中国园林
期刊搜索:
  • 当期推荐
  • 期刊检索
  • 目录索引
  • 业界新闻
  • 投稿须知
  • 广告服务
  • 友情链接
  • 联系我们
  • 返回首页
远程稿件处理
期刊杂志

    基于因子分析的上海城市社区游憩机会谱(CROS)构建

    关键词:风景园林;因子分析;城市社区;游憩机会谱;上海

    Key words:landscape architecture; factor analysis; community; recreation opportunity spectrum (ROS); Shanghai

    摘要:鉴于游憩机会谱理论(Recreation Opportunity Spectrum,ROS)在西方发达国家的户外游憩资源管理中的突出作用,尝试在上海社区游憩环境的研究中引入相关概念,并进行本土化的调整和完善。研究选取上海3个有代表性的社区为调查对象,以居民对环境变量的重要性评价为依据,建立了由10个环境因子共同组成的指标体系。同时,基于游憩机会谱的“连续轴”思想将城市社区常见游憩环境类型划分为5个等级,进一步探索了社区游憩机会谱(Community Recreation Opportunity Spectrum,CROS)的体系构建。

    Abstract:Given the functional role of recreation opportunity spectrum (ROS) in recreation resource management in foreign countries, the concepts were applied in community recreational environment in Shanghai. Taking three communities in Shanghai as the research areas, the comprehensive methods were used in this study, such as questionnaire survey and factor analysis based on residents' evaluation of the environment variable's importance, in order to build an index system made up of ten environmental factors. Furthermore, it confirms five types of common community recreation environment in city according to the concept of ROS, and finally build the community recreation opportunity spectrum (CROS).

    内容:游憩机会谱(Recreation Opportunity Spectrum,ROS)框架的基本意图是,基于对环境本底的划分确定不同游憩环境类型。人们为了获得满意的游憩体验,可以选择个人偏好的游憩环境,并参与喜爱的游憩活动[1]。ROS体系最初被设计并推广,重点是为了解决美国西部大面积土地资源的保护与管理问题,但其并不能完全适应地区性或者城市层面的一些面积较小的多样化区域[2]。已有的文献研究也表明,ROS理论已经广泛应用于水域[3]、森林[4]、公园[5-6]、自然保护区[7]等场所的管理与规划中,对自然环境类的户外游憩资源研究较多,而在其他性质的游憩场地中研究较少,特别是对与居民日常生活息息相关的游憩区域的研究较少,缺乏对城市社区层面的游憩环境分类及评价的深入研究。
    随着居民对社区户外游憩功能要求的逐渐提升,构建一个规范、成熟的管理工具,对社区游憩资源进行有效保护与合理使用至关重要。通过引入相关概念和操作方法构建社区游憩机会谱:一方面,可以有效缓解社区游憩资源分配与居民游憩需求之间的矛盾;另一方面,是对整个ROS体系的补充和完善,将该领域研究的环境本底由自然环境逐步过渡到更为复杂的人居环境。因此,本文通过社会学和数学综合方法,初步建立适用于城市社区游憩空间的CROS体系,以期为中国城市社区户外游憩空间的建设管理奠定理论基础。

    1  研究方法
    1.1  研究对象与要素
    依据建成时间和居住人群的不同,以黄浦瑞金社区、闵行莘城社区和松江方松社区为研究区域。结合上海城市社区的特点和建设现状,根据游憩机会谱理论中提出的3个游憩环境序列(自然的、社会的和管理的),初步假定可能影响居民社区游憩体验的35个环境变量,其中包括13个自然环境要素(Natural)、9个社会环境要素(Social)和13个管理环境要素(Managerial)(表1)。
    1.2  样本抽样及调查内容
    研究区域内的居民总体规模约3万~4万人,根据社会调查中经验样本量的选取范围[8],参考调研区域的实际情况以及对调研实施的预期评估,确定发放的样本量为750份。在问卷的设计上采用李克特5点量表赋分制,描述居民对社区35个环境变量的重要性评价,确定可能对社区游憩体验产生影响的因素。
    1.3  数据采集与整理
    采取简单随机的抽样方式在各社区内选取有能力作答的居民发放问卷,问卷以自填式为主。应用社会科学统计软件SPSS 18.0对通过问卷获取的数据进行编码、录入和统计分析,重点引入因子分析中的主成分分析法来确定各变量要素的关联程度和权重,使最终建立的谱系更具科学性和准确性。

