2. 天津大学建筑学院 天津 300072;
3. 北京建筑大学建筑与城市规划学院 北京 100044;
4. 华中农业大学园艺林学学院 武汉 430070;
5. 重庆市地理信息中心 重庆 401121;
6. 中国农业大学资源与环境学院 北京 100193
2. School of Architecture, Tianjin University, Tianjin 300072, China;
3. School of Architecture, Beijing Architecture University, Beijing 100044, China;
4. College of Horticulture & Forestry Sciences, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;
5. Chongqing Geomatics Center, Chongqing 401121, China;
6. College of Resources and Environmental Sciences, China Agricultural University, Beijing 100193, China
乡村景观是农业生产、自然资源和环境相互影响形成的可见结果, 它包含宜人的环境与事物、遗产与传统、文化、美学以及其他社会价值[1]。一个全面且有利于乡村发展的分析和评价乡村景观的方法应当考虑到它的美学、生态、区域和文化等各个方面。乡村景观的评价要认识、维护、顺应、延续由这些方面构成的地域景观特征, 分析主导的自然与人文因素, 评价其自然生态价值、景观特征、历史遗产等。
景观从根本上讲具有双重性质, 包括一个“客观极”和一个“主观极”。客观上, 景观由真实物体和形式组成, 存在于一个独特的物理范围内的; 主观上, 景观与这些具体形式被看到、观察、欣赏、理解的方式有关。空间各种物体的外观和组织形式是中性的, 只有当观察者确定了他所能理解的内容时, 它们才称为“景观”[1]。准真实的场景可视化技术由于其直观、准确和可调整等特点适用于主客观结合对情景可视化乡村景观进行评价[1-2]。“情景(scenario)”是对当下状态的描述、是对未来可能或希望情形的描述、也是对可以引导其变化的一系列要素的描述。当前的情景技术可以是指“规划者和研究者创造出一系列在同一背景区域下的不同景观图片, 这些关于未来预期的图片可以用来讨论规划的需求和结果”[2]。如今, “情景”这个术语被广泛应用于针对未来的诸多研究, 包括趋势分析、预测预报、变量分析、敏感度分析等[3]。情景体现了对未来可能情形的刻画, 有时是有意地展现传统、原形、理想状态或其他极值, 情景化并不是对真实未来的展现、预测或预报, 而只是一种趋势的判断[2]。
现阶段来看, 获得情景的关键就是需要辨识和归纳未来变化的方式、途径和关键要素, 有的放矢地进行情景模拟。换句话说, 既然要通过情景技术来模拟景观, 那么就必须通过一定的标准来实现。目前, 一些研究开始通过某些关键景观要素的增减作为标准来进行情景模拟[1], 但还较少将基于生态学意义的可视乡村景观指标运用到乡村景观情景可视化模拟的条件之中。具有生态学意义的可视景观指标为用对客观景观可视偏好的量化特征来划分景观特征提供了客观的可能性。可视景观指标的发展相对滞后于景观功能指标的发展[4]。然而, 最近在回答景观中人类偏好需求的研究中, 可视景观指标的应用得到了发展[1, 5-6]。Tveit等[7]提出了具有生态学意义的可视景观指标框架; 此后, Ode、Fry等[8-9]学者又对该框架不断地进行总结、补充。
本研究基于Tveit等[7]提出的可视景观指标, 根据生态学意义进行筛选后, 作为生成不同情境景观的指标, 基于GIS平台设计了4种不同的景观情景, 并选择了3类利益相关者进行评价, 以此探讨不同利益相关者对乡村景观的偏好及其影响因素, 为未来乡村景观情境可视化评价技术及乡村景观发展提供一定参考。
1 研究方法 1.1 研究区域概况本研究以北京市密云区北庄镇东庄村和苇子峪村交界共6 km2样方作为景观调查及绘图范围。研究在东庄村东部山体的最高端向西偏北方向进行拍照, 以该照片的可视范围作为分析和情景可视化的区间(图 1)。近端以显著遮挡视线的地物为界, 远端以无法辨识出的村界为界。
在原有土地利用3级分类基础上构建了包含耕地、林地、果园、草地、设施农业、建筑用地和其他类型在内的乡村景观分类体系。通过对遥感影像的现场判图, 将所有边长2 m以上地物皆绘入地图, 并在GIS环境下进行底图数字化, 形成空间数据库。
1.3 情景可视化 1.3.1 指标确定本研究在Tveit等[7]的框架之下, 选取复杂性、一致性、记忆表象、自然性和开阔性5个具有生态学意义的可视景观指标(表 1)。5个指标通过“供给”和“需求”两个方面来定义:为了寻找一个可以描述供求之间平衡程度的景观指标, 需要分别计算这5个标准的供给和需求。
