城镇河岸带植物色彩对视觉疲劳的影响

张昶 韩文静 王成

摘要：文章以潮白河为研究对象，选取完全人工与半自然2种类型河岸带的河段，在河段左右岸各设置直线距离1 km长的样段，利用无人机在夏季和秋季进行拍摄取样，共计提取168个图像样本。通过眼动仪获取样本的眼动数据、视觉吸引點位置，选择瞳孔直径（Pupil diameter， PD）和注视点总个数（Fixation points， FP）指标衡量视觉疲劳;定义颜色种类分类区间，对样本进行色彩解析，共计得到4个色系154 401个色彩斑块;以各色系总面积A、数量N及其与视觉吸引点的平均欧式距离HD构建组成变量，按照“各色系组成变量→视觉疲劳”的概念关系进行结构方程模型（Structural equation modeling， SEM）分析。结果表明：1）瞳孔直径对城镇河岸带植物景观橙色系斑块的响应明显，随着橙色系整体作用增强，瞳孔直径增大，人眼的视觉疲劳增加;而注视点总数对黄色系、黄绿色系、绿色系斑块响应明显，随着黄色系、黄绿色系、绿色系整体作用增强，注视点总个数显著增加，视觉疲劳能够得到缓解。2）城镇河岸植物景观橙色系斑块、绿色系斑块面积增加，黄色系、黄绿色系斑块面积减少，以及橙色系、黄色系、黄绿色系斑块数量的增加和绿色系斑块数量的减少能够缓解人眼的视觉疲劳。3）视觉热点远离黄色系、黄绿色系斑块，靠近橙色系、绿色系斑块时，人眼视觉疲劳得到缓解。基于此结果，建议保护河岸带植物及其生境，维系成片的绿色基调景观，并考虑crispening效应（色貌现象），适当增加橙色系植物面积。

关键词：城镇河岸带，色彩斑块特征，视觉疲劳，结构方程模型，潮白河

DOI： 10.12169/zgcsly.2021.08.05.0002

Abstract： This study selects two sections along the Chaobai River， which include both artificial and semi-natural riparian belts， and then set 4 transects with 1km length on the left and right side of two sections. UAV （unmanned aerial vehicle） is used to take images in summer and autumn， and a total of 168 picture samples are extracted. Then the visual tracking experiment is carried out with these picture samples and eye tracker to obtain eye movement data and visual attraction points. The indexes of pupil diameter （PD） and total fixation points （FP） are selected to measure the visual fatigue. Then， the colors of each picture sample are interpreted based on the customized color classification categories， and a total of 154 401 color patches belonging to 4 color series are obtained. The amounts of color patches （N）， the sum area of color patches （A）， the average Euclidean distance of patches to visual attraction point （HD） of each color series are used to set up the composition variables to build the structural equation models and make analysis in accordance with “composition variables of each color series→visual fatigue. The results showed that： 1） the pupil diameter has significant response to orange series in the plant landscape of urban riparian belts， and as the orange series enhance， the pupil diameter will enlarge and the visual fatigue will increase， while the total amount of fixation points has obvious response to the yellow， yellow green and green series， and as the yellow， yellow green and green series have the enhanced effect， the amount of fixation points will increase and the visual fatigue will be much lessened; 2） When orange and green series patches along the riparian belts increase in sum area and the yellow and yellow green series patches decreased in sum area， the visual fatigue will alleviate， while the orange， yellow and yellow green series patches rise in amount and the green series sum area reduce， the visual fatigue will be lessened; and 3） When the visual attraction points are away from the yellow and yellow green patches， the visual fatigue alleviate if approaching the orange and green patches. Based on the results， we suggest that it should protect riparian vegetation and its habitats for maintaining a green fundamental visual scenery， and at the same time increase the sum area of orange and yellow series plants by applying crispening effect.

