历史街区光景感知评价研究——以广州西关永庆坊区域为例

文／陈冉鹏 华南理工大学建筑学院 硕士研究生

邱坚珍 华南理工大学建筑学院 亚热带建筑科学国家重点实验室 高级建筑师 博 士（通讯作者）

引言

进入21 世纪，城市发展逐渐由粗放式扩张转向内涵式增长、从增量开发转为存量开发，城市更新上升为城市优化调整的主要手段[1]。同时，随着旧城更新改造、风貌保护等政策制度愈发完善，随着人们精神文化需求和主观意识的日益增长，对建成环境提出了精细化、多元化的要求。

目前关于历史建成环境的研究多从史学角度切入。在评价研究方面，价值评价占主要内容[2]并由此提出相应的更新、保护策略。开展历史街区、景观遗产的感知评价研究特别是光景研究[3]，可相对定量地探索个体（群体）与历史环境的关系，获得有效反馈并为遗产保护、旧城更新及建成环境使用后评价等提供新的视角。

目前历史地段声景感知评价研究成果颇丰，如黄凌江[4]、周旻[5]、刘江[6]等对各地历史街区的声音漫步、定点调查等；在空间认知角度：如苑思楠[7]等关于传统村落的相关成果；关于视觉遗产方面的感知、评价研究较少，尚无完善体系且较少得出具有直接指向的技术指引。陈业东[8]针对济南芙蓉街-百花洲历史文化街区的自然要素、人工要素、社会要素等，运用SD、AHP 法探讨景观风貌质量。刘雅婧[9]指出心理学、美学、景观生态学等作为历史文化街区景观视觉评价的理论方法，并针对福建几大历史街区提炼感知评价因子，样本容量较少且并未考量人的因素。以上研究多为个案研究，在历史街区感知评价体系构建方面具有价值，均为本研究提供了依据、支持。

历史街区的光景是城市景观体系的重要部分暨地域文化的重要载体。本研究以广州西关永庆坊历史街区暨旅游区为研究对象，借鉴POE[10]、声景研究的相关方法，重点分析人对光景的感知和评价，为历史街区光景规划设计提供参考。

1 研究设计

1.1 研究对象

本次研究范围在《恩宁路历史文化街区保护利用规划》划定“永庆坊历史街区”基础上选择恩宁路以北区域。街区自2015—2021 年持续更新，至2021 年二期基本建成。早期“一纵两横”中的业态多为文创商业类，如万科泊寓、众创办公、展览空间等。二期由点及面，轻餐饮、文创零售、非遗文化商业等沿恩宁路、荔枝湾涌沿岸及内部街巷展开，景观照明日趋完善，街区氛围活跃，旅游吸引力增强。笔者于2020年8 月至2021 年2 月开展调研并对片区广场、内街、滨水空间等节点光景进行了梳理（图1）。可见依傍荔枝湾涌，自然、人工光景均十分丰富。

图1 永庆坊主要光景分布及视点（图片来源：作者根据《恩宁路历史文化街区保护利用规划》改绘）

1.2 问卷设计

1.2.1 社会人口信息

包含性别、年龄（≤18 岁、19 ～30 岁、31 ～50 岁、≥51 岁）、教育背景（初高中、专科、本科、硕博及以上）、到访频率（首次、几年一次、一年几次、一月几次、每周多次）等。

1.2.2 光景感知评价指标

选取历史街区及遗产价值评估体系[11,12]中较重要的评价尺度和形容词对，如美学价值（美-不美的）、历史价值（现代-传统的）、文化价值（文化的-生活化的）等；规避在历史环境评价方面偏差较大的指标[13]（如尺度感：局促-宽敞）或对历史街区光景感受影响较小的评价项（清晰度、物理亮度[14]等）。重点探究视觉感知（光景色彩丰富度、视觉亮度、光色倾向、华丽程度）、氛围感知（安静度、商业化氛围、文艺文化氛围）及光景满意度等。采用2-1-0-1-2 的五级SD 量表打分。