对于每个指标的评价标准, 开阔性、一致性、记忆表象和自然性指标以分数0~3设置4个水平, 客观的标准来自于利用GIS平台统计的空间数据[7]。开阔性、记忆表象和自然性根据每个斑块的土地利用类别而赋予不同的分值; 一致性则通过每个斑块与周边其他要素的一致程度而重新给其赋值; 以上4个指标通过各分值斑块面积的加权平均值, 使其最终分布在4个水平上。复杂性指标则选取单位面积斑块数量作为指标, 因其离散, 故设置7个水平, 并为了与其他指标最高分保持一致, 取0.5作为晋级单位(表 2)。
根据研究区域地处密云生态涵养区, 京承高速公路刚刚修通并途经该地、公路经济前景广阔, 基于生态农业的小规模的休闲旅游产业方兴未艾这3个特点, 加之当前原始景观共形成4个情景给予评价:原始现状景观、生态保护景观、集约生产景观、旅游休闲景观。每个情景的主观需求判断是由中国农业大学景观生态实验室的研究生共同确定的, 针对每个指标, 对原始传统景观情景进行了判断, 并给予其他每个情景给予一个主观需求分数。根据对原始传统景观主观判断分数与对该情景客观分析得分的差值, 将初始对其他3个情景的主观判断得分进行修订(表 3), 并将修订后的分数作为后续情景设计的依据。
在得到修订后的主观需求后, 根据不同景观情景中各指标和原始传统景观的差异方向和大小, 综合分析后, 得到情景变更的对策(表 4)。根据这些对策, 在GIS平台下对原始传统景观情景进行景观要素数量、属性和空间结构的调整。在调整过程中, 通过对修订后情景各指标的计算, 不断对对策进行微调, 直到各情景通过客观分析所得到的指标尽量接近主观需求的指标(表 5, 图 2), 从而最终得到各情景的土地利用图(图 3)。
根据最终确定的各情景的土地利用图, 应用Photoshop对原始传统景观情景进行变更, 并最终得到4个情景的可视化景观情景(图 4)。
调查涉及3部分利益相关者: 1) 当地居民, 即在样地内的居民, 共46人(男27, 女19); 2) 周边利益相关者, 即居住在距样地5~20 km内的居民, 共46人(男23, 女23); 3) 景观学大学生及研究生, 选择中国农业大学生态学、园林学等相关专业大学生及研究生, 共37人(男14, 女23)。
对于当地利益相关者和周边利益相关者, 选择在同一时间各村落展开随机调查; 对于学生群体, 则通过相关课程进行集中, 选取了进修《景观生态学》的大学生和研究生作为代表。在调查问卷中, 参与者首先对每个情景都在“好”、“一般”、“差”之间评定, 然后选择出他们最为偏好的情景。
2 结果与分析 2.1 不同利益相关者对原始传统情景的态度34.8%的当地居民, 39.1%的周边居民以及29.7%的学生代表认同原始传统的景观情景, 而3个群体仅有5位对该情景持否定态度。总体来看, 3个群体对于该情景的判断是比较一致的(表 6, 表 7)。虽然对于原始传统景观情景的中立和偏好是相似的, 但3个群体的原因却不大一样:当地居民更多是认为现存的情景是由他们的祖先和他们共同创造出来的, 整体布局是合理的, 甚至一些老人认为目前的风水是最合适的, 并且他们也认为其他情景的工程量大, 实现起来困难大; 周边居民选择这个情景主要是他们认为该情景景观要素的布局比较符合当地特征, 并且整个情景相对开阔, 视野通透; 景观学大学生和研究生选择该情景则主要是因为景观富有层次, 景观要素有开阔、有集中, 视觉不凌乱, 并且该景观兼顾生产、生活与效益于一体, 有开阔有集中, 水、树布局合理。在交流中, 大多数选择该情景的利益相关者都认为, 在没有明显政策倾向的前提下, 该景观的存在就证明其是目前最合理的发展模式, 也应该是未来一段时间内该地区的发展方向。
接近1/4的当地利益相关者(23.9%)和景观类大学生及研究生(24.3%)认为生态保护的景观情景是合理的, 而对其持支持态度的周边利益相关者则达34.8%。同时, 周边利益相关者对该景观持中立态度的人群则比另外两个人群少约10%。在最佳情景的选择中, 当地利益相关者选择生态保护景观情景的人群占6.5%, 而周边利益相关者和学生群体的选择则分别为21.7%和24.7%。可以发现, 距离当地越远, 则支持生态保护景观情景的人群越多。选择该情景的周边利益相关者主要是因为其绿色覆盖面积大, 整体一致性强, 给人以更加自然、舒适的可视感受; 而学生群体除了感知外, 还经过理性思考, 认为该地区属于生态涵养区的大背景, 也认为这个情景应当是未来发展的趋势; 当地利益相关者并不支持这一情景, 主要是出于经济考虑, 过高的林木覆盖率势必减少他们其他经济形势发展的空间。
