取按自然間斷點或相等間距的分類方法對評價結(jié)果進行分類[11,19]。前者能使各個類之間的差異最大化,后者強調(diào)的是每個相同子范圍所涵蓋數(shù)據(jù)的量的差異,均是基于數(shù)據(jù)的數(shù)學特征而非實際意義考量。本研究采用局部踏查結(jié)果結(jié)合評價結(jié)果確定分類臨界值,能更好地實現(xiàn)對潛在觀景點分布區(qū)的篩選。

綜上,對于具有一定面積的規(guī)劃區(qū),本研究提供的評篩方法,實現(xiàn)了對規(guī)劃區(qū)整體的評價與篩查,既可在未踏查時進行初步分析,也可結(jié)合已有的初步踏查結(jié)果來設(shè)定篩選閾值,并根據(jù)踏查需要設(shè)定閾值,實現(xiàn)篩查。故本方法能幫助確定潛在觀景點分布的區(qū)域,減少踏查工作的工作量,提高踏查工作效率,并為觀景點選址及游線規(guī)劃提供參考。

需要指出的是,在規(guī)劃層面的工作中,按本研究方法對潛在觀景點分布區(qū)進行篩選是可行的,而在觀景點位置的精確定點上,本方法無法提供解決方案,因為位置的精確定點涉及到形態(tài)問題、空間搭配乃至意境的營構(gòu),而這一點必須通過實地踏勘才能確定。