居住區(qū)冬夏綠視率與綠視因子相關(guān)性研究

朱懷真 楊凡包志毅 南歆格

隨著城市發(fā)展和擴張，居住區(qū)趨向密集。與缺少植被的建筑空間相比，人們傾向于對自然景觀做出積極反應(yīng)[1]。如果住宅集約且缺乏綠地則會使居民付諸更多精力進行長途休閑旅行，一定程度上減弱了密集型城市優(yōu)勢[2]。在社區(qū)中，綠地通常會增強居民安全感[3]，將自然環(huán)境融入城市是改善居民心理健康并減少精神疾病患病率的有效方法[4]。已有研究證明，人體接觸自然景觀環(huán)境能夠提高自身健康水平[5-6]，而居住區(qū)綠地空間是居民日常生活中最常接觸的景觀，能幫助彌補城市中自然環(huán)境的缺失。居住區(qū)具有一定的綠地面積，其與居民健康存在正相關(guān)關(guān)系[7-8]，例如降低居民心血管疾病死亡率[9]、減少壓力引起的相關(guān)疾病的發(fā)病率[10]并減輕城市噪聲對居民心理健康的負面影響[11]；此外，接觸較高綠量的居住區(qū)景觀有利于兒童早期神經(jīng)發(fā)育[12]。

綠視率（visible green index, VGI）指人的視野內(nèi)綠色植被的比例[13]。綠地率和綠化覆蓋率等二維城市綠地指標更注重綠地平面或投影方向的面積占比，其數(shù)值與人觀察角度、植物種類、層次結(jié)構(gòu)和季節(jié)變化無太大關(guān)聯(lián)。而VGI將植物因素納入影響范疇，以三維視角感知環(huán)境。如今，將VGI作為新型城市綠地指標評價環(huán)境質(zhì)量、城市綠量使用合理性以及住宅價值已是常見做法[14-15]，這促進了綠色城市建設(shè)[16]，例如相關(guān)研究表明：二維城市綠地指標在三維綠化評價中的不足能夠通過VGI彌補[17]。目前VGI的研究多與街道綠化相結(jié)合，采用游人使用評價，從健康角度對城市道路系統(tǒng)的步行性[18-19]、綠化水平[20-22]等方面進行探究。得益于街景地圖[23-26]和遙感等技術(shù)，計算機自動算法革新了VGI計算方式[27]。但居住區(qū)具有一定私密性，實景獲取有一定難度，且居住區(qū)的個性化特征更為明顯，不易開展大樣本量研究。已有研究發(fā)現(xiàn)VGI隨著建筑樓層增加呈現(xiàn)“先波動上升后急劇下降”的趨勢[27-29]，也針對VGI的特性提出標準化綠視率[30]和全景綠視率[31]等演化指標。本研究中以全景綠視率取代多方位視角進行計算。

相關(guān)研究認為，夏季是植物景觀效果最好的時期，是VGI觀測的最佳時間[32]。但事實上VGI具有動態(tài)性，其數(shù)值會根據(jù)季節(jié)而變化。目前僅有關(guān)于寒地城市的研究考慮到植物見綠期的問題[33-34]，存在對秋冬季VGI予以剔除的情況；而VGI在冬季達到一年中的最低值，能夠反映景觀場景在一年中最蕭條的程度，對景觀規(guī)劃設(shè)計具有重要意義。除季節(jié)因素外，VGI的影響因素可歸納為內(nèi)因與外因：內(nèi)因是植物引起的變化，涉及植物個體的葉面積指數(shù)以及視野中景觀的連續(xù)性，如植物種類數(shù)量和植物結(jié)構(gòu)層次的增減引起視野界面內(nèi)植物景深和面積變化，以及植物生長引起的葉面積增減而導(dǎo)致的VGI變化等；外因則關(guān)乎觀察者與其他環(huán)境要素，如視點不同所導(dǎo)致的天空和硬質(zhì)比例對視野界面的影響[35]等。綠視因子則是上述VGI內(nèi)因、外因的統(tǒng)稱，目前關(guān)于綠視因子的研究多探討與VGI的相關(guān)性或線性擬合[35-36]，但各因子在組間是否具有差異顯著性并無詳細探討。本研究創(chuàng)新性地將影響VGI的季節(jié)因素納入考量，從全年動態(tài)視角分析影響VGI的內(nèi)外因素、其對VGI的影響程度，以及各綠視因子組間差異顯著性，從而完善VGI理論并促其更人性化地指導(dǎo)景觀規(guī)劃設(shè)計。