2.3 不同利益相关者对集约生产情景的态度认可集约生产景观情景的当地利益相关者、周边利益相关者以及学生群体分别占8.7%、15.2%和5.4%, 近2/3的当地利益相关者和周边利益相关者对其持中立态度, 而对其持反对态度的学生更是占到48.6%。在单项选择中, 选择该情景的, 在3个人群中都占据不到5%。可以说, 在4个情景中, 集约生产景观情景是偏好程度最差的。少数选择该情景的人主要是认为该情景充分利用了原来的条件, 注重生产功能, 可以达到经济效益的最大化。对该景观持否定态度的人主要是认为, 虽然该情景在土地利用可行的范围内, 利用园地和设施农业、养殖业对其进行了充分利用, 但因为该地区并非平原地区, 只能在地形允许的范围内建设设施养殖业, 而其他农用地以经济价值更高的园地进行替代。这样的空间布局, 加上过多单体建筑(养殖)的设置使得可视空间的凌乱感增强, 自然性弱化。其密集且凌乱的景观特征是其得到最少支持的最重要原因。
2.4 不同利益相关者对旅游休闲情景的态度旅游休闲景观情景的偏好差异在4个情景中是最明显的:有89.1%的当地利益相关者选择对该情景的支持态度, 而周边利益相关者及学生群体的支持率分别为56.5%和18.9%。在唯一性选择中, 3个群体选择该情景的比例分别为73.9%、52.1%、45.9%。对该情景的选择正好和生态保护景观情景选择的规律相反, 越靠近当地的利益相关者对其偏好越强。在该情景中所设置的独立旅游点是以北庄镇金水湾度假村(未在可视范围内)为原型进行添加的, 该度假村获得良好经济收益是在当地及周边一些地区所共知的, 因此, 出于经济发展的需求, 当地和周边利益相关者选择了该情景。其次, 较大面积的水域以及相对规整的建筑和林木也成为了其受大众关注的重要原因。学生群体则因为其景观要素过多, 而认为该情景较为凌乱, 不适合当地的发展。
3 讨论基于生态学意义的可视景观指标应该成为政策制定者的辅助决策工具, 帮助其评价多功能乡村景观。为了达到高效性, 这个工具使用起来必须简单、可靠且容易理解, 并且能够反映农田的现实状况。这些限制也要求必须使用清晰有效的数据, 以实现信息的简化。但这些可视景观指标必须以生态学为前提和基础。多数对于情景的研究设计往往是对当地未来景观发展的主观判断, 这类情景可视化的工作几乎完全是基于定性研究的, 而定量化评价、定性与定量相结合是未来景观学的研究方向。本研究对如何利用基于生态学意义的可视景观指标, 将乡村景观情景可视化的设计工作定量化作出了一定的尝试。但对不同区域大众对不同景观构造敏感程度的判断、对景观指标更加充分的理解和挖掘、以及景观“供给”和“需求”间的无缝连接将是未来完善这项工作的重点。
正如Weinstoerffer等[1]所建议的那样, 在严格的乡村景观评价背景下, 必须将景观的特征与两个基本观念, 即景观的“供给(supply)”和“需求(demand)”之间建立联系。通过客观、主观评价的二重性, 来代表一种景观新观念。这更加符合实际, 并且与目前产生自农业的、需要快速且简洁地解决的问题更具一致性。农民通过采取一定行动可以将新的元素引入已有的情景中, 从而增强现实影响。这样景观的客观方面就可以与景观“供给”联系起来, 即作为农民引进景观的特征的一部分。至于需求, 概括地说, 与景观的主观方面有关, 而且仅通过找出其使用价值来关注景观。这些要求很大程度上受到了乡村景观发展的影响, 例如自然保护组织或休闲活动、旅游机构或居民组织等对乡村景观的保护与利用。
4 结论因为景观变化的持续性和不可预测性, 以及不同利益群体在景观变化上的作用日益复杂, 乡村景观的未来发展方向和策略吸引了更多研究者的目光[1-2]。规划者和利益相关者、决策者和科学家都希望了解在未来的一个时期内乡村景观如何变化。但未来景观是不能被准确预测的, 因为目前的景观将受到自然、人为、历史遗留、未来技术、经济以及社会条件的交互影响。因此相对于预测一个完整、真实的未来景观, 基于不同景观特征趋势和影响来情景化未来景观更加可行。因此, 掌握不同利益相关群体对未来景观特征的偏好, 要比直接模拟一个真实的未来情景更加实际、可行。
本研究通过4个步骤的连续过程来详细阐述通过基于生态学意义的可视景观指标对乡村景观进行情景可视化评价。第一步是通过符合研究需求的乡村景观分类体系、野外制图、数字化工作, 获取可用于景观客观分析的数据库。第二步是选择指标, 本研究采用的指标由景观供求之间的变化并且考虑到客观和主观途径来确定, 包括复杂性、自然性、开阔性、一致性和自然表象。第三步是指标的计算和情景可视化的设计, 通过将主观判断的乡村景观指数转化为基于GIS环境的数据库, 调试模拟结果使其符合人对景观的主观预期, 并最终生成不同发展目标的情景。第四步是确定涉及的人群或社会团体的范围, 并进行主观评价。通过这4步本研究得到的主要成果有:
1) 综合考虑实地测绘、客观存在的景观供给和不同利益相关者景观需求之间的差别并构建可视化标准, 使评价过程兼顾客观和主观观点。
2) 对景观的供求使用相同的、涵盖了基于生态学意义的景观评价重要方面的5个指标进行了评价。