1.3 数据处理

1.3.1 概念模型

于2020 年8 月至2021 年2 月现场发放问卷200 份，网络发放50 份，有效问卷共175 份，有效率为70%。其中女性受访者、19 ～30 青年人最多，不同到访频率的受访者分布较均匀，本科学历人群占比最多（图2）。

图2 问卷群体特征（图片来源：作者自绘）

通过在SPSS21.0 降维，经效度检验KMO值为0.917，平均共同度＞0.6，Bartlett 球形度检验达到显著性水平（p=0.000 ＜0.05）。经探索性因子分析，永庆坊区域光景感知评价因子可分为：（1）氛围因子。即光景氛围是传统或现代、文艺文化或生活化氛围、商业化是否浓厚等；（2）光-视觉因子。包括灯光是否突出氛围及风情、美景度、视觉舒适度、光景色彩丰富度、视觉亮度等，共可解释变异量的65.376%且归类符合问卷设定，说明结构效度合格。进一步经信度检验，总量表的科隆巴赫α 系数（Cronbachs'Alpha）为0.933，分量表的信度均大于0.6，总体数据信度良好（表1）。

表1 探索性因子分析（表格来源：作者自绘）

1.3.2 相关性分析

确定感知评价因子后，重点探索光-视觉因子、氛围因子等光景感知元素的相关关系、社会人口因素与光景感知元素的关系、光景感知元素与满意度评价的相关关系、影响光景满意度的敏感因子等。鉴于单纯线性相关或无法解释上述复杂关系，故综合运用二元Logistic回归、ANOVA 单因素方差分析、曲线拟合等深入分析。值得注意的是，统计学上的显著性可作为参照但未必作为依据（未必达到统计学显著而具有现实意义），取值可适当放宽。

2 研究结果

2.1 视觉感知-氛围感受相关性

2.1.1 光色倾向-氛围感受相关性

光景色彩倾向与氛围感受有关（表2）。调整后R2表明对文艺文化氛围的解释度（34.3%）＞安静氛围（21.1%）≈商业化（18.9%），对传统-现代氛围感受几乎不解释。

表2 光色倾向与氛围感知单因素拟合回归、方差比较（表格及表中图片来源：作者自绘）

2.1.2 视觉亮度-氛围感受相关性

视觉亮度与氛围感受存在相关性并对氛围感受有微弱的解释度（表3）。

表3 视觉亮度与氛围感知单因素拟合回归、方差比较（表格及表中图片来源：作者自绘）

2.1.3 光景华丽度-氛围感受相关性

光景华丽度感知与氛围感受存在相关性并对氛围感受有微弱的解释度（表4）。

表4 光景华丽度与与氛围感知单因素拟合回归、方差比较（表格及表中图片来源：作者自绘）

2.1.4 光景色彩丰富度-氛围感受相关性

表5 光景色彩丰富度与氛围感知单因素拟合回归、方差比较（表格及表中图片来源：作者自绘）

总之，光- 视觉感知要素与氛围感知要素整体呈S 曲线而非线性相关。光- 视觉感知要素对文艺、文化氛围的变异量解释强度为光色倾向（34.3%）＞光景色彩丰富度（29.6%）＞视觉亮度（20.1%）≈光景华丽度（18.5%）；对商业化氛围的解释强度为光景色彩丰富度（24.6%）＞光色倾向（18.9%）≈光景华丽度（17.6%）＞视觉亮度（11.3%）；对传统（现代）氛围的解释强度为光景华丽度（17.6%）＞视觉亮度（13.3%），光色倾向、光景色彩丰富度可忽略不计。对安静氛围的解释强度为光色倾向（21.1%）＞视觉亮度（13.9%）。

2.2 社会人口因素与光景感知评价差异

经卡方检验等，社会人口因素如年龄、到访频率、教育背景等影响光景氛围感知与满意度评价等。

（1）现代-传统氛围感知差异

年龄、传统-现代氛围感受经卡方检验显示差异达到显著，19 ～50 岁人群感受偏向现代氛围，1 ～18 岁、51 岁及以上人群感受偏向传统氛围。到访频率-传统（现代）氛围感受卡方检验后差异显著（p ＜0.01），经实在比较差异法HSD（Honestly Significant Difference）[15]知组间差异不显著，但到访频率高者感受均值指向传统氛围，其他组别的均值指向现代感（表6）。

