Page 112 - 《应用声学》2020年第1期

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典型声元素现场和实验室声喜好度评价均值 2.4 现场视听感知数据分析
见表1。鸟鸣声、鹅叫声在现场和实验室的声喜好度 首先检验四季数据的信度和效度，克朗巴
都较高，应适当增加此类声音。百花洲口琴扩声、电 哈 α 信度系数为 0.803，KMO = 0.827，巴特利特
瓶车声不管是现场还是实验室评价都较低，应减少 球形检验近似卡方值为 1424.978(p = 0.000)，数
此类声音。 据可信并满足因子分析要求。再把四季视觉景
将 6 处泉声现场、实验室声喜好度、声压级进 观优美度、安静度、声源组成喜好度、环境声
行相关性分析，发现实验室声喜好度只与声压级 压级与声环境满意度进行相关性分析，发现前
具有显著负相关性，皮尔逊相关系数 r = −0.556 三者与声环境满意度之间均具有显著正相关性，
(p = 0.000)。曲水亭街南段大流速流量跌水声在 皮尔逊相关系数分别为 r = 0.637(p = 0.000)、
现场评分较高，喜好度达到 1.14 分，但是在实验室 r = 0.370(p = 0.000)、r = 0.538(p = 0.000)，N
仅为 −0.57 分；无视觉影响的急速跌水声自身喜好 为1260。环境声压级与声环境满意度具有显著负相
度较低。文庙前泉水溪流声在清晨安静时段距其 关性，相关系数r = −0.254(p = 0.000)。此外，环境
0.3 m处声压级为48.9 dB(A)，声景漫步时距其3 m 声压级与安静度也具有显著负相关性，相关系数为
处的环境声压级为56.2 dB(A)，实验室评价0.76分， r = −0.651(p = 0.000)。
现场仅为 0.14 分，这是因为小流速流量的水声在 将声环境满意度及其影响因素进行多因素方
声压级较高的环境中较难被辨别，虽然实验室评 差分析，发现各因素对声环境满意度的主效应差
分较高，但其现场评分较低。庭院流水声和房屋间 异显著，估算边界均值图如图 4 所示。视觉景观
流水声在距其 0.3 m处的声压级分别为 48.8 dB(A) 优美度与声环境满意度具有显著正向直线型关系，
和 51.2 dB(A)，而距其 3 m 处的环境声压级分别为 如图 4(a) 所示 (F = 96.941，p = 0.000)，可以看出
45.4 dB(A) 和 44.5 dB(A)，两者的现场评分分别为 视觉景观优美度越高声环境满意度就呈线性升高，
1.24 分、1.10 分，实验室评分分别为 1.05 分、0.9 分， 反之亦然。声源组成喜好度、安静度与声环境满
在安静环境中的小流速流量水声，实验室和现场评 意度具有正向折线型关系，如图 4(b)(F = 3.702，
价结果均较高。 p = 0.005)、图4(c)(F = 10.417，p = 0.000)所示，两

者越高声环境满意度越高。环境声压级对声环境
表 1 典型声元素现场与实验室喜好度评价均值
满意度估算边界均值图如图 4(d) 所示 (F = 2.293，
Table 1 Average value of field and labo-
ratory preference for typical acoustic ele- p = 0.000)，声压级增高则声环境满意度有下降的
ments 趋势，但是在11号测点，如图中4(d)线框所示，环境
声压级为65.9 dB(A)，声环境满意度却有显著凸出，
声喜好度平均值 声元素声
编号 声源名称 分析发现该处环境声压级主要由急速跌水声贡献，
现场 实验室 压级/dB(A)
水声提高了现场声环境满意度。
1 庭院内流水声 1.24 1.05 48.8
对四季与各因素对声环境满意度交互影响分
2 房屋间流水声 1.10 0.90 51.2
析，发现四季视觉景观优美度的交互主效应差异显
3 刘氏泉桥下流水声 0.29 0.76 64.6
著 (F = 3.020，p = 0.000)，不同季节视觉景观显著
4 曲水亭街双拱桥过水声 0.62 0.57 61.6
影响声景观评价；四季安静度的交互影响主效应差
5 曲水亭街急速跌水声 1.14 −0.57 75.4
异显著 (F = 2.240，p = 0.009)，不同季节安静度也
6 文庙前泉水溪流声 0.14 0.76 48.9
显著影响声景观评价。
7 小院内鸟鸣声 1.29 1.14 53.5
进一步将声环境满意度及影响因素进行多重
8 鹅池的鹅叫声 0.90 0.86 83.8
线性回归分析，结果显示视觉景观优美度、声源组
9 小王府池子洗衣声 0.43 0.24 70.3
成喜好度、环境声压级与声环境满意度之间存在多
10 王府池子跳水声 0.24 0.14 73.3
重线性关系。自变量解释了整个因变量变异程度
11 百花洲扩声口琴声 0.05 −0.67 89.2
2
的 81.2%(校正的 R = 0.812)，建立线性回归方程
12 腾蛟泉电瓶车声 −0.57 −0.95 74.7
如下：