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摘要：根据声景生态学对声景元素的分类，通过模糊层次综合评价法构建由地球物理声、生物声和人工声3个准则层元素和15个指标层元素组成的城市森林公园声景评价体系，并以哈尔滨国家森林公园为例，研究城市森林公园声景对人的心理感受影响。结果表明，哈尔滨城市森林公园声景总体评价结果为一般III。在指标层中，隶属于很好V的指标为风吹树叶声、风吹枝条声和鸟类呜叫声；隶属于较好IV的指标为风吹落叶声和扫帚扫地声；隶属于一般III的指标有滴水声、流水声、昆虫呜叫声、人的脚步声、人的唱歌声和公园广播声：隶属于较差II的指标为人的交谈声和飞机轰鸣声：隶属于很差I的指标有车辆交通声和修建施工声。评价结果符合实际，为今后城市森林公园声景评价研究提供有效方法。
关键词：声景，评价，城市森林公园
声景生态学[1]将声景定义为一种能使人产生心理感知的声能量，它由景观中的地球物理声（Geophonies）、生物声（Biophonies）和人工声（Anthrophonies）3种不同的声源叠加组成。声景生态学理论认为，地球物理声、生物声和人工声之间的相互作用决定了声景空间的特殊格局[2]。
在声景研究方面.Jeon等[3]表明受试者在声漫步过程中能够区分不同声元素的特点转化为相应的主观感受。Fasd[4]通过语义情况不同但物理特征相同的声音进行了研究，表明有无语义对人的主观评价会产生较大的影响：Blesser和Salter[5]通过对声景的心理因素与时空变化的研究，发现空间能赋予人以对声景的情感与相应的行为意识：Viollon等[6]通过对声音和图像的组合，在实验室对一组受试者被展示的照片结合听觉刺激对城市声景进行评估，结果表明在城市化较高的地区视听评价较低：Lercher和Schulte -Forkkamp[7]对社区声景的研究结果表明，社区声景评价越好，住户的声烦恼度就越低：李国棋[8]以主观问卷调查的形式确定了声景的重要性程度和喜好程度：邰惠鑫[9]建立了声景相关特性以及综合评价的基本体系，包括了空间特性、舒适性、声源特性和动态变化等4个方面。这些成果丰富了声景方面的研究，但对于城市森林公园的声景研究尚鲜有报道。
因此，本研究将城市森林公园中的声景作为主要研究对象，根据声景生态学理论对声景元素分类，并通过层次分析法将地球物理声、生物声和人工声元素确定为3个准则层因素以及相对应的15个指标层因素，共同构建了城市森林公园声景评价指标体系，为今后科学和系统的声景研究提供理论依据和有效方法。
1 研究区概况
哈尔滨国家森林公园坐落于黑龙江省哈尔滨市动力区，面积为133.33h㎡，森林覆盖率为90%.是以寒温带森林植物为主要研究对象的植物园[10]。哈尔滨国家森林公园内主要种植了东北地区的乔木、灌木和草本植物，其中木本植物和草本植物均多达400余种：各种小型兽类动物有刺猬、花鼠、黄鼬、狐狸、野兔等；另外有鸟类20多种，蝶类30多种[11]。哈尔滨国家森林公园是集植物科研、科普、旅游、休闲为一体的综合性植物园，在城区内发挥了重要的生态服务功能，对城市居民的身心健康发挥了重要作用，为人们提供了一处良好的听觉感知场所[12]。
2 研究方法
2.1 确定评价指标因子
从森林公园景观建设实践来看，森林声景主要受3大要素的影响，即气象、生物活动和器械[13-14]。本研究基于声景生态学理论对声景元素的分类，将城市森林公园的声景分为地球物理声、生物声和人工声3大类声源。其中地球物理声指非生物的自然状况（如风、瀑布、降雨和闪电等）所产生的声音，表现为背景声并与其他声音相互叠加、混合和掩蔽[2]：生物声指生物群体中生物体产生的声音（呜叫声、交流声、警报声和合唱等），表现出复杂性和可塑性的特质[15]；人丁声指人造设备（如交通工具、钟和广播等）所产生的声音，表现出侵略性和事件性的特征。
从声景构成要素和城市森林公园的实际情况出发[13-15].采用理论分析法和专家调查法（Delphi法）[16]相结合的方法，通过地球物理声、生物声和人工声3个因素构建准则层，并确定相对应的指标层指标。其中确定地球物理声元素的下一级指标层指标有风吹树叶声、风吹枝叶声、风吹落叶声、滴水声和流水声等，确定生物声元素的下一级指标层指标有鸟类呜叫声、昆虫呜叫声、人的交谈声、人的脚步声和人的歌唱声等，确定人工声的下一级指标层指标有飞机轰鸣声、车辆交通声、公园广播声、修建施工声和扫帚扫地声等[17]。