Keywords： urban riparian belt， color patches characteristics， visual fatigue， structural equation model （SEM）， Chaobai River

城镇居民长期处于较为快速的生活和工作节奏中，出现了不同程度的身心疲劳现象[1]。人体的疲劳是复杂而综合的生理和心理现象，视觉疲劳、脑力疲劳和体力疲劳等是最主要的生理疲劳类型[2]，对居民健康产生消极影响，需要得到有效缓解。视觉传达、建筑设计和工业设计等领域的研究表明：引起人体视觉疲劳的因素较多，其中色彩是最重要的非自然（用眼过度等为自然因素）因素，色彩特征对视觉疲劳具有较显著的影响;不同的色彩属性对视觉疲劳的影响也不同，饱和度过高或明度过高的色彩易造成视觉疲劳，色相对比越强烈越容易造成视觉疲劳，暖色系相对于冷色系更容易造成视觉疲劳[3]。植物景观色彩方面的研究也证明了以绿色为主的植物景观对视觉疲劳具有较好的改善作用[4-5]。

目前，植物景观色彩研究主要聚焦于山地森林和城市绿地的色彩[6-10]，研究内容涵盖色彩属性[11]、色彩面积[12]、色彩斑块格局[13]、色彩吸引力[14]等特征。这些研究多从某一色彩、色系特征的角度探讨其对景观的影响，或对比该色彩、色系特征与其他色彩、色系特征作用[6-14]，缺少对于各种色彩、色系特征综合效果的考虑。另外，目前植物景观色彩研究中，对视觉疲劳影响的考虑也相对较少，且多采用语义问卷的方法，较少使用客观指标（特别是与其他色彩视觉特征能够同步获取的客观指标）。研究表明，视觉疲劳可以通过各项眼动指标反映[15]，其中较为公认的是以瞳孔直径和注视点总个数测量视觉疲劳[16-20]，通过注视、扫视等指标测量景观视觉吸引力[21-22]。因此，可以使用眼动指标同步获取视觉吸引力和视觉疲劳数据。

京津冀平原地区城镇河岸空间是居民最常用的休闲空间，也是城市最重要的景观空间，构建能够改善视觉疲劳的城镇河岸带植物景观，对于居民健康具有重要意义。本研究针对城镇河岸带植物景观，解译色彩斑块的面积、数量和吸引力特征，并基于假设——各色彩、色系综合效果（该色彩、色系斑块的总面积、色彩斑块数量、视觉吸引力的组成变量）对视觉疲劳存在整体影响（图1a），构建结构方程模型，分析不同色系对视觉疲劳的影响，以期为城镇河岸空间景观优化提供理论和参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本研究以潮白河作为研究对象，选取北京通州区、三河市和大厂回族自治县段。该区域内的潮白河周边城镇建设强度较高，受周边土地利用的影响，原生河岸带风貌受到不同程度的破坏，河岸结构和河岸带植被表现出与天然河流不同的特点。另外，该区域潮白河的自然水量较少，河流水量基本由人工调控，河岸带植被较少受到天然河流水文特征的影响，河岸带植被种类和分布具有较强的人工选择性，也具有较大的优化可能性。本研究按照河流岸线和河岸带植被自然特征的退化程度，将该区河岸带分为完全人工河岸带和半自然河岸带，前者岸线硬化，植被为具有观赏价值且人工养护强度高的植物群落，主要乔木树种有白蜡（Fraxinus chinensis）、栾树（Koelreuteria paniculata）、日本晚樱（Cerasus serrulata var. lannesiana）、油松（Pinus tabuliformis）、黑松（Pinus thunbergii）等;后者岸线未硬化，植被为人工养护强度低的植物群落，以毛白杨、旱柳为优势种。

1.2 研究样段设置与图像样本采集

1） 样段设置。选取研究区域内含完全人工河岸带与半自然河岸带的2个河段。河段1右岸为自然河岸带（属于北京市通州区）、左岸为人工河岸带（属于三河市）;河段2左右岸均为自然河岸带（属于大厂县）。2个河段的左右岸各设置直线距离1 km长的样段（实际岸线长度≥1 km），共设置4个样段（样段1-1，1-2，2-1，2-2）。

2） 景观视频拍摄。利用无人机（大疆悟2，设置5 m/s均速飞行）对样段进行全面拍摄，拍摄高度18 m，拍摄距离样段河岸带40～50 m，景观信息由视频（帧率为25FPS，H.264格式）记录。拍摄时间为2020年8月底与10月底（北京地区季节划分：6—8月为夏季，9—11月为秋季），华北地区秋色叶植物物候特征在11月后逐渐消退，2次拍摄能够涵盖河岸带植物夏、秋季节的主要景观和物候信息。

