公众对花坛花境不同情感维度心理感受研究

刘好玉，舒美英，蔡建国，3，王 安

(1.浙江农林大学 风景园林与建筑学院，浙江 杭州 311300；2.浙江农林大学 暨阳学院，浙江 诸暨 311800；3.浙江农林大学 园林设计院有限公司，浙江 杭州 311300；4.浙江省文成县公路与运输管理中心，浙江 温州 325300)

1 引言

花坛花境是利用一、二年生草花、宿球根花卉、观赏草、花灌木等色彩缤纷的植物搭配组合而成[1]，带给人们鲜艳夺目的视觉享受。实验证明色彩的视觉刺激可以引发人体的情绪响应，个体在主观心理因素的作用下可以感知到色彩的冷暖、轻重、动静等特征[2]，大脑可以自主关联色彩和记忆使人通过色彩引发各种联想[3]。这些色彩心理学领域的研究不断深入发展，当前已经被运用到色彩疗法[4～7]、园艺疗法[8～12]之中。当前植物色彩对人体心理影响的研究还集中在单一色彩的分析，多种色彩组合的分析目前还较为罕见。目前植物色彩量化与美景度关系研究较多[13]，而探究公众心理与植物色彩量化值的研究较为少见。以杭州西湖环湖景区的花坛花境为例，使用心理学方法获取公众在不同情感维度的心理感受数据，并通过建立多元线性回归方程来验证不同心理感受之间的联系。

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

杭州地处江南，气候温润，属亚热带季风性湿润气候，四季分明，雨量充沛。全年平均气温17.8 ℃，平均相对湿度70.3%，年降水量1454 mm，年日照时数1765 h，适宜植物生长[14]。杭州西湖风景名胜区是我国最早应用花坛花境布置形式的地区之一，配置模式在国内处于领先地位。

通过SD语义分析法来获得公众在9个不同情感维度的心理感受数据，再通过建立多元线性回归方程本文以杭州西湖环湖景区的40组花坛花境为观赏对象，分别筛选出对这9种心理感受存在显著影响的情感维度，并用回归方程来解释他们之间的关系。

2.2 研究方法

2.2.1 景观图片采集与处理

以环西湖一周内的园林绿地为调研范围，在大大小小的公园内部、景区出入口，沿线道路中寻找花坛花境的身影，鉴于有些花坛花境属于时令布置，从2020年4月份至2021年3月份展开了为期一年的不定期调查，利用数码相机(型号为SONY NEX-5R)在晴朗无云、光线良好的情况下以5m以内的观赏距离进行图像摄取，最终筛选出40组花坛花境组合作为研究对象来获取公众在9种不同情感维度上的心理感受数据。

2.2.2 SD语义分析

语义分析法(Semantic Differential Method，简称SD法)是由美国心理学家Charles E.Osgood提出的一种心理学研究方法[15],采用反义形容词对的方式获取评价者的情感倾向。本文选取了9对常用的形容词凉爽——温暖、朴素——华丽、粗糙——精致、安静——跃动、温和——严肃、俗气——优雅、呆板——浪漫，沉郁——开朗、伤感——喜悦，来获取公众对花坛花境温暖感、精致感、跃动感、严肃感、优雅感、浪漫感、开朗感、喜悦感的心理感受数据，采用5级评分制，例如对凉爽、比较凉爽、中等、比较温暖、温暖分别赋分-2、-1、0、1、2，以网络问卷的形式收集获取公众对花坛花境心理感受数据。

2.3 数据处理

公众对花坛花境不同情感维度心理感受数据的获取主要通过网络问卷的方式，共发出网络问卷116份，将作答时间过长或过短以及未完整作答和存在异常值的数据剔除，最后得到有效问卷76份，有效率为69%。将最终获取的76份有效问卷进行不同情感维度的加权平均处理，作为最终每组花坛花境组合的情感值来进行之后的模型建立和数据分析。

3 模型建立与数据分析

3.1 多元线性回归模型的建立

多元线性回归方程主要是为了预测自变量的变化对因变量变化的影响程度，相比一元回归方程其预测值更加准确。依次将温暖感(WN)、华丽感(HL)、精致感(JZ)、跃动感(YD)、严肃感(YS)、优雅感(YY)、浪漫感(LM)、开朗感(KL)、喜悦感(XY)作为因变量，剩余8个心理感受作为自变量，建立多元线性回归模型1、2、3、4、5、6、7、8、9。

