论文部分内容阅读
摘要：本文以南京市莫愁湖街道为例，通过调研得到绿感度、绿视率、绿化率数据，结合斯蒂文斯幂定律对绿感度和实测绿量进行回归分析，拟合得到幂函数为绿化率、绿视率与绿感度的相对最优模型，并结合研究结果，对街道老旧社区绿化提升提出改造策略。
关键词：老旧社区;绿感度;绿视率;绿化率
中图分类号：TU985.125 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）05-0-02
1 概况
日本学者对老旧社区绿化提升进行了较深入的研究。1975年，高桥理喜男首次提出绿感度（Perceived Visible Greenery）的概念，也称绿意识度，指居民对日常生活中绿色植物的满意度及感受度[1]。2001年，水上象吾等指出，除了人自身感知差异的影响，环境内植物数量及布局会在较大程度上影响居民的绿感度，即绿感度与绿化率及绿视率这两个指标密切相关[2]。此后，许多学者通过实证分析揭示了三者之间的量化关系[3-4]。2010年，东京都将绿感度纳入绿地基本规划中，与绿化率及绿视率指标结合。当前，绿感度指标在日本的城市环境评估实践中得到了较广泛的应用[5]。
香港大学姜斌等学者对美国的街道进行了公众景观偏好调查研究，分析并提出了公众景观偏好可帮助城市规划者更加有效地配置城市森林资源[6]。墨西哥学者在研究中也提出绿感度的概念，与日本学者的概念基本相同，通过比较3个指标对城市绿化建设的重要性，得出绿感度对城市园林绿化的监管和设计都具有非常积极的意义[7]。
国内大陆学者对绿感的研究较少。孙娜在研究植物景观的地域性时提到了绿感的概念——指人们对不同气候带的植物具有不同的地域感知，包括植物的“形”“色”“質”等方面[8]，这一概念与日本学者有所不同，但作者并未对其进行深入探讨。当前，社区绿化提升问题引起了国内学者的关注，但就定量指标而言，其主要以传统二维指标为主。近年来，绿视率引起许多学者的密切关注[9]，如叶宇等采用街景在线获取法测定了城市绿视率现状[10]。
综上，国内外相关研究具有以下特征：第一，国内关于社区绿化提升的相关研究主要从定性层面提出改造意见，国外研究则日益强调定量分析，从定量及定性角度提出了科学对策;第二，国内大陆学术界目前还没有直接针对绿感度的研究，绿化评价的定量指标依旧以绿化率为主，缺乏能衡量人绿化心理感知的指标，虽然以绿视率为代表的三维绿量研究越来越受关注，但绿视率至今仍未纳入城市绿化考核指标中，相比之下，绿感度指标在国外社区绿化评价中运用广泛，并与传统指标结合，共同指导城市绿化建设[11]。
2 量化关系研究
关于绿感度与绿化率、绿视率之间的量化关系，既有线性关系研究[12]，也有非线性关系研究[13]，大多为正相关关系。心理物理学经典定律——斯蒂文斯幂定律[14]被广泛运用在绿感度与绿化率、绿视率的量化研究中，能够有效表达人的感觉阈值、心理反应与接触的绿色植物之间的函数关系，可以客观反映空间中绿色植物的状况，科学指导社区的绿化提升[3，6]。
斯蒂文斯幂定律公式如下，其中R为感受强度，S为给予刺激的物理量，m、n为常数。
R = mSn
于此，本文以南京市典型高密度老旧社区为例，引进绿感度概念，借鉴国外绿感度计算方法[15]及绿感度与绿化率、绿视率量化关系研究并测度社区绿化品质，从而为社区绿化提升提出科学对策。
3 研究区域及数据采集
莫愁湖街道位于南京市建邺区，街道范围约4.3平方公里，常住人口110452人，共13个社区，人口密度约2.6万人/km2，辖区内住房大多建于20世纪80年代，是典型的高密度老旧社区。
3.1 绿视率
因研究区域针对性较强，故选取分层取样法抽取样点，取样原则参考日本京都等城市绿化调查选点原则[16]，样点位于社区内部，重点选取居民使用率高、人流量大及绿化有一定提升潜力的公共空间，共选取55个样点（如下图）。