1 研究范圍與方法

1.1 視點選取與拍攝

研究地點依據(jù)杭州市內(nèi)不同住宅的年限和類型等，選取23個小區(qū)，共607個視點作為研究樣點①。研究采用分層抽樣法[37]，以人車流量、小區(qū)內(nèi)部主要活動面積、道路長度（每30 m為間隔）和景觀形式為主要導(dǎo)向決定觀測點位置和數(shù)量。

夏季能夠獲取VGI最高值，而冬季則為最低值。根據(jù)杭州地區(qū)物候規(guī)律，杭州夏季和冬季平均入季時間分別為5月24日和11月27日[38]，分別 選 擇2020年7月 與2021年1月對樣點進行2次全景拍攝。所有視點的全景拍攝均采用富士X-T30相機（XF18-55mm鏡頭）。根據(jù)國家衛(wèi)健委在《中國居民營養(yǎng)與慢性病狀況報告（2020年）》②提到的中國成年人平均身高數(shù)據(jù)，研究選取1.65 m的固定高度進行拍攝，并固定24 mm焦距以達到最接近人眼的視野范圍效果[37]。

1.2 數(shù)據(jù)計算與分析

研究通過Photoshop軟件的直方圖工具計算VGI和硬質(zhì)比例，即硬質(zhì)道路或廣場等地面硬質(zhì)元素在視野中所占比例。根據(jù)視野10 m范圍內(nèi)清晰的主體植物景觀特征，計算植物結(jié)構(gòu)層數(shù)和植物種類數(shù)量，并對綠地完整度（green space integrity, GSI）進行賦值，其中植物結(jié)構(gòu)層數(shù)根據(jù)植物生活型和視野界面高度，由上至下共分為喬木層、小喬木層、灌木層和地被層4種類型。綠化生長時長從各小區(qū)投入使用的年份開始計算。本研究通過GSI的概念衡量視野內(nèi)景觀完整性，例如在相同綠地視野占比的情況下，硬質(zhì)道路數(shù)量多引起綠地“面積小、數(shù)量多”；反之綠地則“面積大、數(shù)量少”，這提供了其他因素影響景觀界面的可能性。本研究對GSI的初步定義為：可見視野范圍內(nèi)由硬質(zhì)道路或場地分割的綠地數(shù)量，1為最小值，數(shù)值越趨近于1則綠地越完整。

研究預(yù)先將不同綠視因子進行成對比較分析，根據(jù)其在不同分組情況下呈現(xiàn)的差異顯著性特征，將表現(xiàn)為相同模式的變量歸為同一組別（圖1）。

1 視點分組和屬性信息Grouping and attribute of viewpoints

數(shù)據(jù)分析采用SPSS 26.0軟件進行相關(guān)性分析，并利用逐步回歸分析方法建模[39-43]。根據(jù)不同組別的分類情況，考慮數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正態(tài)分布但方差不齊的現(xiàn)象，用多個獨立樣本成對比較的Kruskal-Wallish H檢驗以計算差異顯著性，并通過Bonferroni校正法調(diào)整顯著性值。

2 居住區(qū)綠視因子影響因素模型

研究將綠視因子影響因素總結(jié)為內(nèi)外兩類因素：外因為住宅類型、房價、視點類型與硬質(zhì)比例；內(nèi)因為季節(jié)變化、植物結(jié)構(gòu)層數(shù)、植物種類數(shù)、綠化生長時長和GSI。通過斯皮爾曼相關(guān)性分析可知冬夏VGI與相關(guān)綠視因子均存在相關(guān)性（表1）。