对自变量进行多重共线诊断，剔除掉在每个模型中方差膨胀因子(VIF)大于10的自变量，选择剩余自变量重新进入模型。各个回归方程的方差膨胀因子(VIF)如表1所示，经初次筛选后再重新进入回归模型的因变量及其对应的自变量如表2所示。

表1 不同心理感受之间多重共线性判断

表2 回归方程因变量与自变量

3.2 回归模型解释与数据分析

由表2可知，温暖感(WN)、精致感(JZ)、喜悦感(XY)可作为除自身外任何一个因变量的自变量，表明在初次自变量筛选后，这些值是可以预测除本身外任何一个因变量的，而华丽感(HL)是唯一的不能作为自变量的心理感受，除了能代表其本身外，是不能预测其他八种心理感受中的任何一种的。除此之外的5种心理感受都只能预测其它8种心理感受中的部分心理感受。

以多元线性回归模型1为例，该模型以温暖感(WN)为因变量，精致感(JZ)，严肃感(YS)，喜悦感(XY)为自变量，建立多元线性回归方程，该模型的R方为0.73，表明精致感(JZ)，严肃感(YS)，喜悦感(XY)这3个自变量可以较好的预测因变量温暖感(WN)的变化，(方差分析)F=32.423，相对应的P=0.00<0.001说明精致感(JZ)，严肃感(YS)，喜悦感(XY)与温暖感(WN)的线性关系是极显著的，德宾—沃森值为2.168(越接近2越好)，说明自变量的自相关性不明显，模型设计的很好[16，17]。标准值的最大残差为2.292小于默认值3，说明该模型中未发现异常值。由表3可知，3个自变量的VIF都小于5即自变量之间不存在多重共线(小于10不存在严重的多重共线，即可建立多元线性回归方程)，常量、精致感(JZ)，严肃感(YS)，喜悦感(XY)3个自变量对应的显著性分别为0.12、0.002、0.001、0.00都小于0.05，表明常量和3个自变量所对应的未标准化系数(B)都存在统计学意义。故该回归模型为：WN=-0.211-0.433JZ+0.558YS(YS)+1.652XY。按照相同方法进行回归模型2、3、4、5、6、7、8、9进行解读，每个模型R2、F值、P值、德宾—沃森值、标准残差最大值以及最终模型如表4所示。

表3 系数

由表4可知，回归模型1、2、3、4、5、6、7、8、9的R2均大于0.6，说明每个回归方程中的自变量对因变量变化的解释程度都达到了60%以上，能较好的对因变量进行预测。其中，在回归模型2、6、7中，R2达到了0.9以上，说明该3个模型中所筛选出的自变量与其各自对应的因变量之间的线性关系是极为显著的。回归模型4、8、9的R2分别为0.891、0.899、0.882，表明自变量与因变量之间的线性关系也是比较显著的。

表4 每个回归方程的判断标准与最终模型

该9个模型中F对应的P值都为0<0.05，德宾—沃森值都在2附近，标准残差的最大值都小于默认值3，因此回归模型1、2、3、4、5、6、7、8、9自变量对因变量的预测值都是比较准确的。

4 模型最终结果与解释

由上文可知，各个回归模型的最终结果分别为:

WN(温暖感)=-0.211-0.433JZ(精致感)+0.558YS(严肃感)+1.652XY(喜悦感)

(1)

HL(华丽感)=-0.272+0.424WN(温暖感)+0.47JZ(精致感)+0.544KL(开朗感)

(2)

JZ(精致感)=1.01YY(优雅感)

(3)

YD(跃动感)=-0.168+0.362WN(温暖感)+0.714KL(开朗感)

(4)

YS(严肃感)=0.492JZ(精致感)-0.857LM(浪漫感)

(5)

YY(优雅感)=0.255JZ(精致感)-0.243YD(跃动感)+0.658LM(浪漫感)

(6)

LM(浪漫感)=-0.374YS(严肃感)+0.708YY(优雅感)

(7)