3） 图像样本提取。对每个月份拍摄的视频，每隔10 s抽选1张图片（每张图片记录5 m/s×10 s=50 m的实际岸线景观内容，图片大小设置为1 920×1 080像素，与眼动实验图片大小保持一致），共抽取图片84张，其中，样段1-1有23张、样段1-2有18张（排除了仅草本植物的图片）、样段2-1有20张、样段2-2有23张，抽取图片统一进行反伽玛色彩校正以保证色彩真实性。夏、秋两季共提取168个图像样本。

1.3 眼动实验与视觉吸引、视觉疲劳数据获取

1） 眼动实验。召集中国林业科学研究院30名在校硕士或博士生作为自愿被试人员（年龄在20～30岁，男女各15人，双眼矫正视力达到正常水平）观看图像样本。168个图像样本提前随机分为12组，使用21寸液晶显示屏（分辨率1 920×1 080像素）自动播放，设置每张图片的观赏时间不少于10 s，利用Eyeso Ec80遥测式眼动仪（采集频率80 fps）开展视觉追踪，记录每名被试的眼动数据，再通过Eyeso分析软件提取与输出视觉吸引、視觉疲劳的眼动指标及热点图。

2） 视觉疲劳的眼动指标。一是瞳孔直径（Pupil diameter，PD），PD越大，视觉疲劳程度越大[15-19];二是注视点总个数（Fixation points，FP），FP越多，视觉疲劳程度越小[15]。

3） 视觉吸引的眼动指标。获取全部注视时间热点图，热点图中红色区域表示注视时间最长的区域，红色区域几何中心为视觉吸引点。越靠近视觉吸引点，即色彩斑块与视觉吸引点的欧式距离越小，色彩斑块视觉对图像视觉吸引的贡献越大，其视觉吸引力越强。

1.4 色彩分类与分析

1） 色彩分类。依据HSV色彩空间中H值色相临界值规则（H值范围0～360，60黄色，120绿色，180青色，240蓝色，300品红，360或0红色），基于人眼对色彩的敏感度[23]，考虑植物景观常见色，调整H值区间为[0，25]或（335，360] （25，45] （45，80] （80，140] （140，220] （220，290] （290，345];同时，定义S饱和度和V明度值区间为[0，0.33]（0.33，0.67]（0.33， 1]，得到橙、黄、黄绿、绿、蓝、紫、红色7色系63种颜色。

2） 色彩斑块解译。首先通过fast-smaskcnn智能提取图像样本的河岸植被带（基于porch实现，排除图像中其他景观元素）;其次基于上述63种颜色，对168个图像样本进行色彩斑块的辨识，共计得到4个色系28种颜色（橙色系5种，黄色系5种，黄绿色系9种，绿色系9种）154 401个色彩斑块;再分别解析每个图像样本中所有色彩斑块的面积及色彩斑块的中心位置坐标（以图像左上角为坐标原点），并计算每个色彩斑块与图像样本视觉吸引点的欧式距离;最后以色系为单位，统计每个图像样本各色系的斑块总面积A、斑块数量N及其与视觉吸引点的欧式距离平均值HD。

1.5 数据分析

采用标准差对所有变量值进行标准化，再进行基于PD值的分析：通过A，N，HD值对PD值的多元回归，将各色系A，N，HD分别结合为组成变量Composite_O（橙色系綜合作用）、Composite_Y（黄色系综合作用）、Composite_YG（黄绿色系综合作用）、Composite_G（绿色系综合作用），并纳入概念关系图（图1a），得到结构方程模型model-PD。同理，进行基于FD值的分析，得到结构方程模型model-FP。

以t-rule：t≤n（n+1）/2对model-PD及model-FP进行可辨性检验，2个模型均满足模型可辨（model-PD，model-FP的路径数量t远小于变量数量n为16时的临界值）;以d-rule：d>5对model-PD及model-FP进行样本量检验[24]，2个模型均符合样本量要求（d=样本量/路径数，本研究样本量5 040，单位路径样本量远超过20）;再对model-PD和model-FP进行d-sep检验，将检验结果为显著（P<0.05）的路径补充至原假设模型中，比较原模型与路径补充后模型，取AIC值较小的模型，得到最终SEM model-PD（AIC=78.001， BIC=247.655， Fishers C=26.001， P>0.05）（图1b），SEM model-FP（AIC=116.175， BIC=285.829， Fishers C=64.175， P>0.05）（图1c）。所有数据分析过程均在R中完成，使用piecewiseSEM包[25]检验并构建结构方程模型。