表1 冬夏VGI與綠視因子相關(guān)性Tab. 1 Correlation between winter and summer VGI and green vision factors

經(jīng)德賓-沃森檢驗（Durbin-Watson Test），冬夏VGI的DW值分別為1.441與1.644，均處于1～2區(qū)間，可以認為不具備共線性關(guān)系。其中冬夏VGI的R值分別為0.72與0.78，說明模型擬合度很好；調(diào)整后的R2顯示模型能解釋冬夏VGI分別變化的60.3%和51.2%，處于大效應(yīng)區(qū)間；而VGI年差值的模型擬合度較差（調(diào)整后R2為0.054）。因此冬夏VGI可以通過上述因子進行評價，但其VGI年差值則需要選取其他因子描述。從冬夏VGI的方差分析（ANOVA）描述來看，二者顯著性均小于0.05，說明模型具有統(tǒng)計學(xué)意義。在冬夏VGI相關(guān)因子的系數(shù)描述中，所有因子的方差膨脹系數(shù)（VIF）均＜5（表2），因此可以認為冬夏VGI的多元線性回歸模型不存在多重共線性問題。

表2 冬夏VGI相關(guān)因子系數(shù)Tab. 2 Correlation factor coefficient of winter and summer VGI

綜上所述，本研究所探討的影響因子對冬夏VGI的多元回歸模型具有較好的描述性，能夠?qū)ζ溆绊憴C制進行評價。

3 綠視率與居住區(qū)綠視因子外部因素

VGI與綠視因子外部因素在夏季、冬季和平均VGI的差異顯著性情況一致，可以說明綠視外因?qū)τ诰幼^(qū)VGI的影響與季節(jié)無關(guān)，因此本節(jié)的描述用平均VGI代替。

3.1 住宅類型與房價

在不同住宅類型中，樓層高度與VGI具有顯著正相關(guān)關(guān)系；在各組別的差異性檢驗中（圖2），高層住宅與小高層和多層住宅都有顯著性差異，而小高層與多層住宅間無顯著性差異。其中高層住宅的VGI大多數(shù)處于高區(qū)間，而小高層住宅與多層住宅所處區(qū)間下移（圖3）。從中可得，高層住宅VGI與其他2種類型住宅的差異約達到16%。不難理解：高層住宅在相同地塊面積下有更高的景觀空間利用性，這益于建筑技術(shù)的發(fā)展和居住區(qū)的審美演變。

2 綠視因子外部因素與VGI的差異顯著性Significant differences between external green vision factors and VGI

3 小區(qū)綠視率均值區(qū)間與住宅類型、房價和住宅使用時間The average interval of residential area VGI with residential building types, house prices and residential use time

房價與VGI基本存在一致性（圖3），而綠化投入則是房價的重要組成部分，可見VGI與房價可以互相印證。其中超過5萬/m2的住宅與其他組別均存在VGI的顯著差異，且其VGI突破65%（圖2），以2萬元/m2和5萬元/m2為節(jié)點，杭州市內(nèi)居住區(qū)的VGI約為40%～65%。

3.2 視點類型

研究采用分層抽樣法將居住區(qū)視點分為4種類型：道路視點、游憩視點、單元口視點和入口及廣場視點。其中游憩視點與其他三者，道路視點與單元口視點之間存在顯著性差異，各類型視點的VGI表現(xiàn)為：游憩視點＞道路視點＞單元口視點＞入口及廣場視點（圖2）。

游憩視點VGI約聚集于60%～75%區(qū)間，受不同小區(qū)影響較??；而道路視點VGI于40%～75%區(qū)間呈現(xiàn)雙峰分布，即在約45%和75%存在一定聚集性——可見居住區(qū)道路VGI受景觀配置影響較大且差異可達25%。從VGI年差值的分布來看，表現(xiàn)為游憩視點＞道路視點＞入口及廣場視點＞單元口視點。不難看出，由于不同居住區(qū)的常綠落葉植物占比不同，植物為主體的游憩視點年差值達到最大；而單元口視點由于建筑和硬質(zhì)所占比例相對穩(wěn)定，因此年差值反而最小。

