城市滨水公园景观元素对视觉行为和公众偏好的影响：来自眼动追踪实验的证据

城市滨水公园景观元素 对视觉行为和 公众偏好的影响：

来自眼动追踪实验的证据

Effects of urban waterfront park landscape elements on visual behavior and public preference: 

Evidence from eye-tracking experiments

研究背景

蓝绿空间是人类福祉的重要决定因素，高质量的蓝绿空间对城市地区的人们尤为重要。评估景观质量可以更有效地利用有限的城市空间。

目前的景观视觉质量评估主要集中在“感觉”或“感官”方面，对吸引力环境要素的研究主要采用定性方法，如工作坊、访谈和民族志分析。近年来，一些学者开始使用机器学习技术来模拟景观的审美质量。然而，人们如何看待景观的基本问题仍有待解决，公众对专业词汇的缺乏认识导致了环境结构和要素方面的挑战。

大多数关于景观环境对公众的恢复效益的研究都集中在自然环境和城市环境的比较上。然而，有研究发现这种二分法可能会加剧两种环境之间的差异，并且绿地之间的恢复可能存在差异。此外，对视觉处理最有帮助的自然特征仍然存在问题。应该更加重视了解绿地的景观要素如何影响人类感知，以提高恢复潜力并指导公园建设。

眼动追踪指标的客观性弥补了以往景观评价中主观感知（即评价指标）的缺失。眼动追踪结合认知评价在景观建筑领域被认为是合理可行的，也适用于景观视觉质量的评价。景观空间的分析使用了与偏好评估相关的各种眼动指标。近年来欧美学者的评估主要集中在对视觉跟踪数据的理性选择和解释上。景观要素作为公园的基础，需要从整体上考虑，但其个体和组合吸引人的能力还有待详细分析。 目前的眼动追踪研究主要集中在森林、山地和城市绿地，没有关于城市蓝绿空间感知的研究。

本研究以城市蓝绿色空间为研究对象，选取了具有典型代表性的滨水公园。识别眼球运动指标并进行视觉聚类。基于眼动追踪方法，探讨了景观元素的类型、比例和组合与公众偏好之间的关系，并分析了景观评估背景下不同元素的视觉感知。 其目的是通过眼动追踪范式揭示人们对滨水公园的视觉感知和偏好的差异，并为公园景观元素的选择和组合提供规划和设计指导。

（1）不同景观元素类型和公众偏好导致的视觉行为差异；

（2）不同景观元素比例下的视觉行为与公众偏好之间的联系；

（3）不同景观元素组合下的视觉行为对公众偏好的影响。

研究内容

在眼动追踪实验中，使用风景照片作为实验材料。景观空间照片可以有效地替代现场环境调查，良好的实验环境也可以避免外部条件的任何影响，例如天气条件等。由于模拟的风景图像可能会引发不同类型的眼球运动，我们使用了未经编辑的照片。

武汉是中国中部的特大城市，居住人口超过1000万，属北亚热带季风气候。根据武汉市三个滨水公园的总面积和水域面积的差异，选择了三个滨水区公园进行本研究（表1）。实地调查确定了四种典型的公园绿地景观：水景观、植物景观、硬景观和综合景观。根据以往的研究共选择了八个基本景观元素：水、倒影、乔木、灌木、草地、凉亭、设施和路面。

照片来自开源的百度地图平台（http://lbsyun.baidu.com），在接近眼睛水平的水平上拍摄。每种景观类型（来自三个公园）共收集了60幅图像，其中代表性元素在整体构图中占相对较大的比例。这些图像被导入到Adobe Photoshop中；图像大小被标准化，并且颜色容差被适当地调整。然后，邀请了几位专家为每个类别选择最具代表性的图片，最终获得了12张实验图片（表1）。其中一张图片被用作“测试”（热身）图片，以防止首要效应和布景开始效应。

从华中农业大学招收了62名不同专业的学生，他们视力正常，没有隐形眼镜。在实验过程中，他们自由地观看这些场景，但不允许大幅度摇头。我们将受过专业培训的景观专业学生和其他类型的学生纳入其中，以涵盖广泛的审美偏好。我们允许参与者在不提供指导的情况下自由观看场景，因为这是观看风景最自然、最常见的方式。