2 结果与分析

2.1 不同色彩综合作用对瞳孔直径和注视点总个数的影响

从图1b可知，Composite_Y，Composite_YG，Composite_G对PD不具有显著影响（P>0.05），Composite_O对PD具有显著影响（P<0.05），瞳孔直径对城镇河岸带植物景观的橙色系响应明显，但对黄色系、黄绿色系、绿色系响应不显著;同时，瞳孔直径随橙色系综合作用增强而增加（β=0.037，P<0.05），人眼的视觉疲劳增加。

从图1c可知，Composite_Y，Composite_YG，Composite_G对FP具有显著影响（P<0.05），Composite_O对FP不具有显著影响（P>0.05），注视点总数对城镇河岸带植物景观的黄色系、黄绿色系、绿色系响应明显，但对橙色系响应不明显;同时，黄色系（β=0.037，P<0.05）、黄绿色系（β=0.032，P<0.05）、绿色系（β=0.067，P<0.05）综合作用增强，注视点总个数显著增加，视觉疲劳能够得到缓解。

2.2 不同颜色的色彩斑块特征对瞳孔直径和注视点总个数的影响

依据路径系数可知色彩斑块特征对视觉疲劳的效应。由表1可知，橙色系斑块面积的增加（β=-0.035）、色彩斑块数量的增加（β=-0.018）会引起瞳孔直径的显著减小，能够有效缓解视觉疲劳;而橙色系斑块与视觉热点的距离增加，即视觉热点远离橙色系斑块时，会造成瞳孔增加（β=0.007），引起小幅度视觉疲劳。

黄色系斑块面积的增加（β=-0.055），引起人眼对景观总注视点个数显著减少，更易造成人眼的视觉疲劳;而黄色系斑块数量的增加（β=0.340），以及黄色系斑块与视觉热点距离增加，即视觉热点远离黄色系斑块时（β=0.022），会引起人眼对景观总注视点个数显著增加，能够有效改善人眼视觉疲劳。

黄绿色系斑块面积的增加（β=-0.033），引起人眼对景观总注视点个数显著减少，更易造成人眼的视觉疲劳;而黄绿色系斑块数量的增加（β=0.007），以及黄绿色系斑块与视觉热点距离增加，即视觉热点远离黄绿色系斑块时（β=0.006），会引起人眼对景观总注视点个数显著增加，能够有效改善人眼视觉疲劳。

绿色系斑块数量的增加（β=-0.080），会引起人眼对景观总注视点个数显著减少，更易造成人眼的视觉疲劳;而绿色系斑块面积的增加（β=0.013），以及绿色系斑块与视觉热点距离减少，即视觉热点聚焦绿色系斑块时（β=-0.018），会引起人眼对景观总注视点个数显著增加，从而形成人眼视觉疲劳的有效缓解。

3 结论与讨论

3.1 结论

瞳孔直径对城镇河岸带植物景观橙色系斑块响应明显，随橙色系综合作用增强，瞳孔直径增大，人眼的视觉疲劳增加;注视点总数对黄色系、黄绿色系、绿色系斑块响应明显，随黄色系、黄绿色系、绿色系综合作用增强，注视点总个数显著增加，视觉疲劳能够得到缓解。

城镇河岸植物景观的绿色系斑块对缓解视觉疲劳的综合作用更强。城镇河岸植物景观橙色系斑块、绿色系斑块面积增加，黄色系、黄绿色系斑块面积减少，视觉疲劳缓解;橙色系、黄色系、黄绿色系斑块数量增加，绿色系斑块数量减少，能够缓解人眼的视觉疲劳。视觉热点远离黄色系、黄绿色系斑块，靠近橙色系、绿色系斑块时，人眼视觉疲劳得到缓解。

