摘要：文章以潮白河為研究對(duì)象，選取完全人工與半自然2種類型河岸帶的河段，在河段左右岸各設(shè)置直線距離1 km長的樣段，利用無人機(jī)在夏季和秋季進(jìn)行拍攝取樣，共計(jì)提取168個(gè)圖像樣本。通過眼動(dòng)儀獲取樣本的眼動(dòng)數(shù)據(jù)、視覺吸引點(diǎn)位置，選擇瞳孔直徑(Pupil diameter， PD)和注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)(Fixation points， FP)指標(biāo)衡量視覺疲勞;定義顏色種類分類區(qū)間，對(duì)樣本進(jìn)行色彩解析，共計(jì)得到4個(gè)色系154 401個(gè)色彩斑塊;以各色系總面積A、數(shù)量N及其與視覺吸引點(diǎn)的平均歐式距離HD構(gòu)建組成變量，按照“各色系組成變量→視覺疲勞”的概念關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型(Structural equation modeling， SEM)分析。結(jié)果表明：1)瞳孔直徑對(duì)城鎮(zhèn)河岸帶植物景觀橙色系斑塊的響應(yīng)明顯，隨著橙色系整體作用增強(qiáng)，瞳孔直徑增大，人眼的視覺疲勞增加;而注視點(diǎn)總數(shù)對(duì)黃色系、黃綠色系、綠色系斑塊響應(yīng)明顯，隨著黃色系、黃綠色系、綠色系整體作用增強(qiáng)，注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)顯著增加，視覺疲勞能夠得到緩解。2)城鎮(zhèn)河岸植物景觀橙色系斑塊、綠色系斑塊面積增加，黃色系、黃綠色系斑塊面積減少，以及橙色系、黃色系、黃綠色系斑塊數(shù)量的增加和綠色系斑塊數(shù)量的減少能夠緩解人眼的視覺疲勞。3)視覺熱點(diǎn)遠(yuǎn)離黃色系、黃綠色系斑塊，靠近橙色系、綠色系斑塊時(shí)，人眼視覺疲勞得到緩解。基于此結(jié)果，建議保護(hù)河岸帶植物及其生境，維系成片的綠色基調(diào)景觀，并考慮crispening效應(yīng)(色貌現(xiàn)象)，適當(dāng)增加橙色系植物面積。

　　關(guān)鍵詞：城鎮(zhèn)河岸帶，色彩斑塊特征，視覺疲勞，結(jié)構(gòu)方程模型，潮白河

　　城鎮(zhèn)居民長期處于較為快速的生活和工作節(jié)奏中，出現(xiàn)了不同程度的身心疲勞現(xiàn)象[1]。人體的疲勞是復(fù)雜而綜合的生理和心理現(xiàn)象，視覺疲勞、腦力疲勞和體力疲勞等是最主要的生理疲勞類型[2]，對(duì)居民健康產(chǎn)生消極影響，需要得到有效緩解。視覺傳達(dá)、建筑設(shè)計(jì)和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的研究表明：引起人體視覺疲勞的因素較多，其中色彩是最重要的非自然(用眼過度等為自然因素)因素，色彩特征對(duì)視覺疲勞具有較顯著的影響;不同的色彩屬性對(duì)視覺疲勞的影響也不同，飽和度過高或明度過高的色彩易造成視覺疲勞，色相對(duì)比越強(qiáng)烈越容易造成視覺疲勞，暖色系相對(duì)于冷色系更容易造成視覺疲勞[3]。植物景觀色彩方面的研究也證明了以綠色為主的植物景觀對(duì)視覺疲勞具有較好的改善作用[4-5]。

　　目前，植物景觀色彩研究主要聚焦于山地森林和城市綠地的色彩[6-10]，研究內(nèi)容涵蓋色彩屬性[11]、色彩面積[12]、色彩斑塊格局[13]、色彩吸引力[14]等特征。這些研究多從某一色彩、色系特征的角度探討其對(duì)景觀的影響，或?qū)Ρ仍撋省⑸堤卣髋c其他色彩、色系特征作用[6-14]，缺少對(duì)于各種色彩、色系特征綜合效果的考慮。另外，目前植物景觀色彩研究中，對(duì)視覺疲勞影響的考慮也相對(duì)較少，且多采用語義問卷的方法，較少使用客觀指標(biāo)(特別是與其他色彩視覺特征能夠同步獲取的客觀指標(biāo))。研究表明，視覺疲勞可以通過各項(xiàng)眼動(dòng)指標(biāo)反映[15]，其中較為公認(rèn)的是以瞳孔直徑和注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)測量視覺疲勞[16-20]，通過注視、掃視等指標(biāo)測量景觀視覺吸引力[21-22]。因此，可以使用眼動(dòng)指標(biāo)同步獲取視覺吸引力和視覺疲勞數(shù)據(jù)。