表6 人群-氛围感知卡方、单因素方差分析（表格及表中图片来源：作者自绘）

（2）光景满意度评价差异

经卡方检验，教育背景与光景满意度评价显著相关。光景满意度在高中及以下学历的人群的均值高于专科、硕博研究生以上学历人群的均值。光景满意度-到访频率不存在统计学上的显著差异，经实在比较，首次到访的人群光景满意度均值较高，具有现实意义（表7）。

表7 人群-光景满意度评价卡方、单因素方差分析（表格及表格中图片来源：作者自绘）

老幼年龄段、经常到访者可复合视作本地居民群体，故可认为游客与居民的感知评价存在显著差异。相较于游客，一年几次、几年一次造访的人群见证了永庆坊区域改造前后的变化，或存在“预期-见证”的心理，则更新改造的质量影响其判断。而居民或对环境具有“场所依恋”，满意度等指标或无法深刻阐释其对历史街区光景的感受、情感。较高学历者对光景的期待、要求可能更高。总之社会人口及其心理因素显著影响光景感知与评价。

从网络媒介素养教育的概念分析中也可以看到，网络媒介素养教育的目的不仅仅是会使用网络媒介检索信息、分析信息、理解信息，而是要培养受众能够利用网络媒介更好地传播知识、交流知识，实现知识的创造。

2.3 基于二元Logistic 回归、曲线拟合的光景满意度指标敏感性特征分析

二元Logistic 回归分析可同时引入连续、分类变量。为综合考量人口因素、光景感知元素因素等影响光景满意度的效应，以总体光景满意度按“1=基本满意及以上评价，0=一般或不满意”的规则构造二元因变量：总体光景满意度（Y）。设因变量Y 的概率为P，采用向前（LR）的逐步回归法计算Logistic 回归模型。以性别、年龄、受教育程度、到访频率等作为分类协变量构建哑变量。首先只引入光—视觉要素作为协变量构建Logistic 回归模型（1）：

Logit[P(Y=1)]=-1.151+1.738×光景色彩丰富度+0.694×光色倾向+1.129×受教育程度（1）

Logistic 回归系数的意义可由优势比（Odds Ratio，OR）2进行统计学解释：模型（1）说明在控制其他变量后，光景色彩丰富度、光色倾向、受教育程度可预测区域光景满意增加的概率，且呈正向效应。光景色彩丰富度增加1 个单位后光景满意度几率增加为原来的Exp（5.638）=5.68 倍；光色偏暖增加1 个单位后总体光景满意度几率增加为Exp（1.996）=2.0 倍。提示前者主观敏感性高于后者。同理受教育程度取值0（高中及以下）比取值3（硕博及以上学历）满意几率增加Exp（1.129）=3.09 倍。

其次，为探究氛围因素影响光景满意度的直接效应，在前述分类协变量不变后，只引入氛围要素作为协变量构建Logistic 回归模型（2）：

Logit[P(Y=1)]=0.084+0.696×文艺文化氛围+0.638×安静程度 （2）

模型（2）说明在控制其他变量后，文艺文化氛围增加1 个单位后光景满意的几率增加约为原来的Exp（0.696）=2.00 倍。安静氛围增加1 个单位后总体光景满意的几率增加约为Exp（0.638）=1.89 倍。二者主观敏感性相当，商业化氛围指标未纳入模型。

再次，同时将光-视觉因素、氛围因素引入为协变量构建回归模型（3）：

Logit[P(Y=1)]=-1.099+2.291×光景色彩丰富度+0.608×文艺文化氛围 （3）

模型（3）说明在控制其他变量后，光景色彩丰富度增加1 个单位后总体光景满意的几率增加约为原来的Exp（2.291）=9.88 倍。文艺文化氛围增加1 个单位后总体光景满意的几率增加约为原来的Exp（0.608）=1.83 倍。前者的主观敏感性显著高于后者。其他因子均未被纳入模型。