3.2 讨论

3.2.1 色彩面积、斑块对视觉疲劳的影响

植物景观的绿色系颜色对于改善视觉疲劳具有最大作用，反映出绿色系植物景观基调对于人眼健康的重要作用。因此，保护与恢复河岸带以及城市绿色空间，不仅具有生态学意义、审美休闲意义，对于人体健康也具有较大益处。同时，植物景观绿色系斑块面积增加且数量减少，即形成连续或成片的河岸带植物绿色基调景观，对于视觉疲劳有显著的改善作用。河岸带植被的破碎化，会对视觉疲劳的缓解产生负面影响，过于破碎的绿色背景斑块会使注视点分散，注视范围扩大，更容易引起视觉疲劳。

黄色、黄绿色、橙色主要来自于植物群落春、秋叶色季相变化，是河岸带植物景观的非基调色。大多数的森林色彩研究或植物美景度研究表明，非基调色（彩色）的增加或季相变化能够从心理物理学角度提升森林景观的观赏价值和美景度[6-12]。从人眼视觉色彩差异和视觉疲劳感觉层面来看，由于色貌现象（即crispening效应：2个斑块在与之相似的色彩背景下，人眼对于斑块的色彩視觉差异会增加，而2个斑块在与之不相似色彩背景下，人眼对于其的色彩视觉差异会减少）的存在[26]，黄绿色系内部不同黄绿斑块间的人眼感知差异（色系由色相区间值定义，区间中包含了不同的色相值）会在绿色（黄绿色的相似色）基调背景下增强，而景观色差的增加更容易形成视觉疲劳，因此需要控制黄绿色系的面积，达到缓解视觉疲劳的目的;同理，橙色系、黄色系内部斑块之间的人眼色差，在绿色（橙色和黄色的不相似色）基调背景下减弱，视觉疲劳也可以得到缓解。因此，总体上对于非基调色植物，需要控制黄绿色系植物的面积（但同时从提升美景度角度，可适当分散增加黄绿色植物，或选择具有黄绿嫩叶抽梢等特点的植物进行点缀，保证季相景观的同时，也避免造成视觉疲劳），适当增加橙色系植物面积、黄色系植物数量（如采用镶嵌分布的方式种植，增加斑块数量），从而达到缓解视觉疲劳的目的。

3.2.2 色彩斑块与视觉热点的距离对视觉疲劳的影响

本研究表明，当城镇河岸景观的视觉热点不聚焦于黄色、黄绿色系斑块，而靠近橙色、绿色系斑块时，人眼的视觉疲劳能够得到一定程度的显著缓解。前期关于生态景观视觉质量的研究已经表明，由生态元素为主体构成的景观，视觉热点往往会集中在不同生态元素交界的边缘区域[21]，即河流陆地与水体的交接区域或视觉差异显著的植物群落相交区域。因此，河流水岸线绿色系和橙色系（或非黄色、黄绿色系）植物景观的增加，能够有效减少视觉疲劳。结合城镇地区河流滨水岸线景观的优化，还可选择色彩或季相色彩为非黄色、非黄绿色系的彩色花色、叶色的植物，如鸢尾（Iris tectorum）、纸莎草（Cyperus papyrus）、石蒜（Lycoris radiata）、千屈菜（Lythrum salicaria）、荻（Triarrhena sacchariflora）、虎尾草（Chloris virgate）、御谷（Pennisetum glaucum）、紫叶狼尾草（Pennistum setaceum ‘Rubrum’）等。

本文选择的视觉疲劳度量指标为瞳孔直径和总注视点个数，二者具有显著的负相关关系（β=-0.112，P<0.05），瞳孔直径的增加与景观注视点总个数的减少显著相关，二者在表达视觉疲劳的结果中指示结果相同;但二者对于色彩类型的响应存在差异，瞳孔直径对橙色的响应更积极，而注视点个数对黄绿色和绿色的响应更积极，对于这种差异的深层原因需要后续结合人眼构造即成色原理等进行更详细的分析。此外，本文研究了色彩斑块与视觉热点之间距离、色彩面积、色彩斑块数量等整体作用下各色彩斑块特征对于视觉疲劳的影响，但是没有给出涵盖所有特征的最优解，后期研究可通知逐一控制特征变量求得最优解。最后，本研究在视觉样本采集的同时，也调查并记录了样带的植物种类、株树、高度等信息，但本研究未进行植物信息的详细分析，后期将结合植物信息，进行植物种类、叶片类型等与色彩斑块特征间的耦合分析。

参考文献

[1]刘雪鸣.基于摄像法的街道环境主观恢复性效益影响因素研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2019.