　　京津冀平原地區(qū)城鎮(zhèn)河岸空間是居民最常用的休閑空間，也是城市最重要的景觀空間，構(gòu)建能夠改善視覺疲勞的城鎮(zhèn)河岸帶植物景觀，對(duì)于居民健康具有重要意義。本研究針對(duì)城鎮(zhèn)河岸帶植物景觀，解譯色彩斑塊的面積、數(shù)量和吸引力特征，并基于假設(shè)——各色彩、色系綜合效果(該色彩、色系斑塊的總面積、色彩斑塊數(shù)量、視覺吸引力的組成變量)對(duì)視覺疲勞存在整體影響(圖1a)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，分析不同色系對(duì)視覺疲勞的影響，以期為城鎮(zhèn)河岸空間景觀優(yōu)化提供理論和參考。

　　1 材料與方法

　　1.1 研究區(qū)概況

　　本研究以潮白河作為研究對(duì)象，選取北京通州區(qū)、三河市和大廠回族自治縣段。該區(qū)域內(nèi)的潮白河周邊城鎮(zhèn)建設(shè)強(qiáng)度較高，受周邊土地利用的影響，原生河岸帶風(fēng)貌受到不同程度的破壞，河岸結(jié)構(gòu)和河岸帶植被表現(xiàn)出與天然河流不同的特點(diǎn)。另外，該區(qū)域潮白河的自然水量較少，河流水量基本由人工調(diào)控，河岸帶植被較少受到天然河流水文特征的影響，河岸帶植被種類和分布具有較強(qiáng)的人工選擇性，也具有較大的優(yōu)化可能性。本研究按照河流岸線和河岸帶植被自然特征的退化程度，將該區(qū)河岸帶分為完全人工河岸帶和半自然河岸帶，前者岸線硬化，植被為具有觀賞價(jià)值且人工養(yǎng)護(hù)強(qiáng)度高的植物群落，主要喬木樹種有白蠟(Fraxinus chinensis)、欒樹(Koelreuteria paniculata)、日本晚櫻(Cerasus serrulata var. lannesiana)、油松(Pinus tabuliformis)、黑松(Pinus thunbergii)等;后者岸線未硬化，植被為人工養(yǎng)護(hù)強(qiáng)度低的植物群落，以毛白楊、旱柳為優(yōu)勢種。

　　1.2 研究樣段設(shè)置與圖像樣本采集

　　1) 樣段設(shè)置。選取研究區(qū)域內(nèi)含完全人工河岸帶與半自然河岸帶的2個(gè)河段。河段1右岸為自然河岸帶(屬于北京市通州區(qū))、左岸為人工河岸帶(屬于三河市);河段2左右岸均為自然河岸帶(屬于大廠縣)。2個(gè)河段的左右岸各設(shè)置直線距離1 km長的樣段(實(shí)際岸線長度≥1 km)，共設(shè)置4個(gè)樣段(樣段1-1，1-2，2-1，2-2)。

　　2) 景觀視頻拍攝。利用無人機(jī)(大疆悟2，設(shè)置5 m/s均速飛行)對(duì)樣段進(jìn)行全面拍攝，拍攝高度18 m，拍攝距離樣段河岸帶40～50 m，景觀信息由視頻(幀率為25FPS，H.264格式)記錄。拍攝時(shí)間為2020年8月底與10月底(北京地區(qū)季節(jié)劃分：6—8月為夏季，9—11月為秋季)，華北地區(qū)秋色葉植物物候特征在11月后逐漸消退，2次拍攝能夠涵蓋河岸帶植物夏、秋季節(jié)的主要景觀和物候信息。

　　3) 圖像樣本提取。對(duì)每個(gè)月份拍攝的視頻，每隔10 s抽選1張圖片(每張圖片記錄5 m/s×10 s=50 m的實(shí)際岸線景觀內(nèi)容，圖片大小設(shè)置為1 920×1 080像素，與眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)圖片大小保持一致)，共抽取圖片84張，其中，樣段1-1有23張、樣段1-2有18張(排除了僅草本植物的圖片)、樣段2-1有20張、樣段2-2有23張，抽取圖片統(tǒng)一進(jìn)行反伽瑪色彩校正以保證色彩真實(shí)性。夏、秋兩季共提取168個(gè)圖像樣本。

