基于虚拟现实技术的高校校园生活区种植场景环境恢复性效益研究

叶家杰 黄菊清 萧 蕾

1 研究背景

快速城市化发展和城市生活节奏的显著提升，加剧了人们广泛性的精神焦虑、心境障碍等各类心理健康问题[1]。环境心理学的研究指出，自然绿色空间能有效缓解压力反应，降低消极情绪，从而使身心健康状况得到明显改善[2]。越来越多的研究结果显示，自然环境对人们身心健康的积极影响主要体现在感知恢复性、情绪效价和生理应激恢复3个层面上[3]，这也被认为是广义上的自然环境恢复性效益。这3个层面均有较成熟的理论基础和模型，即注意力恢复理论(Attention Restoration Theory，ART)、压力缓释理论(Stress Recovery Theory，SRT)和拉塞尔情绪模型。注意力恢复理论主要从认知健康的层面阐明了自然环境的恢复性效益，并提出了恢复性环境的4个典型特征：远离性、迷人性、延展性、连贯性[4]。压力缓释理论侧重于情绪与生理应激层面，主要探讨了环境刺激对人的情绪变化及生理指标变化的影响[5]89-95。拉塞尔(J.A.Russell)情绪模型则侧重于情绪改善层面，将复杂的情绪划分成2个主要维度：与心理偏好程度相关的情绪效价和与生理兴奋程度相关的情绪唤醒度。这3个理论/模型为环境恢复性效益的感知恢复性、情绪效价和生理应激恢复3个维度的研究提供了理论依据。

在研究内容上，关于环境恢复性效益的研究早期主要针对不同类型环境恢复性效益的比较，如郊外自然环境与城市建成环境的对比[6-7]、人工林地与自然森林对比等[8]。此类研究证实了自然环境良好的恢复性效益，但并未对其中的恢复性环境特征与要素作充分识别。后来研究逐步转向对不同环境特征、环境要素与环境恢复性效益深层关系的细化剖析。如徐磊青等的研究表明，绿视率、街道界面等环境特征与街道的恢复性潜力具有显著的相关关系等[9]。另有研究表明，相较于混凝土铺地，草坪和树阵2种庭院具有更好的恢复性效益[10]。此类研究成果为精细化设计的发展提供了科学的依据，但针对不同场景应用仍有一定的局限性。因此，有必要更深入地探讨景观设计要素对于恢复性环境效益的影响，从而为具体的空间设计提供更具实操性的指引。

在研究对象上，现有关于恢复性环境的研究受访者涵盖各年龄段的市民，包括青年、中年和老年人。相关研究表明，长期压力是诱发大学生群体心理健康问题的重要原因[11]。因此，也有学者专门针对大学生等年轻高压群体展开研究，包括城市绿地[12]和高校校园绿地[13]的环境恢复性效益研究，但是尚缺乏对高校校园生活区的关注。与城市绿地和校园绿地空间不同，高校校园生活区作为学生群体聚集性最高、逗留时间最长、使用频率最高的区域之一，对于通过主动式的环境干预促进大学生身心健康具有重要意义。此外，当前关于校园环境恢复性的研究更多关注“绿量”在校园环境中扮演的重要角色，更多的绿色植被[14]、更高的校园绿色感知度[15]、更易感知的绿地空间[16]等均被证明有利于促进环境恢复性体验及学生群体健康福祉。植被是户外环境设计中最基本的要素之一，仅关注“绿量”对校园环境的影响可能无法充分发挥植被对校园户外环境的恢复性潜力。

在研究方法上，技术手段日趋丰富。以往的研究多采用数字图像识别与主观评估的方法来评估环境恢复性效益[17]。如今，虚拟现实技术[18]、生态瞬时评估[19]、脑电仪器、眼动仪、皮电传感器等[20]技术工具的应用为有效识别恢复性环境特征、精确评估恢复性环境效益带来了新的可能性。然而，现有采用虚拟现实技术的研究，一般通过定点体验静态的二维场景图片[21]或360°照片/视频静态沉浸的方式[22]来进行评估。上述方式与人们在现实中动态体验环境的过程有较大差异。因此，往后的研究应更加关注人们的三维场景动态观察和沉浸式体验，以提高评估结果的科学性与可靠性。