    2  指标体系的建立
    2.1  环境变量的初步筛选与拟定
    对初步假定的35个环境变量分别赋予“1~5”分值的重要性程度。在问卷调查中,受访者凭借个人的主观经验对35个变量的重要性进行选择,以此评价各环境变量(自然、社会、管理)对其游憩体验影响的重要程度。根据平均值的大小对环境要素的重要性进行排名(表1),从游憩者的角度进一步验证变量筛选的合理性。
    可以看出,大部分变量的均值都在“3”以上,即多数环境变量对居民的游憩体验具有一定的影响和重要性,说明对变量要素的初步筛选是合理的,初步筛选的变量能有效反映游憩场所的环境属性。排名最后的2项“电子广告牌”和“游憩活动的可参与性”所得赋值均小于3,即对居民的游憩体验影响相对微弱,并且标准差值也较高,因此将其去除,保留其余33项变量。
    2.2  因子分析
    1)适宜性检验。
    对余下的33项变量元素进行Cronbach α系数信度检验,得到α值为0.897>0.7,可信度较高,符合因子分析的前提条件。进而采用KMO检验与Bartlett球度检验(表2),数据显示,KMO值为0.830,Bartlett球形检验为0.000<0.01,达到了显著性水平,反映了原始数据之间存在着有意义的关系。
    2)确定因子数目。
    理论上一般选取特征值大于或等于1的主成分作为初始公因子,而舍弃特征值小于1的其他主成分[9],以达到精简数据的目的。基于社会学调查的性质,通常保留的公因子的累积方差贡献率至少为60%。根据输出结果的“初始特征值”显示(表3),33个成分中只有9个成分的特征值超过了1,可以认定,这9个因子能够解释所有变量65.386%的方差,符合要求。
    3)确定各因子对应的环境变量。
    提取因子数量后,进一步采用最大方差正交旋转法,突出每个主因子的典型代表变量,使各因子与相应的环境变量直观对应起来(表4)。如果某个变量与某个因子对应的数值较大,则表示该因子与该变量最相关,即可以把这个变量纳入该因子中。在纵向上根据数值的大小将各变量进行排列,易判断出变量归入的因子类型。
    根据表4中的数据,因子载荷系数大多分布在0.5~0.8之间。因此,为了保证量表的可行性,选取因子载荷值大于0.5的变量进入游憩环境标识变量集以构建指标体系,最终保留了31个环境变量,拟提取9个因子,累计解释的变异量约为65%(表5)。
    基于问卷调查的社会研究性质,可以认为因子的累积贡献率具有合理性,并且总量表可信度良好。其中,因子F1~F4的内部一致性检验(α值)均大于0.7,表明这几个因子具有高度有效性;因子F5~F8的α值处于0.6~0.7之间,具有良好有效性;而因子F9的α值不足0.4,有效性较差。
    得到的9个因子中,除了F1兼具了社会特征(S)和管理特征(M)外,F2~F9中每个因子都单独解释了环境变量组合的一个核心方面。相同属性的变量要素在各因子上的聚集和归类,证明了因子分析的成功和输出结果的可利用性。尽管9个因子之间存在不同程度的重要性差异,但是基于科学、合理的因子分析法而提取的这9个因子依然是最能代表整个环境变量体系的、最具潜力的因子。
    2.3  指标体系的建立与命名
    为了方便对各因子进行更有效的命名和解释,对表5加以适当地修正调整,将因子F1分解成2个指标,各自独立包含同一属性的环境变量,得到最后的10个因子,即指标层。根据每个因子内部的环境变量组合特征赋予该因子或该指标以合适的名称,确定了基于居民主观重要性评价的游憩机会指标体系(表6)。

    3  社区游憩机会谱的构建
    3.1  社区游憩环境类型的划分
    参考游憩机会谱中的“连续轴”思想,从社区资源保护和游憩活动协调性的角度出发,综合考虑游憩场所的环境条件差异对游憩活动的支撑程度,并以指标体系为建立依据,将社区潜在的游憩环境划分为生态型、景观型、生活型、设施型和商业型5个层次的游憩区域,可以认为这5类游憩环境在开发建设强度上依次从低到高变化。
    3.2  各游憩环境等级中的指标重要性
    环境因子是影响游憩环境选择和游憩体验感知的重要客观因素。同样,根据李克特式5点量表赋分制的量化结果,可以看出各个指标在不同的游憩区域等级中的重要性差异(表7)。但需要强调的是,前文已通过因子聚类对各指标的重要性进行了整体分析,可以推断出,在横向比较上(环境类型之间的比较),每个指标在每一类游憩环境中的重要程度可能相差不大。而在纵向比较中(各指标之间的比较),各指标的重要性存在较大差异,与表5一致。
    3.3  社区游憩机会谱(CROS)的构建
    社区游憩机会谱(CROS)的组成部分主要体现在环境类型和指标组成2个方面,即游憩机会=游憩环境+环境指标≈游憩体验。因此,为了更好地解决指标与游憩环境类型的对应关系,旨在重点比较各变量在各类环境类型之间的重要性差异和变化规律,进而找出不同环境类型中相对重要的环境因子,而不针对变量本身的重要性进行探讨。
    有效地对前文所得分析进行综合简洁的概括,建立了由10个指标对应5种谱系而组成的社区游憩机会谱(表8),主要是通过划分社区潜在的游憩环境类型,深入了解居民对各类环境在自然、社会和管理属性方面的客观需求和心理期望。