3) 通过基于生态学意义的可视景观指标在主、客观上的关联, 为乡村景观情景可视化的作业提供了科学、合理的依据。利用基于生态学意义的可视景观指标对乡村景观进行情景可视化评价, 可以更直接地联系到政府决策部门乡村景观资源的管理。
虽然对多功能乡村景观以及情景可视化技术的研究已经进入了一个新的时期, 但还没有一套通用的标准可以具体指导乡村景观评价和规划项目。目前的研究方向主要是筛选可能影响公众偏好选择的指标体系, 并形成一套情景模拟的技术规程或通则, 以减少由于技术方法差异而带来误差。
[1] | Weinstoerffer J, Girardin P. Assessment of the contribution of land use pattern and intensity to landscape quality: Use of a landscape indicator[J]. Ecological Modelling, 2000, 130(1/3): 95–109. |
[2] | Tress B, Tress G. Scenario visualisation for participatory landscape planning — A study from Denmark[J]. Landscape and Urban Planning, 2003, 64(3): 161–178. DOI:10.1016/S0169-2046(02)00219-0 |
[3] | Wollenberg E, Edmunds D, Buck L. Using scenarios to make decisions about the future: Anticipatory learning for the adaptive co-management of community forests[J]. Landscape and Urban Planning, 2000, 47(1/2): 65–77. |
[4] | Dramstad W E, Tveit M S, Fjellstad W J, et al. Relationships between visual landscape preferences and map-based indicators of landscape structure[J]. Landscape and Urban Planning, 2006, 78(4): 465–474. DOI:10.1016/j.landurbplan.2005.12.006 |
[5] | Palmer J F. Using spatial metrics to predict scenic perception in a changing landscape: Dennis, Massachusetts[J]. Landscape and Urban Planning, 2004, 69(2/3): 201–218. |
[6] | Jessel B. Elements, characteristics and character-information functions of landscapes in terms of indicators[J]. Ecological Indicators, 2006, 6(1): 153–167. DOI:10.1016/j.ecolind.2005.08.009 |
[7] | Tveit M, Ode Å, Fry G. Key concepts in a framework for analysing visual landscape character[J]. Landscape Research, 2006, 31(3): 229–255. DOI:10.1080/01426390600783269 |
[8] | Ode Å, Tveit M S, Fry G. Capturing landscape visual character using indicators: Touching base with landscape aesthetic theory[J]. Landscape Research, 2008, 33(1): 89–117. DOI:10.1080/01426390701773854 |
[9] | Fry G, Tveit M S, Ode Å, et al. The ecology of visual landscapes: Exploring the conceptual common ground of visual and ecological landscape indicators[J]. Ecological Indicators, 2009, 9(5): 933–947. DOI:10.1016/j.ecolind.2008.11.008 |