综上所述，已有研究主要包括自然景观环境恢复性效益的实证研究，不同环境要素的恢复性效益对比研究，或是环境要素与恢复性效益的影响关系研究。但目前对于高校校园种植场景的环境恢复性效益在设计要素层面的细化研究仍较为缺乏，且对于虚拟技术的应用尚停留在定点的静态场景体验层面。

在此背景下，本研究以校园“绿量”相对稳定为前提，将高校大学生作为被试，基于注意力恢复理论、压力缓释理论与拉塞尔情绪模型，运用虚拟现实技术、生理反馈技术和正交试验等方法，通过SPSS 26.0软件探究种植场景的植被复杂度、种植方式、植被空间对比度3个细分维度对环境恢复性效益的影响。本研究通过设定虚拟三维场景，为被试提供动态观察和身临其境的沉浸式体验，并对种植场景的植物种植特征进行精细化研究，为精准指导高校校园种植设计提供了积极指引。

2 研究方法

2.1 试验因子选取

2.1.1 植被复杂度

卡普兰(Kaplan)[23]和乌尔里希(Ulrich)[5]95-97均认为，复杂性是影响人们偏好的景观环境特征之一。而已有研究证明，环境偏好与环境恢复性呈现显著的正相关关系[24-26]。这从侧面揭示了环境复杂度与环境恢复性之间的密切联系。因此，本试验将环境复杂度映射在种植场景中，将其界定为植被复杂度，并提出假设：植被复杂度对种植场景环境恢复性具有显著影响。

植被复杂度具有多种表现形式，包括植物种类的丰富度、色彩的多样性、季相变化的丰富性等方面。而色彩和季相变化均以物种丰富度为基础。因此，本试验在既有研究的基础上，引入“香农多样性指数”(Shannon Diversity Index，SDI)，重点通过物种丰富度来度量植被复杂度。香农多样性指数概念是由Shannon和Warren Weaver于1949年提出[27]，并在生态学领域中广泛应用以衡量景观中元素的多样性。香农多样性指数的计算公式如下：

式中，Pi为物种i在总样本中的占比，即物种i在总样本中出现的概率；H为群落的多样性/复杂度。

通过香农多样性指数可有效量化各试验场景的植被复杂度。本研究将根据该公式建构不同复杂度的植物群落。

2.1.2 种植方式

种植方式、环境连贯性、环境偏好与环境复愈性效益之间存在相关关系。相关研究表明，通过改变植被的种植方式可控制环境的连贯性[28]。库珀(Kuper)在数字景观模型中通过控制植物群落之间的距离均值将种植方式细分为分散式、簇拥式与规则式3类。其研究结果显示连贯性与种植方式之间存在显著的相关性：分散式种植代表低连贯性、簇拥式种植代表中等连贯性、规则式种植代表高连贯性[29]。卡普兰的研究表明，环境的连贯性与人们的环境偏好密切相关[28]，主要通过环境元素的视觉感知度与和谐度产生作用。如前文所述，环境偏好与环境恢复性呈现显著的正相关关系。因此，可通过改变种植方式来控制种植场景的连贯性，进而影响环境偏好及环境恢复性。

2.1.3 植被空间对比度

卡普兰认为“尺寸的极端”可能是魅力的象征，适当提升对比度有利于增强环境恢复性的迷人性特征[30]。在景观设计中，设计师常通过控制植被的高度、冠幅与错落关系以营造出起伏的林缘线，提升植物组团的观赏效果。林达尔(Lindal)和哈蒂格(Hartig)曾探讨树木高度对恢复性评价的影响，但并未发现两者之间显著的相关关系。他们指出其原因可能是：较高的树与较矮的树在冠幅之间的差异太小，未引起受访者太多的关注[31]。