调研时期为2019年6月中旬，此时植物景观效果较好。调研过程中，在预先选择的样点架好相机，保持水平高度1.6 m，用最接近人眼视野范围的24 mm焦距沿水平方向进行360°全景拍摄，每60°拍摄1张照片，共6张照片，导入软件中识别出绿色部分像素（包括彩叶植物，不包括树木枝干及非自然植物的绿色部分）和照片总像素，套用公式“绿色部分像素÷照片总像素×100%=绿视率”，分别计算出6张图片的绿视率，最后取平均值得到该样点绿视率[17]。
3.2 绿化覆盖率
获取高分二号卫星拍摄的遥感相片，经ENVI5.3解译，用ARCGIS10.3对遥感影像进行坐标配准、矢量化提取等操作，计算出各社区归一化植被指数，并生成半径为50 m的缓冲区代表该样点的绿化率[18]。
3.3 绿感度
从各样点6张照片中剔除3张绿化大部分被构筑物遮挡、质量较差的照片，将剩余3张照片合成一张图，最终得到55张图，做成照片问卷随机采访100名在社区居住或工作的居民。利用李克特量表法设计问卷，分为5个等级（包括非常不满意、不满意、基本满意、满意、非常满意，对应赋值1、2、3、4、5分），并记录被调查者基本信息，各样点的绿感度为所得数值的平均值[6]。
3.4 相关性及回归分析
通过SPSS25.0对3个指标进行相关性及回归分析，回归模型包括斯蒂文斯幂模型及其他线性模型，计算各拟合模型的贝叶斯信息准则值（Bayesian Information Criterion，BIC）、残差平方和（RSS）及拟合优度（R?），并选择相对最佳模型。其中，BIC是统计学中广泛应用的标准，主要用于样本量较少的模型筛选，其值越小，模型精度越高[19];RSS为偏差平方和，值越小表示误差越小;R?值越大代表模型拟合越优。 4 结果分析
综上可得，街道老旧社区绿视率平均值为27.72%。研究表明，当绿视率达25%以上，会让人感到“绿色多”[20]，而本次样点中有半数左右的样点未达标。街道绿化率平均值为36.7%，未达到国家生态园林城市标准，各社区只有北圩路、沿河及长虹路3个社区绿化率达标。绿感度调查共回收有效问卷98份，信度分析结果为0.883，表明问卷结果可靠性较强，受访者男女比例为49%和51%，结果显示，居民绿感度值在1.85～4.45之间，平均值为3.05，不同片区的绿感度差距较大。
皮尔逊相关性结果显示，三者sig值均小于0.01，相关性显著，其中，绿视率与绿感度相关性最显著，p值为0.827。采用不同模型进行拟合，综合R2、BIC及RSS值，选择幂函数作为绿化率与绿感度、绿视率与绿感度的相对最佳模型，前者表达式为Y=1.147*X0.274，后者表达式为Y=1.299*X0.264。根据方程可得，为保证居民对绿化有较高的感受度，至少需保证社区内绿化率达到33.41%，绿视率达到23.82%。
5 提升策略
为使居民有较好的绿感度，本文对街道绿化品质提升提出以下策略。
一是将绿感度纳入城市绿化评价指标体系。当前我国社区绿化建设大多盲目追求数量，较少关注人对绿化的心理感知，忽略了居民的真实需求。将绿感度纳入城市绿化评价指标体系，结合实测绿量筛选出居民迫切需要提升的区域，可以科学高效地分配城市资源。
二是做好剩余空间的精细化增绿。老旧社区改造需挖掘一切剩余空间，通过破硬复绿、拆迁建绿等措施进行精细化处理，增加平面绿化面积。此外，针对开放空间之外的私人领域，也可采取相应措施，鼓励居民在阳台或宅前微空间摆放盆栽，实现共享透绿。
三是加大社区立体绿化建设力度。目前南京市老旧社区立体绿化建设力度依旧不够，老旧社区尤其要注重绿化的竖向发展，对符合条件的建筑山墙、围墙等进行绿化改造，见缝插绿，可以在占用少量土地资源的情况下大大增加居民的绿化接触度，进而提高绿感度。
6 结语
近年来，大数据的兴起使城市管理向精细化、数据化方向发展，宜居城市的建设不能只是纸上谈兵，还应落到实处。要通过科学有效的调研明确居民的真实诉求，从定性及定量层面提出精细化的建设意见，建设真正以人为本的绿色宜居社区。
参考文献：
[1] 高桥理喜男，野田敏秀.绿色作为城市环境舒适度指标的量与质标准化研究[J].造园杂志，1975，39（01）：10-19.
