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高层住区户外空间绿化形态的3个研究方法

日期:2023-09-22 10:13:33     浏览:0    
核心提示:综合考虑到人群俯视状态下的视域范围及住区绿地空间形态的变化特征,结合过往景观学、地理学、生态学等相关领域中的常用绿化指标及其对应量化方式,选取绿化三维可视体积、绿化紧凑度、绿化延伸度、绿化视野占比、
2研究方法
 
2.1研究路径设计
 
首先,基于实地调研,综合考虑到人群俯视状态下的视域范围及住区绿地空间形态的变化特征,结合过往景观学、地理学、生态学等相关领域中的常用绿化指标及其对应量化方式,选取绿化三维可视体积、绿化紧凑度、绿化延伸度、绿化视野占比、绿化复杂度5项形态指标来描述俯视状态下户外空间绿化的多维度形态变化;其次,采用自然度、秩序度、丰富度、宁静度4个感知指标以及偏好度综合描述人群相应俯视感知偏好;再次,对上述各项指标进行量化解析后,再进行相关性分析,建构俯视绿化形态特征和俯视感知偏好两个维度间各项指标的关联机制并厘清具体影响效应,从而判断出其中的关键影响指标。最后,根据本研究的分析结果探讨主要研究发现、实践应用价值以及未来研究方向。
 
2.2研究案例与数据获取

高层住区户外空间绿化形态的3个研究方法
 
本研究选取南京主城区30个人口密度较高的典型高层住区作为研究样本。经过实地调研,综合考虑影响高层住区户外绿化形态特征的关键空间因素,选取绿地率≥40%,建筑高度约为90m,容积率为2.2左右的3个典型高层住区开展详细调查研究(图1)。利用手持式LiDAR点云扫描设备获取住区完整点云数据,作为后续俯视绿化形态指标计算的基础。
 
为切实模拟居民在不同楼层高度下所观察到的住区绿地俯视景观效果,以便于后续人群俯视感知偏好分析,笔者借助无人机在不同楼层高度下的住房阳台位置进行俯视环拍,经由拼合处理形成俯视状态下的完整景象效果,其中拍摄控制在2021年5月6—7日内(期间天气和气候条件均相似)完成。由于高层住宅的高度普遍在90m左右,综合考虑不同俯视高度下人眼可视画面差异及分析实验的可操作性,以3层(约9m)为一个测试单元对各高层住宅予以划分,可将高层住宅划分为10个测试单元。
 
2.3住区户外空间绿化形态特征量化
 
人群俯视状态所观测到的住区户外空间绿化形态特征受到人群视点高度与俯视视角的综合影响。区别于过往绿化指标的量化途径,本研究对于高层住区俯视绿化形态指标的计算,将依托于所采集的住区户外空间三维点云模型以及ArcGIS平台模拟展开。

高层住区户外空间绿化形态的3个研究方法
 
首先,在ArcScene软件中以各楼层视点为起点,发射出水平及垂直视角间隔均为5°、300m长的构造视线,从而形成完整的视线罩面。根据俯视视野范围,提取出各视点所对应的俯视视线,单个视点提取俯视视线1608根,共计90048根。其次,利用ArcGIS平台三维分析模块中的通视分析功能计算各构造视线中的可视视线及不可视视线,确定该视点下的人眼可视范围以及所视空间要素的编号信息,再通过要素编号明确各可视视线所观看到的具体空间要素(图2)。最后,分别计算绿化三维可视体积、绿化紧凑度、绿化延伸度、绿化视野占比、绿化复杂度5项形态指标数值。
 
2.3.1绿化三维可视体积
 
VG本研究所提出的绿化三维可视体积指在不同楼层高度的特定观察点,在人群俯视状态下可见范围内的绿化要素所占的空间体积,其指数可直接反映俯视状态下不同楼层可视三维绿量。绿化三维可视体积是基于可视视线进行计算的,其计算式为Vi式中:为第i根绿化要素可视视线所代表的三维空间体积;m为所有绿化可视视线的数量。
 
2.3.2绿化紧凑度
 
本研究所提出的绿化紧凑度指在不同楼层高度下特定俯视点的可视视线(针对绿化要素)平均长度。通常可视视线平均长度越短,表明在俯视范围内的绿化紧凑程度越高,空间越局促;反之则空间越开敞。绿化紧凑度的计算式为?式中:r为所有可视视线的平均长度。
 
2.3.3绿化延伸度
 
本研究所提出的绿化延伸度针对住区中绿化植被要素,指在不同楼层高度下特定俯视点的平均视线距离与最远视线距离的比值,反映住区户外空间中绿化要素在人眼视域范围内的延伸效应。绿化延伸度的计算式为rmax;?式中:为最远视线距离r为所有可视视线的平均长度。
 
2.3.4绿化视野占比
 
本研究所提出的绿化视野占比指在不同楼层高度下特定俯视点的可视绿化景物在人眼视域投影立面中的二维占比情况。通常在特定俯视点下绿化视野占比越高,住区中绿化密度则相应越高。绿化视野占比计算式为Ni式中:为投影立面上景物i的像素数量;N为投影立面总像素数量。
 
2.3.5绿化复杂度
 
本研究所提出的绿化复杂度指在不同楼层高度下特定俯视点所视绿化景物的视觉障碍点数量与视域范围内景观空间的视觉障碍点总数间的比例。通常在特定俯视点下植被复杂度比重越高,表明俯视状态下植被形态变化越丰富。绿化复杂度的计算式为OG式中:为绿化景物的视觉障碍点数量;O为景观空间视觉障碍点总数。
 
2.4人群俯视感知偏好评价
 
心理学研究中“图像-优势效应”(picturesuperiorityeffect)指明“使用图像任务进行偏好选择被认为是增强现实的一种潜在方法,可提高调查数据的有效性”,而全景图片则被证明比静态照片和幻灯片在景观感知与偏好研究中更为有效[22-23]。故本研究将通过无人机航拍所采集到的不同楼层高度下的俯视绿地景象加以拼合,构建出56张不同楼层高度下各视点的动态全景照片作为实验样本,并由此建立了一个动态全景观看网站,用于评估不同受众在高层住区不同楼层高度下的俯视偏好差异。
 
网站中各样本照片均可以垂直和水平移动,可避免全景照片静态扩展的透视失真;每一张动态全景照片下对应宁静度、自然度、偏好度、秩序度、丰富度5个俯视偏好问题,使用从“1(非常差)”到“7(非常好)”的李克特7级量表作为人群俯视偏好评估依据。同时,将全景电子问卷以链接的方式向公众开放并收集评估数据,并根据Daniel等[24]提出的美景度评价(scenicbeautyestimation,SBE),将标准化评级的平均值作为每个样本单元的的美景度分值。
 
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