因此，本试验结合植被高度与体积2个维度，提出植被空间对比度这一因子，进一步探讨植被空间对比度与环境恢复性的关系。在试验中，主要通过改变同种乔木不同规格的差异(树高差值、冠幅体积比)及改变大规格乔木在其中的占比来控制不同场景的植被空间对比度。

2.2 科学假设

基于上述研究基础，提出以下假设(图1)。

图1 科学假设及其理论、工具

1)高校生活区户外环境的植被复杂度对环境恢复性效益的感知恢复性、情绪效价、生理应激恢复具有显著的积极影响；2)高校生活区户外环境的植被种植方式对环境恢复性效益的感知恢复性和情绪效价、生理应激恢复具有显著的积极影响；3)高校生活区户外环境的植被空间对比度对环境恢复性效益的感知恢复性和情绪效价、生理应激恢复具有显著的积极影响。

2.3 试验场景设定

由于本试验涉及的试验因子及其水平数量较多，为提高效率和降低成本，本试验种植场景采用正交试验方法来设定筛选。正交试验是1种高效的研究多因素多水平影响关系的试验设计方法，可通过选择部分有代表性的试验组合来表示所有试验组合，以挖掘变量间的影响关系。

选取植被复杂度、种植方式、植被空间对比度3个试验因子作为自变量，各个因子分高、中、低3种不同水平，因此选用了标准的L9.3.3正交表作为场景设计的基本依据，共设置了9个具有代表性的试验场景。试验场景的环境背景设定为高校生活区宿舍单元所围合的公共空间，根据调研所收集的广州典型高校生活区空间尺度，将场地划定在25m×50m的矩形空间内。为了使被试具有较好的环境代入感及沉浸式体验，同时避免其他非试验因子的干扰，在空间内部仅设计简单的游步道、休憩设施、种植带及一处文化雕塑(图2)，以此作为空间设计要素基底，通过置换各个场景的种植因子组合，形成最终的试验场景(图3)。试验场景通过SketchUp 2020进行建模，并导入光辉城市Mars 2020平台进行植被栽植与材质渲染。

图2 空间设计要素基底

图3 试验场景设计

2.4 试验变量控制

植被复杂度因子主要按照不同复杂度植物组合的清单执行(表1)，所选植物均为常用的园林观赏植物，各场景常绿植物与开花色叶植物的比例趋近，开花色叶植物主要控制为红、黄两大色系，避免多种不同色系对试验因子测度的干扰。

表1 不同复杂度的植物组合种类构成

种植方式的类型主要以植物群落之间的距离均值来区分。植被空间对比度因子则主要通过等比例缩放乔木和大灌木层进行来控制。每个场景的乔木及大灌木均设定2种不同规格，以缩放比1.0为基准规格，高中低对比度的缩放比依次为：1.5、1.3、1.1，大规格植被在高中低3种水平下占比依次为：50%、30%、15%。

2.5 被试招募

采取线上推广的方式，在华南理工大学五山校区招募高校大学生作为被试，专业不限。最终共招募被试30人，建筑学与非建筑学相关背景的比例为1:1，本硕比例约为4:6，男女性别比例约为4:6，平均年龄为23.9岁。

2.6 试验设备及指标测量

2.6.1 VR虚拟场景体验设备

采用VR虚拟场景体验的方式进行。VR体验设备分为硬件与软件两部分，硬件为HTC VIVE COSMOS ELITE套装，软件为光辉城市Mars 2020交互平台。区别于传统看幻灯片、图片打分的方式，被试可佩带VR头盔并利用游戏手柄在场景设定范围内按指定线路步行，来进行沉浸式体验与观察，由此增强场景评估的科学性。

2.6.2 指标测量

试验测量的指标包括生理指标和心理指标，其理论基础和测度工具/指标如图1所示。

1)生理指标。

本试验测量的生理指标为皮肤电反应值(Galvanic Skin Response，GSR)，利用Shimmer Consensys v1.6 Pro生理测量仪进行手指皮电数据采集，以此测度被试的生理应激恢复。皮肤电反应值(以下简称“皮电”)是衡量情绪的可靠生理指标。人在情绪唤醒的状态下，汗腺分泌活动会受到情绪状态的影响。情绪越紧张或兴奋，排汗越多，皮电值越高。