[2] 水上象吾，荻原清子.城市居住环境中盆栽的作用[C]//环境系统研究论文集. 2001：29.
[3] 外崎公知.城市景观中色度绿视率舒适度的测量[C]//地域性研究论文集. 2012：05.
[4] 山田悟史，藤井健史.利用全方位绿视率和心理评价实验对绿地环境的感性评价预测的研究[J].日本建筑学会，2015（38）：273-276.
[5] 王倩娜，谭敏.高密度都市区绿地系统规划的构成及特征研究：以东京都23区为例[J].国际城市规划，2018，33（05）：99-108.
[6] 姜斌，拉森.描述林冠密度与景观偏好关系的剂量——响应曲线研究[J].景观及城市规划，2015（139）：16-25.
[7] 法尔方特.你真的能看到绿色吗？——评估城市绿化的实际和自我报告的测量[J].城市绿色森林，2018（36）：13-21.
[8] 孙娜. 地域特色中的植物景观要素研究[D].杭州：浙江农林大学，2011.
[9] 肖希，韦怡凯，李敏.日本城市绿视率计量方法与评价应用[J].国际城市规划，2018，33（02）：98-103.
[10] 叶宇，张灵珠.街道绿化品质的人本视角测度框架——基于百度街景数据和机器学习的大规模分析[J].风景园林，2018（08）：24-29.
[11] 大原纪子.绿化率与绿感度：迈向用质来捕捉绿色而非量的时代[J].建筑和城镇建设，2017（05）：6-10.
[12] 高桥朋之.从绿视率和绿化覆盖率的角度评价街道绿化景观的研究[J].日本建筑学会，2007（45）：541-544.
[13] 石井爱莉.室内外的绿视率水平对人心理效果的比较研究[J].日本女子大学家政学，2011（32）：79-84.
[14] 刘武，裴登峰.费希纳的心理物理学与现代定量心理学的测量方法论评述[J].东北大学学报（社会科学版），2004（03）：168-171.
[15] 墨田区.墨田区绿色基本计画[EB/OL].墨田区政务网，http：//www.city.sumida.lg.jp/kuseijoho/sumida_kihon/ku_kakusyukeikaku/midorinokihonkeikaku.html，2018-05-03.
[16] 京都市.京都第1次绿色推进计划[EB/OL].京都市政务网，https：//www.city.kyoto.lg.jp/kensetu/cmsfiles/contents/
0000102/102008/planhonpen.pdf，2011-06-10.
[17] 大阪府.绿视率测定手册[EB/OL].大阪府政务网，http：//www.pref.osaka.lg.jp/attach/17426/00000000/tejyun.pdf，2015-09-04.
[18] 达瓦达，马克.绿色空间与小学生认知发展研究[J].美国科学院院报，2015，112（26）：7937-7942.
[19] 拉茨尔.基于城市设计师视角探讨城市设计与医学的系统性需求[J].国际城市设计，2014，19（2）：105-112.
[20] 日本国土交通省.都市绿量与心理效果相关的社会实验调查[EB/OL].日本国土交通省官网，http：//www.mlit.go.jp/kisha/kisha05/04/040812_3/01.pdf，2015-08-16.