实验装置包括SMI（德国森索汽车仪器公司）开发的便携式眼动仪和分辨率为1920×1080像素的22英寸彩色监视器。每秒记录60次眼球运动。

实验过程，从测试前校准到眼动实验和问卷调查，每人持续约8分钟。试验台A是一个显示照片的监视器；参与者戴着眼动仪，坐在离屏幕大约70厘米的地方。实验前进行三点校准，然后向每个参与者展示10秒的照片。周等人。眼睛追踪实验结束后，参与者立即被引导到测试床B，那里有两个监视器，可以同时显示照片和问卷。解释了每个评估指标（表2）的含义，并要求参与者对照片从非常差（1）到优秀（5）进行评分。然后，参与者再次观看每张照片约20秒，并对其进行评分。

人眼的基本视觉过程可以分为注视、扫视和眨眼；瞳孔直径也很重要。先前的研究报道，注视是视觉信息处理和反映认知处理所需的一种相对稳定的眼动状态。心理变化通过注视持续时间和注视次数来反映。扫视是一种弹道式的眼球运动，它可以改变视线的方向，这是视觉搜索过程的基础。扫视目标被感知得更强烈。注视和扫视分别代表信息处理和搜索过程，而先前的研究表明，眨眼和瞳孔大小与精神疲劳和情绪波动有关。

基于被试从最初的凝视吸引到扫描再回到凝视的整个视觉过程，选取了首次注视、回视、注视、扫视、瞳孔大小等5类共15个眼球运动指标，使认知评价更加全面，避免了单一指标可能造成的较大误差。这些指标的定义见补充材料（表S1）。代码用于顺序读取原始可视文件并将其写入汇总表。表格数据按抽样来源进行拆分，用于计算各指标。

然后使用R型系统对指标进行聚类，并使用组间链接连接聚类（聚类标准=欧几里得距离平方）（图1）。当聚类距离为5-10时，我们确定了8个代表性指标（表3）:视觉吸引速度（FET）、初始加工（FFD）、再加工（RN）、注意认知（FD，FF）、视觉搜索（SF，ASD）和认知负荷（APD）。

使用SPSS 26.0 (IBM Corp.， Armonk, NY, USA)分析数据，并使用Origin 2022 (OriginLab Corp.， Northampton, MA, USA)和Adobe Photoshop (Adobe Inc.， San Jose, CA, USA)绘制数据。处理步骤如下：

（1） 采用单样本Kolmogorov-Smirnov检验和直方图检验数据是否正态分布；由于选择性观测，我们发现景观要素数据存在偏态分布，因此对其进行对数变换。景观照片和评价数据呈近似正态分布。计算Cronbach’s alpha系数，确认评价数据可靠。

（2）采用单因素方差分析(MANOVA)分析元素比例，计算主效应；分析视觉行为差异，通过偏相关分析找出与评价相关要素相关的关键视觉行为。

（3）利用Spearman’s rho分析，确定了景观要素百分比与视觉行为和评价的相关性。

（4）利用方差分析（事后比较）确定不同景观组合在视觉行为和评价上的差异，并利用平均视觉行为得分逐步回归来确定显著影响公众偏好的视觉行为和元素类型。

研究结果

3.1.1 元素之间视觉行为的差异

以元素比例为协变量的多元模型用于分析元素类型对视觉行为的影响并确定差异。根据受试者之间测试的结果（表S2），除FF和APD外，所有元素的行为都有非常显著的差异（p<0.01）。

对不同元素的眼动进行了成对比较（图2）。基于FET、FFD和FD，亭被感知得更快，并且首次和整体注视时间比水、乔木和灌木更长；因此，亭更具吸引力，更受关注，需要更多的认知努力来处理。根据RN和APD，灌木的回视次数最多，瞳孔直径最大，这表明它需要再加工，认知负荷最高。