　　1.3 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)與視覺吸引、視覺疲勞數(shù)據(jù)獲取

　　1) 眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)。召集中國林業(yè)科學(xué)研究院30名在校碩士或博士生作為自愿被試人員(年齡在20～30歲，男女各15人，雙眼矯正視力達(dá)到正常水平)觀看圖像樣本。168個(gè)圖像樣本提前隨機(jī)分為12組，使用21寸液晶顯示屏(分辨率1 920×1 080像素)自動(dòng)播放，設(shè)置每張圖片的觀賞時(shí)間不少于10 s，利用Eyeso Ec80遙測式眼動(dòng)儀(采集頻率80 fps)開展視覺追蹤，記錄每名被試的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，再通過Eyeso分析軟件提取與輸出視覺吸引、視覺疲勞的眼動(dòng)指標(biāo)及熱點(diǎn)圖。

　　2) 視覺疲勞的眼動(dòng)指標(biāo)。一是瞳孔直徑(Pupil diameter，PD)，PD越大，視覺疲勞程度越大[15-19];二是注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)(Fixation points，F(xiàn)P)，F(xiàn)P越多，視覺疲勞程度越小[15]。3) 視覺吸引的眼動(dòng)指標(biāo)。獲取全部注視時(shí)間熱點(diǎn)圖，熱點(diǎn)圖中紅色區(qū)域表示注視時(shí)間最長的區(qū)域，紅色區(qū)域幾何中心為視覺吸引點(diǎn)。越靠近視覺吸引點(diǎn)，即色彩斑塊與視覺吸引點(diǎn)的歐式距離越小，色彩斑塊視覺對(duì)圖像視覺吸引的貢獻(xiàn)越大，其視覺吸引力越強(qiáng)。

　　1.4 色彩分類與分析

　　1) 色彩分類。依據(jù)HSV色彩空間中H值色相臨界值規(guī)則(H值范圍0～360，60黃色，120綠色，180青色，240藍(lán)色，300品紅，360或0紅色)，基于人眼對(duì)色彩的敏感度[23]，考慮植物景觀常見色，調(diào)整H值區(qū)間為[0，25]或(335，360] (25，45] (45，80] (80，140] (140，220] (220，290] (290，345];同時(shí)，定義S飽和度和V明度值區(qū)間為[0，0.33](0.33，0.67](0.33， 1]，得到橙、黃、黃綠、綠、藍(lán)、紫、紅色7色系63種顏色。

　　2) 色彩斑塊解譯。首先通過fast-smaskcnn智能提取圖像樣本的河岸植被帶(基于porch實(shí)現(xiàn)，排除圖像中其他景觀元素);其次基于上述63種顏色，對(duì)168個(gè)圖像樣本進(jìn)行色彩斑塊的辨識(shí)，共計(jì)得到4個(gè)色系28種顏色(橙色系5種，黃色系5種，黃綠色系9種，綠色系9種)154 401個(gè)色彩斑塊;再分別解析每個(gè)圖像樣本中所有色彩斑塊的面積及色彩斑塊的中心位置坐標(biāo)(以圖像左上角為坐標(biāo)原點(diǎn))，并計(jì)算每個(gè)色彩斑塊與圖像樣本視覺吸引點(diǎn)的歐式距離;最后以色系為單位，統(tǒng)計(jì)每個(gè)圖像樣本各色系的斑塊總面積A、斑塊數(shù)量N及其與視覺吸引點(diǎn)的歐式距離平均值HD。

　　1.5 數(shù)據(jù)分析

　　采用標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)所有變量值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，再進(jìn)行基于PD值的分析：通過A，N，HD值對(duì)PD值的多元回歸，將各色系A(chǔ)，N，HD分別結(jié)合為組成變量Composite_O(橙色系綜合作用)、Composite_Y(黃色系綜合作用)、Composite_YG(黃綠色系綜合作用)、Composite_G(綠色系綜合作用)，并納入概念關(guān)系圖(圖1a)，得到結(jié)構(gòu)方程模型model-PD。同理，進(jìn)行基于FD值的分析，得到結(jié)構(gòu)方程模型model-FP。