    4  结论与讨论
    4.1  结论
    研究采用李克特5点量表的问卷方式和均值描述统计初步拟定了影响居民社区游憩的33个重要环境变量,根据因子分析中的主成分分析法将33个变量综合为9个因子。对因子和变量数目进行适当地取舍、调整和命名,确定了最终的社区游憩环境指标体系,该指标体系共涵盖了3个维度(一级指标)、10个指标层(二级指标)和31个变量层(三级指标),其中10个指标层分别为资源的保护与展示、游憩丰富度、场所的支持程度、人工主导性、自然主导性、组织引导性、商业服务功能、场所安全性、市政服务功能和游憩强度。
    进一步对探讨各类游憩环境中居民对各指标的重要性感知,可以发现,不同游憩环境对不同指标的侧重性也各不相同,其中生态型游憩环境对“资源的保护和展示”以及“自然主导性”的需求相对更加强烈,景观型游憩环境对“场所的安全性”和“游憩强度”因子的需求相对更加强烈,生活型游憩环境对“组织引导性”因子的需求相对更加强烈,设施型游憩环境则更侧重于“游憩的丰富度”和“人工主导性”,而商业型游憩环境重视的因素相对较多,集中在“场所支持程度”“市政服务功能”和“商业服务功能”3个方面。
    4.2  讨论
    传统的游憩机会谱多以尺度较大的自然保护地、国家公园等环境本底为研究对象,对人工环境为主的城市游憩场所研究较少。通过“十标五类法”构建的社区游憩机会谱(CROS)框架,不仅补充了国内外对社区游憩研究的不足,也完善并深化了整个游憩机会谱体系的应用领域。这一分类体系的参考,有助于规划管理者对社区游憩环境建立一个清楚全面的认识,为社区居民甚至外来游客提供一系列丰富的游憩机会。需要强调的是,任何一个单独的游憩区域都不可能完整地提供整个游憩机会谱中的所有机会类型。只有加强不同游憩区域之间的联系和整合,才能为居民创造多样化的游憩体验。

    根据国外成熟ROS理论的实践经验,在CROS体系的构建过程中,指标的建立仍是关键所在。相较国外荒野地、国家公园、水域类ROS体系在指标上侧重于环境敏感性和受干扰程度,针对社区游憩机会谱而建立的指标体系更关注具体的环境单元质量以及支持游憩行为开展的条件,并且在数量和名称上都进行了较大的调整和细化,更符合居民社区游憩的需求,也反映了以人为建设为主导的社区游憩环境的多样化程度。但本研究提出的CROS体系构建,仍处在一种探索尝试阶段,如何建立更加科学准确的指标体系是后续研究中应当注意的重点。


    参考文献:
    [1] 蔡君.略论游憩机会谱(Recreation Opportunity Spectrum,ROS)框架体系[J].中国园林,2006(7):73-77.
    [2] 赵梦.构建R-ROS体系初探:解决居住区景观规划中资源保护与游憩活动矛盾的新思路[C]//中国风景园林学会.中国风景园林学会2011年会论文集(下册),2011:5.
    [3] Water Recreation Opportunity Spectrum Users' Guidebook[R]. U.S.: United States Department of the Interior Bureau of Reclamation, 2004.
    [4] 肖随丽,贾黎明,汪平,等.北京城郊山地森林游憩机会谱构建[J].地理科学进展,2011(6):746-752.
    [5] Oishi Y. Toward the Improvement of Trail Classification in National Parks Using the Recreation Opportunity Spectrum Approach[J]. Environmental Management, 2013, 51(6): 1126-1136.
    [6] 吴承照,方家,陶聪.城市公园游憩机会谱(ROS)与可持续性研究:以上海松鹤公园为例[C]//中国风景园林学会.中国风景园林学会2011年会论文集(下册),2011:8.
    [7] More T A , Bulmer S, Henzel L. Extending the recreation opportunity spectrum to nonfederal lands in the northeast: an implementation guide[R]. USA: USDA Forest Service Northeastern Research Station, 2003.
    [8] 杜智敏.抽样调查与SPSS应用[M].北京:电子工业出版社,2010.
    [9] 游家兴.如何正确运用因子分析法进行综合评价[J].统计教育,2003(5):10-11.

    (编辑/李旻)