城市水系景观评价的模糊数学方法
作者：黄国平 马廷 王念 来源：《中国园林》2002(03):16-19 时间：2007-07-31 点击： 进入论坛讨论关键字：城市水系；景观评价；模糊数学；公众参与
Landscape Assessment of Urban River System with Fuzzy Mathematics Approach
Huang Guoping; Ma Ting; Wang Nian
Abstract: Based on the prevailing landscape assessment methods, this research is focused on how to simplify the approach and get more information from public opinion. By adopting fussy mathematics method, we can get weighting matrix in the public landscape assessment of urban river system. This weighting matrix, which reflects each factor's importance in landscape quality, informs planners how to improve their plan.
Key words: urban river system; landscape assessment; fuzzy mathematics; public participation
1 城市水系景观模糊评价方法
城市水系是城市中重要的绿色通道，是城市中自然因素最为密集、自然过程最为丰富的地域，然而自工业革命以来城市水系一直处于被掠夺性利用的状态，直到后工业时代的到来，城市水系的生态价值和美学价值才受到重视。眼下遍布全国的城市水系整治即是对过去的一种反思，但在实际操作过程中，往往设计效果达不到公众的要求。因此选择城市水系景观评价作为本文案例研究，具有一定的实际意义。
1.1 因素集的确定
城市水系景观的评价属于多因素综合评价，即城市水系的景观质量同多个因素相关，但是每个因素对景观总体质量的影响又是不一样的，因此确定影响景观质量的因素及其各因素所影响景观质量的程度是景观评价的重要内容。笔者咨询了规划、生态、景观、建筑等方面的专家，可以确定影响城市水系景观评价的最基本要素有：河流岸线形态、滨河植被、河岸类型、河岸坡度、河流宽度、水面高度、视域开阔度、河流清澈度、滨河建筑、其他景观小品等因素以及天气等偶发因素。采用模糊数学进行城市水系景观评价首先要确定影响因素构成因素集。为了保证研究结果对景观规划设计有指导意义，故排除了天气条件等偶发因素及河流清澈度等具有共识的因素，本文实际用于模糊综合评价的因素包括：河流岸线形态、滨河植被、河岸类型、河岸坡度、河流宽度、水位高低、视域宽广度等，构成了因素集B(表1)。
对于各个因素内的各种可能情况，采用手绘和计算机图形模拟的方法制成图片供公众评价，而同时将图中其他无关因素抽象化表达，以减少干扰。
1.2 隶属度的确定与数据获取
隶属函数及其确定是模糊数学中最重要、最基本的量。在实际应用中，它的确定方法主要有模糊统计法、德尔菲法、对比排序法、综合加权法等等[1]，当然也可以直接使用常见的规则的隶属度函数，但必须知道变量的确定量度和意义。本文采用的是模糊统计方法，以河道弯曲度A为例，其具体操作过程描述如下：对于A的三种典型情况“直线型”A1、“略有弯曲”A2、“比较曲折”A3，给定一个评语集(很喜欢、喜欢、一般、不喜欢)，让被调查对象根据自己的感觉来对A的每一种情况进行判断选择，并给定评语集合的一个加权因子P=[0.95，0.7，0.5，0.05]。定义频数为公众选择该项评语的人数，若Ai的评语频数为A=[a1，a2，a3，a4]T，则L的景观质量隶属于“好”的隶属度为：
(式1)
在本研究中，对于整体城市水系景观评价采用了8张实景照片Z1～Z8供公众在同样的评语集内做选择。实景照片的选择要考虑到尽量体现各个因素及各个不同类型的组合，对公众评价结果也采取类似的统计计算方法，得出整体景观质量隶属度。
本研究最后采用了网上问卷调查方式，共获得有效样本115个。其统计结果和隶属度计算结果如表2、3所示。
1.3 权重的计算及精度检验
由于对于一个景观的总体评价是对单个影响因子进行综合的结果，并且每个因子对于总体评价结果的影响是不同的，令A为因子权重矩阵，B为不同景观个体的单个因素模糊关系矩阵，C为总体评价的结果，则有下面的模糊关系方程：
A○B=C (式2)
B、C的结果已经通过模糊统计的方法来获取，A则可以通过上述的方程来求解。A在实际的应用中有着重要的意义，它反映了单个因素对景观整体的影响程度。为了尽量避免样本之间的相似性，使样本的单因素组合具有的多样性和完整性，在本研究中选择Z1、Z2、Z3、Z4、Z6为计算样本，令A=[x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7]T，得到如下的模糊关系方程：
(式3)
模糊关系方程的求解是一个比较复杂的问题，现在尚无十分有效的方法。本研究中采用了由我国学者提出的徐罗曹李方法，整个求解过程包括标准化排列、上铣、平铣、元素去除、判别和求解等步骤[2]。式3最终所求的结果为：