根据伪R2值的模型拟合效果评价标准[16]（＞0.2 可接受，＞0.4 好、＞0.5 很好），上述3个Logistic 回归模型的统计检验表明其拟合效果尚可（表8）。

表8 3 个Logistic 回归模型的统计检验值（表格来源：作者自绘）

总之，由前述知人口因素与光景满意度相关，现未纳入模型（或因非线性关系），则Logistic 回归模型或存在局限性。为深入比较光景感知因素与光景满意度的相关性及对后者变异量的贡献强度，以满意度为因变量，其他指标作为自变量在SPSS 中曲线拟合（表9）。对比单独拟合时R2可知光-视觉要素贡献强度为光景色彩丰富度（38.3%）＞视觉亮度（29.6%）＞华丽感（24.4%）＞光色倾向（20.4%）；氛围要素贡献强度为文艺文化氛围（32.4%）＞安静度（31.5%）＞商业化氛围（26.4%）＞传统- 现代氛围（7.2%）。结合单因素方差ANOVA 均值检验，可知光-视觉方面，光色倾向、光色丰富度与光景满意度呈幂函数、对数相关，视觉亮度、华丽度感受与后者基本呈线性正相关；文艺文化氛围、安静氛围、商业化氛围与光景满意度分别呈指数、线性、幂函数相关，现代-传统氛围与后者关系并不明朗。也可知光色倾向、光色丰富度、商业化氛围等只在一定范围内影响满意度评价（幂函数走向），而文艺、文化氛围需求较大（指数走向）。

表9 永庆坊区域光要素、氛围要素与光景满意度相关关系及R2（表格及表格中图片来源：作者自绘）

结语

本研究以广州西关永庆坊历史街区为研究对象。主要以曲线拟合、单因素方差等分析历史街区光-视觉感知及氛围感受（光景感知元素）、社会人口因素与光景感知元素的关系、光景感知元素与光景满意度的相关关系、影响光景满意度的敏感因子等，所得结论如下。

（1）光-视觉感知与氛围感受相关。光色倾向、光景色彩丰富度、视觉亮度、华丽感等与现代（传统）氛围、商业化氛围、文艺文化氛围感受多呈S 曲线而非线性相关。

（2）社会人口因素与光景感知评价相关。不同年龄段、到访频率人群在传统（现代）氛围的感受方面存在差异；不同到访频率、教育背景人群对光景满意度评价存在差异。社会人口因素——居民（游客）和教育背景是影响历史街区光景感知评价的重要因素。

（3）光景感知元素与光景满意度存在复杂的相关关系。经曲线回归可得光景色彩丰富度对光景满意度变异量贡献较大（对数相关），其次为视觉亮度、华丽度感受（线性相关）、光色倾向（幂函数相关）；氛围感知要素方面，文艺文化氛围对光景满意度变异量贡献较大（指数相关），其次为安静氛围（线性相关）、商业化氛围（幂函数相关）。幂函数走向指标（光色倾向、光景色彩丰富度、商业化氛围等）或在一定范围内影响满意度评价，而指数走向指标（文艺、文化氛围）对光景满意度影响较大，应重点营造。

（4）二元Logistic 回归在历史街区光景感知评价模型构建方面或存在局限性。可初步得出影响光景满意度的敏感因子为光景色彩丰富度＞人群教育背景＞光色倾向≈文艺文化氛围≈安静氛围感受。可尽量提升永庆坊历史街区光景色彩丰富度。

以上结论可为历史街区光景规划设计提供依据。对于历史街区的光景感知评价，涉及社会人口、人群心理、物理环境、声光香景交互等复杂层面。本研究仅就个别敏感因子进行探索且模型或存在局限性，后续可将人群偏好、光景类型及感知强度、光景满意度、美景度、意境感知评价等纳入更加科学有效的研究模型，从而给出更为合理的光景规划设计建议。