根据FF、SF和ASD的数据，水比路面和设施有更多的低频长距离扫视。上述结果表明，滨水公园中的人工元素更具吸引力，更复杂，更频繁地进行视觉搜索，但视线更短，特征不那么突出。

3.1.2 不同元素的视觉行为与感知评价之间的相关性

在视觉行为与评分的相关分析中，控制元素百分比后（图3），发现公众偏好与乔木、灌木、凉亭和设施具有较强的相关性，并且元素类型之间的偏好存在差异。

以设施为目标时，RN和FD与评分呈负相关；所有其他因素都呈正相关的，这表明相同的视觉行为对不同的因素会产生相反的评价。关于四种及以上相关眼动的存在，不同元素之间存在差异。对乔木的整体注视是最重要的，注视时间越长，注视频率越低，对乔木的偏好等级越高，而对灌木的注意捕获速度越快，并且有多次回视。第一次观察是最重要的，注意速度越快，第一次注视时间越短，偏好等级越高。此外，对倒影的高眼跳频率和对设施的小瞳孔直径与较高的偏好评级相关。

3.2.1 元素比例和视觉行为之间的相关性

元素比例与视觉行为之间的相关性（表4）显示，FET呈负相关，FFD、RN、FD、ASD呈正相关，APD无显著相关性。元素比例越大，吸引注意力的速度越快，与更多的初始处理、再加工、认知注意力和眼球运动有关，与认知负荷无关。对于设施的FET、FFD（r=0.333，p<0.01）和ASD（r=0.561，p<0.01），元素比例与视觉行为之间的相关性最大，这表明当元素比例增加时，设施比其他元素更快地吸引注意力，引发更复杂的初始处理，并具有更直接的视线。

3.2.2 元素比例和感知评价之间的相关性

元素比例与评价之间的相关性分析（表5）表明，乔木和凉亭的正变化和负变化最大。与水相比，反射与偏好评级的相关性更强。在主要元素组合的情况下，水景与VA和IE呈正相关，与PN和FR呈正相关甚至更强，而植物景观与PN、IE和FR呈负相关。这表明水景元素组合与评价产生更强的正相关，植物景观元素则相反。

3.3.1 元素组合之间视觉行为的差异

单向方差分析显示，除了水景的APD显著低于植物景观和硬景观的APD（p=0.002）外，四种景观类型在视觉行为上没有显著差异。四种景观在元素的眼动方面表现出显著差异（图4），RN和FF除外。进一步的分析表明，硬景观中的元素比植物景观元素吸引注意力的速度慢，扫视频率高于水景，眼球运动时间短。

虽然与植物景观和综合景观相比，水景中元素的初始处理和认知注意力要小得多，但认知负荷仍然最小。总体而言，眼动差异主要表现在元素上，而不是图片上，而图片和元素之间的瞳孔直径不同。

3.3.2 元素组合感知评价的差异

四种景观类型的评估结果（图5）显示，综合景观的VA最高（平均值=3.47/5），植物景观的PN和IE均最高（平均数=3.61/5，3.39/5），硬景观的SU最高（平均为3.56/5），而水景的FR最高（平均值=3.49/5）。ANOVA揭示了五种评价之间的显著差异：人们认为植物景观和水景更自然、更亲密、更具恢复力，而元素最多的综合景观的美丽度最高。

在几个类别中，以亭子为主的硬景观的评分明显低于其他图片，但人们普遍认为这些空间得到了充分利用。

3.3.3 元素组合对感知评价的影响

以评价为因变量，对景观中每个元素的视觉行为平均得分进行逐步回归（补充材料：表S2）。所有五项评估都受到FD的显著的正向影响。以FD为因变量进行逐步回归，以确定景观元素对五项评估的影响（表6）。

注视在乔木上对除SU外的所有评估都有非常显著的正向影响（B>0，p<0.01），注视在凉亭上对VA（B=-0.105，p=0.006）、IE（B=-0.152，p=0.002）和FR（B=-0.083，p=0.040）有显著的负向影响，其次是亭（有负面影响）。