2.2 构建声景评价体系
在确立评价指标因子后构建城市森林公园声景评价体系（图1）。
2.3 确定评价指标权重集
2.3.1 建立判断矩阵
对评价体系中各递阶层上的评价元素进行两两比较，构建指向目标层的下一层次的比较判断矩阵：
其中Pij>0，Pij=1/pij（i，j=l，2…，几）。Pij表示元素Ai与Aij相对于其上层元素的重要性程度，其值反映了各因素之间的相对重要性程度。共邀请12位长期从事城市公园建设专家，基于9分位比例标度对重要性程度进行赋值[18]。
2.3.2 计算权重集
设λmax为判断矩阵P的最大特征根，其对应的特征向量为4.对判断矩阵P的特征根进行求解。进行归一化处理后，得到一级指标层对应的元素相对于目标层因素相对重要性的权重向量集为：
A=（A1，A2，…，An），
（2）
2.3.3 进行一致性检验
进行一致性檢验，C.I.=（λman-n）/（n -1），其中n为判断矩阵阶数。
C.R.=C.I./R.I.，要求C.R.<0.10才能通过检验，否则进行调整，直到通过为止。得到的权重分配结果见表1。 表1 评价指标权重分配表
2.4 建立评判矩阵
2.4.1 一级综合评判
本研究采用模糊数学5分制记分法[20]对评判集进行构建：V=V1，V2，，V3，V4，v5）=（很好，较好，一般，较差，很差）。在此基础上，构建从指标层指标到评判集V的模糊映射，得到与指标层相关指标具有模糊关系的评判矩阵Rk（K=1，2.…，s）：
公式中rij （i=1，2.…，m； j=l，2，…，n）表示对第i个指标做出j等级评判的隶属程度。
各评价指标通过身处城市森林公园内的管理人员和城市居民根据公园内声景对自身的心理感受情况，按照5分制打分情况确定隶属度。将二级指标的权重集αi与评判矩阵Rk进行模糊运算，得到反映一级指标的一级综合评判CA：
Ck =ai×Rk，
（4）
2.4.2 二级综合评判
将Ck作为目标层的评判向量，可确定与准则层具有模糊关系的评判矩阵R=（C1，C2，…，Ca）T。将一级指标的权重集α与评判矩阵R进行模糊合成运算，得到反映目标层的二级综合评判：
C=a x R.
（5）
根据最大隶属原则对得到的评价结果进行归类统计。
3 结果与分析
3.1 初步建立模型
对哈尔滨国家森林公园内的管理人员和城市居民进行问卷调查，共发放问卷300份，其中有效问卷278份。受访者中20岁以下占比9.0%；20～35岁占12. 2%；36～ 45岁占21. 2%；46～ 60岁占34.2%； 60岁以上占23. 4%。
3.1.1 问卷数据信度及效度分析
通过统计分析软件SPSS对问卷中数据进行可靠性分析，结果显示Cronbach系數为0.978.说明回收的有效问卷的数据信度相当好[19]。
然后通过因子分析，得到KMO值为0.924.Sig值为0.00（小于0.05），说明数据适合因子分析，从回收的有效问卷中提取2个主成分，并且它们的累积旋转平方和载人为88. 363%.说明这2个主成分能够反映问卷中全部问题的效度。
进而计算得出旋转成分矩阵，数值均在0.680-0.944之间（皆大于0.5），表明有效问卷中的所有问题皆是有效度的[20]。
3.1.2 建立模糊综合评判矩阵
根据综合评价结果建立的模糊综合评判矩阵如下：
3.2 综合评价
3.2.1 建立一级综合评判
Cl=α1×R1= （0.324，0.316，0.292，0.061，0.007）
C2=α2×R2=（0.244，0.165，0.433，0.137，0.021）
C3=α3×R3=（0.041，0.107，0.316，0.279，0.257）
3.2.2 建立二级综合评判
C=a x R=a×（C1，C2，C3）T
= （0.262，0.232，0.352，0.115，0.039）
3.3 评价结果分析
从二级综合评判中，根据最大隶属度原则可得出目标层“城市森林公园的声景评价A”的评价结果为一般Ⅲ。