作者簡介：叶嘉庆（1996—），女，江西赣州人，硕士在读，研究方向：风景园林规划设计。
李志明（1975—），男，江苏常熟人，博士，教授，研究方向：城乡规划设计等。
关键词：老旧社区;绿感度;绿视率;绿化率
中图分类号：TU985.125 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2021）05-0-02
1 概况
日本学者对老旧社区绿化提升进行了较深入的研究。1975年，高桥理喜男首次提出绿感度（Perceived Visible Greenery）的概念，也称绿意识度，指居民对日常生活中绿色植物的满意度及感受度[1]。2001年，水上象吾等指出，除了人自身感知差异的影响，环境内植物数量及布局会在较大程度上影响居民的绿感度，即绿感度与绿化率及绿视率这两个指标密切相关[2]。此后，许多学者通过实证分析揭示了三者之间的量化关系[3-4]。2010年，东京都将绿感度纳入绿地基本规划中，与绿化率及绿视率指标结合。当前，绿感度指标在日本的城市环境评估实践中得到了较广泛的应用[5]。
香港大学姜斌等学者对美国的街道进行了公众景观偏好调查研究，分析并提出了公众景观偏好可帮助城市规划者更加有效地配置城市森林资源[6]。墨西哥学者在研究中也提出绿感度的概念，与日本学者的概念基本相同，通过比较3个指标对城市绿化建设的重要性，得出绿感度对城市园林绿化的监管和设计都具有非常积极的意义[7]。
国内大陆学者对绿感的研究较少。孙娜在研究植物景观的地域性时提到了绿感的概念——指人们对不同气候带的植物具有不同的地域感知，包括植物的“形”“色”“質”等方面[8]，这一概念与日本学者有所不同，但作者并未对其进行深入探讨。当前，社区绿化提升问题引起了国内学者的关注，但就定量指标而言，其主要以传统二维指标为主。近年来，绿视率引起许多学者的密切关注[9]，如叶宇等采用街景在线获取法测定了城市绿视率现状[10]。
综上，国内外相关研究具有以下特征：第一，国内关于社区绿化提升的相关研究主要从定性层面提出改造意见，国外研究则日益强调定量分析，从定量及定性角度提出了科学对策;第二，国内大陆学术界目前还没有直接针对绿感度的研究，绿化评价的定量指标依旧以绿化率为主，缺乏能衡量人绿化心理感知的指标，虽然以绿视率为代表的三维绿量研究越来越受关注，但绿视率至今仍未纳入城市绿化考核指标中，相比之下，绿感度指标在国外社区绿化评价中运用广泛，并与传统指标结合，共同指导城市绿化建设[11]。
2 量化关系研究
关于绿感度与绿化率、绿视率之间的量化关系，既有线性关系研究[12]，也有非线性关系研究[13]，大多为正相关关系。心理物理学经典定律——斯蒂文斯幂定律[14]被广泛运用在绿感度与绿化率、绿视率的量化研究中，能够有效表达人的感觉阈值、心理反应与接触的绿色植物之间的函数关系，可以客观反映空间中绿色植物的状况，科学指导社区的绿化提升[3，6]。
斯蒂文斯幂定律公式如下，其中R为感受强度，S为给予刺激的物理量，m、n为常数。
R = mSn
于此，本文以南京市典型高密度老旧社区为例，引进绿感度概念，借鉴国外绿感度计算方法[15]及绿感度与绿化率、绿视率量化关系研究并测度社区绿化品质，从而为社区绿化提升提出科学对策。
3 研究区域及数据采集
莫愁湖街道位于南京市建邺区，街道范围约4.3平方公里，常住人口110452人，共13个社区，人口密度约2.6万人/km2，辖区内住房大多建于20世纪80年代，是典型的高密度老旧社区。
3.1 绿视率
因研究区域针对性较强，故选取分层取样法抽取样点，取样原则参考日本京都等城市绿化调查选点原则[16]，样点位于社区内部，重点选取居民使用率高、人流量大及绿化有一定提升潜力的公共空间，共选取55个样点（如下图）。