2)心理指标。

本试验所采用的心理指标分为感知恢复性及情绪效价两部分。对于感知恢复性，采用哈蒂格(Hartig)所制定感知恢复性量表(Perceived Restorative Scale，PRS)进行评估。目前，该量表在恢复性环境研究领域应用最广，采用7级李克特量表来打分。完整的PRS量表包含的4个维度分别对应恢复性环境4个基本特征。其中，“兼容性”是指环境与人的目的或偏好的活动相适应的属性。由于本阶段试验探究的主要对象为植被，场景设定主要为观赏性而非活动性空间，与“兼容性”这一特征的关联度较低。因此，试验仅采用PRS量表前3个维度(远离性、迷人性、延展性)进行评估(表2)。

表2 感知恢复性评价量表(PRS)

采用消极积极情感量表(PANS)对情绪效价进行测度，评分由低到高，反映出情绪由消极到积极的变化过程(表3)。

表3 消极积极情感量表(PANS)

2.7 试验流程

2.7.1 试验准备

被试进入试验室后，引导员向被试介绍试验的相关注意事项，待被试适应试验环境并佩戴好生理测量仪后，静坐5min，准备开始正式试验。

2.7.2 试验过程

试验过程分为准备阶段、应激阶段、疗愈阶段、评估阶段4个阶段(图4)。在试验过程中，每位被试需独立参与9个场景的体验并进行量表评估。具体流程如下。

图4 试验过程图

1)准备阶段：在每个场景开始前，首先让被试进行3min休息调整。2)应激阶段：随后被试被要求进行1 022以内的减法数学口算倒数任务，限时2min。该方法已被证实能有效引起被试心理应激反应，使其皮肤电导水平显著提高。3)疗愈阶段：待口算应激任务完成后，被试戴上VR头盔，想象其经过1天的工作学习后回到宿舍附近区域休憩，以放松的状态进入虚拟场景体验，限时3min(图5)。4)评估阶段：体验结束后，被试需根据场景体验情况填写PRS量表及PANS量表。

图5 疗愈阶段虚拟场景体验

至此，单个场景试验完毕，耗时约10min，完整9个场景的试验总耗时约90min。为避免预期效应带来的随机误差[12]，每位志愿者将从任一场景编号开始体验，依次向下循环直至完整体验9个场景后结束，保证每个场景有相同的概率成为初始体验场景，确保数据采集的科学性。

3 试验数据分析与结果

本试验收集的PRS量表和PANS量表总样本数均为290个。分9个场景对数据进行初步整理，实际有效试验人数为25个，2个量表的有效样本量均为225个。求取PRS量表的整体均值作为“感知恢复性”的评价指标；计算PANS量表中积极情绪和消极情绪的评分差值，得到“情绪效价”。

将皮电原始数据按场景分类，每个场景分为应激、疗愈2个阶段，从中选取应激阶段前20s(试验中被试的应激反应最明显)的数据及疗愈阶段1.5min后20s(试验中被试的生理状态最稳定)的数据进一步处理。为消除个体差异对数据结果的影响，采用皮电变化率作为评价各场景“生理应激恢复”的最终生理指标。当皮电变化率为负值，说明场景具有生理应激恢复效果；该值绝对值越大，证明生理应激恢复效果越好。计算公式如下：