从一级综合评判的结果来看，准则层中地球物理声A1评价结果为很好V，生物声A2和人工声A3的评价结果皆为一般Ⅲ，说明城市森林公园中的地球物理声相较于其他两者可以给人带来较好的心理感受，但受其他声景元素的影响导致总体声景评价结果仅为一般。
从评判矩阵R1，R2和R3来看，地球物理声A1和生物声A2的指标层指标的评价结果大部分为一般III及以上，而人工声A3的评价结果与之相反，说明城市森林公园中的人工声会给人带来负面的心理感受，进而影响总体声景评价的结果。
指标间的声景元素存在着一定的差异，其中隶属于很好V的指标为风吹树叶声A11、风吹枝条声A12和鸟类呜叫声A21，隶属于较好Ⅳ的指标为风吹落叶声A13和扫地扫帚声A35，隶属于一般Ⅲ的指标有滴水声A14、流水声A15、昆虫呜叫声A22、人的脚步声A24、人的唱歌声A25、公园广播声A33，隶属于较差II的指标为人的交谈声A23和飞机轰鸣声A31，隶属于很差I的指标有车辆交通声A32，和修建施工声A34。
对于评价为一般Ⅲ及以上的声景因素中，除公园广播声A33和扫地扫帚声A35外，其他声元素均隶属于地球物理声和生物声，说明白然声元素给城市森林公园中的游客带来了良好的听觉感受，而公园广播声A33可以对经过植被降噪后的交通噪声起到一定的掩蔽作用，进而起到调节声环境和改善游客的听觉感受作用。对于评价较差Ⅱ和很差I的声景因素中，除人的交谈声A23，其他声元素均隶属于人工声，说明人工声元素是对城市森林公园产生负面影响的主要因素，符合城市声景的特征，而人的交谈声则是因为其作为较易被识别的声信号，容易干扰到游客对其他声景的感知，从而引起游客的不适感。评价结果均符合哈尔滨国家森林公园的实际情况。
4 结语
本研究根据声景生态学理论对声景元素的分类，运用模糊层次综合评价法构建了城市森林公园声景评价指标体系，并以哈尔滨国家森林公园为例进行了实证分析。
声景的量化评价是今后景观规划和开发的应用趋势，声景生态学理论和模糊层次综合评价法能巧妙地将声景的诸多要素进行分类和定性定量分析。本研究以期为深入和全面的声景资源评价提供有效方法，同时为建设适宜的人居环境做出新的贡献。
参考文献
[1] ALMO F.Soundscape Ecology： Principles， Pattems， Methods andApplic1ations[M].Berlin： Springer，2014. [2] BUCUR V.Urban Forest ACoustics[M].Berlin： Springer，2006.
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[4] FASTL H.heutralizing the meaning of sound for quality evaluation[C]//Proceedings of the 17th Intemational Congress onAcoustics ICA，ltaly，2001
[5] BLESSER B， SALTER L R Spaces Speak， Are You Listening？[J] .Intemational Joumal of Acoustws&Vibration， 2009， 121（4）：301-303.
[6] VIOLLON S，LAVANDIER C，DRAKE C.lnfluence of visualsetting on sound ratings in an urban environment[J].Applied A.coustics，2002，63（5）：493-511
[7] LERCHER P，SCHULTE-FORKKAMP B.The Relevance ofSoundscape Resean-h to the Assessment of Noise Annoyance atthe C.ommunity Level[C]//Proceeding of the 8th InternationalGongress on Noise as a Puhlic Health ProbleiuRotterdarn，Nether-lands，2003，225-231.
[8]李國棋.声景研究和声景设计[D].北京：清华大学，2004.
[9]邰惠鑫.城市住区的声景研究[D].南京：东南大学，2004.