调研时期为2019年6月中旬，此时植物景观效果较好。调研过程中，在预先选择的样点架好相机，保持水平高度1.6 m，用最接近人眼视野范围的24 mm焦距沿水平方向进行360°全景拍摄，每60°拍摄1张照片，共6张照片，导入软件中识别出绿色部分像素（包括彩叶植物，不包括树木枝干及非自然植物的绿色部分）和照片总像素，套用公式“绿色部分像素÷照片总像素×100%=绿视率”，分别计算出6张图片的绿视率，最后取平均值得到该样点绿视率[17]。
3.2 绿化覆盖率
获取高分二号卫星拍摄的遥感相片，经ENVI5.3解译，用ARCGIS10.3对遥感影像进行坐标配准、矢量化提取等操作，计算出各社区归一化植被指数，并生成半径为50 m的缓冲区代表该样点的绿化率[18]。
3.3 绿感度
从各样点6张照片中剔除3张绿化大部分被构筑物遮挡、质量较差的照片，将剩余3张照片合成一张图，最终得到55张图，做成照片问卷随机采访100名在社区居住或工作的居民。利用李克特量表法设计问卷，分为5个等级（包括非常不满意、不满意、基本满意、满意、非常满意，对应赋值1、2、3、4、5分），并记录被调查者基本信息，各样点的绿感度为所得数值的平均值[6]。
3.4 相关性及回归分析
通过SPSS25.0对3个指标进行相关性及回归分析，回归模型包括斯蒂文斯幂模型及其他线性模型，计算各拟合模型的贝叶斯信息准则值（Bayesian Information Criterion，BIC）、残差平方和（RSS）及拟合优度（R?），并选择相对最佳模型。其中，BIC是统计学中广泛应用的标准，主要用于样本量较少的模型筛选，其值越小，模型精度越高[19];RSS为偏差平方和，值越小表示误差越小;R?值越大代表模型拟合越优。 4 结果分析
综上可得，街道老旧社区绿视率平均值为27.72%。研究表明，当绿视率达25%以上，会让人感到“绿色多”[20]，而本次样点中有半数左右的样点未达标。街道绿化率平均值为36.7%，未达到国家生态园林城市标准，各社区只有北圩路、沿河及长虹路3个社区绿化率达标。绿感度调查共回收有效问卷98份，信度分析结果为0.883，表明问卷结果可靠性较强，受访者男女比例为49%和51%，结果显示，居民绿感度值在1.85～4.45之间，平均值为3.05，不同片区的绿感度差距较大。
皮尔逊相关性结果显示，三者sig值均小于0.01，相关性显著，其中，绿视率与绿感度相关性最显著，p值为0.827。采用不同模型进行拟合，综合R2、BIC及RSS值，选择幂函数作为绿化率与绿感度、绿视率与绿感度的相对最佳模型，前者表达式为Y=1.147*X0.274，后者表达式为Y=1.299*X0.264。根据方程可得，为保证居民对绿化有较高的感受度，至少需保证社区内绿化率达到33.41%，绿视率达到23.82%。
5 提升策略
为使居民有较好的绿感度，本文对街道绿化品质提升提出以下策略。
一是将绿感度纳入城市绿化评价指标体系。当前我国社区绿化建设大多盲目追求数量，较少关注人对绿化的心理感知，忽略了居民的真实需求。将绿感度纳入城市绿化评价指标体系，结合实测绿量筛选出居民迫切需要提升的区域，可以科学高效地分配城市资源。
二是做好剩余空间的精细化增绿。老旧社区改造需挖掘一切剩余空间，通过破硬复绿、拆迁建绿等措施进行精细化处理，增加平面绿化面积。此外，针对开放空间之外的私人领域，也可采取相应措施，鼓励居民在阳台或宅前微空间摆放盆栽，实现共享透绿。
三是加大社区立体绿化建设力度。目前南京市老旧社区立体绿化建设力度依旧不够，老旧社区尤其要注重绿化的竖向发展，对符合条件的建筑山墙、围墙等进行绿化改造，见缝插绿，可以在占用少量土地资源的情况下大大增加居民的绿化接触度，进而提高绿感度。
6 结语
近年来，大数据的兴起使城市管理向精细化、数据化方向发展，宜居城市的建设不能只是纸上谈兵，还应落到实处。要通过科学有效的调研明确居民的真实诉求，从定性及定量层面提出精细化的建设意见，建设真正以人为本的绿色宜居社区。
参考文献：
[1] 高桥理喜男，野田敏秀.绿色作为城市环境舒适度指标的量与质标准化研究[J].造园杂志，1975，39（01）：10-19.