3.3 硬質(zhì)比例

視野內(nèi)硬質(zhì)道路、廣場或景觀小品等硬質(zhì)因素的比例上升勢必會減弱綠地占比從而降低VGI，這已被以往研究證實且符合日常認知，本研究也驗證了這一點。此外，硬質(zhì)占比以10%為節(jié)點，10%及以上硬質(zhì)比例的VGI差異不顯著，而僅有硬質(zhì)比例＜10%的視點與其他組別存在約14.28%～26.40%的VGI差異（圖2）。

4 綠視率與居住區(qū)綠視因子內(nèi)部因素

4.1 季節(jié)變化

從相關(guān)性分析中可知，冬季VGI、夏季VGI及VGI年差值之間呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性（表1），不難看出植物在夏季奠定了居住區(qū)景觀的VGI基調(diào)，這也強調(diào)了應(yīng)在居住區(qū)景觀規(guī)劃設(shè)計階段納入VGI指標。經(jīng)相關(guān)樣本的Friedman檢驗，冬夏VGI與VGI年差值兩兩互存顯著性差異（P=0.000＜0.05），其中夏季VGI為62.73%（標準差為0.176）；冬季VGI為45.73%（標準差為0.172），VGI年差值約處于15.00%（平均數(shù)15.94%，中位數(shù)為14.95%，標準差為0.097）水平線上（圖4）。

4 綠視率季節(jié)變化顯著性Significant differences of seasonal changes of VGI

4.2 植物結(jié)構(gòu)層數(shù)

不同植物結(jié)構(gòu)層數(shù)的VGI在夏季和冬季呈現(xiàn)相同差異顯著性和變化趨勢，即植物結(jié)構(gòu)層數(shù)與冬夏VGI呈正相關(guān)。4層結(jié)構(gòu)與2層及3層結(jié)構(gòu)的冬夏季和年差值VGI都具有顯著性差異，而4層結(jié)構(gòu)視點與單層結(jié)構(gòu)視點的VGI年差值不存在顯著差異（圖5），這可能是由于單層結(jié)構(gòu)所具體應(yīng)用植物屬性的落葉特性不穩(wěn)定，從而導(dǎo)致其季節(jié)無明顯變化或季節(jié)差異較大，因此單層結(jié)構(gòu)在數(shù)值上與4層植物結(jié)構(gòu)不具有顯著性差異。

5 植物結(jié)構(gòu)層數(shù)與VGI的差異顯著性Significant differences between vegetation structure layers and VGI

4.3 植物種類數(shù)

在相關(guān)性分析中，植物種類數(shù)與冬夏VGI及其年差值呈正相關(guān)關(guān)系。在植物種類數(shù)多于6種時，其冬夏VGI及年差值與其余所有數(shù)據(jù)均不呈現(xiàn)差異顯著性，這說明視野內(nèi)植物種類數(shù)量超過6種時，所提供的VGI無顯著差異，因此本研究將這些視點歸納為“＞6”組別。

分析植物種類數(shù)與VGI的差異顯著性可知，視野內(nèi)僅有2種植物與6種及以上植物所組成的景觀以及3種植物與5種以上植物所組成的景觀，其冬夏VGI都具有顯著差異（圖6）。冬季視野內(nèi)植物種類數(shù)量超過6種時，其VGI與6種及以下植物種類所組成景觀的VGI都具有顯著差異（單種植物除外）。此外，6種植物與2種或3種植物所組成的VGI也有顯著差異。而VGI年差值與植物種類數(shù)的顯著性差異僅存在于3種植物和6種及以上植物組別之間。

6 植物種類數(shù)與VGI的差異顯著性Significant differences between vegetation species and VGI

4.4 綠化生長時長

相關(guān)性結(jié)果發(fā)現(xiàn)綠化生長時長與冬夏VGI及其年差值呈負相關(guān)關(guān)系。這可能是由于高大喬木生長而樹冠淡出視野引起的；日漸不重視的綠化管理也導(dǎo)致中下層植物衰敗。