[10]王非，李冰，周蕴薇.城市森林公同空气负离子浓度与气象因子的相关性[J].东北林业大学学报，2016，44（2）：18-20.
[11]施佳，赵佳，朱松岩，等.黑龙江省森林植物园湿地园规划设计[J].东北林业大学学报，2008，36（5）：78-79.
[12]洪昕晨，林洲瑜，张薇，等.基于应用层次分析法的森林公同叶声景评价研究[J].声学技术，2016，35（2）：1-5.
[13]刘滨谊，陈丹.论声景类型及其规划设计手法[J].风景同林，2009，1：96-99
[14]洪昕晨，张薇，朱里莹，等.城市公园声景观危险度评价研究[J].应用声学，2016，35（6）：539-546.
[15] GASC A，SUEUR J，JICUET F，et al.Assessing biodiversity withsound：Do acoustic diversitv indices reflect phylogenetic andfunctional（liversities of bird cmnlunities？[J] .Ecological Indi-cators，2013，25（1）：279 - 287
[16]艾尔·巴比.社会研究方法[M].成都：四川人民出版社.1987.
[17]赵琳瑄，张秦英，马蕙.城市自然声景的营造[J].中国城市林业，2017，15（2）：59-63.
[18]洪昕晨，林洲瑜，池梦薇，等.基于层次分析法的森林公园风声景评价研究[J].噪声与振动控制，2017，37（2）：127-130.
[19]吴承照，曹霞景观资源量化评价的主要方法（模型）：综述及比较[J].旅游科学，2005，19（1）：32-39
[20]曾五一，黄炳艺.调查问卷的可信度和有效度分析[J].统计与信息论坛，2005，20（6）：11-15
关键词：声景，评价，城市森林公园
声景生态学[1]将声景定义为一种能使人产生心理感知的声能量，它由景观中的地球物理声（Geophonies）、生物声（Biophonies）和人工声（Anthrophonies）3种不同的声源叠加组成。声景生态学理论认为，地球物理声、生物声和人工声之间的相互作用决定了声景空间的特殊格局[2]。
在声景研究方面.Jeon等[3]表明受试者在声漫步过程中能够区分不同声元素的特点转化为相应的主观感受。Fasd[4]通过语义情况不同但物理特征相同的声音进行了研究，表明有无语义对人的主观评价会产生较大的影响：Blesser和Salter[5]通过对声景的心理因素与时空变化的研究，发现空间能赋予人以对声景的情感与相应的行为意识：Viollon等[6]通过对声音和图像的组合，在实验室对一组受试者被展示的照片结合听觉刺激对城市声景进行评估，结果表明在城市化较高的地区视听评价较低：Lercher和Schulte -Forkkamp[7]对社区声景的研究结果表明，社区声景评价越好，住户的声烦恼度就越低：李国棋[8]以主观问卷调查的形式确定了声景的重要性程度和喜好程度：邰惠鑫[9]建立了声景相关特性以及综合评价的基本体系，包括了空间特性、舒适性、声源特性和动态变化等4个方面。这些成果丰富了声景方面的研究，但对于城市森林公园的声景研究尚鲜有报道。
因此，本研究将城市森林公园中的声景作为主要研究对象，根据声景生态学理论对声景元素分类，并通过层次分析法将地球物理声、生物声和人工声元素确定为3个准则层因素以及相对应的15个指标层因素，共同构建了城市森林公园声景评价指标体系，为今后科学和系统的声景研究提供理论依据和有效方法。
1 研究区概况