[2] 水上象吾，荻原清子.城市居住环境中盆栽的作用[C]//环境系统研究论文集. 2001：29.
[3] 外崎公知.城市景观中色度绿视率舒适度的测量[C]//地域性研究论文集. 2012：05.
[4] 山田悟史，藤井健史.利用全方位绿视率和心理评价实验对绿地环境的感性评价预测的研究[J].日本建筑学会，2015（38）：273-276.
[5] 王倩娜，谭敏.高密度都市区绿地系统规划的构成及特征研究：以东京都23区为例[J].国际城市规划，2018，33（05）：99-108.
[6] 姜斌，拉森.描述林冠密度与景观偏好关系的剂量——响应曲线研究[J].景观及城市规划，2015（139）：16-25.
[7] 法尔方特.你真的能看到绿色吗？——评估城市绿化的实际和自我报告的测量[J].城市绿色森林，2018（36）：13-21.
[8] 孙娜. 地域特色中的植物景观要素研究[D].杭州：浙江农林大学，2011.
[9] 肖希，韦怡凯，李敏.日本城市绿视率计量方法与评价应用[J].国际城市规划，2018，33（02）：98-103.
[10] 叶宇，张灵珠.街道绿化品质的人本视角测度框架——基于百度街景数据和机器学习的大规模分析[J].风景园林，2018（08）：24-29.
[11] 大原纪子.绿化率与绿感度：迈向用质来捕捉绿色而非量的时代[J].建筑和城镇建设，2017（05）：6-10.
[12] 高桥朋之.从绿视率和绿化覆盖率的角度评价街道绿化景观的研究[J].日本建筑学会，2007（45）：541-544.
[13] 石井爱莉.室内外的绿视率水平对人心理效果的比较研究[J].日本女子大学家政学，2011（32）：79-84.
[14] 刘武，裴登峰.费希纳的心理物理学与现代定量心理学的测量方法论评述[J].东北大学学报（社会科学版），2004（03）：168-171.
[15] 墨田区.墨田区绿色基本计画[EB/OL].墨田区政务网，http：//www.city.sumida.lg.jp/kuseijoho/sumida_kihon/ku_kakusyukeikaku/midorinokihonkeikaku.html，2018-05-03.
[16] 京都市.京都第1次绿色推进计划[EB/OL].京都市政务网，https：//www.city.kyoto.lg.jp/kensetu/cmsfiles/contents/
0000102/102008/planhonpen.pdf，2011-06-10.
[17] 大阪府.绿视率测定手册[EB/OL].大阪府政务网，http：//www.pref.osaka.lg.jp/attach/17426/00000000/tejyun.pdf，2015-09-04.
[18] 达瓦达，马克.绿色空间与小学生认知发展研究[J].美国科学院院报，2015，112（26）：7937-7942.
[19] 拉茨尔.基于城市设计师视角探讨城市设计与医学的系统性需求[J].国际城市设计，2014，19（2）：105-112.
[20] 日本国土交通省.都市绿量与心理效果相关的社会实验调查[EB/OL].日本国土交通省官网，http：//www.mlit.go.jp/kisha/kisha05/04/040812_3/01.pdf，2015-08-16.
作者簡介：叶嘉庆（1996—），女，江西赣州人，硕士在读，研究方向：风景园林规划设计。
李志明（1975—），男，江苏常熟人，博士，教授，研究方向：城乡规划设计等。