經(jīng)過成對比較的差異性檢驗（圖7）：夏季VGI中，除綠化生長時長“＜5”年與“5～＜10”年以及“10～20”年和“＞20”年2組外，其余各組均存在顯著性差異；冬季，綠化生長時長“＜5”年與超過10年的組別呈現(xiàn)顯著性差異，以及“5～＜10”年與“＞20”年的組別呈現(xiàn)顯著性差異；而VGI年差值僅在綠化生長時長“＜5”年和“＞20”年的2組間呈現(xiàn)差異顯著性。

7 綠化生長時長與VGI的差異顯著性Significant differences between vegetation growth time and VGI

這說明，超過20年的老小區(qū)與5年以內(nèi)新小區(qū)的VGI水平均存在顯著差異。此外，冬季會使不同綠化生長時長影響下的VGI的差異性縮?。ā?～＜10”年與“10～20”年組在冬季不存在顯著性差異；且在相同組別的成對比較中，冬季VGI差值低于夏季）。從數(shù)據(jù)分布來看，小區(qū)使用5～10年會最大化呈現(xiàn)VGI差距，這表現(xiàn)在該組別于冬夏季和VGI年差值都具有雙峰分布狀態(tài)。

另外，建議將10年作為評價居住區(qū)平均VGI水平的分界線，這表現(xiàn)在10年以內(nèi)居住區(qū)和10年以上居住區(qū)的夏季VGI之間存在顯著差異（差異范圍達7.64%～15.03%）；而從數(shù)據(jù)分布來看，10年以內(nèi)小區(qū)VGI的分布在冬夏季具有相似性：夏季多集中于約75%～80%區(qū)間內(nèi)，而冬季則約在35%和55%兩線上聚集；而10年以上小區(qū)冬夏VGI分布都為長梭形：夏季聚集于約50%線上，而冬季則聚集于約40%線上。

4.5 綠地完整度（GSI）

經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后得出，GSI＞6的VGI及季節(jié)變化不明顯。不同GSI的VGI分布顯示，冬夏VGI最少在“2與4”組別后呈現(xiàn)顯著性差異；冬季VGI以2為最高值，此后逐漸下降；而VGI年差值與GSI之間無顯著性差異（圖8）。上述結(jié)果說明，在6塊綠地范圍內(nèi)，綠地數(shù)量至少有2塊的差距才存在VGI的顯著差異；當GSI為2時，其VGI水平達到最大值，且VGI季節(jié)變化與GSI無關(guān)。

8 GSI與VGI的差異顯著性Significant differences between GSI and VGI

5 討論與結(jié)論

本研究以居住區(qū)綠視率為研究對象，以冬夏兩季為觀測時間，全景拍攝607個視點得出每一視點的冬夏VGI、VGI年差值以及其他綠視因子的相關(guān)關(guān)系，所得結(jié)論如下。