[10] | De La Fuente De Val G, Atauri J A, De Lucio J V. Relationship between landscape visual attributes and spatial pattern indices: A test study in Mediterranean-climate landscapes[J]. Landscape and Urban Planning, 2006, 77(4): 393–407. DOI:10.1016/j.landurbplan.2005.05.003 |
[11] | Gulinck H, Múgica M, De Lucio J V, et al. A framework for comparative landscape analysis and evaluation based on land cover data, with an application in the Madrid region (Spain)[J]. Landscape and Urban Planning, 2001, 55(4): 257–270. DOI:10.1016/S0169-2046(01)00159-1 |
[12] | Bell S. Landscape: Pattern, Perception and Process[M]. London: E & FN Spon, 1999. |
[13] | Kaplan R, Kaplan S, Ryan R L. With People in Mind: Design and Management of Everyday Nature[M]. Washington: Island Press, 1998. |
[14] | Clay G R, Smidt R K. Assessing the validity and reliability of descriptor variables used in scenic highway analysis[J]. Landscape and Urban Planning, 2004, 66(4): 239–255. DOI:10.1016/S0169-2046(03)00114-2 |
[15] | Gobster P H. Visions of nature: Conflict and compatibility in urban park restoration[J]. Landscape and Urban Planning, 2001, 56(1/2): 35–51. |
[16] | Green R. Meaning and form in community perception of town character[J]. Journal of Environmental Psychology, 1999, 19(4): 311–329. DOI:10.1006/jevp.1999.0143 |
[17] | Antrop M, Van Eetvelde V. Holistic aspects of suburban landscapes: Visual image interpretation and landscape metrics[J]. Landscape and Urban Planning, 2000, 50(1/3): 43–58. |
[18] | Purcell A T, Lamb R J. Preference and naturalness: An ecological approach[J]. Landscape and Urban Planning, 1998, 42(1): 57–66. DOI:10.1016/S0169-2046(98)00073-5 |
[19] | Real E, Arce C, Sabucedo J M. Classification of landscapes using quantitative and categorical data, and prediction of their scenic beauty in North-Western Spain[J]. Journal of Environmental Psychology, 2000, 20(4): 355–373. DOI:10.1006/jevp.2000.0184 |
[20] | Germino M J, Reiners W A, Blasko B J, et al. Estimating visual properties of Rocky Mountain landscapes using GIS[J]. Landscape and Urban Planning, 2001, 53(1/4): 71–83. |