　　以t-rule：t≤n(n+1)/2對(duì)model-PD及model-FP進(jìn)行可辨性檢驗(yàn)，2個(gè)模型均滿足模型可辨(model-PD，model-FP的路徑數(shù)量t遠(yuǎn)小于變量數(shù)量n為16時(shí)的臨界值);以d-rule：d>5對(duì)model-PD及model-FP進(jìn)行樣本量檢驗(yàn)[24]，2個(gè)模型均符合樣本量要求(d=樣本量/路徑數(shù)，本研究樣本量5 040，單位路徑樣本量遠(yuǎn)超過20);再對(duì)model-PD和model-FP進(jìn)行d-sep檢驗(yàn)，將檢驗(yàn)結(jié)果為顯著(P<0.05)的路徑補(bǔ)充至原假設(shè)模型中，比較原模型與路徑補(bǔ)充后模型，取AIC值較小的模型，得到最終SEM model-PD(AIC=78.001， BIC=247.655， Fishers C=26.001， P>0.05)(圖1b)，SEM model-FP(AIC=116.175， BIC=285.829， Fishers C=64.175， P>0.05)(圖1c)。所有數(shù)據(jù)分析過程均在R中完成，使用piecewiseSEM包[25]檢驗(yàn)并構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型。

　　2 結(jié)果與分析

　　2.1 不同色彩綜合作用對(duì)瞳孔直徑和注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)的影響

　　從圖1b可知，Composite_Y，Composite_YG，Composite_G對(duì)PD不具有顯著影響(P>0.05)，Composite_O對(duì)PD具有顯著影響(P<0.05)，瞳孔直徑對(duì)城鎮(zhèn)河岸帶植物景觀的橙色系響應(yīng)明顯，但對(duì)黃色系、黃綠色系、綠色系響應(yīng)不顯著;同時(shí)，瞳孔直徑隨橙色系綜合作用增強(qiáng)而增加(β=0.037，P<0.05)，人眼的視覺疲勞增加。

　　從圖1c可知，Composite_Y，Composite_YG，Composite_G對(duì)FP具有顯著影響(P<0.05)，Composite_O對(duì)FP不具有顯著影響(P>0.05)，注視點(diǎn)總數(shù)對(duì)城鎮(zhèn)河岸帶植物景觀的黃色系、黃綠色系、綠色系響應(yīng)明顯，但對(duì)橙色系響應(yīng)不明顯;同時(shí)，黃色系(β=0.037，P<0.05)、黃綠色系(β=0.032，P<0.05)、綠色系(β=0.067，P<0.05)綜合作用增強(qiáng)，注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)顯著增加，視覺疲勞能夠得到緩解。

　　2.2 不同顏色的色彩斑塊特征對(duì)瞳孔直徑和注視點(diǎn)總個(gè)數(shù)的影響

　　依據(jù)路徑系數(shù)可知色彩斑塊特征對(duì)視覺疲勞的效應(yīng)。由表1可知，橙色系斑塊面積的增加(β=-0.035)、色彩斑塊數(shù)量的增加(β=-0.018)會(huì)引起瞳孔直徑的顯著減小，能夠有效緩解視覺疲勞;而橙色系斑塊與視覺熱點(diǎn)的距離增加，即視覺熱點(diǎn)遠(yuǎn)離橙色系斑塊時(shí)，會(huì)造成瞳孔增加(β=0.007)，引起小幅度視覺疲勞。

　　黃色系斑塊面積的增加(β=-0.055)，引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著減少，更易造成人眼的視覺疲勞;而黃色系斑塊數(shù)量的增加(β=0.340)，以及黃色系斑塊與視覺熱點(diǎn)距離增加，即視覺熱點(diǎn)遠(yuǎn)離黃色系斑塊時(shí)(β=0.022)，會(huì)引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著增加，能夠有效改善人眼視覺疲勞。

　　黃綠色系斑塊面積的增加(β=-0.033)，引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著減少，更易造成人眼的視覺疲勞;而黃綠色系斑塊數(shù)量的增加(β=0.007)，以及黃綠色系斑塊與視覺熱點(diǎn)距離增加，即視覺熱點(diǎn)遠(yuǎn)離黃綠色系斑塊時(shí)(β=0.006)，會(huì)引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著增加，能夠有效改善人眼視覺疲勞。

　　綠色系斑塊數(shù)量的增加(β=-0.080)，會(huì)引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著減少，更易造成人眼的視覺疲勞;而綠色系斑塊面積的增加(β=0.013)，以及綠色系斑塊與視覺熱點(diǎn)距離減少，即視覺熱點(diǎn)聚焦綠色系斑塊時(shí)(β=-0.018)，會(huì)引起人眼對(duì)景觀總注視點(diǎn)個(gè)數(shù)顯著增加，從而形成人眼視覺疲勞的有效緩解。