1）居住區(qū)綠視率的季節(jié)差異僅與植物引起的綠視內(nèi)因相關(guān)，而與諸如住宅類型、房價、視點類型和硬質(zhì)比例等綠視外因無關(guān)。根據(jù)杭州市居住區(qū)總體現(xiàn)狀來看，高層住宅及超過5萬元/m2房價的居住區(qū)具有全年的高VGI環(huán)境，且引起VGI水平差異的房價至少為2萬元/m2。在居住區(qū)內(nèi)，游憩環(huán)境的VGI最高，但小區(qū)內(nèi)部道路的VGI往往更能代表居住區(qū)的VGI水平，而其他類型視點趨向于中等偏上的VGI。因此今后的居住區(qū)規(guī)劃設(shè)計應(yīng)更注重單元口、入口及小區(qū)廣場的標志性和個性化特征。此外，視野內(nèi)硬質(zhì)因素的占比應(yīng)保持在10%以下，這能提升約14.28%～26.40%的VGI差異。2）VGI季節(jié)差異顯著，達15%。因此在居住區(qū)景觀規(guī)劃設(shè)計階段就需要納入VGI這一指標，以大致掌握居住區(qū)景觀的綠量態(tài)勢。此外，對具體視點的VGI描述應(yīng)采用動態(tài)視角考量，以夏季VGI、冬季VGI和VGI年差值3種數(shù)據(jù)來描述。3）只有完整的植物結(jié)構(gòu)層才能明顯提升居住區(qū)冬夏VGI水平并增強景觀季節(jié)變化。4）植物種類數(shù)差異引起的VGI差異在冬季更為明顯；視野內(nèi)至少有6種植物才能達到高VGI水平；如果對現(xiàn)有景觀進行改造，則視野內(nèi)至少增加2種植物才能顯著提升VGI。5）小區(qū)使用5～10年會最大體現(xiàn)居住區(qū)VGI水平差距，而10年可以作為居住區(qū)VGI水平評估單位；此外，冬季會使時間影響下的VGI差異縮小。6）視野中綠地數(shù)量超過6塊后VGI會處于較低水平，且其季節(jié)變化不明顯，因此在規(guī)劃設(shè)計中應(yīng)避免使綠地過于分散或破碎；而僅由1塊硬質(zhì)分割，兩側(cè)為連續(xù)性完整綠地的情況，其VGI最高且不受季節(jié)影響；而針對現(xiàn)有景觀進行改善，則至少需要合并2塊綠地才能顯著提升VGI。

與以往相關(guān)研究相比，本研究將綠視率作為動態(tài)指標，納入夏季VGI、冬季VGI和VGI年差值3個概念進行評價分析，取代僅將夏季VGI作為衡量標準的做法。在相關(guān)因子分類上，把綠視因子細分為內(nèi)因與外因，并驗證了這種VGI影響機制模型的合理性。在相關(guān)性基礎(chǔ)上增加組別差異性比較，量化了不同綠視因子的具體影響程度，進一步完善了VGI理論，為未來居住區(qū)景觀規(guī)劃設(shè)計提供一定參考。

但本研究也存在一些不足，需要未來研究中加以補充：本研究選取的綠視因子不足以描述VGI年差值的影響機制，但研究推測植物的常綠落葉屬性可以納入考量；此外，各個城市房價水平存在差異，因此關(guān)于VGI與房價相關(guān)度的結(jié)論僅限于杭州市參考。

在本研究中，植物種類數(shù)與冬夏VGI及其年差值之間存在相當程度的相關(guān)性，并且與過往相關(guān)研究基本一致[44]。但本研究認為，植物種類數(shù)是通過植物結(jié)構(gòu)層影響VGI的間接因素。因此這種相關(guān)性結(jié)果建立在滿足一定植物結(jié)構(gòu)層數(shù)的基礎(chǔ)上：例如由同樣4種植物構(gòu)成的景觀界面，涵蓋4層植物結(jié)構(gòu)與僅為單一植物結(jié)構(gòu)所能夠達到的VGI水平應(yīng)當存在巨大差異。曾有相關(guān)研究以單株植物的葉面積指數(shù)控制植物結(jié)構(gòu)層變量，從而探究植物種類對VGI的影響[45-46]，但這未涉及具體的景觀場景，因此植物種類數(shù)對VGI的影響機制需要深入研究。另外，關(guān)于綠地完整度的描述和研究極少，僅個別研究提出過綠地形態(tài)與VGI的關(guān)系[47-48]。因此本研究認為“VGI完整度”概念可以將“綠地形態(tài)”納入考慮。GSI大致與植物種植密度、位置和種植面積直接相關(guān)，而綠地數(shù)量和形態(tài)對VGI的共同影響可以在未來研究中深入。

注釋(Notes)：

① 樣點小區(qū)詳細信息見OSID。

② 參考自《中國居民營養(yǎng)與慢性病狀況報告（2020年）》（http://www.nhc.gov.cn/xcs/s3574/202012/bc4379ddf432 4e7f86f05d31cc1c4982.shtml）。