[x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7]T=[0.3，0.5，0.3，0.8，0.3，0.3，0.3] (图1)
将样本Z5、Z7作为检验样本代入式2中，所得的结果均与统计调查结果所计算的隶属度十分接近，可知此结果为最优解。
从权重矩阵中可以看出，B组滨河植被因素和D组河岸坡度因素是影响景观质量的因子，其中河岸坡度的影响力最大。
2 评价结果和意义
2.1 公众对城市水系类型的偏好
通过调查统计的结果，可以看出公众对城市水系各项要素类型的偏好情况。调查显示，公众喜欢比较弯曲的河流，河滨最好能有一些乔灌木。在河岸类型方面，越是采用接近自然类型的河岸砌筑方式，越是能够受到公众欢迎，而且公众普遍要求河岸坡度平缓，以便让人们可以方便地亲近水面，这一点同样可以从水位高度的隶属度上得到证实。另外，公众明显喜欢视域宽敞的城市河流，但对于河流宽度则并不特别在意。总体上说，公众希望城市河流是引入城市的自然景观，而不希望它处处显现出人工砌筑的痕迹。由此可见，公众的要求与今天专家们所呼吁的发挥城市河流绿色廊道作用是一致的。
2.2 影响景观质量各因子重要度
在获得各个因素隶属度的基础上，通过求解模糊关系方程，获得了公众心中影响景观质量各因子的重要度。从权重矩阵中可以看出，B组滨河植被因素和D组河岸坡度因素是影响景观质量最重要的因子。尤其出人意料的是，河岸坡度远远高于其他因素而成了最具重要性的因素，其中可以让人们直接接近水面的缓坡D4隶属度高达0.8，合理解释了整体景观Z5(图2)和Z8(图3)隶属度较高的原因。这一结果充分反映了公众对于亲水度的需求，而目前大量城市水系改造工程，包括一些对防洪要求不高的河流改造工程往往都修起高高的河岸，拒公众于河流之外，同时把重点放在了修饰河岸及其滨河园林景观上。通过对调查结果进行模糊分析可以发现，这类做法把城市水系变成了观赏对象，而无法建立人与水之间自然和谐的共存关系，从而导致了公众评价不高，可谓是舍本逐末。
2.3 形卡采用模糊数学方法进行景观评价的意义
通过模糊数学的方法，简化了景观评价的过程而为公众所接受，并且可以将公众含糊的评价转化为具体的设计要求，以直接指导规划设计工作。与其他景观评价方法不同，通过模糊数学的方法可以明确影响景观质量各因子的权重矩阵，而以往的其他方法则难以从公众评价中获得此类信息。这一权重矩阵可以使景观规划者在资金、地形等条件限制下，选择对景观质量意义较大的因素进行改进，因此具有重要的实际意义。并且在已知特定区域内公众景观评价的因子矩阵和权重矩阵的情况下，可以直接求得不同规划方案的“美景度”，从而方便了规划设计方案的筛选，使决策过程能在公众参与的前提下更加科学。
图1 影响因子权重图
3 问题探讨
本文使用模糊数学方法用于景观评价中，获得了一些非常有价值的结果，但在实际应用中也遇到了一些问题值得探讨。
(1)因子筛选过程中存在的问题
城市水系景观综合评价是一个多因子评价过程，但是因子初步筛选过程中仍可能遗漏一些对景观评价产生较大的影响的因素，例如水系周围用地类型、滨水建筑风格等。本文所做的研究为了获得具有普遍意义的结果，而无法面面俱到。在实际应用于某一特定河段景观评价时，应根据实际情况筛选一些相关因子，同时排除某些无法通过景观规划和设计改变的因素，如河流宽度等，从而使景观评价更加具有实用性。
(2)被调查对象的代表性
图2 Z5景观
图3 Z8景观
本研究采用了网上调查的方式，使整个数据获取过程快捷准确。自愿参加的被调查者背景情况基本符合经常上网人群的特征，但与普通公众仍有差距，其景观评价结果不能完全代表整体公众的偏好。对于上网人群以及不同年龄、性别、学历等人群的景观评价差异性值得进一步研究。
(3)景观可视化表达的问题
各个景观要素以及整体景观的可视化表达方法还值得改进。对于各个景观要素来说，对其进行单独评价时，应保持画面上其他因素的一致。而且整体水系景观应该是一个动态和双向的过程，本研究中无法兼顾此类评价。有两种方法可以使可视化表达方法得到改进：一是采用计算机虚拟现实技术，单独提取某因素进行分类变化，并实现对整体景观的动态模拟；二是限定需改造的地段进行评价，这样可以除去大量对规划设计无用的因素，将调查范围限定在可改造的范围之内，同时让公众进行实景评价，其结果将更可靠。
作为一种新的景观评价方法，在实际应用过程中还会遇到这样或那样的问题。但通过以上研究可以证明，模糊数学在景观评价和公众参与领域必定会有更多的运用，从而更好地指导具体的规划设计工作。
本文承蒙北京大学景观规划设计中心俞孔坚、李迪华老师的悉心指导和全体同仁的帮助，在此谨表谢意。
参考文献：
[1]汪培庄,韩立岩.应用模糊数学[M].北京：北京经济学院出版社,1989.
[2]贺仲雄.模糊数学及其应用[M].天津：天津科学技术出版社,1982.
作者简介：
黄国平/1976年生/男/北京大学城市与环境学系经管规划设计中心硕士研究生(北京 100871)
马 廷/1976年生/男/北京大学遥感所硕士研究生(北京 100871)
王 念/1976年生/男/北京大学城市与环境学系硕士研究生(北京 100871)
基金项目：国家自然科学基金资助项目(39870147)
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