KL(开朗感)=0.11+0.324YD(跃动感)+0.333XY(喜悦感)

(8)

XY(喜悦感)=0.237WN(温暖感)-0.163YS(严肃感)+0.616KL(开朗感)

(9)

回归模型1代表在温暖感与其他8个心理感受的回归模型中，精致感、严肃感、喜悦感变化对温暖感变化的影响最为显著，其中严肃感>精致感>喜悦感，其中严肃感、喜悦感增加能够对温暖感带来正向的影响，而精致感的增加则会为花境的温暖感带来负面的影响，同时也说明了如果在冬秋季节想要营造具有一定温暖感的花境，需要在花境营造过程中不需要过于精致，甚至可以增加一些小有俗气感的元素来提升花境整体水平的温暖感，同时注意严肃感和喜悦感氛围的把控，而在营造具有凉爽感的花坛花境氛围时，则需要适当的提升其精致，温和和伤感的氛围。

回归模型2代表了温暖感、精致感、开朗感3种心理感受对华丽感的预测程度，在模型2中，温暖感、精致感、开朗感对华丽感的预测程度都是正向的且这3个自变量变化对华丽感的变化的显著程度是依次递增的。该模型代表想要营造能够给公众带来华丽感的花境，需要从温暖感、精致感、开朗感三个维度去营造。

回归模型3表明，在除精致感之外的其他8种心理感受中，只有优雅感变化会对精致感产生具有统计学意义的显著变化，且优雅感每增加1，精致感会增加1.01。

回归模型4验证了影响跃动感变化最显著的2个自变量，它们分别是温暖感和开朗感，两者变化对跃动感的影响都是正向的，影响程度开朗感>温暖感。

回归模型5表示的是精致感，浪漫感变化对严肃感的影响程度，由该线性方程可知，浪漫感变化对严肃感的影响程度较大且为负面影响，这表明具有严肃感的花境一般不会具备浪漫感而是精致和呆板的感觉较多一点。

回归模型6表示精致感、跃动感、浪漫感是对优雅感影响比较显著的自变量因子，其中跃动感对优雅感的影响是反向的，即具有优雅感的花境一般都是比较安静的。精致感和浪漫感对优雅感的影响是正向的，即具有优雅感的花境大多都是精致的、浪漫的、安静的，这符合我们日常对各个心理感受之间的认知。由回归模型3和6比较得知，优雅感变化对精致感的影响非常显著，而精致感变化对优雅感的影响却没有那么显著，这说明了提升优雅感会使精致感得到很大的提升，提升精致感对优雅感的提升却并没有那么显著，具有优雅感的花境一定是精致的，而具有精致感的花境却不一定会使人感到优雅，优雅感的营造除了具备一定程度的精致感外，还要塑造安静和浪漫的感觉。

回归模型7代表了对浪漫感影响比较显著的自变量分别是严肃感和优雅感，其中严肃感对浪漫感的影响是反向的，这与回归方程5的结论一致，优雅感对浪漫感的影响是正向的，这与回归方程6的结论一直。两个自变量对因变量的影响程度为优雅感>严肃感。

回归模型8解释了对花境开朗感影响比较显著的自变量为跃动感和喜悦感，两者对开朗感的影响都是正向的，且相差不大，但跃动感对开朗感的影响程度略小于喜悦感。

回归模型9证明了对喜悦感具有显著影响的自变量为温暖感、严肃感、开朗感，影响的显著性开朗感>温暖感>严肃感且温暖感、开朗感对喜悦感的影响是正向的，而严肃感对喜悦感的影响是负向的。这说明想要营造具有喜悦感的花境，就要适当的减少具有严肃感的元素，增加具有开朗感，喜悦感的元素。

5 结论与展望

花坛花境色彩对公众不同情感维度的心理感受之间都有较强的相关性，9个回归模型详细的展示了每种心理感受与其他8种心理感受之间的关系。通过回归模型，可以找到对每种心理感受影响比较显著的一个或几个心理感受，从而在进行花坛花境氛围感营造时可进行广泛借鉴。公众的心理感受是复杂多样且相互联系的，本文所选取的9种心理感受并不能全面覆盖，只能对今后有关心理感受的研究提供一定的参考价值，今后相关方面的研究应选取多个维度进行全面的研究。