[2]詹发尚.疲劳研究的现状[J].中国行为医学科学，2006，（2）：188-189.

[3]赵倩倩.浅议视觉传达设计中的视觉疲劳现象[J].文艺生活·文艺理论，2018，（1）：50-51.

[4]李丽.建筑环境色彩规划设计[M].北京：机械工业出版社，2016.

[5]张翠，王晶，刘贝利，等.色彩构成[M].合肥：合肥大学出版社，2015.

[6]张小晶，陈娟，李巧玉，等.基于视觉特性的川西亚高山秋季景观林色彩量化及景观美学质量评价[J].应用生态学报，2020，31（1）：45-54.

[7]刘金燕，丁国昌，兰宇翔，等.闽东南海岛台湾相思林春季景观质量评价研究：以平潭岛为例[J].西北林学院学报，2020，35（5）：249-254.

[8]张喆.基于公众响应评价的森林色彩特征及其影响研究：以四川九寨沟秋季森林为例[D].北京：中国林业科学研究院，2017.

[9]张元康，王秀荣，杨婷，等.贵阳市常见园林植物春季新叶色彩属性变化特征研究[J].西北林学院学报，2019，34（6）：208-213.

[10]郑宇，张炜琪，吴倩楠，等.陕西金丝大峡谷国家森林公园秋季景观林色彩量化研究[J].西北林学院学报，2016，31（3）：275-280.

[11]秦一心，方亮，张龙，等.森林色彩三要素独立变化对观赏效应的影响[J].中国城市林业，2016，14（3）：26-32.

[12]王贤广，王峥嵘，何小勇，等.浙西南秋季林相美景度及其最優颜色构成模式研究[J].南京林业大学学报（自然科学版），2019，43（1）：118-126.

[13]贾娜，史久西，秦一心，等.森林色彩景观格局指数与色彩属性指标对观赏效应的影响[J].林业科学，2021，57（2）：12-21.

[14]张卫东，梁倩，方海兰，等.城市绿化景观观赏性的眼动研究[J].心理科学，2009，32（4）：801-803，800.

[15]LAL S K L，CRAIG A.Driver fatigue：electroencephalography and psychological assessment[J].Psychophysiology，2002，39（3）：313-321.

[16]郑欣，郝腾腾，王慧宇等.基于眼动指标的脑力疲劳识别研究[J].安全，2021，42（4）：71-75.

[17]赵峰，范伟杰，赵贵阳.瞳孔直径与3D液晶显示器使用者视疲劳关系[J].临床眼科杂志志，2013，21（2）：153-155.

[18]王勤，程辉.基于瞳孔直径的自由立体观看视疲劳预测[J].成都大学学报（自然科学版），2020，39（2）：164-169.

[19]徐艺，李世武，王玉琼等.基于瞳孔直径的交通冲突量化方法[J].江苏大学学报（自然科学版），2020，41（2）：154-159.

[20]李俊德，冉涛，廖疆平，等.基于瞳孔直径变化的隧道明暗适应距离分析[J].公路交通科技（应用技术版），2019，15（8）：197-200.

[21]闫国利，田宏杰.眼动记录技术与方法综述[J].应用心理学，2004，10（2）：55-58.

[22]郭素玲，赵宁曦，张建新，等.基于眼动的景观视觉质量评价：以大学生对宏村旅游景观图片的眼动实验为例[J].资源科学，2017，39（6）：1137-1147.

[23]陈秀新，贾克斌.三维量化颜色直方图在彩色图像检索中的应用[J].计算机应用与软件，2012，29（9）：31-32，40.

[24]GRACE J B，SCHEINER S M，SCHOOLMASTER D R.Structural equation modeling：building and evaluating causal models[M].Oxford：Oxford University Press，2015.

[25]LEFCHECK J S.PiecewiseSEM：Piecewise structural equation modeling in R for ecology，evolution，and systematics[J].Methods in Ecology & Evolution，2016，7（5）：573-579.

[26]HAJDEK K，BRADI P，HAJDEK M，et al.Color perception of the observer with the manifestation of the chromatic effect of crispening[J].Tehniki glasnik-Technical Journal，2018，12（3）：159-165.