讨    论

本研究揭示了城市滨水公园视觉行为与公众对景观元素偏好之间的关系。

首先，对表征观察过程的眼动指标进行了综合解释，以确定不同景观元素之间视觉行为的差异。根据问卷数据建立了元素类型、视觉感知和公众偏好之间的关系。这在一定程度上克服了问卷调查的局限性，澄清了公园里“看什么”和“如何看”的问题，从而揭示了公众对视觉行为的看法和评价。研究结果有助于规划和管理。其次，本研究分析了景观元素比例与视觉行为/偏好之间的关系。最后，本研究分析了景观类型与公众偏好之间的关系，并确定了最重要的视觉行为和景观元素，这对于避免公园设计的不足很重要，包括忽略元素之间的差异。

研究表明，与乔木和灌木等自然元素相比，滨水公园中的人工元素，如亭台楼阁，更具吸引力，与更复杂的初始视觉处理有关，并引发更多的视觉搜索，而乔木和灌木主要与低频、长距离扫视有关。我们的研究结果与之前的研究结果相似，之前的研究报告称，与自然环境相比，具有城市元素的景观具有更大的视觉探索、更分散的观看模式和更大的眼动（与更大的探索和更多的注视有关）。造成这种差异的原因可能是人们对信息含量较低的场景有更多的理解，因此对自然元素的扫视距离更大。此外，对自然元素的信息处理相对简单，因此扫视频率较低。

滨水公园的主要元素是乔木、灌木、亭和设施，与乔木有关的视觉行为与每个偏好得分相关。报告称，树木的数量会影响审美偏好和修复潜力。与不同景观元素和偏好相关联的视觉行为不同；在本研究中，乔木的主要视觉行为是整体注视，观察到注视持续时间和频率更长。同样，Li等人（2020）发现，人们对树木的关注越多，对景观的偏好就越高。对于凉亭，第一次注视前的潜伏期较短与较高的偏好评级相关。我们认为，启动效应可能是这一发现的基础。启动效应指的是偏好第一个概念或遇到的物体的倾向，亭子很快吸引了人们的注意，这可能导致公众偏好与首次看到亭子所产生的印象之间存在关联。

对于不影响偏好的元素，也有眼球运动。乔木的首次注视时间很短，但多次回视，而亭有多次回视和更长的注视时间。关于较长的注视，Amati等人认为，眼睛对人造物体很敏感，即使它们只占据了场景的一小部分，但很容易被人类感知（从而被凝视）。规划和设计应侧重于与评估相关的视觉行为，包括整体注视时间（乔木）和首次注视时间（亭子）。

除瞳孔直径外，景观元素比例与视觉行为之间存在显著相关性，并且正相关和负相关在元素和区域之间是一致的。这可能表明视觉行为遵循与比例变化相同的趋势；面积越大，需要的处理就越多。元素之间没有显著差异，但便利设施更容易引起直接注意，这可能是因为景观空间中的人工元素对视觉评价有很大影响。

要素百分比和评价之间的关系取决于要素的类型。除了利用率之外，所有因素的评分之间的相关性都是一致的，这可能是因为人们对空间利用程度的判断存在差异，以及其他因素。水、倒影、乔木和草地面积的增加导致了更高的评估分数，这可能是因为它们直接表明或与资源可用性或安全性相关。相比之下，灌木和感知得分大多呈负相关，这可能是由于较高的灌木密度对视觉偏好的负面影响。

有水和倒影的景观比有乔木、灌木和草地的景观评分更高。研究表明，当植物比例增加到一定程度以上时，对景观吸引力的影响较小，然后再次增加。有学者得出结论，当自然面积比例超过70%时，对景观偏好的影响非常微弱。这可能是由于植物比例过大和低矮的灌木，导致场景过于密集和杂乱。我们还发现，分数（除了利用率）随着亭比例的增加而降低。这与前人的研究一致，公园中更多的建筑可能会降低景观美学质量。需要更多地注意利用乔木和草地塑造植物空间，适当增加水景比例和控制亭子比例可以提高公众的偏好。