哈尔滨国家森林公园坐落于黑龙江省哈尔滨市动力区，面积为133.33h㎡，森林覆盖率为90%.是以寒温带森林植物为主要研究对象的植物园[10]。哈尔滨国家森林公园内主要种植了东北地区的乔木、灌木和草本植物，其中木本植物和草本植物均多达400余种：各种小型兽类动物有刺猬、花鼠、黄鼬、狐狸、野兔等；另外有鸟类20多种，蝶类30多种[11]。哈尔滨国家森林公园是集植物科研、科普、旅游、休闲为一体的综合性植物园，在城区内发挥了重要的生态服务功能，对城市居民的身心健康发挥了重要作用，为人们提供了一处良好的听觉感知场所[12]。
2 研究方法
2.1 确定评价指标因子
从森林公园景观建设实践来看，森林声景主要受3大要素的影响，即气象、生物活动和器械[13-14]。本研究基于声景生态学理论对声景元素的分类，将城市森林公园的声景分为地球物理声、生物声和人工声3大类声源。其中地球物理声指非生物的自然状况（如风、瀑布、降雨和闪电等）所产生的声音，表现为背景声并与其他声音相互叠加、混合和掩蔽[2]：生物声指生物群体中生物体产生的声音（呜叫声、交流声、警报声和合唱等），表现出复杂性和可塑性的特质[15]；人丁声指人造设备（如交通工具、钟和广播等）所产生的声音，表现出侵略性和事件性的特征。
从声景构成要素和城市森林公园的实际情况出发[13-15].采用理论分析法和专家调查法（Delphi法）[16]相结合的方法，通过地球物理声、生物声和人工声3个因素构建准则层，并确定相对应的指标层指标。其中确定地球物理声元素的下一级指标层指标有风吹树叶声、风吹枝叶声、风吹落叶声、滴水声和流水声等，确定生物声元素的下一级指标层指标有鸟类呜叫声、昆虫呜叫声、人的交谈声、人的脚步声和人的歌唱声等，确定人工声的下一级指标层指标有飞机轰鸣声、车辆交通声、公园广播声、修建施工声和扫帚扫地声等[17]。
2.2 构建声景评价体系
在确立评价指标因子后构建城市森林公园声景评价体系（图1）。
2.3 确定评价指标权重集
2.3.1 建立判断矩阵
对评价体系中各递阶层上的评价元素进行两两比较，构建指向目标层的下一层次的比较判断矩阵：
其中Pij>0，Pij=1/pij（i，j=l，2…，几）。Pij表示元素Ai与Aij相对于其上层元素的重要性程度，其值反映了各因素之间的相对重要性程度。共邀请12位长期从事城市公园建设专家，基于9分位比例标度对重要性程度进行赋值[18]。
2.3.2 计算权重集
设λmax为判断矩阵P的最大特征根，其对应的特征向量为4.对判断矩阵P的特征根进行求解。进行归一化处理后，得到一级指标层对应的元素相对于目标层因素相对重要性的权重向量集为：
A=（A1，A2，…，An），
（2）
2.3.3 进行一致性检验
进行一致性檢验，C.I.=（λman-n）/（n -1），其中n为判断矩阵阶数。
C.R.=C.I./R.I.，要求C.R.<0.10才能通过检验，否则进行调整，直到通过为止。得到的权重分配结果见表1。 表1 评价指标权重分配表
2.4 建立评判矩阵
2.4.1 一级综合评判
本研究采用模糊数学5分制记分法[20]对评判集进行构建：V=V1，V2，，V3，V4，v5）=（很好，较好，一般，较差，很差）。在此基础上，构建从指标层指标到评判集V的模糊映射，得到与指标层相关指标具有模糊关系的评判矩阵Rk（K=1，2.…，s）：
公式中rij （i=1，2.…，m； j=l，2，…，n）表示对第i个指标做出j等级评判的隶属程度。
各评价指标通过身处城市森林公园内的管理人员和城市居民根据公园内声景对自身的心理感受情况，按照5分制打分情况确定隶属度。将二级指标的权重集αi与评判矩阵Rk进行模糊运算，得到反映一级指标的一级综合评判CA：
Ck =ai×Rk，
（4）
2.4.2 二级综合评判
将Ck作为目标层的评判向量，可确定与准则层具有模糊关系的评判矩阵R=（C1，C2，…，Ca）T。将一级指标的权重集α与评判矩阵R进行模糊合成运算，得到反映目标层的二级综合评判：
C=a x R.
