Page 42 - 《应该声学》2022年第2期

210 2022 年 3 月

在此基础上，依据数据的变量类型 [24−26] ，选 本计入统计，共计87份(见表3)。
择反距离权重法 (Inverse distance weight) 进行格 为得到居民对声事件体验的聚类特征，将受访
栅插值，得到公园典型工作日 L Aeq 分布，利用克里 者对典型声事件愉悦性和干扰性评价进行系统聚
金(Kriging) 插值分析，得到 3 类声事件感知显著性 类分析 (Hierarchical cluster analysis, HCA)；为得
分布。 到不同人群对典型声事件体验差异，将受访者个体
1.3 问卷调查与统计分析 属性进行单因素方差分析 (One-way ANOVO)；为
在公园 7 个景观斑块区域内随机进行游客的访 得到景观特征对声事件感知显著性的关联性，将
谈式问卷，基于受访者在该公园的一般性经验，对 景观特征指数与声事件感知显著性进行相关分析
12个典型声事件的愉悦性和干扰性进行评价。选取 (Spearman’s rho analysis)。以上统计分析均采用
其中每周都会到访的附近居民受访者，纳入有效样 SPSS 24进行。

表 3 受访者基本构成 (N = 87)
Table 3 Basic composition of respondents (N = 87)

性别 年龄构成 受教育状况 每周到访频次 职业状况
青年 中年 老年 高中 研究生
男 女 大学 1∼2 次 3 次及以上 工作 退休 学生 无业
(40 岁以下) (40∼60 岁) (60 岁以上) 及以下 及以上
54% 46% 30% 25% 45% 67% 20% 13% 36% 64% 22% 51% 14% 14%

2 调查结果与分析 值分析发现，公园不同时段不同空间承载着不同的

声事件，产生的声压级也不同，形成了一定的声景时
2.1 声景构成及时空间特征
空分布规律(图2)。
公园内的声事件根据声源类型分为自然声、交 从图 2 可见，3 类声事件几乎遍布公园，等效 A
通声和活动声。其中，自然声以鸟鸣声为主，还包含 声级 L Aeq 的数值较高。早间 (图 2(a)) 为全天声压
风吹树叶声和虫鸣声；交通声由外部道路产生，与自 级最大的时段 (L Aeq = (58.4 ± 8.5) dB(A))。早间
然声共同构成了公园的背景声；活动声则来自市民 时段公园内主要进行晨练活动，活动种类较多且人
的休闲娱乐与健身活动，包括乐器演奏声、运动声、 群密集，活动声感知比较显著。L Aeq 较高的区域主
音乐声和人声，构成了公园丰富多样的前景声。插 要分布在斑块1和斑块7。前者硬质广场面积较大，

ਖᅼ௭ᗃভ
1 4
5 7 ᒭཀྵܦ
3 6 5.0
2
0
̔ᤰܦ
5.0
0
ำүܦ
5.0
0
L Aeq /dB(A)
71~74
68~71
65~68
62~65
59~62
56~59
53~56
50~53
ொᫎ 7:30-8:00 ӥᫎ 11:30-12:00 ௹ᫎ 18:00-18:30 47~50
44~47
(45.3~72.8 dB(A)) (44.5~73.7 dB(A)) (45.9~73.8 dB(A))
(a) ொᫎ (b) ӥᫎ (c) ௹ᫎ
图 2 声景构成及分布图
Fig. 2 Soundscape composition and distribution diagram