先前的研究表明，自然环境和人工环境的视觉行为不同。研究发现，当每张照片被观看相同的时间时，照片的最终评级没有显著差异，任何差异都主要是因为特定的元素。在本研究中，水景元素的初始处理、注视持续时间和瞳孔直径值均较小，表明水景要素简单且认知负荷较低。以亭子为主的硬景观的偏好评分明显较低，但通常被认为是得到充分利用的。类似地，Wang等人也得出结论，硬景观鼓励积极活动，但对美学质量有负面影响。元素最丰富的综合景观具有最高的视觉审美评级，其中丰富性预示着积极的美学感知。

在相同的景观类型中，可能根据图像中存在的植被或环境成分的数量，存在恢复性差异。可以增加公园中的元素种类以增强美感，减少人造硬景观，使水景或植物景观元素占主导地位，以促进自然性、亲密性和恢复能力。Aboufazeli等人指出，拥有更多水覆盖和树木的城市公园在景观美学质量方面具有更高的潜力。

总体而言，影响对滨水公园景观元素偏好的关键视觉行为是注视时间，Cottet等人也报告了平均注视持续时间可能与感知的自然度相关。注视时间与乔木呈正相关，与亭呈负相关。然而，一些学者发现，在大型城市公园的寻路过程中，视觉感知的最显著刺激因素是“人为因素”，其次才是“自然因素”。这可能是因为标志等景观元素可以引导视线，并且在解释结果时需要考虑场景中感兴趣区域的含义。一些学者认为水对景观偏好的积极影响最大，但本研究中影响偏好的关键因素（就注视时间而言）不包括水，这可能是因为人们更关注水周围的景观元素；水主要是一种令人愉快的背景。这也可能是由于滨水公园中自然元素的比例很高，人们的注意力往往集中在建筑上；公众在观察场景时对水的关注度较低。相比之下，Cottet等人发现，河流吸引了最多的视觉注意力，可能是因为覆盖河岸的植被增加了水中的信息量。在规划和设计阶段可以考虑在水域种植植物，以增强对水面的感知。

所有的参与者都是学生。尽管国籍和性别都没有被证明在眼动中发挥重要作用，但对自然场景的感知可能是由生物学机制驱动的，结论是否可以推广到其他群体还有待验证。

该研究侧重于环境对视觉感知的影响，但没有评估现实条件对公众偏好的潜在影响：游客数量、交通方式和旅行计划也可能影响对公园的感知，需要将其与旅行目的一起考虑，以告知设计过程。

本研究使用了四种具有代表性的滨水公园景观类型，但景观之间的元素类型和分布存在差异；注视研究表明，当GUANKAN 具有不同构图和特征的场景时，会出现观看偏见，而季节、背景和观看距离也会影响注意力和视觉行为。未来的研究应该更精确地控制给定场景中的特定视觉特征，并丰富场景中的刺激，以更深入地探索景观偏好。

景观视觉质量在环境规划和管理中发挥着重要作用，在景观建筑领域使用眼动实验可以揭示公众的视觉感知过程，并确定关键的景观元素。本研究将主观景观评价与客观生理指标相结合，为景观视觉感知的进一步定量研究提供参考。

眼动追踪过程会产生大量高质量的数据，人工神经网络可以用来处理这些数据，并建立视觉质量模型来支持决策。未来，有必要分析视觉行为和公众偏好的内在机制；这可以为景观理论提供信息，并指导城市公园的规划和管理。

结    论

本研究采用眼动法对滨水公园景观要素的视觉行为进行分析，并考虑不同景观类型。整个视觉过程的眼动指标揭示了视觉行为与公众偏好的关系。不同元素的视觉行为不同，应注意整体注视树木，先注视亭台楼阁。

高于一定比例的水特征可能会导致更高的偏好评级，而植物特征则相反。注视时间的影响最为显著，其中最关键的因素是乔木和亭子。本研究确定了景观的关键视觉行为。通过了解公众处理景观元素的方式，可以优化城市滨水公园。这也促进了不同人群之间的交流，为更准确地确定公众偏好提供了参考，从而促进了高质量蓝绿空间的创造。