式中，ΔΦGSR为皮电变化率；GSRa为应激阶段皮电值；GSRb为疗愈阶段皮电值。

将植被复杂度、种植方式和植被空间对比度作为自变量，感知恢复性、情绪效价和生理应激恢复作为因变量，通过SPSS 26.0平台探究它们之间的影响关系，试验结果如下。

3.1 植被复杂度、种植方式及植被空间对比度对感知恢复性的影响

由主效应分析可得，3个试验因子均对感知恢复性有显著影响；且均为高效应量(检验效能η2＞0.9)，即影响关系具有高解释力度(表4)。

通过箱图分析和最小显著性差异(Least Significance Difference，LSD)多重比较分析进行组间两两比较，结果如下。

1)高植被复杂度具有较高的感知恢复性(图6a)。其中，中低、高低复杂度之间组间差异显著，而中高复杂度之间组间差异不显著(表5)。2)感知恢复性评价随植被连贯度的提升而降低，低连贯度组(分散式种植)具有较高的感知恢复性评价(图6b)。其中，中低、高低复杂度之间组间差异显著，而中高复杂度之间组间差异不显著(表5)。3)中等植被空间对比度组具有最高的感知恢复性评价(图6c)。其中，高、中、低对比度的组间两两比较均呈现显著的差异性(表5)。

表5 三因子与感知恢复性LSD多重比较分析

图6 各因子各水平比较箱图(注：图中数值标注为各组平均值)

3.2 植被复杂度、种植方式及植被空间对比度对情绪效价的影响

情绪效价是情绪改善的主观评价。由主效应分析可得，3个试验因子对情绪效价的影响均未呈现显著性(表6)。但其影响趋势与感知恢复性基本一致。此外，所有场景的情绪效价均值均为正数(图6d～f)。这表明，从整体上看，被试在场景体验期间的情绪为积极状态。

3.3 植被复杂度、种植方式及植被空间对比度对生理应激恢复的影响

生理应激恢复是情绪改善的客观评价。由主效应分析可得，3个试验因子中，仅植被复杂度能显著影响生理应激恢复，且为高效应量(检验效能η2＞0.9)(表7)。结合箱图分析可知，植被复杂度越高，皮电变化率的绝对值越大，生理应激恢复效果越好(图6g)，即疗愈效果随植被复杂度增加而提升，该趋势与情绪效价一致。

表7 三因子与生理应激恢复主效应分析

3.4 提升环境恢复性效益的种植场景最优组合

综上所述，植被复杂度对感知恢复性和生理应激恢复的影响均有显著性，故假设1部分成立。种植方式和植被空间对比度均对感知恢复性有显著性影响，但对情绪效价和生理应激恢复的影响均不具显著性，故假设2、假设3部分成立。

综合来看，高植被复杂度与中等植被空间对比度的种植场景具有最优的感知恢复性、情绪效价和生理应激恢复水平，具有较高的可靠度。而在种植方式层面，分散式种植具有最高的感知恢复性和情绪效价，规则式种植具有最高的生理应激恢复。由于种植方式仅对感知恢复性评价的影响具有显著性，故将具有最高感知恢复性得分的分散式种植(低连贯度组)视为具有最更高的环境恢复性水平，即当种植场景的植被复杂度较高，群落中植物体型对比度适中，且采用分散式种植方式时，该种植场景有较好的环境恢复性效益。

4 讨论

4.1 植被复杂度对环境恢复性效益的影响显著

本研究结果表明，植被复杂度对感知恢复性和生理应激恢复均有显著性影响。这与既有研究关于生物多样性和环境恢复性具有正相关关系的结论趋于一致[32]。因为植被复杂度可看作是生物多样性在种植场景中的具体体现。

多重比较分析的结果显示，高低复杂度的组间差异显著，中高复杂度的组间差异并不显著。这表明，当种植场景的植被种类较为单调时，增加植物种类，提升植被复杂度能有效地提高环境的恢复性；而当种植场景的植被种类已达到一定的数量时，单纯增加植物种类对于提升环境恢复性的作用不大，应从其他维度加以考量。

4.2 种植方式对环境恢复性效益的影响在主客观评估中存在分歧

在主观评估层面上，分散式种植呈现较好的环境恢复性效益；在客观评估层面上，规则式种植呈现较好的环境恢复性效益。这可能暗示了注意力恢复与生理恢复之间的统一与分歧，同时也反映了注意力恢复理论和压力缓释理论在整合过程中存在的争议[33]。注意力恢复理论揭示了定向注意引起的注意资源消耗，以及通过非定向注意帮助人们从精神疲劳中恢复的过程。压力缓释理论则侧重于环境特征对生理和情绪反应的影响，二者虽共同作用于环境恢复性效益，但可能是2条相对独立的影响路径。