（5）
根据最大隶属原则对得到的评价结果进行归类统计。
3 结果与分析
3.1 初步建立模型
对哈尔滨国家森林公园内的管理人员和城市居民进行问卷调查，共发放问卷300份，其中有效问卷278份。受访者中20岁以下占比9.0%；20～35岁占12. 2%；36～ 45岁占21. 2%；46～ 60岁占34.2%； 60岁以上占23. 4%。
3.1.1 问卷数据信度及效度分析
通过统计分析软件SPSS对问卷中数据进行可靠性分析，结果显示Cronbach系數为0.978.说明回收的有效问卷的数据信度相当好[19]。
然后通过因子分析，得到KMO值为0.924.Sig值为0.00（小于0.05），说明数据适合因子分析，从回收的有效问卷中提取2个主成分，并且它们的累积旋转平方和载人为88. 363%.说明这2个主成分能够反映问卷中全部问题的效度。
进而计算得出旋转成分矩阵，数值均在0.680-0.944之间（皆大于0.5），表明有效问卷中的所有问题皆是有效度的[20]。
3.1.2 建立模糊综合评判矩阵
根据综合评价结果建立的模糊综合评判矩阵如下：
3.2 综合评价
3.2.1 建立一级综合评判
Cl=α1×R1= （0.324，0.316，0.292，0.061，0.007）
C2=α2×R2=（0.244，0.165，0.433，0.137，0.021）
C3=α3×R3=（0.041，0.107，0.316，0.279，0.257）
3.2.2 建立二级综合评判
C=a x R=a×（C1，C2，C3）T
= （0.262，0.232，0.352，0.115，0.039）
3.3 评价结果分析
从二级综合评判中，根据最大隶属度原则可得出目标层“城市森林公园的声景评价A”的评价结果为一般Ⅲ。
从一级综合评判的结果来看，准则层中地球物理声A1评价结果为很好V，生物声A2和人工声A3的评价结果皆为一般Ⅲ，说明城市森林公园中的地球物理声相较于其他两者可以给人带来较好的心理感受，但受其他声景元素的影响导致总体声景评价结果仅为一般。
从评判矩阵R1，R2和R3来看，地球物理声A1和生物声A2的指标层指标的评价结果大部分为一般III及以上，而人工声A3的评价结果与之相反，说明城市森林公园中的人工声会给人带来负面的心理感受，进而影响总体声景评价的结果。
指标间的声景元素存在着一定的差异，其中隶属于很好V的指标为风吹树叶声A11、风吹枝条声A12和鸟类呜叫声A21，隶属于较好Ⅳ的指标为风吹落叶声A13和扫地扫帚声A35，隶属于一般Ⅲ的指标有滴水声A14、流水声A15、昆虫呜叫声A22、人的脚步声A24、人的唱歌声A25、公园广播声A33，隶属于较差II的指标为人的交谈声A23和飞机轰鸣声A31，隶属于很差I的指标有车辆交通声A32，和修建施工声A34。
对于评价为一般Ⅲ及以上的声景因素中，除公园广播声A33和扫地扫帚声A35外，其他声元素均隶属于地球物理声和生物声，说明白然声元素给城市森林公园中的游客带来了良好的听觉感受，而公园广播声A33可以对经过植被降噪后的交通噪声起到一定的掩蔽作用，进而起到调节声环境和改善游客的听觉感受作用。对于评价较差Ⅱ和很差I的声景因素中，除人的交谈声A23，其他声元素均隶属于人工声，说明人工声元素是对城市森林公园产生负面影响的主要因素，符合城市声景的特征，而人的交谈声则是因为其作为较易被识别的声信号，容易干扰到游客对其他声景的感知，从而引起游客的不适感。评价结果均符合哈尔滨国家森林公园的实际情况。
4 结语
本研究根据声景生态学理论对声景元素的分类，运用模糊层次综合评价法构建了城市森林公园声景评价指标体系，并以哈尔滨国家森林公园为例进行了实证分析。
声景的量化评价是今后景观规划和开发的应用趋势，声景生态学理论和模糊层次综合评价法能巧妙地将声景的诸多要素进行分类和定性定量分析。本研究以期为深入和全面的声景资源评价提供有效方法，同时为建设适宜的人居环境做出新的贡献。
参考文献
[1] ALMO F.Soundscape Ecology： Principles， Pattems， Methods andApplic1ations[M].Berlin： Springer，2014. [2] BUCUR V.Urban Forest ACoustics[M].Berlin： Springer，2006.
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[6] VIOLLON S，LAVANDIER C，DRAKE C.lnfluence of visualsetting on sound ratings in an urban environment[J].Applied A.coustics，2002，63（5）：493-511
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