4.3 中等植被空间对比度有利于提升环境恢复性效益

在主观评估层面上，中等植被空间对比度的恢复性效果最佳，高植被空间对比度次之，低植被空间对比度效果最差。由此推断，当植被高度趋于一致、缺乏变化时，种植场景缺乏吸引力，环境恢复性效益较低。因此，若在设计中适当增加植被的对比度，则有利于增强视觉的变化，从而提高环境恢复性。

4.4 种植场景恢复性效益提升建议

综上所述，在校园生活区的户外环境背景下，除应保证一定的绿量外，更应注重种植场景的品质，在种植场景设计中，可从植被复杂度、种植方式及植被空间对比度3个维度加以考虑。

1)植被复杂度：丰富植被种类，兼顾美学偏好。首先，应丰富植被种类，乔灌草合理配植，使种植场景具备较高的植被复杂度，以提高种植场景的环境恢复性效益。其次，种植设计应符合自然的美学特征和人们的审美偏好，不可盲目追求植被种类增量，而应综合考量植物群落的景观美景度。

2)种植方式：采用分散种植，维持自然状态。在高校校园生活区种植场景中，鼓励设计分散式种植组团。其植物空间更接近自然丛林的状态，使人们的视线能够在组团缝隙中穿行与探索，在视觉上更能获得树木绵延不断的观感，从而更好地激发人们的亲生物本能。

3)植被空间对比度：控制植被体量，协调周边环境。一方面，中等植被空间对比度的植物组团呈现出一定的体量变化性，可以避免视觉上的单调性；另一方面，中等植被空间对比度的植物组团更易于与周边环境相协调，可以避免植被过大或过小可能带来的空间压迫感或空旷感，提高人们的空间体验舒适度。

5 结语

5.1 结果

本试验在高校校园生活区的情境下，将高校大学生作为被试，运用虚拟现实技术、生理反馈技术和正交试验方法、主效应分析、箱图分析、最小显著性差异多重比较分析等统计学方法，通过SPSS 26.0软件探究种植场景的植被复杂度、种植方式、植被空间对比度对环境恢复性效益的影响。结果如下。

1)植被复杂度、种植方式、植被空间对比度对感知恢复性均具有显著影响；2)植被复杂度、种植方式、植被空间对比度对情绪效价均无显著影响；3)仅植被复杂度对生理应激恢复具有显著影响；4)综合比较得出，当种植场景的植被复杂度较高，群落中的植物体型对比度适中，且采用分散式的种植方式时，该种植场景具有最佳的环境恢复性效益。

5.2 结论

研究证明，植被复杂度、种植方式与植被空间对比度均对环境恢复性效益有不同程度的影响。其中，植被复杂度作为更突出的视觉因子具有更大的影响效果。虚拟现实技术能在模拟环境中更精准有效地控制变量，具有高度沉浸性、可控性、安全性等特点。便携式生理检测技术与传统的心理量表评估互为补充，可提升试验的信效度，两者反馈结果的差异性反映了人与环境互动过程中的复杂机制。

本研究结合虚拟动态三维场景对植物设计要素的量化和精细化研究，具有一定的创新性，为旨在提升高校校园环境恢复性效益的种植设计提供了参考。

5.3 展望

首先，本试验衡量的是相对静止状态下的植被复杂度，并未考虑季相变化的影响，未来的研究可对动态变化下植被复杂度与环境恢复性的关系做进一步的探讨。其次，植被空间对比度与周边环境和场景类型息息相关，由于试验条件所限，本研究仅在理想环境中探讨植被空间对比度对环境恢复性效益的影响关系。未来可控制其他变量，进一步研究在不同周边环境背景下植被空间对比度对环境恢复性效益的影响。最后，本试验仅探讨了3个试验因子对环境恢复性效益的主效应结果，未来也可加强对试验因子间交互效应与环境恢复性效益关系的研究，以进一步厘清其作用机制。

注：文中图片均由作者绘制或拍摄。

致谢：感谢光辉城市为本研究提供软件支持。